## Klasifikasi Masyarakat Wajib Pajak Di Kabupaten Simalungun Menggunakan Metode Naive Bayes
Idris Hanafia Lubis 1 , Poningsih 2 , Ilham Sahputra Saragih 3
1 Mahasiswa  Program Studi Sistem Informasi STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar
3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
Idrislubis95@gmail.com

## Abstract
Regional  tax  is  a  tax  set  by  the  regional  government  with  regional  regulations,  the collection of which is carried out by the regional government and the subsequent results are used to finance the expenditure of regional governments in implementing governance and  development  in  the  region.  Poor  knowledge  and  understanding of  taxes  received  by the community in paying taxes. The quality of good tax knowledge  will greatly affect the smooth  running  of  taxpayers  in  fulfilling  their  tax  obligations.  In  this  study,  the  method used in measuring the free or not of taxpayers in Simalungun District uses the method of using  Naive  Bayes.  The  parameters  used  are  Modernization  of  Tax  Administration System,  Taxation  Information  Session,  Taxation  of  Awareness,  Tax  Sanctions,  Taxpayer Compliance.  The  data  used  in  this  study  provides  questionnaires  to  people  who  have  a type of business in Simalungun District specifically in Java. It is expected that the results of  this  study  can  help  the  government  specifically  the  Regional  Revenue  Service  to understand  the  understanding  and  responsibility  of  the  community  in  fulfilling  their  tax obligations.
Keyword: Society, Taxpayers, Data Mining, Naive Bayes.

## Abstrak
Pajak  daerah  merupakan  pajak  yang  ditetapkan  oleh  pemerintah  daerah  dengan  peraturan daerah,  yang  wewenang  pemungutannya  dilaksanakan  oleh  pemerintah  daerah  dan hasilnya  nanti  digunakan  untuk  membiayai  pengeluaran  pemerintah  daerah  dalam melaksanakan  penyelenggaraan  pemerintahan  dan  pembangunan  di  daerah.  Pengetahuan dan  pemahaman  yang  kurang  tentang  pajak  mengakibatkan  kurangnya  kesadaran masyarakat  dalam  membayar  pajak.  Kualitas  pengetahuan  pajak  yang  baik  akan  sangat mempengaruhi kelancaran wajib pajak dalam memenuhi kewajiban perpajakannya. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam mengukur lancar tidaknya masyarakat wajib pajak  di  Kabupaten  Simalungun  adalah  dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes. Parameter yang digunakan yaitu Modernisasi Sistem Administrasi Perpajakan, Sosialisasi Perpajakan, Kesadaran Perpajakan, Sanksi Perpajakan, Kepatuhan Wajib Pajak. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  memberikan  kuesioner  kepada  masyarakat  yang memiliki jenis  usaha di Kabupaten Simalungun khususnya Tanah Jawa.  Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat membantu pemerintah khususnya Dinas Pendapatan Daerah untuk mengetahui  pemahaman  dan  lancar  tidaknya  masyarakat  dalam  memenuhi  kewajiban perpajakannya.
Kata kunci: Masyarakat, Wajib Pajak, Data Mining, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara kesatuan yang menganut asas desentralisasi dalam rangka penyelenggaraan  pemerintahan  dengan  memberikan  kesempatan  dan  keleluasaan  kepada Daerah  dalam  melaksanakan  Otonomi  Daerah.  Otonomi  daerah  yang  berlandaskan Undang-undang  Nomor  23  Tahun  2014  tentang  Pemerintah  Daerah,  membahas  tentang hak, wewenang dan kewajiban daerah otonom dalam mengatur urusan pemerintahan dan
kepentingan masyarakat  setempat sesuai dengan peraturan perundang-undangan. Sumber keuangan  daerah  salah  satu  yang  dimiliki  dan  dikelola  oleh  Pemerintah  Daerah  adalah Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  yang  merupakan  pendapatan  diperoleh  Daerah  yang dipungut  berdasarkan  Peraturan  Daerah  sesuai  dengan  peraturan  perundang-undangan. Pajak adalah pungutan terhadap masyarakat oleh negara berdasarkan undangundang yang bersifat memaksa, dan terutang yang wajib dibayar dengan tidak mendapat imbalan secara langsung,  yang  hasilnya  digunakan  untuk  membiayai  pengeluaran  negara  dalam penyelenggaraan pemerintahan dan pembangunan.
Kepatuhan wajib pajak yaitu dimana wajib pajak memenuhi kewajiban perpajakannya dan  melaksanakan  hak  perpajakan  dengan  baik  dan  benar  sesuai  dengan  peraturan  dan undang-undang  pajak  yang  berlaku.  Pengetahuan  dan  pemahaman  yang  kurang    tentang pajak  mengakibatkan  kurangnya    kesadaran  masyarakat  dalam  membayar  pajak. Masyarakat kurangtertarik akan membayar pajak karena tidak adanya insentif atau timbal balik  secara  langsung  dari  negara  untuk  mereka.  Kualitas  pengetahuan  pajak  yang  baik akan  sangat  mempengaruhi  kepatuhan  wajib  pajak  dalam  memenuhi  kewajiban perpajakannya.  Semakin  tinggi  tingkat  pengetahuan  dan  pemahaman  wajib  pajak,  maka semakin  mudah  pula  bagi  mereka  untuk  memahami  peraturan  perpajakan  dan  semakin mudah  pula  untuk  memenuhi  kewajiban  perpajakannya.  Salah  satunya  prasangka  buruk masyarakakat  terhadap  petugas  pajak  harus  dirubah  menjadi  prasangka  yang  baik,  untuk merubah  hal  tersebut  tentu  harus  menciptakan  pelayanan  yang  memuaskan  dan berkualitas. Masyarakat akan membayar pajak dari penghasilan yang diterimanya apabila mereka  merasakan  pelayanan  publik  sebanding  dengan  pembayaran  pajaknya,  adanya perlakuan yang adil dari pemerintah serta proses perpajakan yang jelas dari pemerintah.
Ada  2  jurnal  yang  menjadi  referensi  dalam  penelitian  ini  yaitu  pertama,  penelitian yang  dilakukan  [1]  yang  berjudul  “Pengaruh  Pemahaman  Dan  Pengetahuan  Wajib  Pajak Tentang  Peraturan  Perpajakan,  Kesadaran  Wajib  Pajak,  Kualitas  Pelayanan,  Dan  Sanksi Perpajakan  Terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak  Kendaraan  Bermotor  (Studi  Samsat  Kota Malang)”  membahas  tentang    kesadaran  wajib pajak  merupakan  sikap  wajib  pajak  yang telah  memahami  dan  mau  melaksanakan  kewajibannya  untuk  membayar  pajak  dan  telah melaporkan  semua  penghasilannya  tanpa  ada  yang  disembunyikan  sesuai  dengan ketentuan  yang  berlaku.  Dan  kedua, Naive  Bayes merupakan  suatu  teknik  prediksi  yang mencari  probabilitas  sederhana  berdasarkan  pada  teorema  bayes  dengan  asumsi independensi  yang  kuat  pada  jurnal  [1]  yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes Dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Keluarga  Penerima  Beras  Rastra”.  Kesimpulan  dari  kedua jurnal tersebut adalah metode Naive Bayes menggabungkan probabilitas masyarakat wajib pajak dengan kriteria pembayaran wajib pajak untuk mengetahui pemahaman masyarakat dalam  memenuhi  kewajiban  perpajakannya.  Semua  atribut  akan  memberikan kontribusinya  dalam  pengambilan  keputusan,  dengan  bobot  atribut  yang  sama  penting. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan masukan kepada pemerintahan daerah dalam mengetahui jumlah Masyarakat Wajib Pajak di Kabupaten Simalungun.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data Mining
Data  Mining merupakan  proses  maupun  kegiatan  mengumpulkan  sekumpulan  data dalam  jumlah  yang  besar  untuk  di  ekstraksi  sehingga  menjadi  informasi  yang  dapat digunakan [2][3].

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi adalah suatu pekerjaan menentukan objek data yang selanjutnya dimasukan kedalam  kelas  tertentu  berdasarkan  sejumlah  kelas  yang  ada.  Dua  pekerjaan  utama  yang dilakukan  dalam  klasifikasi  yaitu  membangun  sebuah  model  sederhana,  melakukan pengenalan  /klasifikasi/  prediksi  pada  suatu  objek  data  lain  agar  dapat  diketahui  pada kelas mana objek data tersebut disimpan [4][5].

## 2.3. Pajak
Pajak  adalah  iuran  kepada  Negara  yang  terutang  oleh  yang  wajib  membayarnya menurut  peraturan  -  peraturan  atau  dapat  dipaksakan,  dengan  tidak  mendapat  prestasi kembali,  yang  langsung  dapat  ditunjukan  dan  yang  gunanya  adalah  untuk  membiayai pengeluaran umum berhubungan dengan tugas Negara  [4].

## 2.4. Naive Bayes
Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Keuntungan penggunaan Naive Bayes adalah  bahwa  metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  ( Training  Data ) yang  kecil  untuk  menentukan estimasi parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian. Naïve  Bayes sering  bekerja  jauh  lebih  baik  dalam  kebanyakan  situasi dunia  nyata  yang  kompleks  dari  pada  yang  diharapkan  [2][6][7].  Untuk  menyelesaikan metode Naive Bayes dapat dilakukan dengan persamaan-persamaan sebagai berikut:
( | ) * ( ) ( | ) ( ) P X H P H P H X P X  (1)
Keterangan : X   : Data dengan class yang belum diketahui H   : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H | X) : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probabilitas) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X | H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Penjabaran  lebih  lanjut  rumus Naive  Bayes tersebut  dilakukan  dengan  menjabarkan secara terperinci (C|X 1 …,X n ) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut.
P(C | x 1 ,......,x n =   
 1 n P C  P x ,.....,  x | C =   P(C)P(X 1 | C)P(X 2 ,….,X n |C,X 1 ) =   (C)P(X 1 | C)P(X 2 | C,X 1 )P(X 3 ,...X n |C,X 1 ,X 2 (C)P(X 1 | C) P(X 2 | C,X 1 )P(X 3 | C,X 1 ,X 2 )P(X 4 ,....,X n |C,X 1 ,X 2 ,X 3 )P(C) =   P(X 1 |C)P(X 2 |C,X 1 )P(X 3 |C,X 1 ,X 2 ).... P(X n |C,X 1 ,X 2 ,X 3 ,.....X n-1 ..... (2)
Jika semakin banyak faktor-faktor yang semakin kompleks yang berpengaruh terhadap nilai  probabilitas,  maka  semakin  tidak  mungkin  untuk  menghitung  nilai  tersebut  satu persatu.  Proses  perhitungan  akan  semakin  susah  untuk  dilakukan,  maka  disinilah digunakan  asumsi  independensi  yang  sangat  tinggi,  bahwa  masing-masing  atribut  dapat saling bebas. Dengan asumsi tersebut, diperlukan persamaan 3 :
( ) ( ) ( ) ( | ) ( ) ( ) ( ) i j i i j i j P X X P X P Xj P X X P X P Xj P X     Untuk i≠j, sehingga ( | , ( | ) i j i P X C X
P X C  (3)
Dari  persamaan  3  tersebut  dapat  di  ambil  kesimpulan  bahwa  asumsi independensi  membuat  syarat  perhitungan  menjadi  lebih  sederhana.  Selanjutnya penjabaran ( P(C|X1,…..,Xn ) dapat disederhanakan menjadi persamaan 4 :
    2 3 1 1 1 ( | )  ( | ) | , | ( | ) n n i P X C P X C
P C X X P X C p Xi C       (4)
Keterangan : =  perkalian ranting antar atribut.
Persamaan  5  merupakan  teorema bayes yang  kemudian  akan  digunakan  untuk melakukan  perhitungan  klasifikasi.  Untuk  klasifikasi  dengan  data continue atau  data angka menggunakan rumus distribusi Gaussian dengan 2 parameter : mean µdan varian 𝜎 : 1 ( )2 ( | ) exp 2 2 2 i i j xi ij P X X C c ij ij        (5)
Keterangan : P    :    Peluang X i :   Atribut ke i X j :   Nilai atribut ke i C    :   Kelas yang dicari C i :   Sub kelas Y yang dicari µ    :   Menyatakan rata–rata dari seluruh atribut 𝜎 :   Deviasi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut.
Dalam  metode Naive  Bayes diperlukan  data  latih  dan  data  uji  yang  ingin diklasifikasikan. Semakin banyak data latih yang yang dilibatkan, semakin baik hasil yang prediksi  yang  diberikan.  Menghitung  P(C i )  yang  merupakan  probabilitas  prior  untuk setiap sub kelas C yang akan dihasilkan menggunakan persamaan 6 :
( ) Si P Ci s  (6)
Si adalah jumlah data training dari kategori Ci, dan s adalah jumlah total data training. Menghitung  P(X i |C i )  yang  merupakan  probabilitas  posterior  Xi  dengan  syarat  C menggunakan persamaan 4.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  pada  bab  ini  disajikan  sesuai  penelitian  yang  dilakukan.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  bayar  pajak  berdasarkan  pertanyaan kuesioner  yang  telah  diberikan.  Perangkat  lunak  yang  digunakan  yaitu rapidmminer  5.3 Kumpulan data yang diperoleh digunakan sebagai data masukan dalam  membuat model aturan  menggunakan algoritma Naive Bayes menggunakan software rapidminer . Dalam mengetahui  lancar  tidaknya  pembayaran  pajak  di  Kabupaten  Simalungun  khususnya Tanah  Jawa.  Penulis  akan  menampilkan  gambaran  model  aturan  dalam  mengklasifikasi masyarakat wajib pajak di Kabupaten Simalungun menggunakan algoritma Naive Bayes .

## 3.1. Dataset Penelitian
Metode Naive  Bayes digunakan  dalam  pemodelan  data  yang  akan  ditampilkan.  Data yang  akan  diolah  ada data  training dan data  testing .  Kriteria  data  yang  telah  ditentukan dianalisis  menggunakan  perangkat  lunak rapidminer 5.3.  Berikut  merupakan  data  yang diolah pada penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 1. Data yang dikumpulkan Responden Modernisasi Sistem Administrasi Perpajakan Sosialisasi Perpajakan Kesadaran Perpajakan Sanksi Perpajakan Kepatuhan Wajib Pajak
Hasil
A1 KS KS KS
KS
KS
Tidak Lancar A2 SS SS SS SS SS Lancar A3 SS KS KS S KS Tidak Lancar A4 TS KS S KS
KS
Tidak Lancar A5 KS S SS S S Lancar A6 SS S S KS S Lancar A7 KS S S S S Lancar A8 KS S KS S S Lancar A9 KS KS KS KS S Tidak Lancar A10 S KS S KS S Lancar A11 KS S S S S Lancar A12 S S S KS S Lancar
Responden Modernisasi Sistem Administrasi Perpajakan Sosialisasi Perpajakan Kesadaran Perpajakan Sanksi Perpajakan Kepatuhan Wajib Pajak Hasil A13 KS KS
KS KS
KS
Tidak Lancar A14 S S S S S Lancar A15 KS KS SS KS KS Lancar A16 SS KS SS S KS Lancar A17 SS S KS KS S Lancar A18 KS KS SS KS KS Tidak Lancar A19 S KS SS TS S Lancar A20 KS TS SS
KS
KS Tidak Lancar

## 3.2. Perhitungan Algoritma Naive Bayes
Perhitungan  probabilitas  prior  kemungkinan  Lancar  dalam  menentukan  masyarakat wajib pajak dapat dilihat pada persamaan (6), yaitu :
Sedangkan perhitungan probabilitas tidak Lancar yaitu :
Setelah  probabilitas  dari  masing-masing  prior  telah  diketahui,  selanjutnya  penulis menghitung masing-masing probabilitas dari setiap kriteria yang digunakan. Kriteria yang digunakan  penulis  yaitu  Modernisasi  Sistem  Administrasi  Perpajakan,  Sosialisasi Perpajakan,  Kesadaran  Perpajakan,  Sanksi  Perpajakan,  Kepatuhan  Wajib  Pajak.  Dalam menentukan probabilitas setiap kriteria, penulis menghitung bagian-bagian yang terdapat pada setiap kriteria, pada penelitian ini bagian-bagian yang terdapat dalam setiap kriteria menggunakan skala linker 5 yaitu SS (Sangat Setuju), S (Setuju), KS (Kurang Setuju), TS (Tidak  Setuju),  dan  STS  (Sangat  Tidak  Setuju).  Sehingga    perhitungan  probabilitas masing-masing kriteria dapat dilihat pada beberapa tabel-tabel berikut.
Untuk  menghitung  probabilitas  kemungkinan  dari  kriteria  Modernisasi  Sistem Administrasi Perpajakan   dan Sosialisasi Perpajakan dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Probabilitas Kriteria Modernisasi Sistem Administrasi Perpajakan
Modernisasi Sistem Administrasi Perpajakan Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas Lancar Tidak Lancar Lancar Tidak Lancar SS 3 0 0,23 0,00 S 5 1 0,38 0,14 KS 5 5 0,38 0,71 TS 0 1 0,00 0,14 STS 0 0 0,00 0,00 Jumlah 13 7 1,00 1,00
Untuk  menghitung  probabilitas  kemungkinan  dari  kriteria  Modernisasi  Sistem Administrasi Perpajakan   dan Sosialisasi Perpajakan dapat dilihat pada tabel 3 :
Tabel 3. Probabilitas Kriteria Sosialisasi Perpajakan
Sosialisasi Perpajakan   Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas Lancar Tidak Lancar Lancar Tidak Lancar SS 1 0 0,08 0,00 S 8 0 0,62 0,00 KS 4 6 0,31 0,86 TS 0 1 0,00 0,14 STS 0 0 0,00 0,00 Jumlah 13 7 1,00 1,00
Untuk  menghitung  probabilitas  kemungkinan  dari  kriteria  Kesadaran  Perpajakan  dan Sanksi Perpajakan dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4. Probabilitas Kriteria Kesadaran Perpajakan
Kesadaran Perpajakan Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas Lancar Tidak Lancar Lancar Tidak Lancar SS 5 2 0,38 0,29 S 6 1 0,46 0,14 KS 2 4 0,15 0,57 TS 0 0 0,00 0,00 STS 0 0 0,00 0,00 Jumlah 13 7 1,00 1,00
Untuk  menghitung  probabilitas  kemungkinan  dari  kriteria  Kesadaran  Perpajakan  dan Sanksi Perpajakan dapat dilihat pada tabel 5:
Tabel 5. Probabilitas Kriteria Sanksi Perpajakan Sanksi Perpajakan Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas Lancar Tidak Lancar Lancar Tidak Lancar SS 1 0 0,08 0,00 S 6 1 0,46 0,14 KS 5 6 0,38 0,86 TS 1 0 0,08 0,00 STS 0 0 0,00 0,00 Jumlah 13 7 0,08 1,00
Untuk  menghitung  probabilitas  kemungkinan  dari  kriteria  Kepatuhan  Wajib  Pajak dapat dilihat pada tabel 6 :
Tabel 6. Probabilitas Kriteria Kepatuhan Wajib Pajak Kepatuhan Wajib Pajak Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas Lancar Tidak Lancar Lancar Tidak Lancar SS 1 0 0,08 0,00 S 10 2 0,77 0,29 KS 2 5 0,15 0,71 TS 0 0 0,00 0,00 STS 0 0 0,00 0,00 Jumlah 13 7 1,00 1,00
Berdasarkan  data training pada  tabel  1  rumus  yang  digunakan  dalam  menentukan kelas  Lancar  dapat  dilihat  pada  persamaan  (4).  Sehingga  untuk  menghitung  nilai  Lancar pada data responden 19 dan 20 adalah sebagai berikut.
P(19  |  Lancar)  =  P(Modernisasi  Sistem  Administrasi  Perpajakan  =  S  |  Lancar)  x P(Sosialisasi Perpajakan = KS |  Lancar) x P(Kesadaran Perpajakan = SS |  Lancar) x P(Sanksi Perpajakan = TS |Lancar) x P(Kepatuhan Wajib Pajak  = S | Lancar) = 0,38 x 0,31 x 0,38 x 0,08 x 0,77 = 0,0027 P(20  |  Lancar)  =  P(Modernisasi  Sistem  Administrasi  Perpajakan  =  KS  |  Lancar)  x P(Sosialisasi Perpajakan = TS | Lancar) x P(Kesadaran Perpajakan = SS |  Lancar) x P(Sanksi Perpajakan = KS |Lancar) x P(Kepatuhan Wajib Pajak  = KS | Lancar) = 0,38 x 0,00 x 0,38 x 0,38 x 0,15 = 0
Sedangkan untuk menghitung nilai Tidak Lancar  pada data ke 19 dan 20 rumus  yang digunakan  sama  dengan  rumus  untuk  menentukan  nilai  Lancar.  Sehingga  untuk mendapatkan nilai dilakukan sebagai berikut.
P(19 | Tidak Lancar) = P(Modernisasi Sistem Administrasi Perpajakan = S | Lancar) x  P(Sosialisasi Perpajakan = KS |  Lancar) x P(Kesadaran Perpajakan = SS |  Lancar) x P(Sanksi Perpajakan = TS |Lancar) x P(Kepatuhan Wajib Pajak  = S | Lancar) = 0,14 x 0,86 x 0,29 x 0,00 x 0,29 = 0 P(20  |  Tidak  Lancar)  =  P(Modernisasi  Sistem  Administrasi  Perpajakan  =  KS  | Lancar)  x    P(Sosialisasi  Perpajakan  =  TS  |  Lancar)  x  P(Kesadaran  Perpajakan  =
SS |  Lancar) x P(Sanksi Perpajakan = KS |Lancar) x P(Kepatuhan Wajib Pajak  = KS | Lancar) = 0,71 x 0,14 x 0,29 x 0,86 x 0,71 = 0,0176
Setelah  nilai  Lancar  dan  Tidak  Lancar  pada  data  19  dan  20  telah  diketahui. Selanjutnya  penulis  melakukan  perhitungan  maksimal  masing-masing  klasifikasi. Perhitungan data responden 19 untuk menghitung pemaksimalan nilai Lancar yaitu :
P(Lancar | C) = P(Rn | C) * P(Lancar) = P(19 | C) * P(Lancar)
= 0,0027 x 0,65
= 0,0017
Perhitungan data responden 20 untuk menghitung pemaksimalan nilai Lancar yaitu : P(Lancar | C) = P(Rn |C) * P(Lancar) = P(20 |C) * P(Lancar) = 0 x 0,35
= 0
Sedangkan perhitungan maksimal nilai Tidak Lancar pada data responden 19 yaitu : P(Tidak Lancar | C) = P(Rn | C) * P(Tidak Lancar) = P(19 | C) * P(Tidak Lancar)
= 0 x 0,35 = 0
Perhitungan maksimal nilai Tidak Lancar pada data responden 20 yaitu : P(Tidak Lancar|C) = P(Rn | C) * P(Tidak Lancar) = P(20 | C) * P(Tidak Lancar) = 0,0176 x 0,35 = 0,0061
Setelah  menghitung  pemaksimalan  dari  nilai  Lancar  dan  Tidak  Lancar,  selanjutnya penulis  membandingkan  nilai  Lancar  dan  Tidak  Lancar.  Sehingga  dapat  diketahui responden tersebut termasuk kedalam kategori Lancar atau tidak Lancar.
Pada data responden 19 diketahui perhitungan maksimal kelas Lancar = 0,0017 , kelas tidak Lancar = 0. sehingga 0,0017 > 0. Dapat dikatakan data responden 19 data responden yang Lancar dalam membayar Wajib Pajak.
Pada data responden 20 diketahui perhitungan maksimal kelas Lancar = 0 kelas tidak Lancar = 0,0061. sehingga 0 < 0,0061. Dapat dikatakan data responden 20 data responden Tidak Lancar dalam membayar Wajib Pajak.

## 3.3. Validasi Performance
Dalam  melakukan  validasi performance digunakan  operator  X- Validation .  Operator X- validation melakukan  validasi  silang  untuk  memperkirakan  kinerja  statistik  operator pembelajaran  (biasanya  pada  set  data  yang  tak  terlihat).  Operator  ini  juga  digunakan untuk  memperkirakan  seberapa  akurat  suatu  model  yang  akan  tampil  dalam  praktek. Operator  X-Validasi  merupakan  operator  bersarang  yang  memiliki  dua  subproses: training subprocess (subproses percobaan) dan testing subprocess (subproses pengujian). Subproses  percobaan  digunakan  untuk  melatih  sebuah  model.  Model  yang  terlatih kemudian diterapkan dalam subproses pengujian. Biasanya proses belajar mengoptimalkan  parameter  model  untuk  membuat  model  sesuai  dengan  data  percobaan. Jika kita  kemudian mengambil sampel independen dari data pengujian, umumnya model tersebut  tidak  cocok  dengan  data  percobaan  maupun  data  pengujian.  Hal  ini  disebut dengan istilah 'over-pas' , dan sangat mungkin terjadi ketika ukuran set data training kecil, atau  ketika  jumlah  parameter  dalam  model  besar.  Sehingga  validasi  silang  merupakan cara  untuk  memprediksi  kesesuaian  model  untuk  satu  set  pengujian  hipotesis  ketika  set pengujian  eksplisit  tidak  tersedia.  Berikut  merupakan  hasil  pengujian  model  algoritma Naive Bayes Classfier ditunjukan pada gambar berikut:
Gambar 1. Nilai Accuracy Performance
Keterangan :
a. Jumlah prediksi tidak lancar dan kenyataannya benar tidak lancar adalah 4 record .
b. Jumlah prediksi lancar dan kenyataannya benar tidak lancar adalah 3 record .
c. Jumlah prediksi tidak lancar dan kenyataannya benar Lancar adalah 3 record .
d. Jumlah prediksi lancar dan kenyataannya benar lancar  adalah 10 record .
Pada  gambar  Nilai Accuracy Performance dijelaskan  bahwa  prediksi  tidak  lancar memiliki nilai dengan class precision 57,14%, prediksi lancar memiliki nilai dengan class precision 76,92 %.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan  pembahasan  Metode Naive  Bayes dan implementasi rapidminer pada  bab  sebelumnya,  penulis  dapat  menarik  kesimpulan sebagai berikut.
a. Teknik Data Mining menggunakan algoritma Naive bayes dapat diterapkan dalam mengklasifikasi masyarakat wajib pajak di Kabupaten Simalungun.
b. Data  yang  sebelumnya  diolah  dalam  perhitungan  metode Naive  Bayes telah diimplementasikan  ke  dalam Software  rapidminer yang  bertujuan  untuk membuktikan  bahwa  hasilnya  sama  dengan  perhitungan  manual  pada  metode Naive Bayes.
c. Hasil yang diperoleh dalam mengklasifikasi masyarakat wajib pajak di Kabupaten Simalungun menggunakan software Rapidminer adalah sebagai berikut :
1) Jumlah  prediksi  tidak  lancar  dan  kenyataannya  benar  tidak  lancar  adalah  4 record .
2) Jumlah prediksi lancar dan kenyataannya benar tidak lancar adalah 3 record .
3) Jumlah prediksi tidak lancar dan kenyataannya benar Lancar adalah 3 record .
4) Jumlah prediksi lancar dan kenyataannya benar lancar  adalah 10 record .
Untuk penelitian lebih lanjut ada beberapa saran dan masukan diantaranya,
a. Pengujian  menggunakan  metode/algoritma  lainnya  agar  hasil  yang  didapatkan lebih baik lagi.
b. Diharapkan  penelitian  ini  dapat  dijadikan  referensi  di  bidang  ilmu  pengetahuan dan  wawasan  untuk  penelitian  berikutnya,  dan  dapat  dikembangkan  untuk memperoleh hasil yang cepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  Dan  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Peneria Beras Rastra,” Jutim ,  Vol.  3,  No. 1, Hal. 1–8, 2018.
[2] A.  Saleh,  “Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes  Dalam  Data  Mining  Untuk Menentukan Konsentrasi Siswa,” Ketik , Hal. 200–208, 2015.
[3] S.  Sundari,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  Dan  H.  S.  Tambunan,  “Analisis  K- Medoids  Clustering  Dalam  Pengelompokkan  Data  Imunisasi  Campak  Balita  Di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , No. September, Hal. 687–696, 2019.
[4] H.  M.  M.  Al  Laroussi,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Sebagai  Proses Seleksi Penerima Beasiswa Libyan Embassy Berbasis Web,” 2015.
[5] Syarli  Dan  A.  A.  Muin,  “Metode  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Kelulusan  (  Studi Kasus : Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi ),” J. Ilm. Ilmu Komput. , Vol. 2, No. 1, Hal. 5, 2016.
[6] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  Dan  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra,” Jutim , Vol. 3, No. 1, Hal. 1–8, 2018.
[7] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, Dan A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , No. November, 2019.