TEKNIK, 44 (3), 2023, 247-259
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Analisis Kebijakan Land Value Capture dan Metode Zona Nilai Tanah dalam Perbedaan antara Kebijakan dan Pengukuran (Studi Kasus: Koridor Jalan Durian Raya, Banyumanik)
Zulfara Disnatya Anggita Putri * , Yasser Wahyuddin, Fauzi Janu Amarrohman
Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Nilai lahan memiliki perubahan dinamis. Peningkatan nilai lahan menjadi salah satu sumber pendapatan asli daerah melalui penyesuaian  Nilai Jual Objek Pajak  (NJOP). Penyesuaian NJOP menggunakan  pendekatan harga pasar dan potensial untuk implementasi kebijakan Land Value Capture. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui zona nilai tanah tahun 2023, pengaruh faktor aksesibilitas, pusat perdagangan, fasilitas kesehatan, fasilitas pendidikan dan sarana umum terhadap nilai tanah serta potensi implementasi kebijakan Land Value Capture. Studi kasus dilakukan untuk tanah  di sekitar koridor Jalan Durian Raya, Banyumanik, Semarang. Metode yang digunakan yaitu Spatial Autoregressive Model (SAR) dan Assessment Sales Ratio (ASR). Hasil penelitian menunjukan bahwa zona dengan Nilai Indeks Rata-Rata (NIR) tertinggi yaitu zona 2409, dengan nilai sebesar Rp. 23.364.000,- untuk harga pasar dan zona 181 sebesar Rp. 15.105.000,-  untuk NJOP. NIR terendah  yaitu  zona  860  sebesar  Rp.  2.448.000,-   untuk  harga  pasar  dan  Rp.  792.000,- untuk  NJOP.  Hasil penghitungan SAR menunjukan pengaruh faktor aksesibilitas merupakan faktor paling signifikan, dengan nilai sebesar  0,0007 pada  harga pasar  dan  0,00188 pada  NJOP.  Dari  penghitungan  ASR  di  Jalan  Durian  Raya didapatkan hasil sebesar 35% pada zona 28 dan 73% pada zona 323. Nilai ini menunjukkan bahwa pada kedua zona tersebut masih perlu dilakukan penyesuaian NJOP.
Kata kunci: Aksesibilitas, Land Value Capture, Nilai Jual Objek Pajak (NJOP), Spatial Autoregressive Model (SAR), Zona Nilai Tanah

## Abstract
[Title: Discussing Land Value Capture Policy And Land Value Zone Method A Discrepancy Between Policy And  Measurement  (Case  Study:  Durian  Raya  Street  Corridor,  Banyumanik)] Land  value  has  dynamic changes. The increase in land value is one of the sources of local revenue through adjusting NJOP (The Sales Value of Tax Objects) with a market price approach which is potential for implementing Land Value Capture policy. This study was conducted to determine land value zone in 2023, the influence of accessibility factors, trade  centers,  health  facilities,  educational  facilities  and  public  facilities  on  land  value  and  potential  for implementing Land Value Capture policy around Durian Raya street corridor. The methods used are Spatial Autoregressive Model (SAR) and Assessment Sales Ratio (ASR). The results show that zone with the highest NIR  (Average  Index  Value)  is  zone  2409  with  IDR  23,364,000  for  market  price  and  zone  181  with  IDR 15,105,000 for NJOP. The lowest NIR is zone 860 amounting with IDR 2,448,000 for market price and IDR 792,000 for NJOP. The SAR calculation results show that the influence of accessibility factor has the highest significance  of  0.0007  at  market  price  and  0.00188  at  NJOP.  The  ASR  calculation  on  Durian  Raya  street obtained results of 35% in zone 28 and 73% in zone 323. This means that in both zones it is still necessary to adjust the NJOP.
Keywords:  accessibility,  Land  Value  Capture,  Land Value  Zone,  sales  value  of  tax  object,  Spatial Autoregressive Model
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: zulfaradisnatya@gmail.com

## TEKNIK, 44 (3), 2023, 248

## 1. Pendahuluan
Sebidang  lahan  akan  bernilai  tinggi  jika  memiliki lokasi  yang  strategis.    Lokasi  yang  dianggap  strategis misalnya adalah  dekat dengan lokasi aktivitas ekonomi; mudah dijangkau;  memiliki infrastruktur  yang  memadai seperti  misalnya  dekat  dengan  jalan  raya  sehingga memudahkan aksesibilitas (Djuniardi, 1997). Keberadaan suatu  lahan  atau  bangunan  yang  memiliki  nilai  dan memberikan keuntungan dan kedudukan sosial ekonomi bagi  seseorang  ataupun  suatu  badan  akan  dikenakan Pajak  Bumi  dan  Bangunan  (PBB).  Menurut  Undang- Undang  nomor  12  tahun  1985  tentang  Pajak  Bumi  dan Bangunan  pada  pasal  6  menyebutkan  bahwa  dasar pengenaan  pajak  adalah  Nilai  Jual  Objek  Pajak (NJOP)(Indonesia,  1985),  hal  ini  berarti  penentuan besarnya  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  dipengaruhi  oleh besarnya NJOP pada wilayah tersebut.
Salah  satu  proses  penentuan  NJOP  dilakukan melalui  penilaian  atas  tanah.  Metode  penilaian  yang umumnya  dipakai  dalam  menilai  tanah  adalah pendekatan  data  pasar  atau  perbandingan  harga  pasar ( market approach ). Pendekatan atau perbandingan harga pasar  dihitung  berdasarkan  analisis  perbandingan  dan penyesuaian  dengan  objek  yang  akan  dinilai  yaitu  nilai tanah.  Untuk  memperoleh pembanding  harga atas tanah yang ada disekitar tanah yang akan dinilai dilihat melalui transaksasi  jual  beli  atau  penawaran  tanah  yang  ada. Selain  itu  bisa  didapatkan  dari  notaris  PPAT,  broker, pembeli  dan  atau  penjual  tanah,  perangkat  daerah  dan sumber lainnya yang dapat dipercaya.
Saat  ini  pemerintah  mulai  memiliki  pandangan mengenai mekanisme baru yang bisa meningkatkan nilai pajak  PBB  selain  dari  NJOP.  Mekanisme  ini  bernama Land  Value  Capture (LVC).  LVC  merupakan  suatu mekanisme  pembiayaan  baru  bagi  infrastruktur  yang dilakukan dengan mengambil lahan yang dihasilkan dari pembangunan  infrastruktur  di  wilayah  tertentu  (Suzuki, et al., 2015). LVC juga bermanfat sebagai bantuan untuk mengurangi  tantangan  dalam  pembiayaan  infrastruktur publik.  Maka  dari  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  LVC merupakan  suatu  kebijakan  baru  untuk  pemanfaatan peningkatan  nilai  tanah  yang  dapat  dihasilkan  dari investasi,  aktivitas,  dan  kebijakan  pemerintah  di  suatu kawasan tertentu (Smolka & Furtado, 2002).
Pemerintah  daerah  Kota  Semarang  sudah  mulai menerapkan  mekanisme  LVC  secara  inkremental  ke dalam  sistem  pengelolaan  PBB.  Hal  ini  bisa  dilihat melalui salah satu kajian  yang sudah dibuat oleh Badan Pendapatan  Daerah  (Bapenda)  Kota  Semarang  yang berjudul  Kajian  tentang  Optimalisasi  Pajak  Bumi  dan Bangunan  (PBB-P2)  di  Kota  Semarang.  Dari  kajian tersebut  didapatkan  beberapa  wilayah  jalan  protokol, wilayah perumahan/ permukiman, dan wilayah kawasan industri  yang  memiliki  potensi  untuk  diterapkan mekanisme  LVC.  Untuk  wilayah  jalan  protokol
diantaranya  Jalan  Pemuda,  Jalan  Pandanaran,  Jalan Gajahmada,  Jalan  Untung  Suropati,  Jalan  Durian  Raya Banyumanik  dan  enam  jalan  lainnya  (Bapenda,  2023). Penelitian  ini  memilih  lokasi  di  sekitar  koridor  Jalan Durian  Raya  yang  termasuk  salah  satu  lokasi  dalam kajian yang sudah dibuat oleh Bapenda Kota Semarang. Pada  koridor  Jalan  Durian  yang  berada  di  Kecamatan Banyumanik  merupakan  akses  jalan  kolektor  dengan tingkat kepadatan yang cukup ramai dikarenakan terletak di  lingkungan  padat  penduduk,  dekat  dengan  pusat perekonomian dan pusat pendidikan.
Penelitian  ini  membahas  penetapan  zona  nilai tanah  terbaru  berdasarkan  harga  pasar  yang  dilakukan dengan  cara  menghitung  nilai  indikasi  rata-rata  yang dapat mewakili nilai tanah dalam suatu zona nilai tanah dengan  menghitung  rata-rata  data  transaksi  atau penawaran  pada  zona  tersebut  dengan  memperhatikan hasil penyesuaian nilai lahan pada data hasil survei harga tanah  (Kementrian  Keuangan,  2018).  Penyesuaian  nilai lahan  yang  dilakukan  antara  lain  koreksi  status  hak, koreksi  jenis  data,  koreksi  waktu  dan  koreksi Replacement  Cost  New (RCN)  (Santoso  et  al.,  2017), sedangkan pembuatan zona nilai tanah berdasarkan NJOP dibuat dengan cara mengehitung rata-rata besaran NJOP pada suatu zona berdasarkan data NJOP yang didapatkan dari Bapenda Kota Semarang pada tahun 2022.
Penelitian juga dilakukan pengembangan variabel nilai  tanah  yang  didapatkan  dari  hasil  analisis  modus yang dilakukan melalui survei pada iklan melalui media online.  Analisis  modus  yaitu  analisis  yang  dilakukan untuk  melihat  frekuensi  variabel  yang  sering  muncul yang bisa digunakan untuk analisis fenomena yang paling banyak  terjadi  (Icam  Sutisna,  2020).  Sedangkan  untuk perhitungan  seberapa  besar  pengaruh  yang  diberikan kelima  variabel  tadi  digunakan  metode  regresi  spasial yaitu metode regresi untuk data yang bersifat spasial atau dalam  kata  lain  data  yang  memiliki  pengaruh  lokasi ( spatial  effect )  (Yasin  et  al.,  2020).  Model  spasial  yang digunakan  yaitu Spatial  Autoregressive  Model (SAR) yang  merupakan  model  kombinasi  dari  model    regresi sederhana  dengan lag spasial  pada  variabel dependen (Yunitasari & Firdaus, 2022).
Untuk  pembahasan  kesesuaian  besaran  NJOP dengan harga pasar dilakukan dengan metode Assessment Sales  Ratio (ASR).  Dalam  Surat  Edaran  Nomor 9/PJ/6/2003  tanggal  1  April  2003  tentang  Penerapan NJOP  sama  dengan  harga  pasar  dari  Direktur  Jendral Pajak, menyatakan bahwa kriteria ketentuan tingkat ASR antara  NJOP  dengan  harga  pasar  minimal  adalah  0,80 atau 80% (Direktur Jendral Pajak, 2003). Sehingga dalam penelitian  ini  dibahas  mengenai  bagaimana  kesesuaian NJOP dengan nilai pasar yang dianalisis menjadi sebuah potensi  pengimplementasian  kebijakan  LVC  pada wilayah di sekitar koridor Jalan Durian Raya.
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## 2. Bahan dan metode
2.1 Alat dan bahan
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data primer berupa data hasil survei lapangan harga tanah pada  tahun  2023  dan  data  sekunder  dari  Kantor Pertanahan Kota Semarang yaitu peta administrasi Kota Semarang dan peta zona nilai tanah Kota Semarang tahun 2022, dari Dinas Tata Ruang  Kota Semarang  yaitu peta jaringan  jalan  dan  peta  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah Kecamatan  Banyumanik,  dan  data  dari  Bapenda  Kota Semarang  yaitu data Nilai Jual Objek Pajak tahun 2022 Kecamatan Banyumanik.
Data  yang  dikumpulkan  diolah  dengan  perangkat lunak  ArcGIS  10.8.1  untuk  pengolahan  dan  pembuatan peta; GeoDa untuk perhitungan regresi spasial; SWMaps untuk  digitasi  koordinat  pada  saat  survei  lapangan; Microsoft Excel; dan Microsoft Word untuk perhitungan data dan pembuatan laporan.

## 2.2 Tahapan pelaksanaan
Tahapan  pelaksanaan  terdiri  dari  tahap  pra pengolahan  dan    pengolahan.  Langkah  pertama  pada tahap  pra  pengolahan  adalah  membangun  variabel  nilai tanah.  Ini  dilakukan  dengan  menentukan  variabel  yang mempengaruhi  nilai  tanah  dilakukan  metode  sistematik review melalui  situs online yang  menawarkan  jual  beli properti  di  area  wilayah  studi.  Survei  yang  dilakukan dengan analisis modus dengan anggapan bahwa variabel tersebut memiliki daya tarik dan dapat memberi pengaruh pada  harga  nilai  tanah.  Hasil  survei  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Langkah berikutnya adalah penetapan Zona Awal. Penetapan  zona  awal  mengacu  pada  zona  nilai  tanah  di tahun sebelumnya yaitu zona nilai tanah tahun 2022 yang telah  dibuat  oleh  Kantor  Pertanahan  Kota  Semarang. Zona awal yang terbentuk terdiri dari 68 zona yang sudah disesuaikan  dengan  batas  wilayah  lima  kelurahan  yang menjadi wilayah penelitian dan dilakukan deliniasi zona yang  termasuk  dalam  ruang  terbuka  hijau,  kawasan pemerintahan dan kawasan pertahanan dan keamanan.
