DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jp2wd.2023.7.3.284-298

## Karakter Spasial dan Pengembangan Usaha Sarang Burung Walet di Jakarta Utara

## Spatial Character and Development of Swallow’s Birdnest Business in North Jakarta
Muh. Ikhsan Azis 1* , Hermanto Siregar 2 , & Baba Barus 3
1 Program Studi Magister Ilmu Perencanaan Pembangunan Wilayah dan Perdesaan, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680 Indonesia; 2 Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University, Kampus IPB Dramaga Bogor 16680 Indonesia
3 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, IPB University, Kampus IPB Dramaga Bogor 16680 Indonesia; * Penulis Korespondensi. e-mail : azis.ikhsan@gmail.com (Diterima: 15 Januari 2023; Disetujui: 6 Juli 2023)

## ABSTRACT
Business unit of swallow's birdnest has great potential for economic activity because almost 95% of Indonesian swallow's nest is exported. One of the efforts to develop a business is to carry out  spatial  analysis  and  production  functions.  This  is  necessary  to  determine  the  feasibility  of  a particular  system  location  and  variables  that  affect  a  business.  This  study  aims  to  determine  the spatial  character  of  the  distribution  of  business  units  and  several  variables  that  influence  the production process to develop this business. Analysis of spatial pattern of swallow's nest business is  done  by  using  Average  Nearest  Neighbor  (ANN).  Income  Analysis  is  done  by  calculating  the difference  between  receipts  and  costs.  Production  function  analysis  is  done  by  using  Normality Test,  Multicollinearity  Test,  Autocorrelation  Test,  and  Heteroscedastic  Test.  The  results  showed that  the  distribution  of  swallow's  nest  business  units  in  North  Jakarta  was  clustered,  which  was only  found  in  3  sub-districts  i.e.  Penjaringan,  Tanjung  Priok  and  Cilincing.  The  pattern  showed that the swallow’s nest business unit is profitable for business actors, it can attract the interest of the community and make competition more competitive. Production function are influenced by raw materials,  water  filter  equipment,  and  electricity  costs.  Efforts  to  develop  by  reviewing  the licencing of the Swallow’s Birdnest Business units in North Jakarta, thus it remains in accordance with the city spatial design plan and government policies.
Keywords: North Jakarta, production function, spatial pattern, swallow birdnest business

## ABSTRAK
Unit  usaha  sarang  burung  walet  sangat  potensial  untuk  kegiatan  perekonomian  karena hampir  95%  Sarang  Burung  Walet  Indonesia  diekspor.  Salah  satu  upaya  pengembangan  suatu usaha  adalah  perlu  dilakukan  analisis  spasial  dan  fungsi  produksi.  Hal  ini  diperlukan  untuk menentukan kelayakan lokasi sistem tertentu dan variabel yang berpengaruh terhadap suatu usaha. Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  karakter  spasial  dari  sebaran  unit-unit  usaha  dan  beberapa variabel  yang  berpengaruh  terhadap  proses  produksi  untuk  mengembangkan  unit  usaha  sarang burung  walet  di  wilayah  Jakarta  Utara.  Analisis  pola  spasial  unit  usaha  sarang  burung  walet dilakukan  dengan Average  Nearest  Neighbor (ANN).  Analisis  Pendapatan  dengan  menghitung selisih antara penerimaan dengan biaya. Analisis Fungsi Produksi dilakukan dengan uji normalitas, uji  multikolinearitas,  uji  autokorelasi,  dan  uji  Heteroskedastisitas.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  sebaran  unit  usaha  sarang  burung  walet  di  Jakarta  utara  berpola  bergerombol  ( clustered )
yang hanya ditemukan pada 3 kecamatan Penjaringan, Tanjung Priok, dan Cilincing. Dari pola ini diketahui bahwa unit usaha sarang burung walet yang menguntungkan para pelaku usahanya dapat menarik  minat  masyarakat  di  sekitarnya  untuk  melakukan  usaha  yang  sama  dan  menghasilkan persaingan yang lebih kompetitif. Fungsi produksi dipengaruhi oleh bahan baku, peralatan saringan air,  dan  biaya  listrik.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  bahan  kajian  untuk mengevaluasi dan meninjau kembali tentang perizinan unit usaha Sarang Burung Walet di Jakarta Utara agar tetap sesuai dengan rencana desain tata ruang kota dan kebijakan pemerintah.
Kata kunci: fungsi produksi, Jakarta Utara, pola spasial, usaha sarang burung walet

