## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN PAJAK BUMI DAN BANGUNAN SEKTOR PERKEBUNAN, PERHUTANAN DAN PERTAMBANGAN
Zain Yudha Prawira 1) ; Masruri Muchtar 2) ; Pardomuan Robinson Sihombing 3)
1) zainyudha@gmail.com, Politeknik Keuangan Negara STAN
2) masruri.m@pknstan.ac.id, Politeknik Keuangan Negara STAN
3) robinson@bps.go.id, Badan Pusat Statistik

## Abstract
This study aims to analyze the factors that influence the revenue of Land and Property Tax in plantation, forestry and mining sector (PBB P3) in Central Java. This study uses panel data of 20 regencies in Central Java with a time period of 2019 to 2021. The dependent variable in this study is the revenue of PBB P3, while investment, forestry area and plantation area are independent variables. The results indicate the revenue of PBB P3 in Central Java  fluctuates  every  year.  It  is  found  that  investment,  forest  area  and  garden  area  simultaneously  have  a significant effect on PBB P3. The effect of forest area on PBB P3 has a positive effect, which means that if the forestry area increases, PBB P3 tends to increase. Meanwhile, investment and plantation area have no significant effect on PBB P3. The implication of the study is able to be a reference for the government in making a decision regarding Land and Building Tax policies in plantation, forestry and mining sector.
Keywords: Investment; Forestry; Plantation, Mining; Land and Property Tax

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penerimaan  Pajak  Bumi  dan Bangunan sektor perkebunan, perhutanan dan pertambangan (PBB P3) di Jawa Tengah. Penelitian ini menggunakan data panel pada 20 kabupaten di Jawa Tengah periode 2019 sampai 2021. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan sektor P3 (PBB P3), sementara investasi, luas hutan dan luas kebun menjadi variabel independen. Hasilnya menunjukan penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah berfluktuasi setiap tahun. Diperoleh bahwa investasi, luas hutan dan luas kebun secara simultan berpengaruh signifikan terhadap PBB P3. Pengaruh  luas  hutan  terhadap  PBB  P3  berpengaruh  positif  yang  berarti  bahwa  apabila  luas  hutan  mengalami kenaikan maka PBB P3 juga akan mengalami kenaikan. Sementara itu, investasi dan luas kebun tidak berpengaruh signifikan  terhadap  PBB  P3  di  Jawa  Tengah.  Implikasi  dari  penelitian  ini  yaitu  bisa  menjadi  referensi  bagi pemerintah  dalam  mengambil  keputusan  terkait  kebijakan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  sektor  perkebunan, perhutanan dan pertambangan.
Kata Kunci : Investasi; Perhutanan; Perkebunan; Pertambangan; Pajak Bumi dan Bangunan

## PENDAHULUAN
Di  dalam  Anggaran  Pendapatan  Belanja  Negara  (APBN)  2022,  penerimaan  pajak merupakan sumber pendapatan negara terbesar. Salah satu komponen penerimaan pajak yang ikut  berkontribusi  di  dalam  penerimaan  pajak  adalah  PBB  P3.  PBB  P3  adalah  pajak  yang dikenakan atas bumi dan bangunan pada sektor P3 (perkebunan, perhutanan dan pertambangan) sesuai  dengan  yang  diamanatkan  oleh  UU  No.  12  tahun  1994  tentang  Pajak  Bumi  dan Bangunan. Penerimaan PBB P3 di setiap daerah di Indonesia bervariasi besarannya.
Dari  tahun  ke  tahun,  penerimaan  PBB  terus  mengalami  kenaikan  yang  disebabkan  oleh perubahan kenaikan nilai tanah yang terus menerus sesuai dengan semakin luasnya tanah yang digunakan oleh masyarakat dalam kebutuhan ekonomi (Yunarsih, 2015). Salah satunya yaitu PBB P3 yang berasal dari Jawa Tengah yang cenderung mengalami fluktuasi dari tahun 2019 sampai 2021 meskipun di tahun 2019 dan 2021 terjadi penurunan. Berdasarkan data BPS, saat ini ada sekitar 20 kabupaten yang memiliki realisasi penerimaan PBB P3. Tidak semua daerah di Jawa Tengah memiliki potensi penerimaan PBB P3 dari sektor perkebunan, perhutanan dan pertambangan. Hal tersebut dikarenakan kondisi dan karakteristik alam di setiap daerah di Jawa Tengah memiliki keunikan dan ciri khas tersendiri. Berikut ini lima kabupaten di Jawa Tengah dengan realisasi penerimaan PBB P3 terbesar dari tahun 2019 sampai tahun 2021 yang telah tertuang di dalam gambar 1.
Volume 3 No.2, 2023

