Volume 17, Nomor 2 (2022), https://jurnal.uns.ac.id/region DOI: 10.20961/region.v17i2.43366
Backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta dan faktor yang mempengaruhinya

## The occupancy backlog in Surakarta City and its affecting factors
D R Hanifa 1 , G Yudana 1 , dan E F Rini 1
1 Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia
Corresponding author ’s email : diandynn@gmail.com
Abstrak. Perkembangan  Kota  Surakarta  yang  cukup  pesat  mengakibatkan  jumlah penduduk  yang  meningkat  dan  berpengaruh  terhadap  kebutuhan  rumah  di  Kota Surakarta.  Kebutuhan  rumah  yang  tidak  diimbangi  dengan  penyediaan  perumahan menyebabkan terjadinya backlog kepenghunian rumah yang besar di Kota Surakarta. Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  Susenas  tahun  2018,  jumlah  backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta sebesar 33.446 KK. Tujuan dari penelitian ini adalah  mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  angka  backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta. Dengan menggunakan pendekatan deduktif kuantitatif, analisis faktor dilakukan terhadap data kuesioner oleh 100 responden yang tersebar  di  Kota  Surakarta.  Hasil  penelitian  didapatkan  faktor  yang  mempengaruhi backlog  kepenghunian  rumah  terbagi  dalam  3  kelompok  faktor,  yaitu:  (1)  Faktor ekonomi mampu menjelaskan 42,436% dari keragaman total, terdiri atas pendapatan, jenis pekerjaan, harga sewa rumah, dan kemudahan pinjaman; (2) Faktor infrastruktur dapat  menjelaskan  13,612%  dari  keragaman  total,  terdiri  atas  kemudahan transportasi, prasarana lingkungan, sarana lingkungan, dan jarak dengan pusat kota;
(3)  Faktor  pertumbuhan  penduduk,  terdiri  atas  tingkat  pertumbuhan  penduduk dengan  besar  varian  terkecil  yaitu  sebesar  12,213%.  Kelompok  faktor  ekonomi memiliki pengaruh paling besar dalam mempengaruhi backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta.
Kata  Kunci:  Backlog  Kepenghunian  Rumah;  Backlog  Perumahan;  Faktor  Pengaruh Backlog; Surakarta
Copyright © 2022, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Abstract. The  rapid  development  of  Surakarta  as  urban  center  brought  increasing number of residents and housing needs. The unmatched needs to housing provision revealed a significant figure of occupancy backlog in Surakarta. Based on 2018 Susenas data  from  Central  Statistics  Agency,  the  backlogs  in  Surakarta    reached  33,446 households. The purpose of this study is to determine the factors that influence the backlog of housing occupancy in the city of Surakarta. By using quantitative deductive approach, factor analysis was carried out on the 100 questionnaire data spread across Surakarta.  The  results  show  that  the  factors  affecting  the  occupancy  backlog  were divided into three groups of factors, namely: (1) Economic factors, explaining 42.436% of the total diversity; consisting of income, type of work, rental prices, and ease  of loan; (2) infrastructure factors, explaining 13.612% of the total diversity, consisting of transportation  ease,  neighborhood  infrastructure  and  facilities,  and  distance  to  the city center;  (3)  Population  growth  factor, explaining 12.213%  of total  diversity.  The economic  factors  has  the  greatest  influence  in  affecting  the  occupancy  backlog  in Surakarta.
Keywords: Factors Affecting Backlog; Housing Backlog; Occupancy Backlog; Surakarta

## 1. Pendahuluan
Kota Surakarta sebagai kota yang juga melayani wilayah sekitarnya membuat Kota Surakarta berkembang  dengan  cukup  pesat.  Menurut  Sutarjo  dalam  Riasdianti  [1],  faktor  manusia, kegiatan manusia, dan pola pergerakan manusia antar pusat kegiatan merupakan faktor yang mempengaruhi  berkembangnya  suatu  kota.  Berkembangnya  kegiatan  masyarakat  serta adanya peningkatan penduduk, berpengaruh terhadap perkembangan permukiman di Kota Surakarta.  Perkembangan  kegiatan  masyarakat  serta  peningkatan  penduduk  tersebut berpengaruh  terhadap  perkembangan  permukiman  di  Kota  Surakarta.  Firdianti  [2] menjelaskan  bahwa  perkembangan  permukiman  di  Indonesia,  khususnya  di  perkotaan dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  penduduk  serta  berkembangnya  kegiatan  masyarakat. Berdasarkan  hal  tersebut,  diketahui  bahwa  meningkatnya  pertumbuhan  penduduk mempengaruhi peningkatan kebutuhan akan rumah di Kota Surakarta.
