Jl. Lapangan Banteng Timur No.2-4, Jakarta Pusat
 1 50-991    ID | EN      Login Pegawai
 
Artikel DJKN
Layanan Adaptif Penilaian DJKN: Metode Analisis Data Penyusunan Daftar Komponen Penilaian Sewa BMN untuk Penempatan Mesin ATM
Ayutia Nurita Sari
Rabu, 16 Maret 2022 pukul 23:14:39   |   501 kali

Peraturan Pemerintah Nomor 28 Tahun 2020 menyatakan bahwa penilai Direktorat Jenderal Kekayaan Negara (DJKN) merupakan penilai pemerintah yang diberi tugas, wewenang, dan tanggung jawab untuk melakukan penilaian secara independent sesuai ketentuan Peraturan Perundang-undangan yang berlaku. Penilaian merupakan pelayanan publik yang membangun kepercayaan masyarakat atas penyelenggaraan pelayanan publik yang dilakukan seiring dengan harapan dan tuntutan seluruh warga negara dan penduduk tentang peningkatan pelayanan publik.

Keputusan Direktur Jenderal Kekayaan Negara Nomor 151/KN/2019 menyatakan bahwa hasil evaluasi proses bisnis pengelolaan kekayaan negara masih bersifat parsial (yang saling berhubungan) antarunit kerja. Hal ini menimbulkan salah satu kondisi yang tidak ideal bagi Bidang Penilaian berupa perbedaan persepsi terhadap objek penilaian berupa sewa Anjungan Tunai Mandiri (ATM) yang memiliki karakteristik fisik dan alokasi yang sama.

Sebelum tahun 2020, Penilaian sewa ATM dengan menggunakan pendekatan data pasar dengan metode perbandingan penjualan. Dalam metode tersebut, penentuan nilai sewa ditentukan oleh faktor penyesuaian berupa transaksional dan non-transaksional. Penilai DJKN dalam menentukan nilai wajar sewa membutuhkan data pembanding yang diperoleh dari objek pembanding yang sebanding dan sejenis dengan objek penilaian. Namun di tahun 2020, hal ini menjadi kendala bagi Penilai karena pandemi Covid-19.

Bukti nyata DJKN merespon secara adaptif terhadap kondisi di atas dengan Peraturan Direktur Jenderal Kekayaan Negara Nomor 6/KN/2020 yang menetapkan panduan pelayanan dan analis bidang penilaian dalam status bencana nasional non-alam dalam penyebaran Covid-19, yang bertujuan meningkatkan percepatan pelayanan dan akuntabilitas hasil pelayanan. Kemudian implementasi yang dilaksanakan oleh Kantor Wilayah DJKN dan Kantor Pelayanan Kekayaan Negara dan Lelang (KPKNL) mengikuti Keputusan Direktur Jenderal Kekayaan Negara Nomor 182/KN/2020 mengenai Penyusunan, Penetapan, dan Penggunaan Daftar Komponen Penilaian Sewa Barang Milik Negara untuk Penempatan Mesin ATM.

Berdasarkan Keputusan Direktur Jenderal Kekayaan Negara Nomor 182 dimaksud, terdapat perubahan pendekatan penilaian dari data pasar menjadi permodelan dengan menggunakan analisis statistik berupa permodelan regresi.

IMPLEMENTASI PENINGKATAN LAYANAN DJKN DENGAN ANALISIS DATA PENYUSUNAN DAFTAR KOMPONEN PENILAIAN SEWA BMN

Penilai dapat menggunakan penyesuaian kuantitatif dan analisis kualitatif dalam analisis komparatif untuk mengidentifikasi proses dalam pendekatan perbandingan penjualan di mana teknik kuantitatif dan kualitatif diterapkan pada data penjualan yang dapat diperbandingkan untuk mendapatkan indikasi nilai (Appraisal Institute, 2013:398)

Dalam menggunakan segala bentuk analisis statistik, penilai harus memahami (dan menerapkan dengan benar) konsep statistik fundamental serta metodologi statistik yang dipilih (Appraisal Institute, 2013:400) dan juga dapat mengembangkan serangkaian faktor penyesuaian untuk mengendalikan berbagai penyesuaian dengan membuat model regresi sebagai sarana menyimpulkan penyesuaian ukuran untuk properti dalam rentang data (Appraisal Institute, 2013:400).

Variabel terikat model perhitungan ini adalah nilai sewa transaksi yang validitasnya didapatkan dari data perbankan untuk sewa ATM di luar sewa outlet atau sewa kantor. Variabel yang perlu dianalisis diluar variabel lain, adalah:

a. Jarak ke Pusat Aktivitas Ekonomi/CBD

b. Tahun Transaksi

c. Objek Sewa

d. Jenis Ruang ATM

e. Periode Sewa

f. Aksesibilitas

g. Peruntukan Sekitar

METODOLOGI PERHITUNGAN

Metode yang digunakan oleh Penilai DJKN hingga saat ini berupa:

1. Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengukur besarna pengaruh dua atau lebih variable bebas atau input (X1,X1,.....) terhadap variabel dependen (Y) (Appraisal Institute, 2013:295).

2. Analisis Regresi Linear Berganda Menggunakan Variabel Biner (Dummy)

Regresi menggunakan variable biner dapat digunakan jika terdapat variable bebas kualitatif yang dimasukkan ke dalam model regresi. Variabel biner terdiri dari nilai 1 atau 0, yang digunakan untuk mengkuantitatifkan suatu nilai kualitatif pada variable. Jumlah variabel biner yang digunakan harus kurang 1 dari jumlah kategori yang akan dikuantitatifkan.

3. Analisis Regresi Bentuk Logaritma Natural

Perubahan data ke bentuk Logaritma Natural dilakukan untuk mengatasi permasalahan uji asumsi klasik.

Dari hasil analisis regresi linear dalam rangka mendapatkan data yang lebih valid dan memenuhi kelayakan, maka dilakukan uji syarat kelayakan model regresi linear, antara lain:

1. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data yang digunakan berdistribusi normal atau tidak, karena data yang baik untuk digunakan dalam analisis regresi adalah data yang mempunyai distribusi normal. Diasumsikan jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal, dan jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal.

2. Uji Linearitas

Uji linearitas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan linear yang signifikan antar variabel pada model regresi. Regresi linear dibutuhkan data berupa variabel bebas (X) yang mempunyai hubungan linear dengan variabel terikat (Y). Hasil uji dapat disimpulkan dari angka probability F-statistic, apabila angka probabilitasnya > 0,05 maka disimpulkan bahwa variabel bebas linear dengan variabel terikat.

3. Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas dilakukan untuk mengetahui terjadinya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi linear. Jika terdapat perbedaan varian dari residual. Pada uji heterokedastisitas diasumsikan jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 disimpulkan bahwa terjadi heterokedastisitas, sebaliknya jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas.

4. Uji Multikolineritas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Multikolinearitas terjadi jika nilai VIF (Varian Inflation Factor) > 10.

5. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi merupakan korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Pengujian ini digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi serial dalam model regresi dan/atau untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi di antara variabel-variabel yang diamati pada model. Terdapat dua cara yang dapat digunakan untuk melakukan uji autokorelasi, yaitu:

a. View pilih Residual Diagnostics kemudian Serial Correlation LM Test

b. Membandingkan Nilai Durbin Watson pada model dengan label Durbin Watson

6. Uji Pengaruh Variabel dan Hipotesis pada Regresi Linear

Pengujian Pengaruh Variabel Menggunakan Analisis Korelasi Ganda (R^2) dugunakan untuk mengetahui hubungan antara dua atau lebih variabel bebas (X1,X2, ....) terhadap variabel terikat (Y) secara serentak. Koefisien hasil uji ini menunjukan seberapa besar hubungan yang terjadi antara seluruh variabel bebas dalam model regresi linear serentak terhadap variabel terikatnya. Nilai R^2 memiliki rentang antara 0 sampai 1, jika nilai R^2 semakin mendekati 1 berarti hubungan yang terjadi semakin kuat, sebaliknya jika nilai R^2 semakin mendekati 0 maka hubungan yang terjadi semakin lemah.

Regresi dengan lebih dari dua variabel bebas, digunakan adjusted R^2 atau nilai R^2 yang telah disesuaikan sebagai koefisien determinasi yang bernilai tinggi adalah baik namun patut diketahui apakah koefisien regresi yang diperoleh secara statistik signifikan atau terdapat indikasi berlawanan dengan harapan (Damodaran dan Porter, 2009:266).

Dalam melakukan proses berbagai uji pada model perhitungan di atas, penguji harus memastikan bahwa data yang diuji berdistribusi normal dengan tanpa bias, sehingga mampu meningkatkan akuntabilitas dan ketepatan hasil uji. Variabel terikat dari model ini, yaitu Nilai Transaksi Sewa ATM dipastikan memiliki hubungan sebab-akibat atau saling berpengaruh dengan variabel lainnya, yaitu Tahun Transaksi, Sewa Tanah atau Bangunan, Periode Sewa, Jarak ke CBD, Mal, Komersial, Perkantoran, Akses Jalan, dan Jenis Ruang ATM (Galeri), sehingga dapat disimpulkan adanya keselarasan hubungan antar-variabel.

