## Integrasi Ekonometri dalam Efektivitas Perencanaan menuju Penyediaan Perumahan yang Berkelanjutan

## Econometric Integration in Planning Effectiveness toward Sustainable Housing Provision
Dian Rahmawati 1* , Ikhfadhulhikmy Kurnia 1 & Mulyono Sadyohutomo 1
1 Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Kampus ITS, Jalan Arief Rahman Hakim, Surabaya, 60111, Indonesia; * Penulis korespondensi. e-mail : d_rahmawati@urplan.its.ac.id (Diterima: 6 Oktober 2021; Disetujui: 1 Januari 2022)

## ABSTRACT
In  accelerating  spatial  planning,  an  effective  instrument  is  needed  in  planning  so  that  the implementation  of  space  utilization  is  in  accordance  with  the  expected  goals,  so  that  resources remain  efficient,  investment  calculations  become  more  real,  and  environmental  balance  in sustainable  urban  development  is  maintained.  Housing  development  is  often  delayed  (planning delay)  due  to  the  inefficient  land  provision  process.  On  the  other  hand,  the  housing  backlog  is increasing to 800,000 units per year, thus it is necessary to investigate the effectiveness of planning, especially in the housing sector that has been running in Indonesia. Econometry as a quantitative approach with various variances of analysis techniques has many benefits but has not been widely integrated in planning, especially in calculating the effectiveness of instruments in achieving spatial planning goals. This article aims to examine the effectiveness of planning, especially related to land value  and  housing  development  through  an  econometric  model  approach  by  taking  samples  in Surabaya.  The  technique  used  is  multiple  regression  analysis  which  shows  the  level  of  influence between six independent variables, namely land area, building area, land value, land price increases, property prices, and property taxes on the dependent variable, namely the effectiveness of planning indicated  in  the  form  of  time  required  to  implement  the  plan.  The  results  show  that  there  are  3 variables  of  the  6  independent  variables  that  are  proven  to  have  an  influence  based  on  their significance value, namely land area, land value, and the percentage of increase in land value. Based on the regression results, it takes an average of  -0.274 years to be constant, if other variables are considered absent, or it is interpreted that the phenomenon of housing development tends to precede or independent of housing planning in the sectoral plans and spatial plans.
Keywords: econometrics, housing development, land value, planning effectiveness, sustainable development

## ABSTRAK
Dalam percepatan penataan ruang dibutuhkan instrumen yang efektif dalam perencanaan agar implementasi pemanfaatan ruang sesuai dengan tujuan yang diharapkan, sehingga sumber daya tetap efisien, perhitungan investasi menjadi lebih riil, serta keseimbangan lingkungan dalam pembangunan kota berkelanjutan tetap terjaga. Dalam pembangunan perumahan, seringkali terjadi keterlambatan ( planning  delay )  karena  proses  penyediaan  lahan  yang  kurang  efisien.  Di  sisi  lain, backlog perumahan  kian  meningkat  hingga  800,000  unit  per  tahun,  sehingga  perlu  diinvestigasi  terkait efektivitas perencanaan, khususnya pada  sektor perumahan  yang  selama ini berjalan di  Indonesia.
Ekonometri sebagai pendekatan kuantitatif dengan berbagai variasi teknik analisis memiliki banyak manfaat,  tetapi  belum  banyak  diintegrasikan  dalam  perencanaan,  khususnya  dalam  menghitung efektivitas  instrumen  dalam  mencapai  tujuan  penataan  ruang.  Artikel  ini  bertujuan  untuk  menguji efektivitas  perencanaan,  khususnya  terkait  nilai  lahan  dan  pembangunan  perumahan  melalui pendekatan  model  ekonometri  dengan  mengambil  sampel  di  Surabaya.  Teknik  yang  digunakan adalah multiple  regression  analysis yang  memperlihatkan  tingkat  pengaruh  antara  enam  variabel independen, yaitu luas tanah, luas bangunan, nilai lahan, kenaikan harga lahan, harga properti, dan pajak properti terhadap variabel dependen yaitu efektivitas perencanaan yang diindikasikan berupa waktu  yang  dibutuhkan  dalam  mengimplementasikan  perencanaan.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa dari 6 variabel independen, terdapat 3 variabel yang terbukti memiliki pengaruh berdasarkan nilai signifikansinya, yaitu luas tanah, nilai lahan, dan persentase kenaikan nilai lahan. Berdasarkan hasil regresi dibutuhkan waktu rata-rata selama -0,274 tahun secara konstan, apabila variabel yang lain  dianggap  tidak  ada,  atau  diinterpretasikan  terdapat  fenomena  pembangunan  perumahan cenderung  mendahului  atau  independen  terhadap  perencanaan  perumahan  dalam  rencana  sektoral maupun tata ruang.
