## PREFERENSI LOKASI INDUSTRI MENENGAH DI WILAYAH KABUPATEN MALANG
Raffli Noor, Agam Marsoyo, R. Widodo Dwi Pramono
Kementerian PPN/Bappenas Jalan Taman Suropati No. 2 Menteng, Jakarta Pusat 10310 – Telp (021) 3927412 raffli.noor@gmail.com

## ABSTRAK
Lokasi  merupakan  salah  satu  faktor  penting  bagi  kegiatan  ekonomi  termasuk  kegiatan  industri,  sehingga penentuan lokasi industri harus mempertimbangkan faktor-faktor lokasi yang mempengaruhinya. Tujuan studi ini adalah mengetahui pola distribusi spasial industri menengah dan mengukur pengaruh faktor geografis (bahan baku, tenaga kerja, pasar, transportasi, dan utilitas) terhadap preferensi lokasi industri menengah di Kabupaten Malang. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode deduktif dengan analisa kuantitatif. Untuk mengetahui pola  distribusi  spasial  industri  menengah  digunakan  analisis  Indeks  Moran’s  I  sedangkan  untuk  mengukur pengaruh faktor geografis terhadap preferensi lokasi industri menengah digunakan analisis statistik diskriminan. Hasil analisis menggunakan Indeks Moran’s I diketahui pola distribusi spasial industri menengah adalah menyebar secara acak (random).  Faktor yang  mempengaruhi preferensi lokasi industri  menengah dekat dengan jalan atau jauh dari jalan berdasarkan hasil analisis statistik diskriminan adalah: ( i) jarak antara sumber bahan baku dengan lokasi industri; (ii) jarak asal  tenaga  kerja dengan lokasi industri; (iii) jarak lokasi industri dengan utilitas; (iv) jarak pasar dengan lokasi industri; dan (v) jarak lokasi industri dengan rumah pemilik industri. Faktor yang paling berpengaruh adalah jarak lokasi industri dengan rumah pemilik industri dan jarak lokasi industri dengan utilitas karena memiliki nilai koefisien fungsi yang paling besar.
Kata Kunci : preferensi lokasi, industri menengah, faktor geografis.

## ABSTRACT
Location  is  one  of  the  important  factors  for  economic  activity  including  industrial  activities.  Therefore,  the determination of industrial site must consider the factors that influence the location. The purpose of this study is to know the spatial distribution pattern of medium industries and to measure the influence of geographical factors (raw materials, human capital, market, transportation, and utility) to medium industries location preference in Malang Regency. The method used in this research is deductive method with quantitative analysis. To know the pattern of spatial distribution of medium industries, this research used Moran's I Index analysis, while to measure the  influence  of  geographical  factor  to  medium  industries  location  preference,  it  used  discriminant  statistical analysis. The result of analysis using Moran's I Index states that spatial distribution pattern of medium industries is spread randomly. Factors affecting the preferences of medium-sized industrial sites to be close to the road or far from the road based on discriminant statistical analysis results are; (i) the distance between the source of raw materials and the industrial site; (ii) distance of workforce with industrial site; (iii) distance of industrial site with utility; (iv) market distance with industrial site; and (v) the distance of the industrial site to the owner's home. The most influential factor is the distance of industrial site with the house of the industry’s owner and the distance of industrial site with utility because it has the biggest function coefficient value.
Keywords: location preferences, intermediate industries, geographic factors.

## PENDAHULUAN
Lokasi merupakan salah satu faktor penting bagi kegiatan ekonomi termasuk kegiatan industri baik itu industri kecil, menengah, maupun besar. Untuk itu pada saat awal penentuan lokasi usaha sebuah kegiatan ekonomi harus
mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhinya  secara  komprehensif.  Pilihan lokasi  untuk  kegiatan  ekonomi  sangat  beragam, namun  untuk  pelaku  kegiatan  ekonomi  Industri
Kecil  dan  Menengah  (IKM)  biasanya  memiliki keterbatasan dalam menentukan lokasi usahanya. Keterbatasan  tersebut  disebabkan  karena  modal, tempat  dan  lingkungan  yang  cocok,  serta peraturan perundangan terkait.
Daldjoeni (1997) menyebutkan ada sejumlah faktor yang ikut menentukan berdirinya industri  di  suatu  wilayah  yaitu  faktor  ekonomis, historis,  manusia,  politis,  dan  akhirnya  geografis (lokasi). Penelitian ini fokus pada faktor geografis yang  menentukan  berdirinya  lokasi  industri  di
suatu  wilayah.  Kemudian  Robinson  (1979) menjelaskan  ada  6  (enam)  hal  yang  termasuk dalam  faktor  geografis,  yaitu:  bahan  mentah, sumberdaya  tenaga  ( power  resource ),  suplai tenaga  kerja,  suplai  air,  pasar;  dan  fasilitas transportasi.
