Abstrak—Dinamika  pembangunan  yang  pesat  mendorong pertumbuhan kota dan meningkatkan konsentrasi penduduk di Kota  Surabaya.  Hal  ini  mendorong  terjadinya  transformasi spasial berupa proses densifikasi perkotaan. Wilayah Surabaya Timur  adalah  bagian  wilayah  dari  Kota  Surabaya  dengan jumlah  penduduk  tertinggi  khususnya  pada  tahun  2015  dan 2016,  dibandingkan  dengan  wilayah  lain  di  Kota  Surabaya (BPS,  2016).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi pola  spasial  wilayah  Surabaya  Timur  terhadap  adanya fenomena densifikasi perkotaan berdasarkan pendekatan Point Pattern  Analysis.  Dalam  menganalisis  fenomena  densifikasi perkotaan, penelitian ini menggunakan metode analisis Average Nearest Neighbor untuk melihat pola densifikasi perkotaan pada wilayah  Surabaya  Timur  dengan  menggunakan  perhitungan yang  mempertimbangkan  jarak  antar  lokasi  kejadian,  jumlah titik lokasi kejadian, dan luas wilayah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat 31 kelurahan yang teridentifikasi  mengalami  densifikasi  berdasarkan  sudut pandang  peningkatan  kepadatan  penduduk  dan  21  kelurahan yang mengalami densifikasi berdasarkan peningkatan kepadatan  bangunan.  Terjadinya  densifikasi  perkotaan  di wilayah  Surabaya  Timur  dipengaruhi  oleh  beberapa  variabel, antara  lain:  daerah  rawan  bencana  genangan  air,  fasilitas kesehatan, jaringan telekomunikasi, jaringan jalur lingkar luar timur  surabaya,  jaringan  air  bersih,  jalan  lingkungan, penggunaan lahan industri, serta penggunaan lahan perdagangan dan jasa. Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan  Average  Nearest  Neighbor  melalui  aplikasi ArcGIS  10.6,  lokasi  densifikasi  permukiman  di  wilayah Surabaya  Timur  sepanjang  tahun  2001  hingga  tahun  2016 menghasilkan ratio Nearest Neighbor sebesar 0,270834 dengan jarak rata-rata (Expected Mean Distance) 240,7652 meter dan z- skor  -28,655880. Hal ini menunjukan bahwa lokasi densifikasi permukiman di wilayah Surabaya Timur sepanjang tahun 2001 hingga  tahun  2016  membentuk  pola  mengelompok  atau bergerombol (Clustered Pattern).
Kata Kunci—Densifikasi Perkotaan, Kepadatan, Pertumbuhan, Populasi, Terbangun.

## I. PENDAHULUAN
ERUBAHAN tata guna lahan telah terjadi dari waktu ke waktu. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi diiringi dengan peningkatan jumlah penduduk secara kontinyu akan berdampak  secara  langsung  pada  meningkatnya  kebutuhan akan  lahan  [1].  Peningkatan  jumlah  penduduk  kota  berarti juga peningkatan kebutuhan lahan. Karena lahan tidak dapat bertambah, maka yang terjadi adalah perubahan penggunaan lahan yang cenderung menurunkan proporsi lahan-lahan yang sebelumnya merupakan penggunaan lahan pertanian menjadi lahan  non  pertanian  [2].  Wilayah  administrasi  kota  yang terbatas mendorong terjadinya fenomena transformasi spasial berupa  proses  densifikasi  perkotaan  dengan  berbagai
dampaknya.  Fenomena  densifikasi  perkotaan  merupakan manifestasi  dari  peningkatan  kebutuhan  ruang  di  daerah perkotaan [3]. Densifikasi merupakan fenomena meningkatnya kepadatan permukiman di wilayah perkotaan yang  dapat  bersifat  vertikal  maupun  horizontal  sebagai respon  atas  cepatnya  pertumbuhan  kota.  Dalam  beberapa kasus, densifikasi perkotaan dianggap sebagai solusi terbaik dalam  mewujudkan  pembangunan  berkelanjutan  di  wilayah perkotaan dengan mempertimbangkan faktor sosial, ekonomi, dan lingkungan [4].
