PENDEKATAN PERBANDINGAN DATA PASAR

Presentasi berjudul: "PENDEKATAN PERBANDINGAN DATA PASAR"— Transcript presentasi:

1 PENDEKATAN PERBANDINGAN DATA PASAR
Pada dasarnya Perdekatan Perbandingan Data Pasar dapat digunakan untuk semua jenis properti, asalkan data transaksi yang tersedia cukup dan dapat dipercaya MAPPI (P1-P2)

2 SASARAN PEMBELAJARAN Peserta diharapkan mengerti dan memahami :
Konsep dasar pendekatan data pasar. Cara mencari data pembanding sesuai dengan kebutuhan penilaian. Cara melakukan penyesuaian data pembanding terhadap properti yang dinilai. Melakukan rekonsiliasi nilai dari hasil penyesuaian data pembanding. Menentukan nilai indikasi dari sebuah properti

3

4 PENDAHULUAN Dalam metode pendekatan perbandingan data pasar, penilai memberikan pendapat atau estimasi atas nilai dengan cara menganalisa properti pembanding yang sejenis dan membandingkannya dengan properti subjek yang akan dinilai. Dalam pendekatan penilaian ini lebih menitikberatkan kepada analisis dan teknik penyesuaiannya terhadap properti pembanding. Dalam metode ini pendapat atas nilai pasar dibangun dengan cara membandingkan properti subjek dengan properti pembanding yang sejenis yang mana baru saja terjual, sedang ditawarkan, atau sedang dalam proses penawaran (misalnya tawar-menawar yang sedang terjadi). Hal yang utama dalam pendekatan perbandingan data pasar adalah harga pasar sebuah properti terkait dengan harga properti pembanding.

5 Cont’ Analisis dalam membandingkan difokuskan pada perbedaan dan persamaan antara unsur-unsur yang mempengaruhi nilai, seperti : Hak kepemilikan Motivasi penjual dan pembeli Jangka waktu pembiayaan Kondisi pasar pada saat transaksi Ukuran Lokasi Ciri-ciri fisik Karakteristik properti, untuk properti yang menghasilkan pendapatan Unsur-unsur yang dibandingkan diuji terhadap fakta-fakta yang terjadi di pasar, untuk memperkirakan unsur mana yang peka terhadap perubahan dan seberapa besar pengaruhnya terhadap nilai.

6 Pendekatan ini merupakan pendekatan yang paling banyak digunakan.
PENDEKATAN DATA PASAR Dikenal juga dengan: Market Data Approach Direct Comparison Method Comparison Method Direct Sales Comparison Sales Comparison Pendekatan ini merupakan pendekatan yang paling banyak digunakan. Bahkan dalam penerapan pendekatan2 lain, tetap harus menggunakan prinsip Pendekatan Data Pasar

7 FAKTOR PENTING DALAM MENENTUKAN NILAI PASAR
Penggunaan (highest & best use) Nilai Pasar diukur berdasarkan penggunaan yang optimal (penggunaan yg paling menguntungkan) Lokasi Kondisi Pasar Penting untuk memahami kekuatan pasar yang dapat mempengaruhi nilai dari properti tersebut (identifikasi, analisa dan evaluasi)

8 PENDEKATAN PENILAIAN Amerika Australia INDONESIA
1. Market Data Approach  1. Market Data Approach : Market Continuum, Simple Comparison, Detailed Analysis (paired sales analysis, market adjustment grid) 1. Pendekatan Data Pasar 2. Cost Approach : Quantity Survey, Unit in Place, Square Metre, Index 2. Cost Approach 2. Pendekatan Biaya : Metode Kalkulasi Biaya dan Metode DRC  3. Income Approach : Direct Capitalization, DCF, Land Development, Residual Technique (land, building, property) 3. Hypothetical Development Approach 3. Pendekatan Pendapatan : Metode Kapitalisasi Langsung & Metode Arus Kas Terdiskonto 4. Computer Based Technique : Cash Flow Method, Regression (simple and multi regression analysis)

9 PENGERTIAN No. Sumber Literature Pengertian 1
Fundamental of Real Estate Appraisal 8th Edition Pendekatan Perbandingan Data Pasar merupakan penilaian lebih menitikberatkan keguna-an langsung dari prinsip substitusi. Penilai akan mencari tiga atau lebih Data Pembanding dari properti yang masih ditawarkan atau telah laku terjual yang mirip dengan Properti Subjek, Dimana terhadap hal-hal yang tidak sama akan diberikan penyesuaian. 2 Real Estate Valuation (Prinsipal and Aplication) Pendekatan Perbandingan Data Pasar didasarkan kepada suatu kesimpulan bahwa nilai properti dapat diestimasi berdasarkan harga jual properti yang mirip dimana didasarkan atas dua Asumsi : Harga Pasar merupakan cerminan dari Nilai Pasar Prinsip Substitusi

10 Cont’....... No. Sumber Literature Pengertian 3
The Appraisal of Real Estate 12th Edition Pendekatan Perbandingan Data Pasar merupakan pendekatan dimana seorang penilai memberikan pendapat atas nilai dengan cara menganalisa harga properti pembanding yang sejenis dan mem-bandingkannya dengan properti subjek yang akan dinilai, dimana properti pembanding tersebut baru saja terjual, sedang di tawarkan, atau dalam proses tawa- menawar. 4 International Association of Assessing Officers (IAAO) Pendekatan Perbandingan Data Pasar merupakan pendekatan yang menggunakan pasar untuk menduga nilai dengan membandingkan subjek yang akan dinilai dengan properti pembanding yang sama dan umumnya baru saja terjual. Ketika membandingkan properti yang telah terjual dengan subjek yang akan dinilai, penilai harus memperhatikan persamaan atau perbedaan yang akan mempengaruhi nilai.