Langkah ketiga yaitu penentuan dan pengumpulan data  sampel.  Penentuan  jumlah  sampel  didasarkan  pada Petunjuk  Teknis  Penilaian  Tanah  dan  Ekonomi Pertanahan  tahun  2023  oleh  Kementerian  Agraria  dan Tata  Ruang/Badan  Pertanahan  Nasional  (Salim  et  al., 2023). Data sampel yang diambil yaitu data harga tanah baik  transaksi  maupun  penawaran  yang  dilakukan melalui survei lapangan menggunakan aplikasi SWMaps
untuk  mengambil  koordinat  sampel  dan  dokumentasi. Didapatkan 379 sampel dari hasil survei lapangan namun setelah  dilakukan  filterisasi  dalam  penyesuaian  nilai lahan  hanya  247  sampel  yang  digunakan  untuk perhitungan lebih lanjut.
Tahapan  pengolahan  dimulai  dengan  perhitungan zona  nilai  tanah  berdasarkan  harga  pasar.  Data  hasil survei  lapangan  dilakukan  penyesuaian  nilai  lahan dengan melakukan koreksi jenis data, koreksi status hak, koreksi  waktu  dan  koreksi  RCN.  Setelah  didapatkan harga tanah terkoreksi dilakukan perhitungan harga tanah per  m 2 dengan  cara  membagi  harga  total  dengan  luas tanah.  NIR  (Nilai  Indeks  Rata-Rata)  merupakan  nilai pasar  rata-rata  yang  dapat  mewakili  nilai  tanah  dalam suatu  zona  nilai  tanah  (Kementrian  Keuangan,  2018). Perhitungan  NIR  dilakukan  dengan  cara  merata-rata harga  tanah  per  m 2 pada  68  zona  yang  ada.  Terakhir dilakukan  pengecekan  standar  deviasi  deviasi  yang mengacu  pada  Juknis  Penilaian  Tanah  dan  Ekonomi Pertanahan oleh Kementrian ATR/BPN tahun 2023 yang disebutkan  bahwa  untuk  skala  1:10.000  standar  deviasi harus  memenuhi  syarat  ≤  25%  pada  setiap  zona (Kementrian ATR/BPN, 2023).
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  zona  nilai  tanah berdasarkan  NJOP.  Perhitungan  dilakukan  dengan  cara menghitung  rata-rata  besar  NJOP  pada  setiap  zona dengan pemilihan besarnya NJOP dilihat dari lokasi jalan dimana titik sampel berada. Jumlah zona dan sampel pada perhitungan NJOP sama dengan pada perhitungan harga pasar.
Langkash selanjutnya, dilakukan perhitungan kesesuaian  NJOP  dengan  harga  pasar.  Perhitungan kesesuaian  harga  pasar  dengan  NJOP  dihitung menggunakan  metode Assessment  Sales  Ratio yang mengacu  pada  Kajian  tentang  Optmalisasi  Pajak  Bumi dan  Bangunan  (PBB-P2)  di  Kota  Semarang  dimana tingkat ASR dikatakan sesuai nilainya minimal 0,80 atau 80%, jika nilai ASR dibawah 80% maka perlu dilakukan penyesuaian yang akan dianalisis menjadi sebuah potensi pengimplementasian  kebijakan Land  Value  Capture (Bapenda, 2023).
Tahapan  selanjutnya  yaitu  pengukuran  jarak  dari sentroid  zona  ke  variabel  tanah.  Pengukuran  jarak dilakukan  menggunakan network  analyst.  Network analyst digunakan  untuk  menemukan  jalan  terbaik  dari
Tabel 1. Variabel nilai tanah
No Jenis Variabel 1 Aksesibilitas Jalan Arteri, Jalan Kolektor, Pintu Masuk Tol, Pintu Keluar Tol 2 Pusat Perbelanjaan ADA Swalayan 3 Fasilitas Pendidikan Universitas Diponegoro 4 Fasilitas Kesehatan RS Banyumanik 5 Sarana Umum Taman Tirto Agung
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
satu lokasi ke lokasi lain atau ke berbagai lokasi (Buana, 2010).  Dua  fitur  dari network  analyst yang  digunakan yaitu  metode OD  Cost  Matrix dan  metode Closest Facility.
Langkah  terakhir  berupa  penghitungan  regresi spasial.  Perhitungan  dilakukan  untuk  mengetahui pengaruh yang diberikan variabel nilai tanah pada harga pasar  dan  NJOP.  Regresi  ini  dipilih  dikarenakan  dalam perhitungannya mempertimbangkan efek spasial, dimana model  SAR  mengkombinasikan  model  regresi  biasa dengan  model  regresi  spasial  lag  pada  variabel dependennya (Anselin, 1988). Regresi spasial dilakukan dengan  cara  membuat  matrik  penimbang  spasial  (W), mengestimasi model regresi klasik dengan menganalisis hasil R-Squared, Uji Jarque-Bera ,  Uji Multicollinearity Condition  Number ,  Uji Beusch-Pagan, Uji Moran’s  I, dan Uji Lagrenge Multiplier serta terakhir  menganalisis hasil model regresi Spatial Autoregressive Model (SAR).

## 3. Hasil dan pembahasan
3.1 Analisis zona nilai tanah tahun 2023
Zona  Nilai  Tanah  (ZNT)  merupakan  beberapa kumpulan  area  yang  terdiri  dari  banyak  bidang  tanah yang  memiliki  nilai  tanah  yang  relatif  sama.  Zona  ini memiliki batasan yang bersifat imajiner atau nyata sesuai penggunaan  tanahnya  (Saputro  et  al.,  2016).  Analisis
zona  nilai  tanah  dilakukan  untuk  mengetahui  zona  nilai tanah  pada  wilayah  sekitar  koridor  Jalan  Durian  Raya pada tahun 2023 berdasarkan harga pasar dan NJOP. 3.1.1 Zona Nilai Tanah Berdasarkan Harga Pasar
Hasil peta zona nilai tanah berdasarkan harga pasar pada tahun 2023 di sekitar koridor Jalan Durian Raya bisa dilihat  pada  Gambar  1.  Peta  zona  nilai  tanah  dibuat berdasarkan hasil perhitungan NIR pada setiap zona yang sudah melalui tahap penyesuaian nilai tanah dan memiliki standar deviasi yang memenuhi syarat ketentuan yaitu ≤ 25%.  Peta  ZNT  diatas  memiliki  68  zona  dan  dibagi menjadi 8 klasifikasi nilai tanah dengan warna mulai dari hijau  tua  untuk  rentang  harga  terendah  hingga  warna merah untuk rentang harga tertinggi.
Zona  dengan  NIR  tertinggi  divisualisasikan dengan warna merah (Gambar 2) yang memiliki rentang NIR mulai dari Rp. 14.620.000,- hingga Rp. 23.364.000,- yang diwakili oleh zona 181, 182, 1386 dan 2409.
Keempat zona tersebut sebagian besar merupakan ruko  ataupun  toko  yang  terletak  pada  kawasan perdagangan  jasa  menurut  Peta  RTRW  dan  termasuk dalam wilayah yang strategis karena terletak di sisi jalan arteri  dan  kolektor  seperti  Jalan  Setia  Budi,  Jalan  Prof. Soedarto  dan  Jalan  Tirto  Agung  yang  memberikan kemudahan  aksesibilitas.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa keempat  zona  tersebut  merupakan  lokasi  yang  sangat
Gambar 1. Peta zona nilai tanah berdasarkan harga pasar tahun 2023
strategis baik dari segi ekonomi maupu segi lingkungan sehingga memiliki NIR tertinggi diantara lainnya.
Zona  dengan  NIR  terendah  divisualisasikan dengan warna hijau tua (Gambar 3) dengan rentang NIR mulai dari Rp.  2.448.000,- hingga Rp. 3.226.000,- yang diwakili oleh zona 860, 951, 961, 1718, dan 2108. Kelima zona  tersebut  memiliki  NIR  yang  rendah  salah  satunya dikarenakan  pada  wilayah  tersebut  memiliki  perbedaan kontur  yang  tinggi  disebabkan  oleh  letak  zona  yang berada pada perbukitan sehingga menyebabkan aksesibilitas menuju lokasi terbilang cukup sulit. Seperti pada  zona  860  pada  Jalan  Pucung-Perbalan  Raya memiliki  kecuraman  yang  cukup  tinggi  sehingga  akses menuju wilayah terbilang cukup sulit untuk dilalui. Selain dikarenakan  perbedaan  kontur  yang  tinggi,  aksesibilitas yang sulit juga dikarenakan jalan lingkungan yang berada
pada zona cukup sempit dikarenakan terletak pada lokasi pemukiman yang padat seperti pada zona 2108 dan 943.

## 3.1.2 Zona Nilai Tanah Berdasarkan NJOP
Hasil peta zona nilai tanah berdasarkan NJOP pada tahun  2023  di  sekitar  koridor  Jalan  Durian  Raya  bisa dilihat  pada  Gambar  4.  Area  yang  terlihat  pada  ZNT terdiri  dari  68  zona  dengan  8  klasifikasi  rentang  NJOP yang  divisualisasikan  dengan  warna  mulai  dari  warna merah untuk rentang NJOP tertinggi hingga warna hijau untuk rentang NJOP yang terendah. Dilihat peta gambar 2,  diketahui  bahwa  nilai  NJOP  tertinggi  dengan klasifikasi  berwarna  merah  (Gambar  5)  memiliki  besar NJOP mulai dari Rp. 9.645.000,- hingga Rp. 15.105.000,- berada pada zona 181 dan 182.
Gambar 2. Zona 2409 NIR rentang tertinggi.
Gambar 3. Zona 860 NIR rentang terendah
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Hal  ini  terjadi  dikarenakan  zona  181  dan  182 terletak pada sisi Jalan Setia Budi yang merupakan Jalan Arteri  yang  menyebabkan  harga  tanah  pada  daerah tersebut  tinggi  sehingga  berpengaruh  pada  besarnya NJOP.  Selain  itu  kedekatan  dengan  jalan  arteri menyebabkan  zona  tersebut  memiliki  aksesibilitas  yang
sangat bagus sehingga zona 181 dan 182 menjadi wilayah yang sangat strategis dengan nilai tanah yang tinggi.
Zona dengan rentang NJOP terendah divisualisasikan dengan warna hijau tua (Gambar 6) yang memiliki  besar  NJOP  mulai  dari  Rp.  792.000,-  hingga Rp.  1.490.000,-  berada  pada  zona  327,  860,  1718,  dan
Gambar 4 . Peta zona nilai tanah berdasarkan NJOP tahun 2023
Tabel 2. Hasil model regresi klasik
Hasil Model Regresi Klasik Harga Pasar NJOP R-squared 0,295216 0,265119 Akaike info criterion 2255,14 2183,11 Multicollinearity Condition Number 28,879351 28,879351 Jarque-Bera 0,00441 0,00000 Breusch-Pagan test 0,02467 0,00005 Moran's I (error) 0,01603 0,17010 Lagrange Multiplier (lag) 0,02562 0,12497 Robust LM (lag) 0,20451 0,16528 Lagrange Multiplier (error) 0,06197 0,38682 Robust LM (error) 0,73750 0,57139 Lagrange Multiplier (SARMA) 0,07832 0,26261 Tabel 3. Perbandingan model regresi Model Regresi Regresi Klasik SAR R 2 Harga Pasar 29,5% 35% NJOP 26,5% 29% Akaike Info Criterion Harga Pasar 2255,14 2268,19 NJOP 2183,11 2183,16
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
2108.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  pada  zona  tersebut memiliki  harga  tanah  yang  rendah  jika  dibandingkan dengan zona yang lain. Selain itu masih terdapat banyak lahan kosong atau termasuk dalam pemukiman yang tidak padat  penduduk  jika  dibandingkan  dengan  zona disebelahnya,  seperti  pada  zona  860  dan  327  yang menyebabkan besar NJOP masih rendah.
3.2 Analisis pengaruh variabel terhadap nilai tanah
Nilai tanah dapat dipengaruhi faktor fungsi lahan, letak  atau  lokasi,  produktivitas  lahan  serta  faktor-faktor lain  yang  memberikan  keuntungan  secara  ekonomi (Christina,  2021).  Untuk  mengetahui  pengaruh  yang diberikan variabel nilai tanah pada harga pasar dan NJOP dilakukan beberapa langkah pengolahan.
3.2.1 Analisis Residual dari Model Regresi Klasik
Untuk  melakukan  perhitungan  menggunakan regresi  spasial  dilakukan  analisis  menggunakan  model regresi klasik terlebih dahulu untuk melihat apakah data bisa dilanjutkan menggunakan regresi spasial atau cukup menggunakan  regresi  klasik  saja.  Hasil  model  regresi klasik dapat dilihat pada Tabel 2.
Didapatkan  hasil R-Squared pada  harga  pasar sebesar  0,295216  atau  29,5%  dan  pada  NJOP  sebesar 0,265119  atau  26,5%.  Hal  ini  berarti  kelima  variabel memberikan  pengaruh  yang  lemah  kepada  harga  pasar dan NJOP secara bersama-sama. Dari uji Multicollinearity Condition Number , diketahui nilai yang dihasilkan pada harga pasar dan NJOP sebesar 28,879351 dimana  menurut  (Pettit  &  Belsley,  1992),  jika  nilai
condition number >30 maka dinilai terdapat
multikoliniearitas  di  dalam  data.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  pada  data  sampel  yang  digunakan tidak terdapat multikolinearitas dikarenakan nilai 28,879 < 30.
Dari  uji Jarque-Bera,  d idapatkan  hasil  0,00441 pada  harga  pasar  dan  0,00000  pada  NJOP  maka  pada harga pasar maupun NJOP ditemukan bahwa data sampel tidak  memiliki  sebaran  data  yang  normal,  hal  ini  bisa dikarenakan  sebaran  data  sampel  membentuk  pola tertentu.
Adapun dari Uji Breusch-Pagan yang dilakukan, diketaui  nilai Breusch-Pagan yaitu sebesar 0,02467 pada harga pasar dan 0,00005 pada NJOP sehingga pada data sampel  dinyatakan  terdapat  gejala  heterokedasitas.  Hal ini  berarti  data  sampel  memiliki  ketidaksamaan  varian dari error antara  satu  sampel  dengan  sampel  yang lainnya.  Maka  bisa  melanjutkan  dengan  melakukan perhitungan dengan regresi spasial yang mempertimbangkan  efek  spasial  untuk  memaksimalkan hasil regresi.
Uji Moran's  I yang  dilakukan  menunjukkan bahwa  nilai  hasil  Uji Moran’s  I sebesar  0,01603  pada harga pasar sehingga bisa dikatakan bahwa data sampel memiliki  indikasi  autokorelasi  spasial  yang  cukup signifikan.  Sedangkan  pada  NJOP  dihasilkan  0,17010 sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  data  sampel  memiliki indikasi autokorelasi spasial yang kurang signifikan.
Penghitungan  untuk  pemilihan  model  regresi spasial  diketahui  signifikansi  LM-Lag  sebesar  0,02562 dan  signifikansi  LM-Error  sebesar  0,06197  untuk  harga pasar,  sedangkan  untuk  untuk  NJOP  didapatkan signifikansi LM-Lag sebesar  0,12497  dan  signifikansi LM-Error  sebesar  0,38682.  Hal  ini  menandakan  bahwa pada  harga  pasar  maupun  NJOP,  signifikansi  LM-Lag lebih tinggi dibandingkan dengan signifikansi LM-Error sehingga  untuk  model  perhitungan  regresi  spasial dilanjutkan dengan Spatial Lag Model (SLM) atau yang sering  disebut  dengan Spatial  Autoregressive  Model (SAR).
3.2.2 Hasil Spatial Autoregressive Model (SAR) Dari  hasil  analisis model  regresi klasik disimpulkan  bahwa  model  terbaik  yang  bisa  digunakan untuk  analisis  regresi  spasial  yaitu  SAR  sehingga perhitungan  dilanjutkan  dengan  metode  ini  dan
Gambar 5. Zona 181 dengan NJOP tertinggi
Tabel 4. Hasil perhitungan SAR setiap variabel
Variabel Probability Harga Pasar NJOP Aksesibilitas 0,0007 0,00188 ADA Swalayan 0,00636 0,00837 UNDIP 0,25027 0,03372 Taman Tirto Agung 0,72510 0,76238 RS Banyumanik 0,01477 0,02398
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
didapatkan hasil seperti yang terlihat pada Tabel 3. Dari hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  dengan  menggunakan metode  SAR  yang  mempertimbangkan  efek  spasial, pengaruh  variabel  nilai  tanah  terhadap  setiap  zona menjadi  lebih  maksimal  dilihat  dari  kenaikan  nilai R- Squared dan  nilai Akaike  Info  Criterion yang  berfungsi menentukan  model  regresi  terbaik  di  antara  beberapa model regresi juga mengalami peningkatan.
Analisis  pengaruh  yang  diberikan  oleh  setiap variabel  pada  harga  pasar  dan  NJOP  disajikan  dalam Tabel  4.  Dari  tabel  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  dari kelima variabel, aksesibilitas memiliki signifikansi yang paling tinggi  yaitu sebesar 0,0007 pada harga pasar dan 0,00188  pada  NJOP.  Hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan beberapa  zona  yang  berada  pada  sepanjang  jalan  arteri dan kolektor serta dekat dengan akses pintu masuk/ pintu keluar  tol  termasuk  dalam  zona  yang  memiliki  NIR tinggi.  Sedangkan  untuk  variabel  Taman  Tirto  Agung memiliki  signifikansi  yang  palin  rendah  yaitu  0,72510 pada harga pasar dan 0,76238 pada NJOP. Hal ini berarti jarak  sentroid  zona  ke  Taman  Tirto  Agung  tidak memberikan  kontribusi  yang  besar  pada  kenaikan  atau penurunan  harga  pasar  maupun  NJOP  pada  zona  di sekitarnya.
3.3 Analisi kesesuaian njop dengan harga pasar
Analisis  ini  dilakukan  untuk  melihat  berapa tingkat  kesesuaian  NJOP  dengan  harga  pasar  terbaru  di tahun  2023  dikarenakan  di  Indonesia  penetapan  dasar pengenaan  pajak  PBB-P2  menganut  sistem  nilai  kapital dimana  nilai  pasar  suatu  properti  dijadikan  dasar pengenaan  pajak.  Metode  ini  dianggap  paling  adil dikarenakan  nilai  pasar  merefleksikan  manfaat  yang diperoleh  dari  investasi  publik  (Swasito,  2021).  Contoh hasil  perhitungan  ASR  di  68  zona  pada  wilayah  studi terlihat pada Tabel 5.
Dari hasil perhitungan yang dilakukan didapatkan bahwa  zona  940  memiliki  tingkat  ASR  tertinggi  yaitu
sebesar  93%  dengan  NIR  sebesar  Rp.  6.431.000,-  dan NJOP sebesar Rp. 6.003.000,- sehingga dapat disimpulkan  pada  zona  ini  memiliki  tingkat  kesesuaian yang dinyatakan sesuai dikarenakan memiliki nilai ASR yang memenuhi syarat ≥ 80%. Untuk zona dengan nilai ASR  terendah  terdapat  pada  zona  2159  dengan  NIR sebesar  Rp.  9.468.000,-  dan  NJOP  sebesar  Rp. 2.640.000,-  sehingga  hasil  perhitungan  ASR  yang dilakukan  mendapatkan  hasil  yang  kurang  dari  ≥  80%. Berikut  peta  kesesuian  NJOP  dengan  harga  pasar  pada wilayah studi, seperti terlihat pada Gambar 7.
Jika meninjau keseluruhan hasil didapatkan bahwa dari  68  zona  hanya  2  zona  yang  memiliki  tingkat kesesuaian ≥ 80% yaitu zona 924 dan 940 dengan tingkat ASR sebesar 86% dan 93% yang divisualisasikan dalam peta  dengan  warna  merah  muda,  sedangkan  66  zona sisanya  dinyatakan  masih  perlu  dilakukan  penyesuaian yang  divisualisasikan  dalam  peta  dengan  warna  hijau muda. Ini seperti yang terlihat pada Tabel 6.
Melihat  hal  tersebut,  disimpulkan  bahwa  selain pemerintah  masih  memiliki  banyak  tugas  untuk memperbaiki banyak ruang terutama pada wilayah studi, hal ini bisa juga menjadi sebuah potensi bagi pemerintah untuk  meningkatkan  sumber  penerimaan  asli  daerah dengan  melakukan  perbaikan  pada  penilaian  NJOP. Menurut Swasito (2021), perbaikan penilaian NJOP bisa dilakukan  pemerintah  daerah  dengan  melakukan kombinasi  dari  kegiatan reappraisal,  reassessment, dan penyesuaian.
3.4 Potensi  pengimplementasian  kebijakan land value capture
Land  Value  Capture merupakan  sebuah  mekanisme kebijakan  baru  yang  dilakukan  dengan  memanfaatkan peningkatan  nilai  tanah  yang  dihasilkan  dari  sebuah investasi  dan  kebijakan  pemerintah  di  suatu  kawasan dengan  menggunakan  dua  mekanisme  yaitu  berbasis pajak  biaya  dan  berbasis  pembangunan  (Putra,  2021). Salah satu contohnya yaitu investasi pembangunan sarana prasarana yang dilakukan pemerintah dalam pembangunan infrastruktur jalan. Pembangunan infrastruktur  sangat  diperlukan  di  dalam  proses pertumbuhan ekonomi karena dapat mendorong terjadinya  pertumbuhan  ekonomi  (Andy  et  al.,  2019).
Tabel 5. Contoh hasil perhitungan ASR
Zona NIR NJOP ASR (%) Kesesuaian 27 Rp. 7.489.000 Rp. 3.320.000 44% Perlu Penyesuaian 28 Rp. 14.564.000 Rp. 5.095.000 35% Perlu Penyesuaian … … …. … 2159 Rp. 9.468.000 Rp. 2.640.000 28% Perlu Penyesuaian 2409 Rp. 23.364.000 Rp. 9.645.000 41% Perlu Penyesuaian
Tabel 6. Zona dengan ASR≥ 80%
ZONA NIR NJOP ASR (%) Kesesuaian 924 Rp. 6.574.000 Rp. 5.621.000 86% Sesuai 940 Rp. 6.431.000 Rp. 6.003.000 93% Sesuai
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919 Maka dari itu, berikut tinjauan potensi pengimplementasian Kebijakan LVC:
3.4.1  Melalui  Zona  Nilai  Tanah  di  Koridor  Jalan Durian Raya
Ditinjau  dari  peta  zona  nilai  tanah  berdasarkan harga pasar yang sudah dibuat sebelumnya, Jalan Durian Raya yang merupakan Jalan Kolektor pada zona 28 dan
323  memiliki  sebaran  NIR  yang  masuk  dalam  kategori tinggi dengan nilai Rp. 14.564.000 untuk zona 28 dan Rp. 8.539.000  untuk  zona  323.  Salah  satu  alasan  tingginya harga  tanah  pada  wilayah  sekitar  koridor  Jalan  Durian Raya  dikarenakan  memiliki  jarak  yang  dekat  dengan Jalan  Kolektor  yaitu  Jalan  Durian  Raya  yang  akan
Gambar 6. Zona 327 banyak lahan kosong
Gambar 7. Peta kesesuaian NJOP dengan harga pasar
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
dianalisis  melalui  bantuan  enam  penampang  melintang, seperti terlihat pada Gambar 8.
Jika  ditinjau  dari  keenam  penampang  melintang yang  dibuat  dengan  radius  1000  m  dari  Jalan  Durian Raya, didapatkan sebaran nilai NIR seperti terlihat pada Gambar  9.  Pada  keenam  grafik  di  atas  diketahui  bahwa pola  yang  terbentuk  cenderung  menurun.  Hal  ini  dapat disimpulkan  bawah  semakin  dekat  jarak  zona  dengan Jalan  Durian  Raya  maka  harga  pasarnya  akan  semakin tinggi,  begitu  pula  sebaliknya,  semakin  jauh  jarak  zona
dengan  Jalan  Durian  Raya  maka  akan  semakin  rendah pulan  harga  pasarnya.  Namun,  terdapat  pada  beberapa grafik yang memiliki kenaikan pada jarak yang termasuk jauh  dari  Jalan  Durian  Raya  seperti  pada  grafik penampang melintang 1, pada radius setelah 500 m dari Jalan Durian Raya terjadi peningkatan harga tanah, hal ini dikarenakan  pada  zona  tersebut  mendapatkan  pengaruh dari  Jalan  Setia  Budi  yang  memiliki  jarak  yang  lebih
Gambar 8. Peta sebaran penampang melintang
Tabel 7. Tabel ASR di koridor jalan durian raya
Zona NIR NJOP ASR (%) Kesesuaian 28 Rp. 14.564.000 ,- Rp. 5.095.000 ,- 35% Perlu Penyesuaian 323 Rp. 8.539.000 ,- Rp. 6.195.000 ,- 73% Perlu Penyesuaian Rata-rata ASR 54% Perlu Penyesuaian Tabel 8. Penyesuaian ASR pada jalan durian raya Zona NIR Penyesuaian NJOP ASR (%) 28 Rp. 14.564.000,- Rp. 11.700.000 80% 323 Rp. 8.539.000,- Rp. 6.900.000 80% Tabel 9. Usulan kesesuaian kajian Bapenda (Bapenda, 2023) Nama Klaster Penyesuaian NJOP Harga Pasar ASR (%) Jl. Durian  Raya Rp. 7.950.000 ,- Rp. 10.000.000 ,- 80%
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
dekat dengan zona tersebut. Jadi dari interpretasi keenam penampang  melintang  yang  dibuat,  dapat  disimpulkan bahwa  jarak  dengan  Jalan  Durian  Raya  memberikan pengaruh  pada  zona  nilai  tanah  di  sekitarnya  dengan mempertimbangkan  beberapa  variabel  lain  seperti fasilitas  pendidikan  ataupun  perdagangan  jasa  yang  ada di sekitar penampang melintang.
3.4.2  Melalui  Kesesuaian  NJOP  dan  Harga  Pasar  di Koridor Jalan Durian Raya
Zona pada Koridor Jalan Durian Raya diwakilkan oleh  zona  28  dan  323  dengan  hasil  perhitungan  seperti terlihat  pada  Tabel  6.  Dilihat  dari  tabel  terssebut,  pada zona  28  dengan  NIR  sebesar  Rp.  14.564.000,-  dengan NJOP  sebesar  Rp.  5.095.000,-  mendapatkan  nilai  ASR sebesar 35%, hal ini berarti perlu dilakukan penyesuaian, sedangkan  pada  zona  323  dengan  NIR  sebesar  Rp. 8.539.000,-  dengan  NJOP  sebesar  Rp.  6.195.000,- mendapatkan nilai ASR sebesar 73%, pada zona ini juga masih  memerlukan  penyesuaian.  Untuk  mendapatkan kesesuaian  pada  Jalan  Durian  Raya,  dilakukan  perataan ASR dengan menjumlahkan kedua ASR lalu dibagi dua dan menghasilkan nilai ASR sebesar 54%.
Seperti  yang  dituliskan  oleh  Swasito  (2021), pemungutan PBB-P2 yang adil yaitu pemungutan dengan
dasar  pengenaan  pajak  (NJOP)  yang  mendekati  harga pasar  demi  sistem  penatausahaan  PBB-P2  yang  lebih baik.  Berikut  merupakan  saran  besar  NJOP  agar  NJOP mendekati nilai proporsional dengan harga pasar, seperti terlihat pada Tabel 8.
Jika  ditinjau  dari  data  yang  diusulkan  dalam Kajian Tentang Optimalisasi Pajak Bumi dan Bangunan (PBB-P2) di Kota Semarang  oleh Bapenda, NJOP yang diusulkan  (BAPENDA,  2023)  seperti  Tabel  9.  Terlihat pada tabel  9 bahwa besaran  yang diusulkan sebesar Rp. 7.950.000  pada  Jalan  Durian  Raya,  sedangkan  hasil dalam  penelitian  yang  digunakan  dengan  pendekatan harga  pasar  terbaru  melalui  perhitungan  menggunakan zona nilai tanah, NJOP yang didapatkan terbagi kedalam dua zona dengan nilai Rp. 11.700.000 pada zona 28 dan Rp.  6.900.000  pada  zona  323.  Maka  dari  itu  dapat disimpulkan bahwa dengan pendekatan kesesuaian NJOP dengan harga pasar yang dalam analisisnya menggunakan zona  nilai  tanah  yang  sama  dengan  harga  pasar  akan menimbulkan  perhitungan  yang  lebih  maksimal  dalam melakukan pertimbangan penyesuaian NJOP, dikarenakan  pendekatan  melalui  zona  nilai  tanah  akan membuat  NJOP  memiliki  nilai  yang  lebih  proporsional dengan harga pasar yang ada pada zona tersebut.
Gambar 9. Grafik penampang melintang di jalan Durian Raya

## TEKNIK, 44 (3), 2023, 258
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
3. 4. 3 Melalui Hasil Perhitungan Spatial Autoregressive Model (SAR)
Ditinjau  dari  hasil  perhitungan  SAR  pada  harga pasar  yang  mempertimbangkan  jarak  sentroid  zona  ke aksesibilitas yang merupakan jalan arteri, jalan kolektor, pintu masuk dan pintu keluar tol memberikan signifikansi sebesar  0.0007  yang  bisa  dikatakan  memberikan pengaruh yang sangat signifikan.
Hal ini berarti jika suatu zona memiliki jarak yang dekat  dengan  aksesibilitas,  maka  harga  tanah  akan semakin tinggi. Begitu pula sebaliknya, jika semakin jauh suatu  zona  dengan  aksesibilitas  maka  harga  tanah  akan semakin menurun. Maka dari itu dapat disimpulkan Jalan Durian Raya memiliki pengaruh yang cukup besar pada harga tanah di sekitar koridor jalan.
Melalui ketiga tinjauan di atas, dapat disimpulkan Jalan Durian Raya memiliki pengaruh yang cukup besar pada harga tanah di sekitar koridor jalan. Dengan adanya indikasi bahwa Jalan Durian Raya memberikan pengaruh yang  besar  pada  peningkatan  harga  tanah,  pemerintah bisa  memaksimalkan  potensi  penyesuain  tingkat  ASR yang  awalnya  sebesar  54%  menjadi  memenuhi  syarat minimal  yaitu  sekitar  80%.  Pemaksimalan  potensi tersebut bisa dilakukan dengan cara mengimplementasikan  kebijakan  LVC  yang  berbasis property tax. Implementasi ini berarti berbasis pada biaya yang didapatkan oleh pemerintah dikarenakan nilai pajak properti  meningkat  yang  akan  digunakan  untuk membiayai  pembangunan  infrastruktur  publik  (Raras, 2022)
Pengembalian  dana  yang  didapatkan  akibat peningkatan  nilai  pajak  properti  digunakan  untuk membiayai  pembangunan  infrastruktur  publik.  Dalam kasus  Jalan  Durian  Raya,  pemerintah  bisa  melakukan investasi untuk meningkatkan kualitas dan pemeliharaan infrastruktur jalan pada Jalan Durian Raya dimana pada pembahasan sebelumnya sudah terbukti bahwa infrastruktur  jalan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan pada  nilai  tanah  di  sekitarnya.  Peningkatan  nilai  tanah inilah yang nantinya akan menaikan NJOP pada wilayah tersebut  sehingga  terjadi  peningkatan  PBB  dan pemaksimalan  pendapatan  asli  daerah  sebagai  upaya pengembalian dana investasi yang dikeluarkan pemerintah dalam pemeliharaan dan peningkatan kualitas infrastruktur jalan pada Jalan Durian Raya.

## 4. Kesimpulan
Zona  Nilai  Tanah  pada  wilayah  sekitar  koridor Jalan Durian Raya terbentuk dari 68 zona dengan sampel sebanyak 247 data. NIR berdasarkan harga pasar tertinggi terletak  pada  zona  2409  sebesar  Rp.  23.364.000  dan terendah  terletak  pada  zona  860  sebesar  Rp.  2.448.000, sedangkan berdasarkan NJOP NIR tertinggi terletak pada zona 181 sebesar Rp. 15.105.000 dan terendah pada zona 860  sebesar  Rp.  792.000.  Berdasarkan  perhitungan
Spatial  Autoregressive  Model (SAR)  dapat  disimpulkan bahwa faktor yang memberikan pengaruh besar pada NIR di setiap zona adalah aksesibilitas yang dalam penelitian ini diwakili oleh jalan arteri, jalan kolektor, pintu masuk tol dan pintu keluar tol dengan nilai sebesar 0.0007 dan pada NJOP sebesar 0.00188. Hal ini berarti aksesibilitas berpengaruh  secara  signifikan  pada  harga  pasar  dan NJOP di sekitarnya.
Berdasarkan  hasil  perhitungan Assessment  Sales Ratio (ASR) didapatkan bahwa pada Jalan Durian Raya yang  meliputi  zona  28  dan  323  masih  diperlukan penyesuaian NJOP yang awalnya sebesar Rp. 5.095.000 menjadi  Rp.  11.700.000  pada  zona  28,  sedangkan  pada zona  323  awalnya  sebesar  Rp.  6.195.000  menjadi  Rp. 6.900.000. penyesuaian inilah yang nantinya bisa menjadi potensi  pendapatan  asli  daerah  melalui  PBB-P2. Mekanisme  yang  bisa  dilakukan  untuk  memaksimalkan potensi  ini  yaitu  mekanisme  kebijakan Land  Value Capture berbasis property  tax dimana  salah  satunya dengan  cara  pemerintah  berinvestasi  pada  peningkatan dan  pemeliharaan  infrastruktur  jalan  dikarenakan  dari hasil  perhitungan  SAR  aksesibilitas  memberikan pengaruh  yang  sangat  signifikan  pada  harga  pasar maupun  NJOP.  Peningkatan  nilai  tanah  yang  terjadi akibat  peningkatan  dan  pemeliharaan  infrastruktur  jalan akan menjadi sumber pengembalian dana investasi yang dikeluarkan  pemerintah  melalui  pemaksimalan  PBB-P2 yang akan menjadi peningkatan pendapatan asli daerah.
Dari  penelitian  ini  diberikan  saran  yang  dapat digunakan  untuk  pertimbangan  dalam  melakukan penelitian  selanjutnya  yaitu  memperbanyak  data transaksi  agar  dapat  memberikan  gambaran  harga  pasar yang  lebih  sesuai,  memperluas  variabel  nilai  tanah dengan  mempertimbangkan  variabel  yang  bersifat kualitatif  dengan  memperhatikan  keadaan  empiris  yang ada,  membandingkan  hasil  perhitungan  SAR  dengan model  regresi  spasial  lainnya  untuk  mendapatkan  nilai signifikansi yang lebih maksimal.

## Ucapan terima kasih
Pada  kesempatan  ini  penulis  menyampaikan ucapan terima kasih kepada Departemen Teknik Geodesi Universitas  Diponegoro,  Kantor  Pertanahan  Kota Semarang, Badan Pendapatan Daerah Kota Semarang dan Dinas Tata Ruang Kota Semarang.

## Daftar pustaka
Kementrian ATR/BPN.  (2023). Petunjuk  Teknis Penilaian  Tanah  dan  Ekonomi  Pertanahan. Indonesia.
Andy,  H.,  Panjaitan,  M.,  Mulatsih,  S.,  &  Rindayati,  W. (2019). Analisis Dampak Pembangunan Infrastruktur  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Inklusif Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Ekonomi
doi: 10.14710/teknik.v44i3.57930               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Dan  Kebijakan  Pembangunan , 8 (1),  43–61. https://doi.org/10.2944/jekp.8.1.43-61 Bapenda.  (2023). Kajian  tentang  Optimalisasi  Pajak Bumi dan Bangunan (PBB-P2) di Kota Semarang . Buana,  P.  W.  (2010).  Penemuan  Rute  Terpendek  Pada Aplikasi Berbasis Peta. Lontar Komputer , 1 , 1–8. Christina,  E.  K.  (2021,  December  30). Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Harga  Lahan  di  Kawasan Kelurahan Padang Bulan Kecamatan Medan Baru, Kota Medan . Kementerian Keuangan RI. https://www.djkn.kemenkeu.go.id/
Direktur  Jendral  Pajak.  (2003). Surat  Edaran  Direktur Jendral  Pajak  No  SE  -  30/PJ.6/2003  tentang Petunjuk  Teknis  Pasca  Penilaian  Individu . https://datacenter.ortax.org/ortax/aturan/show/744 8
Djuniardi  Lucky.  (1997).  Studi  Keandalan  Luas  Persil Dalam Pendaftaran Tanah Sistematis di Perkotaan dan  Pedesaan,  Bandung. Departemen  Teknik Geodesi ITB .
Duwi  Yunitasari,  &  Ahmad  Firdaus.  (2022).  Analisis Spasial  Keterkaitan  Perekonomian  Wilayah  Dan Pendapatan  Daerah  Di  Indonesia  Dan  Filipina. Jurnal  Bisnis  Dan  Manajemen , 16 (1),  28–35. https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BISMA
Hasbi  Yasin,  Arief  Rachman  Hakim,  &  Budi  Warsito. (2020). REGRESI SPASIAL (Aplikasi dengan R) . Icam  Sutisna.  (2020).  Statistika  Penelitian. Program Doktor Ilmu Pendidikan Pascasarjana Universitas Negeri Gorontalo . Indonesia.  (1985). Undang-Undang  Nomer  12  Tahun 1985 tentang Pajak Bumi dan Bangunan .
Kementrian Keuangan. (2018). Pedoman Penilaian Pajak Bumi  dan  Bangunan  Perdesaan  dan  Perkotaan.  In Indonesia . www.jdih.kemenkeu.go.id Pettit,  L.,  &  Belsley,  D.  A.  (1992).  Conditioning Diagnostics:  Collinearity  and  Weak  Data  in Regression. Applied Statistics , 41 (3), 601. https://doi.org/10.2307/2348093
Putra, B. B. A. (2021). Pemanfaatan Land Value Capture (LVC)  sebagai  Pembiayaan  Kreatif  dan  Inovatif . https://kpbu.kemenkeu.go.id Raras, L. (2022, July 1). Apa Itu Land Value Capture? . KFMAP. https://kfmap.asia/blog/apa-itu-land- value-capture/2048
Santoso,  G.  F.,  Suprayogi,  A.,  &  Sasmito,  B.  (2017). Pembuatan  Peta  Zona  Nilai  Tanah  Untuk Menentukan Nilai Objek Pajak Berdasarkan Harga Pasar Menggunakan Aplikasi SIG. Jurnal Geodesi Undip Oktober2017 , 6 (4).
Saputro,  W.  E.,  Subiyanto,  S.,  &  Sasmito,  B.  (2016). Pembuatan  Peta  Zona  Nilai  Tanah  untuk Menentukan Nilai Indikasi Rata-Rata (NIR) Harga Pasar Menggunakan Sistem Informasi Geografis di Kecamatan  Ngaliyan,  Kota  Semarang  (Studi Kasus:  Kecamatan  Ngaliyan,  Kota  Semarang). Jurnal Geodesi Undip Januari , 19–27.
Smolka, M., & Furtado, F. (2002). Mobilising land value increments for urban development: Learning from the Latin America experience. IDS Bulletin , 33 (3),
1–10. https://doi.org/10.1111/j.1759-
5436.2002.tb00027.x
Swasito,  P.  (2021).  Uji  Tingkat  Kesesuaian  Nilai  Jual Objek  Pajak  dengan  Menggunakan  Assement Ratio. Info Artha , 45–53.