Volume 16, Nomor 2 (2021), https://jurnal.uns.ac.id/region DOI: 10.20961/region.v16i2.41907
Indeks aksesibilitas regional Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta menggunakan principal component analysis dan

## kernel density analysis
Measuring Central Java and Special Region of Yogyakarta Regional accessibilities using principal component analysis and kernel density analysis
D A I Lesmana 1 , M S Roychansyah 2
1 Program Studi Magister Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
2 Departemen Teknik Arsitektur dan Perencanaan, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Corresponding author’s email: dwi.aditya.i.l@mail.ugm.ac.id
Abstrak. Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta merupakan dua provinsi yang memiliki keterkaitan tinggi. Studi-studi sebelumnya menerangkan bahwa keterkaitan itu  utamanya  adalah  keterkaitan  ekonomi.  Keterkaitan  ekonomi  tersebut  terjadi berkat  adanya  aksesibilitas  regional  antara  Jawa  Tengah  dan  Daerah  Istimewa Yogyakarta.  Aksesibilitas  regional  telah  lama  diteliti  dengan  berbagai  teknik perhitungan. Seringkali penggunaan teknik-teknik tersebut tidak dapat diaplikasikan secara  cepat  untuk  menghitung  dalam  skala  regional  dikarenakan  sulitnya memperoleh  data  yang  lengkap  sampai  unit  administratif  terkecil.  Di  sisi  lain,  telah tersedia data potensi desa yang dipublikasikan secara teratur setiap tiga tahun oleh BPS yang memuat  data waktu tempuh dan jarak  tempuh sampai level desa. Tujuan penelitian  ini  adalah  mengukur  aksesibilitas  regional  di  Jawa  Tengah  dan  Daerah Istimewa  Yogyakarta.  Metode  yang  digunakan  adalah  principal  component  analysis dan  kernel  density  analysis.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  nilai  aksesibilitas regional  di  Jawa  Tengah  dan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  sebagian  besar  adalah sedang sampai tinggi. Pada Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta terbentuk beberapa  kelompok  integrasi  aksesibilitas  regional.  Penelitian  ini  membuktikan dimungkinkannya  penggunaan  teknik  analisis  lain  untuk  menghitung  aksesibilitas regional selain daripada teknik-teknik yang sudah diketahui.
Kata Kunci : Aksesibilitas Regional; Density Analysis; Keterkaitan Ekonomi; PCA
Abstract. Central Java and Special Region of Yogyakarta are two provinces that have high linkages. Previous studies have explained that the primary linkages is economic. The economic linkages occur due to regional accessibility between Central Java and the  Special  Region  of  Yogyakarta.  Regional  accessibility  has  long  been  investigated with  various  calculation  techniques.  The  use  of  these  techniques  often  cannot  be applied  quickly  to  calculate  on  a  regional  scale  due  to  the  difficulty  of  obtaining complete  data  to  the  smallest  administrative  unit.  On  the  other  hand,  village potential  data  has  been  available  and  published  regularly  every  three  years  by  BPS which includes data on travel time and distance to the village scale. The purpose of this  study  is  to  measure  regional  accessibility  in  Central  Java  and  Special  Region  of Yogyakarta. The method employed principal component analysis and kernel density analysis. The analysis shows that the value of regional accessibility in Central Java and Special Region of Yogyakarta is mostly moderate to high. In Central Java and Special Region of Yogyakarta, several regional accessibility integration groups were formed. This  study  proves  the  possibility  of  using  other  analytical  techniques  to  calculate regional accessibility.
Keywords : Density Analysis ; Economic Linkages; PCA; Regional Accessibility

