## Journal of Information System Research (JOSH)

## Prediksi Capaian Bulanan Pajak Daerah Kabupaten Bandung Barat Menggunakan Metode Logistic Regression
Muhammad Ramdhani * , Fajri Rakhmat Umbara, Ridwan Ilyas
Fakultas Sains Dan Informatika, Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cimahi, Jawa Barat, Kota Cimahi, Jawa Barat, Indonesia Email: 1,* mramdhani5432@gmail.com, 2 fajri.rakhmat@lecture.unjani.ac.id, 3 ilyas@lecture.unjani.ac.id Email Penulis Korespondensi: mramdhani5432@gmail.com Submitted: 12/06/2024; Accepted: 17/07/2024; Published: 20/07/2024
Abstrak – Pajak merupakan sumber pendapatan utama bagi negara, sehingga penerimaan pajak menjadi penyumbang terbesar bagi instansi pemerintah. Namun, Badan Pendapatan Daerah (BAPENDA) kadang mengalami kesulitan dalam memprediksi pendapatan  bulanan  daerah.  Data  yang  dimiliki  BAPENDA  sangat  penting  untuk  memperkirakan  kenaikan  pajak  setiap bulannya, namun sering kali perkiraan tersebut meleset. Oleh karena itu, penelitian tentang prediksi CAPAIAN pajak bulanan sangat  membantu.  Peneliti  menguankan  pendekatan  metode  data  mining  adalah  teknik  yang  dapat  membantu  BAPENDA menemukan  pola  prediksi  yang  penting  untuk  membuat  keputusan  peningkatan  pajak.  sebumnya  telah  melakukan  prediksi capaian metode Ann dimana untuk neuron 20 menghasilkan prediksi rmse sebesar 0.12. Dalam penelitian ini, menggunakan pendekatan metode algoritma logistic regression untuk memprediksi capaian pajak daerah Kabupaten Bandung Barat. Selain itu, dilakukan eksperimen untuk mengevaluasi variabel apa saja yang mempengaruhi nilai probabilitas.
Kata Kunci: Data Mining; Pajak; Klasifikai; Logistic Regression; Ekonomi
Abstract– Tax is the main source of income for the state, so that tax revenue is the biggest contributor to government agencies. However, the Regional Revenue Agency (BAPENDA) sometimes has difficulties in predicting regional monthly income. The data owned by BAPENDA is very important for estimating tax increases every month, but often these estimates are wrong. Therefore, research on predicting monthly tax ACHIEVEMENT is very helpful. Researchers consider the data mining method approach is a technique that can help BAPENDA find predictive patterns that are important for making tax increase decisions. sebumnya has predicted the results of the Ann method where for neurons 20 it produces an rmse prediction of 0.12. In this study, the logistic regression algorithm approach was used to predict regional tax achievements in West Bandung Regency. In addition, experiments were carried out to evaluate which variables affect the probability value.
Keywords : Data Mining; Taxes; Classification; Logistic Regression; Economy

## 1. PENDAHULUAN
Pajak  merupakan  sumber  pendapatan  yang  penting  bagi  pemerintah  daerah,  pada  Kabupaten  Bandung  Barat. Penerimaan  pajak  yang  tinggi  dapat  meningkatkan  kinerja  pemerintah  daerah  dalam  menyediakan  fasilitas  dan pelayanan kepada masyarakat [1].
Di Indonesia, pajak dapat dibedakan  menjadi dua jenis,  yaitu pajak pusat dan pajak daerah. Pajak pusat adalah  pajak  yang  dikelola  oleh  pemerintah  pusat,  seperti  Pajak  Penghasilan  (PPh),  Pajak  Pertambahan  Nilai (PPN), Pajak Penjualan atas Barang Mewah (PPnBM), dan Bea Materai. Sedangkan, pajak daerah dikelola oleh pemerintah  daerah  tingkat  provinsi  dan  kabupaten/kota,  terdiri  dari  pajak  provinsi  seperti  Pajak  Kendaraan Bermotor, Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor, Pajak Bahan Bakar Kendaraan Bermotor, Pajak Air Permukaan, dan Pajak Rokok, serta pajak kabupaten/kota seperti Pajak Hotel, Pajak Restoran, Pajak Hiburan, Pajak Reklame, Pajak Penerangan Jalan, Pajak Mineral Bukan Logam dan Batuan, Pajak Parkir, Pajak Air Tanah, Pajak Sarang Burung  Walet,  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  Perdesaan  dan  Perkotaan,  serta  Bea  Perolehan  Atas  Tanah  dan Bangunan[2].
Masalah yang dialami kabupaten bandung barat yaitu pengelolaan target pada hasil pajak Pendapatan Asli Daerah  (PAD)  yang  belum  maksimal.  Pengelolaan  target  yang  belum  maksimal  dikarenakan  nilai  pendapatan selalu  berubah-rubah  ,jika  hasil  penerimaan  ini  stabil  maka  akan  mudah  untuk  diprediksi  untuk  bulan-bulan selanjutnya, hal ini akan berimbas pada lambatnya analis potensi pengembangan pajak, proses pembangunan ,dan realisasi  suatu  kesejahteraan  suatu  wilayah  masyarakat  pada  kabupaten  bandung  barat.  Degan  demikian  perlu dilakukan suatu upaya untuk mengestimasi atau memprediksi target pajak secara cepat dan benar .
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  menetapkan  atau  memprediksi  capaian  pajak  daerah,  di antaranya  menggunakan  menggunakan  perhitungan  metode  makro  satu  titik  yaitu  dengan  menganggap  bahwa realisasi  penerimaan  seperti  melalui  beberapa  indikator  meliputi  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB),pertumbuhan ekonomi, inflasi, pengangguran ,kemiskinan, dan tingkat suku bunga pada tahun terakhir adalah  merupakan  potensi  retribusi  untuk  tahun  selanjutnya  [3]  ,  lalu  metode  ANN  [4]  dan  metode Backpropagation Neural Network [5]. Kedua penelitian tersebut berfokus pada hasil dari Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Dari hasil penelitian tersebut Root Mean Squared Error (RMSE) dari model ANN degan 20 neuron sebesar 0,12 dan Mean Absolute Error (MAE) degan 20 neuron mendapatkan hasil sebesar 0,09[4] .
Penelitian  akan  dilakukan  proses  prediksi  pencapaian  bulanan  pajak  daerah  Kabupaten  Bandung  Barat terdapat pada data (PAD) [5]. Untuk membuat prediksi yang akurat dan cepat, diperlukan suatu pendekatan yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
tepat guna mengurangi kesalahan saat meramalkan data, sehingga hasil yang dihasilkan dapat mendekati ketepatan yang diinginkan.
Metode  prediksi  yang  digunakan  yaitu  metode  prediksi  logistic  regression  dipilih  karena  Model  ini memiliki kemampuan interpretasi yang jelas terhadap pengaruh variabel atau interpretasi koefisien, bahkan pada situasi  non-linear[6].  Serta  memiliki  kemampuannya  kinerja  yang  baik[7]  menjadikannya  alat  penting  dalam memperoleh wawasan tentang faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan pajak. Dengan Logistic Regression, hasil prediksi dapat memberikan informasi atau sumbangan pemikiran yang berharga bagi upaya perencanaan dan pengelolaan penerimaan pajak daerah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  subbab  ini,  penulis  membahas  metode  desain  yang  digunakan  dan  langkah-langkah  yang  terlibat  dalam penelitian ini. Di bawah ini adalah gambar prosedur penelitian berikut :
Gambar 1. Perancangan Umum Tahap Penelitian

## 2.1 Pengambilan Data
Pada Tahap penelitian ini ,dilakukan proses pengambilan data yang berkaitan degan penelitian ini. Pengambilan data  ini  merupakan  tahapan  awal  agar  dapat  membentuk  dataset    Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  kabupaten bandung barat . cara untuk mendapatkan data ini dilakukan melalui mekanisme wawancara kepada kepala bidang pajak.
Hasil dari wawancara tersebut menjadi patokan awal didapatkannya dataset pendapatan daerah. Setelah itu, rincian  data  tersebut  didapatkan  dalam  bentuk  excel,  dilanjutkan  degan  beberapa  tahapan  agar  datasetset  dapat representasikan data yang cocok untuk di kelola oleh metode logistik regression.
Selain itu, dari hasil wawancara tersebut , peneliti mendapatkan informasi yang penting bagaimana memilih fitur  atau  kolom,  dan  juga  bagaimana  mengidentifikasi  penghasilan  pajak  bernilai  surplus  atau  defisit  untuk membuat suatu pedoman parameter-parameter berbentuk label atau kolom data bersifat biner true (1) atau false (0) dan dapat di representasikan sebagai label klasifikasi tercapai atau tidak tercapai, karna label ini penting untuk pembelajar mesin klasifikasi logistik regression.
Dari hasil wawancara tersebut peneliti mendapatkan rekap data Pendapatan Asli Daerah (PAD) dari tahun 2015 sampai 2022 , seperti yang dijelaskan  pada poin 2.2.1 yaitu representasi sempel data excel pada tahun 2015, lalu mendapatkan suatu konsep untuk membuat label untuk merepresentasikan sebagai tercapai atau tidak tercapai seperti pada poin 2.3.2 , dan tak hanya itu peneliti mendapatkan masukan dari narasumber bagai mana memilih kolom yang relevan seperti hasi pada poin 2.3.1 .

