## PENGEMBANGAN MODEL NILAI TANAH DENGAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DALAM PENGUJIAN KUALITAS NILAI TANAH PADA LINGKUNGAN TERPENGARUH KEBERADAAN TRANSPORTASI DARAT DAN UDARA
(Studi Kasus: Kelurahan Campaka, Kecamatan Andir, Kota Bandung)
Levana Apriani 1 , Bambang Edhi Leksono 2
1 Teknik Geodesi dan Geomatika - Institut Teknologi Bandung
2 Kelompok Keahlian Surveying dan Kadaster - Institut Teknologi Bandung aprianilevana@gmail.com 1 , bleksono@gd.itb.ac.id 2

## ABSTRACT
The value of land can be viewed from various aspects. One aspect is the location of the land itself. The location of land usually associated with the distance to certain facilities. This study discusses the proximity of land to the transportation facilities. Land and air transportation facilities could lead to positive impacts and negative impacts on land values. The aim of this study is developing a model of assessment of land to accommodate the impact of the presence of land and air transport facilities. Modeling the value of land use Geographically Weighted Regression (GWR). Modeling the value of land by GWR will get a model in each parcel. Transport facilities are used as parameters of assessment for the value of this land is the width of the road, the radius of the airport, the radius of the train tracks, the distance to the station, the distance to the terminal, the distance to the market, the distance to the fire brigade, distance to the hospital, the legal status of land, land use and land suitability. GWR models were used for this study using a gaussian kernel fixed and fixed bisquare with optimum bandwidth  search  using  the  Akaike  Information  Criterion  (AIC)  and  Cross  Validation  (CV).  In addition, the data of land value analyzed by linear regression modeling. Analysis of the model is done by looking at the residue between a dependent variable, that is Value Indication Average (VIA) and the  Land  Value  Zone  (LVZ)  of  the  National  Land  Agency  (Badan  Pertanahan  Negara/BPN). Comparisons are also made each parcel with field surveys. The model chosen to represent the Village area Campaka is GWR with gaussian fixed and AIC. Selection is based on the value of root mean square error (RMSE) and the condition of the soil.
Keywords: geographically  weighted  regression,  land  value,  regression,  land  transportation,  air transportation.

## ABSTRAK
Nilai  tanah  dapat  dilihat  dari  berbagai  aspek.  Salah  satu  aspeknya  adalah  lokasi  tanah tersebut.  Lokasi  tanah  biasanya  berhubungan  dengan  kedekatan  tanah  tersebut  dengan fasilitas  tertentu,  dalam  penelitian  ini  yang  dibahas  adalah  kedekatan  dengan  fasilitas transportasi  darat  dan  udara.  Fasilitas  transportasi  darat  dan  udara  dapat  menimbulkan dampak positif dan dampak negatif untuk nilai tanah. Tujuan penelitian ini adalah ingin mengembangkan model penilaian tanah untuk mengakomodasi dampak yang ditimbulkan oleh keberadaan fasilitas transportasi darat dan udara. Pemodelan nilai tanah menggunakan Geographically  Weighted  Regression (GWR).  Pemodelan  nilai  tanah  dengan  GWR  akan
mendapatkan model di tiap persil. Fasilitas transportasi yang dijadikan parameter penilaian untuk nilai tanah ini adalah lebar jalan, radius bandara, radius rel kereta api, jarak ke stasiun, jarak ke terminal, jarak ke pasar, jarak ke pemadam kebakaran, jarak ke rumah sakit, status hukum  lahan,  guna  lahan  dan  kesesuaian  lahan.    Model  GWR  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  menggunakan  kernel fixed  gaussian dan fixed  bisquare dengan  pencarian bandwidth optimum  menggunakan Akaike  Information  Criterion (AIC)  dan Cross  Validation (CV). Selain dengan GWR, dilakukan juga pemodelan dengan regresi linier. Analisis model dilakukan dengan melihat residu antara variabel dependen, yaitu Nilai Indikasi Rata-rata (NIR) dan Zona Nilai Tanah (ZNT) Badan Pertanahan Nasional (BPN). Perbandingan juga dilakukan tiap persil dengan survey lapangan. Model yang dipilih untuk merepresentasikan daerah  Kelurahan  Campaka  adalah  GWR  dengan fixed  gaussian dan  AIC.  Pemilihan  ini berdasarkan nilai root mean square error (RMSE) dan kondisi nilai tanah.
Kata kunci: geographically weighted regression , nilai tanah, regresi, transportasi darat, transportasi udara

## PENDAHULUAN
Tanah  merupakan  benda  yang bersifat  fisik  maupun  abstrak.  Bersifat fisik.  karena  tanah  menyatu  dengan permukaan  bumi  dan  menempel  baik  di bagian  atasnya  atau  bawahnya.  Tanah juga  merupakan  benda  abstrak  karena tanah memiliki hak untuk digunakan dan nilai  untuk  diperdagangkan  (Dale  & McLaughlin.  1999).  Salah  satu  konsep tanah  secara  abstrak  adalah  nilai  tanah. Dari  segi  pasar,  nilai  tanah  dapat  berarti harga  tanah  yang  dinegosiasikan  dan disetujui oleh penjual dan pembeli. Harga tanah  tidak  hanya  dinilai  dari  kualitas tanah.  tetapi  juga  kendala  hukum  yang dihadapi  dan  penggunaannya  di  masa depan  (Dale  &  McLaughlin,  1999).  Jadi nilai  tanah  tidak  hanya  dinilai  dari  satu aspek saja, melainkan harus memasukkan banyak  aspek.  Semakin  banyak  aspek yang dimasukkan dalam penilaian tanah, maka nilai yang didapatkan semakin baik.
