26 METODE PENELITIAN Kerangka Pemikiran Untuk beberapa kecamatan dari 40 kecamatan yang ada di kabupaten Bogor, Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) telah dijabarkan menjadi Rencana Umum Tata Ruang Kota (RUTRK) atau Rencana Detail Tata Ruang Kota (RDTRK), sehingga lebih operasional dan dapat dijadikan pegangan bagi pelaksanaan pembangunan di lapangan serta dapat digunakan oleh instansi vertikal di daerah, swasta maupun masyarakat sebagai arahan tata guna tanah. Walaupun sudah ada produk rencana kota dan telah disyahkan dalam bentuk Peraturan Daerah, upaya untuk mengimplementasi produk rencana kota masih dijumpai hambatan dan bahkan rencana guna lahan dan intensitas pemanfaatannya sering tidak terkendali dan keluar dari konteks rencana yang telah digariskan. Kompleksnya permasalahan lahan di perkotaan menyebabkan diperlukannya suatu perangkat kebijaksanaan lahan perkotaan. Perangkat kebijaksanaan lahan perkotaan terdiri dari beberapa macam, mulai dari perencanaan tata guna tanah, sistem perpajakan lahan, sampai kepada pencabutan hak atas tanah dan sistem pembebasan tanah. Salah satu perangkat kebijaksanaan lahan perkotaan yang menjadi fokus utama disini adalah pajak lahan yang juga dikenal dengan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB). Pajak Bumi dan Bangunan adalah pajak atas obyek pajak bumi atas obyek pajak bangunan seperti yang tertera pada UU No. 12 Tahun 1994. Secara teoritis fungsi PBB tidak berbeda dengan fungsi pajak pada umumnya dan pajak tanah khususnya, yaitu sebagai sumber dana bagi pemerintah dan dimaksudkan untuk merangsang/ mengendalikan kegiatan ekonomi negara. Selain itu, khusus bagi PBB terdapat fungsi lain yaitu sebagai pengendali penggunaan lahan atau sebagai pengendali harga tanah terutama di daerah perkotaan. Melihat sistem dan tujuan dari PBB, tampaknya pajak ini belum berjalan sebagai alat pengelolaan tanah. Prospek pajak lahan kota sebagai pengendali harga tanah dan pengendali tata ruang akan ditinjau dari aspek permasalahan penggunaan tanah dan nilai tanah.
27 Kedua aspek tersebut akan mempengaruhi penerapan pajak lahan kota sebagai alat pengendali harga tanah dan tata ruang perkotaan. Diagram kerangka pemikiran dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2 Bagan alir kerangka pemikiran Lokasi dan Waktu Studi Lokasi studi yang dipilih yaitu Kecamatan Cibinong dan Cileungsi Kabupaten Bogor, dengan pertimbangan kedua kecamatan tersebut telah memiliki dokumen Rencana Detail Tata Ruang Kota (RDTRK) dan Rencana Umum tata Ruang Kota (RUTRK). Selain itu ke dua kecamatan tersebut cenderung mempunyai karakter penggunaan lahan perkotaan yang bercampur antara satu penggunaan dengan penggunaan lahan lainnya (mix used). Analisis dan pengolahan data dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan Informasi Spasial, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas
28 Pertanian, Institut Pertanian Bogor dari Bulan Oktober 2006 sampai dengan Bulan April 2007. Kec. Cibinong Kec. Cileungsi Gambar 3 Peta orientasi studi Data dan Sumber Data Data sekunder diperoleh dari studi literatur terhadap hasil-hasil penelitian, laporan, peta dan data statistik yang diperoleh dari instansi pemerintahan, antara lain: Kantor Pajak, Bappeda, BPN, Tata Ruang dan Lingkungan Hidup, Kecamatan, BPS, Bakosurtanal dan Biotrop. Khusus untuk penggunaan lahan digunakan hasil interpretasi Citra Ikonos hasil liputan Desember 2004 untuk Kecamatan Cibinong dan Citra ALOS-AVNIR bulan September 2006 untuk Kecamatan Cileungsi. Untuk mengetahui permasalahan mengenai pajak lahan dilakukan wawancara mendalam (indept intervieuw) terhadap aparatur yang dapat dipercaya pada 5 instansi yang berhubungan dengan pajak lahan dan penggunaan lahan. Instansi
29 pemerintah yang diwawancarai terdiri dari: Kantor Pajak, Kantor Bappeda, Kantor BPN, Dinas Tata Ruang dan Lingkungan Hidup dan Bagian Pemerintahan Kantor Bupati. Sedangkan data primer untuk mengetahui perbedaan nilai NJOP pada lahan yang konsisten dan tidak konsisten dengan RDTRK/RUTRK dengan cara metode sampling bertahap (multistage sampling). Tahap pertama, dipilih lokasi-lokasi yang konsisten dan tidak konsisten berdasarkan hasil analisis spasial terhadap peta penggunaan lahan dan peta arahan pemaanfaatan lahan. Pada tahap pertama ini lokasi diusahakan menyebar diseluruh desa/kelurahan. Tahap kedua, memilih responden sampel secara acak (random sampling) berdasarkan daftar wajib pajak yang terdapat pada Kantor Pajak. Dengan demikian hanya rumah/bangunan yang terdaftar sebagai wajib pajak saja yang akan dijadikan sampel. Pemilihan rumah/bangunan dengan cara purposive sampling, guna mendapatkan data besarnya NJOP yang kemudian dilakukan pemeriksaan ulang di Kantor Pajak. Pengumpulan data primer untuk mengetahui dugaan terhadap nilai land rent dilakukan dengan menggunakan metode sampling bertahap (multistage sampling). Tahap pertama, dipilih lokasi masing-masing penggunaan lahan dari hasil interpretasi citra. Jenis penggunaan lahan yang dipilih terdiri dari: perumahan, industri, sawah, kebun campuran, hotel/losmen/rumah makan (khusus untuk penggunaan lahan hotel/losmen/rumah makan digunakan data dari BPS) serta lahan kosong (terbuka). Tahap kedua, memilih lahan dengan cara purposive samplnig, lahan sampel ini kemudian menjadi responden untuk mendapatkan data land rent. Masing-masing jenis penggunaan lahan dipilih 10 responden dengan demikian untuk dua kecamatan total responden sebanyak 140 orang.
30 Tabel 4 Aspek, variabel dan sumber data yang digunakan No. Aspek Variabel 1. Sosial a. Demografi Jumlah penduduk, pertumbuhan, kepadatan, penyebaran b. Pajak lahan kota Perkembangan Pokok PBB /Kec. Tahun 2000 2006 Luas Penggunaan Lahan/Kec tahun 2006 Koefisien Dasar Bangunan Ketinggian Bangunan NJOP Hukum dan Peraturan Pajak Lahan Kota Sumber Data BPS, Bappeda Kantor Pajak, Bappeda, BPN 2. Ekonomi Kinerja ekonomi PDRB, PAD BPS, Bappeda 3. Kebijakan a. Jabodetabek Arahan pemanfaatan ruang Bakorstranas b. Pemda Kab. RTRW, RDTR, RUTRK Bappeda Bogor 4. Spasial a. Peta administrasi Batas Kelurahan/Desa Bappeda b. Peta tematik Landuse Tahun 2006 skala detail (Citra IKONOS dan ALOS-AVNIR) Biotrop, IPB Metode Pengolahan dan Analisis Data Pada penelitian ini digunakan beberapa analisis data yang dapat dikelompokkan dalam 2 bagian yaitu analisis spasial dan analisis statistika. Lebih jelasnya mengenai metode pengolahan dan analisis data dapat dilihat bagan alir pendekatan pada Gambar 4 dan Tabel 5 mengenai matrik tujuan, analisis dan keluaran penelitian.
