Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia pï¿½ISSN: 2541-0849

e-ISSN: 2548-1398

Vol. 6, Special Issue No. 2, Desember 2021

ï¿½ ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½

HUBUNGAN ANTARA LUAS LAHAN DENGAN NILAI SEWA PADA TANAH KOSONG DI PROVINSI DKI JAKARTA

Santoso

Kantor Wilayah DJKN DKI Jakarta, Kementrian Keuangan Republik Indonesia

Abstrak

Luas lahan mempunyai keterkaitan dengan nilai sewa pada tanah kosong. Penelitian ini mencoba mengamati hubungan antara luas lahan dengan nilai sewa per meter persegi. Fokus penelitian ini pada lahan kosong di Provinsi DKI Jakarta. Penelitian ini menggunakan data cross-section sebanyak 95 data sewa lahan pada tahun 2021. Penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda untuk mengamati hubungan antara luas lahan dan lokasi dengan nilai sewa. Atribut luas, dan lokasi digunakan sebagai variabel bebas untuk menjelaskan hubungan dengan nilai sewa sebagai variabel tidak bebas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel luas dan variabel lokasi secara statistikï¿½ berpengaruh signifikan terhadap nilai sewa. Variabel luas mempunyai hubungan negatif dengan nilai sewa sedangkan lokasi mempunyai hubungan positif dengan nilai sewa. Variabel luas pengaruhnya tidak elastis terhadap nilai sewa lahan sedangkan variabel lokasi pengaruhnya elastis.

Kata Kunci: nilai sewa tanah kosong; luas; lokasi

Abstract

The land area has a relationship with the rental value on vacant land. This study tries to observe the relationship between land area and rental value per square meter. The focus of this research is on vacant land in DKI Jakarta Province. This study uses cross-sectional data as much as 95 land rent data in 2021. This study uses multiple regression analysis to observe the relationship between land area and location with rental value. The attributes of area, and location are used as independent variables to explain the relationship with rent value as dependent variables. The results showed that the area variable and the location variable had a statistically significant effect on the rental value. The wide variable has a negative relationship with the rental value while the location has a positive relationship with the rental value. The variable area has an inelastic effect on the value of land rent, while the location variable has an elastic effect.

Keywords: vacant land rental value; large; location

Received: 2021-10-20; Accepted: 2021-11-05; Published: 2021-11-20

Pendahuluan

Kebijakan Pemerintah khususnya berupa penataan kawasan dapat mempengaruhi nilai properti. Pengaturan kawasan pada wilayah tertentu berdampak pada permintaan atas lahan. Perubahan permintaan lahan mengakibatkan perubahan nilai lahan.

Selain perubahan nilai lahan, dampak lain dari penataan kawasan adalah perubahan spesifikasi lahan misalnya spesifikasi lahan untuk bangunan tertentu.ï¿½ Variasi spesifikasi lahan bergantung pada penggunaan lahan itu sendiri. Lahan pada kawasan komersial sudah tentu berbeda dengan lahan untuk hunian. Luas lahan merupakan salah satu faktor yang dipertimbangkan dalam penentuan penggunaan lahan. Luasan lahan yang optimal untuk bangunan pabrik pada umumnya lebih besar daripada luasan lahan untuk rumah tinggal.

Luas lahan yang kurang optimal akan mengurangi nilai atas lahan itu. Kurang optimalnya lahan mengakibatkan penggunaan lahan tidak optimal pula. Hal ini akan berdampak pada turunnya nilai lahan baik nilai jual maupun nilai sewa.

Tidak optimalnya penggunaan lahan dapat terjadi pada lahan yang mempunyai luasan berlebihan. Hal ini dapat disebabkan oleh penetapan kawasan yang membutuhkan petak lahan yang tidak terlalu luas. Kawasan hunian misalnya, tidak membutuhkan petak lahan yang seluas kawasan pergudangan. Kelebihan luasan lahan ini dapat menyebabkan turunnya nilai lahan.

Berdasarkan Peraturan Daerah Provinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta Nomor 1 Tahun 2014 tentang Rencana Detail Tata Ruang dan Peraturan Zonasi, kawasan di DKI Jakarta secara umum dibagi menjadi kawasan hunian, komersial, perkantoran, maupun campuran. Nilai lahan pada setiap kawasan akan berbeda dengan lahan pada kawasan lainnya. Nilai sewa lahan yang termahal relatif berada pada kawasan komersial.

Berdasarkan data tawaran sewa lahan di internet, lahan yang ditawarkan cukup variatif mulai luasan, lokasi maupun harga sewanya. Dari variasi data ini dapat dilakukan kajian hubungan antara nilai sewa lahan dengan luas dan lokasi kawasannya. Luas lahan dan lokasi dapat diamati pengaruhnya terhadap nilai sewa lahan.

(Ritter, Hï¿½ttel, Odening, & Seifert, 2019) meneliti hubungan luas lahan dengan nilai harga lahan. Hasil penelitiannya menyimpulkan bahwa harga lahan mempunyai hubungan yang negatif untuk luasan yang sangat kecil dan luasan yang sangat besar. Sedangkan untuk lahan dengan luasan yang menengah mempunyai hubungan positif dengan harga lahan.

Perbedaan utama dalam penelitian ini dengan penelitian sebelumnya terletak pada variabelnya. Penelitian (Ritter et al., 2019) mengamati variabel bebas luas lahan dengan harga jual lahan sebagai variabel tidak bebas. Pada penelitian ini, nilai sewa lahan digunakan sebagai variabel tidak bebas.

Definisi nilai sewa yang dipakai dalam tulisan ini mengacu pada beberapa definisi berikut ini. Nilai sewa (rental value) menurut (Camins, 1997) didefinisikan berikut. Rental value is the value of property expressed in terms of right its use for specific period of time. (Britton, Johnson, Davies, & Lawrance, 1980) memberikan istilah nilai sewa berikut. Rent is an annual or periodic payment for the use of land or of land and buildings.

Berdasarkan definisi di atas dapat dijelaskan bahwaï¿½ nilai sewa merupakan nilai dari hak atas penggunaan suatu properti berdasarkan periode waktu tertentu. Hak ini timbul karena adanya suatu perikatan antarpemilik dan pengguna. Berdasarkan perikatan ini, pemegang hak akan membayarkan sejumlah uang kepada pemilik properti sebagai kompensasi pemberian hak tersebut. Nilai uang untuk pembayaran ini merupakan nilai sewa atas properti dimaksud.

Smith (1776) mencetuskan teori nilai yang dikenal dengan The labor theory of value. Dalam teori ini Smith menjelsakan bahwa nilai suatu komoditas terdiri dari upah, sewa lahan, modal dan keuntungan sebagai kompensasi dari risiko dan biaya manajemen. Dalam konsep ilmu ekonomi empat faktor ini disebut sebagai empat faktor produksi yang terdiri atas tenaga kerja, tanah, modal dan manajemen (Eckert, Gloudemans, & Almy, 1990).

Tanah sebagai faktor produksi ditentukan dengan besaran nilai sewanya. Nilai sewa ini selanjutnya dijadikan dasar untuk menetapkan nilai suatu properti. Dari sudut penyewa (demand), nilai sewa properti merupakan faktor produksi. Bagi pihak pemilik properti (supply), nilai sewa dianggap sebagai pendapatan (income) properti yang selanjutnya dijadikan dasar sebagai penetapan nilai properti.

Luas lahan mempunyai hubungan yang terbalik dengan nilai sewanya. Penambahan luas lahan akan menurunkan nilai sewa per meter perseginya. Hal ini lebih umum disebut dengan konsep diminishing return.

Lokasi merupakan faktor yang paling dominan berpengaruh terhadap nilai suatu properti. Pendapat para ahli menyatakan bahwa faktor utama yang menentukan nilai suatu properti pertama: lokasi, kedua: lokasi dan yang ketiga lokasi (Hidayati & Harjanto, 2003).

Lokasi properti menjadi faktor penting karena berkaitan dengan kemudahan dan kenyamanan aksesibilitas terhadap properti dimaksud. Hurd (1903) menyatakan bahwa nilai suatu tanah berkaitan dengan nilai sewa, nilai sewa berkaitan dengan lokasi, lokasi berkaitan dengan aksesibilitas (jarak) (Lusht, 1997: 25).

Penggagas pertama teori pemanfaatan tanah berkaitan dengan lokasi adalah Johann Heinrich von Thï¿½nen. Pemanfaatan tanah akan dapat mempengaruhi nilai sewa tanah itu. Menurut Von Thï¿½nen, sewa lahan dipengaruhi oleh jarak lahan itu ke pusat bisnis karena berkaitan dengan biaya transportasi. Nilai sewa lahan turun karena dua hal. Pertama, biaya transportasi yang akan menurunkan nilai ekonomi sewa. Kedua, biaya transportasi mengurangi permintaan terhadap penggunaan lahan (Hanink, 1997).

Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan alat analisis regresi linier berganda dengan Ordinary Least Square (OLS) untuk mengetahui variabel bebas yang signifikan. Variabel bebas digunakan untuk menjelaskan pengaruh dan hubungan dengan variabel tidak bebas. Varibel bebas terdiri dari luas dan lokasi sedangkan variabel tidak bebas adalah harga sewa per meter persegi.

Variabel luas mengukur luas lahan dalam satuan meter persegi sedangkan variabel lokasi mengukur kualitas lingkungan sekitar dengan ukuran skala dari nilai 1 hingga 4. Tingkatan Nilai 1 hingga 4 ini menggambarkan kualitas lokasi dari kulaitas yang rendah hingga kulaitas yang tinggi. Nilai 1 menjelaskan lokasi yang di pinggiran atau masuk dari jalan utama, nilai 2 menjelaskan di kawasan perumahan di jalan utama, dan nilai 3 menjelaskan lokasi di kawasan komersial (ruko), serta nilai 4 menggambarkan lokasi di kawasan komesial perkantoran.

Variabel tidak bebas berupa harga sewa per meter persegi menjelaskan Nilai sewa lahan kosong per meter persegi per tahun. Nilai sewa ini diukur dengan satuan rupiah per meter per tahun. Data variabel bebas ini menggumakan data tawaran sewa atas lahan kosong. Persamaan regresi ditulis sebagaiï¿½ berikut.

NILAI SEWA = β0 + β1LUAS + β2LOKASI + ε

Koefisien β0 merupakan koefisien intersep dan β1,2 merupakan koefisien variabel bebas (independent variable), sedangkan ε merupakan error term. Data yang dipakai dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang bersumber dari internet. Data yang dipakai adalah data tawaran sewa lahan kosong di Provinsi DKI Jakarta pada tahun 2021.

Hasil dan Pembahasan

Berdasarkan hasil uji asumsi klasik pada analisis regresi linier berganda dapat dijelaskan bahwa tidak terdapat autokolresi, data terdistribusi normal, tidak terdapat multikolinearitas, model regresi bersifat homoskedastisitas.

Tabel 1

Ringkasan Hasil Observasi Data Sewa Lahan Tahun 2021

Variabel

Rata-rata

Std. Deviasi

Min.

Mak.

Nilai Sewa lahan per m2 per tahun (Rp)

Luas Lahan (m2)

Lokasi (skala 1- 4)

431.809,5

ï¿½ï¿½ï¿½ 2.339,6

ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ 2,6

292.689,6

ï¿½ï¿½ï¿½ 4.364,7

ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ 0,8

ï¿½10.365

ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ 65

ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ 1

1.077.375

ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ 35.000

ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ 4

Jumlah Observasi

Tabel 2

Ringkasan Hasil Uji Regresi Nilai Sewa Ruko per Meter Persegi (Rp)

Variabel	Koefisien	Standar Error	t-Statistic	Probabilitas
C	-380.334,0	46.870,31	-8.114605	0,0000
LUAS	-7,194152	3,104500	-2.317331	0.0227
LOKASI	316.275,6	16.636,74	19,01067	0.0000
R-squared 0,804760 atau 80,47 persen
Adjusted R- squared 0,800515 atau 80,05 persen

Tabel 3

Ringkasan Hasil Analisis

Variabel	Koefisien	Probabilitas	Pengaruh
LUAS	-7,194152	0.0227	Signifikan
LOKASI	316.275,6	0.0000	Signifikan

Berdasarkan hasil analisis regresi linier berganda di atas, maka variabel-variabel bebas tersebut dapat diinterpretasikan dan disimpulkan pengaruhnya terhadap nilai sewa lahan per meter perseginya. Variabel luas (LUAS) secara statistik signifikan pada α = 0,05 sedangkan variabel lokasi (LOKASI) secara statistik signifikan pada α = 0,01. Model ini mempunyai kekuatan prediksi yang baik dengan nilai R-squared sebesar 80,47 persen dengan Adjusted R-squared sebesar 80,05 persen. Variasi nilai sewa lahan per meter persegi per tahun dapat dijelaskan dengan variabel dalam model ini sebesar 80,47 persen sedangkan 19,53 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model ini.

Besarnya respon perubahan nilai sewa lahan per meter persegi sebagai akibat adanya perubahan variabel bebas diukur dengan elastisitas. Nilai elastisitas yang lebih besar dari 1 berarti elastis sedangkan nilai yang kurang dari 1 berarti tidak elastis. Besarnya elastisitas masing-masing variabel terhadap nilai sewa ruko di atas dihitung dengan rumus (Gujarati, Porter, & Gunasekar, 2012):

Elastisitas = β ( X/Y )

Nilai β merupakan nilai koefisien variabel bebas pada persamaan regresi linier. Nilai X merupakan nilai variabel bebas yaitu variabel luas dan lokasi. Nilai Y adalah nilai sewa ruko per meter persegi. Nilai X dan nilai Y masing-masing diproksi dari nilai rata-rata (mean) dari X dan nilai rata-rata dari Y (Widarjono, 2007).

