Optimasi Jumlah Unit Rumah Tiap Tipe Pada Perumahan Green Hill Gresik

Transkripsi

1 1 Optimasi Unit Tiap Pada Perumahan Green Hill Gresik Fidyanah Ashri, Yusroniya Eka Putri, Retno Indryani Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh pember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya Abstrak Developer perlu mempertimbangkan kuantitas unit rumah yang dibangun, sehingga investasi yang ditanamkan bisa menghasilkan keuntungan yang maksimal. Dalam menentukan kuantitas unit rumah, developer perlu mempertimbangkan beberapa batasan yang ada. Batasanbatasan tersebut antara lain daya beli dan minat beli masyarakat, luas lahan, biaya produksi, dan sebagainya. Tugas akhir ini bertujuan untuk memperoleh jumlah unit rumah tiap tipe yang paling optimum, yang memberikan pendapatan yang paling maksimum. Studi kasus yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah Perumahan Green Hill Gresik. Optimasi diperoleh melalui riset operasi dengan metode linear programming. Terdapat 3 (tiga) komponen yang harus diperhatikan dalam metode linear programming, yaitu fungsi tujuan, variabel keputusan, dan batasan atau kendala. Sebagai fungsi tujuan adalah memaksimumkan pendapatan dari hasil penjualan unit rumah tiap tipe rumah. Sebagai variabel keputusan adalah tipe-tipe rumah yang ada dalam perumahan tersebut. Dan sebagai batasan atau kendala adalah kapasitas lahan, konsep hunian berimbang, kemampuan beli masyarakat, minat beli masyarakat, dan biaya produksi yang dikeluarkan. Dari hasil optimasi diperoleh jumlah rumah masing-masing tipe yang paling optimum adalah rumah tipe 30/72 sebanyak 95 unit, tipe 38/78 sebanyak 189 unit, tipe 45/91 sebanyak 142 unit, tipe 51/91 sebanyak 126 unit, tipe 53/96 sebanyak 95 unit, tipe 62/112 sebanyak 79 unit, dan tipe 72/105 sebanyak 63 unit. Pendapatan yang diperoleh dari optimasi jumlah unit rumah tersebut adalah Rp Rp ,00. Kata Kunci Linear Programming, Optimasi, Perumahan Green Hill Gresik. I. PENDAHULUAN ertumbuhan jumlah penduduk yang diiringi dengan Pbertambahnya jumlah rumah, mengakibatkan penyediaan lahan untuk pemukiman akan semakin banyak. Mendapatkan hunian yang nyaman dan desain yang baik menjadi idaman setiap keluarga. Hal tersebut merupakan peluang bagi para pengembang atau developer untuk membuka lahan perumahan. Developer perlu mempertimbangkan kualitas dan kuantitas rumah yang dibangun agar sesuai dengan tingkat daya beli dan kebutuhan masyarakat sekitarnya, sehingga investasi yang ditanamkan bisa menghasilkan keuntungan yang maksimal. Permasalahannya, jika kualitas bangunan tidak baik, maka tingkat minat beli masyarakat akan rendah. Harga jual rumah harus sebanding dengan kualitas bangunan yang ditawarkan. Begitu juga dengan kuantitas rumah, apabila kuantitas rumah yang akan dibangun lebih besar daripada kemampuan tingkat daya beli masyarakat, secara tidak langsung akan ada rumah yang tidak terjual. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan oleh pengembang agar komposisi jumlah rumah tiap tipe bisa dioptimalkan. Pengembang perlu melakukan suatu analisa untuk menentukan jumlah unit rumah yang akan ditawarkan kepada masyarakat. Riset operasi adalah metode untuk memformulasikan dan merumuskan permasalahan sehari-hari baik mengenai bisnis, ekonomi, sosial maupun bidang lainnya ke dalam pemodelan matematis untuk mendapatkan solusi yang optimal. Program linear adalah salah satu model matematika yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimisasi, yaitu memaksimumkan atau meminimumkan fungsi tujuan yang bergantung pada sejumlah variabel maupun batasannya. Dari permasalahan di atas, muncul pemikiran untuk mendapatkan optimasi jumlah unit rumah untuk masingmasing tipe pada proyek perumahan Green Hill Gesik, Jawa Timur. rumah yang ditawarkan adalah 30/72, 38/78, 45/91, 51/91, 53/96, 62/112 dan 72/105. Untuk memperoleh optimasi perbandingan tersebut maka perlu dilakukan riset operasi untuk mencari pemecahan masalah tersebut dengan memperhitungkan batasan-batasan yang ada. Batasan tersebut antara lain yaitu tingkat penghasilan masyarakat, minat beli masyarakat, luas lahan yang ada, biaya pembangunan tiap rumah dan lain sebagainya dengan menganalisa kondisi yang ada di proyek tersebut sehingga diperoleh pendapatan optimum. II. URAIAN PENELITIAN A. Konsep Penelitian Dalam penelitian ini konsep penelitiannya adalah mengoptimalkan perbandingan jumlah unit rumah berbagai tipe yang berorientasi pada mengidentifikasi permasalahan, peluang, dan kendala-kendala atau batasan-batasan agar hasil yang diperoleh nantinya bisa seoptimal mungkin. B. Alur dan Proses Penelitian Tugas Akhir 1. Studi Literatur dan Lapangan Objek Penelitian dalam proposal tugas akhir ini adalah Perumahan Green Hill Gresik. Perumahan ini dibangun pada lahan seluas m 2 dengan 803 unit rumah berdasarkan site plan yang ada. 2. Pengumpulan data a. Data Primer Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari sumber data. Dalam hal ini adalah melalui survey lapangan dengan kuesioner dan wawancara.

2 2 b. Data Sekunder a. Denah lokasi dan site plan. b. Luas lahan. c. Harga Jual rumah masing-masing tipe. d. Perkiraan besarnya angsuran. e. Data kebutuhan masyarakat akan rumah dari kantor Badan Pusat Statistik (BPS) daerah Gresik. f. Gambar dan harga pembangunan tiap tipe rumah. g. Spesifikasi teknis rumah. h. Peraturan Undang-Undang mor 1 Tahun 2011 Tentang Perumahan dan Kawasan Pemukiman. i. Peraturan Menteri Perumahan Rakyat Republik Indonesia mor 10 Tahun 2012 Tentang Penyelenggaraan Perumahan dan Kawasan Pemukiman dengan Hunian Berimbang. 3. Responden Penelitian Kuesioner ini digunakan untuk mengetahui kemampuan dan minat beli masyarakat Gresik terhadap perumahan yang ditinjau yaitu perumahan Green Hill Gresik. Malhotra (1993) memberikan panduan untuk ukuran sampel yang diambil dapat ditentukan dengan cara mengalikan jumlah variabel dengan 5, atau 5x jumlah variabel. Dalam penelitian ini jumlah variabel yang ada adalah 7 variabel, maka jumlah sampel yang dibutuhkan adalah 35 sampel. Agar mencegah terjadinya kesalahan dalam mengisi kuesioner, jumlah kuesioner yang digunakan digenapkan menjadi 50 sampel. 4. Model Penelitian Pemodelan merupakan gambaran situasi dari sistem tertentu yang digambarkan dalam persamaan matematis yang didasarkan pada penggambaran keadaan nyata di lapangan sebagai batasannya sehingga dihasilkan suatu model yang diharapkan. Metode dalam penelitian ini terdiri atas 3 komponen, yaitu variabel pemodelan, tujuan pemodelan, dan identifikasi kendala atau batasan pemodelan. a. Variabel Pemodelan Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu tipetipe rumah yang akan dijual atau dibangun pada perumahan Green Hill Gresik. Variabel pemodelannya adalah tipe rumah 30/72, 38/78, 45/91, 51/91, 53/96, 62/112 dan 72/105. b. Tujuan Pemodelan Tujuan pemodelan dalam penelitian ini adalah memaksimumkan pendapatan yang didapat dari variabel beberapa tipe rumah yang ada dikalikan dengan harga jual tiap tipe rumah itu sendiri. c. Identifikasi Awal Batasan Pemodelan dari Literatur Terkait Identifikasi awal dalam menentukan batasan pemodelan berdasarkan literatur terkait dalam menentukan optimasi penentuan jumlah unit tiap tipe rumah pada Perumahan Green Hill Gresik. 5. Metode Analisis Setelah ditentukan tujuan pemodelan, variabel pemodelan, dan mengidentifikasi kendala atau batasan yang ada di proyek tersebut, untuk memperoleh optimasi jumlah unit rumah tiap tipe perlu dilakukan riset operasi dengan metode linear programming dari pemodelan yang sudah ditentukan. Untuk mempermudah dan mempercepat proses analisa, digunakan program bantu Quantity Method (QM) for Windows. Hasil yang akan diperoleh yaitu jumlah tiap tipe rumah dan pendapatan yang optimum. Setelah didapatkan hasil optimasi tersebut, akan dilakukan pembahasan dari segi perbandingan integer programming dan analisa sensitivitasnya. III. ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Data Perumahan dan Developer Nama Perumahan : Perumahan Green Hill Gresik Lokasi : Desa Sekar Kurung, Gresik Pemilik : PT. Graha Agung Kencana Group rumah : tipe 30/72, 38/78, 45/84, 51/84, 53/96, 62/112, dan 72/105 Luas Lahan : m 2 Unit : 803 unit Tabel 1. Daftar Harga Jual Tiap. Type Harga Jual 1 30/72 Rp 147,315, /78 Rp 208,557, /91 Rp 258,222, /91 Rp 274,591, /96 Rp 275,597, /112 Rp 321,885, /105 Rp 353,495, Sumber : Perumahan Green Hill Gresik B. Biaya Produksi Biaya produksi yang dikeluarkan untuk satu unit rumah tiap tipe terdiri atas biaya harga tanah, pengurugan tanah setebat 30 cm, biaya IMB, biaya PLN, biaya PDAM, biaya pembuatan akses jalan, biaya pembuatan saluran, biaya pembangunan konstruksi rumah dan biaya fasilitas umum. Nilai setiap harga satuan biaya diperoleh dari hasil wawancara dan survey langsung ke pihak developer. Tabel 2. Biaya Produksi 30/72 - Harga Tanah 72 m2 Rp 300, Rp 21,600, Pengurugan tanah setebal 30 cm 21.6 m3 Rp 130, Rp 2,808, Biaya IMB 1 ls Rp 1,000, Rp 1,000, Biaya PLN 1 ls Rp 1,500, Rp 1,500, Biaya pembuatan akses jalan (ROW=7m) 42 m2 Rp 55, Rp 2,310, Biaya pembuatan saluran 6 m' Rp 350, Rp 2,100, Biaya pembangunan konstruksi rumah 30 m2 Rp 1,350, Rp 40,500, Biaya Fasilitas Umum 1 ls Rp 2,000, Rp 2,000, Rp 8,685, Rp 75,818, Tabel 3. Biaya Produksi 38/78 - Harga Tanah 78 m2 Rp 300, Rp 23,400, Pengurugan tanah setebal 30 cm 23.4 m3 Rp 130, Rp 3,042, Biaya pembuatan akses jalan (ROW=7m) 42 m2 Rp 55, Rp 2,310, Biaya pembuatan saluran 6 m' Rp 350, Rp 2,100, Biaya pembangunan konstruksi rumah 38 m2 Rp 1,850, Rp 70,300, Rp 10,935, Rp 109,402, Tabel 4. Biaya Produksi 45/91 - Harga Tanah 91 m2 Rp 300, Rp 27,300, Pengurugan tanah setebal 30 cm 27.3 m3 Rp 130, Rp 3,549, Biaya pembuatan akses jalan (ROW=8m) 56 m2 Rp 55, Rp 3,080, Biaya pembuatan saluran 7 m' Rp 350, Rp 2,450, Biaya pembangunan konstruksi rumah 45 m2 Rp 1,850, Rp 83,250, Rp 10,935, Rp 127,879,000.00

3 3 Tabel 5. Biaya Produksi 51/91 - Harga Tanah 91 m2 Rp 300, Rp 27,300, Pengurugan tanah setebal 30 cm 27.3 m3 Rp 130, Rp 3,549, Biaya pembuatan akses jalan (ROW=8m) 56 m2 Rp 55, Rp 3,080, Biaya pembuatan saluran 7 m' Rp 350, Rp 2,450, Biaya pembangunan konstruksi rumah 51 m2 Rp 1,850, Rp 94,350, Rp 10,935, Rp 138,979, Tabel 6. Biaya Produksi 53/96 - Harga Tanah 96 m2 Rp 300, Rp 28,800, Pengurugan tanah setebal 30 cm 28.8 m3 Rp 130, Rp 3,744, Biaya pembuatan akses jalan (ROW=8m) 64 m2 Rp 55, Rp 3,520, Biaya pembangunan konstruksi rumah 53 m2 Rp 1,850, Rp 98,050, Biaya Fasilitas Umum 1 ls Rp 4,000, Rp 4,000, Rp 11,935, Rp 146,164, Tabel 7. Biaya Produksi 62/112 - Harga Tanah 112 m2 Rp 300, Rp 33,600, Pengurugan tanah setebal 30 cm 33.6 m3 Rp 130, Rp 4,368, Biaya pembuatan akses jalan (ROW=14m) 112 m2 Rp 55, Rp 6,160, Biaya pembangunan konstruksi rumah 62 m2 Rp 1,850, Rp 114,700, Biaya Fasilitas Umum 1 ls Rp 5,000, Rp 5,000, Rp 12,935, Rp 171,878, Tabel 8. Biaya Produksi 72/105 - Harga Tanah 105 m2 Rp 300, Rp 31,500, Pengurugan tanah setebal 30 cm 31.5 m3 Rp 130, Rp 4,095, Biaya pembuatan akses jalan (ROW=14m) 112 m2 Rp 55, Rp 6,160, Biaya pembangunan konstruksi rumah 72 m2 Rp 2,450, Rp 176,400, Biaya Fasilitas Umum 1 ls Rp 5,000, Rp 5,000, Rp 13,535, Rp 231,205, C. Analisa Hasil Kuesioner Penyebaran kuesioner dan wawancara langsung dengan masyarakat dilakukan di dua lokasi yang berbeda. Lokasi pertama yaitu di perumahan Green Hill Gresik sendiri, dan lokasi yang kedua adalah Plaza Gresik. a. Kemampuan Masyarakat Gresik Terhadap Suatu Dari hasil kuesioner yang diberikan,untuk mendapatkan prosentase kemampuan masyarakat Gresik dalam membeli rumah dilihat pada tabel dibawah ini. Tabel 9. Prosentase Kemampuan Masyarakat untuk Membeli Prosentase 1 30/ % 2 38/ % 3 45/ % 4 51/ % 5 53/96 4 8% 6 62/ % 7 72/ % % b. Minat Masyarakat Gresik Terhadap Suatu tipe Hasil analisa kuesioner berdasarkan