 |
| Tipologi Klassen dan visualisasinya dengan R |
Halo teman-teman, sebelumnya kita telah membahas tentang analisis Shift Share dan Location Quotient (LQ) dengan menggunakan R. Kali ini, kita akan membahas mengenai satu lagi alat analisis yang sebenarnya merupakan alat analisis tiga serangkai dari SS dan LQ, yaitu analisis Tipologi Klassen.
Dalam penelitian ekonomi kewilayahan, ketiga analisis ini seringkali digunakan, baik dalam rangka melihat perkembangan dan transformasi struktur ekonomi suatu wilayah maupun melihat keunggulan kompetitif dan keunggulan komparatif wilayah satu dengan wilayah lainnya dengan mengacu wilayah referensi.
Terlebih dulu, sebelum melakukan visualisasi spasial menggunakan fungsi plot(), ada baiknya kita bahas terlebih dahulu mengenai Tipologi Klassen itu sendiri. Tipologi Klassen merupakan teknik pengelompokan sektor, subsektor, lapangan usaha, atau komoditas tertentu di wilayah analisis berdasarkan pertumbuhan nilai tambah wilayah analisis terhadap nasional atau wilayah lain yang menjadi acuan serta berdasarkan kontribusi (share) sektor, subsektor, lapangan usaha, atau komoditas wilayah analisis terhadap wilayah nasional atau wilayah lain yang menjadi acuan.
Dengan menerapkan analisis ini, kita akan mampu mengetahui seperti apa gambaran pola sekaligus struktur pertumbuhan ekonomi pada setiap wilayah analisis. Menurut Badan Pusat Statistik (kobarkab.bps.go.id), pengelompokan yang digunakan dalam Tipologi Klassen ini terbagi menjadi 4 wilayah (kuadran).
Kuadran 1: merupakan daerah yang cepat maju namun tertekan, yaitu daerah yang sektor atau lapangan usahanya memiliki kontribusi (share) lebih besar atau sama dengan kontribusi wilayah acuan, namun dari sisi pertumbuhan nilai tambahnya kurang dari wilayah acuan;
Kuadran 2: merupakan daerah yang cepat maju dan tumbuh pesat, yaitu daerah yang sektor atau lapangan usahanya memiliki kontribusi (share) lebih besar atau sama dengan kontribusi wilayah acuan dan dari sisi pertumbuhan nilai tambahnya lebih besar dari wilayah acuan;
Kuadran 3: merupakan daerah potensial dan masih dapat berkembang pesat, yaitu daerah yang sektor atau lapangan usahanya memiliki kontribusi (share) kurang dari kontribusi wilayah acuan, namun dari sisi pertumbuhan nilai tambahnya lebih dari wilayah acuan;
Kuadran 4: merupakan daerah relatif tertinggal, yaitu daerah yang sektor atau lapangan usahanya memiliki kontribusi (share) dan pertumbuhan nilai tambahnya kurang dari kontribusi wilayah acuan;
Untuk lebih mudahnya, kita dapat mengkonfigurasikan Tipologi Klassen pada tabel berikut:
 |
| Tipologi Klassen |
Setelah ulasan teori tadi, berikutnya kita akan mencoba belajar bersama bagaimana memvisualisasikan data Tipologi Klassen menggunakan fungsi plot() peta dengan R. Peta yang akan kita gunakan dalam praktik kali ini bisa teman-teman unduh pada unggahan berikut. Sedangkan data Tipologi Klassennya telah saya siapkan dan dapat teman-teman unduh pada tautan berikut.
Setelah diunduh, kita dapat memvisualisasikan hasilnya dengan mengikuti beberapa code berikut:
Code:
#Install dan Aktivasi Package
library(rgdal)
#Memanggil Peta Jatim
ptjatim=readOGR(dsn= "E:/R/petajatim",layer='jatim') #dari package rgdal
#Mengimport Data
library(readxl)
nmkabkot <- read_excel("nmkabkot.xlsx")
#Menambahkan Data
ptjatim$Kuadran = nmkabkot$Kuadran
#Memplot Peta
plot(ptjatim)
Hasil:
 |
| Plot peta Jawa Timur |
Code:
#Menjadikan Data sebagai Faktor untuk diatur warnanya
x <- as.factor(ptjatim$Kuadran)
levels(x)
#Mengcostume Warna Layer
warna <- c("yellow","green","red")
warna
#Plot Peta dengan Layer Berwarna
plot(ptjatim,
col = (warna)[x],
main = "Tipologi Klassen Lapangan Usaha Penyediaan Akomodasi")
#Menambahkan Skala Peta
map.scale(x=114.8, y=-8.5, ratio=FALSE, relwidth=0.2)
#Menambahkan Arah Mata Angin
north.arrow(xb=115.4, yb=-7.9, len = 0.06, lab="Utara")
#Menambahkan Legenda Peta
#Topright itu posisi legenda
#title adalah memberi Nama Obyek legenda
#bty = "n" itu agar box legenda tidak terlihat atau transparan
legend("topright",
legend = c("[1] Sektor Berkembang", "[3] Sektor Potensial", "[4] Sektor Terbelakang"),
fill = warna,
bty = "n", title = "Kuadran")
Hasil:
[1] "1" "3" "4"
[1] "yellow" "green" "red"
 |
| Custome peta dengan data Tipologi Klassen menggunakan fungsi plot() |
Code:
#Melakukan Custome terhadap arah mata angin agar lebih menarik
#Plot Peta dengan Layer Berwarna
plot(ptjatim,
col = (warna)[x],
main = "Tipologi Klassen Lapangan Usaha Penyediaan Akomodasi")
#Menambahkan Skala Peta
map.scale(x=114.8, y=-8.5, ratio=FALSE, relwidth=0.2)
#Mengcustome Arah Mata Angin
xy = c(115.4,-7.9)
northarrow(loc = xy, size = 0.3)
#Menambahkan Legenda Peta
#Topright itu posisi legenda
#title adalah memberi Nama Obyek legenda
#bty = "n" itu agar box legenda tidak terlihat atau transparan
legend("topright",
legend = c("[1] Lapangan Usaha Berkembang", "[3] Lapangan Usaha Potensial",
"[4] Lapangan Usaha Terbelakang"),
fill = warna,
bty = "n", title = "Kuadran")
Hasil:
 |
| Visualisasi Tipologi Klassen pada peta spasial dengan custome arah mata angin |
Baik, demikian sedikit ulasan mengenai bagaimana teori mengenai Tipologi Klassen dan bagaimana memvisualisasikan hasilnya dengan peta spasial dengan memunculkan atribut peta secara lengkap dengan R. Nantikan dan simak terus unggahan berikutnya, selamat memahami dan mempraktikkan!