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 2.2.1 Representasi Data
Data  yang  telah  di  dapatkan  peneliti  maka  selanjutnya  melakukan  representasi  fakta  dan  menggali  wawasan berharga,  selanjutnya  diolah  dan  dianalisis  untuk  mendapatkan  pemahaman  dan  informasi  yang  lebih  baik mengenai  suatu  fenomena  atau  masalah  yang  sedang  diteliti,  dari  hasil  wawancara  data  yang  didapat  penulis sebanyak 960 data dari tahun 2015 sampai 2022 .Dari data yang telah diambil dari hasil wawancara maka data simpel yang telah didapat sebagai berikut :
Tabel 1. Data Pendapatan Asli Daerah
No Jenis Pajak Target Ketetapan Bulan Lalu Ketetapan Bulan ini Ketetapan s/d sekarang % 1 HOTEL 7.750.000.000, 00 - 746.078.199,00 746.078.199,00 9,63 2 RESTORAN 8.675.000.000, 00 - 1.238.603.976,00 1.238.603.976,00 14,28 3 HIBURAN 1.500.000.000, 00 - 461.456.370,00 461.456.370,00 30,76 4 REKLAME 1.400.000.000, 00 - 110.384.593,00 110.384.593,00 7,88 5 PENERANG AN JALAN 36.000.000.000 ,00 - 3.973.117.823,00 3.973.117.823,00 11,04 6 PARKIR 1.000.000.000, 00 - 176.569.452,00 176.569.452,00 17,66 7 AIR TANAH 12.000.000.000 ,00 - 312.165.052,00 312.165.052,00 2,60 8 MINERAL BUKAN LOGAM & BATUAN 4.000.000.000, 00 - 281.331.192,00 281.331.192,00 7,03 9 PBB 59.500.000.000 ,00 - 515.999.966,00 515.999.966,00 0,87 10 BPHTB 63.000.000.000 ,00 - 3.132.901.835,00 3.132.901.835,00 4,97
Data ini mencakup informasi tentang tahun (dalam bentuk integer) dan bulan (dalam bentuk integer) ketika data tersebut dihasilkan. Selain itu, terdapat kolom yang mengidentifikasi jenis pajak (dalam bentuk karakter) dan target yang ditetapkan oleh kepala pajak setiap tahun (dalam bentuk kontinu). Data juga mencakup informasi mengenai ketetapan  pajak  yang  dikumpulkan  oleh  masyarakat  pada  bulan-bulan  sebelumnya  (dalam  bentuk  diskrit), ketetapan pajak yang dikumpulkan saat ini (dalam bentuk kontinu), serta total ketetapan pajak yang dikumpulkan hingga  saat  ini  (dalam  bentuk  diskrit).  Selain  itu,  data  juga  mencakup  kolom-kolom  defisit  dan  surplus,  yang mengindikasikan  apakah  pajak  yang  dikumpulkan  oleh  masyarakat  melampaui  atau  kurang  dari  target  yang ditetapkan (dalam bentuk diskrit).

## 2.3 Preprocessing Data
Pre-processing adalah serangkaian langkah atau teknik yang diterapkan pada data mentah sebelum diproses lebih lanjut atau digunakan dalam analisis data. Tujuan dari pre-processing adalah untuk mempersiapkan data agar lebih sesuai dan siap digunakan oleh algoritma pembelajaran mesin atau teknik analisis data lainnya [8].

## 2.3.1 Data Selection
Selection adalah untuk mengurangi kompleksitas dan volume data yang ada sehingga fokus hanya pada data yang penting dan memiliki nilai informasi yang tinggi yang berkaitan degan judul [9].Data seleksi ini diperoleh melalui hasil wawancara dan masukan dari narasumber [10]. Dari data tersebut, kita dapat menghasilkan contoh pemilihan data seperti yang terlihat dalam tabel di bawah ini:
Tabel 2. Data Selection Tanggal Jenis Pajak Target/bulan Bulan ini 2015-01 HOTEL 645.833.333,3  746.078.199 2015-02 RESTORAN 722.916.666,7  1.238.603.976 2015-03 HIBURAN 125.000.000 461.456.370 2015-04 REKLAME 116666666,7 110.384.593,00 2015-05 PENERANGAN JALAN 3.000.000.000  3.973.117.823

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 881−890 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5330
Tanggal Jenis Pajak Target/bulan Bulan ini 2015-06 PARKIR 83.333.333,33  176.569.452 2015-07 AIR TANAH 1.000.000.000  312.165.052 2015-08 MINERAL BUKAN LOGAM & BATUAN  333.333.333,3  281.331.192 2015-09 PBB 4958333333 515.999.966 2015-10 BPHTB 5.250.000.000  3.132.901.835

