## Analisis Lokasi dan Pola Sebaran Pasar  Modern di Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman dan Bantul

## Tri Wahyuningsih
Universitas Indonesia
Sonny Harry B. Harmadi*

## Universitas Indonesia

## ABSTRACT
The development of modern market which is penetrated into the rural areas has positive impacts on  fast  distribution  of  goods  and  price  stability  in  that  region.  However,  people  are  afraid  that the change of city spatial functions will bring more harm to the existence of a traditional market or  a  small  retailer  that  is  the  source  of  living  for  lower-middle  income  group.  This  study identifies  some  factors  influencing  the  number  of  modern  market  in  Yogyakarta  city,  Selman and  Bantul  regencies  by  considering  the  spatial  interaction  pattern  among  districts. The  results show that the location of modern market is influenced by population density and quality of road infrastructure. There is a spatial dependence among the location of modern markets in a form of spatial error model. The identification of spatial error is believed that there are several variables which are not included in the model but has an important role spatially, namely the price of land and local government policy.
Keyword s: pasar modern, ritel, dependensi spasial

## 1. PENDAHULUAN
Pusat  perbelanjaan  modern  seperti department  store , mall/plaza , hypermarket , supermarket , minimarket dan  pusat  perbelanjaan  modern  lainnya  yang  tumbuh  dan berkembang  saat  ini  telah  menciptakan  sistem one-stop  shopping yang  memberikan banyak kemudahan bagi konsumen.Selain sebagai tempat berbelanja, pusat perbelanjaan modern  umumnya  dilengkapi  juga  dengan  fasilitas  arena  bermain  anak-anak,  bioskop, rumah makan hingga fasilitas olah raga.
Berbelanja di pusat perbelanjaan/pasar  modern  juga dianggap dapat  meningkat- kan  status  sosial  seseorang  disamping  juga  pertimbangan  kebersihan,  kenyamanan, kualitas produk  yang  lebih  baik dan  harga  yang cukup bersaing.   Faktor mobilitas dan waktu yang terbatas karena kesibukan pekerjaan menyebabkan seseorang lebih memilih
* Korespondensi: Sonny Harry B. Harmadi, Departemen Ilmu Ekonomi  dan Lembaga Demografi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia. Email: sonny_harmadi@yahoo.com
berbelanja  di  pasar  modern  daripada  pasar  tradisional  yang  terkesan  kotor  dan  kumuh. Selain itu, ketidakpastian harga dan terkadang kecurangan yang dilakukan oleh beberapa penjual  terkadang  membuat  sebagian  orang  merasa  enggan  berbelanja  di  pasar tradisional.
Pada tahun 2008, dari sekitar 11.866 gerai pasar  modern, sekitar 83% berlokasi di pulau Jawa. Provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat dan Jawa Timur menjadi daerah dengan jumlah  gerai  pasar  modern  terbanyak.  Terkonsentrasinya  gerai-gerai  pasar  modern  di pulau  Jawa  tidak  lepas  dari  kondisi  dimana  konsentrasi  penduduk  dan  pusat perekonomian Indonesia berada di pulau ini (Pandin, 2009).
Sektor ritel merupakan sektor kedua terbesar dalam hal penyerapan tenaga kerja. Data BPS per Agustus 2011 menunjukkan bahwa sektor ritel menyerap 23,4 juta tenaga kerja, atau nomor dua setelah sektor pertanian  yang  menampung 39,3 juta tenaga kerja usia  di  atas  15  tahun.  Ritel  menjadi  industri  jasa  yang  sangat  penting  dalam perekonomian  karena  kontribusinya  yang  sangat  besar  dalam  pembentukan Gross Domestic  Product (GDP).    Industri  jasa  ini    menempati  posisi  terbesar  kedua  setelah industri  pengolahan.  Kondisi  inilah  yang  diyakini  menjadi  daya  dorong  pemulihan pertumbuhan ekonomi Indonesia pasca krisis tahun 1998 (KPPU, 2012).
Hampir di seluruh wilayah di Indonesia, pasar  modern yang bergerak di  bidang ritel,  seperti hypermarket,  supermarket dan minimarket telah  merambah  ke  perkam- pungan dan desa. Fenomena tersebut juga terjadi di Yogyakarta, bercampurnya berbagai macam kultur budaya mengakibatkan perubahan gaya hidup masyarakat yang diindikasi dapat menjadi salah satu faktor penyebab berkembangnya sektor ritel di daerah ini.
Kota  Yogyakarta  terletak  pada  posisi  yang  sangat  strategis  yaitu  sebagai  pusat pemerintahan  di  provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dan  berada  ditengah-tengah  4 (empat)  kabupaten  tetangga  yaitu  Bantul,  Sleman,  Kulon  Progo  dan  Gunung  Kidul. Dalam penelitian ini, wilayah penelitian adalah kota Yogyakarta, kabupaten Sleman dan Bantul  dengan  pertimbangan  bahwa  kota  Yogyakarta  berbatasan  langsung  dengan  dua kabupaten tersebut.
Gambar 1 menyajikan peta sebaran pasar modern di kota Yogyakarta, kabupaten Sleman  dan  Bantul  yang  menunjukkan  adanya  pola cluster (mengelompok)  dan mengerucut  ke  arah  kota  Yogyakarta  sebagai  pusat  kota  dan  pemerintahan.    Kondisi inilah  yang  pada  akhirnya  menimbulkan  kekhawatiran  terjadinya  perubahan  fungsi keruangan kota dan juga kemacetan dari kegiatan retail pada lokasi-lokasi strategis serta dampak sosial dari kegiatan retail modern terhadap eksistensi dari pasar tradisional dan retailer kecil.
Berbagai  penelitian  tentang  analisis  lokasi  pusat  perbelanjaan  dan  ritel  telah dilakukan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  permintaan  ritel. Hasil  penelitian  terdahulu  pada  dasarnya  menunjukkan  bahwa  faktor  demografi  dan sosioekonomi  memegang peranan penting.  Beberapa  faktor bisa  mempunyai pengaruh
! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( ! ( % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % ,
% , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % ,
% , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % ,
% , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , % , # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * # * Kepadatan Penduduk 605 - 1463 1464 - 2517 2518 - 4007 4008 - 14787 14788 - 19902
yang  signifikan  di  suatu  daerah,  namun  belum  tentu  berpengaruh  sama  untuk  daerah yang  lain,  karena  kultur  atau  budaya  setiap  negara  ataupun  daerah  yang  belum  tentu sama.