Gambar 4 Bagan alir pendekatan analisis 31
32 Tabel 5 Matrik tujuan, analisis, variabel, data dan keluaran penelitian TUJUAN ANALISIS/ METODE PARAMETER SUMBER DATA KELUARAN 1. Mengetahui konsistensi RDTRK dan RUTRK Analisis spasial, Matrik Logika Biotrop Lab. Pengideraan Jauh IPB Mentehaui lokasi dan luas dari konsistensi RDTRK/RUTRK 3 Mengetahui perbedaan NJOP antara lahan yang dimanfaatkan konsisten dan tidak konsisten dengan RDTRK/ RUTRK 2. Mengetahui pengaruh dari penggunaan lahan terhadap pajak lahan 4. Mengetahui rasio pajak lahan terhadap land rent Analisis spasial, Uji Mann- Whitney Analisis spasial, Regreasi Berganda Analisis spasial, Finansial, dan Korealasi Spearman NJOP RDTRK Y= NJOP X1.1 = Luas Total persil X1.2 = Luas Sawah X1.3 = Luas Kb. Campuran X1.4 = Luas Industri X1.5 = Luas Perumahan X1.6 = Luas Perdag & Jasa X1.7 = Luas Lahan Kosong X2.1 = Luas KDB 0-25% X2.2 = Luas KDB 25-50% X2.3 = Luas KDB 50-75% X2.4 = Luas KDB >75% X3.1 = Luas Tinggi Bangunan <4m X3.2 = Luas Tinggi Bngunan 4-24m X3.3 = Luas Tinggi Bagunan >24 m - NJOP rata-rata - Nilai Lahan (land rent): Penerimaan (Rp) Biaya yg dikeluarkan (Rp) Tingkat suku bunga( %) Bappeda, Kantor Pajak, Survei Bappeda BPN Survei BPN, Kantor Pajak, Survei Mengetahui perbedaan NJOP antara lahan yang dimanfaatkan konsisten dan tidak konsisten dengan RDTRK Mengetahui pengaruh pajak lahan terhadap penggunaan lahan Mengetahui nilai land rent dan perbedaannya dengan besarnya pajak Analisis Spasial Penggunaan Lahan Data spasial yang dianalisis adalah Citra IKONOS untuk Kecamatan Cibinong dengan waktu pengambilan Desember 2004 yang diperoleh dari BTIC Dataport SEAMEO BIOTROP, sedangkan untuk Kecamatan Cileungsi digunakan Citra ALOS dengan waktu pengambilan 2006 yang diperoleh dari Laboratorium Penginderaan Jauh dan Informasi Spasial Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan IPB. Data Citra IKONOS dan ALOS-AVNIR-2 tersebut diolah dengan
33 menggunakan software ERDAS IMAGINE 8.5 dan Arc View 3.3. Analisis spasial digunakan sebagai upaya memanipulasi data spasial. Analisis ini terfokus pada kegiatan investigasi pola-pola atribut atau gambaran di dalam studi kewilayahan dengan menggunakan pemodelan berbagai keterkaitan untuk meningkatkan pemahaman dan prediksi atau peramalan. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: - Koreksi geometrik Langkah pertama yang dilakukan sebelum melakukan analisis penggunaan lahan adalah mengkoreksi geometrik. Akuisisi citra yang dipengaruhi oleh rotasi bumi, kelengkungan bumi, kecepatan scanning dan efek panoramik menyebabkan posisi setiap obyek di citra tidak sama dengan posisi geografis yang sebenarnya. Untuk itu perlu dilakukan koreksi terhadap distorsi geometrik tersebut dengan melakukan (1) transformasi koordinat citra ke koordinat bumi dan (2) resampling citra. Transformasi koordinat dilakukan dengan bantuan titik control tanah (Ground Control Point) yang didapat dari peta topografi (referensi), sedangkan metode resampling menggunakan nearest neighbour - Memotong Citra (Cropping) Pemotongan citra dilakukan dengan memotong wilayah yang menjadi obyek penelitian. Sebagai acuan adalah peta administrasi yang sudah terkoreksi geometris, dimana batas wilayah yang akan dipotong dibuat dengan area of interest (AOI) yaitu batas wilayah Kabupaten Bogor. - Klasifikasi Penggunaan Lahan Klasifikasi Citra IKONOS dan ALOS-AVNIR-2 ke dalam beberapa jenis penutup lahan menggunakan metode klasifikasi terbimbing yaitu klasifikasi kemungkinan maksimum (maximum likelihood classification). Klasifikasi terbimbing dilakukan berdasarkan area contoh (training area) yang telah ditentukan. Pada area contoh ditentukan berdasarkan keberadaan jenis penutupan lahan yang ada di dalam citra dan kesamaan warna obyek tersebut.
