Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keterjangkauan Perumahan Di Wilayah Perkotaan India: Pendekatan Model Tobit

Nabila Intan Nurjannah; I Gusti Agung Istri Socanti Aryadharma; Manik Kinasih Atmaranti; Nurisqi  Amalia

doi:10.47709/jebma.v6i2.8270

Authors

Nabila Intan Nurjannah Sekolah Vokasi , Universitas Gadjah Mada
I Gusti Agung Istri Socanti Aryadharma Sekolah Vokasi , Universitas Gadjah Mada
Manik Kinasih Atmaranti Sekolah Vokasi , Universitas Gadjah Mada
Nurisqi Amalia Sekolah Vokasi , Universitas Gadjah Mada

DOI:

https://doi.org/10.47709/jebma.v6i2.8270

Keywords:

Keterjangkauan Perumahan, Model Tobit, Pendapatan, Suku Bunga, Urbanisasi

Abstract

Keterjangkauan perumahan merupakan permasalahan krusial di wilayah perkotaan di India yang dipicu oleh ketidakseimbangan antara kenaikan harga properti dan pertumbuhan pendapatan masyarakat. Kondisi ini menyebabkan semakin banyak rumah tangga mengalami kesulitan dalam mengakses hunian yang layak, serta berpotensi meningkatkan ketimpangan sosial dan menurunkan kesejahteraan masyarakat secara umum. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keterjangkauan perumahan dengan mempertimbangkan karakteristik data yang bersifat terbatas (censored). Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan model regresi Tobit pada data panel yang mencakup empat kota besar di India selama periode 2014–2022. Variabel dependen yang digunakan adalah pengeluaran konsumsi rumah tangga per kapita, sedangkan variabel independen meliputi GDP per capita, indeks harga properti, suku bunga, tingkat urbanisasi, dan pertumbuhan ekonomi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan seluruh variabel independen berpengaruh signifikan terhadap keterjangkauan perumahan. Secara parsial, variabel suku bunga dan urbanisasi terbukti berpengaruh positif dan signifikan, sementara pertumbuhan ekonomi berpengaruh positif namun relatif lemah. Di sisi lain, GDP per capita dan harga properti tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan. Nilai Pseudo R² sebesar 7,4% mengindikasikan bahwa kemampuan model dalam menjelaskan variasi keterjangkauan perumahan masih terbatas. Oleh karena itu, diperlukan adanya kebijakan yang lebih inklusif dan adaptif untuk meningkatkan akses masyarakat terhadap perumahan yang terjangkau.

References

Cecily, S. (2022). Affordable housing for urban middle-class families - A study. International Journal of Current Research, 14(03), 21036-21039. https://doi.org/10.24941/ijcr.43246.03.2022

Dewi, R., Budiono, & Ervani, E. (2022). Analisis keterjangkauan properti residensial pada wilayah Jawa-Bali. Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan (JDEP), 5(2), 110-120. https://doi.org/10.14710/jdep.5.2.110-120

Galster, G., & Lee, K. O. (2021). Housing affordability: A framing, synthesis of research and policy, and future directions. International Journal of Urban Sciences, 25(sup1), 7-58. https://doi.org/10.1080/12265934.2020.1713864

Gopalkrishnan, S. (2023). Analysing the housing finance sector in India.

DOI: https://doi.org/10.1080/23322039.2023.2285158

HouseInc Project. (2025). Meta-study on Effects of Housing Policies.

Link:https://ieecp.org/wp-content/uploads/2025/02/D3.3-_Meta-study-on-effects-of-housing-policies_HouseInc.pdf

Huynh, T. T., & Truong, D. T. (2024). Disparity in housing affordability: Evidence from a developing city.

Link: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/23322039.2023.2297604

Huynh, T. T., & Truong, D. T. (2024). Disparity in housing affordability: Evidence from a developing city. Cogent Economics & Finance, 12(1), 2297604. https://doi.org/10.1080/23322039.2023.2297604

Idrovo-Aguirre, B. J. (2025). Impact of Rising Mortgage Rates on Housing Demand.

DOI: https://www.mdpi.com/2813-8090/2/3/15

Jeryana, I. P., Kencana, I. P. E. N., & Gandhiadi, G. K. (2014). Model regresi tobit konsumsi susu cair pabrik (Studi kasus rumah tangga di Provinsi Bali). E-Jurnal Matematika, 3(2), 75-85.

Kholodilin, K. A. (2024). Rent control effects through empirical research.

DOI: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1051137724000020

Li, Q., & Liu, Q. (2023). Impact of Digital Financial Inclusion on Residents’ Income and Income Structure.

DOI: https://doi.org/10.3390/su15032196

Mustari, A. S., & Zain, I. (2017). Analisis regresi tobit spasial: Studi kasus penggunaan internet di Pulau Jawa. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 9(1), 1-15.

National Housing Bank India. (2024). NHB RESIDEX: Housing Price Index (HPI). Diakses dari: https://residex.nhbonline.org.in

Prahutama, A., Rusgiyono, A., Sudarno, Mukid, M. A., & Widiharih, T. (2019). Analysis of household expenditures on education in Semarang city, Indonesia using Tobit regression model. E3S Web of Conferences, 125, 09016. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201912509016

Rao, P. K., & Biswas, A. (2023). Housing affordability and housing demand assessment for urban poor in India using the hedonic model.

Link : https://ideas.repec.org/a/eme/ijhmap/ijhma-09-2023-0124.html

Rao, P. K., & Biswas, A. (2025). Housing affordability and housing demand assessment for urban poor in India using the hedonic model. International Journal of Housing Markets and Analysis, 18(2), 546-566. https://doi.org/10.1108/IJHMA-09-2023-0124

Shi, S., Bangura, M., & Robinson, D. (2025). Housing affordability in the renewable energy transition.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.erss.2025.104335

Suhaida, M. S., Tawil, N. M., Hamzah, N., Che-Ani, A. I., Basri, H., & Yuzainee, M. Y. (2011). Housing affordability: A conceptual overview for house price index. Procedia Engineering, 20, 346-353. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2011.11.176

Tarne, R., & Bezemer, D. (2023). Housing affordability in a monetary economy.

Link: https://www.imk-boeckler.de/fpdf/HBS-008746/p_imk_wp_222_2023.pdf

Various authors. (2023). House Price Expectations and Household Consumption.

DOI:https://www.researchgate.net/publication/369837145_House_Price_Expectations_and_Household_Consumption

World Bank. (2024). GDP growth (annual %) – India. Diakses dari: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG?locations=IN

World Bank. (2024). GDP per capita (current US$) – India. Diakses dari: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD?locations=IN

World Bank. (2024). Household final consumption expenditure per capita (constant 2015 US$) – India. Diakses dari: https://data.worldbank.org/indicator/NE.CON.PRVT.PC.KD?locations=IN

World Bank. (2024). Real interest rate (%) – India. Diakses dari: https://data.worldbank.org/indicator/FR.INR.RINR?locations=IN

World Bank. (2024). Urban population (% of total population) – India. Diakses dari: https://data.worldbank.org/indicator/SP.URB.TOTL.IN.ZS?locations=IN

Wulandari, S. A., Zain, I., & Rahayu, S. P. (2018). Modeling the household milk consumption data by Endogenous Bayesian Tobit Quantile (BTQ) regression in Sidoarjo. 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT), 753-758. https://doi.org/10.1109/ICOIACT.2018.8350706