BAB III KERANGKA KONSEPTUAL DAN HIPOTESIS PENELITIAN
3.2 Hipotesis
Berdasarkan latar belakang, teori, uraian pada penelitian terdahulu serta kerangka pemikiran teoritis, maka hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah:
1. Diduga secara parsial luas bangunan rumah berpengaruh signifikan ke arah positif terhadap tingkat kapitalisasi nilai rumah;
2. Diduga secara parsial umur bangunan rumah berpengaruh signifikan ke arah positif terhadap tingkat kapitalisasi nilai rumah;
3. Diduga secara parsial tempo sewa berpengaruh signifikan ke arah negatif terhadap tingkat kapitalisasi nilai rumah;
4. Diduga secara parsial motivasi kepemilikan rumah berpengaruh signifikan ke arah positif terhadap tingkat kapitalisasi nilai rumah;
5. Diduga secara parsial keberadaan fasilitas rumah (garasi) berpengaruh signifikan ke arah positif terhadap tingkat kapitalisasi nilai rumah
Tingkat
4.1 Jenis dan Sifat Penelitian
Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah berdasarkan pendekatan survei. Singarimbun dan Effendi (1995) menyatakan bahwa, penelitian survey adalah penelitian yang mengambil sampel dari satu populasi dan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpulan data yang pokok dan mengumpulkan data mengenai faktor-faktor yang berkaitan dengan variabel penelitian.
Jenis penelitian ini menurut tingkat eksplanasinya adalah deskriptif kuantitatif. Sugiyono (2004) menyatakan bahwa, penelitian tingkat eksplanasi (level of explanation) adalah tingkat penjelasan. Penelitian ini bertujuan menjelaskan kedudukan variabel-variabel yang diteliti serta hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lain sedangkan penelitian deskriptif adalah penelitian yang dilakukan untuk mengetahui nilai variabel mandiri, baik satu variabel atau lebih tanpa memnbuat perbandingan, atau hubungan dengan variabel yang lain. Adapun sifat penelitian ini adalah deskriptif explanatory. Sugiyono (2004) menyatakan bahwa, penelitian explanatory merupakan penelitian yang bermaksud menjelaskan kedudukan variabel-variabel yang diteliti serta hubungannya antara satu variabel dengan yang lain.
4.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan di Jalan Kapten Muslim, Jalan Gaperta Ujung, Jalan Asrama, dan Jalan Cempaka yang terletak di Kecamatan Medan Helvetia, Provinsi
Sumatera Utara. Pemilihan lokasi dilakukan berdasarkan pertimbangan di jalan-jalan tersebut terdapat perumahan yang memiliki banyak tipe rumah. Penelitian ini direncanakan membutuhkan waktu ± 4 (empat) bulan dimulai sejak bulan November 2018.
4.3 Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah semua rumah tinggal komplek perumahan formal di Kecamatan Medan Helvetia, Kota Medan.
Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik pengambilan sampel Populasi target atau disebut juga Populasi sasaran, merupakan populasi yang telah ditentukan sesuai dengan permasalahan penelitian, dan hasil penelitian dari populasi tersebut ingin disimpulkan (Target Population). Alasan penggunaan teknik ini adalah agar sampel yang dipilih diharapkan dapat mewakili populasi sehingga dapat memberikan hasil yang dapat diterima. Kriteria target populasi yang dijadikan sampel pada penelitian ini yaitu :
1. Rumah tinggal yang berada pada komplek perumahan.
2. Rumah tinggal yang dijual atau juga disewakan.
Berdasarkan data yang diperoleh dari survei ke lapangan diperoleh jumlah keseluruhan bangunan dengan jenis penggunaan perumahan sebanyak 10 unit perumahan. Adapun rinciannya dapat dilihat pada Table 4.1 dibawah ini.
Tabel 4.1.
