Biaya Pemeliharaan Ruang Terbuka Hijau Publik

lebih dekat jaraknya dari rumah, maka masyarakat akan lebih mudah berkunjung ke danau untuk melihat keindahan danau tersebut. Selain itu, danau umum yang dekat dengan rumah juga akan meningkatkan nilai tambah lingkungan rumah tersebut sehingga akan mempengaruhu harga rumah yang ikut meningkat. Variabel luas RTH privat atau taman rumah memiliki nilai P-value 0,001 alpha 0,01 satu persen yang artinya variabel ini berpengaruh nyata terhadap model. Koefisien variabel positif + menggambarkan jika luas halaman rumah semakin besar, maka harga rumah akan semakin mahal dengan asumsi cateris paribus. Variabel luas halaman rumah sesuai dengan hipotesis awal bahwa variabel tersebut berpengaruh positif terhadap meningkatnya harga rumah. Hal ini dikarenakan semakin besar luas taman rumah, maka rumah akan terasa sejuk dan asri, sehingga dapat meningkatkan kenyamanan bagi penghuni rumah. Sesuai dengan metode harga hedonik yang menentukan harga berdasarkan jasa yang disediakan, maka semakin tinggi tingkat kenyamanan suatu rumah, akan menyebabkan harga rumah juga semakin mahal. Variabel jumlah jendela memiliki nilai P-value 0,128 alpha 0,15 15 persen yang artinya variabel ini berpengaruh nyata terhadap model. Koefisien variabel positif + menggambarkan jika jumlah jendela rumah semakin banyak, maka harga rumah akan semakin mahal dengan asumsi cateris paribus. Variabel jumlah jendela rumah sesuai dengan hipotesis awal bahwa variabel tersebut berpengaruh positif terhadap harga rumah. Hal ini dikarenakan semakin banyak jumlah jendela pada rumah, dapat meningkatkan pengaturan cahaya matahari yang masuk ke dalam rumah, sirkulasi udara juga semakin baik, sehingga udara di dalam rumah semakin segar. Manfaat dari semakin banyaknya jendela rumah, maka harga rumah juga akan meningkat.

6.3 Estimasi Nilai Ekonomi Ruang Terbuka Hijau

Metode penghitungan nilai ekonomi RTH adalah dengan mencari selisih antara nilai harga rumah yang memiliki akses ruang terbuka hijau dengan harga rumah rata-rata. Berikut ini adalah sistematika penghitungan estimasi nilai ekonomi ruang terbuka hijau. Fungsi persamaan yang digunakan: LnY = 20,886 + 0,069 LnX1 – 0,160 LnX2 – 0,067 LnX3 – 0,042 LnX4 + 0,306 LnX5 + 0,299 LnX6 NE = ∑HR 1 – ∑HR 2 x ∑X 1…., X 6 …………………………………………….4 Dimana: NE = Estimasi Nilai Ekonomi Ruang Terbuka Hijau Rp ∑HR 1 = Rata-rata nilai harga riil rumah ∑HR 2 = Rata-rata nilai harga rumah fungsi persamaan regresi double log ∑X 2 = Rata-rata masing-masing variabel Estimasi nilai ekonomi RTH = {[21,710] – [20,886 + 0,069 x 7,987 + -0,160 x 7,668 + -0,067 x 3,608 + -0,042 x 5,186 + 0,306 x 3,612 + 0,299 x 2,543]} Estimasi nilai ekonomi RTH = {21,710 – [20,886 + 0,551 – 1,227 – 0,242 – 0,218 + 1,105 + 0,760] Estimasi nilai ekonomi RTH = {21,710 – 21,615} Untuk mengubahnya ke dalam rupiah maka diperlukan proses eksponensial, berikut ini prosesnya: e estimasi nilai ekonomi RTH = e 21,710 – e 21,615 Estimasi nilai ekonomi RTH = Rp 243.103.448,8 Jadi, nilai estimasi ruang terbuka hijau yang berada pada perumahan The Green BSD sebesar Rp 243.103.448,8. Nilai tersebut memiliki arti bahwa keinginan dan kemampuan masyarakat untuk berkorban mendapatkan manfaat ruang terbuka hijau yang terwakili dalam harga rumah adalah sebesar Rp 243.103.448,8. Interpretasi dari model persamaan di atas akan menggunakan elastisitas. Nilai E X1 = 0,069 diinterpretasikan bahwa secara rata-rata, kenaikan satu persen jarak rumah ke tempat perbelanjaan akan meningkatkan harga rumah sebesar 0,089 persen. Nilai E X2 = -0,160 diinterpretasikan bahwa secara rata-rata, kenaikan satu persen jarak rumah ketempat beribadah akan menurunkan harga rumah sebesar 0,160 persen. Nilai E X3 = -0,067 diinterpretasikan bahwa secara rata-rata, kenaikan satu persen jarak rumah ke taman publik akan menurunkan