## PENDAHULUAN
Usaha  Sarang  Burung  Walet  (SBW) memiliki potensi yang besar untuk dikembangkan    khususnya  menjadi  produk olahan  minuman,  makanan  dan  kosmetik.  Hal ini  disebabkan  oleh  sarang  burung  walet memiliki  kandungan  nutrisi  yang  baik  untuk kesehatan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Elfita et al . (2020) menunjukkan bahwa sarang burung walet mengandung 18 asam amino yang terdiri  10  asam  amino  esensial  dan  8  asam amino non esensial yang baik untuk kesehatan.
Penerapan  analisis  spasial  dalam  bisnis dan industri sangat diperlukan. Analisis spasial erat  hubungannya  dengan  data  geografis  yang dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi yang  diperlukan  dalam  upaya  pengembangan bisnis  dan  industri.  Sebaran  industri  kecil  dan menengah  yang  tidak  merata  secara  geografis berpengaruh  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja dan  jumlah  produksi  (Arifin,  2011).  Sebagai salah  satu  unit  usaha  yang  berpotensi  besar dapat  mendukung  perekonomian  Indonesia, analisis  spasial  terhadap  unit  usaha  sarang burung walet perlu dilakukan sebagai salah satu upaya mengembangkan di Indonesia.
Sarang  Burung  Walet  merupakan  salah satu  produk  ekspor  unggulan  Indonesia. Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik, data ekspor Sarang Burung Walet menunjukkan angka 1,291.9 ton dengan nilai USD 291,233,100  atau  setara  dengan  28.3  Triliun. Selama  rentang  waktu  Januari  sampai  dengan November tahun 2019, Indonesia telah mengekspor 1,128.3 Ton sarang walet atau setara dengan  28.3  Triliun  (Pusdatin  Ditjen  PKH, 2019).
Selama  rentang  waktu  Januari  sampai dengan  November  tahun  2019,  Indonesia  telah mengekspor 1,128.3 Ton sarang walet atau setara dengan  Rp  28.3  Triliun  dan  pada  tahun  2020 mencapai  1,155  ton  dengan  nilai  28.9  Triliun. Berdasarkan  Peraturan  Pemerintah  terkait pelarangan  ekspor  bahan  baku  mentah  tanpa pengolahan, produk SBW harus  melalui proses pengolahan terlebih dahulu sebelum diekspor.
Hal tersebut merupakan sesuatu hal yang sangat  positif  untuk  Indonesia  utamanya  untuk peningkatan ekonomi lokal.  Proses pengolahan akan  memberi  dampak  peningkatan  ekonomi pada  pelaku  usaha  SBW  serta  dampak  sosial bagi  masyarakat  untuk  mendapatkan  lapangan kerja.  Sektor  sarang  burung  walet  sangat potensial  untuk  kegiatan  perekonomian  karena hampir  95  persen  Sarang  Burung  Walet Indonesia diekspor. Sisanya 5 persen dikonsumsi di negara Indonesia. Potensi sangat terbuka  untuk  sektor  Sarang  Burung  Walet, sebab ada banyak bagian yang bisa dikembangkan.
Wilayah  Jakarta  Utara,  potensi  dari usaha SBW ini berada pada tahap hilirnya, baik hilir  pengolahan  maupun  hilir  pemasaran.  Hal ini  dikarenakan  usaha  SBW  di  Jakarta  Utara tidak  hanya  berupa  pedagang  atau  eksportir tetapi  para  pelaku  usaha  juga  mengolah  bahan baku  menjadi  berbagai  variasi  bentuk  produk olahan sebelum diekspor. Subsistem pengolahan  hasil  merupakan  aktivitas  yang mengolah  produk  dari  satu  bentuk  bahan  baku menjadi berbagai variasi bentuk produk olahan yang  sangat  diperlukan  untuk  menambah  nilai produk (Matakena, 2017).
Berkembangnya  usaha  SBW  di  wilayah Jakarta  Utara  dikarenakan  pasar  penjualan berada  di  wilayah  ini  dan  merupakan  lokasi
dari  sebagian  besar  eksportir  SBW.  Usaha  ini semakin  meluas  di  beberapa  kecamatan  di Jakarta Utara di mana diketahui bahwa wilayah tersebut  sebagian  besar  merupakan  kawasan pemukiman. Pada negara berkembang, kawasan permukiman  memiliki  perkembangan  yang tidak  direncanakan  (Kuffer  &  Barrosb,  2011). Berkembangnya  daerah-daerah  yang  tidak direncanakan  merupakan  dampak  dari  tekanan perkembangan  perkotaan  yang  pesat  tanpa adanya  manajemen  dan  perencanaan.  Hal  ini disebabkan  oleh  arus  urbanisasi  yang  tidak terkendali (Ramachandra et al., 2014 ).
Selain itu, salah satu metode pengembangan  usaha  SBW  khususnya  di Jakarta  Utara,  yakni  pada  tahap  pengolahan bahan baku (proses produksi). Nilai jual produk hasil  olahan  SBW  jauh  lebih  tinggi  sehingga mendorong  berkembangnya  usaha  pengolahan SBW.    Dengan  adanya  upaya  pengembangan usaha  sarang  burung  walet  ini  khususnya  pada skala  industri  rumah  tangga  diharapkan  dapat membantu  dalam  peningkatan  kesejahteraan masyarakat,  khususnya  di  sekitar  lokasi  usaha. Pengentasan  kemiskinan  di  Indonesia  dapat dilakukan  dengan  mendorong  investasi  di industri  rumah  tangga.  Usaha  pada  tingkat industri  rumah  tangga  dipengaruhi  oleh  modal sosial (Social  Capital) (Rustiadi  &  Nasution, 2017).
Oleh  karena  itu,  untuk  mengembangkan usaha  SBW  ini,  penting  dilakukan  analisis karakteristik  usaha,  baik  dari  segi  spasial maupun fungsi produksinya, guna melihat pola spasial  dari  sebaran  unit  usaha  tersebut,  dan beberapa  variabel  yang  berpengaruh  terhadap fungsi  produksi. Sehingga  dapat  dilakukan strategi  pengembangan  dari  usaha  ini  tidak hanya  dari  segi  peningkatan  fungsi  produksi, tetapi juga dari segi pengelolaan kawasan usaha yang erat kaitannya dengan kebijakan pemerintahan.

## METODOLOGI
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  tiga analisis,  yaitu  (1)  analisis  spasial,  (2)  analisis pendapatan,  dan  (3)  analisis  fungsi  produksi.
Ketiga analisis ini dilakukan untuk memperoleh data  terkait  pola  sebaran  dan  faktor  produksi yang dapat digunakan sebagai upaya pengembangan  usaha  SBW  di  Indonesia. Pengembangan  usaha  tidak  hanya  dipengaruhi oleh  faktor-faktor  produksi  (Hartono  & Hartomo)  tetapi  juga  lokasi  usaha  (Fitryani et al., 2019).

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi  penelitian  adalah  di  wilayah Jakarta  Utara.  Wilayah  tersebut  mencakup  tiga kecamatan,  yaitu  Kecamatan  Penjaringan, Kecamatan  Tanjung  Priok,  dan  Kecamatan Cilincing, di mana dari hasil pendahuluan yang telah  dilakukan  diketahui  bahwa  ketiga kecamatan  ini  merupakan  kecamatan  yang paling  banyak  ditemukan  unit  usaha  sarang burung walet di Jakarta Utara.
Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan metode stratified  random  sampling, yaitu pengambilan  sampel  dengan  menggolongkan populasi  terlebih  dahulu  menurut  ciri  geografi tertentu dan menentukan jumlah sampel dengan sistem  pemilihan  secara  acak  (Pahleviannur, 2019).  Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan November 2021 – September 2022.

## Analisis Pola Spasial
Analisis  pola  spasial  usaha  sarang burung  walet  ini  dilakukan  berdasarkan  data rumah  cuci  sarang  burung  walet  pada  masing- masing  kecamatan  berupa  titik    titik  koordinat lokasi  usaha  rumah cuci sarang burung walet. Pengambilan  koordinat  titik  lokasi  setiap sampel penelitian dilakukan dengan menggunakan  aplikasi  Google  Maps.  Titik koordinat  selanjutnya  dimasukkan  ke  dalam Aplikasi  ArcMap  10.5  yang  kemudian  akan divisualisasikan  ke  dalam  bentuk  peta  wilayah sebaran  usaha  Sarang  Burung  Walet  di Jakarta Utara.
Analisis ini dilakukan dengan
menggunakan spatial statistics yang  berfungsi untuk    mendeskripsikan    bagaimana    objek- objek    geografis    yang  terjadi  dan  berubah  di suatu  lokasi.  Adapun  spatial  statistics  yang
digunakan  untuk  mendeteksi  pola  spasial adalah Nearest Neighbor  Distance . Analisis pola spasial ini hanya menganalisis  persebaran  lokasi  dari  suatu  titik namun  tidak  membedakan  titik  berdasarkan atributnya,  sehingga  dalam  proses  pengolahan data  analisis  ini  dihasilkan  pola  spasial  yang terbentuk  dari  titik  koordinat  lokasi  usaha rumah  cuci  sarang  burung  walet  pada  masing- masing kecamatan.
Lee & Wong (2001) menyatakan  bahwa untuk menganalisis Average Nearest  Neighbor (ANN)  digunakan  uji  statistik  yang  disebut dengan  R ( Randomness ) atau R Scale . R Scale atau  Skala  R  merupakan  rasio  antara  rata-rata jarak masing-masing titik yang diamati dengan tetangga  terdekatnya  dan  rata-rata  jarak    antar masing-masing  titik  yang  diharapkan  dengan tetangga    terdekatnya.  Skala  R  dapat  dihitung menggunakan rumus :

## Analisis Pendapatan

## A. Analisis Biaya
Untuk  menganalisis  struktur  biaya  usaha, model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah (Effendi, 2012) :

## TC = TFC + TVC
Keterangan:
TC   = Total Cost Usaha Sarang Burung Walet TFC = Total Fixed Cost Usaha Sarang Burung Walet TVC = Total Variable Cost Usaha Sarang Burung Walet
Komponen  biaya  tetap  pada  Usaha Sarang  Burung  Walet  yaitu  biaya  listrik,  Upah Tenaga  Kerja,  Harga  Saringan  Air  dan  biaya
penyusutan.  Biaya  listrik  digunakan  pada  unit usaha  pencucian  SBW  yaitu  listrik  yang digunakan  oleh  alat  untuk melakukan  produksi seperti lampu, alat pengipasan dan mesin air.
Upah  tenaga  kerja  digunakan  untuk membayar  jasa  pekerja  pada  unit  usaha pencucian  SBW.  Harga  Saringan  air  adalah biaya  yang  digunakan  untuk  membeli  saringan air  pada  proses  produksi.  Biaya  penyusutan yaitu  biaya  untuk  menunjukkan  jumlah penurunan nilai aset selama masa  manfaat aset tetap (Yuhaniar, 2019).
TFC = Biaya listrik + Upah Tenaga Kerja + Harga Saringan Air + Biaya penyusutan

## Biaya penyusutan =
Komponen  biaya  variabel  pada  Unit Usaha  Pencucian  Sarang  Burung  Walet  adalah biaya bahan baku, dan biaya operasional. Biaya bahan  baku  digunakan  untuk  membeli  bahan baku  dalam  produksi.  Biaya  Operasional  ialah biaya  yang  digunakan  sebagai  pendukung untuk  mendapatkan  bahan  tambahan  atau pelengkap pada usaha SBW.

## TVC = Biaya bahan baku + Biaya Operasional

## B. Analisis Penerimaan
Analisis  penerimaan  dilakukan  dengan menghitung  pendapatan  usaha  dengan  melihat penerimaan  yang  dapat  diperoleh  setelah  total penerimaan  dikurangi  dengan  total  biaya  yang dikeluarkan.  Perhitungan  ini  dihitung  dengan persamaan :

## Pd = TR – TC
Keterangan:
Pd = Pendapatan total TR = Total revenue /penerimaan TC = Total cost / biaya

## Analisis Fungsi Produksi
Untuk  memperoleh  nilai  parameter dalam  model  regresi,  metode  yang  paling umum  digunakan  adalah  metode  kuadrat
Keterangan : =  Rata-rata jarak antar  masing-masing titik yang diobservasi dengan tetangga terdekatnya
=  Rata-rata jarak antar  masing-masing titik yang diharapkan dengan
tetangga terdekatnya
Oktober 2023, 7 (3): 284-298
terkecil  biasa  atau Ordinary  Least  Square (OLS).  Metode  ini  menghasilkan  estimator linear  tidak  bias  yang  terbaik  atau Best  Linear Unbias  Estimator (BLUE)  (Suliyanto,  2005). Pengujian  asumsi  klasik  perlu  dilakukan  untuk menghasilkan  estimator  linear  tidak  bias  yang terbaik.
Uji asumsi klasik bertujuan untuk menghilangkan  bias  dari  data-data  yang digunakan.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk memenuhi  BLUE  ( Best  Linear  Unbiased Estimator ).  Adapun  pengujian  yang  dilakukan yaitu : (1) Uji normalitas; (2) Uji multikolinearitas;  (3)  Uji  heteroskedastisitas; dan  (4) Uji autokorelasi.

## Sumber Data
Berdasarkan  sumbernya,  data    yang digunakan  dalam  penelitian  ini    meliputi  data primer  yang  diperoleh  dari  hasil  observasi, wawancara    terstruktur  dan  tidak  terstruktur, dari  sampel  penelitian  yang  merupakan  unit- unit  usaha  sarang  burung  walet  di  Jakarta Utara,  baik  dari  Industri  Rumah  Tangga maupun Industri Berbadan Usaha (PT/CV)

## Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  variabel  dependen  yaitu produksi  (Y),  variabel  independen  yang  terdiri dari perlengkapan saringan air (X1) bahan baku (X2),  Biaya  Listrik  (X3).  Variabel  ini  akan diuji  klasik  dan  kemudian  dilakukan  regresi linear berganda.

