IV METODE PENELITIAN 4. 1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di Kecamatan Cibinong, Kabupaten Bogor. Pemilihan lokasi penelitian dilakukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kecamatan Cibinong merupakan salah satu Kecamatan di Kabupaten Bogor sebagai daerah yang strategis sebagai pusat pemukiman, jasa dan perdagangan, pusat aktivitas perekonomian Kabupaten Bogor dan perindustrian. Lokasi Cibinong yang diteliti terdiri dari 12 kelurahan yaitu : Kelurahan Cibinong, Kelurahan Cirimekar, Kelurahan Ciriung, Kelurahan Harapan Jaya, Kelurahan Karadenan, Kelurahan Nanggewer mekar, Kelurahan Nanggewer, Kelurahan Pabuaran, Kelurahan Pakansari, Kelurahan Pondok Rajeg, Kelurahan Sukahati, Kelurahan Tengah. 4. 2 Jenis dan Sumber Data Data yang dikumpulkan pada penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer bersumber dari hasil wawancara berupa kuesioner pada responden. Wawancara dilakukan untuk mendapatkan informasi tentang harga lahan hipotetik yang akan digunakan dalam memperkirakan harga lahan di lokasi kelurahan dengan karakteristik lahan pada masing-masing daerah kelurahan. Data sekunder meliputi data yang relevan meliputi peta-peta dan data administrasi kecamatan, penggunaan lahan, status lahan, Rencana Umum Tata Ruang (RUTR), data statistik Kabupaten Bogor, perundang-undangan yang berkaitan dengan harga lahan, dan data relevan lain yang mendukung penelitian
38 ini. Data sekunder didapat dari berbagai instansi pemerintah maupun swasta seperti kantor Bappeda Kabupaten Bogor, Kantor Agraria/BPN, Kantor Pajak Bumi dan Bangunan, Badan Pusat Statistik (BPS), Kantor Kecamatan, Kelurahan dan Notaris. 4. 3 Metode Pengambilan Data Pengambilan sampel dilakukan secara sengaja (purposive) yaitu pada sebanyak 40 responden yang pernah melakukan transaksi penjualan lahan yang berlokasi di Kecamatan Cibinong. Sampel diambil secara sengaja karena adanya kendala yaitu responden seharusnya adalah penjual dan pembeli namun untuk mempertemukan antara penjual dan pembeli dalam satu waktu sangat sulit. Letak lahan yang dijual berlokasi di wilayah Kecamatan Cibinong, tetapi pembeli lahan berasal dari luar Kecamatan Cibinong sehingga agak sulit melakukan koordinasi dengan penjual. 4. 4 Metode Analisis Data Hedonic Pricing Method adalah metode yang sesuai untuk digunakan dalam penelitian ini. Metode hedonic pricing (nilai properti) merupakan pendekatan untuk mendapatkan harga barang-barang properti yang dipengaruhi oleh tingkat kualitas lingkungannya. Suatu model ekonometrika hedonic adalah model dimana variabel independen berhubungan dengan kualitas, misal kualitas dari suatu produk yang ingin dibeli. Metode hedonic price banyak diterapkan dalam studi ekonomi lingkungan, karena dalam ekonomi lingkungan (dalam penelitian ini adalah lahan) banyak barang yang harganya tidak nyata (implisit)
39 namun melekat pada barang tersebut. Metode ini pada awalnya digunakan untuk menilai harga lahan dengan semakin berkurangnya tingkat polusi danau yang ada di sekitar lahan tersebut. Semakin kecil tingkat polusi yang bisa dicapai maka akan berpengaruh positif terhadap harga lahan. Metode hedonic bertujuan untuk: (a) mengidentifikasi perbedaan lingkungan antar properti, (b) menentukan berapa besar kesediaan membayar seseorang untuk perbaikan kualitas lingkungan dan nilai sosial yang mengalami perubahan. Penentukan metode hedonic menggunakan variabel-variabel nonlingkungan, variabel tersebut digunakan sebagai kontrol untuk mengetahui perbedaan nilai properti sebagai karakteristik variabel lingkungan. Untuk mendapatkan efek dari berbagai variabel tersebut terhadap nilai properti, maka variabel-variabel tersebut harus dimasukkan dalam analisa. Variabel tersebut seperti variabel properti, variabel neighbourhood, variabel