Tabel 4

Ringkasan Hasil Perhitungan Elastisitas

Variabel	Nilai Elastisitas	Keterangan
Luas	0,038979	Tidak Elastis
Lokasi	1,904350	Elastis

Variabel luas secara statistik berpengaruh signifikan dan bertanda negatif. Nilai koefisien luas sebesar -7,194152. Hal ini menunjukkan bahwa lahan yang lebih luas mempunyai nilai sewa per meter persegi yang lebih murah. Rata-rata nilai sewa lahan per meter persegi lahan (ceteris paribus) lebih murah sebesar Rp 7,194152. Pengaruh luas lahan terhadap nilai sewa per meter persegi tidak elastis.

Hal ini sesuai dengan teori bahwa luas lahan mempunyai pengaruh yang negatif terhadap nilai sewa lahan per meter persegi. Penelitian ini juga mendukung hasil penelitian (Ritter et al., 2019). Hasil penelitian Ritter menyimpulkan bahwa luas lahan yang sangat kecil dan sangat besar berpengaruh negatif terhadap harga lahan.

Variabel lokasi secara statistik berpengaruh signifikan dan bertanda positif. Nilai koefisien luas sebesar 316.275,6. Hal ini menunjukkan bahwa lahan yang berada kawasan yang lebih baik kualitasnya mempunyai nilai sewa per meter persegi yang lebih mahal. Rata-rata nilai sewa lahan per meter persegi lahan (ceteris paribus) lebih mahal sebesar Rp 316.275,6. Lokasi mempunyai pengaruh yang elastis terhadap nilai sewa per meter persegi lahan.

Hal ini sesuai dengan teori bahwa lokasi lahan berpengaruh positif terhadap nilai sewa lahan. Lokasi mempunyai pengaruh terhadap nilai properti. Selain itu disebutkan juga bahwa lokasi berpengaruh terhadap nilai sewa.

Kesimpulan

1) Luas lahan berpengaruh negatif terhadap nilai sewa lahan per meter persegi per tahun. Semakin luas lahan sebesar 1 meter persegi maka nilai rata-rata sewa lahan per meter persegi per tahun turun sebesar 7,194152 rupiah (ceteris paribus). Pengaruh perubahan luas ini tidak elastis terhadap perubahan nilai sewa lahanï¿½ per meter persegi per tahun.

2) Lokasi lahan berpengaruh positif terhadap nilai sewa lahan per meter persegi per tahun. Lahan pada lokasi atau kawasan dengan kualitas yang berbeda satu tingkat maka rata-rata nilai sewa lahan per meter persegi per tahun berbeda sebesar 316.275,6 rupiah (ceteris paribus). Pengaruh perubahan lokasi elastis terhadap perubahan nilai sewa lahanï¿½ per meter persegi per tahun.

BIBLIOGRAFI

Britton, William, Johnson, Tony Albert, Davies, Keith, & Lawrance, David Malcolm. (1980). Modern methods of valuation of land, houses and buildings. Estates Gazette. Google Scholar

Camins, Bernard W. (1997). Real Estate Principles. The Appraisal Journal, 65(3), 313. Google Scholar

Eckert, Joseph K., Gloudemans, Robert J., & Almy, Richard R. (1990). Property appraisal and assessment administration. International Assn of Assessing Office. Google Scholar

Gujarati, Damodar N., Porter, Dawn C., & Gunasekar, Sangeetha. (2012). Basic econometrics. Tata McGraw-Hill Education. Google Scholar

Hanink, Dean M. (1997). Principles and applications of economic geography: economy, policy, environment. Wiley. Google Scholar

Hidayati, Wahyu, & Harjanto, Budi. (2003). Konsep dasar penilaian properti. BPFE, Yogyakarta. Google Scholar

Ritter, Matthias, Hï¿½ttel, Silke, Odening, Martin, & Seifert, Stefan. (2019). Revisiting the relationship between land price and parcel size. Google Scholar

Widarjono, Agus. (2007). Ekonometrika: teori dan aplikasi untuk ekonomi dan bisnis. Yogyakarta: Ekonisia. Google Scholar

Copyright holder:

Santoso (2021)

First publication right:

Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia

This article is licensed under: