## Analisis Kenaikan Harga Properti Residensial Sederhana Untuk Wilayah Kelurahan Belian
Usmanul Hayadi Umar 1* , Rizki Dwi Putra 2
1,2 Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Program Studi Teknik Sipil, Unversitas Internasional Batam
rizkidwiputra34@gmail.com

## Abstract
I n the House Price Index (HPI), the Riau Islands Province (Riau Islands) is the province with the highest property price growth in Indonesia as of June 2018, the property price index in Riau Islands reaches 215.43 or up 20.09 percent compared to 2017. The increase was due to the development of the property industry in Batam. HPI in Riau Islands has an average growth of 20.09 percent driven by property developments in Batam which continue to increase. The method used is observation and survey. The method used uses multiple linear regression.
The results of multiple linear regression testing using SPSS 21.0 Software. Test results obtained on the t test and from the interpretation of the model obtained Y = 30,758,000 + 479,000 (Area_Tanah) + 3,048,000 (Luas_Bangunan).  Where,  independent  variables  namely  Land  Area  and  Building  Area  are  included  in  the regression model if the land area increases by 1 square meter, then the selling price of the house will increase by Rp 479,000.00 and if the building area increases by 1 square meter, the selling price of the house will increase by Rp. 3,048,000.00. Prediction of house selling price for land area of 72 m² and building area of 36 m² are: Y = βo + β1X1 + β2X2, Y = βo + β1Luas_Tanah + β2Luas_Bangunan, Y = Rp. 30,758,000 + Rp. 479,000 x 72 + Rp 3,048,000 x 36 , Y = Rp. 174,974,000. Description: Y = The Selling Price of the House to Be Marketed.
Keywords: testing, large, land, build, price

## Abstrak
Dalam House  Price  Index (HPI)  atau  Indeks  Harga  Properti  mencatatkan  Provinsi  Kepulauan  Riau (Kepri) menjadi provinsi dengan pertumbuhan harga properti tertinggi di Indonesia per Juni 2018, indeks harga properti di Kepri mencapai 215,43 atau naik 20,09 persen dibandingkan tahun  2017. Kenaikan tersebut karena berkembangnya industri properti di Batam. HPI di Kepulauan Riau rata-rata pertumbuhannya sebesar 20,09 persen yang didorong perkembangan properti di Batam yang terus meningkat. Metode yang digunakan ialah observasi dan survei. Metode yang digunakan menggunakan regresi linear berganda.
Hasil pengujian regresi linear berganda dengan menggunakan Software SPSS 21.0. Didapatkan hasil pengujian  pada  uji  t  dan  dari  interpretasi  model  yang  didapatkan Y  = 30.758.000  +  479.000  (Luas_Tanah)  + 3.048.000 (Luas_Bangunan). Dimana, variabel indepeden yaitu Luas Tanah dan Luas Bangunan dimasukkan ke dalam model regresi jika luas tanah meningkat 1 meter persegi, maka harga jual rumah akan meningkat sebesar Rp 479.000,00 dan jika luas bangunan meningkat 1 meter persegi, maka harga jual rumah akan meningkat sebesar Rp 3.048.000,00. Prediksi harga jual rumah untuk luas tanah 72 m² dan luas bangunan 36 m² adalah: Y =β o + β 1X1 + β 2X2, Y = β o + β 1Luas_Tanah + β 2Luas_Bangunan , Y = Rp 30.758.000 + Rp 479.000 x 72 + Rp 3.048.000 x 36, Y = Rp 174.974.000. Keterangan : Y = Harga Jual Rumah Yang Akan Dipasarkan.
Kata Kunci: pegujian , luas , tanah , bangunan, harga
1. Pendahuluan

## 1.1. Latar Belakang
Investasi  sebuah  properti  di  Kota  Batam  merupakan  suatu  bisnis  yang  mengalami perkembangan  secara  signifikan.  Terlihat  dengan  banyaknya  pembangunan  perumahan- perumahan  baru  dengan  harga  yang  bersaing.  Selain  itu  komponen  penunjang  kepemilikan rumah  juga  semakin  mudah  serta  menjangkau  beragam  lapisan  masyarakat.  Hampir  seluruh bank di Indonesia terutama di Kota Batam memiliki produk kredit kepemilikan rumah dengan beragam  varisasi  pembiayaan.  Tingkat  persaingan  di  dunia  bisnis  saat  ini  khususnya  di