“Rumah  adalah  bangunan  gedung  yang  berfungsi  sebagai  tempat  tinggal  yang  layak  huni, sarana  pembinaan  keluarga,  cerminan  harkat  dan  martabat  penghuninya,  serta  aset  bagi pemiliknya” [3]. Menurut Prasong Eiam-anant dalam Arifin [4], dalam menganalisis kebutuhan perumahan dapat dipecah ke dalam faktor fisik, faktor komponen ekonomi, dan faktor sosial. Menurut Hole dalam Rachmawaty [5], dalam memenuhi kebutuhan akan rumah lebih baik bila dibangun dengan mempertimbangkan kondisi sosial masyarakat.
Kebutuhan akan rumah yang tidak terpenuhi disebut dengan backlog perumahan atau angka kekurangan  rumah.  Menurut  Direktorat  Jenderal  Anggaran  Kementerian  Keuangan  [6], backlog perumahan merupakan kesenjangan yang terjadi saat jumlah rumah yang terbangun tidak  sesuai  dengan  jumlah  rumah  yang  masyarakat  butuhkan. Backlog perumahan  dapat diukur  melalui  perspektif  yang  berbeda,  yaitu  perspektif  kepemilikan  berdasarkan  konsep Badan  Pusat  Statistik  (BPS) dan  perspektif  kepenghunian berdasarkan  konsep  Kementerian
PUPR.  Pada  penelitian  ini  berfokus  pada backlog berdasarkan  perspektif  menghuni Kementerian PUPR atau disebut dengan backlog kepenghunian rumah. Backlog kepenghunian rumah dihitung berdasarkan konsep ideal 1 rumah dihuni 1 keluarga. Konsep menghuni pada backlog kepenghunian rumah ini menunjukkan bahwa tidak diwajibkan pada setiap keluarga untuk memiliki rumah, tetapi difasilitasi oleh pemerintah agar keluarga, terutama masyarakat berpenghasilan rendah agar dapat menghuni rumah yang layak dan kepastian bermukimnya terjamin [7].
Kondisi saat ini Pemerintah Kota Surakarta masih belum mampu memenuhi kebutuhan akan rumah.  Menurut data  BPS  Susenas  Tahun 2018 Kota  Surakarta berada  pada  angka backlog kepenghunian sebesar 33.446 dengan total jumlah rumah sebanyak 113.699 [8]. Berdasarkan UUD 1945 [9] , “Setiap orang berhak hidup sejahtera lahir dan batin, bertempat tinggal, dan mendapatkan  lingkungan  hidup  yang  baik  dan  sehat  serta  memperoleh  pelayanan kes ehatan”. Menurut kebijakan tersebut, dapat diartikan bahwa seluruh warga masyarakat Indonesia  termasuk  Kota  Surakarta  berhak  untuk  bertempat  tinggal  serta  mendapatkan lingkungan yang layak yang menjadi tanggung jawab negara dan pemerintah. Selain itu, pada Tahun  2017  Kota  Surakarta  ditetapkan  sebagai  kota  layak  huni  oleh  Ikatan  Ahli  Perencana Indonesia dengan indeks livability di atas rata-rata dan tertinggi dari kota-kota lainnya, yaitu sebesar 66,9 [10].
Permasalahan backlog perumahan  di  Indonesia  masih  cukup  banyak,  salah  satunya  adalah belum ada kesepakatan bersama mengenai perumusan dan konsep perhitungan kebutuhan rumah, sehingga data yang dikeluarkan oleh beberapa instansi berbeda. Pelaksanaan program penyediaan rumah bagi masyarakat seringkali tidak berdasarkan data permintaan masyarakat dalam memenuhi kebutuhan akan rumah, sehingga masih ditemukan rumah terbangun untuk masyarakat terlantar begitu saja tanpa dihuni [11]. Oleh karena itu, pemenuhan kebutuhan rumah untuk mengurangi jumlah backlog perlu dilihat berdasarkan permintaan masyarakat terhadap rumah agar usaha pengurangan backlog dapat efektif.
