## COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting

## ANALYSIS OF THE EFFECT OF GOVERNMENT WITH ALGORITHMS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) ON TAXPAYER COMPLIANCE AT THE JAKARTA MAMPANG PRATAMA TAX OFFICE

## ANALISIS PENGARUH PEMERINTAHAN DENGAN ALGORITMA DAN
ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) TERHADAP KEPATUHAN WAJIB PAJAK PADA KPP PRATAMA JAKARTA MAMPANG PRAPATAN
Akbari Adha 1 , Rulinawaty 2 , Faizal Madya 3 Universitas Terbuka, Indonesia 1,2,3 akbariadhautmap@gmail.com 1 , ruly@ecampus.ut.ac.id 2 , faizal@ecampus.ut.ac.id 3

## ABSTRACT
This study aims to analyze the influence of governance using algorithms and artificial intelligence (AI) on taxpayer compliance at the KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan. The results of the study indicate that  there  is  a  significant  influence  between  governance  using  algorithms  and  artificial  intelligence  on taxpayer compliance.For the variable of governance using algorithms (X1), the t-value is 5.294 with a significance level of 0.000, which is less than the 5% confidence level. The t-value (5.294) is greater than the t-table value (1.971). This causes the alternative hypothesis (Ha) to be accepted and the null hypothesis (H0)  to  be  rejected,  leading  to  the  conclusion  that  there  is  a  significant  influence  of  governance  using algorithms on taxpayer compliance at KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan. Furthermore, for the artificial intelligence variable (X2), the t-value is 5.892 with a significance level of 0.000, which is less than the 5% confidence level. The t-value (5.892) is also greater than the t-table value (1.971). This causes the alternative hypothesis (Ha) to be accepted and the null hypothesis (H0) to be rejected, leading to the conclusion that there is a significant influence of artificial intelligence on taxpayer compliance at KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan. The results of the determination test show that governance using algorithms and artificial intelligence can explain taxpayer compliance at KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan  with  an  Adjusted  R  square  value  of  0.753,  meaning  75.30%,  while  the  remaining  24.70%  is influenced by other factors.
Keywords: Government  with  Algorithms  and  Artificial  Intelligence  (Ai)  on  Taxpayer  Compliance,  Kpp Pratama Jakarta

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  pemerintahan  dengan  algoritma  dan  artificial intelligence  (AI)  terhadap  kepatuhan  wajib  pajak  pada  KPP  Pratama  Jakarta  Mampang  Prapatan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara pemerintahan dengan algoritma dan artificial intelligence terhadap kepatuhan wajib pajak. Pada variabel pemerintahan dengan algoritma (X1), nilai t-hitung adalah 5.294 dengan tingkat signifikansi 0.000, yang lebih kecil dari tingkat keyakinan 5%. Nilai t-hitung (5.294) ini lebih besar dari t-tabel (1,971). Hal ini menyebabkan hipotesis alternatif (Ha) diterima  dan  hipotesis  nol  (H0)  ditolak,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang signifikan antara pemerintahan dengan algoritma terhadap kepatuhan wajib pajak di KPP Pratama Jakarta Mampang  Prapatan.Selanjutnya,  pada  variabel  artificial  intelligence  (X2),  nilai  t-hitung  adalah  5.892 dengan tingkat signifikansi 0,000, yang lebih besar dari tingkat keyakinan 5%. Nilai t-hitung (5.892) ini juga lebih besar dari t-tabel (1,971). Hal ini menyebabkan hipotesis alternatif (Ha) diterima dan hipotesis nol (H0) ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara artificial intelligence  terhadap  kepatuhan  wajib  pajak  di  KPP  Pratama  Jakarta  Mampang  Prapatan.  Hasil  uji determinasi  Pemerintahan  Dengan  Algoritma  dan  Artificial  Intelligence  dapat  menjelaskan  Kepatuhan Wajib Pajak  KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan sebesar Adjusted R square adalah 0,753 yang artinya 75,30%, sedangkan sisanya 41,50% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.
Kata Kunci: Pemerintahan Dengan Algoritma Dan Artificial Intelligence (Ai) Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak, Kpp Pratama Jakarta.