## Journal of Civil Engineering and Planning
Indonesia terutama di Kota Batam sangat ketat, tidak terkecuali sektor properti yang mengalami perkembangan  dan  pertumbuhan  dinamis  yang  seperti  sektor  rumah  tinggal  (rumah  hunian) serta pusat pertokoan seperti kios dan ruko (rumah toko).
PT. Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk dalam House Price Index (HPI) atau Indeks Harga  Properti  mencatatkan  Provinsi  Kepulauan  Riau  (Kepri)  menjadi  provinsi  dengan pertumbuhan harga properti tertinggi di Indonesia per Juni 2018, indeks harga properti di Kepri mencapai 215,43 atau naik 20,09 persen dibandingkan tahun 2017. Kenaikan tersebut karena berkembangnya industri properti di Batam. HPI di Kepulauan Riau rata-rata pertumbuhannya sebesar 20,09 persen yang didorong perkembangan properti di Batam yang terus meningkat. Hal ini sejalan dengan kenaikan harga rumah di daerah Batam sendiri. Tak heran Batam jadi wilayah  yang  mencatatkan  HPI  sebesar  223,76  tertinggi  kedua  setelah  kabupaten  Jember  di Jawa Timur yang mencapai 229,4.
Adapun,  rerata  HPI  nasional  yakni  155.26  (7,23  persen).  Data  index  harga  properti nasional  per Juni 2018 tercatat  sebesar 155,26.  Kondisi ini tumbuh 7,23 persen dari periode sama tahun sebelumnya yang tercatat 145,15 (posisi Juni 2017). Tercatat indeks harga rumah tipe  keciI,  yakni  tipe  21-36,  sejak  Januari  2014  mencapai  indeks  167,74.  Tertinggi  bila dibandingkan tipe 45 dan 70 yang masing-masing mencatatkan HPI sebesar 143,97 dan 141,20 (BTN, 2018).

## 2. Metoda Penelitian

## 2.1. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Wilayah  Kelurahan  Belian  tepatnya  berada  di  Perumahan Cendana, Perumahan Taman Raya, Perumahan Botania, dan Perumahan Buana Vista, selama 1 (satu) bulan, dimulai pada 23 Desember 2018 - 23 Januari 2019.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## 2.2. Data
Terbagi atas 2 (dua) data yang digunakan pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Data Primer
Merupakan  data  yang  telah  diperoleh  dari  penelitian  atau  observasi  (pengamatan) maupun survei yang dilakukan di lapangan sesuai dengan kondisi yang sesungguhnya. Data yang digunakan dalam sebuah penelitian ini ialah data penawaran langsung saat survei di lokasi tempat penulis melakukan penelitian.
2. Data Sekunder

## Journal of Civil Engineering and Planning
Merupakan  data  sekunder  yang  merupakan  data  yang  langsung  dikumpulkan  oleh peneliti sebagai penunjang dari sumber pertama. Dapat juga dikatakan data yang telah tersusun  dalam  bentuk  dokumen-dokumen.  Data  yang  digunakan  dipenelitian  ini diperoleh  dari  pihak  perusahaan  Penilaian  Properti  KJPP  MBPRU  cabang  Batam. Adapun  data  digunakan  ialah  Historis  data  penawaran  untuk  lokasi  tempat  penulis melakukan penelitian.

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
3. Hasil Penelitian
3.1. Data Lapangan
Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Model N Min Max Mean Std. Dev Harga (Y) 89 120 310 217,35 46,308 Luas_Tanah (X1) 89 60 78 67,64 8,439 Luas Bangunan (X2) 89 27 63 48,96 8,625 Sumber : Data Hasil Penelitian 3.2. Hasil Analisis
1. Uji Korelasi
Nilai signifikasi  korelasi  sebesar  <0,05 dan nilai Pearson  Correlation 0,41 s/d  0,60 yaitu dapat dinyatakan korelasi sedang.
Journal of Civil Engineering and Planning Vol. 1, No. 2 | 2020
Tabel 2. Hasil Uji Korelasi Model Luas_ Tanah (X1) Luas_ Bangunan (X2) Harga (Y) Luas_ Tanah (X1) Pearson Correlation 1 0,317 0,473 Sig. (2-tailed) 78 0,002 0,010 N 89 89 89 Luas_ Bangunan (X2) Pearson Correlation 0,317 1 0,614 Sig. (2-tailed) 0,002 0,000 N 89 89 89 Sumber : Data Olahan SPSS 21.0 2. Analisi Regresi
A. Uji F Tabel 3. Hasil Uji F Model df F Sig 1 Regression 2 26,799 0,000 Resiual 86 Total 88 Sumber : Data Olahan SPSS 21.0
Hasil Uji F pada tabel 3 menunjukkan bahwa didapatkan F hitung sebesar 26,799 dengan tingkat signifikansi 0,000. Karena probabilitas 0,000 lebih kecil dari 0,050. Maka secara bebas kedua variabel memiliki hubungan dan mempengaruhi secara signifikan terhadap harga jual rumah

## B. Uji t
Tabel 4. Hasil Uji t
Model B Sig. 1 (Constant) 30,758 0,371 Luas_Tanah (X1) 0,479 0,030 Luas_Bangunan (X2) 30,048 0,000 Sumber : Data Olahan SPSS 21.0
Pada  tabel  4.  menunjukkan  variabel  luas  tanah  dan  variabel  luas  bangunan  memiliki  nilai probabilitas hitung lebih kecil dari tingkat signifikasi 0,05 maka variabel tersebut memberikan pengaruh terhadap harga jual rumah.

## C. Koefisien Determinasi (R²)

## Tabel 5. Hasil Koefisien Determinasi (R²)
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0,620ª 0,584 0,570 36,767 Sumber : Data Olahan SPSS 21.0
Pada tabel 5. diketahui bahwa nilai Adjusted R Square sebesar 57 %, hal ini memberikan bahwa harga jual rumah dapat dijelaskan oleh variabel luas tanah dan luas bangunan, sedangkan 43 % dapat dijelaskan terhadap variabel lainnya.
Journal of Civil Engineering and Planning Vol. 1, No. 2 | 2020

## 3. Uji Asumsi
A. Uji Normalitas

## Gambar 3. Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan  gambar  diatas  bahwa  sebaran  data  mendekati  garis  lurus  sehingga  dapat disimpulkan bahwa data residual terdistribusi normal.
Tabel 6. Hasil Kolmogorov Smirnov Model Unstandardized Residual N 89 Normal Parameters Mean 0,000 Std. Dev 36, 347 Most Extreme Differences Absolute 0,078 Positive 0,078 Negative -0,062 Kolmogorov-Smirnov Z 0,739 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,646 Sumber : Data Olahan SPSS 21.0
Dapat dilihat dari tabel 6. nilai signifikan sebesar 0,646 yang dimana dapat disimpulkan bahwa nilai signifikan > 0,050 maka nilai residual berdistribusi normal.

## B. Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  diketahui  bahwa  sebaran  titik  tidak  membentuk  suatu pola.alur tertentu, sehingga dapat tidak terjadi masalah Heteroskedastisitas pada model regresi.

## C. Uji Autokorelasi
Tabel 7. Hasil Autokorelasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 0,620ª 0,584 0,570 36,767 1,697 Sumber : Data Olahan SPSS 21.0
Dari hasil Uji Auto Korelasi telah didapatkan nilai Durbin Watson sebesar 1,697.  Kemudian membandingkan  dengan  2  nilai Durbin  Watson ,  dengan  cara  melihat  tabel Durbin  Watson koefisien 5 %. Telah didapatkan 2 nilai dl = 1,6095, nilai du = 1.7013, dan 4-du = 2,2987. Dari semua kesimpulan diatas nilai du < d < 4-du maka dapat dinyatakan tidak terdapat auto korelasi

## D. Uji Multikolinearitas
Tabel 8. Hasil Uji Multikolinearitas Model Collinearity Statistic Tolerance VIF Luas_Tanah 0,900 1,111 Luas Bangunan 0,900 1,111 Sumber : Data Olahan SPSS 21.0
Pada tabel 8. ditunjukkan nilai VIF kedua variabel indenpenden < 10, sehingga asumsi non multikolinieritas terpenuhi.