Penentuan  lokasi  untuk  pabrik/industri dapat dipengaruhi oleh faktor lokasi. Faktor lokasi ini banyak ragamnya, karena pertimbangan lokasi terkait  dengan  keseluruhan  faktor  dalam  proses industri,  yakni  sejak  masa  pra  produksi  sampai distribusi produk. Banyaknya faktor menyebabkan beragam pula rumusan faktor yang dibuat  oleh  para  ahli.  Menurut  Smith  (1981) faktor-faktor lokasi industri adalah tanah, modal, bahan  baku,  tenaga  kerja,  pasar  dan  harga, transportasi, aglomerasi,  dan  organisasi,  perilaku dan  kesempatan.  Harding  dalam  Sutanta  (2010) menyebutkan  bahwa  faktor  lokasi  pabrik  terdiri faktor  lokasi  makro  dan  faktor  spesifik.  Faktor lokasi  makro  yaitu  jarak  dari  bahan  baku,  posisi terhadap  lokasi  pasar,  tenaga  kerja,  akses transpotasi, iklim setempat, persetujuan pemerintah,  subsidi  investasi,  dan  biaya  hidup. Faktor  spesifik  yaitu  kemudahan  tenaga  kerja, sumber  energi  dan  air,  posisi  fasilitas  kota, pengaturan  limbah,  akses  transportasi,  peraturan daerah  tentang  lingkungan  dan  jalan,  tanah  dan iklim, lahan untuk perluasan dan jenis industri lain disekeliling. Kemudian
Apple
(1990) menyebutkan  pertimbangan  pemilihan  daerah untuk  lokasi  pabrik  adalah  bahan  baku,  pasaran, transportasi, hukum negara, pajak, dan iklim.
Permasalahan lokasi muncul karena faktor- faktor  yang  mempengaruhinya  tidak  selalu terdapat pada satu lokasi yang sama dan seringkali tersebar/terpencar.  Hal  ini  dapat  terlihat  pada kasus faktor-faktor penting yang dipertimbangkan dalam pemilihan lokasi masing-masing perusahaan berbeda. Pada suatu perusahaan faktor terpenting adalah dekat dengan pasar tetapi  pada perusahaan  lain  yang  lebih  penting  adalah  dekat dengan  sumber-sumber  penyediaan  bahan  dan komponen.  Beberapa  perusahaan    lainnya mungkin mempertimbangkan faktor lokasi dimana  tersedia  tenaga  kerja  yang  mencukupi kebutuhan perusahaan, ataupun biaya transportasi yang sangat tinggi bila produk berat dan besar.
Kondisi  tersebarnya  faktor-faktor  yang mempengaruhi  lokasi  industri  menyebabkan  ada industri  yang  berlokasi  mendekati  bahan  baku, mendekati  lokasi  pasar,  mendekati  tenaga  kerja maupun  mendekati  akses  jalan  sebagai  jalur transportasi.  Tersebarnya  lokasi  industri  tersebut akan  menyebabkan  kesulitan  bagi  pemerintah daerah  dalam  mengembangkan  kawasan  industri yang  lokasinya  telah  ditetapkan  dalam  Rencana
Tata  Ruang  Wilayah.  Sehingga  seringkali kawasan  industri  yang  telah  ditetapkan  tersebut tidak terwujud.
Hal ini tentu berbeda apabila lokasi industri membentuk  sebuah  klaster  maupun  kawasan industri seperti yang diamanatkan dalam Peraturan  Pemerintah  No.  142  Tahun  2015 tentang  Kawasan  Industri.  Peraturan  tersebut mengamantkan bahwa setiap perusahaan industri wajib  berlokasi  di  kawasan  industri  kecuali industri  tersebut  tidak  menimbulkan  pencemaran lingkungan  hidup  dan  memerlukan  bahan  baku khusus  (lokasi  khusus  untuk  produksinya). Namun,  tetap  harus  sesuai dengan  Rencana Tata Ruang Wilayah.
Kabupaten  Malang  merupakan  salah  satu kabupaten yang ada di Provinsi Jawa Timur yang memiliki  struktur  ekonomi  dominan  yaitu  pada kelompok  sekunder  dengan  sumbangan  sektor tersebut  terhadap  PDRB  total  Atas  Dasar  Harga Berlaku (ADHB) sekitar 42,79 persen. Sumbangan  besar  dari  kelompok  kategori sekunder tersebut dimotori oleh kategori industri pengolahan  sebesar  29,98  persen.  Hal  ini  tentu menggambarkan  Kabupaten  Malang  memiliki potensi  besar  pada  sektor  industri  pengolahan. Jumlah perusahaan industri pengolahan yang ada di  Kabupaten  Malang  pada  tahun  2015  tercatat terdapat  171  perusahaan  industri  pengolahan dengan  komposisi  subsektornya  didominasi  oleh industri  makanan  dan  minuman  sekitar  38,60 persen (66 unit usaha).
Adanya  industri  menengah  di  Kabupaten Malang  mampu  menyerap  tenaga  kerja  sekitar 36.114  orang.  Jika  dilihat  komposisi  penyerapan tenaga  kerja  menurut  subsektornya  maka  sekitar 56,97  persen  diserap  oleh  subsektor  industri pengolahan  makanan,  minuman  dan  tembakau, 16,27  persen  oleh  industri  kimia  dan  barang- barang dari bahan kimia, minyak bumi, batu bara, karet  dan  barang-barang  dari  plastik  dan  sisanya oleh subsektor lainnya. Dengan gambaran kondisi Kabupaten  Malang  seperti  disebutkan  di  atas maka  menarik  untuk  diteliti  mengenai  industri menengah yang ada di Kabupaten Malang terkait preferensi  lokasi  industri  tersebut  dan  faktor  apa yang mempengaruhi preferensi lokasi tersebut.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  preferensi lokasi  industri  menegah  dan  faktor  apa  yang mempengaruhi  preferensi  lokasi  tersebut.  Pada penelitian ini preferensi lokasi industri menengah dibedakan  antara  lokasi  industri  menengah  yang berada dekat dengan jalan dan industri menengah yang  lokasinya  jauh  dari  jalan.  Selain  itu  perlu juga melihat distribusi spasial dari lokasi industri menengah yang ada di Kabupaten Malang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  adalah  penelitian  deduktif dengan  metode  analisa  secara  kuantitatif.
