## PENGELOMPOKAN DATA PENERIMAAN PAJAK BUMI DAN BANGUNAN BERDASARKAN KELURAHAN DI KOTA TASIKMALAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
1 Rini Nursaniah, 2 Nining Rahaningsih, 3 Irfan Ali 4 Nisa Dienwati Nuris
1, 2 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
4 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 rnursaniah@gmail.com

## ABSTRAK
Pajak  adalah  aspek  penting  dalam  ekonomi  sebuah  negara,  karena  digunakan  untuk  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat.  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  (PBB)  merupakan  salah  satu  jenis  pajak  daerah  yang dipungut  oleh  Pemerintah  Daerah.  Masalah  yang  terjadi  adalah  target  dan  penerimaan  realisasi  PBB-P2  pada tahun 2021 masih belum memenuhi target yang telah ditetapkan. Hal ini menunjukkan perbedaan dalam tingkat kepatuhan pajak disetiap kelurahan di  kota Tasikmalaya  yang dapat  mempengaruhi jumlah penerimaan pajak. Akar masalah penelitian ini adalah belum diketahui kelompok penerimaan PBB terendah dan tertinggi, sehingga memerlukan penerapan algoritma K-Means Clustering dalam mengelompokkan data  untuk mencari solusinya. Penelitian ini menggunakan tahapan KDD dan data yang digunakan yaitu data jumlah penerimaan PBB tahun 2021 oleh Badan Pendapatan Daerah bersumber dari website Open Data Kota Tasikmalaya dengan jumlah data sebanyak 69 data. Hasil yang diperoleh yaitu nilai Davies Bouldin Index sebesar 0,370 merupakan nilai paling optimal dengan 6 cluster . cluster 0 dengan jumlah data 8 kelurahan, cluster 1 dengan jumlah data 30 kelurahan, cluster 2 dengan jumlah data 3 kelurahan, cluster 3 dengan jumlah data 19 kelurahan, cluster 4 dengan jumlah data 8 kelurahan, cluster 5 dengan jumlah data 1 kelurahan. Penerimaan PBB tertinggi terletak pada cluster 2 serta penerimaan PBB terendah terletak pada cluster 1.
Kata kunci : K-Means Clustering , Kota Tasikmalaya, Pajak, Pajak Bumi dan Bangunan

## 1. PENDAHULUAN
Pajak  adalah  suatu  kewajiban  yang  disetorkan oleh wajib pajak orang pribadi ataupun badan kepada pemerintah  berupa  uang  dan  digunakan  untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pajak Daerah  adalah  kewajiban  dari  masyarakat  suatu daerah  untuk  diberikan  kepada  pemerintah  daerah agar  digunakan  untuk  kepentingan  umum  suatu daerah.  Pajak  yang  dibayarkan  oleh  masyarakat tersebut digunakan untuk bantuan sosial, pembangunan fasilitas dan infrastruktur bagi masyarakat  itu  sendiri.  Salah  satu  jenis  pajak  yang termasuk pajak daerah dan dipungut oleh pemerintah daerah yaitu Pajak Bumi dan Bangunan (PBB). Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah sebuah kewajiban pembayaran  berupa  uang  yang  terjadi  karena  adanya tanah  dan  bangunan  yang  memberikan  manfaat berupa  status  sosial  dan  ekonomi  bagi  wajib  pajak orang  pribadi  maupun  badan.  Jika  ditinjau  dari sifatnya,  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  memiliki  sifat berwujud dengan ciri khusus pada objek berupa tanah dan  bangunan  oleh  karena  itu,  penentuan  besaran pajak  berdasarkan  jenis  harta  atau  bangunan  yang bersangkutan[1]
Klasterisasi adalah mengelompokkan data berdasarkan  kemiripan  data,  dilihat  dari  nilai  atribut kemiripannya  atau  dengan  cara  pengukuran  jarak datanya, sehingga data yang mirip dikelompokkan. K-
means  Clustering merupakan  salah  satu  metode algoritma  yang  sifatnya unsupervised  learning (berfokus  pada  analisis  data  tanpa  adanya  label) untuk mengelompokkan suatu data kedalam beberapa klaster  [2].  Data  yang  digunakan  cocok  untuk  diolah menggunakan  metode  ini  karena  untuk  mengetahui kelompok kelurahan penerimaan pajak bumi bangunan  tertinggi  dengan  mengelompokkan  data menjadi beberapa klaster.
Salah  satu  penelitian  terdahulu  yang  telah dilakukan dengan menggunakan algoritma Clustering yaitu  oleh  (Irwan  et  al,  2022)  yang  berjudul “Pengelompokan  Jenis  Penerimaan  Pajak  di  Kota Makassar Menggunakan Fuzzy
Clustering”.
