## METODE INTERPOLASI SPASIAL DALAM STUDI GEOGRAFI
(Ulasan Singkat dan Contoh Aplikasinya)
Oleh:
Bambang Syaeful Hadi Jurusan Pendidikan Geografi, FIS, UNY bb_saifulhadi@lycos.com

## Abstrak
Dunia  nyata  sebagai objek kajian  berbagai  macam disiplin  terlalu  kompleks  untuk dipahami,  sehingga  untuk  keperluan  pemahaman  tersebut  diperlukan  pemodelan. Pemodelan  yang  diterapkan  pada  suatu  wilayah  tertentu  dikenal  dengan  pemodelan spasial. Pemodelan spasial sering kali menghadapi kendala tidak lengkapnya data. Untuk mengatasi  ketidaklengkapan  data  tersebut  kemudian  dilakukan  interpolasi.  Interpolasi spasial  diperlukan  dalam  studi  geografi,  karena  geografi  memerlukan  analisis  spasial untuk  memperoleh  informasi  suatu  fenomena  di  suatu  wilayah.  Interpolasi  memiliki banyak  ragam  metode,  yang  asing-masing  memiliki  karakteristik,  dengan  segala kelebihan  dan  kekurangannya  untuk  diterapkan  pada  berbagai  medan  yang  kondisinya variatif.  Metode  interpolasi  yang  biasa  digunakan  dalam  berbagai  kajian  secara  garis besar diklasifikasikan menjadi 3, yakni: (1) metode interpolasi global dan lokal, (2) metode interpolasi eksak dan nun-eksak, dan (3) metode interpolasi determenistik dan stochastik. Masing-masing  metode  tersebut  juga  memiliki  ragam  yang  lebih  spesifik  untuk diterapkan  pada  berbagai  jenis  medan.  Dalam  paper  singkat  ini  dikemukakan  berbagai metode tersebut disertai dengan penjelasan singkat dan contohnya.
Kata kunci: interpolasi spasial, ragam, aplikasi

## INTERPOLATION SPATIAL METHOD IN THE STUDY OF GEOGRAPHY
(A brief review and examples of application)

## Abstract
The real world as the object of study for many different disciplines is too complex to understand. Therefore, it requires a modeling to understand. The modeling applied to a  specific  region  known  as  spatial  modeling.  This  modeling  often  gets  problem  of insufficient  data.  To  overcome  this  problem,  interpolation  is  performed.  Spatial interpolation  is  needed  in  the  study  of  geography  because  geography  requires  spatial analysis  to  obtain  information  of  a  phenomenon  in  a  region.  There  are  many  types  of interpolation  methods  in  which  each  has  its  own  characteristics,  with  all  strengths  and weaknesses  to  be  applied  in  various  fields  and  conditions.  Interpolation  methods  which are  often  used  in  many  studies  can  be  classified  into three, namely:  (1)  global  and  local interpolation  method,  (2)  exact  and  non-exact  interpolation  method,  and  (3) determenistik and stochastik interpolation method. Moreover, each of these methods has more specific types to be applied to a variety of fields. This short paper presents various methods of interpolation and its examples.
Keywords: spatial interpolation, types, the application

## Pendahuluan
Untuk  keperluan  penyusunan  model  suatu  fenomena  di  satu  wilayah  diperlukan data  beberapa  komponen  data  pendukung.  Pada  kenyataannya,  sering  kali  seorang peneliti dihadapkan pada ketidaklengkapan data yang diperlukan. Di samping itu kondisi lingkungan  setempat  tidak  memungkinkan  untuk  diterapkannya  satu  formula  dengan hasil  yang  akurat.  Untuk  menyiasatinya,  maka  dilakukan  interpolasi.  Permaslahan  lain yang  sering  kali  menghambat  satu  survei  adalah  cakupan  wilayah  yang  cukup  luas dengan  berbagai  kondisi  fisiografis,  keterbatasan  waktu  dan  dana,  sehingga  untuk keperluan efsisensi dan efektivitas, maka kajian dilakukan dengan menggunakan sampel.
Pertimbangan  kondisi  lingkungan,  fisiografis,  keterbatasan  data  dari berbagai  titik di  permukaan  bumi  ini  dapat  menghambat  penyusunan  model.  Selanjutnya  untuk menyusun  suatu  model  yang  baik  disiasati  dengan  melakukan  intepolasi.  Interpolasi merupakan suatu metode atau fungsi matematika untuk menduga nilai pada lokasi-lokasi yang  datanya  tidak  tersedia.  Menurut  Burrough  and McDonell (1998),  interpolasi  adalah proses  memprediksi  nilai  pada  suatu  titik  yang  bukan  merupakan  titik  sampel, berdasarkan  pada  nilai-nilai  dari  titik-titik  di  sekitarnya  yang  berkedudukan  sebagai sampel.  Penentuan  nilai  baru  didasarkan  pada  data  yang  ada  pada  titik-titik  sampel pengamatan (lihat gambar 2). Tanpa adanya langkah interpolasi ini, maka analisis spasial tidak dapat dilakukan secara akurat.
Dalam  konteks  pemetaan,  interpolasi  merupakan  proses  estimasi  nilai  pada wilayah-wilayah yang tidak disampel atau diukur untuk keperluan penyusunan peta atau sebaran  nilai  pada  seluruh  wilayah  yang  dipetakan.  Interpolasi  spasial  mempunyai  dua asumsi  yakni  atribut  data  bersifat  kontinu  di  dalam  ruang (spcae) dan  atribut  tersebut saling berhubungan (dependence) secara spasial (Anderson, 2001). Kedua asumsi tersebut berimplikasi  pada  logika  bahwa  pendugaan  atribut  data  dapat  dilakukan  berdasarkan data  dari  lokasi-lokasi  di  sekitarnya  dan nilai  pada  titik-titik  yang  berdekatan  akan  lebih mirip  daripada nilai  dari  titik-titik  yang  berjauhan  (Prasasti,  Wijayanto,  Christanto, 2005). Hal  ini  sesuai  pula  dengan  hukum  Tobler  pertama.  Untuk  melakukan  interpolasi  spasial diperlukan  data  dari  titik-titik  kontrol  (sampel),  sehingga  nilai  dari  titik  yang  tidak diketahui  nilainya  dapat  destinasi.  Posisi  titik-titik  kontrol  untuk  interpolasi  spasial  dan nilai data dapat diilustrasikan oleh Gambar 1 dan 2.

## Metode Interpolasi
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan interpolasi spasial. Menurut  Demers  (2000),  interpolasi  spasial  dapat  diklasifikasikan  menjadi  tiga,  yakni global and local interpolation, exact interpolation and inexact interpolation, deterministic and stochastic interpolation.
1. Interpolasi Global and lokal
a. Interpolasi global
Interpolasi  global  menggunakan  semua  titik  kontrol  yang  tersedia.  Cukup memadai  untuk  diterapkan  pada  medan  yang  tidak  menunjukkan  variasi  yang kompleks.  Interpolasi  ini  memiliki  asumsi  bahwa  autokorelasi  spasial  baik  pada skala regional. Estimasi yang diperoleh lebih bersifat umum. Contoh penggunaan
interpolasi global dengan trend surface orde pertama (polynomial): Zxy=b 0 +b 1 x+b 2 y

## Nilai yang dicari
Gambar 1. Ilustrasi sederhana posisi titik-titik yang akan diinterpolasi spasial
Gambar  2.  Interpolasi  sebagai  prosedur  untuk  memprediksi  nilai-nilai  yang  tidak diketahui berdasarkan nilai-nilai yang diketahui dari titik-titik yang diketahui
Gambar 3. Permukaan yang sesuai untuk interpolasi global orde satu
1 3 4 6
1 2 3 4 5 6 2 1 2 3 4 5 6 2 4 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 3 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 Nilai-nilai yang diketahui Nilai-nilai yang diketahui dan nilai prediksi setelah diinterpolasi
Titik x y nilai 1 79 76 21,82 2 69 64 11,91 3 85 52 11,38 4 96 73 15,60 5 98 53 11,56 0 79 77 ?
Gambar 4. Contoh data untuk tindakan interpolasi global
Berdasarkan  persamaan  di  atas  selanjutnya  dapat  diturunkan  persamaan berikutnya:
1. Menyusun persamaan
= + +
= +
+ = + +
2. Menuliskan kembali persamaan di atas dalam bentuk matriks
x
=
3. Menghitung data dari titik-titik yang telah ada X Y Z X 2 Y 2 XY XZ YZ 79 86 21,82 6241 7396 6794  1723,78  1876,52 69 74 11,91 4761 5476 5106 821,79 881,34 85 62 11,38 7225 3844 5270 967,3 705,56 96 83 15,61 9216 6889 7968  1498,56  1295,63 98 63 11,56 9604 3969 6174  1132,88 728,28 427 368 72,28 37047 27574 31312  6144,32  5487,33 Σ X  = 427
Σ Y  = 368
Σ Z  = 72,28
Σ X 2 = 37047
Σ Y 2 = 27574
Σ XY= 31312 Σ YZ= 6144,32
Σ XZ= 5487,33

## ●
21,82 ● 15,60
● ●                       ? 11,91
●
● 11,56 11,38
4. Masukkan nilai-nilai dari lima titik dalam matriks
5 427 368 427 37047 31312 368 31312 27574 x = 72,28 5487,33 6144,32
5. Hitunglah koefisien b
30,32085 −0,18541 −0,19411 −0,18541 0,001805 0,000425 −0,19411 0,000425 0,002144 x 72,28 5487,33 6144,32 = −12,7978 0,019956 0,347140
6. Menggunakan  koefisien  b untuk  menghitung nilai  “z” untuk  beberapa  titik (X,Y), dalam hal ini adalah (79, 77), dengan menggunakan persamaan
Z xy =b 0 + b 1x + b 2y Z 0 = -– 12,7978 + 0,01996 (79) + 0,347 (77) = 15,50
Untuk  melakukan  interpolasi  pada  permukaan  alami  yang  kompleks  maka perlu  dilakukan  dengan  menggunakan trend  surface orde  yang  lebih  tinggi  (lihat gambar x)
Gambar 5. Permukaan alami yang cukup kompleks
Perhitungan  interpolasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan berikut :
Zx,y = b 0 + b 1 x + b 2 y + b 3 x 2 + b 4 xy + b 5 y 2 + b 6 x 3 + b 7 x 2 y + b 8 xy 2 + b 9 y 3
Interpolasi  lokal  hanya  menggunakan  sampel  titik-titik  kontrol.  Metode  ini sesuai untuk medan yang menunjukkan variasi yang kompleks. Asumsi dari metode ini  adalah  autokorelasi  spasial  baik  pada  skala  lokal.  Nilai-nilai  hasil  estimasi  lebih bersifat  lokal.  Prosedur  umum  untuk  mengidentifikasi  titik-titik  akan  destinasi mencakup  langkah-langkah  (1).  Sebuah  wilayah  pencarian  (bertetanggan) didefinisikan sekitar titik; (2). Titik-titik sampel dalam area penelitian diidentifikasi; (3). Sebuah fungsi matematika yang dipilih untuk memodelkan variasi lokal antara titik- titik; (4). Nilai data untuk titik diperkirakan dari fungsi.
Gambar 6. Permukaan bumi yang mememerlukan interpolasi lokal
Gambar 7. Skema posisi titik kontrol untuk interpolasi lokal
Interpolasi lokal setidaknya dapat dilakukan melalui beberapa cara, antara lain dengan metode:
1. Tren (polynomial) lokal
Polinomial  lokal  merupakan  lawan  dari  polinomial  global,  dimana polinomial  lokal  dapat  diterapkan  untuk  merepresentasikan  permukaan sebagaimana diilustrasikan gambar 6.
2. Poligon Theissen
Poligon  Theissen,  yang  disebut  juga  metode  proximal  merupakan  suatu upaya  memberikan  bobot  data  titik-titik  di  suatu  area.  Sebagai  contoh  untuk interpolasi  lokal  untuk  data  presipitasi.  Langkahnya  adalah  sejumlah  segitiga digambar  dengan  cara  menghubungkan  titik-titik  kontrol  (misalnya,  stasiun meteorologi)  menggunakan  teknik  triangulasi  Delaunay  (juga  digunakan  untuk TIN).  Garis  ditarik  tegak  lurus  terhadap  sisi  segitiga  di  titik  tengah.  Poligon didefinisikan  oleh  persimpangan  (interaksi)  dari  garis-garis.  Nilai-nilai  untuk  titik kontrol ditugaskan untuk merepresentasikan poligon
3. Estimasi kepadatan
Fungsi  kepadatan  sederhana  menggambarkan  jumlah  poin/ukuran  sel (misalnya,  10.000  m2) (ditampilkan dalam  warna-warna  tertentu,  misal  abu-abu), ukuran  lingkaran  berpusat  di  pusat  ukuran  sel.  Metode  lain  yang  termasuk metode  estimasi  kepadatan  adalah Kernel  Density  Estimation. Fungsi  densitas kernel adalah alternatif yang umum digunakan.
4. Inverse Distance Weighted (IDW)
Metode  IDW  merupakan  metode  interpolasi  konvesional  yang memperhitungkan  jarak  sebagai  bobot.  Jarak  yang  dimaksud  disini  adalah  jarak (datar)  dari  titik data  (sampel)  terhadap blok  yang  akan  diestimasi.  Jadi  semakin dekat jarak antara titik sampel dan blok yang akan diestimasi maka semakin besar bobotnya, begitu juga sebaliknya.
= ∑ ∑ Z 0 = Perkiraan nilai pada titik 0 Zi = Apakah nilai z pada titik kontrol i d 1 =Jarak antara titik I dan titik 0
k = Semakin besar k, semakin besar pengaruh poin tetangga.
S = jumlah titik S yang digunakan
Contoh:  jika  terdapat  titik  A,  B,  C,  D,  dengan  nilai  asing-masing  20,82,  10,91, 10,38, 14,60, 10,56, maka nilai Z0 dapat dicari sebagai berikut:
Z 1 d 1 d 1 2 1/( d 1 2 ) Z 1 x1/( d 1 2 ) 20,82 18 324 0,0031 0,06426 10,91 20,88 435,97 0,0023 0,02502 10,38 32,31 1043,90  0,0010 0,00994 14,60 36,05 1299,60  0,0008 0,01123 10.56 47,20 2227,80  0,0004 0,00474 Jumlah 0,0076 0,11520 Z 1 Titik antara jarak (d 1 ) 20,82 0,1 18 10,91 0,2 20,88 10,38 0,3 32,31 14,60 0,4 36,05 10.56 0,5 47,20 Jika diasumsikan k=2, maka Σ Z 1 x1/(d 1 2 )=(20,820)(18.000) 2 +(10,910)(1/20,880) 2 +(10,380)(1/32,310) 2 +(14,600)(1/
36.056) 2 +(10,560)(1/32.310) 2 =0,1152
Σ 1/( d 1 2 )=(1/18000)2+(1/20.880)2+(1/32.310)2+(1/36.056)2+(1/47,202)2=0,0076
Z 0 =0,1152/0,0076=15,158
5. Radial Basis Function (RBF) Splines
Metode  ini merupakan  metode  interpolasi  eksak  yang  melibatkan sekelompok besar  titik  kontrol.    Perbedaan  antar  titik  kontrol  pada  setiap    permukaan  harus sesuai.  Setiap  RBF  juga  memiliki  parameter  yang  mengontrol  kesesuaian
dihasilkan pada setiap permukaan. Atas dasar ketatnya persyaratan ini, sehingga perbedaan  antara  output  dari  metode  ini  adalah  kecil.  RBF  banyak  digunakan untuk  peramalan  data  time  series  musiman,  seperti  curah  hujan,  debit  sungai, produksi tanaman pertanian, dan lain-lain.
2. Exact interpolation and inexact interpolation
Interpolasi  eksak  merupakan  cara  memprediksi  nilai  pada  titik  kontrol  yang  sama dengan nilai yang diobservasi. Interpolasi menghasilkan permukaan yang lewat titik kontrol  (lihat  gambar  3a).  Sedangkan inexact  interpolation digunakan  untuk memprediksi  nilai  untuk  titik  kontrol  yang  berbeda  dari  nilai  yang  diamati  (lihat gambar 3b)
a
b
Gambar 3. Titik-titik kontrol untuk interpolasi exact (a) dan inexact (b)
3. Deterministic and stochastic interpolation.
Interpolasi  deterministik  tidak  ada  penilaian  kesalahan  dengan  nilai  prediksi. Contoh model determenistik sederhana adalah Inverse Distance Weighted (IDW). Asumsi dari  metode  IDW  adalah  nilai  interpolasi  akan  lebih  mirip  pada  data  sampel  yang berdekatan lokasinya daripada data yang lokasinya lebih jauh.
Contoh klasifikasi metode interpolasi spasial dapat dilihat pada tabel berikut:
Global Lokal Determenistik Stochastik Determenistik Stochastik Trend surface (inexact) Regression (inexact) Thiessen (exact) Density estimation (inexact) Inverse distance Weights (exact) Splines (exact) Kriging (exact)
Sumber: Demers, 2006
Esri  (2004)  mempunyai  klasifikasi  metode  interpolasi  yang  berbeda  dengan klasifikasi  di  atas.  Menurutnya  teknik  interpolasi  deterministik  dapat  dibagi  menjadi  dua kelompok,  global  dan  lokal.  Teknik  global  melakukan  hitungan  untuk  prediksi menggunakan  seluruh  dataset.  Teknik  lokal  menghitung  prediksi  dari  titik-titik  yang diukur  (sampel)  dalam  lingkungan,  yang  ukurannya  wilayahnya  lebih  kecil-kecil  secara spasial  dalam  wilayah  penelitian  yang  lebih  besar.  Analis  geostatistik  menyediakan Polinomial  global  sebagai  interpolator  global  dan  Jarak  Inverse  Tertimbang,  Polinomial Lokal, dan Basis Fungsi Radial sebagai interpolators lokal.
Sebuah  interpolasi  deterministik  dapat  menghasilkan  model  permukaan  dengan cara  mengetahui  nilai  data  atau  tidak.  Sebuah  teknik  interpolasi  yang  memprediksi  nilai yang  identik  dengan  nilai  yang  diukur  pada  lokasi  sampel  dikenal  sebagai  interpolator eksakta.  Interpolator  ineksakta  memprediksi  nilai  yang  berbeda  dari  nilai  yang  terukur.
Ineksakta  ini  dapat  digunakan  untuk  menghindari  puncak  tajam  atau  lembah  di permukaan  output.  Inverse  Distance  Weighted  dan  Fungsi  Radial  Basis  adalah interpolators eksakta, sementara Polinomial global dan Polinomial lokal termasuk metode interpolasi ineksakta.
Diantara  metode  deterministik  yang  populer  adalah  Trend,  Spline,  Inverse Distance  Weighted  (IDW)  dan  Krigging.  Setiap  metode  tersebut  memiliki  karakteristik yang  berbeda-beda,  sehingga  jika  diterapkan  pada  daerah  yang  sama  akan  diperoleh hasil interpolasi yang berbeda. Pada tulisan singkat ini, akan dibahas penggunaan metode IDW dan Kriging untuk kajian persebaran temperatur dan curah hujan. Metode interpolasi yang  sederhana  tetapi  memiliki  nilai  akurasi  yang  cukup  baik.  Metode  IDW  dapat dikelompokkan ke dalam estimasi determenistik, yakni interpolasi dilakukan berdasarkan perhitungan  matematika.  Sementara  metode  Kriging  dapat  digolongkan  ke  dalam estimasi  stochastik,  di  mana perhitungan  secara  statistik  digunakan untuk  menghasilkan interpolasi (Pramono, 2008).
Interpolasi  stochastic  menawaran  penilaian  kesalahan  dengan  nilai  prediksi. Metode  ini  mengasumsikan  kesalahan  acak.  Contoh  model  ini  yang  populer  adalah metode Kriging. Metode Kriging merupakan estimasi stochastik yang mirip dengan IDW, menggunakan kombinasi linear dari weights untuk memperkirakan nilai di antara sampel data.  Metode  ini  dikembangkan  oleh  D.L.  Krige  untuk  memperkirakan  nilai  dari  bahan tambang.  Asumsi  dari  model  ini  adalah  jarak  dan  orientasi  antara  sampel  data menunjukkan korelasi spasial. Model ini memberikan ukuran error dan confidence. Model ini  juga  menggunakan  semivariogram  yang  merepresentasikan  perbedaan  spasial  dan nilai  di  antara  semua  pasangan  sampel  data.  Semivarogram  ini  menunjukkan  bobot (weights) yang digunakan dalam interpolasi. Semivarogram dihitung berdasarkan sampel semivarogram  dengan  jarak h ,  beda  nilai z ,  dan  jumlah  sampel  data n ,  berdasarkan persamaan berikut:
(h) = 1 2 { ( ) − ( + ℎ)}²
Pada  jarak  yang  dekat  (sumbu  horisontal), semivariance bernilai  kecil,  tetapi  pada  jarak yang lebih besar, semi-variance bernilai tinggi yang menunjukkan bahwa variasi dari nilai z tidak lagi berhubungan dengan jarak sampel point.

## Gambar 4.  Grafik semivariogram (Esri, 1999)

## Kesimpulan
Fenomena geografis di permukaan bumi memiliki kondisi yang kompleks sehingga untuk  memudahkan  pemahaman  terhadap  fenomena  tersebut  memerlukan  pemodelan. Diantara  berbagai  cara  pemodelan,  salah  satu  jenis  pemodelan  disebut  pemodelan spasial. Dinyatakan demikian karena realitas fenomena yang hendak dimodelkan berupa data spasial. Untuk menyusun model spasial diperlukan data yang lengkap. Kenyataannya kelengkapan data  sering  tidak  tersedia,  sehingga  harus  dilakukan  interpolasi.  Interpolasi memiliki  berbagai  macam  metode.  Masing-masing  metode  memiliki  kelemahan  dan kelebihan,  karena  masing-masing  disusun  berdasarkan  asumsi  dan  kondisi  fenomena. Oleh karena itu pemanfaatan metode perlu mempertimbangkan karakteristik fenomena di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
DeMers,  Michael  N,  2000. Fundamentals  of  Geographic  Information  Systems.  Second Edition. Jhon Wiley and Sons, New York.
ESRI, 2008. Deterministic methods for spatial interpolation. Terdapat di http://webhelp.esri.com/ArcGISdesktop/9.3/index.cfm?TopicName=Deterministi c_methods_for_spatial_interpolation
Pramono,  Gatot.H,  2008. Akurasi  Metode  IDW  dan  Krigging  untuk  Interpolasi  Sebaran Sedimen Tersuspensi. Forum Geografi, Vol. 22, No.1, h.97-110 Prasasti, Indah, Hari Wijayanti, dan Maulana Christanto, 2005. Analisis Penerapan Metode Krigging  dan  Invers  Distance  pada  Interpolasi  Data Dugaan  Suhu,  Air  Mampu Curah  (AMC)  dan  Indeks  Stabilitas  Atmosfir  (ISA)  dari  Data  NOAA-TOVS. Makalah PIT Mapin XIV, ITS Surabaya

## KARAKTERISTIK PERINDUSTRIAN GENTENG  DI DESA SIDOLUHUR KECAMATAN GODEAN KABUPATEN SLEMAN
Oleh : Sriadi Setywati, Hastuti, dan Nurhadi
Jurusan Pendidikan Geografi, Fakultas Ilmu Sosial, Universitas Negeri Yogyakarta Sriadigeo@yahoo.com

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui:  (1)  faktor  –  faktor  yang menyebabkan  pengusaha  industri  genteng  tidak  berproduksi  lagi,(2)  faktor  yang mendorong dan menarik pada usaha industri genteng,(3). persebaran pengusaha industri genteng.  4).  Pemasaran  dan  peta  pemasaran  genteng  di  Desa  Sidoluhur  Kecamatan Godean  Kabupaten  Sleman.Populasi  penelitian  ini  adalah  mantan  pengusaha  industri genteng  dan  pengusaha  industri  genteng. Populasi  mantan  pengusaha  industri  genteng berjumlah  14  kepala  rumah  tangga,  karena  jumlahnya  kurang  dari  100,  maka  semua digunakan  sebagai  responden.  Populasi  pengusaha  industri  genteng  berjumlah  388 kepala rumah tangga, tersebar pada delapan dusun. Penelitian ini mengambil sampel 126 kepala  rumah  tangga  pengusaha.  Dengan  area  sampling  diambil  tiga  dusun  sampel daerah penelitian, yaitu Dusun Berjo Kulon 48 kepala rumah tangga, Berjo Kidul 33 kepala rumah tangga dan Serangan 45 kepala rumah tangga. Setelah data terkumpul kemudian dianalisis,  menggunakan  analisis  deskriptif  dengan  tabel  persentase.Hasil  penelitian menunjukkan:  1).  Faktor  yang  menyebabkan  pengusaha  industri  genteng  tidak berproduksi  lagi,  paling  banyak  disebabkan  oleh  keterbatasan  modal  berjumlah  6 pengusaha  atau  42,85  %.  Paling  sedikit  disebabkan oleh  sulit  memperoleh  tenaga  kerja, usia dan tidak ada generasi penerus serta kurang ketrampilan berinovasi, masing–masing berjumlah  1  pengusaha  atau  7,15  %.  2).  Faktor  pendorong    industri  genteng  adalah merupakan mata pencaharian utama dengan jumlah  paling banyak, yaitu 108 pengusaha atau 85,71 %. Faktor pendorong yang paling sedikit yaitu usaha dirintis sendiri berjumlah 5  pengusaha  atau  3,97  %.  Faktor  penarik  yang  paling  banyak  keuntungan  cukup  untuk memenuhi  kebutuhan  berjumlah  66  pengusaha  atau  52,38  %  dan  faktor  penarik  yang paling  kecil  yaitu  membuka  lapangan  pekerjaan  bagi  lingkungan  sekitar,  berjumlah  4 pengusaha  atau  3,97  %.  3).  Persebaran  pengusaha  industri  genteng  menunjukkan  pola memanjang  “  linear  “  searah  dengan  jalan  dan  terdapat  perbedaan  aglomerasi  industri genteng  di  tiga  daerah  sampel  penelitian.  4).  Pemasaran  genteng  ke  luar  kota,  semua pengusaha  yaitu  126  pengusaha  atau  100  persen  memasarkan  ke  Kota  Yogyakarta. Pemasaran    luar  kota  yang  paling  kecil  ke  Kota  Semarang  berjumlah  2  pengusaha  atau 1,59 persen.

## Kata kunci : Industri genteng, tidak berproduksi

## Pendahuluan
Pembangunan  industri  kecil  sangat  bermanfaat  bagi  penduduk  dan  pemerintah. Manfaat  bagi  penduduk  sebagai  peluang  pekerjaan  dan  menambah  pendapatan.  Bagi pemerintah  dapat  membantu  mengatasi  kemiskinan  dan  meningkatkan  kesejahteraan
penduduk,  sehingga  keadaan  ekonomi  penduduk  dapat  meningkat.  Keberhasilan pembangunan ekonomi  suatu  negara dapat dilihat  dari  majunya sektor  industri  di desa, yang dapat meningkatkan taraf hidup masyarakat disekitarnya.
Industri  pedesaan  adalah  suatu  bentuk  transisi  antara  industri  yang  bersifat tradisional  dengan  industri  modern.  Industri  pedesaan  dapat  berfungsi  sebagai  alat pertumbuhan ekonomi. Industri pedesaan melalui mekanisme pasar dapat mengakumulasi  dan  mengalihkan  modal  dari  sektor  pertanian  ke  sektor  industri. Industrialisasi  pedesaan  dapat  pula  meningkatkan  penyerapan  tenaga  kerja  yang senantiasa bertambah di pedesaan. Industrialisasi pedesaan juga berfungsi meningkatkan kesejahteraan sosial ekonomi. Industrialisasi pedesaan bertujuan untuk menganekaragamkan  ekonomi  pedesaan,  melalui  penciptaan  lapangan  kerja  baru, peningkatan pendapatan dan peningkatan produktivitas ekonomi masyarakat pedesaan ( Marzuki Usman, 1990 : ii ).
Industri  genteng  di  Desa  Sidoluhur  merupakan  salah  satu  industri  yang  telah dikembangkan  dan  menjadi  tulang  punggung  perekonomian  di  Desa  Sidoluhur Kecamatan Godean Kabupaten Sleman. Agar industri genteng dapat dipertahankan maka, sektor industri ini harus dapat berkembang secara bertahap. Adanya industri genteng di Desa  Sidoluhur  juga  tidak  terlepas  dari  beberapa  faktor  yang  mendorong  (faktor  dari dalam indutri) dan faktor yang menarik (faktor dari luar industri). Proses industri genteng membutuhkan  tenaga  kerja  yang banyak, sehingga kegiatan  ini  dapat  menyerap  tenaga kerja  dan  meningkatkan  kesejahteraan  penduduk. Perkembangan  industri genteng  tidak seperti apa yang diharapkan, mengalami berbagai hambatan yang berhubungan dengan proses produksi.  Adanya  keterbatasan  modal  membuat  industri  ini  kurang berkembang. Hambatan lainnya seperti kualitas bahan baku, yang sangat berhubungan dengan kualitas genteng.  Keadaan  cuaca  dan  berkurangnya  bahan  –  bahan  untuk  pembuatan  genteng akan  memperlambat  proses  produksi.  Selain  faktor-–  faktor  tersebut  industri  ini  juga mengalami  hambatan  dalam  hal  pemasaran  dan  persaingan  antara  pengusaha.  Harga genteng  juga  bervariasi  antara  pengusaha  satu  dengan  pengusaha  yang  lain,  sehingga terjadi  persaingan  harga.  Industri  genteng  di  Desa  Sidoluhur  sulit  berkembang,  karena pengusaha  industri  genteng  jumlahnya  menurun.  Sehingga  terdapat  beberapa  industri genteng  yang  tidak  berproduksi  lagi.  Maka  keberadaan  industri  genteng  tidak  terlepas dari  adanya  faktor  –  faktor  yang  menyebabkan  jumlah  industri  genteng  semakin berkurang dan beberapa industri genteng tidak berproduksi lagi, serta faktor lokasi atau letak  industri.  Maka    distribusi  atau  sebaran  pengusaha  industri  genteng  penting  untuk diketahui.  Ternyata  di  Desa  Sidoluhur  tidak  terdapat  peta  sebaran  pengusaha  industri genteng dan peta  pemasaran  industri  genteng.Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui:  faktor  –  faktor  yang  menyebabkan  pengusaha  industri  genteng  tidak berproduksi  lagi,  faktor  –  faktor  yang  mendorong  dan  menarik  pada  usaha  industri genteng,  peta  persebaran  pengusaha  industri  genteng,  dan  pemasaran  dan  peta pemasaran genteng

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskrptif  kuantitatif.  Tahap-tahap  yang dilalkukan dalam penelitian ini adalah:
Penelitian  ini  dilaksanakan  melalui  tiga  tahapan,  yaitu  tahap  persiapan,  tahap kerja lapangan dan tahap kerja akhir/penulisan laporan, adalah sebagai berikut :
a. Tahap Persiapan
Pada  tahap  ini  langkah  pertama  adalah  menentukan  daerah  penelitian, diikuti  dengan  kegiatan  studi  pustaka  dan  mengadakan  observasi.  Kemudian menyusun  proposal  penelitian,  diteruskan  dengan  usulan  penelitian.  Setelah proposal  penelitian  disetujui  dilanjutkan  dengan  seminar  proposal  penelitian. Sehingga  didapatkan  masukan  untuk  membantu  jalannya  penelitian.  Kemudian pembenahan  seperlunya  sambil  menyiapkan  perlengkapan  penelitian.  Aktivitas akhir tahap persiapan ini adalah merencanakan kegiatan di lapangan.
b. Tahap Kerja Lapangan
Setelah aktivitas pada tahap persiapan selesai diteruskan dengan tahap kerja lapangan. Yaitu ketempat lokasi daerah penelitian, untuk mencari data primer yang diperoleh  melalui  wawancara  dengan  responden.  Mengumpulkan  informasi  dan selalu  memelihara  hubungan  harmonis  dengan  responden.  Sehingga  pada  tahap ini  merupakan suatu pengumpulan data yang efektif untuk memperoleh informasi yang  relevan  sebanyak  – banyaknya  dari  responden.  Serta  selalu berpegang pada tujuan  dan  permasalahan  penelitian.  Hasil  kerja  lapangan  adalah  terkumpulnya data hasil kerja lapangan.
c. Tahap Kerja Akhir
Pada  tahap  kerja  akhir  ini  dilakukan  analisis  data  yang  merupakan  satu bagian  tak  terpisahkan  dari  tahap  –  tahap  sebelumnya.  Selanjutnya  membuat laporan  hasil  penelitian.  Analisis  data  dilakukan  dalam  suatu  proses,  dikerjakan sesudah  semua  data  yang  diperlukan  terkumpul.  Kegiatan  akhir  pada  tahap  ini adalah menulis laporan dalam bentuk laporan penelitian.
Variabel penelitian pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Faktor penyebab industri genteng tidak berproduksi lagi adalah : merupakan faktor yang  menyebabkan  kegiatan  pengusaha  industri  genteng  tidak  berproduksi  lagi. Faktor  –  faktor  tersebut  adalah,  sulit  memperoleh  tenaga  kerja  dan  bahan  baku, persaingan  antar  pengusaha,  usia  dan  tidak  ada  generasi  penerus,  keterbatasan modal dan kurang ketrampilan dalam berinovasi.
b. Faktor  pendorong  adalah  :  faktor  dari  dalam  rumah  tangga,  yang  menyebabkan bekerja  pada  usaha  industri  genteng.  Faktor  tersebut  adalah,  industri  genteng merupakan  mata  pencaharian  utama,  usaha  turun  temurun  dan  usaha  dirintis sendiri.
c. Faktor  penarik  adalah  :  merupakan  faktor  dari  usaha  industri  genteng,  yang menyebabkan  rumah  tangga  tersebut  tertarik  dan  bekerja  pada  usaha  industri genteng.  Faktor  tersebut  adalah,  keuntungan  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan, membuka  lapangan  pekerjaan  bagi  lingkungan  sekitar,  banyak  pesanan,  usaha dikerjakan bebas tidak terikat jam kerja.
d. Pemasaran genteng adalah : kegiatan pendistribusian genteng di dalam dan ke luar kota, karena ada penawaran dan permintaan dari penjual kepada pembeli, setelah terdapat kesepakatan harga.
Terdapat  dua  jenis  populasi  dalam  penelitian  ini.  Pertama  adalah  populasi mantan pengusaha industri genteng yang berjumlah 14 kepala rumah tangga.   Karena jumlahnya  sedikit  maka  semua  digunakan  sebagai  responden.  Persebaran  kepala rumah tangga mantan pengusaha industri genteng di Desa Sidoluhur adalah sebagai berikut  :    Dusun  Berjo  Kulon  sebanyak  4  pengusaha  atau  28,57  persen,  Dusun  Berjo Kidul  sebanyak  8  pengusaha  atau  57,14  persen  dan    Dusun  Serangan  sebanyak  2 pengusaha  atau  14,29  persen.  Populasi  ini  digunakan  untuk  menjelaskan  tujuan penelitian  yang  pertama.  Kedua  adalah  populasi  kepala  rumah  tangga  pengusaha industri  genteng,  berjumlah  388  pengusaha  tersebar  di  8  dusun.  Dengan  area sampling  diambil  3  dusun,  dusun  pertama  adalah  dusun  yang  terletak  paling  dekat dengan jalan raya yaitu Dusun Berjo Kulon. Dusun kedua adalah dusun yang letaknya agak  jauh  dari  jalan  raya  yaitu  Dusun  Berjo  Kidul.  Dusun  ketiga  adalah  dusun  yang letaknya  jauh  dari  jalan  raya  yaitu  Dusun  Serangan.  Ketiga  dusun  sampel  juga merupakan  dusun  yang  jumlah  pengusahanya  paling  banyak  dibandingkan  dengan dusun  laninnya.  Dengan  metode  Solvin,  diperoleh  jumlah  sampel  sebagai  berikut  : Dusun  Berjo  Kulon  48  kepala  rumah  tangga,  Dusun  Berjo  Kidul  33  kepala  rumah tangga, dan Dusun Serangan 45 kepala rumah tangga.
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif, menggunakan tabel persentase. Sebelum data dianalisis diadakan editing dan koding, agar data mudah dianalisis. Selanjutnya memindahkan data ke dalam tabel kemudian dianalisis dengan membaca dan menafsirkan tabel – tabel hasil penelitian berdasarkan persentase jumlahnya.

## Hasil dan Pembahasan
1. Faktor Faktor yang Menyebabkan Pengusaha Industri Genteng Tidak Berproduksi Lagi
Sebagian  besar  penduduk  di  Desa  Sidoluhur  mengusahakan  industri  genteng, karena industri ini sudah merupakan mata pencaharian utama bagi penduduk. Tetapi sekarang  jumlahnya  semakin  berkurang.  Hal  ini disebabkan sulit  memperoleh  tenaga kerja  dan  bahan  baku,  persaingan  antar  pengusaha,  tidak  ada  generasi  penerus, keterbatasan modal, kurang ketrampilan berinovasi. Faktor- faktor yang menyebabkan pengusaha industri genteng tidak berproduksi lagi adalah sebagai berikut :
Tabel  1.  Faktor  Faktor  yang  Menyebabkan  Pengusaha  Industri  Genteng  Tidak Berproduksi Lagi
No Faktor Penyebab Jumlah ( Pengusaha ) Persentase 1 Sulit memperoleh tenaga kerja 1 7,15 2 Sulit memperoleh bahan baku 3 21,43 3 Persaingan antar pengusaha 2 14,27 4 Usia dan tidak ada generasi penerus 1 7,15 5 Keterbatasan modal 6 42,85 6 Kurang ketrampilan berinovasi 1 7,15 14 100,00 Sumber : Data Primer, 2013
Faktor  yang  menyebabkan  pengusaha  industri  genteng  tidak  berproduksi  di Desa  Sidoluhur  paling  banyak  disebabkan  oleh  keterbatasan  modal  sebesar  6 pengusaha  (  42,85  persen  ).  Modal  merupakan  faktor  produksi  yang  penting  dalam suatu  usaha  sehingga  usaha  yang  dijalankan  dapat  terus  berproduksi.  Karena  modal terbatas maka menyebabkan industri genteng tidak dapat berproduksi lagi. Kemudian sulit memperoleh bahan baku sebesar 3 pengusaha ( 21,43 persen ), sulit memperoleh bahan  baku,  disebabkan  terbatasnya  alat  angkut  truk  dan  bahan  baku  di  Desa Sidoluhur  yaitu  di  Bukit  Berjo  sudah  tidak  dapat  mencukupi  lagi.  Hal  ini  berdampak menghambat  para  pengusaha  untuk  menyediakan  bahan  baku.  Sulit  memperoleh tenaga  kerja  sebesar  1  pengusaha  (  7,15  persen  ),  hal  ini  mengakibatkan  para pengusaha  berfungsi  ganda,  selain  sebagai  pengusaha  mereka  juga  sebagai  tenaga kerja, sehingga dapat menghambat dalam proses produksi. Faktor usia dan tidak ada generasi penerus serta kurang ketrampilan berinovasi, masing – masing 1 pengusaha ( 7,15 persen ). Faktor usia dikarenakan usia sudah lanjut atau tua. Sehingga tidak ada generasi  penerus,  karena  generasi  muda saat  ini  tidak  tertarik dengan  usaha  industri genteng.  Kurang ketrampilan berinovasi adalah pengusaha belum melakukan inovasi produk.  Produk  genteng  yang  dihasilkan  kurang  bervariasi,  hanya  satu  jenis  produk yaitu genteng jenis paris saja atau genteng biasa, sedangkan selera konsumen sudah berubah. Sehingga tidak dapat bersaing  dan berhenti tidak berproduksi lagi.
2. Faktor Pendorong dan Penarik pada Usaha Industri Genteng
Meskipun  jumlah  pengusaha  industri  genteng  berkurang,  ternyata  masih terdapat  beberapa  pengusaha  industri  genteng  yang  tetap  berusaha  untuk mempertahankan agar usahanya tetap dapat berjalan. Hal ini karena terdapat faktor – faktor  yang  mendorong  dan  menarik  pada  usaha  industri  genteng,  adalah  sebagai berikut :
Tabel 2. Faktor Pendorong dan Penarik pada Usaha Industri Genteng
No Faktor Pendorong Jumlah Pengusaha % Faktor Penarik Jumlah Pengusaha % 1 Mata pencaharian utama 108 85,71    Pemasaran lancar 42 33,33 2 Usaha turun Temurun 13 10,32    Keuntungan  cukup  untuk memenuhi kebutuhan 66 52,38 3 Usaha dirintis Sendiri 5 3,97 Membuka lapangan pekerjaan bagi lingkungan sekitar 4 3,17 4 - - - Banyak pesanan 9 7,17 5 - - -        Usaha  dikerjakan  bebas tidak terikat jam kerja 5 3,97 Jumlah : 126 100,00 Jumlah 126 100,00
Sumber : Data Primer
Faktor pendorong dalam penelitian ini yaitu, usaha industri genteng merupakan mata pencaharian utama sebesar 108 pengusaha ( 85,71 persen ), karena penduduk di
Desa  Sidoluhur  banyak  yang  mendapatkan  penghasilan  dari  usaha  industri  genteng. Usaha  industri  genteng  merupakan  usaha  turun  temurun  sebesar  13  pengusaha  ( 10,32 persen ), hal ini menunjukkan bahwa pengusaha berusaha  melestarikan industri genteng.  Karena  industri  ini  merupakan  warisan  dari  orang  tua,  sehingga  sampai sekarang  usaha  industri  genteng  masih  dapat  berjalan,  meskipun  jumlahnya cenderung  berkurang.  Disamping  itu  usaha  industri  genteng  merupakan  usaha  yang dirintis  sendiri  sebesar  5  pengusaha  (  3,97  persen  ).  Pengusaha  yang  merintis  usaha sendiri  ini  awalnya  sebelum  manjadi  pengusaha  mereka  bekerja  sebagai  buruh  pada industri  genteng.  Kemudian  mereka  berusaha  untuk  mendirikan  dan  menjalankan usaha  sendiri.  Maka  mereka  berusaha  untuk  selalu  menjaga  agar  usahanya  dapat berjalan terus.
Faktor  penarik  dalam  penelitian  ini  yaitu  pemasaran  yang  lancar  sebesar  42 pengusaha ( 33,33 persen ), menarik pengusaha  menekuni usahanya sampai sekarang masih  memproduksi  genteng.  Keuntungan  dapat  memenuhi  kebutuhan  sebesar  66 pengusaha  (  52,38  persen  ),  terutama  untuk  memenuhi  kebutuhan  primer  rumah tangganya.  Usaha  industri  genteng  dapat  membuka  lapangan  pekerjaan  sebesar  4 pengusaha  (  3,17  persen  ),  karena  proses  produksi  industri  genteng  membutuhkan tenaga kerja yang banyak, maka dapat membuka lapangan pekerjaan bagi lingkungan sekitar. Banyaknya pesanan juga merupakan faktor penarik sebesar 9 pengusaha ( 7,14 persen ),  karena  selain  dari  konsumen  yang  membeli secara  langsung,  ada  beberapa juragan  (  industri  skala  besar  )  memesan  genteng  pada  industri  skala  rumah  tangga untuk  memenuhi  permintaan  konsumen.  Faktor  penarik  lainnya  adalah  waktu  dapat dikerjakan  tidak  terikat  jam  kerja  sebesar  5  pengusaha  (  3,97  persen  ).  Jam  kerja produksi  genteng  dapat  dilakukan  malam  hari,  kecuali  proses  penjemuran  genteng, karena  penjemuran  genteng  masih  menggunakan  panas  dari  sinar  mata  hari.  Maka penjemuran genteng dikerjakan pada siang hari.
3. Persebaran Pengusaha Industri Genteng
Persebaran  pengusaha  industri  genteng  ini  merujuk  pada  lokasi  industri, berjumlah 126 pengusaha. Adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Persebaran Industri Genteng No Dusun Jumlah industri Persentase 1 Berjo Kulon ( dekat ) 48 38,10 2 Berjo Kidul ( agak jauh ) 33 26,19 3 Serangan ( jauh ) 45 35,71 Jumlah : 126 100,00 Sumber : Data Primer 2013
Penelitian  ini  mengambil  tiga  dusun  sebagai  daerah  penelitian,  dengan aksessibilitas yang berbeda-beda. Pertama  Dusun Berjo Kulon dengan jumlah 48  atau 38,10  persen,  lokasi  dusun  ini  dekat  dengan  jalan  raya,  merupakan  sentra  industri genteng  Desa  Sidoluhur.  Kedua    dusun  Berjo  Kidul  dengan  jumlah  33  industri  atau 26,19 persen, lokasi dusun ini berada agak jauh dari jalan raya. Ketiga Dusun Serangan
dengan  jumlah  45  industri  atau  35,71  persen,  lokasi  dusun  ini  berada  jauh  dari  jalan raya. Peta persebaran pengusaaha industri genteng adalah sebagai berikut :
Dari  peta  tersebut  dapat disimpulkan bahwa  sebaran  industri genteng di  Desa Sidoluhur  menggambarkan  pola  memanjang  atau  “linear“  searah  dengan  jalan  di semua dusun penelitian. Berarti adanya jalur transportasi berhubungan dengan mudah tidaknya  lokasi  industri  genteng  tersebut  dijangkau,  guna  mendistribusikan  hasil industri  genteng.  Karena  lokasi  dusun  sampel  penelitian  berbeda  aksessibilitasnya, maka  terdapat  perbedaan  aglomerasi  atau  pengelompokan  skala  industri  genteng, yaitu sebagai berikut : 1). Di Dusun Berjo Kulon dekat jalan raya, terdapat aglomerasi pengusaha industri genteng skala besar. 2). Di Dusun Berjo Kidul agak jauh dari jalan raya,  terdapat  aglomerasi  pengusaha  industri  genteng  skala  menengah  dan  skala rumah  tangga.  3).  Di  Dusun  Serangan  jauh  dari  jalan  raya,  terdapat  aglomerasi pengusaha industri skala rumah tangga.
4. Daerah Pemasaran Genteng
Pemasaran  pada  industri  genteng  pada  pembahasan  ini  adalah  pemasaran  ke daerah tujuan, yaitu  pemasaran ke luar kota adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Daerah Tujuan Pemasaran Genteng ke Luar Kota Daerah Pemasaran Jumlah Pengusaha Persentase 1. Yogyakarta 126 100,00 2. Klaten 33 26,19 3. Solo 49 38,89 4. Magelang 66 52,38 5. Temanggung 18 14,29 6. Salatigo 42 3,17 7. Semarang 2 1,59 8. Purworejo 20 15,87
Sumber : Data Primer, 2013
Pemasaran  ke  luar  kota  yang  paling  kecil  adalah  ke  Kota  Semarang  sebesar  2 pengusaha  atau  1,59  persen.  Pemasaran  yang  paling  banyak  ke  kota  Yogyakarta, karena  semua  pengusaha  mengirim  ke  kota  tersebut,  sebesar  126  pengusaha  atau 100,00 persen. Kemudian diikuti kota Magelang dan Solo, masing – masing sebesar 66 pengusaha  atau  52,38  persen  dan  sebesar  49  pengusaha  atau  38,89  persen.  Hal  ini disebabkan  faktor  jarak  antara  daerah  tersebut.  Gejala  ini  menunjukkan  adanya interaksi  yang  besar  diantara  dua  daerah  yang  jaraknya  semakin  dekat  yaitu  Kota Yogyakarta  dengan  Desa  Sidoluhur  Kecamatan  Godean  Kabupaten  Sleman.  Dan interaksi  yang  semakin  kecil  antara  dua  daerah,  karena  jaraknya  semakin  jauh.  Peta pemasaran genteng dari Desa Sidoluhur adalah sebagai berikut :