34 - Uji Akurasi Keakuratan hasil klasifikasi dapat dihitung dengan cara membandingkan citra hasil klasifikasi dengan data referensi. Dimana data referensi yang akan digunakan disini adalah berasal dari pengecekan lapangan yang diambil secara acak pada areal yang dicakup oleh Citra IKONOS dan ALOS-AVNIR-2 untuk masing-masing kelas. Pengolahan Peta-peta Tematik untuk Menghasilkan Basis Data Digital Peta-peta tematik yang diperoleh sebagian berupa peta hardcopy, sebagian lagi berupa data atribut. Untuk itu harus dilakukan transformasi peta hardcopy agar dapat diperoleh bentuk peta digital dengan cara digitasi. Sedangkan untuk atribut dibuatkan peta tematiknya secara digital dengan memindahkan data atribut tersebut ke dalam peta dasar yang sudah terkoreksi secara geometrik. Peta-peta tematik digital ini membantu dalam melakukan interpretasi secara visual yang dikaitkan dengan hasil-hasil analisis secara statistik. Analisis Konsistensi RDTRK/RUTRK Tujuan analisis spasial adalah untuk mengetahui seberapa besar konsistensi dan tidak konsistensi yang terjadi pada penggunaan lahan dibandingkan dengan arahan pemanfataan lahan dari RDTRK/RUTRK. Pada lokasi yang inkonsistensi tersebut merupakan sebagian dari lokasi contoh untuk mengetahui perbedaan NJOP antara lahan yang penggunaannya inkonsistensi dengan yang konsisten dengan arahan pemanfaatan lahan yang sudah ditetapkan. Analisis ini menggunakan software Arc View 3.3. Pengolahan dilakukan dengan cara membuat kolom baru yang memberikan informasi mengenai jenis penutupan lahan yang berada pada kawasan-kawasan yang telah ditetapkan dalam RDTRK/RUTRK. Selanjutnya hasil olahan tersebut dikembalikan ke basis data SIG. Istilah konsistensi dan tidak konsistensi RDTRK/RUTRK digunakan karena memiliki pengertian yang lebih longgar dalam hubungannya dengan tenggang waktu.