11 Cont’........... No. Sumber Literature Pengertian 5
Standar Penilaian Indonesia 2007 (SPI 2007) Pendekatan Perbandingan Data Pasar merupakan pendekatan yang menggunakan data penjualan atas properti yang sebanding ataupun yang hampir sebanding dengan nilai properti didasarkan pada suatu proses perbandingan. Umumnya, properti yang dinilai (Objek Penilaian) dibandingkan dengan transaksi properti sebanding yang telah terjadi maupun properti yang masih dalam tahap penawaran penjualan dari suatu Proses Jual Beli (SPI.KPUP )

12 KONSEP PENDEKATAN DATA PASAR
Nilai Objek Penilaian = Harga Jual [penawaran] Properti Pembanding +/- Penyesuaian Properti Pembanding Objek Penilaian

13 KONSEP PENDEKATAN DATA PASAR
Pendekatan Perbandingan Data Pasar adalah pendekatan yang menggunakan data penjualan atas properti yang sebanding ataupun yang hampir sebanding dengan objek penilaian, didasarkan pada suatu proses perbandingan; Harga jual [penawaran] dari properti pembanding kemudian dianalisis dengan menerapkan satuan pembanding yang sesuai dan dicocokan dengan perbedaan atas objek penilaian berdasarkan unsur-unsur pembanding; Pada dasarnya Pendekatan Perbandingan Data Pasar dapat digunakan untuk semua jenis properti, asalkan data transaksi yang tersedia cukup dan dapat dipercay; Pembeli dan penjual cukup mengerti terhadap properti yang ditransaksikan

14 Cont’d Data Pasar yang dipakai harus dapat dipercaya (sebaiknya didapat dari sumber pertama yang berwenang); Jual beli harus sukarela tanpa paksaan; Jual beli mempunyai kesamaan dalam penggunaan/ peruntukan, ukuran/luas, bentuk, sifat-sifat fisik, lokasi, sifat-sifat sosial dan cara jual beli; Data Pasar harus up-to-date, sehingga dapat dipakai untuk memperkirakan Nilai Pasar pada tanggal penilaian; Penilai harus mengetahui dan menganalisa sumber data untuk dapat diterapkan pada masing-masing alternatif tersebut.

15 HUBUNGAN DENGAN PRINSIP PENILAIN
Prinsip Permintaan dan Penawaran Nilai akan naik bila permintaan akan properti meningkat sementara penawaran terhadap properti tersebut terbatas.  Prinsip Substitusi Pembeli suatu properti tidak akan membayar lebih terhadap suatu properti dibanding dengan biaya pembelian properti lain yang sama.  Prinsip Keseimbangan prinsip ini perpedoman bahwa hubungan antara tanah dan bangunan di atasnya, serta hubungan antara properti dan lingkungannya harus seimbang sehingga nilainya mencerminkan nilai pasar yang optimal. Prinsip Kontribusi Nilai suatu properti diukur dari kontribusinya secara keseluruhan terhadap biaya yang telah dikeluarkan.  Prinsip Eksternalitas Prinsip ini berpedoman bahwa nilai dari suatu properti dipengaruhi oleh faktor dari luar seperti kebijakan pemerintah, sarana dan prasarana lingkungan, dsb. Dari prinsip-prinsip penilaian di atas yang paling mendasari Pendekatan Perbandingan Data Pasar adalah Prinsip Substitusi.

16 LANGKAH LANGKAH PENILAIAN
Mengumpulkan Data-data Properti Pembanding Melakukan Verifikasi terhadap Properti Pembanding Menetapkan Satuan Pembanding* Menetapkan Unsur Pembanding* Melakukan Penyesuaian* antara Properti Pembanding dengan Objek Penilaian Melakukan Rekonsiliasi* terhadap indikasi Nilai yang ada

17 PENGUMPULAN DATA PEMBANDING
Mengidentifikasi karakteristik properti Mencari properti pembanding di lingkungan properti yang dinilai (perluasan penyelidikan ke luar lingkungan hanya dilakukan jika data dari properti pembanding kurang lengkap) Waktu jual-beli pada data pembanding tidak terlalu lama dengan tanggal penilaian Sumber2 data pembanding, antara lain: Penjual / pembeli Notaris Agen properti Developer / Investor Lurah / Camat Surat Kabar/majalah (iklan & daftar harga )

18 VERIFIKASI & ANALISIS DATA
Membuat ringkasan & menyusun tentang informasi dari properti pembanding, termasuk: Penjual / pembeli Waktu transaksi Lokasi Sifat-sifat fisik antara lain luas tanah, bangunan, prasarana, dll Syarat pembayaran Motivasi dari terjadinya penjualan / pembelian

19 SATUAN PEMBANDING Pengertian Satuan Pembanding
Satuan Pembanding adalah satuan yang akan dipakai dalam melakukan penilaian; pada umumnya bergantung ‘nature’ dari properti tersebut. Jenis Satuan Pembanding Misalnya : satuan pembanding untuk rumah adalah m2, satuan pembanding untuk kondominium adalah kamar, dll.

20 UNSUR PEMBANDING Pengertian Unsur Pembanding
Unsur Pembanding adalah faktor-faktor dari properti yang menyebabkan terjadinya perbedaan nilai pasar antara properti yang satu dengan yang lain. Dengan demikian nilai properti merupakan fungsi dari reaksi pasar akan tingkat kegunaan dari unsur-unsur tersebut.

21 UNSUR PEMBANDING ……CONT’D
Jenis Unsur Pembanding : Lokasi & Aksesbilitas Luas Tanah & Luas Bangunan Bahan Bangunan Usia Bangunan Hak atas Tanah Zoning Posisi Tanah Lebar Jalan Harga Penawaran & Waktu Penawaran Harga Jual & Waktu Penjualan

22 TEKNIK PENYESUAIAN DAN ANALISIS DATA DALAM PENENTUAN NILAI
No. Sumber Literatur Teknik Penyesuaian dan Penentuan Nilai 1. Fundamental of Real Estate Appraisal 8th Edition Teknik Analisis Data Jenis Penyesuaian : Satuan mata uang Prosentase 2. Real Estate Valuation (Principles and Aplication) Direct Sales Comparison Paired Comparison Regretion Analisis Cost Adjusment Survey Analisis Statistik Analisis Regresi 3. International Association of Assessing Officers (IAAO) Jumlah satuan mata uang Prosentase multiplikatif Gabungan (prosentase & jumlah satuan mata uang)

23 Teknik Penyesuaian dan
Cont’ No. Sumber Literatur Teknik Penyesuaian dan Penentuan Nilai 4. The Appraisal of Real Estate 12th Edition Penyesuaian Kuantitatif : Analisis data teknik (Analisis data berpasangan, Analisis data kelompok, Analisis data sekunder) Analisis Statistik Analisis Grafis Analisis Trend Analisis Biaya Kapitalisasi dari perbedaan sewa Jenis penyesuaianya mengguna-kan : Prosentase; Satuan mata uang Penyesuaian Kualitatif : Analisis Perbandingan Relatif Analisis Peringkat Personal Interview

24 Macam-macam Penyesuaian (Menurut Buku The Appraisal of Real Estate 12th Edition)
Penyesuaian Kuantitatif Analisis Data Teknis Terdiri dari Analisis data berpasangan, Analisis data kelompok, dan Analisis data sekunder  Analisis Statistika Merupakan metode untuk menghitung besarnya penyusaian terhadap harga jual properti pembanding dengan menggunakan analisis statistik. Akan tetapi penilai harus berhati-hati dalam menentukan variabel (unsur-unsur yang ada pada data pembanding) yang dapat mempengaruhi besarnya penyesuaian.  Analisis Grafis Merupakan metode analisis statistik dengan menggunakan alat bantu grafik dan kurva analisis statistik  Analisis Trend Metode ini dapat diaplikasikan apabila data pasar yang tersedia cukup besar, sehingga dapat diketahui tingkat sensitifitas dari unsur-unsur yang akan disesuaikan.  Analisis Biaya Penyesuaian ini didasarkan pada indikator biaya, seperti biaya penyusutan bangunan, biaya pembuatan bangunan, dan biaya perijinan. Penyesuaian ini dilakukan dengan tujuan bahwa di pasar terdepat hubungan antara biaya dan nilai walaupun keduanya adalah hal yang berbeda.  Kapitalisasi dari perbedaan sewa Kapitalisasi dari perbedaan sewa digunakan dalam penyesuaian, jika terjadi kehilangan sewa pada data pembanding, misalnya perbedaan sewa karena kerusakan lift pada bangunan bertingkat rendah, atau perbedaan sewa karena fasilitas parkir yang tidak sesuai pada bangunan pusat perbelanjaan.

25 Cont’d....... 2. Penyesuaian Kualitatif Analisis Perbandingan Relatif
Merupakan suatu studi tentang hubungan yang dipengaruhi data pasar tanpa bantuan angka yang bersifat kuantitatif. Dalam penerapan teknik ini, penilai manganalisa data pembanding untuk menentukan apakah karakteristik properti pembanding tersebut adalah kurang baik, lebih baik, atau sama dengan properti subjek. Analisis Peringkat Merupakan bagian dari analisa perbandingan relatif. Dalam analisis peringkat ini, data pembanding diberi peringkat dari yang terbaik sampai peringkat terjelek atau sebaliknya kemudian dianalisa terhadap tiap-tiap unsur pembanding untuk menentukan posisi relatif dari subjek dalam peringkat yang telah dibuat. Personal Interview Merupakan analisa yang dilakukan dengan cara meminta pendapat dari seorang ahli mengenai pasar properti yang akan dinilai.

26 Macam-macam Penyesuaian Menurut Buku Real Estate Valuation (Principles and Aplication)
1. Penyesuaian Langsung a. Perbandingan Berpasangan Pendekatan ini digunakan untuk menemukan nilai dengan berdasarkan asumsi pemikiran adanya perbedaan pokok pada unsur-unsur perbandingan yang terdapat pada properti pembanding. b. Analisis Regresi Regresi merupakan alat ukur statistik untuk menentukan besarnya penyesuaian yang akan diberikan terhadap komponen-komponen pada data pembanding yang dimaksukkan ke dalam persamaan regresi. Sebagai contoh komponen jarak terhadap CBD. c. Penyesuaian Biaya Penyesuaian biaya diberikan pada setiap komponen properti pembanding yang mencerminkan besarnya biaya yang dikeluarkan terhadap pembuatan komponen tersebut. d. Penelitian Penyesuaian ini diberikan berdasarkan penelitian terhadap besarnya penyesuaian yang pantas diberikan dengan memperhatikan ketiga penyesuaian di atas.

27 2. Perbandingan berdasarkan Analisis Statistik
Dalam Pendekatan Perbandingan Data Pasar secara langsung atau tradisional, hanya menggunakan satu buah variable dalam mengestimasi nilai. Analisis Statistik dapat digunakan untuk mengestimasi nilai, dalam hal ini adalah harga jual yang wajar dari sebuah properti, dengan membandingkan properti yang dinilai dengan sejumlah properti pembanding yang homogen, berdampingan/lokasi yang sama, dan sudah diketahui harga jualnya. Analisis Statistik didasarkan pada sampel dari sebuah populasi. Seorang penilai harus mengidentifikasi jumlah populasi dengan 40 sampel sebagai pembanding, dengan asumsi saluruh data sample yang sudah diketahui harga jualnya.

28 a. Distribusi Frekuensi
Dari jumlah populasi sampel data yang ada,dibuat kelas interval harga jual propertinya. Setelah ditentukan kelas intervalnya kita dapat menentukan distribusi frekuensinya, sehingga bisa diperoleh frekuensi relatif dari masing-masing kelas interval. Distrbusi Frequensi Distribusi Frequensi =  Jumlah sample n Mean atau rata- rata = Xi i =1 N dimana, X = Nilai masing-masing sampel N = Jumlah sampel

29 b. Standar Deviasi Rumusan standar deviasi adalah sebagai berikut : n
σ = ∑ (Xi - μ )² i = 1 N dimana, σ = Standar deviasi X = Nilai masing-masing sample μ = Rata-rata N = Jumlah sampel

30 3. Perbandingan dengan menggunakan Analisis Regresi
Penerapan pendekatan perbandingan penjualan selain dilakukan dengan metode perbandingan penjualan langsung (tradisional) juga dapat dapat dilakukan dengan analisis regresi. Analisis regresi digunakan untuk memprediksi nilai dari variabel yang tidak diketahui nilainya. Seperti harga jual rumah berdasarkan nilai dari variabel yang diketahui atau terukur nilainya, misal luas bangunan, dimana diasumsikan bahwa terdapat hubungan yang nyata antara harga jual rumah dengan luas bangunan. Prediksi nilai dalam hal ini didasarkan pada persamaan persepsi yaitu hubungan antara variabel bebas dan variabel tidak bebas. Terdapat dua kelebihan penggunaan analisis regresi: Persamaan regresi dapat digunakan untuk menilai jumlah properti yang sangat besar dengan cepat dan ekonomis Persamaan regresi dapat digunakan untuk menjelaskan bagaimana nilai tersebut diestimasi Persamaan regresi mampu mengakomodir karakteristik individual dari properti yang diestimasi, seperti nilai per meter persegi luas bangunan, perbedaan nilai antara material dinding batu bata dan kaca. Selain kelebihan pendekatan analisis regresi juga memiliki kelemahan/keterbatasan yaitu : diperlukan data yang lebih banyak dibandingkan dengan metode perbandingan penjualan langsung. metode ini kurang cocok untuk digunakan dalam mengestimasi nilai properti khusus atau properti-properti yang mempunyai keunikan.

31 Regresi Sederhana (Simple Regresion)
Analisis regresi sederhana untuk menggambarkan hubungan antara 2 variabel yaitu seperti hubungan antara harga jual dengan jarak dari pusat kota. Semakin dekat dengan pusat kota (CBD) maka kecendrungan nilai tanah akan semakin tinggi. Regresi sederhana dapat memberikan jawaban terhadap pertanyaan tentang apa hubungan matematik antara harga jual tanah dengan pusat kota. Dari uraian di atas dapat diperoleh kesimpulan: Hubungan antara harga tanah dengan jarak ke pusat kota adalah hubungan langsung. Hubungan antara dua variabel adalah linear yaitu berupa garis lurus. Untuk hubungan linear persamaan regresinya adalah sebagai berikut: Y= a + bX Dimana, Y = nilai yang diestimasi dari variabel tidak bebas a = konstanta atau intercept b = slope garis regresi c = nilai variabel bebas X = Nilai variabel bebas

32 Standard Error of the Estimate
Standard error of the estimate digunakan untuk mengukur dispersi sebagaimana tersebar di sekitar garis regresi dan nilai aktual masing-masing sampel. Sebagaimana standar deviasi, standar eror yang lebih besar menunjukkan lebih besar pula variabilitas tiap-tiap titik di sekitar garis regresi. Jika diasumsikan setiap titik terdistribusi dengan normal atau mempunyai distribusi normal maka: 68% tidak akan jatuh pada daerah + 1.Se 95% tidak akan jatuh pada daerah + 2.Se 99% tidak akan jatuh pada daerah + 3.Se

