JGISE  Vol. 2 No. 1 (2019), pp. 150-156     |     https://doi.org/10.22146/jgise.40845

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Land Valuation with Analytical Hierarchy Process and Regression Method in Grogol Sub-District, Sukoharjo District
Arga Fondra Oksaping 1 , Djurdjani 2 , Prijono Nugroho 2
1 Magister Teknik Geomatika, Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Article History:
Received 12 November 2018
Received in revised form 30 January 2019 Accepted 23 May 2019
Available online 28 June 2019 ABSTRACT. Land valuation is a set of processes to determine the value of land plot. In conducting land valuation, it is necessary to considering the factors that affect values of land which caused land values in each region to be different. In order  to  objective  land  valuation,  it  is  necessary  to  analyze  the  magnitude  of factors  that  influencing  the  value  of  land.  The  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) method is used in this study to analyzing the magnitude value of land in Grogol  Sub-district,    Sukoharjo District.  Factors  used  are  field  distance  to  CBD, field  distance  to  road,  field  distance  to  river,  field  distance  to  health  facilities, field distance to educational facilities, and land use. The data used in this study were obtined from Sukoharjo Land Office, which is the data of sale and purchase transaction  in  Grogol  Sub-district,  Sukoharjo  District,  totaling  178  data  from January  to  December  2016.  Transaction  data  and  factors  influence  land  value are  analyzed  by  Regression  Method  to  obtain  the  best  value  model  in  Grogol Subdistrict, Sukoharjo District.
Keywords:
Penilaian tanah, Faktor nilai tanah,bobot nilai tanah,  Analytical Hierarchy Process (AHP), Regresi

## Corresponding Author:

## Arga Fondra Oksaping
Email: argafondra01@gmail.com
© Author(s) 2019.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Badan  Pertanahan  Nasional  sesuai  dengan  Peraturan Presiden  No  20  Tahun  2015  merupakan  Lembaga Pemerintahan yang mempunyai tugas melaksanakan tugas pemerintahan  di  bidang  pertanahan,  termasuk  di dalamnya    perumusan  dan  pelaksanaan  kebijakan  di bidang  survei,  pengukuran,  dan  pemetaan  (Pasal  3). Persoalan  yang  terjadi  di  lapangan  terkait  dengan pemetaan tematik nilai tanah adalah belum adanya sistem penilaian tanah yang mencerminkan nilai atau harga pasar yang nyata.
Metode  penilaian  tanah  yang  digunakan  oleh  Badan Pertanahan  Nasional  untuk  pembuatan  Peta  Nilai  Tanah adalah metode penilaian tanah secara massal untuk tanah yang  belum  terbangun  atau  tanah  yang  dapat dipertimbangkan sebagai tanah kosong dengan menggunakan  prosedur  perbandingan  penjualan  (sales comparison).  Dengan  metode  ini  cara  penentuan  nilai tanah  dilakukan  dengan  membandingkan  antara  objek yang  akan  dinilai  dengan  objek  lain  yang  sejenis  di sekitarnya  yang  telah  diketahui  nilai  jualnya  dengan
memberikan  penyesuaian  atas  perbedaan  kondisi  yang diperbandingkan  yang  dipandang  perlu.  Besarnya  nilai yang  diberikan  untuk  penyesuaian  dalam  disiplin  ilmu penilaian dikenal sebagai nilai adjustment (Siregar, 2012) Penentuan variabel atau faktor-faktor yang diperbandingkan  dan  besarnya  nilai  adjustment  harus berdasarkan kepada kenyataan, data dan fakta di lapangan dan dianalisis terlebih  dahulu,  sehingga di setiap wilayah dapat berbeda.
Kawasan  Solo  baru  yang  merupakan  bagian  dari Kecamatan  Grogol  Kabupaten  Sukoharjo  pada  awalnya ditujukan untuk membentuk kawasan perumahan dengan sistem  hunian  berimbang,  guna  menampung  luapan penduduk  dari  Kota  Surakarta.  Namun  seiring  dengan perkembangan waktu, Kawasan Solo Baru tidak lagi hanya memiliki fungsi sebagai daerah perumahan namun muncul pula fungsi-fungsi lain yang lebih kompleks seperti fungsi perdagangan, jasa ataupun  industri  (Arifia, 2016). Hal ini akan  menimbulkan  perubahan  pola  nilai  tanah  secara signifikan di kawasan tersebut.
Dengan  adanya  perubahan  pola  nilai  tanah  di  suatu kawasan  seperti  di  kecamatan  Grogol,  Kabupaten
Sukoharjo  mendorong  dilakukan  penilaian  tanah  terbaru, tetapi  pada  prakteknya  seorang  penilai  cenderung menyederhanakan  proses  penilaian  yang  seharusnya didasarkan  pada  data  dan  fakta  di  lapangan  serta memperhitungkan beberapa variabel yang mempengaruhi nilai tanah tersebut. Tingkat pengetahuan dan pengalaman seorang  penilai  berpengaruh  terhadap  hasil  penilaian tanah.  Kurangnya  pengetahuan  dan  pengalaman  akan menghasilkan  nilai  tanah  yang  kurang  objektif.  Unsur subjektifitas  dari  seorang  penilai  akan  berpengaruh terhadap nilai tanah yang dihasilkan. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meminimalisir unsur subjektifitas dalam penilaian tanah adalah dengan pendekatan metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dimana  metode  ini dapat  merubah  data  yang  sifatnya  kualitatif  menjadi kuantitatif (Marimin, 2004).
Dalam  menyelesaikan  persoalan  dengan  AHP,    ada beberapa  prinsip  dasar  yang  harus  dipahami  antara  lain Dekomposisi, (mendefinisikan permasalahan dan memecah  persoalan  yang  utuh  menjadi  unsur-unsurnya), Comparative  Judgement    9membuat  penilaian  tentang kepentingan  relatif  dalam  bentuk  matriks  Pairwise Comparison),  Synthesis  of  Priority  (melakukan  sintesis prioritas  dari  setiap  matriks  pairwise),dan  Logical Consistency (obyek-obyek yang serupa dapat dikelompokan  sesuai  keseragaman  dan  relevansinya,  dan tingkat  hubungan  antara  obyek-obyek  yang  didasarkan pada kriteria tertentu) (Marimin, 2004).
Regresi merupakan model perhitungan matematis yang dapat  memperkirakan nilai tanah untuk menghitung rasio antara  harga  tanah  untuk  jenis  tanah  yang  berbeda. Prosedur  ini  dapat  cukup  berharga  ketika  ada  beberapa penjualan perbandingan berpasangan. Rasio harga antara tanah jenis dapat berubah karena perubahan profitabilitas dari  berbagai  jenis  tanah,  sehingga  menyesuaikan  rasio harga antara jenis tanah harus dilakukan terutama ketika harga berubah dengan cepat (Wilson, DKK, 2014).
Maksud  dan  tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan penilaian  tanah  di  Kecamatan  Grogol  Kabupaten Sukoharjo  agar  dapat  menggambarkan  nilai  tanah  yang sebenarnya  dengan  metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  Regresi  di  Kecamatan  Grogol,  Kabupaten Sukoharjo.

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi

## Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
 Peta  bidang  tanah  dan  jaringan  jalan  Kecamatan Grogol,  Kabupaten  Sukoharjo,  format    shapefile (shp),  sumber  peta  di  dapat  dari  Badan Pertanahan Nasional Kabupaten Sukoharjo.
 Peta  tata  guna  lahan  dan  sungai  Kecamatan Grogol,  Kabupaten  Sukoharjo  format    shapefile (shp),  sumber  peta  di  dapat  dari    Bapedda Kabupaten Sukoharjo.
 Data transaksi jual beli tanah di Kecamatan Grogol Kabupaten  Sukoharjo  dari  Badan  Pertanahan Kabupaten Sukoharjo (178 data transaksi)
 Data lokasi CBD, Fasilitas kesehatan (Rumah Sakit dan  Puskesmas),  dan  sarana  pendidikan  (SD, SMP,SMA,  Universitas/Akademi)  yang  ada  di kecamatan Grogol, Kabupaten Sukoharjo.
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Kecamatan  Grogol, Kabupaten Sukoharjo.
2.2. Metodologi Penelitian  akan  dilakukan  sesuai  dengan  yang ditunjukkan  diagram  alir  pada  Gambar  2.1  dapat dijelaskan  sebagai  berikut:  faktor  yang  mempengaruhi nilai  tanah  terdiri  dari  jarak  bidang  terhadap  CBD,  jarak bidang ke jalan, jarak terhadap fasilitas kesehatan,fasilitas pendidikan,  dan  jenis  penggunaan  lahan.  Penentuan  nilai bobot  setiap  faktor  dalam  pengaruh  terhadap  nilai  tanah diperoleh  dengan  metode    AHP.  Demikian  pula  untuk bobot sub  kriteria.

## Faktor yang
mempengaruhi Nilai Tanah
Perhitungan  Bobot Faktor dengan Metode AHP
Data Transaksi Bidang Tanah Tahun 2016 (Variabel Dependen) Tingkat Kualitas Bidang Tanah (Variabel independen) Permodelan Nilai Tanah dengan Regresi Linier Penentuan Model Nilai Tanah Terbaik Nilai Tanah
Gambar 2.1. Bagan Alir penelitian
Setelah  semua  faktor  sudah  ditentukan  nilai  bobotnya difungsikan  sebagai  variabel  independen  (variabel  x), sedangkan  harga  jual  tanah  setelah  dilakukan  koreksi sebagai  variabel  dependen  (variabel  y).  untuk
mendapatkan  model  nilai  tanah  dari  Regresi,  setelah melalui  uji kriteria asumsi  klasik dan uji kriteria statistik akan  mendapatkan  model  tanah  yang  terbaik  yang digunakan untuk membuat pola nilai tanah di Kecamatan Grogol kabupaten Sukoharjo.

## 3. Hasil  dan Pembahasan

## 3.1. Hasil pembobobotan
Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  merupakan salah  satu  metode  untuk  menentukan  besarnya  bobot  di masing  masing  faktor  yang  mempengaruhi  nilai  tanah  di Kecamatan Grogol Kabupaten Sukoharjo yang melibatkan 4  orang  responden  dari  Badan  Pertanahan  Nasional  dan Balai  Diklat  Keuangan  yang  menurut  penulis  memiliki pengalaman  dalam  pekerjaan  penilaian,  Besarnya  bobot untuk  masing  masing  faktor  yang  mempengaruhi  nilai tanah  di  Kecamatan  Grogol,  Kabupaten  Sukoharjo ditunjukkan dalam Gambar 3.1.
Faktor yang mempengaruhi Nilai Tanah (1.000) Jarak Bidang Tanah

## Terhadap CBD
(0.4360)
Jarak Bidang Tanah Terhadap Jalan
(0.2359)

## Jarak Bidang Tanah
Terhadap Sungai
(0.1561)
Jarak Bidang Tanah Terhadap Sarana Pendidikan (0.0603) Jarak Bidang Tanah Terhadap Fasilitas Kesehatan (0.0791)

## Penggunaan Lahan
(0.0327)

## Lokasl Primer (Kabupaten)
(0.03551)
Kolektor Sekunder (Kabupaten)
( 0.06615) Jalan Kolektor Primer (Provinsi)
(0.11733)
Jalan Lain
(0.01692) SD (0.00490) SMP (0.00849) SMA (0.01593) Universitas/Akademi (0.03100) Rumah Sakit (0.06192) Puskesmas (0.01713) Perdagangan/kantor (0.01710) Pabrik/Industri (0.00932) Perumahan/Pemukiman (0.00380) Sawah/ kebun (0.00242)
Gambar 3.1. Hasil perhitungan AHP Responden
Nilai  bobot  dari  masing  masing  faktor  diatas difungsikan  sebagai  variabel  independen  dengan  melihat Nilai  bobot  masing-masing  kriteria  penentu  nilai  tanah disintesiskan/dipadukan  dengan  nilai  skor  tiap  bidang tanah  akan  dihasilkan  nilai  tingkat  kualitas  bidang  tanah pada  masing-masing  kriteria  per  bidang  tanah.  informasi harga  transaksi  dilakukan  pemodelan  dengan  regresi berganda  dengan  menerapkan  empat  bentuk  model fungsional regresi, yaitu model linier (lin-lin), semilog (lin- log), semilog (log-lin) dan logaritma (log-log).
Dari hasil permodelan nilai tanah dari 4 metode regresi dilakukan beberapa pengujian meliputi  uji statistik (uji T, uji  F,  Uji  R 2 )  dan  uji  asumsi  klasik  (Multikolinieritas,  dan Heteroskedastisitas)
3.2 Uji Statistik Uji  kriteria  statistik  dilakukan  untuk  mengetahui kriteria  statistik  dari  model  yang  dihasilkan  dari  proses regresi  yang  meliputi  uji  signifikansi  parameter  dengan melakukan  uji  t  parsial,  uji  signifikansi  regresi  dengan melakukan uji F dan uji koefisien determinasi (R 2 ).
3.2.1 Uji t parsial Uji  t  parsial  dilakukan  untuk  melihat  apakah  setiap variabel  independen  berpengaruh    signifikan  terhadap variabel dependen. Hasil dari uji t parsial dapat dilihat di Tabel 3.1.
Jika t hitung > t tabel, atau masing masing variabel bebas independen berpengaruh signifikan terhadap variabel tak bebas  dependen. Dengan derajat kebebasan (df) = n - k -1 =  178  –  13  -1  =  164  dan  tingkat  kepercayaan  95%, diperoleh 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 = 1.97453
Tabel 3.1. Hasil uji t dari masing masing model nilai tanah
NO  Variabel Model Lin-Lin Model Lin-Log T hitung Sig T hitung Sig 1 (Constant) 0.030 tidak 4.403 ya 2 Nilai_CBD 3.011 ya 2.695 ya 3 Nilai_JL_KP 2.174 ya 3.718 ya 4 Nilai_JL_KS -1.622 tidak 0.633 tidak 5 Nilai_JL_LP 0.509 tidak -1.023 tidak 6 Nilai_Jlain 0.440 tidak -0.617 tidak 7 Nilai_Sungai -0.270 tidak 3.608 ya 8 Nilai_PUS 5.737 ya 4.035 ya 9 Nilai_RS 2.202 ya 1.241 tidak 10 Nilai_SD 2.719 ya 2.626 ya 11 Nilai_SMP 0.315 tidak -0.028 tidak 12 Nilai_SMA 0.618 tidak 0.462 tidak 13 Nilai_UNV 0.660 tidak 1.140 tidak 14 nilai_PL 0.764 tidak 0.279 tidak
Tabel 3.1. Hasil uji t dari masing masing model nilai tanah (lanjutan) NO Variabel Model Log-Lin Model Log-Log T hitung Sig T hitung Sig 1 (Constant) 22.249 ya 15.207 ya 2 Nilai_CBD 3.677 ya 3.015 ya 3 Nilai_JL_KP 2.462 ya 5.423 ya 4 Nilai_JL_KS -1.711 tidak -0.568 tidak 5 Nilai_JL_LP 0.748 tidak 0.341 tidak 6 Nilai_Jlain 1.366 tidak 1.014 tidak 7 Nilai_Sungai 1.390 tidak 5.229 ya 8 Nilai_PUS 4.970 ya 3.488 ya 9 Nilai_RS 1.130 tidak 0.886 tidak 10 Nilai_SD 3.188 ya 5.190 ya 11 Nilai_SMP 0.949 tidak 0.746 tidak 12 Nilai_SMA 0.366 tidak 0.501 tidak 13 Nilai_UNV 2.007 ya 3.677 ya 14 nilai_PL 2.825 ya 1.946 tidak
Pada  tabel  diatas  diketahui  bahwa  ada  beberapa variabel  independen  yang  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap variabel dependen karena t hitung < t tabel, pada model  lin-lin  variabel  yang  tidak  berpengaruh  signifikan adalah  jarak  bidang  terhadap  jalan  kolektor  sekunder, jarak  bidang  terhadap  jalan  lokal  primer,  jarak  bidang terhadap  jalan  lain,  jarak  bidang  terhadap  sungai,  jarak bidang  terhadap  SMP,  jarak  bidang  terhadap  SMP,  jarak bidang terhadap SMA, jarak bidang terhadap Universitas/Akademi, dan penggunaan lahan. Pada model lin-log variabel yang tidak berpengaruh signifikan  adalah jarak  bidang  terhadap  jalan  kolektor  sekunder,  jarak bidang terhadap jalan lokal primer, jarak bidang terhadap jalan lain, jarak bidang terhadap rumah sakit, jarak bidang terhadap  SMP,  jarak  bidang  terhadap  SMP,  jarak  bidang terhadap  SMA,  jarak  bidang  terhadap  Universitas /Akademi,  dan  penggunaan  lahan.  Pada  model  log-lin variabel  yang  tidak  berpengaruh  signifikan  adalah  jarak bidang  terhadap  jalan  kolektor  sekunder,  jarak  bidang terhadap  jarak  bidang  terhadap  jalan  lokal  primer,  jarak bidang  terhadap  jalan  lain,  jarak  bidang  terhadap  sungai, jarak  bidang  terhadap  SMP,  jarak  bidang  terhadap  SMP, jarak  bidang  terhadap  SMA..  Pada  model  log-log  variabel yang  todak  berpengaruh  signifikan  adalah  variabel  jarak bidang  terhadap  jalan  kolektor  sekunder,  jarak  bidang terhadap  jarak  bidang  terhadap  jalan  lokal  primer,  jarak bidang  terhadap  jalan  lain,  jarak  bidang  terhadap  SMP, jarak bidang terhadap SMA. Dan penggunaan lahan.

## 3.2.2 Uji F
Uji  F  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel independen  secara  bersama  sama  berpengaruh  terhadap variabel  dependen.  Hasil  dari  uji  F  dapat  dilihat  di  Tabel 3.2. kriteria yang ditetapkan adalah jika F hitung > F tabe l maka berarti variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh secara  signifikan  terhadap  variabel  tak  bebas,  Dari  hasil penelitian ini diketahui nilai F tabel untuk α = 0,05, k-1, n-k adalah (13-1), (178-13)= 12, 165  (1.81).  (tabel F) Tabel 3.2. Hasil uji F model nilai tanah Model Lin-Lin Model Lin-Log Model Log-Lin Model Log-Log F Hitung F Hitung F Hitung F Hitung 7.676 14.816 8.024 27.464 Nilai F- hitung untuk semua model regresi lebih besar dari nilai  F- tabel ,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh variabel independen yang digunakan dalam model secara bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen.

## 3.2.3 Uji Koefisien R 2
Uji  koefisien  R 2 adalah  untuk  mengetahui  seberapa besar  pengaruh  variabel  dependen  terhadap  variabel independen.  Hasil dari uji koefisien R 2 dapat dilihat  pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3. Hasil koefisien R 2 model nilai tanah
Model Lin-Lin (R 2 ) Model Lin-Log (R 2 ) Model Log-Lin (R 2 ) Model Log-Log (R 2 ) 0.329 0.504 0.340 0.660
Dari nilai koefisien R 2 , model yang terbaik adalah model log-log  yang  memiliki  nilai  R 2 66%,  artinya  perubahan nilai  tanah  dipengaruhi  oleh  variabel  independennya sebesar  66%,  sedangkan  34%  dipengaruhi  oleh  variabel lain yang tidak diteliti.

## 3.3 Uji Asumsi klasik
Pada  penelitian  ini  uji  asumsi  klasik  yang  digunakan adalah  mengetahui    gejala  multikolinieritas  dan heteroskedastisitas

## 3.3.1 Uji multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  dilakukan  untuk  melihat  korelesai antar  variabel  independen,  seperti  terlihat  dalam  Tabel 3.4.
Tabel 3.4.  Hasil uji multikolinieritas Variabel Model  Lin- Lin Model  Lin- Log Tole rance VIF Tole rance VIF Nilai_CBD 0.595 1.682 0.261 3.826 Nilai_JL_KP 0.928 1.078 0.391 2.559 Nilai_JL_KS 0.76 1.316 0.59 1.695 Nilai_JL_LP 0.903 1.108 0.709 1.41 Nilai_Jlain 0.933 1.072 0.895 1.117 Nilai_Sungai 0.721 1.387 0.376 2.658 Nilai_PUS 0.737 1.358 0.556 1.8 Nilai_RS 0.546 1.832 0.335 2.988 Nilai_SD 0.93 1.075 0.674 1.484 Nilai_SMP 0.859 1.164 0.558 1.792 Nilai_SMA 0.606 1.65 0.29 3.451 Nilai_UNV 0.59 1.696 0.356 2.811 nilai_PL 0.863 1.159 0.821 1.218 Tabel 3.4.  Hasil uji multikolinieritas (Lanjutan) Variabel Model Log-Lin Model Log-Log Tole rance VIF Tole rance VIF Nilai_CBD 0.595 1.682 0.261 3.826 Nilai_JL_KP 0.928 1.078 0.391 2.559 Nilai_JL_KS 0.76 1.316 0.59 1.695 Nilai_JL_LP 0.903 1.108 0.709 1.41 Nilai_Jlain 0.933 1.072 0.895 1.117 Nilai_Sungai 0.721 1.387 0.376 2.658 Nilai_PUS 0.737 1.358 0.556 1.8 Nilai_RS 0.546 1.832 0.335 2.988 Nilai_SD 0.93 1.075 0.674 1.484 Nilai_SMP 0.859 1.164 0.558 1.792 Nilai_SMA 0.606 1.65 0.29 3.451 Nilai_UNV 0.59 1.696 0.356 2.811 nilai_PL 0.863 1.159 0.821 1.218
Berdasarkan  Tabel  3.4 , keempat  model  regresi multikolinieritas  yang  terjadi  adalah  berderajat  rendah karena nilai VIF < 10, dan nilai toleransi >0.10 maka tidak terjadi  korelasi  antara  variabel  independen  satu  dan lainnya.
3.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji  Heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  menguji terjadinya  perbedaan  variance  dari  nilai  residual  dari
suatu  data  ke  data  lainnya.  Hasil  uji  Heteroskedastisitas dapat dilihat dari gambar scatterplots Gambar 3.2, Gambar 3.3, Gambar 3.4, dan Gambar 3.5.
Gambar 3.2. Scatterplots Lin lin model
Gambar 3.3. Scatterplots Lin log model
Gambar 3.4. Scatterplots log lin model
Nomer Objek sampel Gambar 3.6. Scatterplots log log model
Berdasarkan Gambar 3.2 s.d. Gambar 3.6. di atas terlihat titik-titik tidak membentuk pola yang jelas dan menyebar merata  di  atas  dan  di  bawah  angka  0  pada  sumbu  Y, artinya  bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  pada model regresi.
3.4. Hasil Pemilihan Model
Dari serangkaian uji statistik dan uji asumsi klasik maka ringkasan hasil pengujian dapat dilihat di Tabel 3.5.
Tabel 3.5. Ringkasan hasil nilai pengujian model nilai
tanah Var Model Lin-lin Model Lin-Log Model Log-Lin Model Log- Log Uji t parsial 5 5 6 6 Uji F hitung 7.676 14.816 8.024 27.464 Uji R2 0.329 0.504 0.34 0.66 Uji multikolinie ritas Me menuhi Me menuhi Me menuhi Me menuhi Uji heteroskedas tisitas Me menuhi Me menuhi Me menuhi Me menuhi
Dari pemilihan model yang telah dilakukan, model yang paling  baik  adalah  model  logaritma  (log-log).  Persamaan dari nilai tanah hasil pemilihan model adalah LnY = 23.081+0.271 LnX1 (Jarak  Bidang  Terhadap  CBD) + 0.238 LnX2 (Jarak  Bidang  Terhadap  Jalan  Lokal  Primer) +  0.229 LnX3 (Jarak  Bidang  Terhadap sungai) +  0.280 LnX4 (Jarak  Bidang  Terhadap  Puskesmas) +  0.223 LnX5 (Jarak Bidang Terhadap SD) + 0.260 LnX6 (Jarak Bidang Terhadap Universitas/Akademi) .
Gambar 3.7. Perbandingan Nilai tanah prediksi dengan harga transaksi sampel
Hasil dari prediksi nilai tanah dengan metode Analytical Hierarchy Process  dan Regresi  dapat dilihat  pada Gambar 3.7. Model terpilih dari hasil regresi selanjutnya dievaluasi dengan  melakukan  uji  kualitas  terhadap  model  tersebut. Uji kualitas model ini dilakukan dengan menghitung nilai koefisien  variasi  /  COV  (Coefficient  of  Variation)  dan perbedaan  harga  prediksi  /  PRD  (Price  Related Differential).
COV = 100 √ Σ [(Ŷ/Y)− {(Ŷ/Y)/n}]² / (n−1) ((Ŷ / 𝑌)/𝑛) (1) =  0.030172667  (3.017%)  (dalam  syarat  yang  ditentukan <10%) (Eckert, 1990)
PRD= 𝚺( Ŷ 𝒀 )/𝒏 𝚺Ŷ /𝚺 𝒀 (2)
PRD= 1.000907384 %) (dalam syarat yang ditentukan 0.98-1.03)

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa hasil dari tingkat akurasi model nilai tanah dengan pendekatan metode AHP dan Regresi linier menunjukkan tingkat  akurasi  yang  memuaskan  dimana  nilai  COV sebesar 3.017% dan PRD sebesar 1.000907384. tetapi dari serangkaian  uji  pemilihan  model  nilai  tanah  masih terdapat  beberapa  faktor  yang  ternyata  kurang  memiliki pengaruh terhadap perubahan nilai tanah.
Nilai  tanah  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  secara umum  dipandang  lebih  objektif  jika  dibandingkan penilaian  tanah  biasa(tanpa  menggunakan  metode  AHP dan  regresi  Linier).  Metode  AHP  dan  Regresi  ini  dapat digunakan  sebagai  alternatif  cara  penilaian  massal  bagi
0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 1 13 25 37 49 61 73 85 97 10 9 12 1 13 3 14 5 15 7 16 9 Harga Transaksi Harga Prediksi dengan Regresi H arg a Ta na h
pemerintah  khususnya  di  Kecamatan  Grogol  Kabupaten Sukoharjo.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  (The  authors  declare  no  competing interest).

## 6. Referensi
Arifia,  Dina.  (2016).  Pengaruh  Perkembangan  Kegiatan Perdagangan  dan  Jasa  Terhadap  Perubahan Penggunaan  Lahan  di  Solo  Baru.  (Skripsi), Universitas Sebelas Maret, Surakarta. Eckert,  J.K.  (1990).  Property  Appraisial  and  Essesment Administration,  The  International  Association  of Assessing Officers. Chicago: Illiois.
Hartono,  Mudji.  (2008).  Penentuan  Nilai  Tanah  dengan Analisis  Spasial,  AHP  dan  Regresi  di  Sekitar Wilayah  Bancana  Banjir  Lumpur  Kabupaten Sidoarjo.  (Thesis),  Institut  Teknologi  Bandung, Bandung.
Marimin.  (2004).  Teknik  dan  Aplikasi  Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk. Jakarta: Grasindo. Rusmanto,  Budi.  (2005).  Analisis  Proses  Pemodelan  Nilai Adjustment  dari  Faktor-faktor  yang  Berpengaruh Terhadap  Nilai  Jual  Obyek  Pajak  Bumi.  (Thesis), Institut Teknologi Bandung, Bandung. Siregar,  Tondi  Nugraha.  (2012).  Perbandingan  Aplikasi Metode  Regresi  Linier  Berganda  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Dalam  Pembuatan  Peta  zona  Nilai Tanah.  (Skripsi),  Institut  Teknologi  Bandung,
Bandung.
Wilson,  Bill,  Schurle,  Bryan,  Taylor,  Mykel,  Featherstone, A., & Ibendahl., G. (2014). Regression Estimates of Different Land Type Prices and Time Adjustments.

## Journal Of The Asfmra, 192-203.
Peraturan  Presiden  No  20  Tahun  2015  Tentang  Badan Pertanahan Nasional,  (2015)