## PENDAHULUAN
Pajak  adalah  pilar  penting  bagi ekonomi  dan  pembangunan  suatu negara.  Pajak  berkontribusi  pada pertumbuhan ekonomi negara (Akbulaev 2024)  (Menescal  &  Alves  2024).  Pajak juga  memberikan  dukungan  vital  untuk pembangunan  berkelanjutan  (Dradra 2024).  Sayangnya,  tidak  semua  negara berhasil  dalam  mengumpulkan  pajak dengan  baik.  Salah  satu  pemicu  adalah kepatuhan wajib pajak.
Algoritma  dapat  dibandingkan dengan  petunjuk  langkah  demi  langkah dalam banyak aspek, dimana organisasi, baik  swasta  maupun  publik,  saat  ini menggunakan algoritma untuk membuat keputusan yang lebih efisien, cepat, dan akurat.  Ada  dua  jenis  utama  algoritma yang perlu dibedakan. Pertama, algoritma berbasis aturan, yang
dirancang  oleh  manusia  seperti  resep digital,  menetapkan  langkah-langkah spesifik  untuk  mencapai  hasil  tertentu. Kedua,  algoritma  pembelajaran,  seperti yang  dijelaskan  oleh  Lorenz  et  al. (2020),  yang  memiliki  kemampuan untuk  beradaptasi  dan  belajar  secara mandiri dari data yang diolahnya.
Saat  ini  pemerintahan  dengan algoritma  dan  penggunaan Artificial Intelligence (AI/  kecerdasan  buatan) telah  menjadi  tren  yang  berkembang pesat  dalam  berbagai  sektor,  termasuk pelayanan  publik  di  bidang  perpajakan. Dalam  konteks  ini,  penting  untuk memahami pengaruh dari pemerintahan dengan  algoritma,  AI,  terhadap  tingkat kepatuhan  wajib  pajak  (Zaid  Aljodat, Vishanth  Weerakkody,  Ramzi  El- Haddadeh.,2021).
Kehadiran algoritma dan penggunaan  kecerdasan  buatan  (AI) telah  secara  signifikan  merubah  cara pemerintah mengelola kepatuhan perpajakan. Teknologi ini memungkinkan analisis mendalam terhadap  data  perpajakan,  memudahkan
deteksi  pola-pola  yang  menunjukkan penghindaran atau pelanggaran perpajakan. Dengan cara ini, pemerintah bisa  lebih  mudah  mengidentifikasi kelompok atau individu yang berpotensi memiliki  tingkat  kepatuhan  pajak  yang rendah.  Hasilnya,  sumber  daya  dapat diarahkan  dan  digunakan  secara  lebih efisien untuk memperbaiki dan meningkatkan  kepatuhan  pajak  (Lara Saldivar-Tanaka,  Jennifer  Shkabatur.,
2019).
Algoritma  dan  kecerdasan  buatan (AI)  membuat  prosesnya  lebih  mudah dan lebih cepat bagi wajib pajak. Dengan otomatisasi  dan  penggunaan  chatbot, wajib  pajak  dapat  dengan  cepat mendapatkan  informasi  akurat  tentang kewajiban  pajak  mereka.  Selain  itu, sistem  ini  bisa  memberikan  saran  yang sesuai  dengan  kondisi  dan  kebutuhan setiap  wajib  pajak,  membantu  mereka memahami  berbagai  insentif  dan konsekuensi  terkait  dengan  kepatuhan atau pelanggaran perpajakan (Adegboyega Ojo, Tomasz Janowski.,2018). Dalam  penerapan  teknologi  seperti algoritma,  kecerdasan  buatan  (AI),  dan sistem perpajakan digital, sangat penting untuk  memperhatikan  privasi  dan keamanan  data.  Ketika  mengumpulkan dan mengolah data perpajakan, pemerintah perlu menjamin bahwa data pribadi  wajib  pajak  dilindungi  secara memadai  dan  selaras  dengan  peraturan yang  berlaku.  Kepercayaan  masyarakat terhadap  keamanan  data  mereka  adalah kunci untuk mendapatkan dukungan dan kerjasama dalam meningkatkan kepatuhan  perpajakan.  Memastikan  ini tidak  hanya  memperkuat  kepercayaan publik tetapi juga meningkatkan efektivitas  sistem  perpajakan  secara keseluruhan  (Jenna  Sweeting,  Michael Mintrom.,2020).
