## Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Teknik Classification Untuk Melihat Potensi Kepatuhan Wajib Pajak Bumi Dan Bangunan
1 Arif Rahmat Shaumi, 2 Muhammad Faridz Ali, 3 M Tsaqif Al Mutawakkil Simbolon 1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan
1 arifrahmat220@gmail.com , 2 farisali0305@gmail.com, 3 mhdtsaqif11@gmail.com
Abstract: The goverment implements development in Indonesia, requires substantial funds. The entry of cash from the Land and Building Tax is the most important part for the development of a region, with  the  results  that  have  been  obtained  by  the  regional  government  can  increase  regional development with various infrastructures that help the community to carry out various activities and make  the  area  more  advanced.  One  type  of  tax  is  the  Land  and  Building  Tax  (PBB).  With  the increasing  number  of  taxpayers  and  data  paying  contributions  directly  into  the  treasury  of  state finances,  the  UPT  BPPRD  Subdistrict  of  Medan  city  did  not  know  how  many  obedient  and  non- compliant taxpayers. In this study using data mining techniques, namely classification by applying the Naive Bayes algorithm and getting from the number of taxpayers as many as 1,647 taxpayers with an accuracy of 99.33% which have the potential not to be timely are found in the Medan sandpaper sub-district of 0.437 and the Medan Area sub-district with data of 0.229

## Keywords : United Nations, Data Mining, taxpayers
Abstrak : Pemerintah melaksanakan pembangunan di Indonesia ini tentu  memerlukan  dana yang cukup  besar.  Pemasukan  kas  dari  Pajak  Bumi  dan/atau  Bangunan  merupakan  bagian  terpenting untuk  pembangunan  suatu  daerah,  dengan  hasil  yang  telah  didapatkan  pemerintah  daerah  dapat meningkatkan  pembangunan  daerah  dengan  berbagai  infrastruktur  yang  membantu  masyarakat dalam  melakukan berbagai  aktivitas  serta  menjadikan daerah tersebut  menjadi lebih maju.  Salah satu jenis pajak adalah Pajak Bumi dan Bangunan (PBB). Dengan semakin banyak nya wajib pajak dan data yang membayar iuran langsung masuk ke kas keuangan negara menyebabkan pihak UPT BPPRD  kota  Medan  tidak  mengetahui  seberapa  banyak  wajib  pajak  yang  patuh dan  tidak patuh. Pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  data  mining  yaitu  classification  dengan  menerapkan algoritma naive bayes dan mendapatkan dari jumlah wajib pajak sebanyak 1.647 wajib pajak dengan akurasi sebesar 99.33% yang berpotensi tidak tepat waktu terdapat pada Kecamatan medan amplas sebesar 0.437 dan kecamatan medan area dengan data sebesar 0.229
Kata kunci : PBB, Data Mining, wajib pajak