aksesibilitas, dan variabel lingkungan yang menjadi perhatian. Penggunaan nilai properti hanya digunakan dalam kondisi pasar persaingan, informasi yang sempurna, dan seluruh suplus ekonomi berada dalam kontrol pemilik lahan jika terjadi perubahan manfaat bersih. Dengan demikian, analisis tidak saja mencakup sewa lahan dan rumah tetapi juga kualitas lingkungan. Ada beberapa asumsi yang mendasari penggunaan teknik nilai properti (property valuation), yaitu: (1) sewa lahan relatif menggambarkan nilai marginal lingkungan; (2) penggunaan data historis bagi kualitas lingkungan untuk menentukan harga lahan saat ini dan di masa mendatang; (3) masyarakat dapat melihat perbedaan dalam kualitas lingkungan; (4) masyarakat berkeinginan untuk membayar terhadap perbaikan kualitas lingkungan hanya dalam komunitas
40 dimana mereka bertempat tinggal sekarang; (5) informasi terhadap harga real estate dapat diperoleh secara sempurna; (6) rumah tangga secara kontinu mengevaluasi kembali keputusan mereka terhadap lokasi; dan (7) masyarakat berkelompok di dalam suatu lokasi bukan untuk alasan sosial atau geografik lainnya. Data primer dan data sekunder yang didapat dalam penelitian digabungkan dan dianalisis. Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan penjelasan dan interpretasi atas data dan informasi pada tabulasi data. Data yang digabungkan tersebut dianalisis menjadi beberapa metode analisis yaitu metode secara tabulasi data, dan metode ekonometrika. Tabulasi data digunakan untuk menelaah data sekunder dan untuk melihat hubungan spasial serta hubungan keterkaitan antar masing-masing karakteristik lahan. Sedangkan metode ekonometrika mengunakan model Regresi linier Berganda dan Model Double Log sebagai penduga parameter yang berguna untuk melihat hubungan antara harga lahan dan nilai lahan dengan karakteristik lahan yang mempengaruhinya. Parameter regresi diduga dengan menggunakan metode pendugaan kuadrat terkecil biasa (Ordinary Last Square). OLS digunakan karena beberapa pertimbangan yaitu mempunyai sifat-sifat yang optimal, sederhana dalam perhitungan, dan umum digunakan. OLS juga menggunakan beberapa asumsi (Frederick Gauss), yaitu 1. Nilai harapan rata-rata penggangu sama dengan nol, yaitu E (ε I ) = 0, untuk setiap I, dimana I = 1,2,3,..,n, artinya nilai yang diharapkan bersyarat dari ε I tergantung pada X I tertentu adalah 0. 2. Varian (ε I ) = E (ε 2 I ) = σ 2, sama untuk semua kesalahan penggangu (asumsi homoskedastisitas), artinya varian ε I untuk
41 setiap I yaitu varian bersyarat untuk ε I adalah suatu angka konstan positif yang sama dengan σ 2 3. Tidak terjadi autokorelasi antara kesalahan pengganggu, berarti Cov (ε I, ε j ) = 0, untuk I j. 4. Variabel bebas X 1, X 2,.., X k konstan dalam sampling yang terulang dan bebas dari kesalahan penggangu ε I, E (X 1 ε I ) = 0. 5. Tidak ada multikolinearitas, yang berarti tidak ada hubungan liner yang nyata antara variable-variabel bebas. Apabila asumsi-asumsi tersebut dipenuhi, maka koefisien regresi yang diperoleh merupakan pendugaan linier terbaik yang tidak bias. Model Double Log dengan metode pendugaan OLS, dimaksudkan untuk melihat perbandingan secara statistik dengan hasil dari model Linier Berganda. Persamaan Regresi Linier Berganda secara ekonometrika adalah sebagai berikut 4 : Y = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 + b 6 D 6 + b 7 D 7 + b 8 D 8 + b 9 D 9 + b 10 D 10 + X 11 + e i...(4. 1) sedangkan persamaan double Log secara ekonometrika adalah sebagai berikut : ln Y = b 0 + b 1 lnx 1 + b 2 lnx 2 + b 3 lnx 3 + b 4 lnx 4 + b 5 lnx 5 + b 6 D6 + b 7 D 7 + b 8 D 8 + b 9 D 9 + b 10 D 10 + b 11 lnx 11 + e i.....(4. 2) Sumber : Buku, Basic Econometrics, 2003. Dimana : Y = Nilai lahan (Rp/persil) dan harga lahan (Rp/m 2 ) ln Y = logaritma natural nilai lahan (Rp/persil) dan harga lahan (Rp/m 2 ) X 1 = Luas lahan (m 2 ) 4 Gujarati, Basic Econometrics. (2003)
