Skip to playerSkip to main content
  • 6 hours ago
KPKT akan memperkenalkan sistem Big Data Analytics bagi membantu pemaju membina rumah yang lebih selari dengan kemampuan dan keperluan penduduk setempat. Pendekatan baharu ini dijangka mengurangkan masalah lambakan hartanah serta memperkenalkan definisi rumah mampu milik yang lebih tepat mengikut lokaliti.
Transcript
00:00Baik, Kementerian Perumahan dan Kerajaan Tempatan KPKT akan memperkenalkan sistem Big Data Analytics ataupun Analitik Data Raya mulai tahun hadapan
00:09bagi memastikan pembangunan perumahan lebih menepati keperluan dan permintaan sebenar rakyat.
00:14Dan Menterinya Ngakor Ming berkata langkah itu penting bagi menangani masalah ketidakpadanan antara projek perumahan ditawarkan dengan produk yang diperlukan
00:22pasaran sekaligus menjadi punca lambangkan hartanah.
00:25Jadi untuk kita bincang lebih lanjut isu ini kita bersama dengan Dr. Nurfariza Mustafa, Pendidikanan Kazanah Research Institute KRI.
00:32Assalamualaikum warahmatullahi doktor. Terima kasih kerana sudah bersama dengan kami.
00:35Kalau kita nak teruskan dengan persoalan pertama, seperti yang saya katakan tadi KPKT melihat isu utama pasaran perumahan bukan lagi
00:41kekurangan bekalan tetapi ketidakpadanan antara rumah yang dibina dengan kemampuan serta keperluan pembeli.
00:47Jadi mungkin doktor boleh kongsikan sejauh mana masalah properti mismatch ini sebenarnya berlaku di lapangan lebih kritikal daripada isu lambangkan
00:55rumah semata-mata dan adakah ia menunjukkan kelemahan dalam cara kita merancang pembangunan perumahan selama ini?
01:03Doktor.
01:05Assalamualaikum. Alhamdulillah. Thank you for having me on the show.
01:08Jadi apa yang kita boleh lihat daripada data yang kita ada on apa persoalan perumahan adalah pasal perumahan di negara
01:18kita ini dia seakan-akan tidak responsif kepada input ataupun data yang perumahan yang available yang kita ada.
01:25sama ada data itu merangkumi ciri-ciri permintaan perumahan itu sendiri iaitu jenis jual, jenis rumah yang terjual ataupun harga
01:34rumah yang terjual atau di mana lokasi rumah itu yang memang akan dibeli oleh penduduk setempat
01:41ataupun seperti kita ataupun data-data yang seperti yang menunjukkan kemampuan membeli penduduk setempat iaitu data-data seperti pendapatan isu
01:51rumah ataupun data mengenai gaji dan sebagainya.
01:55apa yang kita boleh nampak daripada data memang ada gap between rumah yang kita bina itu ataupun apa yang yang
02:02dibinakan pemaju, yang ditawarkan pemaju dengan apa perumahan yang penduduk setempat actually nak beli atau perlukan.
02:10Contohnya bila kita tengok data harga rumah, kita dapati bahawa median harga rumah dari setiap negeri tersebut adalah jauh berbeza
02:19dengan median harga rumah yang actually mampu dimiliki oleh penduduk negeri tersebut.
02:24apa yang kita kurang pasti sebenarnya adalah adakah mismatch ini atau ketidaksepadanan ini adalah berpunca daripada kegagalan
02:34atau berpunca daripada asymetrical information between supply and demand.
02:43ataupun maksudnya ada gap in information yang dapat dibaca oleh pemaju perumahan mengenai the housing market that they deserve.
02:52ataupun ada kegagalan lain, ada structural limitations yang menyebabkan pemaju tidak dapat menjual atau membangunkan atau menawarkan rumah yang diperlukan
03:01oleh masyarakat
03:02pada harga yang mereka actually mampu beli.
03:06dan itu adalah sedikit penjelasan tapi kalau kita lihat cadangan kerajaan ini juga yang bercadang untuk menggunakan big data analytics
03:13ini
03:14mahu menggabungkan data pendapatan, demografi, lokasi dan juga permintaan pasaran dan ini merangkumi pelbagai kerajaan yang berbeza.
03:25jadi kalau kita lihat dari segi permintaan semua ini dan permintaan dan data yang berbeza ini
03:31ini adalah bertujuan untuk membantu pemaju membuat keputusan yang lebih tepat
03:35tapi persoalannya pada waktu ini doktor, adakah data kesemua ini semata-mata cukup untuk meramal permintaan masa hadapan
03:42ataupun masih lagi terdapat faktor tingkah lagu pengguna mungkin
03:46ataupun spekulasi pasaran dan sentimen ekoromi yang sukar lagi diukur melalui analitik ataupun data?
03:54so bila kita bercakap tentang big data dalam perumahan, dalam sektor perumahan ini
03:59memang mungkin part of it, tujuan kita menggunakan big data ini adalah untuk tujuan
04:05what we say continuous monitoring ataupun what we define as real time surveillance of the housing market
04:11kita nak tahu apa yang berlaku di housing market pada masa-masa tentu
04:16tapi dalam konteks penyediaan perumahan, big data pada saya lah
04:22dia actually memainkan peranan yang lebih penting
04:24dengan membolehkan kita membuat ujuran permintaan itu di sesuatu kawasan dengan lebih tepat
04:31di negara-negara lain seperti di United Kingdom ataupun Canada ataupun Australia dan negara-negara lain
04:39dia buat unjuran perumahan setempat itu menggunakan what we call a housing need and demand assessment
04:47so approach ni maksudnya kita gunakan banyak-banyak data bergenai perumahan dari segi dari sudut demand ke ataupun supply
04:55dan kita gunakan data-data ini untuk membuat unjuran, untuk membuat ramalan apakah keperluan perumahan yang kawasan setempat
05:04dan kita buat this assessment at each locality, rumah jenis apa, di mana ia perlu dibangunkan, berapa bilangan yang perlukan
05:15semuanya akan jadi lebih jelas so big data analytics in this context lah adalah actually untuk tujuan ini
05:22untuk membolehkan kita undertake this type of assessment and therefore memperhalusi cara kita menjana unjuran perumahan
05:34supaya result itu adalah kita mendapat unjuran perumahan yang lebih tepat dan meaningful untuk semua
05:41apa, buah pelaksana sektor perumahan dan pemaju
05:48dan ini juga bertujuan untuk membenarkan semua rakyat layak dan dapat merasai mempunyai rumah mereka sendiri
05:56dan KPKT juga mengakui pendekatan one size fits all ini sebenarnya one size fits all dalam menentukan harga rumah mampu
06:03milik ini
06:04tidak lagi relevan jadi jika harga rumah mampu milik sebagai contoh di rumah kelang boleh sampai ataupun boleh cecah RM500
06:11,000
06:11tetapi jauh lebih rendah di kawasan lain adakah mungkin sudah tiba masanya untuk Malaysia mentarifkan semula konsep rumah mampu milik
06:19itu sendiri
06:19berdasarkan nisbah pendapatan setempat berbanding harga ceiling nasional itu sendiri
06:26ya, ya betul
06:28so sekarang ini definisi rumah mampu milik itu yang kerajaan telah tetapkan adalah pada harga RM300,000
06:38jadi maksudnya apa-apa jenis rumah yang dijual pada harga RM300,000 dan ke bawah kita klasifikasikannya sebagai rumah mampu
06:48milik
06:49actually kita kat KRI memang tak nak macam ni sebab kita bila kita guna satu harga yang seragam untuk satu
06:56Malaysia
06:56memang harga itu takkan be reflective of the actual affordability di sesuatu kawasan yang sempat lah
07:08jadi apa yang kami memang dah sarankan di KRI melalui kajian kami adalah pengiraan harga rumah mampu milik ini
07:17mengikut kaedah median multiple affordability memang perlu dilakukan sekurang-kurangnya di peringkat daerah
07:23atau lebih baik lagi pada peringkat what we define as housing market area
07:30ini bermakna setiap PBT itu dia perlu tahu dan perlu monitor apa what housing affordability actually means untuk lokasi tersebut
07:40kita sarankan penggunaan kaedah median multiple affordability ini sebab kaedah ini dalam menjanakan
07:52pengiraan harga housing, harga rumah mampu milik itu dia sendiri memang tertumpu kepada merangkumi
08:03pendapatan isi rumah penduduk setempat dan unsur-unsur lain seperti house financing semua tidak diambil kira
08:10mungkin kalau saya nak selitkan mungkin soalan terakhir dalam masa satu minit lah doktor boleh kongsikan juga
08:15adakah kita perlu adakah kita berisiko nak wujudkan persepsi bahawa rumah RM500,000 ni dianggap masih lagi mampu milik
08:22sedangkan ramai si rumah bandar yang berada di bandar masih lagi bergelut dengan kos sari hidup yang tinggi doktor?
08:30so itulah dia kalau kita gunakan kaedah untuk menentukan harga rumah mampu milik ni pada
08:37mengikut housing market area atau mengikut daerah
08:40mungkin harga RM500 tu mampu milik saya rasa tidak lah tapi kalau nak cakap lah mungkin mampu milik di say
08:49Central KL. Itu mungkin betul tapi kalau kita ikut lokasi yang lain katanya say di
09:00Kuantan, Pahang. Kalau kita tengok pendapatan isi rumah di Kuantan, Pahang
09:09semestinya RM500,000 tu harga yang tidak memilih untuk penduduk di area situ. Jadi ini kepentingan kita
09:20buat that differentiation in menentukan harga rumah mampu milik di lokasi yang berbeza
09:28sebab dia memang akan bergantung kepada pendapatan isi rumah di kawasan tersebut
09:34sama ada harga itu akhirnya akan menjadi RM100,000 ataupun RM250,000 ataupun RM500,000
09:44itu memang akan patut bergantung kepada paras pendapatan isi rumah di kawasan tersebut sendiri.
09:55di kawasan tersebut
09:55tersebut
09:56di kawasan tersebut
Comments

Recommended