Pemodelan Harga Lahan di Kecamatan Girian dan Kecamatan Maesa Kota Bitung

Abstract

Abstrak

Kecamatan Girian dan Maesa adalah dua kecamatan yang berkembang pesat di Kota Bitung, dimana terjadi perubahan guna lahan dari lahan kurang produktif menjadi produktif sehingga bertambah nilai ekonominya. Lahan yang semakin bertambah harganya ini tidak diketahui batasan minimal dan maksimalnya. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi harga lahan eksisting dan membuat model harga lahan di dua kecamatan tersebut agar diketahui batasan harga yang seharusnya. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif, dengan menggunakan uji asumsi klasik dan metode analisis regresi linear berganda menggunakan software SPSS, dan ArcGIS untuk pemetaan. Hasil menunjukan bahwa harga lahan eksisting di Kecamatan Girian dan Maesa tidak memiliki patokan harga, karena masyarakat sendiri yang menentukannya. Dari hasil pengujian asumsi klasik dan regresi linear berganda, diketahui terdapat beberapa variabel yang tidak lolos dalam pengujian dan tidak dapat digunakan dalam model. Model Kecamatan Girian adalah Y(harga lahan)= -59.918,271+118.257,269 (status kepemilikan)–1,695(jarak jalan arteri) + 57,057(jarak jalan kolektor) -51,945(jarak jalan lokal) dan model Kecamatan Maesa yaitu Y(harga lahan)= 85.643,030 + 532.901,515(status kepemilikan) –1.118,029 (jarak jalan arteri) –660,805(jarak jalan lokal) + 25,755(jarak pusat kota). Berdasarkan hasil analisis, juga diketahui pada kedua model terdapat masing-masing satu variabel yang bersifat anti thesis sehingga menunjukan perbedaan yang besar antara Kecamatan Girian dan Maesa, disebabkan oleh karakteristik lokasi yang berbeda. Namun, kedua model tersebut dapat digunakan untuk perhitungan harga lahan pada masing-masing kecamatan. Kata kunci: Pemodelan; Harga Lahan; Regresi Linear Berganda; Girian; Maesa

Abstract

Girian and Maesa sub-districts are two districts that are growing rapidly in Bitung City, where there is a change in land use from less productive land to productive so that its economic value increases. The minimum and maximum limits for this land which is increasing in price are unknown. The purpose of this research is to identify the existing land price and to make a land price model in the two subdistricts so that the price limit should be known. This research used quantitative descriptive method, using classical assumption test and multiple linear regression analysis method using SPSS software, and ArcGIS for mapping. The results show that the existing land prices in Girian and Maesa Districts do not have a benchmark price, because the people themselves determine it. From the test results of classical assumptions and multiple linear regression, it is known that there are several variables that do not pass the test and cannot be used in the model. The Girian District model is Y (land price) = - 59,918,271 + 118,257,269 (ownership status) –1,695 (arterial road distance) +57,057 (collector road distance) -51,945 (local road distance) and Maesa District model Y ( land price) = 85,643,030 + 532,901,515 (ownership status) –1,118,029 (arterial road distance –660,805 (local road distance) +25,755 (city center distance). Based on the analysis, it is also known that both models have each one is an anti-thesis variable that shows a big difference between Girian and Maesa Districts, due to the different location characteristics, however, both models can be used to calculate land prices in each district.Keyword: Modeling; Land Prices; Multiple Linear Regression; Girian; Maesa