Halo, Sobat MAPID! Tahu nggak jumlah penduduk di Indonesia saat ini? Jumlah ini setiap tahunnya meningkat, lho! Apa ya dampaknya? Seiring dengan pertumbuhan penduduk dan fenomena urbanisasi yang semakin pesat, tentunya kebutuhan akan rumah juga meningkat. Hal ini mendorong masyarakat untuk mencari pilihan properti baik untuk tempat tinggal mereka maupun untuk keperluan bisnis. Setiap jenis properti memiliki keunggulan dan daya tarik sendiri bergantung pada kebutuhan masyarakat tersebut.
Di sisi lain, beberapa waktu lalu, kita 'dihebohkan' dengan isu pemotongan gaji sebesar 3% untuk keperluan tabungan perumahan rakyat (Tapera). Tapera bertujuan untuk membantu masyarakat terutama yang berpenghasilan rendah agar dapat memiliki rumah yang terjangkau. Setuju gak, Sobat MAPID? Akan tetapi, dengan tingginya permintaan perumahan dan lahan yang semakin terbatas, fenomena urban sprawl menjadi isu yang nyata. Fenomena ini menjadi bahan pembicaraan bagi pemangku kebijakan dalam merencanakan ruang dalam suatu wilayah.
Fenomena ini menyebabkan penyebaran pembangunan perumahan dan komersial dengan kepadatan rendah karena ekspansi area perkotaan ke lahan pedesaan. Dampak negatifnya terhadap lingkungan sangat signifikan, seperti degradasi lahan, peningkatan polusi udara, dan masih banyak lagi. Oleh karena itu, MAPID mengumpulkan data properti yang dapat membantu pengguna dalam pengambilan keputusan yang tepat, seperti perencanaan pembangunan, pengembangan properti, dan kebijakan lainnya. Yuk, cari tahu lebih lanjut di sini!
Tentang Geodata Properti
Pernah bertanya-tanya seberapa pentingnya data properti? Di GEO MAPID, data ini ternyata bisa dimanfaatkan oleh banyak sektor, lho! Mulai dari pemerintahan, sektor swasta, hingga masyarakat umum, semuanya bisa mendapatkan manfaat dari informasi dari data ini. Mari kita lihat bagaimana data harga properti bisa membantu berbagai pihak dalam kehidupan sehari-hari.
1. Sektor Pemerintah
- Pemantauan Pasar Properti: Pemerintah dapat memantau tren harga properti untuk mengidetifikasi ketidakseimbangan pasar.
- Perencanaan dan Pengembangan Wilayah: Pemerintah dapat menggunakan data harga properti sebagai data evaluasi pembangunan suatu daerah.
2. Sektor Swasta
- Investasi dan Pengembangan Properti: Pengembang properti dan investor dapat menggunakan GEODATA properti untuk mengidentifikasi area dengan potensi keuntungan tinggi dan menetukan strategi investasi.
- Strategi Penjualan: Agen real estate dapat menentukan harga jual yang kompetitif untuk properti berdasarkan data pasar yang akurat, meningkatkan efektivitas strategi pemasaran mereka.
3. Sektor Masyarakat Umum
- Perencanaan Keuangan: GEODATA properti membantu masayrakat dalam melakukan perencanaan keungan jangka panjang, seperti merencanakan pembelian rumah atau investasi di bidang properti
- Memahami nilai properti di berbagai lokasi dapat membantu masyarakat dalam memilih tempat tinggal yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka, seperti akses ke fasilitas umum, keamanan, dan kualitas lingkungan.
Kemudian, informasi apa saja, ya, yang bisa Sobat MAPID manfaatkan dari data ini?
GEODATA properti di Indonesia ini mencakup beberapa tipe properti yang kami kelompokkan menjadi dua, yaitu:
-
1.Residensial: Tipe ini terdiri dari jenis-jenis properti yang digunakan untuk tempat tinggal. Misalnya, tanah residensial, rumah baru, rumah seken, apartemen baru, dan apartemen seken.
-
2.Komersial: Tipe komersial merupakan properti yang digunakan untuk kegiatan bisnis, seperti ruko baru, ruko seken, dan tanah komersial.
Dari jenis properti yang dapat dipilih, selanjutnya Sobat akan disuguhkan dengan informasi berupa luas properti tersebut, harga properti dan harga tanah permeter persegi, jenis sertifikat properti tersebut, serta alamat. Kini, Sobat dapat mengakses data ini melalui SINI MAPID, lho! Dengan demikian, Sobat dapat membuat analisis terkait properti dan mengombinasikannya dengan data lainnya.
![SINI Properti](https://mapidstorage.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/general_image/mapidseeit/1721618479014_no_name_file.png)
Analisis
Properti dan Demografi
Jumlah penduduk Indonesia selalu mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Salah satu permasalahan yang timbul dari kondisi ini adalah semakin terbatasnya lahan untuk hunian yang tersedia. Menurut Lennartz, dkk. (2019), keterbatasan ini mendorong meningkatnya harga properti residensial terutama untuk tipe kecil di kawasan perkotaan. Tanpa adanya kontrol yang efektif, permintaan masyarakat akan properti residensial mungkin tidak dapat terpenuhi, mengakibatkan ketimpangan antara kebutuhan dan penawaran. Dengan menggunakan fitur SINI dari GEO MAPID yang memiliki data demografi dan harga properti, kami menemukan beberapa bukti yang menguatkan hipotesis ini.
![properti dan demografi](https://mapidstorage.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/general_image/mapidseeit/1721618685222_no_name_file.jpeg)
Gambar di atas merupakan perbandingan data di Kelurahan Dago dengan Cipadung Wetan menggunakan fitur SINI dari GEO MAPID untuk mengidentifikasi demografi dan harga properti di dua kelurahan tersebut, berikut analisisnya:
Kelurahan Dago
- Jumlah Penduduk: 35.516
- Rata-rata Harga Properti: Rp 13.627.648.201
- Rata-rata Harga Tanah per Meter Persegi: Rp 5.430.000
Kelurahan Cipadung Wetan
- Jumlah Penduduk: 3.634
- Rata-rata Harga Properti: Rp 6.316.000.000
- Rata-rata Harga Tanah per Meter Persegi: Rp 3.010.000
Dari data tersebut, dapat dilihat bahwa Kelurahan Dago memiliki jumlah penduduk yang jauh lebih besar dibandingkan dengan Kelurahan Cipadung Wetan. Selain itu, harga properti dan tanah per meter persegi di Kelurahan Dago juga lebih tinggi. Hal ini mencerminkan permintaan yang lebih besar akan properti di kawasan tersebut, sejalan dengan temuan Lennartz dkk. (2019) yang menyebutkan bahwa peningkatan permintaan tanpa kontrol yang memadai dapat memicu kenaikan harga properti secara signifikan.
Dengan memahami dinamika ini, para pengembang, investor, dan pembuat kebijakan dapat membuat keputusan yang lebih informasional dan strategis untuk mengelola pasar properti yang dinamis. Para pengembang dapat merencanakan proyek-proyek properti yang lebih sesuai dengan kebutuhan demografis dan daya beli masyarakat. Investor dapat mengidentifikasi area dengan potensi pertumbuhan yang tinggi dan melakukan investasi yang lebih cerdas. Pembuat kebijakan, di sisi lain, dapat merancang regulasi yang lebih efektif untuk mengendalikan harga properti dan memastikan ketersediaan lahan hunian yang memadai.
Properti dan POI
Sobat, gambar di bawah ini menampilkan sejumlah properti di sekitar Malabar, Kota Bandung. Dapat dilihat bahwa di lokasi tersebut, properti-properti yang dijual dekat dengan retail dan UMKM, fasilitas pendidikan, tempat makan dan minum, tempat ibadah, dan hiburan serta pariwisata. Ciri lokasi seperti ini umumnya cenderung memiliki nilai pasar yang lebih tinggi dan permintaan yang lebih besar. Misalnya, properti di sekitar universitas atau sekolah unggulan seringkali dihargai lebih tinggi karena daya tarik bagi keluarga dan mahasiswa. Sama halnya dengan properti yang berdekatan dengan pusat perbelanjaan modern atau stasiun kereta api akan menarik minat yang lebih besar dari calon pembeli dan penyewa karena kemudahan akses dan kenyamanan. Hal ini mengindikasikan bahwa strategi pengembangan properti yang mempertimbangkan kedekatan dengan POI dapat meningkatkan daya tarik dan nilai properti secara keseluruhan.
![POI dan properti](https://mapidstorage.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/general_image/mapidseeit/1721618773951_no_name_file.png)
Properti dan Kebencanaan
Nah, bagaimana dengan hubungan antara properti dengan kebencanaan? Mari kita lihat area Dayeuhkolot sebagai contoh. Pada gambar di bawah ini, di Dayeuhkolot, keterkaitan antara properti dan kebencanaan terutama banjir, memberikan wawasan penting yang tidak hanya mempengaruhi nilai investasi tetapi juga kualitas hidup masyarakat. Kita bisa katakan bahwa di sekitar area puskesmas menunjukkan kerawanan banjir yang cukup tinggi. Ketidaktersediaan data properti yang dijual di wilayah tersebut dapat dikaitkan dengan tingginya kerawanan banjir di daerah tersebut.
![kebencanaan dan properti](https://mapidstorage.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/general_image/mapidseeit/1721618845161_no_name_file.png)
Lebih lanjut, jika kita lihat sebaran titik properti yang tersedia di atas, kita dapat katakan bahwa beberapa properti berisiko memiliki kerawanan banjir yang sedang. Tentunya, dampak kerawanan banjir akan mempengaruhi harga properti. Di area dengan risiko banjir tinggi, harga tanah dan bangunan cenderung lebih rendah dibandingkan area yang lebih aman. Hal ini menciptakan peluang bagi pembeli yang mencari properti dengan harga lebih terjangkau, tetapi siap untuk mengambil langkah mitigasi risiko. Nah, Sobat MAPID yang sedang mencari hunian baru pasti akan mempertimbangkan hal tersebut, kan? Lalu, bagaimana dengan sudut pandang tata kota?
Data kebencanaan ini dapat menjadi panduan dalam perencanaan tata kota yang lebih bijaksana. Pemerintah daerah bisa mengidentifikasi area yang membutuhkan peningkatan infrastruktur drainase dan pengelolaan air hujan. Selain itu, para pengembang properti dapat mengambil langkah proaktif untuk merancang bangunan yang adaptif terhadap bencana dan memilih lokasi yang diminati oleh pembeli. Dengan begitu, tidak hanya properti yang terlindungi, tetapi juga kenyamanan dan keselamatan masyarakat sebagai pihak yang membeli properti tersebut. Sudah menabung untuk membeli rumah, Sobat MAPID?
Penutup
Wah, banyak sekali informasi yang sudah kita bahas, ya! Mulai dari pentingnya data properti, berbagai sektor yang bisa memanfaatkannya, hingga bagaimana data kebencanaan dapat mempengaruhi perencanaan tata kota dan properti. Semoga Sobat MAPID mendapatkan wawasan baru yang bermanfaat untuk masa depan. Ingat, dengan adanya transparansi data, keputusan yang diambil akan lebih bijaksana dan menguntungkan. Jadi, jangan ragu untuk bereksplorasi dengan MAPID, yaa!
Sampai jumpa di publikasi berikutnya, Sobat MAPID!
Referensi
Lennartz, C., Baarsma, B., & Vrieselaar, N. (2019). Exploding House Prices in Urban Housing Markets: Explanations and Policy Solutions for the Netherlands. Springer, 207-221.