## 1. Pendahuluan
Provinsi Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta memiliki keterkaitan tinggi khususnya dalam bidang ekonomi [1]. Keterkaitan antara kedua provinsi ini dipelajari oleh peneliti sejak dahulu sampai saat ini. Pada 1980, Rutz menyatakan bahwa kota-kota di kedua provinsi ini saling  mempengaruhi  [2].  Dalam  laporan  Rutz,  dicirikan  dengan  arah  pengaruh  kota-kota yang diteliti olehnya menggunakan teori tempat pusat Christaller. Disebutkan oleh Rutz pada 1980  di  Jawa  Tengah  dan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  hanya  Kota  Semarang  yang menduduki  posisi  metropolis  regional,  diikuti  oleh  Kota  Yogyakarta  pada  pusat  orde  tinggi dengan  sebagian  fungsi  metropolis,  dan  Kota  Surakarta,  Kota  Purwokerto,  Kota  Magelang, serta Kota Tegal berada pada level pusat orde tinggi dengan sangat sedikit fungsi metropolis [2].
Rutz  menyebut  pengaruh  Kota  Semarang  sampai  ke  Magelang,  Salatiga,  Kudus,  dan  Pati, pengaruh  Kota  Yogyakarta  sampai  ke  Gombong  bagian  barat  dan  Klaten  bagian  timur, sedangkan pengaruh Kota Surakarta sampai Pacitan dan Boyolali [2]. Rutz berpendapat salah satu  faktor  utama  yang  mempengaruhi  adalah  kondisi  transportasi  wilayah  yang  dalam studinya  menggunakan  ukuran  ketersediaan  fasilitas,  volume  transfer,  dan  jumlah simpangan jalan utama [2].
Pada  2008,  Wibowo  melakukan  pemodelan  keterkaitan  ekonomi  antara  Jawa  Tengah  dan Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Berdasarkan  hasil  penelitiannya  terdapat  22  kabupaten  kota yang memiliki keterkaitan tinggi berdasarkan aliran barang masuk dan keluar di Jawa Tengah dan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Kabupaten  kota  itu  menurut  penelitian  Wibowo  adalah Purworejo,  Wonosobo,  Magelang,  Boyolali,  Klaten,  Sukoharjo,  Karanganyar,  Sragen, Grobogan,  Blora,  Demak,  Semarang,  Temanggung,  Kota  Magelang,  Kota  Surakarta,  Kota
Salatiga,  Kota  Semarang,  Kulon  Progo,  Bantul,  Gunung  Kidul,  Sleman  dan  Kota  Yogyakarta [1].  Meskipun  Wibowo  menyebut  adanya  keterkaitan  ekonomi  tinggi,  tetapi  Wibowo  tidak melakukan analisis fasilitas transportasi dalam penelitiannya, sehingga aksesibilitas regional yang  diduga  berpengaruh  terhadap  keterkaitan  ekonomi  tersebut  tidak  secara  jelas terpotret.
Dalam  mengukur  aksesibilitas  wilayah,  telah  ditemukan  beberapa  formula  oleh  penelitian- penelitian terdahulu. Formula-formula tersebut disusun berdasarkan variabel-variabel yang secara  garis  besar  dapat  dikelompokkan  oleh  tiga  variabel  utama.  Variabel  yang mempengaruhi  aksesibilitas  regional  adalah  pusat  aktivitas  atau  guna  lahan  [3,4], infrastruktur transportasi [4,5], dan kinerja transportasi [5,6].
Formula-formula  aksesibilitas  yang  disusun  oleh  penelitian-penelitian  terdahulu,  umumnya didesain untuk mengukur aksesibilitas kota atau beberapa kota saja. Seperti formula indeks beta  Kansky  yang  mensyaratkan  adanya  jumlah  satuan  simpul  permukiman  dan  jumlah jaringan  transportasi  yang  menghubungkannya  [7].  Indeks detour dan sub  graph memerlukan data panjang jalan [8]. Penggunaan data panjang jalan per administratif wilayah masih relevan dilakukan jika skala yang digunakan adalah skala kabupaten kota, akan tetapi jika target analisis adalah skala regional dengan detail tingkat kecamatan untuk dua provinsi maka  penggunaan  panjang  jalan  dan  simpul  permukiman  menjadi  sangat  kompleks  dan rumit.
Rumitnya  perhitungan  aksesibilitas  wilayah  menjadikan  perhitungan  aksesibilitas  hanya dilakukan  pada  tingkat  kabupaten  atau  kota.  Sementara  itu,  terdapat  kebutuhan  untuk menjawab  pertanyaan  seberapa  tingkat  aksesibilitas  regional  dalam  skala  yang  lebih  luas. Seperti  kondisi  Jawa  Tengah  dan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  yang  diduga  memiliki keterkaitan tinggi dalam hal ekonomi karena pengaruh aksesibilitasnya [1,9,10]. Oleh sebab itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  aksesibilitas  regional  di  Jawa  Tengah  dan Daerah Istimewa Yogyakarta.

## 2. Metode
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif. Metode ini dipakai setelah  sebelumnya  dilakukan  deduksi  terhadap  variabel-variabel  yang  diduga  kuat mempengaruhi  tingkat  aksesibilitas  regional.  Secara  umum,  proses  analisis  penelitian aksesibilitas regional dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Proses analisis penelitian.
D A I Lesmana et al . , REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif, Vol. 16(2) 2021, 226-239
Proses  untuk  mendapatkan  hasil  indeks  aksesibilitas  regional  diawali  dengan  melakukan pembobotan  menggunakan  AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process )  dan  analisis  spasial density analysis .  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  mengolah  data  koordinat  atau  jenis  data  nominal menjadi  jenis  data  rasio.  Proses  ini  penting  mengingat  jenis  data  nominal  tidak  dapat digunakan  dalam  proses  analisis principal  component  analysis .  Oleh  sebab  itu,  diperlukan data  yang  berjenis  rasio.  Setelah  dilakukan  pembobotan  menggunakan  AHP  dan  masing- masing  koordinat  terbobot  telah  dilakukan density  analysis ,  maka  dilakukan  uji  kelayakan metode PCA. PCA mensyaratkan adanya korelasi antar variabel-variabelnya, uji statistik yang bisa digunakan adalah uji KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dan bartlett’s test of sphericity . Proses dilanjutkan dengan melakukan normalisasi data dan terakhir melakukan agregasi nilai untuk mendapatkan nilai aksesibilitas regional.