## 2.3.2 Pembuatan Label
Yaitu proses dimana pembuatan kolom independen atau label yang diambil dari data dependen alasan menguankan metode ini ialah dari hasil wawancara dan rujukan kantor pajak, dari kasus ini harus membuat label menggunakan algoritma pembuatan label seperti berikut:

## Tabel 3. Pembuatan Label
PROGRAM BuatLabel {kita akan membuat kondisi jika kolom target/bulan kurang dari kolom bulan ini  maka masukan Label 0} DEKLARAST target/bulan, bulan ini,Label: integer ALGORITMA read (target/bulan) read (bulan ini) if target/bulan < bulan ini then Label <= 0 else Label<=1 endif
Maka akan menghasilkan gambar kolom sebagai berikut:
Tabel 4. contoh hasil pembuatan label Tanggal Jenis pajak Target/bulan Bulan ini Label 2015-01 MINERAL BUKAN LOGAM & BATUAN  333.333.333,3 259.349.485 0 2015-02 PBB 4.958.333.333 843.662.554 0 2015-03 BPHTB 5.250.000.000  5.173.924.920 0 2015-04 HOTEL 645.833.333,3 513.527.590 0 2015-05 RESTORAN 722.916.666,7 824.645.451 1 2015-06 HIBURAN 125.000.000 121.042.745 0 2015-07 REKLAME 116.666.666,7 243.797.135 1 2015-08 PENERANGAN JALAN 3.000.000.000  3.493.987.591 1 2015-09 PARKIR 83.333.333 40.761.536 0 2015-10 AIR TANAH 1.000.000.000 2239835660 1 2015-02 MINERAL BUKAN LOGAM & BATUAN  333.333.333,3 711.886.805 1

## 2.3.2 One-Hot Encoder
Sebuah teknik dalam pengolahan data yang digunakan untuk mengubah variabel kategorikal menjadi representasi biner yang dapat digunakan dalam pemodelan atau analisis data. Teknik ini digunakan ketika variabel kategorikal tidak memiliki relasi ordinal dan perlu diubah menjadi bentuk numerik agar dapat diproses oleh algoritma machine learning, Berikut adalah contoh sesudah di one hot encoder [9], [11], [12]:

## Tabel 5. contoh sesudah di one hot encoder
Target Bulanan Bulan ini Label AIR TANAH BPHTB HIBURAN HOTEL MINERAL BUKAN LOGAM & BATUAN PARKIR PBB PENERANGAN JALAN REKLAME RESTORAN 645.833.333,3 746.078.199 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 722.916.666,7 1.238.603.976 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 125.000.000 461.456.370 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 116666666,7 110.384.593,00 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 0 3.000.000.000 3.973.117.823 1 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0 83.333.333,33 176.569.452 1 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 1.000.000.000 312.165.052 0 1 0 0
0 0 0
0 0 0 0 333.333.333,3 281.331.192 0 0 0 0
0 1 0
0 0 0 0 4958333333 515.999.966 0 0 0 0
0 0 0
1 0 0 0 5.250.000.000 3.132.901.835 0 0 1 0 0
0
0 0 0 0 0

## 2.3.2 Transformasi Z Score
Sebuah  metode  transformasi  data  yang  mengubah  setiap  nilai  dalam  distribusi  menjadi  nilai  yang  berada  pada skala z-score setelah menggunakan metode skala z-score akan menghasilkan contoh data sebagai berikut [13]:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 881−890 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5330
Tabel 6. Transformasi
Kolom Target Bulanan Kolom Bulan ini Sebelum Transformasi Sesudah Transformasi Sebelum Transformasi Sesudah Transformasi 645.833.333,3 0.882505 746.078.199 0.796697 722.916.666,7 0.874365 1.238.603.976 0.738592 125.000.000 0.932367 461.456.370 0.825210 116666666,7 0.933103 110.384.593,00 0.856744 3.000.000.000 0.509857 3.973.117.823 0.731913

## 2.3.3 Ekstraksi Tanggal
proses  mengambil  informasi  waktu  yang  relevan  dari  suatu  nilai  datetime  dan  mengubahnya  menjadi  variabel terpisah [14] yang dapat digunakan dalam processing data lebih lanjut, dari ekstraksi tanggal menghasilkan contoh tabel sebagai berikut :
Tabel 7. Ekstraksi Tanggal Ekstraksi tanggal Sebelum Transformasi  Sesudah Transformasi Tanggal Tahun Bulan 2015-01 2015 1 2015-05 2015 5 2015-06 2015 6

## 2.3.4 Penanganan Outliers
Penanganan outlier adalah proses untuk mengatasi atau memperlakukan nilai-nilai yang ekstrim atau tidak umum dalam suatu kumpulan data. Dalam konteks regresi logistik, outlier dapat memiliki dampak signifikan dan dapat mengacaukan model tersebut [15].Oleh karena itu, penanganan outlier ini menjadi penting. Salah satu pendekatan yang  digunakan  adalah  menggunakan  Interquartile  Range  (IQR)  untuk  mengidentifikasi  dan  mengelola  outlier dalam data. IQR adalah jarak antara nilai-nilai kuartil dalam data [16], [17]. penghapusan menguankan kondisi Jika suatu nilai berada dalam rentang antara Q1 - ambang * IQR dan Q1 + ambang * IQR, nilai tersebut dianggap bukan outlier. Namun, jika tidak, titik tersebut akan dihapus [18].

## 2.3.4 Pembagian Data
Pembagian  dataset  yaitu  pembagian  data  menjadi  2  secara  acak  diantarinya  data  latih  dan  data  uji,  data  latih bertujuan  untuk  melatih  model  untuk  mencoba  menyesuaikan  pola  dalam  dataset  tersebut  sedangkan  data  uji bertujuan untuk mengukur kinerja model [19].

## 2.3.4.1 Train/Test Split
Train/Test  split  digunakan  untuk  membagi  dataset  menjadi  subset  data  pelatihan  (training  set)  dan  subset  data pengujian  (test  set).Alasan  utama  membagi  latih  sebanyak  80%  dan  data  uji  sebanyak  20%  adalah  untuk membangun model yang memiliki kemampuan generalisasi yang baik.
Oleh  karena  itu, penting  sehingga dapat  memastikan bahwa  model tidak  hanya belajar dari pola data pelatihan tetapi juga dapat memprediksi degan baik pada data baru [8]. Peneliti menguankan acuan latih sebanyak 80% dan data uji sebanyak 20% dari kesimpulan papar terdahulu  [20], [21].

## 2.3.4 Logistic Regression
logistic regression, yang juga dikenal sebagai logistik regresi, merupakan metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen, khususnya dalam kasus ketika variabel dependen memiliki dua kategori atau kelas yang bersifat saling eksklusif, seperti "Ya" atau "Tidak,"  "Positif"  atau  "Negatif"  [22].  Metode  ini  dipilih  karena  memiliki  kinerja  yang  baik  [7]  dan  dapat digunakan bahkan dalam situasi data yang bersifat non-linear [6].Rumus dasar dari regresi logistik biner adalah sebagai berikut:
π(X) = 1 / (1 + exp(-z))                                                                                                                                       (1)
Keterangan: π(X) :probabilitas terjadinya kejadian (kelas positif) X :vektor fitur (variabel independen) z :kombinasi linear antara X dan koefisien β
z = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + βₚXₚ                                                                                                                           (2)
Keterangan :

## Journal of Information System Research (JOSH)
β₀ :intercept atau bias β₁, β₂, ..., βₚ :koefisien  atau  bobot  yang  menghubungkan  setiap  variabel  independen  dengan  probabilitas kejadian X₁, X₂,..., Xₚ :nilai input prediksi

## 2.3.4 Evaluasi Hasil
Dalam tahap evaluasi ini, peneliti akan mengungkapkan temuan yang muncul dari analisis Confusion Matrix serta evaluasi  koefisien  variabel.  Evaluasi  ini  menjadi  sangat  penting  untuk  memahami  sejauh  mana  model  regresi logistik  telah  berhasil  dan  seberapa baik  variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  model  tersebut  memengaruhi hasil prediksi.

## 2.3.4.1 Confusion Matrix
Evaluasi  yang  akan  digunakan  yaitu  Confusion  Matrix  adalah  salah  satu  cara  untuk  mengukur  kinerja  model klasifikasi  [13].Confusion  matrix  adalah  tabel  yang  digunakan  untuk  menganalisis  kinerja  model  berdasarkan jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar dan salah. Confusion matrix memiliki empat elemen utama:
Tabel 8. Nilai Confusion Matrix
True Positive (TP): Jumlah data positif yang diklasifikasikan dengan benar False Positive (FP): Jumlah data negatif yang salah diklasifikasikan sebagai positif, False Negative (FN): Jumlah data positif yang salah diklasifikasikan sebagai negatif True Negative (TN): Jumlah data negatif yang diklasifikasikan dengan benar,
Dari informasi yang diberikan pada tabel 2x2 penulis dapat menghitung seperti
1. Precision  (Presisi):  Persentase  data  positif  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dari  semua  data  yang diklasifikasikan sebagai positif. Rumus: TP / (TP + FP) [13].
2. Accuracy (Akurasi): Ini mengukur sejauh mana model dapat memprediksi secara benar, baik positif maupun negatif. Rumus: (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) [13].
3. Recall :seberapa baik model dapat mengidentifikasi semua data positif yang sebenarnya. Rumus: Recall = TP / (TP + FN) [13].
4. F1-Score: Menggabungkan precision dan recall dalam satu metrik memberikan gambaran keseluruhan tentang performa model. Rumus: 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) [13].

## 2.3.4.2 Evaluasi Variabel
Evaluasi ini akan mencakup analisis koefisien variabel dalam model. Ini membantu dalam memahami sejauh mana setiap  variabel  independen  berkontribusi  terhadap  hasil  prediksi.  Koefisien  ini  akan  diinterpretasikan  untuk mengevaluasi arah hubungan (positif atau negatif), besaran pengaruh, dan signifikansi statistiknya [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  tahap  awal  untuk  membentuk  data  set    Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  kabupaten bandung barat, menguankan pendekatan wawancara  kepada kepala bidang pajak, hasil dari wawancara tersebut, menjadi  patokan  awal  didapatkannya  dataset  pendapatan  daerah.  Setelah  itu,  rincian  data  tersebut  didapatkan dalam bentuk excel yang di rekap dari tahun 2015 sampai 2022 degan jumlah data sebanyak 960 data contoh data seperti di point 2.1 , dilanjutkan degan beberapa tahapan agar datasetset dapat representasikan data yang cocok untuk di kelola oleh metode logistik regression.

## 3.2 Preprosesing
Preprocessing adalah serangkaian langkah atau teknik yang diterapkan pada data mentah sebelum diproses lebih lanjut atau digunakan dalam analisis data. Menggunakan beberapa tahap seperti yang dijelaskan pada point 2.3 dan menghasilkan data sebagai berikut:

## Tabel 9 Hasil Preprocessing
Bu lan Target Bulanna n Bulan Ini AIR TANA H BP HT B
HIB URA N HO TE L MINERAL BUKAN LOGAM & BATUAN PAR KIR P B B PENERANG AN JALAN REK LAM E REST ORA N la be l 1 0,5215 96817 0,3059 51175 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 881−890 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5330
Bu lan Target Bulanna n Bulan Ini AIR TANA H BP HT B HIB URA N HO TE L MINERAL BUKAN LOGAM & BATUAN PAR KIR P B B PENERANG AN JALAN REK LAM E REST ORA N la be l 1 0,4724 25258 0,0773 47139 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0,8538 37085 0,5274 52408 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0,8591 52929 0,8006 66981 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0,9801 29192 2,2054 27727 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0,8804 16306 0,7491 59941 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0,2956 73435 0,6436 35384 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0,7209 40978 0,6676 31217 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 2,2293 52598 0,4850 04948 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2,4154 07148 1,5515 46476 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0,5215 96817 0,3021 05825 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 2 0,4724 25258 0,1365 20432 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 0,8538 37085 0,7681 08443 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0,8591 52929 0,7479 81808 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 2 0,9801 29192 2,1886 51046 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 2 0,8804 16306 0,8419 16606 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0,2956 73435 0,3093 21892 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0,7209 40978 0,5133 34635 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2 2,2293 52598 0,5288 92444 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 2,4154 07148 2,4798 71923 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0,5215 96817 0,5400 68991 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 3 0,4724 25258 0,2197 63376 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 3 0,8538 37085 0,7846 04776 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 3 0,8591 52929 0,8576 30704 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 3 0,9801 29192 2,0124 00424 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 3 0,8804 16306 0,7554 85748 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 3 0,2956 73435 0,1811 50706 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0,7209 40978 0,6847 3804 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3 2,2293 52598 0,2300 08107 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 4 0,5215 96817 0,4869 29025 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 4 0,4724 25258 0,2448 07786 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 4 0,8538 37085 0,7923 72488 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0,8591 52929 0,6968 41345 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 881−890 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5330

## 3.3 Pembagian Data
Pembagian dataset yaitu pembagian data menjadi 2 secara acak diantarinya data latih dan data uji, Peneliti ini menguankan acuan latih sebanyak 80% atau 628 data  dan data uji sebanyak 20% atau 157 data dari kesimpulan papar terdahulu [20], [21] hasil sebagai berikut:
Gambar 2. Hasil Pembagian Data Train/Test split
3.4 Logistic Regression
penelitian ini bertujuan untuk memperlihatkan hasil implementasi teknik klasifikasi menggunakan data sebanyak 628 data latih degan metode logistic regression hasil sebagai berikut:

## Gambar 3. Implementasi Logistic Regression

## 3.5 Evaluasi Hasil
Pada evaluasi ini peneliti akan menampilkan hasil dari Confusion Matrix dan Evaluasi koefisien Variabel

## 3.5.1 Confusion Matrix
Pengujian Confusion Matrix ini peneliti menguankan data testing sebanyak 157 data testing, berikut ini adalah hasil pengujian:
Gambar 4. Hasil Implementasi Confusion Matrix
Pada hasil Confusion Matrix yang telah di implementasikan maka peneliti dapat menghitung Precision, Recall, Accuracy dan F1-Score berdasarkan poin 2.3.4.1 sebagai berikut 1. Precision =66 / (66 + 21) = 0.7586 (sekitar 75.86%) 2. Recall = 66 / (66 + 52) = 0.5593 (sekitar 55.93%) 3. Accuracy = (66 + 18) / (66 + 18 + 21 + 52) = 0.5733 (sekitar 57.33%) 4. F1-Score = 2 * (0.7586 * 0.5593) / (0.7586 + 0.5593) = 0.6413 (sekitar 64.13%)

## 3.5.2 Evaluasi Variabel
ini penting karena memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana setiap variabel independen mempengaruhi variabel dependen (target)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Berikut adalah hasil penjabaran dari hasil implementasi nilai koefisien:
1. Kolom 'Tahun' nilai koefisien =-1.11126679e-04
2. Kolom 'Bulan' nilai koefisien =4.22272447e-02
3. Kolom 'Target_Bulannan' nilai koefisien =-1.49329299e+00
4. Kolom 'Bulan_Ini' nilai koefisien =8.82361729e-01
5. Kolom 'AIR TANAH' nilai koefisien =2.02039730e-02
6. Kolom 'BPHTB' nilai koefisien =-1.04531647e-01
7. Kolom 'HIBURAN' nilai koefisien =-4.42436683e-01
8. Kolom 'HOTEL' nilai koefisien =-1.07363861e-01
9. Kolom 'MINERAL BUKAN LOGAM & BATUAN' nilai koefisien =2.24044980e-01
10. Kolom 'PARKIR' nilai koefisien =-2.37578112e-01
11. Kolom 'PBB' nilai koefisien =-6.97636197e-01 12. Kolom 'PENERANGAN JALAN' nilai koefisien =7.66792285e-01 13. Kolom 'REKLAME' nilai koefisien =2.84587194e-01 14. Kolom 'RESTORAN' nilai koefisien =3.02571276e-01

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metode logistic regression pada data Pendapatan Asli Daerah (PAD)  dari  tahun  2015  hingga  2022,  dengan  pemrosesan  sebanyak  785  data,  menghasilkan  beberapa  temuan utama.  Variabel  'Bulan_Ini',  'PENERANGAN  JALAN',  'REKLAME',  dan  'RESTORAN'  terbukti  memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap variabel target, ditunjukkan oleh koefisien positif yang cukup besar pada variabel-variabel tersebut. Sebaliknya, variabel 'Target_Bulannan', 'BPHTB', 'HIBURAN', 'HOTEL', 'PARKIR', dan 'PBB' memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap variabel target, dengan koefisien negatif yang cukup besar.  Selain  itu,  hasil  evaluasi  Confusion  Matrix  menunjukkan  bahwa  model  penelitian  ini  memiliki  tingkat akurasi sekitar 57.33%, nilai presisi sekitar 75.86%, nilai recall sekitar 55.93%, dan F1-Score sekitar 64.13%. Ini mencerminkan  keseimbangan  antara  presisi  dan  recall  dalam  model  ini.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini menunjukkan bahwa model regresi logistik memiliki kemampuan yang baik dalam memprediksi variabel target berdasarkan pengaruh variabel independen yang telah diidentifikasi. Meskipun demikian, masih terdapat potensi untuk meningkatkan performa Confusion Matrix pada data Pendapatan Asli Daerah (PAD) dengan mengggunakan metode  classification  algoritma  lain  selain  logistic  regression,  seperti  Decision  Tree,  SVM,  Naive  Bayes,  dan lainnya.

