identifikasi lokasi pemusatan kegiatan sosial ekonomi pemanfaatan data podes 2008
Download
Skip this Video
Download Presentation
Identifikasi Lokasi Pemusatan Kegiatan Sosial Ekonomi (Pemanfaatan Data Podes 2008)

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 24

Identifikasi Lokasi Pemusatan Kegiatan Sosial Ekonomi (Pemanfaatan Data Podes 2008) - PowerPoint PPT Presentation


  • 154 Views
  • Uploaded on

BADAN PUSAT STATISTIK. Identifikasi Lokasi Pemusatan Kegiatan Sosial Ekonomi (Pemanfaatan Data Podes 2008). Uzair Suhaimi [email protected] [email protected] Direktur Statistik Ketahanan Sosial Badan Pusat Statistik. Latar Belakang.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Identifikasi Lokasi Pemusatan Kegiatan Sosial Ekonomi (Pemanfaatan Data Podes 2008)' - chase


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
identifikasi lokasi pemusatan kegiatan sosial ekonomi pemanfaatan data podes 2008
BADAN PUSAT STATISTIK

Identifikasi Lokasi Pemusatan Kegiatan Sosial Ekonomi(Pemanfaatan Data Podes 2008)

Uzair Suhaimi

[email protected]

[email protected]

Direktur Statistik Ketahanan Sosial

Badan Pusat Statistik

latar belakang
Latar Belakang
  • (Ada) Variasi intensitas kegiatan sosial ekonomi (antar kawasan wilayah)
    • (kecenderungan) Pemusatan di suatu wilayah (tertentu)
    • Ketimpangan (tingkat pemusatan) antar wilayah
  • (Perlu) Pemetaan lokasi kegiatan sosial ekonomi
    • Identifikasi lokasi pemusatan dan ketimpangan
    • Visualisasi dalam bentuk pemetaan tematik
  • Implikasi kebijakan (dari Pata)
    • (Basis untuk) Alokasi sumber daya dan program berbasis lokasi geografis (atau wilayah)
    • Pentingnya perhatian terhadap interaksi sosial (u/ lokasi pemusatan/non-pemusatan)
kegiatan sosial ekonomi
Kegiatan Sosial Ekonomi ?
  • Kegiatan ekonomi penduduk (dilihat dari lapangan usaha dan jenis produksi)
  • (Indikasi kegiatan dilihat dari) Ketersediaan fasilitas ekonomi
  • (Indikasi kegiatan dilihat dari) Ketersediaan fasilitas sosial dasar

9 Desember 2010

3

pembentukan pemusatan
Pembentukan Pemusatan
  • Relokasi kegiatan sosial ekonomi
    • Ketersediaan faktor produksi
    • Ketersediaan sarana penunjang
    • Minimalkan biaya produksi dan transportasi
  • Pemusatan membentuk klaster
    • Knowledge spillovers: diseminasi informasi dan pengetahuan
    • Spillover effects: infrastruktur untuk mobilitas antar wilayah

9 Desember 2010

4

pengguna potensial dan manfaat
Pengguna Potensial dan Manfaat
  • Pemerintah pusat dan daerah

Menentukan lokasi prioritas pembangunan ekonomi, sosial, dan infrastruktur,dsb

  • Dunia usaha dan masyarakat umum

(Membanu dunia usaha dalam) Menentukan lokasi: target investasi, pengembangan jejaring usaha dan kerja sama, perluasan wilayah pemasaran, dsb

  • Akademisi dan peneliti
    • (Membantu akademisi dan peneliti dalam studi lanjut untuk) Menentukan zonasi wilayah: perencanaan wilayah dan tata ruang, pengembangan kawasan, pembangunan regional, dsb

9 Desember 2010

5

metodologi
Metodologi
  • Sumber data
    • Podes 2008
    • Peta elektronik
  • Variabel dan tema
    • Variabel berskala ukur interval/rasio
    • Jumlah peta tematik sebanyak 52 tema (yang dihitung secara nasional tetapi disajikan per pulau/kepulauan utama)
  • Penyajian peta tematik: smaller is better
    • (Kawasan yang dibangun dengan unit analisis) Desa (prioritas utama)
    • Kecamatan (prioritas kedua)

9 Desember 2010

6

exploratory spatial data analysis
Exploratory Spatial Data Analysis
  • Metode ESDA:
    • (Untuk men-) Deskripsi(kan) dan (mem)visualisasi(kan) sebaran/asosiasi spasial (“relatif” terhadap “tetangga”)
    • (Untuk meng) Identifikasi lokasi pemusatan (cluster/hot spot) dan pencilan (outlier)
  • Teknik ESDA
    • Global Spatial Autocorrelation (Global Moran’s I): (Untuk men-)

Deteksi ada tidaknya kecenderungan pemusatan (clustering)

    • Local Indicators for Spatial Association (LISA):

(Untuk meng-)Identifikasi lokasi dan anggota pemusatan/pencilan (cluster/outlier)

9 Desember 2010

7

tahapan analisis
Tahapan Analisis
  • Kalkulasi Global Moran’s I:
    • Jika nilai Standardized I positif  autokorelasi positif (tendensi pemusatan)
    • Jika nilai Standardized I negatif  autokorelasi negatif (tendensi pencilan atau random)
  • Kalkulasi LISA dan signifikansinya
    • Setiap unit analisis memiliki skor LISA (Zxi dan WZxi)
    • Setiap unit analisis memiliki nilai siginifikansi
  • Visualisasi dalam Moran Scatterplot