## 2.1 Data dan indikator penelitian
Seperti  dijelaskan  pada  bagian  pendahuluan,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur aksesibilitas  regional  di  Jawa  Tengah  dan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Pengukuran aksesibilitas  tersebut  dilakukan  pada  tingkat  ketelitian  kecamatan,  sehingga  perlu  metode yang  sederhana  dan  dapat  diaplikasikan  secara  cepat.  Oleh  sebab  itu,  indikator-indikator yang  diterangkan  sebelumnya  di  bagian  pendahuluan  dipilih  diwakilkan  hanya  pada  data- data yang dapat tersedia pada level kecamatan.  Total kecamatan sejumlah 651.  Data pada penelitian ini adalah data tahun 2018. Secara lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Indikator penelitian.
Jenis Satuan Sumber data Fasilitas transportasi Unit Dinas Perhubungan, PT. Kereta Api Guna lahan Persentase Bappeda, DPUTR, Digitasi Waktu tempuh Menit BPS Jarak tempuh Km BPS

## 2.2 Analytic Hierarchy Process (AHP)
Teknik analytic  hierarchy  process selanjutnya  disebut  AHP  pada  penelitian  ini  digunakan untuk  menentukan  bobot  masing-masing  fasilitas  transportasi  dan  tidak  sampai  tahap pemilihan  alternatif.  Pembobotan  dilakukan  dengan  menggunakan  AHP  karena  bobot fasilitas  transportasi  yang  diberikan  atas  pertimbangan  subyektif  peneliti.  Diagram  hirarki fasilitas transportasi sebagaimana terlihat pada Gambar 2.
Dalam  pertimbangannya  peneliti  mendasarkan  pada  telaah  literatur  mengenai  tingkat kepentingan  masing-masing  fasilitas.  Jenis  fasilitas  yang  diikutkan  dalam  analisis  adalah fasilitas  terminal,  stasiun  kereta  api,  pelabuhan  dan  bandar  udara.  Bobot  dalam  AHP diperoleh  dengan  melakukan pairwise  comparison berdasarkan  tingkat  kepentingan  [11]. Saaty [12]memberi pedoman untuk penskalaan sebagaimana pada Tabel 2.
Gambar 2. Diagram AHP fasilitas transportasi [12].
Koordinat  fasilitas  transportasi  dibobot  dengan  pedoman,  semakin  tinggi  ambang  dan jangkauan  fasilitas  semakin  tinggi  bobot  fasilitas  tersebut.  Salah  satu  ciri  fasilitas  dengan ambang  ( threshold )  dan  jangkauan  ( range )  besar  adalah  tersedia  dalam  jumlah  kecil  dan terbatas [7]. Jadi bobot tertinggi fasilitas transportasi sesuai urutan adalah (1) bandar udara dan pelabuhan internasional, (2) stasiun kereta api, (3) terminal.
Tabel 2. Intensitas kepentingan pairwise comparison [11].
Intensitas kepentingan skala absolut Definisi 1 Sama penting 3 Sedikit penting 5 Lebih penting 7 Sangat lebih penting 9 Mutlak lebih penting 2,4,6,8 Nilai di antara nilai absolut
Menurut Saaty proses pemberian bobot harus diuji untuk menilai konsistensi peneliti dalam pemberian bobot. Uji konsistensi tersebut meliputi (a) lamda max , (b) consistency index , (c) consistency ratio , nilai consistency ratio ≤ 0.1 menurut Saaty menunjukkan bahwa penilaian yang dilakukan menggunakan metode AHP dapat dipercaya [11].

## 2.3 Density analysis
Density  analysis atau  analisis  kepadatan  menunjukkan  besarnya magnitude per  area  unit dalam suatu wilayah [13]. Analisis densitas mampu menunjukkan tingkat konsentrasi suatu fitur  dalam  wilayah  [13].  Pada  penelitian  ini  digunakan kernel  density untuk  menghitung tingkat  konsentrasi  fasilitas  transportasi  di  wilayah. Kernel  density dipilih  karena menghasilkan  output  dengan  garis  lengkung  yang  lebih  halus  dan  generalisasi  nilai  sekitar poin utama. Nilai piksel tertinggi adalah pada poin utama dan menurun saat menjauhi pusat poin  utama  sampai  akhirnya  menghilang  saat  mencapai  angka  0  [13].  Contoh  analisis densitas seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh density analysis [13].
Bobot  yang  diperoleh  dari  hasil  analisis  AHP  kemudian  dikalikan  dengan  nilai  piksel  dari analisis densitas. Proses perkalian ini dilakukan per masing-masing unit fasilitas transportasi. Setelah masing-masing fasilitas sudah dilakukan perkalian AHP dan densitas maka dilakukan penampalan peta ( overlay ). Penampalan ini menghasilkan peta raster dengan wilayah yang berada  di  sekitar  fasilitas  yang  paling  lengkap  memiliki  nilai  piksel  tertinggi,  sedangkan wilayah  yang  jauh  dari  fasilitas  transportasi  mendapatkan  nilai  piksel  rendah.  Setelah diketahui nilai per masing-masing piksel, maka dilakukan ekstraksi nilai fasilitas transportasi per masing-masing kecamatan.

