Peranan Faktor Struktur dalam Model Nilai Tanah: Kajian Kes Bandar Surabaya, Indonesia

Abstract

Model nilai tanah merupakan model untuk menaksir nilai tanah berdasarkan faktor-faktor yang dikenal pasti dapat mempengaruhi nilai tanah. Secara umum ada empat (4) kumpulan faktor yang mempengaruhi nilai tanah iaitu struktur, kejiranan, lokasi dan masa. Sebahagian besar daripada faktor ini memerlukan data ruangan yang dahulunya sukar dijana kerana kekurangan alatan yang sesuai. Perkembangan dalam sistem maklumat geografi (GIS) membolehkan berbagai-bagai jenis analisis ruangan yang diperlukan seperti pengkelasan semula, penindanan, pengukuran jarak dan kehampiran, kejiranan, rangkaian dan permukaan dapat dilakukan dengan lebih mudah. Kajian ini cuba membentuk satu model nilai tanah dengan memfokuskan kepada faktor struktur. Sebanyak empat pemboleh ubah struktur lot tanah diambil kira iaitu keluasan, lebar hadapan, indeks landskap (bentuk lot) dan arah orientasi. Kaedah statistik yang digunakan adalah analisis regresi terhadap sampel 148 transaksi lot tanah. Daripada analisis hanya dua pemboleh ubah iaitu luas dan bentuk lot signifikan pada tahap 0.05 dan berjaya menerangkan sebanyak 74% daripada variasi nilai tanah. Kata kunci: nilai tanah; GIS; faktor struktur A model of land value is a model to estimate land value based on factors identified to influence land value. Generally, there are four groups of factors that influence land value i.e. structural, neighborhood, location and time. Most of these factors need spatial data that were difficult to generate in the past due to the lack of appropriate tools. The recent development in Geographical Information System (GIS) enables the various spatial analysis such as reclassification, overlay, distance measurement and proximity, neighborhood, network and surface analysis to be a carried out with ease. This study attempts to develop a land value model with a particular focus on structural factors. Four structural factors were considered in the model namely size, width of frontage, landscape index (shape of lot) and orientation. The model was developed using multiple regression analysis based on a sample of 148 lots of land transaction. From the analysis, only two variables i.e. size and landscape index were statistically significant at 0.05 level and successfully explained 74% of the variation in land value. Key words: land value; GIS; structural factor