## Populasi dan Sampel
Populasi  dari  penelitian  ini  adalah seluruh  unit  usaha  sarang  burung  walet,  baik industri rumah tangga maupun industri berbadan  usaha  di  Jakarta  Utara.  Adapun jumlahnya adalah 267 unit usaha yang tersebar di seluruh kecamatan di Jakarta Utara. Data ini
merupakan  hasil  dari  penelitian  pendahuluan pada penelitian ini.
Sampel  yang  diteliti  merupakan  bagian dari  populasi  sebanyak  15%  atau  sebanyak  40 unit  usaha.  Data  primer  diperoleh  dengan  cara menyebarkan  kuesioner  di  tiga  kecamatan  di Kota Jakarta Utara.  Metode penentuan sampel dalam  penelitian  ini  adalah proportionate stratified  random  sampling ,  yaitu  teknik  yang digunakan apabila populasi mempunyai anggota  atau  unsur  yang  tidak  homogen  dan berstrata secara proporsional.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Sebaran Karakter Spasial
Berdasarkan  hasil  perhitungan z-score senilai  -7.195  [Tabel  1],  di  mana  nilai tersebut di  bawah  1%  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa karakteristik spasial dari persebaran  ini adalah berpola bergerombol ( clustered ). Sesuai dengan  peta  zonasi  kawasan  Jakarta  Utara, sebagian  besar  lokasi  dari  unit  usaha  SBW berada  di  kawasan  pemukiman  yang  mulai berubah  menjadi  kawasan  perdagangan.  Lahan atau  kawasan  yang  terbentuk  pada  jenis konversi cenderung berbentuk clustered (Mahardika et al., 2021). Pola sebarannya
menunjukkan bergerombol  artinya  dari  titik  ke  titik  lainnya saling  berdekatan  yang  memiliki  beberapa dampak  untuk  lingkungannya.  Salah  satunya semakin besarnya modal sosial pada unit usaha tersebut.  Letaknya  yang  berdekatan  membuat terjalinnya  hubungan  ketetanggaan  antara  satu unit  usaha  dengan  yang  lainnya  yang merupakan salah satu bentuk dari modal sosial.
Tabel 1. Parameter Pengamatan Average Nearest Neighbor (ANN) Parameter Jakarta Utara Luas Wilayah 13948,73 Ha Jumlah Titik Lokasi 40 Observed Mean Distance 378,431 Meters Expected Mean Distance 933,700 Meters Nearest Neighbor Ratio 0,405 z-score -7,195 Pola spasial Clustered
Sumber : Data yang telah diolah, 2022.
Hubungan  antar  unit  usaha  memberi dampak  ekonomi  pada  wilayah  tersebut. Pengaruh  modal  sosial  terhadap  penurunan probabilitas  kemiskinan  lebih  tinggi  dari  pada modal manusia (Rustiadi & Nasution, 2017).
Adapun  Karakter  spasial  yang  ingin diketahui ialah jarak dan hubungan ketetanggaan.  Jarak  yang  dimaksud  ialah  jarak antar  tetangga  dan  titik  lokasi  unit  usaha Pencucian SBW ke titik usaha Eksportir SBW, serta  jarak  Eksportir  SBW  ke  bandara  udara maupun  pelabuhan  yang  menjadi  titik  tujuan. Di  mana  dari  unit  sampel  yang  diambil  ada  6
unit usaha yang juga berperan sebagai Eksportir SBW di Jakarta Utara yaitu PT. Aqua Birdnest Indonesia, PT. Rejeki Walet Jaya, CV. Sumber Mas,  PT.  Fortune  Nestindo  Sukses,  PT.  Qihua Walet Indo, dan PT. Natura Karunia Agung.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  maka diketahui  bahwa  rata-rata  jarak  unit  usaha lainnya  dengan  keenam  eksportir  tersebut  di atas  adalah  masing-masing  4,515  km,  3,205 km, 3,133 km, 3,346 km, 2,732 km, 6,413 km. Adapun  jarak  antara  eksportir  dengan  Bandara Udara  dan  Pelabuhan  dapat  dilihat  pada  tabel berikut :
Tabel 2. Jarak antara Eksportir dengan Bandara dan Pelabuhan
Nama PT/CV Jarak terdekat ke bandara (Km) Jarak terdekat ke Pelabuhan (Km) PT. Aqua Birdnest Indonesia 11,957 14,388 PT. Rejeki Walet Jaya 13,308 13,077 PT. Fortune Nestindo Sukses 13,022 13,568 CV. Sumber Mas 13,445 12,999 PT. Natura Karunia Agung 10,029 15,808 PT. Qihua Walet Indo 14,395 12,098 Sumber : Data yang telah diolah, 2022
Dari  data  jarak  pada  Tabel  2  dapat diketahui bahwa jarak antara sampel unit usaha industri rumah tangga dengan keenam eksportir tergolong dekat (3-6 km) dan jarak eksportir ke bandara udara dan pelabuhan berkisar antara 10 –  15  km.  Aksesibilitas  sangat  berperan  dalam perkembangan  suatu  wilayah.  Seluruh  sektor usaha maupun guna lahan berkembang dipengaruhi oleh aksesibilitas, termasuk daerah permukiman  dan  kegiatan  bisnis  (Zaini et  al., 2018).
Berdasarkan  dari  hasil  data  spasial menunjukkan  pola  persebarannya  bergerombol (clustered) yang  artinya  titik-titik  tersebut memiliki  hubungan  ketetanggan  yang  erat kaitannya dengan persaingan dan juga kemitraan  antar  satu  titik  dengan  titik  lainnya. Sebaran  ini  juga  dapat  dilihat  pada  Gambar  1, yang  menunjukkan  letak  titik  lokasi  sampel unit-unit usaha berada.
Gambar 1. Peta Sebaran Sampel Unit Usaha Sarang Burung Walet di Jakarta Utara, 2022
Dimana berdasarkan perhitungan diketahui  bahwa  jarak  rata-rata  yang  diamati pada  masing-masing  titik  dengan  tetangganya sebesar 378,431 m yang lebih pendek dari jarak rata-rata  yang  diharapkan  pada  masing-masing titik  dengan  tetangga  terdekatnya  yang  sebesar 933,700 m. Sehingga hasil uji R Scale (R < 1) maka  dapat  dilihat  pola  yang  dihasilkan  yakni bergerombol (Clustered) yang artinya memiliki dampak  pada  unit  usaha  pencucian  Sarang Burung Walet.
Adapun  dampak  yang  dihasilkan  dari pola clustered ialah persaingan pada unit usaha tersebut lebih kompetitif sehingga produk yang dihasilkan  bisa  jauh  semakin  mendekati keinginan  pasar  dan  juga  lebih update terkait permintaan  pasar.  Selain  itu  pola  tersebut berdampak  pada  efektivitas  dan  efisiensi terhadap  usaha  SBW.  Hal  ini  juga  sesuai dengan  hasil  analisis  spasial  pada  usaha minimarket.  Sebaran  usaha  minimarket  di Kabupaten  Klaten  (Hidayah  &  Amin,  2021) dan  di  Denpasar (Saskara et  al., 2020)  berpola clustered (mengelompok).  Pola  ini  merupakan
dampak  dari  populasi  penduduk  dan  akses menuju lokasi unit usaha. Sehingga mendorong munculnya  unit-unit  usaha  yang  sejenis  pada lokasi tersebut.

## Analisis Pendapatan
Pendapatan responden menunjukkan nilai  positif,  baik  pada  usaha  skala  industry rumah tangga maupun skala PT dan CV [Tabel 3].  Hal  ini  mengindikasikan  unit  usaha pencucian Sarang Burung Walet mendatangkan keuntungan  bagi  para  pelaku  unit  usaha pencucian  Sarang  Burung  Walet.  Pendapatan rata-rata  per  bulan  pada  pelaku  usaha  skala industri  rumah  tangga  sebesar  Rp  56,100,000 dan pada pelaku usaha skala PT/CV sebesar Rp 495,200,000.  Hasil  analisis  kekurangan  dan kelebihan  dari  usaha  sarang  burung  walet menunjukkan  bahwa  salah  satu  kekuatan (Strength )  dalam  usaha  ini  adalah  nilai  jual yang  tinggi,  dan  peluang (Opportunity) pada usaha ini adalah  permintaan pasar ekspor yang tinggi (Warisman et al., 2020).