42 X 2 X 3 X 4 X 5 D 6 D 7 D 8 D 9 D 10 = Jarak ke jalan yang dilalui roda empat (meter) = Kepadatan penduduk (jiwa/hektar) = Jarak ke pasar (meter) = Jarak lahan ke kantor pemerintah kabupaten/pusat perekonomian (meter) = Fasilitas air PDAM = 1 ; jika lainnya = 0 = Status lahan Warisan = 1 ; jika lainnya = 0 = Kondisi Jalan Aspal = 1 ; jika lainnya = 0 = Sumber lahan SHM = 1 ; jika lainnya = 0 = Ancaman banjir Ada = 1 ; jika lainnya = 0 X 11 = NJOP (Rp/m 2 ) Salah satu ciri dari model Double Log ini adalah koefisien kemiringan nilai koefisien dugaan mengukur elastisitas dependent variable terhadap independent variable, yaitu persentase perubahan tertentu dalam bentuk logaritma. Pada Linier Berganda koefisien merupakan nilai riil dependent variable terhadap independent variable, dimana nilai perubahan pada dependent variable dipengaruhi oleh independent variable. Penjelasan dalam penggunaan analisis data dapat dilihat pada Tabel 4.
43 Tabel 4 Metode Pengumpulan Data dan Analisis Tujuan Data Jenis Sumber Data Mengidentifikasi Jenis Kelamin, Wawancara latar belakang penjual status, umur, suku, melalui lahan saat melakukan jumlah tanggungan, kuesioner yang transaksi jual lahan di pendidikan, disediakan Kecamatan Cibinong pekerjaan, Mengidintifikasi motivasi penjual lahan, proses transaksi jual lahan dan peruntukan hasil penjualan lahan pendapatan Motivasi responden yang terdiri dari faktor pendorong dan faktor penarik Wawancara melalui kuesioner yang disediakan Metode Analisis Analisis deskriptif Analisis deskriptif Menganalisis faktorfaktor yang mempengaruhi harga lahan pemukiman di Kecamatan Cibinong. Nilai, harga, luas lahan, jarak ke jalan, kepadatan penduduk, jarak ke pasar, jarak ke kantor pemerintahan kabupaten, fasilitaas air, status lahan, keadaan jalan, sumber lahan, ancaman bajir, NJOP 1. Wawancara melalui kuesioner yang disediakan 2. Kantor Kecamatan, Kelurahan, BPS, Kantor Pajak Bumi dan Bangunan, dan Notaris Analisis inferensia dengan regresi linear berganda dan regresi double-log 4. 5 Pengujian Hipotesis Model akan diuji berdasarkan hipotesis yang diajukan. Pengujian hipotesis berdasarkan statistik bertujuan untuk melihat nyata tidaknya variabel-variabel bebas yang dipilih terhadap variabel tidak bebas, dapat dilihat pada nilai-p (pvalue). Penelitian ini menggunakan α = 0,15 artinya independent variable tersebut berpengaruh nyata secara statistik tehadap dependent variable jika p-value lebih kecil dari α = 0,15. Demikian sebaliknya, jika lebih besar dari α = 0,15 maka
44 independent variable tersebut tidak berpengaruh nyata secara statistik tehadap dependent variable. Untuk mengetahui apakah secara statistik independent variable yang dipilih secara bersama-sama atau tidak mempengaruhi dependent variable dapat dilihat dari p-value pada uji-f. Penelitian ini menggunakan α = 0,15 artinya independent variable secara bersamaan berpengaruh nyata secara statistik terhadap dependent variable jika p-value yang didapat lebih kecil dari α = 0,15. Demikian sebaliknya, jika lebih besar dari α = 0,15 maka independent variable tersebut tidak berpengaruh nyata secara statistik tehadap dependent variable. Secara matematik, uji-f yang digunakan adalah 5 : F statistik = dengan : JKR / (k-1) JKG / (n-k) JKR JKG n k = Jumlah Kuadrat Regresi = Jumlah Kuadrat Galat/Sisa = Jumlah pengamatan = Jumlah parameter Pengujian faktor-faktor yang mempengaruhi harga lahan adalah : Ho : b 1 = b 2 = b 3 = = b i = 0 H 1 : b 1 b 2 b 3.. b i 0 Pada model digunakan uji-f. Uji statistiknya adalah : jika F statistik > F tabel (k-1 ; n-k) maka Ho ditolak artinya model dapat menjelaskan dependent variable. Dan jika 5 Ibid. Hal. 41.
45 F statistik < F tabel (k-1 ; n-k) maka Ho diterima artinya model tidak dapat menjelaskan dependent variable pada tingkat kepercayaan tertentu. Untuk melihat kebaikan suatu model yang digunakan dipakai R 2 (goodness of fit) dan R 2 -adjust. Jika R 2 dan R 2 -adjust tinggi berarti model yang digunakan baik. Terjadi atau tidak multikolinearitas pada suatu model yang digunakan dapat dideteksi dengan uji Marquat. Uji ini menduga dari nilai VIF (Variance Inflation Factor). Jika nilai VIF-nya tidak lebih besar dari 10 (VIF<10) maka diduga tidak terjadi multikolinearitas. Menduga terjadi atau tidak autokorelsi juga dapat dilihat dari Durbin Watson statistic-nya. Jika nilainya * berada pada daerah menerima H 0 atau H 0 pada gambar statistik d Durbin Watson, maka disimpulkan tidak ada autokorelasi. f (d) Autokorela Daerah Daerah Autokorelasi si positif Keragu- keraguan negatif raguan Daerah H 0 * Daerah H 0 Tidak ada autokorelasi * H 0 atau H 0 0 d L d U 4-d U 4-d L 4 d Gambar 5. Statistik d Durbin-Watson Sumber : Gujarati (2003)
46 4. 6 Defenisi Operasional Untuk menghindari ketidaksamaan pandangan dalam pengertian, maka ada beberapa hal yang dibatasi sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini, yaitu : 1. Harga lahan adalah harga transaksi riil yang berlangsung di pasaran dimana ada pertemuan antara permintaan dan penawaran lahan dengan satuan rupiah per meter persegi. 2. Nilai lahan adalah Harga lahan per meter persegi dikalikan luas lahan, dengan satuan rupiah per persil. 3. Luas lahan adalah luas lahan dalam transaksi dalam meter persegi 4. Sarana angkutan umum adalah kemudahan dalam menjangkau lokasi jalan yang dilalui kendaraan umum roda empat dengan satuan meter 5. Kepadatan penduduk adalah jumlah penduduk berbanding luas wilayah kelurahan (jiwa/hektar) 6. Jarak ke pasar adalah jarak yang diukur dari kelurahan/desa dengan lokasi pasar, dengan satuan meter 7. Jarak ke kantor layanan pemerintahan adalah jarak yang diukur dari kantor pemerintahan Kabupaten Bogor ke lokasi lahan pemukiman, dengan satuan meter 8. Fasilitas air adalah ketersediaan air dari berbagai sumber (PDAM, sungai, sumur) dalam suatu pemukiman 9. Sumber lahan adalah lahan yang dijual dalam transaksi lahan berasal dari mana apakah berasal dari lahan warisan atau sumber lainnya.
47 10. Kondisi jalan adalah melihat apakah jalan menuju ke daerah lahan tersebut terbuat dari bahan aspal atau lainnya. 11. Status lahan adalah status kepemilikan lahan yang dibuktikan oleh Sertifikat Hak Milik (SHM) lahan 12. Ancaman banjir menunjukkan lokasi lahan tidak terancam dari suatu kebanjiran akibat hujan atau luapan sungai. 13. NJOP merupakan besarnya nilai pajak yang harus dibayar pemilik properti lahan.