Permintaan perumahan adalah konsep yang didorong oleh pasar dan berkaitan dengan jenis dan jumlah rumah yang dipilih berdasarkan preferensi serta kemampuan masyarakat dalam membayar  [12]. Menurut Mckenzie  dan  Betts  dalam  Fitrianingsih  [13],  terdapat tiga  faktor utama  yang  berpengaruh  dalam  permintaan  perumahan,  yaitu  populasi  penduduk, pendapatan  dan  besar  kredit  perumahan,  serta  preferensi  dan  gaya  hidup.  Sedangkan menurut  Firdaos  dalam  Widiastuti  [14],  terdapat  faktor-faktor  yang  berpengaruh  dalam permintaan perumahan, yaitu:
a) Lokasi rumah. Lokasi rumah yang memiliki tingkat aksesibilitas tinggi memiliki permintaan yang juga tinggi.
b) Pertambahan  penduduk.  Semakin  bertambahnya  penduduk  secara  alami  melalui kelahiran ataupun non-alami, yaitu migrasi penduduk mengakibatkan permintaan akan rumah semakin bertambah.
c) Pendapatan. Kondisi ekonomi sangat mempengaruhi tingkat kesanggupan individu. Oleh karena  itu,  individu  dengan  pendapatan  rendah  memiliki  keinginan  yang  juga  rendah dalam membeli rumah, begitupun sebaliknya.
d) Kemudahan  pinjaman . Kebijakan yang dibuat oleh pemerintah serta lembaga keuangan berpengaruh  dalam  permintaan  perumahan.  Kemudahan  syarat  untuk  mendapat pinjaman membuat permintaan perumahan meningkat.
e) Fasilitas umum. Fasilitas umum merupakan sarana dan prasarana yang dibutuhkan dalam masyarakat,  seperti  sarana  kesehatan,  sarana  perdagangan,  prasarana  jalan,  dan sebagainya.
f) Harga  rumah.  Harga  barang  yang  semakin  tinggi  berpengaruh  terhadap  turunnya permintaan  atas  barang  tersebut.  Oleh  sebab  itu,  bila  harga  rumah  meningkat  maka permintaan akan menurun.
g) Peraturan  perundangan.  Kebijakan  perundangan  mengenai  hak-hak  atas  lahan  dapat berpengaruh dalam permintaan perumahan.
Selain  itu,  berdasarkan  Eckert  dalam  Budi  [15],  terdapat  faktor  yang  sangat  berpengaruh dalam permintaan pasar perumahan, yaitu:
a) Ekonomi.  Faktor  ini  dapat  dilihat  berdasarkan  besar  pendapatan,  harga  sewa  rumah, tingkat suku bunga, serta kebijakan pinjaman yang berlaku.
b) Sosial.  Faktor  sosial  yang  mempengaruhi  permintaan  perumahan  adalah  tingkat kepadatan  penduduk  kawasan,  tingkat  pendidikan,  kejahatan,  distribusi  umur,  serta ukuran suatu keluarga.
c) Pemerintahan. Faktor ini dilihat melalui tingkat pelayanan pemerintah serta besar pajak.
d) Lingkungan. Faktor ini dilihat melalui fisik dasar wilayah serta kemudahan fasilitas.

## 2. Metode

## 2.1. Ruang lingkup
Lingkup  wilayah  penelitian  ini  adalah  Kota  Surakarta  seperti  Gambar  1  yang  terdiri  atas Kecamatan Banjarsari, Kecamatan Jebres, Kecamatan Pasar Kliwon, Kecamatan Serengan, dan Kecamatan  Laweyan.  Ruang  lingkup  pembahasannya  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi backlog kepenghunian di Kota Surakarta. Faktor-faktor yang diteliti mengacu pada teori permintaan rumah (housing demand).
Gambar 1. Peta wilayah administrasi Kota Surakarta.

## 2.2. Metode analisis
Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan  secara  deduktif. Pendekatan  deduktif  digunakan  pada  penelitian  yang  berawal  dari  sebuah  teori  dan selanjutnya dibandingkan dengan fakta-fakta yang terdapat di lapangan. Jenis penelitian yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif.  Metode  kuantitatif  adalah metode  analisis  pengukuran  variabel  berdasarkan  kuantitas  yang  kemudian  memiliki  hasil akhir berupa angka ataupun statistik [14].
Kriteria  populasi  dari  penelitian  ini,  yaitu  kepala  keluarga  yang  menempati  rumah  yang ditinggali oleh lebih dari satu KK. Hal ini dikarenakan backlog kepenghunian rumah dihitung berdasarkan  konsep  ideal  1  rumah  dihuni  1  keluarga.  Teknik  pengambilan  sampel  pada penelitian ini menggunakan rumus Slovin. Rumus Slovin memiliki persyaratan, yaitu anggota populasi  diketahui  jumlahnya,  yang  dalam  penelitian  ini  dibutuhkan  jumlah backlog kepenghunian  rumah di Kota  Surakarta.  Rumus  Slovin  ukuran  sampel  dengan margin  error 0,01 (1%), 0,05 (5%) dan 0,10 (10%), dengan rumus sebagai berikut.
