commit to user
comparation approach. Sumber informasi harganilai tanah diambil dari media surat kabar seperti iklan penjualan tanah atau bangunan yang ada di sekitar
lokasi penelitian, serta melalui telephone.
1. Hubungan Antar Variabel
Penggunaan metode regresi linier berganda, perlu dilakukan analisis secara terpisah, hubungan antara variabel terikat dependent dengan variabel
bebasnya independent. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui arah hubungan dan kesesuaian hubungan dengan hipotesis yang telah ditentukan.
Analisis tersebut bisa dilakukan dengan melihat diagram pencar scatter plot pada lampiran 8.
Analisis diagram pencar Satter Plot dari masing-masing variabel bebas dengan variabel terikat yang mempunyai hubungan baik secara negatif maka
dapat dilihat dalam gambar berikut dibawah ini: Variabel luas tanah berpengaruh terhadap nilai tanah, dalam hal ini berarti
luas ukuran suatu tanah tidak mempengaruhi nilai tanah per meter perseginya. Variabel jarak akses ke CBD berpengaruh negatif terhadap nilai
tanah, hal ini berarti semakin jauh dari CBD nilai tanah semakin randah atau menurun. Variabel jarak ke jalan utama berpengaruh negatif terhadap nilai
tanah hal ini apabila lahan berada jauh dari jalan utama maka nilai tanah semakin rendah atau menurun.
commit to user
2. Pemilihan Model Regresi dengan MWD Test
Berdasarkan hasil dari uji MWD ini seperti yang ada di lampiran 9 bahwa hasil yang layak untuk dijadikan model yang memiliki efisiensi dan tidak bias
terhadap estimasi ialah dengan model linier. Nilai hasil Z1 dalam probabilitas kesalahannya melebihi dari 5 yang berarti tidak signifikan, dengan demikian
hipotesis nol yang menyatakan model linier yang dipakai dalam penelitian ini diterima. Hasil uji dengan medel double log yang sebagai titik acuan adalah
nilai Z2 dalam probabilitas kesalahannya kurang dari 5 yang berarti secara statisti signifikan, oleh karena dalam hipotesis nol menyatakan penggunaan
model double log yang dipakai dalam penelitian ini ditolak. Berdasarkan hasil pengujian ini disimpulkan bahwa model yang terbaik adalah dengan
menggunakan model linier.
3. Pengujian Hipotesis
a. Hipotesis Regresi Linier Berganda
Hipotesis yang telah di jadikan dugaan sementara yang berdasarkan dengan landasan teori maka perlu untuk diuji kebenarannya. Di dalam
penelitian ini model yang digunakan dalam pengujian hipotesis ini ialah model regresi berganda Multiple Regression. Pengujian hipotesis
penelitian ini dikerjakan melalui program olah data komputer dengan program software Econometrics View Versi 5.1. Hasil pengujiannya dapat
disajikan melalui hasil sebagai berikut :
commit to user
Tabel 4.5 Uji Statistik Regresi Berganda
Dependent Variable: N_TANAH Method: Least Squares
Date: 070911 Time: 22:24 Sample: 1 99
Included observations: 99 Variable Coefficient
Std. Error
t-Statistic Prob.
C 393841.3 13370.58 29.45580 0.0000
LT 3.571405 16.04542 0.222581 0.8243
JCBD -45.45905 7.570057
-6.005113 0.0000
JJU -333.8382 70.43320
-4.739784 0.0000
R-squared 0.515913 Mean
dependent var 304548.5
Adjusted R-squared 0.500626
S.D. dependent var 77777.14
S.E. of regression 54962.28 Akaike
info criterion
24.70625 Sum squared resid
2.87E+11 Schwarz criterion
24.81110 Log likelihood
-1218.959 F-statistic
33.74861 Durbin-Watson stat
1.581731 ProbF-statistic
0.000000 Sumber: Eviews 5.1 Lampiran 1 data diolah
Dari hasil regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini seperti terlihat pada table 4.4 maka dapat disusun persamaan regresi sebagai
seperti berikut ini: Y = 393841,3 + 3,571405 Luas Tanah
– 45,45905 Jarak ke CBD Pasar
Wedi – 333,8382 Jarak ke Jalan Umum
b. Uji Statistik
1 Uji t
Uji t adalah uji secara individual semua koefisien regresi yang bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh dari masing-masing
variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil pengujian
commit to user
terhadap koefisien regresi masing-masing variabel bebas dengan tingkat probabilitas kesalahan
α = 5 akan diperoleh sebagai berikut: a
Jika t-hitung t-tabel pada tingkat signifikasi 5, maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya variabel independen tidak
mempengaruhi variabel dependen secara signifikan. b
Jika t-hitung t-tabel pada tingkat signifikasi 5, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya variabel independen
mempengaruhi variabel dependen secara signifikan. Berikut ini adalah hasil pengujian parameter individual dengan
tingkat signifikasi α = 0,05 dengan jumlah data 99. Hasil
pengujian secara parsial dengan menggunakan uji t sebagaimana dapat diketahui seperti berikut ini :
i. Koefisien regresi dari konstanta mempunyai t-hitung sebesar
29,45580 dan t-tabel sebesar 1,980 sehingga 29,45580 1,980 di mana nilai probabilitasnya 0,0000 0,05 maka konstanta
tersebut signifikan pada tingkat probabilitas kesalahan 5, dengan kata lain bahwa konstanta berpengaruh positif dan
signifikan secara statistik terhadap nilai tanah. Gambar 4.3 Uji t
-1,980 0 1,980 29,45580
t tabel
t tabel
Ho ditolak
Ho ditolak
commit to user
ii. Untuk variabel luas tanah mempunyai nilai t-hitung sebesar
0,222581 lebih kecil dari t-tabel sebesar 1,980 atau nilai probabilitas sebesar 0,8243 lebih besar dari tingkat kesalahan
senilai 0,05. Gambar 4.4 Uji t
-1,980 0 0,222581 1,980
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dan diolah dengan program E-views 5.1 dengan tingkat probabilitas kesalahan 5
0,05 hasilnya luas tanah tidak signifikan sehingga hipotesis ditolak. Jadi hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini tidak
dapat diterima. iii.
Variabel jarak ke CBD mempunyai nilai t-hitung sebesar - 6,005113 lebih besar dari t-tabel sebesar 1,980 atau nilai
probabilitas sebesar 0,0000 0,05 maka variabel jarak ke CBD berpengaruh signifikan terhadap nilai tanah.
Berdasarkan penelitian bahwa jarak ke CBD berpengaruh negatif secara signifikan terhadap nilai tanah. Jadi hipotesis dalam
penelitian ini dapat diterima. Uji t untuk variabel jarak ke CBD dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Ho ditolak
Ho ditolak
t tabel
t tabel
commit to user
Gambar 4.5 Uji t
-6,005113 -1,980 0 1,980
iv. Untuk variabel jarak lahan ke jalan umum mempunyai nilai t -
hitung sebesar -4,739784 lebih besar dari t tabel senilai 1,980 atau nilai probabilitas sebesar 0,0000 0,05 maka variabel jarak ke
jalan umum berpengaruh signifikan terhadap nilai tanah. Gambar 4.6 Uji t
-4,739784 -1,980 1,980
Berdasarkan hasil uji t bahwa jarak ke jalan umum berpengaruh negatif dan signifikan terhadap nilai tanah. Jadi hipotesis dalam
penelitian ini dapat diterima.
Ho ditolak
Ho ditolak
Ho ditolak
Ho ditolak
commit to user
2 Uji F
Uji F adalah uji untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama-sama, dengan
kriteria pengujian sebagai berikut: a
Jika nilai F hitung F tabel pada α = 5, maka Ho diterima dan
Ha ditolak, artinya bahwa variabel independen secara bersama- sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen secara
signifikan. b
Jika nilai F hitung F tabel pada α = 5, maka Ho ditolak dan
Ha diterima, artinya bahwa variabel independen secara bersama- sama berpengaruh terhadap variabel dependen secara signifikan.
Pengujian untuk mengetahui nilai F-hitung dikerjakan dengan program E-Views 5.1. Probabilitas tingkat kesalahan yang digunakan
sebesar 5 0,05 dengan jumlah data sebanyak 99. Hasil pengujian F-hitung senilai 33,74861, sedangkan nilai F-tabel 2,46. Nilai
probabilitas F-hitung sebesar 0,000000 0,05. Gambar 4.7 Uji F
2,46 33,74861
Ho ditolak
commit to user
Nilai hasil F hitung pada estimasi dengan menggunakan model regresi linier menunjukkan bahwa ketiga variabel yang dijadikan model
berpengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Hasil uji F menunjukkan bahwa variabel nilai tanah
dipengaruhi secara signifikan oleh variabel luas tanah, jarak ke CBD, dan jarak ke jalan umum.
3 Uji Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi yang dinotasikan dengan R
2
merupakan suatu ukuran yang penting dalam regresi, karena dapat menginformasikan
baik tidaknya regresi yang terestimasi atau penaksir dengan kata lain, angka tersebut dapat mengukur seberapa dekat garis regresi yang
terestimasi dengan data sesungguhnya atau parameternya. Nilai koefisien determinasi ini mencerminkan seberapa besar variasi dari
variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai R
2
dari pengolahan data yang telah dilakukan pada tabel 4.4 diketahui bahwa nilai R
2
sebesar 0,515913 hal ini menunjukkan bahwa variasi variabel luas tanah, jarak ke CBD, jarak ke jalan umum hanya mampu
menjelaskan sebesar 51,59 terhadap variasi variabel nilai tanah, sedangkan sisanya 48,41 dijelaskan oleh variasi variabel lain diluar
model penelitian ini
commit to user
c. Uji Asumsi Klasik
1 Uji Normalitas
Gambar 4.8 Uji Normalitas
Sumber: Eviews 5.1 Lampiran 1 data diolah
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi
normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk menguji apakah distribusi
data normal atau tidak maka dapat dilakukan uji Jarque Bera yaitu dengan melihat nilai signifikansinya. Nilai Jarque Bera sebesar
2,661982. Nilai X
2
dengan derajat kebebasan 3 sebesar 7,815, dengan demikian nilai JB tes X
2
tabel yang artinya bahwa model yang digunakan dalam estimasi ini datanya mempunyai distribusi normal.
2 4
6 8
10 12
14
-100000 100000
Series: Residuals Sample 1 99
Observations 99
Mean -2.85e-11
Median -6891.424
Maximum 136898.6
Minimum -164431.4 Std. Dev.
54114.49 Skewness
0.090881 Kurtosis
3.782490 Jarque-Bera
2.661982 Probability
0.264215
commit to user
2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebasnya independen
ataukah tidak. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel bebas Ghozali, 2005. Deteksi ada tidaknya
multikolinearitas yaitu dengan korelasi parsial diantara masing-masing variabel independen seperti table berikut ini:
Tabel 4.6 Pengujian Multikolinieritas dengan Korelasi Parsial
Variabel Dependen
R
2
Tanda R
2 Awal
Kesimpulan 1 2
3 4
5 Luas
Tanah 0,063694
0,515913 Tidak Ada
Multikolinieritas Jarak ke
CBD 0,170217
0,515913 Tidak Ada
Multikolinieritas Jarak ke
Jalan Umum
0,200668 0,515913
Tidak Ada Multikolinieritas
Sumber: Eviews 5.1 Lampiran 1 data diolah
Hasil dari analisis korelasi parsial pada pada tabel tersebut di atas diperoleh angka koefisien koefisien determinasi yang baik. Nilai
koefisien estimasi regresi linier pertama, dengan variable terikatnya nilai tanah lebih besar dibandingkan nilai koefisien determinasi masing
commit to user
masing korelasi secara parsial antar variable independen. Oleh karena hasil estimasi yang dipakai mengindikasikan bahwa variabel penjelas
tidak terdapat gejala multikolinieritas, maka model dalam penelitian ini bebas dari gejala multikolinieritas.
3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variansi dari residual satu pengamatan-
kepengamatan yang lain. Artinya bahwa residu data antara satu dengan yang lainya variansinya seragam ataukah tidak. Jika variansi dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas. Deteksi adanya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji White Heteroskedasticity
Test no cross term seperti table berikut ini : Tabel 4.7
Uji Heteroskedastisitas dengan White Heteroskedasticity Test no cross term
White Heteroskedasticity Test: F-statistic
2.521584 Prob. F6,92 0.026404
ObsR-squared 13.98141 Prob. Chi-Square6
0.029845
Sumber: Eviews 5.1 Lampiran 1 data diolah
commit to user
Model regresi dikatakan terbebas dari heteroskedastisitas apabila nilai observasi x R
2
lebih kecil dari nilai X
2
tabel. Tingkat α = 5 dengan
derajat kebebasan sebesar 6 maka diperoleh nilai X
2
tabel 12,592 yang kemudian dibandingkan antara nilai X
2
tabel dengan derajat kebebasan 6 maka X
2
tabel bernilai 12,592. Karena hasil uji senilai 13,98141 12,592 maka disimpulkan bahwa model estimasi dalam penelitian ini
terdapat gejala heterokedastisitas. Pengujian menggunakan metode White Heteroskedasticity Test cross
term seperti table berikut ini: Tabel 4.8
Uji Heteroskedastisitas White Heteroskedasticity Test cross term
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.757683 Prob. F9,89
0.087705 ObsR-squared
14.94093 Prob. Chi-Square9 0.092571 Sumber: Eviews 5.1 Lampiran 1 data diolah
Dari hasil estimasi pada table 4.7 diperoleh nilai X
2
tabel dengan derajat kebebasan 9 tingkat
α = 5 yaitu sebesar 16,919. Hasil uji White Heteroskedasticity Test dengan metode cross term diperoleh nilai
observasi x R
2
senilai 14,94093. Karena hasil uji senilai 14,94093
commit to user
16,919 maka disimpulkan bahwa model estimasi dalam penelitian ini tidak terdapat gejala heterokedastisitas.
4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Untuk menguji ada tidaknya
problem autokorelasi ini maka dapat melakukan uji Lagrange Multiplier Test LM Test seperti tabel pada berikut dibawah ini.
Tabel 4.9 Pengujian Autokorelasi dengan LM Test
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F- statistic 2.243686
Prob. F2,93 0.111778
ObsR- squared 4.556999
Prob. Ch Square2 0.102438
Sumber: Eviews 5.1 Lampiran 1 data diolah
Dari hasil pengujian LM test diketahui nilai observasi x R
2
sebesar 4.556999. Nilai X
2
tabel dengan derajat kebebasan sebesar 3 dan tingkat α = 5 maka diperoleh nilai 7,815. Karena hasil uji LM test senilai
commit to user
4,556999 7,815 maka disimpulkan bahwa model estimasi dalam penelitian ini tidak terdapat gejala autokorelasi.
5 Uji Liniertitas
Dalam pengujian linieritas ini menggunakan uji Ramsey RESET Test seperti tabel berikut dibawah ini:
Tabel 4.10 Ramsey RESET Test
Ramsey RESET Test:
F-statistic 4.787204
Prob. F1,94 0.031151
Log likelihood ratio 4.917657 Prob. Chi-quare1 0.026584
Sumber: Eviews 5.1 Lampiran 1 data diolah Hasil uji ini kemudian dibandingkan dengan F-tabel. Jumlah retriksi
penelitan ini sebesar 5, jumlah sampel 99, dan variabel bebasnya 3. Berdasarkan tabel bahwa nilai F-tabel sebesar 2,30 F-hitung yang
nilainya sebesar 4,787. Dari perbandingan itu dapat disimpulkan bahwa penggunaan model penelitian ini tidak linier.
4. Pembahasan Penelitian
Penelitian ini telah menunjukkan bahwa variabel independen yang meliputi luas tanah, jarak ke CBD, jarak ke jalan umum secara simultan
mempunyai korelasi yang kuat dengan variabel dependen yaitu nilai tanah. Namun demikian, secara parsial hanya variabel luas tanah yang tidak
memiliki pengaruh secara signifikan, sebaliknya variabel jarak ke CBD, dan
commit to user
jarak ke jalan umum memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel nilai tanah. Lebih jelasnya, pengaruh dari masing-masing variabel bebas
terhadap nilai tanah dapat dijelaskan sebagai berikut: 1.
Variabel luas tanah mempunyai koefisien 3,571405, dengan probabilitas sebesar 0,8243 dan t-statistik 0,222581 berarti variabel luas tidak
signifikan terhadap nilai tanah. Pengaruh luas tanah tidak signifikan terhadap nilai tanah karena pada umumnya masyarakat membeli tanah
dengan kebutuhan dan pemanfaatan berdasarkan ukuran luas tertentu, sehingga faktor luas pengaruhnya terhadap nilai tanah tergantung ukuran
yang dianggap ideal untuk tujuan penggunaan. Menurut Echert 1990: 185 menurunnya nilai tanah didasarkan pada prinsip kegunaan yang
semakin menurun. Pada kedudukan yang demikian berlaku the law of diminishing returns, yaitu hukum yang menyatakan bahwa jika semua
input konstan, sedangkan satu input dapat berubah-ubah maka setelah melampaui sebuah titik tertentu ukuran yang dianggap ideal tambahan
output total yang dihasilkan dari setiap unit tambahan input variabel akan turun Arsyad, 1991 : 104-107.
2. Penggunaan tanah yang ideal menurut ukuran dari peruntukan masing-
masing usaha tidak mutlak sama. Kebanyakan di area tepi jalan Kabupaten yang berada di lingkup wilayah Kecamatan Wedi Kabupaten Klaten
penggunaan properti dipakai untuk disewakan maupun pemilik langsung untuk kegiatan bisnis jasa dan perdagangan. Berdasarkan tata letak
bangunan yang berada di tepi jalan digunakan untuk perkantoran,
commit to user
pertokoan. Melihat kondisi seperti ini maka ukuran untuk masing-masing peruntukan harus disesuaikan dengan usaha yang digeluti sehingga ukuran
luas tanah dan bangunan menjadi faktor penentu agar memperoleh nilai manfaat ekonomi yang efisien dan efektif, dalam hal ini ukuran tanah dan
luas bangunan sebagai faktor utama dalam membuka usaha yang sesuai dengan jenis usaha.
3. Variabel jarak ke CBD Pasar Wedi berpengaruh negatif dan signifikan
dengan memiliki koefisien -45,45905, artinya setiap ada penambahan jarak dalam satu meter yang menjauhi dari CBD Pasar Wedi maka nilai
tanah akan berkurang sebesar Rp.45.459,- atau sebaliknya semakin dekat dengan CBD sebesar 1 m maka nilai tanah akan naik sebesar Rp. 45.459,-
ini berarti bahwa semakin jauh dari Pasar Wedi maka kegunaan Utility atau manfaat ekonomi tanahnya rendah. Variabel jarak akses dari CBD
menunjukkan tanda negatif dan signifikan. Variabel jarak ke CBD pasar wedi menunjukkan pengaruh yang nyata terhadap variabel yang
dijelaskan nilai tanah. Semakin jauh dari CBD Pasar Wedi maka nilai tanah semakin menurun dengan asumsi faktor yang lain tidak berubah
ceteris paribus. 4.
Berdasarkan hasil pengukuran regresi linier bahwa jarak ke Pasar Wedi merupakan faktor yang signifikan dengan ini berarti bahwa Pasar Wedi
merupakan daya tarik bagi para pelaku ekonomi untuk mengadakan jual beli di area tersebut. Pusat keramaian menjadi faktor utama dalam
mendirikan usaha baik di sektor jasa maupun perdagangan. Melihat hasil
commit to user
yang signifikan ini maka bagi pemerintah Kecamatan Wedi Kabupaten Klaten perlu mengadakan pemeliharaan dan dan penataan yang lebih baik
lagi. 5.
Variabel jarak ke jalan umum berpengaruh negatif dan signifikan dengan koefisiennya sebesar -333,8382 yang berarti apabila lahannya menjauhi
jalan umum satu meter maka nilai tanah akan berkurang sebesar Rp.333.838,- atau sebaliknya setiap lahan tanah semakin mendekati jalan
umum dalam satuan 1 meter maka nilai tanah akan bertambah sebesar Rp. 333.838,-. Variabel jarak ke jalan umum menunjukkan tanda negatif yang
artinya semakin jauh dari jalan umum maka nilai tanahnya semakin rendah, dengan asumsi faktor yang lain tidak berubah ceteris paribus.
Akses ke jalan umum menjadi atmosfer peningkatan nilai tanah dikarenakan ketika lokasi lahan keberadaannya dekat dengan jalan umum
maka transportasi kendaraanpun lebih mudah dalam mencapai tujuan, dengan kemudahan-kemudahan itu maka biaya yang dikeluarkan semakin
sedikit. Karena lahan tanah yang memiliki akses ke jalan umum jumlahnya terbatas sementara banyak orang yang mencarinya maka lahan tanah itu
nilainya tinggi. 6.
Berdasarkan hasil regresi ini jarak ke jalan umum khususnya jalan Kabupaten menjadi tumpuan utama sebagai daya tarik dalam melakukan
kegiatan usaha karena memiliki keunggualan dalam kemudahan mencapai akses jalan. Kemudahan-kemudahan ini sebagai penunjang dalam kegiatan
perekonomian terutama di sektor transportasi. Pancapaian kemudahan
commit to user
transportasi dalam mempercepat mencapai tujuan maka akan menghemat biaya tranportasi dengan demikian tanah yang terletak berada didekat jalan
Kabupaten memberikan kontribusi lebih menghemat biaya transportasi
menuju kemanapun.
commit to user
79
BAB V P E N U T U P
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data dan pengujian hipotesis yang telah dilakukan menunjukkan hal-hal sebagai berikut :
1. Luas tanah tidak mempengaruhi nilai tanah secara signifikan.
2. Jarak akses lahan ke CBD Pasar Wedi berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap nilai tanah, artinya bahwa setiap ada penambahan jarak yang menjauhi CBD pasar wedi dalam satuan meter maka nilai tanah akan
berkurang sebesar Rp.45.459,-, sehingga semakin jauh jarak lokasi tanah dari CBD pasar wedi maka nilai tanah semakin menurun.
3. Jarak lahan ke jalan umum berpengaruh negatif dan signifikan terhadap nilai
tanah, artinya semakin jauh satu meter lokasi lahan tanah dari jalan umum maka nilai tanah akan berkurang sebesar Rp.333.838,- hal ini menunjukkan
bahwa semakin dekat lokasi lahan tanah ke jalan umum, maka nilai tanahnya semakin tinggi dan semakin jauh dari jalan umum maka nilai
tanahnya semakin rendah. 4.
Hasil dari penelitian ini berimplikasi terhadap pemerintah daerah khususnya Kecamatan Wedi untuk membuat suatu perencanaan tata ruang yang terkait
dalam letak pusat pergerakan ekonomi yaitu Pasar Wedi. Pusat dan central bisnis dalam menggerakan ekonomi di wilayah ini perlu untuk dibuat