Dinamika pembangunan yang pesat mendorong pertumbuhan  kota  dan  meningkatkan  konsentrasi  penduduk di Kota Surabaya. Kota Surabaya menjadi kota terbesar kedua di Indonesia dengan angka kepadatan penduduk tertinggi di Provinsi Jawa Timur yakni sebesar 8.233,01 jiwa/km 2 . Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Jawa  Timur  (2019)  [5] mencatat penduduk Kota Surabaya mencapai 2,89 juta jiwa atau  sekitar  7%  dari  total  seluruh  penduduk  Jawa  Timur dengan  laju  pertumbuhan  penduduk  rata-rata  sebesar  0,527 persen  per  tahun.  Fenomena  pesatnya  pertumbuhan penduduk di Kota Surabaya secara kontinyu akan berdampak secara  langsung  pada  meningkatnya  kebutuhan  akan  lahan. Hal  ini  mendorong  terjadinya  transformasi  spasial  berupa proses densifikasi perkotaan.
P

## Analisis Fenomena Densifikasi Perkotaan pada Wilayah Surabaya Timur dengan Metode

## Point Pattern Analysis
Muh. Nafis Bahtiar Amirul Yasin dan Nur Adhi Pratomoatmojo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : pratomoatmojo@urplan.its.ac.id
Gambar 1. Ilustrasi ekspansi dan densifikasi.
Gambar 2. Ilustrasi analisis overlay.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola spasial wilayah  Surabaya  Timur  terhadap adanya fenomena densifikasi perkotaan berdasarkan pendekatan Point Pattern Analysis. Wilayah  Surabaya  Timur  adalah  bagian  wilayah dari  Kota  Surabaya  dengan  jumlah  penduduk  tertinggi khususnya pada tahun 2015 dan 2016.

## II. METODOLOGI

## A. Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini dilakukan metode pengumpulan data secara  primer  dan  sekunder.  Data  primer  diperoleh  melalui observasi  lapangan  berupa  penggunaan  lahan  eksisting  dan kondisi  sarana  serta  prasarana  pada  Surabaya  Timur. Sedangkan  data  sekunder  diperoleh  melalui  survei  instansi dan literatur terkait. Data instansi yang diperoleh berupa data kependudukan,  infrastruktur,  dan  penggunaan  lahan Surabaya  Timur  yang  didapatkan  dari  BPS  Kota  Surabaya, BAPPEKO Surabaya, dan Dinas PU serta Cipta Karya Kota Surabaya.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  diperoleh  dari  sintesa  kajian pustaka ditunjukkan pada Tabel 1.

## C. Metode Analisis
Metode dan teknik analisis data digunakan untuk mencapai tujuan pada penelitian ini, yaitu sebagai berikut:

## 1) Identifikasi  lokasi  terjadinya  fenomena  densifikasi perkotaan di wilayah Surabaya Timur
Identifikasi  densifikasi  dilakukan  dengan  beberapa pendekatan  sesuai  dengan  referensi  yang  dijadikan  sebagai landasan dasar penelitian. Dalam proses identifikasi ini akan terbagi  menjadi  beberapa  tahapan  diantaranya  identifikasi densifikasi  berdasarkan  kepadatan  penduduk,  dengan  cara melakukan  perhitungan  selisih  kepadatan  penduduk  tahun 2001  hingga  2016,  identifikasi  densifikasi  berdasarkan kepadatan bangunan, dengan cara melihat kawasan terbangun ( built-up  area )  serta  melakukan  analisis overlay pada  peta penggunaan lahan Surabaya Timur tahun 2001 dan 2016 dan
Tabel 1. Variabel penelitian No Indikator Variabel Definisi Operasional
Parameter
1 Kepadatan Penduduk Jumlah Penduduk Kenaikan tingkat kepadatan penduduk di tiap kelurahan berdasarkan rata-rata jumlah penduduk setiap km 2 luasan wilayah Klasifikasi Kepadatan Proporsi lahan terbangun ( built-up ) Besaran peningkatan luas lahan terbangun yang terjadi tiap kelurahan Ha Urban Area (Wilayah Perkotaan) Batasan wilayah perkotaan yang terbentuk di tiap kelurahan Deliniasi berdasarkan tahun awal 2 Perubahan Penggunaan Lahan Sebaran jenis perubahan penggunaan lahan Letak dan jenis penggunaan lahan yang mengalami perubahan lahan Lokasi Luasan penggunaan lahan Besaran luas lahan yang mengalami perubahan lahan Ha 3 Perubahan penggunaan lahan permukiman Sebaran jenis perubahan penggunaan lahan permukiman Letak penggunaan lahan yang mengalami perubahan lahan dari non-permukiman menjadi permukiman Lokasi perubahan penggunaan lahan Luasan penggunaan lahan permukiman Besaran luas lahan yang mengalami perubahan lahan menjadi permikiman Ha 4 Pola densifikasi perkotaan Hasil perhitungan analisis Average Nearest Neighbor Pola densifikasi perkotaan ( dispreaded/ random/ clustered ) Hasil Analisis 5 Kedekatan terhadap daerah rawan bencana banjir, prasarana, sarana, dan penggunaan lahan Jarak terhadap daerah rawan bencana banjir Jarak titik sampel dengan daerah rawan bencana banjir Meter Jarak terhadap daerah rawan bencana genangan Jarak titik sampel dengan daerah rawan bencana genangan Meter Jarak terhadap jalan utama Jarak titik sampel dengan jalan utama Meter Jarak terhadap jalan lingkungan Jarak titik sampel dengan jarak lingkungan Meter Jarak terhadap jaringan air bersih Jarak titik sampel dengan jaringan air bersih Meter Jarak terhadap jaringan listrik Jarak titik sampel dengan jaringan listrik Meter Jarak terhadap jaringan telekomunikasi Jarak titik sampel dengan jaringan telekomunikasi Meter Jarak terhadap jaringan Lingkar Luar Timur Surabaya Jarak titik sampel dengan jaringan Lingkar Luar Timur Surabaya Meter Jarak terhadap fasilitas peribadatan Jarak titik sampel dengan fasilitas peribadatan Meter Jarak terhadap fasilitas perkantoran Jarak titik sampel dengan fasilitas perkantoran Meter Jarak terhadap fasilitas kesehatan Jarak titik sampel dengan fasilitas kesehatan Meter Jarak terhadap fasilitias pendidikan Jarak titik sampel dengan fasilitas pendidikan Meter Jarak terhadap penggunaan lahan perdagangan dan jasa Jarak titik sampel dengan penggunaan lahan perdagangan dan jasa Meter Jarak terhadap penggunaan lahan industri dan perdagangan Jarak titik sampel dengan penggunaan lahan industri dan perdagangan Meter
identifikasi  ekspansi  dengan  cara  mengamati  perubahan penggunaan lahan non terbangun menjadi lahan terbangun di wilayah Surabaya Timur menggunakan teknik overlay yang dibantu  oleh tools  interest pada software ArcGis.  Ilustrasi ekspansi  dan  densifikasi  ditunjukkan  pada  Gambar  1  dan ilustrasi analisis overlay ditunjukkan pada Gambar 2.
2) Analisis  pola  densifikasi  perkotaan  wilayah  Surabaya Timur dengan Point Pattern Analysis
Pendekatan Point  Pattern  Analysis dilakukan  melalui pengukuran  titik-titik  kejadian.  Penelitian  ini  menggunakan metode  analisis Average  Nearest  Neighbor (ANN)  dengan tahapan sebagai berikut :
1)   Persiapan  data  dan  penentuan  batas  wilayah,  dengan input adalah peta penggunaan lahan permukiman dalam bentuk polygon dengan  bantuan  ArcGis, output nya berupa peta pola permukiman eksisting. Pola densifikasi perkotaan didapatkan dengan melakukan analisis overlay intersect pada shapefile penggunaan  lahan  tahun  2001 dan 2016.
2)  Mengubah  bola  sebaran  unit  amatan  dalam  peta penggunaan lahan menjadi pola sebaran titik.
3)  Memberi nomor urut untuk tiap titik untuk mempermudah analisis.
4)   Melakukan analisis Nearest Neighbor .
5) Melihat besar parameter tetangga terdekat.
3) Identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi densifikasi perkotaan di wilayah Surabaya Timur
Dalam  menentukan  faktor  yang  mempengaruhi  ekspansi
lahan di Surabaya Timur menggunakan teknik analisis regresi logistik  biner  menggunakan software SPSS.  Variabel  yang digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  variabel  dependen  (Y) berupa titik sampel yang terdiri dari 50 titik sampel terhadap lahan yang mengalami ekspansi (diberi nilai 1) dan 50 titik sampel terhadap lahan yang tidak mengalami ekspansi (diberi nilai 0). Serta variabel independent (X) yang terdiri dari 17 variabel berpengaruh  yang diperoleh  melalui  studi  literatur. Nama variabel ditunjukkan pada Tabel 2.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Identifikasi  lokasi  terjadinya  fenomena  densifikasi perkotaan di wilayah Surabaya Timur
Berdasarkan data penduduk yang diperoleh dari BPS Kota Surabaya,  didapatkan  bahwa  sebanyak  31  unit  (kelurahan) mengalami  peningkatan  jumlah  penduduk  dan  sebanyak  10 unit  (kelurahan)  mengalami  penurunan  pada  wilayah Surabaya  Timur.  Dapat  disimpulkan  bahwa  31  dari  41  unit (kelurahan) pada wilayah Surabaya Timur telah
Tabel 2. Nama variabel Variabel Keterangan Jenis Shapfile Titik Sampel Y Point Jaringan Drainase X1 Polyline Daerah Rawan Bencana Banjir X2 Polygon Daerah Rawan Bencana Genangan Air X3 Polygon Fasilitas Peribadatan X4 Point Fasilitas Perkantoran X5 Point Fasilitas Kesehatan X6 Point Fasilitas Pendidikan X7 Point Jaringan Listrik X8 Polyline Jaringan Telekomunikasi X9 Polyline Jalur Luar Lingkar Timur X10 Polyline Jaringan Air Bersih X11 Polyline Jaringan Jalan Lingkungan X12 Polyline Jaringan Jalan Utama X13 Polyline Penggunaan Lahan Industri dan Pergudangan X14 Polygon Penggunaan Lahan Perdagangan dan Jasa X15 Polygon Gambar 3. Pola permukiman eksisting 2001. Tabel 3. Tabulasi data kepadatan penduduk wilayah surabaya timur tahun 2001-2016 Nama Kelurahan Luas Wilayah (km 2 ) Kepadatan Penduduk ∆ Kepadatan Penduduk 2001 2016 Baratajaya 132 146 127 -19 Gubeng 88 202 169 -33 Mojo 243 188 188 0 Kertajaya 118 234 221 -13 Pucang Sewu 97 175 155 -20 Airlangga 116 221 182 -39 Gunung Anyar Tambak 456 8 19 12 Rungkut Menanggal 123 93 126 34 Gunung Anyar 316 32 67 35 Rungkut Tengah 103 109 128 19 Kejawan Putih Tambak 212 16 33 17 Kalisari 321 38 47 9 Kalijudan 146 92 113 21 Manyar Sabrangan 156 106 113 7 Mulyorejo 291 51 62 11 Dukuh Sutorejo 242 38 56 18 Kalirungkut 258 80 88 8 Penjaringan Sari 181 67 103 37 Rungkut Kidul 137 92 105 13 Kedung Baruk 155 92 111 19 Medokan Ayu 723 13 34 20 Wonorejo 648 16 24 8 Keputih 144 6 12 7 Gebang Putih 133 35 59 24 Nginden Jangkungan 114 105 139 35 Semolowaru 167 80 121 40 Medokan Semampir 187 62 102 40 Klampis Ngasem 168 68 119 50 Menur Pumpungan 157 72 108 36 Dukuh Setro 88 174 245 71 Pacarkeling 113 240 211 -29 Tambaksari 65 478 322 -157 Rangkah 66 324 279 -45 Ploso 154 137 232 96 Kapas Madya Baru 83 196 496 300 Pacarkembang 140 236 293 57 Gading 188 203 162 -41
teridentifikasi mengalami densifikasi perkotaan berdasarkan peningkatan  kepadatan  penduduk.  Pertumbuhan  penduduk terbesar  pada  Kecamatan  Sukolilo  dan  kecamatan  yang mengalami  penurunan  adalah  Kecamatan  Gubeng.  Tabulasi data  kepadatan  penduduk  wilayah  Surabaya  Timur  tahun 2001-2016 dapat dilihat pada Tabel 3.