n = N 1+Nα²
Keterangan: n = ukuran sampel yang dibutuhkan N = jumlah populasi α = margin error yang diperkenankan atau taraf signifikansi 0,01(1%), 0,05 (5%) dan 0,10 (10%)
Pada  penelitian  ini  diketahui  bahwa  menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Tahun  2018  [8], populasi dari backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta adalah sebesar 33.446 Kepala Keluarga  (KK)  dan margin  error yang  digunakan  adalah  10%  atau  0,10.  Maka  didapatkan ukuran sampel yang dibutuhkan sebagai berikut.
n = 33446 1+33446(0,1)² = 99,701 dibulatkan menjadi 100
Pada  penelitian  ini  didapatkan  ukuran  sampel  yang  dibutuhkan,  yaitu  100  sampel  yang kemudian dibagi ke dalam kecamatan yang ada di Kota Surakarta sebagai berikut.
Backlog Kepenghunian Kecamatan X =
Jumlah Unit Rumah Kecamatan Jumlah Unit Rumah Surakarta x Backlog Kepenghunian Surakarta
Hasil  jumlah  perhitungan backlog kepenghunian  per  kecamatan  dibagi  dengan  jumlah keseluruhan backlog kepenghunian  rumah  di  Kota  Surakarta  yang  kemudian  dikali  dengan jumlah sampel, yaitu 100. Maka didapatkan jumlah sampel untuk setiap kecamatan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel kawasan. Klasifikasi Kawasan Jumlah Sampel Kecamatan Banjarsari 31 Kecamatan Jebres 26 Kecamatan Pasar Kliwon 15 Kecamatan Laweyan 18 Kecamatan Serengan 10
Teknik  analisis  pada  penelitian  ini  adalah  teknik  analisis  faktor  dengan  melalui  proses  uji validitas dan uji reliabilitas menggunakan tools SPSS sehingga didapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta. Faktor yang mempengaruhi backlog kepenghunian  rumah  di  Kota  Surakarta  diukur  melalui  beberapa  variabel  yang didapatkan melalui sintesis teori permintaan perumahan. Variabel-variabel terpilih tersebut, antara lain:
a) Lokasi perumahan. Keamanan dan kenyamanan hunian dipengaruhi oleh lokasinya. Hal ini  berarti  suatu  lokasi  perumahan  ditentukan  oleh  lingkungan  serta  aksesibilitasnya. Pengukuran  variabel  lokasi  perumahan  dinilai  berdasarkan  sub  variabel  kemudahan transportasi dan jarak dengan pusat kota.
b) Pertumbuhan penduduk. Menurut Firdaos dalam Widiastuti [14], penambahan penduduk baik  secara  alami  maupun  non  alami  berakibat  pada  meningkatnya  permintaan  akan rumah. Pengukuran variabel dinilai berdasarkan tingkat pertumbuhan penduduk dengan melihat angka pertumbuhan penduduk atau laju pertumbuhan penduduk.
c) Kebijakan perumahan. Kemudahan pinjaman yang dimaksud adalah kemudahan dalam akses  KPR  Perumahan  sesuai  kebijakan  FLPP  subsidi  rumah  swadaya  dari  pemerintah pusat guna mengurangi kebutuhan rumah. Berdasarkan pengertian  di atas pengukuran variabel ini berdasarkan sub variabel kemudahan pinjaman.
d) Fasilitas  lingkungan.  Fasilitas  lingkungan  berupa sarana  dan prasarana  lingkungan  yang ditinjau  berdasarkan  kualitas  dan  kuantitasnya.  Sarana  yang  diteliti  berupa  sarana pendidikan,  kesehatan,  peribadatan,  perdagangan,  dan  ruang  terbuka.  Sedangkan prasarana  yang  diteliti,  yaitu  prasarana  jalan,  air,  listrik,  sanitasi,  persampahan,  dan drainase.
e) Harga  rumah.  Hubungan  antara  harga  atau  biaya  perumahan  dan  pendapatan  adalah sebuah faktor penting, tidak hanya dalam haknya sendiri tetapi juga untuk dampaknya pada  kebutuhan  perumahan  [16].  Pada  penelitian  ini  sesuai  dengan  konsep backlog kepenghunian,  maka  dinilai  melalui  keterjangkauan  harga  sewa  rumah  pada  kawasan penelitian.