33 Regresi berganda (multiple regresion)
Tidak semua properti dapat ditentukan dengan baik hanya oleh sebuah variabel bebas. Dalam kenyataannya banyak faktor atau variabel yang terkait dengan besarnya nilai suatu variabel tak bebas. Regresi berganda adalah sebuah analisis regresi yang menggunakan lebih dari satu variabel bebas. Untuk mengestimasi nilai sebuah properti dengan menggunakan lebih banyak variabel yang mempengaruhi nilai properti tersebut akan lebih mencerminkan nilai properti yang wajar. Regresi berganda dapat dirumuskan sebagai persamaan: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + e Dimana, Y = Nilai jual properti yang diestimasi X1 =Jarak properti dari pusat kota X2 = Umur efektif bangunan X3 = Luas bangunan X4 = Tanggal transaksi terhadap tanggal penilaian e = error term

34 TEKNIK PENYESUAIAN Pengertian Penyesuaian
Penyesuaian adalah langkah penting yang perlu dilakukan agar harga jual [penawaran] dari properti pembanding mendekati sama dengan nilai objek penilaian. Oleh karena itu penyesuaian dilakukan terhadap properti pembanding dan bukan objek penilaian. Properti pembanding yang mempunyai kemiripan paling banyak dengan objek penilaian akan mendapat penyesuaian paling sedikit. Demikian pula sebaliknya.

35 TEKNIK PENYESUAIAN Jenis Teknik Penyesuaian Penyesuaian Lumpsum
Penyesuaian langsung dilakukan secara keseluruhan dan tidak dirinci per unsur pembanding. Biasanya penyesuaian dinyatakan dalam Rupiah.

36 Contoh: Data 1 (Rp) Data 2 (Rp) Data 3 (Rp) Harga Jual 100.000.000
Nilai Indikasi Properti yang dinilai

37 Cont’d Penyesuaian dilakukan dengan cara pembobotan.
Pembobotan yang lebih besar diberikan kepada pembanding yang mempunyai lebih banyak kesamaan. Misalnya: Data 2  40% Data 1 dan Data 3  30% Maka NILAI PASAR: 30% x Rp = Rp 40% x Rp = Rp 30% x Rp = Rp = Rp

38 TEKNIK PENYESUAIAN Penyesuaian Jumlah Rupiah
Penyesuaian dilakukan secara lebih rinci sesuai dengan unsur pembanding yang dipilih. Penyesuaian terhadap perbedaan antara properti pembanding & objek penilaian dinyatakan dalam Rupiah.

39 Contoh: 100.000.000 108.000.000 98.000.000 Total Penyesuaian
Data 1 (Rp) Data 2 (Rp) Data 3 (Rp) Harga Jual Penyesuaian: Waktu Lokasi Ukuran Kondisi Plengkpan Mutu Bangunan Total Penyesuaian Nilai Indikasi Properti yg dinilai

40 Penyesuaian dilakukan dengan cara pembobotan:
NILAI PASAR: 30% x Rp =Rp 40% x Rp =Rp 30% x Rp =Rp Rp

41 TEKNIK PENYESUAIAN Penyesuaian Persentase
Penyesuaian dilakukan secara lebih rinci sesuai dengan unsur pembanding yang dipilih. Penyesuaian terhadap perbedaan antara properti pembanding & objek penilaian dinyatakan dalam persentase.

42 Contoh: 100.000.000 108.000.000 98.000.000 Total Penyesuaian 104%
Data 1 (Rp) Data 2 (Rp) Data 3 (Rp) Harga Jual Penyesuaian: Waktu Lokasi Ukuran Kondisi Plengkpan Mutu Bangunan 105% 99% 100% 98% 108% 96% Total Penyesuaian 104% Nilai Indikasi Properti yg dinilai

43 Cont’d Penyesuaian dilakukan dengan cara pembobotan: NILAI PASAR:
30% x Rp =Rp 40% x Rp =Rp 30% x Rp =Rp Rp

44 CONTOH-CONTOH PERHITUNGAN dan TEKNIK PENYESUAIAN
Contoh Penyesuaian dengan Teknik Perbandingan Berpasangan Langkah-langkah dalam penyesuaian langsung dengan teknik perbandingan berpasangan : membuat kolom, yang satu untuk data subjek dan lainnya untuk data pembanding. mengeluarkan unsur-unsur yang tidak ada perbedaan antara data pembanding dan data properti subjek. memberikan penyesuaian terhadap data yang berbeda antara subjek dan pembanding. menentukan besarnya penyesuaian yang akan diberikan terhadap harga dari properti pembanding. menentukan data perbandingan yang dianggap sama kecuali satu yang terlihat berbeda, kemudian dianalisa untuk dijadikan sebagai dasar penyesuaian harga properti pembanding terhadap properti subjek. menghitung harga setelah penyesuaian untuk setiap properti pembanding.

45 Data properti subjek dan properti pembanding
No. Elemen Perbandingan Subjek Pembanding 1 2 3 4 1. Harga Jual $ $ $ 2. Kepemilikan HM 3. Pendanaan konvensional Konvensional 4. Tgl Transaksi 07/10 07/09 5. Ukuran 1.700 m2 1.600 m2 1.800 m2 6. Umur 16 Thn 20 thn 18 thn 7. AC Ada 8. Kondisi Baik Sangat Baik 9. Kapasitas Garasi

46 Tabel Perhitungan Penyesuaian
No. Elemen Perbandingan Subjek Pembanding 1 2 3 4 1. Harga Jual $ $ $ 2. Tgl Transaksi 07/10 07/09 Penyesuaian +6000 Harga setelah penyesuaian 3. Ukuran 1700 m2 1600 m2 1800 m2 4. Umur 16 Thn 20 thn 18 thn 5. Kondisi Baik Sgt Baik - Indikasi Nilai Properti Subjek $

47 Keterangan : Pada properti pembanding 4 diberikan penyesuaian sebesar dimana angka ini diperoleh dari asumsi kenaikan harga 5% setiap tahun, sehingga penyesuaiannya sebesar 5% x $ = $ Untuk penyesuaian ukuran, diperoleh dari selisih harga (yang sudah disesuaikan sebelumnya) antara properti pembanding 4 dengan properti pembanding 1, kemudian dibagi dengan selisih luas properti pembanding 4 dengan properti pembanding 1, yaitu sebesar ($ $ )/( ) = $ 70/m2. Penyesuaian sebesar + $ diperoleh dari perkalian selisih luas antar properti subjek dengan properti pembanding 1 dengan angka penyesuaian per m2 (+100m2 x 70/m2). Penyesuaian umur merupakan asumsi terhadap biaya pemeliharaan dari properti pembanding. Untuk contoh diatas diasumsikan bahwa pemeliharaan sebesar $ per tahun. Penyesuaian untuk kondisi diasumsikan sebesar – $ karena properti pembanding memiliki kondisi yang lebih baik dari properti subjek

48 Contoh Penyesuaian dengan menggunakan Metode Satuan Mata Uang   Data Properti Subjek dan Properti Pembanding No. Elemen Perbandingan Subjek Pembanding A B C D E 1. Harga Jual Rp. 670 Jt Rp. 750 Jt Rp. 550 Jt Rp. 700 Jt Rp. 500 Jt 2. Jenis Hak HM HGB 3. Tgl Transaksi 3 Minggu 1 bulan 1 tahun 4. Lokasi Sama 5. Luas Tanah 600 m2 700 m2 800 m2 6. Luas Bangunan 300 m2 7. Kolam Renang Tidak ada 8. Kamar Tidur 5 6 9. Kamar Mandi 3 10. Garasi 2

49 Indikasi Nilai Properti Subjek Rp. 695 Jt Rp. 620 jt Pembebanan/Bobot
No. Elemen Perbandingan Subjek Pembanding A B C D E 1. Harga Jual Rp. 670 Jt Rp. 750 Jt Rp. 500 Jt Rp.700 Jt 2. Jenis Hak HM HGB Penyesuaian +50 Jt - + 50 Jt Harga disesuaikan Rp. 800 Jt 3. Tgl Transaksi 3 Minggu 1 bulan 1 tahun Jt + 255 Jt + 170 Jt Rp Jt 4. Lokasi Sama 5. Luas Tanah 600 m2 700 m2 800 m2 - 130 Jt - 260 Jt Rp. 795 Jt 6. Luas Bangunan 300 m2 7. Kolam Renang Tidak ada - 50 Jt Rp. 620 Jt Rp. 745 Jt 8. Kamar Tidur 5 6 9. Kamar Mandi 3 10. Garasi 2 Indikasi Nilai Properti Subjek Rp. 695 Jt Rp. 620 jt Pembebanan/Bobot 30% 20% 15% 10% 25% Rp. 201 jt Rp. 124 jt Rp. 93 jt Rp. 69,5 jt Rp. 155 jt Nilai Properti Rp. 643 jt

50 Berdasarkan Penyesuian terakhir diperoleh range Nilai Indikasi Properti adalah antara Rp. 620 Jt – Rp. 695 Jt. Untuk memperoleh nilai estimasi tunggal penilai harus memperhatikan faktor kemiripan properti, kondisi nasional dan kondisi khusus properti, dari factor-faktor tersebut diberikan pembobotan terhadap Nilai Indikasi Properti sebesar prosentasi tertentu, sehingga diperoleh Nilai Properti Subjek sebesar Rp. 643 jt. Keterangan : Penyesuaian terhadap Jenis Hak disini yaitu pengubahan hak dari HGB menjadi HM bisa menaikkan harga properti Rp 50 Jt. Penyesuaian terhadap Perbedaan Hrg Jual diperoleh dari Hrg Properti Pembanding A dan E yaitu : (670 Jt – 500 Jt )/500 Jt = 34 %, sehingga perbedaan waktu terhadap harga transaksi diberikan tambahan sebesar 34 % x Hrg jual masing2 properti pembanding. Penyesuaian terhadap luas Tanah diperoleh dari analisa perbedaan Harga yang telah disesuaikan sebelumnya, antara keluasan properti pembanding A dan B, dimana menurut Perhitungan ( Rp 800 Jt-Rp 670 Jt ) = Rp 130 Jt untuk selisih keluasan 100 m2 dan untuk pembanding D terdapat selisih keluasan 200 m2. Penyesuaian terhadap properti pembanding yang memiliki kolam renang diberikan penyesuaian sebesar Rp 50 Jt. Hal ini adalah asumsi, Akan tetapi berdasar harga dari komponen material pembuatan kolam renang itu sendiri yang dapat mempengaruhi nilai. Penyesuaian terhadap properti D dan E diberikan sebesar Rp 50 Jt. Karena properti Pembanding tersebut memiliki keadaan yang lebih baik dari segi jumlah kamar dan garasi.

51 Market derived adjustment Penyesuaian thd Harga Jual Pembanding (Rp.)
Urutan/rangkaian Penyesuaian : Seorang penilai disarankan untuk mengikuti urutan/rangkaian penyesuaian yang telah ditetapkan dan distandarkan dalam semua analisis perbandingan. Urutan/rangkaian yang dimaksud di atas dapat dicontohkan sebagai berikut :   Elemen Perbandingan Market derived adjustment Penyesuaian thd Harga Jual Pembanding (Rp.) Harga Jual ,- Penyesuaian untuk hak kepemilikan + 5% ,- Harga setelah penyesuaian ,- Penyesuaian untuk masalah pendanaan - 2% ,- ,- Penyesuaian untuk kondisi penjualan ,- ,- Penyesuaian untuk kondisi pasar ,- ,- Penyesuaian untuk lokasi + 3% ,- Penyesuaian untuk karakteristik fisik - 5% ,- Indikasi Nilai Properti Subjek ,-

52 Tabel Data Properti Subjek dan Properti Pembanding
No. Elemen Perbandingan Subjek Pembanding 1 2 3 4 1. Harga Jual $ $ $ 2. Tgl Transaksi 3 tahun 2 tahun 1 tahun Des 2005 3. Umur Bangunan 10 tahun 9 tahun 11 tahun 4. Kondisi Baik 5. Ukuran Tanah 50 x 140 50 x 120 50 x 160 6. Luas lantai bang 1.050 1.100 1.110 1.130 7. Garasi Ada Tidak tidak 8. Kualitas Bang 9. Lokasi

53 Cont’.......... 1 2 3 4 No. Elemen Perbandingan Subjek Pembanding 1.
Harga Jual $ $ $ 2. Tgl Transaksi + 6300 + 4200 + 2140 3. Umur Bangunan 4. Ukuran Tanah + 400 - 400 5. Luas lantai bang -1.000 6. Garasi Total Penyesuaian + 140 Nilai Setelah disesuaikan $ $ $ $

54 Keterangan Penyesuaian untuk waktu disini diberikan penyesuaian sebesar 2 % tiap tahun dari harga jual Penyesuaian untuk umur bangunan di sini berupa asumsi sebesar $ per tahun Penyesuaian ukuran tanah diberikan sebesar $ 20rb/m panjang, jadi selisih dari panjang tanah antara properti subjek dan pembanding 20m panjang (140m - 120m = 20m panjang), jadi penyesuaian diberikan sebesar $ 20rb x 20m panjang = $ 400 Penyesuaian luas lantai bangunan diberikan nilai penyesuaian $ 20/m2 Penyesuaian garasi data pasar menunjukkan bahwa satu buah garasi diberikan nilai sebesar $ Jadi dari nilai indikasi data pembanding kita dapat memperoleh nilai antara $ sampai $ , karena data pembanding 4 memiliki kemiripan dengan properti subjek, ini berarti bahwa nilai indikasi dari data pembanding 4 mendekati dari nilai properti subjek, maka yang dipilih adalah nilai data pembanding 4 adalah sebesar $

55 REKONSILIASI Rekonsiliasi adalah teknik pembobotan yang diperlukan untuk menentukan nilai pasar objek penilaian dari indikasi-indikasi nilai yang ada. Bobot yang paling besar diberikan kepada properti pembanding yang mempunyai perbedaan paling sedikit dengan objek penilaian. Demikian pula sebaliknya. Pembobotan dapat dilakukan dalam bentuk persentase maupun dalam bentuk skala [rating]. Praktek penilaian sehari-hari di Indonesia pada umumnya meggunakan teknik pembobotan dalam bentuk persentase. Jumlah total pembobotan harus 100%.

56 MENGUKUR TINGKAT KEYAKINAN DALAM MELAKUKAN PENYESUAIAN
Jumlah Penyesuaian Makin banyak jumlah penyesuaian suatu properti pembanding terhadap objek penilaian dapat diartikan bahwa properti pembanding tersebut mempunyai banyak perbedaan terhadap objek penilaian. Jumlah Absolut Penyesuaian Jumlah absolut penyesuaian menggambarkan jumlah kotor [gross absolute] dari penyesuaian yang dilakukan antara properti pembanding terhadap objek penilaian. Makin besar jumlah absolutnya mengindikasikan makin besar pula perbedaannya.

57 MENGUKUR TINGKAT KEYAKINAN DALAM MELAKUKAN PENYESUAIAN
Teknik Statistik : Standar Deviasi & Coefficients of Variation Melalui standard deviasi dapat diketahui seberapa jauh penyimpangan yang dilakukan dalam melakukan penyesuaian. Sedangkan coefficients of variation adalah standar deviasi dibagi dengan rata-rata; kemudian dikalikan dengan 100.

58 CONTOH DATA OBJEK PENILAIAN DAN DATA PROPERTI PEMBANDING

59 PENILAIAN TANAH KAVLING RESIDENSIAL

60 KELEBIHAN DAN KELEMAHAN PENDEKATAN PERBANDINGAN DATA PASAR
Sederhana dan mudah dimengerti Dapat diterapkan untuk semua jenis properti Acuan untuk menguji ketepatan metode-metode lain Lebih objektive, bersumber dari data aktual Dibandingkan dengan Income Approach : menghindari kesalahan memprediksi pendapatan yang akan datang. Dibandingkan dengan Cost Approach : menghindari subjektifitas dalam penentuan biaya dan penyusutan.  Kelemahan Ketersediaan data pembanding sering tidak mencukupi Verifikasi keabsahan data sulit dilakukan Memerlukan pengetahuan dan pengalaman yang luas terutama dalam melakukan adjustment Adjustment yang dilakukan dapat berkurang ketepatannya jika unsur-unsur yang harus disesuaikan terlalu banyak