Penelitian  ini  memfokuskan  pada  penerapan  metode algoritma Fuzzy
C-Means (FCM) untuk mengelompokkan jenis penerimaan pajak yang paling tinggi  di  tiap  kecamatan  di  kota  Makassar  sehingga pemerintah  dapat  menilai  kesejahteraan  sosial  secara ekonomi  dengan  lebih  akurat.  Variabel  yang digunakan adalah jenis - jenis penerimaan pajak yaitu Pajak  Penghasilan  (PPh),  Pajak  Pertambahan  Nilai (PPN)  serta  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  (PBB).  Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  cluster  yang optimal  adalah  7  cluster  dengan  nilai  index    PC 0,457.  Dalam  analisis  ini,  setiap  kecamatan dikelompokkan dalam klaster tertentu, dengan potensi penerimaan  pajak  tertinggi  pada  klaster  ketujuh  dan
potensi  penerimaan  pajak  terendah  pada    klaster keenam.
Masalah yang perlu diselesaikan pada penelitian ini  yaitu  penerimaan  pajak  PBB-P2  oleh  Badan Pendapatan  Daerah  Kota  Tasikmalaya  pada  tahun 2021  masih  belum  memenuhi  target  yang  telah ditetapkan.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  perbedaan dalam tingkat  kepatuhan pajak di setiap kelurahan di kota  Tasikmalaya  yang  dapat  mempengaruhi  jumlah penerimaan  pajak  seperti  kurangnya  kesadaran masyarakat  dalam  membayar  pajak,  kemampuan ekonomi  masyarakat  yang  menjadi  berkurang ataupun pelayanan publik yang kurang memadai dari pemerintah [3].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  jumlah  klaster  yang  optimal  untuk digunakan dalam mengelompokkan penerimaan pajak berdasarkan  kelurahan  menggunakan  algoritma K- Means  Clustering sehingga  dapat  membantu  dalam mengembangkan kebijakan pajak yang lebih adil agar dapat  memberikan  manfaat  bagi  masyarakat  itu sendiri.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining merupakan  suatu  proses  analisis untuk  menemukan  pola  dari  kumpulan  data  yang besar,  sehingga  menjadi  informasi  berbentuk  pola yang mempunyai arti dalam menunjang pengambilan keputusan  [4].  Data  mining  melibatkan  penggunaan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan pembelajaran  mesin  untuk  menganalisis  data  dalam jumlah  besar  dan  mengekstrak  informasi  yang bermakna [5]. [6]Pembagian data mining berdasarkan tugas  yang  dapat  dilaksanakan  ada  6  (enam)  yaitu  : deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi, pengklusteran dan asosiasi.
2.2. RapidMiner
Merupakan  sebuah  perangkat  lunak  yang  bersifat terbuka ( open source ) dan memiliki banyak kegunaan dalam  analisis  data,  yang  berfokus  pada  fitur  fitur analisis data  mining,  text  mining dan  analisis prediksi.  Memberikan  pengguna  pemahaman  dan mendukung  dalam  pengambilan  keputusan.  Operator tersebut  memberikan  pengguna  kemampuan  yang sangat  luas  dalam  menjalankan  berbagai  tugas analisis data [7].

## 2.3. Clustering
Clustering adalah  teknik  dalam  data  mining dengan  tujuan  untuk  menguraikan  data  ke  dalam klaster atau kelompok tertentu. Data yang dikelompokkan  berdasarkan  kemiripan  setiap  entitas data.  Data  dapat  disusun  secara  efisien  kedalam kelompok  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik sehingga  suatu  data  dapat  dianalisis  dengan  mudah dan  dapat  dimengerti  oleh  penggunanya.  Dalam proses clustering ,  tidak  diperlukan  label  kelas  untuk setiap  data  yang  sedang  diproses.  Label  baru  hanya
akan diberikan setelah terbentuknya klaster dan biasa dikenal  dengan  istilah 'unsupervised  learning’ [8]Metode  clustering  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu [9]:
a. Hierarchical Clustering
Pendekatan  hierarki  atau  biasa  disebut  dengan hierarchical  clustering merupakan  salah  satu pendekatan yang diterapkan untuk mengelompokkan fitur produk dengan cara yang terstruktur,  dengan  tujuan  untuk  menghitung ukuran  karakteristik  yang  serupa  dan  kedekatan antar  fungsi  produk.  Arah  pengelompokan memiliki dua sifat yaitu divise (top to down) dan agglomerative  (bottom  up) .  Beberapa  metode dalam  pendekatan  ini  yaitu  tautan  tunggal (single  linkage), tautan  penuh (complete linkage) ,  tautan  rata-rata (average  linkage) dan variasi minimum (ward’s minimum variance).
b. Partitional Clustering
Pendekatan partisi atau non  hierarkis juga biasa disebut dengan partitional clustering merupakan  salah  satu  pendekatan  dengan  cara menghasilkan  partisi  kemudian  mengevaluasi dengan kriteria tertentu. Beberapa metode dalam partitional clustering yaitu : K-Means, Fuzzy K- Means dan Mixture Modelling .
2.4. K-Means K-means merupakan  algoritma  yang  digunakan untuk  mengelompokkan  suatu  data  menjadi  (k) klaster  dimana  setiap  data  dengan  karakteristik  yang sama  dikelompokkan  kedalam  kelompok  yang  sama dan  data  dengan  karakteristik  yang  berbeda dikelompokkan  kedalam  kelompok  berbeda  lainnya. Algoritma  ini  digunakan  untuk  pengelompokan  data dan  pengenalan  pola. K-means dikenal  dengan kesederhanaannya, efisiensi dalam memproses dataset  yang  besar,  dan  stabilitas  dalam  memberikan hasil dengan jumlah iterasi yang memadai[10] Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  menjelaskan proses K-Means Clustering [8]
a. Pilih  jumlah  klaster  (k)  yang  diinginkan, kemudian tetapkan pusat klaster secara acak.
b. Hitung  jarak  antara  setiap  data  dengan  setiap titik pusat klaster.
c. Kategorikan  data  kedalam  klaster  dengan  jarak paling dekat.
d. Hitung  pusat  klaster  baru  dengan  cara mengambil  rata  rata  dari  semua  data  pada klaster tersebut.
e. Ulangi  langkah  b  sampai  dengan  d  secara berulang sehingga tidak ada data yang beralih ke klaster lain.

## 2.5. Pajak
Pajak  adalah  pembayaran  iuran  kepada  negara oleh  rakyat  yang  bersifat  memaksa  tanpa  adanya balas  jasa  dan  diatur  oleh  undang  undang  untuk digunakan  bagi  kepentingan rakyat.  Pajak  memiliki dua fungsi yaitu sumber keuangan negara (budgetair)
artinya  pajak  berfungsi  sebagai  sumber  pendapatan yang  dimanfaatkan  untuk  membayarkan  pengeluaran negara  serta  fungsi  regularend  (pengatur)  artinya pajak  dimanfaatkan  untuk  menata  pelaksanaan kebijakan  pemerintah  dalam  bidang  sosial  ekonomi agar  mencapai  suatu  tujuan  misalnya  pengenaan pajak  atas  barang  mewah  (PPnBM)  dari  masyarakat yang memakai barang mewah, semakin mewah suatu barang  maka  pajak  yang  dibayarkan  akan  semakin tinggi [11].

## 2.6. Pajak Daerah
Pajak  Daerah  merupakan  salah  satusumber  dari Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD).  Pendapatan  asli daerah adalah penerimaan yang bersumber dari pajak daerah,  retribusi  daerah  dan  lain  sebagainya  yang didapatkan oleh Daerah berdasarkan peraturan daerah sesuai  dengan  undang-undang  yang  berlaku.  Pajak Daerah  adalah  jenis  pajak  yang  dipungut  oleh pemerintah daerah terhadap wajib pajak orang pribadi atau  badan.  Jenis  pajak  daerah  yang  pungutannya dilakukan oleh Daerah (Kabupaten/Kota)  yaitu Pajak Hotel,  Pajak  Restoran,  Pajak  Hiburan,  Pajak Reklame,  Pajak  atas  mineral  bukan  logam  dan batuan,  Pajak  Parkir,  Pajak  Air  Tanah,  Pajak  Sarang Burung  Walet,  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  Pedesaan dan Perkotaan dan Pajak BPHTB.

## 2.7. Pajak Bumi dan Bangunan
Menurut Undang-Undang Perpajakan dan Retribusi Daerah No 28 Tahun 2009 Pajak Bumi dan Bangunan  (PBB)  merupakan  pajak  yang  dikenakan atas  bangunan  diatas  tanah  atau  bangunan  yang dimiliki,  dikuasai  atau  dimanfaatkan  oleh  orang pribadi maupun badan kecuali perkebunan, perhutanan  dan  pertambangan.  Pajak  Bumi  dan Bangunan  (PBB)  merupakan  salah  satu  sumber pendapatan  dari  pajak  daerah  yang  relatif  besar karena penghasilan tersebut digunakan untuk kegiatan  pembangunan  suatu  daerah,  pembangunan infrastruktur  dan  fasilitas  umum  bagi  masyarakat. PBB diatur dalam Undang-Undang Nomor 12 Tahun 1994  tentang  Pajak  Bumi  dan  Bangunan.  Undang- undang  tersebut  mengatur  berbagai  aspek  seperti objek  pajak,  subjek  pajak,  tarif  pajak,  ketentuan pembebasan  pajak,  kewajiban  pelaporan  dan  sanksi yang  berlaku  bagi  wajib  pajak  yang  tidak  memenuhi kewajibannya.
Pengelolaan PBB-P2 mencakup Pajak Bumi dan Bangunan  Pedesaan  serta  Pajak  Bumi  dan  Bangunan Perkotaan  yang  merupakan  tanggung  jawab  dari Pemerintah  Daerah.  Tarif  Pajak  Bumi  dan  Bangunan ditentukan oleh beberapa faktor yaitu jenis bangunan, luas  tanah  dan  nilai  tanah.  Pajak  ini  merupakan kewajiban  masyarakat  yang  harus  dibayarkan  setiap tahunnya kepada pemerintah daerah [12]

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan  Metode  KDD  ( Knowledge  Discovery in  Database) merupakan  metode  atau  tahapan  yang
digunakan  untuk  menemukan,  menyusun  ulang  dan menyempurnakan  data  serta  pola  yang  memiliki makna  dari  basis  data  mentah.  Berikut  ini  adalah tahapan dari proses KDD[13]:

## Gambar 1. Tahapan KDD
Keterangan dari gambar 1 adalah sebagai berikut : a. Seleksi data ( Data Selection ) Proses  seleksi  atau  pemilihan  data,  bertujuan untuk  memilih  data  yang  akan  diterima  untuk dianalisis lebih lanjut.
b. Pemilihan data ( Preprocessing )
Proses  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan menghilangkan  data-data  yang  tidak  lengkap, tidak akurat, tidak relevan, atau terkontaminasi.
c. Transformasi data ( Transformation ) Setelah  data  dibersihkan,  langkah  selanjutnya dalam  proses  KDD  adalah  transformasi  data. Proses  transformasi  ini  melibatkan  konversi  data mentah  ke  dalam  format  yang  lebih  sesuai  untuk proses data mining
d. Data mining Hal  ini  merupakan  inti  dari  proses  KDD,  yaitu penerapan  berbagai  teknik  data  mining  seperti pengelompokkan, klasifikasi, regresi untuk mengekstrak pola, pengetahuan dan informasi dari data.
e. Evaluasi Pola ( Evaluation) Setelah  pola  diidentifikasi,  pola  tersebut  perlu dievaluasi  kualitas  dan  potensi  kegunaannya terhadap  tujuan  bisnis  atau  penelitian.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  metode Davies Bouldin  Index dengan  tujuan  untuk  menentukan jumlah klaster yang optimal, nilai Davies Bouldin Index  (DBI) yang  semakin  mendekati  nilai  0 menunjukkan semakin baik klaster yang diperoleh [14].  Pada  tahun  1979  David  L.  Davies  dan Donald  W.  Bouldin  memperkenalkan  metode Davies-Bouldin  Index  (DBI). Merupakan  metode yang  memiliki  tujuan  untuk  melakukan  evaluasi pada  metode  pengelompokan (clustering) yang menghasilkan seberapa baik nilai dari tiap cluster terhadap  data  yang  digunakan  agar  mendapatkan kelompok  atau  cluster  yang  optimal  berdasarkan kemiripan antar data dari tiap cluster[15]
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Seleksi Data (Data Selection)
Pada  tahap  ini  data  yang  digunakan  yaitu  data penerimaan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  Kota Tasikmalaya tahun 2021 dengan jumlah sebanyak 69
data  sebagai  bahan  penelitian.  Tahap  pertama  adalah menggunakan  operator Read  CSV. Operator Read CSV digunakan  untuk  mengelola  data  dengan  cara membaca  data  dalam  bentuk  format csv  (comma separated  values). Kemudian  dilakukan  pemilihan data yang akan digunakan. Data yang sudah diproses dapat  ditampilkan  pada  menu Results ditampilkan pada gambar berikut ini.
Gambar 2. Tampilan data
Pada gambar diatas merupakan hasil dari proses import  data  yang  menampilkan  data  dari  operator Read  CSV pada  menu  Results  sehingga  proses  dapat dilanjutkan pada tahap berikutnya.
4.2.   Pemilihan data ( Preprocessing ) Tahapan  ini  merupakan  cara  untuk  mengolah data dari sebelumnya data mentah menjadi data yang siap  untuk  diproses  lebih  lanjut.  Tahapan  dari Preprocessing yang  dilakukan  yaitu data  reduction . Data  reduction adalah  pengurangan  dari  suatu  data yang diambil tetapi hal tersebut tidak akan mengubah hasil analisis dari data itu sendiri. Atribut  yang tidak dibutuhkan  pada  data  penerimaan  Pajak  Bumi  dan Bangunan  ini  ada  4  atribut  yaitu  atribut  kode kabupaten  kota,  nama  kabupaten  kota,  satuan  dan tahun.  Sehingga  atribut  yang  digunakan  untuk dianalisis  lebih  lanjut  memiliki  5  atribut  yaitu  kode kecamatan,  nama  kecamatan,  kode  kelurahan,  nama kelurahan  dan  jumlah  penerimaan  pajak.  Operator Select Attribute akan digunakan dalam proses ini.
Gambar 3. Proses pemilihan data
Gambar diatas merupakan proses seleksi atribut, pada parameter atrribute filter type pilih subset yaitu memilih  atribut  tertentu  dari  sebuah ExampleSet dengan  membuang  4  atribut  yang  tidak  dibutuhkan dengan  tujuan  untuk  fokus  pada  atribut  yang  relevan dengan data yang digunakan.
Gambar 4. Hasil dari data reduction
Menu Result ditampilkan  pada  gambar  4 memuat hasil setelah diproses menggunakan operator Select  Attribute agar  memperkecil  kesalahan  data serta dalam melakukan model K-Means lebih cepat.

## 4.3.  Transformasi Data
Transformasi  data  adalah  proses  mengubah dataset  dengan  tujuan  agar  data  lebih  sesuai  dengan proses  pemodelan data  mining. Dalam  proses  ini menggunakan  algoritma K-Means  Clustering dimana atribut  dari  suatu  data  harus  berupa numerik .  Oleh karena  itu,  data  yang  memiliki  atribut nominal harus diubah  menjadi numerik menggunakan  operator Nominal to Numerical  .

## Gambar 5. Hasil Transformasi Data
Pada gambar 5 merupakan hasil dari transformasi  data  pada  atribut  nama  kecamatan  kota dari  sebelumnya  bentuk  nominal  menjadi  numerik, kemudian  pada  parameter unique  integer dicentang (√)  sehingga  setiap  nilai  yang  terdapat  pada  atribut tersebut diubah menjadi nilai numerik yang unik atau berbeda  yaitu  0,1,  2  dan  seterusnya  agar  dapat diproses ke tahap berikutnya.

## 4.4.   Data Mining
Tahap  selanjutnya  yaitu  pemodelan  data, metode  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah clustering dengan  menerapkan  algoritma K-Means menggunakan operator Clustering (K-Means ) dengan fungsi untuk mengolah data dengan metode K-Means untuk mengelompokkan data penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan menjadi 6 klaster.
Gambar 6. Hasil Clustering
Pada gambar diatas menampilkan hasil clustering dengan diketahui k = 6, max runs sebanyak 10  kali  putaran  dan max  optimization  step berjumlah 100.
4.5.   Evaluasi Pola ( Evaluation)
Setelah proses pemodelan menggunakan metode K-Means dibuat,  selanjutnya  adalah  hasil  yang diperoleh setelah melakukan eksekusi data menggunakan  aplikasi RapidMiner. Operator  yang digunakan  yaitu  operator Performance  (Cluster Distance  Performance) berfungsi  untuk  evaluasi kinerja dari metode clustering. Parameter performance yaitu maximize dicentang  (√)  supaya hasil result pada performance tidak minus.
Gambar 7. Hasil dari PerformanceVector
Berdasarkan gambar  diatas fungsi dari operator performance yaitu  untuk  mengetahui  nilai  dari Avg.within  centroid  distance dan Davies  Bouldin Index  (DBI) .  Data  dikelompokkan  berdasarkan  jarak terdekat  menggunakan  algoritma k-Means. Tabel percobaan  dalam  menentukan  nilai  k  adalah  sebagai berikut.