Kata  kunci:  efektivitas  perencanaan,  ekonometri,  nilai  lahan,  pembangunan  berkelanjutan,  pembangunan perumahan

## PENDAHULUAN
Indonesia telah menyelenggarakan sistem perencanaan sebagai bagian dari penataan ruang secara komprehensif dengan berkesinambungan sejak Undang-Undang Penataan Ruang pertama disahkan yaitu pada tahun 1992 dan diperbarui pada  2007  termasuk  beberapa  pasalnya  yang diselaraskan dalam Undang-Undang Cipta Kerja pada  2020  dan  mengatur  seluruh  bentuk signifikan  dari  perkembangan  kota,  termasuk sektor  perumahan  sebagai  sektor  dominan dalam  area  perencanaan  sekaligus  salah  satu indikator  keberhasilan  pembangunan  kota (Setiawan,  2020).  Komponen  esensial  dari pembangunan  perumahan  adalah  lahan  yang sesuai,  ketersediaan  lahan  yang  tidak  memadai sangat berpengaruh terhadap penyediaan perumahan sehingga alternatif dalam penyediaan lahan untuk pembangunan merupakan kunci dalam efektivitas implementasi pembangunan perumahan (Caesar,  2016).  Tidak  dapat  dipungkiri  bahwa penataan  ruang  di  Indonesia  masih  banyak menemui  kendala  terutama  karena  masalah penguasaan  tanah  dan  penyediaan  lahan.  Oleh karena itu, penting untuk memahami penatagunaan  tanah  sebagai  proses  yang menjembatani  rencana  tata  ruang  dengan
subjek/pemegang hak atas tanah (Sadyohutomo, 2016). Penyediaan perumahan juga dipengaruhi oleh  proses  perencanaan,  termasuk  proses perizinan sebagai indikator sebuah rencana siap untuk diimplementasikan meskipun hal tersebut sulit  untuk  diukur  efektivitasnya  secara  detail (Ball, 2011). Di Indonesia, kebutuhan perumahan  diperkirakan  mencapai  820,000 hingga  920,000  per  tahun,  dimana  70%  dari rumah yang ada merupakan rumah swadaya dan sisanya disediakan dalam sektor formal dengan melalui  proses  perencanaan  (Rukmana,  2018). Artikel  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  hasil dari pengamatan dan analisis terkait efektivitas perencanaan  perumahan  perkotaan  melalui model  ekonometri  sebagai  bagian  dari  riset mengenai pembangunan perumahan berkelanjutan  di  Kota  Surabaya.  Efektivitas diindikasikan melalui pengaruh beberapa variabel  terkait  lahan  dan  perumahan  terhadap waktu yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan  perencanaan  dengan lingkup  pada  sektor  penyediaan  perumahan formal.
Ekonometri  merupakan  sebuah  metode alternatif  dalam  menginvestigasi  efektivitas dalam  perencanaan  khususnya  pemanfaatan model multiple regression yang dapat digunakan untuk menganalisis pengaruh
Juni 2022, 6 (2): 136-145
berbagai faktor terhadap waktu yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan perencanaan, termasuk di dalamnya proses perizinan. Metode ekonometri  ini  mulai  banyak  digunakan  untuk menganalisis  efektivitas  dalam  perencanaan, khususnya  pada  penyediaan  perumahan  dan value  capturing (Beckers,  2021;  Ball,  2011; Bramley,  1998;  Bramley,  2013;  Van  der Krabben,  2008)  dengan  teknik  analisis  dan model  yang  bervariasi,  dimana  sebelumnya perspektif  ini  belum  sepenuhnya  digunakan dalam  sistem  dan  politik  perencanaan  lokal  di perkotaan.  Meski  demikian  perspektif  ini memiliki kontribusi penting dalam perencanaan khususnya konteks penyediaan perumahan.