61 DAFTAR PUSTAKA  Appraisal Institute, The Appraisal of Real Estate 12th Edition, United States of America. Ventolo,William L. Jr., Williams,Martha R.., Fundamental of Real Estate Appraisal 8th Edition, United States of America. Lusht ,Kenneth M., Real Estate Valuation – Principles and Application, United States of America. International Association of Assessing Officers (IAAO), Property Assessment Valuation 2nd Edition, United States of America. Harjanto,Budi, Adv. DEM., M.Si., Hidayati,Wahyu, Dra., M.Si., Konsep Dasar Penilaian Properti Edisi Pertama, Yogyakarta. Prawoto,Agus, SH., MA., Teori dan Praktik Penilaian Properti Edisi Pertama, Yogyakarta. MAPPI Pusat, MEP UGM ( Management Asset dan Penilaian Properti-2010) MAPPI, Standar Penilaian Indonesia (SPI) 2007, Indonesia.

62 TERIMA KASIH

63 STUDI KASUS

64 OBJEK PENILAIAN 150m2 230m2

65 Berapakah nilai tanah bidang B dan C ?

66

67 DATA 1 DATA 2 DATA 3 DATA 4 DATA 5 DATA 6
Harga Jual (Rupiah)/m2 Waktu Transaksi 1 bulan penawaran 8 bulan Korelasi Data Akurasi - 5% - 10% 0% Waktu Lokasi Lebar jalan 10% 20% Tanah sudut - 20% Tusuk sate Dekat pusat kegiatan Fasilitas umum 5% 7.5% .50% Keadaan Fisik Luas -2.5% Bentuk Permukaan Tanah Peruntukan Rencana Tata Kota Highest and Best Use Lain-lain Ancaman Banjir Jumlah Penyesuaian - 15% - 30% 30% 25% Adjusted Market Data Pembobotan 35% NILAI PROPERTI dibulatkan menjadi ,-

68 ELEMEN-ELEMEN PERBANDINGAN
Elemen perbandingan merupakan unsur-unsur yang mencerminkan karakteristik dari suatu properti yang menyebabkan harga jual properti bervariasi antara yang satu dengan yang lain. Terdapat beberapa elemen yang mungkin harus dipertimbangkan dalam Pendekatan Perbandingan Data Pasar : Hak kepemilikan properti Pendanaan Kondisi penjualannya Pengeluaran yang terjadi setalah pembelian properti Kondisi pasar Lokasi Karakteristik fisik Karakteristik ekonomi Penggunaan/zoning Komponen lain yang mempengaruhi nilai

69 PROSEDUR DALAM PENDEKATAN PERBANDINGAN DATA PASAR
Pengumpulan data transaksi Penilai dapat memperoleh data-data transaksi dengan cara melakukan wawancara, tatap muka, dan penelitian. Kemudian membuat file dan menambahkannya bila ada data transaksi yang baru saja terjadi. Sumber data penjualan yang potensial sangat bervariasi dan bermacam-macam. Sumber data primer dapat diperoleh dari : Developer; Properti Agent; Kantor Pelayanan Pajak/PBB; Surat Kabar, majalah real estat, Internet; Wawancara dengan orang yang bertransaksi, pengacara, karyawan, penilai lain, PPAT, makelar, manajer properti, perbankan; dll.

70 Cont’d........... 2. Verifikasi data transaksi
Dari data yang diperoleh tersebut, seorang penilai harus memastikan apakah data tersebut telah terjadi secara wajar (berasal dari sumber-sumber yang dapat dipercaya dan memenuhi syarat/asumsi dalam nilai pasar) sehingga dapat dipertanggung jawabkan. Jika perlu, dilakukan pemeriksaan fisik (inspeksi) dan mengindentifikasikan persamaan dan perbedaan properti yang dinilai 3. Pemilihan satuan perbandingan Menyesuaikan harga jual/sewa terhadap satuan luas dari properti pembanding yang kemudian akan dibandingkan dengan properti subjek. Misalnya dari data yang diperoleh luas tanahnya menggunakan satuan hektar, sedang properti subjek diukur dengan satuan meter persegi, maka dari satuan hektar tersebut disesuaikan menjadi meter persegi. 4. Analisis dan penyesuaian harga properti pembanding Analisis data dilakukan terhadap : Karakteristik Fisik : Tanah : lokasi, aksesibilitas, luas, bentuk, frontage, kontur, dll Bangunan : type, luas, kualitas Fasilitas : listrik, telepon, air  Karakteristik Non-fisik : Harga jual Tanggal transaksi Aspek Hukum Kondisi Penjualan khusus Tata Kota

71 Cont’........... Rekonsiliasi nilai
2. Penyesuaian Penyesuaian dilakukan untuk memperkecil perbedaan-perbedaan yang ada pada data pembanding dengan properti subjek yang dinilai. Prinsipnya adalah menambahkan kekurangan yang ada pada properti pembanding dan mengurangkan kelebihan yang ada pada properti pembanding. Rekonsiliasi nilai Berdasarkan indikasi nilai yang diperoleh dari penyesuaian data pembanding maka dilakukan rekonsiliasi untuk mendapatkan kesimpulan nilai

72 72

73 73