Abstrak — Kahuripan  Nirwana  Village  (KNV)  merupakan kawasan  kota  mandiri  yang  dikembangkan  oleh  PT  Mutiara Mahsyur Sejahtera dengan luas lahan total 375 Ha. Hingga tahun 2016  ini  baru  83  Ha  yang  telah  dikembangkan  menjadi perumahan,  area  komersial,  dan  fasilitas  pendukung  lainnya. Salah  satu  lahan  yang belum dikembangkan adalah lahan seluas 1,28  Ha  di  Jl  Kahuripan  Raya  Kav  30-34.  Guna  mendapatkan alternatif  terbaik  pada  lahan  tersebut  perlu  dilakukan  sebuah analisa, salah satu yang dapat digunakan adalah analisa  Highest and Best Use.
Analisa  Highest  and Best Use adalah penggunaan terbaik dan tertinggi yang memperhatikan aspek fisik, hukum, serta finansial dalam memperoleh produktivitas maksimum yang dapat menjadi alternatif  solusi  dari  pemecahan  masalah  pengoptimalan penggunaan lahan di  Jl Kahuripan Raya Kav 30-34. Pada aspek fisik  analisa  HBU  ini  akan  dilakukan  pemodelan  untuk  alokasi luas penggunaan
Hasil  penelitian  ini  didapatkan  perpaduan  shopping  centre dengan  apartemen  sebagai  alternatif  penggunaan  lahan  terbaik dengan  nilai  lahan  tertinggi  yaitu  sebesar  Rp  6.182.208/  m 2 dengan produktivitas maksimum sebesar  18,16%
Kata kunci — Highest and Best Use,

## I. PENDAHULUAN
T  Mutiara  Masyhur  Sejahtera  selaku  developer  Kahuripan Nirwana  Village  memiliki  lahan  total  seluas  375  Ha  yang akan  dikembangkan  untuk  menjadi  kawasan  kota  mandiri. Hingga  tahun  2016  ini  baru  83  Ha  yang  telah  dikembangkan menjadi landed house , area komersial, dan fasilitas pendukung lainnya,  sedangkan  sisanya  belum  dikembangkan.  Salah  satu lahan  yang  belum  dikembangkan  adalah  lahan  seluas  2,25  Ha yang terletak di Jalan Kahuripan Raya Kav 30-34. Oleh karena itu  pada  penelitian  ini  akan  dibahas  penggunaan  terbaik campuran ( mix use ) dari lahan tersebut.
Highest  and  Best  Use (HBU),  dapat  didefinisikan  sebagai kemungkinan yang rasional dan sah dari penggunaan tanah atau properti yang sudah dikembangkan secara fisik memungkinkan, mendapat  dukungan  yang  cukup  dan  secara  finansial  layak, serta  menghasilkan  nilai  yang  tertinggi  [1].  Analisa  HBU  ini merupakan salah satu cara penilaian lahan yang sangat berguna dalam  mempertimbangkan  peruntukan  lahan  yang  sesuai  dan
memiliki  nilai  tertinggi  yang  mana  dalam  aplikasinya  sudah mulai dipadukan dengan pemodelan alokasi luas lahan.
Pada penelitian ini akan dilakukan pemodelan pada analisa highest  and  best  use untuk  menentukan  alokasi  luas penggunaan  yang  sesuai  aspek  hukum,  fisik,  layak  secara finansial serta memiliki produktivitas paling maksimum dengan memperhatikan  kendala-kendala  yang  ada  berupa  aspek  fisik dan hukum.

