Jurnas.net – Pemerintah Kabupaten Banyuwangi mulai menggratiskan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) bagi ribuan warga miskin pada 2026. Kebijakan ini menyasar 6.836 rumah tangga dan diposisikan sebagai langkah konkret meringankan beban ekonomi kelompok rentan.
Bupati Banyuwangi Ipuk Fiestiandani menegaskan, program ini bukan sekadar insentif, melainkan bagian dari strategi perlindungan sosial berbasis data.
“Ada lebih dari 6 ribu rumah warga miskin yang PBB-nya kita gratiskan tahun ini. Harapannya bisa mengurangi beban pengeluaran mereka,” kata Ipuk, Rabu, 22 April 2026.
Plt Kepala Badan Pendapatan Daerah (Bapenda) Banyuwangi, Samsudin, menjelaskan bahwa penerima manfaat ditentukan menggunakan Data Tunggal Sosial dan Ekonomi Nasional (DTSEN) milik Kementerian Sosial. Warga yang berhak adalah mereka yang masuk kategori desil 1 hingga 4 kelompok dengan tingkat kesejahteraan terendah.
“Semua berbasis data DTSEN, sehingga bisa langsung terdeteksi siapa yang berhak menerima pembebasan PBB,” kata Samsudin.
Namun demikian, pemerintah daerah tidak sepenuhnya bergantung pada data pusat. Proses verifikasi dan validasi tetap dilakukan di tingkat lokal untuk memastikan bantuan benar-benar tepat sasaran.
Bapenda mendistribusikan Surat Pemberitahuan Pajak Terutang (SPPT) kepada desa dan kelurahan untuk diverifikasi langsung di lapangan. Langkah ini menjadi filter akhir sebelum pembebasan pajak diberikan. Jika ditemukan penerima yang tidak layak, datanya akan dicoret. Sebaliknya, warga miskin yang belum terdaftar justru bisa diusulkan masuk sebagai penerima baru.
“Kalau ada warga miskin yang belum masuk data, bisa diusulkan. Selama masuk desil 1 sampai 4, mereka berhak dan bisa menerima pembebasan di tahun berikutnya,” ujar Samsudin.
Kebijakan ini dinilai menjadi kombinasi antara reformasi pajak daerah dan perlindungan sosial. Di satu sisi, pemerintah tetap menjaga kepatuhan pajak. Di sisi lain, kelompok paling rentan justru dibebaskan dari beban fiskal. Dengan pembebasan PBB ini, Pemkab Banyuwangi berharap daya beli masyarakat miskin bisa sedikit terangkat, sekaligus mendorong pemerataan kesejahteraan berbasis data yang lebih akurat.
Editor : Andi Setiawan