Kantor  Pelayanan  Pajak  (KPP) Pratama  Jakarta  Mampang  Prapatan
merupakan  salah  satu  unit  administrasi pajak di wilayah Jakarta Selatan. Di KPP Pratama  Jakarta  Mampang  Prapatan, proses  perhitungan,  pembayaran,  dan pelaporan  pajak  dapat  dilaksanakan secara  online.  Untuk  melihat  jumlah wajib  pajak  serta  setoran  wajib  pajak KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan terlihat pada tabel 1.1 berikut: Tabel 1. Jumlah WP Terdaftar,
Jumlah WP Wajib SPT, Jumlah
WP Melakukan Pelaporan dan WP melakukan pembayaran pada KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan Tahun 2018-2022
Sumber  :  KPP  Pratama  Jakarta Mampang Prapatan, 2023
Dari data yang disajikan di tabel 1. terlihat  bahwa  jumlah  wajib  pajak meningkat  setiap  tahun,  yang  secara teoritis  merupakan  kabar  baik  untuk Direktorat  Jenderal  Pajak  karena berpotensi  meningkatkan  penerimaan negara  dari  sektor  pajak.  Namun, kenyataannya, peningkatan jumlah wajib pajak ini tidak diikuti oleh peningkatan dalam  persentase  wajib  pajak  yang melaporkan Surat Pemberitahuan Tahunan  (SPT),  persentase  pelaporan pajak,  maupun  persentase  penerimaan pembayaran  pajak.  Faktanya,  selama lima  tahun  terakhir,  dari  tahun  2018 hingga 2022, terdapat penurunan dalam persentase  pelaporan  dan  pembayaran pajak  dari  wajib  pajak  badan,  individu, dan  bendahara.  Hal  ini  menunjukkan adanya  penurunan  kepatuhan  wajib pajak,  yang  menjadi  tantangan  bagi pihak berwenang dalam upaya meningkatkan penerimaan pajak.
Untuk  meningkatkan  kepatuhan pajak,  sangat  penting  bagi  pemerintah
untuk  mengintegrasikan  penggunaan algoritma, kecerdasan buatan (AI) yang efisien. Algoritma dan AI menyediakan analisis data yang mendalam, membantu dalam mengidentifikasi potensi masalah kepatuhan.  Sinergi  antara  teknologi canggih  ini  menciptakan  lingkungan yang  kondusif  bagi  wajib  pajak  untuk patuh,  sekaligus  menjaga  keandalan sistem perpajakan.
Berdasarkan uraian diatas, berdasarkan  fenomena  gap  yang  telah dikemukakan bahwa peningkatan jumlah wajib pajak tidak diikuti oleh peningkatan  dalam  persentase  wajib pajak yang melaporkan Surat Pemberitahuan  Tahunan  (SPT)  menjadi dasar penelitian ini. Berdasarkan  permasalahan  yang dijelaskan sebelumnya, yaitu kepatuhan wajib pajak yang turun naik, pelayanan yang kurang optimal, sistem administrasi perpajakan  yang  kurang  maksimal  dan kurangnya  pemahaman  Wajib  Pajak tentang  kewajiban  perpajakan,  maka dapat  dirumuskan  permasalahannya sebagai berikut:
1. Apakah terdapat pengaruh Pemerintahan  Dengan  Algoritma Terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak Pada KPP Pratama Jakarta Mampang
Prapatan?
2. Apakah  terdapat  pengaruh Artificial Intelligence (AI) Terhadap Kepatuhan  Wajib  Pajak  Pada  KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan? 3. Apakah  terdapat  pengaruh  Pengaruh Pemerintahan Dengan Algoritma dan
Artificial  Intelligence (AI)  Terhadap Kepatuhan  Wajib  Pajak  Pada  KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan?

