FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH DALAM KEPUTUSAN PEMBELIAN RUMAH UNTUK MASYARAKAT BERPENGHASILAN RENDAH
Andika Mendrofa 1 , Heri Wibowo 2 , Ivan Sofyan 3 , Taufiq Hendrawan 4 , Wita Witria 5
1 mendrof@yahoo.com, 2 heriw160978@gmail.com, 3 ivansofyan77@gmail.com,
4 t.hendrawan@gmail.com, 5 wwitria2@yahoo.com

## Program MM Sekolah Bisnis dan Ekonomi Universitas Prasetiya Mulya

## Abstract
Focus of this research is to study factors influencing the decision-making to purchase houses for low-income communities (“ MBR ”) in which the objective is to find the factors considered by the MBR to purchase a house. The survey covers Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang and Bekasi  (“ Jabodetabek ”)  conducted  through  online  media  and  direct  meeting  with  251 respondents  (188  respondents  is  categorized  as  the  MBR  and  intend  to  purchase  houses). Questionnaire  uses  Likert  Scale  with  factor  and  descriptive  analysis.  Based  on  result,  the considering factors are price, location, promotion, facilities and financing in which the most dominant factors are price and location.
Keywords: Price, MBR and factor analysis.

## Sari Pati
Fokus  riset  ini  adalah  untuk  meneliti  faktor-faktor  yang  berpengaruh  dalam  keputusan pembelian  rumah  untuk  masyarakat  berpenghasilan  rendah  (“ MBR ”)  dimana  bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang dijadikan pertimbangan dalam membeli rumah. Survei riset mencakup wilayah Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang dan Bekasi (“ Jabodetabek ”) yang dilakukan  secara online dan  tatap  muka  terhadap  251  responden  (188  responden dikategorikan  sebagai  MBR  dan  berniat  membeli  rumah).  Kuesioner  menggunakan  Skala Likert  dengan  analisis  faktor  dan  analisis  deskriptif.  Berdasarkan  hasil  riset,  faktor-faktor yang menjadi pertimbangan adalah harga, lokasi, promosi, fasilitas dan pembiayaan dimana yang paling dominan adalah harga dan lokasi.
Kata Kunci: Harga, MBR dan analisis faktor.

## PENDAHULUAN
Pada  tanggal  24  Agustus  2016,  Pemerintah  Indonesia  melalui  Kementerian Koordinator  Bidang  Perekonomian  mengeluarkan  suatu  siaran  pers  mengenai  “Rumah Murah  Untuk  Rakyat”  yang  menjadi  bagian  dari  Paket  Kebijakan  Ekonomi  XIII  dimana bertujuan untuk meningkatkan akses masyarakat untuk mendapatkan rumah.
Untuk  mendukung  paket  kebijakan  ekonomi  tersebut,  Pemerintah  Indonesia mengeluarkan Peraturan Pemerintah No. 64 tahun 2016 tentang Pembangunan Perumahan Masyarakat  Berpenghasilan  Rendah  yang  diharapkan  menjadi  payung  hukum  dalam mempercepat  penyediaan  perumahan  terjangkau  bagi  MBR.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) menyebutkan  bahwa  sampai  dengan  Desember  2016,  terdapat  lebih  kurang  11,8  juta keluarga yang belum mempunyai rumah.
Berdasarkan  fakta-fakta  di  atas,  peluang  untuk  pembangunan  dan  pengembangan perumahan yang terjangkau bagi MBR masih terbuka. Di sisi produsen, produk perumahan yang  inovatif  diharapkan  mampu  memenuhi  kebutuhan  konsumen dan pangsa  pasar  yang besar.  Selain  itu,  dengan  pembangunan  dan  pengembangan  perumahan  terjangkau diharapkan dapat memberikan kontribusi sosial kepada negara khususnya untuk MBR.
Dalam  makalah  ini,  kami  ingin  mengidentifikasi  faktor-faktor  dominan  yang mempengaruhi para calon konsumen khususnya MBR yang berminat untuk membeli rumah di  Jabodetabek.  Perbedaan  makalah  ini  dengan  literatur  pada  Jurnal  Aplikasi  Manajemen (JAM)  Vol.  14,  No.  1  (Maret  2016):  46-57  sebagaimana  terindeks  dalam Google  Scholar adalah  pada  target  konsumen  dan  cakupan  wilayah  dimana  literatur  tersebut  meliputi semua konsumen (tidak hanya terbatas pada  konsumen MBR) dan hanya meliputi wilayah Palembang.

## TINJAUAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN PENELITIAN Atribut Rumah
Atribut-atribut rumah yang menjadi dasar preferensi konsumen dalam membeli rumah dapat  dibagi  dalam  dua  kategori,  yaitu:  (i)  atribut  fisik  (terlihat),  yang  meliputi  lokasi,  dan fasilitas umum dan fasilitas sosial, dan (ii) atribut non-fisik (tidak terlihat), yang meliputi fasilitas pembiayaan kredit pemilikan rumah (“ KPR ”), kredibilitas pengembang, promosi dan legalitas.

## Lokasi
Salah  satu faktor  yang menjadi  pertimbangan  utama  seseorang  memilih  rumah  adalah kenyamanan  bersama  dengan  kelompok  sosial  tertentu  dimana  kelompok  ini  bisa  terbentuk berdasarkan ras, pendapatan, usia dan lain-lain.
Pemilihan  lokasi  rumah  dapat  ditentukan  dalam  beberapa  kriteria  (Catanese  &  Synder 1989), yaitu:
(a) Hukum  dan  Lingkungan.  Hukum  yang  berlaku  memperbolehkan  dibangun  atau  tidak perumahan,  ukuran  luas  bangunan  dan  tanah,  persyaratan  jalan,  fasilitas  sosial  dan fasilitas umum.
(b) Sarana. Kebutuhan instalasi air, gas, listrik, telepon, hydrant dan saluran pembuangan.
(c) Faktor Teknis. Topografi, drainase dan curah hujan yang dapat berimplikasi pada desain tempat atau bangunan.
(d) Lokasi. Pemasaran, aksesibilitas, jalur kendaraan umum dan jalur pedestrian.
(e) Estetika. Keindahan rumah/perumahan.
(f) Masyarakat. Dampak pembangunan perumahan terhadap masyarakat sekitar termasuk lalu lintas dan polusi suara.
(g) Fasilitas  Pelayanan.  Petugas  keamanan,  pemadam  kebakaran,  fasilitas  pembuangan sampah dan fasilitas pendidikan.

## Fasilitas Umum dan Fasilitas Sosial
Fasilitas  umum  dapat  diartikan  sebagai  infrastruktur  yang  dibangun  untuk  melayani kepentingan  umum,  antara  lain,  jalan,  saluran  air,  alat  penerangan  umum,  jaringan  listrik, trotoar  dan  tempat  pembuangan  sampah.  Sedangkan,  fasilitas  sosial  dapat  diartikan  sebagai infrastruktur  yang  dibangun  untuk  menjalankan  fungsi  sosial  dalam  masyarakat,  antara  lain, pusat  kesehatan  masyarakat  (puskemas),  sekolah,  tempat  ibadah,  pasar,  tempat  rekreasi  dan makam.
Sifat dasar manusia yang perlu berinteraksi dan menjalin hubungan dengan manusia lain akan  cenderung  membutuhkan  tempat  atau  sarana  publik.  Sehingga,  dalam  kawasan perumahan  yang  mempunyai  jumlah  rumah  yang  banyak,  diperlukan  fasilitas  umum  dan fasilitas  sosial  sebagai  wadah  para  penghuninya  untuk  berinteraksi  dan  melakukan  kegiatan. Sehingga,  masyarakat  dalam  memilih  sebuah  kawasan  hunian  akan  mempertimbangkan fasilitas umum dan fasilitas sosial sebagai salah satu faktor yang penting untuk membeli rumah.