Jumlah Perumahan di Kecamatan Medan Helvetia
No Perumahan Jumlah Unit Populasi Sasaran
1 Lyzzia Garden 40 1
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2018
Mengingat keterbatasan peneliti maka untuk memudahkan penelitian dengan tidak mengabaikan tujuan penelitian, kriteria sampel dan kondisi pada umumnya maka pengambilan sampel untuk penelitian ini dilakukan dengan mempertimbangkan ketersediaan jumlah data jual dan sewa rumah tinggal yang ada di setiap perumahan formal pada Kecamatan Medan Helvetia, Kota Medan.
Jumlah dari ketersediaan data jual dan sewa yang diperoleh peneliti, maka jumlah sampel pada penelitian ini adalah sebanyak 40 (empat puluh) sampel yang diambil dari 10 (sepuluh) perumahan terencana di Kecamatan Medan Helvetia, Kota Medan.
4.4 Teknik Pengumpulan Data
Teknik Pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Studi Kepustakaan, yaitu membaca dan mengumpulkan bahan-bahan,
dokumen serta buku-buku yang memberikan informasi berkaitan dengan penelitian ini.
2. Observasi, yaitu mengumpulkan informasi dengan cara melakukan pengamatan langsung di lapangan terhadap aktivitas objek penelitian.
3. Wawancara dengan kuesioner, yaitu pengumpulan data dan informasi yang dilakukan dengan melakukan wawancara langsung kepada pemilik rumah untuk mendapatkan informasi tambahan berupa harga sewa rumah dan data-data pelengkap yang diperlukan.
4.5 Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel Penelitian 4.5.1 Klasifikasi Variabel
Menurut Fachrudin dan Meliza (2014) variabel adalah lambang/simbol yang dapat dilekatkan pada bilangan atau nilai. Variabel diartikan sebagai segala sesuatu yang akan menjadi objek pengamatan penelitian. Dalam penelitian akan memperlihatkan hubungan kausalitas antara variabel terikat (dependent variable) dan variabel bebas (independent variable).
Variabel terikat (dependent variable) adalah variabel yang menjadi perhatian utama dalam sebuah pengamatan. Pengamat akan dapat memprediksi ataupun menerangkan variabel dalam variabel terikat beserta perubahannya yang terjadi kemudian. Variabel terikat yang digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat kapitalisasi perumahan (Y).
Sedangkan variabel bebas (independent variable) adalah variabel yang
bagi variabel terikat nantinya (Mudrajad, 2001). Variabel bebas dalam penelitian ini adalah luas bangunan (X1), umur bangunan (X2), tempo sewa (X3), motivasi kepemilikan rumah (X4), dan fasilitas bangunan (garasi) (X5).
4.5.2 Definisi Operasional Variabel
Definisi Operasional dari variabel yang akan diteliti dalam penelitian ini akan diuraikan sebagai berikut :
1. Tingkat kapitalisasi adalah merupakan persentase tertentu yang digunakan untuk mengkonversi perkiraan pendapatan pada masa yang akan datang menjadi perkiraan nilai pasarnya, atau merupakan rasio antara pendapatan bersih operasi terhadap nilai pasarnya
2. Harga sewa adalah harga yang diterima oleh pemilik rumah sebagai suatu kompensasi atas penggunaan rumahnya oleh pihak lain (penyewa) dalam jangka waktu satu tahun atau lebih
3. Nilai pasar (market value) adalah nilai transaksi yang terjadi secara wajar, pada kondisi di mana penjual dan pembeli melakukan transaksi tanpa ada suatu tekanan ataupun paksaan, tersedia waktu yang cukup untuk melakukan transaksi, tersedia informasi pasar yang jelas dan lengkap dari properti yang ditransaksikan dan tidak mempertimbangkan tawaran-tawaran istimewa karena suatu kondisi tertentu. Dalam hal ini nilai pasar diwakili oleh harga jual dari properti perumahan tersebut.
4. Luas bangunan adalah jumlah luas bangunan rumah yang diukur dalam satuan Meter Persegi (m2).
5. Umur bangunan adalah perhitungan usia bangunan dari awal rumah terbangun sampai saat ini, yang dinyatakan dalam satuan Tahun
6. Variabel dummy untuk tempo sewa yang merupakan jangka waktu sewa yang diberikan oleh pemilik rumah yang dihitung dalam satuan Tahun, ditentukan dengan nilai 1 untuk tempo sewa 24 bulan dan nilai 0 untuk tempo sewa 12 bulan.