## TUJUAN PENELITIAN
Tujuan  Penelitian  adalah  sebagai berikut:
1. Untuk  menguji  dan  menganalis pengaruh  pengaruh  Pemerintahan Dengan Algoritma Terhadap
Kepatuhan  Wajib  Pajak  Pada  KPP
Pratama Jakarta Mampang Prapatan. 2. Untuk  menguji  dan  menganalis pengaruh Artificial  Intelligence (AI) Terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak Pada KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan.
3. Untuk  menguji  dan  menganalis Pengaruh  Pemerintahan  Dengan Algoritma  dan Artificial  Intelligence (AI)  Terhadap  Kepatuhan  Wajib Pajak  Pada  KPP  Pratama  Jakarta Mampang Prapatan.

## TINJAUAN PUSTAKA Pemerintah dengan Algoritma
Algoritma  pemerintah  adalah konsep  yang  memanfaatkan  kekuatan algoritma, perhitungan komputasi,
pengambilan  keputusan  otomatis,  dan pembelajaran  mesin  yang  memiliki potensi  besar  untuk  menilai,  mengatur, dan  mengelola  perilaku  baik  agen manusia  maupun  non-manusia  dalam berbagai  konteks  (Gritsenko  &  Wood
2022).  Ini  adalah  alat  yang  dapat digunakan untuk mengatur dan
mengelola  berbagai  aspek  masyarakat, mulai dari layanan publik hingga praktik tenaga  kerja  dan  moderasi  konten,  dan mencakup berbagai praktik sosial-teknis yang membentuk tatanan sosial melalui penerapan sistem algoritmik (Katzenbach & Ulbricht 2019). Algoritma pemerintah juga terkait dengan  penggunaan  algoritma  dalam proses  pemerintahan  untuk  membuat keputusan,  menerapkan  kebijakan,  dan mengoordinasikan  interaksi  sosial.  Ini melibatkan penerapan sistem algoritmik untuk mengarahkan proses pemerintahan yang  berpotensi  menggeser  hubungan kekuasaan dan mengubah hasil distribusi dalam  proses  tersebut  (Gritsenko  & Wood  2022).  Ini  juga  menggambarkan penggunaan  algoritma,  terutama  dalam konteks kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, untuk
mengotomatisasi  proses  pengambilan keputusan  dalam  berbagai  aspek masyarakat (Srivastava 2023).
Algoritma  pemerintah,  meskipun terstruktur  untuk  melayani  kepentingan mereka  yang  saat  ini  berkuasa,  juga menekankan  tanggung  jawab  dan akuntabilitas  algoritmik.  Modal  yang dibutuhkan untuk membangun AI dalam skala besar menyiratkan bahwa pemerintah  algoritma  terstruktur  untuk menguntungkan  kepentingan  dominan saat  ini  (Crawford  2021).  Namun, tantangan  yang  dihadirkannya,  seperti tanggung  jawab  dan  akuntabilitas algoritmik,  sedang  diatasi  melalui pendekatan seperti co-design , memastikan bahwa algoritma dikembangkan  dan  digunakan  dengan cara yang bertanggung jawab dan dapat dipertanggungjawabkan  (Dekker  et  al. 2022).