Setelah ditetapkannya Keputusan Direktur Jenderal Kekayaan Negara Nomor 182/KN/2020, terdapat permohonan penilaian terhadap objek sewa ATM yang telah diajukan oleh pemohon (sebagian besar satuan kerja) kepada seluruh KPKNL di lingkup Kanwil DJKN Sulawesi Utara, Tengah, Gorontalo, dan Maluku Utara (Suluttenggomalut) sebagai berikut:

No

Nama Kantor

Jumlah Permohonan Penilaian Objek Sewa ATM (Penilaian dengan Permodelan Regresi)

Tahun 2021

s.d. Februari 2022

1

Kanwil DJKN Suluttenggomalut

0

0

2

KPKNL Manado

2

0

3

KPKNL Gorontalo

3

2

4

KPKNL Palu

0

0

5

KPKNL Ternate

0

0

Jumlah

5

2

Permohonan penilaian tersebut telah ditindaklanjuti oleh masing-masing KPKNL dengan metode perhitungan yang mengacu pada Keputusan Direktur Jenderal Kekayaan Negara Nomor 182/KN/2020 dan Buletin Teknis Analisis Nomor BTA-01/KN.6/2020 Tentang Permodelan Dalam Rangka Penyusunan Daftar Komponen Penilaian Sewa Barang Milik Negara untuk Penempatan Mesin ATM. Sehingga dengan kontinuitas dalam pengumpulan data dalam pembentukan Komponen Penilaian Sewa BMN untuk Penempatan Mesin ATM akan didapatkan beberapa manfaat sebagai berikut:

· Mengetahui variabel yang mempengaruhi trend kenaikan/penurunan harga sewa ATM pada satu kota;

· Memudahkan penilai DJKN untuk dapat menentukan nilai/harga sewa ATM dari hasil regresi yang dibuat pada satu kota; dan

· Memberikan gambaran bagi Penilai DJKN, investor, dan/atau penyewa untuk mengetahui trend pasar dalam rangka sewa ATM pada satu kota.

Dengan harapan besar, kontinuitas pembentukan Daftar Komponen Penilaian Sewa Barang Milik Negara untuk Penempatan Mesin ATM dapat membentuk suatu database data sehingga perhitungan model sewa ATM ini tidak terbatas hanya dalam satu kota dan dapat membentuk suatu indeks model perhitungan sewa.

Penulis: Athika Meliana Dewi (Bidang Penilaian, Kanwil DJKN Suluttenggomalut)

REFERENSI

Appraisal Institute. 2013. The Appraisal Of Real Estate 14th Edition. Chicago: The Appraisal Institute.

Gujarati, Damodar N. dan Porter, Dawn C. 2009. Dasar- Dasar Ekonometrika (Edisi 5). Jakarta: Salemba Empat.

Buletin Teknis Analisis Nomor BTA-01/KN.6/2020 Tentang Permodelan Dalam Rangka Penyususnan Daftar Komponen Penialaian Sewa Barang Milik Negara untuk Penempatan Mesin ATM.

Keputusan Direktur Jenderal Kekayaan Negara Nomor 151/KN/2019 Tentang Penetapan Integrasi Proses Bisnis layanan Persetujuan Sewa Barang Milik Negara Pada Instansi Vertikal Direktorat Jenderal Kekayaan Negara

Keputusan Direktur Jenderal Kekayaan Negara Nomor 182/KN/2020 Tentang Penyusunan, Penetapan, dan penggunaan Daftar kompinen Penialaian Sewa Barang Milik Negara untuk Penempatan Mesin Anjungan Tunai Mandiri

Peraturan Direktur Jenderal Kekayaan Negara Nomor 6/KN/2020 Tentang Panduan Pemberian Layanan Penilaian dan Analisis di Bidang Penilaian dalam Situasi Bencana Nasional NonAlam Penyebaran Corona Virus Disease 2019 (Covid-19)

Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 28 Tahun 2020 Tentang Perubahan Atas Peraturan Pemerintah Nomor 27 Tahun 2014 Tentang Pengelolaan Barang Milik Negara/Daerah

Disclaimer
Tulisan ini adalah pendapat pribadi dan tidak mencerminkan kebijakan institusi di mana penulis bekerja.
Peta Situs | Email Kemenkeu | Prasyarat | Wise | LPSE | Hubungi Kami | Oppini