Berdasarkan  sintesis  teori  yang  telah  dilakukan  kemudian  didapatkan  9  sub  variabel  yang digunakan pada penelitian ini seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Sub variabel penelitian. Kode Sub Variabel X1 Kemudahan Transportasi X2 Jarak dengan Pusat Kota X3 Tingkat Pertumbuhan Penduduk X4 Pendapatan X5 Jenis Pekerjaan X6 Kemudahan Pinjaman X7 Sarana Lingkungan X8 Prasarana Lingkungan X9 Harga Sewa Rumah
Teknik pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini untuk sub variabel X1, X2, X4, X5,  X6,  X7,  X8,  dan  X9  adalah  teknik  pengumpulan  data  primer  berupa  kuisioner  dan wawancara. Kemudian, untuk sub variabel X3 dilakukan teknik pengumpulan data sekunder yang berasal dari Dinas Kependudukan Kota Surakarta.

## 3. Hasil penelitian dan pembahasan

## 3.1. Uji validitas dan reliabilitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur valid atau tidaknya suatu kuesioner [17]. Uji validitas pada penelitian ini berdasarkan instrumen penelitian yang dilakukan pada 100 responden. Uji validitas ini dilakukan menggunakan SPSS dengan membandingkan koefisien corrected item total correlation sebagai nilai r hitung dengan nilai r tabel. Nilai r tabel 0,1654 dengan nilai DF = 100-2 = 98 dan tingkat signifikansi 0,05.
Tabel 3. Uji validitas.
Variabel Nilai r Hitung Nilai r Tabel Kriteria Kemudahan Transportasi 0,378 0,1654 Valid Jarak dengan Pusat Kota 0,170 0,1654 Valid Tingkat Pertumbuhan Penduduk 0,253 0,1654 Valid Pendapatan 0,649 0,1654 Valid Jenis Pekerjaan 0,671 0,1654 Valid Kemudahan Pinjaman 0,617 0,1654 Valid Sarana Lingkungan 0,517 0,1654 Valid Prasarana Lingkungan 0,597 0,1654 Valid Harga Sewa Rumah 0,668 0,1654 Valid
Berdasarkan Tabel 3, dapat diketahui bahwa variabel-variabel memiliki kriteria valid dengan nilai r hitung lebih besar dari r tabel. Selanjutnya, uji reliabilitas dapat dilakukan setelah uji validitas  dinyatakan  valid.  Pengujian  reliabilitas  pada  penelitian  ini  menggunakan  program analisis SPSS dengan mengukur koefisien cronbach’ alpha . Instrumen dinyatakan reliabel bila memiliki nilai cronbach’ alpha lebih dari 0,60 [16].
Tabel 4. Uji reliabilitas. Variabel Cronbach’ Alpha Kriteria Kemudahan Transportasi 0,781 Reliabel Jarak dengan Pusat Kota 0,799 Reliabel Tingkat Pertumbuhan Penduduk 0,783 Reliabel Pendapatan 0,727 Reliabel Jenis Pekerjaan 0,728 Reliabel Kemudahan Pinjaman 0,733 Reliabel Sarana Lingkungan 0,768 Reliabel Prasarana Lingkungan 0,763 Reliabel Harga Sewa Rumah 0,725 Reliabel
Berdasarkan Tabel 4, semua variabel dinyatakan reliabel karena memiliki nilai cronbach’ alpha lebih dari 0,60. Setelah dilakukan uji validitas dan reliabilitas, maka dapat disimpulkan bahwa
instrumen penelitian ini dapat digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama dan menghasilkan data yang sama.

## 3.2.  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  backlog  kepenghunian  rumah  di  Kota Surakarta
Analisis faktor dilakukan terhadap variabel yang telah melewati uji validitas dan uji reliabilitas, sehingga  dapat  ditentukan  kelompok  faktor  yang  berpengaruh  terhadap backlog kepenghunian  rumah  di  Kota  Surakarta  dengan  besar  pengaruh  terbesar  hingga  pengaruh terkecil. Terdapat beberapa tahap dalam analisis faktor, yaitu:
a) Tahap  awal  dalam  analisis  faktor  adalah  melakukan  Uji KMO  and  Bartlett’s  Test untuk mengetahui  kelayakan  suatu  variabel,  apakah  dapat  diproses  dengan  teknik  analisis faktor  atau  tidak.  Berdasarkan  Tabel  5  diketahui  angka  KMO  MSA (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) sebesar 0,793 dan nilai Bartlett’s Test of Sphericity (Sig.) 0,000. Hal ini berarti analisis faktor dapat diproses lebih lanjut karena memiliki nilai KMO MSA > 0,50 dan Sig. <0.005, maka analisis faktor dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya, yaitu melihat nilai anti-image matrices.
Tabel 5. Output KMO and Bartlett’s Test .