Lokasi merupakan salah satu aspek yang  dinilai  dalam  tanah.  Von  Thunen (1826), seorang ahli ekonomi dari Jerman yang dikenal sebagai Bapak Teori Lokasi, menyatakan bahwa nilai tanah ditentukan dari  jarak  tanah  tersebut  dengan  pusat kota.  Pusat  kota  tersebut  dapat  berupa pasar  atau  Distrik  Pusat  Bisnis  ( Central Business  District – CBD )  (Hermit,  2009). Pada penelitian ini, lokasi penilaian tanah
berada  di  sekitar  Bandara  Internasional Husein Sastranegara.
Sebagaimana pernyataan John D.
Kasarda, pengembangan  bandara  akan  menarik hal-hal  yang  berhubungan  dengan bandara,  fase  berikutnya  akan  menarik hal-hal  yang  tidak  berhubungan  dengan bandara  (Kasarda,  2010).  Sejalan  dengan pengembangan  Bandara  Internasional Husein  Sastranegara,  Stangel  (2011) menjelaskan  pada  penelitiannya  bahwa jaring  transportasi  dapat  dijadikan  pusat pertumbuhan dan perkembangan ekonomi.
Hal  yang  berbeda  diteliti  oleh Suksmith & Nitivattananon di tahun 2014. Kesimpulan  dari  riset  mereka  adalah aktivitas  penerbangan  menurunkan  nilai tanah  hingga  15%.  Parameter  yang digunakan  adalah  pengaruh  negatif  dari aktivitas penerbangan, seperti kebisingan, kemacetan,  polusi  udara,  keamanan  dan visual gangguan (Suksmith & Nitivattananon,  2014).  Terdapat  juga penelitian yang dilakukan Swangjam dan Iamaram  tahun  2011.  Pengembangan Bandara  Suvarnabhumi  tidak  hanya mengenai jaring transportasi dan infrastruktur  bandara  saja,  tetapi  juga mengenai  perubahan  penggunaan  tanah dari  area  terbuka  hijau  menjadi  area perkotaan.  Perubahan  ini  juga  terjadi karena penambahan populasi, jumlah unit
bangunan, dan jumlah pabrik  (Swangjang & Iamaram, 2011).
Selain berdekatan dengan Bandara Internasional Husein Sastranegara, lokasi pada  penelitian  ini  juga  berdekatan dengan  rel  kereta  api.  Dalam  penelitian yang  dilakukan  oleh  Debrezion  dkk  di tahun 2004, kedekatan properti dengan rel kereta api dan stasiun tidak memberikan pengaruh secara linier. Disebutkan bahwa ada  beberapa  properti  yang  semakin dekat  dengan  rel  kereta  api  dan  stasiun, maka  nilainya  semakin  tinggi.  Hal  ini disebabkan  oleh  kebutuhan  masyarakat sekitar  akan  transportasi  umum.  Di  sisi lain, kedekatan dengan rel kereta api dan stasiun  dapat  memberikan  efek  negatif terhadap nilai properti, hal ini disebabkan kebisingan yang terjadi setiap kereta lewat dan keamanan.
Pada  akhirnya,  kedekatan  dengan fasilitas transportasi kereta api memberikan  pengaruh  yang  berbeda- beda  dan  cenderung  memberikan  hasil positif,  karena  kereta  tipe  komuter  dan metro  merupakan  transportasi  yang umum  digunakan  di  negara  Eropa (Debrezion, dkk, 2004). Susanto melakukan  penelitiannya  di  daerah Surakarta  dengan  pencarian  variabel menggunakan regresi linier berganda log- log (Susanto, 2011). Penelitian menunjukkan  bahwa  semakin  dekat dengan  rel  kereta  api,  maka  semakin tinggi  nilai  properti,  hal  ini  disebabkan oleh  kawasan  ekonomi  yang  berdekatan dengan  rel  kereta  api  (Muttaqim,  2012). Pada  penelitian  Winoto  tahun  2003, menunjukkan  bahwa  nilai  jual  rumah tinggal  di  sekitar  Bekasi  berkurang apabila  semakin  dekat  dengan  rel  kereta api (Winoto, 2003).
Dalam penelitian ini ingin menemukan model matematis untuk tiap persilnya  yang  paling  sesuai  untuk menghitung  nilai  tanah  sekitar  Bandara Internasional Husein Sastranegara dan rel kereta  api.  Model  matematis  diharapkan
memiliki  parameter  yang  berhubungan dengan  karakteristik  bandara  dan  rel kereta api. Lebih jauh lagi, metode dalam penentuan  model  matematis  tiap  persil tanah  ini  dapat  dijadikan  acuan  untuk penilaian  tanah  di  kawasan  yang berdekatan  dengan  fasilitas  transportasi pesawat  terbang  dan  kereta  api.  Ruang lingkup penelitian mengenai pengembangan  penilaian  tanah  di Bandara Internasional Husein
Sastranegara dan rel kereta api adalah:
1. Pengembangan  metode  penilaian tanah menggunakan regresi linier dan geographically weighted regression (GWR) dengan penambahan parameter transportasi.
2. Guna  lahan  yang  dimasukkan  dalam pemodelan  adalah  permukiman  dan perdagangan.
3. Variabel  dependen  yang  dimasukkan adalah  Nilai  Indikasi  Rata-rata  (NIR) dan  Zona  Nilai  Tanah  (ZNT)  Badan Pertanahan Nasional (BPN)
4. Parameter  yang  dimasukkan  adalah radius  bandara,  radius  rel  kereta  api, lebar  jalan,  jarak  ke  stasiun,  jarak  ke terminal, jarak ke halte, jarak ke pasar, dan jarak ke pusat kota, luas.
5. Nilai tanah yang diambil berada pada Kelurahan Campaka, Kecamatan Andir, Kota Bandung.

## Metode Penilaian Lahan
Pada  dasarnya,  terdapat  empat metode  untuk  menilai  lahan.  Metode tersebut adalah metode pendekatan pasar, metode  pendekatan  biaya,  dan  metode pendekatan pendapatan (Dale & McLaughlin,  1999).  Metode  pendekatan pasar  merupakan  metode  yang  paling sering  dipakai  oleh  banyak  orang  dalam menilai suatu tanah atau properti. Metode pendekatan  pasar  menggunakan  metode perbandingan.  Pada  intinya,  metode pendekatan harga pasar membandingkan tanah atau properti yang belum diketahui harganya  dengan  yang  sudah  diketahui
harganya. Dalam melakukan perbandingan dipilih tanah atau properti yang karakteristiknya sama dan lokasinya berdekatan.  Minimal  dibutuhkan  tiga tanah atau properti pembanding, walaupun  dapat  saja  dilakukan  dengan satu  tanah  atau  properti  saja.  Terdapat tiga  prosedur  utama  dalam  menentukan nilai tanah menggunakan metode pendekatan  pasar,  yaitu  (1)  memeriksa tanah atau properti; (2) menganalisa data; dan  (3)  menghitung  nilainya  (Leksono, 2011).
Metode pendekatan biaya biasanya digunakan  penilaian  bangunan,  karena memperhitungkan  biaya  langsung  dan biaya  tidak  langsung  yang  nantinya dikurangi  oleh  penyusutan.  Pendekatan biaya ini berdasarkan asumsi bahwa nilai properti  harus  sama  dengan  biaya  yang dibutuhkan  untuk  membangun  properti tersebut  (Leksono,  2011).  Prosedur  yang dilakukan pada metode pendekatan biaya adalah sebagai berikut:
1. Mengestimasikan nilai tanah menggunakan  metode  pendekatan pasar,
2. Menghitung biaya untuk membangun atau merenovasi bangunan,
3. Memperkirakan besarnya penyusutan atau depresiasi bangunan,
4. Memperoleh  nilai  sehat  bangunan dengan mengurangi biaya pembangunan  atau  renovasi  dengan penyusutan,
5. Menjumlahkan  nilai  tanah  dalam keadaan kosong dengan nilai bangunan  yang  telah  ditambah penyusutan  untuk  memperoleh  nilai secara keseluruhan.
Biaya  yang  dimasukkan  ke  dalam metode  pendekatan  biaya,  seperti  sudah dijelaskan  sebelumnya  meliputi  biaya langsung dan biaya tidak langsung.
Metode  pendekatan  pendapatan adalah  suatu  pendekatan  penilaian properti yang didasarkan pada pendapatan  bersih  per  tahun  yang diterima  dari  pengusahaan  properti
tersebut. Pendapatan bersih ini kemudian dikapitalisasikan  dengan  suatu  faktor kapitalisasi  tertentu  untuk  mendapatkan nilai pasar wajar. Pendekatan pendapatan berbasis pada prinsip antisipasi sehingga diperlukan kejelian penilai dalam membuat  prediksi  untuk  pendekatan  ini (Leksono, 2011).
Terdapat beberapa bangunan yang menghasilkan pendapatan, seperti gedung perkantoran, pertokoan, apartemen,  kawasan  industri,  dan  lain- lain. Umumnya bangunan tersebut dibeli untuk  dijadikan  investasi.  Menurut konsep  dasar  investasi,  semakin  besar pendapatan  yang  dihasilkan  oleh  suatu properti,  maka  nilai  properti  tersebut semakin tinggi. Kedua metode pendekatan  sebelumnya  tidak  dapat digunakan  karena  tidak  adanya  faktor pendapatan,  maka  diperlukan  metode pendekatan  pendapatan  untuk  menilai properti  yang  berpotensi  menghasilkan pendapatan.

## Geographically Weighted Regression (GWR)
GWR merupakan salah satu bentuk regresi  yang  memiliki  pembobotan berdasarkan  kepada  lokasi.  Perbedaan yang  mencolok  antara  regresi  linier dengan  GWR  adalah penggunaan  model matematisnya.  Pada  regresi  linier  satu model dapat digunakan untuk semua data sampel  atau  populasi  yang  ingin  dicari nilainya.  Pada  GWR  model  yang  dibuat berdasarkan  jumlah  nilai  variabel  yang dicari  dan  diberikan  bobot  lokasi, sehingga  tiap  nilai  memiliki  satu  model matematisnya.  GWR  pertama  dilakukan oleh  Pavlov  di  tahun  2000  untuk melakukan penilaian harga rumah di Los Angeles  County  dan  McMillen  & Thorsnes  pada  tahun  2002  saat  meneliti hubungan  harga  tanah  dengan  tempat pembuangan  limbah.  Dalam  GWR persamaan  baku  yang  digunakan  adalah sebagai  berikut  (Fotheringham,  dkk, 2002).
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) + ∑ 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) 𝑘 𝑥 𝑖𝑘 + 𝜀 𝑖 …….. (1)
Pada persamaan 2.1, (u i ,v i ) menunjukkan  koordinat  pada  poin  i, sedangkan  untuk β k(u i ,v i )  menunjukkan adanya  realisasi  dari  fungsi  kontinyu β k(u,v)  pada  poin  i.  Persamaan  GWR menunjukkan  adanya  variasi  spasial dalam hubungan antar variabel dan perlu dijadikan  bahan  perhitungan  dalam pembuatan  model.  Pada  praktiknya,  i dalam rumus ini tidak hanya satu, bahkan bisa  cukup  banyak  bergantung  kepada data  yang  dimiliki.  Misalkan  dalam penilaian  harga  tanah,  ada  sejumlah  n harga  persil  yang  belum  diketahui,  akan tetapi  diketahui  lokasinya.  Maka  model yang  dibuat  sebanyak  n,  karena  adanya keunikan dari lokasi tersebut. Hanya saja harus  dibuat  batasan  mana  saja  variabel yang diketahui yang akan dimasukkan ke dalam model (Fotheringham, dkk, 2002).
Pembatasan  data  mana  saja  yang dimasukkan  ke  dalam  pemodelan
menggunakan  GWR  harus  berdasarkan pada data yang akan dicari pemodelannya. Pada intinya tidak semua data  yang  ada  dapat  dimasukkan  ke pemodelan menggunakan GWR, tentunya harus dipilih berdasarkan jarak terhadap data regresi (data yang akan dimodelkan). Pemilihan data yang akan dimasukkan ke dalam  pemodelan  GWR  harus  masuk dalam  kurva  bandwidth.  Bandwith merupakan  jarak  antara  data  regresi dengan  data  variabel  yang  diketahui, kurva bandwidth menggambarkan hubungan  antara  jarak  dengan  bobot. Semakin  dekat  jarak  antara  data  regresi dengan  data  variabel  yang  sudah diketahui,  maka  semakin  tinggi  bobot yang  diberikan  (Fotheringham,  dkk, 2002),  Kurva  bandwidth  ditunjukkan pada gambar 1.
(Sumber: Geographically Weighted Regression, 2002)
Gambar 1. Kurva Bandwidth Pencarian
bandwidth yang optimum  dapat  menggunakan  cara cross validation. Cross validation merupakan cara
validasi dengan menggunakan data yang sudah diketahui variabel independen dan dependennya. Cross  validation pada
150 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 16, Nomor 2, Oktober 2016.
umumnya  dilakukan  dengan  cara memodelkan dengan data sebanyak (n-1), lalu  divalidasi  dengan  data  yang  tidak dimasukkan dalam pemodelan, kemudian  dilakukan  iterasi.  Rumusnya adalah sebagai berikut,
𝐶𝑉 = ∑ [𝑦 𝑖 − 𝑦̂ ≠𝑖 (𝑏)] 2 𝑛 𝑖=1 ........... (2)
Dengan  adalah  penaksir  dimana pengamatan  di  lokasi  i  dihilangkan  dari proses  penaksiran.  Nilai  bandwith  yang optimum  diperoleh  dari  (l)  yang menghasilkan  nilai  CV  yang  minimum. Selain  menggunakan  CV,  penentuan bandwidth optimum dapat menggunakan Akaike Information Criterion (AIC). Metode AIC  ditemukan  oleh  Akaike  dan berdasarkan  pada  metode  maximum likelihood estimation (MLE) (Grasa, 1989). Perhitungan bandwidth optimum dengan AIC adalah sebagai berikut:
𝐴𝐼𝐶 = 𝑒 2𝑘 𝑛 ∑ 𝑢 ̂ 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 .................. (3)
Dengan k adalah jumlah parameter yang  diestimasi  dalam  model  regresi,  n adalah  jumlah  observasi,  e  merupakan konstanta logaritma natural, dan u adalah residu  (Fathurahman,  2009).  Setelah mendapatkan  nilai  bandwidth  yang optimum, maka dapat langsung membuat nilai  bobot  berdasarkan  lokasi.  Nilai bobotnya,  dapat  bersifat  fixed  atau adaptive.  Perbedaan  paling  mendasar antara  fixed  dengan  adaptive  adalah penentuan bandwidth optimumnya, untuk  fixed,  bandwidth  optimumnya yang berupa jarak akan sama di mana pun lokasinya  berada,  sedangkan  adaptive akan menggunakan nearest neighborhood (NN) untuk menentukan berapa titik yang memiliki karakteristik yang sama dengan bidang  yang  akan  dicari  modelny (Fotheringham,  dkk,  2002),  Ditunjukkan pada gambar 2 dan 3.
(Sumber: Geographically Weighted Regression, 2002) Gambar 2. Fixed Bandwidth Kernel
(Sumber: Geographically Weighted Regression, 2002)

## Gambar 3. Adaptive Bandwidth Kernel
Dalam  penentuan  bobot  dengan menggunakan bandwidth, terdapat beberapa  rumus  pembobotan  yang umumnya sering digunakan dalam GWR, yaitu:
1. Gaussian
𝑤 𝑖𝑗 = 𝑒𝑥𝑝 ( −𝑑 𝑖𝑗 2 𝜃 2 ⁄ ) ...............(4)
2. Bi-square
𝑤 𝑖𝑗 = (1 − 𝑑 𝑖𝑗 2 𝜃 2 ⁄ ) 2 ...............(5)
Dimana d ij merupakan jarak lokasi yang  sudah  diketahui  parameternya  ke lokasi  yang  belum  diketahui  dan  θ merupakan bandwidth optimum.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dibagi  dalam lima fase. Lima fase tersebut adalah yang meliputi  tinjauan  pustaka,  identifikasi tanah di kelurahan Campaka, pembuatan model  matematis  untuk  penilaian  lahan, validasi  model  matematis  dengan  data transaksi  dan  Zona  Nilai  Tanah  (ZNT) terbaru  dan  survey  lapangan  dan menyimpulkan  hasil  penelitian  serta rekomendasi untuk penelitian berikutnya.
Lima
fase tersebut
diimplementasikan kepada prosedur dan juga data yang digunakan di bawah ini:
1. Tinjauan  pustaka  berkisar  tentang mertode  penilaian  tanah  beserta pemodelannya,  korelasi  penggunaan tanah  dan  nilai  tanah.  Data  diambil dari perpustakaan atau sumber daring.
2. Identifikasi lingkungan sekitar Bandara Internasional Husein
Sastranegara  dan  rel  kereta  api didapatkan  dari  peta  persil  yang ditumpangtindihkan  dengan  citra Geoview.  Peta  persil  terletak  di Kelurahan Campaka, Kecamatan Andir,  Kota  Bandung  dan  dapat memberikan  informasi  luas  tanah secara metrik.
3. Model matematis akan dibuat dengan menggunakan metode Geographically Weighted  Regression  (GWR),  dimana pembobotannya  menggunakan  data nilai tanah yang sudah diketahui dan dianggap  berpengaruh  terhadap  nilai tanah  yang  belum  diketahui.  Nilai tanah  yang  sudah  ada  diambil  dari Nilai  Indikasi  Rata-rata  (NIR)  dan Zona  Nilai  Tanah  (ZNT)  atau digunakan sebagai variabel dependen. Variabel independen yang digunakan adalah  radius  bandara,  radius  rel kereta api, lebar jalan, jarak ke stasiun, jarak ke terminal, jarak ke halte, jarak ke pasar, dan jarak ke pusat kota, luas.
Model  matematis  yang  dihasilkan akan berbeda di tiap persilnya.
4. Analisis  model  dilakukan  dengan melihat residu dan kondisi nilai tanah pada  model  terpilh.  Validasi  model matematis  dapat  ditentukan  dengan membandingkan  harga  tanah  yang baru, hasil perhitungan dengan model matematis  yang  baru  juga,  dengan NIR,  ZNT  BPN  terbaru  dan  survey lapangan.
5. Menyimpulkan penelitian keseluruhan dengan menjawab pertanyaan  penelitian  yang  telah disebutkan sebelumnya dan memberikan  rekomendasi  kepada penelitian selanjutnya.
Terdapat  dua  jenis  data  yang digunakan dalam penelitian ini. Pertama adalah data spasial dan kedua adalah data atribut.  Data  spasial  yang  digunakan
berupa  citra  foto  udara  Kota  Bandung bagian  utara  dan  peta  persil  tanah Kelurahan  Campaka,  Kecamatan  Andir, Kota  Bandung.  Citra  foto  udara  yang digunakan adalah tahun 2014 dan berasal dari  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG). Citra ini memiliki resolusi sebesar 0.15 m.
Terdapat  juga  data  penggunaan lahan  untuk  mengetahui  persil  tanah mana  saja  yang  merupakan  kawasan permukiman dan perdagangan. Kawasan permukiman  dan  perdagangan  diambil karena  memiliki  nilai  yang  cenderung sama,  kawasan  lainnya  seperti  pabrik, perkantoran, dan sawah tidak dimasukkan  ke  dalam  pengolahan  data, baik  dengan  regresi  linier,  maupun dengan  GWR.  Setalah  dipisahkan,  maka ditentukan  variabel  yang  ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel Independen dalam Pemodelan No. Kode Variabel Keterangan Koefisien 1 LUAS Luas tanah x 1 2 LEBAR_JLN Lebar jalan yang berhadapan langsung dengan persil x 2 3 D_RSRAJAWA Jarak persil tanah ke Rumah Sakit Rajawali x 3 4 D_TCIROYOM Jarak persil tanah ke Terminal Ciroyom x 4 5 D_PCIROYOM Jarak persil tanah ke Pasar Ciroyom x 5 6 D_SBANDUNG Jarak persil tanah ke Stasiun Hall x 6 7 D_SCIMINDI Jarak persil tanah ke Stasiun Ciroyom x 7 8 D_SCIROYOM Jarak persil tanah ke Stasiun Cimindi x 8 9 D_PANDIR Jarak persil tanah ke Pasar Andir x 9 10 D_PBARU Jarak persil tanah ke Pasar Baru x 10 11 D_TKEBONKA Jarak persil tanah ke Terminal Kebon Kalapa x 11 12 D_RSSANTOS Jarak persil tanah ke Rumah Sakit Santosa x 12 13 D_ALUNALUN Jarak persil tanah ke Alun-alun Bandung x 13 14 D_REL Jarak buffering rel kereta api x 14 15 D_BANDARA Jarak buffering bandara x 15 16 D_HALTE Jarak persil tanah ke halte x 16
Setelah  menyusun  variabel,  maka dipilih  variabel  dependennya.  Variabel dependennya menggunakan Nilai Indikasi  Rata-rata  (NIR)  dari  Dinas
Pendapatan Daerah (Dispenda) dan Zona
Nilai Tanah (ZNT) dari Badan Pertanahan Nasional (BPN).
Pemodelan  dilakukan  dengan bantuan  ArcGIS  10.1  dan  GWR4.  GWR4 merupakan  software  khusus  mengolah data yang akan dimodelkan dengan GWR.
Pemasukkan
variabel dengan menggunakan  GWR4  ditunjukkan  pada gambar 4.
Gambar 4. Pemasukan Variabel dalam GWR4
Gambar 5. Langkah Pembobotan dan Pemilihan Bandwidth Optimum .
Data yang dimasukkan terdiri dari ID  yang  merepresentasikan  nama  untuk setiap persil tanah, kemudian koordinat X dan  Y  dalam  proyeksi  UTM.  Lalu dimasukkan  data  variabel  dependen, dimana  dalam  penelitian  ini  NIR  dari Dispenda dan ZNT dari BPN. Setelah itu dimasukkan  variabel  dependen  yang tertera pada tabel 3. Terdapat tiga model yang  dapat  dipilih,  yaitu  Gaussian, Poisson, dan Logistic. Dalam penelitian ini dipilih Gaussian, agar dapat memilih dua metode  pencarian bandwidth optimum. Pencarian bandwidth dan  pembobotan ditunjukkan pada gambar 5.
Pembobotan yang digunakan adalah  dengan fixed artinya radius  persil tanah  yang  dimasukkan  ke  dalam pengolahan sama untuk setiap lingkungan.  Dalam  penelitian  ini  dipilih fixed  bisquare dan fixed  gaussian .  Lalu pemilihan bandwidth dengan menggunakan golden section search , artinya GWR4 akan mengiterasi dengan menggunakan Akaike Information Criterion (AIC)  dan Cross  Validation (CV)  dalam menentukan bandwidth optimum,  hingga didapetkan perbedaan nilai iterasi sampai nol.  Hasilnya  adalah  parameter  regresi linier  dan  parameter  tiap  persil.  Hal  ini disebabkan  GWR  menghasilkan  satu model untuk satu persil tanah. Dihasilkan juga bandwidth optimum.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  dihasilkan dua model regresi linier empat model inti dengan  pembobotan fixed  bisquare ,  dan empat  model  inti  dengan  pembobotan fixed gaussian .
Model tersebut menggunakan  variabel  dependen  yang berbeda,  yaitu  NIR  dan  ZNT.  Pada pemodelan  dengan  GWR  menggunakan dua  pencarian bandwidth yang  berbeda yaitu  dengan  AIC  dan  CV.  Setelah mendapat model didapat RMSE.
RMSE  dihitung  untuk  melakukan validasi model terhadap variabel dependen yang digunakan. Semakin kecil
RMSE,  maka  model  tersebut  semakin merepresentasikan variabel dependennya,  dalam  hal  ini  NIR  dan ZNT.  Perhitungan  dengan  dua  variabel dependen  dilakukan  untuk  melihat bagaimana  pemodelan  dengan  regresi linier  dan  GWR  dapat  menjawab kebutuhan  dari  sisi  perpajakan,  yaitu dengan NIR dan dari sisi penilaian tanah untuk sertifikasi, yaitu dengan ZNT.
Selain  dengan  NIR  dan  ZNT, didapatkan  juga  nilai  tanah  dengan survey  lapangan.  Survey  lapangan dilakukan  dengan  mendatangi  rumah satu per satu dan menanyakan masyarakat  mengenai  jual  beli  yang dilakukan masyarakat Kelurahan Campaka. Banyak harga tanah yang dijual cukup murah, yaitu berkisar Rp 100,000,- per  m 2 .  RMSE  setiap  model  ditunjukkan pada tabel 2 dan tabel 3.
Apabila  dilihat  dari  nilai  RMSE yang  dibandingkan  dengan  variabel dependen masing-masing, maka pemodelan  GWR  dengan fixed  gaussian dengan  AIC  memiliki  hasil  yang  lebih baik,  yaitu  sekitar  Rp  300.000,-.  Artinya persil  tanah  setelah  dimodelkan  dengan fixed  gaussian dengan  AIC  memiliki perbedaan  harga  tanah  sekitar  Rp 300.000,- dengan NIR maupun ZNT. Fixed gaussian dengan AIC memiliki bandwidth , baik  dengan  NIR  maupun  ZNT,  sebesar 56,150  m,  dimana bandwidth tersebut merupakan bandwidth terkecil  dalam pemodelan dengan GWR. Bandwidth yang kecil  akan  memasukkan  data  yang cenderung seragam dan tidak ada bias.
RMSE  dengan  survey  paling  kecil adalah dengan regresi linier. Hal ini dapat disebabkan  oleh  nilai  regresi  linier  yang cenderung  sama.  Hasil  survey  lapangan pun  juga  memberikan  nilai  yang  cukup seragam.  Dari  hasil  RMSE  survey lapangan,  terlihat  bahwa  ZNT  cukup merepresentasikan nilai tanah di lapangan lebih baik, walaupun perbedaannya cukup jauh, yaitu mencapai  Rp  1.770.548,-.  Hal  ini
Levana Apriani, Bambang Edhi Leksono. Pengembangan Model Nilai Tanah… 155
disebabkan karena ZNT merupakan hasil pengukuran harga pasar. Kendala dalam pengambilan  data  survey  lapangan adalah tingginya unsur subyektivitas dan ketidaktahuan  penduduk  Kelurahan
Campaka mengenai harga tanah sekitarnya.  Parameter  dan  sebarannya ditunjukkan  pada  tabel  4  dan  5,  serta gambar 6 dan 7.