Tabel 1. Hasil percobaan dalam menentukan nilai k
Nilai K DBI 2 0,497 3 0,405 4 0,441 5 0,431 6 0,370 7 0,406 8 0,450 9 0,374 10 0,409
Setelah  melakukan  pengujian  sebanyak  10 (sepuluh)  kali  untuk  menentukan  nilai  k,  pada percobaan kelima dengan nilai k = 6 hasilnya adalah nilai dari Davies Bouldin Index (DBI) yang diperoleh lebih  optimal  dibandingkan  dengan  pengujian sebelumnya.  Dengan  nilai  yang  dihasilkan  adalah nilai  yang  paling  baik  yaitu  mendekati  nilai  nol  (0) pada  0,370.  Setelah  proses  evaluasi  dilakukan menggunakan  metode  DBI  dan  mendapatkan  nilai klaster yang optimal  yaitu 6 cluster. Pemodelan pada algoritma k-means ditampilkan pada gambar dibawah ini :
Gambar 8. Model dari algoritma k-means
Pada gambar 8 menampilkan proses pengolahan data  menggunakan  metode K-Means .  Pengolahan data  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering pada tools RapidMiner menggunakan 5 operator yaitu Read  CSV berfungsi  untuk  membaca  data  dengan format csv untuk diproses lebih lanjut, operator Select Attribute berfungsi untuk mengurangi atau menghapus  data  yang  tidak  dibutuhkan,  Operator Nominal  to  Numerical berfungsi  untuk  mengubah data dengan atribut berupa nominal menjadi numerik, Operator Clustering  (K-Means) berfungsi  untuk mengelompokan  data  menjadi  6  klaster  dengan max runs sebanyak 10 kali putaran, Operator Performance (Cluster  Distance  Performance) berfungsi  untuk mengevaluasi  kinerja  dari k-means  clustering dalam mengelompokan  data  penerimaan  Pajak  Bumi  dan Bangunan.
Jumlah  data  pada  tiap  klaster  ditunjukkan  pada gambar dibawah ini.
Gambar 9. Jumlah data tiap cluster
Dari  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa untuk  klaster  0  memiliki  jumlah  data  8  kelurahan, klaster 1 memiliki jumlah data 30 kelurahan, klaster 2 memiliki jumlah data 3 kelurahan, klaster 3 memiliki jumlah  data  19  kelurahan,  klaster  4  memiliki  jumlah data 8 kelurahan dan klaster 5 memiliki jumlah data 1 kelurahan dengan total keseluruhan 69 kelurahan.
Tampilan  hasil  cluster  pada  data  penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan adalah sebagai berikut .
Gambar 10. Visualisasi data
Pada  gambar  diatas  merupakan  visualisasi  data menggunakan plot Scatter/Bubble , dapat disimpulkan bahwa  dalam  pengelompokan  data  penerimaan  pajak Bumi  dan  Bangunan  pada  69  kelurahan  di  kota Tasikmalaya  terbagi  menjadi  6 cluster .    Penerimaan Pajak  Bumi  dan  Bangunan  tertinggi  terletak  pada cluster 2  dengan  jumlah  data  3  kelurahan  serta penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan terendah pada cluster 1 dengan jumlah data 30 kelurahan.
Berikut  adalah  hasil  klaster  yang  ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 1. Hasil cluster Cluster Kelurahan 0 Karsamenak, Empangsari, Tuguraja, Nagarawangi, Sukamulya, Panglayungan, Cipedes, Sukamanah 1
Leuwiliang, Talagasari, Tanjung, Cibeuti, Karanganyar, Cimalajang, Setiamulya, Sukahurip, Mugarsari, Sumelap, Ciherang, Ciakar, Margabakti, Awipari, Kersanagara, Setiajaya, Setiaratu, Setianagara, Sukamenak, Purbaratu, Sukaasih, Sukajaya, Singkup, Karikil, Cigantang, Sirnagalih, Bungursari, Sukajaya, Cibunigeulis, Sukalaksana
2
Kahuripan, Tugujaya, Yudanagara 3 Urug, Gunungtandala, Gununggede, Setiawargi, Tamansari, Tamanjaya, Mulyasari, Kotabaru, Sukanagara,
Sambongpari, Cipari, Cipawitra, Parakannyasag, Indihiang, Sukamajukidul, Sukamajukaler, Sukarindik, Bantarsari, Nagarasari.
4
Cikalang, Tawangsari, Lengkongsari, Cilembang, Argasari, Sambongjaya, Mangkubumi, Panyingkiran. 5 Linggajaya
Pada  tabel  2  merupakan  hasil  klaster  berisikan beberapa  Kelurahan  yang  terbagi  kedalam  6 cluster berdasarkan  jumlah  penerimaan  Pajak  Bumi  dan Bangunan di kota Tasikmalaya.