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .793 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 317.410 df 36 Sig. .000
b) Pada  tabel anti-image  matrices pada  bagian anti-image  correlation yang  harus dikeluarkan adalah variabel yang memiliki nilai MSA kurang dari 0,5, maka untuk seluruh variabel dapat dianalisis lebih lanjut karena memiliki nilai > 0,5 (lihat Tabel 6). Nilai MSA > 0,5 berarti variabel masih dapat diprediksi dan dianalisis lebih lanjut [18].
c) Tahap  selanjutnya  adalah  melihat  nilai communalities. Berdasarkan  Santoso  [18],  nilai communalities memiliki persyaratan, yaitu lebih besar dari 0,5. Berdasarkan hasil analisis diketahui nilai extraction seluruh variabel adalah lebih besar dari 0,50 (lihat Tabel 7). Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  variabel  dapat  digunakan  untuk menjelaskan faktor.
d) Selanjutnya,  tabel  total variance  explained yang  menunjukkan  nilai  masing-masing variabel  yang  dianalisis.  Tabel  total variance  explained menggambarkan  jumlah  faktor yang terbentuk [18]. Pada bagian initial eigenvalues dapat diketahui bahwa terdapat tiga faktor yang terbentuk dari 9 variabel yang dianalisis. Syarat untuk menjadi sebuah faktor adalah  memiliki  nilai eigenvalue >  1.  Berdasarkan  Tabel  8,  diketahui  bahwa  faktor pertama  mampu  menjelaskan  42,436%  dari  keragaman  total,  faktor  kedua  dapat menjelaskan  13,612%,  dan  faktor  ketiga  dapat  menjelaskan  sebesar  12,213%  dari
keragaman  total  item  penelitian.  Angka  komulatif  ketiga  faktor  tersebut  mampu menjelaskan sebesar 68,261% dari total variasi penelitian.
Tabel 6. Output anti-image matrices
Anti-image Matrices
Kemu
d ah an Tr an sp or tasi Jar ak d en gan Pu sat Ko ta Tin gk at Pe rt u mb u h an Pe n d u d u k
Pe n d ap at an Je n is Pe ker jaan Kemu d ah an Pin jam an Sar an a Lin gk u n gan Pr asara n a Lin gk u n gan H arga Se w a Ruma h An ti- image C ovar ia n ce
Kemudahan Transportasi .708  -.202 -.167 .152  -.083  -.018  -.044  -.069  -.153 Jarak dengan Pusat Kota -.202  .811 .231 -.074  .034  .000 .000  -.113  .050 Tingkat Pertumbuhan Penduduk -.167  .231 .767 -.059  .032  .085  -.066  -.081  -.068 Pendapatan .152  -.074 -.059 .376  -.126  -.047  -.066  -.052  -.184 Jenis Pekerjaan -.083  .034 .032 -.126  .458  -.141  .014  -.037  -.080 Kemudahan Pinjaman -.018  .000 .085 -.047  -.141  .511  -.095  -.057  -.087 Sarana Lingkungan  -.044  .000 -.066 -.066  .014  -.095  .563  -.239  .051 Prasarana Lingkungan -.069  -.113 -.081 -.052  -.037  -.057  -.239  .510  .017 Harga Sewa Rumah  -.135  .050 -.068 -.184  -.080  -.087  .051 .017  .422 An ti- image
C or re lat ion
Kemudahan Transportasi .645 a -.267 -.227 .294  -.146  -.030  -.070  -.114  -.248 Jarak dengan Pusat Kota -.267 .513 a .293 -.133  .055  .000 .000  -.176  .086 Tingkat Pertumbuhan Penduduk -.227  .293 .658 a -.109  .053  .136  -.100  -.130  -.120 Pendapatan .294  -.133 -.109 .782 a -.304  -.108  -.143  -.118  -.461 Jenis Pekerjaan -.146  .055 .053 -.304 .866 a -.291  .027  -.076  -.182 Kemudahan Pinjaman -.030  .000 .136 -.108  -.291 .883 a -.177  -.111  -.187 Sarana Lingkungan  -.070  .000 -.100 -.143  .027  -.177 .801 a -.447  .105 Prasarana Lingkungan -.114  -.176 -.130 -.118  -.076  -.111  -.447 .820 a .038 Harga Sewa Rumah  -.248  .086 -.120 -.461  -.182  -.187  .105 .038 .803 a a. Measures of Sampling Adequacy (MSA)
Tabel 7. Output communalities. Communalities Initial  Extraction Kemudahan Transportasi 1.000 .533 Jarak dengan Pusat Kota 1.000 .768 Tingkat Pertumbuhan Penduduk 1.000 .809 Pendapatan 1.000 .758 Jenis Pekerjaan 1.000 .714 Kemudahan Pinjaman 1.000 .666 Sarana Lingkungan 1.000 .548 Prasarana Lingkungan 1.000 .650 Harga Sewa Rumah 1.000 .699 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Tabel 8. Output total variance explained.