## Gambar 1. Kabupaten dengan Realisasi Penerimaan PBB P3 terbesar di Jawa Tengah

## Sumber: BPS Jawa Tengah (2022)
Berdasarkan gambar 1, Kabupaten Blora merupakan daerah dengan penerimaan PBB P3 terbesar.  Hal  ini  dikarenakan  ada  banyak  perusahaan  perkebunan  dan  perhutanan  baik  itu BUMN  maupun  swasta  yang  melakukan  pengelolaan  hutan  di  Kabupaten  Blora  yang selanjutnya disusul oleh Kabupaten Batang, Kabupaten Cilacap, Kabupaten Pati dan Kabupaten Pekalongan. Selain itu, ada banyak faktor yang bisa mempengaruhi naik turunnya penerimaan PBB P3 seperti investasi, jumlah perusahaan perkebunan maupun luas wilayah objek PBB P3 seperti luas hutan di wilayah tersebut. Hal ini dikarenakan investasi bisa memberikan dampak pada  perekonomian.  Sementara  untuk  jumlah  perusahaan  perkebunan  dan  luas  hutan  juga mampu mempengaruhi naik turunnya penerimaan PBB P3.
Penelitian  terdahulu  telah  dilakukan  terkait  analisis  faktor  yang  mempengaruhi  PBB  di beberapa wilayah. Namun, masih jarang yang meneliti tentang faktor yang bisa mempengaruhi PBB P3. Penelitian terdahulu yang mengkaji tentang PBB umumnya hanya menggunakan PBB P2  (perdesaan  dan  perkotaan)  yang  dikelola  oleh  pemerintah  daerah.  Misalnya,  Paramban (2018)  meneliti  PBB  P2  berdasarkan  faktor  jumlah  wajib  pajak  dan  PDRB.  Agustina  et  al (2016) mengungkapkan PDRB memiliki pengaruh signifikan terhadap PBB P2, jumlah wajib pajak juga memiliki pengaruh positif terhadap PBB P2 sementara inflasi berpengaruh negatif terhadap penerimaan PBB P2 di Sumatera Selatan. Riskiana & Furqon (2020) mengungkapkan bahwa  pelayanan  dan  penyuluhan  bisa  memberikan  pengaruh  signifikan  dalam  peningkatan kepatuhan pelaporan dan pembayaran PBB P3. Sasana (2005) menggunakan variabel PDRB per kapita, jumlah wajib pajak, inflasi, jumlah luas lahan, jumlah bangunan dan moneter dalam meneliti pengaruh PBB P2 di Kabupaten Banyumas. Sementara itu, Rini & Astuti (2021) hanya meneliti kontribusi PBB P2 terhadap PAD kabupaten/kota di Jawa Tengah.
Berdasarkan uraian singkat  tersebut,  penulis tertarik untuk  melakukan sebuah penelitian terkait faktor apa saja yang bisa mempengaruhi penerimaan PBB P3. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  apakah  investasi,  luas  hutan  dan  luas  kebun  memiliki  pengaruh  terhadap penerimaan PBB P3. Hal ini dilakukan agar para pemangku kepentingan bisa mengambil suatu keputusan  terbaik  dalam  membuat  kebijakan  yang  berhubungan  dengan  investasi  maupun perpajakan khususnya  yang memiliki potensi pada PBB P3, sehingga bisa menjadi  referensi pemerintah dalam membuat peraturan terkait kemudahan perizinan dalam hal investasi maupun izin usaha perkebunan, perhutanan, serta pertambangan.
0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 Blora Batang Cilacap
Pati Pekalongan 2019 2020 2021

## EDUCORETAX

## KAJIAN PUSTAKA Pajak Bumi dan Bangunan Sektor Perkebunan, Perhutanan Dan Pertambangan (PBB P3)
Salah satu komponen penerimaan pajak yang ikut berkontribusi di dalam penerimaan pajak adalah PBB P3. PBB P3 adalah pajak yang dikenakan atas bumi dan bangunan yang dikenakan kepada sektor perkebunan, perhutanan dan pertambangan sesuai dengan yang diamanatkan oleh UU No. 12 tahun 1994 tentang Pajak Bumi dan Bangunan. Penerimaan PBB P3 di setiap daerah di Indonesia bervariasi besarannya. Salah satunya yaitu PBB P3 yang berasal dari Provinsi Jawa Tengah  yang terus mengalami  peningkatan dari tahun 2019 sampai 2021  meskipun di  tahun terjadi penurunan sebesar 2,1% yang diakibatkan penurunan laju pertumbuhan ekonomi akibat dari pandemi Covid-19. Berdasarkan data BPS, saat ini ada sekitar 20 kabupaten dan/atau kota yang  memiliki  realisasi  penerimaan  PBB  P3  di  Jawa  Tengah  dari  total  keseluruhan  29 kabupaten dan 6 kota. Tidak semua daerah kabupaten maupun kota di Jawa Tengah memiliki realisasi PBB P3. Hal ini dikarenakan hanya daerah tertentu saja yang memiliki potensi sumber daya alam dari sumber perkebunan, perhutanan dan pertambangan. Saat ini pemerintah pusat maupun pemerintah daerah terus berupaya untuk meningkatkan penerimaan pajak khususnya PBB P3 yang nantinya akan berdampak pada peningkatan APBN maupun APBD (Anggaran Pendapatan  Belanja  Daerah)  di  setiap  daerah  penghasil  PBB  P3  khususnya  di  wilayah  Jawa Tengah.

