## JAMBURA GEO EDUCATION JOURNAL
P-ISSN: 2721-7000 | E-ISSN: 2721-7019 Volume 4 Number 1, March 2023, 92-102 Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jgej

## Faktor  yang  Mempengaruhi  Perkembangan  Perumahan  Di  Pinggiran  Kota (Studi Kasus : Kecamatan Boja, Kabupaten Kendal)
Vinda Adeliana 1 , Zukruf Novandaya 2 , Hafzhi Nur Azmi 2
1 Master Programme in Urban and Regional Planning ,Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, Tembalang, Semarang, Indonesia
2 Center for Participatory Planning and Development Studies (P5), Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, Semarang, Indonesia
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history: Received: 14-02-2023 Accepted: 28-03-2023 Published: 30-03-2023

## Keywords:
Housing area; Urban Fairies; Occupants
Corresponding author: Vinda Adeliana Email: vindaadel@gmail.com DOI: 10.34312/jgej.v4i1.18881
Copyright © 2023 The Authors
Population  growth  and  the  activities  it  carries  out  make  the  need  for  land  increase, especially  in the  city  center. Land in the  city  center  which  is increasingly  limited and expensive is no longer able to be accessed by the community to support its activities so that these activities develop into suburban areas. Boja District is one of the suburban areas affected by the development of the City of Semarang, which is indicated by the growth of  residential  areas  since  2010-2020. The  purpose  of  this  research  is  to  find  out  what factors influence the development of suburban housing, Boja District, Kendal Regency. The analysis technique uses quantitative descriptive. Respondents are people who live in housing in the District of Boja. There are 9 variables  used for factor analysis and 100 respondents  to  be  surveyed.  The  research  variables  consist  of  livelihood,  level  of expenditure, length of stay, area of origin, number of family members, house prices, ease of buying a house, installment costs, and credit terms . This research is studied based on the pattern of housing development in suburban areas and the characteristics of housing residents.  The  results  of  this  study  are  that  there  are  3  factors  that  influence  housing development  in  Boja  District,  Kendal  Regency,  namely  socio-economic  factors consisting  of  level  of  expenditure,  regional  origin,  length  of  stay  and  house  prices, community  consumption factors  consisting  of number  of family  members,  installment costs and livelihoods, as well as risk factors consisting of the installment period and the ease of buying a house.

## ABSTRAK
Pertumbuhan penduduk dan aktivitas yang dilakukannya membuat kebutuhan lahan yang semakin meningkat, terutama pada pusat kota. Lahan di pusat kota yang semakin terbatas dan  mahal  kemudian  tidak  mampu  lagi  diakses  oleh  masyarakat  untuk  menunjang aktivitasnya  sehingga  aktivitas  tersebut  berkembang  ke  wilayah  pinggiran  kota. Kecamatan  Boja  merupakan  salah  satu  kawasan  pinggiran  yang  terdampak perkembangan Kota Semarang, yang terindikasi dari pertumbuhan kawasan perumahan sejak  tahun  2010-2020.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  faktor-faktor  apa  saja yang  mempengaruhi  perkembangan  perumahan  di  pinggiran  kota,  Kecamatan  Boja, Kabupaten  Kendal.  Teknik  analisis  menggunakan  deskriptif  kuantitatif.  Responden adalah masyarakat yang tinggal di perumahan di Kecamatan Boja. Terdapat 9 variabel yang digunakan untuk analisis faktor dan responden yang akan disurvei sebanyak 100. Variabel penelitian terdiri dari mata pencaharian, tingkat pengeluaran, lama tinggal, asal daerah,  jumlah  anggota  keluarga,  harga  rumah,  kemudahan  pembelian  rumah,  biaya angsuran, dan jangka waktu kredit. Penelitian ini dikaji berdasarkan pola perkembangan perumahan  di  kawasan  pinggiran  dan  karakteristik  penghuni  perumahan.  Hasil  dari penelitian ini adalah adanya 3 faktor yang mempengaruhi perkembangan perumahan di Kecamatan Boja, Kabupaten Kendal yaitu faktor sosial ekonomi yang terdiri dari tingkat pengeluaran,  asal  daerah,  lama  tinggal  dan  harga  rumah,  faktor  konsumsi  masyarakat yang terdiri  dari jumlah anggota keluarga, biaya angsuran dan  mata pencaharian, serta faktor resiko yang terdiri dari jangka waktu angsuran dan kemudahan pembelian rumah.
This open access article is distributed under a Creative Commons Attribution-Non Commercial (CC-BY-NC) 4.0 International License
How to cite: Adeliana, V., Novandaya, Z., & Azmi, H. N. (2023). Faktor yang Mempengaruhi Perkembangan Perumahan Di Pinggiran Kota (Studi Kasus : Kecamatan Boja, Kabupaten Kendal). Jambura Geo Education Journal , 4 (1), 89–99. Doi: https://doi.org/10.34312/jgej.v4i1.18881