minat masyarakat terhadap tipe rumah dapat dilihat dari tabel berikut ini. Tabel 10. Minat beli Masyarakat Gresik Terhadap Suatu Prosentase 1 30/ % 2 38/ % 3 45/ % 4 51/ % 5 53/ % 6 62/ % 7 72/ % % D. Pemodelan Persamaan Linear Pemodelan adalah gambaran dari realita yang ada di lapangan dan dituangkan dalam persamaan-persamaan matematis. Semakin baik model yang digambarkan maka hasil yang diperoleh akan baik pula. a. Tujuan Pemodelan Untuk memudahkan, faktor penentu jumlah unit rumah akan dimisalkan dengan variabel X. Harga jual masingmasing tipe rumah dapat dilihan pada tabel 1 sehingga persamaan fungsi tujuannya adalah : Z= X X X X X X X 7 b. Batasan Pemodelan Batasan-batasan pemodelannya adalah sebagai berikut. 1. Kapasitas Lahan yang Ada Batasan kapasitas lahan berhubungan dengan luas lahan yang tersedia dengan tipe-tipe rumah yang akan dibangun. Luas Wilayah peruntukkan untuk kavling efektif sebesar 60% dari luas total lahan yang ada yaitu 60% x m 2 = ,20 m 2. -tipe rumah yang akan dibangun adalah tipe 30/72, 38/78, 45/91, 51/91, 53/96, 62/112, dan 72/105. Persamaan matematikanya adalah sebagai berikut : 72X X X X X X X ,20... (1) 2. Konsep Hunian Berimbang 1:2:3 Menurut Undang-Undang mor 1 Tahun 2011 Tentang Perumahan dan Kawasan Pemukiman,dijelaskan bahwa konsep hunian berimbang adalah dengan perbandingan rumah mewah, rumah menengah, dan rumah sederhana adalah 1 : 2: 3. Perumahan Green Hill Gresik ini terdiri dari tipe 30/72, 38/78, 45/84, 51/84, 53/96, 62/112, dan 72/105 dimana hanya ada 1 tipe menengah yaitu tipe 72/105 dan 6 tipe rumah sederhana. 30/72 dianggap masuk dalam katagori tipe rumah sederhana dikarenakan peraturan yang baru ini keluar sesudah tipe 30/72 direncanakan. Dalam kasus ini, tipe rumah mewah tidak ada dalam perumahan ini, maka konsep hunian berimbang yang diambil hanya perbandingan antara rumah menengah dan rumah sederhana. Perbandingan tipe menengah dan sederhana adalah 2:3. Dengan perbandingan rumah sederhana (X 1, X 2, X 3, X 4, X 5, X 6 ) dengan rumah menengah (X 7 ) adalah 2:3, maka komposisi persamaan matematika sebagai batasan pola konsep hunian berimbang adalah sebagai berikut : 2(X 1 + X 2 + X 3 + X 4 + X 5 + X 6 ) 3 X 7... (2) 3. Kemampuan Masyarakat untuk Membeli Batasan tingkat daya beli masyarakat Gresik dilihat dari

4 4 tingkat pendapatannya, cara pembelian dan lama angsuran yang diinginkan. Data tersebut diperoleh dari hasil kuesioner masyarakat Gresik dengan penghasilan minimal Rp ,00 sesuai dengan salah satu persyaratan pengajuan KPR oleh pihak bank yaitu sebesar tiga kali perkiraan angsuran tiap tipe rumah perbulannya sesuai dengan jangka waktu pembayaran yang diajukan. Perhitungan untuk jumlah rumah sesuai dengan kemampuan masyarakat untuk membeli rumah adalah : 1. 30/72 tipe 30/72 = 12% x = 6529,32 rumah Jadi, unit rumah tipe 30/72 maksimal yang X (3) 2. 38/78 tipe 38/78 = 28% x = 5078,36 rumah Jadi, unit rumah tipe 38/78 maksimal yang X (4) 3. 