## PENDAHULUAN
Pemerintah melaksanakan  pembangunan di Indonesia ini tentu memerlukan dana yang cukup besar.  Pemasukan  kas  dari  Pajak  Bumi dan/atau  Bangunan  merupakan  bagian  terpenting untuk pembangunan  suatu  daerah,  dengan  hasil  yang  telah  didapatkan  pemerintah  daerah  dapat meningkatkan  pembangunan  daerah  dengan  berbagai  infrastruktur  yang  membantu  masyarakat dalam  melakukan  berbagai  aktivitas serta  menjadikan  daerah  tersebut  menjadi  lebih maju. Pajak Bumi  dan  Bangunan  (PBB)  adalah  pajak  negara  yang  dikenakan  terhadap  bumi  dan  bangunan berdasarkan undang-undang nomor 12 tahun 1985 tentang pajak bumi dan bangunan (PBB) adalah pajak yang bersifat kebendaan dalamarti besarnya pajak terutang  ditentukan oleh keadaan objek yaitu bumi/tanah  dan  atau  bangunan.  Keadaan  subjek  (siapa  yang   membayar)  tidak  ikut  menentukan besarnya  pajak ( www.pajak.go.id ).
Kepatuhan yang tinggi dari wajib pajak    adalah suatu keadaan dimana wajib pajak memenuhi semua  kewajibannya  dalam  membayar  pajak,  namun  dalam  realitanya  tidak  semua  bahkan rendahnya tingkat wajib pajak patuh dalam membayar pajak. Dinas Pendapatan Daerah adalah suatu instansi  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan  penerimaan  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  yang
bersumber dari pajak daerah lainnya untuk pembangunan daerah. .UPT Penyuluhan mempunyai tugas pokok melaksanakan sebagian fungsi Badan di Bidang Penyuluhan dan kehumasan dibidang pajak dan  retribusi  daerah  pada  lingkup  Badan.  UPT  Penyuluhan  menyelenggarakan  fungsi. Penyelenggaraan  pengkajian  bahan  petunjuk  teknis  Penyuluhan  dan  penyebarluasan  informasi  di Bidang  Pajak  dan  retribusi  daerah.  Penyelenggaraan  penyuluhan  dan  penyebarluasan  informasi  di bidang pajak dan retribusi daerah
Adapun  Visi   Badan  Pengelola  Pajak  dan  Retribusi  Daerah Kota  Medan adalah  Dengan Terwujudnya Pendapatan Daerah  Sebagai  Andalan  Pembiayaan  Pembangunan  Daerah.  Serta memiliki Misi Badan Pengelola Pajak dan Retribusi Daerah Kota Medan adalah a. Meningkatkan kualitas pelayanan terhadap sumber dan pengelola Pendapatan Daerah,
b. Meningkatkan sarana dan prasarana Badan.
c. Intensifikasi dan ekstensifikasi subyek dan obyek Pendapatan Daerah,
d. Meningkatkan  penegakan  hukum,meningkatkan  kesadaran  wajib  pajak  terhadap  kewajibannya dalam membayar pajak daerah.
Dengan melihat kemajuan infrastruktur kota Medan yang semakin maju menjadikan  pajak bumi dan  bangunan  (PBB)  sebagai  pendapatan  asli  daerah  (PAD)  yang  paling  dominan,  namun  yang menjadi masalahnya dengan  menjadikan  PBB  sebagai  salah satu  penyumbang terbesar PAD  yang menyebabkan  peningkatan  jumlah  wajib  pajak  bumi  dan  bangunan  semakin  terus  mengalami kenaikan,  sehingga  secara  otomatis  membuat  masyarakat  menjadi  hilang  kesadaran  dan  membuat menurunnya kepatuhan wajib pajak dalam membayar iuran tersebut.
Dengan  semakin  meningkatnya  jumlah  wajib  pajak  dan  sistem  pembayaran  melalui  bank dengan iuran yang langsung masuk ke data kas keuangan negara  menyebabkan pihak UPT BPPRD Kota Medan tidak mengetahui seberapa banyak wajib pajaknya yang patuh dan seberapa banyak wajib pajak yang tidak patuh dalam membayar iuran pajak  bumi  dan  bangunan  (PBB)  tersebut.  Dari hal tersebut  dilihat  manfaat  data  mining  adalah  untuk  menangani  banyaknya  data.Untuk  melihat kepatuhan WP digunakan teknik klasisfikasi untuk menentukan potensi kepatuhan  wajib pajak (WP). Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui  secara manual dari suatu basis data. Informasi yang dihasilkan diperoleh dengan cara mengekstraksi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat pada basis data. Data mining terutama digunakan untuk mencari pengetahuan  yang terdapat dalam basis data yang besar sehingga sering disebut Knowledge Discovery Database (KDD) (Vulandari, 2017).

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  deskriptif.  Metode  deskriptif adalah suatu metode dalam meneliti suatu objek, suatu metode yang mengemukakan masalah dengan mengumpulkan data-data yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengenai suatu keadaan  dengan  cara  menyajikan . penelitian  deskriptif  yaitu,  penelitian yang  dilakukan  untuk mengetahui  nilai  variabel  mandiri,  baik  satu  variabel  atau  lebih  (independen)  tanpa  membuat perbandingan, atau menghubungkan dengan variabel yang lain (Sugiyono, 2012).
Pada metode analisis akan dimining dengan melalui tahapan knowledge discovery in database (KDD). Proses KDD adalah proses menggunakan data mining untuk mengekstrak pengetahuan apa yang dianggap sesuai dengan spesifikasi ukuran dan batas, menggunakan database bersama dengan preprocessing yang diperlukan, pengambilan sampel  dan transformasi dari database .
Adapun  untuk  menganalisis  data  dalam  penerapan  data  mining  ini  menggunakan  tahapan Knowledge Discovert in Database (KDD).istilah data mining dan knowledge discovery  in database (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi yang tersembunyi dalam suatu basis data yang besar. Sebenarnya kedua istilah tersebut memiliki konsep yang  berbeda,  tetapi  berkaitan  dengan  satu  sama  lain.  Dan  salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan proses KDD adalah data mining (Nofriansyah, 2014).

