Syntax Literate: Jurnal Ilmiah
Indonesia p�ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No.
9, September 2022
ANALISIS
PENGARUH BANJIR ROB TERHADAP NILAI TANAH DI KECAMATAN SEMARANG UTARA
This study aims to analyze the effect of the tidal
flood variable on the value of land in North Semarang District. The value of
land should increase due to the increasing human population. The tidal flood
occurred in densely populated areas, so the demand for land is increasing from
year to year. But on the other hand the area has a negative externality with
the tidal flood. Does the tidal flood have a significant effect on land values
in North Semarang District.
Keywords: tidal flooding; land value; valuation
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh
variabel banjir rob terhadap nilai tanah yang berada di Kecamatan Semarang
Utara. Nilai tanah seharusnya mengalami kenaikan karena populasi manusia yang
semakin bertambah. Banjir rob tersebut terjadi di kawasan padat penduduk,
sehingga permintaan akan tanah semakin meningkat dari tahun ke tahun. Namun
disisi lain kawasan tersebut memiliki externalitas negatif dengan adanya banjir
rob tersebut. Banjir rob tersebut apakah memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap nilai
tanah di Kecamatan Semarang Utara.
Kata kunci: banjir rob; nilai
tanah; penilaian
Tanah
merupakan suatu sumber daya yang menyediakan ruangan untuk menunjang kebutuhan makhluk hidup. Ruang tanah yang disediakan sangat terbatas, sehingga kebutuhan akan tanah cenderung
meningkat dari tahun ke tahun,
baik kebutuhan untuk digunakan sebagai perumahan, pertanian, industri dan kebutuhan yang lain.
Nilai
atas sebidang tanah mencerminkan manfaat- manfaat yang dapat diterima oleh pemilik atas kepemilikan
suatu tanah, semakin banyak potensi manfaat yang akan diterima maka
kenaikan nilai tanah akan semakin
cepat. Manfaat tersebut dapat dibedakan menjadi faktor non-manusia dengan faktor manusia. Faktor manusia adalah manfaat yang timbul akibat perbuatan
manusia seperti mendirikan sebuah bangunan untuk meningkatkan nilai tanah tersebut. Faktor non-manusia seperti externalitas yang diterima oleh tanah tersebut. Contoh externalitas positif yaitu tanah
berlokasi di pusat kota, bebas banjir,
sarana jalan dan transportasi yang memadai maka nilai tanah
akan cenderung lebih tinggi apabila
dibandingkan dengan tanah
yang menerima externalitas negatif seperti tanah berlokasi di dekat tempat pembuangan
sampah, rawan banjir, jauh dari
pusat kota, akses transportasi umum yang cenderung susah maka nilai
tanah di daerah tersebut memiliki nilai yang lebih rendah -
Kota
Semarang bagian utara memiliki potensi untuk terkena banjir
setiap tahun yang disebabkan adanya kenaikan permukaan air laut dan penurunan tanah. Banjir tersebut
dikenal dengan istilah banjir rob. Banjir rob biasanya terjadi karena air laut mengalami pasang kemudian diperparah dengan adanya penurunan tanah. Penurunan tanah terjadi akibat beban fisik bangunan
dan pengambilan air tanah.
Menurut (Ramadhany et al., 2012), di daerah
Kota Semarang yang terdampak akibat
bencana banjir rob meliputi Kecamatan Gayamsari, Semarang Utara, Semarang Timur, Tugu, Semarang Tengah, Genuk, dan
Semarang Selatan. Total daerah yang terdampak pada tahun 2012 adalah seluas 1536,80 Ha. Banjir rob tersebut terjadi di kawasan padat penduduk, sehingga permintaan akan tanah semakin
meningkat dari tahun ke tahun.
Namun disisi lain kawasan tersebut memiliki externalitas negatif dengan adanya banjir rob tersebut, Hal ini membuat penulis
ingin melakukan penelitian atas pengaruh banjir
rob terhadap nilai tanah yang berlokasi di daerah rawan banjir
rob.