## Gambar 1.  Peta Sebaran Pasar Modern dan Tingkat Kepadatan Penduduk Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman dan Bantul
Informasi  tentang  karakteristik  lokasi  dapat  ditangkap  dengan  menggunakan analisis data spasial, yaitu data yang memuat informasi lokasi yang seringkali memiliki pengaruh antara lokasi yang satu dengan lokasi lainnya.  Dalam pemodelan data spasial, pengaruh ini dinamakan efek spasial.  Setiap wilayah tidak dapat dipandang sebagai unit observasi  yang  berdiri  sendiri  dan  tidak  terkait  dengan  wilayah  lainnya,  sehingga diperlukan  analisis  spasial  untuk  mengkaji  pengaruh  hubungan  antara  lokasi  yang  satu dengan lokasi yang lainnya (Hadiarta, 2013).
Penelitian  tentang  keterkaitan  spasial  pusat  perbelanjaan  juga  telah  banyak dilakukan.  Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mengacu  kepada  penelitian Ozuduru  (2013)  yang  menganalisis  ketergantungan  spasial  pusat  perbelanjaan  di  Ohio dengan  menggabungkan  model  alokasi  ritel  berbasis  gravitasi  dan  model spatial autoregressive (SAR).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terjadi  ketergantungan spasial  antara  pusat  perbelanjaan  dengan  faktor  permintaan  ritel.  Selain  itu,  informasi tingkat kepadatan ritel di tiap wilayah dapat digunakan untuk mengidentifikasi wilayah- wilayah yang mengalami aglomerasi.
Bagaimana dengan kondisi pasar modern di kota Yogyakarta, kabupaten Sleman dan  Bantul?  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  jumlah  pasar  modern  yang  ada  di  kota  Yogyakarta,  kabupaten  Sleman dan  Bantul  dengan  menggunakan  hubungan  antara supply dan demand pasar  modern dengan  mempertimbangkan  adanya  interaksi  antar  kecamatan  melalui  pendekatan spasial.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Teori Lokasi dan Analisis Market Area
Lokasi  pusat  perbelanjaan  merupakan  bagian  penting  dari  strategi  bisnis  ritel yang  berkaitan  dengan  jaringan  ritel,  transportasi,  perumahan  dan  lingkungan  serta karakteristik  pasar  dan  lokasi  pusat  perbelanjaan  lainnya  dalam  suatu  daerah perdagangan ( trade area atau market area ). Trade area memiliki ketergantungan spasial, dimana seorang pelanggan yang berada di satu lokasi mungkin berbelanja di lokasi yang lain.  Hal ini menunjukkan bahwa penjualan dari pusat perbelanjaan di satu lokasi dapat dipengaruhi  oleh  karakteristik  pelanggan  di  daerah  yang  lain.  Jika trade  area suatu wilayah  berada  dalam  kondisi undersupplied ,  konsumen  yang  bertempat  tinggal  di wilayah tersebut memiliki kecenderungan berbelanja di pusat perbelanjaan di lokasi lain. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat potensi ruang ritel yang lebih banyak pada wilayah tersebut,  sehingga  membuka  peluang  untuk  pembangunan  fasilitas  ritel  baru. Sebaliknya,  jika trade  area suatu  wilayah  berada  dalam  kondisi oversupplied dapat menyebabkan  beberapa  usaha  ritel  gulung  tikar  karena  mereka  tidak  mampu  bersaing (Ozuduru, 2013).
Teori market  area merupakan  salah  satu  kelompok  utama  teori  lokasi  dalam analisa ekonomi regional . Teori ini, dipelopori oleh August Losch, menitikberatkan dari sisi  permintaan  (pasar).  Losch  (1954)  mengatakan  bahwa  lokasi  penjual  sangat berpengaruh terhadap jumlah konsumen yang dapat digarapnya.Makin jauh dari tempat penjual,  konsumen  makin  enggan  membeli  karena  biaya  transportasi  semakin  mahal, sehingga Losch menyarankan agar lokasi produksi berada di pasar atau di dekat pasar.
Ukuran market  area ditentukan  oleh  beberapa  faktor,  antara  lain:  biaya transportasi, permintaan per kapita, kepadatan penduduk, skala ekonomi dan pendapatan (Sullivan, 1996).
1. Market area dan skala ekonomi
Peningkatan  skala ekonomi  akan  meningkatkan market area sebuah toko.  Dengan asumsi  permintaan  per  kapita  tetap,  penambahan  skala  ekonomi  akanmenambah output per  toko  sehingga  setiap  toko  juga  membutuhkan market  area yang  lebih luas.
2. Market area dan biaya transportasi
Penurunan  biaya  transportasi  akan  menyebabkan  peningkatan market  area karena setiap  toko  membutuhkan  wilayah  yang  lebih  luas  untuk  penjualan  produk/ output - nya, dengan asumsi permintaan per kapita tetap.
3. Market area dan permintaan per kapita
Permintaan  produk/ output akan  meningkat  seiring  meningkatnya  permintaan  per kapita.  Jika output per toko tetap sementara permintaan per kapita bertambah, maka setiap  toko  memiliki market  area yang  lebih  kecil,  sehingga  akan  berakibat  pada bertambahnya  jumlah  toko.  Sebaliknya, market  area akan  bertambah  luas  jika
permintaan per kapita mengalami penurunan.
4. Market area dan kepadatan penduduk
Seperti  halnya  permintaan  per  kapita,  permintaan  produk/ output akan  meningkat seiring  meningkatnya  kepadatan  penduduk.    Jika output per  toko  tetap  sementara kepadatan penduduk bertambah, maka setiap toko memiliki market area yang lebih kecil,  sehingga  akan  berakibat  pada  bertambahnya  jumlah  toko.    Sebaliknya,  jika terjadi  penurunan  kepadatan  penduduk,  maka market  area akan  bertambah besar/luas.
5. Market area dan pendapatan
Hubungan  antara  pendapatan  dan market  area bersifat  ambigu  karena  pendapatan dapat  menimbulkan  akibat  baik  pada  permintaan  per  kapita  maupun  kepadatan penduduk.
Penelitian empiris pertama tentang teori area pasar dilakukan oleh Reilly (1929). Hasil  penelitian  ini  dikenal  dengan  hukum  Reilly  yang  berbunyi:  “lokasi  perusahaan industri  cenderung  terkonsentrasi  pada  beberapa  pusat  sedangkan  jumlah  industri  yang masuk  ke  konsentrasi  tersebut  sebanding  dengan  luas  daerah  pasar  (diukur  dengan jumlah  penduduk)  dan  berhubungan  terbalik  dengan  jarak  antara  pusat  dengan  daerah pinggiran  daerah  pasar”.  Peta  sebaran  pasar  modern  di  kota  Yogyakarta,  kabupaten Sleman  dan  Bantul  dalam  gambar  1  memperlihatkan  bahwa  semakin  jauh  dari  pusat kota,  pasar  modern  yang  ada  semakin  sedikit.  Disamping  itu  terlihat  bahwa  wilayah dengan tingkat kepadatan penduduk yang tinggi mempunyai jumlah pasar modern yang lebih banyak.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  dalam bentuk lintas wilayah ( cross section ). Data penelitian adalah data pada tahun 2011 yang meliputi  data  toko  modern,  tingkat  kepadatan  penduduk,  panjang  jalan  yang  diaspal, penduduk berusia 15 tahun keatas, penduduk yang berpendidikan minimal SMA, jumlah kepala  keluarga/rumah  tangga  miskin  dan  data  pasar  tradisional  yang  dikelola pemerintah  daerah.  Sedangkan  informasi  yang  berkaitan  dengan  perbatasan  dengan wilayah tetangga didapatkan melalui fasilitas Geographical Information System (GIS).
Data yang dikumpulkan didapatkan dengan menelaah berbagai publikasi/laporan di  media  cetak  ataupun  website  yang  ada  pada  institusi  dan  instansi  pemerintah. Sedangkan  untuk  melihat  dan  menjelaskan  pola  sebaran  pasar  modern  jika  dikaitkan dengan  variabel  penelitian  diperlukan  data  posisi  geografis  gerai/toko/pasar  modern yang  didapatkan  penulis  melalui  bantuan Googlemaps .  Data  yang  diperoleh  memang tidak  seakurat  jika  dilakukan  survey  langsung  di  lapangan,  namun  referensi  dan
pengujian  sampel  menunjukkan  ketidakakuratan  hanya  berkisar  100  hingga  400  meter dari posisi sebenarnya.

## 3.2. Metode Analisis

## 3.2.1 Analisis Spasial
Hukum pertama tentang geografi dikemukakan oleh Tobler,  menyatakan  bahwa segala sesuatu saling  berhubungan satu dengan  yang  lainnya, tetapi sesuatu  yang dekat lebih mempunyai pengaruh daripada sesuatu yang jauh (Anselin, 1988). Hukum tersebut merupakan dasar pengkajian permasalahan berdasarkan efek lokasi atau metode spasial. Pendekatan  spasial  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan teknik analisis spasial ekonometri dan Geographical Information System (GIS).
Menurut  Anselin  (1999)  dalam  Hadiarta  (2013),  spasial  ekonometri  digunakan untuk menganalisis efek spasial yang merupakan fenomena  yang lazim terjadi pada data cross section , dimana penggunaan  metode ekonometri  yang  lain seringkali gagal untuk menggambarkan  hal  tersebut.  Analisis  spasial  ekonometri  digunakan  untuk  menguji seberapa  besar  interaksi  atau  hubungan  antara  variabel-variabel  independen  maupun dependen di suatu lokasi terhadap variabel dependen di lokasi lain.

## 3.2.2 Model Regresi Klasik
Model regresi linier adalah salah satu metode statistika yang membentuk sebuah model hubungan antara variabel respon ( Y ) dengan satu atau lebih variabel prediktor ( X ).
Secara umum dapat dimodelkan seperti berikut :
= +  ............................................................................................................. (1)
Metode  penaksiran  parameter  model  pada  persamaan  (1)  adalah  dengan  metode Ordinary  Least  Square (OLS).    Pada  model  regresi  klasik,  variabel  dependen y i tidak diasumsikan  memiliki  keterkaitan  secara  spasial  terhadap  variabel  dependen  yang  lain ( y j, i  j ).

## 3.2.3 Model Regresi Spasial
Model umum regresi spasial (LeSage, 1999 dan Anselin, 1988) :
=  +
+ ................................................................................................... (2) =  +  ........................................................................................................... (3)
 (0,  )
dimana :
y :    vektor variabel dependen
X
:    matriks variabel independen
β :  vektor parameter koefisien regresi
 :  parameter koefisien spatial lag variabel dependen
 :  parameter koefisien spatial lag pada error
u :   vektor error pada persamaan (2)
 :    vektor error pada persamaan (3) yang berdistribusi normal dengan mean nol dan varians  2 I
W 1 , W 2 :  matriks pembobot
I :   matriks identitas
Error regresi  ( u )  diasumsikan  memiliki  efek  lokasi  random  dan  autokorelasi secara spasial. W 1 dan W 2 merupakan pembobot yang menunjukkan hubungan contiguity atau  fungsi  jarak  antar  lokasi  dan  diagonalnya  bernilai  nol.  Anselin  (1988) mengembangkan  model  regresi  spasial  dalam  pemodelan  data  yang  memuat  spasial dependensi,  yaitu spatial  lag  model dan spatial  error  model . Spatial  lag  model menangkap  spasial  dependensi  yang  teramati  dalam  variabel  dependennya,  sedangkan spatial  error  model menangkap  spasial  dependensi  yang  teramati  dalam  bagian error - nya.
Model  regresi  spasial  dalam  penelitian  ini  menggunakan  atribut  jumlah gerai/toko/pasar  modern  di  masing-masing  wilayah  yang  menunjukkan  tingkat retail supply dan  karakteristik  demografi  dan  wilayah  yang  menunjukkan retail  demand seperti variabel kepadatan penduduk, panjang jalan yang diaspal, rasio penduduk berusia 15 tahun keatas, rasio penduduk yang berpendidikan minimal SMA, rasio jumlah kepala keluarga/rumah  tangga  miskin  dan  jumlah  pasar  tradisional  yang  dikelola  pemerintah daerah  serta informasi perbatasan dengan wilayah tetangga.Model regresi spasial yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut :
( ) = + ( ) + ( ) + ( ℎ ) + ( ℎ ) + ( ℎ ) + ( ) + + + + ......................................................... (4) =  ∑ +  ,  ..................................................................................................... (5)
Dari persamaan (4) dan (5) dapat pula dituliskan model regresi spasial penelitian :
( ) = +  ∑ + ,  ( ) + ( ) + ( ℎ ) + ( ℎ ) + ( ℎ ) + ( ) + + + +  ................................... (6)
di mana,
Y i
:  jumlah gerai/toko/pasar modern di kecamatan i X 1i
:  tingkat kepadatan penduduk di kecamatan i
X 2i :  panjang jalan yang diaspal di kecamatan i shX 3i :  rasio penduduk berusia 15 tahun keatas di kecamatan i shX 4i :  rasio penduduk berpendidikan minimal SMA di kecamatan i shX 5i :  rasio jumlah kepala keluarga miskin di kecamatan i X 6i
:  jumlah pasar tradisional yang dikelola pemerintah daerah di kecamatan i X 7i :  variabel dummy perbatasan dengan kota Yogyakarta
X 8i :  variabel dummy perbatasan dengan kabupaten Sleman
X 9i :  variabel dummy perbatasan dengan kabupaten Bantul
β 1 ...β 9 :   koefisien-koefisien estimasi
 i : error yang tidak berkorelasi spasial memenuhi asumsi regresi klasik
W ij
:  matriks pembobot spasial u j :  vektor error yang diasumsikan mengandung autokorelasi
 :  koefisien prediktor spatial error model
Tabel 1.  Definisi dan penjelasan variabel-variabel
No. Variabel Definisi Satuan 1 Jumlah Toko Jumlah/banyaknya gerai/toko/pasar modern unit 2 Kepadatan penduduk Menyatakan tingkat kepadatan penduduk Jiwa/km 3 Panjang jalan yang diaspal Menyatakan panjang infrastruktur jalan yang telah diaspal Km 4 Rasio penduduk berusia 15 tahun keatas Menyatakan rasio/ share jumlah penduduk berusia 15 tahun keatas, yang diperoleh dari jumlah penduduk berusia 15 tahun keatas dibagi total jumlah penduduk Jiwa 5 Rasiopenduduk dengan tingkat pendidikan minimal SMA Menyatakan rasio/ share jumlah penduduk berpendidikan minimal  SMA, yang diperoleh dari jumlah penduduk berpendidikan minimal SMA dibagi total jumlah penduduk Jiwa 6 Rasio jumlah kepala keluarga/rumah tangga miskin Menyatakan rasio/ share jumlah kepala keluarga/rumah tangga miskin, diperoleh dari jumlah kepala keluarga miskin dibagi total jumlah kepala keluarga miskin. KK 7 Jumlah pasar tradisional Menyatakan banyaknya pasar tradisional yang dikelola oleh pemerintah daerah Unit 8 Perbatasan dengan wilayah tetangga/ pusat kota ( dummy ) Posisi dimana toko modern berbatasan (Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman atau Bantul)