## Indikator Pemerintah dengan algoritma
Wierzynski  (2018)  menyatakan bahwa  pemerintah  dengan  algoritma berasal dari explainability yang berfokus pada: a) Transparansi,  di  mana  manusia memiliki hak untuk memiliki keputusan yang memengaruhi mereka dijelaskan  kepada  mereka  dalam istilah, format, dan bahasa yang dapat mereka pahami,
b) Kausalitas,  di  mana  AI  dapat memberikan  penjelasan  baik  berupa kesimpulan  maupun  fenomena  yang mendasarinya,
c) Bias,  untuk  mencegah  Al  dari pembelajaran  pandangan  yang  bias karena  kurangnya  data  latih  atau fungsi tujuan,
d) Fairness ,  dimana  keputusan  dibuat oleh sistem Al harus dipastikan adil, dan
e) Safety ,  dimana  manusia  harus mendapatkan kepercayaan dan
keandalan dari sistem AI.
Artificial Intelligence (AI) Secara  konseptual,  AI  adalah bidang ilmiah dan terapan yang berfokus pada  pengembangan  sistem  teknologi dan perangkat lunak yang meniru fungsi kognitif  manusia.  Sistem  ini,  yang dikenal sebagai kembar digital kecerdasan  manusia,  dirancang  untuk belajar,  beradaptasi,  dan  berkembang secara  mandiri  berdasarkan  kriteria preferensi.  Mereka  bertujuan  untuk meningkatkan  kemampuan  fungsional mereka melalui pengambilan keputusan berkualitas  dan  mengadopsi  solusi kreatif dan inovatif berteknologi tinggi. Untuk  ini,  peta  jalan  strategis  sedang dibuat (Bryndin 2020).
Menurut  Madya  et  al  (2022)  AI
sangat penting saat mempertimbangkan kekuatan vital dalam organisasi melawan  perubahan  dan  ancaman bahwa  AI  dapat  menggantikan  banyak pekerjaan  yang  saat  ini  dipegang  oleh karyawan.  Dengan  demikian,  manajer harus mengembangkan hubungan kerja yang  baik  antara  karyawan  teknis  dan staf  fungsi  lini  untuk  meminimalkan gesekan  dan  potensi  kekuatan  inersia, menunda  adopsi  AI,  dan  menghambat bidang nilai bisnis.
AI  juga  digambarkan  sebagai disiplin  yang  sedang  berkembang  yang bertujuan untuk meniru dan memperluas kecerdasan manusia, membangun serangkaian metodologi penelitian, prinsip  ilmiah,  dan  aplikasi  yang berguna.  Proyek  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  kemampuan  belajar mandiri dalam mesin atau sistem cerdas, serta  pengenalan  gambar  dan  suara, interaksi manusia-komputer, dan permainan  manusia-komputer  (Hou  & Xu 2021). AI berfokus pada pengembangan  aplikasi  dan  algoritma cerdas yang membantu dalam membuat keputusan  yang  tepat  (Mijwil  et  al. 2022).  Hermawan  (2022)  mengklaim
bahwa  transformasi  digital  sebagai bagian dari AI mempengaruhi kepatuhan perpajakan.  Madya  et  al.  (2022)  juga membuktikan  bahwa  AI  meningkatkan kepatuhan dalam pelayanan publik.
Indikator Artificial Intelligence Menurut Supriyadi (2020) dimensi dari Artificial Intelligence adalah:
a) Kegunaan ( usefulness Perceived )
- Meningkatkan kualitas pekerjaan.
- Kontrol lebih besar atas pekerjaan.
- Menyelesaikan tugas lebih cepat.
- Mendukung aspek pekerjaan.
- Meningkatkan efektivitas pekerjaan.
- Membuat pekerjaan lebih mudah.
b) Kemudahaan ( Ease of Use
Perceived )
- Artificial intelligence Personal Assistant mudah dioperasikan. - Penggunaan artificial intelligence Personal Assistant jelas dan dapat dimengerti.