35 Jangka waktu RDTRK/RUTRK adalah 10 tahun yakni masing-masing RDTRK Cibinong dari tahun 1998 sampai dengan 2008 sedangkan RUTRK Cileungsi dari tahun 2002 sampai dengan 2012. Hal ini berarti baru berjalan beberapa tahun. Sehingga istilah lain seperti penyimpangan cukup riskan untuk digunakan, mengingat masa pelaksanaan RDTRK Cibinong dan RUTRK Cileungsi masih berjalan beberapa tahun lagi. Hal ini menunjukkan upaya-upaya pencapaian target yang ditetapkan dalam RDTRK dan RUTRK masih dalam proses pencapaian. Selain itu digunakan juga model logika efektivitas tata ruang (Lembaga Penelitian Institut Pertanian Bogor, 2002). Dari model logika ini dapat diketahui bahwa alih fungsi lahan menjadi ruang terbangun memiliki sifat irreversible, dimana ruang yang telah digunakan untuk terbangun hampir tidak mungkin untuk dikembalikan kepada pemanfaatan ruang sebelumnya (kawasan lindung, kawasan pertanian). Selain itu, bahwa jenis penutupan lahan dapat berpengaruh terhadap kemampuan penyerapan air (lihat Tabel 6). Tabel 6 Matriks konsistensi antara arahan pemanfaatan ruang dengan penggunaan lahan di Kecamatan Cibinong dan Cileungsi Klasifikasi Arahan Pemanfaatan Ruang Klasifikasi Pemanfaatan Ruang Menurut RTRW Badan rair Taman. Sawah Penggunaan Lahan Eksisting (Tahun 2006) Semak Belukar TPU Kawasan Industri Kebun Campuran Perdagangan & Jasa Permukiman Lahan Kosong KAWASAN LINDUNG KAWASAN BUDIDAYA Kawasan Lindung/ Resapan Air, Sempadan/ Terbuka Hijau Kawasan Perdagangan dan Jasa Kawasan Taman Pemakaman Umum Kawasan Pertanian Kawasan Industri Kawasan Pariwisata Kawasan Permukiman Sumber : Hasil olahan dari Lembaga Penelitian IPB (2002). Keterangan : = konsistensi, x = inkonsistensi, ºº = PP 10/2000
36 Menururt UU No 26 tahun 2007, kawasan lindung adalah wilayah yang ditetapkan dengan fungsi utama melindungi kelestarian lingkungan hidup yang mencakup sumber daya alam, sedangkan kawasan budidaya adalah kawasan budi daya adalah wilayah yang ditetapkan dengan fungsi utama untuk dibudidayakan atas dasar kondisi dan potensi sumber daya alam, sumber daya manusia, dan sumber daya buatan. Sedangkan untuk mengetahui secara spasial pola dari penggunaan lahan pada masing-masing kecamatan, maka digunakan model spasial secara kuantitatif yaitu menandai masing-masing poligon dengan cara pengkodean raster dari penggunaan lahan (lihat Gambar 5) kemudian dengan menggunakan model logika maka secara deskriptif dapat dijelaskan pola penggunaan lahannya (lihat Tabel 7). 1 1 mengelompok 1 1 1 1 2 Mengikuti jaringan jalan 3 3 3 3 3 1 menyebar pengkodeaan raster penyajian data Gambar 5 Proses mengetahui bentuk kemungkinan hubungan spasial Tabel 7 Matrik pola penggunaan lahan Jenis Penggunaan Lahan Masingmasing jenis penggunaan lahan (hasil interpretasi citra) Desa/ Kelrurah Luas (Ha) Σ Poligon Jarak Poligon Luas berdasarkan penjumlahan data atribut Total Banyaknya poligon pada data atribut Total - dekat - jauh berdasarkan interpretasi pada peta Pola Penggunaan Lahan - terkonsentrasi - menyebar - bergerombol
37 Analisis Perbedaan Nilai Jual Obyek Pajak (NJOP) Selain beberapa faktor yang akan dianalisis diatas, perlu ditambahkan satu faktor lagi untuk mengetahui kemampuan pajak lahan sebagai instrumen pengendali rencana guna lahan kota sesuai dengan RDTRK/RUTRK akan diuji hipotesa sebagai berikut: Tidak ada perbedaan Nilai Jual Obyek Pajak antara lahan yang dimanfaatkan sesuai dan tidak sesuai dengan rencana tata guna tanah seperti yang digariskan dalam RDRTK/RUTRK. Proses yang akan dilakukan adalah melakukan uji nilai tengah dan perbedaan dengan menggunakan uji Mann Whitney. Analisis Pengaruh Penggunaan Lahan Terhadap Pajak Lahan Analisis ini dilakukan untuk mengetahui hubungan dari serangkaian variabel hipotetik yang secara logis berpengaruh terhadap pajak lahan terhadap penggunaan lahan. Analisis ini dilakukan dengan menyusun suatu persamaan dengan lebih dari satu independent variable. Bentuk persamaan umumnya adalah: Y = a + bx1 + cx2 +.. + e Dimana Y adalah dependent variable, sementara X1,X2 dan seterusnya adalah independent variable, sedangkan a,b,c.. dan seterusnya adalah nilai koefisien yang dicari. Untuk menghindari terjadinya korelasi antara independent variable maka metode pendugaan yang akan digunakan adalah metode forward stepwise regression. Dalam metode ini, setiap independent variable secara individual akan ditambahkan atau dihapus dari model pada setiap tahapan analisis regresi yang dilakukan hingga model regresi yang terbaik bisa diperoleh. Dengan meminimalkan korelasi di antara independent variable, maka diharapkan hubungan linier yang diduga bisa menggambarkan kenyataan yang ada di lapangan. Data yang digunakan untuk menduga persamaan regresi berganda ini adalah data sekunder besarnya NJOP rata-rata di setiap desa pada masing-masing
38 kecamatan. Sebagai variabel dependent digunakan data persentase penggunaan lahan eksisting. Adapun variabel-variabel yang mempengaruhi atau variabel bebas digunakan adalah penggunaan lahan dan intensitas penggunaan lahan. Untuk penggunaan lahan digunakan variabel-variabel sebagai berikut: X1.1 : Sawah (m²) X1.2 : Kebun campuran (m²) X1.3 : Perumahan (m²) X1.4 : Industri (m²) X1.5 : perdagangan/jasa (m²) X1.6 : lahan kosong (m²) Sebagai indikator untuk menunjukkan pola penggunaan lahan dapat diketahui dari intensitas penggunaan lahan yang ada, digunakan variabel koefisien dasar bangunan (KDB) dan ketinggian bangunan sesuai dengan Keputusan Bupati No. 2 Tahun 2006 tentang Kriteria Lokasi dan Standar Teknis Pemanfaatan Ruang di Kabupaten Bogor. Dimana KDB dihitung berdasarkan Luas lantai bangunan dasar KDB = --------------------------------- Luas lahan Variabel KDB dibagi-bagi lagi ke dalam beberapa kategori, yaitu: X2.1 : 0-25 % (m²) X2.2 : 25-50% (m²) X2.3 : 50-75% (m²) X2.4 : 75 100% (m²) Indek ketinggian merupakan perbandingan antara lus keseluruhan bangunan yang dikembangkan dengan luas lantai dasar bangunan. Variabel ketinggian bangunan terbagi dalam beberapa kategori yaitu: X3.1 : < 4 m (m²) X3.2 : 4 24 m (m²) X3.3 : >24 m (m²)
39 Data penggunaan lahan sebagai variabel bebas digunakan lokasi sampel yang ditentukan secara stratified random sampling, unit analisis yang digunakan adalah poligon. Dengan memperhatikan penggunaan lahan eksisting pada masing-masing desa ditentukan secara random lokasi poligin, dimana masing-masing desa diletakkan 5 6 poligon. Jumlah total poligon di kedua kecamatan adalah sebanyak 140 buah, dimana jumlah tersebut dianggap cukup mewakili sampel. Kemudian dari masing-masing poligon tersebut diinterpretasi kembali luasan penggunaan lahannya, sedangkan untuk intensitas penggunaan lahannya dilakukan dengan melakukan kunjungan lapangan. Lokasi dari 140 poligon dapat dilihat pada Gambar 6 dan 7. Sedangkan untuk variabel yang dipengaruhi atau variabel tidak bebas digunakan nilai NJOP rata-rata dalam juta rupiah/m². Data tersebut diperoleh dengan bantuan soft ware SISMIOP di Kantor Pajak. Analisis Perbedaan Economic Land Rent Pertama dilakukan pendugaan terlebih dahulu terhadap land rent melalui analisis economic land rent. Analisis land rent ini dilakukan terhadap lahan yang digunakan untuk permukiman, industri, perdagangan, lahan kosong, kebun campuran, sawah dan lain-lain ( sesuai dengan hasil klasifikasi penggunaan lahan). Analisis land rent untuk masing-masing penggunaan lahan menggunakan analisis finansial dalam bentuk cash flow analysis berdasarkan data tabulasi masingmasing responden. Dimana nilai dari data yang diperoleh dikelompokkan dalam dua bagian yaitu penerimaan atau manfaat dan pengeluaran atau biaya. Selisih antara keduanya merupakan manfaat bersih. Nilai-nilai manfaat dan biaya tersebut kemudian diprediksi selama 3 tahun. Economic land rent merupakan Net Present Value (NPV) yaitu selisih antara manfaat dengan biaya yang telah didiskonto. NPV adalah nilai sekarang dan arus manfaat yang ditimbulkan oleh penanaman investasi. Modelnya adalah sebagai berikut:
Gambar 6 Lokasi poligon contoh di Kecamatan Cibinong 40
Gambar 6 Lokasi poligon contoh di Kecamatan Cileungsi 41
42 Dimana : NPV = Nilai sekarang neto (Rp/th) C t = Penerimaan yang diperoleh pada tahun t (RP/th) C 0 = Biaya yang dikeluarkan pada tahun t (Rp/th) t = jangka waktu analisis (tahun) i = tingkat suku bunga sebesar 10% Penarikan contoh dilakukan secara sengaja (purposive sampling), dimana penentuan desa/ kelurahan dilakukan berdasarkan hasil diskusi dengan instansi setempat (Bappeda, Kantor Kecamatan, BPN, Dinas Tata Kota dan Lingkungan) yang dianggap paling mengenali permasalahan yang ada di masing-masing kecamatan. Pemilihan responden sebagai contoh dilakukan secara acak dengan metode stratified acak namun tetap representatif sesuai dengan pengelompokan karakterisik yang ditemui di lapangan. Karena itu, dalam penelitian ini metode sampling yang digunakan adalah stratified random sampling, yaitu berdasarkan perbedaan karakteristik lokasi antara lokasi yang konsisten dengan RDTRK/RUTRK dan lokasi yang inkonsistensi dengan RDTRK/RUTRK. Kemudian arahan lokasi penarikan contoh ini disamakan dengan hasil overlay antara penggunaan lahan dengan RDTRK/RUTRK, untuk memastikan bahwa lokasi yang disarankan sebagian berada di lokasi yang penggunaan lahan yang menyimpang dari RDTRK/RUTRK. Lokasi contoh diupayakan menyebar di seluruh wilayah kecamatan. Perincian jumlah sampel di dua kecamatan adalah : Kecamatan Cibinong terdiri dari 3 kelurahan dan 9 desa, 70 sampel. Kecamatan Cileungsi terdiri dari 12 desa, 70 sampel Selanjutnya untuk mengetahui apakah ada hubungan antara nilai NJOP dengan land rent pada masing-masing penggunaan lahan digunakan metode analisis korelasi. Angka korelasi yang dihasilkan berkisar pada nol (tidak ada hubungan sama sekali) dan satu (korelasi sempurna). Sebenarnya tidak ada ketentuan yang tepat mengenai angka korelasi yang menunjukkan tingkat korelasi yang tinggi atau rendah. Namun dapat dijadikan pedoman sederhana bahwa angka korelasi di atas
43 0,5 menunjukkan korelasi yang cukup kuat, dan dibawah 0,5 menujukkan korelasi rendah atau lemah. Hipotesa awal yang untuk pengkorelasian adalah tidak ada hubungann (korelasi) antara dua variabel atau angka korelasi nol. Jika probabilitas lebih besar dari 0.05 maka hipotesa awal diterima, sedangkan jika lebih kecil dari 0.05 maka hipotesa awal ditolak. Rumus korelasi Pearson yang digunakan adalah sebagai berikut: n(σxy) (Σx)(Σy) r = --------------------------------- nσx² - (Σx)² nσy² - (Σy)² dimana: r = koefsien korelasi x = NJOP rata-rata y = land rent n = banyaknya pengamatan