## B. Analisis  pola  densifikasi  perkotaan  wilayah  Surabaya Timur dengan Point Pattern Analysis
Dalam  menganalisis  pola  densifikasi  perkotaan  di Surabaya  Timur,  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan Point  Pattern  Analysis .  Pendekatan  ini  dilakukan  melalui pengukuran  titiktitik  kejadian.  Metode  yang  paling  banyak digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya  untuk  menghitung Point  Pattern  Analysis adalah  dengan  analisis Nearest Neighbor (NN)  [5].  Penelitian  ini  menggunakan  teknik analisis tetangga terdekat ( Average Nearest Neighbor ) untuk mengetahui pola densifikasi yang terjadi di wilayah Surabaya Timur.  Analisis Nearest  Neighbor (NN)  merupakan  salah satu  analisis  yang  digunakan  untuk  gambar  gambar menjelaskan  pola  persebaran  dari  titik-titik  lokasi  tempat dengan menggunakan
perhitungan  yang  mempertimbangkan  jarak,  jumlah  titik lokasi dan luas wilayah. Proses analisis pola spasial tersebut dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan tool  Average Nearest  Neighbor (ANN)  pada  software  ArcGIS.  Dalam proses ini akan menghasilkan 3 output yaitu pola titik lokasi permukiman  pada  tahun  awal  dan  tahun  akhir  pengamatan serta pola densifikasi pada rentang tahun 2001 hingga 2016. Berikut penjelasan lebih detail terkait hasil analisis Average Nearest Neighbor .

## 1) Pola Permukiman Eksisting 2001
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan analisis  tetangga  terdekat  ( Average  Nearest  Neighbor ) menggunakan aplikasi ArcGIS 10.6, permukiman di wilayah Surabaya  Timur  tahun  2001  menghasilkan ratio Nearest Neighbor sebesar 0,711243 dengan jarak rata-rata ( Expected Mean Distance ) 103,4456 meter dan z-skor -26,412022. Hal ini  menunjukan  bahwa  persebaran  permukiman  wilayah Surabaya Timur tahun 2001 membentuk pola mengelompok atau  bergerombol  ( Clustered  Pattern )  pada  Gambar  3.  Peta titik lokasi eksisting 2001 ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 6. Peta titik lokasi permukiman eksisting surabaya timur 2016.
Gambar 7.  Pola densifikasi permukiman.
Gambar 4.  Peta titik lokasi permukiman eksisting surabaya timur 2001.
Gambar 5.  Pola permukiman eksisting 2016.

## 2) Pola Permukiman Eksisting 2016
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan analisis  tetangga  terdekat  ( Average  Nearest  Neighbor ) menggunakan aplikasi ArcGIS 10.6, permukiman di wilayah Surabaya  Timur  tahun  2016  menghasilkan ratio Nearest Neighbor sebesar 0,780128 dengan jarak rata-rata ( Expected Mean  Distance )  99,8012  meter  dan  z-skor  -20,845590.  Hal ini  menunjukan  bahwa  persebaran  permukiman  wilayah Surabaya  Timur  tahun  2016  juga  membentuk  pola mengelompok  atau  bergerombol  ( Clustered  Pattern )  pada Gambar 5 dan petanya dapat dilihat pada Gambar 6.

## 3) Pola Densifikasi Permukiman
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan analisis  tetangga  terdekat  ( Average  Nearest  Neighbor ) menggunakan  aplikasi  ArcGIS  10.6,  lokasi  densifikasi permukiman  di  wilayah  Surabaya  Timur  sepanjang  tahun 2001  hingga  tahun  2016  menghasilkan ratio  Nearest Neighbor sebesar 0,270834 dengan jarak rata-rata ( Expected Mean Distance ) 240,7652 meter dan z-skor -28,655880. Hal ini  menunjukan  bahwa  lokasi  densifikasi  permukiman  di wilayah Surabaya Timur sepanjang tahun 2001 hingga tahun 2016  membentuk  pola  mengelompok  atau  bergerombol ( Clustered  Pattern )  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7. Sedangkan  peta  titik  lokasi  densifikasi  pada  wilayah Surabaya Timur tahun 2001-2016 dapat dilihat pada Gambar 8.
Berdasarkan hasil identifikasi lokasi terjadinya densifikasi, ditemukan beberapa kelurahan yang mengalami ketidakseimbangan  antara  peningkatan  penduduk  dengan peningkatan lahan terbangun. Hal ini terjadi pada kelurahan Medokan  Semampir  dan  Kelurahan  Karah  dimana  kedua kelurahan  tersebut  mengalami  peningkatan  kepadatan penduduk namun lahan terbangun keduanya telah mencapai angka  100%.  Fenomena  demikian  dapat  berpotensi  untuk
terjadi  penurunan  kualitas  lingkungan  sebagai  akibat tingginya  tekanan  dari  aktivitas  penduduk  tanpa  disertai penambahan ruang yang cukup. Hal ini bertentangan dengan kondisi Kelurahan Tambaksari yang mengalami peningkatan penduduk rendah namun peningkatan lahan terbangun yang terjadi  cukup  tinggi.  Kondisi  demikian  sudah  sepantasnya menjadi perhatian pemerintah untuk merumuskan perencanaan  pada  masa  yang  akan  datang.  Kelurahan- kelurahan  yang  terungkap  mengalami  ketidakseimbangan dalam  perkembangannya,  maka  wilayah  tersebut  dapat menjadi fokus pemerintah untuk memberikan arahan strategi dalam meminimalkan konflik pemanfaatan lahan di Surabaya Timur  sehingga  dapat  terwujud  efisiensi  ruang  guna menampung peningkatan kebutuhan penduduk.

## C. Identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi densifikasi perkotaan di wilayah Surabaya Timur
Dalam pengerjaan tahap ini menggunakan analisis regresi logistik  biner  dengan  bantuan software SPSS.  Input  dari analisis regresi logistik ini adalah hasil perhitungan jarak dari 100  titik  sampel  terhadap  variabel-variabel  pengaruh ekspansi  perkotaan.  Sebelumnya  setiap  variabel  dilakukan analisis Euclidean  Distance untuk  menghasilkan  peta  jarak yang  berbentuk  raster  dapat  dilihat  pada  Gambar  9  dengan cellsize yang digunakan adalah 5x5.
Gambar  8.  Peta  titik  lokasi  densifikasi  permukiman  surabaya  timur  2001- 2016.
(A1) (A2) (B) (C) (D) (E) (F) (G) (H) (I) (J) (K) (L) (M)
(N)
Gambar 9.  (a1) ED daerah rawan bencana banjir, (a2) ED daerah rawan bencana genangan, (b) ED jaringan jalan utama, (c) ED jaringan jalan lingkungan,  (d)  ED  jaringan  jalur  luar  lingkar  timur  (JLLT),  (e)  ED jaringan  listrik,  (f)  ED  jaringan  telekomunikasi,  (g)  ED  jaringan  air bersih,  (h)  ED  jaringan  drainase,  (i)  ED  fasilitas  peribadatan,  (j)  ED fasilitas  pendidikan,  (k)  ED  fasilitas  kesehatan,  (l)  ED  fasilitas perkantoran, (m) ED penggunaan lahan industri dan pergudangan, (n) ED penggunaan lahan perdagangan dan jasa.
Gambar 10 . Nilai variables in the equation pada 15 variabel penelitian.