Kelompok  dengan  jumlah  penerimaan  Pajak Bumi  dan  Bangunan  tertinggi  terletak  pada cluster 2 dan  merupakan  kelompok  dengan  penerimaan  Pajak Bumi  dan  Bangunan  terbesar  dari  kelompok cluster lainnya karena  berdasarkan  data  dari  Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil jumlah penduduk dari Kelurahan Kahuripan Kota Tasikmalaya  pada  tahun  2021  sebanyak  21.972  jiwa yang  menandakan  jumlah  penduduk  pada  kelurahan tersebut  cukup  banyak.    Kelurahan  Tugujaya  dan Yudanagara  termasuk  Kecamatan  Cihideung  yang
merupakan  pusat  Kota  Tasikmalaya  yaitu  dijadikan pusat  pelayanan  umum,  perdagangan,  jasa  dan perkantoran.  Memiliki  fasilitas  dalam  perdagangan seperti  minimarket sebanyak  23 unit, pasar dengan 4 unit  permanen,  pasar  dengan  2  unit  semi  permanen serta  pertokoan  sebanyak  37  unit  [16].  Menurut  [17] jumlah penduduk yang banyak maka semakin banyak tempat  tinggal  masyarakat  yang  berdampak  pada meningkatnya penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan.  Luas  lahan  bangunan  berdampak  baik terhadap  penerimaan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan, sebab  semakin  luas  lahan  bangunan  maka  jumlah pajak  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  yang  terutang semakin  tinggi  kemudian  wajib  pajak  memiliki kesadaran  yang  tinggi  dalam  kewajiban  untuk membayar  juga  akan  meningkatkan  penerimaan pajak.
Kelompok  dengan  jumlah  penerimaan  Pajak Bumi  dan  Bangunan  terendah  terletak  pada cluster 1 karena adanya beberapa kelurahan termasuk Kecamatan  Indihiang  dan  Bungursari  dengan  jumlah penduduk  terendah  daripada    jumlah  penduduk Kecamatan  lain  di  Kota  Tasikmalaya  sehingga penerimaan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  yang diperoleh juga rendah, faktor lain yaitu kemungkinan SPPT  (surat  pemberitahuan  pajak  terutang)  yang tidak diterima oleh wajib pajak atau data wajib pajak yang tidak sesuai, rendahnya pengetahuan masyarakat mengenai kewajiban membayar pajak karena masyarakat  lebih  mengutamakan  untuk  kebutuhan sehari  hari  sehingga  tidak  patuh  dalam  membayar pajak[18].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian menggunakan metode k-means adalah data jumlah penerimaan pajak bumi  dan  bangunan  berdasarkan  kelurahan  di  kota Tasikmalaya  tahun  2021  dikelompokan  menjadi  6 klaster  dengan  hasil  evaluasi  menggunakan  DBI ( Davies  Bouldin  Index )  dengan  nilai  optimal  sebesar 0,370  yaitu  Penerimaan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan dikelompokan  menjadi  6 cluster . cluster 0  dengan jumlah  data  8  kelurahan, cluster 1  dengan  jumlah data  30  kelurahan, cluster 2  dengan  jumlah  data  3 kelurahan, cluster 3  dengan  jumlah  data  19 kelurahan, cluster 4 dengan jumlah data  8 kelurahan serta cluster 5  dengan  jumlah  data  1  kelurahan. Beberapa  saran  terhadap  pengelompokan  data penerimaan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  berdasarkan kelurahan  yaitu  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah penambahan  jumlah  dataset  agar  mendapatkan hasil lebih akurat  serta  dalam  pengelompokan  data dapat  menggunakan  metode clustering yang  lain untuk  mengetahui  perbedaan  dari  hasil  yang didapatkan  kemudian  untuk  Pemerintah  Daerah diharapkan  untuk  menghimbau  masyarakat  agar  taat dalam  membayar  pajak  seperti  melakukan  sosialisasi kepada  wajib  pajak  mengenai  pentingnya  membayar pajak agar meningkatnya pembangunan serta realisasi
Pajak  Bumi  dan  Bangunan  dapat  mencapai  target yang telah ditentukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ratna  Wulandari,  “Pengaruh  Kesadaran  Wajib Pajak, Kualitas Pelayanan. Pengetahuan Perpajakan  dan  Sanksi  Perpajakan  Terhadap Kepatuhan  Wajib  Pajak  PBB-P2  di  Kabupaten Rembang,” JSMA (Jurnal Sains Manajemen dan Akuntansi) ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  86–103,  Apr. 2023, doi: 10.37151/jsma.v15i1.120.
[2]  W. Xiang, N. Zhu, S. Ma, X. Meng, and M. An, “A  dynamic  shuffled  differential  evolution algorithm for data clustering,” Neurocomputing , vol.  158,  pp.  144–154,  Jun.  2015,  doi: 10.1016/j.neucom.2015.01.058.
[3]  A.  Y.  Supriatna,  “PENDAPATAN  DAERAH KOTA TASIKMALAYA,” Jurnal Administrasi dan Kebijakan Publik , vol. 3, no. 2, 2022.
[4]  S.  Sharyanto  and  D.  Lestari,  “Penerapan  Data Mining Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Means  dan  Model  RFM  Pada  E-Commerce,” JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) ,  vol.  9,  no.
4, p. 866, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4525.
