……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-6489 (Cetak)
Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6535 (Online)

## ANALISIS POTENSI E-COMMERCE MELALUI IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PERPAJAKAN: SEBUAH STUDI KOMPARASI
Oleh
Dewi Noor Fatikhah Rokhimakhumullah 1 *, Devi Nur Cahaya Ningsih 2 , Aji Widya Firmansyah 3 , Ayun Hanafiyah 4 1,2,3,4 Business Administration, Universitas Brawijaya Email: 1 dewi.noor@ub.ac.id , 2 devinurcahaya@ub.ac.id , 3 ajiwidya3@student.ub.ac.id , 4 ayunhanafiyah@student.ub.ac.id

## Abstract
The  digital  economy  is  experiencing  quite  rapid  development,  not  to  mention  the  e-commerce sector which is showing growth. From 2025 to 2030 it is projected that there will be a three-fold increase, mainly from the e-commerce sector. A number of transactions and data are abundant, causing DGT to have difficulty processing data. In addition, determining the involvement of e- commerce actors who are not easily detected is a challenge in itself. Based on these problems, this study  raises  the  application  of  data  mining  in  taxation  to  analyze  the  potential  of  e-commerce through comparative studies. This study  uses a qualitative descriptive approach with literature study  and  interview  methods  through  the  acquisition  of  primary  data  from  informants  and secondary data through relevant literature sources. This study uses content analysis techniques. The results of the study show that Indonesia needs to adopt a data mining system implemented by several  countries  based  on  benchmark  analysis.  Comparison  and  effectiveness  of  data  mining, especially  in  preventing,  detecting,  and  overcoming  tax  evasion  behavior  by  taxpayers.  In addition, reviewing the potential to be implemented in Indonesia is very large. Application of data in large sets will be processed using machine learning, random forest, artificial intelligence, and data  mining.  Based  on  analysis  with  other  countries,  this  method  minimizes  the  number  of problems in computerized systems .
Keywords: E-Commerce, Data Mining, Tax, Digital Economy

## PENDAHULUAN
Era  digitalisasi  akibat  pandemi  telah mengubah  lanskap  ekonomi  Indonesia  secara masif.  Mayoritas  bisnis  telah  bertransformasi dari pola konvensional menjadi digital. Hal itu membuat  ekonomi  digital  Indonesia  tumbuh pesat. Laporan e-conomy SEA 2022
menunjukkan  bahwa  dengan  pertumbuhan Gross Merchandise Value (GMV) sebesar 22% year on year (YoY), ekonomi digital Indonesia bernilai $77 miliar pada 2022. Lalu, pada 2025 diproyeksikan  dapat  tumbuh  hingga  $130 miliar  dan  dapat  meningkat  tiga  kali  lipat sekitar $220-$360 miliar pada 2030, dengan e- commerce sebagai  promotor  utama  (Google, Temasek, & Bain Company, 2022).
E-commerce telah  berkembang  secara luas  di  Indonesia,  seperti  tokopedia,  shopee, dan marketplace lainnya.  Indonesia  memiliki probabilitas  dan  potensi  yang  baik  dalam menghadapi free-market dan  ekonomi  digital. Pesatnya  ekonomi  digital  dapat  memberikan keuntungan  yang  besar  bagi  perekonomian, mulai  dari  transaksi  hingga  investasi  industri digital di Indonesia. Data menunjukkan bahwa 8  juta  masyarakat  Indonesia  berbelanja  secara online dan  diprediksi  akan  terus  meningkat (Prastyaningtyas,  2019).  Hal  itu  menunjukkan bahwa  terdapat  potensi  pajak  yang  besar  dari pesatnya perkembangan ekonomi digital dan e- commerce di Indonesia.
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6489 (Cetak)
ISSN 2798-6535 (Online)
Berbeda dengan
perdagangan konvensional,  transaksi e-commerce memiliki karakteristik  tersendiri  sehingga  berimplikasi pada  pengenaan  pajak  yang  cukup  kompleks. Perkembangan e-commerce juga tidak terjangkau oleh tax regulation , sekalipun yang terbaru  (S  &  Y,  2022).  Kompleksitas  itulah yang  membuat  kepatuhan  pajak  pelaku  usaha digital rendah. Kompleksitas perpajakan seperti rumitnya administrasi dan peraturan perpajakan yang  sering  berubah-ubah,  dapat  berpengaruh terhadap kepatuhan wajib pajak (Dharmawan & Adi,  2021).  Hal  itu  mengharuskan  Direktorat Jenderal  Pajak  (DJP)  selaku  otoritas  pajak untuk adaptif dan melakukan penyesuaian.
Sebenarnya  DJP  telah  melakukan berbagai  langkah  untuk  menangkap  potensi pajak  agar  tidak  hilang.  Hal  itu  dilakukan dengan  cara  menjadikan marketplace sebagai mitra  dalam  memungut  pajak.  Selain  itu  DJP dapat  melakukan  pengawasan  dan  ekualisasi pajak  melalui account  representative di masing-masing unit vertikal. Selanjutnya, DJP telah berupaya untuk mengoptimalkan administrasi pajak melalui aplikasi dan website perpajakan, seperti misalnya e-filing. Baru-baru ini,  DJP  juga  telah  melakukan  terobosan  baru melalui  simplifikasi  administrasi  dengan menjadikan NIK sebagai NPWP (S & Y, 2022). Namun,  lanskap  ekonomi  digital  lebih  luas daripada  itu,  DJP  masih  perlu  langkah  yang lebih efektif melalui pemanfaatan dan penggalian data pelaku usaha digital.
DJP mempunyai rencana untuk melakukan  kajian  lebih  lanjut  dalam  sektor e- commerce dengan  melibatkan  beberapa  pihak yang  terkait.  Tentunya  tidak  mudah  untuk diterapkan  karena  tantangan  yang  harus dihadapi  berupa  resistensi  dari merchant pada marketplace .  Hal  ini  berimplikasi  pada penyesuaian  regulasi  yang  dibuat  oleh  DJP, misalnya melalui Peraturan Menteri Keuangan (PMK)  untuk  menangkap  potensi  dari e- commerce (S & Y, 2022). Kebijakan penetapan peraturan perpajakan mempunyai korelasi yang
positif  dengan  tingkat  kepatuhan  dari  wajib pajak dalam ekonomi digital (Hasanah, 2016).
Sektor e-commerce dapat meningkatkan penerimaan  negara  dalam  penyetoran  pajak penghasilan. Akan tetapi, data-data keberadaan dan  sumber  dana  untuk  bisnis  dalam e- commerce masih  belum  diketahui  secara  pasti dari  mana  asalnya  (BPPK,  2019).  DJP mengalami kesulitan untuk penggalian potensi untuk pemajakan dari kondisi tersebut. Sifat e- commerce yang tidak terlihat oleh mata, hanya mengandalkan bukti transaksi dalam prosesnya. Misalnya, pelaku usaha di dalam platform yang tidak  diketahui  secara  jelas  jumlah  kategori PKP  dan  Non-PKP.  Selain  itu,  tantangan  DJP dalam menentukan subjek pajak di media sosial karena tidak terdapat nama pemilik akun yang jelas (S & Y, 2022).
Pengelolaan sejumlah data dan transaksi  yang  membutuhkan  sistem  secara terintegrasi  untuk  memudahkan  DJP  dalam penggalian  potensi  pajak  atas e-commerce , salah  satunya  dengan  menggunakan data mining .  Menurut  Davies  (dalam  Aminuddin, 2015) data mining sebagai pencarian suatu pola tertentu  yang  berasal  dari  data  yang  sangat kompleks  dan  berjumlah  besar  dengan  tujuan memperoleh  suatu  informasi  penting. Data mining membutuhkan  ilmu  statistik  sekaligus komputasi  tingkat  tinggi  yang  bertujuan memperoleh  informasi  dalam  suatu  data  yang nantinya  akan  diletakkan  dalam database ataupun  jenis storage lainnya  yang  hasilnya akan  digunakan  untuk  mengambil  keputusan atau  kebijakan.  Penggunaan Data  mining mempermudah  membaca  data-data  yang terdapat di dalam database sehingga menstimulasi  pekerjaan  DJP  dalam  memindai keberadaan data-data e-commerce .
……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-6489 (Cetak)
Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6535 (Online)
Berdasarkan  permasalahan  tersebut, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui potensi  pajak  atas e-commerce melalui penerapan data  mining dalam  perpajakan. Selain itu, penelitian ini menggunakan analisis benchmark untuk membandingkan penggunaan data  mining dalam  perpajakan  yang  telah diimplementasikan  oleh  negara  lain  yang nantinya dapat menjadi solusi dalam menghadapi tantangan kompleksitas e- commerce .  Penelitian  ini  dapat  menjadi  acuan atas  kebijakan  pajak e-commerce di  Indonesia yang  dikombinasikan  dengan  implementasi data  mining sebagai  rekomendasi  kebijakan pemerintah kedepannya.

## LANDASAN TEORI

## Ekonomi Digital
Ekonomi  digital  melingkupi  tingkah laku  manusia  ketika  dihadapkan  pada  pilihan untuk pemenuhan kebutuhan hidup yang tiada batasnya.  Hal  tersebut  didukung  oleh  adanya teknologi.
Implementasi kegiatan tersebut dengan  adanya  sentuhan  jari  tangan pada gadget atau  ekonomi  digital  ketika melakukan  perbelanjaan  maupun  hal  lainnya. Aktivitas  ini  memberikan  keuntungan  bagi manusia  untuk  mendapatkan  barang  atau  jasa dalam  waktu  singkat.  Pemenuhan  keinginan manusia  ini  tidak  melibatkan  pada  kondisi dimana  harus  ke  pasar  ketika  memenuhi keinginannya  (Permana  dan  Puspitaningsih, 2019).  Misalnya  kawasan  Asia  Tenggara, ekonomi  digital  sedang  berkembang  secara aktif dengan besarnya peluang pasar. Teknologi yang  menyulut  pertumbuhan  ekonomi  digital tersebut diakibatkan oleh mobile internet , data mining , automation  of  knowledge , internet  of things , dan cloud technology .
E-commerce E-commerce atau perdagangan
elektronik  sebagai  wadah  transaksi  jual  beli barang dan jasa melalui internet (Khan, 2016).
E-commerce kegiatan
bisnis yang menggunakan  teknologi  informasi  untuk pengoptimalan  penjualan,  efisiensi  bisnis  dan
mengenalkan  produk  serta  layanan  yang  baru (Išoraitė  dan  Neringa,  2018). E-commerce berkorelasi  dengan  aktivitas  perdagangan barang  dan  jasa  yang  pada  bidang  elektronik, transaksi  keuangan  dalam  perbankan,  sewa guna usaha, asuransi dan jasa keuangan lainnya, investasi,  transaksi  mata  uang  dan  sekuritas; hotel,  pariwisata,  pendidikan,  konsultasi, pembayaran  utilitas,  iklan,  dan  lainnya .  E- commerce jika  dibandingkan  dengan  toko offline ,  situs  web  dalam e-commerce lebih dekat  dengan  permintaan  pasar  dan  lebih mudah diterapkan untuk harga diferensial untuk pembeli.  Misalnya,  harga  tinggi  dibebankan kepada  konsumen  di  daerah  berpenghasilan tinggi,  dan  harga  rendah  diberikan  kepada konsumen  yang  sering  menggunakan  situs pembanding  harga.  Tak  luput  harga  yang ditawarkan  dapat  dibeli  oleh  masyarakat dengan penghasilan yang berbeda.
Data mining
Data mining digunakan untuk menangkap  penemuan  mengenai  pengetahuan dalam database (Turban et  al ,  2005).  Data mining  sering  digunakan  untuk  mengekstraksi pola  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dan berpotensi  tersedia  dari  sejumlah  besar  data. Hal  tersebut  dapat  mengkombinasikan  dari teknologi kecerdasan buatan (Al) dan teknologi basis  data.  Pada  implementasinya  juga melibatkan  pembelajaran  mesin,  pengenalan pola,  statistik,  basis  data  cerdas,  akuisisi pengetahuan, visualisasi data, sistem pakar, dll. Sisi  lainnya  penggunaan  data  mining  melalui web  dapat  memperoleh  informasi  berharga seperti perilaku dan preferensi pengguna yang kemudian  dianalisis  dengan  lebih  efektif. Selanjutnya digabungkan dengan sarana bisnis lain,  sehingga  berdampak  pada  manfaat bisnis bagi  perusahaan.  Meluasnya  penggunaan perangkat  pintar,  sejumlah  besar  informasi mengalir ke Internet setiap hari.

## Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hong Pan  &  Hanxun  Zhou  (2020)  dengan  judul “Study on convolutional neural network and its
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6489 (Cetak) ISSN 2798-6535 (Online)
application in data mining and sales forecasting for E-commerce”
menjelaskan jika convolutional neural network digunakan untuk data  mining  dari e-commerce guna  mencapai prediksi  penjualan  atas  barang.  Penggunaan konsep tersebut secara otomatis mengelola fitur efektif  dari  data  pengaturan  waktu  terstruktur, yang dapat menghindari rekayasa fitur artifisial yang  menghabiskan  waktu,  tenaga,  dan membutuhkan  pengetahuan  lapangan  dari personel  yang  menjalankan  fitur  tersebut rekayasa.  Metode  tersebut  akan  memudahkan para  pengguna  data  mining  dalam  mencapai perkiraan penjualan yang efektif.
Penelitian lain yang dilakukan oleh Lei He & Yixuan He (2021) dengan judul “Cross- border  E-commerce  logistics  development model  based  on  data  mining  and  QoS” menjelaskan  bahwa  metode  peramalan  deret waktu  atau forecasting  method yang  biasa digunakan untuk memproyeksikan QoS layanan e-commerce .  Bermula  dari  adanya pelanggaran  QoS  layanan e-commerce setiap waktu sehingga berdampak pada pengguna dan penyedia  layanan e-commerce .  Solusi  untuk mengurangi kelemahan dari metode peramalan yang  ada,  seperti  tingkat  akurasi  yang  rendah, pengelolaan  jumlah  informasi  yang  besar  dan biaya prediksi yang tinggi, penggunaan metode peramalan QoS layanan e-commerce berdasarkan data mining menunjukkan implikasi yang positif.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lixia Zhao  &  Wei  Jin  (2022)  dengan  judul “Application  of  Web  Data  Mining  and Information  Combination  Technology  in  E- commerce”  menunjukkan  bahwa  algoritme rekomendasi dari gabungan teknologi pemfilteran kolaboratif berbasis pengguna dan algoritme pemfilteran kolaboratif berbasis item untuk  digunakan  dalam  sistem e-commerce dapat mempertajam kekuatan dan menghindari kelemahan daya saing inti situs web. Penelitian dan  pengembangan  data  mining  saat  ini menunjukkan  bahwa  data  mining  perlu mencakup  berbagai  tugas  aplikasi  yang
berbeda,  mulai  dari  preprocessing  data  hingga penemuan  aturan  asosiasi,  analisis  klaster, klasifikasi  data,  pengecekan  deviasi,  analisis pola urutan dan tugas spesifik lainnya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif  deskriptif  dengan  metode  studi kepustakaan dan wawancara. Penelitian kualitatif  bertujuan  untuk  menganalisis  gejala, fenomena,  maupun  realitas  secara  mendalam melalui serangkaian proses (Semiawan, 2010). Penggunaan metode studi kepustakaan dilakukan melalui pengumpulan bahan literatur lalu  dilanjutkan  dengan  literasi  dan  mencatat informasi  penting  yang  mana  pada  akhirnya diolah  menjadi  bahan  penelitian  (Zed,  2004). Selanjutnya,  penelitian  ini  juga  melakukan wawancara  dengan  informan  dalam  rangka memperbanyak  data  informasi  sebagai  bahan literatur tambahan penelitian.
Penelitian ini menggunakan data primer yang  berasal  dari  informan  wawancara  untuk mendapatkan  informasi  yang  diperlukan  oleh peneliti. Informan wawancara berasal dari DJP sub  Direktorat  Potensi,  Kepatuhan,  dan Penerimaan  Perpajakan  dengan  inisial  S &  Y. Sebagai  mendukung  analisis  data,  peneliti membutuhkan  sumber  data  sekunder  yang berasal  dari  berbagai  pustaka,  seperti  jurnal, artikel, prosiding seminar maupun laporan yang berkaitan dengan topik penelitian, seperti data mining dan e-commerce.
Penelitian  ini  menggunakan  teknik analisis  isi  ( content  analysis) .  Analisis  isi merupakan  sebuah  teknik  untuk  memperoleh kesimpulan  dengan  mengidentifikasi  berbagai partikularitas  suatu  informasi  secara  objektif, sistematis,  dan  generalis  (Asfar  &  Taufan, 2019). Teknik ini digunakan untuk menganalisis  secara  mendalam  dari  informasi tertulis  yang  dimiliki.  Hal  itu  dilakukan  agar data  dapat  tersusun  secara  sistematis  dan mendapatkan hasil analisis data kualitatif yang valid, kredibel, serta berkualitas.
……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-6489 (Cetak)
Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6535 (Online)
Tahapan  penelitian  ini  diawali  dengan melakukan  identifikasi  permasalahan  terlebih dahulu terkait ekonomi digital dan e-commerce serta masalah penggalian data perpajakan untuk menggali  potensi  penggunaan data  mining di Indonesia.  Selanjutnya,  melakukan  studi pustaka  dari  berbagai  literatur  yang  relevan, absah, dan kredibel terkait permasalahan yang diteliti, khususnya data mining . Lalu, penelitian ini  dilanjut  dengan  proses  pengumpulan  data melalui sumber data primer dengan wawancara kepada informan, yaitu S & Y yang berasal dari sub Direktorat PKP dan sumber data sekunder dengan  menggunakan  jurnal,  artikel,  laporan, maupun  prosiding  yang  diperoleh  dari  google scholar,  sciencedirect,  dan  sumber  kredibel lainnya. Nantinya, data yang telah dikumpulkan akan dianalisis secara mendalam dan dilakukan interpretasi data agar dapat memilah informasi mana yang dapat disajikan secara sistematis dan inklusif  serta  dapat  tercipta  kesimpulan penelitian. Pada akhirnya, hasil penelitian akan disajikan naratif dalam bentuk jurnal dan akan dilakukan publikasi karya ilmiah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi Data Mining dalam Perpajakan di Berbagai Negara 1. Korea Selatan Penggunaan  data  mining  pada negara  Korea  Selatan  berporos  pada peningkatan efisiensi produksi terutama sektor perpajakan. Sektor ini membutuhkan kemampuan yang profesional, berangkat dari komputerisasi saat proses pajak dilakukan.  Selanjutnya  sejumlah  data dalam  kategori  besar  masuk  dan bertemu pada titik yang sama sehingga tahapan  data  mining  dapat  dilakukan. Data  mining  membantu  negara  Korea Selatan ketika para akuntan pajak yang berkecimpung  di  dalam  profesi  yang relevan menerapkan data mining ketika mengakumulasi  data  pajak  tersebut. Teknik data mining diimplementasikan
dalam  bentuk  random  forest  dan dikembangkan  menggunakan  f1-score. Random  Forest  atau  hutan  acak digunakan  berdasarkan  data  yang diberikan oleh perusahaan terkait pajak dalam  negeri.  Metode  ini  berkaitan dengan teknik ansambel yang digunakan untuk analisis regresi klasifikasi.  Algoritma  random  forest yang secara acak dapat dikelompokkan sesuai dengan kategori data.
Istilah  skor-f1  atau  f1- score diterapkan  untuk  menunjang  proses data  mining,  rata-rata  data  yang harmonik dengan presisi dan perolehan kembali membuat data secara acak. Hal ini dapat terselesaikan dengan penggunaan f1- score untuk memberikan  ukuran  data  yang  akurat ketika  data  tidak  seimbang.  Tipe  data yang  masuk  berupa  faktur  pajak elektronik  yang  beragam  jumlahnya sehingga  dilakukan  analisis  silang untuk mereduksi data menjadi informasi yang mudah terbaca.
Klasifikasi  dilakukan  terlebih  dahulu menurut  jenis  transaksinya,  kemudian diproses  terlebih  dahulu.  Data  yang diproses  sebelumnya  diubah  menjadi bentuk  yang  sesuai  untuk  dimasukkan ke  dalam  model  hutan  acak,  dan mengeksekusi  prediksi.  Hasil  yang didapatkan  ketika  menerapkan  sistem tersebut  selama  2  tahun  menunjukkan akurasi yang tinggi sesuai dengan prediksi (Choi et al, 2019). Penelitian  yang  dilakukan  oleh Francesco et al (2017) yang menjelaskan  masalah  dalam  sistem pendukung keputusan kelompok melalui algoritma k-means.
Dikombinasikan  dengan  proses  kerja penelitian hirarkis menghasilkan keputusan  yang  yang  berimplikasi secara positif dari tugas yang diberikan. Keputusan  tersebut  menjadi  alternatif
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6489 (Cetak) ISSN 2798-6535 (Online)
penyaringan dan diurutkan berdasarkan tingkat  kepentingannya. Bezier  curve fitting digunakan  untuk  mendapatkan fungsi  preferensi  pembuat  keputusan. Model k-means yang digunakan dalam penelitian ini memilih alternatif
berdasarkan kelas dan kendala anggaran yang  menghasilkan  kinerja  yang  lebih baik. 2. Chile
Penggunaan data mining dalam mendeteksi  adanya  penggunaan  faktur pajak yang palu pada sistem pembayaran  wajib  pajak.  Algoritma data  mining yang  digunakan  dari pengelompokkan SOM  dan  gas  saraf untuk mengidentifikasi kelompok wajib pajak dengan perilaku yang sama ketika membayar  pajak.  Selanjutnya data mining berupa decision  tree , neural network , dan bayesian network digunakan untuk mengidentifikasi variabel-variabel  yang  terkait  dengan perilaku  penipuan  atau  tidak  ada penipuan.  Mendeteksi  pola  perilaku yang  relevan  dan  menentukan  proses kasus penipuan atau tidak ada penipuan dapat dideteksi (Gonzalez et al, 2013).
Informasi  yang  diperoleh  akan
membantu mengidentifikasi pola penipuan dan menghasilkan pengetahuan  yang  dapat  digunakan dalam pekerjaan audit dalam administrasi pajak Negara Chile.
Pendeteksian  ini  juga  menggunakan metode pohon keputusan yang diterapkan  pada  kasus-kasus  di  mana hasil  kecurangan  dan  tidak  adanya kecurangan diketahui.
Hal ini dikarenakan ketika menganalisis
distribusi variabel pada masing-masing kelompok, diketahui bahwa kasus yang ada cenderung mengambil nilai variabel yang  strategis.  Dampaknya  dapat dibedakan  rentang  antara  peluang terjadinya dan peluang tidak terjadinya
perilaku  penipuan.  Menurut  beberapa ahli  hasilnya  konsisten  sesuai  dengan yang terjadi.
Penelitian yang dilakukan
Hwang et al (2018) mengulas mengenai sistem  pendukung  keputusan  berbasis data berkonsentrasi pada proses pengumpulan data. Pengumpulan informasi yang penting dapat membantu untuk mendapatkan keputusan  yang  lebih  baik  dengan durasi  yang  singkat.   Berawal  dari pencarian halaman web dan mengidentifikasi dokumen yang relevan untuk  kumpulan  tertentu  dalam  model berbasis  dokumen.  Pengambilan  dan analisis  dokumen  bergantung  pada penyimpanan  dan  adaptasi  teknologi dalam  model  ini.  Selanjutnya  data dikumpulkan, data dimanipulasi berdasarkan kebutuhan pengguna, karena  sifat  data  yang  terstruktur  atau tidak terstruktur akibat sumber internal dan  eksternal  yang  berbeda.  Sistem ini dapat  membantu  kinerja data  mining dalam  sistem  pendukung  keputusan berbasis  data,  komunikasi,  dokumen, model, dan pengetahuan.
Penggunaan data mining
dilakukan melalui pohon keputusan dan jaringan  syaraf  tiruan.  Respon  yang diberikan dianalisis menggunakan matriks  pohon  keputusan  dan  dilatih menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan untuk  mendapatkan  strategi  klasifikasi yang  lebih  baik.  Hasil  eksperimen kemudian  diamati  dan  dibandingkan dengan Hidden Markov Model konvensional  serta  sistem  pendukung keputusan  berbasis  vektor  pendukung. Model  yang  diusulkan  mencapai  hasil klasifikasi yang lebih baik dibandingkan  dengan  model  lain  yang dapat  diterapkan  untuk  menyelidiki berbagai  domain.  Hasil  penelitian menunjukkan peningkatan dengan
……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-6489 (Cetak)
Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6535 (Online)
memasukkan  model  optimasi  untuk optimalisasi  kinerja  penilaian  (Kumar, 2020).
3. Argentina
Di  Argentina,  penggunaan  data dalam mekanisme untuk menyilangkan informasi  melalui  matriks  risiko  telah dievaluasi sejak 2010. Model
pemrosesan  data  yang  diusulkan  untuk menentukan  dan  menilai  kelompok pembayar  pajak  tertentu,  menurut analisis risiko wajib pajak. Metode data mining  ini  melibatkan  keseluruhan cakupan  tipe  data  dari  perusahaan dengan  sumber  data  yang  berbeda, kemudian  perancangan  Proses  Standar Lintas  Industri  untuk  Data  Mining (CRISP-DM). Data mining data
memberikan perlindungan hak-hak pembayar  pajak,  akan  tetapi  regulasi perpajakan  negara  Argentina  tidak menyebutkan  mengenai  hak  pembayar pajak. Ketika transparansi mengenai file administrasi  yang  digunakan  untuk mendukung  model  pemrosesan  data. Pemerintah Argentina juga menyatakan hak  untuk  mengetahui  alasan  suatu pemeriksaan sehingga untuk mempertimbangkan pengetahuan
tentang  operasi  logis  atau  aritmatika yang mendukung pemeriksaan tersebut (Ugalde et al, 2020).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Pazo  &  Hallo  (2019)  mengulik mengenai  peran data  mining dalam administrasi perpajakan yang menunjukkan  telah  menangkap  dan mendaftarkan  data  wajib  pajak  karena kepatuhan  terhadap  kewajiban  wajib pajak.  Informasi  tersebut  dikumpulkan agar  mampu  memberikan  informasi mengenai  pola  perilaku  Wajib  Pajak ketika berinteraksi dengan administrasi perpajakan. Konsekuensinya, data mining telah membantu mengeksploitasi informasi dan diadopsi
oleh  administrasi  perpajakan  untuk menyelidiki, mengendalikan, mengelola risiko, dan membuat keputusan dalam tahap pengendaliannya. Namun, teknik analitik informasi menghadapi
tantangan  untuk  mengeksploitasi  data dengan  cara  yang  efisien  sudah  tepat karena  jumlah  transaksi  dan  jumlah variabel yang digabungkan.
Data  mining dalam  hal  ini menjadi  solusi  dan  tantangan  apabila pengelolaan  dan  pengelompokan  data sulit  dijelaskan  dan  divisualisasikan. Biasanya hal tersebut dipengaruhi oleh pengumpulan informasi mengenai transaksi  wajib  pajak,  tetapi  database tidak  dirancang  untuk  proses  analitik. Misalnya,  otoritas  pajak  harus  melalui proses  persiapan  informasi  seperti melabeli  data  wajib  pajak.  Selain  itu, data  yang  beragam  menyebabkan ledakan  kombinatorial  ketika  teknik data  mining menemukan  pola  dalam data.  Pendeteksian  penggelapan  dan pola dalam database administrasi pajak menjadi  nilai  yang  berharga  secara komputasi,  sehingga  beberapa  proses pengolahan  data  agar  tidak  menyalahi aturan perlu adanya dasar hukum untuk dipertimbangkan dalam analisis informasi (Wang et al, 2016).
Efektivitas  Data  Mining  dalam  Mendeteksi Tax Evasion di Berbagai Negara 1. Taiwan
Para  pelaku  bisnis  di  Taiwan seringkali  melakukan  tindakan tax evasion yang  berdampak  krusial  bagi penerimaan  negara.  Tindakan tax evasion membuat  pemerintah  harus menanggung  biaya  pendeteksian  dan pencegahan aktivitas penghindaran pajak  ilegal.  Akibatnya,  cara-cara efektif untuk menanggulangi tax evasion selalu  menjadi  isu  kritis  dan menantang bagi otoritas pajak.
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6489 (Cetak) ISSN 2798-6535 (Online)
Umumnya,  masalah tax  evasion di taiwan  lebih  cenderung  kearah  Pajak Pertambahan Nilai (PPN). Tahun 1999- 2001,  lebih  dari  35%  kasus  di  Taiwan melibatkan penggelapan PPN (Huang & Lin, 2009). Oleh karena itu,
penggelapan PPN merupakan salah satu isu  penting  bagi  otoritas  pajak  di Taiwan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Wu  et  al  (2012)  mengulas  khusus bagaimana data  mining dapat  secara efektif mengatasi masalah penggelapan PPN.  Penelitian tersebut  menggunakan aturan  asosiasi  teknik data  mining ke database  PPN  untuk  mengungkap  pola dan  hubungan  antar  atribut  yang berguna untuk mengidentifikasi laporan tax  evasion .  Model  penyaringan  ini digunakan  untuk  menyeleksi  kasus- kasus yang diduga sebagai ketidaksesuaian  laporan  PPN  untuk pemeriksaan audit lebih lanjut. Dengan kata  lain,  tujuan  penggunaan data mining sebagai teknik untuk mendeteksi
penggelapan PPN meningkatkan produktivitas  pemeriksa  pajak  dalam memulihkan kerugian penerimaan pajak (Wu et al, 2012).
Hasil penelitian Wu et al (2012)
menunjukkan  bahwa  penggunaan data mining metode association  rule lebih efektif  dan  hemat  sumber  daya dibandingkan  dengan  penggalian  data secara manual. Teknik data mining bisa mendapatkan  pola tax  evasion dari melimpahnya  data  dengan  tingkat akurasi yang kuat. Hal itu efektif untuk mencegah  adanya  potensi tax  evasion . Dengan  demikian,  teknik data  mining dapat  digunakan  untuk  menyaring semua  laporan  pajak  dan  mengurangi pemborosan  sumber  daya  staf  audit yang  tidak  perlu.  Selain  itu,  dengan menginformasikan  wajib  pajak  bahwa laporan  pajak  mereka  dapat  dianalisis
secara  cepat  dan  ilmiah,  tingkat kepatuhan  sukarela  dapat  meningkat dimana  akan  dapat  berimplikasi  pada peningkatan pemulihan kerugian pajak.
Data mining tidak hanya digunakan untuk mencegah tax evasion di Taiwan, namun bisa juga dimanfaatkan  untuk  mendeteksi fraud laporan  keuangan.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Lin  et  al  (2015) menggunakan data  mining dengan metode logistic  regression,  artificial neural network, dan decision tree. Hasil menunjukkan  bahwa  ketiga  metode tersebut dapat efektif mendeteksi fraud dalam laporan keuangan yang dilakukan oleh perusahaan. Data mining berkinerja  cukup  baik  dan mungkin  menjadi  alat  pendukung  bagi para  praktisi.  Ini  juga  menyiratkan bahwa  inovasi  berkelanjutan  dalam artificial  intelligence diperlukan  dan dapat  diterapkan  untuk  memfasilitasi evaluasi bukti audit (Lin et al, 2015).
2. Chile
Urgensi  permasalahan  tindakan tax  evasion terkait  PPN  juga  dialami oleh  negara  Amerika  Latin,  khususnya Chile. PPN mewakili 45% sebesar USD $18,7  miliar  dolar  dan  menghasilkan lebih  dari  400  juta  faktur  per  tahun, dimana  56%  diterbitkan  dalam  format kertas dan 44% dalam format elektronik (Bergman,  2010).  Kasus  utamanya adalah  pemalsuan  faktur  PPN.  Kasus tersebut  sangat  kompleks  dan  sulit dideteksi karena ada keterlibatan transaksi fiktif didalamnya. Akibatnya, otoritas pajak Chile harus menanggung beban yang cukup besar dan memakan waktu yang lama (Gonzalez &
Velazquez, 2013). Penelitian  yang  dilakukan  oleh Gonzales & Velazquez (2013) menjelaskan  bagaimana  data  mining dapat mengkarakterisasi dan
……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-6489 (Cetak)
Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6535 (Online)
mendeteksi  perilaku tax  evasion wajib pajak  yang  menggunakan  faktur  palsu. Data mining dipercaya memiliki potensi yang besar untuk mengkarakterisasi dan mendeteksi perilaku tax  evasion dari  sumber  data yang  luas  dan  melimpah.  Chile  dapat belajar  dari  Peru  yang  merupakan negara  Amerika  Latin  pertama  dalam menerapkan data mining untuk mengatasi tax  evasion. (García  &
Valderrama,  2007).  Otoritas  pajak disana
menggunakan artificial intelligence berbasis data  mining dengan  teknik neural  network,  fuzzy, dan association rule serta classification tree .  Hal  itu  ditujukan  untuk  memilih dan  memilah  variabel  yang  relevan dengan permasalahan tax evasion . Hasil  penelitian  Gonzales  & Velazquez (2013) menunjukkan bahwa Chile menerapkan data mining pertama kali  pada  tahun  2007  dengan  teknik SOM  dan  K-means.  Pada  tahun  2009, dilakukan  pengembangan  sesuai  tren internasional berupa penambahan teknik neural  network,  decision  tree,
dan logistic regression . Metode klasifikasi  yang  digunakan  untuk mencirikan  wajib  pajak  yang  memiliki perilaku  fiskal  baik  atau  buruk  terkait dengan penggunaan faktur palsu menunjukkan bahwa beberapa karakteristik  pembeda  antara  satu kelompok  dengan  kelompok  lainnya dapat  diidentifikasi,  sesuai  dengan  apa yang  terjadi  di  lapangan.  Metode decision tree yang diterapkan merupakan  teknik  yang  baik  untuk mendeteksi variabel yang dapat
membedakan  antara  kecurangan  dan tidak  ada  kecurangan.  Sehubungan dengan  model  deteksi,  yang  berkinerja lebih baik adalah model neural network perceptron  multilayer ,  dimana  dapat mendeteksi kasus penipuan faktur palsu
oleh usaha kecil dan menengah dengan benar  adalah  92%,  sedangkan  dalam kasus  usaha  menengah  dan  besar, persentase ini adalah 89%.
Sejalan dengan penelitian Faundez-Ugalde  et  al  (2020)  yang menjelaskan bahwa teknik karakterisasi data  mining penting  bagi  Chile  dan negara  Amerika  Latin  lainnya.  Hal  itu dikarenakan  untuk  mendeteksi  sumber tax evasion dan meningkatkan kepatuhan sukarela wajib pajak. Teknik yang  paling  banyak  digunakan  untuk memvalidasi model
perilaku kontributor  adalah  algoritma Self Organizing  Feature  Map (SOFM),  K- means, neural  network ,  dan bayesian network .  Data  yang  menjadi  dasar teknik  tersebut  antara  lain  berasal  dari Surat Pemberitahuan (SPT) yang terkait dengan  siklus  hidup  wajib  pajak,  rasio pendapatan dan profitabilitas perusahaan  dengan  likuiditasnya  dan indikator  yang  terkait  dengan  perilaku historis, perilaku terkait dan karakteristik khususnya. 3. Iran
Perilaku tax  evasion di  Iran membuat  potensi  penerimaan  pajak hilang.  Padahal,  pajak  merupakan sumber utama pendapatan Iran. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rad  & Shahbahrami  (2015)  mengulas  tentang bagaimana  implementasi  kinerja data mining dengan  menggunakan  teknik algoritma  khusus  dapat  mengatasi  dan mendeksi tax  fraud di  Iran.  Peneliti menggunakan  teknik bayesian dalam mendeteksi fraud melalui  prosedur paralel.
Hasil penelitian Rad & Shahbahrami (2015) menunjukkan bahwa smart system yang disebut sistem deteksi tax fraud dengan menggunakan teknik dari data mining dapat mengidentifikasi  penipuan  di  antara
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6489 (Cetak) ISSN 2798-6535 (Online)
data  pajak  yang  tersedia  dengan koefisien  kesalahan  yang  lebih  kecil. Jumlah  atau  volume  data  pajak  yang luas, besar dan melimpah, menjalankan program dalam proses manual memakan waktu yang lama. Penerapan teknologi paralelisme baru pada bagian- bagian  prosedur  pajak  efektif  untuk mengurangi  waktu  dalam  menjalankan program.  Sistem  ini  diterapkan  pada struktur sistem perpajakan di Iran untuk mengatasi tax fraud . Sejalan dengan penelitian Mojahedi et al (2022) yang memaparkan bahwa tax evasion
merupakan  masalah  utama  dari  sistem perpajakan  di  sebagian  besar  negara yang harus diatasi
dengan menggunakan  metode  yang  dapat mengidentifikasi  kasus tax  evasion dalam  administrasi  perpajakan.  Sejak mesin algoritma pembelajaran memiliki prediktif  dan  klasifikasi  fitur,  proses pengambilan keputusan dalam masalah keuangan  dapat  difasilitasi.  Selain  itu, neural  network menyediakan  biaya rendah solusi algoritmik dan
memfasilitasi  analisis  karena  mereka tidak memerlukan asumsi statistik yang berbeda. Sebelumnya, sistem ini diterapkan  oleh  administrasi  pajak dataset  menggunakan  metode  validasi silang 10 kali lipat dan metode pelatihan berulang, pengujian, dan validasi.
Hasil  paper  pada  1500  sampel pajak di Iran menunjukkan bahwa pajak penghindaran
dapat dideteksi menggunakan  metode  pembelajaran mesin.  Keakuratan  model  IPSO-MLP lebih dari 93%. Sangat kecil kemungkinan model tersebut mengalami  kesalaham.  Evaluasi  dari hidden  layer  active  neuron dan pelatihan model artificial neural network menunjukkan bahwa 30 iterasi siklus  dengan  sepuluh  neuron  lapisan
tersembunyi sebagai optimalisasi artificial  neural  network cocok  untuk mendeteksi perilaku tax evasion . Selanjutnya  model  IPSO-SVM,  SVM, dan MLP menunjukkan hasil yang baik juga dibandingkan
penelitian sebelumnya (Mojahedi et al, 2022).
Potensi  dan  Adopsi  Data  Mining  bagi Perpajakan di Indonesia Beragam
benchmarking telah dilakukan,  meninjau  potensi  untuk  diterapkan di  Indonesia  sangat  besar.  Pertama, masuknya data dalam kumpulan yang besar akan diproses menggunakan machine  learning,  random forest, artificial in telligence, dan data mining . Berdasarkan  analisis  dengan  negara  lain,  cara tersebut  meminimalisir  sejumlah  masalah dalam sistem komputerisasi. Penerapan teknologi dengan sistem komputerisasi tersebut, akan berpeluang dalam peminimalisiran  beban  kerja  yang  ditanggung petugas  pajak.  Kedua,  sistem  administrasi perpajakan  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien. Pengumpulan  data  yang  dikelola  secara  cepat dalam  wujud data  mining yang  bersifat kesederhanaan dan memberikan kemudahan.
Penggunaan  utama data  mining dalam administrasi perpajakan adalah untuk mengkarakterisasi, mengidentifikasi kelompok kepentingan untuk
mengendalikan penggelapan, membuat model, dan merancang metode  untuk  mengendalikan  pembayar  pajak (Pazo  et  al,  2019).  Ketiga,  penerapan  data mining  dapat  mendukung  peningkatan  target penerimaan pajak. Misalnya, dengan menggunakan algoritma apriori dalam analisis permasalahan pencapaian target dengan meninjau rule  interesting atau  aturan  menarik (Eka  et  al,  2018).  Setiap  daerah  di  Indonesia apabila  menggunakan  sistem data  mining dalam pencapaian target penerimaan pajak atas tiap daerahnya mempunyai potensi yang tinggi. Skema kebijakan dari pemerintah berawal dari daerah  di  masing-masing  provinsi  kemudian dapat ditransfer ke pemerintah pusat. Keempat, potensi  pengendalian  dalam  audit  sehingga
……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-6489 (Cetak)
Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6535 (Online)
mengurangi  adanya  kasus  penggelapan  pajak maupun penghindaran
pajak dalam implementasi data  mining .  Kelima,  peluang untuk  menjadi  sarana  yang  mendukung penyediaan  layanan  informasi  yang  sesuai dengan  kebutuhan  wajib  pajak. Data  mining sebagai alat layanan menguntungkan kepatuhan sukarela wajib pajak.
Melihat komparasi dan efektivitas data mining dalam  mencegah,  mendeteksi,  dan menanggulangi perilaku tax evasion oleh wajib pajak, Indonesia dapat melakukan benchmarking melalui  kebijakan  beberapa negara  untuk  diadopsi.  Tujuannya  adalah sebagai  kombinasi  untuk  mengoptimalkan besarnya  potensi e-commerce di  Indonesia. Terlebih  lagi,  ketidakpatuhan,  penghindaran, dan  penggelapan  pajak  yang  marak  dilakukan oleh  pelaku  usaha  digital  seringkali  terjadi. Masalah  tersebut  dapat  teratasi  dengan mengadopsi data  mining beserta  tekniknya, seperti classification  tree,  neural  network, bayesian network, dan association rule.
Sejauh ini Indonesia telah
menggunakan  teknologi data  mining dalam beberapa bidang saja dan tidak terlalu kompleks dalam  aspek  perpajakan.  Indonesia  telah mengadopsi  untuk  gempa  bumi  terhadap potensi tsunami, data mining untuk pengelompokan wisata asing metode K-means, menentukan  status  provinsi  dengan  metode clustering , dan data transaksi penjualan dengan metode frequent  pattern  growth (Utomo  & Purba,  2019;  Ardiansyah  et  al,  2020; Simanjuntak  &  Windarto,  2020;  Sari  & Hartama, 2018). Dalam aspek perpajakan, baru sebagian  kecil  saja  penerapan  yang  dilakukan oleh  otoritas  pajak,  seperti  penggunaan data mining metode clustering untuk  mendeteksi kepatuhan wajib pajak bumi dan bangunan dan data mining untuk memprediksi besarnya pajak kendaraan  (Putri  et  al,  2022;  Suhada  et  al, 2021).  Maka  dari  itu  diperlukan  adopsi kebijakan  yang  lebih  luas  lagi  dengan  melihat Chile, Korea, Taiwan maupun Iran.

## PENUTUP Kesimpulan
Pengelolaan sejumlah data dan transaksi  yang  membutuhkan  sistem  secara terintegrasi  untuk  memudahkan  DJP  dalam penggalian  potensi  pajak  atas e-commerce , salah  satunya  dengan  menggunakan data mining .  DJP  selaku  otoritas  pajak  dapat melakukan benchmark terhadap  beberapa negara  yang  telah  maksimal  menerapkan data mining . Penggunaan utama data mining dalam administrasi perpajakan adalah untuk mengkarakterisasi, mengidentifikasi tax evasion ,  membuat  model,  dan  merancang metode untuk mengendalikan pembayar pajak. Hal  itu  dikarenakan  penggunaan data  mining melalui beberapa teknik seperti random forest, neural  network,  decision  tree,  bayesian network ,  dan association  rule dapat  secara efektif mencegah, mendeteksi, dan menanggulangi perilaku tax evasion oleh wajib pajak. Terlebih lagi, ketidakpatuhan, penghindaran,  dan  penggelapan  pajak  yang marak  dilakukan  oleh  pelaku  usaha  digital seringkali terjadi.
Terdapat  beberapa  rekomendasi  untuk pemerintah dan penelitian selanjutnya:
1. Pemerintah  perlu  melakukan  kajian ulang  untuk  proses  pengelolaan  data- data  dari e-commerce yang  tidak terdeteksi keberadaannya sehingga dapat  menangkap  potensi  pihak-pihak yang  harus  dipajaki.  Berkaca  lanskap ekonomi  digital  yang  luas  dengan melimpahnya data dari berbagai sumber, menjadikan data mining sebagai alternatif terbaik untuk pengelolaannya.
2. Pemerintah perlu merumuskan regulasi yang  sesuai  dengan  penerapan data mining untuk
mengantisipasi pengaksesan  algoritma  dalam data mining yang diakses wajib pajak diluar kendali. Pengoperasian harus di bawah mekanisme  pengamanan  yang  terjaga
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6489 (Cetak) ISSN 2798-6535 (Online)
dengan  penerapan  yang  efektif  dan efisien.
3. Penelitian selanjutnya dapat melakukan analisis data  mining yang  lebih komprehensif  untuk  penentuan  sampel dan  pengelolaan  data  secara  sistematis sehingga  dapat  mengurangi  adanya ketidaksesuaian dengan hasil.
4. Penelitian selanjutnya dapat melakukan penilaian performa kinerja yang rendah untuk  mengklasifikasikan  data  yang masuk  dengan  data  yang  ada  dengan memperbaiki model atau bentuk prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aminudin,  M.  (2015).  Data  Mining Aplikasi  Analisis  Asosiasi  Data  Pasien Menggunakan  Algoritma  Apriori  Di Puskesmas  Kabupaten  ‘X’  (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Gresik). [2] Aprilia,
N. D. (2021). PERKEMBANGAN EKONOMI DIGITAL INDONESIA. Ekonomi Pertahanan , 7 (2), 245-259.
[3] Ardiansyah,  A.  H.,  Nugroho,  W., Alfiyah,  N.  H.,  Handoko,  R.  A.,  & Bakhtiar, M. A. (2020, August).
Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Metode  Clustering  untuk  Menentukan Status  Provinsi  di  Indonesia  2020.  In Prosiding  SEMNAS  INOTEK  (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) (Vol. 4, No. 3, pp. 329-333).
[4] Asfar, I. T., & Taufan, I. (2019). Analisis Naratif,  Analisis  Konten,  Dan  Analisis Semiotik  (Penelitian  Kualitatif). no. January , 1-13.
[5] Bergman, M. (2010). Tax evasion and the rule of law in Latin America: the political culture  of  cheating  and  compliance  in Argentina and Chile . Penn State Press.
[6] Choi,  D.  Bin.,  Jo,  In.  S.,  &  Park,  Y.  B. (2019). Taxation Analysis Using Machine Learning. Journal of
Semiconductor Display Technology, 18(2), 73-77.
[7] Dharmawan, Y. E., & Adi, P. H. (2021). Kompleksitas  Pajak,  Moral  Wajib  Pajak dan Norma Subyektif Terhadap Kepatuhan Perpajakan. Jurnal Penelitian dan Pengembangan Sains dan Humaniora , 5 (2), 212-219.
[8] Djufri, M (2020). Penerapan Teknik Web Scraping Untuk Penggalian Potensi Pajak (Studi  Kasus  Pada  Online  Market  Place Tokopedia,  Shopee  Dan  Bukalapak). Jurnal  BPPK:  Badan  Pendidikan  Dan Pelatihan Keuangan, 13(2), 65-75.
[9] Faúndez-Ugalde,  A.,  Mellado-Silva,  R.,
&  Aldunate-Lizana,  E.  (2020).  Use  of artificial intelligence by tax administrations:  An  analysis  regarding taxpayers’  rights  in  Latin  American countries. Computer  Law  &  Security Review , 38 , 105441.
[10] Francesco,  L.,  Alessio  I.,  Rita,  G., Bianca, R.,, Laura, P. (2017). Requalifying public buildings and utilities  using  a  group  decision  support system. Journal  of  Cleaner  Production , 164, 1081-1092.
[11] García,  V.,  &  Valderrama,  J.  (2007). Toward  a  more  efficient  tax  policy. An Opportunity for a Different , 103.
[12] Gonzales,  P.  C.,  &  Velasquez,  Juan.  D. (2013). Expert Systems with Applications. Elsevier, 40, 1427-1436.
[13] Google, Temasek, dan Bain & Company. (2022). e-Conomy SEA 2022 Report.
[14] Hasanah,  R.  A.  (2016). Pengaruh pemahaman peraturan pajak, tarif pajak, lingkungan,  dan  kesadaran  wajib  pajak terhadap kepatuhan wajib pajak pengguna e-commerce: Studi Kasus Pada Pengusaha  Online  Shopping (Doctoral dissertation,  Universitas  Islam  Negeri Maulana Malik Ibrahim).
[15] He, L., & He, Y. (2021). Cross-border E- commerce  logistics  development  model based  on  data  mining  and  QoS.
……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-6489 (Cetak)
Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6535 (Online)
Proceedings  of  the  6th  International Conference  on  Communication  and Electronics Systems, 1376-1379.
[16] Huang,  M.  J.,  &  Lin,  S.  M.  (2009).  Tax evasion and audit selection. The International  Journal  of  Accounting Studies , 48 , 35-66.
[17] Hwang,  B.  G.,  Shan,  M.,  &  Looi,  K.  Y. (2018). Knowledge-based decision support system for prefabricated
prefinished volumetric construction.
Automation in Construction , 94, 168-178.
[18] Kumar, T. S. (2020). Data mining based marketing decision support system using hybrid machine learning algorithm. Journal of Artificial Intelligence , 2 (03), 185-193.
[19] Lin, C. C., Chiu, A. A., Huang, S. Y., & Yen, D. C. (2015). Detecting the financial statement  fraud:  The  analysis  of  the differences between data mining techniques  and  experts’  judgments. Knowledge-Based Systems , 89 , 459-470.
[20] Mojahedi,  H.,  Babazadeh  Sangar,  A.,  & Masdari,  M.  (2022).  Towards  Tax Evasion  Detection  Using  Improved Particle Swarm Optimization Algorithm. Mathematical  Problems  in  Engineering , 2022 .
[21] Nurdin,  N.,  &  Astika,  D.  (2019). Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis  Penjualan  Barang  Dengan
Menggunakan  Metode  Apriori  Pada Supermarket  Sejahtera  Lhokseumawe. TECHSI-Jurnal Teknik Informatika , 7 (1), 132-155.
[22] Pan,  H.,  &  Zhou,  H.  (2020).  Study  on convolutional  neural  network  and  its application  in  data  mining  and  sales forecasting  for  E-commerce. Electronic Commerce Research , 20 (2), 297-320.
[23] Pazo, J. O., & Hallo, Maria. (2019). Data Mining  Techniques  Applied  in  Tax Administrations:  A  Literature  Review. IEEE , 224-229.
[24] Prastyaningtyas,  E.  W.  (2019).  Dampak Ekonomi  Digital  bagi  Perekonomian Indonesia. In seminar nasional manajemen, Ekonomi, Akuntansi (Vol. 1,
No. 1, pp. 103-108).
[25] Pusdiklat  Pajak.  (2019).  E-Commerce
Dalam Pajak Penghasilan. Badan Pendidikan  dan  Pelatihan  Keuangan: Jakarta Selatan.
[26] Putri, M. A., Rahaningsih, N., Basysyar, F.  M.,  &  Nurdiawan,  O.  (2022). Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Metode  Clustering  Untuk  Mengetahui Kelompok Kepatuhan Wajib Pajak Bumi dan Bangunan. Jurnal Accounting Information  System  (AIMS) , 5 (2),  145- 156.
[27] Rad,  M.  S.,  &  Shahbahrami,  A.  (2015, December). High performance
implementation  of  tax  fraud  detection algorithm. In 2015 Signal Processing and Intelligent  Systems  Conference  (SPIS) (pp. 6-9). IEEE.
[28] S & Y. (2022). Personal communication, August 10, 2022.
[29] Sari, R. W., & Hartama, D. (2018, July).
Data  Mining:  Algoritma  K-Means  Pada Pengelompokkan Wisata Asing ke Indonesia  Menurut  Provinsi.  In Seminar
Nasional  Sains  dan  Teknologi  Informasi (SENSASI) , 1(1).
[30] Semiawan,  C.  R.  (2010). Metode penelitian kualitatif . Grasindo.
[31] Simanjuntak,  H.  E.,  &  Windarto,  W. (2020). Analisa Data Mining Menggunakan  Frequent  Pattern  Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet. Jurnal  Media  Informatika
Budidarma , 4 (4), 914-923.
[32] Suandy,  E.  (2008). Perencanaan  Pajak (ed. 4) HVS . Penerbit Salemba.
[33] Suhada, S., Ginting, G. L., & Hondro, R.
K. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Besarnya Pembayaran
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Juremi: Jurnal Riset Ekonomi
ISSN 2798-6489 (Cetak)
ISSN 2798-6535 (Online)
Pajak Kendaraan Pada:(Badan Pengelolaan Pajak Dan Retribusi Daerah Upt Samsat Medan Selatan) Menggunakan  Algoritma  Expectation Maximization. Bulletin  of  Information Technology (BIT) , 2 (2), 69-75.
[34] Tang,  Y.,  Li,  Y.,  Qu,  M.,  &  Yang,  Q. (2021,  December).  Research  on  Risk Early  Warning  Methods  of  Enterprise
Finance  and  Taxation  Management Based  on  Big  Data  Mining.  In 2021 International Conference on High
Performance  Big  Data  and  Intelligent
Systems  (HPBD&IS) (pp.  157-161). IEEE.
[35] Utomo,  D.  P.,  &  Purba,  B.  (2019, September). Penerapan data mining pada data  gempa  bumi  terhadap  potensi tsunami  di  Indonesia.  In Prosiding Seminar  Nasional  Riset  Information Science (SENARIS) (Vol. 1, pp. 846-853).
[36] Wang, J., Yu, X., Li, P., & Xia, J. (2016). The  research  and  application  of  tax  risk identification based on pso-bp algorithm.
International  Conference  on  Audio,
Language and Image Processing (ICALIP) , 120–125.
[37] Wicaksono,  B.  (2018).  Meningkatkan potensi pajak UMKM online melalui data e-commerce. Simposium Nasional
Keuangan Negara , 141-161.
[38] Wu, R. S., Ou, C. S., Lin, H. Y., Chang, S.  I.,  &  Yen,  D.  C.  (2012).  Using  data mining technique to enhance tax evasion detection  performance. Expert  Systems with Applications , 39 (10), 8769-8777.
[39] Zed,  M.  (2004). Metode  penelitian kepustakaan .  Yayasan  Obor  Indonesia.
Zhao,  L.,  &  Jin,  W.  (2022).  Application of  Web  Data  Mining  and  Information Combination
Technology in E- commerce. Proceedings of the
International  Conference  on  Electronics and Renewable Systems , 1636-163