## Tabel 3. Analisis Pendapatan (dalam 1 bulan proses bisnis)
Uraian Nilai Rp (Juta) Industri Rumah Tangga Industri Berbadan Usaha TFC 52,9 158,7 TVC 451,0 1102,9 TC (perbulan) 503,9 1261,6 Penerimaan 560 1756,8 Pendapatan 56,1 495,2 Total Pendapatan 551,3 Pendapatan Rata-rata 275,6 Sumber : Data yang telah diolah, 2022

## Pengujian Asumsi Klasik

## A. Uji Normalitas
Pengujian  normalitas  dilakukan  dengan menggunakan  pengujian  statistik  Jarque  Bera yang  diperoleh  dari  pengujian  terhadap  nilai residual dari model regresi.
Berdasarkan  Gambar  2  menunjukkan bahwa  hasil  uji  Jarque  Bera  memiliki  nilai probabilitas sebesar 0,38 (>5%). Hal ini berarti
variabel  residual  model  regresi  berdistribusi normal.
Tidak  terdapat  nilai  ekstrem  pada  data yang  diambil  dari  data  yang  terdistribusi normal.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tidak terjadi  kesalahan  dalam  pengambilan  data sampel (Dayusmar, 2017).
Gambar 2. Hasil Uji Normalitas

## B. Uji  Multikolinearitas
Pengujian  multikolinieritas  diuji  dengan menggunakan  model  auxiliary  yaitu  dengan membandingkan  bernilai  R2  antara  model utama  yaitu  model  dengan  hasil  produksi sebagai  variabel  terikat  dalam  model  regresi dengan  model  dengan  model  dimana  masing- masing variabel independen digunakan sebagai variable  dependen.  Dari  langkah  pengujian multikolinieritas diperoleh hasil pada Tabel 4.
Jika  nilai  VIF  ( Variance  Inflation Factor )  <  10  maka  tidak  terjadi  korelasi  pada variabel  bebas.  Gambar  tersebut  menunjukkan bahwa  tidak  terjadi  multikolinearitas.  Menurut Ghazali  (2017),  Nilai  VIF  digunakan  untuk mengukur  variabilitas  variabel  independen terpilih  yang  tidak  dijelaskan  oleh  variabel independen  lainnya.  Nilai  ini  digunakan  untuk mendeteksi  adanya  korelasi  yang  tinggi  antar variabel independen.

## Tabel 4. Hasil Uji Multikolinieritas
Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C 0.0001 436.001 NA LOGSER06 1.71E-05 55.792 6.689 LOGSER07 1.24E-05 775.953 7.213 LOGSER08 3.78E-05 168.129 1.903
Sumber : Data yang telah diolah 2022

## C. Uji  Heteroskedastisitas
Pengujian  heteroskedastisitas  dilakukan dengan  menggunakan  Uji Breusch  Pagan Godfrey : test Glejser . Dari hasil uji test Glejser diperoleh  hasil  bahwa  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Hal  ini
ditunjukkan  dari  besarnya  probability Chi- Square 0.24 > 0.05 [Tabel 5]. Menurut Ghozali (2017), heteroskedastisitas memiliki arti bahwa terdapat  varian  variabel  pada  model  regresi yang tidak sama.
Tabel 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas Glejser F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 1.3796 4.1245 5.4046 Prob. F(3,36) Prob. Chi-Square (3) Prob. Chi-Square (3) 0.2646 0.2483 0.1445 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C SER02 SER03 SER04 -0.0034 0.0025 -0.0075 0.0059 0.0096 0.0056 0.0052 0.0043 -0.3556 0.4405 -1.4255 1.3786 0.7242 0.6622 0.1626 0.1765 R-squared Adjusted R-squared S.E. of Regression Sum squared resid Log likelihood F-Statistic Prob (F-statistic) 0.1031 0.0284 0.0019 0.0001 195.0513 1.3796 0.2646 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn citer. Durbin-Watson stat. 0.0018 0.0019 -9.5526 -9.3837 -9.4915 1.8428
Sumber : Data yang telah diolah 2022.

## D. Uji Autokorelasi
Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi  kita  harus  melihat  nilai  uji Breusch-Godfrey  LM  Test .  Hasil  uji  LM  ini diketahui  bahwa  nilai  Probabilitas Chi-Square sebesar  0.17  >  α.  Dimana  α  =  5%  atau  0.05. Berdasarkan  pengujian Lagrange  Multiplier diketahui  bahwa  kedua  persamaan  tersebut bebas dari autokorelasi.
Masalah
heteroskedastisitas
dan autokorelasi  pada  data  dapat  diatasi  dengan
menggunakan metode Generalized Least Squares (GLS) weights (Juanda, 2009).
Selain  itu,  hasil  estimasi  yang  diperoleh juga  menunjukkan  tidak  terdapat  indikasi masalah  multikolinearitas,  yakni  nilai  korelasi antara  variabel  bebas  yang  ada  tidak  melebihi nilai  koefisien  determinasi.  Sehingga,  hasil  uji ekonometrika menunjukkan bahwa hasil estimasi model bersifat Best, Linier, Unbiased, Estimator (BLUE).
Tabel 6. Hasil Uji Autokorelasi F-statistic Obs*R-squared 1.6269 3.4936 Prob. F (2.34) Prob. Chi-square (2) 0.2115 0.1743 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C SER02 SER03 SER04 RESID (-1) RESID (-2) 0.0078 0.0037 -0.0009 -0.0026 -0.1549 -0.2901 0.0146 0.0084 0.0075 0.0063 0.1661 0.1768 0.5342 0.4386 -0.1215 -0.4069 -0.9331 -1.6414 0.5967 0.6637 0.9040 0.6866 0.3574 0.1099 R-squared Adjusted R-squared S.E. of Regression Sum squared resid Log likelihood F-Statistic Prob (F-statistic) 0.0873 -0.0469 0.0028 0.0003 181.9699 0.6508 0.6629 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn citer. Durbin-Watson stat. 1.81E-16 0.0027 -8.7985 -8.5452 -8.7069 1.9957
Sumber : Data yang telah diolah 2022.

## Model Regresi
Berdasarkan hasil analisis model pendugaan  fungsi  produksi  yang  menunjukkan nilai  koefisien  determinasi  atau  R 2 sebesar 0.9999.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sebesar 99.99%  keragaman  fungsi  fungsi  produksi dapat  dijelaskan  bersama-sama  oleh  variabel independent, sisanya sebesar 1 persen keragaman fungsi produktivitas dijelaskan oleh variabel di luar model. Hasil Uji F menunjukkan  nilai  p-value  sebesar  0.000  yang artinya  variabel  Peralatan  Saringan  Air,  Bahan Baku,  dan  Biaya  Listrik  secara  simultan berpengaruh signifikan terhadap fungsi produksi  usaha  Sarang  Burung  Walet  di Wilayah Jakarta Utara.
Hasil  Uji  T  menunjukkan  bahwa variabel  bebas  berupa  Peralatan  Saringan  Air, Bahan  Baku,  dan  Biaya  Listrik  memiliki  nilai p-value lebih kecil dari taraf nyata 5% sehingga seluruh  variabel  bebas  berpengaruh  nyata
terhadap  fungsi  produksi  unit  usaha  pencucian SBW.  Nilai  pendugaan  parameter  terhadap variabel  peralatan  saringan  air  memiliki  nilai positif  yaitu  sebesar  0.036,  artinya  setiap kenaikan satu persen dari penggunaan peralatan akan  mendorong  kenaikan  produksi  unit  usaha pencucian SBW sebesar 0.036%. Nilai pendugaan  parameter  terhadap  variabel  Bahan Baku memiliki nilai positif yaitu sebesar 0.934, artinya  setiap  kenaikan  satu  persen  dari penggunaan  bahan  baku  akan  mendorong kenaikan  produksi  unit  usaha  pencucian  SBW sebesar  0.934%.  Nilai  pendugaan  parameter terhadap  variabel  Biaya  Listrik  memiliki  nilai positif  yaitu  sebesar  0.032844,  artinya  setiap kenaikan  satu  persen  dari  penggunaan  Listrik akan  mendorong  kenaikan  produksi  unit  usaha pencucian SBW sebesar 0.032844%.

## Tabel 7. Hasil Analisis Regresi Model Persamaan Produksi
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C SER02 SER03 SER04 -0.091 0.0366 0.934 0.033 0.014 0.008 0.008 0.006 -6.495 4.491 122.598 5.304 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E. of Regression Sum squared resid Log likelihood F-Statistic Prob (F-statistic) 0.9999 0.9999 0.0028 0.0003 180.1420 117974.3 0.0000 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn citer. Durbin-Watson stat. 1.6213 0.2690 -8.8071 -8.6382 -8.7460 2.1971
Sumber : Data yang telah diolah 2022.

## Upaya Pengembangan Spasial Kawasan Usaha Sarang Burung Walet di Jakarta Utara
Sesuai  dengan  Peta  Rancangan  Desain Tata  Ruang  di  wilayah  Jakarta  Utara,  sampel unit-unit  usaha  Sarang  Burung  Walet  sebagian
besar  terletak  di  zona  permukiman  dan perdagangan [Gambar 3]. Selain zona permukiman  dan  perdagangan,  sampel  unit usaha ini juga tersebar pada beberapa zona lain dengan  persentase  yang  dapat  dilihat  pada
Tabel 8.

## Tabel 8. Kawasan Letak Sampel Unit Usaha di Jakarta Utara
Warna Keterangan Zonasi Jumlah Persentase Kuning Zona Permukiman 25 62,5% Ungu Zona Perkantoran, Perdagangan dan Jasa 4 10% Abu-Abu Zona Industri dan Pergudangan 3 7,5% Cokelat Zona Campuran 4 10% Merah Muda Zona Pelayanan Umum dan Sosial 2 5% Hijau Muda Zona Jalur Hijau 2 5%
Sumber : Data yang telah diolah, 2022.
Data  pada  Tabel  8  menunjukkan  bahwa sampel unit usaha juga terdapat pada luar zona perdagangan,  dan  terdapat  sampel  yang berlokasi di Zona Jalur Hijau (5%).
Penggunaan  lokasi  usaha  yang  sesuai  dengan RDTR  semakin  dan  Peraturan  Zonasi  semakin penting  dengan  adanya  Kesesuaian  Kegiatan Pemanfaatan  Ruang  (KKPR),  yang  juga merupakan  salah  satu  bagian  dari  proses pengajuan  perizinan  berusaha.  Pentingnya KKPR  ditegaskan  dalam  Peraturan  Pemerintah PP  No.  5  Tahun  2021  Pasal  4  tentang Penyelenggaraan  Perizinan  Berusaha  Berbasis
Risiko  yang  menyebutkan  bahwa  Perizinan
Berusaha meliputi KKPR, persetujuan lingkungan, dan persetujuan bangunan gedung.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa hal ini  dilatarbelakangi  karena  di  wilayah  tersebut berlokasi  tidak  jauh  dari  bandara  udara  dan pelabuhan  yang  memudahkan  para  pelaku usaha menjual hasil produksi. Peluang konversi atau  perubahan  fungsi  kawasan  lebih  besar pada  lokasi  yang  letaknya  strategis  dan  relatif mudah  diakses,  terutama  untuk  penggunaan yang bersifat komersial (Munawir et al., 2019).
