JGISE  Vol. 7 No. 1 (2024), pp. 34 - 43     |     https://doi.org/10.22146/jgise.90776

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Penerapan Metode Hedonic Price Modeling dan Model Kota LOD 1 dalam Penilaian Tanah dan Properti sebagai Dasar Pengenaan Pajak
The Implementation of Hedonic Price Modeling Method and LOD 1 City Model in Land and Property Valuation as the Basis for Tax Determination
Annisa Nasywa Atsilah 1 , Trias Aditya K. M. 2
1 Magister Teknik Geomatika, Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Penulis Korespondensi: Annisa Nasywa Atsilah | Email: annisa.nasywa.atsilah@mail.ugm.ac.id Diterima ( Received ): 17/11/2023     Direvisi ( Revised ): 22/07/2024    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 30/07/2024

## ABSTRAK
Meningkatnya harga properti di kawasan perkotaan dipengaruhi oleh pesatnya urbanisasi di kawasan perkotaan. Pola spasial terkait nilai  tanah  dan  properti  yang  kompleks  akibat  pembangunan  gedung-gedung  tinggi  belum  dipahami  dengan  baik.  Secara  umum, penilaian  tanah  dan  properti  dipengaruhi  oleh  aspek  lokasi,  lingkungan,  dan  fisik.  Pembangunan  yang  terus  berkembang menyebabkan  perubahan  spasial  yang  signifikan  dalam  dimensi  vertikal.  Faktor  2D  yang  saat  ini  digunakan  tidak  dapat  mewakili perubahan  informasi  spasial  pada  dimensi  vertikal.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memperhitungkan  faktor  3D  dalam  proses penilaian tanah dan properti. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor 3D pada penilaian tanah dan properti sebagai dasar penentuan pajak dengan menerapkan metode Hedonic Price Modeling (HPM). Metode HPM dikembangkan untuk penilaian tanah dan properti  3D  menggunakan  regresi  berganda  dengan  pembelajaran  mesin  ( machine  learning ).  Hasil  dari  penelitian,  menunjukkan bahwa penambahan faktor 3D pada model memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai tanah dan properti. Hal ini didukung oleh hasil validasi menggunakan uji independen t, yang menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan secara signifikan antara rata-rata nilai  pasar  dan  Nilai  Jual  Objek  Pajak  (NJOP).  Selain  itu,  penyajian  model  kota  LoD  1,  dinilai  efektif  dalam  menggambarkan  pola distribusi spasial terkait klasifikasi Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) yang tersebar di area studi. Pola yang tergambar dalam model kota  tersebut  dapat  mempermudah  pemangku  kepentingan  dalam  memahami  tren  PBB  dalam  konteks  spasial,  sekaligus memudahkan dalam pengambilan keputusan terkait kebijakan pajak dan perencanaan kota.
Kata Kunci : HPM, Regresi berganda, Pembelajaran mesin, PBB, Model kota LoD 1

## ABSTRACT
The increasing property prices in urban areas are influenced by the rapid urbanization in the urban areas. The spatial pattern related to the  complex  value  of  land  and  property  due  to  the  construction  of  high-rise  buildings  has  not  been  well  understood.  Generally,  the assessment of land and property is influenced by location, environmental, and physical aspects. Ongoing development leads to significant spatial changes in the vertical dimension. The current use of 2D factors cannot represent changes in spatial information in the vertical dimension. Therefore, it is important to consider 3D factors in the process of assessing land and property. This study aims to analyze 3D factors in the assessment of land and property as a basis for tax determination by applying the Hedonic Price Modeling (HPM)  method. The HPM method is developed for the assessment of 3D land and property using multiple regressions with machine learning. The results of the study show that the addition of 3D factors to the model has a significant impact on the value of land and property. This is supported by validation results using an independent t-test, which indicates no significant difference between the average market value and Value of Object of Tax (NJOP). Additionally, the presentation of LoD 1 city models is considered effective in depicting spatial distribution patterns related  to  the  scattered  classification  of  Land  and  Building  Tax  (PBB)  in  the  study  area.  The  patterns  depicted  in  the  city  model  can facilitate  stakeholders  in  understanding  property  tax  trends  in  spatial  contexts,  as  well  as  facilitate  decision-making  regarding  tax policies and urban planning .
Keywords : HPM, Multiple regression, Machine Learning, PBB, LoD 1 city models
© Author(s) 2024.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Penilaian tanah  dan  properti  secara umum  merupakan proses penentuan nilai ekonomis suatu tanah dan properti. Dalam konteks perpajakan, nilai tanah meliputi nilai bumi dan bangunan. Nilai tanah dan properti merupakan dasar dalam pengenaan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB). Proses penilaian  tanah  adalah  langkah  untuk  mengestimasi  nilai pasar  dengan  memanfaatkan  kriteria  khusus  yang diterapkan  dalam  metode  penilaian  yang  diputuskan (Eckert  dkk.,  1990;  ).  Hasil  dari  penilaian  tanah  nantinya akan  menghasilkan  Zona  Nilai  Tanah  (ZNT)  yang  akan digunakan  sebagai  dasar  perhitungan  Pajak  Bumi  dan Bangunan  (PBB)  (Aristalindra  dkk,  2020).  Nilai  di  dalam ZNT merupakan alat yang digunakan sebagai acuan dalam penetapan Nilai Jual Objek Pajak (NJOP).
Persyaratan  penting  dalam  penentuan  pajak  tanah properti  adalah  nilai  jual  objek  bumi  dan  bangunan (Bourassa  &  Hoesli,  2022).  Besarnya  nilai  tanah dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  seperti  karakteristik fisik, lokasi, dan lingkungan (Sutawijaya, 2004; Astrisele & Santosa,  2019).  Perhitungan  nilai  tanah  dapat menggunakan berbagai metode. Metode analisis yang saat ini  banyak  digunakan  dalam  memprediksi  variabel penentu  terhadap  nilai  tanah  adalah Hedonic  Price Modelling (HPM)  (Zegras  &  Jiang,  2013).  Perhitungan menggunakan  metode  HPM  dipertimbangkan  karena memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pemodelan nilai  properti  pada  wilayah  perkotaan  yang  kompleks (Ying  dkk.,  2021).  Metode  regresi  berganda  digunakan untuk  menganalisis  hubungan  antara  variabel  yang mempengaruhi harga properti dalam model harga hedonis (Li, 2019).
Dalam  menilai  sebuah  tanah  dan  properti,  perlu dipertimbangkan  aspek  ruang  3D  seperti  volume  dan tinggi bangunan (Yamani dkk., 2019). Data dan informasi 3D ini dapat memberikan informasi yang lebih akurat dan komprehensif  tentang  tanah  dan  properti,  dibandingkan hanya  informasi  2D  saja.  Estimasi  akurat  menggunakan variabel  3D  akan  meningkatkan  estimasi  nilai  properti (Yamani dkk., 2021). Hal ini akan membantu pihak-pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan terkait harga properti. Penilaian tanah dan properti 3D memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi penilaian untuk keperluan  perpajakan.  Hasil  perhitungan  komputasi menggunakan  model  harga  hedonis  menunjukkan  hasil yang  eksplisit  terhadap  variabel  3D  yang  berkorelasi dengan harga properti (Li dkk., 2020).
Kemajuan  ilmu  komputer  banyak  dimanfaatkan  untuk penilaian  tanah  dan  properti  seperti Artificial Intelligence (AI) , Machine  Learning  (ML) , Computer  Vision  (CV) ,  dan Deep  Learning  (DL) (Jafary  dkk.,  2022).  Teknologi pembelajaran  mesin  ( machine  learning )  paling  banyak digunakan  dalam  konteks  penilaian  tanah  dan  properti. Proses pembelajaran mesin ini dinilai dapat meningkatkan akurasi  dalam  mengidentifikasi,  mengambil,  dan meningkatkan  kinerja  data  dengan  model  prediksi (Kamalov dkk., 2021). Terdapat banyak algoritma machine learning yang  digunakan  untuk  memprediksi  harga properti,  diantaranya Random  Forest (RF),  G radient
Boosting (GB), Support  Vector  Machine (SVM), Decision Tree (DT), dan Linear Regression (LR) (Ja’afar dkk., 2021) . Model  regresi  linear  ( linear regression )  adalah  algoritma machine  learning yang  paling  sering  digunakan  dalam melakukan prediksi.
Regresi linear digunakan dalam melakukan prediksi dan menganalisis hubungan linear antar variabel (Borde dkk., 2017).  Hal  ini  dikarenakan  teknik  yang  sederhana  dan mendasar  dibandingkan  dengan  algoritma machine learning lainnya. Kekurangan dari teknik ini adalah tingkat kesalahannya  sedikit  di  atas  rata-rata.  Dalam  model hedonis, terdapat tiga fungsi umum yang biasa digunakan, yaitu model linear, logaritma, dan semi-logaritma (Zhang, 2014).  Fungsi linear merupakan fungsi paling umum yang mengasumsikan  bahwa  variabel  yang  berpengaruh  dan harga  bersifat  linear.  Fungsi  logaritma  menyatakan hubungan  yang  akurat  pada  kondisi  variabel  yang  tidak linear. Metode HPM tidak secara langsung termasuk dalam proses machine  learning ,  namun  pendekatan  statistik dengan  model  regresi  berganda  yang  merupakan  salah satu cabang regresi dalam machine learning .
Ketersediaan  model  kota  3D  saat  ini  terus  meningkat pada  berbagai  aplikasi  visualisasi  salah  satunya  untuk simulasi lingkungan (Guercke dkk., 2011). Model kota 3D disajikan  dalam  berbagai  tingkat  kedetailan.  Model  kota 3D  yang  mencakup  wilayah  besar  banyak  ditemukan dalam Level of Detail 1  (LoD  1).  LoD  1  terdiri  dari  unsur bangunan  dengan  atap  datar  (Kolbe  dkk.,  2005). Visualisasi  yang  terlalu  detail  pada  model  kota dimungkinkan  tidak  efektif  karena  akan  mengalihkan fokus pengguna terhadap tujuan visualisasinya (Schumann &  Müller,  2000).  Generalisasi  model  kota  LoD  1  ini dimaksudkan  agar  mengurangi  informasi  yang  terlalu detail  dan  mempertahankan  kesan  visual  dari  situasi spasial  (Guercke  dkk.,  2011).  Hal  ini  berarti  penggunaan LoD  1  pada  model  kota  lebih  fokus  untuk  memberikan gambaran umum terkait karakteristik dan pola wilayah.
Penelitian ini berfokus pada penerapan Metode Hedonic Price Modeling (HPM) untuk penilaian tanah dan properti sebagai  dasar  penentuan  besarnya  pajak  yang  harus dibayarkan. Machine  learning digunakan  dalam  proses pelatihan  model  regresi  berganda  untuk  mengestimasi variabel  yang  mempengaruhi  nilai  estimasi  Nilai  Jual Objek Pajak (NJOP). Penelitian ini juga menyajikan sebuah model  kota  LOD  1  sebagai  gambaran  visual  terkait  pola distribusi  spasial  objek  pajak  berdasarkan  besarnya  PBB. Model  kota  ini  diharapkan  dapat  membantu  para pemangku kepentingan dalam memahami pengaruh faktor 3D terhadap PBB.

## 2. Data dan Metodologi

## 2.1. Data dan Lokasi
Data  Nilai  Jual  Objek  Pajak  (NJOP)  adalah  data  utama yang digunakan dalam penelitian ini. Data NJOP digunakan sebagai variabel dependen dalam pelatihan menggunakan model  regresi  berganda  dengan  pembelajaran  mesin. Informasi  lokasi,  fisik  dan  lingkungan,  sebagai  parameter penentu  atau  variabel  independen  dalam  penilaian  tanah dan properti 3D.  Lokasi penelitian adalah  lima kelurahan
di  Kota  Yogyakarta.  Gambar  1  menunjukkan  lokasi  studi penelitian.
Gambar 1 Lokasi studi penelitian Berdasarkan  gambar  di  atas,  lokasi  A  adalah  Kelurahan Gowongan, B adalah Kota Baru, C adalah Sosromenduran, D adalah Suryatmajan, dan E adalah Tegal Panggung.
2.2. Metodologi
Alur  pelaksanaan  penelitian  ditunjukkan  dalam  diagram alir pelaksanaan pada gambar 2.
1. Persiapan data Data  NJOP  berupa  data  tabular  dalam  format Comma Separated  Value (.*CSV)  sebagai  data  atribut  masukan pada  data  spasial  objek  penilaian.  Penggabungan  data spasial  dan  atribut  NJOP  dilakukan  menggunakan perangkat lunak QGIS dengan kolom  identitas (id) adalah nilai Nomor Objek Pajak (NOP). Data yang sudah lengkap, selanjutnya  dilakukan  pengecekan  topologi  untuk mendefinisikan hubungan spasial antar fitur bidang tanah dan  bangunannya.  Proses  ini  merupakan  cara  untuk mengekstrak  pola  hubungan  antara  besarnya  NJOP terhadap  lokasi  spasial  yang  berkaitan  dengan  aspek lokasi,  fisik,  dan  lingkungan  yang  akan  menjadi  variabel penentu  nilai  tanah.  Pemilihan  sampel  dilakukan  secara acak  pada  setiap  zona  nilai  tanah  dengan  minimal  tiga sampel objek tergantung dari luasnya zona. Penelitian ini menggunakan  sampel  sebanyak  280  objek  penilaian  dari 33 zona nilai tanah.
2. Analisis spasial
Analisis  spasial  dilakukan  pada  parameter  yang  akan dijadikan sebagai variabel dalam perhitungan menggunakan  model  regresi.  Parameter  yang  dimaksud, yaitu  jarak  objek  dari  jalan,  pusat  perbelanjaan,  sungai, dan  rel  kereta  api.  Jarak euclidean digunakan  untuk mengukur  kedekatan  properti  dengan  parameter- parameter tersebut. Fitur yang digunakan pada perangkat lunak QGIS adalah ‘ Proximity ( raster distance )’. Parameter terkait  topografi  menggunakan  data Digital  Elevation Model (DEM)  untuk  menunjukkan  elevasi  wilayah  studi, sedangkan  parameter  fisik  3D  berupa  volume  dan  tinggi properti  didapatkan  dari  informasi  atribut  data Openstreetmap (OSM). Pada umumnya tinggi setiap lantai adalah  3  meter.  Oleh  karena  itu,  tinggi  bangunan  adalah jumlah lantai bangunan dikali 3 meter.
3. Perhitungan nilai tanah dan  properti
Penilaian  tanah  dan  properti  3D  pada  penelitian  ini menggunakan  model  regresi  berganda Hedonic  Price Modelling (HPM).  Model  matematis  harga  hedonis ditunjukkan  pada  persamaan  (1)  berikut  (Freeman  dkk., 2010):
𝑃𝑖 = α + 𝛽 1 𝑆𝑖 + 𝛽 2 𝑁𝑖 + 𝛽 3 𝑄𝑖 + 𝜀 (1)
dimana: P i = nilai properti S i = karakteristik fisik N i = karakteristik lokasi Q i = karakteristik lingkungan 𝜀 = istilah kesalahan Pelatihan  model  dilakukan  dengan  proses machine learning pada jupyter  notebook .  Data  yang  digunakan dalam  pelatihan  model  meliputi  variabel  dependen  dan independen.  Data  NJOP  bumi  dan  bangunan  berlaku sebagai  variabel  dependen,  sedangkan  faktor  yang mempengaruhi  berlaku  sebagai  variabel  independen. Pelatihan  model  terdiri  dari  beberapa  tahap,  yaitu  tahap eksplorasi  data,  pelatihan  model  regresi,  dan  evaluasi model.  Pada  tahap  pelatihan  model  regresi,  dilakukan
pembagian  data  pelatihan  dan  pengujian  dengan perbandingan  80%  data  latih  dan  20%  data  uji.  Dengan pendekatan  menggunakan  proses machine  learning , diharapkan  hasil  estimasi  NJOP  akan  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  dan  akurat  dalam konteks penilaian properti yang berkualitas.
4. Evaluasi model
Model  regresi  yang  telah  dilatih,  dievaluasi  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  model.  Besarnya  tingkat akurasi  dapat  diperiksa  dari  besarnya  nilai R-square (R 2 ) dan  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF)  yang  dihasilkan menggunakan  proses machine  learning .  Nilai  R 2 menunjukkan  variasi  pada  data  yang  mempunyai  nilai berkisar antara 0 sampai dengan 1, semakin besar nilai R 2 maka  semakin  baik  model  tersebut.  Nilai  VIF menunjukkan  ada  tidaknya  indikasi  multikolinearitas antar  variabel.  Nilai  VIF  yang  lebih  besar  dari  10 menunjukkan bahwa ada multikolinearitas yang signifikan. Multikolinearitas  ini  menunjukkan  adanya  korelasi  atau hubungan kuat antara dua variabel independen atau lebih dalam sebuah model regresi berganda ( Multiple Regression Analysis ).  Hal  ini  dapat  menyulitkan  dalam  menentukan kontribusi unik masing-masing variabel terhadap variabel dependen.
5. Validasi hasil NJOP estimasi
Model  HPM  yang  telah  dilatih  menggunakan  data sampel,  selanjutnya  diterapkan  pada  seluruh  objek  pada area  studi.  Diambil  20  sampel  objek  yang  tersebar  di dalam area studi untuk dilakukan validasi. Proses validasi dilakukan  dengan  membandingkan  nilai pasar aktual  dan NJOP hasil hitungan. Nilai pasar aktual diperoleh dari hasil membandingkan  properti  yang  sejenis  pada  lokasi  yang sama  melalui marketplace  OLX .  Validasi  hasil  NJOP estimasi  dengan  nilai  pasar  aktual  menggunakan  uji independen t. Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah terdapat  perbedaan rata-rata pada dua kelompok sampel yang tidak berpasangan  dengan melihat besarnya p value yang  dihasilkan  (Hasyim  dkk.,  2021).  Nilai  signifikansi  p value >  0.05  untuk  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat perbedaan  rata-rata  secara  signifikan  pada  kelompok sampel. Syarat uji independen t, yaitu data residu dari dua kelompok  sampel  terdistribusi  normal  dan  homogen (tidak mutlak).
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal atau tidak (Setianingsih & Nelmiawati, 2020).  Pada  penelitian  ini  digunakan  uji  normalitas Shapiro-wilk menggunakan algoritma python pada jupyter notebook .  Uji  homogenitas  juga  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  suatu  varian  data  bersifat  homogen atau heterogen (Ismail, 2022). Data yang dinyatakan lolos uji normalitas dan homogenitas dengan melihat besarnya p value yang  dihasilkan.  Jika  p value >  0.05  maka  data tersebut dinyatakan uji normalitas dan homogenitas. Data yang telah lolos uji, dapat dilakukan uji independen t.
6. Perhitungan PBB
Penetapan besarnya PBB mengacu pada Nilai Jual Objek Pajak  Kena  Pajak  (NJOPKP)  yang  dikalikan  dengan  tarif
pajak  yang  berlaku  seperti  persamaan  (2).  NJOPKP dihasilkan  dari  NJOP  bumi  dan  bangunan  yang  masing- masing  dikalikan  dengan  luas  bumi  dan  bangunan  per meter persegi, selanjutnya  dikurangkan dengan Nilai  Jual Objek Tidak Kena Pajak (NJOPTKP) seperti persamaan (3). Persamaan  (2)  dan  (3)  merupakan  model  matematis berdasarkan  Peraturan  Daerah  Kota  Yogyakarta  No.  2 Tahun 2011 tentang Pajak Bumi Dan Bangunan Perdesaan dan Perkotaan untuk menentukan besarnya PBB:
PBB = tarif x NJOPKP (2)
NJOPKP = (NJOP Bumi x NJOP Bangunan) – NJOPTKP  (3) Tarif  pajak  yang  berlaku  di  Kota  Yogyakarta  diatur dalam  peraturan  Peraturan  Daerah  Kota  Yogyakarta  No. 10 Tahun 2020, yaitu 0,05 % (Nol koma nol lima persen) untuk  NJOP  s.d.  Rp2.000.000.000,-  (dua  milyar  rupiah); 0,07  %  (Nol  koma  nol  tujuh  persen)  untuk  NJOP  di  atas Rp2.000.000.000,-
(dua
milyar rupiah) s.d.
Rp5.000.000.000,- (lima milyar rupiah); 0,12 % (Nol koma dua  belas  persen)  untuk  NJOP  di  atas  Rp5.000.000.000,- (lima  milyar  rupiah)  s.d.  Rp10.000.000.000,-  (sepuluh milyar rupiah); 0,25 % (Nol koma dua puluh lima persen) untuk  NJOP  di  atas  Rp10.000.000.000,-  (sepuluh  milyar rupiah) s.d. Rp50.000.000.000,- (lima puluh milyar rupiah); dan  0,3  %  (Nol  koma  tiga  persen)  untuk  NJOP  di  atas Rp50.000.000.000,- (lima puluh milyar rupiah).

## 7. Model kota 3D
Model  kota  3D  dibuat  dalam  Level  of  Detail  (LoD  1), berupa bangunan sederhana dengan atap datar. Model 3D disajikan  dengan  tujuan  untuk  memberikan  gambaran secara  visual  terkait  pola  distribusi  objek  penilaian berdasarkan  besarnya  PBB  hasil  hitungan  menggunakan metode  HPM.  Model  3D  dibentuk  dari  tapak  bangunan yang  telah  digeneralisasi.  Tapak  bangunan  yang  telah digeneralisasi  dilakukan  proses  ekstrusi  berdasarkan atribut  tinggi  bangunan  yang  terkandung  di  dalamnya, hasil  ekstraksi  informasi  dari Openstreetmap .  Pembuatan model  dilakukan  menggunakan Plugins Qgis2threejs pada perangkat  lunak  QGIS. Plugins ini  dapat  memberikan tampilan  secara  3D  dari  tapak  bangunan  yang  dimiliki dengan  perintah extrude berdasarkan  tinggi  bangunan. Model  3D  dapat  disimpan  dan  dibagikan  sesuai  dengan kebutuhan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil identifikasi faktor nilai tanah dan properti 3D Faktor  nilai  tanah  dan  properti  merupakan  elemen penting  yang  mencakup  tiga  aspek,  yaitu  lokasi, lingkungan,  dan  fisik  suatu  properti.  Berdasarkan  hasil studi  literatur,  dipilih  sejumlah  parameter  seperti  pada pada  Tabel  1.  Pemilihan  parameter  tersebut  didasarkan pada  pemahaman  mendalam  tentang  parameter  yang paling  berpengaruh  terhadap  penilaian  properti,  serta berfungsi  sebagai  dasar  analisis  dalam  penentuan  nilai properti pada penelitian sebelumnya.

## Tabel 1 Parameter nilai tanah dan property
Parameter Sumber Jarak ke jalan (Adair et al., 2000) Jarak ke pusat perbelanjaan (Kwame & Yu, 2010) Jarak ke sungai (Sander & Polasky, 2009) Jarak ke rel kereta (Sander & Polasky, 2009) Tinggi bangunan (Jim & Chen, 2006) Volume bangunan (Kara et al., 2020) Topografi wilayah (Kara et al., 2020)
Secara  umum  parameter  lingkungan  seperti  jenis kawasan  komersil  juga  dapat  mempengaruhi  besarnya NJOP yang berlaku di suatu wilayah. Objek pada penelitian ini  berupa  objek  bumi  dan  bangunan.  Oleh  karena  itu, faktor  penentu  bumi  dan  bangunan  dibedakan  pada masing-masing objek seperti pada tabel 2.
Tabel 2 Parameter penentu nilai bumi dan bangunan
Objek Parameter Bumi Luas bumi Jarak ke jalan Jarak ke pusat perbelanjaan Jarak ke sungai Jarak ke rel kereta api Elevasi Bangunan Luas bangunan Tinggi bangunan Volume bangunan Keberadaan basement
Kawasan komersil
Parameter  yang  telah  diidentifikasi  sebagai  penentu nilai  tanah  dan  properti,  dihitung  nilai  korelasinya  untuk mengetahui  hubungan  antar  parameter  dan  disajikan dalam  bentuk heatmap .  Hal  ini  bertujuan  untuk memahami hubungan serta pola yang mungkin ada antara parameter-parameter  penentu  dengan  besarnya  NJOP bumi  dan  bangunan.  Hasil  analisis  korelasi  ini  akan membantu  untuk  menjawab  pertanyaan  sejauh  mana parameter- parameter tersebut berkorelasi satu sama lain, dan apakah ada hubungan yang signifikan antar parameter tersebut. Korelasi yang kuat ditunjukkan oleh warna gelap pada heatmap .
Berdasarkan  gambar  3.1  yang  menunjukkan  hasil korelasi  antar  parameter  NJOP  bumi,  dapat  dipahami besarnya  korelasi  antar  parameter  penentu  NJOP  Bumi adalah sebagai berikut:
1. Luas  bumi  memiliki  korelasi  yang  kuat  dengan  NJOP Bumi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  luas  bumi maka nilainya semakin tinggi.
2. CBD  dalam  hal  ini  adalah  kedekatan  dengan  pusat perbelanjaan. Parameter ini menunjukkan korelasi yang kuat  terhadap  NJOP  Bumi.  Semakin  dekat  objek,  maka semakin tinggi nilainya.
3. Ketinggian  atau  elevasi  tanah  memiliki  korelasi  yang kuat dengan NJOP Bumi. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi suatu wilayah, maka semakin tinggi juga nilainya.
4. Sungai menunjukkan korelasi yang positif namun lemah. Secara umum, parameter ini dapat memiliki efek positif sekaligus  negatif  terhadap  NJOP.  Sungai  dapat memberikan  nilai  tambah  bagi  properti  karena  dapat memberikan  pemandangan  dan  akses  ke  sumber  air yang  baik.  Di  lain  sisi,  sungai  dapat  dianggap menimbulkan  potensi  risiko  banjir  dan  erosi,  sehingga menurunkan nilai properti.
5. Rel  kereta  memiliki  korelasi  positif  yang  lemah,  sama dengan  parameter  sungai.  Pada  umumnya,  kedekatan dengan rel kereta memiliki korelasi negatif. Pada kasus lain, kedekatan rel kereta dapat memiliki korelasi yang positif. Hal ini disebabkan apabila jalur rel kereta yang berada  di  jalur  padat  dan  memiliki  akses  mudah  ke pusat kota, seperti kasus di penelitian ini.
6. Jalan  memiliki  korelasi  negatif  terhadap  NJOP  Bumi. Pada  kasus  di  penelitian  ini  parameter  jalan  memiliki korelasi  negatif  yang  dianggap  dapat  menimbulkan potensi  kebisingan  dan  polusi  udara.  Hal  ini dikarenakan jalan yang berada di lokasi yang ramai dan padat kendaraan.
Gambar 4 menunjukkan hasil korelasi antar parameter penentu besarnya NJOP bangunan.
Gambar 4 Heatmap korelasi parameter NJOP bangunan
Berdasarkan  gambar  di  atas,  dapat  dipahami  besarnya korelasi  antar  parameter  yang  mempengaruhi  besarnya NJOP Bangunan.
1. Luas  bangunan  memiliki  korelasi  yang  kuat  terhadap NJOP  bangunan.  Hal  ini  berarti  bahwa  semakin  luas bangunan, maka semakin tinggi nilainya.
2. Tinggi  bangunan memiliki korelasi yang kuat terhadap NJOP  bangunan.  Semakin  tinggi  bangunan,  maka semakin tinggi juga nilainya.
3. Basement memiliki  korelasi  kuat  terhadap  NJOP bangunan.  Keberadaan basement mempengaruhi tingginya nilai NJOP bangunan. Bangunan yang memiliki komponen basement , memiliki nilai yang lebih tinggi.
4. Komersil  memiliki  korelasi  yang  cukup  kuat  dengan NJOP  bangunan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kawasan komersil  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  dibanding dengan kawasan selain komersil.
5. Volume  bangunan  memiliki  korelasi  positif  dengan NJOP bangunan. Semakin besar volume bangunan, maka semakin tinggi juga NJOP bangunannya.
Parameter-parameter  hasil  identifikasi  tersebut  akan digunakan sebagai variabel independen dalam perhitungan  estimasi  nilai  tanah  dan  properti  3D menggunakan pembelajaran mesin.
3.2. Hasil Model Harga Hedonis
Pembuatan  model  harga  hedonis  menggunakan parameter hasil identifikasi faktor penentu nilai tanah dan properti 3D melalui beberapa tahap, yaitu eksplorasi data, pelatihan model, dan evaluasi model.
1. Eksplorasi data Tahap  eksplorasi  data  dilakukan  untuk  meninjau  data dan  memahami  karakteristik  data.  Tahap  ini  dapat membantu  dalam  memahami  pola  dan  struktur  data, memilih  model  yang  sesuai,  dan  menghindari  kesalahan interpretasi  terhadap  data.  Dalam  pemilihan  model, penting  untuk  mengetahui  apakah  data  tersebut terdistribusi  normal  atau  tidak.  Hal  ini  dikarenakan terdapat  model  yang  mensyaratkan  atau  mengasumsikan bahwa  data  harus  terdistribusi  normal,  seperti  halnya regresi berganda yang akan digunakan pada penelitian ini. Gambar  5  menunjukkan  grafik  distribusi  data  NJOP  yang akan digunakan pada pelatihan model.

## Gambar 5 Grafik distribusi data NJOP
Berdasarkan  gambar  di  atas,  dapat  dipahami  bahwa data  NJOP  tidak  terdistribusi  normal.  Hal  ini  dapat diidentifikasi  dari  adanya  puncak  di  sebelah  kanan  yang menunjukkan  terdapat  NJOP  yang  lebih  tinggi  dari  NJOP lainnya dan data NJOP tidak mengikuti garis diagonal. Data NJOP  menunjukkan  distribusi skewed .  Distribusi skewed merupakan distribusi yang tidak simetris dengan satu sisi
lebih panjang dari sisi lainnya. Data NJOP yang lebih tinggi dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor yang mempengaruhi  besarnya  NJOP.  Untuk  mengatasi  hal tersebut, data dinormalisasi, salah satunya dengan metode min-max  scalling .    Metode  tersebut  mengubah  data menjadi  rentang  0  sampai  dengan  1,  sehingga  data  akan memiliki distribusi yang mendekati normal.
2. Pelatihan model
Data  yang  telah  ternormalisasi,  selanjutnya  masuk  ke tahap  pelatihan  model  untuk  menghitung  nilai  tanah  dan properti.  Data  pelatihan  dibagi  menjadi  80%  data pelatihan dan 20% data pengujian. Pelatihan ini bertujuan untuk  mengetahui  seberapa  baik  model  tersebut  bekerja pada data yang tersedia.  Data pelatihan digunakan dalam proses  melatih  model  menggunakan  regresi  berganda dengan  proses machine  learning .  Hasil  dari  pelatihan diperoleh  nilai  koefisien  yang  mempengaruhi  masing- masing  parameter.  Koefisien  masing-masing  parameter dalam  model  regresi  berganda  objek  bumi  ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3 Koefisien model regresi bumi
Parameter Koefisien Konstanta ( α ) -5829706441.833 Luas bumi ( 𝛽 1 ) 1.791 x 10 6 Jarak ke jalan ( 𝛽 2 ) -8.164 x 10 5 Jarak ke pusat perbelanjaan ( 𝛽 3 ) -3.925 x 10 6 Jarak ke Sungai ( 𝛽 4 ) -1.783 x 10 6 Jarak ke rel kereta ( 𝛽 5) 6.042 x 10 6 Elevasi ( 𝛽 6 ) 4.991 x 10 8
Berdasarkan  tabel  3  di  atas  diketahui  bawah  indikator paling  penting  adalah  topografi.  Wilayah  dengan  elevasi tinggi  memiliki  nilai  lebih  tinggi  dari  pada  elevasi  yang rendah. Indikator penting kedua adalah jarak objek ke rel kereta api. Indikator penting ketiga adalah luas bumi yang berarti  luas  bumi  yang  besar  memiliki  nilai  yang  lebih tinggi  dari  pada  luas  bumi  yang  kecil.  Indikator  penting selanjutnya secara berurutan adalah  jarak  objek  ke jalan, jarak  objek  ke  sungai  dan  jarak  objek  ke  pusat perbelanjaan.  Model  hedonis  akhir  yang  diperoleh  untuk bidang tanah dapat ditulis sebagai berikut:
NJOP bumi estimasi = α + ( 𝛽 1 x  luas bumi) + ( 𝛽 2 x Jarak ke jalan )  +  ( 𝛽 3 x  Jarak  ke  pusat  perbelanjaan)  +  ( 𝛽 4 x  Jarak  ke Sungai ) + ( 𝛽 5 x Jarak ke rel kereta) + ( 𝛽 6 x Elevasi). Tabel  4  menunjukkan  hasil  koefisien  pada  masing- masing variabel dalam model regresi objek bangunan.
Tabel 4 Koefisien regresi bangunan
Parameter Koefisien Konstanta ( α ) -7172907273.256 Luas bangunan ( 𝛽 1 )
2.054 x 10 6
Volume bangunan ( 𝛽 2 ) -1.081 x 10 2 Tinggi bangunan ( 𝛽 3 ) 1.137 x 10 9 Basement ( 𝛽 4 ) -2.781 x 10 8 Komersil ( 𝛽 5 ) -3.482 x 10 8
Berdasarkan  tabel  4  di  atas  diketahui  indikator  paling penting  yang  mempengaruhi  besarnya  nilai  objek bangunan  adalah  tinggi  bangunan  yang  berarti  tinggi bangunan memiliki nilai positif dalam mempengaruhi nilai objek. Indikator penting kedua adalah luas bangunan yang berarti  luas  yang  besar  memiliki  nilai  objek  yang  lebih tinggi.  Indikator  penting  ketiga  adalah  volume  bangunan yang  berarti  bangunan  dengan  volume  yang  besar, memiliki  nilai  objek  yang  lebih  tinggi.  Indikator  penting selanjutnya secara berurutan adalah keberadaan basement dan  jenis  kawasan  komersil.  Model  hedonis  akhir  untuk objek bangunan sebagai berikut: NJOP bangunan estimasi = α + ( 𝛽 1 x luas bangunan) + ( 𝛽 2 x volume bangunan ) + ( 𝛽 3 x tinggi bangunan) + ( 𝛽 4 x basement ) + ( 𝛽 5 x hunian) + ( 𝛽 6 x komersil) 3. Evaluasi model Model  yang  telah  diuji,  dievaluasi  menggunakan R- square (R 2 )  dan Variance  Inflation  Factor (VIF).  R 2 menunjukkan  seberapa  baik  model  regresi  ini  cocok dengan  data.  R 2 berkisar  antara  0  sampai  dengan  1, semakin  tinggi  nilainya,  maka  semakin  baik  model tersebut.  Nilai  VIF  menunjukkan  ada  tidaknya  gejala multikolinearitas. Nilai VIF yang lebih besar dari 10, maka dapat terindikasi gejala multikolinieritas yang serius pada model dan sebaliknya. Proses penilaian dilakukan terpisah antara  unsur  bumi  dan  bangunan.  Hal  ini  dikarenakan dalam konteks penilaian tanah dan properti untuk tujuan perpajakan, terdiri dari unsur bumi dan bangunan. Tabel 5 berikut  menunjukkan  hasil  skor  R 2 dan  VIF  dari  hasil pelatihan  model  regresi  berganda  melalui  pembelajaran mesin.
Tabel 5 Hasil evaluasi model Objek Evaluasi R 2 VIF Bumi 0.7 2.56 Bangunan 0.8 4.25
Berdasarkan  tabel  5  di  atas,  evaluasi  model  regresi berganda menunjukkan hasil yang cukup baik. Evaluasi R- squared (R 2 )  menunjukkan  bahwa  model  secara  efektif menjelaskan  sebagian  besar  variasi  dalam  data,  karena nilai  mendekati  1.  Pada  objek  bumi  diperoleh  skor  R 2 sebesar  70%  nilai  bumi  dapat  dijelaskan  oleh  parameter luas  bumi,  jarak  ke  jalan,  jarak  ke  sungai,  jarak  ke  pusat perbelanjaan,  jarak  ke  rel  kereta  api,  dan  elevasi, sedangkan 30 % lainnya dijelaskan oleh parameter lain di luar  penelitian.  Hal  yang  sama  juga  ditunjukkan  pada model objek bangunan yang memiliki R 2 sebesar 80% nilai bangunan dapat dijelaskan oleh parameter luas bangunan, volume bangunan, tinggi bangunan, keberadaan basement , dan  jenis  kawasan  komersil,  sedangkan  20%  lainnya dijelaskan oleh parameter lain di luar penelitian.
Hasil Variance Inflation Factor (VIF)  berdasarkan  tabel 5  menunjukkan  tidak  ada  indikasi  kuat  tentang  adanya multikolinearitas antara  parameter dalam model,   karena nilai-nilai  VIF  semuanya  kurang  dari  10.  Skor  VIF  pada model  objek  bumi  sebesar  2.56  dan  4.25  pada  objek
bangunan menunjukkan bahwa ada multikolinearitas yang sedang  antara  variabel  independen  dalam  model.  Model dengan  multikolinearitas  yang  sedang  mengindikasikan bahwa  model  memiliki  kekuatan  estimasi  terhadap parameter  yang  tidak  terlalu  akurat,  tetapi  masih  dapat diterima  dan  model  yang  kurang  sensitif  terhadap perubahan data, tetapi masih berfungsi dengan baik.
3.3 Hasil Validasi NJOP Validasi  nilai  NJOP  menggunakan  uji  independen  t antara nilai pasar aktual dengan NJOP. Validasi dilakukan pada 20 sampel terpilih yang tersebar di dalam area studi. Hipotesis yang digunakan pada uji independen t, yaitu: H 0 : p value > 0.05 (Tidak  terdapat  perbedaan  antara  rata- rata nilai pasar dengan NJOP estimasi) H 1 : p value < 0.05 (Terdapat  perbedaan  antara  nilai  rata- rata pasar dengan NJOP estimasi) Syarat  uji  independen  t  adalah  data  lolos  uji  normalitas dan  homogenitas.  Berdasarkan  tabel  3.6  menunjukkan hasil  uji  normalitas  Shapiro-wilk  pada  residu  antara  data harga  pasar  dan  NJOP  estimasi  menggunakan  algoritma python pada jupyter notebook .

## Tabel 6 Hasil uji normalitas
Shapiro-wilk Statistik P value Hasil uji 0.573 1.571
Berdasarkan  tabel  6  di  atas  atas  nilai  p value pada  uji normalitas diperoleh 1.571 > 0.05 yang berarti data residu harga pasar dan NJOP estimasi terdistribusi normal. Tabel 7 menunjukkan hasil uji homogenitas Levene.
Tabel 7 Hasil uji homogenitas Levene Statistik P value Hasil uji 2.098 0.156
Berdasarkan  tabel  7  di  atas  nilai  p value pada  uji homogenitas  diperoleh  0.156  >  0.05  yang  berarti  varian data harga pasar dan NJOP estimasi bersifat homogen.
Syarat  tidak  mutlak  dari  uji  independen  t  sudah terpenuhi.  Pernyataan  ini  didasarkan  pada  hasil  uji normalitas  dan  homogenitas  yang  menunjukkan  bahwa data telah memenuhi asumsi normalitas dan homogenitas. Tabel 8 menunjukkan hasil uji independen t.
Tabel 8 Hasil uji independen t
Uji independen t Statistik df P value Hasil uji 1.567 38 0.125
Berdasarkan  tabel  8  di  atas  diperoleh  p value sebesar 0.125 > 0.05. Keputusan yang diambil adalah menerima H 0 . Kesimpulan  statistik  dari  hasil  validasi  menggunakan  uji independen  t  adalah  bahwa  tidak  ada  perbedaan  yang
signifikan antara rata-rata nilai pasar dan nilai NJOP hasil hitungan.

## 3.4. Hasil Perhitungan PBB
Persamaan  model  hedonis  bumi  dan  bangunan,  yang diperoleh  dari  hasil  model  regresi  berganda,  selanjutnya diterapkan  pada seluruh data yang berada dalam lingkup lokasi  studi.  NJOP  tersebut  dijadikan  acuan  dalam menghitung  jumlah  PBB  yang  perlu  dibayarkan  setiap tahunnya  menggunakan  persamaan  (2)  dan  (3),  sehingga diperoleh  PBB  pada  masing-masing  objek  properti.  PBB dihitung  sesuai  dengan  tarif  yang  telah  ditetapkan  pada Peraturan  Daerah  Kota  Yogyakarta  No.  10  tahun  2020 sesuai dengan besarnya NJOPKP estimasi yang diperoleh. Gambar 6 menunjukan hasil generalisasi model ke seluruh wilayah studi.

## Gambar 6 Generalisasi nilai PBB
Dari  gambar  6  di  atas,  dapat  diketahui  variasi  dalam besaran  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  (PBB).  Rentang nilainya sangat luas, mulai dari Rp. 0,- hingga mencapai Rp. 2.543.199.744,- untuk di seluruh area studi. Hal yang perlu untuk  dicatat  adalah  adanya  objek  pajak  yang  memiliki nilai PBB sebesar Rp. 0,-. Objek pajak dengan nilai PBB nol ini  merujuk  pada  objek  pajak  yang  berstatus  sebagai fasilitas  umum.  Hal  ini  diatur  dalam  Peraturan  Daerah Kota  Yogyakarta  No.  2  Tahun  2011,  bahwa  tanah  yang berstatus fasilitas umum dibebaskan dari beban pajak atau tidak dikenakan pajak. Secara detail objek pajak yang tidak dikenakan pajak, yaitu objek pajak yang:
a. tempat penyelenggaraan pemerintahan;
b. melayani kepentingan umum dibidang kesehatan, sosial, dan budaya;
c. peninggalan purbakala;
d. kawasan lindung;
e. lokasi diplomatik; dan
f. badan  atau  perwakilan  Lembaga  internasional  yang ditetapkan dengan Peraturan Menteri Keuangan. Dengan  informasi  ini  dapat  dipahami  bahwa  dalam kerangka peraturan pajak setempat, beberapa objek pajak memiliki status pembebasan pajak untuk objek pajak yang berstatus fasilitas umum.
Berdasarkan  hasil  dari  generalisasi  model  hedonis  ke 6224  objek  penilaian  di  seluruh  area  studi  menunjukkan hasil  bahwa  terdapat  10%  dari  keseluruhan  data
mengalami  penurunan  nilai  PBB,  2%  data  memiliki  PBB yang  tetap,  dan  88%  mengalami  peningkatan  pada  nilai PBB.  Peningkatan  nilai  PBB  rata-rata  3%  dari  nilai  PBB awal.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dikatakan  masih  relevan dengan  data  PBB  yang  berlaku  di  tahun  2022  tanpa memperhitungkan  adanya  inflasi  yang  terjadi  di  tahun 2022  dan  2023.  Terdapat  kenaikan  dan  penurunan ekstrim hasil generalisasi PBB pada lokasi studi. Kenaikan ekstrim terlihat pada bidang tanah kosong yang terletak di tepi  rel  kereta  api,  di  mana  nilai  PBB  meningkat  dari  Rp. 49.009.948,-  menjadi  Rp.  61.799.072,-.  Di  sisi  lain, penurunan  ekstrim  juga  tercatat  pada  objek  di  Jalan Malioboro,  khususnya  Malioboro  Mall,  yang  mengalami penurunan  nilai  dari  Rp.  524.135.968,-  menjadi  Rp. 438.213.171,-.
Fenomena  kenaikan  dan  penurunan  nilai  PBB  yang ekstrim ini dapat disebabkan oleh adanya kesalahan pada proses  generalisasi  yang  mungkin  terjadi  akibat karakteristik  data  yang  tidak  sesuai  dengan  model  yang digunakan.  Selain  itu,  pemilihan  sampel  data  yang digunakan untuk melatih model juga dapat menjadi faktor pemicu  kenaikan  dan  penurunan  nilai  yang  tidak seharusnya.  Pemilihan  data  yang  kurang  akurat  dalam merepresentasikan  kondisi  objek  di  lokasi  studi  dapat mengurangi  keakuratan  model  yang  dilatih.  Oleh  karena itu,  pemilihan  data  sampel  harus  diperhatikan  dengan pertimbangan yang mendetail.
3.5. Model kota LoD 1 Berdasarkan  hasil  generalisasi  Pajak  Bumi  dan Bangunan  (PBB),  dibuatlah  model  kota  dengan Level  of Detail 1  (LoD  1)  sebagai  gambaran  visual  terhadap  pola distribusi  spasial.  Model  kota  ini  menggambarkan  pola lingkungan  di  area  studi  dalam  konteks  kelas  PBB  yang berlaku  pada  setiap  objek  properti.  Gambar  7 menunjukkan  model  kota  LoD  1  yang  menampilkan  pola lingkungan  berdasarkan  besarnya  PBB  pada  setiap  objek properti.

## Gambar 7 Model kota 3D
Model kota LoD 1 pada gambar 3.5 di atas menyajikan informasi  dasar  mengenai  bidang  tanah  dan  bangunan terkait  dengan  bentuk,  ukuran,  tinggi,  dan  volume bangunan.  Pada  gambar  tersebut,  semakin  besar  PBB, warna objek semakin pekat. Pola distribusi kelas PBB yang dapat  dilihat  dari  model  kota  tersebut  adalah  properti
dengan tinggi dan volume bangunan yang besar cenderung memiliki  PBB  yang  tinggi.  Ini  berarti  bahwa  model  kota tersebut berhasil menampilkan klasifikasi kecenderungan PBB  terhadap  faktor  tinggi  bangunan  dan  volume bangunan.  Pola ini dapat dimanfaatkan untuk memahami tren  PBB  dalam  konteks  spasial.  Secara  keseluruhan, model kota LoD 1 yang menampilkan distribusi kelas PBB dapat  dijadikan  sebagai  alat  untuk  memantau  pola properti di area studi.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa penerapan model HPM dalam penilaian tanah dan properti 3D untuk tujuan perpajakan memberikan hasil yang cukup baik. Penambahan faktor 3D pada pelatihan model regresi berganda  melalui  proses machine  learning menunjukkan hasil  yang  efektif.  Model  tersebut  mampu  menjelaskan dengan baik pengaruh faktor terhadap besarnya Nilai Jual Objek  Pajak  (NJOP).  Keberhasilan  ini  didukung  oleh  hasil evaluasi model yang menunjukkan bahwa model tersebut baik  dalam  menjelaskan  variasi  data,  dan  tidak  ada indikasi  multikolinearitas  yang  signifikan  dalam  model. Hasil dari penerapan model hedonis menunjukkan bahwa model  ini  bekerja  cukup  baik  pada  area  studi,  sehingga dapat  disimpulkan  juga  bahwa  aspek  3D  memiliki pengaruh  yang  cukup  signifikan  terhadap  NJOP.  Hal  ini didukung oleh hasil validasi menggunakan uji independen t  yang  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan secara  signifikan  antara  rata-rata  nilai  pasar  aktual  dan NJOP estimasi yang dihasilkan melalui perhitungan model harga hedonis.
Penyajian model kota 3D dengan tingkat kedetailan LoD 1 memiliki potensi dalam memahami hubungan faktor 3D, yaitu tinggi dan volume bangunan terhadap besarnya PBB. Penggabungan informasi PBB ke dalam model kota 3D ini memberi  pemahaman  yang  komprehensif  tentang pengaruh faktor 3D terhadap PBB. Model kota 3D dengan tingkat  kedetailan  LoD  1  yang  sederhana  cukup  relevan dalam merepresentasikan model kota area studi. Model ini memberikan gambaran pola atau tren besarnya PBB yang harus dibayarkan pada masing-masing objek pajak. Model kota  yang  disajikan  dapat  membantu  pemangku kepentingan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk pembangunan  berkelanjutan  dan  perumusan  kebijakan pajak yang adil dan efisien.

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

## 6. Referensi
Adair,  A.,  McGreal,  S.,  Smyth,  A.,  Cooper,  J.,  &  Ryley,  T. (2000). House prices and accessibility: The testing of relationships within the Belfast Urban Area. Housing Studies , 15 (5), 699 – 716.
https://doi.org/10.1080/02673030050134565
Aristalindra, F., Santosa, P. B., Diyono, Subaryono. (2020).
Evaluasi  Pemanfaatan  Citra  Tegak  Satelit  Resolusi Tinggi untuk Percepatan Pembuatan Peta Blok Pajak Bumi  dan  Bangunan  (PBB-P2)  secara  Partisipatif  di Desa  Triharjo,  Kabupaten  Bantul,  DIY. Journal  of Geospastial Information Science and Engineering, Vol 3 No 1 (2020). https://doi.org/10.22146/jgise.55788 Astrisele , A. & Santosa, P. B. (2019). Estimating Land Value Change Post Land Consolidation of Gadingsari Village, Bantul  Regency,  Special  Region  of  Yogyakarta, Indonesia. Journal  of  Geospatial  Information  Science and Engineering , Vol. 2 No. 2 (2019). https://doi.org/10.22146/jgise.51309
Borde,  S.,  Rane,  A.,  Shende,  G.,  &  Shetty,  S.  (2017).  Real Estate Investment Advising Using Machine Learning. International  Research  Journal  of  Engineering  and Technology(IRJET) , 4 (3), 1821 – 1825. https://irjet.net/archives/V4/i3/IRJET-V4I3499.pdf Bourassa, S. C., & Hoesli, M. (2022). Hedonic, residual, and matching  methods  for  residential  land  valuation. Journal  of  Housing  Economics , 58 (PA),  101870. https://doi.org/10.1016/j.jhe.2022.101870
Eckert,  J.  K.,  Gloudemans,  R.  J.,  &  Almy,  R.  R.  (1990). Property  Appraisal  and  Assessment  Administration . International Association of Assessing Officers.
Freeman,  M.,  I.,  Herriges,  J.  A.,  &  Kling,  C.  L.  (2010). The Measurement of Environmental and Resource Values: Theory and Methods . Routledge: Abingdo.
Guercke,  R.,  Götzelmann,  T.,  Brenner,  C.,  &  Sester,  M.
(2011). Aggregation of LoD 1 building models as an optimization problem. ISPRS Journal of Photogrammetry  and  Remote  Sensing , 66 (2),  209 – 222.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2010.10.006
Hasyim,  A.  F.,  Munawar,  B.,  &  Ma’arif,  M.  (2021).
Penggunaan  Media  Video  Untuk  Meningkatkan Pemahaman  Karakteristik  Arus  Searah  Dan  Bolak- Balik  Pada  Peserta  didik  MAN  1  Pandeglang. Jurnal Pendidikan , 9 (1), 5 – 24.
Ismail,  S.  (2022).  Pengaruh  Penggunaan  Model Pembelajaran  Berbasis  Proyek  “Project  Based Learning”  Terhadap  Hasil  Belajar  Fisika  Peserta Didik Kelas X IPA SMA Negeri 35 Halmahera Selatan Pada  Konsep  Gerak  Lurus”. Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan , 8 (5), 256 – 259. https://doi.org/10.5281/zenodo.6466594
Ja’afar,  N.  S.,  Mohamad,  J.,  &  Ismail,  S.  (2021).  Machine learning  for  property  price  prediction  and  price valuation: A systematic literature review. In Planning Malaysia (Vol.  19,  Issue  3,  pp.  411 – 422).  Malaysian Institute Of Planners. https://doi.org/10.21837/PM.V19I17.1018 Jafary,  P.,  Shojaei,  D.,  Rajabifard,  A.,  &  Ngo,  T.  (2022).  A Framework  to  Integrate  BIM  with  Artificial Intelligence  and  Machine  Learning-Based  Property Valuation Methods. ISPRS Annals of the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information  Sciences , 10 (4/W2-2022),  129 – 136. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-4-W2-2022-
129-2022
Jim,  C.  Y.,  &  Chen,  W.  Y.  (2006).  Impacts  of  urban environmental  elements  on  residential  housing prices  in  Guangzhou  (China). Landscape  and  Urban Planning , 78 (4), 422 – 434. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2005.12.003
Kamalov,  F.,  Gurrib,  I.,  &  Rajab,  K.  (2021).  Financial Forecasting with Machine Learning: Price Vs Return.
Journal of Computer Science , 17 (3). https://doi.org/10.3844/jcssp.2021.251.264
Kara,  A.,  van  Oosterom,  P.,  Çağdaş,  V.,  Işıkdağ,  Ü.,  & Lemmen, C. (2020). 3 Dimensional data research for property  valuation  in  the  context  of  the  LADM Valuation  Information  Model. Land  Use  Policy , 98 (August 2019), 104179. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2019.104179
Kolbe,  T.  H.,  Gröger,  G.,  &  Plümer,  L.  (2005).  CityGML:
Interoperable  access  to  3D  city  models. Geo- Information for Disaster Management , January ,  883 – 899. https://doi.org/10.1007/3-540-27468-5_63 Kwame, A.-D., & Yu, S. L. (2010). Shopping Centres and the Price  of  Proximate  Residential  Properties. Prres , January , 1 – 37. Li,  R.  (2019). Developing  a  4D  Property  Valuation  Model Based on Geospatial Data At City Scale (Xi’an, China) . University of Twente.
Li,  X.,  Chen,  W.  Y.,  &  Hin  Ting  Cho,  F.  (2020).  3-D  spatial hedonic  modelling:  Environmental  impacts  of polluted urban river in a high-rise apartment market. Landscape  and  Urban  Planning , 203 (May),  103883. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2020.103883
Sander, H. A., & Polasky, S. (2009). The value of views and open space: Estimates from a hedonic pricing model for Ramsey County, Minnesota, USA. Land Use Policy , 26 (3),
837 – 845. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2008.10.009
Schumann,  H.,  &  Müller,  W.  (2000). Visualisierung — Grundlagen  und  Allgemeine  Methoden .  Springer
Verlag, Berlin. Setianingsih,  S.  T.,  &  Nelmiawati,  N.  (2020).  Penyerapan Informasi  Masyarakat  Terhadap  Media  Informasi Dinas  Kominfo  Kota  Batam  Studi  Kasus  Pembuatan Kartu  Pencari  Kerja  Online.
Journal  of  Applied Multimedia and Networking , 4 (1), 15 – 23. https://doi.org/10.30871/jamn.v4i1.1635
Sutawijaya,  A.  (2004).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Nilai  Tanah  Sebagai  Dasar  Penilaian Nilai Jual Obyek Pajak (Njop) Pbb Di Kota Semarang. Ekonomi Pembangunan , 9 (1), 65 – 78.
Yamani,  S.  El,  Ettarid,  M.,  &  Hajji,  R.  (2019).  Building information modeling potential for an enhanced real estate  valuation  approach  based  on  the  hedonic method. WIT Transactions on the Built Environment , 192 , 305 – 316. https://doi.org/10.2495/BIM190261 Yamani,  S.  El,  Hajji,  R.,  Nys,  G.  A.,  Ettarid,  M.,  &  Billen,  R.
(2021).  3D  Variables  Requirements  for  Property Valuation Modeling Based on the Integration of Bim and  Cim. Sustainability  (Switzerland) , 13 (5),  1 – 22. https://doi.org/10.3390/su13052814
Ying,  Y.,  Koeva,  M.,  Kuffer,  M.,  Asiama,  K.  O.,  Li,  X.,  & Zevenbergen, J. (2021). Making  the third dimension (3d) explicit in hedonic price modelling: A case study of Xi’an, China. Land , 10 (1), 1 – 26. https://doi.org/10.3390/land10010024
Zegras,  C.,  &  Jiang,  S.  (2013).  Sustaining  Mass  Transit Through Land Value Taxation: Prospects for Chicago. Massachusetts Institute of Technology Department of Urban Studies and Planning , February . https://www.researchgate.net/publication/272747 659
Zhang,  S.  (2014).  Research  on  the  price  of  subdistricts  in Shanghai based on hedonic price model (in Chinese). Fudan University .