[5]  F.  Ginting,  E.  Buulolo,  and  E.  R.  Siagian, “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  REGRESI LINEAR
SEDERHANA DALAM MEMPREDIKSI  BESARAN  PENDAPATAN DAERAH (STUDI KASUS: DINAS PENDAPATAN  KAB.  DELI  SERDANG),”
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  Nov. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1602.
[6]  R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data  Mining  dengan Memanfaatkan  Metode  Association  Rule  untuk Promosi  Produk,” Jurnal  Teknologi  Rekayasa , vol.  3,  no.  1,  p.  89,  Jun.  2018,  doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[7]  D.  Ramdhan,  G.  Dwilestari,  R.  D.  Dana,  A. Ajiz,  and  K.  Kaslani,  “Clustering  Data Persediaan Barang Dengan Menggunakan Metode  K-Means,” MEANS  (Media  Informasi Analisa  dan  Sistem) ,  pp.  1–9,  May  2022,  doi: 10.54367/means.v7i1.1826.
[8]  F.  Farahdinna,  I.  Nurdiansyah,  A.  Suryani,  and A. Wibowo,
“PERBANDINGAN ALGORITMA  K-MEANS  DAN  K-MEDOIDS DALAM KLASTERISASI PRODUK
ASURANSI  PERUSAHAAN  NASIONAL,” Jurnal Ilmiah FIFO , vol. 11, no. 2, p. 208, Nov. 2019, doi: 10.22441/fifo.2019.v11i2.010.
[9]  G.  E.  I.  Kambey,  R.  Sengkey,  and  A.  Jacobus, “Penerapan Clustering pada Aplikasi
Pendeteksi   Kemiripan  Dokumen  Teks  Bahasa
Indonesia,” Teknik Informatika , vol. 15, pp. 75– 82, Apr. 2020.
[10]  R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N. Azizah,  “Analisis  K-Means  Clustering  pada Data  Sepeda  Motor,” INFORMAL:  Informatics Journal ,  vol.  5,  no.  1,  p.  10,  Apr.  2020,  doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[11]  A.  Syarifudin, BUKU  AJAR   PERPAJAKAN . Kebumen: STIE Putra Bangsa, 2018.
[12]  M.  N.  Huda  and  G.  Wicaksono,  “Analisis Efektivitas  Dan  Kontribusi  Penerimaan  Pajak Bumi  Dan  Bangunan  Perdesaan  Dan  Perkotaan Terhadap Pendapatan Asli Daerah Kota
Yogyakarta,” Educoretax , vol. 1, no. 4, pp. 284– 290, Dec. 2021, doi:
10.54957/educoretax.v1i4.108.
[13]  Haris  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  and  Sumijan, “Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah Tunggal,” Journal  of  Applied  Computer Science  and  Technology ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  80– 89, Dec. 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.
[14]  D.  A.  I.  C.  Dewi  and  D.  A.  K.  Pramita, “Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow  dan Silhouette  pada  Algoritma  Clustering  K- Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan  Bali,” Matrix :  Jurnal  Manajemen
Teknologi  dan  Informatika ,  vol.  9,  no.  3,  pp. 102–109, Nov. 2019,
doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[15]  E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi Jumlah  Cluster  dengan  Index   Davies  Bouldin untuk  Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi Desa,” Sains dan Manajemen , vol. 9, Mar. 2021.
[16]  A. Hamid, KECAMATAN CIHIDEUNG DALAM ANGKA 2022 . BPS Kota Tasikmalaya, 2022.
[17]  L. Lisnawati, “PENGARUH FAKTOR
DEMOGRAFIS  DAN  PRODUK  DOMESTIK REGIONAL  BRUTO  (PDRB)  TERHADAP REALISASI PAJAK BUMI
DAN
BANGUNAN PERKOTAAN DAN
PEDESAAN  (PBB-P2)  DAN  DAMPAKNYA PADA  PENERIMAAN  PAJAK  DAERAH  DI 18  KABUPATEN  DI  JAWA  BARAT,” LAND JOURNAL ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  203–219,  Sep. 2021, doi: 10.47491/landjournal.v1i2.713.
[18]  R.  A.  Muslim,  “Implementasi  Pemungutan  dan Penegakan  Hukum  Pajak  Bumi  Dan  Bangunan Perdesaan  dan  Perkotaan  di  Kota  Tasikmalaya (Berdasarkan Peraturan Daerah Kota
Tasikmalaya  Nomor  4  Tahun  2011  Tentang Pajak  Daerah),” Supremasi  Hukum:  Jurnal Kajian  Ilmu  Hukum ,  vol.  7,  no.  2,  Nov.  2018, doi: 10.14421/sh.v7i2.2041.