Total Variance Explained
Co mp o n en t
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 3.819 42.436 42.436 3.819 42.436 42.436 2.962  32.908  32.908 2 1.225 13.612 56.048 1.225 13.612 56.048 1.987  22.079  54.986 3 1.099 12.213 68.261 1.099 12.213 68.261 1.195  13.274  68.261 4 .875 9.726 77.986
5 .601 6.682 84.669
6 .404 4.490 89.159
7 .382 4.242 93.401
8 .351 3.903 97.304
9 .243 2.696 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
e) Tahap  berikutnya  menentukan  variabel-variabel  yang  dominan  pada  setiap  komponen terbentuk melalui tabel component matrix. Component matrix menunjukkan nilai korelasi atau hubungan antar masing-masing variabel dengan faktor yang akan terbentuk. Hasil ekstraksi pada component matrix masih sulit untuk menentukan variabel dominan yang termasuk  dalam  faktor  tertentu,  maka  perlu  dilakukan  rotasi  faktor  yang  mampu menjelaskan  distribusi  variabel  yang  lebih  jelas.  Rotasi  faktor  dilakukan  agar  dapat
menentukan dengan melihat nilai korelasi terbesar antar masing-masing variabel dengan faktor terbentuk pada Tabel 9.
Tabel 9. Output rotated component matrix.
Rotated Component Matrix a Component 1 2 3 Pendapatan .853 .168 .041 Jenis Pekerjaan .825 .183 -.002 Harga Sewa Rumah .798 .183 .169 Kemudahan Pinjaman .775 .230 -.114 Kemudahan Transportasi .075 .726 .015 Prasarana Lingkungan .408 .691 -.072 Sarana Lingkungan .366 .643 -.005 Jarak dengan Pusat Kota .026 .431 -.762 Tingkat Pertumbuhan Penduduk .099 .484 .751 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a a. Rotation converged in 5 iterations.
Berdasarkan  analisis,  didapatkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta, yaitu:
a) 42,436%  faktor  yang  mempengaruhi backlog kepenghunian  rumah  di  Kota  Surakarta ditentukan oleh faktor pendapatan, faktor jenis pekerjaan, faktor harga sewa rumah, dan faktor kemudahan pinjaman atau kemudahan dalam akses bantuan perumahan. Faktor ini disebut dengan faktor ekonomi karena ke empat faktor tersebut berhubungan dengan ekonomi  atau  kondisi  keuangan  yang  dimiliki  oleh  responden.  Hal  ini  berarti backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta dipengaruhi oleh perekonomian kepala keluarga yang termasuk dalam backlog kepenghunian.
b) Berdasarkan 13,612% faktor yang mempengaruhi backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta  ditentukan  oleh  empat  faktor,  yaitu  kemudahan  transportasi,  prasarana lingkungan, sarana lingkungan, dan jarak dengan pusat kota. Faktor ini merupakan faktor infrastruktur karena faktor-faktor yang terdapat pada faktor 2 berkaitan dengan fasilitas lingkungan  dalam  suatu  kota.  Hal  ini  berarti  responden  yang  termasuk  dalam backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta tidak terlalu mengutamakan sarana dan prasarana fisik lingkungan, tetapi lebih pada keberadaan tempat untuk menetap.
c) Selanjutnya, 12,213% faktor ditentukan oleh besarnya tingkat pertumbuhan penduduk di Kota  Surakarta  sehingga  disebut  faktor  pertumbuhan  penduduk.  Berdasarkan  data proyeksi penduduk 2010-2025 Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka 2019 [19], diketahui bahwa  angka  laju  pertumbuhan  penduduk  Kota  Surakarta  2017-2018  sebesar  0,35% dengan  angka  laju  pertumbuhan  Provinsi  Jawa  Tengah  sebesar  0,68%,  dan  laju
pertumbuhan nasional sebesar 1,33%. Berdasarkan hal tersebut, maka dapat diketahui bahwa tingkat laju pertumbuhan penduduk di Kota Surakarta tergolong lambat, sehingga kurang berpengaruh terhadap backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta.

## 4. Kesimpulan
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi backlog kepenghunian  rumah  di  Kota  Surakarta  terbagi dalam  tiga  komponen  faktor,  yaitu  (1)  Faktor  ekonomi  terdiri  atas  pendapatan,  jenis pekerjaan,  harga  sewa  rumah,  dan  kemudahan  pinjaman  dengan  pengaruh  paling  besar karena mampu menjelaskan 42,436% dari keragaman total. (2) Faktor infrastruktur terdiri atas kemudahan transportasi, prasarana lingkungan, sarana lingkungan, dan jarak dengan pusat kota menjelaskan 13,612% dari keragaman total, memiliki pengaruh yang lebih rendah dari faktor  ekonomi.  (3)  Faktor  pertumbuhan  penduduk  terdiri  atas  tingkat  pertumbuhan penduduk  dengan  besar  varian  terkecil,  yaitu  sebesar  12,213%.  Faktor  pertumbuhan penduduk  merupakan  faktor  dengan  pengaruh  paling  rendah  dalam  faktor  yang mempengaruhi backlog kepenghunian rumah di Kota Surakarta.
Faktor-faktor yang dihasilkan pada penelitian ini hanya dapat menerangkan 68,261% faktor dari  keseluruhan  faktor  yang  berpengaruh  terhadap backlog kepenghunian  rumah  di  Kota Surakarta. Untuk menerangkan 31,739% faktor lainnya yang berpengaruh terhadap backlog kepenghunian di Kota Surakarta, perlu ditelusuri lagi faktor-faktor yang belum teramati dalam penelitian ini. Oleh karena itu, perlu dikaji kembali berdasarkan teori-teori penunjang lainnya yang  berkaitan  dengan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi backlog kepenghunian  rumah  di Kota Surakarta.

## Referensi
[1] Riasdianti  K.  Perkembangan  Perumahan  Formal di  Wilayah  Peri-Urban  sebagai  Upaya Pemenuhan  Kebutuhan  Perumahan  Kota  di  Surakarta.  Universitas  Sebelas  Maret, 2012.
[2] Firdianti SRI. Perkembangan Permukiman Penduduk di Kecamatan Ngemplak Kabupaten Boyolali Tahun 1997-2007. Universitas Sebelas Maret, 2010.
[3] Republik Indonesia. Undang-Undang RI Nomor 1 Tahun 2011 Tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman 2011.
[4] Arifin  LS.  Housing  Needs  of  Migrant  Women  Industrial  Workers  in  Surabaya:  Insight From A Life Story Approach. Habitat Int 2005;29:215 – 26. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2003.09.003.
[5] Rachmawaty R. Pemukiman Komunitas Pemulung (Studi Kasus Pemukiman Komunitas Pemulung di Kelurahan Tengah Jakarta Timur). Universitas Indonesia, 2009.
[6] Dirjen  Anggaran  Kementerian  Keuangan.  Peranan  APBN  Dalam  Mengatasi  Backlog Perumahan Bagi Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) 2015.
[7] Kementrian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat  Pusat  Pengelolaan  Dana Pembiayaan Perumahan. Konsep Backlog. PpdppId n.d.
[8] Badan Pusat Statistik Kota Surakarta. Kota Surakarta Dalam Angka 2019. Surakarta: BPS Kota Surakarta; 2019.
[9] Republik Indonesia. Undang-Undang Dasar RI Tahun 1945 1945.
[10]  Ikatan Ahli Perencana Indonesia. Indonesia Most Livable City Index 2017. IAP Indonesia; 2017.
[11]  Rosa Y, Jatnika R. FAKTOR PENENTU KEBUTUHAN RUMAH, STUDI KASUS KOTA CIREBON. J Permukim 2012;7:110 – 20.
[12]  Heath S. Housing Demand and Need (England). Social Pol. House of Commons Library; 2014.
[13]  Fitrianingsih M. Analisis Pengaruh Harga Sewa, Pendapatan Keluarga, Fasilitas, Lokasi, dan  Harga  Substitusi  terhadap  Permintaan  Rusunawa  UNDIP.  Universitas Diponegoro, 2013.
[14]  Widyastuti  E,  Handayani  S.  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Keputusan Pembelian Rumah Subsidi Dengan Menggunakan Analisis Regresi. Pros. Semin. Nas. Stat., Semarang: Universitas Diponegoro; 2013, p. 111 – 21.
[15]  Budi  M.  Analisis  Permintaan  Rumah  Sederhana  di  Kota  Semarang.  J  Bisnis  Dan  Ekon 2009;16:126 – 39.
[16]  Glen B, Pawson H, White M, Watkins D, Pleasce N. Estimating housing need. London: Department for Communities and Local Government; 2010.
[17]  Ghozali I. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro; 2006.
[18]  Santoso S. Seri Solusi Bisnis Berbasis TI: Menggunakan SPSS untuk Statistik Multivariat. Jakarta: Elex Media Komputindo; 2011.
[19]  BPS Jawa Tengah. Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka 2019 2019.