Penelitian kuantitatif bertujuan untuk menjelaskan,  meringkaskan  berbagai  kondisi, berbagai  situasi,  atau  berbagai  variabel  yang timbul  di  masyarakat  untuk  menjadi  objek penelitian  itu  berdasarkan  apa  yang  terjadi. Kemudian  mengangkat  kepermukaan  karakter atau  gambaran  tentang  kondisi  situasi  antar variabel  tersebut  (Bungin,  2005).  Analisa  secara kuantitatif  digunakan  untuk  menguji  pengaruh variabel-variabel  bebas  ( independen )  terhadap variabel  terpengaruh  ( dependen ).  Data  yang digunakan adalah data primer yang diperoleh dari hasil  survei  dan  wawancara  dengan  pelaku industri  menengah  serta  data  sekunder  dari instansi pemerintah terkait data industri menengah yang ada di Kabupaten Malang.
Variabel  dalam  penelitian  terdiri  dari  2 (dua)  variabel  yaitu:  (i)  Variabel  terikat ( dependen )  yaitu  preferensi  lokasi  industri menengah mendekati jalan atau jauh dari jalan; (ii) Variabel  bebas  (independen)  dalam  penelitian berjumlah  5  (lima)  variabel  yaitu:  bahan  baku, tenaga kerja, pasar, transportasi, dan ketersediaan utilitas  (air,  listrik,  internet)  dengan  variabel operasional sebagai berikut (Tabel 1).
Tabel 1. Variabel Penelitian No. Variabel Sub Variabel 1. Bahan Baku Jarak antara sumber bahan baku dengan lokasi industri 2. Tenaga kerja Upah tenaga kerja Jarak  asal  tenaga  kerja  dengan lokasi industri Jarak  lokasi  industri  dengan rumah pemilik industri 3. Transportasi Biaya transportasi pengangkutan bahan baku Biaya transportasi pengangkutan produk 4. Utilitas Jarak lokasi industri dengan sumber air, listrik, internet 5. Pasar Jarak pasar dari lokasi industri
Penelitian  ini  menggunakan  data  sampel yang  diambil  dari  populasi.  Populasi  adalah seluruh  data  yang  menjadi  sampel  penelitian (Sugiyono,  2005).  Data  yang  digunakan  untuk menentukan jumlah populasi adalah data Direktori Perusahaan Industri Besar dan Sedang yang ada di Provinsi Jawa Timur tahun 2016 dari Badan Pusat Statistik  dan  data  usaha  mikro,  kecil  dan menengah dari Dinas Koperasi dan Usaha Mikro Kabupaten  Malang.  Jumlah  populasi  industri menengah  berdasarkan  kedua  data  tersebut diketahui  sebanyak  162  unit  usaha  yang  sifatnya formal atau terdaftar.
Setelah  diketahui  jumlah  populasi  industri menengah  di  Kabupaten  Malang  mencapai  162
unit  usaha  maka  dengan  menggunakan  rumus berikut.
n = N Nd 2 + 1 = 162 162(0,05 2 ) + 1 = 115
keterangan:
N = jumlah populasi n = jumlah sampel d = presisi (α) = 95 %
Namun, karena prinsipnya semakin banyak sampel  semakin  baik  maka  jumlah  sampel dibulatkan  menjadi  120  unit  usaha.  Dengan melihat  karakteristik  populasi  yang  ada  maka pengambilan  sampel  menggunakan proportional (random)  sampling yaitu  teknik  pengambilan sampel  dengan  cara simple  random  sampling , kemudian  diproporsikan  sesuai  dengan  jumlah sub-populasinya.  Klasifikasi  yang  digunakan dalam penentuan sub populasi adalah berdasarkan Klasifikasi  Baku  Lapangan  Usaha  Indonesia (KBLI)  tahun  2015.  Adapun  tahapan  dalam menyeleksi  tiap  sampel  dari  masing-masing subpopulasi  adalah  secara  sistematik.  Berikut jumlah  sampel  dari  masing-masing  klasifikasi industri  menengah  yang  ada  dapat  dilihat  pada tabel berikut (Tabel 2).