## Kepatuhan Wajib Pajak
Kepatuhan  perpajakan  adalah kesediaan  wajib  pajak  untuk  bertindak sesuai  dengan  undang-undang  dan peraturan perpajakan, melaporkan pendapatan  mereka  dengan  benar,  dan membayar  pajak  tepat  waktu  (Tilahun 2019).  Ini  juga  mengacu  pada  sejauh mana  individu  dan  bisnis  mengikuti undang-undang dan peraturan perpajakan dengan melaporkan pendapatan,  pengurangan,  dan  detail terkait  lainnya  dengan  benar  serta membayar  pajak  yang  mereka  miliki kepada  pemerintah  (Alkhatib  et  al.
2020). Kepatuhan perpajakan melibatkan pelaporan semua pendapatan dengan  benar  dan  membayar  semua pajak  sesuai  dengan  persyaratan  yang ditetapkan oleh undang-undang, peraturan,  dan  keputusan  pengadilan (Alshira’h  &  Abdul-Jabbar  2020).  Ada
tiga  jenis  kepatuhan  yang  diakui:
kepatuhan komited di mana wajib pajak secara sukarela dan sepenuhnya mematuhi undang-undang pajak; kepatuhan  kapitulatif  di  mana  wajib pajak  mematuhi  karena  takut  akan hukuman;  dan  kepatuhan  inovatif  di mana  wajib  pajak  menemukan  cara kreatif  untuk  mematuhi  undang-undang pajak. Kepatuhan juga dapat dipaksakan atau  ditolak  (Alshira’h  &  Abdul-Jabbar 2020).
Kepatuhan  perpajakan  adalah tantangan  yang  terus-menerus  bagi pembuat kebijakan di seluruh dunia dan merupakan aspek penting dari tata kelola keuangan.  Pajak,  sebagai  sumber keuangan  utama  bagi  pemerintah  untuk mendanai  pengeluaran  publik,  telah menjadi bagian dari masyarakat manusia sejak  awal.  Sepanjang  sejarah,  individu terus  mencari  cara  untuk  menghindari atau  menghindari  membayar  pajak. Akibatnya,  kepatuhan  pajak  tetap menjadi  topik  utama  dalam  literatur perpajakan  (Twesige  et  al.  2024). Berbagai  tindakan  termasuk  dalam lingkup  kepatuhan  pajak,  seperti mengajukan pajak tepat waktu, membayar pajak, dan melaporkan pajak, serta  mendaftar  untuk  pajak  dengan segera,  menjaga  catatan  akuntansi  yang akurat, dan memberikan informasi yang diperlukan untuk membantu audit pajak.

## Indikator Kepatuhan Wajib Pajak
Menurut  Muliari  dan  Setiawan (2016)  indikator  dari  kepatuhan  wajib pajak terdiri dari:
a) Tepat  waktu  dalam  menyampaikan SPT;
b) Memenuhi kewajiban pajak;
c) Tidak mempunyai tunggakan pajak;
d) Membayar pajak tepat waktu;
e) Tidak  pernah  dijatuhi  hukuman karena melakukan tindakan penggelapan pajak.

## KERANGKA PENELITIAN
Pemerintah terus melakukan reformasi  perpajakan  yang  meliputi peraturan  perundang-undangan  dari tahap  perumusan  hingga  pembuatannya serta penyempurnaan administrasi perpajakan sehingga memudahkan wajib pajak  dari  segi  pelayanan.  Adapun kerangka penelitian ini sebagai berikut:

## Gambar 1. Krangka Penelitian

## Hipotesis
Berdasarkan  kerangka  pemikiran diatas, maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berrikut:
H1:  Terdapat  pengaruh  secara  parsial Pemerintahan  Dengan  Algoritma terhadap kepatuhan wajib pajak.
H2:  Terdapat  pengaruh  secara  parsial
Artificial Intelligence (AI) terhadap kepatuhan wajib pajak.
H3:  Terdapat  pengaruh  secara  simultan Pemerintahan  Dengan  Algoritma dan Artificial  Intelligence (AI) terhadap kepatuhan wajib pajak.

## METODE PENELITIAN Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan  kuantitatif  yaitu  untuk menjelaskan  suatu  situasi  yang  hendak diteliti dengan dukungan studi kepustakaan sehingga lebih memperkuat analisa  peneliti  dalam  membuat  suatu kesimpulan,  dimana  hasil  penelitian diperoleh dari hasil perhitungan indikator-indikator  variable  penelitian kemudian dipaparkan secara tertulis oleh penulis.

## SPopulasi dan Sampel
Populasi  penelitian  ini  adalah Wajib  Pajak  orang  pribadi  dengan kriteria  wajib  pajak  patuh  yang melakukan  pelaporan  dan  pembayaran pada  KPP  Pratama  Jakarta  Mampang Prapatan  pada  tahun  2022  yang berjumlah  2.042  orang.  Besar  sampel yang  diambil  dalam  penelitian  ini menggunakan rumus slovin. Untuk lebih jelasnya ditentukan dengan menggunakan rumus: 𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁(𝑒) *
Keterangan : n = Jumlah Sampel N = Jumlah Populasi e = Nilai Eror
Berdasarkan  rumus  tersebut  diatas,  maka jumlah sampel dalam penelitian ini adalah :
𝑛 = 2.402 1 + 2.402(0,05) *
𝑛 = 2.402 1 + 5,105 𝑛 = 2.402 6,105
n = 393,44 = 393 Orang
Untuk  memudahkan  penelitian  maka perhitungan sampel dibulatkan menjadi 393 orang wajib pajak.