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  masing- masing variabel terhadap titik sampel yang telah ditentukan menggunakan  tools Extract  Multi  Values  to  Point dalam software ArcGIS.  Hasil  dari  pengerjaan  ini  digunakan sebagai input untuk melakukan analisis regresi logistik pada SPSS.  Dalam  pengerjaan  analisis  regresi  logistik  dengan SPSS,  variabel  Y  berupa  100  Titik  sampel  terjadinya  atau tidak  terjadinya  fenomena  ekspansi.  Sedangkan  variabel  X berupa variabel pengaruh X1 hingga X15. Hasil dari analisis regresi  logistik  tersebut  adalah  tabel Variables  in  the Equation yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  10.  Karena  pada analisis tersebut nilai alpha yang digunakan adalah 5%, maka variabel yang dianggap mempengaruhi densifikasi perkotaan di Surabaya Timur adalah yang memiliki nilai Sig. ˂ 0,05.
Sehingga  diketahui  bahwa  variabel  yang  memiliki  nilai Sig. < 0,05 adalah variabel daerah rawan bencana genangan air  (X3),  fasilitas  kesehatan  (X6),  jaringan  telekomunikasi (X9),  jaringan  jalur  luar  lingkar  timur  (X10),  jaringan  air bersih  (X11),  jaringan  jalan  lingkungan  (X12),  penggunaan lahan industri dan pergudangan (X14), dan penggunaan lahan perdagangan dan jasa (X15). Sedangkan yang memiliki nilai Sig.  >  0,05  adalah  variabel  jaringan  drainase  (X1),  daerah rawan  bencana  banjir  (X2),  fasilitas  ibadah  (X4),  fasilitas perkantoran  (X5),  fasilitas  pendidikan  (X7),  jaringan  listrik (X8) dan jaringan jalan utama (X13). Variabel-variabel yang memiliki  nilai Sig. <  0,05  dianggap  memiliki  pengaruh terhadap  fenomena  densifikasi  perkotaan  di  wilayah Surabaya  Timur.  Maka  dari  itu  ketujuh  variabel yangmemiliki  nilai Sig. >  0,05  dapat  dihilangkan  pada analisis berikutnya.
Analisis regresi logistik dilakukan kembali dengan input 8 variabel  perngaruh  yang  telah  diketahui  sebelumnya  untuk mengetahui  model  matematis  densifikasi  perkotaan  di Surabaya Timur. Hasil dari proses ini menampilkan beberapa tabel  analisa  statistik.  Tabel-tabel  yang  perlu  diperhatikan dalam  SPSS  ini  diantarnya  “ Omnibus  Test ”  menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan dari ke-8 variabel independen  secara  simultan mempengaruhi  variabel dependen, “ Model Summary ” menunjukkan kemampuan dari 8 variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sebesar 73,4%, “ Hosmer and Lemeshow Test ” menunjukkan bahwa model telah cukup menjelaskan data, “ Classification Table ”  menunjukkan  ketepatan  model  penelitian  ini  adalah 92%,  serta  “ Variabel  in  the  equation ”  umtuk  melihat  nilai koefisien  dari  variabel  berpengaruh  yang  digunakan  dalam merumuskan  model  matematis  densifikasi  perkotaan  di
Surabaya Timur.
Berdasarkan nilai variables in the equation pada Gambar 11,  maka  dapat  dituliskan  model  matematis  densifikasi perkotaan di Surabaya Timur pada

## 𝐹
1 + F
Dimana,
F = exp⁡(11,800 − 0,010𝑋 3 − 0,012𝑋 6 − 0,007𝑋 9 − 0,001𝑋 10 + 0,009𝑋 11 − 0,039𝑋 12 − 0,003𝑋 14 + 0,008𝑋 15 )
Keterangan:
𝑋 3 : Daerah rawan bencana genangan air 𝑋 6 : Fasilitas perkantoran 𝑋 9 : Jaringan telekomunikasi 𝑋 10 ⁡ : Jaringan jalur luar lingkar timur 𝑋 11 : Jaringan air bersih 𝑋 12 : Jaringan jalan lingkungan 𝑋 14 : Penggunaan lahan industri dan pergudangan 𝑋 15 : Penggunaan lahan perdagangan dan jasa

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  dapat diperoleh  kesimpulan  sebagai  berikut  densifikasi  terjadi hampir  di  seluruh  kelurahan.  Terdapat  31  kelurahan  yang teridentifikasi  mengalami  densifikasi  berdasarkan  sudut pandang peningkatan kepadatan penduduk dan 21 kelurahan yang  mengalami  densifikasi  berdasarkan  peningkatan kepadatan bangunan.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan analisis  tetangga  terdekat (Average  Nearest  Neighbor) menggunakan  aplikasi  ArcGIS  10.6,  lokasi  densifikasi permukiman  di  wilayah  Surabaya  Timur  sepanjang  tahun 2001  hingga  tahun  2016  menghasilkan  ratio Nearest Neighbor sebesar 0,270834 dengan jarak rata-rata (Expected Mean Distance) 240,7652 meter dan z-skor -28,655880. Hal ini  menunjukan  bahwa  lokasi  densifikasi  permukiman  di wilayah Surabaya Timur sepanjang tahun 2001 hingga tahun 2016  membentuk  pola  mengelompok  atau  bergerombol (Clustered Pattern).
Dari  15  variabel  berpengaruh  yang  dianalisis,  terdapat  8 variabel  yang  memengaruhi  densifikasi  perkotaan  di Surabaya Timur, yaitu Daerah Rawan Bencana Genangan Air (X3),  Fasilitas  Kesehatan  (X6),  Jaringan  Telekomunikasi (X9),  Jaringan  Jalur  Lingkar  Luar  Timur  Surabaya  (X10), Jaringan Air Bersih (X11), Jalan Lingkungan (X12),
Gambar 11. Nilai variables in the equation pada 8 variabel penelitian.
Penggunaan  Lahan  Industri  (X14),  dan  Penggunaan  Lahan Perdagangan  dan  Jasa  (X15).  Penentuan  variabel  tersebut menggunakan analisis regresi logistik.
Rekomendasi  yang  diajukan  dari  pembahasan  dan kesimpulan  dari  penelitian  ini  antara  lain  yaitu  hasil  dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi pertimbangan dalam perumusan  kebijakan  perencanaan  dan  pembangunan  Kota Surabaya.  Perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk melakukan  pengelompokan  wilayah  densifikasi  agar pembangunan  dapat  diarahkan  secara  tepat  sasaran berdasarkan  kebutuhan  masing-masing  lokasi.  Perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  melakukan  prediksi pola  spasial  densifikasi  di  masa  yang  akan  datang  sesuai dengan  peningkatan  populasi  dan  perhitungan  kebutuhan hunian  serta  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk perumusan strategi terkait adaptasi densifikasi sesuai dengan
karakter wilayah dan kondisi lingkungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kusrini, Suharyadi, and S. R. Hardoyo, “Perubahan penggunaan lahan dan  faktor  yang  mempengaruhinya  di  kecamatan  gunungpati  kota semarang,” Maj. Geogr. Indones. , vol. 25, no. 1, pp. 25--40, 2011.
[2]  A. M. Darda, “Karakteristik Permukiman di Wilayah Pinggiran Kota Jakarta  Tahun  1991-2007  (Studi  Kasus:  Kecamatan  Pamulang  dan Kecamatan  Ciputat  Kota  Tangerang  Selatan),”  Geografi,  Universitas Indonesia, 2009.
[3]  I. Lima, V. Scalco, and R. Lamberts, “Estimating the impact of urban densification  on  high-rise  office  building  cooling  loads  in  a  hot  and humid climate,” Energy Build. , vol. 182, pp. 30--44, 2019.
[4]  D.  Broitman  and  E.  Koomen,  “Residential  density  change: Densification  and  urban  expansion,” Comput.  Environ.  Urban  Syst. , vol. 54, pp. 32--46, 2015.
[5]  Badan  Pusat  Statistik, Kota  Surabaya  Dalam  Angka  2019 .  Jakarta: Badan Pusat Statistik Republik Indonesia, 2019.