Pemanfaatan Big Data Penawaran dan Transaksi Properti untuk Prediksi Nilai Tanah dalam Praktik Penilaian - Muhammad Firman; Theodorus Sendjaja (Lembaga Riset Ilmiah, 2025)
Penilaian tanah yang akurat krusial bagi pembangunan ekonomi, tata ruang, dan perpajakan, tetapi metode konvensional kerap terbatas dalam cakupan data, kecepatan, dan akurasi. Penelitian ini menawarkan pendekatan baru dengan mengeksplorasi pemanfaatan big data, khususnya integrasi data penawaran dan transaksi properti, yang dipadukan dengan algoritma machine learning dan analisis spasial. Melalui studi pustaka kualitatif, temuan menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu meningkatkan akurasi prediksi, mempercepat proses penilaian, dan mengakomodasi variabel non-tradisional seperti kualitas lingkungan. Namun, tantangan masih muncul terkait kualitas data, fragmentasi, literasi digital, serta ketiadaan regulasi pendukung. Studi ini menegaskan potensi big data sebagai fondasi transformasi digital penilaian tanah di Indonesia, dengan syarat didukung validasi data, regulasi adaptif, dan penguatan kapasitas sumber daya manusia. Accurate land valuation is essential for economic development, spatial planning, and taxation, yet conventional methods often fall short in terms of data coverage, speed, and precision. This study introduces a novel approach by exploring the integration of big data particularly property listing and transaction records with machine learning algorithms and spatial analysis. Drawing on a qualitative literature review, the findings indicate that this approach can enhance prediction accuracy, accelerate valuation processes, and incorporate non-traditional variables such as environmental quality. Nevertheless, challenges remain regarding data quality, fragmentation, limited digital literacy, and the absence of supportive regulations. The study highlights the potential of big data to serve as a foundation for the digital transformation of land valuation in Indonesia, provided it is supported by data validation, adaptive regulation, and strengthened human resource capacity.