## REFERENCES
[1]  O.  Arabella  dan  M.  Yenni,  “Pengaruh  kualitas  pelayanan  petugas  pajak,  sanksi  perpajakan  dan  biaya  kepatuhan  pajak terhadap kepatuhan wajib pajak UMKM,” 2013.
[2]  B. E. Widari, “ANALISIS PENERIMAAN PAJAK BUMI DAN BANGUNAN TERHADAP PENDAPATAN DAERAH PEMERINTAH KOTA SURABAYA Sutjipto Ngumar Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia (STIESIA) Surabaya,” 2016.
[3]  F. Ayu, “Analisis Penetapan Target Penerimaan Pajak Daerah (Studi Pada Dispenda Kota Malang),” 2016.
[4]  C. Ivo, “Model Artificial Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Pendapatan Asli Daerah (PAD),” 2019.
[5]  E.  Shaputra  dan  B.  Serasi  Ginting,  “PREDIKSI  PENDAPATAN  ASLI  DAERAH  (PAD)  KABUPATEN  LANGKAT MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 5, no. 1, 2021.
[6]  A. A. T. Fernandes, D. B. F. Filho, E. C. da Rocha, dan W. da Silva Nascimento, “Read this paper if you want to learn logistic  regression,” Revista  de  Sociologia  e  Politica ,  vol.  28,  no.  74,  hlm.  1/1-19/19,  2020,  doi:  10.1590/1678- 987320287406EN.
[7]  H. Rianto, S. Tinggi, M. Informatika, D. Komputer, dan N. Mandiri, “Resampling Logistic Regression untuk Penanganan Ketidakseimbangan Class pada Prediksi Cacat Software,” Journal of Software Engineering , vol. 1, no. 1, 2015, [Daring]. Tersedia pada: http://journal.ilmukomputer.org
[8]  J. Paul Mueller dan L. Massaron, “Data Science Programming All-in-One For Dummies ® WARRANTIES OF FITNESS FOR  A  PARTICULAR  PURPOSE.  NO  WARRANTY  MAY  BE  CREATED  OR  EXTENDED  BY  SALES  OR PROMOTIONAL  MATERIALS.  THE  ADVICE  AND  STRATEGIES  CONTAINED  HEREIN  MAY  NOT  BE SUITABLE,” 2020. [Daring]. Tersedia pada: http://www.wiley.com/go/permissions.
[9]   paul,mueller  johon  dan  massaron  luca,  “Python  ®  for  Data  Science  For  Dummies  ®  ,  2nd  Edition,”  2019.  [Daring]. Tersedia pada: http://www.wiley.com/go/permissions.
[10] S.  Hasuna dkk. ,  “IMPLEMENTASI  ASSOCIATION  RULE  &  FREQUENT  PATTERN  GROWTH  UNTUK PENENTUAN SISTEM REKOMENDASI KEPUTUSAN PEMBELIAN,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) , vol. 4, no. 1, 2020.
[11] C. D. Larose dan D. T. Larose, Data science using Python and R . 2019.
[12] F. Cady, Data science : the executive summary : a technical book for non-technical professionals . 2021.
[13] Rohan. Chopra, Aaron. England, dan M. Noordeen. Alaudeen, Data Science with Python : Combine Python with Machine Learning Principles to Discover Hidden Patterns in Raw Data. Packt Publishing, Limited, 2019.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[14] M. Bilal, G. Ali, M. W. Iqbal, M. Anwar, M. S. A. Malik, dan R. A. Kadir, “Auto-Prep: Efficient and Automated Data Preprocessing Pipeline,” IEEE Access , vol. 10, hlm. 107764–107784, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3198662.
[15] A. M. Bianco, G. Boente, dan G. Chebi, “Penalized robust estimators in logistic regression with applications to sparse models,” Nov 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1911.00554
[16] R. Siringoringo, R. Perangin Angin, dan B. Rumahorbo, “MODEL KLASIFIKASI GENETIC-XGBOOST DENGAN T- DISTRIBUTED STOCHASTIC NEIGHBOR EMBEDDING PADA PERAMALAN PASAR,” 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail
[17] S. Erpolat Tasabat dan O. Aydin, “Outlier detection method by using deep neural networks,” Pressacademia , vol. 5, no. 1, hlm. 96–101, Jun 2017, doi: 10.17261/pressacademia.2017.577.
[18] H. Benallal dkk. , “A new approach for removing point cloud outliers using box plot A new approach for removing point cloud  outliers  using  box  plot 3-D  watermarking  View  project  Deceptive  opinion  spam  detection View  project  A  New Approach for Removing Point Cloud Outliers using Box plot,” 2023, doi: 10.1117/12.2618842ï.
[19] H.  Liu  dan  M.  Cocea,  “Semi-random  partitioning  of  data  into  training  and  test  sets  in  granular  computing  context,” Granular Computing , vol. 2, no. 4, hlm. 357–386, Des 2017, doi: 10.1007/s41066-017-0049-2.
[20] A.  Gholamy,  V.  Kreinovich,  dan  O.  Kosheleva,  “A  Pedagogical  Explanation  A  Pedagogical  Explanation  Part  of  the
Computer Sciences Commons,” 2018. [Daring]. Tersedia pada:
https://scholarworks.utep.edu/cs_techrephttps://scholarworks.utep.edu/cs_techrep/1209
[21] G. S. Luis, Grokking Machine Learning . 2021.
[22] A. Alan dan finlay Barbara, “AGRSTI_Statistical methods for the social sciences,” 2008.
[23] J. M. Hilbe, “Practical Guide to Logistic Regression,” 2015.