## 2.4 Principal component analysis (PCA)
Analisis PCA merupakan suatu analisis yang termasuk dalam kelompok analisis reduksi data [14].  Analisis  PCA  mampu  menjelaskan  variansi penuh  dari  data faktor matriknya,  berbeda dengan  analisis  faktor  yang  hanya  mampu  menjelaskan common  variance dalam  faktor matriksnya  [15].  Pada  penelitian  ini  analisis  PCA  dilakukan  dengan  mengikuti  beberapa proses di antaranya (1) normalisasi data, (2) uji bartlett’s test of sphericity dan KMO (Kaiser- Meyer-Olkin), (3) menghitung nilai eigen value, percentage of variance, dan factor loading .
Pada penelitian ini dilakukan normalisasi data untuk meminimalisir bias data karena adanya perbedaan satuan data. Metode normalisasi data pada penelitian ini adalah normalisasi data z score, yaitu rata-rata data nol dan deviasinya satu  [16]. Formula normalisasi data z score yang diadaptasi dari OECD sebagai berikut.
(1)
= nilai variabel terstandar q pada kota/kecamatan c pada waktu t
= nilai variabel q pada kota/kecamatan c pada waktu t
= nilai rata-rata variabel q seluruh kota/kecamatan pada waktu t = nilai standar deviasi variabel q seluruh kota/kecamatan
Uji bartlett’s  test  of  sphericity digunakan  untuk  menguji  apakah  matriks  korelasi  adalah matrik  identitas,  dengan  nilai  satu  pada  diagonal  pokoknya  dan  nol  di  luar  diagonal
pokoknya [14]. Uji bartlett’s test of sphericity menggunakan pendekatan nilai chi-square [14]. Uji KMO digunakan untuk menguji apakah korelasi parsial kecil dengan membandingkan nilai koefisien  korelasi  terobservasi  dengan  nilai  korelasi  parsial  [14].  Nilai  KMO ≥ 0,6  menurut Gudono sudah memenuhi syarat.
Penentuan eigenvalue dan percentage of variance pada penelitian ini menggunakan kriteria minimal 70% varian terjelaskan, hal ini sesuai pendapat Gudono bahwa ekstraksi di atas 60% sudah bagus [14]. Besaran factor loading atau dalam istilah lain eigen vector komponen yang diambil adalah minimal 0,3 [14].

## 2.5 Formula indeks aksesibilitas regional
Formula  indeks  aksesibilitas  regional  pada  penelitian  ini  menggunakan  analogi  formula indeks pengaruh kota yang disusun Wang dkk [6]. Wang dkk menyusun suatu formula yang dapat  digunakan  untuk  mengukur  pengaruh  kota  berdasarkan  komposit  pelbagai  indikator perkotaan  dengan  memanfaatkan  hasil  analisis  PCA,  yaitu  dengan  memanfaatkan  nilai besaran kontribusi komponen, nilai factor loading , dan nilai variabel yang telah distandarkan [6]. Jadi formula aksesibilitas regional pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
(2)
AR = aksesibilitas regional Dn = tingkat kontribusi dari principal component ke n
Enj = nilai loading ke n dari principal component variabel j Fkj = variabel yang distandarkan

## 3. Hasil dan pembahasan

## 3.1 Hasil AHP dan density analysis
Seperti  dijelaskan  pada  bagian  metode,  skor  kepentingan  AHP  diberikan  sesuai  prinsip ambang  dan  jangkauan  fasilitas  transportasi.  Fasilitas  transportasi  bandara  dan  pelabuhan memiliki  intensitas  kepentingan  tertinggi  karena  sebagai  hub  internasional,  dan  fasilitas terminal memiliki intensitas kepentingan terendah karena ambang dan jangkauannya paling rendah. Tabel 3 menunjukkan intensitas kepentingan fasilitas transportasi.
Tabel 3. Intensitas kepentingan fasilitas transportasi.
AHP Bandara & Pelabuhan Stasiun Terminal Bandara & Pelabuhan 1,000 3,000 5,000 Stasiun 0,333 1,000 3,000 Terminal 0,200 0,333 1,000
Hasil analisis AHP sebagaimana pada Tabel 4 menunjukkan fasilitas transportasi bandara dan pelabuhan memiliki vektor prioritas 0,633, untuk fasilitas stasiun kereta api memiliki vektor prioritas  0,260, dan  terakhir  untuk fasilitas terminal  memiliki  vektor prioritas  0,106. Dalam metode  AHP,  Saaty  [12]  memberi  pedoman  batasan  tertentu  nilai consistency  ratio yakni
kurang  dari  0,1.  Nilai consistency  ratio (CR)  didapatkan  dengan  membandingkan  nilai consistency index peneliti terhadap consistency index dari random-like matrix (RI).
Pada  penelitian  ini, consistency  ratio (CR)  fasilitas  transportasi  bernilai  0,029  yang  kurang dari  0.1,  yang  berarti  memenuhi  kriteria  Saaty.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  lamda sebesar  3,039, consistency  index sebesar  0,019,  dan random-like  matrix (RI)  sebesar  0,660 pada  n=3.  Bobot  AHP  kemudian  dikali  dengan  nilai kernel  density  analysis menggunakan raster calculator ArcGIS 10.3 dan menghasilkan Gambar 4.
Tabel 4. Priority vector fasilitas transportasi. Variabel Priority Vector Bandara & Pelabuhan 0,633 Stasiun 0,260 Terminal 0,106
Nilai  piksel fasilitas  transportasi menghasilkan  nilai  terendah  0  dan  tertinggi  25,19, dengan nilai  rata-rata  7,41  dan  standar  deviasi  5,63.  Nilai  piksel  fasilitas  transportasi  kemudian diekstrak  per  masing-masing  kecamatan  menggunakan  interpolasi  bilinear,  yakni  nilai fasilitas  transportasi  kecamatan  diwakili  piksel-piksel  yang  dekat  dengan  titik  ibukota kecamatan.  Interpolasi  bilinear  menghasilkan  nilai  fasilitas  transportasi  terendah  sebesar 0,0008, tertinggi sebesar 26,9 dengan rata-rata sebesar 10,1.
Gambar 4. Overlay AHP dan density fasilitas transportasi.
Gabungan  AHP  dan density fasilitas  transportasi  menghasilkan  peta  sebaran  transportasi yang secara sekilas mirip dengan hasil stasiun kereta api. Peta gabungan fasilitas transportasi menunjukkan  secara  regional  terbentuk  integrasi  transportasi  melingkari  sepanjang  Jawa Tengah  dan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Peta  tersebut  juga  menggambarkan  bahwa terdapat  wilayah-wilayah  dengan  infrastruktur  transportasi  yang  lebih  baik  dibanding wilayah lainnya, yakni area Kota Yogyakarta dan area Kota Semarang.

## 3.2 Hasil PCA
Penggunaan PCA sebagaimana dijelaskan dalam bagian metode, perlu memenuhi beberapa syarat,  di  antaranya  adalah  variabel-variabel  yang  digunakan  harus  memiliki  korelasi, korelasi  populasi  bukan  merupakan  matriks  identitas  dan  perlu  memenuhi  kecukupan sampel.  Pada  penelitian  ini,  keempat  variabel  aksesibilitas  regional  2018  memiliki  korelasi yang  tinggi  >  0,5  terlihat  pada  Tabel  5,  variabel  fasilitas  transportasi  berkorelasi  tinggi dengan  variabel  guna  lahan  yakni  sebesar  0,59,  sedangkan  variabel  waktu  tempuh berkorelasi tinggi dengan variabel jarak tempuh sebesar 0,87.
Tabel 5. Matriks korelasi aksesibilitas 2018.
Variabel Fas. Transportasi Guna lahan Waktu tempuh Jarak tempuh Fas. Transportasi 1 Guna lahan 0,5941 1 Waktu tempuh 0,2634 0,3838 1 Jarak tempuh 0,3044 0,4306 0,8733 1
Uji bartlett’s test of sphericity menunjukkan bahwa seluruh data aksesibilitas regional pada tahun  2018  signifikan  pada  tingkat alpha 0,05,  dilihat  dari  nilai  chi-square  1350  >  tabel χ 2 0.05(6) =12.59.  Hasil  ini menunjukkan bahwa hipotesis bahwa  korelasi  populasi  merupakan matriks  identitas  ditolak  pada alpha 0,05.  Uji Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)  menunjukkan  nilai 0,608 ≥ 0,6 sehingga memenuhi persyaratan kecukupan sampel. Dengan demikian, beberapa pertimbangan sebelumnya menunjukkan bahwa analisis PCA dapat dilanjutkan.
Tabel 6. Eigenvalue dan kumulatif PCA tanpa rotasi. Komponen Eigenvalue Perbedaan Proporsi Kumulatif Comp1 2,44357 1,40409 0,6109 0,6109 Comp2 1,03948 0,647517 0,2599 0,8708 Comp3 0,39196 0,26696 0,098 0,9688 Comp4 0,12499 . 0,0312 1
Analisis PCA pada Tabel 6 menunjukkan bahwa dua komponen mampu menjelaskan varian data  sampai  87%.  Menurut  Gudono,  kumulatif  varian  yang  terjelaskan  sebaiknya  minimal adalah 60%, dengan nilai loading minimal sebesar 0,3 [13]. Dilihat dari eigenvalue hanya dua komponen  yang  memiliki  nilai  eigen  lebih  dari  satu  sehingga  analisis  PCA  diekstraksi menggunakan  dua  komponen  saja.  Komponen  kesatu  mampu  menjelaskan  varian  data sampai 61%, sedangkan komponen kedua mampu menjelaskan sampai 26%.
D A I Lesmana et al . , REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif, Vol. 16(2) 2021, 226-239
Tabel 7. Eigenvector atau loading PCA tanpa rotasi. Komponen Comp1 Comp2 Tak terjelaskan Fas. Transportasi 0.4128 0.6317 0.1687 Guna lahan 0.4791 0.4607 0.2184 Waktu tempuh 0.5392 -0.466 0.0639 Jarak tempuh 0.5561 -0.4141 0.06601
Nilai loading komponen satu menunjukkan seluruhnya di atas 0,3. Pada perhitungan indeks aksesibilitas  regional  yang  digunakan  adalah  nilai  tertinggi  dari  dua  komponen  yang mewakili.  Menurut  OECD,  bobot  untuk  indeks  komposit  dari loading PCA  diambil  yang tertinggi  [16].  Dengan demikian,  berdasar  Tabel  7  bobot fasilitas transportasi  untuk  indeks aksesibilitas  regional  dari loading adalah  0,6317,  bobot  guna  lahan  adalah  0,4791,  bobot waktu  tempuh  adalah  0,5392,  dan  bobot  untuk  jarak  tempuh  adalah  0,5561.  Dengan  dua komponen  ini  besaran  varian  tak  terjelaskan  dari  fasilitas  transportasi  adalah  17%,  guna lahan  22%,  waktu  tempuh  6%,  dan  jarak  tempuh  6%.  Bobot  masing-masing  variabel  ini kemudian  digunakan  untuk  menghitung  nilai  aksesibilitas  regional  per  masing-masing kecamatan sesuai formula 2 pada bagian 2.5.

## 3.3 Indeks aksesibilitas regional Jawa Tengah dan DIY
Indeks  aksesibilitas  regional  pada  penelitian  ini  dihitung  menggunakan  formula  yang dikembangkan  dari  analogi  formula  Wang  dkk  untuk  menghitung  indeks  pengaruh  kota  di Central  China.  Formula  indeks  aksesibilitas  regional  penelitian  ini  menggunakan  formula yang  dibangun  dari  komposit  indikator  dengan  bobot  dari loading PCA,  sebagaimana dijelaskan  pada  bagian  metode  2.5.  Hasil  perhitungan  aksesibilitas  regional  kemudian dikelompokkan  menjadi  lima  kelas  menggunakan  kriteria  pengelompokkan natural  break. Menurut De Smith dkk, pengelompokkan tersebut mampu meminimalkan varians dan kelas- kelas  dipilih  saat  nilai  mengalami  perubahan  besar  [17].  Hasil  aksesibilitas  regional  Jawa Tengah dan DIY sebagaimana pada Gambar 5.
Gambar 5. Peta aksesibilitas regional Jawa Tengah dan DIY 2018.
Pada  2018,  berdasarkan  analisis  aksesibilitas  regional  menggunakan  PCA  dan density analysis, terlihat  ada  pengelompokkan  aksesibilitas  regional  antara  wilayah  utara  dan selatan.  Terlihat,  terjadi  integrasi  aksesibilitas  regional  yang  kuat  atau  tinggi  pada  Kota Yogyakarta,  Kabupaten  Sleman,  dan  Kabupaten  Bantul,  demikian  pula  yang  teramati  pada Kota Surakarta dengan Kartasura Kabupaten Sukoharjo. Dari keseluruhan 14 kabupaten kota yang  memiliki  nilai  aksesibilitas  tinggi  atau  kategori  V,  4  (empat)  terdapat  di  Daerah Istimewa Yogyakarta, dan 10 (sepuluh) terdapat di Jawa Tengah. Masing-masing adalah Kota Yogyakarta,  Kabupaten  Sleman,  Kabupaten  Bantul,  dan  Kabupaten  Kulon  Progo  di  DIY, kemudian  Kota  Semarang,  Kota  Surakarta,  Kota  Tegal,  Kota  Pekalongan,  Kota  Magelang, Kabupaten  Tegal,  Kabupaten  Kudus,  Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Klaten,  dan Kabupaten Banyumas di Jawa Tengah. Detail aksesibilitas regional per total kecamatan dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Kategori aksesibilitas regional 2018. Kategori Jumlah Kecamatan I (rendah) 26 II (cukup rendah) 125 III (sedang) 226 IV (cukup tinggi) 224 V (tinggi) 50
Secara keseluruhan berdasarkan analisis, mayoritas aksesibilitas regional di Jawa Tengah dan DIY cukup baik, sebab kategori mayoritas adalah pada kategori sedang sampai tinggi, yakni sebesar 76,8 persen. Nilai aksesibilitas tertinggi adalah 6,54, dengan terendah -1,28 dan nilai tengah  4,39.  Bila  dilihat  dari  sebarannya  maka  kategori  aksesibilitas  yang  ada  membentuk pola  integrasi  antarkota.  Integrasi  ini  utamanya  terlihat  dari  sepanjang  jalur  transportasi utama baik itu jalan arteri, jalan kolektor dan jalur kereta api. Pada Gambar 5 teramati ada lima kelompok besar integrasi aksesibilitas regional tersebut.
Kelompok  integrasi  aksesibilitas  regional  yang  pertama  adalah  Jawa  Tengah-DIY,  yakni integrasi  yang  membentang  lintas  provinsi.  Pada  kategori  pertama  ini  meliputi  Kabupaten Sragen, Kabupaten Karanganyar, Kota Surakarta, Kabupaten Sukoharjo, Kabupaten Boyolali, Kabupaten  Wonogiri,  Kabupaten  Klaten,  Kabupaten  Sleman,  Kota  Yogyakarta,  Kabupaten Bantul,  Kabupaten  Gunung  Kidul,  Kabupaten  Kulon  Progo,  Kabupaten  Magelang,  Kota Magelang, Kabupaten Temanggung, Kabupaten Purworejo, dan Kabupaten Kebumen.
Kelompok  integrasi  kedua  meliputi  Kota  Semarang,  Kabupaten  Kendal,  Kabupaten Semarang,  Kota  Salatiga,  Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Jepara,  Kabupaten  Kudus, Kabupaten  Grobogan,  Kabupaten  Pati,  Kabupaten  Rembang,  dan  Kabupaten  Blora.  Untuk kelompok  ketiga  meliputi  Kabupaten  Purbalingga,  Kabupaten  Banyumas,  dan  Kabupaten Cilacap.  Kelompok  keempat  meliputi  Kota  Tegal,  Kabupaten  Tegal,  dan  Kabupaten  Brebes. Kelompok kelima meliputi Kota Pekalongan, Kabupaten Pekalongan, Kabupaten Batang, dan Kabupaten Pemalang.
Hasil  analisis  aksesibilitas  regional  penelitian  ini  memperkuat  temuan  penelitian  Rutz  dan Wibowo, bahwa terjadi keterkaitan tertentu dan klaster-klaster integrasi di Jawa Tengah dan Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Namun  demikian,  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa pengaruh kota tidak selalu berbanding lurus terhadap tingkat aksesibilitas regionalnya. Pada penelitian  Rutz  [2],  Kota  Semarang  merupakan  kota  dengan  pengaruh  tertinggi  di  Jawa Tengah  dan  DIY,  akan  tetapi  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  aksesibilitas regional tinggi justru terdapat pada perkotaan Yogyakarta.
Penelitian  ini  juga  menajamkan  temuan  Wibowo,  yang  menyatakan  bahwa  terdapat keterkaitan  ekonomi  tinggi  di  Jawa  Tengah  dan  DIY  dan  sektor-sektor  non  pertanian memusat  di  daerah  perkotaan.  Pada  penelitian  ini  ditajamkan  dengan  keterkaitan  yang Wibowo  maksud  tersebut  terindikasi  utamanya  terjadi  pada  sepanjang  koridor  Kota Yogyakarta  dan  Kota  Surakarta,  mengingat  tingginya  tingkat  aksesibilitas  regional  pada koridor tersebut.
Pada penelitian aksesibilitas regional ini terdapat fenomena wilayah-wilayah yang cenderung jauh  dari  pusat  ibukota  kabupaten  atau  kota,  menunjukkan  nilai  aksesibilitas  regional rendah.  Hal  ini  mungkin  saja  disebabkan  karena  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diperoleh dari BPS, sedang BPS hanya mengukur jarak dan waktu tempuh menuju pusat kota ibukota kabupaten atau kota. Sehingga pusat-pusat ekonomi yang bukan merupakan pusat ibukota kabupaten atau kota, tidak masuk ukuran yang tercakup dalam penelitian ini.  Pada
penelitian  selanjutnya,  dapat  dipertimbangkan  oleh  peneliti  apakah  pusat  pelayanan ekonomi  lebih  utama  daripada  pusat  pelayanan  publik  yang  biasanya  terdapat  di  ibukota kabupaten kota, jika saja terdapat lebih dari satu pusat ekonomi di suatu wilayah.

## 4. Kesimpulan
Tingkat  aksesibilitas  regional  di  Jawa  Tengah  dan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  pada  2018 cukup tinggi. Hal ini ditunjukkan dengan mayoritas nilai indeks aksesibilitas regional di Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta yaitu 76,8% adalah kategori sedang sampai tinggi. Koridor  aksesibilitas  regional  terlihat  di  beberapa  wilayah,  dengan  koridor  kategori  tinggi terbesar  adalah  koridor  Kota  Yogyakarta  sampai  Kota  Surakarta.  Penelitian  aksesibilitas regional  ini  juga  menawarkan  suatu  metode  PCA  dan density  analysis untuk  mengukur aksesibilitas  regional  secara  cepat  dengan  tingkat  ketelitian  sampai  level  kecamatan  tanpa harus melakukan ekstraksi panjang jalan, luas jalan, dan simpul-simpul jalan yang biasanya merupakan  prasyarat  pada  penggunaan  metode-metode  pengukuran  aksesibilitas sebelumnya,  yang  amat  sulit  dan  rumit  jika  dilakukan  dalam  ruang  lingkup  regional  antar provinsi.  Penelitian  selanjutnya  perlu  memperbanyak  kinerja  transportasi  mengingat  pada penelitian ini cenderung mengukur dari segi infrastruktur transportasi, hanya waktu tempuh yang  dapat  dikatakan  sebagai  kinerja  transportasi.  Selain  itu  penelitian  selanjutnya  perlu mempertimbangkan  keberadaan  pusat-pusat  ekonomi  lain  jika  memang  di  suatu  wilayah terdapat lebih dari satu pusat ekonomi. Penelitian selanjutnya dapat mempergunakan data guna  lahan  yang  lebih  detail  mengingat  pada  penelitian  ini  hanya  menggunakan  data persentase guna lahan area terbangun.