## METODOLOGI
Ekonometri  dipilih  sebagai  pendekatan karena  model  yang  dihasilkan  dapat  menjadi prediksi,  atau  basis  pengambilan  keputusan dalam  kebijakan  (Gujarati  &  Porter,  2009). Pendekatan  ekonometri  yang  dipilih,  yaitu regresi  linear  berganda/ multiple linear regression digunakan untuk memahami efektivitas  perencanaan  dalam  penyediaan perumahan.  Pendekatan  ini  dipilih  karena terbukti  efektif  dalam  berbagai  studi housing market (Sirmans dalam Ball, 2011), dan secara prinsip regresi ini bermanfaat untuk menganalisis  pengaruh  variabel  independen, terhadap  variabel  dependen  yaitu  efektivitas perencanaan, yang diindikasikan sebagai waktu yang  dibutuhkan  dalam  mengimplementasikan perencanaan.  Hubungan  dinyatakan  dalam bentuk  persamaan  matematis  sederhana  yang menyatakan hubungan fungsional antara variabel-variabel sebagai berikut:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + …. + b n X n
Keterangan :
Y = Variabel dependen a = Nilai konstanta
b 1 , .., b n = Koefisien regresi
X 1 , .., X n = Variabel independen
Adapun  variabel-variabel  independen yang dibangun dalam kerangka model didasarkan kepada beberapa studi dan penelitian terkait faktor-faktor yang mempengaruhi pengembangan permukiman. Dari studi pustaka yang  dilakukan,  beberapa  variabel  kemudian muncul.  Beberapa  variabel  tersebut  adalah sebagai berikut:
1. Luas Tanah
Lollyanti et  al. (2017)  melihat  faktor tanah/lahan (lahan yang luas) sebagai salah satu faktor  paling  utama  dalam  penentuan  lokasi pengembangan  permukiman  bagi  pengembang. Variabel ini berkaitan dengan jumlah bangunan yang dapat dibangun pada lahan tersebut, yang kemudian  dapat  berkaitan  dengan  proses pengembangan permukiman.
2. Luas Bangunan
Luas tanah juga tentu mempengaruhi luas bangunan  rumah  yang  dibangun,  hal  ini  juga berkaitan dengan proses pengembangan permukiman. Selain itu, Nurdiani (2010) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa kondisi fisik rumah  merupakan  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi pola
pengembangan
permukiman.
3. Nilai Lahan
Nilai  lahan  merupakan  pengukuran  yang didasarkan  kemampuan  tanah  secara  ekonomis dalam  hubungannya  dengan  produktivitas  dan strategi  ekonomisnya  (Supriyanto,  1999). Terdapat  dua  jenis  nilai  tanah  yakni  langsung dan  tidak  langsung.  Nilai  tanah  kemudian diidentifikasi  melalui  Zona  Nilai  Tanah  (ZNT) yang  merupakan  kumpulan  dari  beberapa bidang tanah dengan nilai tanah yang sama dan batasnya  bersifat  imajiner  atau  nyata  sesuai penggunaan  tanahnya.  Nilai  tanah  kemudian dapat terkait dengan pertimbangan produktivitas dan strategi ekonomis lahan dari pengembangan permukiman.
4. Kenaikan Nilai Lahan
Munculnya  pertimbangan  nilai  lahan terkait  produktivitas  dan  strategi  ekonomis
lahan  dari  pengembangan  permukiman,  maka perlu juga untuk melihat keterkaitan nilai lahan yang  terjadi  dalam  lima  tahun  terakhir  dengan pengembangan permukiman.

## 5. Harga Properti
Harga properti menjadi satu variabel yang banyak  muncul  dalam  beberapa  studi  dan penelitian.  Harga  properti  (dalam  hal  ini  harga tanah  dan  harga  bangunan)  berkaitan  dengan biaya  pembelian  lahan  yang  murah  sehingga memudahkan  pengembangan  yang  dilakukan dan juga berdampak pada kemampuan konsumen  untuk  membeli  properti  yang dibangun. Variabel harga properti muncul dalam hasil  penelitian  lain  yakni  Trikorawati  (2002), Lollyanti et  al. (2017),  Nuzzulia  &  Pradoto (2015),  Wantri et  al. (2016),  Damayanti et  al.
(2019), dan Mendrofa et al. (2018).
6. Pajak Properti
Insentif  perpajakan  muncul  sebagai  satu atribut  non-fisik  yang  menjadi  dasar  preferensi dalam  membeli  rumah  dalam  penelitian Mendrofa et  al. (2018).  Keberadaan  insentif perpajakan berdampak pada jumlah beban pajak yang  ditanggung  pemilik  properti,  hal  ini kemudian  dapat  menjadi  pertimbangan  dalam pengembangan permukiman yang dilakukan.
7. Waktu yang dibutuhkan Beckers (2021) dan Ball (2011)
berargumentasi  bahwa  waktu  yang  dibutuhkan dalam mengimplementasikan perencanaan merupakan indikasi dalam mengukur efektivitas perencanaan.  Ball  (2011)  menemukan  bahwa planning  delay cenderung  terjadi  dalam  proses perizinan  sebagai  bagian  dari development control ,  sedangkan  Beckers  (2021)  melihat bahwa planning  delay terjadi  dalam  keputusan membangun oleh pihak developer dan berkaitan dengan investasi.