## II. PENELITIAN TERDAHULU
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan sebelumnya tentang Highest & Best Use (HBU)
dikelompokkan  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan persamaannya.
1. HBU Tanah Kosong Penggunaan Single Use
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Herradiyanti,  Utomo,  dan  Putri  [2],  Aziz  dan  Utomo  [3], Faradiany dan Utomo [4], Willyana dan Utomo [5], Kurniawan dan  Utomo  [6],  Rasyid  dan  Utomo  [7],  Akmaluddin  dan Utomo  [8],  Anggarawati  dan  Utomo  [9],  Mubayyinah  dan Utomo  [10],  meneliti  lahan  yang  berbeda  –  berbeda  namun menggunakan metode analisa Highest and Best Use yang sama, yaitu  dengan  kondisi  tanah  kosong  atau  dianggap  kosong dengan alternatif penggunaan berupa single use atau tunggal . 2. HBU Tanah Kosong Penggunaan Mix Use Beberapa penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Mustika dan  Utomo  [11],  Afiata  dan  Utomo  [12],  Kasih  dan  Utomo [13],  Utami  dan  Utomo  [14],  Mahardika,  Nurcahyo,  dan Utomo  [15],  mereka  meneliti  lahan  yang  berbeda  –  berbeda namun  menggunakan  metode  analisa Highest  and  Best  Use yang  sama,  yaitu  dengan  kondisi  tanah  kosong  atau  dianggap kosong  dengan  alternatif  penggunaan  berupa mix  use atau campuran . 3. HBU  Lahan yang Dikembangkan Penggunaan Mix Use
Penelitian  terdahulu  yang  meneliti  peningkatan  lahan  yang dikembangkan  dilakukan  oleh  Krestian  dan  Utomo  [16], dengan  hasil  berupa  diversifikasi  kegiatan  pasar  Keputran dengan  mempertahankan  fungsi  bangunan  berupa mix  use building . 4. HBU Tanah Kosong dengan Pemodelan
Beberapa penelitian terdahulu yang dilakukan di Singapura melakukan kajian mengenai penerapan pemodelan pada analisa

## Pemodelan Alokasi Luas Lahan
Pada Analisa Highest and Best Use ,
Lahan di Jl. Kahuripan Raya Kav 30-34 Sidoarjo, Jawa Timur
Angga Hermawan dan Christiono Utomo
Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail: angga.alie13@gmail.com, christiono@ce.its.ac.id
P
Highest  and  Best  Use Tanah  Kosong  yaitu  Dappah [17] yang melakukan pemodelan berupa program linier untuk menentukan  alokasi  penggunaan  paling  optimum  yang menghasilkan  nilai  lahan  tertinggi,  dimana  variabel value diambil dari rata – rata pengunaan sejenis pada pengembangan single  use maupun mix  use yang  telah  ditransaksikan  dan tercatat di database REALIS milik URA (Urban Redevelopment Authority) Singapura.  Selain  itu  ada  Dappah  dan  Toh  [18] yang melakukan perbandingan pemodelan antara program linier dengan  program  non  linier pada analisa Highest  and Best  Use pada lokasi yang sama pada penelitian Dappah [17].
Penelitian  ini  memiliki  kesamaan  mendasar  dengan penelitian-penelitian  di  atas  yaitu  sama-sama  memiliki  tujuan untuk  mendapatkan  keputusan  alternatif  properti  terbaik melalui  analisa Highest  and  Best  Use dengan  metode  yang sama seperti pada kelompok 2 di atas yaitu HBU tanah kosong penggunaan mix  use dengan  penambahan  pemodelan  alokasi luas lahan pada aspek fisik seperti yang dilakukan oleh Dappah [17]  dalam  menentukan  komposisi  luas  dari  masing-masing alternatif  penggunaannya,  namun  tidak  menggunakan  variabel value seperti pada penelitian yang dilakukan Dappah [17].

## III. METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  prinsip  penilaian  penggunaan campuran (mix  use) tertinggi  dan  terbaik (Highest  and  Best Use) untuk menghasilkan nilai tertinggi dari lahan Jl. Kahuripan Raya Kav. 30-34. Dengan pemodelan alokasi luas lahan dalam menentukan  komposisi  luas  dari  masing-masing  alternatif penggunaan  pada  aspek  fisik  yang  sah  secara  hukum,  layak secara  fisik  dan  finansial  serta  memiliki  produktivitas maksimum tertinggi.
Beberapa  rincian  pengelompokan  indikator  dan  jenis  data yang dibutuhkan dalam penelitian disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1.
Variabel Penelitian
No Variabel Klasifikasi 1 Hukum
a. Zoning
b. Building Code, meliputi :
GSB, KDB, KLB, KDH dan ketiggian bangunan.
2 Fisik
a. Lokasi lahan  & aksestabilitas
b Utilitas Kota,Ukuran &
Bentuk tanah 3 Finansial a. Biaya Investasi
b Pendapatan & Pengeluaran
c. Aliran Kas
4 Prod. maksimum
a. Nilai lahan residual

## Sumber : Olahan penulis
Proses  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Penelitian
Latar Belakang 1. Penggunaan  Lahan  di  Jl  Kahuripan  Raya  Kav  30-34, Sidoarjo belum opttimal
2. Pemodelan  yang  pada  analisa  Highest  and  Best  Use yang dilakukan oleh Dappah dan Toh

## Pengumpulan Data
1. Peta Lokasi
2. Peraturan Bangunan
3. Pemilihan alternatif yang akan diuji HBU
4. Dara pembanding aspek finansial properti sejenis

## Aspek Hukum
Zoning dan Building Code
Aspek Fisik Lokasi lahan, aksestabilitas,  bentuk,  dan  ukuran, pemodelan alokasi lahan

## Tinjauan Pustaka
Konsep Highest and Best Use
Aspek Finansial
NPV  (Net  Present  Value)  dari  masing-masing  alternatif penggunaan
A

## Identifikasi Masalah
Jenis penggunaan mix use apakah yang mampu memberikan nilai lahan tertinggi pada lahan di Jl. Kahuripan Raya Kav 30-34
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## IV. ANALISA DAN HASIL
Pada bab ini akan dibahas tentang hasil penelitian pengunaan properti  yang  menghasilkan  nilai  lahan  tertinggi  dari  lahan seluas  12.835  m 2 yang  terletak  di  Jl  Kahuripan  Raya  Kav  30- 34, Sidoarjo.
Gambar 2. Lokasi Objek Penelitian Sumber : googlemaps
Gambar 3. Bentuk Lahan Objek Penelitian Sumber : googlemaps

## A. Aspek Hukum
Aspek hukum dipilih sebagai langkah awal, hal ini dilakukan untuk  mengetahui  penggunaan  lahan  yang  sesuai  dengan peraturan pemerintah yang berlaku .
Hasil tinjauan  hukum Berdasarkan Perda Kab Sidoarjo No 6 tahun  2009  tentang  RTRW  Kab  Sidoarjo  2009-2029,  Perbup No 50 Tahun 2012 tentang  Ketentuan & Tata cara penerbitan persetujuan  rencana  tapak  (site  plan)  ,  draft  RTBL  kota  baru, penjabaran  dari  keputusan  ditjen  perhubungan  darat  no 72/HK.105/DJRD/96, dan  KM  No.  5  tahun  2004  tentang
kawasan  keselamatan  operasi  penerbangan  di  sekitar  bandara Juanda menunjukkan bahwa:
1. Objek penelitian berada di kawasan mix use perumahan,perdagangan  dan  jasa  oleh  karena  itu  alternatif penggunaan  yang  sesuai  adalah  rumah,  apartemen, pertokoan, perkantoran, atau perpaduan antara penggunaan tersebut.
2. Persyaratan Garis Sempadan Bangunan
a. Sisi depan         : 20 m b. Sisi belakang     : 25 m
c. Sisi samping kiri     : 8 m
d. Sisi samping kanan   : 8 m
e. Luas GSB         : 8.730 m 2
3. Koefisien Dasar Bangunan (KDB) KDB maksimum      : 70 % x 12.835 m 2
: 8.984,50 m 2
4. Koefisien Dasar Hijau  (KDH) KDH Minimum      : 20 % x 12.835 m 2
: 1.796,90 m 2
5. Koefisien Lantai Bangunan (KLB)
KLB              : 5 x 12.835 m 2
: 64.175 m 2
6. Rasio Parkir
Rasio parkir         : 1 SRP per 100 m 2 luas parkir
1 SRP              : 30 m 2 (termasuk koridor) 7. Ketinggian Maksimum
Ketinggian maksimum 100 m atau bila dikonversi menjadi 31 lantai dengan tinggi per lantai 3,1 m
Berdasarkan  hasil  analisa  hukum  properti  komersial  yang dapat  dibangun  diijinkan  memiliki  luas  lantai  dasar  maksimum 8.730 m 2 , ketinggian maksimum 31 lantai, serta luas total lantai terbangun keseluruhan tidak boleh melebihi 64.175 m 2 dengan peruntukan  antara  lain  rumah,  apartemen,  pertokoan, perkantoran, shopping centre, ataupun campuran.

## B. Aspek Fisik
Dalam Aspek fisik dibahas  beberapa hal yang meliputi lokasi lahan,  ukuran dan bentuk lahan, aksesbilitas ke lokasi dan utilitas, pemilihan alternatif.
1. Analisa Lokasi Lahan Berdasarkan data yang ada, lahan ini mempunyai lokasi yang cocok untuk properti komersial. Objek terletak di lokasi sentra perdagangan  dan  fasilitas  umum  komersial  dari  perumahan Kahuripan Nirwana seperti pertokoan, perkantoran, apartemen, dan  lain-lain.  Hal  tersebut  menunjang  pembangunan  alternatif objek penelitian .
2. Analisa Bentuk dan Ukuran Lahan
Berdasarkan data ukuran lahan yang ada, lahan memiliki luas 12.835  m 2 ,  dengan  kondisi  kavling  siap  bangun,  serta bentuknya yang relatif kotak. Luasan lahan objek penelitian ini menurut Urban  land  Institute melalui  buku Profesional  Real Estate  Development edisi  kedua  cocok  untuk  dijadikan
Kesimpulan Produktivitas Maksimum Nilai lahan per m 2 tertinggi A
properti  komersial  seperti Shopping  centre dan  penggunaan mix use properti komersial lainnya.
3. Analisa Aksesbilitas
Dari  observasi,  lokasi  di  sekitar  objek  penelitian  sudah terbangun  jalan  utama  dari  perumahan  yang  langsung terhubung  ke  jalan  jati  raya  yang  merupakan    arteri  sekunder, sehingga  untuk  menghidupkan  lahan  tidak  diperlukan  lagi pembangunan akses menuju ke lokasi.
4. Analisa Utilitas
Berdasarkan wawancara dan pengamatan, kawasan Kahuripan  Nirwana  ini    telah  memiliki  ketersediaan  utilitas yang memadai. Utilitas yang tersedia antara lain jaringan listrik, air  bersih,jaringan  air  kotor  lingkungan  dan  telepon. Ketersediaan  utilitas  tersebut  dapat  memudahkan  operasional dari penggunaan lahan tersebut.
5. Pemilihan Alternatif
Pemilihan alternatif dilakukan melalui kuisioner yang disebar ke 3 stake holder terkait.Dari kuisioner itu diperoleh alternatif pilihan  shopping  centre  &  hotel,  shopping  centre  & perkantoran, shopping centre & apartemen
6. Alokasi Luas Penggunaan Dalam Properti Mix Use
Pemodelan  program  linier  terdiri  dari  fungsi  tujuan  yang memaksimumkan  luas saleable dengan batasan yang dibentuk dari  aspek  hukum  dan  panduan  perencanaan  bangunan komersial.  Dengan  menggunakan  alat  bantu software berbasis windows  ( QM  for  Windows )  didapatkan  komposisi  luasan penggunaan dari masing – masing alternatif sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Alokasi Luas dengan  Program Linier
No Alternatif Luas Penggunaan (m 2 ) x1 x2 x3 x4 1 Shopping Centre dan Hotel 1.500 2.792 5.000 49.330 2 Shopping Centre dan Perkantoran 1.500 2.792 5.000 48.076 3 Shopping Centre dan Apartemen 1.500 2.792 5.000 47.592
Sumber : Hasil Perhitungan
Dimana : z    = Luas total dari alternatif penggunaan x1 = Luas penggunaan supermarket x2 = Luas penggunaan retail x3 = Luas penggunaan junior department store x4 =Luas  penggunaan  hotel/kantor/apartemen  sesuai  alternatif penggunaan

## C. Aspek Finansial
Analisa  finansial  meliputi  biaya  investasi,  pendapatan, pengeluaran, dan arus kas terdiskon.
1. Biaya Investasi
Biaya investasi terdiri dari tanah dan biaya bangunan seperti yang terlihat di tabel 3
Tabel 3. Biaya Investasi No Penggunaan Biaya Investasi 1 Shopping Centre + Perhotelan Rp495.950.705.880 2 Shopping Centre + Perkantoran Rp352.021.387.152 3 Shopping Centre + Apartemen Rp413.190.936.592