## Tabel 2. Jumlah Sampel Penelitian
Sub Populasi Jumlah Populasi (Unit usaha) Jumlah Sampel (Unit usaha) Industri Makanan 36 27 Industri Minuman 3 2 Industri Pengolahan Tembakau 18 13 Industri Tekstil 7 5 Industri Pakaian Jadi 6 4 Industri Kulit, Barang dari Kulit dan Alas Kaki 4 3 Industri Kayu, Barang Dari Kayu, Gabus dan Barang Anyaman dari Bambu, Rotan dan Sejenisnya 11 8 Industri Kertas dan Barang dari Kertas 5 4 Industri Percetakan dan Reproduksi Media Rekaman 3 2 Industri Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia 6 4 Industri Karet, Barang dari Karet dan Plastik 12 9 Industri Barang Galian Bukan Logam 17 13 Industri Barang Logam, Bukan Mesin dan Peralatanya 5 4 Industri Mesin dan Perlengkapan Ytdl 1 1 Industri Kendaraan Bermotor, Trailler, dan Semi Trailler 9 7 Industri Alat Angkut Lainnya 4 3 Industri Furniture 6 4 Industri Pengolahan Lainnya 9 7 T O T A L 162 120
Metode analisis data yang digunakan adalah analisis  pola  distribusi  spasial  lokasi  industri
menengah  dilakukan  dengan  menggunakan perhitungan Indeks Moran’s (I) dengan rumus:
𝐼 = 𝑛 ∑ ∑ 𝑤𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (𝑦𝑖 − ȳ)(𝑦𝑗 −  ȳ) (∑ (yi −   ȳ) 2 )(∑ ∑ 𝑤𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1
dimana  yi  merupakan  nilai  pengamatan  lokasi industri menengah ke-i dengan rata-rata ȳ, dan n adalah jumlah lokasi industri menengah. Adapun w*ij  adalah  elemen  pada  matriks  pembobot  tak terstandardisasi antara daerah i dan j berukuran n x n, yang dirumuskan dengan:
w*ij = (dij)-1
dimana wij adalah bobot antara unit observasi ke- i  dan  ke-j  dan  dij  adalah  jarak  euclidian  antara centroid  observasi  ke-i  dan  ke-j.  Rentang  nilai Moran’s  I  berada  pada  -1  <  I  <  1.  Pengambilan keputusan  dalam  identifikasi  pola  menggunakan kriteria  nilai  indeks  I  adalah  apabila  nilai  I  >  Io maka  mempunyai  pola  mengelompok  (cluster), apabila I = Io maka memiliki pola menyebar tidak merata (tidak ada autokorelasi), dan apabila I < Io maka memiliki pola menyebar. Io merupakan nilai ekspektasi  dari  I  yang  dirumuskan  E(I)  =  Io  = − 1 (𝑛−1) .
Analisis  lain  yang  digunakan  adalah analisis diskriminan. yaitu analisis  untuk melihat hubungan  dependensi  (hubungan  antar  variabel) yang  sudah  dapat  dibedakan  antara  variabel respon dan variabel penjelas. Lebih spesifik lagi, analisis  diskriminan  digunakan  pada  kasus variabel respon berupa data kualitatif dan variabel penjelas  berupa  data  kuantitatif.  Rumus  fungsi yang digunakan untuk menghitung nilai
diskriminan adalah dengan persamaan berikut. Keterangan: Di =   nilai diskriminan a =   konstanta β 1 …β n =   koefisien x 1 …x n =   variabel bebas
setelah  menghitung  nilai  diskriminan  dari kasus/sampel  kemudian  menentukan  titik  batas ( cut  off )  untuk  mengelompokkan  kasus/sampel termasuk  kedalam  kelompok  preferensi  lokasi industri  menengah  yang  dekat  dengan  jalan  atau jauh dari jalan. Rumus menentukan titik batas ( cut off ) yaitu:

## 𝑍𝑐𝑢 =
𝑁𝑎𝑍𝑏 + 𝑁𝑏𝑍𝑎
𝑁𝑎 + 𝑁𝑏
Keterangan:
Zcu  =   nilai kritis sebagai cut off score Na =   jumlah sampel di grup a (dekat jalan) Nb =  jumlah sampel di grup b (jauh dari jalan) Za =   angka centroid pada grup a (dekat jalan) Zb =  angka centroid pada grup b (jauh dari jalan)
Sebelum  melakukan  analisis  diskriminan terlebih  dahulu  dipilih  variabel  respon  dan variabel  penjelasnya.  Variabel  respon  dalam analisis ini terdiri dari dua kelompok yaitu lokasi industri menengah yang dekat dengan jalan arteri dan  lokasi  industri  menengah  yang  jauh  dengan jalan arteri. Lokasi industri menengah dikelompokkan  kedalam  dekat  dengan  jalan apabila jaraknya kurang dari 500 meter dari jalan arteri  dan  jalan  kolektor  namun  apabila  diluar jarak  tersebut  dikelompokkan  ke  dalam  lokasi jauh  dari  jalan.  Gambaran  secara  spasial pengelompokkan  lokasi  industri  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Pengelompokkan Lokasi Industri Dekat atau Jauh dari Jalan
Kemudian  untuk  variabel  penjelas  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah:  (i)  jarak antara sumber bahan baku dengan lokasi industri; (ii) jarak asal tenaga kerja dengan lokasi industri; (iii)  upah  tenaga  kerja;  (iv)  biaya  pengangkutan bahan  baku;  (v)  biaya  pengangkutan  hasil produksi  industri;  (vi)  jarak  pasar  dari  lokasi industri; (vii) jarak sumber utilitas dengan lokasi industri;  dan  (viii)  jarak  lokasi  industri  dengan rumah pemilik industri. Variabel penjelas tersebut didapat berdasarkan jawaban responden dan untuk variabel penjelas yang sifatnya geografis dihitung jaraknya dengan lokasi industri menengah dengan menggunakan  bantuan google  earth. Gambaran secara  spasial  variabel  penjelas  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 2.
Di = a + β 1 x 1 + β 2 x 2 + .... + β n x n
Gambar 2. Jarak Lokasi Industri dengan Faktor Geografis (Variabel Penjelas)
Hipotesis
merupakan dugaan-dugaan sementara  yang  dapat  diuji  atau  dikonfirmasi kebenarannya.  Kerlinger  (1973)  mendefinisikan hipotesis sebagai pernyataan yang bersifat dugaan mengenai  hubungan  antara  dua  atau  lebih fenomena  atau  variabel.  Berikut adalah hipotesis yang dikemukakan dalam penelitian ini.