## Harga
Salah  satu  faktor  utama  seseorang  membeli  rumah  adalah  harga.  Pada  umumnya, atribut  ini  merupakan  pertimbangan  awal  konsumen  dalam  memilih  dan  membeli  rumah.
Kesesuaian  harga  rumah  yang  akan  dibeli  dengan  pendapatan  per  bulan  akan  merefleksikan seberapa besar rumah dan luas tanah yang didapat, fasilitas yang diperoleh, lokasi dan hal-hal terkait  lainnya.  Semakin  besar  pendapatan  maka  semakin  besar  ekspektasi  atas  rumah  yang ingin  dibeli.  Ekspektasi  MBR,  masyarakat  golongan  menengah  dan  masyarakat  golongan  atas akan berbeda satu sama lain dalam membeli rumah.

## Fasilitas Pembiayaan KPR
Masyarakat  memerlukan  sistem  pembiayaan  untuk  membantu  memperlancar pembelian  rumah.  Undang-Undang  No.  1  Tahun  2011  tentang  Perumahan  dan  Pemukiman secara  tegas  telah  mengatur  kewajiban  pemerintah  untuk  memenuhi  kebutuhan  rumah  bagi MBR dengan memberikan kemudahan dan/atau bantuan pembangunan dan perolehan rumah yang  dapat  berupa,  antara  lain,  subsidi  perolehan  rumah,  insentif  perpajakan,  penyediaan tanah, sertifikasi tanah dan/atau prasarana, sarana dan utilitas umum.
Saat  ini,  orientasi  pembangunan  perumahan  untuk  MBR  lebih  menitikberatkan  pada pembiayaan  yang  terjangkau.  Apabila  sumber  pembiayaan  yang  terjangkau  belum  tersedia maka masyarakat yang sebenarnya memiliki kapasitas untuk membeli rumah dapat kehilangan kesempatan  untuk  membeli  rumah  karena  faktor  inflasi  (dimana  daya  beli  menurun  dengan harga rumah yang semakin naik). Dengan demikian, prioritas penyediaan rumah harus dimulai dari memperbaiki sisi permintaan untuk memastikan bahwa  MBR benar-benar dapat memiliki daya beli yang efektif (Juniarko et al ., 2012).
Fasilitas  pembiayaan  KPR yang  ditawarkan  oleh bank  ataupun  aturan-aturan dari  Bank Indonesia  sangat  berpengaruh  bagi  masyarakat  dalam  membeli  rumah.  Kemudahan administrasi, besaran uang muka dan cicilan menjadi dasar dalam kalkulasi masyarakat dalam mengatasi  masalah  pembiayaan  pembelian  rumah.  Selain  itu,  fasilitas  kredit  perumahan  dari lembaga-lembaga pembiayaan lain seperti koperasi dapat menjadi alternatif pembiayaan bagi MBR.

## Legalitas
Legalitas  rumah  yang  akan  ditempati  menjadi  salah  satu  hal  yang  penting  dalam membeli  rumah.  Disebutkan  bahwa  aspek  legalitas  terkait  atribut  rumah  meliputi  legalitas pengembang,  legalitas  proyek  dan  legalitas  bangunan  seperti  ijin  mendirikan  bangunan  atau IMB (Kallo 2008)

## Kredibilitas Pengembang
Masyarakat  mempertimbangkan  kredibilitas developer atau  pengembang  dalam memilih kawasan perumahan. Pengembang yang terpercaya akan memberikan dampak positif dalam meningkatkan kepercayaan masyarakat tentang pembangunan rumah yang akan mereka tempati.

## Promosi
Ada  beberapa  cara  komunikasi  pemasaran  perusahaaan,  antara  lain,  iklan,  hubungan masyarakat  dan  tenaga  penjual  promosi  (Ferrel  &  Hertline  2011)  Promosi  yang  dilakukan perusahaan  pengembang  menjadi  atribut  yang  penting  untuk  menentukan  pemilihan
masyarakat  dalam  membeli  rumah.  Kemampuan  atribut  promosi  perusahaan  dalam  menarik calon  pembeli  menentukan  keberhasilan  sebuah  kawasan  hunian  segera  terserap  pasar  atau terbeli oleh masyarakat.