7. Variabel dummy untuk motivasi kepemilikan rumah, ditentukan dengan nilai 1 untuk kepemilikan rumah sebagai investasi dan nilai 0 untuk kepemilikan rumah bukan untuk investasi.
8. Variabel dummy untuk fasilitas bangunan rumah, ditentukan dengan nilai 1 untuk rumah yang dilengkapi dengan fasilitas garasi dan nilai 0 untuk rumah yang tidak dilengkapi dengan fasilitas garasi.
Definisi operasional dan pengukuran variabel penelitian dapat terlihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2.
Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Penelitian No Variabel
No Variabel
Analisis deskriptif kuantitatif dilakukan terhadap jawaban responden untuk pertanyaan tingkat kapitalisasi perumahan, luas bangunan, umur bangunan rumah, tempo sewa, motivasi kepemilikan rumah, dan fasilitas bangunan. Analisis
deskriptif kuantitatif dilakukan dengan bantuan tabel distribusi frekuensi dimana kriteria jawaban dengan frekuensi kemunculan terbanyak dianggap sebagai kriteria yang dominan terhadap kriteria lainnya.
4.6.2 Model dan Metode Analisis Data
Teknik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisis regresi. Analisis regresi merupakan suatu teknik untuk membuat persamaan garis lurus dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan. Sedangkan persamaan regresi adalah suatu persamaan matematis yang mendefenisikan hubungan antara dua variabel. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda, yaitu analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara perubah respon (variabel dependen) dengan faktor-faktor yang mempengaruhi lebih dari satu prediktor (variabel independen). Regresi linier berganda hampir sama dengan regresi linier sederhana, hanya saja pada regresi linier berganda variabel bebasnya lebih dari satu variabel penduga. Tujuan analisis regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan antara dua variabel atau lebih dan membuat prediksi perkiraan nilai Y atas X.
4.6.2.1 Perumusan Model
Perumusan Tingkat Kapitalisasi properti perumahan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan analisis regresi linear berganda, yaitu analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara variabel dependen dengan faktor-faktor yang mempengaruhi lebih dari satu predictor (variabel independen). Tujuan analisis
regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan antara dua variabel atau lebih dan membuat prediksi perkiraan nilai Y atas X.
Model awal yang digunakan membuat rumusan adalah sebagai berikut : Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + e
Dimana :
Y = Variabel terikat tingkat kapitalisasi nilai perumahan formal di Kecamatan
Medan Helvetia (RO).
X1 = Luas bangunan X2 = Umur bangunan X3 = Tempo sewa
X4 = Motivasi kepemilikan rumah X5 = Fasilitas bangunan rumah B...b5 = Koefesien regresi variabel A = Konstanta
E = Error term
Kriteria ekonomika, yaitu pengujian dilakukan dengan memperhatikan tanda pada parameter hasil estimasi lalu dicocokkan dengan teori ekonomi yang ada;
Untuk mengukur tingkat kapitallisasi rumah atau properti perumahan berdasarkan rumusan Martin dan Sussman (1997: 149 -1555) sebagai berikut:
di mana:
Roi = Tingkat kapitalisasi keseluruhan dari unit rumah ke-i di Kecamatan Medan Helvetia.
NOIi = Pendapatan sewa bersih per tahun unit rumah ke-i di Kecamatan Medan
Helvetia.
MVI = Nilai pasar atau harga jual pasar wajar unit rumah ke-i di Kecamatan Medan Helvetia.
4.6.2.2 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
Ada beberapa permasalahan yang bisa terjadi dalam model regresi linier, yang secara statistic permasalahan tersebut dapat mengganggu model yang telah ditentukan, bahkan dapat menyesatkan kesimpulan yang diambil dari persamaan yang terbentuk, maka diperlukan pengujian asumsi klasik yang meliputi pengujian normalitas, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas (Ghozali, 2006).
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi varibel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Erlina, 2008). Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti bentuk lonceng pada diagram histogram. Uji normalitas data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Uji Kolmogorov-Smirnov. Kriteria pengujian satu sampel menggunakan pengujian satu sisi yaitu dengan membandingkan probabilitas dengan tingkat signifikansi tertentu yaitu apabila nilai signifikan atau probabilitas < 0,05, maka distribusi data adalah tidak normal dan bila nilai signifikan atau probabilitas > 0,05, maka data terdistribusi secara normal (Ghozali, 2006).
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen (Erlina, 2008). Jika terjadi korelasi antar variabel independen maka akan ditemukan adanya masalah multikolinearitas. Suatu model regresi yang baik harus tidak menimbulkan
masalah multikolinieritas. Untuk itu diperlukan uji multikolinieritas terhadap setiap data variabel bebas yaitu dengan :
1. Melihat angka collinearity statistics yang ditunjukkan oleh Nilai Variance inflation Factor (VIF). Jika angka VIF < 10, maka variabel bebas tidak ada
memiliki masalah multikolinieritas (Santoso, 2002).
2. Melihat nilai tolerance pada output software spss penilaian multikolinieritas yang menunjukkan nilai > 0,10 akan memberikan kenyataan bahwa tidak terjadi masalah multikolinieritas.
c. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Uji heterokedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Dasar analisisnya dapat dilihat :
1. Jika titik-titik yang membentuk pola yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka mengidentifikasikan telah terjadi heterokedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu y maka tidak terjadi heterokedastisitas.
4.6.2.3 Pengujian Hipotesis
a. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2)
Pengujian koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Koefisien
determinasi berkisar antara nol sampai dengan satu. Nilai R2 yang semakin kecil mendekati nol menunjukkan bahwa kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas, bila R2 semakin besar mendekati 1 menunjukkan bahwa variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2006)
b. Uji Simultan (Uji F)
Uji Simultan (Uji F) ini adalah untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh dari variabel independen (bebas) terhadap variabel dependen (terikat) secara simultan. Pengujian ini dilakukan dengan software SPSS. Hipotesis pada pengujian yaitu :
H0 : Variabel bebas tidak berpengaruh terhadap terikat secara simultan
H1 : Variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap terikat secara simultan dengan tingkat signifikansi @ = 0.05, maka kriteria pengujian yang digunakan adalah jika nilai prob. F hitung (sig.) < 0,05, maka H1 diterima dan jika nilai prob. F hitung (sig.)> 0,05, maka H1 ditolak.
c. Uji Parsial (Uji T)
Uji Parsial (Uji t) ini adalah untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh dari variabel independen (bebas) terhadap variabel dependen (terikat) secara parsial.
Pengujian ini dilakukan dengan software SPSS. Hipotesis pada pengujian yaitu : H0 : Variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat secara parsial H1 : Variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat secara parsialdengan tingkat signifikansi @= 0.05, maka kriteria pengujian yang digunakan adalah jika nilai prob.t hitung (sig.) < 0,05, maka H1 diterima dan jika nilai prob.t hitung (sig.) > 0,05, maka H1 ditolak.
5.1 Hasil Penelitian
5.1.1 Dekripsi Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Jalan Kapten Muslim, Jalan Gaperta Ujung, Jalan Asrama, dan Jalan Cempaka yang terletak di Kecamatan Medan Helvetia, Provinsi Sumatera Utara. Pemilihan lokasi dilakukan berdasarkan pertimbangan di jalan-jalan tersebut terdapat banyak perumahan. Jalan Kapten Muslim, Jalan Gaperta Ujung, Jalan Asrama, dan Jalan Cempaka termasuk kedalam Kecamatan Medan Helvetia. Kecamatan Medan Helvetia adalah salah satu dari 21 kecamatan di kota Medan. Berdasarkan hasil pencatatatan Sensus Penduduk, jumlah penduduk Kecamatan Medan Helvetia sementara adalah Kecamatan Medan Helvetia memiliki batas-batas wilayah. Adapun batas-batas wilayahnya sebagai berikut :
a) Sebelah Barat berbatasan dengan jalan Banda Aceh b) Sebelah Timur berbatasan dengan Medan Sunggal c) Sebelah Selatan berbatasan dengan Medan Petisah d) Sebelah Utara berbatasan dengan Medan Kota
Lokasi penelitian yang dipilih adalah kawasan disekitar lingkungan Kecamatan Medan Helvetia di Jalan Kapten Muslim, Jalan Gaperta Ujung, Jalan Asrama, dan Jalan Cempaka.
Gambar 5.1 Peta Jalan Kapten Muslim, Jalan Gaperta Ujung, Jalan Asrama, dan Jalan Cempaka, Kec.Medan Helvetia,
Sumber : Google Earth (data diolah)
5.1.2 Deskripsi Data Observasi
Data responden dalam penelitian ini adalah sejumlah 40 rumah. Pemilihan data responden ini dilakukan dengan metode Target Populasi. Dengan menggunakan Target Populasi, diharapkan kriteria sampel yang diperoleh benar-benar sesuai dengan penelitian yang akan dilakukan.
Data penelitian akan dibagi menjadi 8 (delapan) kategori, yaitu : Data observasi menurut jenis harga sewa, harga jual, luas bangunan, umur bangunan, tempo sewa, motivasi kepemilikan rumah, fasilitas bangunan (garasi), dan capitalization rate.
5.1.2.1 Data Observasi Menurut Jenis Nilai Sewa
Dari data observasi yang berjumlah 40 respomden, dapat diperoleh gambaran tentang nilai sewa masing-masing responden , dimana sebagian besar data obsevasi sebanyak 15% memiliki nilai sewa sebesar Rp. 25.000.000,-/ tahun dengan jumlah 6 unit rumah, kemudian 8% atau sebanyak 3 unit rumah dengan nilai sewa Rp. 20.000.000,-/ tahun disusul dengan 8% juga atau sebanyak 3 unit rumah dengan nilai sewa Rp. 40.000.000,-/ tahun dengan rata-rata nilai sewa adalah Rp. 19.875.000,-/ tahun. Nilai sewa minimal dari rumah dalam penelitian ini adalah Rp. 12.000.000,-/tahun dengan nilai sewa maksimal Rp.80.000.000,-/tahun.
Gambaran data nilai sewa rumah pada sampel penelitian dapat dilihat pada Table 5.1 berikut :
Tabel 5.1 memberikan informasi bahwa harga sewa rumah di wilayah Medan Helvetia dalam penelitian ini berkisar hingga Rp 80.000.000 per tahun.
Mayoritas dari harga sewa berada pada rentang antara Rp 20.000.000 sampai dengan Rp 30.000.000 dengan jumlah rumah sewa sebanyak 17 unit atau 42,5%
dari sampel penelitian dan diikuti pada rentang Rp 10.000.000 sampai dengan Rp 20.000.000 dengan jumlah rumah sewa sebanyak 11 unit atau 27,5% dari sampel penelitian. Terdapat sebanyak 7,5% dari sampel berada pada nilai sewa Rp 70.000.000 sampai dengan Rp 80.000.000.
5.1.2.2 Data Observasi Menurut Harga Jual
Harga jual dari perumahan yang menjadi sampel dalam penelitian ini merupakan estimasi harga pasar dengan membandingkan luas per m2 dari bangunan sejenis pada perumahan yang sama dengan tipe yang sama dan sedang dijual saat ini (harga pasar). Estimasi dilakukan dengan membandingkan harga per m2 bangunan, luas tanah, tipe bangunan, serta jumlah lantai bangunan tersebut.
Daftar harga jual rumah pada sampel penelitian disajikan dalam Lampiran 4.