1. Tidak  terdapat  autokorelasi  spasial  pada lokasi  industri  menengah  di  Kabupaten Malang dengan persamaan hipotesis sebagai berikut. H 0 = tidak terdapat autokorelasi spasial (I =
0) Kemudian  bentuk  hipotesis  alternatifnya (H 1 ) ada dua yaitu:
H 1 = terdapat autokorelasi spasial positif (I > 0) H 1 = terdapat autokorelasi spasial negatif (I
< 0)
2. Dalam  menganalisis  faktor  geografis  yang mempengaruhi  preferensi  lokasi  industri menengah, sebagai hipotesis adalah terdapat perbedaan preferensi lokasi industri  menengah  yang  berlokasi  dekat dengan jalan arteri dan yang jauh dari jalan arteri.  Bila  dirumuskan  dalam  persamaan adalah sebagai berikut.
H 0 :   Tidak ada perbedaan yang signifikan (nyata)  rata-rata  semua  variabel dalam semua grup.
H 1 :   Rata-rata  semua  variabel  dalam semua grup adalah berbeda.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  dan  analisa  data  dilakukan dengan  menggunakan  Indeks  Moran I untuk menganalisa  pola  sebaran  industri  menengah (autokorelasi  spasial)  dan  metode  statistik diskriminan  untuk  menjelaskan  preferensi  lokasi industri  menengah  beserta  faktor-faktor  yang mempengaruhinya.

## Analisis Autokorelasi Spasial
Analisis  pola  distribusi  spasial  lokasi industri menengah dengan menggunakan
perhitungan Indeks Moran’s (I) dilakukan dengan bantuan software GIS yaitu ArcGIS 10.2 ekstensi Spatial Statistics dengan hasil sebagai berikut.
Gambar 3. Kurva hasil perhitungan indeks moran’s (I)
Gambar 4. Tabel hasil perhitungan indeks moran’s (I)
Berdasarkan kurva hasil perhitungan Indeks Moran’s  (I)  pada  (Gambar  3)  maka  dapat dikerahui  pola  lokasi  industri  menengah  di Kabupaten  Malang  termasuk  menyebar  secara acak (random). Pola acak ( random ) ini bila dilihat berdasarkan karakteristik dari autokorelasi spasial menurut  Kosfeld  (2008)  menunjukkan  tidak  ada autokorelasi spasial.
Selain  menggunakan  kurva  autokorelasi spasial, pengambilan keputusan dapat juga dengan melihat nilai Indeks Moran’s (I). Pada (Gambar 4) di  atas  diketahui  nilai  Indeks  Moran’s  (I)  yaitu sebesar -0,012868 dengan menggunakan pendekatan Euclidean  Distance .  Nilai  tersebut kemudian  dibandingkan  dengan  nilai Expected Index  (Io) sebesar  -0,009009  sehingga  diketahui bahwa  nilai  Indeks  Moran’s  (-0,012868)  lebih kecil daripada Expected Index (-0,009009) atau I < Io. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa lokasi  industri  menengah  di  Kabupaten  Malang memiliki pola menyebar.
Kemudian  pengambilan  keputusan  untuk pengujian  hipotesis  adalah  hipotesis  (H 0 )  ditolak jika  nilai  Z(hitung)  >  Z(tabel).    Pada  tabel  hasil perhitungan uji indeks Moran’s I diketahui nilai Z hitung  sebesar  -0,364729  dan  nilai  Z  tabel  (α  =
0,05) diketahui sebesar 1,645. Dengan demikian Z hitung  (-0,364729)  <  Z  tabel  (1,645)  sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis (H0) diterima atau tidak terdapat autokorelasi spasial pada lokasi industri menengah di Kabupaten Malang.
Lokasi  industri  menengah  yang  tersebar secara  acak  pada  jaringan  jalan  baik  itu  jalan arteri,  kolektor,  maupun  jalan  lokal  dapat  dilihat pada peta berikut (Gambar 5).
Gambar 5. Peta Sebaran Lokasi Industri Menengah.

## Analisis Diskriminan
Kemudian  analisis  yang  digunakan  untuk mengukur faktor-faktor geografis yang
mempengaruhi preferensi lokasi industri menengah dekat dengan jalan arteri atau jauh dari jalan  arteri  di  Kabupaten  Malang  adalah  analisis diskriminan. Proses analisis diskriminan dilakukan  dengan  menggunakan  program  SPSS 24.0  dengan  memasukkan  semua  data  responden kedalam  proses  analisis.  Sebelum  dilakukan analisis diskriminan dilakukan uji normalitas data dan didapatkan sejumlah 10 data responden yang outlier sehingga  tidak  diikutkan  dalam  analisis diskriminan.
Langkah  awal  dalam  melakukan  analisis terhadap hasil statistik diskriminan adalah dengan menguji  asumsi  sama  tidaknya  matriks  kovarian dari semua variabel bebas dalam setiap kelompok ( group  covariance  matrices ).  Apabila  asumsi tersebut tidak terpenuhi maka akan menyebabkan fungsi  atau  model  yang  diperoleh  menunjukkan hubungan yang kurang tepat antara variabel bebas dengan  variabel  terikat.  Hal  tersebut  dapat diketahui  dengan  melihat  tabel Log  Determinant (Tabel 2).
Tabel  2. Hasil  Perhitungan Log  Determinants

## Pada Analisis Diskriminan
Log Determinants Lokasi  industri  dekat  jalan atau tidak Rank Log Determinant Dekat 8 67,907 Jauh 8 65,613 Pooled within-groups 8 67,177
The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices.