Pada  Tabel  1  dijelaskan  variabel  yang digunakan,  kode  dalam  persamaan  regresi, definisi  variabel,  satuan  yang  digunakan,  serta sumber studi pustaka.
Tabel 1.  Jenis data per variabel yang digunakan Variabel (Kode) Definisi Operasional Satuan Waktu yang dibutuhkan (Y) Total waktu yang dibutuhkan dalam mengimplementasikan perencanaan tahun Luas Tanah (X 1 ) Luas tanah per persil perumahan m 2 Luas Bangunan (X 2 ) Luas bangunan per persil perumahan m 2 Nilai Lahan (X 3 ) Nilai lahan perumahan berdasarkan Zona Nilai Tanah (ZNT) Juta rupiah/ m 2 Kenaikan Nilai Lahan (X 4 ) Kenaikan nilai lahan dalam 5 tahun terakhir persen (%) Harga Properti (X 5 ) Harga properti (tanah dan bangunan) per persil perumahan berdasarkan data transaksi Juta rupiah Pajak Properti (X 6 ) Jumlah beban pajak yang ditanggung dari kepemilikan properti dalam satuan rupiah Juta rupiah
Data  yang  digunakan  sebagai  variabel dikumpulkan  dari  beberapa  sumber,  yaitu  data yang terpublikasi secara online melalui website https://bhumi.atrbpn.go.id/  dan Open  Street Map ;  data  sekunder  dari  pemerintah  kota, kebijakan tata ruang yaitu Rencana Detail  Tata Ruang  (RDTR)  Kota  Surabaya  (Peraturan Daerah  Kota  Surabaya  Nomor  8  Tahun  2018) dan Rencana Pembangunan dan Pengembangan Perumahan dan Kawasan Permukiman (RP3KP) Kota  Surabaya  tahun  2017;  serta  data  primer dari  hasil  observasi  lapangan  dan  hasil interpolasi. Keterbatasan data tidak mengizinkan  riset  ini  mengidentifikasi  sebab utama  terjadinya  berbagai  variasi  waktu  yang dibutuhkan dalam penyediaan perumahan secara detail,  namun  berguna  untuk  memperlihatkan urgensi pengamatan terhadap praktek perencanaan  khususnya  dalam  efektivitas penyediaan perumahan.
Populasi penelitian adalah unit perumahan formal yang terdata dalam rilis Izin Mendirikan  Bangunan  (IMB)  di  Surabaya selama  kurun  waktu  2016  hingga  2020  serta
Juni 2022, 6 (2): 136-145
yang  terangkum  pada  RP3KP  Kota  Surabaya tahun 2017 hingga 2021. Kriteria sampel adalah keterwakilan  perumahan  formal  di  setiap kecamatan  yang  ada  di  Kota  Surabaya  yang terdapat  di  data  IMB  maupun  di  RP3KP  Kota Surabaya dengan jumlah data sebanyak 69 unit perumahan. Unit analisis penelitian  adalah unit/ cluster  perumahan  formal  yang  memiliki rencana dan terbangun dengan proses perencanaan formal (telah memiliki izin lokasi/ Surat Keterangan Rencana Kota (SKRK) untuk zoning  plan  perumahan).  Pengamatan  dengan variabel  dan  unit  analisis  seperti  di  atas  umum dilakukan di studi housing market di Inggris dan Belanda,  yang  umumnya  digunakan  untuk meneliti  faktor  yang  berpengaruh  dengan planning delay dalam penyediaan perumahan di perkotaan (Beckers, 2021; Lucassen, 2020; Ball, 2011; Bramley, 1998; Bramley, 2013).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  menunjukkan  dari  enam  variabel independen,  terdapat  3  variabel  yang  terbukti memiliki pengaruh berdasarkan nilai signifikansinya yaitu luas tanah (X 1 ), nilai lahan (X 3 ),  dan  persentase  kenaikan  nilai  lahan  (X 4 ). Berdasarkan  model  regresi  yang  dihasilkan, dibutuhkan waktu rata-rata selama -0.274 tahun secara  konstan,  apabila  variabel  yang  lain dianggap  tidak  ada,  atau  diinterpretasikan terdapat  fenomena  pembangunan  perumahan cenderung mendahului atau independen terhadap perencanaan perumahan dalam rencana sektoral maupun tata ruang yang ada.
Sebelum  tahap  analisis  regresi,  beberapa uji  persyaratan/uji  asumsi  klasik  meliputi  uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi dilakukan  sesuai  syarat  regresi  antara  lain  data harus berbentuk rasio atau interval, berdistribusi normal,  dan  tidak  terdapat  korelasi  antara variabel independen (multikolinearitas). Berikut dijelaskan  beberapa  hasil  uji  persyaratan
tersebut.

## Gambar 1. Uji Normalitas
Pada  Gambar  1  dijelaskan  hasil  uji normalitas  dimana  sebaran  titik-titik  dari gambar Normal P-P Plot relatif mendekati garis lurus,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data residual  terdistribusi  normal.  Hasil  ini  sejalan dengan asumsi klasik dari regresi linier dengan pendekatan Ordinary Least Squares (OLS).
Tabel 2. Uji Multikolinearitas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) X1 .961 1.041 X2 .289 3.457 X3 .502 1.991 X4 .968 1.034 X6 .208 4.812 Tabel 2 menjelaskan hasil uji multikolinearitas. Interpretasinya, tidak terdapat multikolinearitas  antara  variabel  independen karena  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF) dari semua variabel tidak lebih besar daripada 5. Pada Gambar 2 ditampilkan hasil uji heteroskedastisitas,  terlihat  bahwa  sebaran  titik tidak  membentuk  suatu  pola/alur  tertentu, sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi heteroskedastisitas atau dengan kata lain terjadi homoskedastisitas.  Asumsi  klasik  tentang heteroskedastisitas  dalam  model  ini  terpenuhi, yaitu terbebas dari heteroskedastisitas.

## Gambar 2. Uji Heteroskedastisitas
Untuk  hasil  uji  autokorelasi  nilai  Durbin Watson  (DW)  hitung  adalah  1.269,  sedangkan untuk  mengetahui  apakah  terjadi  autokorelasi atau  tidak,  maka  perlu  dibandingkan  dengan nilai  DW table .  Untuk  jumlah  sampel  69  dan variabel bebasnya ada 6, maka nilai DW adalah 1.1439  hingga  1.8076.  Setelah  dibandingkan maka nilai DW hitung adalah diantara nilai DW table ,  oleh  karena  itu  interpretasinya  adalah tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti.
Tabel 3. Uji Keandalan Model Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 54.610 5  10.922 5.3 51 .001 b Residual 57.154  28 2.041 Total 111.765  33
Pada  Tabel  3  dijelaskan  hasil  uji keandalan  model  dimana  nilai  prob.  F  hitung (sig.) pada tabel nilainya 0.001 lebih kecil dari tingkat  signifikansi  0.05  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  model  regresi  linier  yang diestimasi  layak  digunakan  untuk  menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen  (Y),  yaitu  waktu  yang  dibutuhkan dalam mengimplementasikan perencanaan.
Tabel 4. Summary Output Model Summary Model R R 2 Adjusted R 2 SE 1 .699 a .489 .397  1.429
Summary Output dijelaskan pada Tabel 4 dimana nilai koefisien determinasi adalah 0.489 atau 48.9% yang artinya variabel yang masuk di dalam  model  menjelaskan  variansi  model sebesar  48.9%,  sedangkan  51.1%  dijelaskan oleh variabel lain. Diketahui dari enam variabel independen,  terdapat  tiga  variabel  yang berpengaruh  berdasarkan  nilai  signifikansi  (P value <0.05) yaitu X 1 , X 3 , dan X 4 [Tabel 5], dan menghasilkan model regresi sebagai berikut:
Y = -0.274 + 0.001 X1 – 0.001 X2 + 0.371 X3 + 0.005 X4 – 0.008 X
Tabel 5. Koefisien Regresi
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.274 .508 -.538 .595 L_Tanah .001 .001 .349 2.529 .017 L_Bangunan -.001 .003 -.097 -.386 .702 NJOP_juta .371 .127 .555 2.911 .007 Persentase_kenaikan .005 .002 .355 2.583 .015 Pajak_juta -.008 .007 -.321 -1.084 .288
a. Dependent Variable: Y
Nilai  konstanta  pada  regresi  linier  ini didapatkan  -0.274,  yang  menunjukkan  sifat bawaan dari Y. Nilai ini berarti,  ketika seluruh
variabel X bernilai nol (tidak ada) maka rata-rata waktu yang diperlukan
dalam mengimplementasikan perencanaan (Y) adalah -
Juni 2022, 6 (2): 136-145
0.274. Sehingga dapat diartikan bahwa rata-rata waktu yang diperlukan dalam mengimplementasikan perencanaan akan
berkurang  0.274  tahun  (sekitar  4  bulan)  ketika Luas  Tanah  (X1),  Luas  Bangunan  (X2),  Nilai Lahan (X3), Kenaikan Nilai Lahan (X4), Harga Properti  (X5), dan  Pajak  Properti  (X6) bernilai nol (tidak ada).
Variabel  luas  tanah  (X 1 )  memiliki pengaruh  positif  dengan  nilai  koefisien  0.001 menunjukkan  bahwa  apabila  luas  tanah meningkat  1  m 2 ,  maka  akan  menambah  waktu yang  diperlukan  dalam  realisasi  perencanaan sebesar  0.001  tahun  (0.4  hari).  Variabel  luas bangunan  (X 2 )  memiliki  pengaruh  negatif dengan  nilai  koefisien  -0.001  menunjukkan bahwa apabila luas bangunan meningkat 1 m2, maka akan mempercepat waktu yang diperlukan dalam realisasi perencanaan sebesar 0.001 tahun (0.4  hari).  Variabel  nilai  lahan  (X 3 )  memiliki pengaruh  positif  dengan  nilai  koefisien  0.371, menunjukkan  bahwa  apabila  nilai  lahan meningkat 1 juta rupiah, maka akan menambah waktu yang diperlukan dalam realisasi perencanaan  sebesar  0.371  tahun  (4.5  bulan). Variabel  kenaikan  nilai  lahan  (X 4 )  memiliki pengaruh  positif  dengan  nilai  koefisien  0.005, menunjukkan  bahwa  apabila  harga  lahan  naik 1%  maka  akan  menambah  waktu  yang diperlukan dalam realisasi perencanaan sebesar 0.005  tahun  (1.8  hari).  Variabel  pajak  properti (X 6 )  memiliki  pengaruh  negatif  dengan  nilai koefisien  -0.008,  menunjukkan  bahwa  apabila pajak  properti  meningkat  1  juta  rupiah,  maka akan  mempercepat  waktu  yang  diperlukan dalam  merealisasikan  perencanaan  sebesar 0.008  tahun  (3  hari).  Variabel  harga  properti (X 5 )  meskipun  menjadi  bagian  dari  variabel yang tidak berpengaruh karena nilai signifikansi tidak memenuhi syarat seperti X 2 dan X 6 , namun dalam tabel koefisien secara otomatis, meskipun tidak  menggunakan  metode stepwise ,  tidak dapat  diidentifikasi  nilai  koefisiennya  dan secara  otomatis  terpisahkan  dari  variabel  yang lain [Tabel 5].
Dari exercise tersebut  dapat  diamati manfaat  integrasi  ekonometri  dalam  melihat tingkat  pengaruh  berbagai  variabel  terhadap efektivitas  implementasi  perencanaan.  Sebagai instrumen  kebijakan,  model  tersebut  dapat dimanfaatkan  untuk  simulasi  target  waktu  dan efektivitas pembangunan perumahan khususnya dalam  penyediaan  perumahan  di  perkotaan berdasarkan variabel yang berpengaruh. Temuan  menarik  dari  hasil  regresi  tersebut adalah  bahwa  variabel  yang  berpengaruh terhadap  efektivitas  perencanaan  perumahan adalah  variabel  luas  tanah,  nilai  lahan,  dan kenaikan  harga  lahan.  Hal  ini  sedikit  berbeda dengan temuan Beckers (2021) yang menunjukkan terjadinya planning delays dalam penyediaan  perumahan  di  Belanda  dengan mengamati  waktu  yang  dibutuhkan  dalam implementasi perencanaan karena faktor ketidakpastian harga properti.
Temuan  berikutnya  adalah  terdapatnya fenomena  pembangunan  perumahan  cenderung mendahului atau independen terhadap perencanaan perumahan dalam rencana sektoral maupun tata  ruang yang  ada, meskipun sampel yg diambil merupakan perumahan  yang berada di  sektor  formal  yang  melewati  proses perencanaan,  perizinan,  dan  prosedur  formal lainnya,  pada  kenyataannya  pembangunan perumahan bersifat independen terhadap dokumen  perencanaan.  Hal  ini  selaras  dengan hasil penelitian Ball (2011) yang menunjukkan terjadinya planning  delays dalam  penyediaan perumahan di Inggris Selatan dengan mengamati  waktu  yang  dibutuhkan  dalam implementasi perencanaan karena faktor pengendalian  pembangunan  berupa  kebijakan perizinan;  serta  argumentasi  tentang  paradoks dalam perumahan oleh Silas (2016).
Gambar 3 . Urutan kegiatan pembangunan perumahan oleh pengembang Sumber : Sadyohutomo, 2016.
Keterangan: SPPL = Surat Pernyataan Kesanggupan Pengelolaan dan Pemantauan Lingkungan.
Perumahan  rakyat  merupakan  sarana pembangunan yang efektif dan efisien dibandingkan  dengan  cara  manapun,  termasuk dari  negara  yang  sudah  lebih  berpengalaman karena rakyat  telah mengalami  sejarah panjang dalam  membangun  rumahnya  sendiri  dengan potensi  dan  sumberdaya  yang  digalang  tanpa mengusik pemerintah namun besarnya melebihi dari  yang  mampu  dilakukan  pemerintah meskipun kurang mendapatkan perhatian secara khusus,  selain  itu  dalam  sejarah  Indonesia, perencanaan  dalam  penyediaan  perumahan umumnya dipengaruhi motivasi politis (Colombijn, 2011; Cobban, 1993).
Dalam  perspektif  lain  hal  ini  dapat dipahami  karena  permintaan  perumahan  di Indonesia  dipengaruhi  dari  jumlah  populasi yang terus meningkat dan penyediaan perumahan  secara  formal  baru  dimulai  di pertengahan  tahun  1970an,  dua  dekade  lebih setelah kemerdekaan, melalui Perumnas (Moochtar,  1980).  Jika  mengamati  mekanisme empiris  terkait  proses  perizinan  perencanaan pengembang  [Gambar  3],  maka  pembangunan perumahan memiliki proses yang cukup panjang dalam  implementasi  perencanaan,  di  satu  sisi penyedia  perumahan  formal  juga  perlu  segera menawarkan  rumah  yang  dibangun  kepada konsumen.  Hal  ini  yang  menjadi  pemicu  dari fenomena  pembangunan  perumahan  yang independen atau terlepas dari rencana sektoral di bidang  perumahan  maupun  rencana  tata  ruang yang  telah  disusun.  Pembangunan  unit-unit rumah dan fasilitas lingkungan lebih bergantung pada master plan perumahan oleh pengembang yang telah disetujui Pemda.  Hal lain  yang juga potensial berpengaruh dalam situasi ini sebagai variabel  eksternal  adalah  keterkaitan  kebijakan
yang  berlaku  selama  periode  tertentu  dalam pembangunan  perumahan  dan  dapat  menjadi observasi lanjutan untuk riset berikutnya.

## KESIMPULAN
Artikel  ini  bertujuan  untuk  menguji efektivitas  perencanaan  khususnya  terkait  nilai lahan  dan  pembangunan  perumahan  melalui pendekatan model ekonometri dengan mengambil sampel di Surabaya. Hasil menunjukkan terdapat 3 variabel yang berpengaruh  yaitu  luas  tanah,  nilai  lahan,  dan persentase  kenaikan  nilai  lahan.  Berdasarkan hasil regresi diinterpretasikan terdapat fenomena  pembangunan  perumahan  cenderung mendahului atau independen terhadap perencanaan perumahan dalam rencana sektoral maupun  tata  ruang  yang  ada.  Meski  demikian setiap  variabel  memiliki  pengaruh  tertentu dalam waktu yang diperlukan untuk mengimplementasikan
percepatan.
Direkomendasikan  bahwa  dalam  percepatan penataan  ruang  perlu  diselaraskan  instrumen yang efektif dalam perencanaan agar implementasi pemanfaatan ruang sesuai dengan tujuan  yang  diharapkan,  dan  dalam  konteks perumahan  maka  rencana  tata  ruang  perlu memposisikan  rencana  perumahan  seperti RP3KP  menjadi  rencana strategis  yang berhubungan dengan rencana teknis pengembang agar lebih efisien dalam pemenuhan backlog dan efektif dalam mengimplementasikan perencanaan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada  tim penelitian  dan  reviewer  jurnal  atas  masukan yang konstruktif.

## DAFTAR PUSTAKA
Ball,  M.  (2011).  Planning  Delay  and  the
Responsiveness  of  English  Housing  Supply.
Journal of Urban Studies, 48 (2), 349-362. Beckers, P. (2021). Time to Develop: A quantitative analysis on the effect of price uncertainty on development  timing  in  the  Netherlands. Master Thesis. Radboud University.
Bramley, G. (1998). Measuring planning:  indicators of planning restraint and its impact on housing land  supply. Environment  and  Planning  B: Planning and Design , 25 (1), 31-57.
Bramley,  G.  (2013).  Housing  market  models  and planning. The Town Planning Review , 84 (1), 9-35.
Caesar,  C.  (2016).  Municipal  land  allocations:
integrating planning and selection of developers while transferring public  land  for housing  in  Sweden. Journal  of  Housing  and the Built Environment , 31 , 257-275.
Cobban, J.L. (1993). Government Housing Policy in Indonesia  1900-1940. GeoJurnal:  Kluwer Pub.
Colombijn,  F.  (2011).  Public  Housing  in  Post-
Colonial Indonesia: The Revolution of Rising Expectation. Bijdragen  tot de Taal, Land, en Volkenkunde , 167 (4), 437-458.
Damayanti,  A.P.,  Hardiana,  A.,  Rahayu,  P.  (2019).
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perkembangan  Permukiman  di  Wilayah Pesisir Kabupaten Purworejo. Jurnal Pembangunan  Wilayah  dan  Perencanaan
Partisipatif , 14 (2), 154-172.
Gujarati,  D.N.,  Porter,  D.C.  (2009). Basic Econometrics . McGraw-Hill, New York. Lollyanti,  V.,  Normelani,  E.,  Adyatma,  S.  (2017). Faktor  Penyebab  Pengembang  Memilih Lokasi  Perumahan  di  Kecamatan  Sungai
Tabuk Kabupaten Banjar . Jurnal  Pendidikan Geografi , 4 (1), 19-26.
Lucassen,  T.  (2020). The  Dutch  challenges:  spare capacity,  shortage  of  housing  and  soaring rental  prices;  A  quantitative  analysis  about the  relationship  between  plan  capacity, housing  production  and  rental  prices  in  the private  rented  sector  in  the  Netherlands.
Master Thesis. Radboud University.
Mendrofa, A., Wibowo, H., Sofyan, I., Hendrawan,
T.,  Witria,  W.  (2018).  Faktor-Faktor  yang Berpengaruh  dalam  Keputusan  Pembelian Rumah  untuk  Masyarakat  Berpenghasilan Rendah. Indonesian  Business  Review , 1 (1), 35-50.
Moochtar,  R.  (1980).  Urban  Housing  in  Indonesia.
Habitat  International , 4 (3),  325-338.
Pergamon Press, Great Britain.
Nurdiani, N. (2010). Pola Pengembangan Rumah di Kampung  Kota  dan  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhinya. ComTech,  1 (2),  1041- 1052 .
Nuzullia, L., Pradoto, W. (2015). Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Perkembangan Kawasan Permukiman  Terencana  Kota  Depok. Jurnal Teknik PWK, 4 (1), 145-159.
Peraturan  Daerah  Kota  Surabaya  Nomor  8  Tahun 2018 tentang Rencana Detail Tata Ruang dan Peraturan Zonasi Kota Surabaya Tahun 2018
– 2038
Rukmana, D. (2018). Upgrading Housing Settlement
for The Urban Poor In Indonesia: An Analysis Of The Kampung Deret Program. Metropolitan  Governance  in  Asia  and  the
Pacific  Rim:  Borders,  Challenges,  Futures . Springer. B Grants et al (eds.) Sadyohutomo,  M.  (2016). Tata  Guna  Tanah  dan Penyerasian Tata Ruang . Pustaka Pelajar, 61-
73.
Setiawan,  B.  (2020). Transformasi  Perkotaan  di Indonesia . Deepublish, Yogyakarta. Silas, J. (2016). Perumahan dalam Jejak Paradoks. Laboratorium  Perumahan  dan  Permukiman . Jurusan Arsitektur, FTSP ITS. Supriyanto, B. (1999). Rekayasa Penilaian: Makalah Penilaian  Tanah .  Diktat  Kuliah  Universitas Tarumanegara, 11-23.
Trikorawati, I. (2002). Faktor-Faktor yang Menentukan  Pilihan  Bertempat  Tinggal  di Tepi  Sungai  Mahakam  Tenggarong .  Thesis. Universitas Gadjah Mada.
Van der Krabben, E., &  Needham, B. (2008). Land readjustment  for  value  capturing:  A  new planning  tool  for  urban  redevelopment. The Town Planning Review , 79 (6), 651-672.
Wantri, U., Alviawati, E., Arisanty, D. (2016). Faktor Penyebab  Pengembang  Memilih  Lokasi Perumahan  di  Kecamatan  Martapura  Kota
Kabupaten Banjar. Jurnal Pendidikan
Geografi , 3 (3), 36-45.