Dari data observasi yang berjumlah 40 responden, dapat diperoleh gambaran tentang harga jual rumah masing-masing responden , dimana sebagian besar data obsevasi sebanyak 8% memiliki harga jual sebesar Rp. 700.000.000,- dengan jumlah 3 unit rumah, disusul dengan 8% juga atau sebanyak 3 unit rumah dengan harga jual Rp. 800.000.000,- , disusul dengan 8% juga atau sebanyak 3 unit rumah dengan harga jual Rp. 850.000.000,-, disusul dengan 8% juga atau sebanyak 3 unit rumah dengan harga jual Rp. 900.000.000,-, disusul dengan 8%
juga atau sebanyak 3 unit rumah dengan harga jual Rp. 950.000.000,- kemudian
5% atau sebanyak 2 unit rumah dengan harga jual Rp. 1.000.000.000,- dengan rata-rata harga jual adalah Rp. 1.916.153.846,-. Perumahan dalam penelitian ini memiliki rentang harga jual mulai dari harga minimal Rp. 450.000.000,- sampai dengan harga jual maksimal Rp.6.000.000.000,-
Distribusi data harga jual rumah pada sampel penelitian dapat dilihat pada Table 5.2 berikut:
Tabel 5.2 memberikan informasi bahwa mayoritas dari harga jual rumah di perumahan formal wilayah Medan Helvetia berada pada rentang harga Rp 400.000.000 sampai dengan Rp 1.200.000.000 dengan jumlah sebanyak 27 unit atau 67,5% dari sampel penelitian ini, sisanya tersebar pada rentang harga lainnya.
5.1.2.3 Data Observasi Menurut Luas Bangunan Rumah
Dari data observasi yang berjumlah 40 data rumah sewa pada komplek perumahan pada penelitian ini, dapat diperoleh gambaran masing-masing tentang luas bangunan rumah, dimana sebagian besar data obsevasi sebanyak 8%
memiliki luas bangunan 200 m2 dengan jumlah 3 unit rumah, disusul 3 unit rumah memiliki luas bangunan 209 m2 . Luas bangunan rata-rata data observasi
Distribusi luas bangunan rumah pada sampel penelitian dirangkum dengan menggunakan distribusi frekuensi. Jumlah kelas pada distribusi frekuensi ditentukan dengan mengikuti aturan:
dengan jumlah data sebanyak 40 unit, diperoleh jumlah kelas sebanyak 7 kelas (pembulatan). Sebaran data maksimum dengan minimum dari luas bangunan adalah sebanyak 264m2 dengan luas minimum 60m2 dan maksimum 324m2. Dengan demikian, distribusi frekuensi dari luas bangunan rumah dapat dirangkum dalam Tabel 5.3.
Tabel 5.3
Luas Bangunan Rumah Sampel Penelitian
No Luas Bangunan Jumlah Persentase
1 60 m2 s.d. 98 m2 8 20,00
2 98 m2 s.d. 136 m2 5 12,50
3 136 m2 s.d. 174 m2 10 25,00
4 174 m2 s.d. 212 m2 10 25,00
5 212 m2 s.d. 250 m2 4 10,00
6 250 m2 s.d. 288 m2 0 0,00
7 288 m2 s.d. 326 m2 3 7,50
Jumlah 40 100,00
Sumber : Data Primer, 2019
Tabel 5.3 memberikan informasi bahwa luas bangunan dari sampel penelitian ini sangat beragam pada tiap rentang kelas. Jumlah sampel terbanyak berada pada rentang 136m2 sampai dengan 174m2 dan pada rentang 174m2 sampai dengan 212m2 dengan masing-masing sebanyak 10 unit atau masing-masing mewakili 25% dari sampel penelitian ini. Selain itu, jumlah unit pada rentang 60m2 sampai dengan 98m2 juga mencapai 8 unit atau 20% dari sampel penelitian ini. Sisanya tersebar pada rentang luas lainnya.
5.1.2.4 Data Observasi Menurut Umur Bangunan Rumah
Distribusi luas bangunan rumah pada sampel penelitian dirangkum dengan menggunakan distribusi frekuensi. Jumlah kelas pada distribusi frekuensi ditentukan dengan mengikuti aturan:
dengan jumlah data sebanyak 40 unit, diperoleh jumlah kelas sebanyak 7 kelas (pembulatan). Sebaran data maksimum dengan minimum dari umur bangunan adalah sebesar 14 tahun dengan umur minimum sebesar 5 tahun dan maksimum sebesar 19 tahun. Dengan demikian, distribusi frekuensi dari luas bangunan rumah dapat dirangkum dalam Tabel 5.4.
