Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JGISE-Journal of Geospatial Information Science and Engineering Jurnal Spasial: Penelitian, Terapan Ilmu Geografi dan Pendidikan Geografi
Djojomartono, Prijono Nugroho
Unknown Affiliation
Astronomy Earth & Planetary Sciences Engineering Environmental Science Physics Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Harga Tanah di Sekitar Perumahan di Kecamatan Pati Tahun 2021 Djojomartono, Prijono Nugroho; Djurdjani, Djurdjani; Pratama, Rayhan Bagus
Jurnal Geospasial Indonesia Vol 6, No 2 (2023): Desember
Publisher : Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jgise.81616

Abstract

Kecamatan Pati adalah kecamatan yang mengalami tingkat kenaikan pertumbuhan penduduk dan laju perkonomian yang cukup tinggi di Kabupaten Pati. Hal ini terutama disebabkan wilayah tersebut merupakan pusat kota di Kabupaten Pati. Beberapa pengembang perumahan memanfaatkan peluang tersebut dengan membangun kawasan perumahan.  Hal ini telah memicu terjadinya kenaikan harga tanah, sebagai konskuensi dari munculnya kegiatan-kegiatan ekonomi baru. Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui bagaimana pembangunan perumahan tersebut mempengaruhi harga tanah di sekitarnya.  Dengan menggunakan data transaksi jual beli tanah tahun 2021 akan coba dibuat peta zona nilai tanah dan peta kontur tanah yang melingkupi kawasan-kawasan perumahan yang ada.  Analisis estimasi nilai tanah digunakan regresi linear berganda menggunakan model log linear. Variabel penentu nilai tanah yang dipakai meliputi penggunaan lahan bidang tanah, luas tanah, lebar jalan depan bidang tanah, jarak bidang tanah ke pusat pemerintahan, jarak bidang tanah ke pusat pendidikan, jarak bidang tanah ke pusat perbelanjaan, dan jenis jalan yang ada di depan bidang tanah tesebut. Pengujian model yang dilakukan menggunakan uji kriteria apriori ekonomi, uji statistik (uji determinasi (R2) dan uji t, dan uji kriteria ekonometrika (uji multikolinearitas).  Dari peta zona nilai tanah dan peta kontur nilai tanah yang dihasilkan kemudian dikaji bagaimana pola dan besar pengaruh kawasan perumahan terhadap harga tanah di Kecamatan Pati. Hasil dari kontrol tes yaitu nilai COV (Coeficient of variance) model sebesar 6.81 % yang masih dalam batas toleransi dibawah 10% dan nilai PRD (Price Related Differencial) model sebesar 1.000046 yang juga masih dalam batas toleransi antara 0.98 hingga 1.03 sehingga dapat disimpulkan tingkat akurasi dan keseragaman hasil prediksi model nilai tanah yang terbentuk layak digunakan di Kecamatan Pati. Dengan demikian peta zona nilai tanah dan peta kontur nilai tanah dapat merepresentasikan harga tanah di Kecamatan Pati tahun 2021.  Dari analisis secara visual ternyata bahwa adanya kawasan perumahan berpengaruh terhadap harga tanah di sekitarnya.  Namun demikian pengaruh harga tanah tidak berifat konsentris terhadap pusat perumahan.
EFEKTIFITAS MODEL REGRESI LINIER BERGANDA DAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DALAM MEMODELKAN NILAI TANAH PADA KAWASAN INDUSTRI SEDAYU Pramudita, Indra; Djojomartono, Prijono Nugroho
Jurnal Spasial Vol 11, No 1 (2024)
Publisher : Program Studi Pendidikan Geografi Universitas PGRI Sumatera Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22202/js.v11i1.9900

Abstract

The Sedayu industrial area located in Argodadi Village, has been designated as a district's strategic economic area. This has an impact on land of Argodadi Village in terms of land tenure, land use and land value. To avoid land speculators causing land values to soar, it is necessary to have plot-based land value information. Land value modeling can be carried out using Ordinary Least Square (OLS) and Geographically Weighted Regression (GWR) methods. Based on the analysis of the model compatibility test, the coefficient of determination, spatial heterogeneity, and the spatial autocorrelation index, it is found that GWR is more effectively used than OLS. GWR produces 9988 models which equal the number of analyzed fields. The results of the prediction to the industrial estate land values are displayed in a map of the value of land parcels which are grouped into 71 classes, namely in the class range of 31 to 103.
Co-Authors Djurdjani Djurdjani, Djurdjani Pramudita, Indra Pratama, Rayhan Bagus