## Sumber : Hasil Perhitungan
2. Perencanaan Pendapatan
Perencanaan pendapatan untuk alternatif penggunaan berasal dari  penjualan  atau  penyewaan  unit  bangunan, service  charge dan  pendapatan  parkir.  Tarif  tersebut  akan  direncanakan mengalami kenaikan 5% tiap 5 tahun sekali.
Tabel 4. Pendapatan Tahun Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 2017 Rp121.567.577.669 Rp78.642.242.816 Rp78.867.112.743 2018 Rp121.567.577.669 Rp78.642.242.816 Rp78.867.112.743 2019 Rp121.567.577.669 Rp78.642.242.816 Rp78.867.112.743 2020 Rp121.567.577.669 Rp78.642.242.816 Rp78.867.112.743 2021 Rp121.567.577.669 Rp78.642.242.816 Rp78.867.112.743 2022 Rp127.645.956.553 Rp82.574.354.957 Rp81.181.668.821 2023 Rp127.645.956.553 Rp82.574.354.957 Rp81.181.668.821 Sumber :Hasil Perhitungan
Keterangan tabel Alternatif 1  : Shopping Centre + Hotel Alternatif 2  : Shopping Centre + Perkantoran Alternatif 3  : Shopping Centre + Apartemen
3. Perencanaan Pengeluaran
Perencanaan  pengeluaran  untuk  masing-masing  jenis alternatif    berisikan  biaya  operasional  yang  terdiri  dari  biaya listrik,air,gaji karyawan serta  biaya pemeliharan bangunan dan asuransi .
Tabel 5. Pengeluaran Tahun Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 2017 Rp48.200.704.370 Rp30.165.711.281 Rp24.543.968.007 2018 Rp50.444.815.133 Rp30.947.658.106 Rp25.325.158.023 2019 Rp52.574.813.861 Rp31.714.188.113 Rp26.079.406.169 2020 Rp54.704.812.589 Rp32.480.718.120 Rp26.833.654.315 2021 Rp57.327.822.183 Rp34.056.518.306 Rp28.131.475.573 2022 Rp59.457.820.911 Rp34.823.048.313 Rp28.885.723.719 2023 Rp61.587.819.639 Rp35.589.578.321 Rp29.639.971.865 Sumber :Hasil Perhitungan
Keterangan tabel Alternatif 1  : Shopping Centre + Hotel Alternatif 2  : Shopping Centre + Perkantoran Alternatif 3  : Shopping Centre + Apartemen
4. Analisa Arus Kas
Pembiayaan  untuk  investasi  pembangunan  didapat  dari modal sendiri tanpa pinjaman dari bank. Tingkat pengembalian atau MARR ( Minimum attractive Rate of Return ) didapat dari safe rate atau nilai suku bunga deposito bank ditambah dengan faktor  resiko,  dalam  hal  ini  developer  dianggap  termasuk  risk averse sehingga nilai faktor resiko diambil lebih kecil dari suku bunga deposito
Tabel 6. Suku Bunga Deposito No Bank Bunga / Tahun 1 Bank DBS Indonesia 6,90% 2 BNI 1946 6,50% 3 BANK UOB Indonesia 6,50% Suku Bunga Deposito Rata2 6,63%
Sumber : Pusat Informasi Pasar Uang (PIPU) Bank Indonesia
MARR = 6,63% + 4% = 10,63%
Analisa  arus  kas  dilakukan  dengan  metode  NPV  ( Net Present  Value )  yang  dilakukan  dengan  cara  mengurangi pendapatan  dengan  pengeluaran  tiap  tahun  selama  masa investasi sehingga didapatkan aliran kas bersih. Arus kas bersih kemudian  disesuaikan  ditarik  ke  nilai  sekarang  dengan mengalikannya  ke  faktor  diskon  sebesar  tingkat  pengembalian yang  diinginkan.  NPV  yang  bernilai  positif  maka  dinyatakan layak.  Jangka  waktu  proyeksi  arus  kas  pada shopping  centre dan  hotel  serta shopping  centre dengan  perkantoran  10  tahun diperoleh  dari  siklus  bisnis,  sedangkan  untuk  apartemen ditentukan  7  tahun  sesuai  dengan  rencana  penjualan  unit apartemen. Dari analisa arus kas menunjukkan ketiga alternatif penggunaan mix use layak secara finansial.
Tabel 7.

## Kelayakan Finansial
No Alternatif NPV Kelayakan 1 Shopping Centre & Hotel Rp 54.170.554.909 layak 2 Shopping Centre & Perkantoran Rp 19.110.844.399 layak 3 Shopping Centre & Apartemen Rp 17.391.286.095 layak

## Sumber : Hasil Perhitungan
5. Produktivitas Maksimum
Produktivitas  maksimum  merupakan  penggunaan  yang menghasilkan nilai residual yang tertinggi dan konsisten dengan tingkat  pengembalian  yang  dijamin  pasar.  Nilai  properti diperoleh  dari Terminal  Value di  akhir  proyeksi  arus  kas  dan nilai  lahan  diperoleh  dari  Nilai  properti  dikurangi  biaya bangunan
Tabel 8. Produktivitas Maksimum Parameter Shopping Centre + Hotel Shopping Centre + Perkantoran Shopping Centre + Apartemen Nilai Properti Rp568.145.722.874 Rp421.659.424.656 Rp492.539.578.231 Biaya Bangunan Rp495.950.705.880 Rp352.021.387.152 Rp413.190.936.592 Nilai Lahan Rp5.624.855 Rp5.425.636 Rp6.182.208
Nilai lahan/ m 2 Rp5.232.200 Rp5.232.200 Rp5.232.200 Biaya Tanah/ m 2 7,50% 3,70% 18,16% Sumber: Hasil Perhitungan
Berdasarkan  Tabel  8,  nilai  lahan  tertinggi  diperoleh  dari alternatif    penggunaan mix  use antara Shopping  Centre dan Apartemen yaitu sebesar Rp 6.182.208/m 2 dengan produktivitas tertinggi yaitu sebesar 18,16%.

## V. KESIMPULAN
Kontribusi  dari  alternatif  penggunaan  yang  mampu memberikan  produktivitas  maksimum  pada  lahan  kosong  di di Jalan Kahuripan Raya Kav 30-34, Sidoarjo, Jawa Timur adalah alternatif  penggunaan  mix  use  antara shopping  centre dan apartemen  sebesar  18,16%  dengan  nilai  lahan  6.182.208/m 2 , lebih besar  dari nilai sebelumnya.
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  peruntukan  lahan  untuk pengembangan  properti shopping  centre dan  apartemen merupakan  alternatif  penggunaan  terbaik  untuk  lahan  di Jl.Kahuripan Raya Kav 30-34
Pada  penelitian  ini  juga  terlihat  bahwa  bila  pemodelan alokasi  luas  lahan  pada  analisa  HBU,  kita  hanya  memakai constraint atau batasan berupa peraturan tentang batasan ruang menunjukkan  hasil  guna  mencapai  pemakaian  luas  yang maksimum  alokasi  pemakaian  luas  terbesar  akan  diberikan kepada  penggunaan  yang memiliki indeks luasan  efektif paling rendah,  hal  ini  dikarenakan  salah  satu  batasan  yang  dipakai adalah penyediaan lahan parkir yang dihitung berdasarkan luas efektif  dari  suatu  penggunaan  .Semakin  besar    luas  efektif maka semakin besar pula luas parkir yang dibutuhkan sehingga pemakaian luas saleable area tidak mencapai maksimum

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Prawoto, “Teori dan Praktek Penilaian Properti”, BPFE : Yogyakarta, 2003.
[2] M. Afiata dan C. Utomo, “Alternatif Penggunaan Tertinggi dan Terbaik pada  Lahan  Blauran,  Surabaya”,  Surabaya:  Jurnal  Teknik  ITS  Vol.  5, No. 2, D128-D131, 2016.
[3] C.N.  Aziz  dan  C.  Utomo,  “Analisa  Highest  and  Best  Use  pada  Lahan Gedung Serbaguna Purnama di Jl. R.A. Kartini Bangkalan”, Surabaya: Jurnal Teknik ITS Vol. 4, No. 1, D51-D53, 2015.
[4] F.V.  Faradiany  dan  C.  Utomo,  “Analisa Highest  and  Best  Use pada Lahan  Kosong  di  Jemur  Gayungan  II      Surabaya”,  Surabaya  :  Jurnal Teknik ITS 3 (2), C61-63, 2014
[5] C.  Willyana  dan  C.  Utomo,  “Analisa  Alih  Fungsi  Pemanfaatan Tertinggi  dan  Terbaik  pada  Lahan  di  Jalan  Lowanu  Kota  Yogyakarta” Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XX hal. B-11-1 s/d B-11-11, 2014
[6] D.  Kurniawan  dan  C.  Utomo,  “Analisa  Penggunaan  Tertinggi  dan Terbaik pada Aset Milik Pemerintah Terhadap Peningkatan Nilai Lahan Kawasan  (Studi  Kasus  Lahan  Sekolah  di  Koridor  Jalan  A.  Yani Surabaya)”.  Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen  Teknologi  XVIII hal. B-22-1 s/d B-22-5, 2013
[7] T.D.A.  Rasyid  dan  C.  Utomo,  “Analisa  Highest  and  best  use  (HBU) pada lahan bekas SPBU Biliton”, Jurnal Jurusan Teknik Sipil ITS Vol. 2 No. 2 : 2301-9271 D181-D185, 2013.
[8] A.  Akmaluddin  dan  C.  Utomo,  “Analisa  Highest  And  Best  Used  Jl. Raya Gubeng No. 54 Surabaya”, Jurnal Jurusan Teknik Sipil ITS Vol. 2 No. 1 : 2301-9271 C6-C10, 2013.
[9] B.  Anggarwati  dan  C.  Utomo,  “Analisa  Penggunaan  Lahan  Kawasan Komersial Perumahan Citra Raya Surabaya dengan Metode Highest and
Best Use” , Surabaya: Jurnal Teknik ITS 2 No.2, D39-D41, 2013 [10]   M.  Mubayyinah  dan  C.  Utomo,  “Analisa Highest    and    Best    Use (HBU)  Lahan  X  Untuk  Properti  Komersial”,  Surabaya:  Jurnal  Teknik ITS Vol. 1, No. 1, hal. D16-D19, 2012
[11]   M.S  Mustika  dan  C.  Utomo,  “Analisa  Alternatif  Revitalisasi  Pasar Gubeng  Masjid  Surabaya  dengan  Metode Highest  And  Best  Use ”,
Surabaya: Jurnal Teknik ITS Vol. 5, No. 2, hal. C75-C77, 2016
[12]   M. Afiata dan C. Utomo, “Alternatif Penggunaan Tertinggi dan Terbaik pada  Lahan  Blauran,  Surabaya”,  Surabaya:  Jurnal  Teknik  ITS  Vol.  5,
No. 2, D128-D131, 2016
[13]   R.P.A.  Kasih  dan  C.  Utomo,  “Analisa  Produktivitas  Tertinggi  dan
Terbaik  pada  Penggunaan  Lahan  Pasar Genteng  Baru Surabaya”,
Surabaya: Jurnal Teknik ITS Vol. 5, No. 2, hal. D237-D240, 2016
[14]   N.P.K.  Utami  dan  C.  Utomo,  ”Analisa  Highest  adn  Best  Use  pada Lahan Kosong di Kawasan Wisata Ubud”, Surabaya: Jurnal Teknik ITS Vol. 4, No. 1, C41-C44, 2015.
[15]   M.D.S.  Mahardika,  C.B  Nurcahyo,  dan  C.  Utomo,  “Optimasi Penggunaan  Lahan  Kosong  di  Kecamatan  Baturiti  Untuk  Properti Komersial  Dengan  Prinsip Highest  and  Best  Us e”,  Surabaya:  Jurnal Teknik ITS Vol. 2, No. 2, hal. D42-D45, 2013
[16]   I. Krestian, dan C. Utomo, “Peningkatan Nilai Penggunaan Lahan Pasar
Keputran  di  Kota  Surabaya”,  Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen Teknologi XX hal. B-25-1 s/d B-25-10, 2014
[17]   K.A.  Dappah,  “Highest  and  Best  Use  In  The  Valuation  of  Mixed-Use Development  Sites:  Liniear  Programming  Aprroach”,  Journal  Of Property Research, 2005.
[18]  K.A. Dappah dan K.C. Toh, “Non Linear Modelling of The Highest and Best  Use  In  The  Valuation  of  Mixed-Use  Development  Sites”, Singapura:  IRES  Working  Paper  Series  Vol.  2,  p.  3-35,  National University of Singapore, 2011.