## 4. Interpretasi Model
Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan diperoleh hasil bahwa dengan 2 variabel bebas didapatkan model harga untuk penentuan harga jual adalah sebagai berikut:
Y=β o + β 1X1 + β 2X2 + ... + β nXn Y=βo+β1 Luas_Tanah+ β2 Luas_Bangunan
Y =30,758+0,479Luas_Tanah+3,048Luas_Bangunan Keterangan:
Y = Variabel Dependen ; Harga Jual Rumah Yang Akan Dipasarkan β o = 30,758 (Konstanta) ; Penentuan Harga Jual Rumah Sebelum Dipasarkan β 1 = 0,479 (Koefisien Regresi 1) ; Harga   Luas Tanah per m² β 2 = 3,048 (Koefisien Regresi 2) ; Harga Luas Bangunan per m² X1 = Variabel Independen 1; Luas Tanah X2 = Variabel Independen 2; Luas Bangunan

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  didapatkan  kesimpulan  dalam  penelitian  ini sebagai berikut:
1. Dari interpretasi model yang didapatkan
Y = 30.758.000 + 479.000 (Luas_Tanah) + 3.048.000 (Luas_Bangunan) Dimana, variabel  indepeden yaitu Luas Tanah  dan Luas Bangunan dimasukkan ke dalam model  regresi  jika  luas  tanah  meningkat  1  meter  persegi,  maka  harga  jual  rumah  akan
meningkat sebesar Rp 479.000,00 dan jika luas bangunan meningkat 1 meter persegi, maka harga jual rumah akan meningkat sebesar Rp 3.048.000,00.
2. Prediksi harga jual rumah untuk luas tanah 72 m² dan luas bangunan 36 m² adalah: Y=β o + β 1X1 + β 2X2 Y=β o + β 1Luas_Tanah + β 2Luas_Bangunan Y =Rp 30.758.000 + Rp 479.000 x 72 + Rp 3.048.000 x 36 Y =Rp 174.974.000 Keterangan : Y= Harga Jual Rumah Yang Akan Dipasarkan

## 5. Saran
Untuk melengkapi hasil penelitian ini, ada beberapa saran sebagai berikut:
1. Melakukan penelitian tentang penentuan harga jual rumah pada segmen pasar yang lain serta ditambahkan variabel yang lebih kompleks agar didapatkan model harga yang bisa mewakili yang sebenarnya dan hasilnya mendekati harga aktual.
2. Perlu dilakukan pada penelitian selanjutnya menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi terhadap harga jual rumah.
3. Perlu  dilakukan  pada  penelitian  selanjutnya  untuk  mengetahui  siklus  harga  tertinggi  dan harga terendah untuk harga properti residensial di Wilayah Kelurahan Belian.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Anandista, T. 2016. Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Harga Jual Rumah Dengan Metode OLS (Ordinary Least Square) Di Kabupaten Karanganyar Dan Kabupaten Sukanarjo. Skripsi. Universitas Sebelas Maret: Surakarta.
[2] Fahirah.  2011. Identifikasi  Variabel  Penilaian  Properti  Perumahan  Berdasarkan Persepsi Penghuni Perumahan. Jurnal SMARTek. 9(4): 257-270.
[3] I  Nyoman  Yudha  Astana.  2017. Estimasi  Biaya  Konstruksi  Gedung  Dengan  Cos Significant Model. Jurnal Riset Rekayasa Sipil. 1(1): 7-15.
[4] JKT  PROPERTY.  2018. BTN  House  Price  Index  Layak  Menjadi  Benchmark  Harga Properti . di http://jktproperty.com/btn-house-price-index-layak-menjadi-benchmark-harga- properti/ (di akses 13 September).
[5] Keputusan  Menteri  Dalam  Negero,  Menteri  Negara  Perumahan  Rakyat  No.  684-384 Tahun  1992  No.  739/KPTS/1992, Pedoman  Pembangunan  Perumahan  Dan Perumahan Dengan Lingkungan Hunian Yanga Berkembang .
[6] Keputusan  Menteri  Permukiman  dan  Prasarana  Wilayah  Republik  Indonesia  No. 403/KPTS/M/2002, Pedoman Teknis Pembangunan Rumah Sehat .
[7] KEPI & SPI Edisi VII. 2015. PPI-08 Pendekatan Biaya Untuk Aset Berwujud . Jakarta: Masyarakat  Asosiasi  Profesi  Penilai  Indonesia  (MAPPI),  Komite  Penyusun  Standar Penilaian  Indonesia  (KPSPI),  Pusat  Pembinaan  Profesi  Keuangan  (PPPK),  dan Sekretariat Jenderal Kementrian Keuangan RI.
[8] MAPPI.  2018. Spesifikasi  Umum  Bangunan di https://mappi.or.id/files/1520135706- SpesifikasiUmumBangunan_Rev022018.pdf (di akses 31 Oktober 2018).