## Gambar 1. Proses KDD
Berdasarkan gambar di atas, proses KDD secara garis besar dijelaskan sebagai berikut: a. Data Selection
Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data operasional  perlu  dilakukan  sebelum  tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, kata memilih data-data seperti apa saja yang kita butuhkan untuk ptoses lebih lanjut dan kemudian data disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional sehingga memberikan kemudahan untuk penggunaan berikutnya.
b. Pre-processing ( Cleaning )
Pada umumnya data yang diperoleh, baik dari database suatu perusahaan maupun eksperimen, memiliki isian-isian yang tidak sempurna seperti data yang hilang, data yang tidak valid atau juga hanya sekedar salah ketik.Selain itu, ada juga atribut data yang tidak relevan itu juga lebih baik dibuang karena keberadaanyya bisa mengurangi mutu atau akurasi dari hasil data mining nantinya.

## c. Data Transformation
Beberapa teknik data mining membutuhkan format data yang khusus sebelum bisa diaplikasikan. Sebagai  contoh  beberapa  teknik  standar  seperti  analisis  asosiasi  dan  klastering  hanya  bisa menerima input katagorikal. Karenanya data berupa angka numerik yang berlanjut bisa dibagi- bagi  menjadi  beberapa  interval.  Proses  ini  sering  disebut binning. Disini  juga  dilakukan pemilihan  data  yang  diperlukan  oleh  teknik  data  mining  yang  dipakai.  Transformasi  dan pemilihan data ini juga menemukan kualitas dari hasil data mining nantinya karena ada beberapa karakteristik dari teknik-teknik data mining tertentu tergantung pada tahap ini.
d. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menjadi  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode atau algortima dalam data mining dangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat tergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan. Data yang digunakan untuk bisa menjadi sebuah model yang baik idealnya mencukupi sebagai data riset.  Semakin banyak data dan semakin sedikit kesalaha ( error ) maka semakin bagus model yang dijadikan patokan.
e. Interpretation ( Evaluation )
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses data  mining  perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  proses KDD  yang  disebut interprestation .  Tahap  ini  mencakup pemerikasaan  apakah  pola  atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta pola atau informasi yang ada sebelumnya.
Data  yang  didapatkan  dari  UPT  BPPRD  kota  Medan  yaitu  data  PBB  tahun  2017  pada kecamatan Medan Amplas  Palembang  dengan  keseluruhan data  yang  telah  membayar  iuran  PBB sebanyak  5.284  WP.  Sebelum  dilakukannya  proses  KDD  data  akan  dihapuskan  jumlah  tagihan dibawah  Rp.100.000  sesuai  dengan  peraturan  pemerintah  kota  Medan  tahun  2018  dengan  di tiadakannya  iuran  untuk  biaya  dibawah  Rp.100.000.  Proses  penghapusan  data  tersebut  akan
dilakukan menggunakan software pentaho yang akan  dijelaskan  selanjutnya,  setelah  data  tidak mengandung tagihan dibawah Rp. 100.000 data tersebut akan diproses pada tahapan  KDD dengan tahapan yaitu seleksi data, pre- processing data, transformasi data, data mining dan evaluasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  untuk  menganalisis  data  dalam  penerapan  data  mining  ini  menggunakan  tahapan Knowledge  Discovert  in  Database (KDD)  yang  sebelumnya  akan  dipisahkan  menggunakan tools Pentaho , dengan tahapan sebagai berikut:
1) Remove Data  ≤  Rp.  100.000  menggunakan Pentaho
2) Data Selection 3) Pre-Processing (Data Cleaning )
4) Transformation Data
5) Data Mining
6) Evaluation

## 3.1 Remove Data Tagihan
Data WP yang telah ada dipisahkan menggunakan tools Pentaho. Pentaho adalah kumpulan aplikasi business intelligence (BI) dan data warehouse free open source software yang berjalan diatas flatform java (Putra, 2015).
Berdasarkan  perwali  (peraturan  walikota)  Medan  yang  baru  bahwa  tagihan  pajak  bumi  dan bangunan (PBB) dibawah Rp. 100.000 akan dibebaskan pembayarannya, maka dari itu tagihan yang dibawah Rp. 100.000 akan dihapuskan dari sumber data yang ada menggunakan software  Pentaho. Setelah dihilangkan setelah dihilangkan menggunakan pentaho menjadi sebanyak 1.647 data wajib pajak.

## 3.2 Data Selection
Classification adalah proses penemuan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep  atau  kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang labelnya belum diketahui. (Vulandari, 2017)
Pada tahap ini field dari sumber data akan dipisahkan antara field  yang tidak digunakan dan yang  akan  digunakan  unyuk  penggalian  data  pada  tahap pre-processing selanjutnya  untuk mendapatkan knowledge yang diinginkan denan menggunakan tools rapidminer .