Hasil analisis diskriminan pada tabel di atas diketahui bahwa nilai Log Determinant untuk grup lokasi  industri  menengah  dekat  dengan  jalan adalah  67,907  dan  untuk  grup  lokasi  industri menengah jauh dari jalan sebesar 65,613. Apabila dilihat  kedua  angka  tersebut  maka  nilainya berbeda  sedikit  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa group covariance matrices sama atau tidak memiliki perbedaan yang jelas.
Analisis  selanjutnya  adalah  melihat  uji kesamaan  varians  ( variance  homogenity  test ) sebagai  syarat  layak  tidaknya  kita  menggunakan analisis diskriminan pada tabel Test Results (Tabel
3).
Tabel 3. Hasil Perhitungan Test Results Pada Analisis Diskriminan Test Results Box's M 47,288 F Approx. 1,210 df1 36 df2 39137,851 Sig. ,181 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.
Analisis  uji  kesamaan  varians  ( variance homogenity test ) dapat dilakukan dengan melihat nilai Signifikansi pada tabel 3 yaitu sebesar 0,181 atau  lebih  besar  daripada  tingkat  signifikansi untuk  pengujian  asumsi  yaitu  0,05.  Dengan demikian  disimpulkan  penyebaran  varians  sama (homogen)  dan  analisis  diskriminan  dapat dilanjutkan.
Setelah  asumsi  analisis  diskriminan  telah terpenuhi dan dapat dilanjutkan maka dapat dilihat keeratan  hubungan  antara discriminant  score dengan grup (dekat atau jauh dari jalan arteri) pada tabel eigenvalues . Untuk analisis tabel eigenvalues dapat  dilihat  pada  angka canonical correlation .  Berikut  tabel eigenvalues hasil pengolahan statistik (Tabel 4).
Tabel  4. Hasil  Perhitungan Eigenvalues Pada Analisis Diskriminan
Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % Canonical Correlation 1 ,057a 100,0 100,0 ,233
a. First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis.
Berdasarkan tabel Eigenvalues di atas maka dapat  diketahui  angka canonical  correlation sebesar  0,233  (23,3%)  jika  dikuadratkan  yang berarti 23,3 persen varians dari variabel preferensi lokasi  industri  menengah  yang  berlokasi  dekat atau  jauh  dari  jalan  arteri  dapat  dijelaskan  oleh variabel predictors yaitu  jarak  antara  sumber bahan  baku  dengan  lokasi  industri,  biaya pengangkutan bahan baku, jarak asal tenaga kerja dengan  lokasi  industri,  upah  tenaga  kerja,  jarak lokasi industri dengan utilitas (sumber air, listrik, internet), jarak  pasar  dengan  lokasi  industri, biaya pengangkutan hasil produksi industri, jarak lokasi industri dengan rumah pemilik industri.
Selanjutnya  untuk  menguji  hipotesis  yang telah dirumuskan dalam penelitian ini maka dapat dibandingkan angka Chi-square hasil perhitungan pada  tabel Wilks’  Lambda dengan  angka Chi- square pada  tabel.  Berikut  hasil  perhitungan Wilks’ Lambda (Tabel 5). Tabel  5. Output  Hasil  Perhitungan  Wilks’ Lambda Pada Analisis Diskriminan
Wilks' Lambda Test of Function (s) Wilks' Lambda Chi-square df Sig. 1 ,946 5,783 8 ,671
Angka Chi-square hasil perhitungan analisis  diskriminan  pada  tabel  di  atas  sebesar 5,783  apabila  dibandingkan  dengan  angka Chi- square tabel dengan melihat tabel Chi-square (n- 1; 0,05) diperoleh nilai sebesar 14,07 maka dapat diketahui nilai Chi-square hitung (5,783 ) < Chi- square tabel  (14,07).  Ini  menunjukkan  tidak adanya perbedaan yang signifikan antargrup pada model  diskriminan  (preferensi  lokasi  industri menengah  dekat  atau  jauh  dengan  jalan  arteri cenderung sama). Pada nilai signifikansi diketahui nilai  0,671  atau  lebih  besar  dari  0,05.  Dengan demikian  hipotesis  (H 0 )  dalam  penelitian  ini diterima  atau  tidak  adanya  perbedaan  yang signifikan  antargrup  (preferensi  lokasi  industri menengah  yang  dekat  dengan  jalan  arteri  sama dengan preferensi lokasi industri menengah yang jauh dari jalan arteri).
Kemudian  untuk  persamaan  diskriminan yang terbentuk dapat dilihat pada tabel Canonical Discriminant Function Coefficient berikut (Tabel 6).
Tabel  6. Output  Hasil  Perhitungan Discriminant Function Coefficient Pada Analisis Diskriminan . Canonical Discriminant Function
Coefficients Function 1 Jarak bahan baku ke tempat lokasi industri ,013 Biaya transportasi bahan baku ,000 Jarak rumah pekerja ke tempat usaha -,064 Gaji pekerja ,000 Jarak pemasaran produk (km) -,008 Biaya transportasi pemasaran produk ,000 Jarak utilitas ke lokasi industri (km) ,328 Jarak rumah pemilik industri (km) 7,723 (Constant) ,522 Unstandardized coefficients
Berdasarkan  tabel  di  atas  maka  dapat  disusun persamaan diskriminan berikut.