## Prosedur Pengumpulan Data
Daftar  pertanyaan  ( quistionaire ) yaitu  dengan  memberikan  sejumlah pertanyaan  yang  berhubungan  dengan variabel–variabel  penelitian  kepada seluruh pegawai yang ada di Direktorat Jendral Pajak.
HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN Deskripsi Penelitian Penelitian  ini  dilakukan  pada KPP Pratama Jakarta Mampang Prapatan, yang menjadi responden dalam penelitian ini adalah Wajib Pajak orang pribadi KPP Pratama Jakarta Mampang
Prapatan  sebanyak  334  orang,  Untuk
melihat  identitas  responden  dalam penelitian  ini  yang  meliputi  jenis kelamin, umur, tingkat pendidikan, lama menjadi  wajib  pajak  dapat  dilihat  pada uraian berikut:

## Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Responden berdasarkan jenis
kelamin  dapat  dilihat  pada  gambar  2. berikut ini:

## Gambar  2. Responden Berdasarkan
Jenis Kelamin Dari  Gambar  2.  terlihat  bahwa responden  laki-laki  lebih  banyak dibandingkan dengan responden perempuan. Hal tersebut dapat dianalisa bahwa  pegawai  laki-laki  mempunyai kompetensi  sumber  daya  lebih  tinggi. Hal  ini  dikarenakan  jumlah  laki-laki lebih cepat dan lebih banyak ditugaskan dilapangan dalam menghadapi pekerjaannya untuk itu lebih memberikan  kontribusi  yang  besar dalam  pelaksanaan  tugas  dan  tanggung jawab  apabila  terjadi  masalah  seperti terjadinya  gangguan  dari  luar  dalam pelaksanaan  tugas,  serta  keluhan  wajib pajak,  selain  itu  karena  pekerjaan  yang dihadapi adalah sesuai dengan bidangnya.

## Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan
Responden  berdasarkan  tingkat pendidikan dapat dilihat pada Gambar 3. berikut ini :
38,42% 61,58% Jenis Kelamin Pria
Gambar 3. Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan
Dari  Tabel  3.  dapat  dianalisa bahwa  berdasarkan  tingkat  pendidikan, diperoleh  temuan  responden  yang memiliki  kompetensi  sumber  daya tertinggi adalah S1. Kesesuaian pekerjaan  yang  dimiliki  seseorang  erat kaitannya  dengan  tingkat  pendidikan yang  diperoleh.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  persentase  tertinggi  berada  pada tingkat pendidikan S1. Tingkat pendidikan  pada  tingkat  ini  telah  dapat dipercaya dalam menyelesaikan
pekerjaan  yang  diberikan  sebagai pelaksana  dilapangan  sesuai  dengan keahlian  mereka  masing-masing  dan telah memiliki pengetahuan yang baik.

## Responden Berdasarkan Lama
menjadi wajib pajak
Responden  berdasarkan  lama menjadi  wajib  pajak  dapat  dilihat  pada Gambar 4. berikut ini:

## Gambar  4. Responden Berdasarkan Lama menjadi wajib pajak
Dari  Tabel  4.  dapat  dianalisa bahwa berdasarkan lama menjadi wajib
pajak,  diperoleh  temuan  rata-rata responden  telah  menjadi  wajib  pajak selama 6-10 tahun. Hal ini menunjukkan bahwa  Wajib  Pajak  orang  pribadi  KPP Pratama  Jakarta  Mampang  Prapatan memiliki  pengalaman  sehingga  dengan
Kepatuhan  Wajib  Pajak  sudah  semakin baik, karena semakin lama seorang telah menjadi Wajib Pajak orang pribadi tentu akan  sedikit  banyak  akan  mendapatkan pengetahuan  atau  pengalaman  menjadi wajib pajak.