## Tabel 2 RMSE dengan Variabel Dependen NIR
Keterangan RMSE dengan NIR (Rp.) RMSE dengan Survey (Rp.) Regresi Linier 862.180,051 1.924.391,072 Akaike Information Criterion Fixed Bisquare 601.892,452 1.949.566,454 Fixed Gaussian 364.767,832 2.004.369,716 Cros Validation Fixed Bisquare 609.808,410 1.946.784,588 Fixed Gaussian 423.831,159 1.976.916,526 Tabel 3. RMSE dengan Variabel Dependen ZNT Keterangan RMSE dengan ZNT (Rp.) RMSE dengan Survey (Rp.) Regresi Linier 803.994,225 1.770.548,019 Akaike Information Criterion Fixed Bisquare 538.699,809 1.978.623,129 Fixed Gaussian 345.388,420 2.052.820,361 Cros Validation Fixed Bisquare 552.823,915 1.975.902,632 Fixed Gaussian 372.063,117 2.041.621,107 Tabel 4. Tabel Parameter Nilai Tanah GWR (NIR) dengan Fixed Gaussian dan AIC Parameter Mean Std Min Max Range Intercept -6.239639E+08 6.025900E+09 -3.110145E+11 2.071832E+10 3.317329E+11 LUAS 3.716822E+02 8.793232E+02 -2.579020E+03 3.267750E+03 5.846771E+03 LEBAR_JLN 4.415875E+04 1.380347E+05 -3.355215E+05 9.987790E+05 1.334300E+06 D_RSRAJAWA 2.129132E+04 2.681078E+05 -5.835326E+06 1.130076E+06 6.965402E+06 D_TCIROYOM -5.117173E+06 1.827156E+08 -7.554286E+09 1.825851E+09 9.380137E+09 D_PCIROYOM 3.282815E+06 1.222159E+08 -1.108709E+09 5.138406E+09 6.247116E+09 D_SBANDUNG 8.119737E+06 1.106527E+09 -1.581702E+10 2.189522E+10 3.771224E+10 D_SCIMINDI 2.392453E+03 1.909594E+04 -1.392424E+04 3.859298E+05 3.998541E+05 D_SCIROYOM 4.540913E+06 1.173155E+08 -1.152296E+09 4.694870E+09 5.847166E+09 D_PANDIR -1.582004E+06 3.058382E+07 -1.247374E+09 1.815550E+08 1.428929E+09 D_PBARU 8.071301E+06 1.403433E+09 -2.355600E+10 2.734133E+10 5.089733E+10 D_TKEBONKA -1.082957E+07 2.063971E+09 -4.065752E+10 3.339958E+10 7.405710E+10 D_RSSANTOS -6.838456E+06 2.238891E+08 -4.021472E+09 9.834168E+08 5.004889E+09 D_ALUNALUN 3.283667E+05 2.257249E+08 -4.239421E+09 4.921273E+09 9.160694E+09 D_REL -3.153015E+03 5.128343E+03 -1.576572E+04 2.618445E+04 4.195017E+04 D_BANDARA 1.035910E+03 4.466777E+03 -1.505932E+04 1.531247E+04 3.037178E+04 D_HALTE 1.044623E+03 5.515123E+03 -1.435220E+04 2.069344E+04 3.504563E+04
Gambar 6. Penilaian Tanah dengan GWR (NIR) dengan Fixed Gaussian dan AIC
Tabel 5. Tabel Parameter Nilai Tanah GWR (ZNT) dengan Fixed Gaussian dan AIC
Parameter Mean Std Min Max Range Intercept 5.72587E+08 7.85335E+09 -2.87969E+10 1.14315E+11 1.43111E+11 LUAS -1.26625E+02 5.96064E+02 -4.25956E+03 1.26265E+03 5.52220E+03 LEBAR_JLN -1.43390E+04 1.46244E+05 -7.41508E+05 3.88519E+05 1.13003E+06 D_RSRAJAWA 2.43588E+04 2.80795E+05 -4.31128E+05 7.41451E+06 7.84564E+06 D_TCIROYOM 2.53926E+07 3.01542E+08 -7.47993E+08 5.23840E+09 5.98639E+09 D_PCIROYOM -1.86149E+07 2.25535E+08 -4.27259E+09 5.07501E+08 4.78009E+09 D_SBANDUNG -9.06330E+07 9.37284E+08 -2.22300E+10 2.28829E+09 2.45183E+10 D_SCIMINDI -2.08043E+03 1.74195E+04 -4.30493E+05 2.85973E+04 4.59091E+05 D_SCIROYOM -1.52411E+07 1.70089E+08 -2.55557E+09 4.60207E+08 3.01577E+09 D_PANDIR 5.11672E+06 6.17296E+07 -1.22104E+08 1.24040E+09 1.36251E+09 D_PBARU -1.06572E+08 1.12314E+09 -2.59373E+10 4.17187E+09 3.01091E+10 D_TKEBONKA 1.53352E+08 1.65882E+09 -5.97270E+09 3.89262E+10 4.48989E+10 D_RSSANTOS 3.34522E+07 2.81227E+08 -3.27607E+08 6.22248E+09 6.55009E+09 D_ALUNALUN 1.37278E+07 1.61083E+08 -1.13360E+09 3.36225E+09 4.49585E+09 D_REL 3.04417E+02 4.91228E+03 -1.98717E+04 2.20000E+04 4.18717E+04 D_BANDARA -2.13171E+03 9.19010E+03 -2.06693E+04 6.55335E+04 8.62028E+04 D_HALTE 5.72587E+08 7.85335E+09 -2.87969E+10 1.14315E+11 1.43111E+11
Gambar 7. Penilaian Tanah dengan GWR (ZNT) dengan Fixed Gaussian dan AIC
Pada fixed  gaussian penggunaan NIR  maupun  ZNT  sebagai  variabel dependen  memberikan  hasil  yang cenderung sama. Pada kedekatan dengan bandara, kebanyakan nilai tanah mengalami peningkatan, sedangkan kedekatan  dengan  rel  kereta  api memberikan  penurunan  nilai  tanah. Keseragaman  ini  dapat  saja  disebabkan karena bandwidth optimum yang cenderung  kecil,  sehingga  menghasilkan data yang seragam dan kemungkinan bias masuk  sangat  kecil.  Dapat  disimpulkan bahwa  pemodelan  GWR  dengan fixed gaussian merupakan  pilihan  yang  tepat. Pembobotan  yang  dipilih  adalah  AIC, karena pembobotan dengan AIC menunjukkan  perbedaan  persil  tanah yang naik dan turun antara NIR dan ZNT tidak terlalu jauh.

## SIMPULAN
Apabila  melihat  kondisi  nilai tanah,  bandara  memiliki  peranan  yang beragam  dalam  mempengaruhi  nilai tanah,  yaitu  dapat  menaikkan  dan  juga menurunkan. Hal yang sama terjadi pada rel  kereta  api,  pada  bagian  berdekatan dengan rel kereta api, maka menurunkan nilai  tanah,  sedangkan  dekat  dengan stasiun menambah nilai tanah. Lebar jalan dalam  penelitian  ini  justru  mengurangi nilai  tanah.  Hal  ini  terjadi  karena  data permukiman dan pedagang yang terletak di pinggir jalan sangat sedikit dan kurang merepresentasikan keadaan nyata. Model yang  cocok  untuk  merepresentasikan keadaan  di  atas  adalah  model  penilaian tanah  dengan  menggunakan  GWR, dimana  pembobotannya  menggunakan fixed gaussian dengan bandwidth
optimum menggunakan akaike information criterion , dimana nilai root mean square error (RMSE)  paling  kecil  dan  kondisi  nilai tanahnya cenderung konstan.

## REKOMENDASI
Rekomendasi  untuk  penelitian selanjutnya  yang  membahas  mengenai penilaian  tanah  yang  berhubungan dengan transportasi adalah:
1. Menambahkan parameter ongkos atau biaya  transportasi  dalam  penilaian tanah yang akan datang.
2. Meneliti nilai tanah atau properti yang dilewati olah jalur transportasi, seperti bus dan angkutan umum.
3. Meneliti  nilai  tanah  atau  properti dengan  parameter  jalur  tercepat  dan moda transportasi yang dipilih untuk jalur tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Dale. P. F. & McLaughlin, J. D. (1999). Land Administration .  New  York:  Oxford University Press.
Fotheringham,  A.  S.,  Brunsdon.  C.  &
Charlton, M. E. (2002).
Geographically  Weighted  Regression: The  Analysis  of  Spatially  Varying Relationships . Chichester: Wiley
Giuliano,  G.  (1988). New  Directions  for Understanding  Transportation  and
Land Use. California: The University of California Transportation Center
Hermit, H. (2009). Teknik Penaksiran Harga Tanah  Perkotaan:  Teori  dan  Praktek Penilaian  Tanah. Bandung:  CV. Mandar Maju.
Horonjeff,  R.,  dkk,  (2010). Planning  & Design  of  Airport  (5th  ed.). New York: McGraw-Hill Professional.
Kasarda, J. D. (2010). Airport Cities and the Aerotropolis:  The  Way  Forward  in
Global  Airport  Cities. London: Insight Media.
Leksono,  B.E.  (2011). Modul  Perkuliahan Kadaster  Fiskal:  Metode  Penilaian Tanah. Bandung: Institut Teknologi Bandung
Khair,  O.  I.  (2007). Analisis  Faktor-faktor Yang  Mempengaruhi  Nilai  Rumah Tinggal Sederhana Di Sekitar Jalur Rel Kereta  Api  (Studi  di  Kecamatan Gondokusuman-kota
Yogyakarta). Tesis. Jakarta: Universitas
Indonesia
Muttaqim, H. (2012). Analisis Faktor-faktor Yang  Mempengaruhi  Nilai  Rumah Tinggal Sederhana Di Sekitar Jalur Rel Kereta  Api  (Studi  di  Kecamatan Gondokusuman-kota Yogyakarta). Tesis.  Yogyakarta:  Universitas Gajah Mada
Petersen.  (2011). Perencanaan  Tata  Ruang Kota  dan  Transportasi  Perkotaan. Eschborn: GIZ
Susanto, J. (2011). Pengaruh Jalur Rel Kereta Api  pada  Nilai  Tanah  di  Sekitarnya (Studi Kasus pada Jalur Rel Kereta Api di Kota Surakarta) . Tesis. Yogyakarta:  Universitas  Gajah Mada
Winoto,  Y.S.  (2003). Analisis  Faktor-faktor Yang  Mempengaruhi  Nilai  Jual Rumah  Tinggal  Yang  Dilewati  Jalur Rel  Kereta  Api  (Studi  Kasus Kecamatan Bekasi Timur-kota Bekasi) . Tesis.  Yogyakarta:  Universitas Gajah Mada

## Sumber Jurnal
Debrezion, G. Pels. E. A. J. H. & Rietveld. P.  (2004). The  Effects  of  Railway Investments  in  a  Polycentric  City . Tinbergen  Institute  Discussion Paper No. TI 04-089/3. Diakses dari
SSRN:  http://ssrn.com/abstract= 578821 or http://dx.doi.org/10.21 39/ssrn.578821
Stangel,  M.  (2011). Airport-Related  Spatial Development - Global Tendencies and Katowice  Airport  Area  Perspectives . ACEE Journal - Silesian University of  Technology(1).  15-24.  Diakses dari http://www.aceejournal.pl /cmd.php?cmd=download&id=db item:article:id=165&field=pdf
Suksmith,  P.  L.  &  Nitivattananon,  V. (2014). Aviation Impacts on Property Values and Management: The Case of Suvarnabhumi  International  Airport . International Association of Traffic and Safety Sciences.
Swangjang,  K.  &  Iamaram,  V.  (2011).
Change  of  Land  Use  Patterns  in  the Areas Close to the Airport Development Area and Some Implicating  Factor . Sustainability.
3 (9).
1517-1530. doi:10.3390/su3091517