Gambar 3. Peta Rencana Detail Tata Ruang (RDTR) Sebaran Sampel Unit Usaha Sarang Burung Walet di Jakarta Utara, 2022
Selain  itu,  karena  merupakan  kawasan permukiman,  di  wilayah  tersebut  memiliki pasokan air bersih yang cukup yang dibutuhkan untuk  proses  produksi.  Hal  ini  lah  yang menjadi  salah  satu  alasan  utama  munculnya unit-unit  usaha  rumah  cuci  Sarang  Burung Walet di Jakarta Utara.
Diketahui  juga  bahwa  sebagian  besar tempat  sampel  unit  usaha  berstatus  sewa  di kawasan  tersebut.  Selain  karena  adanya  peran economic  land  rent ,  adanya  ketidakjelasan atau  ketidaksesuaian  status  kepemilikan  dan penguasaan   lahan   juga    menjadi salah satu faktor pendorong terjadinya konversi penggunaan lahan (Wulandari, 2018). Beberapa faktor yang berpeluang meningkatkan terjadinya  perubahan  konversi  kawasan  adalah perizinan lokasi, penetapan kawasan, dan jarak ke  pusat  aktivitas  ekonomi  (Fajarini et  al., 2015).
Sesuai  dengan  Peraturan  Pemerintah Republik  Indonesia  Tahun  2021  tentang Perubahan  Atas  Peraturan  Pemerintah  Nomor 14  Tahun  2076  Tentang  Penyelenggaraan
Perumahan dan Kawasan Permukiman, Permukiman  adalah  bagian  dari  Lingkungan Hunian  yang  terdiri  atas  lebih  dari  satu  satuan perumahan yang mempunyai prasarana, sarana, utilitas  umum,  serta  mempunyai  penunjang kegiatan fungsi lain di kawasan perkotaan atau kawasan  perdesaan.  Koneksi  yang  baik  ke jalanan,  pelabuhan  dan  tempat-tempat  umum lainnya  merupakan  hal  yang  sangat  penting dalam masyarakat di daerah perkotaan (Jalaladdini & Oktay, 2012).
Untuk  itu  dibutuhkan  upaya  pemerintah dalam mengatur pengembangan unit-unit usaha ini  sehingga  tidak  mengganggu  fungsi  dari kawasan  permukiman.  Salah  satunya  dengan sebaiknya  dibuatkan  sebuah  kebijakan  yang mengatur  tentang  perizinan  rumah  cuci  sarang burung  walet.  Selain  itu  interaksi  antarwilayah tidak  hanya  terjadi  oleh  jarak  tetapi  juga ditentukan  berdasarkan  hubungan  fungsional wilayah  yang  bersangkutan  (Rustiadi et  al., 2011).  Untuk  mengembangkan  kota  yang berkelanjutan dibutuhkan analisis desain
Oktober 2023, 7 (3): 284-298
spasial  yang  akan  membantu  perencana  kota dan pembuat kebijakan (He et al. , 2019).
Terbentuknya  unit-unit  usaha  ini  di wilayah  Jakarta  Utara  juga  memberikan dampak positif karena membuka lapangan kerja bagi  masyarakat  sekitar.  Akan  tetapi  perlu dilakukan  perbaikan  pengaturan  dan  kebijakan mendukung  dengan  memperhatikan  unsur spasial.  Rustiadi et  al. (2009),  mengemukakan bahwa  kajian  terkait  program  pembangunan khususnya  upaya  peningkatan  kesejahteraan harus  memperhatikan  unsur  spasial  atau  lokasi sehingga kegagalan program dapat
diminimalisasi.
Perlu  adanya  dukungan  dari  pemerintah dan  pihak  terkait  untuk  mengembangkan kawasan-kawasan yang berpotensi untuk
menjadi  kawasan  industri.  Kawasan  industri berperan penting dalam peningkatan perekonomian  dan  penyerapan  tenaga  kerja yang lebih besar (Winardi et al., 2019).
Di  lain  pihak,  sebaran  unit-unit  usaha ini  berpola clustered atau  bergerombol  terjadi tanpa  adanya  perencanaan,  dan  memunculkan adanya  kompetisi-kompetisi  di  antara  unit-unit usaha.  Adapun  kompetisi-kompetisi  yang terjadi  antara  lain  :  kompetisi  dari  segi  harga jual  yang  ditentukan  oleh  kualitas  bahan  baku dan teknik pengolahan.
Selain  itu,  pola  bergerombol  ini  juga dapat  membuat  ketidakstabilan  dari  salah  satu faktor  produksi    yakni  tenaga  kerja  karena letaknya  yang  salin  berdekatan  dan  tidak adanya  peraturan  terkait  ketenagakerjaan  maka tenaga  kerja  dapat  berpindah-pindah  tanpa terikat dari satu rumah produksi ke lainnya. Hal ini  akan  berdampak  pada  unit  usaha  kecil dengan modal yang minim.
Sehingga, perlu adanya dukungan pemerintah  berupa  kebijakan  yang  secara khusus  tentang  usaha  sarang  burung  walet, yang  tidak  hanya  yang  mengatur  tentang perizinan  berusaha  tetap  juga  mengatur masalah ketenagakerjaan di unit-unit usaha ini, mengingat cukup besarnya omset yang dihasilkan  dari  usaha  ini.  Dampak  kebijakan yang  saling  menegasikan  antar  wilayah disebabkan  oleh  penyeragaman  pada  kebijakan
yang  dilakukan  tanpa  identifikasi  efek  spasial (Harmes, et. al., 2017).

## KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  diperoleh  dari hasil  penelitian  ini,  yaitu  berdasarkan  hasil perhitungan  Rscale,  sebaran  unit-unit  usaha Sarang Burung Walet di Jakarta Utara memiliki pola  sebaran  bergerombol  ( clustered ).  Unit usaha pencucian sarang burung walet mendatangkan  keuntungan  bagi  para  pelaku usaha  berdasarkan  hasil  analisis  pendapatan yang telah dilakukan, dengan hasil rata-rata per bulan  sebesar  Rp  56,100,000  untuk  skala industri  rumah  tangga  dan  Rp  495,200,000 untuk skala perusahaan (PT / CV).
Faktor-faktor yang mempengaruhi faktor produksi  serta  hasil  analisis  pendapatan  dari unit-unit  usaha  terhadap  Usaha  Sarang  Burung Walet  untuk  Wilayah  Jakarta  Utara,  yaitu Perlengkapan peralatan, bahan baku, dan biaya listrik.  Karakter  spasial  dibutuhkan  sebagai informasi  penting  yang  erat  kaitannya  dengan pengembangan  usaha  sarang  burung  walet. Upaya pengembangan Sarang Burung Walet di wilayah  Jakarta  Utara  dapat  dilakukan  tidak hanya  dengan  mengembangkan  fakor-faktor yang mempengaruhi fungsi produksi tetapi juga perlu memperhatikan dari segi spasialnya.
Diharapkan dengan adanya hasil penelitian  ini  dapat  menjadi  salah  satu  bahan pertimbangan  dalam  meninjau  perizinan  dari unit-unit  usaha  sesuai  dengan  rencana  desain dan tata ruang kota serta kebijakan pemerintah. Sehingga  masyarakat  yang    menjadi  pelaku usaha  pada  unit  ini  memperhatikan  hal-hal tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kepada  para  pelaku  unit  usaha  yang telah  bersedia  menjadi  responden  dalam penelitian  ini  diucapkan  terima  kasih  atas kerjasamanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin, Z. (2011). Analisis spasial Industri Kecil dan Menengah di Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 9 (2) : 156 – 173.
Dayusmar,  D.  (2017).  Analisis  Produksi  Hasil Perkebunan  di  Kabupaten  Kampar  Dengan Menggunakan  Dummy  Variable.  Skripsi. Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif Kasim Riau.
Elfita, L., Wientarsih, I., Sajuthi, D., Bachtiar, I.,  & Darusman,  H.,  S.  (2020).  The  Diversity  in Nutritional  Profile  of  Farmed  Edible  Bird’s Nests  from  Several  Regions  in  Indonesia. Biodiversitas, 21  (6),  2362-2368.  DOI  : 10.13057/biodiv/d210604.
Fajarini,  R.,  Barus,  B.,  &  Panuju,  D.,  R.  (2015).
Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan Prediksinya untuk Tahun 2025 serta Keterkaitannya  dengan  Perencanaan  Tata Ruang  2005  –  2025  di  Kabupaten  Bogor. Jurnal  Tanah  Lingkungan ,  17  (1),  8  –  15. https://journal.ipb.ac.id/index.php/jtanah/arti cle/download/11463/8959.
Fitriyani,  S.,  Murni,  T.,  &  Warsono,  S.  (2019).
Pemilihan  Lokasi  Usaha  dan  Pengaruhnya Terhadap  Keberhasilan  Usaha  Jasa  Berskala Mikro dan Kecil. Management Insight Jurnal Ilmiah  Manajemen, 13  (1)  :  47-58.  DOI  : 10.33369/insight.13.1.47-58.
Ghozali,  I.  (2017). Model  Persamaan  Struktural Konsep  dan  Aplikasi  Program  AMOS  24. Semarang  :  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Harmes,  Juanda,  B.,  Rustiadi,  E.,  &  Barus,  B.
(2017).  Pemetaan  Efek  Spasial  pada  Data Kemiskinan  Kota  Bengkulu. Journal  of
Regional  and  Rural  Development  Planning, 1(2) : 192-201. DOI : https://doi.org/10.29244/jp2wd.2017.1.2.192- 201.
Hartono  &  Hartomo,  D.,D.  2014.  Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Perkembangan  UMKM di Surakarta. Jurnal Bisnis & Manajemen, 14 (1), 15 – 30. https://jurnal.uns.ac.id/jbm/article/download/ 2678/2164.
He, S., Yu, S., Wei, P., & Fang, C. (2019).A Spatial Design Network Analysis of Street Networks and  Locations  of  Leisure  Entertainment Activities  :  A  Case  Study  ofWuhan,  China. Sustainable  Cities  and  Society,  44,  880-887.
DOI : https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.11.007. Hidayah,  B.,  &  Amin,C.  (2021).  Analisis  Pola Spasial  dan Faktor  Pemilihan Lokasi Minimarket  di  Kabupaten  Klaten. Media Komunikasi Geografi, 22 (2) :171-182. DOI : http://dx.doi.org/10.23887/mkg.v22i2.36806.
Jalaladdini,S.,&  Oktay,D.  (2012).Urban  Public Space and Vitality : A Socio-Spatial Analysis in The Streets of Cypriot Towns. Proceedings  Social  Behaviour  Science, 35(6), 64-74. doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.02.135
Kuffer, M., & Barrosb, J. (2011). The Use of Spatial Metrics  in  VHR  Remotely  Sensed  Images. Procedia  Environmental  Science  urban Morphology  of  Unplanned  Settlements, 7, 152-157. DOI :
https://doi.org/10.1016/j.proenv.2011.07.027.
Lee,  J.,  &  Wong,  D.W.S.  (2001). Statistical Analysis  ArcView  GIS .  New  York  (S)  :  Jon Wiley and Sons Inc.
Mahardika, A.R., Barus, B., & Pribadi, D.O. (2021).
Analisis  Spasial  Pengaruh  Alokasi  Ruang dan  Pola  Kepemilikan  Lahan  Terhadap Konversi  Lahan  Sawah  :  Studi  Kasus Kecamatan  Rajeg. Journal  of  Regional  and Rural  Development  Planning, 5  (4),  44-60.
DOI : 10.29244/jp2wd.2021.5.1.44-60.
Munawir,  M.,  Barus,  B.,  &  Sutadi,  U.  (2019). Analisis  Spasial  Dinamika  Konversi  Lahan di  Kabupaten  Gowa,  Sulawesi  Selatan.
Tataloka, 21  (2),  237  –  252.DOI  : https://doi.org/10.14710/tataloka.21.2.237- 252.
Pahleviannur,  M.R.  (2019).  Pemanfaatan  Informasi Geospasial  Melalui  Interpretasi  Citra  Digital
Penginderaan Jauh untuk Monitoring Perubahan Penggunaan Lahan. Jurnal Pendidikan  dan  Ilmu  Geografi, 4 (2)  :  18  – 26.
Pemerintah Indonesia. (2021). Peraturan Pemerintah No.  5,  Pasal  4,  Tentang  Penyelenggaraan
Perizinan Berusaha Berbasis Risiko. Republik Indonesia. [Pusdatin  Ditjen  PKH]  Pusat  Data  dan  Informasi Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan  Hewan.  (2019).  Ekspor  Sarang Burung Walet Indonesia. https://ditjenpkh.pertanian.go.id. [16 Juli 2022] Ramachandra, T.,V., Bharath, A., H., & Sowmyashree,  M.,V.  2015.  Monitoring Urbanization  and  Its  Implication  in  A  Mega City  From  Space  :  Spatiotemporal  Patterns and  Its  Indicators. Journal  of  Environ Management,
148, 67-81. DOI : https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2014.02.01
5.
Rustiadi,  E.,Saefulhakim,S.,  &  Panuju,D.R.  (2009). Perencanaan Pengembangan Wilayah . Bogor:   Crestpent   Press   & Yayasan   Obor Indonesia.
Rustiadi  E,  Saefulhakim  S,  Panuju  DR.  (2011).
Perencanaan dan Pembangunan Pengembangan Wilayah. Jakarta (ID).
Yayasan Pustaka Obor Indonesia.
Rustiadi,  E.,  &  Nasution,  A.  (2017).  Can  Social Capital  Investment  Reduce  Poverty  in  Rural
Indonesia?. International Journal of
Economics and Financial Issue, 7 (2), 109 –
117. https://www.econjournals.com/index.php/ijef i/article/view/3904. Saskara,  I.,P.,A.,  Putra,  I.,G.,P.,A.,  wirawan,  K. (2020). Pola Sebaran Lokasi Minimarket dan
Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhinya  di
Kota  Denpasar. Pranatacara  Bhumandala  :
Jurnal Riset Planologi 1 (1) : 1 -13. Warisman,  B.,  W.,  Ilham,  W.,  Asysyifa.  (2020). Analisis  Kekurangan  dan  Kelebihan  dari Usaha  Sarang  Burung  Walet  di  Kelurahan Angsau  Kecamatan  Pelaihari  Kabupaten
Tanah  Laut. Jurnal  Sylva  Scienteae, 3(4)  : 594 – 601.
Winardi, Priyarsono, D.,S., Siregar, H., & Kustanto, H.  (2019).  Peranan  Kawasan  Industri  dalam
Mengatasi  Gejala  Deindustrialisasi.  Jurnal Ekonomi  dan  Pembangunan  Indonesia,  19
(1), 84 – 95. DOI : 10.21002/jepi.v19i1.834.
Wulandari,  S.  (2018).  Pola  Spasial  Inkonsistensi Pemanfaatan  Ruang  Dengan    Keterkaitan
Status Kepemilikan-
Penguasaan
Lahannya    di    Sub    DAS Ciliwung Hulu. Thesis. Institut  Pertanian Bogor. Yuhaniar,  L.,L.  (2019).  Analisis  Perhitungan Penyusutan  Aset  Tetap  Menurut  PSAK  17 dan Undang-Undang Pajak Serta Dampaknya Terhadap  Penghasil  Kena  Pajak  pada  PT. Wana Arta Manunggal. Jurnal Bina
Akuntansi, 6 (2), 86 – 97. Zaini,  Y.,  Swasto,  D.,F.,  Nugrahandika,  W.H.
(2018). Pengaruh Aksesibilitas dalam Pemilihan  Lokasi  Hotel  Berbintang  di  Kota Pekanbaru. Prosiding  Seminar  Kota  Layak Huni  :  Urbanisasi  dan  Pengembangan Perkotaan ,  213  –  219.  Universitas  Trisakti. https://core.ac.uk/reader/267902644