Tabel 5.4
Umur Bangunan Rumah Sampel Penelitian
No Umur Bangunan Jumlah Persentase (%)
1 5 tahun s.d. 7 tahun 12 30,00
Tabel 5.4 memberikan informasi bahwa umur bangunan dari perumahan di wilayah Kecamatan Medan Helvetia yang menjadi sampel dalam penelitian ini mayoritas berada pada rentang usia 5 tahun sampai dengan 7 tahun dengan jumlah 12 unit atau 30% dari sampel penelitian. Selanjutnya sebanyak 10 unit atau 25%
dari sampel penelitian berada pada rentang umur bangunan antara 7 tahun sampai dengan 9 tahun. Terdapat satu bangunan yang berada pada usia 17 sampai dengan 19 tahun.
5.1.2.5 Data Observasi Menurut Tempo Sewa
Dari data observasi yang berjumlah 40 data rumah sewa pada komplek perumahan pada penelitian ini, dapat diperoleh gambaran masing-masing tentang tempo sewa rumah, dimana sebagian besar data obsevasi sebanyak 88% memiliki tempo sewa 1 tahun (12) bulan dengan jumlah 35 unit rumah, kemudian data obsevasi sebanyak 12% memiliki tempo sewa 2 tahun (24) bulan dengan jumlah 5 unit rumah. Tempo sewa rata-rata data observasi penelitian adalah 1,5 tahun (18) bulan. Gambaran data tempo sewa rumah pada sampel penelitian dapat dilihat pada table 5.5 berikut :
Tabel 5.5
Tempo Sewa Rumah Sampel Penelitian
Tempo Sewa (Bulan) Jumlah Persentase (%)
12 35 88
24 5 12
Jumlah 40 100%
Sumber : Data Primer, 2019
Tabel 5.5 memberikan informasi bahwa terdapat dua tipe tempo sewa yang diterapkan pada rumah di perumahan formal kawasan Kecamatan Medan Helvetia, yaitu tempo 12 bulan atau tempo 24 bulan. Pada umumnya, tempo sewa yang diterapkan pada perumahan adalah pada tempo sewa 12 bulan (88%) dan sisanya sebanyak 12% pada tempo 24 bulan. Pada penelitian ini, tempo sewa menjadi variabel dummy dengan dasar analisis adalah tempo sewa 12 bulan (0 = 12 bulan; 1 = 24 bulan).
5.1.2.6 Data Observasi Menurut Motivasi Kepemilikan Rumah
Dari data observasi yang berjumlah 40 data rumah sewa pada komplek perumahan pada penelitian ini, dapat diperoleh gambaran masing-masing tentang motivasi kepemilikan rumah, dimana sebagian besar data obsevasi sebanyak 72,5% memiliki motivasi kepemilikan untuk berinvestasi dengan jumlah 29 unit rumah, kemudian data obsevasi sebanyak 27,5% memiliki motivasi kepemilikan bukan untuk berinvestasi dengan jumlah 11 unit rumah. Gambaran data motivasi kepemilikan rumah pada sampel penelitian dapat dilihat pada Table 5.6:
Dari data observasi yang berjumlah 40 data rumah sewa pada komplek perumahan pada penelitian ini, dapat diperoleh gambaran masing-masing tentang motivasi kepemilikan rumah, dimana sebagian besar data obsevasi sebanyak 72,5% memiliki motivasi kepemilikan untuk berinvestasi dengan jumlah 29 unit rumah, kemudian data obsevasi sebanyak 27,5% memiliki motivasi kepemilikan bukan untuk berinvestasi dengan jumlah 11 unit rumah. Gambaran data motivasi kepemilikan rumah pada sampel penelitian dapat dilihat pada Table 5.6: