Tidak Ya
Gambar 7. Flow Chart Adjusment Harga Pengambilan Data Primer
Survey
Adjusment Harga
Data Harga Lahan
Perhitungan Harga Lahan
Transaksi Status Hak
Waktu
Comparable
Harga Lahan Rpm
2
Hasil harga lahan dengan adanya kawasan wisata Gunung Salak Endah GSE
4.4.3 Analisis Regresi
Analisis regresi digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi harga lahan. Analisis ini digunakan untuk membuat model
pendugaan terhadap nilai-nilai parameter yang menjelaskan hubungan antar variabel penjelas dan variabel respon. Model regresi yang digunakan adalah
regresi berganda dengan model double log. Parameter regresi diduga dengan menggunakan metode pendugaan OLS Ordinary Least Squere. Adapun sifat-
sifat OLS menurut Gujarati 2003, penarikan OLS tidak bias, penaksiran OLS mempunyai varian yang minimum, konsisten, efisien dan linier. Medel double log
dengan menggunkan metode pendugaan OLS, dimaksudkan untuk melihat model pendugaan secara statistik. Salah satu ciri dari model double log yaitu koefisien
kemiringan nilai, koefisien dugaan mengukur elastisitas variabel tak bebas dengan variabel bebas.
Persamaan double log dapat ditulis dalam bentuk sebagai berikut: Ln Y=β0 – β
1
LnX
1
- β
2
LnX
2
- β
3
LnX
3
+ β
4
D
4
+ β
5
D
5
+ β
6
D
6
+ εi Keterangan:
Y = Harga lahan Rpmeter persegi Β = Intersep
X
1
= Luas lahan meter persegi X
2
= Jarak bidang tanah ke GSE meter X
3
= Jarak bidang tanah ke jalan raya meter X
4
= Produktivitas Pertanian tonhektartahun D
5
= Bentuk lahan Segiempat=1; jika lainnya=0
D
6
= Topografi lahan,
Topografi datar=1; jika lainnya=0 εi=
Error term faktor lain yang turut menentukan harga lahan Dalam analisis regresi, evaluasi terhadap model perlu dilakukan untuk
mengetahui apakah model yang telah dihasilkan adalah baik. Terdapat beberapa kriteria yang dapat digunakan untuk mengevaluasi model ekonometrika yaitu
kriteria ekonomi, kriteria statistik, dan kriteria ekonometrika. Model yang dievaluasi berdasarkan kriteria ekonomi akan dilihat tanda dan besaran tiap
koefisien dugaan yang diperoleh. Kriteria ekonomi mensyaratkan tanda dan besaran yang terdapat pada tiap koefisien dugaan sesuai dengan teori ekonomi.
Berdasarkan kriteria statistik, akan dilihat besarnya nilai koefisien determinasi R
2
, R
2
adjust, nilai uji f dan uji t. Pengujian terhadap kriteria ekonometrika adalah berdasarkan pada
pelanggaran asumsi dalam metode OLS. Penyimpangan yang terjadi terhadap asumsi BLUE Blue Linier Unbiased Estimator akan menyebabkan estimasi
terhadap nilai yang diukur menjadi tidak valid. Pada kriteria ekonometrika yang digunakan adalah dengan melihat adanya multikolieritas dan heteroskedastisitas.
Gujarati 2006 menjelaskan serangkaian evaluasi model yang dapat dilakukan sebagai berikut :
4.4.3.1 Uji Koefisien Determinasi R
2
dan R
2
adjust
Nilai determinasi diinterpretasikan sebagai proporsi total keragaman Y yang dapat dijelaskan oleh model regresi X dan Y. Nilai R
2
berkisar antara 0 dan 1. Makin besar R
2
makin cocok hubungan regresi yang menggambarkan pola hubungan X dan Y. Nilai R
2
= 1 menunjukkan bahwa variabel X memiliki kecocokan sempurna dengan variabel Y. Jika nilai R
2
bernilai nol, menunjukkan bahwa tidak ada hubungan antara X dan Y.
Rumus menghitung R
2
adalah sebagai berikut: R
2
= Keterangan:
JKR = Jumlah Kuadran Regresi JKT = Jumlah Kuadran Total
Nilai R
2
adjust secara umum mempunyai karakteristik yang diinginkan sebagai ukuran goodness of fit kebaikan dari kesesuaian model daripada R
2
. Jika variabel baru ditambahkan kedalam model R
2
selalu naik, tetapi R
2
adjust dapat naik dapat turun. Oleh karena itu, lebih disarankan untuk mennggunakan
nilai R
2
adjust. Nilai R
2
adjust dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut: R
2
adjust = 1 – 1 – R
2
[n – 1n – k].
Nilai R
2
adjust tidak akan pernah melebihi nilai R
2
bahkan bisa turun jika ditambahkan variabel bebas yang tidak perlu. Nilai R
2
adjust dapat bernilai negatif jika model memiliki kecocokan yang sangat rendah.