9 Desember 2010

8

global moran s i
Global Moran’s I

Formula

Keterangan:

µ = rata-rata variabel x, wij = elemen spatial weight matrix, n = jumlah wilayah,

xi = nilai unit analisis i, xj = nilai unit analisis tetangga

Interpretasi:

Rata-rata teoritis = -1/(n-1)

  • Jika I ≥ rata-rata teoritis  tendensi pemusatan (tinggi maupun rendah)
  • Jika I < rata-rata teoritis tendensi random atau pencilan (ketimpangan)

9 Desember 2010

9

slide10
LISA

Formula

-1 ≤ Ii ≤ 1

Keterangan:

µ = rata-rata variabel x, wij = elemen spatial weight matrix, n = jumlah wilayah,

xi = nilai unit analisis i, xj = nilai unit analisis tetangga

Interpretasi:

  • Setiap unit analisis memiliki nilai koordinat (Zxi , WZxi)
    • Zxi adalah nilai standardized skor I utk unit analisis ke-i
    • WZxi adalah nilai standardized skor I tetangga unit analisis ke-i
  • Seluruh koordinat (Zxi , WZxi) divisualisasi dalam Moran Scatterplot

9 Desember 2010

10

moran scatterplot
Moran Scatterplot

Moran Scatterplot Diagram

  • Interpretasi:
  • Kuadran I (HH) = wilayah tinggi dikelilingi tetangga yang tinggi
  • Kuadran II (LH) = wilayah rendah dikelilingi tetangga yang tinggi
  • Kuadran III (LL) = wilayah rendah dikelilingi tetangga yang rendah
  • Kuadran IV (HL) = wilayah tinggi dikelilingi tetangga yang rendah

WZX

ZX

  • Kuadran I dan III  indikasi lokasi klaster (cluster) atau pemusatan.
  • Kuadran II dan IV  indikasi lokasi pencilan (outlier).

9 Desember 2010

11

spatial weight matrix
Spatial Weight Matrix
  • ESDA memerlukan matriks penimbang spasial (representasi tetangga bagi setiap wilayah)
  • Tobler’s Law (1970) "everything is related to everything else, but near things are more related than distant things."
  • Tetangga adalah unit analisis lain yang berbatasan langsung atau memiliki keterkaitan/hubungan atas dasar kriteria/skenario tertentu
  • Pilihan skenario:
    • Simple Contiguity: Rook, Bishop, Queen
    • Distance Criterion: Distance metric, K-nearest neighbor
    • Based on economic or social network structure
  • Skenario Spatial Weight Matrix yang dipilih adalah Queen

9 Desember 2010

12

format publikasi
Format Publikasi
  • Intensitas kegiatan sosial ekonomi:
    • Diukur secara nasional
    • Bisa diperbandingan antar unit analisis dan antar wilayah (apple to apple).
  • Peta tematik disusun ke dalam 7 wilayah meliputi:
    • Sumatera
    • Jawa dan Bali
    • Nusa Tenggara
    • Kalimantan
    • Sulawesi
    • Maluku
    • Papua

9 Desember 2010

13

interpretasi peta tematik
Interpretasi Peta Tematik
  • Indikator asosiasi spasial hasil penghitungan statistik LISA:
    • Merah  lokasi pemusatan (cluster) tinggi (HH)
    • Biru  lokasi pemusatan (cluster) rendah (LL)
    • Hijau  lokasi pencilan (outlier) tinggi (HL)
    • Kuning  lokasi pencilan (outlier) rendah (LH)
  • Lokasi pemusatan maupun pencilan dibedakan menjadi dua kategori:
    • Signifikan (pseudo alpha ≤ 5%.)  unit analisis diyakini sbg anggota kuadran
    • Tidak signifikan (pseudo alpha > 5%)  unit analisis menjadi anggota kuadran tetapi keterkaitan dengan tetangga:
      • tidak setara/searah (untuk wilayah pemusatan)
      • tidak berpola atau acak (untuk wilayah pencilan)

9 Desember 2010

14

implikasi peta tematik
Implikasi Peta Tematik
  • Cakupan dan kedalaman informasi pada level desa atau kecamatan
  • Makna lokasi pemusatan atau pencilan
    • Pemusatan (cluster): intensitas kegiatan searah/setara: sama-sama tinggi (klaster tinggi) atau sama-sama rendah (klaster rendah)
    • Pencilan (outlier): intensitas kegiatan berbeda secara ekstrim: berbeda sangat tinggi (pencilan tinggi) ataupun sangat rendah (pencilan rendah)
  • Implikasi pelaksanaan program pembangunan tertentu:
    • Pada lokasi pemusatan tinggi akan berimbas secara luas
    • Pada lokasi pemusatan rendah akan berimbas sangat lamban atau sangat terbatas
    • Pada lokasi pencilan tidak akan berimbas kepada unit-unit analisis lain sekitarnya

9 Desember 2010

15

slide21
KECAMATAN DI NUSA TENGGARA MENURUT PERSENTASE DESA YANG TERDAPAT PENJUAL LPG

10 Desember 2010

slide22
KECAMATAN DI SULAWESI MENURUT PERSENTASE DESA YANG TERDAPAT PANGKALAN / AGEN MINYAK TANAH

10 Desember 2010

ad