## 1. Pendahuluan
Daerah  pinggiran  kota  sering  dicirikan  dengan  kekayaan  lingkungan  dan  basis  sumber  daya  untuk mendukung fungsi ekosistem penting bagi penduduk perkotaan ( Chen et al., 2021 ). Pertumbuhan penduduk dan  aktivitas  yang  dilakukannya  membuat  kebutuhan  lahan  yang  semakin  meningkat,  terutama  pada  pusat kota.  Lahan  di  pusat  kota  yang  semakin  terbatas  dan  mahal  kemudian  tidak  mampu  lagi  diakses  oleh masyarakat untuk menunjang aktivitasnya sehingga aktivitas tersebut berkembang ke wilayah pinggiran kota ( Pratama & Ariastita, 2016 ). Salah satu kebutuhan penduduk yang ikut merembet pada wilayah pinggiran kota
adalah perumahan ( Devi et al., 2020 ). Hal inilah  yang menjadi penyebab munculnya urban sprawling pada pinggiran kota.
Urban  sprawl dikenal  sebagai  bentuk  pengembangan  spasial,  yang  dicirikan  oleh  kepadatan  rendah, ekspansi lompatan kepadatan yang tersebar dan terputus-putus, dan segregasi penggunaan lahan ( Manesha et al.,  2021; Rosni  &  Mohd  Noor,  2016; Sinha,  2018 ).  Urban  sprawl  menyebabkan  peningkatan  produksi ekonomi dan ketersediaan sumber daya daerah perkotaan, dibandingkan dengan daerah pedesaan ( Chen et al., 2021 ). Oleh karena itu,  sebagian besar negara, semakin berfokus pada perluasan lahan perkotaan dan atribut terkait yang berkontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi regional ( Monkkonen et al., 2018 ). Urban sprawl telah menjadi masalah inti di seluruh dunia karena menimbulkan dampak negatif terhadap penggunaan lahan dan  perubahan  lingkungan  ( Droste  et  al.,  2018 ).  Dengan  demikian,  daerah  pinggiran  telah  berkembang sementara emisi kontaminan, intensitas penggunaan energi dan kerentanan lingkungan terus meningkat ( Chen et al., 2019; W. Chen et al., 2019 ). Secara umum tekanan yang terjadi karena urban sprawl disebabkan oleh pembangunan sosial dan ekonomi ( Almeida et al., 2017; S. Wang et al., 2014; Zhao et al., 2017 ). Pertumbuhan demografis  perdesaan  dan  perkotaan  telah  menunjukkan  perubahan  karena  aglomerasi  perkotaan  telah menyebabkan pendirian ekonomi baru di dekat jalan raya.
Terdapat  beberapa  kondisi  yang  dapat  menjadi  indikasi  adanya urban  sprawl, diantaranya  adalah pertumbuhan  dan  kepadatan  populasi,  pertumbuhan  dan  kepadatan  lahan  terbangun,  tingkat  pertumbuhan ekonomi, peningkatan aksesibilitas dan perkembangan infrastruktur perkotaan lahan ( Bueno-Suárez & Coq- Huelva, 2020; Lowry & Lowry, 2014; Manesha et al., 2021 ). Adapun salah satu parameter sederhana untuk mengidentifikasi urban  sprawl perubahan  kepadatan  rata-rata  area  terbangun  ( X.  Wang  et  al.,  2020 ). Mengamati perubahan tutupan lahan dari waktu ke waktu dapat mengidentifikasi dampak urbanisasi di daerah peri-urban. Dari hasil pengamatan perubahan tutupan lahan perkotaan melalui interpretasi citra satelit, dapat menjadi  alat  yang  sangat  berharga  bagi  perencana  kota  dalam  mendeteksi  dampak  perubahan  lingkungan. Selain itu, hasil pengamatan tersebut dilakukan untuk memperkuat kebutuhan akan rencana tata ruang yang efektif untuk mengendalikan pertumbuhan kota sekaligus melindungi fungsi ekosistem ( D. Chen et al., 2021 ). Secara  umum  faktor  demografis,  sosial  ekonomis,  lingkungan  dan  fisik  hunian,  akses  lokasi  serta ketersediaan fasilitas merupakan faktor yang  mempengaruhi pemilihan lokasi  hunian ( Cervelló-Royo et  al., 2021; Ling  et  al.,  2016 ).  Namun  kondisi  yang  berbeda  ditemukan  pada  pemilihan  lokasi  hunian  di  daerah pinggiran  kota.  Terdapat  beberapa  alasan  yang  mempengaruhi  pemilihan  kawasan  peri-peri  (pinggiran) sebagai lokasi hunian, diantaranya adalah jarak dan akses ke tempat kerja, harga yang relatif terjangkau, serta jarak  hunian  dengan  anggota  keluarga  lainnya  ( Acheampong  &  Anokye,  2013 ).   Alasan  tersebut  kemudian menyampingkan berbagai keterbatasan yang mungkin didapatkan ketika memilih rumah pada daerah pinggiran seperti kesulitan dan besarnya biaya transportasi, serta ketersediaan fasilitas yang minimal.
Berdasarkan  Perda  Nomor  1  Tahun  2020  Tentang  RTRW  Kabupaten  Kendal,  Kecamatan  Boja diperuntukan  sebagai  Pusat  Kegiatan  Lingkungan  (PKL).  Kecamatan  Boja  diarahkan  sebagai  fungsi  pusat pelayanan sebagai pusat kegiatan pertanian penyangga Agropolitan, perdagangan, dan jasa serta konservasi. Kecamatan  Boja  juga  diarahkan  untuk  menampung  kawasan  permukiman  perkotaan.  Namun  yang  perlu diperhatikan juga adalah Kecamatan Boja sendiri merupakan Kawasan strategis dari sudut kepentingan fungsi dan daya dukung lingkungan hidup, sehingga perlu perhatian khusus terhadap pemanfaatan lahan yang ada.
Meningkatnya jumlah penduduk dan terbatasnya ketersediaan lahan di perkotaan menyebabkan masyarakat mencari lahan di kawasan pinggiran yaitu di Kecamatan Boja Kabupaten Kendal.  Dengan demikian, proses tersebut akan memicu terjadinya alihfungsi lahan dari lahan pertanian menjadi lahan permukiman dan kawasan tersebut  akan  terbentuk  menjadi  pusat  pertumbuhan  baru  (Mega-Urban).  Perubahan  kondisi  lahan  juga menyebabkan  diversifikasi  pekerjaan  penduduknya,  sebagai  upaya  mempertahankan  kehidupannya ( Hasriyanti & Hendra, 2021 ). Urban sprawl terjadi di kawasan perbatasan Kota Semarang dengan Kecamatan Boja. Perkembangan dapat dilihat dari pertumbuhan perumahan-perumahan baru yang ada di Kecamatan Boja. Berdasarkan  hasil  pengamatan,  perumahan  tersebar  hampir  seluruh  kelurahan  di  Kecamatan  Boja.  Namun, lokasi  perumahan  jauh  dengan  jangkauan  pelayanan  kota.  Dengan  demikian  permasalahan  yang  ada  yaitu permasalahan terbatasnya sarana dan prasarana, fisik, sosial, dan lingkungan.
Karakteristik yang menyebabkan terjadinya urban sprawl di Kecamatan Boja diantaranya adalah tidak ada regulasi  ketat  yang  mengatur  pola  pertumbuhan  sehingga  pertumbuhan  kota  tersebar  dan  sporadis,  zonasi kawasan tidak bercampur, terlalu homogen atau memiliki fungsi tunggal untuk perumahan, perumahan dengan kepadatan rendah dengan pola rumah tapak, dan kebergantungan dengan kendaraan pribadi. Dengan adanya perkembangan  perumahan  dari  dampak  urban  sprawl  menyebabkan  kota  yang  tidak  berkelanjutan,  tidak efisien, dan tidak terkelola dengan baik ( OECD, 2019 ). Kecamatan Boja saat ini menjadi pusat pertumbuhan sentra-sentra  perekonomian  di  Kabupaten  Kendal.  Industri  maupun  usaha  perdagangan  jasa  yang  tumbuh menjadi  daya  tarik  dari  terjadinya  migrasi  penduduk.  Dalam  kurun  waktu  yang  cepat  perkembangan
perumahan di daerah pinggiran berkembang menjadi pusat kegiatan baru. Penelitian terhadap perkembangan hunian di Kecamatan Boja juga menarik, utamanya karena Kecamatan Boja terdampak oleh ekstensi aktivitas perkotaan pada 2 lokasi, yaitu Kabupaten Kendal dan Kota Semarang. Maka dari itu, perlu mengetahui faktor- faktor apa saja yang mempengaruhi perkembangan perumahan di pinggiran kota, Kecamatan Boja, Kabupaten Kendal sebagai upaya untuk antisipasi dampak yang akan muncul selama dan pasca perkembangan.

## 2. Metode

## 2.1 Lokasi dan Waktu
Lokasi penelitian dilakukan pada perumahan pinggiran Kota Semarang yaitu Kecamatan Boja, Kabupaten Kendal  yang  berada  terletak  astronomis  7°02’58”  - 7°08’53”  LS  dan  109°15’08”  - 110°21’85” BT.  Lokasi tersebut  merupakan  kecamatan  yang  berbatasan  langsung  dengan  Kota  Semarang  yaitu  Kecamatan  Mijen. Kecamatan Boja terdiri dari 18 desa yang memiliki luas 64,10 km 2 . Peta lokasi penelitian ditunjukan Gambar 1.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Sumber : RTRW Kabupaten Kendal Tahun 2011-2031

## 2.2 Jenis dan Sumber Data
Responden  adalah  masyarakat  yang  tinggal  di  perumahan  di  Kecamatan  Boja.  Teknik  sampling  yang digunakan  saat  menyebar  kuisioner  di  lapangan  adalah  dengan  menggunakan  simple  random  sampling. Terdapat  9  variabel  yang  digunakan  untuk  analisis  faktor  dan  responden  yang  akan  disurvei  sebanyak  100. Responden merupakan individu perwakilan pada setiap keluarga yang dihitung berdasarkan proporsi jumlah penduduk perumahan baru di Kecamatan Boja.
Teknik sampling yang digunakan saat menyebar kuesioner di lapangan adalah dengan menggunakan simple random  sampling.  Teknik  simple  random  sampling  termasuk  kedalam  kategori  teknik  pengambilan  sampel probabilita  (probability  sampling).  Simple  random  sampling  adalah  teknik  pengambilan  sampel  yang memberikan peluang sama bagi setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel secara acak ( Sugiyono, 2010 ). Berikut merupakan rumus slovin menurut ( Siregar 2013 ).
𝑛 =

## 𝑁
1 + 𝑁𝑒 2 n : jumlah sampel
N : Jumlah Populasi e : Derajat ketelitian (0,1) aran ketidaktelitian karena kesalahan sampel yang masih bisa ditolerir 10 %
Dari  rumus  tersebut,  maka  dapat  dihitung  jumlah  sampel  untuk  masing  masing  desa/kelurahan.  Adapun jumlah sampel untuk masing masing desa/kelurahan tersaji dalam tabel 1
Tabel 1. Jumlah Sampel Untuk Penyebaran Kuesioner Di Tiap Desa/Kelurahan
No. Desa/Kelurahan Jumlah Penduduk (Jiwa) Tahun 2021 Jumlah Sampel 1 Purwogondo 3,297 - 2 Kaligading 4,449 5 3 Salamsari 2,352 4 4 Blimbing 2,489 5 5 Bebengan 8,094 9 6 Boja 10,839 9 7 Meteseh 12,492 8 8 Trisobo 2,982 5 9 Campurejo 8,226 9 10 Tampingan 5,745 5 11 Karangmanggis 2,046 7 12 Ngabean 5,980 5 13 Kliris 2,835 4 14 Puguh 1,817 5 15 Medono 1,000 6 16 Pasigitan 2,807 4 17 Leban 2,116 4 18 Banjarejo 2,877 6 Jumlah 82,443 100 ( Sumber : Analisis Penyusun, 2023)
Penelitian dilakukan dengan metode penelitian sumber data primer yaitu melalui kuesioner dengan jumlah 9  yang  merupakan  representative  9  variabel.  Berikut  variabel  dan  pembagian  kuesioner  per-desa  yang digunakan  untuk  analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perkembangan  perumahan  di  pinggiran  kota, Kecamatan Boja, Kabupaten Kendal. Berikut tabel 2 kebutuhan data yang digunakan dalam variabel penelitian:
Tabel 2. Indikator dan Sumber Data Aspek Indikator Sumber Data Sosial Lama Tinggal Sumber Data Primer (kuesioner) Mata Pencaharian Sumber Data Primer (kuesioner) Jumlah Anggota Keluarga Sumber Data Primer (kuesioner) Asal Daerah Sumber Data Primer (kuesioner) Ekonomi Kemudahan Pembelian Rumah Sumber Data Primer (kuesioner) Tingkat Pengeluaran Sumber Data Primer (kuesioner) Harga Rumah Sumber Data Primer (kuesioner) Biaya Angsuran Sumber Data Primer (kuesioner) Jangka Waktu Kredit Sumber Data Primer (kuesioner) ( Sumber : Hasil Analisis Peneliti, 2023)

## 2.3 Teknik Analisis Data
Penelitian  menggunakan  pendekatan  penelitian  kuantitatif  dengan  Teknik  analisis  kuantitatif  deskriptif. Metode analisis yang digunakan merupakan  analisis faktor. Rumus perhitungan pada penelitian  ini didasari oleh  ( Kusno,  2019) ,  analisis  faktor  adalah  suatu  proses  analisis  multivariate  yang  dilakukan  untuk
mengelompokan  faktor-faktor  yang  terkait  atau  berkolerasi  dengan  suatu  tujuan.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  kelompok  variabel  yang  relatif  homogen.  Analisis  faktor  akan  menganalisis  faktor-faktor yang  ada  pada Tabel  1 .  Sehingga  terbentuk  variabel  baru  yang  memiliki  keeratan  hubungan.  Hal  ini dimaksudkan untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi perkembangan perumahan di pinggiran Kota Semarang.
Analisis faktor dapat dianalisis berdasarkan variabel acak X dengan komponen p yang merupakan vector rata-rata  μ dengan matrik ragam peragam Σ. X pada penelitian ini akan dihitung berdasarkan 9 varibael yang kemudian dapat dihitung berdasarkan rumus dibawah ini:
dimana: μ = rata-rata dari variabel ke-i εi = faktor spesifik (specific factors) ke-i. λi = loading untuk variabel ke-i pada faktor ke-j. Fj = common factors ke-j i  = 1, 2, … , p   dan   j = 1, 2, …, q Hasil dari perhitungan tersebut kemudian akan dibentuk faktor Bersama  yang disebut communality ke-i. Var(Xi) juga akan menjadi bagian karena faktor yang spesifik akan disebut sebagai varian spesifik ke-I, dengan rumus:
dimana: hi2 = communality ψi = varian spesifik ke-i
Kemudian model tersebut dapat dirotasi untuk menghasilkan variabel faktor baru yang diolah berdasarkan rumus:
Dimana V = Σ adalah sebuah keragaman dari kuadrat loading dari faktor ke-j dan hi2 = λi12 + λi22 + ⋯ + λiq2 (communality, yang merupakan jumlah varians dari suatu variable ke-i untuk dijelaskan oleh sejumlah m common factors ).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Urban sprawl terjadi di kawasan perbatasan Kota Semarang dengan Kecamatan Boja. Perkembangan dapat dilihat  dari  pertumbuhan  perumahan-perumahan  baru  yang  ada  di  Kecamatan  Boja.  Berdasarkan  hasil pengamatan,  perumahan  tersebar  hampir  seluruh  kelurahan  di  Kecamatan  Boja.  Namun,  lokasi  perumahan jauh  dengan  jangkauan  pelayanan  kota.  Dengan  demikian  permasalahan  yang  ada  yaitu  permasalahan terbatasnya sarana dan prasarana, fisik, sosial, dan lingkungan. Urban sprawl menyebabkan beberapa masalah seperti  menimbulkan  polusi  udara,  peningkatan  kebutuhan  air  bersih,  merusak  ekosistem  dan  alih  fungsi lahan.Keterbatasan  sarana  transportasi  umum,  masyarakat  sebagian  besar  menggunakan  kendaraan  pribadi sehingga meningkatkan polusi udara. Karakteristik yang menyebabkan terjadinya urban sprawl di Kecamatan Boja diantaranya adalah tidak ada regulasi ketat yang mengatur pola pertumbuhan sehingga pertumbuhan kota tersebar dan sporadis, zonasi kawasan tidak bercampur, terlalu homogen atau memiliki fungsi tunggal untuk perumahan,  perumahan  dengan  kepadatan  rendah  dengan  pola  rumah  tapak,  dan  kebergantungan  dengan kendaraan pribadi. Dengan adanya perkembangan perumahan dari dampak urban sprawl menyebabkan kota yang tidak berkelanjutan, tidak efisien, dan tidak terkelola dengan baik.

## 3.1 Pola Perkembangan Perumahan Di Kawasan Pinggiran Kota
Kecamatan  Boja  merupakan  salah  satu  daerah  di  Kabupaten  Kendal  yang  terdampak  limpasan  aktivitas perkotaan  (khususnya  Kota  Semarang),  karena  berlokasi  dekat  dengan  Kota  Semarang.  Salah  satu  dampak limpasan aktivitas tersebut adalah perkembangan perumahan/hunian tabel 3 .
Tabel 3. Tabel Perubahan Guna Lahan Kecamatan Boja
Keterangan Penggunaan Lahan Luas Perubahan No  Penggunaan Lahan 2010  Penggunaan Lahan 2019 Ha % 1 Penggunaan Lainnya Industri 25,321 0,427 2 Pekarangan Permukiman 7,384 0,125 3 Penggunaan Lainnya Permukiman 48,277 0,815 4 Permukiman Pekarangan 9,802 0,165 5 Industri Penggunaan Lainnya 0,946 0,016 6 Permukiman Penggunaan Lainnya 5,923 0,100 7 Pekarangan Penggunaan Lainnya 14,476 0,244 ( Sumber : Pratiwi, D Y; Sudarsono, B; Amarrohman, 2019)
Perkembangan perumahan di Kecamatan Boja tergolong cukup tinggi pada rentang tahun 2010-2020 ( Lihat Tabel  3 ).  Secara  khusus  perkembangan  perumahan  terlihat  massif  antara  tahun  2015-2020.  Perubahan penggunaan lahan menjadi perumahan/permukiman juga merupakan alih fungsi terbanyak di Kecamatan Boja pada rentang tahun 2010-2019 ( Pratiwi, D Y; Sudarsono, B; Amarrohman, 2019 ). Perubahan tutupan lahan juga merupakan salah satu indikator peningkatan jumlah penduduk ( Salote et al., 2022 ). Dapat terlihat juga bahwa perkembangan perumahan yang terjadi cenderung melompat, dengan lompatan kepadatan yang tersebar dan terputus-putus. Hal ini merupakan indikasi adanya urban sprawl di Kecamatan Boja.

## 3.2 Karakteristik Penghuni Perumahan di Kawasan Pinggiran
Sampel responden yang diambil secara umum menggambarkan karakteristik sosial ekonomi rumah tangga yang  kemudian  turut  mempengaruhi  mereka  dalam  memilih  lokasi  hunian.  Gambaran  karakteristik  sosial ekonomi  rumah  tangga  juga  merupakan  hal  penting  untuk  mengetahui  motif  pemilihan  hunian  dan perkembangannya ( Olufunlola, 2016 ).
Tabel 3. Tabel Karakteristik Responden Aspek Indikator Karakteristik Sosial Lama Tinggal Mayoritas respoden merupakan penghuni yang belum lama menempati huniannya (99% responden  <5  Tahun  menempat).  Terdapat  1%  responden  yang  sudah  menetap  >5 Tahun,  9%  responden  yang  sudah  menetap  3-5  tahun,  52%  responden  yang  telah menetap 1-3 tahun, dan 38% responden yang belum 1 tahun menetap Mata Pencaharian Mayoritas responden merupakan pekerja swasta (56%) dan wiraswasta (40%). Adapun sisanya bekerja pada sektor lainnya (4%), dan ASN/Polri/TNI (0,15%) Jumlah Anggota Keluarga Mayoritas responden berasal dari memiliki 2-3 anggota keluarga yang menetap dalam satu rumah (74%). Adapun sisanya memiliki 3-5 anggota keluarga sebanyak 22%, serta 1  orang  anggota  keluarga  dan  lebih  dari  5  orang anggota  keluarga  sebanyak  masing- masing 2%. Asal Daerah Asal  daerah  responden  cukup  bervariasi,  dengan  jumlah  responden  dominan teridentifikasi sebagai pendatang yang berasal dari luar Kabupaten Kendal dan di dalam Provinsi Jawa Tengah (61%). Adapun  sisanya  adalah pendatang dari  luar  Kecamatan Boja dan masih di dalam Kabupaten Kendal (22%), pendatang dari luar Provinsi Jawa Tengah (12%), dan hanya sedikit yang merupakan masyarakt asli Kecamatan Boja (5%) Ekonomi  Kemudahan Pembelian Rumah Mayoritas  responden  membeli  rumah  dengan  cara  kredit/cicilan  (97%)  dan  sisanya membeli dengan cara tunai/kontan di awal (3%). Tingkat Pengeluaran Variasi  tingkat  pengeluaran  responden  cukup  beragam,  mulai  dari  >Rp.  2.000.000  – Rp.3.000.000 per bulan sebanyak 10%, >Rp. 1.000.000 – Rp.2.000.000 sebanyak 49%, dan <Rp. 1.000.000 sebanyak 41%. Harga Rumah Mayoritas harga rumah milik responden adalah < 170 juta rupiah (58%). Adapun sisanya berharga  170  juta  rupiah-250  juta  rupiah  (39%),  dan  250  juta  rupiah-350  juta  rupiah sebanyak 3%. Biaya Angsuran Biaya angsuran kredit pada hunian  responden  berkisar antara <1 juta rupiah  hingga 3 juta rupiah. Adapun mayoritas biaya angsuran hunian responden adalah 1-2 juta rupiah (49%), dan sisanya <1 juta rupiah (39%), serta 2-3 juta rupiah (12%). Jangka  Waktu Kredit Jangka  waktu  kredit  untuk  mendapatkan  hunian  bagi  responden  berkisar  antara  5-20 tahun. Adapun mayoritas jangka waktu kredit bagi responden adalah 15-20 tahun (54%), 10-15 tahun (40%), dan 5-10 tahun (6%) ( Sumber : Hasil Analisis Peneliti, 2023)
Berdasarkan data pada Tabel 3 , dapat diidentifikasi bahwa karakteristik dominan pada responden adalah pekerja swasta (karyawan swasta dan wiraswasta), dengan tingkat pengeluaran rata-rata <2 juta, telah menetap pada hunian mereka selama 0-3 tahun, memiliki 2-3 anggota keluarga, serta berasal dari luar Kecamatan Boja. Mayoritas  responden  membeli  hunian  mereka  dengan  cara  kredit/cicilan,  dengan  biaya  angsuran  <2  juta rupiah, dengan masa angsuran 10-20 tahun, untuk membeli rumah seharga <250 juta rupiah.

## 3.3 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Perkembangan Perumahan Di Kawasasan Pinggiran
Tahapan pertama pada  analisis faktor adalah  melihat nilai Measure of Sampling Adequacy (MSA)  yang digunakan untuk melihat  interkorelasi antar variabel dan dapat tidaknya analisis faktor dilakukan.  Nilai MSA bervariasi  antara  0  sampai  1,  jika  nilai  MSA<0.5  maka  analisis  faktor  tidak  dapat  digunakan,  dan  variable dengan nilai MSA<0.5 harus dikeluarkan dari analisis. Berdasarkan hasil tabel 4 diketahui bahwa nilai MSA untuk variabel yang signifikan adalah diatas >0,50 yaitu mata pencaharian, tingkat pengeluaran, lama tinggal, asal daerah, jumlah anggota keluarga, harga rumah, kemudahan pembelian rumah, biaya angsuran, dan jangka waktu kredit. (Lihat Tabel 4 )
Tabel 4. Tabel Anti-image Matrices
Anti-image Matrices Mata Pencahar ian Tingkat Pengelua ran Lama Tinggal Asal Daerah Jumlah Anggota Keluarga Harga Rumah Kemudahan Pembelian Rumah Biaya Angsuran Jangka Waktu Kredit Anti-image Covariance Mata Pencaharian .827 -.153 -.002 -.052 -.116 .008 -.062 -.072 .042 Tingkat Pengeluaran -.153 .549 -204 -.117 .032 -.168 -.096 -.008 .018 Lama Tinggal -.002 -.204 .507 -.182 -.226 -.068 -.039 -.044 -.114 Asal Daerah -.052 -.117 -182 .747 .141 .059 -.010 .148 .103 Jumlah  Anggota Keluarga -.116 .032 -226 .141 .733 -.027 .017 -.154 .117 Harga Rumah .008 -.168 -.068 .059 -.027 .839 .047 .146 -037 Kemudahan Pembelian Rumah -.062 -.096 -.039 -.010 .017 .047 .714 -.123 -307 Biaya Angsuran -.072 -.008 -.044 .148 -.154 .146 -123 .828 .097 Jangka Waktu Kredit .042 .018 -.114 .103 .117 -.037 -307 .097 .741 Anti-image Correlation Mata Pencaharian .778 -.226 -.003 -.066 -.149 .009 -.081 -.087 .053 Tingkat Pengeluaran -.226 .723 -.386 -.182 .050 -.247 -.153 -.012 .028 Lama Tinggal -.003 -.386 .672 -.296 -.371 -.104 -.065 -.068 -.185 Asal Daerah -.066 -.182 -.296 .604 .190 .075 -.013 .189 .138 Jumlah  Anggota Keluarga -.149 .050 -.371 .190 .548 -.034 .023 -.197 .158 Harga Rumah .009 -.247 -.104 .075 -.034 .681 .060 .175 -.047 Kemudahan Pembelian Rumah -.081 -.153 -.065 -.013 .023 .060 .632 -.160 -423 Biaya Angsuran -.087 -.012 -.068 .189 -.197 .175 -.160 .537 .124 Jangka Waktu Kredit .053 .028 -.185 .138 .158 -.047 -.423 .124 .500
( Sumber : Hasil Analisis Peneliti, 2023)
Setelah  melihat  nilai  MSA,  perlu  dilakukan  extraction  variable  untuk  melihat  besaran  persentase  varian suatu  variabel  yang dapat dijelaskan oleh variabel yang akan  terbentuk. Proses  extraction  ini menggunakan metode  Principal  Component  Analysis.  Adapun  nilai  initial  semua  bernilai  1  artinya  sebelum  dilakukan extraction variabel tersebut 100% membentuk faktor tersebut. Berdasarkan extraction yang dilakukan tabel 5 diketahui bahwa faktor yang akan terbentuk mampu menjelaskan keseluruhan variable dengan rentang 38%- 75% dari varian.
Tabel 5. Tabel Extraction Communalities Initial  Extraction Mata Pencaharian 1.000 .383 Tingkat Pengeluaran 1.000 .684
Communalities Lama Tinggal 1.000 .680 Asal Daerah 1.000 .512 Jumlah Anggota Keluarga 1.000 .599 Harga Rumah 1.000 .330 Kemudahan Pembelian Rumah 1.000 .716 Biaya Angsuran 1.000 .655 Jangka Waktu Kredit 1.000 .756 ( Sumber : Hasil Analisis Peneliti, 2023)
Tahapan selanjutnya adalah perhitungan nilai Eigenvalues yang akan digunakan untuk mengetahui jumlah faktor optimal yang terbentuk. Adapun syarat untuk menjadi sebuah faktor adalah memiliki nilai Eigenvalues >1. Pada initial Eigenvalues total component yang dijumlahkan adalah 9 variabel. Berdasarkan tabel 6 initial eigenvalues maka ada 3 variabel yang di analisis. Nilai Eigenvalues Component 1 sebesar 2.541 atau >1 maka menjadi  faktor  1  dan  mampu  menjelaskan  28.231%  variasi;  Nilai  Eigenvalues  Component  2  sebesar  1.465 atau  >1  maka  menjadi  faktor  2  dan  mampu  menjelaskan  16.282%  variasi;  Nilai  Eigenvalues  Component  3 sebesar 1.308 atau >1 maka menjadi faktor 3 dan mampu menjelaskan 14.538% variasi. Nilai total component 4,5,6,7,8,9 tidak dihitung karena nilai Eigenvalue Component <1 maka tidak menjadi sebuah faktor. Keempat faktor secara keseluruhan mampu menjelaskan 59.051%.  Hal ini berarti masih ada faktor-faktor lain diluar faktor-faktor yang dibahas dengan nilai pengaruh sebesar 40.949%.