Metode Penelitian
Data yang digunakan dalam karya tulis
ini adalah data kuantitatif, berupa data transaksi jual beli properti di Kota Semarang
yang berjumlah 60 sampel
data dengan rincian sampel
data transaksi jual beli di kawasan rawan banjir yang berjumlah 30 sampel data dan transaksi jual beli di kawasan bebas banjir yang berjumlah 30 sampel data.
Sumber
data yang digunakan penulis
dalam penelitian ini adalah sumber data primer dan diperoleh dari Instansi Pemerintah Badan Pendapatan Daerah Kota Semarang. Pengolahan
data dilakukan dengan menggunakan
perangkat lunak Microsoft
Excel 2016. Sedangkan analisis
data dilakukan dengan menggunakan
perangkat lunak IBM SPSS
Statistics 20.
Hasil dan Pembahasan
A.
Hasil
Pengolahan Data
Pengolahan
data yang telah dilakukan penyesuaian menghasilkan dua kelompok data yaitu nilai tanah
per meter persegi setelah penyesuaian rawan banjir dan nilai tanah per meter persegi setelah penyesuaian bebas banjir. Dengan demikian, data tersebut dapat diolah dengan menggunakan analisis uji beda independent sample t-test. Dua
kelompok data setelah dilakukan penyesuaian disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1
Hasil Penelitian
|
No Data |
Nilai
Tanah per m2 pada Lokasi Bebas Banjir (Rp) |
Nilai Tanah per m2 pada Lokasi Rawan Banjir (Rp) |
|
1 |
594,422.83 |
812,590.83 |
|
2 |
704,400.00 |
721,237.50 |
|
3 |
1,024,628.25 |
218,619.17 |
|
4 |
1,001,465.94 |
508,397.50 |
|
5 |
638,120.67 |
356,730.07 |
|
6 |
1,469,455.45 |
341,528.31 |
|
7 |
394,051.72 |
293,388.89 |
|
8 |
1,922,307.69 |
518,680.56 |
|
9 |
949,999.22 |
546,893.75 |
|
10 |
646,767.24 |
459,229.17 |
|
11 |
618,111.49 |
608,897.92 |
|
12 |
709,061.44 |
689,250.00 |
|
13 |
673,244.49 |
1,178,593.75 |
|
14 |
449,664.77 |
583,529.17 |
|
15 |
1,426,852.78 |
349,297.50 |
|
16 |
1,403,484.99 |
571,643.75 |
|
17 |
1,553,729.39 |
626,933.87 |
|
18 |
1,169,667.67 |
701,025.11 |
|
19 |
871,880.86 |
323,437.50 |
|
20 |
784,095.83 |
665,857.64 |
|
21 |
823,521.16 |
786,897.22 |
|
22 |
672,933.07 |
328,520.83 |
|
23 |
1,395,390.14 |
583,887.50 |
|
24 |
1,530,537.99 |
325,117.92 |
|
25 |
771,690.23 |
1,017,156.25 |
|
26 |
921,692.19 |
529,229.17 |
|
27 |
1,835,546.88 |
529,229.17 |
|
28 |
1,199,288.89 |
366,041.67 |
|
29 |
1,511,424.91 |
466,772.50 |
|
30 |
2,165,625.00 |
489,406.25 |
B.
Hasil
Analisis Data
a.
Hasil
Pengujian Normalitas
Sebelum dilakukan uji beda Independent
T-test Parametrik, terlebih
dahulu dilakukan uji normalitas. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui data yang akan dianalisis terdistribusi normal
atau tidak. Uji normalitas dilakukan menggunakan Software IBM
SPSS Statistics 20. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada Tabel 2.
�
Tabel 2
Hasil Uji Normalitas
Tests of Normality
|
KELOMPOK |
Kolmogorov-Smirnova |
Shapiro-Wilk |
||||
|
Statistic |
df |
Sig. |
Statistic |
df |
Sig. |
|
|
Kelompok A Kelompok B |
135 .155 |
30 30 |
.175 .200 |
.933 .951 |
30 30 |
.058 .050076 |
a.
