## PROBABILITAS RUMAH TANGGA DI LABUHANBATU SELATAN UNTUK
MEMILIKI RUMAH SENDIRI TAHUN 2020

## Ahmat Amini Efendi Nasution
BPS Kabupaten Labuhanbatu Selatan, Indonesia Email: ahmataefendinst17@gmail.com
Artikel info Artikel history: Diterima 04 Juli 2021 Diterima dalam bentuk revisi 15 Juli 2021 Diajukan 20 Juli 2021
Kata Kunci: status kepemilikan rumah labuhanbatu selatan; regresi logistik multinomial; probabilitas; demografi.

## Abstrak:
Rumah, selain sebagai kebutuhan dasar yang harus dipenuhi juga memiliki  benefit  sosial  ekonomi  kepada  sang  penghuni  rumah. Pada tahun 2020, Kabupaten Labuhanbatu Selatan yang sebagian besar  wilayah  nya  merupakan  pedesaan  ternyata  tingkat kepemilikan rumah  sendiri  nya  berada di 5 terendah di Sumatera Utara,  serupa  dengan  wilayah  perkotaan  seperti  Kota  Sibolga, Kota  Padang  Sidimpuan,  dan  Kota  Pematang  Siantar.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik  demografi  apa  saja yang  mempengaruhi  probabilitas  rumah  tangga  untuk  memiliki rumah  sendiri  di  Labuhanbatu  Selatan  tahun  2020  menggunakan model regresi logistik multinomial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  Usia,  Pendidikan,  Lapangan  Usaha  KRT,  Pengeluaran perbulan, Daerah tempat tinggal  rumah tangga, dan Tempat  lahir KRT signifikan  mempengaruhi  status kepemilikan rumah.  Model yang  terbentuk  menemukan  bahwa  KRT  yang  Lahir  di Labuhanbatu  Selatan,  tinggal  di  pedesaan,  KRT  bekerja  di Lapangan Usaha pertanian, rata-rata pengeluaran perbulan kurang dari 2,5 juta rupiah, KRT Lulusan di atas SMA, dan usia KRT di atas 65 tahun  berpeluang  lebih tinggi untuk memiliki dan tinggal di rumah sendiri, ceteris paribus.

## Abstract:
South  Labuhanbatu  Regency,  which  is  mostly  rural  area,  turns out to have the lowest level of home ownership in North Sumatra, similar  to  urban  areas  such  as  Sibolga  City,  Padang  Sidimpuan City,  and  Pematang  Siantar  City.  This  study  aims  to  analyze further  to  find  out  what  demographic  characteristics  affect  the status  of  home  ownership  in  South  Labuhanbatu  in  2020.  The source  of  the  research  data  is  raw  data  from  SUSENAS,  South Labuhanbatu  Regency  tofu  2020  which  has  been  processed.  In accordance  with  the  demographic  perspective  which  is  the focus of research in assessing the status of home ownership, the unit of analysis  in  this  study  is  the  entire  SUSENAS  sample  household head in  South Labuhanbatu Regency in  2020 The status of  home ownership  as  variable  Y  with  4  categories  namely  own  house, contract/rent, free rent, and service. Demographic characteristics

## Jurnal Indonesia Sosial Sains
http://jiss.publikasiindonesia.id/
Vol. 2 No. 7 Juli 2021 P-ISSN: 2723 - 6692 dan E-ISSN: 2723 - 6595
Keywords: house ownership status south labuhanbatu; multinomial logistic regression; probability; polychotomous.
as variable X are Age, Education, Business Field, Place of  Birth of  the  Head  of  Family,  Expenditure,  and  Area  of  Household Residence. The multinomial logical regression model  was chosen to  explain  the  effect  of  Variable  X  on  Variable  Y  which  is polychotomous. The results showed that the level of ownership in South  Labuhanbatu is quite unique because the ownership  status of  official  houses  in  South  Labuhanbatu  is  the  highest  in  North Sumatra. This is supported by the findings of the Logit 2 research model  that  households  with  younger  head  of  household  age (under 65 years), high  school  graduate household  head, monthly expenditure of less than 2.5 million rupiah, live in rural areas and head  of  household  born  outside  Labuhanbatu  Selatan  Regency have higher chances of living in an official residence than owning and living in their own home, ceteris paribus.
Coresponden author: Ahmat Amini Efendi Email: ahmataefendinst17@gmail.com artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi

## Pendahuluan
Rumah  maupun  bangunan tempat tinggal  layak  huni  lainnya adalah kebutuhan dasar yang  harus  dipenuhi.  Terpenuhinya  kebutuhan  ini  memiliki  dampak  positif  bagi  sang penghuni rumah. Rumah tangga yang memiliki dan tinggal di rumah sendiri cenderung lebih aktif  berpartisipasi  pada  kegiatan  sosial,  kualitas  pendidikan  anak  yang  lebih  baik,  tingkat kesehatan  yang  lebih  baik,  ( Yun &  Evangelou,  2016),  rendah  kriminalitas  ( Sampson et  al., 1997)  dan  meningkatkan  kesejahteraan  ( Cobb‐Clark &  Hildebrand,  2006).  Menurut ( Andrews &  Sánchez,  2011)  juga  menerangkan  benefit  rumah  tangga  yang  memiliki  dan tinggal  di  rumah  sendiri,  antara  lain  rumah  dapat  dijadikan  sebagai  sarana  akumulasi kekayaan, perilaku anak  lebih  baik, dan  mobilitas tenaga kerja  lebih rendah.  Sebagian besar manfaat tersebut berkaitan erat dengan hubungan dan interaksi sosial penghuni rumah dengan lingkungan sekitarnya.
Menurut ( Roskruge et al., 2011) mengajukan sebuah teori berpikir tentang hubungan antara  status  kepemilikan  rumah  dengan  dampak  positif  di  atas  yakni  rumah  tangga  yang memutuskan  untuk  memiliki  dan  tinggal  di  rumah  sendiri  artinya  telah  berinvestasi  tinggi terhadap  rumah  yang  mereka  huni.  Nilai  investasi  yang  tinggi  ini  mengurangi  kemampuan finansial  mereka untuk berpindah tempat tinggal  sehingga rumah tangga tersebut cenderung memiliki  mobilitas  yang  rendah.  Rendahnya  mobilitas  mendorong  rumah  tangga  untuk meningkatkan invetasi pada tingkat kesehatan, pendidikan, keamanan dan menambah tingkat partisipasi sosial di komunitasnya.
Pentingnya  peran  dan  manfaat  atas  perumahan,  mendorong  perhatian  pemerintah untuk menjamin terpenuhinya kebutuhan akan perumahan layak yang tertuang pada UU No. 1  Tahun  2011  yang  menyebutkan  pemenuhan  kebutuhan  dasar  manusia  menjadi  tanggung jawab  negara  untuk  melindungi  segenap  bangsa  untuk  melindungi  segenap  bangsa  melalui penyelenggaraan  perumahan  dan  kawasan  pemukiman  agar  masyarakat  dapat  bertempat
tinggal  serta  menghuni  rumah  yang  layak,  dan  terjangkau  di  dalam  perumahan  yang  sehat, aman, harmonis dan berkelanjutan diseluruh wilayah Indonesia ( BPS , 2018). Namun, capaian target dari UU No. 1 Tahun 2011 belum cukup jika dinilai melalui peran pemerintah saja. Hal ini  dikarenakan  keputusan  rumah  tangga  untuk  memiliki  dan  tinggal  di  rumah  sendiri  juga dipengaruhi  oleh  faktor  demografi  rumah  tangga  dan  topografi  wilayah.  Secara  umum ( Goodman &  Mayer,  2018)  menegaskan  bahwa  untuk  mengetahui  faktor  determinan  rumah tangga  dalam  memenuhi  kebutuhan  perumahannya  dapat  dinilai  dari  3  perspektif  yaitu, perspektif  Internasional,  perspektif  demografi,  dan  perspektif  benefit  finansial.  Perspektif demografi digunakan untuk melihat pengaruh karakteristik rumah tangga terhadap keputusan mereka untuk memiliki dan tinggal di rumah sendiri, sehingga hal tersebut menentukan status kepemilikan rumah mereka.
Saat ini, tingkat kepemilikan rumah di beberapa daerah masih tergolong rendah, salah satunya  adalah  Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan.  Menurut  data  SUSENAS  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  pada  tahun  2020  persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  dan  tinggal  di rumah  sendiri  di  Kabupaten  Labuhanbatu  sebanyak  58,02%.  Persentase  ini  menunjukkan bahwa kemampuan rumah tangga atau penduduk di Labuhanbatu Selatan untuk memiliki dan tinggal  di  rumah  sendiri  masih  rendah.  Selain  itu,  di  tahun  yang  sama  tingkat  kepemilikan rumah sendiri di Kabupaten Labuhanbatu Selatan merupakan 5 terendah di provinsi Sumatera Utara setelah Kota Sibolga 42,30%, Kota Padangsidimpuan 53,54%, Kota Pematang Siantar 56,19%, dan Kabupaten Karo 56,45%.
Sebagian besar wilayah Kabupaten Labuhanbatu Selatan termasuk kategori rural area dimana  rumah  tangga  yang  tinggal  di  wilayah  pedesaan  didominasi  bekerja  pada  sektor pertanian. Menurut ( Soseco et al., 2018) Rumah tangga di rural area cenderung diuntungkan dengan tingkat harga perumahan yang lebih rendah dibandingkan dengan urban area. Kondisi ini  seharusnya  menjadi  salah  satu  stimulus  bagi  rumah  tangga  di  Kabupaten  Labuhanbatu Selatan  untuk  memiliki  rumah  sendiri.  Namun,  berdasarkan  persentase  di  atas  tingkat kepemilikan rumah sendiri di Kabupaten Labuhanbatu Selatan justru rendah dan hampir sama dengan  daerah  Perkotaan.  Sehingga  muncul  dugaan  bahwa  terdapat  kesamaan  karakteritik demografi rumah  tangga di  Kabupaten  Labuhanbatu Selatan dengan  karakteristik demografi rumah tangga diperkotaan. Isu ini  mendorong ( Soseco et al., 2018) untuk meneliti fenomena perumahan di rural area . ( Soseco et  al.,  2018)  menemukan  bahwa  rumah  tangga  di rural  area dengan pendapatan  rendah  lebih  kesulitan  untuk  memiliki  dan  bertempat  tinggal  di  rumah  sendiri. Pada  tahun  2020  terdapat  9,06%  rumah  tangga  di  Labuhanbatu  Selatan  dengan  rata-rata pengeluaran  perkapita  sebulannya  di  atas  1,5  juta  rupiah.  Rata-rata  pengeluaran  perkapita perbulan  ini  digunakan  untuk  mengestimasi  pendapatan  optimum  yang  dapat  diperoleh seorang  penduduk  perbulannya  di  Labuhanbatu  Selatan.  Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan bahwa  pendapatan  rumah  tangga  di  Labuhanbatu  Selatan  tergolong  sangat  rendah  dan berimbas pada saving rate yang rendah pula (Sosesco, 2018). Rendahnya saving rate tersebut memicu  rumah  tangga  untuk  cenderung  menghabiskan  sebagian  besar  dari  pendapatannya untuk  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari  sehingga  tidak  memiliki  cukup  tabungan  untuk membeli atau membangun rumah sendiri.
Sementara  itu,  secara  umum  rumah  tangga  di  Indonesia  yang  tinggal  di  pedesaan cenderung  untuk  hidup  mengelompok  dengan  sesama  keluarganya  untuk  memprioritaskan keamanan  serta  kenyamanan  keluarga  Bersama  (Hosfstede,  1980  and  Triandis,  1995  dalam Widodo  &  Qurniawati,  2015).  Budaya  di  pedesaan  ini  mempermudah  rumah  tangga  untuk tinggal di rumah tanpa biaya sewa. Rumah tanpa biaya sewa ini umumnya merupakan rumah warisan  keluarga  yang  ditempati  secara  turun  temurun.  Oleh  karena  itu  rumah  tangga  yang sudah  lama  tinggal  di  pedesaan  atau  jika  seorang  kepala  rumah  tangga  lahir  dan  besar  di pedesaan memiliki probabilitas lebih tinggi untuk tinggal di rumah bebas sewa.
Kepala  Rumah  tangga  (KRT)  sebagai  aktor  penting  dalam  upaya  pemenuhan kebutuhan rumah tangga dapat mempengaruhi status kepemilihan rumah yang ditempati  jika dilihat  dari  perspektif  demografi.  Tingkat  pendidikan  KRT  adalah  salah  satunya.  KRT dengan  pendidikan  terakhir  setingkat  sarjana  memiliki  probabilitas  lebih  tinggi  untuk memiliki  rumah  sendiri  ( Goodman &  Mayer,  2018).  Namun,  berdasarkan  data  SUSENAS ada  sebanyak  45,16%  KRT  di  Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan  merupakan  tamatkan  SMP kebawah. Rendahnya tingkat pendidikan  mempersulit KRT untuk mendapatkan perkejaan di sektor  formal,  sehingga  mereka  didominasi  bekerja  pada  sektor  informal  seperti  pekerja pertanian,  perdagangan,  dan  konstruksi.  Hal  ini  berimbas  pada  balas  jasa  atau  upah  dari pekerjaan  yang  diterima  KRT  menjadi  lebih  rendah  ( Soseco et  al.,  2018).  Rendahnya penerimaan  balas  jasa  dari  pekerjaan  atau  usaha  KRT  menyebabkan  berkurangnya kemampuan  rumah  tangga  untuk  mengakumulasikan  pendapatannya  guna  memiliki  rumah sendiri (Bourassa & Yin, 2008).
Usia  KRT  juga  menjadi  salah  satu  faktor  penting  yang  menentukan  status kepemilikan  rumah.  Individu  ataupun  KRT  yang  berusia  lebih  muda  cenderung  kesulitan untuk  memiliki  rumah  sendiri  karena  berada  dalam  masa  transisi  pekerjaan  atau  belum memiliki  pekerjaan  tetap.  Rumah  tangga  dengan  KRT  yang  belum  menetap  pekerjaannya dapat  meningkatkan  probabilitas  rumah  tangga  tersebut  untuk  berpindah  tempat  tinggal sesuai  pekerjaan  baru  KRT  sehingga  rumah  tangga  tersebut  lebih  memilih  untuk  menyewa rumah.  Berdasarkan  data  SUSENAS  2020,  sebanyak  48,34%  KRT  di  Labuhanbatu  Selatan berusia 45 tahuh kebawah. Persentase ini bersesuaian dengan rendahnya tingkat kepemilikan rumah sendiri di Labuhanbatu Selatan.
Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan  yang  sebagain  besar  wilayahnya  merupakan rural area justru  tidak  menambah  probabilitas  rumah  tangga  untuk  memiliki  dan  tinggal  di rumahnya  sendiri.  Rumah  sebagai  salah  satu  kebutuhan  dasar  yang  memiliki  berbagai manfaat  justru  menjadi  bumerang  ketika  banyak  rumah  tangga  yang  tidak  mampu memenuhinya. Kajian ilmiah ini mengadopsi konsep dan variabel determinan dari penelitian terdahulu  guna  meneliti  probabilitas  rumah  tangga  untuk  memiliki  rumah  sendiri  pada periode terkini. Terdapat pembaruan pada isi penelitian ini yaitu adanya penambahan variabel Tempat Lahir KRT, Lapangan Usaha, Daerah Tempat Tinggal serta telah menggunakan data SUSENAS  yang  secara  umum  dapat  menyediakan  berbagai  faktor  determinan  tingkat kepemilikan  rumah  tangga  dari  perspektif  demografi  ( Goodman &  Mayer,  2018).  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  berupaya  untuk  mengetahui  faktor  dari  perspektif  demografi  yang mempengaruhi  probabilitas  rumah  tangga  untuk  memiliki  rumah  sendiri  di  Labuhanbatu Selatan tahun 2020.

## Metode Penelitian
Status  kepemilikan  rumah  dalam  penelitian  ini  merujuk  pada  kategori  status kepemilikan  rumah  dalam  SUSENAS  BPS  2020.  Kategori  yang  digunakan  yaitu  rumah milik sendiri, kontrak/sewa, bebas sewa dan dinas. Selanjutnya status kepemilikan rumah ini disebut  sebagai  variabel  dependen.  Adapun  karakteristik  demografi  Rumah  tangga  yang mempengaruhi  status  kepemilikan  rumah  antara  lain  usia,  tingkat  pendidikan,  pendapatan ( Goodman & Mayer, 2018), lapangan usaha dan daerah tempat tinggal ( rural area /pedesaan dan urban  area/ perkotaan)  ( Soseco et  al.,  2018).  Selanjutnya  faktor-faktor  demografi  ini disebut sebagai variabel independen.
Sumber data penelitian adalah raw data SUSENAS Kabupaten Labuhanbatu Selatan tahun  2020  yang  sudah  di  olah.  Sesuai  dengan  perspektif  demografi  yang  menjadi  fokus penelitian dalam mengkaji status kepemilikan rumah maka unit analisis dalam penelitian ini adalah  seluruh  KRT  sampel  SUSENAS  di  Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan  tahun  2020 sejumlah 631 KRT  yang diperoleh dari populasi seluruh KRT hasil listing SUSENAS 2020 di  Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan.  Data  yang  digunakan  bersifat crosssection yaitu  data yang diteliti khusus untuk memecahkan permasalahan penelitian di tahun 2020 saja.  Penulis menggunakan alat bantu pengolahan data penelitian dengan software SPSS.
Pemaparan  hasil  penelitian  disajikan  dengan  analisis  deskriptif  dan  analisis Inferensia.  Analisis  deskriptif  menggambarkan  karakteristik  demografi  Rumah  tangga  di Labuhanbatu  Selatan.  Sedangkan,  analisis  inferensia  menggunakan  Regresi  Logistik Multinomial  untuk  menjelaskan  pengaruh  variabel  independen  terhadap  status  kepemilikan rumah. Model ini juga digunakan ( Deng et al., 2016) untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi  penduduk  usia  muda  di  China  untuk  memiliki  rumah  sendiri.  Model  ini dipilih  karena  status  kepemilikan  rumah  sebagai  variabel  dependen  berskala  nominal (kategorik)  dengan  lebih  dari  2  kategori  (Wiley,  2013),  ( Novianti ,  n.d.),  ( Sulistio & Ispriyanti,  2010)  Regresi  Logistik  Multinomial  dapat  menjelaskan  bagaimana  variabel independent  mempengaruhi  probabilitas  KRT untuk  memiliki dan tinggal di rumah sendiri, di rumah kontrak/sewa, bebas sewa atau di rumah dinas.
Probabilitas  kategori  rumah  tangga  untuk  memiliki  rumah  sendiri  dijadikan  sebagai kategori  referensi  Y  =  1;  sementara  itu  secara  berurut  probabilitas  kategori  kontrak/sewa, bebas  sewa,  dan  dinas  dinotasikan  dengan  Y  =  2,3,4.  Sedangkan  variabel  independent  (X) masing-masing dinotasikan dalam tabel sebagai berikut.

## Tabel 1. Ringkasan Kategori Variabel Independen (X)
Variabel Kategori Usia KRT (X 1 ) 1 = usia ≤ 45 tahun; 2 = 45 < usia ≤ 64 tahun; 3 = usia ≥ 65 tahun Pendidikan KRT (X 2 ) 1 = dibawah SMP sederajat; 2 = SMA sederajat; 3 = diatas SMA sederajat Lapangan usaha KRT (X 3 )
1 = Pertanian; 2 = Manufaktur; 3 = Jasa Pengeluaran rumah tangga
(X 4 ) 1 = pengeluaran ≤ 2,5 juta; 2 = 2,5 juta < pengeluaran ≤ 5 juta; 3 = pengeluaran ≥ 5 juta Daerah tempat tinggal rumah 1 = Perkotaan; 2 = Pedesaan
tangga (X 5 ) Tempat lahir KRT (X 6 ) 1 = KRT lahir di Labuhanbatu Selatan, 0 = KRT
lahir di luar Labuhanbatu Selatan
Sumber : Hasil olah data SUSENAS 2020
Tahapan yang dilakukan dalam analisis regresi logistik multinomial dalam penelitian ini dijelaskan sebagai berikut ( Hosmer Jr et al., 2013).
1. Pembentukan Model
Bentuk  persamaan  regresi  logistik  multinomial  lebih  dari  2  kategori  adalah  sebagai berikut:
𝑔(𝑥) = ln [ 𝑃 𝑗 (𝑥) 𝑃 0 (𝑥) ] = 𝛽 0 + ∑ 𝑏 𝑘 𝑥 𝑖𝑘 𝑃 𝑘=1 (1)
2. Estimasi Parameter
Estimasi  parameter  dalam  persamaan  regresi  logistik  multinomial menggunakan  metode Maximum  likelihook  Estimation (MLE).  Fungsi likelihood dituliskan dibawah ini.
𝑙(𝛽) = ∏ 𝜋 1𝑖 𝑦 1𝑖 𝜋 2𝑖 𝑦 2𝑖 𝜋 3𝑖 𝑦 3𝑖 𝑛 𝑖=1 (1 − 𝜋 1𝑖 − 𝜋 2𝑖 − 𝜋 2𝑖 ) 1−𝑦 1𝑖 −𝑦 2𝑖 −𝑦 3𝑖 (2)
Persamaan diatas kemudian ditransformasi log, sehingga diperoleh persamaan logaritma likelihood dengan fungsi yang linier berikut.
𝐿(𝛽) = log [𝑙(𝛽)]
= ∑(𝑦 1𝑖 𝑥 𝑖 𝛽 1 + 𝑦 2𝑖 𝑥 𝑖 𝛽 2 + 𝑦 3𝑖 𝑥 𝑖 𝛽 3 + 𝑙𝑛(1 − 𝜋 1𝑖 − 𝜋 2𝑖 − 𝜋 2𝑖 )) 𝑛 𝑖=1 (3)
Selanjutnya mendiferensiasi persamaan 𝐿(𝛽) terhadap 𝛽 𝑗𝑘 sehingga diperoleh nilai β dari persamaan berikut.
𝜕𝐿(𝛽) 𝜕𝛽 𝑗 = ∑ 𝑥 𝑖 (𝑦 𝑗𝑖 − 𝜋 𝑗𝑖 ) 𝑎 𝑖=1 (4)
3. Uji Simultan
Uji Simultan atau uji serentak dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen  terhadap  variabel  dependen  dalam  model  secara  bersama-sama  atau simultan. Hipotesis uji simultan dituliskan sebagai berikut.
H 0 : β 1 = β 2 = β 3 = 0; Tidak ada pengaruh variabel independent terhadap model H 1 : Minimal terdapat satu β i ≠ 0; j = 1,2,3.
Statistik Uji
𝐺 = −2ln [ ( 𝑛1 𝑛 ) 𝑛1 ( 𝑛2 𝑛 ) 𝑛2 ( 𝑛3 𝑛 ) 𝑛3 ∏ 𝜋 1 (𝑥) 𝑦1𝑗 𝑏 𝑗=1 𝜋 2 (𝑥) 𝑦2𝑗 𝜋 3 (𝑥) 𝑦3𝑗 ] (5)
Statistik  uji  G  mengikuti  distribusi Chi-Square dibandingkan  dengan  nilai Chi-Square tabel 𝜒 𝑎,𝑣 2 .  Jika  Nilai  G  > 𝜒 𝑎,𝑣 2 (dengan v adalah  jumlah  variabel independen)  maka  H 0 ditolak,  artinya  minimal  terdapat  satu  β  yang  tidak  sama dengan nol atau ada pengaruh variabel independent terhadap model yang terbentuk.
4. Uji Parisal
Uji  parsial  merupakan  uji  lanjutan  untuk  mengetahui  apakah  variabel independen berpengaruh secara statistik terhadap variabel dependen. Uji parsial juga
digunakan  untuk  memilah  variabel  independent  mana  yang  layak  masuk  ke  dalam model. Hipotesis uji sebagai berikut.
H 0 : β j = 0 H 1 : β j ≠ 0; j = 1,2,3
Statistik Uji
𝑊 2 = 𝛽 ̂ 𝑗 2 𝑆𝐸 ̂ (𝛽 ̂ 𝑗 2 ) (6)
dimana 𝑆𝐸 ̂ (𝛽̂ 𝑗 2 ) standar  eror  koefisien  model, 𝛽̂ 𝑗 adalah  koefisien  variabel independent  pada  model  dengan j  =1,2,3 . 𝑊 2 adalah  statistik  uji  Wald  yang digunakan  untuk  menentukan  apakah  H 0 diterima  atau  ditolak.  Statistik  uji  Wald mengikuti  distribusi chi-square sehingga  tolak  H 0 jika 𝑊 2 > 𝜒 𝑎,𝑣 2 (dengan v adalah jumlah variabel independen) atau P-value < α.
5. Uji Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model atau goodness of fit test dilakukan dengan hipotesis uji berikut.
H 0 :  Model  sesuai  (tidak  terdapat  perbedaan  antara  hasil  pengamatan  dengan kemungkinan hasil prediksi model)
H 1 :  Model  tidak  sesuai  (terdapat  perbedaan  antara  hasil  pengamatan  dengan kemungkinan hasil prediksi model)
Statistik uji :
𝐶̂ = ∑ (𝑂 𝑘 −𝑛 𝑘 𝜋 ̂ 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘 𝜋 ̂ 𝑘 (1−𝜋 ̂ 𝑘 ) 𝑔 𝑘=1 (7)
Model sesuai jika H 0 gagal tolak atau nilai statistik uji 𝐶̂ < 𝜒 𝑎,𝑣 2 . 6. Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan  klasifikasi  merupakan  evaluasi  untuk  menunjukkan  probabilitas  kesalahan fungsi klasifikasi kategori dalam model regresi logistik multinomial. Model yang baik adalah model  yang  memiliki  probabilitas salah klasifikasi  yang  minimal,  yaitu dapat dilihat  melalui correct classification table ( Hosmer Jr et al., 2013) dalam ( Renny Maykhawati, 2019). Tabel ketepatan  klasifikasi  menerangkan  frekuensi  dua  arah  dari  kelompok  data  amatan  dan prediksi. Nilai ketepatan klasifikasi yang diperoleh diukur dari banyak nya prediksi yang tepat sesuai dengan banyaknya sampel.