45/91 tipe 45/91 = 28% x = 3385,48 rumah Jadi, unit rumah tipe 45/91 maksimal yang X (5) 4. 51/91 tipe 45/91 = 10% x 6046 = 604,6 rumah Jadi, unit rumah tipe 51/91 maksimal yang X (6) 5. 53/96 tipe 53/96 = 8% x 6046 = 483,68 rumah Jadi, unit rumah tipe 53/96 maksimal yang X (7) 6. 62/112 tipe 62/112 = 10% x 3023 = 302,3 rumah Jadi, unit rumah tipe 62/112 maksimal yang X (8) 7. 72/105 tipe 72/105 = 6% x 3023 = 181,38 rumah Jadi, unit rumah tipe 72/105 maksimal yang X (9) 4. Minat Beli Masyarakat Terhadap Suatu Minat Beli masyarakat adalah keinginan masyarakat dalam membeli suatu tipe tertentu yang sudah ditetapkan oleh pihak pengembang atau developer sebagai acuan pembeli dalam menentukan minat yang diinginkan. Dari hasil kuesioner yang disebarkan,ada 2 pertanyaan yang diajukan yaitu mengenai fokus perhatian dan minat masyarakat dalam satu tipe rumah. Persamaan matematikanya untuk minat beli masyarakat terhadap suatu tipe rumah pada perumahan Green Hill Gresik adalah sebagai berikut /72 banyak dari 12% dari total jumlah unit rumah. 0,88X 1 0,12(X 2 +X 3 +X 4 +X 5 +X 6 +X 7 )... (10) 2. 38/78 banyak dari 24% dari total jumlah unit rumah. 0,76X 2 0,24(X 1 +X 3 +X 4 +X 5 +X 6 +X 7 )... (11) 3. 45/91 banyak dari 18% dari total jumlah unit rumah. 0,82X 3 0,18(X 1 +X 2 +X 4 +X 5 +X 6 +X 7 )... (12) 4. 51/91 banyak dari 16% dari total jumlah unit rumah. 0,84X 4 0,16(X 1 +X 2 +X 3 +X 5 +X 6 +X 7 )... (13) 5. 53/96 banyak dari 12% dari total jumlah unit rumah. 0,88X 5 0,12(X 1 +X 2 +X 3 +X 4 +X 6 +X 7 )... (14) 6. 62/112 banyak dari 10% dari total jumlah unit rumah. 0,90X 6 0,10(X 1 +X 2 +X 3 +X 4 +X 5 +X 7 )... (15) 7. 72/105 banyak dari 8% dari total jumlah unit rumah. 0,92X 7 0,08(X 1 +X 2 +X 3 +X 4 +X 5 +X 6 )... (16) 5. Biaya Produksi yang Dikeluarkan Tiap Analisa batasan biaya produksi ini akan diuraikan berapa besarnya biaya produksi yang dikeluarkan untuk pembuatan satu unit rumah di tiap tipe rumah. Perhitungan dilakukan secara pendekatan biaya berdasarkan data yang diberikan pihak pengembang sebagai wacana proyek yang sedang dikembangkan. Modal yang diperoleh pihak pengembang adalah dari pinjaman di bank sebagai modal awal dan juga pencairan dana dari KPR yang diajukan oleh end user sebagai pembeli serta pembayaran uang muka. Pembangunan rumah dilakukan apabila end user telah melakukan realisasi kepada pihak bank. Dana pencairan KPR tersbebut rata-rata sekitar 60% dari nilai total perkiraan angsuran. Jadi, besar modal yang dimiliki oleh pihak pengembang adalah nilai pencairan dana KPR ditambah pembayaran uang muka untuk masing-masing tipe rumah per unit. ( X 1 )+( X 2 )+( X 3 )+ ( X 4 )+( X 5 )+( X 6 )+ ( X 7 ) 0... (17) E. Hasil Optimasi Setelah dilakukan analisa optimasi penentuan jumlah unit rumah tiap tipe rumah dari batasan yang sudah dibuat, maka hasil analisa optimasi dengan menggunakan software QM,berikut dapat dilihat hasil jumlah rumah tiap tipe rumah hasil optimasi yang dilakukan.

