Setelah beberapa hari berkutat dengan rumus-rumus statistik dan menyelesaikan pekerjaan untuk ADB (baca di sini), ternyata petualangan baru harus dimulai. Membongkar rumus regresi. Rumus yang selama ini hanya dipahami sebagai hubungan antara Y dan X dalam persamaan linear ataupun non-linear, harus diekstrak kemudian disusun ulang. Bongkar-pasang ini dilakukan untuk membuktikan 1 kalimat bernama hipotesis. Sudah banyak yang melakukan, tetapi proses bongkar & memasang kembali rumus itu rupanya belum begitu banyak di ranah spatial regression dan spatial econometrics. Dan ternyata harus saya lakukan. ‘Harus’ dan bukan ‘perlu’ lagi, karena efek yang ditimbulkan tidak se signifikan penelitian terdahulu.

Penelitian terdahulu membahas banjir bandang, sedangkan saya slow-onset flooding atau banjir pesisir yang lambat tetapi terus menggenang. Lambatnya genangan itu rupanya bukan hanya berkaitan dengan air dan assetnya yang kemudian disebut dengan severity, ternyata lambatnya itu juga terekam di rumus matematikanya. Hubungan antar variabel ternyata tidak sekuat dengan banjir bandang. Lambat dan relatif lemah. Karena alasan itu maka signifikansi rumus tidak lagi bergantung pada nilai bulat r2. Harus ditelisik lebih dalam yaitu pada komponen pembentuk r2 itu. Berhubung riset ini mengenai harga properti dan ternyata juga merepresentasikan risiko maka secara statistik harus dibuktikan besaran pengaruhnya.

Berhubung target utamanya bukan untuk menyampaikan itu semata tetapi lebih bagaimana konstruksi matematis terjadi, maka mau-tidak-mau harus dilakukan. Ekstrak rumus regresi kemudian di re-zip untuk bisa menjelaskan ada komponen tertentu atau fungsi tertentu yang berpengaruh terhadap harga properti. Ini yang selanjutnya sering saya singgung bahwa peta & GIS bukan lagi menjadi software front-end untuk menampilkan informasi tetapi justru menjadi software produsen, menjadi mesin yang berfungsi untuk memproduksi data. Cukup membaca peta saja, kemudian dari hasil bacaan itu diolah sedemikian rupa menjadi data baru. Benar-benar bertingkat data yang harus diproduksi.