## Uji Normalitas Data
Uji  normalitas  bertujuan  untuk menguji  apakah  dalam  model  regresi, variabel  pengganggu  atau  residual memiliki  distribusi  normal  (Ghozali, 2013:160).  Dari  hasil  pengolahan  data dapat  diketahui  normal  probability  plot dalam penelitian ini :
Gambar 5. Uji Normalitas Data Dari  gambar  normal  probability plot  dapat  diketahui  dalam  pengolahan data  yang  dimasukan,  semua  data mendekati  garis  lurus.  Artinya  data dalam penelitian ini normal.

## Persamaan Regresi Linear Berganda
Berdasarkan  hasil  perhitungan dengan program SPSS for windows versi 25.0  diperoleh  koefisien-koefisien  pada persamaan  regresi  linear  berganda sebagaimana tabel berikut :
17,81% 18,58% 46,82% 16,79% Pendidikan SMA D3 23,92% 51,91% 24,17% Lama Menjadi Wajib Pajak < 5 Tahun 6-10 Tahun > 10 Tahun
Tabel 2. Hasil Uji Regresi Linear Berganda Variabel Independen Kepatuhan Wajib Pajak Unstandardized Coefficients Beta Std. Error Standardized Coefficients Beta Konstanta 1.492 0.366 Pemerintahan Dengan Algoritma 0.291 0.053 0.262 Artificial Intelligence 0.366 0.067 0.289 Sumber: Olahan Data, 2024
Berdasarkan Tabel 2. diatas maka dapat  diketahui  bahwa  persamaan regresi linear berganda dalam analisis ini adalah :
Y = 1,492 + 0,291 X 1 + 0,366 X 2 Arti persamaan regresi linear tersebut adalah :
a. Nilai a = 1,492 menunjukkan bahwa apabila Pemerintahan Dengan Algoritma (X 1 ) ,
Artificial Intelligence  (X 2 )  konstan  atau  tetap maka  Kepatuhan  Wajib  Pajak    KPP Pratama  Jakarta  Mampang  Prapatan akan mengalami peningkatan sebesar 1,492.
b. Nilai b 1 = 0,291 menunjukkan bahwa apabila  nilai    Pemerintahan  Dengan Algoritma  (X 1 )  naik  1  satuan  maka Kepatuhan Wajib Pajak  KPP Pratama
Jakarta  Mampang  Prapatan  akan mengalami peningkatan sebesar 0,291 dengan asumsi variabel lainnya tetap atau konstan.
c. Nilai b 2 = 0,366 menunjukkan bahwa apabila  nilai  variabel  Artificial Intelligence (X 2 ) naik 1 satuan maka
Kepatuhan Wajib Pajak  KPP Pratama Jakarta  Mampang  Prapatan  akan mengalami peningkatan sebesar 0,366 dengan asumsi variabel lainnya tetap atau konstan.
Uji t (Pengaruh Partial) Tabel 3. Analisis Regresi Secara

## Parsial (Uji t)
Variabel Independen Kepatuhan Wajib Pajak Beta t Sig Konstanta 1.492
Pemerintahan Dengan Algoritma 0.291 5.491 0.000 Artificial Intelligence 0.366 5.463 0.000
Sumber: Data Olahan SPSS 2024
Berikut  ini  dapat  diuraikan mengenai  hubungan  antara  variabel bebas  terhadap  variabel  terikat  dalam penelitian ini :
a) Pengaruh Pemerintahan Dengan Algoritma Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak Pada  variabel  Pemerintahan  Dengan Algoritma  (X 1 )  nilai  t-hitung  yaitu 5.294  dengan  taraf  signifikasi  0.000 lebih kecil daripada tingkat keyakinan 5 %.  Nilai  ini  t-hitung  (5.294)  ini  lebih besar  daripada  t-tabel  (1,971).  Hal  ini menyebabkan  ha  diterima  dan  ho ditolak  sehingga  ada  pengaruh  yang signifikan antara Pemerintahan Dengan Algoritma  (X 1 )  terhadap  Kepatuhan Wajib  Pajak  KPP  Pratama  Jakarta Mampang Prapatan.
b) