MODEL ESTIMASI NILAI TANAH MENGGUNAKAN ANALISIS GEOSTATISTIKA

Nanin Trianawati Sugito, Irawan Soemarto, Sadikin Hendriatiningsih, Bambang Edhi Leksono

Abstract


Penilaian tanah menjadi salah satu aspek dalam sistem kadaster yang terintegrasi dengan penggunaan tanah dan penguasaan tanah. Tanah dapat dinilai atas dasar manfaat yang bisa diberikan. Tinggi rendahnya nilai tanah dipengaruhi oleh banyak faktor, di antaranya faktor ekonomi, sosial, pemerintah, dan fisik. Berdasarkan faktor yang dapat menentukan nilai tanah tersebut, diketahui bahwa penggunaan tanah dapat pula berpengaruh terhadap pembentukan nilai tanah. Beberapa penelitian telah menyatakan bahwa tata guna lahan merupakan faktor yang paling dominan pengaruhnya terhadap nilai tanah. Pada penelitian ini digunakan analisis geostatistika yang diterapkan dalam pemodelan nilai tanah. Perhitungan estimasi nilai tanah dilakukan dengan menggunakan model spherical, exponential, maupun gaussian. hasil penelitian menunjukkan bahwa model semivariogram terbaik berdasarkan perhitungan adalah model gaussian, karena memiliki besaran standar deviasi terendah bila dibandingkan dengan standar deviasi yang dihasilkan oleh model exponential dan spherical. Model matematika nilai tanah hasil analisis geostatistika akan dimodifikasi dengan memasukkan bobot tata ruang. Model matematika nilai tanah hasil modifikasi ini diharapkan dapat mencerminkan nilai yang sebenarnya, di mana selanjutnya dapat dipergunakan dalam pembuatan pembuatan zona nilai tanah.

Keywords


Model; nilai tanah; geostatistika

Full Text:

PDF

References


Arslan, H. (2014). Estimation of spatial distrubition of groundwater level and risky areas of seawater intrusion on the coastal region in Çar ş amba Plain , Turkey , using different interpolation methods, 5123–5134. https://doi.org/10.1007/s10661-014-3764-z

Chiverton, A., Hannaford, J., Holman, I., Corstanje, R., Prudhomme, C., Bloomfield, J., & Hess, T. M. (2015). Which catchment characteristics control the temporal dependence structure of daily river flows ?, 1369(July 2014), 1353–1369. https://doi.org/10.1002/hyp.10252

Dale, P., & McLaughlin, J. (1999). Land Administration. New York: Oxford University Press.

ESRI. (2003). Using ArcGIS Geostatistical Analyst.

Griffith, D. A. (2009). Spatial Autocorrelation (pp. 1–10). University of Texas at Dallas.

Hendrastuti, N. (2016). Ekonomi Tanah dan Tata Kota. Jakarta.

Hermit, H. (2009). Teknik Penaksiran Harga Tanah Perkotaan: Teori dan Praktek Penilaian Tanah. Bandung: CV. Mandar Maju.

Martiniano, E., & Silveira, D. O. (2015). Change Detection in Brazilian Savannas Using Semivariograms Derived from NDVI Images, 103–109.

Patil, A. P., Gething, P. W., Piel, F. B., & Hay, S. I. (2011). Bayesian geostatistics in health cartography: The perspective of malaria. Trends in Parasitology, 27(6), 246–253. https://doi.org/10.1016/j.pt.2011.01.003

Pham, T. D., & Wagner, M. (1998). A geostatistical model for linear prediction analysis of speech. Pattern Recognition, 31(12), 1981–1991. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(98)00084-3

Sadyohutomo, M. (2016). Tata Guna Tanah dan Penyerasian Tata Ruang (Februari 2). Surabaya: Pustaka Pelajar.

Sari, D. K., Nugroho, H., & Hendriawaty, S. (2010). Pemodelan Harga Tanah Perkotaan Menggunakan Metode Geostatistika. Jurnal Rekayasa, XIV(2), 60–71.

Sutawijaya, A. (2004). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai Tanah sebagai Dasar Penilaian Niali Jual Obyek Pajak (NJOP) PBB di Kota Semarang. Economic Journal of Emerging Markets. Retrieved from http://jurnal.uii.ac.id/index.php/JEP/article/view/625

Tobler, W. R. (1970). A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region. Economic Geography, 234–240.

Topp, L., Barker, B., & Degenhardt, L. (2004). The external validity of results derived from ecstasy users recruited using purposive sampling strategies, 73, 33–40. https://doi.org/10.1016/j.drugalcdep.2003.09.001

Uyan, M. (2016). Determination of agricultural soil index using geostatistical analysis and GIS on land consolidation projects : A case study in Konya / Turkey. Computers and Electronics in Agriculture, 123, 402–409. https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.03.019

Uyan, M., & Cay, T. (2013). Spatial analyses of groundwater level differences using geostatistical modeling, 633–646. https://doi.org/10.1007/s10651-013-0238-3

Van Beurden, S. a H. a, & Riezebos, H. T. (1988). The application of geostatistics in erosion hazard mapping. Soil Technology, 1(4), 349–364. https://doi.org/10.1016/0933-3630(88)90014-1




DOI: http://dx.doi.org/10.24895/JIG.2019.25-2.955

Article Metrics

Abstract view : 0 times
PDF - 0 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 GEOMATIKA

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Geomatika Indexed by:

 

Copyright of Geomatika