Di   =    0,522 + 0,13 (Jarak antara sumber bahan baku dengan lokasi industri – 0,64 (Jarak  asal  tenaga  kerja  dengan  lokasi industri) + 0,328 (Jarak lokasi  industri dengan  utilitas)  – 0,08 (Jarak  pasar dengan  lokasi  industri)  + 7,723 (Jarak lokasi  industri  dengan  rumah  pemilik industri).
Dari  persamaan  tersebut  terlihat  bahwa  jarak lokasi  industri  dengan  rumah  pemilik  industri adalah  yang  paling  dominan  dalam  memprediksi perbedaan  kelompok  karena  nilai  koefisiennya tertinggi  dan  berikutnya  adalah  variabel  jarak utilitas dengan lokasi industri.
Untuk  mengukur  derajat  keberhasilan klasifikasi  sampel  pada  grup  atau  kelompok, dengan  menghitung  seberapa  banyak  obyek (lokasi)  didalam  masing-masing  kelompok  yang diklasifikasikan  secara  benar,  dan  seberapa banyak  yang  salah  dalam  klasifikasi  maka  dapat dilihat  pada  tabel Classification  Results berikut (Tabel 7).
Tabel 7. Output Hasil Perhitungan Classification Results Pada Analisis Diskriminan Classification Results a Lokasi industri dekat jalan atau tidak Predicted Group Membership Total Dekat Jauh Original  Count  Dekat 28 26 54 Jauh 18 38 56 % Dekat 51,9 48,1 100,0 Jauh 32,1 67,9 100,0
a. 60,0% of original grouped cases correctly classified.
Secara  keseluruhan  ketepatan  klasifikasi dari  model  diatas  adalah  60%.  Angka  ini menunjukkan model diatas cukup dapat digunakan  untuk  analisis  diskriminan.  Hal  ini diperkuat dengan uji t yang membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel. Nilai t hitung didapat melalui rumus:
t = p − 0,5 √0,5 x (1 − 0,5)
𝑁
Keterangan: p  =  proporsi  sampel  yang  diklasifikasikan dengan benar (60% = 0,6)
N  =   jumlah sampel
t = p−0,5 √0,5 x (1−0,5)
𝑁
= 0,6 − 0,5 √(0,5 x (1−0,5)) 110 = 45,45
Dengan  nilai  t  hitung  sebesar  45,45  dan dibandingkan  dengan  nilai  t  tabel  sebesar  1,659 maka diketahui nilai t hitung (45,45) > nilai t tabel (1,659)  sehingga  variabel  independen  yang dimasukkan dalam model analisis secara individual mempengaruhi variabel dependen.
Pada  Tabel  7  dapat  diketahui  bahwa  dari 110  lokasi  yang  diklasifikasikan,  28  lokasi diklasifikasikan dengan benar kedalam grup dekat dengan  jalan  (25,45  %)  dan  38  lokasi diklasifikasikan  benar  kedalam  grup  jauh  dari jalan  (34,54  %),  dan  44  lokasi  mengalami misclassified (salah klasifikasi). Berdasarkan hasil tersebut  terlihat  bahwa  pengklasifikasian  terbaik adalah  untuk  pengelompokkan  lokasi  yang  jauh dengan  jalan  arteri.  Jumlah  industri  menengah yang pada awalnya dekat dengan jalan kemudian berpindah ke grup jauh dari jalan ada sebanyak 26 lokasi.  Perubahan  tersebut  disebabkan  karena jarak  rumah  pemilik  industri  dengan  lokasinya industrinya  sangat  dekat  atau  lokasi  industri menyatu  dengan  rumah  pemiliknya.  Selain  itu disebabkan  juga  oleh  jarak  utilitas  ke  lokasi industri  yang  dekat  bahkan  beberapa  industri menengah  penggunaan  utilitas  untuk  industri digunakan  juga  untuk  rumah  tangga.  Kemudian jarak  asal  tenaga  kerja  juga  cukup  jauh. Sedangkan  pada  grup  jauh  dari  jalan  yang berpindah  ke  grup  dekat  dengan  jalan  ada sebanyak  18  lokasi.  Perubahan  klasifikasi  terjadi karena  jarak  utilitas  ke  lokasi  industri  dan  jarak utilitas ke lokasi industri yang dekat yang cukup jauh,  dan  jarak  tempat  tinggal  pekerja  ke  lokasi industri yang dekat.
Pengelompokkan terhadap industri menengah  di  Kabupaten  Malang  berdasarkan angka  skor  kasus  hasil  perhitungan.  Industri menengah yang memiliki angka skor kasus diatas nilai Cut off maka akan dikelompokkan ke dalam lokasi  industri  menengah  dekat  dengan  jalan sedangkan  industri  menengah  yang  memiliki angka  skor  kasus  dibawah  nilai Cut  off maka
dikelompokkan ke dalam lokasi industri menengah yang jauh dari jalan. Penghitungan nilai Cut  off dilakukan  dengan  menggunakan  rumus berikut.
𝑍𝑐𝑢 = 𝑁𝑎𝑍𝑏+𝑁𝑏𝑍𝑎 𝑁𝑎+𝑁𝑏
= (54 x −0,233)+ (56 x 0,241)
54 +56
=  0,0083
Nilai Za (angka centroid pada grup a (dekat jalan) dan Zb (angka  centroid  pada  grup  b  (jauh  dari jalan)  pada  rumus  tersebut  di  atas  dihasilkan berdasarkan  tabel Functions  at  Group  Centroids (Tabel 8).
Tabel  8. Output  Hasil  Perhitungan Functions  at Group Centroids Pada Analisis Diskriminan
Functions at Group Centroids
Lokasi industri dekat jalan atau tidak Function 1 Dekat ,241 Jauh -,233
Unstandardized  canonical  discriminant  functions evaluated at group means

## KESIMPULAN
Pola lokasi industri menengah di Kabupaten Malang  berdasarkan  hasil  perhitungan  Indeks Moran’s (I) termasuk pola menyebar secara acak (random).  Pola  acak  ( random )  ini  bila  dilihat berdasarkan karakteristik dari autokorelasi spasial menurut  Kosfeld  (2008)  menunjukkan  tidak  ada autokorelasi  spasial.  Lokasi  industri  menengah tersebut  tersebar  secara  acak  pada  jaringan  jalan baik itu jalan arteri, kolektor, maupun jalan lokal.
Faktor  yang  mempengaruhi  preferensi lokasi industri menengah dekat dengan jalan atau jauh  dari  jalan  adalah:  (i)  jarak  antara  sumber bahan baku dengan lokasi industri; (ii) jarak asal tenaga  kerja  dengan  lokasi  industri;  (iii)  jarak lokasi  industri  dengan  utilitas;  (iv)  jarak  pasar dengan  lokasi  industri;  dan  (v)  jarak  lokasi industri  dengan  rumah  pemilik  industri.  Faktor yang  paling  berpengaruh  adalah  jarak  lokasi industri dengan rumah pemilik industri dan jarak lokasi  industri  dengan  utilitas  karena  memiliki nilai  koefisien  fungsi  yang  paling  besar  sesuai dengan  persamaan  diskriminan  yang  terbentuk yaitu:
Di    = 0,522 + 0,13 (Jarak  antara  sumber  bahan baku  dengan  lokasi  industri  – 0,64 (Jarak asal tenaga kerja dengan lokasi industri) + 0,328 (Jarak lokasi industri dengan utilitas) – 0,08 (Jarak pasar dengan lokasi industri) +
7,723 (Jarak  lokasi  industri  dengan  rumah pemilik industri).
Rekomendasi yang dihasilkan dari penelitian  ini  adalah  dalam  menentukan  lokasi kawasan  industri  maupun  kawasan  peruntukan industri oleh Pemerintah Daerah perlu mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  tidak hanya  bersifat  faktor  lokasi  namun  juga  faktor internal  terutama  dari  pelaku  industri  yang menentukan pilihan lokasi bagi industrinya seperti faktor  kedekatan  dengan  tempat  tinggal  pemilik industri.  Kemudian  untuk  penelitian  mengenai pemilihan lokasi industri menengah sudah banyak dilakukan  dengan  temuan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya sangat beragam. Faktor-faktor lokasi  tersebut  mulai  dari  yang  sifatnya  umum untuk  wilayah  makro  maupun  yang  sifatnya khusus  bagi  wilayah  dengan  cakupan  sempit. Namun,  untuk  faktor  lokasi  yang  bersifat khusus/spesifik  dan  berlaku  bagi  wilayah  mikro masih  belum  banyak  faktor  yang  dikemukakan. Untuk  itu  pada  penelitian-penelitian  selanjutnya mengenai  pemilihan  lokasi  industri  dapat dilakukan  penelitian  mengenai  faktor-faktor khusus  tersebut  yang  disesuaikan  dengan  jenis industri yang menjadi fokus penelitiannya. Selain faktor  lokasi  yang  bersifat  khusus  dapat  juga dilengkapi  dengan  faktor-faktor  yang  sifatnya faktor  non  lokasi  geografis  sehingga  dapat memperkaya  faktor  yang  menjadi  pertimbangan dalam pemilihan lokasi industri.

## DAFTAR PUSTAKA
Apple,  James  M.  1990.  Tata  Letak  Pabrik  dan
Pemindahan Bahan. Terjemahan Ir. Nurhayati,  MT  dan  Mardiono,  MSc. Bandung. Penerbit ITB. Bungin, B. 2005. Metodologi Penelitian
Kuantitatif.  Jakarta.  Kencana  Prenada
Media Group.
Daldjoeni,  N.  1997.  Geografi  Baru:  Organisasi Keruangan  Dalam  Teori  dan  Praktek.
Bandung. Penerbit Alumni.
Klasifikasi  Baku  Lapangan  Usaha  Indonesia (KBLI) tahun 2015. Badan Pusat Statistik Kosfeld,  Reinhold.  2008. Spatial  Econometrics. Institute  of  Economics.  University  of
Kassel.
https://www.uni- kassel.de/fb07/fileadmin/datas/fb07/5- Institute/IVWL/Kosfeld/lehre/spatial/Spati alEconometrics4b.pdf,  diakses  pada  4  Mei 2018 Peraturan  Pemerintah  No.  142  Tahun  2015 tentang Kawasan Industri. Robinson, H. 1979. Economic Geography . USA. Macdonald & Evans Ltd.
Smith.  D.  M.,  1981. Industrial  Location.  An Economic  Geographical  Analysis.  Second Edition . New York. John wiley & Sons, Inc. Sugiyono.  2005.  Statistik  Untuk  Penelitian.
Bandung. Alfabeta.
Sutanta.  2010.  Faktor-Faktor  Penyebab  Tidak Berkembangnya  Kawasan  Industri  Nguter Kabupaten  Sukoharjo.  Tesis  Magister Teknik  Pembangunan  Wilayah  dan  Kota. Semarang. Universitas Diponegoro.