## 3.2.4 Spatial Lag Model (SLM)
Pada  persamaan  (2),  jika  nilai  W 2 =  0  atau  =  0  dan  0,  maka  model  akan menjadi model spatial lag :
= 
+ +  ...................................................................................................... (7)
 (0,  )
Model spatial lag (SLM) atau spatial autoregressive model (SAR) adalah model spasial  dengan  pendekatan  area  yang  memperhitungkan  pengaruh spatial  lag pada peubah  dependen  saja  (Anselin,  1988).  Variabel  dependen  berkorelasi  spasial  antara variabel dependen di suatu lokasi dengan variabel dependen di lokasi lain.

## 3.2.5 Spatial Error Model (SEM)
Pada  persamaan  (2),  jika  nilai  W 1 =  0  atau  =  0  dan  0,  maka  model  akan menjadi model spatial error :
= + ................... ................................................................................................. (8) =  +  ............................................................................................................. (9)
Atau dapat dituliskan dalam persamaan (9) menjadi :
= +  +  .................................................................................................... (10)
 (0,  )
Spatial error model (SEM) adalah model regresi spasial dimana ketergantungan spasial  masuk  melalui error .  Model spatial  error mengasumsikan  bahwa error dari sebuah model berkorelasi spasial dengan error pada lokasi lain (Panjaitan, 2012).

## 3.2.6 Matriks Pembobot Spasial
Matriks pembobot spasial merupakan matriks ketergantungan spasial ( contiguity ) yang  menggambarkan  hubungan  antar  daerah  yang  diperoleh  berdasarkan  informasi jarak  atau  ketetanggaan.  Pembentukan  matriks  keterkaitan  spasial  (matrik W )  dapat menggunakan  berbagai  teknik  pembobotan.  Menurut  Anselin  (1999)  dalam  Hadiarta (2013) ada beberapa cara dalam mengidentifikasi bobot tersebut, diantaranya:
a. Contiguity (common boundary), misalnya batas fisik administratif wilayah. Wilayah yang  didefinisikan  sebagai  tetangga  adalah  wilayah  yang  secara  fisik  berbatasan langsung terhadap batas administratif wilayah lain.  Secara umum terdapat berbagai tipe interaksi, yaitu Rook contiguity , Bishop contiguity dan Queen contiguity .
Gambar 2.  Matriks Pembobot Spasial Contiguity
Gambar 3.  Ilustrasi Matriks Pembobot Spasial
i. Benteng  Catur  ( Rook  Contiguity ),  ialah  persinggungan  sisi  ( common  side ) wilayah satu dengan sisi wilayah yang lain yang bertetanggaan. Pada gambar 3, wilayah 1 bersentuhan dengan wilayah 2 sehingga W 12 = 1 dan yang lain 0 atau pada wilayah 3 bersentuhan dengan wilayah 4 dan 5 sehingga W 34 = 1, W 35 = 1 dan yang lain 0
4 3
5
2 1
ii. Gajah  Catur  ( Bishop  Contiguity ),  ialah  persinggungan  sudut  ( common  vertex ) wilayah  satu  dengan  wilayah  tetangga  yang  lain.  Pada  gambar  3,  wilayah  2 bersentuhan titik dengan wilayah 3 sehingga W 23 = 1 dan yang lain 0.
iii. Ratu  Catur ( Queen  Contiguity ),  ialah  persentuhan  baik  sisi  maupun  titik  vertek wilayah  satu  dengan  wilayah  yang  lain  yaitu  gabungan rook  contiguity dan bishop contiguity. Dari gambar 3, W 32 = 1, W 34 = 1, W 35 =1 dan yang lain 0.
b. Distance  (distance  band dan k-nearest  neighbors) ,  misalnya  jarak  antar  wilayah.
Semakin jauh jarak akan semakin lemah hubungan ketetanggaan, sehingga semakin kecil juga pengaruhnya.
c. General  (socio-economic  distance) ,  misalnyaintensitas  interaksi  individu  wilayah lain  yang  didekati  oleh  jumlah  migrasi  penduduk.    Wilayah  lain  yang  disebut tetangga  adalah  wilayah  yang  terdapat  migrasi  penduduk  dalam  intensitas  tertentu terhadap  wilayah  lain.  Semakin  banyak  penduduk  yang  melakukan  perpindahan antar wilayah lain, akan semakin kuat hubungan ketetanggaannya, sehingga semakin besar juga pengaruhnya.

## 3.2.7 Pengujian Efek Spasial
Pengujian  efek  spasial  dilakukan  untuk  mengetahui  adanya  efek  spasial dependensi  maupun  spasial  heterogenitas  pada  model.    Efek  spasial  dependensi  dapat diuji  dengan  menggunakan  uji Moran’s  I dan Lagrange  Multiplier ,  sedangkan  untuk spasial heterogenitas dapat diuji dengan menggunakan uji Breusch-Pagan .

## 3.2.7.1 Pengujian Indeks Moran
Koefisien Moran’s I atau indeks Moran digunakan untuk uji dependensi spasial atau autokorelasi antar amatan atau lokasi.  Hipotesis yang digunakan adalah :
H 0 :  I = 0 (tidak ada autokorelasi antar lokasi)
H 1 :  I  0 (ada autokorelasi antar lokasi)
Nilai ekspektasi dari Moran’s I ( Lee dan Wong, 2001 dalam Musfika, 2013) adalah :
( ) = = − ................................................................................................................ (11)
dengan :
x i : data ke i (i = 1, 2, …, n) x j : data ke j (j = 1, 2, …, n)
̿ : rata-rata data var (I)  : varians Moran’s I E(I) : expected value Moran’s I
Pengambilan  keputusan  adalah  H 0 ditolak  jika  ∝ / .  Jika  I  >  I 0 maka data memiliki autokorelasi positif, hal ini berarti pola data mengelompok ( cluster ).  Jika I  <  I 0 maka  data  memiliki  autokorelasi  negatif  yang  berarti  pola  data  menyebar.    Uji statistik Moran’s I,dibatasi nilai 1.0 (autokorelasi positif) dan -1.0 (autokorelasi negatif).
x Kuadran II LH Kuadran I HH Kuadran III LL Kuadran IV HL
Nilai  autokorelasi  spasial  dikatakan  kuat,  apabila  nilai  tinggi  dengan  tinggi  atau  nilai rendah  dengan  rendah  dari  sebuah  variabel  berkelompok  dengan  daerah  sekitarnya ( common side ).
Pola  pengelompokan  dan  penyebaran  antar  lokasi  dapat  juga  disajikan  dengan Moran’s scatterplot ,  yaitu  sebuah  diagram  yang  menunjukkan  hubungan  antara  nilai amatan pada suatu lokasi (distandarisasi) dengan rata-rata nilai amatan dari lokasi-lokasi yang  bertetanggaan  dengan  lokasi  yang  bersangkutan  (Lee  dan  Wong,  2001  dalam Septiana dan Wulandari, 2009). Scatterplot diagram terbagi dalam 4 (empat) kuadran:
Gambar 4.  Moran’s Scatterplot
Lokasi-lokasi  yang  banyak  berada  di  kuadran  I  dan  III  cenderung  memiliki autokorelasi  positif,  sedangkan  lokasi-lokasi  yang  banyak  berada  di  kuadran  II  dan  IV cenderung memiliki autokorelasi negatif (Anselin, 2003).
1. Kuadran  I  ( High-High ),  menunjukkan  lokasi  yang  mempunyai  nilai  amatan  tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi.
2. Kuadran  II  ( Low-High ),  menunjukkan  lokasi  yang  mempunyai  nilai  amatan  rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi.
3. Kuadran III ( Low-Low ),  menunjukkan  lokasi  yang  mempunyai  nilai  amatan rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah.
4. Kuadran  IV  ( High-Low ),  menunjukkan  lokasi  yang  mempunyai  nilai  amatan  tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah.
3.2.7.2 Pengujian Lagrange Multiplier (LM)
Pada uji Lagrange Multiplier (LM), terdapat 3 (tiga) hipotesis yang dilakukan. Pertama, untuk SAR/Spatial Lag Model, H 0 : ρ = 0 dan H 1 : ρ ≠ 0 . Kedua, untuk SEM, H 0 : λ = 0 dan H 1 : λ ≠ 0 . Terakhir, untuk mixture model, H 0 : ρ, λ = 0 dan H 1 : ρ, λ ≠ 0 . Dalam  mengambil  keputusan,  terima  H 0 jika  LM  χ 2 (q) atau  p-value  α    dan  tolak H 0 jika LM > χ 2 (q) atau p-value < α.

## 3.2.7.3 Uji Breusch-Pagan (BP)
Pada uji Breusch-Pagan (BP), hipotesis yang dilakukan, yaitu :
H 0 :  1 2 =  2 2 = … =  n 2 =  2 (tidak terdapat keragaman/heterogenitas antar lokasi)
W x
H 1 :   minimal ada satu  i 2  2 (terdapat keragaman/heterogenitas antar lokasi)
Dalam mengambil keputusan, terima H 0 jika BP  χ 2 (p) atau p-value  α  dan tolak H 0 jika BP > χ 2 (p) atau p-value < α.

## 4 TEMUAN DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Analisis Regresi yang Signifikan Mempengaruhi Jumlah Pasar Modern di Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman dan Bantul
Model  dalam  penelitian  ini  menggunakan  atribut  demografi  dan  sosioekonomi wilayah  yang  bersangkutan.  Dari  hasil  studi  literatur  dan  observasi  di  lapangan, diperoleh 8 (delapan) variabel independenyang  dimodelkan dalam model regresi klasik sebagai berikut :
Ln(JmlToko i )   = β 0 + β 1 Ln(Density i ) + β 2 Ln(LRoad i ) + β 3 Ln(SH15atas i ) + β 4 Ln(SHSMA i ) + β 5 Ln(SHKKMisk i ) + β 6 Ln(TRAD i ) + β 7 JOGBorder i + β 8 SLMBorder i + β 9 BTLBorder i +  i .....................  (12)
Transformasi  logaritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dipilih  dengan mempertimbangkan  asumsi-asumsi  pada  model  regresi  linear  klasik,  yaitu  normalitas, multikolinearitas  dan  heteroskedastisitas.    Perbandingan  hasil  uji  asumsi  model  regresi klasik pada model log-linear dengan model linear disajikan pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2.  Perbandingan Hasil Uji Normalitas dan Heteroskedastisitas
Uji Asumsi Model Regresi Linear Klasik Model Log-Linear Model Linear Value Prob Value Prob Jarque-Bera (Uji Normalitas) 4.025031 0.1336520 18.95611 0.0000765 Breusch-Pagan (Uji Heteroskedastisitas) 8.210201 0.5131099 66.34741 0.0000000

## Tabel 3.  Perbandingan Hasil Uji Multikolinearitas
Uji Asumsi Model Regresi Linear Klasik Model Log-Linear Model Linear Variable Value Variable Value Variance Inflation Factor (Uji Multikolinearitas) Ln(Density 3.958 Density 3.721 Ln(LRoad) 2.840 LRoad 2.862 Ln(SH15atas) 3.451 SH15atas 2.987 Ln(SHSMA) 5.199 SHSMA 5.600 Ln(SHKKMisk) 1.492 SHKKMiskin 1.420 Ln(TRAD) 1.343 JmlPsrTrad 1.433 JOGBorder 1.865 JOGBorder 1.919 SLMBorder 1.266 SLMBorder 1.205 BTLBorder 1.404 BTLBorder 1.348
Pada  model  log-linear,  hasil  uji Jarque-Bera menunjukkan  probabilitas  yang tidak  signifikan,  dengan  demikian  hipotesis  tentang  residual  yang  terdistribusi  normal
dapat  diterima.  Hasil  uji Breusch-Pagan juga  menunjukkan  probabilitas  yang  tidak signifikan sehingga hipotesis tentang homoskedastisitas dapat diterima, atau dengan kata lain,  tidak  terdapat  permasalahan  heteroskedastisitas.  Nilai  VIF  ( Variance  Inflation Factor )  pada  variabel-variabel  independen  tidak  menunjukkan  adanya  masalah multikolinearitas  karena  nilai  VIF  semuanya  lebih  kecil  daripada  10.  Sedangkan  pada model linear, hasil uji Jarque-Bera dan Breusch-Pagan menunjukkan probabilitas yang signifikan,  dengan  demikian  hipotesis  tentang  distribusi  normal  dan  homoskedastisitas ditolak, atau residualnya tidak terdistribusi normal dan terdapat permasalahan heteroske- dastisitas.
Faktor-faktor  yang  signifikan  mempengaruhi  jumlah  pasar  modern  didapatkan dari hasil regresi klasik dengan menggunakan estimasi parameter Ordinary Least Square (OLS) yang disajikan pada Tabel 4 berikut :
Tabel 4.  Hasil Estimasi OLS
Variable Coefficient Std. Error Probability Constant -6.364238 3.126864 0.0488342 LnDensity 0.5210453 0.1989075 0.0125827* LnLRoad 0.6748598 0.27901 0.0204711* LnSH15atas 2.271947 3.360392 0.5030741 LnSHSMA -0.4306961 1.315997 0.7452542 LnSHKKMisk -1.827975 1.893754 0.3405152 LnTRAD 0.4102086 0.276621 0.1463411 JOGBorder 1.148449 0.4910195 0.0246999* SLMBorder 0.1352834 0.3168342 0.6718004 BTLBorder 0.3924665 0.2719876 0.1572257 R 2 0.610742 Log Likelihood -44.5879 AIC 109.176 Jarque-Bera 4.025031 0.1336520 Breusch-Pagan 8.210201 0.5131099 Lagrange Multiplier (error) 4.4596550 0.0347045 * signifikan pada  = 5%
Berdasarkan hasil regresi klasik, jumlah gerai/toko/pasar modern akan meningkat seiring dengan semakin meningkatnya tingkat kepadatan dan panjang jalan yang diaspal. Jumlah  gerai/toko/pasar  modern  juga  diprediksi  meningkat  jika  lokasi  berdekatan dengan  batas  kotaYogyakarta.  Hal  ini  dapat  dipahami,  mengingat  kota  Yogyakarta merupakan  pusat  administrasi  pemerintahan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.    Disamping itu,  predikat  kota  pendidikan  dan  pariwisata  menjadikan  arus  urbanisasi  di  kota Yogyakarta  tergolong  tinggi.  Untuk  beberapa  wilayah  di  kabupaten  Sleman,  jumlah pasar modern tergolong besar, terutama di wilayah dengan kegiatan perekonomian yang tinggi.
Kemudahan  akses  transportasi  yang  ditunjang  oleh  sarana  infrastruktur  jalan yang  baik  menjadi  salah  satu  pertimbangan  bagi  pengembang  pasar  modern  untuk menentukan lokasi pasar modern. Fasilitas umum seperti lembaga pendidikan, kesehatan (rumah  sakit,  klinik,  puskesmas)  serta  pasar  umumnya  berada  di  lokasi  yang  mudah dijangkau dengan moda transportasi. Fakta yang ada membuktikan bahwa pasar modern berlokasi di lokasi padat penduduk dan ditunjang oleh akses transportasi yang baik pula.
Beberapa  variabel  yang  tidak  signifikan  mempengaruhi  jumlah  pasar  modern adalah rasio penduduk  berusia 15 tahun keatas, rasio penduduk  berpendidikan  minimal SMA,  rasio  kepala  keluarga/rumah  tangga  miskin  dan  jumlah  pasar  tradisional  serta perbatasan  dengan  kabupaten  Sleman  dan  Bantul.  Rasiorumah  tangga  miskin  yang diperoleh  dari  perhitungan  jumlah  rumah  tangga  miskin  dibagi  dengan  total  rumah tangga  merupakan  faktor yang tidak turut  mempengaruhi  jumlah pasar  modern,  hal  ini dapat  terjadi  karena  penduduk  yang  tinggal  di  Yogyakarta  banyak  diantaranya merupakan  kaum  pendatang  yang  didominasi  oleh  kelompok  pelajar  dan  mahasiswa serta wisatawan.
Hasil  regresi  klasik  juga  menemukan  bahwa  faktor  pendidikan  tidak mempengaruhi jumlah pasar modern.  Keterbukaan kota Yogyakarta yang menjadi salah satu  sentrum  penting  pendidikan  dan  pariwisata  di  Indonesia  telah  menjadikan Yogyakarta sebagai arena pertemuan sosial dan kultural dari berbagai etnis di Indonesia.
Bercampurnya  kultur  budaya  mengakibatkan  perubahan  pola  gaya  hidup  masyarakat, termasuk  perubahan  gaya  hidup  berbelanja  tanpa  memandang  tingkat  pendidikan  yang dimiliki.
Perbatasan  dengan  kabupaten  Sleman  dan  Bantul  tidak  secara  signifikan berpengaruh  pada  jumlah  pasar  modern.  Kecamatan  yang  tidak  berbatasan  langsung dengan  kota  Yogyakarta  tetapi  berbatasan  dengan  kecamatan  yang  masuk  wilayah kabupaten Sleman atau Bantul memiliki pasar modern yang relatif sedikit dibandingkan dengan  kecamatan  yang  berbatasan  langsung  dengan  kota  Yogyakarta.  Jumlah  pasar modern  di  wilayah  yang  berbatasan  langsung  dengan  kota  Yogyakarta  mempunyai kecenderungan  yang  tinggi.  Sedangkan  untuk  wilayah  yang  tidak  berbatasan  langsung dengan kota Yogyakarta namun berbatasan langsung dengan kabupaten Sleman dan/atau Bantul  memiliki  pola  beragam  karena  karakteristik  daerah  yang  berbeda.Tren menunjukkan  bahwa  pembangunan  pasar  modern  mengarah  ke  selatan  atau  perbatasan dengan kabupaten Bantul.  Hal ini dapat disebabkan karena faktor kebijakan pemerintah kabupaten Bantul yang melarang pendirian toko modern berstatus waralaba.  Baru pada tahun  2010,  pemerintah  kabupaten  Bantul  mengeluarkan  peraturan  yang  berkaitan dengan  penataan  toko  modern  yaitu  melalui  peraturan  Bupati  Bantul  nomor  12  tahun 2010.  Celah  inilah  yang  bisa  jadi  dimanfaatkan  oleh  pengembang  untuk  membangun bisnis di lokasi yang berbatasan dengan kabupaten Bantul.

## 4.2 Hasil Analisis Efek Spasial
Model  yang  dihasilkan  melalui  regresi  klasik  diatas  belum  mempertimbangkan adanya spatial dependence atau spasial autokorelasi.  Berikut ini adalah hasil pengujian efek  spasial  pada  model  regresi  klasik  dan  pembuatan  model  spasial  untuk  memilih model terbaik.

## 4.2.1 Hasil Pembentukan Matriks Pembobot Spasial (W)
Hubungan  kedekatan  ( neighbouring )  antar  lokasi  dinyatakan  dalam  matrik  pembobot spasial W sebagai  penanda  adanya  keterkaitan  suatu  wilayah  dengan  wilayah  lain  dan merupakan  ciri  pemodelan  spasial.Matriks W merupakan  representasi  tetangga  bagi setiap  wilayah.  Tetangga  adalah  unit  analisis  lain  yang  berbatasan  langsung  atau memiliki  keterkaitan/hubungan  atas  dasar  kriteria/skenario  tertentu.    Skenario spatial weight matrix yang dipilih dalam penelitian ini adalah queen contiguity mengingat unit observasinya  berupa  data  area  ( Polygon atau Lattice  Data )  yang  menunjukkan  lokasi berupa luasan, seperti negara, kabupaten, kota, kecamatan dan sebagainya.
Gambar 4.  Connectivity Histogram
Pada  gambar  4.  tampak  bahwa  pola  konektivitas  yang  terjadi  adalah  semakin dekat  dengan  pusat  wilayah  penelitian,  jumlah  tetangga  yang  dimiliki  akan  semakin banyak,  dan  sebaliknya  semakin  mendekati  bagian  terluar  pada  wilayah  penelitian, jumlah tetangga yang dimiliki akan semakin sedikit.

## 4.2.2 Hasil Pengujian Efek Spasial
Pengujian  efek  spasial  dilakukan  untuk  melihat  apakah  data  setiap  variabel memiliki  pengaruh  spasial  pada  lokasi.  Pengujian spasial  dependence menggunakan statistik Moran’s I .  Nilai ekspektasi dari Moran’s I adalah :
( ) = = − ( ) ............................................................................................ (13) dimana,  n  =  banyaknya observasi
Jika  I  >  Io,  maka  nilai  autokorelasi  bernilai  positif,  hal  ini  berarti  bahwa  pola  data membentuk kelompok ( cluster ), I = Io artinya tidak terdapat autokorelasi spasial, dan I < Io artinya nilai autokorelasi bernilai negatif, hal ini berarti pola data menyebar. Dengan menggunakan formula diatas, diperoleh nilai ekpektasi Moran’s I :
( ) = = − 1 (48 − 1) = − 0.021277
Sedangkan  dari  hasil  analisis  nilai Moran’s  I dengan  menggunakan  perangkat  lunak Geoda,  diperoleh  nilai  I  =  0.151196.    Berdasarkan  hasil  perhitungan  E(I)  dan  nilai  I terlihat bahwa nilai Moran’s I > I 0 , hal ini menunjukkan adanya tingkat ketergantungan spasial berupa autokorelasi spasial positif.  Meskipun Moran’s I value jauh dari nilai +1, tetapi pola tersebut berpotensi pada pola mengelompok ( clustered ) secara spasial.
Gambar 5.  Diagram Moran’s I scatterplot
Moran’s  I  scatterplot digunakan  untuk  analisis Global  Spatial  Autocorrelation yang menunjukkan hubungan antara nilai amatan pada suatu lokasi dengan rata-rata nilai amatan dari lokasi-lokasi yang bertetanggaan dengan lokasi yang bersangkutan (Anselin, 2003).  Gambar  5  menunjukkan  pola  mengelompok  pada  kuadran  I  dan  III,  sehingga memiliki spasial autokorelasi positif. Hal ini mengindikasikan bahwa kecamatan dengan banyak  gerai/toko/pasar  modern  mengelompok  dengan  kecamatan  yang  juga  memiliki banyak  gerai/toko/pasar  modern.    Kecamatan  dengan  sedikit  gerai/toko/pasar  modern mengelompok dengan kecamatan yang juga memiliki sedikit gerai/toko/pasar modern.

## 4.2.3 Menentukan Model Terbaik
Tabel 5.  Hasil Regresi Spatial Lag dan Spatial Error
Model AIC LL Spatial Lag 109.84 -43.92 Spatial Error 98.2493 -39.124669
Model yang terbaik yang bisa dipilih adalah yang mempunyai nilai AIC kecil dan nilai  LL  besar,  sehingga  dari  tabel  5.  dapat  disimpulkan    bahwa  model  terbaik  yang dipilih  adalah spatial  error  model (SEM)yang  dapat  menjelaskan  model  jumlah  pasar modern di kota Yogyakarta, kabupaten Sleman dan Bantul .
Untuk  menentukan  model  terbaik,  selain  dengan  cara  membandingkan  nilai  LL dan AIC pada model spatial lag dan spatial error , menurut Anselin (2005) dalam Higazi (2011)  dapat  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai Wald  test  (W) dan Likelihood Ratio  (LR)  value pada  hasil  estimasi  SEM  (tabel  6)  serta Lagrange  Multiplier  (LM) value pada hasil estimasi OLS (tabel 5).  Model terbaik akan memenuhi ketentuan :   W
 LR  LM.  Dari hasil estimasi SEM diperoleh nilai W = (-4.896613) 2 = 23.97682, LR
= 10.92646 dan LM = 4.4596550, sehingga ketentuan bahwa W  LR  LM terpenuhi.
Tabel 6.  Hasil Estimasi SEM
Variable Coefficient Std. Error Probability Constant -2.75549 2.119364 0.1935498 LnDensity 0.317051 0.1268377 0.0124313* LnLRoad 0.5512717 0.1800114 0.0021956* LnSH15atas -1.088028 2.099362 0.6042726 LnSHSMA 1.044753 0.8547583 0.2216025 LnSHKKMisk -1.680521 1.271056 0.1861200 LnTRAD 0.2653555 0.198422 0.1811153 JOGBorder 1.805326 0.3740683 0.0000014* SLMBorder 0.1031821 0.2053338 0.6153093 BTLBorder 0.5288912 0.1636851 0.0012331*  -0.9026745 0.1843467 0.0000010 R 2 0.741247 Likelihood Ratio Test 10.92646 0.0009480 * signifikan pada  = 5%
Dari hasil output diatas, model SEM yang dapat dibentuk adalah sebagai berikut :
( ) = − 2.756 − 0.903 , + . ( ) ∗ + . ( ) ∗ − 1.088 ( 15 ) + 1.045 ( ) − 1.681 ( ) + 0.265 ( ) + . ( ) ∗ + 0.103 ( )
+ . ( ) ∗ + 
Setelah  mengontrol  keberadaan  spasial  dependensi,  terdapat  1  (satu)  variabel yang tidak signifikan pada  model  klasik  menunjukkan  signifikansi pada  model spasial. Pada  model  klasik,  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  jumlah  pasar  modern  adalah kepadatan  penduduk,  panjang  jalan  yang  diaspal  dan  perbatasan  dengan  kota Yogyakarta.    Sedangkan  untuk  model  spasial,  faktor  perbatasan  dengan  kabupaten Bantul juga menjadi faktor yang signifikan mempengaruhi jumlah pasar modern.
Model regresi klasik  maupun  model spasial  error  menghasilkan 3 (tiga) peubah nyata  yang  sama  dan  tanda  koefisien  yang  konsisten.  Model  spasial error mengindikasikan  bahwa  terdapat  beberapa independent  variable yang  tidak  masuk dalam  model  namun  sesungguhnya  secara  kolektif  mempengaruhi  variabel  terikat ( dependent  variable ).  Harga  tanah  serta  kebijakan  pemerintah  daerah  yang  berkaitan dengan penataan pasar modern  diduga menjadi faktor yang tidak terobservasi sehingga tidak  masuk  dalam  model  dan  muncul  sebagai  variabel  gangguan  ( error  term ).
Sedangkan  koefisien  yang  nyata  menunjukkan  bahwa  jika  suatu  wilayah  yang dikelilingi  oleh  wilayah  lain  sebanyak  n,  maka  pengaruh  dari  masing-masing  wilayah yang mengelilinginya dapat diukur sebesar  –0.903 dikali rata-rata error disekitarnya.
Koefisien peubah kepadatan penduduk sebesar  0.317 menunjukkan bahwa setiap kenaikan tingkat kepadatan penduduk sebesar 1% akan menambah jumlah pasar modern sebesar  0.317%  dan  error  spasial  berkorelasi  antar  daerah,  dengan  asumsi  faktor  lain dianggap  konstan.    Demikian  pula  dengan  variabel  panjang  jalan  yang  diaspal,    jika faktor  tersebut  mengalami  kenaikan  1%  maka  akan  menambah  jumlah  pasar  modern sebesar  0.551%.  Jumlah  pasar  modern  juga  akan  meningkat  terutama  di  wilayah  yang berbatasan  dengan  kota  Yogyakarta  dan  kabupaten  Bantul.    Keempat  variabel  tersebut mempunyai hubungan yang positif dengan jumlah pasar modern.

## 4.3 Perbandingan Model Klasik dan Spatial Error Model
Dari  tabel  7,  tampak  bahwa  model spatial  error memiliki  hasil  statistik  yang lebih baik dibanding model klasik, baik dari nilai R 2 , AIC maupun LL. Variabel-variabel demografi  dan  sosioekonomi  yang  digunakan  dalam  model  spasial  memberikan kontribusi sebesar 74% ke dalam model, atau dengan kata lain, 74% variasi dalam model dapat dijelaskan oleh regresi spasial tersebut.

## Tabel 7.  Statistik Model Klasik dan Model SEM
Model Klasik Model SEM R 2 0.610742 0.741247 Log Likelihood -44.5879 -39.124669 AIC 109.176 98.2493

## 5 KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  adanya  dependensi  spasial  dalam  hal  lokasi pasar  modern.  Artinya  bahwa  keberadaan  pasar  modern  di  suatu  wilayah  dipengaruhi oleh keberadaan pasar modern di wilayah tetangganya. Hal ini didasarkan pada hasil uji nilai Moran’s  I dimanaterdapat  hubungan  autokorelasi  spasial  positif.  Meski  nilainya agak  lemah  karena Moran’s  I  value yang  dihasilkan  jauh  dari  nilai  +1,  namun  pola tersebut berpotensi pada pola mengelompok ( clustered ) terutama di kota Yogyakarta dan wilayah  yang  berbatasan  dengan  kota  Yogyakarta  seperti  kecamatan  Depok  di kabupaten  Sleman,  kecamatan  Banguntapan,  Kasihan  dan  Sewon  di  kabupaten  Bantul. Pola  ini  sejalan  dengan  pola  sebaran  pasar  modern  yang  divisualisasikan  dengan
Geographical Information System (GIS).
Perhitungan  yang  ada  menunjukkan  bahwadepensi  spasial  dapat  dijelaskan oleh spatialerror model yang digunakan sebagai model terbaik untuk menjelaskan faktor- faktor yang mempengaruhi jumlah pasar modern di kota Yogyakarta, kabupaten Sleman dan  Bantul.Faktor-faktor  yang  terbukti  signifikan  mempengaruhi  jumlah  pasar  modern ialah  kepadatan  penduduk,  kualitas  infrastruktur  jalan  (panjang  jalan  yang  diaspal) dan dummy perbatasan wilayah dengan kota Yogyakarta dan Kabupaten Bantul. Artinya bahwa selain di pusat kota, pasar modern banyak terdapat di kecamatan yang berbatasan dengan  Yogyakarta  dan  Kabupaten  Bantul.  Harga  tanah  serta  kebijakan  pemerintah daerah yang berkaitan dengan penataan pasar modern diduga menjadi faktor yang tidak terobservasi sehingga tidak masuk dalam model dan muncul sebagai variabel gangguan ( error term ).

## DAFTAR PUSTAKA
Anselin,  L.  (1988). Spatial  Econometrics:  Methods  and  Models .  Kluwer  Academic Publisher.
Anselin,  L.  (2003). GeoDa  0.9  User’s  Guide .  Center  for  Spatially  Integrated  Social Science.
Anselin,  L.  (2005). Exploring Spatial Data  with  GeoDa TM .  A Workbook :  University of Illinois.
Hadiarta,  A.  P.  (2013). Spatial  Hedonic  Price  Model  untuk  Penilaian  Harga  Tanah, Studi Kasus . Kota Depok. Tesis PPIE UI.
Henderson,  V.,  Kuncoro,  A.  &  Matt,  T.  (1995).  Industrial  Development  in  Cities.
Journal of Political Economy, 103(5) , 1067-1090.
Higazi,  S.  F.,  Abdel-Hady,  D.  H.,  &  Al-Oulfi,  S.  A.  (2013).  Application  of  Spatial Regression  Models  to  Income  Poverty  Ratios  in  Middle  Delta  Contiguous
Counties in Egypt. Pakistan Journal of Statistics and Operation Research, 9(1) ,
93-110.
Indonesian  Commercial  Newsletter.  (2011). Perkembangan  Bisnis  Ritel  Modern . Retrieved from http://www.datacon.co.id.
Komisi  Pengawas  Persaingan  Usaha.  (2012). Negeri  Surga  Ritel .  Retrieved  from http://www.kppu.go.id/id/wp-content/uploads/2013/01/Kompetisi-34.pdf.
LeSage, J. & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics . New York: CRC Press.
O’Sullivan, A. (2003). Urban Economics . McGraw-Hill/Irwin.
Ozuduru,  B.  H.  &  Jean-Michel,  G.  (2009). Modelling  the  Spatial  Dependency  of Shopping  Market  Potential  Using  Published  Data:  A  Trade  Area  Analysis Example . Papers, World  Conference  of  Spatial  Econometrics,  Faculty  of
Economics and Business, University of Barcelona.
Ozuduru,  B.  H.  &Cigdem,  V.  (2011). Spatial  Statistics  Methods  in  Retail  Location Research: A Case Study of Ankara, Turkey . Procedia Environmental Sciences, 7,
287–292.  Published by Elsevier Ltd.
Ozuduru,  B.  H.  (2013).    Assessment  of  Spatial  Dependence  Using  Spatial Autoregression Models: Empirical Analysis of Shopping Center Space Supply in
Ohio. Journal of Urban Planning and Development, 139(1) , 12-21.
Pandin,  M.  L.  (2009). Potret  Bisnis  Ritel  di  Indonesia  :  Pasar  Modern .  Economic
Review  No.  215,  Maret  2009.  Retrieved  from  http://www.academia.edu/
1069998/Potret_Bisnis_Ritel_Di_Indonesia_Pasar_Modern.
Panjaitan,  W.  M.  (2012). Penerapan  Regresi  Spasial  pada  Pemodelan  Kasus Ketergantungan  Spasial  (Studi  Kasus:  Indeks  Pembangunan  Manusia  di
Indonesia Tahun 2010) . IPB.
Rati, M.  (2013). Model Regresi Spasial untuk Anak Tidak Bersekolah Usia Kurang 15 Tahun di Kota Medan . Skripsi, USU, Medan.
Septiana, L. & Wulandari, S. P. (2009). Pemodelan Remaja Putus Sekolah Usia SMA di Provinsi Jawa Timur dengan Menggunakan Metode Regresi Spasial .  Retrieved from http://www.digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-16199-Cover_id-
pdf.pdf.