5 5 Tabel 11. Tiap (unit) 1 30/ / / / / / / Dari hasil pada tabel 11, jumlah tiap tipe rumah masih dalam angka desimal, maka perlu dilakukan pembulatan untuk jumlah masing-masing tipe rumah seperti terlihat pada tabel berikut ini. Tabel 12. Pendapatan Tiap Setelah Pembulatan (unit) Harga Jual Pendapatan 1 30/72 95 Rp 147,315, Rp 13,994,925, / Rp 208,557, Rp 39,417,367, / Rp 258,222, Rp 36,667,595, / Rp 274,591, Rp 34,598,497, /96 95 Rp 275,597, Rp 26,181,762, / Rp 321,885, Rp 25,428,915, / Rp 353,495, Rp 22,270,185, Rp 198,559,247, [6] Nurmatias. Program Linear dengan Penyelesaian Metode Grafik. Jakarta : Pusat Pengembangan Bahan Ajar UMB. [7] Peraturan Menteri Perumahan Rakyat Republik Indonesia mor 10 Tahun Penyelenggaraan Perumahan dan Kawasan Pemukiman dengan Hunian Berimbang. [8] Retnowati,Emi Optimasi Penentuan Unit Berbagai Pada Perumahan Puspa Garden Sidoarjo.Laporan Tugas Akhir Jurusan Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh pember. Surabaya. [9] Sasongko, H Optimasi Perbandingan Unit Berbagai pada Proyek Perumahan Puri Jepun Permai Tulungagung. Laporan Tugas Akhir Jurusan Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh pember. Surabaya. [10] Sudarsana, D.K Optimalisasi yang Akan Dibangun dengan Metode Simpleks pada Proyek Pengembangan Perumahan. Jurnal Ilmiah Teknik Sipil,Universitas Udayana, Denpasar. Vol. 13,. 2. [11] Thohiron, Dion Pengertian Perumahan. [12] Undang-Undang mor 1 Tahun Perumahan dan Kawasan Pemukiman. IV. KESIMPULAN Dari hasil analisis pada pembahasan pada bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa dari hasil optimasi dengan bantuan software QM diperoleh jumlah rumah masing-masing tipe yang paling optimum adalah rumah tipe 30/72 sebanyak 95 unit, tipe 38/78 sebanyak 189 unit, tipe 45/91 sebanyak 142 unit, tipe 51/91 sebanyak 126 unit, tipe 53/96 sebanyak 95 unit, tipe 62/112 sebanyak 79 unit, dan tipe 72/105 sebanyak 63 unit. Pendapatan optimum yang diperoleh dengan mengoptimalkan jumlah unit rumah tersebut adalah Rp ,00. UCAPAN TERIMA KASIH Penulis Fidyanah Ashri mengucapkan terima kasih kepada ibu Yusroniya Eka Putri dan Ibu Retno Indryani selaku dosen pembmbing yang sudah memberikan waktu, pikiran, dan bimbingannya demi terselesainya tugas akhir ini. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada teman-teman yang sudah membantu proses penulisan tugas akhir ini baik moril maupun materiil. DAFTAR PUSTAKA [1] Angga,dkk Pengertian, Perumahan, dan Permukiman Beserta Fungsinya. [2] Eliyani. Riset Operational Metode Grafis. Jakarta : Pusat Pengembangan Bahan Ajar UMB. [3] Harapan, I.S Penggunaan Metode Program Linier untuk Optimasi Perbandingan Unit Berbagai Studi Kasus Perumahan Griya Kencana Regency Tuban. Laporan Tugas Akhir Jurusan Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh pember. Surabaya. [4] J.Kakiay,Thomas PEMROGRAMAN LINIER Metode dan Problema. Yogyakarta:ANDI Yogyakarta. [5] Nasendi,B.D. dan Anwar Affendi Program Linear dan Variasinya. Jakarta:PT.Gramedia.