Penerapan Metode Clustering Untuk Mengetahui Kepatuhan Wajib Pajak Bumi Dan Bangunan Pada Desa Perkebunan Tanjung Keliling
DOI:
https://doi.org/10.62951/bridge.v2i4.242Keywords:
Clustering, Kepatuhan PBB, MatlabAbstract
Land and Building Tax (PBB) is a type of area regulated by the government in determining the amount of tax for implementation and development as well as increasing the prosperity and well-being of the people. Based on taxpayer compliance data in Tanjung Keliling Plantation, the results of tests carried out using the Clustering algorithm can determine the variables of ownership area, hamlet name and payment level. Clusters 1,2,3 of 600 PBB taxpayer data, namely where cluster 1 has 166 data, can be grouped based on the Ownership Area of "500,001-600,000m2" with the Hamlet Name "Ujung Bangun" and the Payment Level "Quite Good". Cluster 2 consists of 196 data, which can be grouped based on ownership area "200,001-300,000m2" with the hamlet name "Karang Jati" and payment level "fairly good". And Cluster 3 with a total of 238 data, can be grouped based on the Ownership Area "400,001-500,000m2" with the Hamlet Name "Mojosari" and the Payment Level "Quite Good".
Downloads
References
Erawati, T., & Parera, A. M. W. (2017). Pengaruh kesadaran wajib pajak, sanksi perpajakan, pengetahuan perpajakan, dan pelayanan fiskus. Jurnal Akuntansi, 5(1), 37. https://doi.org/10.24964/ja.v5i1.255
Handoko, S., Fauziah, F., & Handayani, E. T. E. (2020). Implementasi data mining untuk menentukan tingkat penjualan paket data Telkomsel menggunakan metode K-Means clustering. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 25(1), 76–88. https://doi.org/10.35760/tr.2020.v25i1.2677
Kamaroellah, R. A. (2017). Analisis kepatuhan wajib pajak bumi dan bangunan berdasarkan realisasi penerimaan pajak bumi dan bangunan (PBB) pada Dinas Pendapatan Daerah Kabupaten Pamekasan. IQTISHADIA Jurnal Ekonomi & Perbankan Syariah, 4(1), 82–103. https://doi.org/10.19105/iqtishadia.v4i1.1158
Kesuma, P. W., Risalah, A., & Purba, B. P. (2020). Penerapan data mining dalam proses pengelompokkan data masyarakat kurang mampu di Kota Deli Serdang menggunakan metode clustering. Jurnal Masyarakat Informatika Sumatera Utara, 10(5). https://doi.org/10.14710/jmasif.v7i1.10794
Nursaniah, R., Rahaningsih, N., Ali, I., & Dienwati, N. (2024). Pengelompokan data penerimaan pajak bumi dan bangunan berdasarkan kelurahan di Kota Tasikmalaya menggunakan algoritma K-Means. 8(2), 1477–1483.
Oktarian, S., Defit, S., & Sumijan. (2020). Klasterisasi penentuan minat siswa dalam pemilihan sekolah menggunakan metode algoritma K-Means clustering. Jurnal Informasi dan Teknologi, 2(3). https://doi.org/http://www.jidt.org
Parasian D P, S., & Irene Sri, M. (2017). Klusterisasi pola penyebaran penyakit pasien berdasarkan usia pasien dengan menggunakan K-Means clustering. Jurnal TIMES, VI(2), 22–25. http://ejournal.stmik-time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/view/584
Purba, C., Sonata, F., Info, A., & Mining, D. (2020). Penerapan data mining dalam menganalisa pola. CyberTech, 3(7), 1–8.
Putri, M. A., Rahaningsih, N., Basysyar, F. M., & Nurdiawan, O. (2022). Penerapan data mining menggunakan metode clustering untuk mengetahui kelompok kepatuhan wajib pajak bumi dan bangunan. 5(2), 145–156.
Sinaga, A. V., Saifullah, & Hardinata, J. T. (2021). Penerapan algoritma backpropagation dalam memprediksi kebutuhan blangko sertipikat tanah pada Kantor BPN Kota Pematangsiantar. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 1(4). https://doi.org/Doi: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Supriyadi, A., Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2021). Perbandingan algoritma K-Means dengan K-Medoids pada pengelompokan armada kendaraan truk berdasarkan produktivitas. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 6(2), 229–240. https://doi.org/10.29100/jipi.v6i2.2008
Wardani, D. K., & Rumiyatun, R. (2017). Pengaruh pengetahuan wajib pajak, kesadaran wajib pajak, sanksi pajak kendaraan bermotor, dan sistem Samsat drive thru terhadap kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor. Jurnal Akuntansi, 5(1), 15. https://doi.org/10.24964/ja.v5i1.253
Widiya, P., Rahaningsih, N., Suarna, N., Studi, P., Akuntansi, K., Cirebon, K., Mining, D., K-means, C., Mineral, P., & Sarang, P. (2023). Pengelompokan tingkat kepatuhan wajib pajak bumi dan bangunan menggunakan algoritma K-Means. 7(2), 1358–1362.
Chalid, F. (2021). Analisis kepatuhan wajib pajak bumi dan bangunan perdesaan dan perkotaan (PBB P2) di Kecamatan Tutur Tahun 2017–2020. JISIP: Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, 10(1), 33–39. https://doi.org/10.33366/jisip.v10i1.2257
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Bridge : Jurnal publikasi Sistem Informasi dan Telekomunikasi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
