Salah satu implementasi tugas dan fungsi Direktorat Jenderal Kekayaan Negara (DJKN) khususnya terkait bidang Penilaian adalah pengembangan dan pembangunan basis data penilaian yang terintegrasi untuk mewadahi data dan informasi terkait penilaian. Pengumpulan data-data terkait penilaian tersebut diwadahi dalam basis data bernama Sistem Informasi Penilaian (SIP). Beberapa data yang disimpan dalam basis data tersebut adalah data objek penilaian, data objek pembanding dan data objek properti di beberapa kota di Indonesia. Dari kumpulan data tersebut data dikelola dan dikembangkan untuk membantu dalam pelaksanaan tugas dan fungsi DJKN khususnya untuk mendapatkan nilai wajar atas sebuah objek properti. Hal ini sejalan dengan kebijakan Kementerian Keuangan dalam peningkatan budaya data salah satunya penggunaan data analitik untuk membantu pengambilan keputusan.

Menurut Indrajani (2015:70), basis data adalah kumpulan data yang saling berhubungan secara logis dan didesain untuk mendapatkan data yang dibutuhkan oleh suatu organisasi. Menurut Helmud (2021), basis data adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut. Sedangkan menurut PMK 173/KMK.6/2020, basis data penilaian adalah kumpulan data dan informasi pendukung lainnya yang berkaitan dengan Penilaian yang disimpan dalam media penyimpanan data. Adapun basis data penilaian dibentuk secara terpusat berdasar data yang diperoleh dari kantor pusat, kantor wilayah dan kantor pelayanan.

Data analitik merupakan proses inspeksi serangkaian data yang berguna untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi yang ada dan meningkatkan sistem pada software (poinstar.co.id). Teknologi data analytics dan teknik digunakan di industri komersial yang memudahkan perusahaan mendapatkan hasil akhir yang lebih baik dan akurat. Dalam bidang penilaian penggunaan data analitik telah berkembang pesat, khususnya untuk membantu pelaksanaan penilaian.

Saat ini pengembangan SIP telah mengakomodasi data-data properti baik dari hasil survei lapangan saat pelaksanaan penilaian dan pelaksanaan survei data properti. Adapun data yang saat ini dikompilasi adalah data penempatan Anjungan Tunai Mandiri (ATM), data transaksi tanah, data sewa tanah, data sewa ruang dan data sewa Base Transceiver Station (BTS). Kompilasi data-data terkait objek properti dilaksanakan dengan rangkaian proses yaitu:

1. Penilai atau pegawai yang melakukan survei lapangan melakukan pendataan sebuah objek beserta kelengkapan informasi yang melekat pada objek tersebut;

2. Data dan informasi objek tersebut diinput pada aplikasi SIP survei sesuai jenis objek dan transaksinya kemudian disimpan dan diunggah ke server;

3. Pihak Kanwil melakukan verifikasi dan validasi atas data dan informasi yang diinput;

4. Data sudah siap dilakukan pengolahan.

Dari basis data pada SIP tersebut dapat dilakukan beberapa data analitik di antaranya dashboard data properti, permodelan dan zona nilai tanah (ZNT). Saat ini pengolahan basis data penilaian dengan tujuan tersebut telah dilakukan di bidang Penilaian. Untuk dashboard data properti pada SIP telah digambarkan sebaran data properti (penempatan ATM, transaksi tanah, sewa ruang dll). Sedangkan basis data penilaian yang ditindaklanjuti dengan permodelan telah dilakukan dengan membuat permodelan untuk penempatan mesin ATM.

Salah satu contoh kegiatan data analitik pada basis data penilaian yang telah rutin dilakukan adalah permodelan untuk penempatan mesin ATM. DJKN telah membuat Kepdirjen dan juga Buletin Teknis Penilaian (BTP) sebagai panduan untuk pelaksanaan pembentukan modelnya. Kegiatan diawali dengan mengunduh data dan informasi terkait penempatan ATM pada SIP. Data dan informasi tersebut selanjutnya dibuat dan disusun sesuai dengan kaidah pengolahan data. Kemudian tentukan variabel-variabel yang akan dijadikan faktor yang berpengaruh. Selanjutnya data tersebut dikirim ke aplikasi pengolahan data (SPSS, EViews dll) dan dilakukan tindakan eksekusi untuk menghasilkan sebuah persamaan. Lalu dilakukan uji kelolosan model (uji statistik dan uji asumsi klasik), jika model masih belum lolos uji maka bisa dihilangkan data yang tidak lolos uji (data outlier dihapus). Sedangkan jika sudah lolos uji maka persamaan sudah valid dan siap untuk dijadikan model.

Menurut kami penggunaan data analitik pada basis data penilaian dapat memberikan manfaat. Beberapa manfaat yang dapat timbul antara lain dapat memberikan informasi atau gambaran kondisi properti pada sebuah daerah, mempercepat penyelesaian pelaksanaan penilaian karena penghitungan nilai wajar dapat dibantu dengan sebuah model dan memberikan efek penghematan anggaran karena dalam survei lapangan untuk mencari pembanding dapat dibantu dari basis data penilaian. Adanya ketergunaan data analitik pada basis data penilaian tentu sejalan dengan program Kementerian Keuangan dalam rangka memajukan budaya data.

Teks : Putri Prama Ananta, Bidang Penilaian

Daftar Pustaka

Helmud Ellya. 2021. Optimasi Basis Data Oracle Menggunakan Complex View. Studi Kasus : PT. Berkat Optimis Sejahtera (PT. BOS). Pangkalpinang: Jurnal Informatika Volume 7 Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur.

Indrajani. 2015. Database Design. Jakarta: Elex Media Komputindo.

Peraturan Menteri Keuangan Nomor 173/PMK.6/2020 tentang Penilaian oleh Penilai Pemerintah pada Direktorat Jenderal Kekayaan Negara, Jakarta. https://www.pointstar.co.id/blog/apa-itu-data-analytics/ dilihat pada tanggal 13 Maret 2023.