## Pernyataan
Paper  ini  merupakan  bagian  dari  tesis  program  pascasarjana  FT  UGM  yang  berjudul pengembangan improved field model bagi aglomerasi perkotaan di Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta.

## Referensi
[1] Wibowo  AA.  Model  pembangunan  ekonomi  daerah  berbasis  kawasan  kerjasama strategis joglosemar (Jogjakarta-Solo-Semarang). Institut Pertanian Bogor, 2008.
[2] Rutz W. Cities and towns in Indonesia. Stuttgart: Gebruder Borntraeger; 1987.
[3] Martens K. Transport Justice. London: Routledge; 2017.
[4] Merlin  LA,  Levine  J,  Grengs  J.  Accessibility  analysis  for  transportation  projects  and plans. Transp Policy 2018;69:35–48. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2018.05.014.
[5] Duran-Fernandez  R,  Santos  G.  A  regional  model  of  road  accessibility  in  Mexico: Accessibility  surfaces  and  robustness  analysis.  Res  Transp  Econ  2014;46:55–69. https://doi.org/10.1016/j.retrec.2014.09.005.
[6] Wang L, Deng Y, Shenghe L, Wang J. Research on urban spheres of influence based on improved  field  model  in  central  China.  J  Geogr  Sci  2011;21:489–502. https://doi.org/10.1007/s11442-011-0859-0.
[7] Muta’ali  L.  Teknik  analisis  regional:  untuk  perencanaan  wilayah,  tata  ruang  dan lingkungan. Yogyakarta: Badan Penerbit Fakultas Geografi (BPFG) UGM; 2015.
[8] Raghav.  4  Important  Measures  of  Transport  Networks  (With  Diagram).  Geogr  Notes
D A I Lesmana et al . , REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif, Vol. 16(2) 2021, 226-239

## n.d.
[9] Pratama  AF,  Suhendi  A.  12  BUMN  Kerjasama  Kembangkan  Pariwisata  Joglosemar. WwwTribunnewsCom 2016.
[10]  Kementerian Perhubungan. Dorong Pariwisata Joglosemar, Menhub Kebut Aksesibilitas Transportasi Jateng dan DIY. DephubGoId 2019.
[11]  Kurniadhini  F.  Tingkat  Kesesuaian  Lokasi  Stasiun  Bike-sharing  Berdasarkan  Preferensi Pengguna di Kota Yogyakarta. Tesis S2 Universitas Gadjah Mada, 2019.
[12]  Saaty TL. Decision making with the Analytic Hierarchy Process. Sci Iran 2002;9:215–29. https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590.
[13]  ArcGIS Pro 2.8. Understanding density analysis. ProArcgisCom n.d.
[14]  Gudono.  Analisis  Data  Multivariat.  Yogyakarta:  Badan  Penerbit  Fakultas  Ekonomi (BPFE) UGM; 2011.
[15]  Hair JF, Babin BJ, Anderson RE, Black WC. Multivariate Data Analysis (Seventh Edition). London: Pearson Education Limited; 2014.
[16]  OECD. Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. Denmark:  OECD  Organisation  for  Economic  Co-operation  and  Development;  2008. https://doi.org/10.1111/jgs.13392.
[17]  De-Smith  DMJ,  Goodchild  MF,  Longley  PA.  Geospatial  Analysis  (6th  Edition).  United
Kingdom: The Winchelsea Press; 2018. https://doi.org/10.1080/00045600802708705.