## Gambar 2. Hasil Seleksi Data
Selection berfungsi  untuk  memilih  data  yang  sesuai  kebutuhan  untuk  mendapatkan pengetahuan,  pada  penelitian  ini  data  yang  sesuai  untuk  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan  dan sesuai dengan prosesnya adalah NOP, kelurahan OP, total NJOP bumi, total NJOP bangunan, tanggal jatuh tempo, dan tanggal bayar serta ada tambahan field data yaitu estimasi dan class sebagai akurasi untuk prediksi potensi kepatuhan.

## 3.3 Pre-Processing (Data Cleaning )
Data yang telah diseleksi pada tahapan sebelumnya masih memiliki data yang kosong, ganda dan missing. Selain itu juga, data yang tidak relevan itu juga lebih baik dibuang karena keberadaannya bisa mengurangi akurasi  dari hasil data mining nantinya. Dengan proses data yang telah diseleksi sebelumnya  akan  dilihat  apakah  pada  data  tersebut  tedapat  data  yang  kosong  dan  terdapat  nilai missing, jika tidak terdapat data kosong dan missing data tersebut akan langsung diproses pada tahap tranformasi  data,  sedangkan  jika  terdapat  data  yang  kosong  dan missing data  tersebut  akan dibersihkan terlebih dahulu dengan menggunakan sebelum masuk pada tahap transformasi data.
Gambar 3. Hasil Pembersihan Data Kosong dan Missing
Gambar 3 merupakan hasil dari pembersihan data terhadap data kosong dan missing ternyata pada data PBB tidak terdapat data yang missing dan kosong  maka data wajib pajak tetap sebanyak 1.647 data.

## 3.4 Transformation Data
Pada tahapan ini data  yang telah dipilih dan dibersihkan selanjutnya akan ditransformasikan kedalam bentuk-bentuk yang cocok dan sesuai dengan algoritma  yang digunakan untuk procedure penggalian data dengan cara melakukan normalisasi data yang akan digunakan operator normalize untuk  mengubah  data  awal  menjadi  bentuk  yang  cocok  untuk  dilakukan  penggalian  data menggunakan algoritma naive bayes , tahap ini perlu dilakukan untuk memperbaiki nilai akurasi yang didapat  pada tahap akhir nantinya, jika tidak dilakukan normalize data maka hasil akurasi yang akan didapat akan menjadi kecil.

## Gambar 4. Hasil transformasi data
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  data  yang  telah  dilakukan  transformasi  menjadi  bentuk  yang sesuai untuk dilakukan penggalian data pada tahapan selanjutnya, terdapat perubahan pada record dari field NOP, Total NJOP Bumi, dan Total NJOP Bangunan diubah menjadi bentuk yang cocok untuk dimining.

## 3.5 Data Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  2  pengujian  yaitu  dengan  melakukan  perhitungan  manual  dan perhitungan dari rapidminer untuk mendapatkan hasil yang akurat.
1) Perhitungan Manual Algoritma naive bayes
Berikut perhitungan manual dari algoritma Naive Bayes dengan menggunakan dataset traning sebanyak  200 record dengan  diambil  acak  dari  data  PBB  kecamatan  Medan  Amplas  yang  telah dilakukan pembuangan data dengan tagihan kurang dari Rp. 100.000. Perhitungan manual algoritma naive bayes dilakukan menggunakan rumus sebagai berikut:
………………..(1)
Keterangan: P (H|X) = Probabilitas H  = Hipotesis X =  Bukti .
Sebelum  dilakukan  perhitungan  manual  harus  ditentukan  dulu  estimasi  dari  setiap  tanggal bayar  dan  tanggal  jatuh  tempo  dengan  melakukan  perhitungan  dan  membuat  peraturan  untuk mendapatkan estimasi, maka aturan atau rule yang terbentuk adalah sebagai berikut:
a. If tanggal  bayar    =    januari    2017 Then Estimasi = 4 b. If tanggal  bayar    =    februari    2017 Then Estimasi = 5 c. If tanggal bayar = maret 2017 Then Estimasi = 6 d. If tanggal bayar = april 2017 Then Estimasi = 7 e. If tanggal bayar = mey 2017 Then Estimasi = 8 f. If tanggal bayar =  juni 2017 Then Estimasi = 9 g. If tanggal bayar  =  juli 2017 Then Estimasi = 10 h. If tanggal  bayar  =  agustus  2017 Then Estimasi = 11 i. If tanggal  bayar  =  september  2017 Then Estimasi = 12 j. If tanggal  bayar  =  oktober  2017 Then Estimasi = 13 k. If tanggal  bayar  =  november  2017 Then Estimasi = 14 l. If tanggal  bayar  =  desember  2017 Then Estimasi = 15 m. If tanggal  bayar  =  januari  2018 Then Estimasi = 16 n. If tanggal  bayar  =  februari  2018 Then Estimasi = 17 o. If tanggal  bayar   =  maret  2018 Then Estimasi = 18 p. If tanggal bayar = april 2018 Then Estimasi = 19 q. If tanggal bayar = mey 2018 Then Estimasi = 20 r. If tanggal bayar  =  juni  2018 Then Estimasi = 21 s. If estimasi ≤ 9 Then estimasi( class ) = Sangat Tepat Waktu t. If estimasi = 10 – 12 Then estimasi( class ) = Tepat Waktu u. If estimasi > 12 Then estimasi( class ) = Tidak Tepat Waktu
Adapun dataset untuk melakukan perhitungan manual terdiri dari 200 record yang diambil acak dari data PBB kecamatan ulu yang telah dihapuskan data yang dibawah Rp. 100.000, dengan contoh data seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset
Menghitung  jumlah  kelas  dari  estimasi  berdasarkan  klasifikasi  yang  terbentuk  ( prior  probability ), dimana jumlah tiap kelas masing- masing estimasi yang ada dibagi dengan jumlah seluruh data. C1 untuk kelas estimasi  sangat tepat waktu, C2 untuk kelas tepat waktu dan C3 untuk kelas tidak tepat waktu:
a. C1(Class Estimasi = „Sangat Tepat Waktu‟) = jumlah “sangat tepat waktu” pada kolom Estimasi = 97/200 = 0,48
b. C2 (Class Estimasi = “Tepat Waktu”) = jumlah “tidak tepat waktu” pada kolom Estimasi = 48/200 = 0,24
c. C3  (Class Estimasi  =  “Tidak Tepat  Waktu”) = jumlah “tidak tepat waktu” pada kolom Estimasi = 55/200 = 0,27
Kemudian Menghitung jumlah kasus yang sama pada setiap atribut dari kelas Estimasi (sangat tepat waktu , tepat waktu/tidak tepat waktu) berdasarkan masing-masing  kelurahan OP  (13  ULU, 14  ULU,  16  ULU  TANGGA  TAKAT  dan  SENTOSA)  kemudian  dibagi  dengan  seluruh  jumlah atribut kelurahan OP masing-masing.
a. P(Kelurahan = “11 ULU” | Class Estimasi = “sangat tepat waktu” ) = 7/8 = 0,87 b. P(Kelurahan = “11 ULU” | Class Estimasi = “tepat waktu” ) = 1/8 = 0,12 c. P(Kelurahan = “11 ULU” | Class Estimasi = “tidak tepat waktu” ) = 0/8 = 0 d. P(Kelurahan = “12 ULU” | Class Estimasi = “sangat tepat waktu” ) = 7/12 = 0,58 e. P(Kelurahan = “12 ULU” | Class Estimasi = “tepat waktu” ) = 3/12 = 0,25 f. P(Kelurahan = “12 ULU” | Class Estimasi = “tidak tepat waktu” ) = 2/12  = 0,16 g. P(Kelurahan = “13 ULU” | Class Estimasi = “sangat tepat waktu” ) = 18/28 = 0,64 h. P(Kelurahan = “13 ULU” | Class Estimasi = “tepat waktu” ) = 6/28 = 0,21 i. P(Kelurahan = “13 ULU” | Class Estimasi = “tidak tepat waktu” ) = 4/28 = 0,14 j. P(Kelurahan = “14 ULU” | Class Estimasi = “sangat tepat waktu” ) = 6/15 = 0,4 k. P(Kelurahan = “14 ULU” | Class Estimasi = “tepat waktu” ) = 6/15 = 0,4 l. P(Kelurahan = “14 ULU” | Class Estimasi = “tidak tepat waktu” ) = 3/15 = 0,2 m. P(Kelurahan = “16 ULU” | Class Estimasi = “sangat tepat waktu” ) = 26/70 = 0,37 n. P(Kelurahan = “16 ULU” | Class Estimasi = “tepat waktu” ) = 16/70 = 0,22 o. P(Kelurahan = “16 ULU” | Class Estimasi = “tidak tepat waktu” ) = 28/70 = 0,4
p. P(Kelurahan = “Tangga Takat” | Class Estimasi = “sangat tepat waktu” ) = 21/37 = 0,56 q. P(Kelurahan   =    “Tangga    Takat”    | Class Estimasi  = “tepat waktu” ) = 10/37 = 0,27 r. P(Kelurahan = “Tangga Takat” | Class Estimasi = “tidak tepat waktu” ) =  6/37 = 0,16 s. P(Kelurahan = “Sentosa” | Class Estimasi = “sangat tepat waktu” ) = 12/30 = 0,4
t. P(Kelurahan = “Sentosa” | Class Estimasi = “tepat waktu” ) = 6/30 = 0,2 u. P(Kelurahan = “Sentosa” | Class Estimasi = “tidak tepat waktu” ) = 12/30 = 0,4
Selanjutnya kalikan Semua Hasil Variable yang didapat dari hasil P(KELURAHAN OP| Class Estimasi ) dengan sesama kelas estimasinya (C1, C2 dan C3) , adalah sebagai berikut : a. Untuk semua atribut Class Estimasi = “sangat tepat waktu” P(X| Class Estimasi= “sangat tepat waktu”) = 0,87 x 0,58 x 0,64 x 0,4 x 0,37 x 0,56 x 0,4 = 0,01 b. Untuk semua atribut Class Estimasi = “tepat waktu” P(X| Class Estimasi= “tepat waktu”) = 0,12 x 0,25 x 0,21 x 0,4 x 0,22 x 0,27 x 0,2 = 0,04 c. Untuk  semua  atribut Class Estimasi  =  “tidak  tepat  waktu”  P(X|Class  Estimasi=  “tidak  tepat waktu”) = 0 x 0,16 x 0,14 x 0,2 x 0,4 x 0,16 x 0,4 = 0
Lalu kalikan hasil yang didapat dari P (NOP|kelas estimasi) dengan hasil yang didapat dari hasil perkalian semua variable (C1, C2 dan C3) diatas :
a. Perkalian priot  probability dengan  semua atribut Class Estimasi = “sangat tepat waktu” P  (Ci)  | Class Estimasi  =  “sangat  tepat waktu”) x P(X| Class Estimasi = “sangat tepat waktu”) = 0,48 x 0,01 = 0,0048 b. Perkalian priot  probability dengan  semua atribut Class Estimasi = “tepat waktu” P  (Ci)  | Class Estimasi  =  “tepat  waktu”)  x P(X| Class Estimasi = “tepat waktu”)
= 0,24 x 0,04 = 0,0096 c. Perkalian priot probability dengan semua atribut Class Estimasi = “tidak tepat waktu” P (Ci) | Class Estimasi = “tidak tepat waktu”) x P(X| Class Estimasi = “tidak tepat waktu”) = 0,27 x 0 = 0 Dari  hasil  perhitungan  P(X|Ci)*P(Ci)didapat  perbanding  dimana  P(Ci  | Class Estimasi  =  “Tepat Waktu”)  P(X| Class Estimasi  =  “tepat  waktu”)  >P(Ci  | Class Estimasi  =  “Sangat  Tepat  Waktu”) P(X| Class Estimasi = “sangat tepat waktu”) & P(Ci | Class Estimasi = “tidak tepat waktu”) P(X| Class Estimasi = “tidak tepat waktu”) Kesimpulan :
Perhitungan  antara  perkalian Class Estimasi  “  sangat  tepat  waktu”, Class Estimasi  “tepat waktu”,  dan Class Estimasi  “tidak  tepat waktu” menunjukkan  bahwa  nilai Class
Estimasi  =  “tepat  waktu”  lebih  besar dibandingkan class Estimasi “sangat  tepat waktu” dan class estimasi “tidak tepat waktu”
1) Penerapan  Algoritma Naive   Bayes Pada RapidMiner
Tahapan implementasi algoritma naive bayes menggunakan tools rapidminer untuk menentukan potensi kepatuhan wajib pajak. Gambar 5 berikut merupakan hasil dari potensi kepatuhan wajib pajak dengan ditambahkan nilai confidance sebagai hasil prediksi dari tools rapidminer .
Gambar 5.  Hasil Potensi

## 3.6 Evaluation
Pada tahap ini pola-pola hasil akhir dari proses data mining akan dipresentasikan dalam bentuk visual untuk membantu user dalam mengerti pola tersebut.
1) Akurasi Prediksi
Pada  percobaan  dengan  algortima naive  bayes dengan  menggunakan tools  rapidminer diperoleh  waktu  eksekusi  sebesar  1 second dapat  diartikan  eksekusi  berjalan  cukup  cepat.  Hasil eksekusi dapat dilihat pada gambar 6 berikut.
Hasil akurasi model naive bayes menunjukkan bahwa nilai tingkat akurasi yang dihasilkan oleh algoritma naive bayes memiliki tingkat kekuatan yang sangat tinggi. Hal ini dibuktikan dengan hasil akurasi  perhitungan   mencapai  99.33%,  nilai  tersebut  membuktikan  bahwa  model  yang  dibangun dapat  digunakan   untuk  melakukan  klasifikasi  potensi  kepatuhan  wajib  pajak,  nilai  yang  tinggi tersebut  juga  disebabkan  oleh  kompleksnya  data  yang  mengakibatkan  model  dapat  memprediksi dengan akurat. Adapun hasil akurasi dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Akurasi Gambar 8  Model Distribusi
Dari gambar 8 dapat ditarik kesimpulan bahwa data PBB kecamatan seberang ulu, kelas sangat tepat waktu dengan nilai sebesar 0.382 lebih besar dari kelas tepat waktu dan kelas tidak tepat waktu. Adapun  model distribusi untuk label atribut kelas  estimasi adalah sebagai berikut:
Kelas sangat tepat waktu : 5 distribution Kelas tepat waktu : 5 distribution Kelas tidak tepat waktu : 5 distribution

## 2) Hasil pengujian
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, telah didapatkan suatu informasi dan pengetahuan baru dari proses data mining dalam menentukan wajib pajak di kelurahan mana yang berpotensi tidak patuh atau tidak tepat  waktu, dan kebanyakan wajib pajak mana yang patuh membayar iuran PBB yang  didapat  setelah dilakukan  tahapan knowledge  discovery  in  database (KDD)  dari  data  PBB kecamatan seberang ulu 2 tahun 2017. Dari penelitian tersebut didapatkan hasil yang sesuai dengan tujuan untuk menghasilkan informasi yang baru tentang kepatuhan wajib pajak yang berpotensi tidak tepat waktu.
Dari proses perhitungan data mining menggunakan algortima naive bayes dengan menerapkan teknik classification dan tingkat keakurasiannya, dihasilkan informasi berdasarkan perhitungan data PBB kecamatan  ulu pada tahun 2017 menunjukkan kelas sangat tepat waktu dengan perkalian prior probability senilai 0,48, sedangkan kelas tidak tepat waktu dengan prior probability senilai 0,27 dan kelas  tepat waktu dengan prior probability senilai 0,24 serta menurut  perhitungan dari tools rapidminer kelurahan yang tidak tepat waktu ada di kelurahan 16 ulu dari sebagian wajib pajak dengan data sebanyak 0.437 dan berpotensi tidak tepat waktu terdapat pada kelurahan tangga takat dengan data sebanyak 0.229dengan akurasi sebesar 99.33% yang diakibatkan  berpotensi tidak tepat waktu karena besarnya total NJOP bumi dan bangunan yang mengakibatkan tingginya jumlah tagihan menyebabkan sulitnya masyarakat untuk membayar iuran PBB pertahunnya
3) Hasil Analisis
Dari  proses  perhitungan  data  mining  secara  manual  dan  dengan  implementasi  pada tools rapidminer didapatkan hasil wajib pajak di setiap kelurahan yang ada pada kecamatan seberang ulu patuh dalam membayar iuran PBB, didapatkan  kelurahan yang berpotensi tidak tepat waktu terdapat pada  sebagian  wajib  pajak  kelurahan  16  ulu  dengan  data  sebanyak  42  wajib  pajak  dan kelurahantangga takat dengan data sebanyak 22 wajib pajak. Dengan hasil penelitian ini diharapkan dapat  menjadi  bahan  referensi instansi  pemerintah  dalam  memberikan  arahan   terhadap  kelurahan tersebut agar menjadi patuh dalam membayar iuran PBB.
Adapun data wajib pajak dengan estimasi kepatuhannya sangat tepat waktu dapat dilihat pada tabel 2. Jumlah pada tabel 2 ini didapat dari jumlah seluruh kelas estimasi sangat tepat waktu pada
dataset yang digunakan.
Tabel 2.  Hasil Pengujian Estimasi Kelurahan Jumlah Prior Probability 16 ULU 0.405 0.361 TANGGA TAKAT 0.246 0.142 Sangat Tepat Waktu SENTOSA 0.121 0.139 14 ULU 0.109 0.156 13 ULU 0.077 0.125 12 ULU 0.024 0.028 11 ULU 0.018 0.049
Tabel 4. Hasil Tidak Tepat Waktu
Estimasi Kelurahan Jumlah Prior Probability 16 ULU 0.437 0.343 TANGGA 0.229 0.169 Tidak Tepat Waktu TAKAT SENTOSA 0.146 0.116 14 ULU 0.104 0.252 13 ULU 0.073 0.079 11 ULU 0.01 0.033 12 ULU 0 0.008

## 4) Knowledge Representation
Ini  merupakan  tahapan  akhir  dimana  pengetahuan  yang  telah  ditemukan  secara  visual ditampilkan  kepada  user  dengan  berbagai visualisasi  seperti chart,  histogram, dan pareto .  Adapun visualisasi tersebut dapat dilihat pada gambar 9, 10, dan 11.

