Persepsi Masyarakat terhadap Pengelolaan dan Perawatan Ruang Terbuka Hijau

Responden dengan usia tidak produktif yang hanya berjumlah satu orang 2 persen memiliki tingkat persepsi yang cenderung sebanding terhadap harga rumah dengan ketersediaan RTH. Responden dengan usia produktif yang berjumlah 64 orang, persentase terbesar berada pada tingkat persepsi yang cenderung sebanding yaitu sebesar 66 persen, selanjutnya 23 persen responden memiliki tingkat persepsi yang cenderung cukup sebanding, 6 persen responden memiliki tingkat persepsi yang cenderung sangat sebanding, dan persentase terkecil berada pada tingkat persepsi yang cenderung tidak sebanding yaitu sebesar 3 persen. Grafik persepsi masyarakat berdasarkan usia responden dapat dilihat pada Gambar 22: 3 23 2 66 6 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Tidak Produktif Produktif Tidak Sebanding Cukup Sebanding Sebanding Sangat Sebanding Gambar 22 Tingkat Persepsi Masyarakat terhadap Perbandingan Harga Rumah dengan Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau Berdasarkan Usia Berdasarkan uji Chi-Square diketahui bahwa variabel usia memiliki nilai X 2 hitung sebesar 0,485, dimana nilai X 2 hitung tersebut lebih kecil daripada nilai X 2 tabel nya yang sebesar 7,815. Nilai signifikansi pada hasil uji Chi-Square untuk variabel usia memiliki nilai sebesar 0,922, yang artinya nilai tersebut lebih besar dari 0,05 pada selang kepercayaan 95 persen, sehingga keputusan yang diambil adalah terima H yang berarti bahwa tidak terdapat hubungan antara usia dengan persepsi responden terhadap perbandingan harga rumah dengan ketersediaan ruang terbuka hijau. Persepsi masyarakat terhadap perbandingan harga rumah dengan ketersediaan ruang terbuka hijau di perumahan The Green BSD dilihat dari pendidikan terakhir responden sebagian besar ada pada tingkat persepsi yang cenderung sebanding. Responden dengan pendidikan terakhir SMP yang berjumlah dua orang, 2 persen responden memiliki tingkat persepsi yang cenderung cukup sebanding tehadap harga rumah dengan ketersediaan RTH, dan 2 persen responden juga memiliki tingkat persepsi yang cenderung sebanding terhadap harga rumah dengan ketersediaan RTH. Responden dengan pendidikan terakhir SMA yang hanya berjumlah satu orang 2 persen memiliki tingkat persepsi yang cenderung sebanding. Responden dengan pendidikan terakhir akademi atau diploma, persentase terbesar berada pada tingkat persepsi yang cenderung sebanding yaitu sebesar 6 persen, selanjutnya 5 persen responden memiliki tingkat persepsi yang cenderung cukup sebanding, dan persentase terkecil berada pada tingkat persepsi yang cenderung sangat sebanding yaitu sebesar 2 persen. Responden dengan pendidikan terakhir sarjana, persentase terbesar berada pada tingkat persepsi yang cenderung sebanding yaitu sebesar 58 persen, selanjutnya 17 persen responden memiliki tingkat persepsi yang cenderung cukup sebanding, 5responden responden memiliki tingkat persepsi yang cenderung sangat sebanding, dan persentase terkecil berada pada tingkat persepsi yang cenderung tidak sebanding yaitu sebesar 3 persen. Grafik persepsi masyarakat berdasarkan pendidikan terakhir responden dapat dilihat pada Gambar 23: 3 2 5 17 2 2 6 58 2 5 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Tidak Sebanding Cukup Sebanding Sebanding Sangat Sebanding Gambar 23 Tingkat Persepsi Masyarakat terhadap Perbandingan Harga Rumah dengan Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau Berdasarkan Tingkat Pendidikan Berdasarkan uji Chi-Square diketahui bahwa variabel pendidikan terakhir memiliki nilai X 2 hitung sebesar 3,572, dimana nilai X 2 hitung tersebut lebih kecil daripada nilai X 2 tabel nya yang sebesar 16,919. Nilai signifikansi pada hasil uji Chi-Square untuk variabel pendidikan terakhir memiliki nilai sebesar 0,937, yang artinya nilai tersebut lebih besar dari 0,05 pada selang kepercayaang 95 persen, sehingga keputusan yang diambil adalah terima H yang berarti bahwa tidak terdapat hubungan antara pendidikan terakhir dengan persepsi responden terhadap perbandingan harga rumah dengan ketersediaan ruang terbuka hijau.

6.1.8. Persepsi Masyarakat terhadap Fungsi Ruang Terbuka Hijau

Ruang terbuka hijau memiliki beberapa fungsi diantaranya sebagai penambah nilai estetika lingkungan, mengurangi stress dan meningkatkan produktivitas, meredam tingkat kebisingan, menurunkan tingkat polusi udara, menjaga supply air tanah, mengurangi panas dari matahari, tempat olahraga dan bermain, dan tempat bersosialisasi. Tabel di bawah ini merupakan persepsi masyarakat terhadap fungsi RTH, dimana masing-masing responden diperbolehkan memilih lebih dari satu fungsi RTH yang paling dirasakan oleh responden yang tinggal di perumahan The Green BSD. Selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 15. Tabel 15 Persepsi masyarakat terhadap Fungsi RTH Fungsi RTH Jumlah orang Persentase Penambah nilai estetika lingkungan 47 16,21 Mengurangi stress dan meningkatkan produktivitas 37 12,76 Meredam tingkat kebisingan 33 11,38 Menurunkan tingkat polusi udara 52 17,93 Menjaga supply air tanah 23 7,93 Mengurangi panas dari matahari peneduh 41 14,14 Tempat olahraga dan bermain 31 10,69 Tempat bersosialisasi 26 8,96 Jumlah 290 100 Sumber: Data Primer, diolah 2014 Berdasarkan Tabel 15, dapat diketahui bahwa sebagian besar responden memiliki persepsi fungsi ruang terbuka hijau yaitu menurunkan tingkat polusi udara yang persentase nya sebesar 17,93 persen, sedangkan persentase terkecil yaitu sebesar 7,93 persen responden memilih fungsi RTH yaitu untuk menjaga supply air tanah.

6.1.9. Biaya Pemeliharaan Ruang Terbuka Hijau Privat

Biaya pemeliharaan RTH privat yaitu biaya yang dikeluarkan oleh masyarakat untuk pemeliharaan serta perawatan ruang terbuka hijau privat yang ada di sekitar rumah masyarakat itu sendiri. Biaya perawatan RTH itu sendiri berupa biaya pembersihan areal taman, pembelian bibit atau tanaman, penggemburan tanah, penyiraman, pemangkasan, pengendalian hama penyakit, dan pemupukan. Pemeliharaan RTH privat berfungsi untuk mempertahankan fungsi ideal dan fungsi keindahan dari taman agar tetap bisa memberikan nilai kenyamanan dan keindahan. Gambar 24 merupakan gambar diagram biaya perawatan RTH privat per bulan yang di keluarkan oleh masyarakat perumahan The Green BSD. Gambar 24 Biaya Pemeliharaan RTH Privat di perumahan The Green BSD Gambar 24 menggambarkan sebaran biaya perawatan RTH privat yang diperoleh dari wawancara responden. Mayoritas masyarakat perumahan The Green BSD mengeluarkan biaya pemeliharaan RTH privat sebesar Rp 150.000,00 yaitu sebanyak 40 persen dari total responden, sedangkan paling sedikit masyarakat perumahan The Green mengeluarkan biaya pemeliharaan RTH privat sebesar Rp 50.000,00 yaitu sebanyak 10,77 persen dari total responden. Hal tersebut berarti masyarakat sudah mampu mengetahui fungsi RTH dengan baik sehingga rela mengeluarkan biaya yang cukup besar agar RTH privat yang ada di rumah mereka tetap terjaga fungsi nya.

6.1.10. Biaya Pemeliharaan Ruang Terbuka Hijau Publik

Pemeliharaan dan perawatan ruang terbuka hijau publik sebagian besar dilakukan oleh pihak pengembang. Perawatan yang dilakukan oleh pengembang ini biasanya dilakukan secara terjadwal pada ruang terbuka hijau yang pemanfaatannya lebih luas seperti taman di sekitar area danau perumahan, jalur hijau di sepanjang jalan perumahan, dan pepohonan yang terdapat di luar klaster. Sedangkan ruang terbuka hijau publik yang berada di area tiap klaster seperti taman rukun warga RW dan taman rukun tetangga RT, perawatan dilakukan oleh pihak pengembang dan masyarakat. Biaya pemeliharaan dan perawatan ruang terbuka hijau publik yaitu biaya yang rela dikeluarkan atau dibayarkan oleh masyarakat untuk menjaga kualitas dari ruang terbuka hijau publik agar tetap terjaga keindahan dan kelestarian nya. Gambar 25 merupakan gambar diagram biaya perawatan RTH publik per bulan yang rela dikeluarkan oleh masyarakat perumahan The Green BSD. Gambar 25 Biaya Pemeliharaan RTH Publik di Perumahan The Green BSD Gambar 25 menggambarkan sebaran biaya RTH publik yang diperoleh dari wawancara responden. Mayoritas masyarakat perumahan The Green BSD mengeluarkan biaya pemeliharaan RTH publik sebesar Rp 150.000,00, yaitu sebanyak 35 persen dari total responden, sedangkan paling sedikit masyarakat perumahan The Green mengeluarkan biaya pemeliharaan RTH publik sebesar Rp 50.000,00 yaitu sebanyak 12 persen dari total responden. Hal tersebut berarti keinginan dan kemampuan masyarakat membayar untuk mempertahankan kualitas dan kuantitas RTH publik cukup besar dan masyarakat sudah mampu mengetahui fungsi RTH dengan baik.

6.2 Faktor-faktor Penentu yang Mempengaruhi Harga Rumah

Estimasi fungsi hedonik harga rumah dilakukan dengan menggunakan model regresi double log. Variabel tidak bebas dependent variabel yang digunakan adalah harga rumah, sedangkan variabel bebasnya independent variabel meliputi variabel jarak ke pusat perbelanjaan X1, jarak ke tempat ibadah X2, jarak ke taman publik X3, jarak ke danau publik X4, luas RTH privat X5, dan jumlah jendela X6. Hasil estimasi model regresi double log diperoleh dengan bantuan program Microsoft Excel 2007, Minitab 14, dan SPSS 16. Hasil persamaan model regresi double log dapat dilihat pada Tabel 16 sebagai berikut: Tabel 16 Hasil estimasi regresi double log terhadap harga rumah Unstandardized Collinearity Coefficients Statistics Model B t Sig VIF Constant 20,886 23,609 0,000 X1 Jarak ke Pusat Perbelanjaan 0,069 0,628 0,532 1,810 X2 Jarak ke Tempat Ibadah -0,160 -2,371 0,021 1,414 X3 Jarak Taman Publik -0,067 -2,358 0,022 1,124 X4 Jarak Danau Publik -0,042 -0,794 0,430 1,073 X5 Luas Halaman Rumah 0,306 3,481 0,001 2,249 X6 Jumlah Jendela Rumah 0,299 1,545 0,128 1,775 R-square 46,7 R-square adj 41,2 Durbin Watson 1,984 Sig. F .000 a Asymp. Sig. 2-tailed 0,700 Keterangan: nyata pada taraf α = 1 nyata pada taraf α = 5 nyata pada taraf α = 15 Berdasarkan hasil pengolahan data diperoleh bahwa model yang dihasilkan dalam penelitian menghasilkan nilai R-Squared adjusted sebesar 41,2. Nilai tersebut berarti bahwa 41,2 keragaman harga rumah perumahan The Green BSD dapat diterangkan oleh variabel-variabel penjelas yang terdapat pada model, sedangkan sisanya sebesar 53,3 dijelaskan oleh faktor lain di luar model. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memenuhi asumsi klasik, yaitu tidak ada masalah multikolinearitas, heteroskedastisistas, autokorelasi, dan uji asumsi normalitas. Hasil uji tersebut disajikan sebagai berikut: 1. Uji Multikolinearitas Uji Multikolinearitas didasarkan pada nilai VIF yang terdapat pada model yang telah diregresikan. Nilai VIF yang kurang dari sepuluh VIF 10 menunjukkan tidak terjadi masalah multikolinearitas. Hasil regresi dalam penelitian ini tidak terdapat masalah multikolinearitas karena semua variabel VIF kurang dari sepuluh VIF 10. Tabel 13 menunjukkan tidak terjadi masalah multikolinearitas. 2. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada grafik scatterplots, dan uji gletser. Berdasarkan hasil uji gletser pada lampiran 3 dapat dilihat bahwa semua variabel bebas atau independent, Sig. lebih dari alpha 15 persen maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi. Selain itu, berdasarkan grafik scatterplots Gambar 26 terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Sumber: Data Primer Diolah, 2014 Gambar 26 Grafik scatterplots 3. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi didasarkan dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW. Nilai DW antara 1,55 dan 2,46 menunjukkan tidak ada autokorelasi Firdaus, 2004. Hasil pengolahan data didapat nilai DW sebesar 1,984. Dapat disimpulkan tidak terjadi masalah autokorelasi dalam model regresi. Nilai DW dalam model ditunjukkan dalam Lampiran 2. 4. Uji Normalitas Uji normalitas berdasarkan pada uji Kolmogrov-Smirnov dengan menggunakan software SPSS 16. Penelitian ini menggunakan taraf nyata alpha sebesar 1 persen. Pada Lampiran 4 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,700 lebih besar dari alpha 0,15 15 persen, maka asumsi residual menyebar normal terpenuhi. Berdasarkan hasil model regresi double log tidak terjadi pelanggaran asumsi, hal ini menunjukkan bahwa model layak untuk digunakan. Data pada lampiran 1 menunjukkan nilai F hitung sebesar 8,472 dengan P-value sebesar 0,000, yang artinya bahwa secara keseluruhan variabel-variabel bebas independent variable berpengaruh terhadap perubahan harga rumah. Sementara secara individu, variabel yang secara nyata berpengaruh signifikan terhadap harga rumah pada taraf α=1 adalah luas halaman rumah, variabel yang secara nyata berpengaruh signifikan terhadap harga rumah pada taraf α=5 adalah jarak rumah ke tempat ibadah dan jarak rumah ke taman publik, yang terakhir adalah variabel yang secara nyata berpengaruh signifikan terhadap harga rumah pada taraf α=15 yaitu jumlah jendela rumah. Fungsi hedonis yang menghubungkan antara variabel dependent dengan variabel independent yang berpengaruh nyata dapat ditulis menjadi sebuah model persamaan berikut: LnY = 20,886 + 0,069 LnX1 – 0,160 LnX2 – 0,067 LnX3 – 0,042 LnX4 + 0,306 LnX5 + 0,299 LnX6 Dimana: LnY = Harga rumah Rpm 2 LnX1 = Jarak rumah ke tempat perbelanjaan meter LnX2 = Jarak rumah ke tempat ibadah meter LnX3 = Jarak rumah ke taman publik meter LnX4 = Jarak rumah ke danau publik meter LnX5 = Luas halaman rumah m 2 LnX6 = Jumlah jendela rumah buah Jika rata-rata jarak rumah ke pusat perbelanjaan X1 3.331 meter, jarak rumah ke tempat ibadah X2 2.808 meter, jarak rumah ke taman publik X3 90 meter, jarak rumah ke danau publik X4 242 meter, luas halaman rumah X5 46 m 2 , dan jumlah jendela rumah X6 13 buah, maka: LnY = 20,886 + 0,069 LnX1 – 0,160 LnX2 – 0,067 LnX3 – 0,042 LnX4 + 0,306 LnX5 + 0,299 LnX6 LnY = 20,886 + 0,069 Ln 3.331 – 0,160 Ln 2.808 – 0,067 Ln 90 – 0,042 Ln 242 + 0,306 Ln 46 + 0,299 Ln 13 Y = e 20,886 + 0,069 Ln 3.331 – 0,160 Ln 2.808 – 0,067 Ln 90 – 0,042 Ln 242 + 0,306 Ln 46 + 0,299 Ln 13 Y = Rp 2.359.430.165,00 Artinya jika jarak rumah ke pusat perbelanjaan 3.331 meter, jarak rumah ke tempat ibadah 2.808 meter, jarak rumah ke taman publik 90 meter, jarak rumah ke danau publik 242vmeter, luas halaman rumah 46 m 2 , dan jumlah jendela rumah 13 buah, maka diduga harga rumah sebesar Rp 2.359.430.165,00. Hasil estimasi model regresi double log menunjukkan bahwa variabel jarak rumah ke tempat beribadah dan jarak rumah ke taman publik memiliki hubungan yang negatif terhadap harga rumah dan sesuai dengan hipotesis awal, yaitu semakin dekat jarak rumah ke tempat beribadah maka harga rumah semakin mahal, dan semakin dekat jarak rumah ke taman publik maka harga rumah juga semakin mahal. Variabel luas halaman rumah dan jumlah jendela rumah memiliki hubungan yang positif dan sesuai dengan hipotesis awal, yaitu semakin luas halaman rumah maka harga rumah semakin mahal, begitu pun dengan jumlah jendela rumah, semakin banyak jumlah jendela yang terdapat pada rumah maka harga rumah semakin mahal. Variabel jarak rumah ke pusat perbelanjaan memiliki nilai P-value 0,532 alpha 0,15 15 persen yang artinya variabel ini tidak berpengaruh nyata terhadap model. Koefisien variabel positif + menggambarkan jika jarak rumah ke tempat