## Investasi
Investasi jika diartikan secara sempit merupakan suatu pengeluaran yang digunakan untuk memperoleh penghasilan. Sementara itu, merujuk pada Sukirno (2015, dikutip dalam Bawinti, 2018)  investasi  bisa  dijelaskan  sebagai  suatu  pengeluaran  untuk  penanaman  modal  maupun dalam  suatu  perusahaan  dalam  membeli  barang  modal  dan  perlengkapan  produksi  yang digunakan untuk menciptakan suatu kesanggupan memproduksi barang dan jasa yang tersedia di dalam bidang perekonomian. Investasi bisa dilakukan di berbagai bidang. Jika dihubungkan dengan PBB P3, investasi bisa dilakukan di bidang perkebunan, perhutanan dan pertambangan. Investasi yang dilakukan di sektor P3 tentunya akan mampu menambah areal perkebunan, areal perhutanan dan produksi pertambangan. Ketika investasi di sektor P3 meningkat, maka realisasi penerimaan PBB P3 di wilayah Jawa Tengah akan ikut berdampak perubahannya. Investasi di bidang  perkebunan  dan  perhutanan  tidak  semulus  investasi  di  bidang  lain.  Sebagai  contoh, investasi di perkebunan karet di cenderung mengalami fluktuasi yang tidak stabil. Meiratania (2017) mengemukakan bahwa tingkat kesejahteraan petani yang melakukan usaha perkebunan karet  berada antara level rendah dan sedang. Selain itu, investasi di  bidang perkebunan juga memiliki banyak biaya tidak langsung lainnya. Biaya tidak langsung tersebut terdiri dari biaya lingkungan  dan  biaya  sosial  yang  terjadi  sebagai  dampak  dari  eksternalitas  atas  perkebunan kelapa sawit. Namun demikian, investasi perkebunan kelapa sawit masih bisa dikatakan layak untuk dijadikan peluang, karena manfaat yang diterima investor lebih besar daripada biaya yang dikeluarkan  (Asyuzal  et  al.,  2020).  Investasi  di  bidang perhutanan juga mengalami  hal  yang sama,  ada  banyak  permasalahan  yang  terjadi  seperti  banyaknya  kebijakan  yang  mengatur terkait  investasi  di  sektor  kehutanan.  Sebagaimana  yang  diungkapkan  oleh  (Indartik,  2008), kebijakan  investasi  hutan  yang  ditetapkan  pemerintah  tidak  mendukung  pasar  kayu. Berdasarkan penelitian terdahulu tersebut, perubahan nilai investasi di bidang perkebunan dan perhutanan masih mengalami perubahan yang diakibatkan oleh berbagai faktor baik itu faktor yang mendukung investasi maupun faktor yang menghambat investasi, sehingga dari tahun ke tahun investasi di setiap daerah berbeda-beda besaran serta bidang yang menjadi dasar dalam menanamkan investasi. Investasi semestinya bisa memberikan dampak pada perekonomian di Jawa  Tengah  khususnya  pada  sektor  perkebunan,  perhutanan  dan  pertambangan.  Dengan demikian, terdapat sebuah dugaan bahwa investasi seharusnya bisa memberikan pengaruh pada
penerimaan PBB P3 karena telah memberikan tambahan modal dan membuka perusahaan baru pada sektor perkebunan, perhutanan dan pertambangan di Jawa Tengah.

## Luas Hutan
Luas hutan di  wilayah Jawa Tengah bervariasi  di  setiap kabupaten. Hal ini dikarenakan tidak semua kabupaten memiliki hutan, baik hutan alami maupun hutan  yang ditanam secara mandiri. Perusahaan yang telah memiliki izin pengelolaan hutan tentunya memiliki luas hutan sesuai dengan izin yang diajukan kepada pemerintah. Berdasarkan data BPS, hanya beberapa wilayah saja di daerah Jawa Tengah yang memiliki potensi dari sektor perhutanan. Kabupaten Blora  merupakan  daerah  dengan  pemegang  izin  usaha  pengelolaan  hutan  yang  terbanyak, sehingga potensi penerimaan dari sektor PBB P3 di Kabupaten Blora cukup besar dan bahkan terbesar  di  Jawa  Tengah.  Hal  ini  tidak  lepas  dari  peran  serta  sektor  perhutanan  yang  telah memberikan  sumbangan  terbesar  bagi  penerimaan  negara.  Luas  hutan  merupakan  salah  satu faktor  yang  berpengaruh  dalam  PBB  P3.  Hal  ini  dikarenakan  PBB  P3  dihitung  berdasarkan Nilai  Jual  Objek  Pajak  (NJOP)  yang  diperoleh  dari  perkalian  luas  objek  PBB  P3  yaitu  luas hutan. NJOP sektor perhutanan diperoleh dengan kegiatan penilaian yang dilakukan oleh tim penilai  dari  Direktorat  Jenderal  Pajak  dalam  menentukan  berapa  standar  harga  pasaran  per meter  persegi  untuk  setiap  luas  tanah  perhutanan  di  masing-masing  wilayah.  Hal  ini dikarenakan, berbeda wilayah maka berbeda juga nilai harga pasar atas luas hutan per meter persegi. Dengan demikian, luas hutan bisa memberikan pengaruh dalam realisasi penerimaan PBB P3.

## Luas Kebun
Luas kebun merupakan luas atas suatu perkebunan yang dimiliki oleh sebuah perusahaan yang  bergerak  di  bidang  perkebunan.  Menurut  BPS,  perusahaan  perkebunan  adalah  suatu perusahaan yang memiliki badan hukum dan telah mendapatkan izin usaha perkebunan dalam melakukan  kegiatan  budidaya  perkebunan  yang  mana  tujuan  akhirnya  adalah  untuk mendapatkan  laba  dari  sektor  perkebunan.  Perusahaan  perkebunan  harus  memiliki  areal perkebunan dan areal emplasemen. Di dalam penghitungan PBB P3, luas bumi terdiri dari luas bangunan dan luas kebun. Dengan demikian luas kebun menjadi salah satu hal penting yang bisa mempengaruhi realisasi penerimaan PBB P3 di suatu wilayah. Hampir sama dengan luas hutan, luas kebun bisa dianggap sebagai salah satu faktor yang berpengaruh dalam PBB P3. Hal ini dikarenakan PBB P3 dihitung berdasarkan Nilai Jual Objek Pajak (NJOP) yang diperoleh dari  perkalian  luas  objek  PBB  P3.  Untuk  penentuan  NJOP  suatu  perkebunan,  biasanya ditetapkan  dengan  proses  penilaian  oleh  tim  penilai  dari  Direktorat  Jenderal  Pajak  dalam menentukan berapa standar harga pasaran per meter persegi di masing-masing wilayah. Hal ini dikarenakan, berbeda wilayah maka berbeda juga nilai harga pasar atas luas kebun per meter persegi. Dengan demikian, luas kebun bisa memberikan pengaruh pada penerimaan PBB P3. Luas  perkebunan  di  Jawa  Tengah  juga  bervariasi  di  setiap  daerah,  hal  ini  dikarenakan karakteristik alami dari wilayahnya juga sangat unik, sehingga akan berdampak pada realisasi penerimaan PBB P3 bagi Jawa Tengah per masing-masing kabupaten.

## Kerangka Konseptual
Berdasarkan  teori  dan  penelitian  terdahulu,  maka  dapat  dibuat  kerangka  konseptual  di dalam  penelitian  ini  yang  nantinya  dapat  memberikan  kemudahan  dalam  berpikir  terkait variabel yang digunakan. Berikut ini penjelasan terkait kerangka konseptual pada penelitian ini yang dapat diilustrasikan pada gambar 2.
Gambar 2. Kerangka Konseptual

## Sumber: Diolah Penulis

## Hipotesis Penelitian
Berdasarkan  kerangka  konseptual  sebagaimana  pada  gambar  2,  berikut  ini  hipotesis sementara yang terdapat pada penelitian ini:
H1: Investasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap PBB P3 H2: Luas Hutan berpengaruh positif dan signifikan terhadap PBB P3 H3: Luas Kebun berpengaruh positif dan signifikan terhadap PBB P3

## METODE
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari Badan Pusat Statistik dari tahun 2019 sampai 2021. Untuk data PBB P3, data yang digunakan hanya 20 kabupaten karena tidak semua kabupaten di Jawa Tengah memiliki potensi dari sektor perkebunan,  perhutanan  dan  pertambangan.  Penelitian  ini  menggunakan  data  panel  yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Menurut Gujarati (2004, dikutip dalam Yohansa, 2021) regresi  data  panel  merupakan  suatu  teknik  regresi  yang  mana  terdapat  penggabungan  data Cross-Section  dan  data  Time-Series  sehingga  nantinya  mempunyai  observasi  lebih  banyak dibandingkan dengan data Cross-Section ataupun data Time-Series biasa. Melalui data panel, penelitian dapat dilakukan terhadap subjek penelitian dari suatu waktu ke waktu. Berikut ini persamaan dengan model Cross-Section.
𝑌 𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋 𝑖 + 𝜀𝑖 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑁
N merupakan banyaknya data Cross-Section. Berikut ini persamaan model Time-Series: 𝑌 𝑡 =  𝛽0 +  𝛽1𝑋 𝑡 +  𝜀𝑡 ; 𝑡 = 1,2, … , 𝑇
T merupakan banyaknya waktu pada time series. Berikut ini persamaan data panel berdasarkan penggabungan Cross-Section dan Time-Series.
𝑌 𝑖𝑡 =  𝛽0 +  𝛽1𝑋 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 𝑖 = 1,2 … 𝑁;  𝑡 = 1,2, … , 𝑇
Y  merupakan  variabel  yang  digunakan,  sementara  itu  X  adalah  variabel  independen,  N banyaknya  data  yang  diamati,  T  adalah  banyak  waktu  penelitian,  sehingga  N  dikali  T merupakan banyaknya data panel.
Penelitian  ini  difokuskan  pada  penerimaan  PBB  P3  di  kabupaten/kota  yang  memiliki realisasi  dari  sektor  perkebunan,  perhutanan  dan  pertambangan.  Hal  ini  dikarenakan  tidak semua kabupaten/kota di Jawa Tengah memiliki potensi PBB P3. Untuk menentukan apakah investasi,  luas  kebun  dan  luas  hutan  berpengaruh  pada  penerimaan  PBB  P3,  penelitian  ini menggunakan  Random  Effect  Model  dengan  data  panel.  Selanjutnya,  untuk  melihat  apakah model penelitian ini sudah memenuhi kriteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator), maka dapat  dilakukan  uji  asumsi  klasik.  Uji  Asumsi  klasik  terdiri  dari  Uji  Normalitas,  Uji Multikolinieritas,  Uji  Heteroskedastisitas  dan  Uji  Autokorelasi.    Uji  Normalitas  dilakukan untuk  menganalisis apakah variabel  independen  dan variabel  independen terdistribusi  secara normal  (Ghozali,  2016).  Uji  Multikolinieritas  merupakan  uji  yang  yang  digunakan  untuk menganalisis apakah terdapat relasi variabel independen atau variabel bebas (Ghozali, 2016).
PBB P3 Investasi (+) Luas Hutan (+) Luas Kebun (+) H1 H2 H3
Untuk Uji Heteroskedastisitas dan Uji Autokorelasi dapat diabaikan karena diasumsikan bahwa Random  Effect  Model  telah  menggunakan  General  Least  Square  (GLS)  dapat  mengatasi Heteroskedastisitas  dan  Autokorelasi  (Melati  &  Suryowati,  2018).  Secara  matematika, variabel-variabel dalam penelitian ini dapat dibuat ke dalam bentuk sebuah persamaan berikut:
𝐿𝑃𝐵𝐵𝑃3 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1 𝐿𝐼𝑛𝑣 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝐿ℎ𝑢𝑡 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝐿𝑘𝑏𝑛 𝑖𝑡 +   𝜇 𝑖𝑡 Dimana PBB P3 merupakan penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah, LInv merupakan investasi, Lhut merupakan luas hutan serta Lkbn merupakan luas kebun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh investasi, luas kebun dan luas hutan terhadap  penerimaan  PBB  P3  di  Jawa  Tengah.  Hampir  mayoritas  kabupaten  yang  memiliki penerimaan PBB P3 hanyalah daerah yang memiliki kawasan pertanian, hutan, perkebunan dan pertambangan saja. Berikut  ini grafik penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah dari tahun 2019- 2021 sebagaimana di dalam Gambar 3.
Gambar 3. Penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah Tahun 2016-2021.
Sumber: BPS Jawa Tengah (Diolah Penulis), 2022
Berikut  ini  hasil  pengolahan  statistik  deskriptif  dari  penelitian  ini  yang  dijelaskan  pada setiap variabel sebagaimana tertuang di dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Statistik Deskriptif PBB P3 Investasi Luas Kebun Luas Hutan Obs 60 60 60 60 Mean 8,27 81,15 10.342,96 36.829,27 Min 0 0 1.477,25 748,90 Max 78,55 1.434,38 32.219,77 163.719,02 Std. Dev. 14,24 239,88 7.551,24 36.910,83

## Sumber: Diolah Penulis (2022)
Berdasarkan Tabel 1, banyak data variabel PBB P3 pada penelitian ini sebanyak 60 data. Rata- rata dari penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah dari tahun 2019 sampai 2021 sebesar 8,27 miliar. Nilai  terendah  penerimaan  PBB  P3  adalah  0  sementara  nilai  terbesar  penerimaan  PBB  P3 sebesar  78,55.  Hal  ini  menandakan  bahwa  ada  satu  daerah  yang  tidak  memiliki  realisasi penerimaan PBB P3 pada tahun tertentu. Nilai standar deviasi PBB P3 sebesar 14,24 lebih besar dari rata-ratanya sebesar 8,14 yang artinya variabel PBB P3 bersifat heterogen. Banyak data variabel investasi pada penelitian ini sebanyak 60 data. Rata-rata dari variabel investasi sebesar 81,15  miliar.  Nilai  terendah  investasi  adalah  0  sementara  nilai  terbesar  investasi  sebesar 1.434,38 miliar. Hal ini menandakan bahwa ada satu daerah yang tidak memiliki investasi pada tahun  tertentu.  Nilai  standar  deviasi  investasi  sebesar  239,88  lebih  besar  dari  rata-ratanya sebesar 81,15  yang artinya variabel investasi bersifat heterogen.  Data luas kebun berjumlah
109,17 156,52 216,43 125,96 195,70 191,63 - 50,00 100,00 150,00 200,00 250,00 2016 2017 2018 2019
2020 2021
sebanyak 60 data. Rata-rata variabel luas kebun yaitu 10.342,96 hektar. Luas kebun terbesar yaitu 32.219,77 hektar sedang terkecil 1.477,25 hektar. Nilai standar deviasi variabel luas kebun sebesar 7.551,24 lebih kecil dari rata-ratanya sebesar 10.342,96 yang artinya variabel investasi bersifat homogen. Data luas hutan berjumlah sebanyak 60 data. Rata-rata variabel luas hutan yaitu  36.829,27  hektar.  Luas  hutan  terbesar  yaitu  163.719,02  hektar  sedang  terkecil  748,90 hektar.  Nilai standar deviasi  variabel  luas hutan sebesar 36,910 lebih  besar dari rata-ratanya sebesar  36.829,27  yang  artinya  variabel  investasi  bersifat  heterogen.  Dalam  menentukan pengaruh  investasi,  luas  kebun  dan  luas  hutan  terhadap  penerimaan  PBB  P3,  aplikasi  yang digunakan  untuk  melakukan  analisis  yaitu  STATA.  Sebelum  melakukan  uji  hipotesis,  ada beberapa  tahapan  yang  perlu  dilakukan  dalam  menentukan  metode  data  panel  yang  terbaik untuk penelitian ini. Berikut ini rangkuman pengujian estimasi model data panel pada penelitian ini:
Tabel 2. Hasil Uji Model Data Panel Model Estimasi Hasil p-value Model yang digunakan Chow Test 0,0000 fixed effect model Hausman Test 0,8668 random effect model Lagrange Multiplier Test 0,0000 random effect model

## Sumber: Diolah Penulis.
Berdasarkan Tabel 2, model yang terbaik yang digunakan yaitu Random Effect Model. Setelah dilakukan  uji  untuk  model  estimasi,  maka  tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan  uji  asumsi klasik. Uji asumsi klasik dilakukan untuk menguji validitas data yang diteliti secara teori dan tidak bias (Gujarati, 2013, dikutip dalam Febriana & Yulianto, 2017). Berikut ini penjelasan uji asumsi klasik yang telah tertuang di Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi Klasik P-value Kesimpulan Normalitas 0.0930 Data Terdistribusi Normal Heteroskedastisitas 0.0000 Terdapat Gejala Heteroskedastisitas Multikolinieritas 1.13 Tidak Terdapat Gejala Multikolinieritas Autokorelasi 0.6220 Tidak Terdapat Gejala Autokorelasi

## Sumber: Diolah Penulis
Uji  asumsi  klasik  dilakukan  dengan  melakukan  Uji  Normalitas,  Uji  Heteroskedastis,  Uji Multikolinieritas  dan  Uji  Autokorelasi.  Berdasarkan  Tabel  3,  terdapat  satu  uji  asumsi  klasik yang tidak terpenuhi yaitu Uji Heteroskedastisitas. Untuk hasil dari Uji Heteroskedastisitas dan Uji Autokorelasi pada penelitian ini dapat diabaikan karena diasumsikan bahwa Random Effect Model  telah menggunakan General  Least  Square (GLS) dapat  mengatasi Heteroskedastisitas dan Autokorelasi (Melati & Suryowati, 2018).
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik pada tabel 3, data yang digunakan pada penelitian ini berdistribusi normal. Hal ini dibuktikan dengan hasil Skewness/Kurtosis Test bahwa p-value bernilai 0,0930 dan lebih besar dari alfa (0,05). Hasil uji multikolinearitas menunjukan bahwa data  pada  penelitian  tidak  terdapat  gejala  multikolinearitas.  Hal  ini  bisa  terlihat  melalui  Uji Variance  Inflations  Factor (VIF) dengan nilai  VIF sebesar 1,13 atau dibawah 10. Sementara untuk  Uji  Heteroskedastisitas  dan  Uji  Autokorelasi  bisa  diabaikan  dikarenakan  model  data panel yang digunakan menggunakan Random Effect Model (Melati & Suryowati, 2018).
Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  uji  hipotesis data  panel  dengan  Random  Effect  ML Regression. Hasil dari uji hipotesis dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Estimasi Menggunakan Random Effect ML Regression
Coef. Std. Err. z P > | z | Linvestasi .003333 .0384478 0.09 0.931 Lluashut 1.015843 .1860198 5.46 0.000

## EDUCORETAX
Luaskbn -.2012172 .246607 0.82 0.415 _cons .1349352 2.619.533 5.15 0.000 /sigma_u .9836641 .1692803 /sigma_e .3730542 .044744 rho .8742556 .0471414 R-Square Prob > chi2 60.61 0.003 Sumber: Data sekunder (Diolah Penulis )
Melalui hasil pada tabel 4, berikut ini model regresi yang ditulis secara matematis:
Ŷ = 13,49352 + 0,003333𝐿𝐼𝑛𝑣 𝑖𝑡 + 1,015843𝐿ℎ𝑢𝑡 𝑖𝑡 − 0,2012172𝐿𝑘𝑏𝑛 𝑖𝑡 Hasil  estimasi  tersebut  menunjukan  bahwa  koefisien  R-square  sebesar  60,61  persen  yang artinya variabel PBB P3 dapat dijelaskan oleh investasi, luas kebun dan luas hutan sebesar 60,61 persen, dan sisanya 39,39 dijelaskan oleh variabel diluar model penelitian. Berdasarkan Tabel 4, diketahui nilai probabilitas statistik F (alfa = 0,05) sebesar 0,0003 atau dibawah alfa yang artinya variabel independen secara simultan mempengaruhi variabel dependen.

## Pembahasan

## Pengaruh Investasi terhadap PBB P3
Variabel  investasi  mempengaruhi  variabel  PBB  P3  secara  positif  dan  tidak  signifikan. Dengan  demikian,  investasi  tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  realisasi penerimaan  PBB  P3.  Hasil  ini  bertolak  belakang  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Setiawan et al (2020) yang mengemukakan bahwa investasi dan wajib pajak yang berpengaruh terhadap penerimaan PBB-P2. Hal ini juga diperkuat oleh penelitian yang dilakukan Malinda et al (2014) yang mengemukakan bahwa investasi memiliki pengaruh positif terhadap PBB-P2 di Pasaman Barat. Meskipun variabel yang diteliti hampir sama, namun pada dasarnya investasi bisa memberikan dampak terhadap PBB secara keseluruhan. Selain itu, investasi yang ada di Jawa tengah tidak banyak yang bergerak di bidang perkebunan, perhutanan dan pertambangan, sehingga tidak terjadi peningkatan perusahaan perkebunan, perhutanan dan pertambangan yang signifikan.

## Pengaruh Luas Hutan terhadap PBB P3
Variabel  luas  hutan  mempengaruhi  variabel  PBB  P3  secara  positif  dan  signifikan. Peningkatan luas hutan sebesar satu persen akan meningkatkan penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah sebesar 1,015843 persen. Hasil tersebut sesuai dengan penelitian yang pernah dilakukan oleh  Afriyanah  &  Waluyo  (2015)  yang  menyatakan  bahwa  luas  lahan  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  penerimaan  pajak  bumi  dan  bangunan  (PBB  P2).  Meskipun  sektor  yang diteliti berbeda, namun untuk PBB P2 dan PBB P3 sektor hutan memiliki karakteristik yang sama yaitu sedikitnya areal produktif yang menjadi dasar pengenaan serta penghitungan PBB P3.  Hasil  tersebut  sesuai  dengan  penjelasan  di  dalam  Peraturan  Dirjen  Pajak  No.42/PJ/2015 Pasal  7  ayat  (3)  yang  menyebutkan  bahwa  NJOP  bumi  merupakan  perkalian  dari  luas  areal objek  PBB  Perhutanan  dengan  NJOP  bumi  per  meter  persegi.  Dengan  demikian,  luas  hutan menjadi  salah  satu  dasar  penghitungan  dalam  penentuan  PBB  P3.  Semakin  luas  areal  objek PBB  Perhutanan,  maka  akan  semakin  besar  nilai  yang  menjadi  dasar  pengenaan  PBB  P3 Perhutanan.  Selain  itu,  hampir  semua  luas  perhutanan  yang  memiliki  izin  merupakan  hutan produktif, sehingga perbandingan antara luas areal produktif dengan luas areal tidak produktif sangat kecil karena pada dasarnya areal hutan yang memiliki izin pengelolaan hutan merupakan areal yang siap pakai, bukan areal yang ditanami dari awal seperti halnya perkebunan. Selain itu,  berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Tengah,  PBB  P3  dari  sektor  perhutanan merupakan penyumbang terbesar PBB P3 yaitu sebesar 95,713 miliar pada tahun 2021 yang mengalahkan sektor perkebunan dan sektor pertambangan. Banyaknya perusahaan pengelola
perkebunan di Jawa Tengah juga bisa mempengaruhi besaran luas perhutanan daerah tersebut baik itu perusahaan BUMN maupun perusahaan swasta.

## Pengaruh Luas Kebun terhadap PBB P3
Variabel luas kebun tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel PBB P3 di Jawa Tengah.  Hal  ini  dikarenakan,  peningkatan  luas  perkebunan  di  Jawa  Tengah  tidak  diiringi dengan  luas  areal  produktif  yang  besar  juga.  Berbeda  dengan  areal  perhutanan,  areal perkebunan  memiliki  areal  yang  belum  produktif  atau  tidak  produktif  yang  cenderung  lebih besar  dikarenakan  areal  perkebunan  hampir  semuanya  berasal  dari  areal  yang  ditanami  dari awal. Pengenaan PBB P3 tentunya juga melihat faktor produktif, seperti areal produktif, areal belum  produktif  serta  areal  tidak  produktif.  NJOP  untuk  areal  produktif  tentunya  berbeda dengan NJOP areal belum produktif maupun tidak produktif. Hal ini sesuai dengan Peraturan Dirjen Pajak No.31/PJ/2014 Pasal 3 ayat (1) yang menjelaskan bahwa areal perkebunan yang dikenakan PBB terbagi atas areal produktif, areal belum produktif, areal tidak produktif, areal pengaman dan areal emplasemen. Dengan demikian, tidak terdapat pengaruh yang signifikan luas kebun terhadap PBB P3 di Jawa Tengah. Selain itu, perusahaan yang bergerak di bidang perkebunan di Jawa Tengah juga tidak terlalu banyak. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik Jawa Tengah, realisasi penerimaan PBB P3 dari Jawa Tengah yaitu sebesar 32,998 miliar atau sekitar satu pertiga dari PBB P3 sektor perhutanan. Hal ini berbeda dengan daerah yang ada di Pulau Kalimantan ataupun Pulau Sumatera yang mana ada banyak perusahaan yang bergerak di bidang perkebunan khususnya perkebunan kelapa sawit dan karet yang menjadi penyumbang PBB P3 terbesar di Indonesia.

## PENUTUP Kesimpulan
Berdasarkan analisa terkait faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah, bisa disimpulkan bahwa hanya luas hutan yang memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah. Ini membuktikan bahwa luas hutan yang digunakan untuk produksi bisa meningkatkan penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah secara signifikan. Sementara itu, investasi  dan luas kebun tidak memiliki pengaruh  yang signifikan terhadap peningkatan penerimaan PBB P3 di  Jawa Tengah. Hal  ini juga didukung oleh data BPS  yang  menunjukan  bahwa  PBB  P3  sektor  perhutanan  merupakan  penyumbang  terbesar terhadap PBB P3 sebesar 95,713 miliar pada tahun 2021 di Jawa Tengah. Dengan demikian, Jawa Tengah memiliki potensi  yang  cukup besar di  sektor perhutanan  yang  ditandai  dengan besarnya realisasi penerimaan PBB P3 dari sektor perhutanan.

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian ini, disarankan agar  perlunya kerja sama serta sinergi  yang baik antara pemerintah dalam hal ini Kementerian Keuangan, Kementerian Lingkungan Hidup dan  Kehutanan,  Kementerian  Pertanian,  Kementerian  ESDM,  Pemerintah  Jawa  Tengah  dan seluruh Pemerintah Kabupaten yang ada di Jawa Tengah dalam mengelola kekayaan alam dan kemudahan perizinan untuk sektor perkebunan, perhutanan dan pertambangan yang nantinya akan berpengaruh pada penerimaan PBB P3.
Selain itu dalam meningkatkan penerimaan PBB P3 di Jawa Tengah, perlunya penilaian objek  pajak  perkebunan,  perhutanan  dan  pertambangan  dalam  penetapan  NJOP  (Nilai  Jual Objek Pajak) yang dilakukan secara berkelanjutan, supaya NJOP PBB P3 bisa menyesuaikan dengan harga pasaran tanah dan bangunan yang berlaku khususnya NJOP sektor perkebunan, perhutanan  dan  pertambangan.  Hal  ini  dikarenakan  ketika  NJOP  naik  tentunya  akan memberikan  peningkatan  terhadap  penerimaan  PBB  P3.  Untuk  sektor  perhutanan  di  Jawa tengah, semestinya perlu menjadi perhatian khusus bagi Direktorat Jenderal Pajak khususnya di  Jawa  Tengah  agar  dilakukan  pengawasan  terkait  PBB  P3  secara  menyeluruh,  mengingat
sektor perhutanan merupakan sumber PBB P3 terbesar di Jawa Tengah. Keterbatasan di dalam penelitian ini adalah kurangnya variabel tambahan yang mendukung seperti jumlah perusahaan perkebunan, perhutanan dan pertambangan. Selain itu, periode penelitian masih terlalu singkat karena hanya dalam kurun waktu tiga tahun Penelitian selanjutnya dapat melengkapi dengan faktor determinan lainnya yang dianggap relevan.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriyanah, & Waluyo. (2015). Pengaruh Jumlah Wajib Pajak, Luas Lahan, Jumlah Bangunan, dan Laju Inflasi Terhadap Penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) Studi Empiris Pada Kecamatan Di Kota Tangerang. Ultima Accounting, 7(1), 36–53.
Agustina, S., Susetyo, D., & Yunisvita. (2016). Pengaruh PDRB perkapita, jumlah wajib pajak dan inflasi terhadap penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di Provinsi Sumatera Selatan. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 14(1), 1829–5843.
https://doi.org/10.29259/jep.v14i1.8772
Asyuzal,  Edison,  & Suandi.  (2020). Analisis Valuasi  Ekonomi  Investasi  Perkebunan Kelapa Sawit  di  Provinsi  Jambi  (Studi  Kasus  Perkebunan  Kelapa  Sawit  PT  XYZ).  Jurnal Pembangunan Berkelanjutan, 2(2), 73–79. https://doi.org/10.22437/jpb.v2i2.9547
Bawinti, I., Kawung, G. M. V, & Luntungan, A. Y. (2018). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Dan Investasi Swasta Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Kabupaten Kepulauan Talaud. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 18(4), 23–33.
Febriana,  D.,  &  Yulianto,  A.  (2017).  Management  Analysis  Journal.  Management  Analysis Journal2, 6(2). http://maj.unnes.ac.id
Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program.  IBM SPSS 23 (Edisi 8). Cetakan ke VIII. (Cetakan ke).
Indartik.  (2008).  Pengaruh  Kebijakan  Investasi  Kehutanan  Terhadap  Kondisi  Pasar  Kayu Indonesia. Jurnal Penelitian Sosial Dan Ekonomi Kehutanan, 5(1), 1–14.
Malinda,  Y.,  Ansofino,  A.,  &  Novtarisa,  D.  (2014).  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Penerimaan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  di  Kabupaten  Pasaman  Barat.  Pendidikan Ekonomi, 1(1).
Meiratania, M.  (2017).  Investasi  Perkebunan Karet  Dan Kesejahteraan  Karet  Di Kalimantan Barat. Jurnal Ekonomi Daerah (JEDA), 5(3), 1–29.
Melati,  P.  M.,  &  Suryowati,  K.  (2018).  Aplikasi  Metode  Common  Efect,  Fixed  Effect,  dan Random  Effect  Untuk  Menganalisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Kemisikinan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, 3(1), 41–51. http://ipm.bps.go.id/
Paramban,  A.,  &  Musa,  H.  A.  (2018).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pajak  Bumi  dan Bangunan  Terhadpa  Pendapatan  Asli  Daerah  di  Kabupaten  Kutai  Barat.  Jurnal  Ilmu Ekonomi Mulawarman (JIEM).
Rini, W. W., & Astuti, S. (2021). Kontribusi Penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan Perdesaan dan Perkotaan ( PBB P2 ) Terhadap Pendapatn Asli Daerah ( PAD ) Kabupaten / Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017-2019. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Manajemen, Bisnis, Dan Akuntansi (JIMBA), 3(6), 1209–1219.
https://doi.org/https://doi.org/10.32639/jimmba.v3i6.970
Riskiana, N., & Furqon, I. K. (2020). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Dalam Membayar Pajak Bumi Dan Bangunan. Jurnal Akuntansi Dan Pajak, 21(01), 54–61. https://doi.org/10.29040/jap.v21i1.1165
Sasana, H. (2005). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) (Studi Kasus Di Kabupaten Banyumas). Jurnal Dinamika Pembangunan (JDP), 2(1), 19–29.
Setiawan, B., Rachmad, M., & Delis, A. (2020). Analisis Pajak Bumi dan Bangunan P2 serta Pengaruhnya  terhadap  Pendapatan  Daerah  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jambi.  Jurnal Paradigma Ekonomika, 15(2), 183–196.
Yohansa, M. (2021). Official Statistics untuk Pemodelan Indeks Pendidikan Melalui Analisis Regresi  Data  Panel.  Seminar  Nasional  Official  Statistics,  2020(1),  1127–1136. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.604
Yunarsih. (2015). Analisis Penerimaan PBB Kabupaten/ Kota Provinsi Jawa Tengah Periode 2009 - 2013. Telaah Manajemen, 12(2), 89–101.