## Gambar 9. Chart
Gambar  9  memperlihatkan  data  wajib   pajak  kelurahan  16  ulu  dengan  presentase  diagram tertinggi yang memiliki data terbanyak diantara kelurahan lain dengan class estimasi tertinggi tidak
tepat waktu mencapai >0.375.

## Gambar 10. Histogram
Pada gambar 10 memperlihatkan class estimasi sangat tepat waktu, tepat waktu dan tidak teapat waktu tertinggi terdapat pada kelurahan 16 ulu dan kelurahan 14 ulu

## Gambar 11.  Pareto
Pada gambar 11  memperlihatkan class tidak tepat waktu tertinggi terdpat  pada kelurahan 16 ulu dan tangga takat.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  data  mining  menggunakan  algoritma naive  bayes pada  teknik classification dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa kelas estimasi pembayaran wajib pajak sangat tepat waktu lebih besar dari pada kelas estimasi tepat waktu dan tidak tepat waktu.
Dari hasil observasi terhadap data PBB kecamatan seberang ulu 2 melalui  teknik classification menggunakan algoritma naive bayes didapatkan kelurahan yang berpotensi tidak tepat waktu terdapat pada sebagian wajib pajak kelurahan 16 ulu dengan data 0.437 dan kelurahan tangga takat dengan data sebanyak 0.229  yang diakibatkan oleh besarnya jumlah total NJOP bumi dan bangunan  yang membuat semakin tingginya jumlah tagihan menyebakan sulitnya masyarakat membayar iuran PBB pertahunnya.
Tools rapidminer berhasil menentukan potensi kepatuhan wajib pajak per kelurahan mana yang berpotensi tidak tepat waktu pada tahun 2017 dengan akurasi sebesar 99.33% dari jumlah seluruh data wajib pajak PBB kecamatan seberang ulu 2  sebesar 1.467 wajib pajak setelah dilakukan penghapusan tagihan dibawah Rp. 100.000.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Y. Irawan, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Data Penjualan Menggunakan Metode Clustering Dan Algoritma Hirarki Divisive Di Perusahaan Media World Pekanbaru,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat, vol. 4, no. 1, pp. 13–20, 2019.
[2] N. L. W. S. R. Ginantra et al., Data mining dan penerapan algoritma. Yayasan Kita Menulis, 2021.
[3] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[4]   A.  F.  O.  Pasaribu  and  others,  “Analisis  Pola  Menggunakan  Metode  C4.  5  Untuk  Peminatan  Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi Kasus: Sman 1 Natar),” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 80–85, 2021.
[5] I. Istiningsih and others, “IMPLEMENTASI DATA MINING PENGELOMPOKKAN PELANGGAN MENGGUNAKAN  RFM  DAN  K-MEANS  CLUSTERING  STUDI  KASUS  DI  INDONESIA DIGITAL PRINTING YOGYAKARTA,” STMIK AKAKOM YOGYAKARTA, 2020.
[6] R.  N.  Situmorang,  “Klasifikasi  Kesegaran  Ikan  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Menggunakan  Metode K  Nearest Neighbor Dan Hue Saturation Value,” Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan, 2021.
[7] A.  Sapitri,  “PERBANDINGAN  METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR  (K-NN)  DAN  METODE K  MEANS DALAM MENENTUKAN TINGKAT PENJUALAN PRODUK PADA PERUSAHAAN KAYU ELANG PERKASA,” Universitas Darma Persada, 2021.
[8] R. Y. Hayuningtyas, “Penerapan Algoritma Na{\"\i}ve Bayes untuk Rekomendasi Pakaian Wanita,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 18–22, 2019.
[9] N. Pramesti, “Klasifikasi Persediaan Barang Menggunakan Naive Bayes,” J. DATA Sci.  \& Inform., vol. 1, no. 2, pp. 53–57, 2021.
[10]   M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Na{\"\i}ve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” 2019.
[11]   M.  Misdram,  F.  Syarifuddin,  and  A.  A.  Widodo,  “Klasifikasi  Data  Set  Virus  Corona  Menggunakan Metode Na{\"\i}ve Bayes Classifier,” SPIRIT, vol. 12, no. 2, 2020