## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Prediksi Jumlah Target dan Realisasi Wajib Pajak Atas PBB – P2 Menggunakan Multi Regression, Regression Lasso, dan PCR
Jasman Pardede #1 , Maleakhi Ekklesia #2
# Fakultas Teknologi Industri, Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Jl. PH. H. Mustopa No. 23, Bandung
1 jasman@itenas.ac.id
2 info2astrid@mhs.itenas.ac.id
Abstrak—  Perubahan  besaran  Pajak  Bumi  dan  Bangunan memberikan  dampak  bagi  beberapa  sektor  maupun masyarakat  di  Kota  Bandung,  karena  perubahan  yang cukup signifikan dalam besaran Pajak Bumi dan Bangunan ini  memberikan  pengaruh  pada  kesadaran  dan  juga kepedulian  masyarakat  dalam  membayar  pajak.  Terdapat beberapa  penggunaan  machine  learning  dalam  penentuan pajak ini dimana salah satunya adalah dengan memprediksikan  sebuah  besaran  Target  dan  Realisasi  pada Pajak  Bumi  Bangunan,  sehingga  dilakukan  sebuah penelitian dengan membandingkan metode Multi Regression, Regression Lasso, dan PCR (Principle Component Regression) untuk menentukan jumlah prediksi terbaik pada Target dan Realisasi penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan di  Kota  Bandung.  Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, didapatkan bahwa Regression Lasso memiliki nilai keakuratan  prediksi  terbaik  sebesar  79.08%.  Hasil  tersebut diakibatkan  karena  Regression  Lasso  dapat  mengestimasi parameter,  mengatasi  permasalah  multicolinearity  yang terjadi  pada  data  yang  digunakan  dan  menyeleksi  variabel yang  ada  untuk  mendapatkan  nilai  keakuratan  prediksi terbaik.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat pengaruh  positif  pada  variabel  Ketetapan,  Target,  dan Realisasi  yang  saling  berkaitan.  Hal  tersebut  saling mempengaruhi besarannya, dimana
ketetapan mempengaruhi jumlah target, dan jumlah target mempengaruhi jumlah realisasi pada model yang terbentuk, dan  proses  pre  –  processing  membuat  model  Regression Lasso ini menjadi lebih baik.
Kata  kunci — Multi  Regression,  PCR,  Regression  Lasso, Mean  Absolute  Percentage  Error,  Pajak  Bumi  dan Bangunan

## I. P ENDAHULUAN
Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah sumber utama pendapatan  pemerintah  daerah  yang  digunakan  untuk mendukung  pembangunan  dan  layanan  publik  di  tingkat lokal. Penting bagi pemerintah daerah untuk memprediksi jumlah  target  PBB  secara  akurat  guna  optimalisasi perencanaan  keuangan  dan  pembangunan  kota.  PBB merupakan  jenis  pajak  daerah  diatur  oleh  pemerintah
daerah,  mengalami  perubahan  setiap  4  tahun.  Kota Bandung telah mengelola PBB  -  P2 sejak 2013 dengan 9 mata  pajak  dalam  dua  sistem  pemungutan,  yakni self assessment dan official tax [1].
Berdasarkan  hasil  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan oleh  [2]  didapatkan  hasil  dari coefficient determination pada  analisis  regresi  yang  dilakukan  menggunakan Regresi  Polinomial  ini,  mendapatkan  nilai  rata  –  rata diatas  90%.  Perubahan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  itu sendiri memberikan dampak bagi beberapa sektor maupun masyarakat  di  Kota  Bandung,  karena  perubahan  yang cukup  signifikan  dalam  besaran  Pajak  Bumi  dan Bangunan  ini  memberikan  pengaruh  pada  kesadaran  dan juga kepedulian masyarakat  dalam membayar pajak yang dapat dilihat melalui Gambar 1 realisasi pajak daerah pada Kota  Bandung  tahun  2016-  2020,  yang  memperlihatkan perubahan  yang  signifikan  pada  besaran  Pajak  Bumi  dan Bangunan – P2.
Gambar. 1 Grafik Realisasi Pajak Daerah di Kota Bandung
Jika  dilihat  dari  penelitian  pendahulu  yang  telah dilakukan  oleh  [3],  penelitian  tersebut  mengeksplorasi Pajak  Bumi  dan  Bangunan  di  Kabupaten  Bandung  Barat menggunakan  metode  dari  jaringan  syaraf  tiruan,  yaitu Backpropagation dengan  beberapa  variabel  yang  mampu
menentukan  jumlah  prediksi  realisasi  penerimaan  Pajak Bumi  dan  Bangunan  tersebut  adalah  Jumlah  Perkotaan, Jumlah  Pedesaan,  Jumlah  Wajib  Pajak,  Luas  Wilayah, NJOP,  dan  NJOTKP.  Penelitian  tersebut  melakukan analisis pada data sebanyak 495 yang diambil  pada tahun 2015  –  2017.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai akurasi 74% dengan learning rate 0.2, nilai epoch sebesar 150, dan nilai Mean Square Error sebesar 0.001.
Maka  dari  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan  metode  Multi  Regresi,  Regresi  Lasso,  dan PCR ( Principle Component Regression ) dalam memprediksi jumlah target dan realisasi PBB – P2 di Kota Bandung  pada  tahun  2020  –  2022.  Diperlukan  model regresi  karena  metode  ini  dapat  mengatasi  masalah multikolinearitas dan memberikan kemampuan penyeleksi fitur pada variabel prediktor yang tidak dapat diselesaikan dengan cara konvensional.
Penelitian ini mengeksplorasi perbandingan kinerja tiga algoritma unggulan, yakni Multi Regressi, Regresi Lasso, dan  PCR  dalam  mengungkap  faktor  –  faktor  yang memengaruhi  perubahan  besaran  Pajak  Bumi  dan Bangunan  (PBB)  di  Kota  Bandung.  Alasan  di  balik pemilihan ketiga algoritma ini adalah kemampuan Regresi Lasso  dalam  menangani  tantangan  multikolinearitas  dan seleksi  fitur,  sedangkan  PCR  diakui  dapat  mengatasi permasalahan  kolinearitas  dan  kompleksitas  model. Diharapkan, perbandingan ini akan memberikan wawasan yang  bermanfaat,  menjadi  landasan  bagi  pemerintah daerah  dalam  merumuskan  kebijakan  yang  lebih  efektif untuk  meningkatkan  penerimaan  PBB.  Sebagai  hasilnya, judul  penelitian  diusulkan  sebagai  "Prediksi  Jumlah Target  dan  Realisasi  Wajib  Pajak  Atas  PBB  –  P2 Menggunakan  Multi  Regression,  Regression  Lasso,  dan PCR".

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Machine Learning
Penelitian  ini  hakikatnya  termasuk  pada machine learning ,  seperti  yang  dijelaskan  dalam  penelitian sebelumnya  [4]. Machine learning merupakan  suatu teknik  untuk  menginferensi  data  dengan  pendekatan matematis,  di  mana  metode  ini  digunakan  untuk membentuk  model  matematis  yang  merepresentasikan pola-pola data dari hubungan di setiap data. Fokus utama inferensi  pada machine learning adalah  menjelaskan hubungan  antar  variabel  yang  direpresentasikan  dalam bentuk  matematis,  dimana  pada  hal  ini  Pajak  Bumi  dan Bangunan  menjadi  fokus  utama  dalam  mengetahui hubungan  variable  yang  mempengaruhi  besaran  Target maupun Realisasi yang terjadi.

## B. Multi Regression
Berdasarkan bidang machine learning terdapat beberapa  metode  regresi  yang  dapat  digunakan  dalam melakukan prediksi, salah satunya adalah multi regression . Menurut  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  [5] multi regression merupakan  suatu  model  regresi  yang
menggunakan  lebih  dari  satu variable bebas  atau  sebagai predictor,  persamaan  dasar  tersebut  dapat  dituliskan sebagai berikut,
Y =α+ βX 1 + βX 2 + βX n + e. (1)
C. Principle Component Regression (PCR)
Dalam  penggunaan variable yang  cukup  banyak  pada penelitian  ini,  dilakukan  proses selection  feature dan diterapkan  pada  proses  regresi  melalui  metode principle component  regression .  Menurut  penelitian  [6]  metode principle  component  regression menerapkan  proses  dari principle  component  analysis yang  digunakan  untuk mengidentifikasi pola data dengan mereduksi dimensi data menjadi dimensi yang lebih kecil dengan mempertahankan  informasi  yang  ada.  Terdapat  beberapa proses pencarian nilai dari PCA ini sebagai berikut :
1. Menentukan matriks fitur terlebih dahulu.
2. Mencari matriks varians dari kovarian data.
3. Mencari nilai dari eigen dan vector eigen .
4. Hasil reduksi dimensi ditemukan dengan vector eigen yang bersesuaian dengan nilai eigen terbesar.

## D. Regression  Lasso  (Least  Absoulte  Shrinkage  and Selection Operator
Selanjutnya,  terdapat  beberapa  metode  seleksi  fitur yang dapat diimplementasikan melalui pendekatan Lasso. Menurut  hasil  penelitian  yang  dirinci  dalam  karya  [7], Lasso  adalah  metode  yang  efektif  dalam  merampingkan koefisien  dengan  menginterpretasikan  angka  yang mendekati nol dan melakukan seleksi variabel independen, menghasilkan  model  dengan  variabel  terbaik.  Estimasi parameter  regresi  Lasso  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan (2).
. (2)

## E. Pajak Bumi dan Bangunan – P2
Pajak bumi dan bangunan merupakan suatu biaya pajak yang  perlu  disetorkan  atas  keberadaan  tanah  dan bangunan.  Menurut  penelitian  [8]  sifat  dari  pajak  bumi dan  bangunan  ini  adalah  kebendaan  atau  objek,  sehingga tarifnya ditentukan dari keadaan objek bangunan yang ada. Dasar hukum yang mengatur pajak bumi dan bangunan ini diatur pada  Undang  – Undang  (UU)  No. 12 Tahun  1994, dan No.28 Tahun 2009. Besaran dari PBB – P2 ini sendiri dapat  ditentukan  dengan  PBB  –  P2  =  Tarif  PBB  –  (P2  x Dasar Pengenaan Pajak).

## F. Correlation Pearson
Dalam mengatasi adanya fitur yang cukup banyak pada penelitian  ini,  dilakukan  proses  dari selection  feature dengan  menghitung correlation  pearson .  Menurut  [9] correlation  pearson merupakan  suatu  proses  dalam mengukur  hubungan  antara  satu  atau  lebih  dari variable dalam  interval  (-1  hingga  0),  hubungan  dari correlation pearson ini  menunjukan  nilai  hubungan  dari  masing  – masing variable pada  hubungan  yang  positif  maupun negative .  Dalam  menghitung  nilai  dari correlation
pearson dapat diukur melalui persamaan (3) (3)
III. M

## ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Objek Penelitian (Dataset)
Dataset  yang  digunakan  dalam  proses  penelitian  ini didapatkan  melalui  Badan  Pendapatan  Daerah  (Bapenda) Kota Bandung yang telah diolah pada tahun 2020 – 2022. Dataset  ini  terdiri  dari  6  buah  fitur  yang  terdiri  dari Wilayah, Tahun, Jumlah SPPT, Ketetapan, Jumlah Target, dan  Jumlah  Realisasi.  Dari  seluruh  fitur  yang  terdapat pada  dataset  ini,  5  fitur  tersebut  bersifat  numerik,  dan  1 fitur  yaitu  Wilayah  adalah  fitur  string,  sehingga  data tersebut perlu diubah kedalam bentuk numerical .

## B. Pre – Processing Data
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10]  proses dari pre  –  processing data  adalah  tahapan  untuk menghilangkan  maupun  memperbaiki  permasalahan  yang ada  pada  data,  dalam  pembentukan  model machine learning dapat  dilakukan  dengan  konsisten  dan  baik. Metode pre – processing yang dilakukan untuk mengolah data  yang  akan  dibentuk  kedalam  model  regresi  ini dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu :
1. Menentukan feature terbaik  pada  model  dengan selection  feature dalam  menentukan  kinerja  terbaik menggunakan correlation pearson . 2. Mengubah  data  pada feature Wilayah  menjadi numerical dengan  proses  metode encoding dengan metode label – encoding (Alphabetical). 3. Karena  data  –  data  pada dataset memiliki  rentang nilai yang berbeda, maka dilakukan proses normalization data  dengan  mengubah  seluruh  data pada masing – masing fitur menjadi interval 0 hingga 1  [11]  dengan min  –  max  normalization . Min  –  Max Normalization ini dilakukan dengan persamaan (4). X norm = (X – X min ) / (X max – X min ) (4)

## C. Tahapan Penelitian
Dalam  proses  pengolahan  tersebut,  ditampilkan  pada Gambar 2 proses dari pre – processing dan penelitian ini.
Gambar 2. Alur penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1. Peneliti mengambil data penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan  P2  di  Kota  Bandung  yang  berasal  dari Badan Pendapatan Daerah (BAPENDA).
2. Target  yang  ditentukan  pada  pembentukan  model data  tersebut  adalah  Jumlah  Target,  dan  Jumlah Realisasi Penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan.
3. Setelah  itu  data  yang  ada  pada  dataset  yang  akan digunakan,  dilakukan  proses encoding pada  data categorical atau non – numeric menjadi numeric , lalu melakukan scaling data pada interval 0 hingga 1.
4. Peneliti  kemudian  membandingkan  metode Multi Regression, Regression Lasso , dan Principle Component Regression (PCR).
5. Mencari  4  model  setiap  metode  regresi  dengan  studi kasus sebagai berikut:
- Model A adalah model Multi Regression dengan variable  dependent Jumlah  Target  pada  wilayah Kecamatan.
- Model  B adalah model Multi Regression dengan variable  dependent Jumlah  Realisasi  pada wilayah Kecamatan.
- Model C adalah model Multi Regression dengan variable  dependent Jumlah  Target  pada  wilayah Kelurahan.
- Model D adalah model Multi Regression dengan variable  dependent Jumlah  Realisasi  pada wilayah Kelurahan.
- Model E adalah model Regression Lasso dengan variable  dependent Jumlah  Target  pada  wilayah Kecamatan.
- Model F adalah model Regression Lasso dengan variable  dependent Jumlah  Realisasi  pada wilayah Kecamatan.
- Model G adalah model Regression Lasso dengan variable  dependent Jumlah  Target  pada  wilayah Kelurahan.
- Model H adalah model Regression Lasso dengan variable  dependent Jumlah  Realisasi  pada wilayah Kelurahan.
- Model  I adalah  model  PCR  dengan variable dependent Jumlah Target pada wilayah Kecamatan. - Model  J adalah  model  PCR  dengan variable dependent Jumlah  Realisasi  pada  wilayah
Kecamatan.
- Model  K adalah  model  PCR  dengan variable dependent Jumlah Target pada wilayah Kelurahan. - Model  L adalah  model  PCR  dengan variable dependent Jumlah  Realisasi  pada  wilayah Kelurahan.
6. Mengukur hasil akurasi hasil prediksi regresi ini pada setiap  model  dengan  menggunakan Mean  Absolute Percentage Error dan R² Coefficient of Determination.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Uji Coefficient dan Keakuratan Prediksi
Dari  rancangan  penelitian  yang  dilakukan,  untuk mengetahui  apa  saja  variable  yang  memiliki  pengaruh pada  pembentukan  model  dilakukan  pencarian  variable dengan  metode correlation  pearson untuk  proses  dari selection feature yang diperlihatkan pada Tabel I.
TABEL I M ATRIKS C ORRELATION P EARSON Tahun SPPT Ketetapan Target Realisasi Tahun 1 -0.13 0.012 0.239 -0.03 SPPT -0.13 1 0.293 0.257 0.202 Ketetapan 0.012 0.293 1 0.95 0.965 Target 0.239 0.257 0.95 1 0.909 Realisasi -0.03 0.202 0.965 0.909 1
Pada Tabel I hasil pada masing – masing korelasi pada setiap  fitur  yang  digunakan  pada  dataset  ini,  dengan diasumsikan bahwa nilai dari threshold tersebut adalah >= 0.25.  Sehingga  hasil  dari selection  feature pada pembentukan  model  regresi  ini  menyisakan  Wilayah, Jumlah  SPPT,  Ketetapan,  Jumlah  Target,  dan  Realisasi. Namun dilakukan beberapa pengujian dengan 4 buah studi kasus  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar hubungan  fitur  yang  digunakan  pada  masing  –  masing model  regresi  yang  akan  dibentuk,  dilakukan  pengujian pembentukan  model,  dimana  terdapat  beberapa feature yang  akan  digunakan  pada  masing  –  masing  studi  kasus tersebut dengan studi kasus sebagai berikut :
1. Studi Kasus 1 – Menggunakan seluruh fitur yang ada pada dataset.
2. Studi  Kasus  2 –  Menjadikan  Jumlah  Target  sebagai variable  independent pada  model  prediksi  Jumlah Realisasi dengan variable dependent yang digunakan yaitu Wilayah, Jumlah SPPT, dan Ketetapan.
3. Studi  Kasus  3 –  Menggunakan  fitur  dari  hasil selection  feature tanpa  menggunakan  Wilayah, dengan fitur yang digunakan yaitu, Jumlah SPPT, dan Ketetapan.
4. Studi  Kasus  4 –  Menggunakan  fitur  dari  hasil selection feature yaitu, Jumlah SPPT, Ketetapan, dan Wilayah.
Telah  diperlihatkan  pada  Tabel  II  hingga  Tabel  V variable – variable yang digunakan pada masing – masing studi kasus pengujian ini.
TABEL III V ARIABEL S TUDI K ASUS 1
STUDI KASUS 1 X 1 X 2 X 3 X 4 Y Wilayah Tahun SPPT Ketetapan Realisasi X 1 X 2 X 3 X 4 Y Wilayah Tahun SPPT Ketetapan Target
TABEL IIIII V ARIABEL S TUDI K ASUS 2
STUDI KASUS 2 X 1 X 2 X 3 X 4 Y Wilayah Target SPPT Ketetapan Realisasi X 1 X 2 X 3 Y Wilayah SPPT Ketetapan Target TABEL IVV V ARIABEL S TUDI K ASUS 3
STUDI KASUS 3 X 1 X 2 Y SPPT Ketetapan Realisasi X 1 X 2 Y SPPT Ketetapan Target TABEL V V ARIABEL S TUDI K ASUS 4 STUDI KASUS 4
X 1 X 2 X 3 Y Wilayah SPPT Ketetapan Realisasi X 1 X 2 X 3 Y Wilayah SPPT Ketetapan Target Dilakukan pengujian dalam menghitung nilai coefficient  determination , dan Mean Absolute Percentage Error .  Pada  penelitian  [12]  R Square atau Coefficient Determination ini  merupakan  suatu  teknik  maupun analisis  mengenai  koefisien  pada  pembentukan  model yang  menjelaskan  sebarapa  jauh  data dependent dapat dijelaskan oleh data independent .  Lalu menurut penelitian yang  dilakukan  oleh  [13] Mean  Absolute  Percentage Error merupakan hasil dari nilai rata – rata perbandingan antara nilai prediksi dan nilai realisasi ( real ).
Sehingga  hasil  evaluasi Mean  Absolute  Percentage Error ini  dapat  mengevaluasi  seberapa  akurat  pemodelan yang  dibentuk.  Lalu  berikut  diuji  pada  masing  –  masing studi kasus yang telah dilakukan sebagai berikut :
TABEL VI U JI C OEFFICIENT D ETERMINATION D ENGAN P RE - P ROCESSING MODEL STUDI KASUS 1 STUDI KASUS 2 STUDI KASUS 3 STUDI KASUS 4 MODEL A 0.744 0.767 0.767 0.767 MODEL B 0.547 0.629 0.579 0.5653 MODEL C 0.955 0.904 0.903 0.904 MODEL D 0.857 0.87 0.861 0.8605 MODEL E 0.744 0.767 0.768 0.7676 MODEL F 0.547 0.629 0.579 0.5653 MODEL G 0.88 0.885 0.886 0.8859 MODEL H 0.857 0.87 0.861 0.8605 MODEL I 0.744 0.767 0.768 0.767 MODEL J 0.547 0.629 0.579 0.5653 MODEL K 0.88 0.885 0.886 0.8859 MODEL L 0.857 0.87 0.579 0.8605 MEAN 0.763 0.789 0.75 0.771
TABEL VII
U JI M EAN A BSOLUTE P ERCENTAGE E RROR D ENGAN P RE - P ROCESSING
MODEL STUDI KASUS 1 STUDI KASUS 2 STUDI KASUS 3 STUDI KASUS 4 MODEL A 26.8 25.65 25.63 25.65 MODEL B 21.86 19.37 21.13 21.47 MODEL C 46.2 16.83 16.84 16.83 MODEL D 14.78 14.08 14.53 14.56 MODEL E 26.8 25.65 25.63 25.65 MODEL F 21.86 19.32 21.13 21.472 MODEL G 22.88 22.11 22.09 22.11 MODEL H 14.78 14.08 14.53 14.56 MODEL I 26.8 25.65 25.63 25.65 MODEL J 22.8 19.32 21.13 21.47 MODEL K 22.88 22.11 22.09 22.11 MODEL L 20.86 14.08 14.53 14.56 MEAN 24.1 19.8 20.4 20.5
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  pada  Tabel  VI  hingga Tabel VII telah didapatkan hasil nilai keakuratan prediksi melalui perhitungan Mean Absoulte Percentage Error dan Coefficient Determination dengan hasil sebagai berikut :
1. Hasil rata – rata nilai akurasi pada pemodelan Jumlah Target pada Wilayah
Kecamatan dengan menggunakan Multi  Regression adalah  74,06% sedangkan  dengan  menggunakan Regression  Lasso adalah  74,07%  dan  bila  menggunakan  PCR  adalah 74,0675%.
2. Hasil rata – rata nilai akurasi pada pemodelan Jumlah Realisasi pada Wilayah Kecamatan dengan menggunakan Multi  Regression adalah  79,042% sedangkan  dengan  menggunakan Regression  Lasso adalah 79,0545% dan bila menggunakan PCR adalah 78,82%.
3. Hasil rata – rata nilai akurasi pada pemodelan Jumlah Target pada Wilayah
Kelurahan dengan menggunakan Multi  Regression adalah  75,825% sedangkan  dengan  menggunakan Regression  Lasso adalah 77,7025% dan bila menggunakan PCR adalah 77,7%.
4. Hasil rata – rata nilai akurasi pada pemodelan Jumlah Realisasi pada Wilayah Kelurahan dengan menggunakan Multi  Regression adalah  85,5125% sedangkan  dengan  menggunakan Regression  Lasso adalah  85,52%  dan  bila  menggunakan  PCR  adalah 83,9925%.
Sehingga jika dilihat dari hasil pengujian tersebut dapat dikatakan  bahwa Regression Lasso memiliki  nilai  rata  – rata keakuratan prediksi lebih tinggi dibandingkan dengan Multi Regression dan  PCR.  Hal  tersebut  diakibatkan karena Regression Lasso menyeleksi  nilai  peubah  dan pendugaan koefisien regresi dengan melakukan pendekatan  galat  yang  mendekati  nol  atau  hingga  nol.
Oleh karena itu nilai dari keakuratan prediksi pada model Regression Lasso ini  memiliki  model  yang  lebih  baik. Lalu  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  VI hingga VII, didapatkan bahwa feature terbaik adalah pada Studi  Kasus  2  dengan  nilai  rata  –  rata  R 2 terbesar  yaitu 0.789.  Untuk  melihat  pengaruh pre  –  processing pada pembentukan  model  regresi  ini,  dilakukan  uji  hasil analisis yang sama tanpa pre – processing yang dilakukan pada Tabel VIII hingga IX :
TABEL VIII U JI C OEFFICIENT D ETERMINATION T ANPA P RE - P ROCESSING MODEL STUDI KASUS 1 STUDI KASUS 2 STUDI KASUS 3 STUDI KASUS 4 MODEL A 0.968 0.863 0.863 0.8632 MODEL B 0.956 0.95 0.947 0.9482 MODEL C 0.955 0.904 0.903 0.9042 MODEL D 0.943 0.941 0.94 0.9406 MODEL E 0.968 0.863 0.863 0.8632 MODEL F 0.956 0.951 0.947 0.9482 MODEL G 0.955 0.904 0.903 0.9042 MODEL H 0.943 0.941 0.9404 0.9406 MODEL I 0.968 0.863 0.863 0.863 MODEL J 0.956 0.951 0.947 0.9482 MODEL K 0.955 0.904 0.903 0.9042 MODEL L 0.943 0.941 0.94 0.9406 MEAN 0.955 0.914 0.913 0.914 TABEL IX
U JI M EAN A BSOLUTE P ERCENTAGE E RROR T ANPA P RE - P ROCESSING MODEL STUDI KASUS 1 STUDI KASUS 2 STUDI KASUS 3 STUDI KASUS 4 MODEL A 76.01 23.11 23.16 23.11 MODEL B 14.55 14.44 14.89 15.11 MODEL C 63.37 20.62 20.7 20.62 MODEL D 14.42 14.78 14.74 14.71 MODEL E 76.01 23.11 23.16 23.11 MODEL F 14.55 14.44 14.89 15.11 MODEL G 63.37 20.62 20.7 20.62 MODEL H 14.42 14.78 14.74 14.714 MODEL I 76.01 23.11 23.16 23.11 MODEL J 14.55 14.44 14.89 15.11 MODEL K 63.37 20.62 20.709 20.62 MODEL L 29.53 25.46 14.74 14.714 MEAN 43.34 19.12 18.37 18.38
Hasil penelitian yang dilakukan pada Tabel VIII hingga Tabel  IX  telah  didapatkan  hasil  nilai  keakuratan  prediksi melalui perhitungan Mean Absoulte Percentage Error dan Coefficient Determination dengan hasil sebagai berikut :
1. Hasil rata – rata nilai akurasi pada pemodelan Jumlah Target pada Wilayah
Kecamatan dengan menggunakan Multi  Regression adalah  63,65%
sedangkan  dengan  menggunakan Regression  Lasso adalah  63,66%  dan  bila  menggunakan  PCR  adalah 63,6525 %.
2. Hasil rata – rata nilai akurasi pada pemodelan Jumlah Realisasi pada Wilayah Kecamatan dengan menggunakan Multi  Regression adalah  85,252% sedangkan  dengan  menggunakan Regression  Lasso adalah  85,252%  dan  bila  menggunakan  PCR  adalah 85,2 %.
3. Hasil rata – rata nilai akurasi pada pemodelan Jumlah Target pada Wilayah Kelurahan
dengan menggunakan Multi  Regression adalah  68,672  % sedangkan  dengan  menggunakan Regression  Lasso adalah  63,6%  dan  bila  menggunakan  PCR  adalah 68,67025%.
4. Hasil rata – rata nilai akurasi pada pemodelan Jumlah Realisasi pada Wilayah Kelurahan dengan menggunakan Multi  Regression adalah  85,3375% sedangkan  dengan  menggunakan Regression  Lasso adalah  85,3%  dan  bila  menggunakan  PCR  adalah 78,889%.
Lalu  pada  pengujan pre  –  processing ini  didapatkan bahwa feature terbaik ada pada Studi Kasus 3 dengan nilai rata – rata keakuratan prediksi sebesar 81,626%. Sehingga berdasarkan  pengujian  tersebut  didapatkan  bahwa  hasil keakuratan  prediksi  pada  masing  –  masing  model ditampilkan  nilai  dari  rata  –  rata  keakuratan  prediksi setiap model yang ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3.  Grafik keakuratan prediksi model
Gambar  3  memperlihatkan  bahwa  hasil  dari  model dengan pre  –  processing memiliki  nilai  keakuratan  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  tanpa pre  –  processing pada pembentukan model regresi yang dilakukan.

## B. Uji Multikolinearitas
Untuk  menguji  keberadaan  korelasi  yang  tinggi  antara dua  atau  lebih variable independent yang  digunakan dalam  pembuatan  model  ini,  dilakukan  pengujian multikolinearitas.  Multikolinearitas  [14]  ini  terjadi  ketika terdapat  hubungan  linear  yang  kuat  antara variable  –
variable  independent dalam  model  yang  dibentuk, multikolenaritas ini dapat diketahui melalui persamaan (5).
(VIF) = 1 / (1 – R 2 ) (5)
Melalui  persamaan  (5)  tersebut  dilakukan  pengujian dalam menguji multikolinearitas yang terjadi pada masing – masing studi kasus yang dilakukan pada Tabel II hingga V.  Sehingga  berikut  merupakan  hasil  pengujian  yang dilakukan :
TABEL X H ASIL U JI M ULTIKOLINEARITAS VARIABLE KECAMATAN KELURAHAN Wilayah 1.061 1.006 Tahun 20.34 8.69 Jumlah SPPT 1.47 1.24 Ketetapan 33.26 31.36 Realisasi 20.4 17.17 Target 7.73 10.64 Diperlihatkan pada Tabel X hasil perhitungan variance infcaltion factor masing – masing variable predictor pada model.  Menurut  penelitian  [15]  jika  nilai  VIF  >  10,  hal tersebut  diasumsikan bahwa terdapat  korelasi yang tinggi antara variable  predictor yang  diberikan  dan variable predictor lainnya pada model yang dibentuk, sehingga hal ini  dapat  dikatakan  bahwa  terdapat  permasalahan multikolinearitas pada model yang dibentuk.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan correlation  pearson didapatkan  korelasi  antara  Ketetapan terhadap  Target  sebesar  0.95,  Ketetapan  terhadap Realisasi  sebesar  0.96,  dan  Target  terhadap  Realisasi 0.909.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  besaran  Ketetapan akan  menentukan  jumlah  dari  Target  maupun  Realisasi yang  terpenuhi  dari  jumlah  penerimaan  Pajak  Bumi  dan Bangunan – P2 pada Kecamatan maupun Kelurahan yang ada  di  Kota  Bandung.  Semakin  tinggi  besaran  Ketetapan yang ditentukan, maka dapat diprediksikan bahwa besaran Target maupun Realisasi juga bertambah.
Untuk menentukan variable apa saja yang mempengaruhi  jumlah  Target  maupun  Realisasi  pada penerimaan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  –  P2  di  Kota Bandung  ini,  didapatkan  bahwa variable yang  memiliki nilai kecocokan model terbaik adalah pada Studi Kasus 2 yaitu  dengan  nilai  rata  –  rata coefficient  determination sebesar 80,14% dengan proses pre – processing , dan Studi Kasus 3 dengan nilai rata – rata coefficient determination sebesar 81,626% tanpa proses pre – processing . Sehingga berdasarkan  penelitian  ini,  didapatkan  bahwa pre  – processing tidak  menentukan  sebuah  model  tersebut menjadi lebih baik, pre – processing perlu memperhatikan karakteristik  data  yang  digunakan  dan  model  apa  yang akan diterapkan pada data itu sendiri.
Dari  beberapa  pengujian  yang  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  dari  ketiga  metode  regresi  tersebut, Regression Lasso dengan proses pre – processing dengan
nilai  keakuratan  prediksi  sebesar  79,08 memiliki  kinerja model  yang  cukup  baik  dibandingkan  dengan Multi Regression dan PCR. Hal ini karena adanya permasalahan multikolinearitas  yang  terjadi  pada  data  yang  digunakan, dan  hal  tersebut  mampu  diatasi  oleh Regression  Lasso dengan  menyeleksi  koefisien variable yang  tidak  penting dan  akan  memilih variable yang  saling  berkorelasi  tingg dengan  proses  penyusutan  koefisien  melalui  galat  hingga menyusut  nol  pada  masing  –  masing  koefisien  model regresi yang terbentuk.
R EFERENSI
[1] B.  Setiawan,  M.  R.  R  and  A.  Delis,  “Analisis  penerimaan  pajak bumi  dan  bangunan-P2  serta  pengaruhnya  terhadap  pendapatan daerah  Kabupaten  /  Kota  di  Provinsi  Jambi,”  Jurnal  Paradigma Ekonomika, vol. XV, no. 2, pp. 184 - 186, 2020.
[2] M. Firdaus, M. Hafiyusholeh and S. Widodo, “Prediksi Nilai Jual Objek  Pajak  (NJOP)  Tanah  di  Kabupaten  Gresik  Menggunakan Regresi Polinomial,” Jurnal Matematika, vol. I, no. 1, pp. 82 - 99, 2020.
[3] R.  U.  Kuswana,  G.  Abdillah  and  A.  Komarudin,  “Prediksi Realisasi  Penerimaan  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  di  Pemerintah Kabupaten  Bandung  Barat  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation,”  Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi Informasi (SENSASI), Vols. -, no. -, pp. 580 - 585, 2019.
[4] I.  M.  Faiza,  Gunawan  and  W.  Adriani,  “Tinjauan  Pustaka Sistematis:  Penerapan  Metode  Machine  Learning  untuk  Deteksi Bencana Banjir,” Jurnal Minfo Polgan, vol. XI, no. 2, pp. 59 - 60, 2022.
[5] R.  A.  Sahulata,  “Analisa  Multi  Regresi  pada  Pengukuran Kepercayaan,  Keamanan  dan  Kualitas  Layanan  Pembelian Online,”  Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  dan  Teknik Informatika, Vols. -, no. -, p. 675, 2019.
[6] Kurniawati  and  B.  Rikumahu,  “egresi  Principal  Component Analysis  Untuk  Menentukan  Faktor-Faktor  Yang  Berpengaruh Terhadap  Return  Saham  (Studi  pada  Sub  Sektor  Telekomunikasi yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2007-2016),”
Festival Riset Ilmiah Manajemen dan Akutansi (FRIMA), Vols. -, no. 1, pp. 560 - 577, 2018.
[7] M.  Robbani,  F.  Agustiani  and  N.  Herrhyanto,  “Regresi  Least Absolute  Shrinkage  and  Selection  Operator  (Lasso)  pada  Kasus Inflasi Di Indonesia Tahun 2014-2017,” Jurnal EurekaMatika, vol. VII, no. 2, pp. 5 - 6, 2019.
[8] A.  Rahman,  “Pengaruh  Kesadaran  Wajib  Pajak,  Tingkat Pendidikan,  dan  Pendapatan  Terhadap  Kepatuhan  Membayar Pajak Bumi dan Bangunan,” Jurnal Akutansi, vol. VI, no. 1, pp. 2 - 5, 2018.
[9] F. Jabnabillah and N. Margina, “Analisis Korelasi Pearson Dalam Menentukan  Hubungan  Antara  Motivasi  Belajar  Dengan Kemandirian  Belajar  Pada  Pembelajaran  Daring,”  Jurnal  Sintak, vol. I, no. 1, pp. 15 - 16, 2022.
[10] Zelaya and C. V. Gonzales, “Zelaya, Carlos Vladimiro González. "Towards explaining the effects of data preprocessing on machine learning,” IEEE 35th international conference on data engineering (ICDE), 2019.
[11] D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah  and  N.  Chamidah, “Perbandingan  Normalisasi  Data  untuk  Klasifikasi  Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Journal  of  Computer Engineering, System and Science, vol. IV, no. 1, p. 79, 2019.
[12] I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk  Evaluasi  Hasil  Prediksi  Komoditas  Laut,”  Journal  of Information System, vol. V, no. 2, p. 252, 2020.
[13] D. A. S. F, L. Rochmawati and I. Sonhaji, “Koefisien Korelasi (R) Dan  Koefisien  Determinasi  (R2),”  Jurnal  Penelitian  Politeknik Penerbangan Surabaya, vol. V, no. 4, pp. 289 - 296, 2020.
[14] M.  Sriningsih,  D.  Hatidja  and  J.  D.Prang,  “Penanganan Multikolinearitas  Dengan  Menggunakan  Analisis  Regresi Komponen  Utama  Pada  Kasus  Impor  Beras  Di  Provinsi  Sulut” Jurnal Ilmiah Sains, vol. XVIII, no. 2, p. 19, 2018.
[15] W.  R.  Anggraeni,  N.  N.  Debataraja  and  S.  W.  Rizki,  “Estimasi Parameter  Regresi  Ridge  untuk  Mengatasi  Multikolinearitas,” Bimaster, vol. VII, no. 4, pp. 296 - 297, 2018.