Lilliefors
Significance Correction
Sumber: Data Diolah (2021)
Sampel yang dilakukan uji normalitas berjumlah 60 data yang dibagi dalam dua kelompok
yang masing- masing berjumlah 30 data. Uji normalitas untuk sampel data kurang dari 50 sampel umumnya menggunakan uji normalitas Shapiro-Wilk. Dalam pengujian,
suatu data dikatakan terdistribusi normal apabila nilai signifikansi lebih dari 0.05 (sig. > 0.05).
Dalam tabel 3.6 pada kolom
Shapiro-Wilk hasil pengujian
memiliki nilai signifikasi 0.058 pada Kelompok A
dan 0.050076 pada Kelompok.
Kedua kelompok sampel tersebut memiliki nilai signifikasi lebih dari 0.05 (sig. > 0.05),
sehingga dapat disimpulkan bahwa sampel data memiliki distribusi normal.
b.
Hasil
Pengujian Hipotesis Uji
Beda
a.
Independent
Sample T-test
Berdasarkan dua kelompok data tersebut dilakukan pengolahan data menggunakan Uji
Beda Independent Sample T-test dengan Software IBM SPSS Statistics 20. Uji Beda
Independent Sample T-test digunakan untuk membuktikan adanya perbedaan antara nilai tanah
per meter persegi pada properti
rumah tapak yang berlokasi di daerah rawan banjir dan nilai tanah per meter persegi pada properti rumah tapak yang berlokasi di daerah bebas banjir. Hasil pengolahan data terhadap dua kelompok data menggunakan Uji Beda Independent Sample T-test disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3
Hasil Analisis Uji
Beda Independent Sample
|
Group
Statistics |
||||
|
|
N |
Mean |
Std. Deviation |
Std. Error Mean |
|
Data Properti Bebas Banjir |
30 |
1064827.1 |
463434.5 |
�84611.2 |
|
Data
Properti Rawan � Banjir |
30 |
549934.1 |
214916.8 |
39238.3 |
Sumber: Data Diolah (2021)
|
Independent Samples Test |
||||
|
|
|
|
Equal variances ��������������������������������������� assumed�� |
Equal
variances not assumed |
|
Levene's
Test for Equality of ���Variances� |
F |
|
20.819 |
|
|
Sig. |
|
.000 |
|
|
|
|
t |
|
�5.521 |
5.521 |
|
|
df |
|
�58 |
40.922 |
|
|
Sig.
(2-tailed) |
|
.000 |
.000 |
|
t-test
for Equality of Means |
Mean Difference |
514892.96 |
514892.96 |
|
|
Std. Error Difference |
93266.79 |
93266.79 |
||
|
95% Confidenc
e Interval of the ��������������������������� Difference������������������� |
Lower |
328199.20 |
326525.99 |
|
|
|
Upper |
701586.72 |
703259.94 |
|
b.
Interpretasi Hasil Penelitian
Hasil Uji Beda
Independent Sample T-test yang telah dilakukan, koefisien faktor p-value (Sig. (2-tailed)) sebesar
0,000 yang nilainya lebih kecil dari alpha sebesar 0,05. Pengambilan keputusan dilakukan dengan pertimbangan koefisien p-value
yang lebih kecil dari alpha, maka H0 ditolak dan H1 diterima artinya terdapat perbedaan yang signifikan atau nyata antara nilai
tanah per meter persegi
pada properti yang berlokasi
di daerah rawan banjir dan nilai tanah per meter persegi pada properti yang berlokasi di daerah bebas banjir.
Perbedaan signifikan antara nilai tanah per meter persegi pada properti rumah tapak yang berlokasi di daerah rawan banjir dan nilai tanah per meter persegi pada properti rumah tapak yang berlokasi di daerah bebas banjir juga dapat dibuktikan dengan koefisien t- hitung sebesar 6,012 yang nilainya lebih besar dari
t- tabel sebesar 2,02439. Pengambilan keputusan dilakukan dengan pertimbangan koefisien t-hitung yang lebih besar dari
koefisien t-tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima.
Berdasarkan hasil Uji Beda Independent Sample T-test dapat dibuktikan secara statistik bahwa lokasi rawan
banjir dapat mempengaruhi nilai tanah per meter persegi sehingga nilai tanah per meter persegi yang berlokasi di kawasan rawan banjir lebih
rendah dari pada nilai tanah per meter persegi yang berlokasi di kawasan bebas banjir.
Lebih rendahnya nilai tanah per meter persegi di kawasan rawan banjir
dapat dibuktikan dari rata-rata nilai tanah per meter persegi.
Rata-rata nilai tanah per
meter persegi pada properti
di kawasan rawan banjir sebesar Rp549.934,00 dan
Rata-rata nilai tanah per
meter persegi pada properti
di kawasan bebas banjir sebesar Rp1.064.827,00. Kedua data rata-rata nilai tanah per meter persegi tersebut memiliki selisih sebesar Rp511.168,00 atau
sebesar 49%.
Hasil dari penelitian ini dapat dimanfaatkan sebagai rujukan untuk kegiatan penilaian properti. Tingkat besaran persentase 49% dapat digunakan sebagai penyesuaian (adjustment) lokasi dalam tahapan
penghitungan nilai tanah sesuai dengan penerapan metode Pendekatan Data Pasar dalam kegiatan penilaian properti. Penggunaan persentase penyesuaian tersebut jika objek
Penilaian berada pada lokasi rawan banjir
dan objek pembanding berada pada lokasi bebas banjir maka
dapat diberikan penyesuaian negatif sebesar 49% pada objek pembanding. Hal demikian dapat berlaku sebaliknya
yaitu jika objek Penilaian berada pada lokasi bebas banjir dan objek pembanding berada pada lokasi rawan banjir maka
dapat diberikan penyesuaian positif sebesar 49% pada objek pembanding.
Kesimpulan
1.
Rata-rata
nilai tanah per meter persegi pada properti di kawasan rawan banjir
sebesar Rp549.934,00 dan Rata-rata nilai tanah per meter persegi pada properti di kawasan bebas banjir
sebesar Rp1.064.827,00.
2.
Terdapat perbedaan
nilai tanah per meter persegi antara properti yang berlokasi di daerah rawan rob dengan properti yang berlokasi di daerah bebas rob. Perbedaan rata-rata nilai tanah per meter persegi adalah sebesar Rp511.168,00 atau sebesar 49%.
3.
Perbedaan rata-rata nilai tanah per meter persegi sebesar 49% antara properti yang berlokasi di daerah rawan rob dengan properti yang berlokasi di daerah bebas rob dapat dijadikan sebagai tingkat penyesuaian.
4.
Terdapat perbedaan
signifikan nilai tanah properti pada kawasan bebas banjir
rob dengan kawasan rawan banjir rob di Kecamatan Semarang
Utara. Hal tersebut dapat dibuktikan dari koefisien p- value sebesar 0,000
yang lebih kecil dari alpha sebesar 0,05 pada uji beda independent sample t-test. Hal tersebut
juga ditunjukkan dari koefisien t-hitung sebesar 5,521 yang lebih besar dari t-tabel
sebesar 2,02108 pada uji beda
independent sample t-test.
BIBLIOGRAFI
Ramadhany,
A. S., Subardjo, P., & Suryo, A. A. D. (2012). Daerah Rawan Genangan Rob di
Wilayah Semarang. Journal of Marine Research, 1(2), 174�180.Google Scholar
Surbakti, R. (2010). Memahami Ilmu Politik. Jakarta:
Grasindo. Undang-Undang Undang-Undang Nomor, 2. Google Scholar
|
Copyright holder: Amri
Fahrizal, Doni Triono (2022) |
|
First publication right: Syntax Literate:
Jurnal Ilmiah Indonesia |
|
This article is licensed under: |