## Hasil dan Pembahasan

## Analisis Deskriptif
Status  kepemilikan  rumah  di  Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan  pada  tahun  2020 tergolong  rendah  jika  dibandingkan  dengan  kabupaten  lain  di  provinsi  Sumatera  Utara. Justru  persentase  kepemilikan  rumah  sendiri  di  Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan  mirip dengan  beberapa  kota  besar  di  Sumatera  Utara  seperti,  Kota  Sibolga,  Kota  Padang Sidimpuan,  Kota  Pematang  Siantar  dan  Kota  Medan.  Berikut  ini  persentase  status kepemilikan rumah di Kabupaten Labuhanbatu Selatan pada tahun 2020.
Sumber : SUSENAS 2020 Kabupaten Labuhanbatu Selatan diolah. Gambar 1. Persentase Status Kepemilikan Rumah di Labuhanbatu Selatan 2020
Pada Gambar 1, sebanyak 58,02% rumah tangga di Kabupaten Labuhanbatu Selatan pada tahun 2020 memiliki dan tinggal di rumah sendiri, 9,08% rumah tangga tinggal dengan menyewa  rumah,  10,91%  berikutnya  tinggal  di  rumah  bebas  sewa,  dan  21,98%  lainnya tinggal di rumah dinas.
Persentase rumah tangga  yang tinggal di rumah dinas  yaitu 21,98% di  Labuhanbatu Selatan  adalah  yang  tertinggi  se  provinsi  Sumatera  Utara.  Angka  ini  menunjukkan  bahwa mobilitas tenaga kerja di Labuhanbatu Selatan cukup tinggi artinya tenaga kerja yang bekerja di Labuhanbatu Selatan lebih memilih menempati rumah yang telah di sediakan oleh instansi atau  perusahaan  tempat  mereka  bekerja  ketimbang  untuk  memiliki  rumah  sendiri.  Hal  ini mereka  lakukan  karena  untuk  memiliki  rumah  sendiri  membutuhkan  banyak  biaya  dan sewaktu-waktu mereka dapat di pindah tugaskan keluar Kabupaten Labuhanbatu Selatan.
Sementara  itu,  persentase  rumah  tangga  yang  menyewa  atau  mengontrak  rumah sebanyak 9,08% tidak berbeda jauh dengan rumah tangga yang tinggal di rumah bebas sewa. Rumah tangga yang tinggal di rumah bebas sewa dapat diartikan rumah tangga yang tinggal di  rumah  milik  orang  lain  (baik  famili/bukan  famili)  tanpa  mengeluarkan  biaya  apapun. Melihat  kembali  wilayah  Labuhanabatu  Selatan  yang  sebagian  besarnya  wilayah  pedesaan, terdapat  10,91% rumah tangga tinggal di rumah bebas sewa. Rumah tangga  yang tinggal di pedesaan biasanya tinggal di rumah milik orang tua, atau famili lainnya tanpa mengeluarkan biaya sewa apapun.
Analisis deskriptif selanjutnya menyajikan gambaran karakteristik demografi variabel independen  yaitu  persentase  kategori  Usia  (X 1 ),  Pendidikan  (X 2 ),  Lapangan  usaha  (X 3 ), Pengeluaran  (X 4 ),  Daerah  tempat  tinggal  (X 5 ),  dan  Tempat  Lahir  (X 6 )  KRT.  Hasil  analisis ditampilkan dalam diagram lingkaran berikut.
Tabel 2. Persentase Klasifikasi Variabel Independen Variabel Kategori Persentase (%) a. Usia KRT Usia ≤ 44 tahun 48,3 Usia 45-64 tahun 43,6
58.02 9.08 10.91 21.98 Milik Sendiri Kontrak/Sewa Bebas Sewa
Dinas
usia ≥ 65 tahun 8,1 b. Pendidikan KRT dibawah SMP sederajat 45,2 SMA sederajat 33,2 diatas SMA sederajat 21,6 c. Lapangan Usaha KRT Pertanian 62,8 Manufaktur 27,9 Jasa 9,3 d. Pengeluaran Rumah Tangga pengeluaran ≤ 2,5 juta 10,9 pengeluaran 2,5 - 5 juta 64,2 pengeluaran ≥ 5 juta 24,9 e. Daerah Tempat Tingga Rumah Tangga Perkotaan 33,9 Pedesaan 66,1 f. Tempat Lahir KRT KRT lahir di luar Labuhanbatu Selatan 54,5 KRT lahir di Labuhanbatu Selatan 45,5 Valid 100 Sumber : Hasil olah dengan SPSS
Berdasarkan  Tabel  2,  poin  (a)  persentase  usia  KRT  tertinggi  adalah  KRT  usia  44 tahun  kebawah  sebesar  48,3%, tidak  berbeda  jauh  dengan  KRT  usia  45-64  tahun  sebanyak 43,6%,  terakhir  KRT  usia  65  tahun  keatas  sebanyak  8,1%.  Poin  (b)  menunjukkan  tingkat pendidikan  terakhir  yang  ditamatkan  KRT.  Sebagian  besar  KRT  di  Labuhanbatu  Selatan masih  berpendidikan  terakhir  SMP  kebawah  yakni  sebanyak  45,2%,  sedangkan  KRT berpendidikan  terakhir  SMA  sebanyak  33,2%,  dan  yang  paling  sedikit  adalah  KRT berpendidikan terakhir SMA keatas yakni sebanyak 21,6%.
Pada  poin  (c),  Labuhanbatu  Selatan  yang  sebagian  besar  luas  wilayahnya  termasuk rural area dibuktikan dengan tingginya persentase KRT yang bekerja pada sektor pertanian yaitu  sebanyak  62,8%,  berbeda  jauh  dengan  KRT  yang  bekerja  pada  sektor  manufaktur sebanyak  27,8%,  dan  yang  paling  sedikit  adalah  KRT  yang  bekerja  pada  sektor  Jasa sebanyak  9,3%.  Kemudian,  pada  poin  (d),  rata-rata  pengeluaran  rumah  tangga  tertinggi berada  pada  kategori  pengeluaran  2,5  juta  –  5  juta  rupiah  yaitu  sebanyak  64,2%,  jauh tertinggal  dengan  rumah  tangga  dengan  rata-rata  pengeluaran  di  atas  5  juta  rupiah  hanya sebanyak 24,9%, dan yang paling sedikit adalah  rumah tangga dengan rata-rata pengeluaran di bawah 2,5 juta rupiah sebanyak 10,9%.
Berikutnya, pada  poin  (e) sebagian besar rumah tangga Labuhanbatu Selatan  berada di wilayah pedesaan dengan persentase 66,1%, dan sebanyak 33,9% rumah tangga tinggal di perkotaan. Sedangkan pada poin (f) menunjukkan KRT yang lahir di luar dan di Kabupaten Labuhanbatu  Selatan  cukup  berimbang,  KRT  yang  lahir  di  luar  Kabupaten  Labuhanbatu Selatan  sebanyak  54,5%,  sedangkan  KRT  yang  lahir  di  Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan sebanyak 45,5%.

## Analisis Inferensia
Status  kepemilikan  rumah  sebagai  variabel  dependen  di  bagi  menjadi  4  kategori antara  lain,  Y  =  1  untuk  status  kepemilikan  rumah  sendiri  dan  dijadikan  sebagai  kategori referensi, Y = 2 kontrak/sewa, Y = 3 bebas sewa, dan Y = 4 status kepemilikan rumah dinas. Sehingga persamaan logit yang terbentuk sebanyak 3 persamaan.

## Estimasi Parameter
Estimasi  parameter  dalam  model  menggunakan  metode Maximum  likelihood Estimation sehingga diperoleh hasil estimasi parameter sebagai berikut.
Tabel 3. Estimasi Parameter β dalam Model Regresi Logistik Multinomial
Variabel Model Logit Y = 2 Model Logit Y = 3 Model Logit Y = 3 Kategori β Kategori β Kategori β Intercept -21,012 Intercept -4,047 Intercept -22,122 X 1 = 1 Usia ≤ 44 tahun; 18,957 Usia ≤ 44 tahun; 1,947 Usia ≤ 44 tahun; 19,142 X 1 = 2 Usia 45-64 tahun; 17,061 Usia 45-64 tahun; 0,358 Usia 45-64 tahun; 17,764 X 1 = 3 usia ≥ 65 tahun 0 usia ≥ 65 tahun 0 usia ≥ 65 tahun 0 X 2 = 1 dibawah SMP sederajat 0,899 dibawah SMP sederajat 435 dibawah SMP sederajat -0,017 X 2 = 2 SMA sederajat 1,250 SMA sederajat 0,055 SMA sederajat 1,062 X 2 = 3 diatas SMA sederajat 0 diatas SMA sederajat 0 diatas SMA sederajat 0 X 3 = 1 Pertanian -2,157 Pertanian -0,397 Pertanian 1,990 X 3 = 2 Manufaktur -0,637 Manufaktur 0,213 Manufaktur 1,543 X 3 = 3 Jasa 0 Jasa 0 Jasa 0 X 4 = 1 pengeluaran ≤ 2,5 juta 1,337 pengeluaran ≤ 2,5 juta 0,387 pengeluaran ≤ 2,5 juta -1,378 X 4 = 2 pengeluaran 2,5 - 5 juta 0,619 pengeluaran 2,5 - 5 juta 0,904 pengeluaran 2,5 - 5 juta -0,238 X 4 = 3 pengeluaran ≥ 5 juta 0 pengeluaran ≥ 5 juta 0 pengeluaran ≥ 5 juta 0 X 5 = 1 Perkotaan 0,319 Perkotaan 0,454 Perkotaan -0,752 X 5 = 2 Pedesaan 0 Pedesaan 0 Pedesaan 0 X 6 = 0 KRT lahir diluar Labuhanbatu Selatan 1,023 KRT lahir diluar Labuhanbatu Selatan 0,230 KRT lahir diluar Labuhanbatu Selatan 1,563 X 6 = 1 KRT lahir di Labuhanbatu Selatan, 0 KRT lahir di Labuhanbatu Selatan, 0 KRT lahir di Labuhanbatu Selatan, 0
Sumber : Hasil olah dengan SPSS
Berdasarkan nilai estimasi parameter di atas, model regresi logistik multinomial yang terbentuk adalah sebagai berikut.
Model Logit 1 untuk Y = 2, status kepemilikian rumah = kontrak/sewa
𝑔 1 (𝑥) = −21,012 +  18,957𝑋 11 + 17,061𝑋 12 + 0,899𝑋 21 + 1,250𝑋 22 − 2,157𝑋 31 − 0,637𝑋 32 + 1,337𝑋 41 + 0,619𝑋 42 + 0,319𝑋 51 + 1,023𝑋 60 (8) Model Logit 2 untuk Y = 3, status kepemilikian rumah = bebas sewa 𝑔 1 (𝑥) = −4,047 +  1,947𝑋 11 + 0,358𝑋 12 + 435𝑋 21 + 0,055𝑋 22 − 0,397𝑋 31 + 0,213𝑋 32 + 0,387𝑋 41 + 0,904𝑋 42 + 0,454𝑋 51 + 0,230𝑋 60 (9)
Model Logit 3 untuk Y = 4, status kepemilikian rumah = dinas 𝑔 1 (𝑥) = −22,122 +  19,142𝑋 11 + 17,764𝑋 12 − 0,017𝑋 21 + 1,062𝑋 22 + 1,990𝑋 31 + 1,543𝑋 32 − 1,378𝑋 41 − 0,238𝑋 42 − 0,752𝑋 51 + 1,563𝑋 60 (10)

## Uji Simultan
Uji  simultan  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen  (X)  secara serentak  signifikan  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen.  Hasil  uji  disajikan  pada  tabel berikut.
Tabel 4. Hasil Uji Simultan Model Likelihood Ratio Test Chi-Square df Sig. Final 285,924 30 0,000 Sumber : Hasil olah dengan SPSS
Tabel 4 menerangkan bahwa nilai statistik uji G adalah 285,695 lebih besar dari nilai Chi-Square tabel 𝜒 𝑎,𝑣 2 = 43,773. Nilai P-value 0,000 < α = 0,05 sehingga hipotesis nol ditolak atau terdapat minimal satu atau lebih variabel independen yang berpangaruh terhadap status kepemilikan rumah di Labuhanbatu Selatan.

## Uji Parsial
Uji  parsial  dilakukan  untuk  melihat  signifikansi  pengaruh  variabel  independen terhadap variabel dependen secara terpisah. Berikut hasil uji parsial dengan Likelihood Ratio Test .
Tabel 5. Hasil Uji Parsial Variabel Chi-Square df Sig. Intercept 0,000 0 0,000 Usia KRT (X 1 ) 89,265 6 0,000 Pendidikan KRT (X 2 ) 28,902 6 0,000 Lapangan usaha KRT (X 3 ) 45,652 6 0,000 Pengeluaran rumah tangga (X 4 ) 18,329 6 0,005 Daerah tempat tinggal rumah tangga (X 5 ) 12,697 3 0,005 Tempat lahir KRT (X 6 ) 44,410 3 0,000 Sumber : Hasil olah dengan SPSS
Dengan signifikansi α = 0,05, seluruh variabel independen siginifikan secara statistik terhadap  variabel  dependen  sehingga  semua  variabel  independen  memiliki  arti  di  dalam model yang terbentuk.

## Uji Kesesuaian Model
Sebelum  menginterpretasi  model,  uji  kesesuaian  model  perlu  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  model  ini  sudah  sesuai  untuk  menggambar  hubungan  antara  variabel dependen dan variabel independen. Berikut hasil pengujian kesesuaian model atau Goodness of fit .
Tabel 6. Hasil Uji Goodness of fit Chi-Square df Sig. Pearson 407,401 459 0,960 Deviance 315,701 459 1,000 Sumber : Hasil olah dengan SPSS Tabel  6  menunjukkan  nilai Chi-Square pada deviance sebesar  315,701  lebih  kecil dari Chi-Square tabel 509,947 atau nilai P- Value > α = 0,05 sehingga hipotesis nol diterima yaitu Model sudah sesuai dan dapat dilakukan interpretasi lebih lanjut.

## Ketepatan Klasifikasi
Berikut ini hasil klasifikasi kategori untuk melihat ketepatan dalam model
Tabel 7. Ketepatan Klasifikasi Variabel Dependen Pengamatan Dugaan Rumah Sendiri Kontrak/Sewa Bebas Sewa Dinas Persentase Ketepatan Rumah Sendiri 332 11 0 37 87,4% Kontrak/Sewa 33 15 0 6 27,8% Bebas Sewa 48 7 0 7 0,0% Dinas 68 3 0 64 47,4% Total Persentase 76,2% 5,7% 0,0% 18,1% 65,1% Sumber : Hasil olah dengan SPSS
Berdasarkan Tabel 7 diketahui ketepatan model yang terbentuk adalah 65,1% artinya sebesar  65%  amatan  diklasifikasikan  dengan  tepat.  Nilai  persentase  ini  lebih  dari  50% sehingga  model  regresi  logistik  multinomial  telah  cukup  tepat  merepresentasikan  status kepemilikan rumah di Labuhanbatu Selatan.

## Interpretasi Koefisien Model
Interpretasi koefisien dilakukan untuk koefisien yang signifikan secara statistik pada α = 0,05 yang terbentuk dalam model logit pada persamaan (8), (9), dan (10) sebagai berikut. Tabel 7 menampilkan signifikansi koefisien dari variabel independen setiap model logit.
Tabel 8. Koefisien Model Logistik Keofisien Logit 1 Logit 2 Logit 3 W Sig. Exp(β) W Sig. Exp(β) W Sig. Exp(β) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) Inter cept 878,377 0,000 - 17,006 0,000 - 702,4 17 0,000 -
X 1 = 1 2278,35 3 0,000 170909 486,476 6,354 0,012 7,011 5635, 547 0,000 20563115 6,115 X 1 = 2 - - 256637 50,429 0,207 0,649 1,430 - - 51874456 ,408 X 1 = 3 - - - - - - - - - X 2 = 1 2,536 0,111 2,458 1,137 0,286 1,545 0,002 0,961 0,983 X 2 = 2 4,981 0,026 3,491 0,015 ,904 1,056 8,907 0,003 2,892 X 2 = 3 - - - - - - - - - X 3 = 1 17,423 0,000 0,116 0,575 0,448 0,673 6,588 0,010 7,318 X 3 = 2 1,960 0,162 0,529 0,165 ,685 1,237 3,805 0,051 4,676 X 3 = 3 - - - - - - - - - X 4 = 1 4,694 0,030 3,806 0,337 0,561 1,473 4,277 0,039 0,252 X 4 = 2 2,199 0,138 1,858 4,690 0,030 2,469 0,829 0,362 0,788 X 4 = 3 - - - - - - - - - X 5 = 1 0,841 0,359 1,375 2,022 0,155 1,575 6,691 0,010 0,471 X 5 = 2 - - - - - - - - - X 6 = 0 8,813 0,003 2,781 0,582 0,446 1,259 35,56 8 0,000 4,774 X 6 = 1 - - - - - - - - - Catatan : tanda “– “menunjukkan nilai < 0 Sumber : Hasil olah dengan SPSS
Nilai  Exp(β)  atau Odds  Ratio diinterpretasikan  jika  berpengaruh  signifikan  secara statistik atau nilai P- Value α pada kolom (3), (6), dan (9) < 0,05. Berikut ini interpretasi dari setiap  estimasi  probabilitas  Exp(β)  variabel  independen  dalam  menentukan  status kepemilikan rumah di Labuhanbatu Selatan tahun 2020.
Model logit 1, Y = 2
1. Kecenderungan  KRT  usia  44  tahun  kebawah  untuk  menyewa  rumah  (dibanding memiliki  rumah  sendiri)  adalah  170909486,476  kali  dibanding  KRT  usia  65  tahun keatas, ceteris  paribus. Sejalan  dengan  ( Hilber &  Turner,  2014)  bahwa  seiring bertambahhnya  usia  probabilitas  rumah  tangga  atau  KRT  untuk  memiliki  rumah sendiri semakin tinggi.
2. Kecenderungan  KRT  usia  45-64  tahun  untuk  menyewa  rumah  (dibanding  memiliki rumah  sendiri)  adalah  25663750,429  kali  dibanding  KRT  usia  65  tahun  keatas, ceteris  paribus. Hal  ini  selaras  dengan  ( Lopez Cabrera,  2012)  yang  menyatakan semakin  tua  usia  KRT  probabilitas  untuk  memiliki  rumah  sendiri  lebih  tinggi dibanding dengan KRT yang lebih muda.
3. Kecenderungan  KRT  berpendidikan  terakhir  SMA  sederajat  untuk  menyewa  rumah (dibanding  memiliki  rumah  sendiri)  adalah  3,491  kali  dibanding  KRT  dengan pendidikan  terakhir  SMA  keatas, ceteris  paribus. ( Goodman &  Mayer,  2018)  juga menerangkan  bahwa  individu  dengan  pendidikan  terakhir  setara  perguruan  tinggi memiliki  probabilitas  lebih  tinggi  untuk  memiliki  rumah  sendiri.  Nilai Odds di  atas menunjukkan KRT lulusan SMA masih cenderung untuk menyewa rumah dibanding memiliki rumah rumah sendiri dibanding KRT lulusan di atas SMA.
4. Kecenderungan  KRT  yang  bekerja  pada  sektor  Pertanian  untuk  menyewa  rumah (dibanding memiliki rumah sendiri) adalah 0,116 kali dibanding KRT yang bekerja di
sektor  Jasa, ceteris  paribus. Lapangan  usaha  yang  ditekuni  KRT  merupakan implikasi  tingkat  pendidikan  KRT.  ( Soseco et  al.,  2018)  menerangkan  KRT  dengan pendidikan  lebih  rendah  cenderung  memiliki  pekerjaan  sektor  informal  dengan pendapatan yang lebih rendah. Nilai Odds di atas menunjukkan KRT yang bekerja di sektor  pertanian  memiliki  probabilitas  lebih  kecil  untuk  memiliki  rumah  sendiri dibanding KRT yang bekerja di sektor Jasa.
5. Kecenderungan rumah tangga dengan rata-rata pengeluaran perbulan kurang dari 2,5 juta rupiah untuk  menyewa rumah (dibanding  memiliki rumah sendiri) adalah  3,806 kali  dibanding  rumah  tangga  dengan  rata-rata  pengeluaran  perbulan  di  atas  5  juta rupiah. Besar kecil nya pengeluaran rumah tangga tidak lepas dari pendapatan rumah tangga  tersebut.  Nilai Odds di  atas  sejalan  dengan  penemuan  (Yun  &  Evangelou, 2016) bahwa semakin tinggi pendapatan  maka  probabilitas  suatu rumah tangga atau individu  untuk  memiliki  rumah  sendiri  semakin  tinggi.  Di  Labuhanbatu  Selatan, rumah tangga dengan rata-rata pengeluaran perbulan di bawah 2,5 juta memilih untuk menyewa  rumah  ketimbang  membangun  rumah  nya  sendiri  disebabkan  pendapatan yang  diterima  rumah  tangga  belum  cukup  untuk  membeli  rumah  sendiri.  (Wang  & Muri,  (2011),  dalam  ( Ying et  al.,  2013)  juga  menambahkan  rumah  tangga  dengan pendapatan  yang  rendah  kesulitan  untuk  memiliki  rumah  sendiri  karena  tinggi  nya harga atau biaya membangun rumah.
6. Kecenderungan  KRT  yang  lahir  di  luar  Kab.  Labuhanbatu  Selatan  untuk  menyewa rumah  (dibanding  memiliki  rumah  sendiri)  adalah  2,781  kali  dibanding  KRT  yang lahir di Kab. Labuhanbatu Selatan. Nilai Odds ini menunjukkan KRT yang lahir dari luar  Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan  lebih  memilih  untuk  menyewa  rumah ketimbang memiliki rumah sendiri di Kabupaten Labuhanbatu Selatan.
Model logit 2, Y = 3
1. Kecenderungan  KRT  usia  45  tahun  kebawah  untuk  tinggal  di  rumah  bebas  sewa (dibanding memiliki dan tinggal di rumah sendiri) adalah  7,011 kali dibanding KRT usia 65 tahun keatas, ceteris paribus.
2. Kecenderungan rumah tangga dengan rata-rata pengeluaran perbulan 2,5 juta hingga 5 juta  rupiah untuk tinggal di rumah bebas sewa  (dibanding  memiliki dan tinggal di rumah  sendiri)  adalah  2,469 kali  dibanding  rumah  tangga  dengan  rata-rata pengeluaran  perbulan  di  atas  5  juta  rupiah, ceteris  paribus. Rumah  tangga  di pedesaan  memiliki probabilitas yang lebih tinggi untuk tinggal di rumah bebas sewa seperti  rumah  milik  orang  tua  atau  sanak  saudara  lainnya  ketimbang  memiliki  dan tinggal dirumah sendiri.
Model logit 3, Y = 4
1. Kecenderungan KRT usia 45 tahun kebawah untuk tinggal di rumah dinas (dibanding memiliki  rumah  sendiri)  adalah  205631156,115 kali  dibanding  KRT  usia  65  tahun keatas, ceteris paribus. KRT atau rumah tangga muda cenderung memiliki mobilitas kerja  yang  tinggi  sehingga  akan  lebih  sering  berpindah  tempat  tinggal  bergantung pada  pekerjaan  mereka.  Di  Labuhanbatu  Selatan  KRT  usia  45 tahun  berprobabilitas tinggi untuk tinggal di rumah dinas ketimbang memiliki dan tinggal di rumah sendiri.
2. Kecenderungan  KRT  usia  46-64  tahun  untuk  tinggal  di  rumah  dinas  (dibanding memiliki  rumah  sendiri)  adalah  51874456,408 kali  dibanding  KRT  usia  65  tahun keatas, ceteris paribus.
3. Kecenderungan  KRT  berpendidikan  terakhir  SMA  sederajat  untuk tinggal  di  rumah dinas  (dibanding  memiliki  rumah  sendiri)  adalah  2,892 kali  dibanding  KRT  dengan pendidikan  terakhir  SMA  keatas, ceteris  paribus. Di  Labuhanbatu  Selatan  terdapat banyak  Perusahaan  Perkebunan  Sawit  dan  Karet.  Perusahaan  tersebut  menyediakan rumah  dinas  bagi  pekerja  nya.  Nilai Odds di  atas  menunjukkan  KRT  lulusan  SMA sederajat  memiliki  probabilitas  yang  lebih  tinggi  untuk  tinggal  di  rumah  dinas contohnya  adalah  rumah  dinas  atau  barak  milik  Perusahaan  Perkebunan  di Labuhanbatu Selatan
4. Kecenderungan  KRT  yang  bekerja  pada  sektor  Pertanian  untuk  tinggal  di  rumah dinas  (dibanding  memiliki  rumah  sendiri)  adalah  7,318 kali  dibanding  KRT  yang bekerja  di  sektor  Jasa, ceteris  paribus .  Sejalan  dengan  poin  3  di  atas,  pekerja perusahaan sektor pertanian banyak tinggal di rumah dinas milik perusahaannya.
5. Kecenderungan rumah tangga dengan rata-rata pengeluaran perbulan kurang dari 2,5 juta rupiah untuk tinggal di rumah dinas (dibanding  memiliki rumah sendiri) adalah 0,252 kali  dibanding  rumah  tangga  dengan  rata-rata  pengeluaran  perbulan  di  atas  5 juta rupiah, ceteris paribus .
6. Kecenderungan rumah tangga yang tinggal di perkotaan untuk tinggal di rumah dinas (dibanding  memiliki rumah sendiri) adalah  0,471 kali dibanding  rumah tangga  yang tinggal di pedesaan, ceteris paribus . Hal ini sejalan dengan banyak nya rumah dinas Perusahaan Sawit dan Karet di wilayah pedesaan sehingga probabilitas rumah tangga yang tinggal di pedesaan untuk tinggal di rumah dinas lebih tinggi ketimbang rumah tangga yang tinggal di area perkotaan.
7. Kecenderungan  KRT  yang  lahir  di  luar  Kab.  Labuhanbatu  Selatan  untuk  tinggal  di rumah  dinas  (dibanding  memiliki  rumah  sendiri)  adalah  4,774 kali  dibanding  KRT yang  lahir  di  Kab.  Labuhanbatu  Selatan, ceteris  paribus .  Kebanyakan  pekerja perusahaan adalah pendatang dari Luar Kabupaten Labuhanbatu Selatan. Nilai Odds ini  sejalan  dengan  kondisi  di  Labuhanbatu  Selatan,  bahwa  KRT  yang  lahir  di  luar Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan  memiliki  probabilitas  lebih  tinggi  untuk  tinggal  di rumah dinas tempat mereka bekerja ketimbang memiliki rumah sendiri.
Selanjutnya  untuk  mengetahui  probabilitas  status  kepemilikan  rumah  dari  berbagai kombinasi  variabel  independen,  maka disajikan tabel probabilitas status kepemilikan rumah tertinggi untuk setiap kategori kepemilikan rumah.
Tabel 9. Estimasi Probabilitas Status Kepemilikan Rumah
Variabel Independen Status Kepemilikan Rumah Probabiliti Persentase (%) KRT Lahir di Labuhanbatu Selatan,  tinggal  di Milik Sendiri 0,983 98,2
pedesaan, KRT
bekerja  di  Lapangan
Usaha pertanian, rata-rata  pengeluaran perbulan  kurang  dari 2,5  juta rupiah,  KRT Lulusan diatas SMA, dan usia KRT di atas 65 tahun KRT  Lahir  di  luar Labuhanbatu Selatan,  tinggal  di perkotaan, KRT bekerja  di  Lapangan Usaha manufaktur, rata-rata  pengeluaran perbulan  kurang  dari 2,5  juta rupiah,  KRT
lulusan  SMA,  dan usia  KRT  dibawah 45 tahun Kontrak/Sewa 0,650 65,0 KRT Lahir di Labuhanbatu Selatan,  tinggal  di perkotaan,
KRT bekerja  di  Lapangan Usaha manufaktur, rata-rata  pengeluaran perbulan  2,5-5  juta rupiah,  KRT  lulusan SMP  Kebawah,  dan
usia  KRT  dibawah 45 tahun Bebas Sewa 0,376 37,6 KRT  Lahir  di  luar Labuhanbatu Selatan,  tinggal  di pedesaan, KRT bekerja  di  Lapangan Usaha
Pertanian, rata-rata  pengeluaran
perbulan diatas 5 juta rupiah,  KRT  lulusan SMA,  dan  usia  KRT Dinas 0,804 80,4
dibawah 45 tahun
Sumber : Hasil olah dengan SPSS

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  Probabilitas  status  kepemilikan  rumah  di  Kabupaten Labuhanbatu  Selatan  tahun  2020  signifikan  secara  statistik  dipengaruhi  oleh  Usia  KRT, Pendidikan  KRT,  Lapangan  Usaha  KRT,  Pengeluaran  Perbulan  Rumah  Tangga,  Daerah Tempat  Tinggal  Rumah  Tangga,  dan  Tempat  Lahir  KRT.  3  model  logit  yang  tebentuk memenuhi semua pengujian asumsi sehingga model layak diinterpretasikan.
Berdasarkan  Nilai  probabilitasnya,  KRT  Lahir  di  Labuhanbatu  Selatan,  tinggal  di pedesaan, KRT bekerja di Lapangan Usaha pertanian, rata-rata pengeluaran perbulan kurang dari  2,5  juta  rupiah  dan  usia  KRT  di  atas  65  tahun  memiliki  probabilitas  untuk  memiliki rumah sendiri sebesar 98,3%. Sementara itu rumah tangga dengan karakteristik KRT Lahir di luar  Labuhanbatu  Selatan,  tinggal  di  perkotaan,  KRT  bekerja  di  Lapangan  Usaha manufaktur, rata-rata pengeluaran perbulan kurang dari 2,5  juta rupiah, KRT  lulusan SMA, dan usia KRT dibawah 45 tahun memiliki probabilitas untuk menyewa rumah sebesar 65%.
Selanjutnya  rumah  tangga  dengan  karakteristik  KRT  Lahir  di  Labuhanbatu  Selatan, tinggal  di  perkotaan,  KRT  bekerja  di  Lapangan  Usaha  manufaktur,  rata-rata  pengeluaran perbulan  2,5-5  juta  rupiah,  KRT  lulusan  SMP  Kebawah,  dan  usia  KRT  dibawah  45  tahun memiliki probabilitas untuk tinggal di rumah  bebas sewa  sebesar 37,6%. Sedangkan  rumah tangga  dengan  karakteristik    KRT  Lahir  di  luar  Labuhanbatu  Selatan,  tinggal  di  pedesaan, KRT  bekerja  di  Lapangan  Usaha  Pertanian,  rata-rata  pengeluaran  perbulan  diatas  5  juta rupiah,  KRT  lulusan  SMA,  dan  usia  KRT  dibawah  45  tahun  memiliki  probabilitas  untuk tinggal di rumah dinas sebesar 80,4%.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  kepemilikan  di  Labuhanbatu  Selatan cukup unik karena status kepemilikan rumah dinas di Labuhanbatu Selatan adalah tertinggi di Sumatera Utara. Hal  itu didukung dengan temuan penelitian  model  logit 2 bahwa rumah tangga  dengan  KRT  usia  yang  lebih  muda  (dibawah  65  tahun),  KRT  lulusan  SMA, Pengeluaran Perbulan kurang dari 2,5 juta rupiah, tinggal di pedesaan dan KRT lahir di luar Kabupaten  Labuhanbatu  Selatan  memiliki  probabilitas  lebih  tinggi  untuk  tinggal  di  rumah dinas ketimbang memiliki dan tinggal di rumah sendiri, ceteris paribus .
Berdasarkan  hasil  penelitian,  masih  diperlukan  tambahan  karakteristik  demografi KRT  maupun  rumah  tangga  untuk  meningkatkan  hasil  estimasi  parameter  dan  nilai Odds Ratio nya  sehingga  diperoleh  model  yang  dapat  menjelaskan  probabilitas  rumah  tangga untuk memiliki rumah sendiri yang lebih komprehensif.

## Bibliografi
Andrews,  D.,  &  Sánchez,  A.  C.  (2011).  The  evolution  of  homeownership  rates  in  selected OECD countries: Demographic and public policy influences. OECD Journal: Economic Studies , 2011 (1), 1–37. https://doi.org/10.1787/eco_studies-2011-5kg0vswqpmg2
Bourassa, S. C., & Yin, M. (2008). Tax deductions, tax credits and the homeownership rate of  young  urban  adults  in  the  United  States. Urban  Studies , 45 (5–6),  1141– 1161. https://doi.org/10.1177/0042098008089981
BPS.  (2018). Indikator  Kesejahteraan  Rakyat:  Hunian  Layak  Masyarakat  Berpenghasilan Rendah. BPR RI.
Cobb‐Clark, D. A., & Hildebrand, V. A. (2006). The wealth and asset holdings of US‐born and  foreign‐born households:  Evidence  from sipp data. Review  of  Income  and  Wealth , 52 (1), 17–42. https://doi.org/10.1111/j.1475-4991.2006.00174.x
Deng, W. J., Hoekstra, J. S. C. M., & Elsinga, M. G. (2016). The changing determinants of homeownership  amongst  young  people  in  urban  China. International  Journal  of Housing Policy , 16 (2), 201–222. https://doi.org/10.1080/14616718.2015.1135857
Goodman, L. S., & Mayer, C. (2018). Homeownership and the American dream . Journal  of Economic Perspectives , 32 (1), 31–58.
Hilber, C. A. L., & Turner, T. M. (2014). The mortgage interest deduction and its impact on homeownership  decisions. Review  of  Economics  and  Statistics , 96 (4),  618– 637. https://doi.org/10.1162/REST_a_00427
Hosmer  Jr,  D.  W.,  Lemeshow,  S.,  &  Sturdivant,  R.  X.  (2013). Applied  logistic  regression (Vol. 398). John Wiley & Sons.
Lopez  Cabrera,  J.  A.  (2012). The  Determinants  of  Homeonwership  in  Presence  of  Shocks Experienced by Mexican Households .
Novianti,  S.  W.  R.  (n.d.).  Analisis  Regresi  Logistik  Multinomial  Pada  Pemilihan  Alat Kontrasepsi  Wanita (Studi  Kasus di Puskesmas Sungai  Kakap). BIMASTER , 8 (4). DOI: http://dx.doi.org/10.26418/bbimst.v8i4.36002
Renny  Maykhawati,  S.  (2019). Analisis  Regresi  Logistik  Multinomial  Pada  Determinan Tingkat  Konsumsi  Kopi  (Studi  Kasus  Empat  Kedai  Kopi  di  Kota  Malang). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 8 (1).
Roskruge,  M.  J.,  Grimes,  A.,  McCann,  P.,  &  Poot,  J.  (2011). Homeownership  and  social capital in New Zealand .
Sampson, R. J., Raudenbush, S. W., & Earls, F. (1997). Neighborhoods and violent crime: A multilevel study of collective efficacy. Science , 277 (5328), 918–924.
Soseco,  T.,  Wulandari,  D.,  Utomo,  S.  H.,  &  Narmaditya,  B.  S.  (2018).  House  Ownership
Circumstances  in  Rural  Area:  Evidence  from  Indonesia. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi Dan Bisnis (JPEB) , 6 (2), 93–102. DOI: https://doi.org/10.21009/JPEB.006.2.2
Sulistio, E., & Ispriyanti, D. (2010). Penerapan Regresi Logistik Multinomial Pada Pemilihan Alat  Kontrasepsi  Wanita  (Studi  Kasus  Di  Desa  Tonggara  Kecamatan  Kedungbanteng Kabupaten Tegal). Media Statistika , 3 (1), 31–40. DOI: https://doi.org/10.14710/medstat.3.1.31-40
Ying,  Q.,  Luo,  D.,  &  Chen,  J.  (2013).  The  determinants  of  homeownership  affordability among the ‘sandwich class’: Empirical findings from Guangzhou, China. Urban Studies , 50 (9), 1870–1888. https://doi.org/10.1177/0042098012470398
Yun,  L.,  &  Evangelou,  N.  (2016). Social  benefits  of  homeownership  and  stable  housing. National Association of Realtors, Research Division .