## Simpulan
1. Faktor  penyebab  pengusaha  industri  genteng  tidak  berproduksi  lagi,  karena adanya kesulitan memperoleh bahan baku dan tenaga kerja, keterbatasan alat angkut, usia dan tidak ada generasi penerus.
2. Faktor  pendorong  pada  industri  genteng  yaitu,  industri  genteng  merupakan mata pencaharian utama, usaha turun temurun dan usaha dirintis sendiri.
3. Faktor penarik pada industri genteng adalah, adanya pemasaran yang lancar, keuntungan  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan,  membuka  lapangan pekerjaan  bagi  lingkungan  sekitar,  banyak  pesanan,  usaha  dikerjakan  secara bebas tidak terikat waktu.
4. Pemasaran genteng ke luar kota  paling banyak ke Kota yogyakarta dan yang terkecil ke Kota Semarang.
5. Peta  sebaran    pengusaha  industri  genteng  menggambarkan  pola  persebaran industri genteng adalah memanjang atau linear searah dengan jalan.
6. Terdapat  perbedaan  aglomerasi  atau  pengelompokan    industri  genteng, karena adanya perbedaan aksessibilitas.

## Saran
1. Industri genteng di Desa Sidoluhur, dapat memberikan kesempatan kerja bagi penduduk,  maka  keberadaan  industri  ini  harus  tetap  dijaga.  Pemerintah diharapkan  dapat  membantu  mengatasi  segala  kesulitan  yang  ada  sehingga industri ini tetap berproduksi terus.
2. Dengan  adanya  faktor  pendorong  dan  penarik  pada  industri  genteng,  maka industri genteng tersebut perlu dikembangkan dan dijaga kelestariannya.
3. Pemerintah  diharapkan  dapat  membentu  pengembangan  jaringan pemasaran,  sehingga  dapat  membantu  memperlancar  kegiatan  ekonomi penduduk.

## Daftar Pustaka
Ida Bagus Mantra. 2004. Demografi Umum. Yogyakarta : Pustaka Pelajar Marzuki Usman. 1990. Industri Pedesaan. Bogor : Pusat Studi Pembangunan Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kombinasi ( Mixed Methods ). Bandung :
Alfabeta.