## Tabel 6. Tabel Eigenvalues
Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.541  28.231 28.231 2.541  28.231 28.231 2,065  22.948 22.948 2 1.465  16.282 44.513 1.465  16.282 44.513 1.706  18.957 41.905 3 1.308  14.538 59.050 1.308  14.538 59.050 1.543  17.146 59.050 4 .956 10.619 69.670 5 .771 8.568 78.238 6 .660 7.334 85.572 7 .497 5.527 91.099 8 .469 5.214 96.313 9 .332 3.687 100.000
( Sumber : Hasil Analisis Peneliti, 2023)
Setelah ditemukan 3 faktor optimal yang dapat terbentuk dari 9 variabel awal, langkah selanjutnya adalah ekstraksi  masing-masing  variable  dalam  kelompok  faktor.  Langkah  ini  dilakukan  dengan  menghitung  nilai component dan signifikansinya terhadap 3 faktor yang ada. Adapun ekstraksi faktor dilakukan dengan melihat nilai component tertinggi pada masing-masing variable terhadap faktor yang ada. Berdasarkan analisis yang dilakukan tabel  7 ,  kelompok  3  faktor  yang  terbentuk  mencakup:  Faktor  1  meliputi  Lama  Tinggal,  Tingkat Pengeluaran, Mata Pencaharian, Asal Daerah dan Harga Rumah; Faktor 2 meliputi Biaya Angsuran dan Jumlah Anggota Keluarga; Faktor 3, meliputi Jangka Waktu Kredit dan Kemudahan Pembelian Rumah.
Tabel 7. Tabel Component Matrix
Component Matrix Component 1 2 3 Lama Tinggal .819 .045 -.087 Tingkat Pengeluaran .805 -.098 -.164 Mata Pencaharian .527 .306 -.107 Asal Daerah .468 -.339 -.422 Harga Rumah .427 -.276 -.267 Biaya Angsuran .134 .731 .320 Jumlah Anggota Keluarga .394 .661 -.084 Jangka Waktu Kredit .323 -.428 .685
Component Matrix Kemudahan Pembelian Rumah .515 -.124 .659
( Sumber: Hasil Analisis Peneliti, 2023)
Variabel  yang  sudah dikelompokan dalam faktor baru  tersebut  kemudian dirotasi  sebagai  langkah  untuk menguji validitas dan kesesuaian pengelompokan faktor. Setelah dirotasi sebanyak 5 kali, dari 9 variabel dapat dikelompokkan ke dalam 3 faktor, yaitu : Faktor 1, meliputi: Tingkat Pengeluaran loading factor 0.742, Asal Daerah loading factor 0.705, Lama Tinggal loading factor 0.660, Harga Rumah loading factor 0.570; Faktor 2,  meliputi: Jumlah  Anggota  Keluarga  loading  factor  0.760,  Biaya  Angsuran  loading  factor  0.728,  Mata Pencaharian loading factor 0.511; Faktor 3, meliputi: Jangka Waktu Kredit loading factor 0.850, Kemudahan Pembelian Rumah loading factor 0.819. (Lihat Tabel 8 )
Tabel 8. Tabel Component Transformation Matrix
Component Component 1 2 3 Tingkat Pengeluaran .742 .284 .230 Asal Daerah .705 -.107 -.062 Lama Tinggal .660 .421 .258 Harga Rumah .570 -.059 .035 Jumlah Anggota Keluarga .100 .760 -.103 Biaya Angsuran -.334 .728 .111 Mata Pencaharian .347 .511 .040 Jangka Waktu Kredit .058 -.172 .850 Kemudahan Pembelian Rumah .106 .184 .819
( Sumber: Hasil Analisis Peneliti, 2023)
Faktor 1 dapat diberi nama baru  sebagai  faktor sosial ekonomi, faktor 2 dapat diberi nama baru sebagai faktor  pola  konsumsi  masyarakat,  serta  faktor  3  dapat  diberi  nama  baru  sebagai  faktor  resiko.  Berdasarkan analisis  yang  dilakukan,  terdapat  potensi  pembentukan  faktor  baru  yang  dapat  diidentifikasi  pada perkembangan permukiman di Kecamatan Boja. Faktor yang berpengaruh tidak hanya atribut sosial ekonomi, namun  juga  terdapat  faktor  resiko  yang  juga  berpengaruh  dalam  perkembangan  permukiman  di  Kecamatan Boja.
Tabel 9. Tabel Component Transformation Matrix Component Transormation Matrix Component 1 2 3 1 .772 .474 .423 2 -.374 .877 -.300 3 -.513 .073 .855 ( Sumber: Hasil Analisis Peneliti, 2023)
Berdasarkan  hasil  analisis tabel  9 terdapat  3  faktor  yang  terbentuk  dan  mempengaruhi  pemilihan  dan perkembangan hunian di Kecamatan Boja. Faktor tersebut adalah faktor sosial ekonomi, faktor pola konsumsi masyarakat, dan faktor resiko. Hasil ini sesuai dengan beberapa penelitian terdahulu yang menyebutkan bahwa secara umum faktor demografis, sosial ekonomis, lingkungan dan fisik hunian, akses lokasi serta ketersediaan fasilitas merupakan faktor yang mempengaruhi pemilihan lokasi hunian ( Cervelló-Royo et al., 2021; Ling et al., 2016 ).

## 4. Kesimpulan
Kecamatan Boja merupakan salah satu daerah pinggiran yang terdampak pertumbuhan Kota Semarang. Hal tersebut terlihat dari adanya perubahan lahan untuk perumahan yang cukup massif di Kecamatan Boja pada rentang tahun 2010-2020. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi pemilihan dan perkembangan hunian, umumnya  adalah  faktor  demografis,  sosial  ekonomis,  lingkungan  dan  fisik  hunian,  akses  lokasi  serta ketersediaan fasilitas. Faktor tersebut juga secara tidak langsung berdampak terhadap perkembangan hunian di  suatu  kawasan.  Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  Pada  Kecamatan  Boja  terdapat  3  faktor  yang mempengaruhi  pemilihan  hunian  dan  dampaknya  terhadap  perkembangan  perumahan,  yaitu  faktor  sosial ekonomi,  faktor  pola  konsumsi  masyarakat,  dan  faktor  resiko.  Faktor  sosial  ekonomi  mencakup  Tingkat
Pengeluaran,  Asal  Daerah,  Lama  Tinggal,  dan  Harga  Rumah.  Faktor  pola  konsumsi  masyarakat  mencakup Jumlah Anggota Keluarga, Biaya Angsuran, dam Mata Pencaharian. Faktor resiko mencakup Jangka Waktu Kredit  dan  Kemudahan  Pembelian  Rumah.  Adapun  penelitian  lanjutan  dapat  dilakukan  terhadap  besaran pengaruh dari masing-masing faktor terhadap perkembangan permukiman di pinggiran kota.

## Referensi
Acheampong,  R.  a,  &  Anokye,  P.  a.  (2013).  Understanding  Households’  Residential  Location  Choice  in Kumasi’s  Peri-Urban  Settlements  and  the  Implications  for  Sustainable  Urban  Growth. Research  on Humanities and Social Sciences , 3 (9), 60–70. https://core.ac.uk/download/pdf/234673534.pdf Almeida,  T.  A.  das  N.,  Cruz,  L.,  Barata,  E.,  &  García-Sánchez,  I.  M.  (2017).  Economic  growth  and environmental impacts: An analysis based on a composite index of environmental damage. Ecological Indicators , 76 (x), 119–130. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.12.028 Bueno-Suárez, C., & Coq-Huelva, D. (2020). Sustaining what is unsustainable: A review of urban sprawl and urban socio-environmental policies in North America and Western Europe. Sustainability (Switzerland) , 12 (11). https://doi.org/10.3390/su12114445
Cervelló-Royo, R., Segura, M., García-Pérez, R., & Del Río, B. S. G. (2021). An analysis of preferences in housing  demand  by  means  of  a  multicriteria  methodology  (Ahp).  a  more  sustainable  approach. Sustainability (Switzerland) , 13 (14). https://doi.org/10.3390/su13147550 Chen,  D.,  Lu,  X.,  Hu,  W.,  Zhang,  C.,  &  Lin,  Y.  (2021).  How  urban  sprawl  influences  eco-environmental quality:  Empirical  research  in  China  by  using  the  Spatial  Durbin  model. Ecological  Indicators , 131 , 108113. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108113 Chen, D., Lu, X., Liu, X., & Wang, X. (2019). Measurement of the eco-environmental effects of urban sprawl: Theoretical  mechanism  and  spatiotemporal  differentiation. Ecological  Indicators , 105 (November 2018), 6–15. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.05.059 Chen, W., Yenneti, K., Wei, Y. D., Yuan, F., Wu, J., & Gao, J. (2019). Polycentricity in the Yangtze River Delta  Urban  Agglomeration  (YRDUA):  More  cohesion  or  more  disparities? Sustainability (Switzerland) , 11 (11). https://doi.org/10.3390/su11113106
Devi, M. K., Gorman, Y. H., & Hidayati, S. R. (2020). Spatial transformation in urban periphery: The case of Yogyakarta. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 592 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/592/1/012022
Droste, N., Ring, I., Santos, R., & Kettunen, M. (2018). Ecological Fiscal Transfers in Europe  – Evidence-
Based  Design  Options  for  a  Transnational  Scheme. Ecological  Economics , 147 (January),  373–382. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2018.01.031 Hasriyanti, H., & Hendra, H. (2021). Diversifikasi Pekerjaan Sebagai Strategi Bertahan Hidup Rumah Tangga
Nelayan Di Galesong Utara. Jambura Geo Education Journal , 2 (2), 63–69. https://doi.org/10.34312/jgej.v2i2.11349 Kusno, K. (2019). Intisari teknik analisis faktor (Issue February).
Ling,  O.,  Mansor,  N.  A.,  &  Musthafa,  S.  N.  A.  M.  (2016).  The  housing  preference  of  young  people  in Malaysian urban areas: a case study Subang Jaya, Selangor. Geografia : Malaysian Journal of Society and Space , 12 (7), 60, 61. http://journalarticle.ukm.my/10325/1/6x.full-geo-mei16-oliver-edam.pdf Lowry,  J.  H.,  &  Lowry,  M.  B.  (2014).  Comparing  spatial  metrics  that  quantify  urban  form. Computers, Environment and Urban Systems , 44 , 59–67. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2013.11.005 Manesha, E. P. P., Jayasinghe, A., & Kalpana, H. N. (2021). Measuring urban sprawl of small and medium towns using GIS and remote sensing techniques: A case study of Sri Lanka. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science , 24 (3P2), 1051–1060. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2021.11.001 Monkkonen,  P.,  Comandon,  A.,  Montejano  Escamilla,  J.  A.,  &  Guerra,  E.  (2018).  Urban  sprawl  and  the growing geographic scale of segregation in Mexico, 1990–2010. Habitat International , 73 (July 2017), 89–95. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2017.12.003
OECD.  (2019). Rethinking  Urban  Sprawl:  Moving  Towards  Sustainable  Cities .  OECD  Policy  Highlights. https://rgs-ibg.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/tran.12030 Olufunlola,  A.  (2016).  Housing  preference  of  residents  in  Ile-Ife,  Nigeria. Economic  and  Environmental Studies (E&ES), ISSN 2081-8319, Opole University, Faculty of Economics, Opole, Vol. 16, Iss. 3, Pp. 435-452 .
Pratama, I. P. P. A., & Ariastita, P. G. (2016). Faktor - Faktor Pengaruh Ukuran. Jurnal Teknik Its , 5 (1), 1–6. DOI: https://doi.org/10.12962/j23373539.v5i1.11095
Pratiwi,  D  Y;  Sudarsono,  B;  Amarrohman,  F.  (2019).  Analisis  Perkembangan  Kawasan  Industri  Dan Permukiman Terhadap Ruang Terbuka Hijau Dan Suhu Permukaan Tanahn (Studi Kasus : Kecamatan
Kaliwungu  Dan  Kecamatan  Boja,  Kabupaten  Kendal). Jurnal  Geodesi  Undip , 9 (1),  87–95. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/26203/23222
Rosni, N. A., & Mohd Noor, N. (2016). A Review of Literature on Urban Sprawl: Assessment of Factors and Causes. Journal  of  Architecture,  Planning  &  Construction  Management , 6 (1),  12–35. https://journals.iium.edu.my/kaed/index.php/japcm/article/download/193/207
Salote,  M.  K.,  Lihawa,  F.,  &  Dunggio,  I.  (2022).  Hubungan  Kondisi  Sosial  Ekonomi  Masyarakat  Petani Terhadap Degradasi Lahan Di Das Alo Pohu Provinsi Gorontalo. Jambura Geo Education Journal , 3 (2), 88–96. https://doi.org/10.34312/jgej.v3i2.14838 Sinha, S. (2018). Characteristics Of Urban Sprawl: A Cross-Cultural Analysis . Review of Research, Volume VII Issue XI, 1–6. http://oldror.lbp.world/UploadedData/5770.pdf Siregar, S. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif . PT Fajar Interpratama Mandiri. Sugiyono. (2010). Metode Penelitian Pendidikan . Alfabet.
Wang,  S.,  Ma,  H.,  &  Zhao,  Y.  (2014).  Exploring  the  relationship  between  urbanization  and  the  eco- environment  -  A  case  study  of  Beijing-Tianjin-Hebei  region. Ecological  Indicators , 45 ,  171–183. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.04.006 Wang, X., Shi, R., & Zhou, Y. (2020). Dynamics of urban sprawl and sustainable development in China. Socio- Economic Planning Sciences , 70 (October 2018), 100736. https://doi.org/10.1016/j.seps.2019.100736 Zhao, Y., Wang, S., Ge, Y., Liu, Q., & Liu, X. (2017). The spatial differentiation of the coupling relationship between  urbanization  and  the  eco-environment  in  countries  globally:  A  comprehensive  assessment. Ecological Modelling , 360 , 313–327. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2017.07.009