## METODOLOGI PENELITIAN Populasi
Target  responden  dalam  penelitian  ini  adalah  golongan  masyarakat  berpenghasilan rendah  (dengan  penghasilan  per  bulan  di  bawah  Rp5.000.000)  dan  yang  berniat  membeli rumah di wilayah Jabodetabek.

## Sampel
Jumlah  responden  yang  menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini  yang  memenuhi  kriteria populasi berjumlah 188 responden dari total 251 kuesioner yang diterima.

## Teknik Pengumpulan dan Pengolahan Data
Data yang dikumpulkan adalah data primer dimana pengambilan data dilakukan dengan menyebarkan  kuesioner  yang  berisi  pertanyaan-pertanyaan  mengenai  faktor-faktor  yang berpengaruh  dalam  keputusan  pembelian  rumah  bagi  MBR.  Atribut-atribut  diidentifikasi menggunakan  Skala  Likert  dengan  jarak penilaian  dari  1  (satu) untuk  sikap  paling tidak  setuju sampai dengan 5 (lima) untuk sikap paling setuju. Kuesioner disebarkan melalui google survey dan secara langsung kepada responden di wilayah Jabodetabek.

## Teknik Analisis Data
Pengolahan data menggunakan teknik analisis faktor ( factor analysis ) yaitu suatu teknik statistik multivariate untuk  mengurangi  ( reduction )  dan  meringkas  ( summarization )  semua variabel  yang  terikat  dan  saling  berketergantungan.  Hubungan  ketergantungan  antara  satu variabel dan variabel lain akan diuji untuk diidentifikasikan dimensi atau faktornya.
Maholtra  menjelaskan  kegunaan  analisis  faktor  ( factor  analysis ),  yaitu  untuk mengidentifikasi (Maholtra 1996):
(a) dimensi-dimensi  atau  faktor-faktor  yang  mendasari  hubungan  di  antara  satu  set variabel;
(b) suatu  variabel/faktor  baru  yang  lebih  kecil  dan  menetapkan  variabel-variabel  yang semula berhubungan dengan analisis multivarian/analisis regresi atau diskriminan;
(c) tidak tepat kecil variabel penting dari tidak tepat besar variabel untuk digunakan dalam analisis multivarian selanjutnya.

## ANALISIS DATA
Kuesioner  yang  dibagikan  terdiri  dari  17  pertanyaan  yang  merepresentasikan  variabel yang merujuk kepada riset sebelumnya. Responden yang mengembalikan kuesioner berjumlah 251 responden dan yang memenuhi syarat sesuai dengan profil MBR berjumlah 188 responden. Data  dianalisis  menggunakan Statistical  Package  for  the  Social  Sciences ( SPSS)  dengan menggunakan kode variabel/pertanyaan dari P1-P17.

## Uji Anti-Image Correlation
Pertanyaan  yang  menunjukkan  variabel  di  atas  dianalisis  pada anti  image  correlation, dengan mencari variabel dengan angka Measure of Sampling Adequacy (MSA) di atas 0,5. Dari pengujian yang dilakukan dapat diketahui bahwa variabel P1 dan P4 mempunyai anti image di bawah 0,5 sehingga harus dikeluarkan untuk analisa berikutnya.
Matriks Komponen a Komponen 1 2 3 4 5 6 P1 -.029 .139 .287 .706 -.129 -.114 P2 .483 -.524 .048 .044 .109 .245 P3 .561 -.564 .064 -.162 -.019 .259 P4 .210 .148 .006 .459 .602 .286 P5 .485 .277 -.355 -.217 .078 -.429 P6 .663 -.318 -.259 -.144 -.059 .075 P7 .551 -.195 .014 .086 -.046 -.253 P8 .460 -.212 -.138 .212 .278 -.519 P9 .451 .011 .277 .363 -.434 -.072 P10 .466 .180 -.265 .311 -.263 .162 P11 .552 .317 -.383 .137 -.072 .298 P12 .327 .522 -.469 -.050 -.029 .168 P13 .415 -.154 .368 .063 .317 -.098 P14 .388 .262 .406 -.117 -.398 -.104 P15 .266 .376 .589 -.193 .136 .282 P16 .595 .154 .311 -.346 -.049 -.007 P17 .307 .519 .197 -.136 .355 -.139
Metode Ekstraksi: Analisis Komponen Prinsipal.

## Uji KMO dan Bartlett's Test
Setelah  P1  dan  P4  dikeluarkan,  dilakukan  analisis  faktor  untuk  variabel  yang  tersisa untuk mendapatkan angka Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) di atas 0,5 dengan signifikan 0,000 adalah di  bawah  0,05  sehingga  variabel  dan  sampel  layak  untuk  dianalisis  lebih  lanjut.  Hasil  analisis faktor yang menghasilkan KMO 0,721 dan Sig. 0,000 adalah sebagai berikut:
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .721 Bartlett's Test of Sphericity  Approx. Chi-Square 547.689 Df 105 Sig. .000

## Pengujian Analisis Komunalitas
Secara  prinsip,  komunalitas  dapat  diartikan  sebagai  jumlah  varian  (dapat  dalam  suatu persentase) dari suatu variabel mula-mula yang dapat dijelaskan oleh faktor yang ada (Santoso 2002). Dari tabel di bawah, dapat ditemui bahwa untuk P2 didapatkan angka 0,671 yang berarti 67,1%  varian  dari  variabel  harga  dapat  dijelaskan  oleh  faktor  yang  terbentuk.  Hal  tersebut berlaku juga terhadap variabel-variabel yang lainnya. Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan semua  variabel  dimana  semakin  besar  komunalitas,  semakin  erat  hubungan  variabel  tersebut dengan faktor yang terbentuk.
Komunalitas Inisial Ekstraksi Zscore(P2) 1.000 .671 Zscore(P3) 1.000 .745 Zscore(P5) 1.000 .595 Zscore(P6) 1.000 .637 Zscore(P7) 1.000 .443 Zscore(P8) 1.000 .588 Zscore(P9) 1.000 .618 Zscore(P10) 1.000 .575 Zscore(P11) 1.000 .612 Zscore(P12) 1.000 .641 Zscore(P13) 1.000 .508 Zscore(P14) 1.000 .488 Zscore(P15) 1.000 .654 Zscore(P16) 1.000 .541 Zscore(P17) 1.000 .585
Metode Ekstraksi: Analisis Komponen Prinsipal.

## Pengujian Total Variance Explained
Penentuan  pengelompokan  faktor  dilakukan  berdasarkan  pengujian total  variance explained dimana  15  (lima  belas)  variabel  yang tersisa dikelompokkan menjadi  5  (lima)  faktor berdasarkan angka igenvalues yang menunjukkan lebih besar dari satu.
Total Variance Explained
Komponen Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % Varian Kumulatif % Total % Varian  Kumulatif % 1 3.424 22.824 22.824 3.424 22.824 22.824 2 1.812 12.082 34.905 1.812 12.082 34.905 3 1.571 10.473 45.378 1.571 10.473 45.378 4 1.088 7.253 52.632 1.088 7.253 52.632 5 1.007 6.711 59.342 1.007 6.711 59.342 6 .961 6.406 65.748 7 .792 5.279 71.027 8 .739 4.929 75.956 9 .696 4.641 80.597 10 .599 3.995 84.591 11 .542 3.614 88.206 12 .510 3.398 91.604 13 .495 3.301 94.905 14 .446 2.973 97.878 15 .318 2.122 100.000 Metode Ekstraksi: Analisis Komponen Prinsipal.
Pengujian Scree Plot
Scree menunjukkan  total variance dalam  bentuk  grafik.    Grafik  di  bawah  ini menunjukkan terdapat 5 (lima) faktor yang paling baik yang meringkas ke-15 variabel yang ada.

## Pengujian Penentuan Variabel Dalam Faktor
Dalam menentukan variabel yang masuk dalam 5 (lima) faktor yang diidentifikasi dalam analisa total variance explained digunakan component matrix (matriks komponen) dan rotated component matrix .
Dalam  tabel  matriks  komponen  di  bawah  ini,  dapat  dilihat  distribusi  15  (lima  belas) variabel dalam  5  (lima)  faktor  yang  terbentuk  dan  besaran  angka di  setiap  kolom  dalam  baris variabel menunjukkan besarnya hubungan antara suatu variabel dengan setiap komponen atau faktor 1,  faktor 2,  faktor  3,  faktor 4  atau faktor 5.    Penentuan  variabel  ke  dalam  suatu faktor dilakukan  dengan  melihat  angka  terbesar  dari  variabel  tersebut  di  dalam  setiap  kolom  yang mengelompokkan  faktor.  Sebagai  contoh,  P2  mempunyai  angka  paling  tinggi  dibanding  yang lain dan berada di kolom faktor (komponen) 1 sehingga P2 masuk faktor (komponen) 1.
Matriks Komponen a Komponen 1 2 3 4 5 P2 .483 -.535 .009 .093 -.377 P3 .567 -.547 .070 -.013 -.346 P5 .488 .320 -.311 .389 .081 P6 .669 -.280 -.248 .054 -.213 P7 .552 -.195 -.010 -.044 .314 P8 .454 -.226 -.180 .321 .441 P9 .456 -.018 .192 -.539 .288 P10 .465 .181 -.311 -.430 .211 P11 .544 .327 -.392 -.170 -.163
P12 .320 .550 -.434 .002 -.219 P13 .413 -.180 .355 .212 .367 P14 .395 .259 .413 -.293 -.093 P15 .260 .352 .640 .013 -.230 P16 .604 .179 .369 .083 -.032 P17 .299 .509 .241 .422 .004
Metode Ekstraksi: Analisis Komponen Prinsipal.
Untuk memperlihatkan distribusi variabel yang lebih jelas digunakan rotated component matrix .  Dalam rotated  component  matrix ,  angka  faktor loading yang  kecil  akan  semakin  kecil dan  yang  besar  akan  semakin  besar  sehingga  terlihat  jelas  perbedaannya  yaitu  untuk memperjelas posisi sebuah variabel pada sebuah faktor.
Rotated Component Matrix a Komponen 1 2 3 4 5 P2 .810 -.021 .038 .109 -.023 P3 .841 -.047 .096 .120 .112 P5 .036 .630 .113 .412 -.125 P6 .668 .339 -.011 .239 .134 P7 .250 .072 .047 .495 .359 P8 .163 .132 -.128 .724 .052 P9 .080 -.042 .205 .153 .738 P10 .023 .426 -.063 .113 .613 P11 .186 .699 .074 -.015 .289 P12 -.041 .786 .083 -.117 .035 P13 .126 -.196 .294 .596 .110 P14 .073 .055 .579 -.073 .372 P15 .012 -.036 .802 -.095 .012 P16 .214 .157 .612 .270 .151 P17 -.168 .324 .570 .256 -.247 Metode Ekstraksi: Analisis Komponen Prinsipal.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Mengacu  pada rotated  component  matrix di  atas,  variabel-variabel  pertanyaan  yang masuk dalam setiap faktor bisa dikelompokkan sebagai berikut :
Komponen 1 2 3 4 5 P2 P5 P14 P7 P9 P3 P11 P15 P8 P10 P6 P12 P16 P13 P17

## Pengujian Component Transformation Matrix
Analisa  diagonal  faktor  (komponen)  dilakukan  untuk  melihat  apakah  antara  faktor  di bawah  mempunyai  hubungan  satu  sama  lain.  Sesuai  tabel  di  bawah  ini,  dapat  dilihat  bahwa diagonal faktor (komponen) 1, 2 dan 3 berada di atas 0,5 (yaitu 0,538, 0,589 dan 0,771 ). Hal tersebut  dapat  membuktikan  bahwa  ketiga  faktor  (komponen)  mempunyai  hubungan  yang tinggi sehingga bisa dianggap bahwa faktor itu telah terbentuk dengan benar. Angka di bawah 0,5  untuk  diagonal  faktor  (komponen ) 4  dan  5 menunjukkan  terdapat  faktor  (komponen)  lain dari faktor tersebut yang mempunyai hubungan cukup tinggi. Jika dilihat pada diagonal faktor (komponen) 4 didapatkan angka 0,497 yang lebih kecil apabila dibandingkan dengan diagonal faktor  (komponen)  4  pada  faktor  5  sebesar  0,706  yang  juga  merupakan  diagonal  faktor  yang terbesar dibandingkan dengan faktor (komponen) 1, 2 dan 3. Sebaliknya, untuk diagonal faktor (komponen)  5  ke  faktor  (komponen)  4  juga  didapatkan  angka  yang  lebih  besar  di  0,856 dibandingkan  dengan  diagonal  faktor  (komponen)  5  sebesar  0,349.  Berdasarkan  analisa tersebut  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  faktor  1,  faktor  2  dan  faktor  3  telah  terbentuk dengan  tepat  karena  mempunyai  hubungan  yang  tinggi.  Hubungan  yang  rendah  didapatkan dari  faktor  4  dan  faktor  5  yang  mengakibatkan  adanya  hubungan  dengan  faktor  yang  lain. Antara  faktor  4  dan  5  terjadi  interkorelasi  karena  hubungan  yang  tinggi  dari  kedua  faktor tersebut.
Component Transformation Matrix Komponen 1 2 3 4 5 1 .538 .447 .385 .465 .381 2 -.641 .589 .452 -.194 -.008 3 -.044 -.635 .771 .013 .012 4 .022 .105 .093 .497 -.856 5 -.546 -.196 -.209 .706 .349
Metode Ekstraksi: Analisis Komponen Prinsipal.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

## Penentuan Label Faktor
Setelah mengidentifikasi faktor-faktor yang terbentuk melalui component tranformation matriks ,  dapat  diketahui  variabel  yang  termasuk  dalam  setiap  faktor  berbeda  dengan pengelompokan sebelumnya. Sehingga, nama label baru diperlukan agar dapat mencerminkan pengelompokan setiap variabel di dalam masing masing faktor, yaitu sebagai berikut:
(a) Harga (22,82 %);
(b) Lokasi (12,08%);
(c) Promosi (10,47%);
(d) Fasilitas (7,25%);
(e) Pembiayaan (6,7%).
Dari  penjumlahan  varian  di  atas,  didapatkan  persentase  angka  yang  masih  di  bawah 100%.  Sehingga,  sebenarnya  masih  terdapat  faktor-faktor  lain  yang  berpengaruh  yang  dapat diungkapkan dengan penelitian lebih lanjut.

## KESIMPULAN
Hal yang bisa menjadi gambaran kecenderungan untuk melihat hubungan setiap faktor adalah  jika  variabel  yang  dikelompokkan  pada  tiap-tiap  faktor  mempunyai  hubungan  positif. Jika loading variabel yang terkait semakin besar, kecenderungan faktor tersebut berhubungan akan semakin besar.
Faktor-faktor yang dominan adalah sebagai berikut:
1. Faktor  1,  yaitu  harga.  Hal  ini  berarti  terdapat  sekelompok  konsumen  yang  membeli rumah lebih  disebabkan  oleh faktor  harga  yang sesuai.  Karena  hubungan  antara harga dan  luas  bangunan  serta  tanah  dengan  rumah  yang  asri  adalah  positif,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  semakin  murah  namun  luas  serta  asri,  akan  semakin  membuat konsumen tertarik untuk membelinya.
2. Faktor 2, yaitu lokasi. Hal ini berarti terdapat sekelompok konsumen yang memilih lokasi yang mudah dijangkau dan strategis dalam pemilihan perumahan yang akan dibeli.
3. Faktor  3,  yaitu  promosi.  Hal  ini  berarti  terdapat  sekelompok  konsumen  yang  lebih banyak mendapatkan informasi tentang rumah melalui internet dan sosial media. Selain itu, promosi melalui pameran juga mendapatkan korelasi yang positif dengan dukungan pelayanan  yang  komunikatif  dari  tenaga  penjualan  perumahan.  Dalam  faktor  ini  juga didapati  jika  rekomendasi  pembelian  rumah  banyak  diberikan  oleh  teman-teman konsumen.
4. Faktor  4,  yaitu  fasilitas.  Hal  ini  berarti  terdapat  sekelompok  konsumen  yang menginginkan  keberadaan  fasilitas  umum  yang  memadai,  seperti  jalan,  listrik,  air  dan jaringan  telekomunikasi,  dan  fasilitas  sosial,  antara  lain,  tempat  ibadah,  sekolah  dan pasar/pertokoan.  Selain  itu,  dalam  faktor  fasilitas  diketahui  bahwa  konsumen menginginkan  kelengkapan  izin  mendirikan  bangunan  (IMB)  dan  sertifikat  rumah  dari developer perumahan.
5. Faktor  5,  yaitu  pembiayaan.  Hal  ini  berarti  terdapat  sekelompok  konsumen  yang berpendapat  bahwa  kemudahan  pembiayaan  pembelian  rumah  itu  penting  dalam pembelian  rumah.  Hal  lain  yang  mendukung  dan  terkait  dengan  pembiayaan  adalah besaran  uang  muka  dan  cicilan  rumah  yang  terjangkau  yang  dapat  membuat ketertarikan  untuk  membeli  rumah  walaupun  harga  dan  lokasi  rumah  tidak  sebaik pilihan lain.
Pada akhirnya, apabila mengacu pada tujuan penelitian yaitu untuk mengetahui faktor- faktor  dominan  yang  mempengaruhi  MBR  untuk  mengambil  keputusan  membeli  rumah  di wilayah  Jabodetabek,  kelima  faktor  di  atas  bisa  diidentifikasi  menjadi  faktor  yang  dominan.
Hanya  saja,  dikarenakan  persentase  varian  masih  di  bawah  100%,  tetap  terbuka  kesempatan dan  kemungkinan  untuk  meneliti  faktor-faktor  lain  yang  dominan  yang  mempengaruhi  MBR untuk mengambil keputusan membeli rumah.

## DAFTAR PUSTAKA
Winanto, Agus., Wahab, Zakaria. dan Nazaruddin, Achmad. (2016), “Analisis Preferensi Atribut Terhadap  Keputusan  Konsumen  Membeli  Rumah  di  Kota  Palembang”, Jurnal  Aplikasi Manajemen (JAM) , Vol 14, No. 1 (Maret): 46-57. Ferrell,  O.C.  dan  Michael,  D.H.  (2011), Marketing  Strategy ,  South  Western  Cengage  Learning Mason, USA.
Indikator Perumahan 1993-2012, Badan Pusat Statistik, 2012. Kallo, E. (2008), Prespektif Hukum Dalam Dunia Properti , Minerva Athena Pressindo, Jakarta Maholtra, Naresh K. (1996), Marketing Research, An Applied Orientation , NJ, Prentice Hall, Inc. Persentase Rumah Tangga Menurut Propinsi dan Status Kepemilikan Rumah Sendiri 1993-2012, Badan Pusat Statistik, 2012.
Santoso, Singgih. (2002) , SPSS Statistik Multivariat , PT Alex Media Komputerindo, Jakarta.
Undang – Undang Republik Indonesia Nomor 1 Tahun 2011 tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman.

## LAMPIRAN
Kuesioner
Responden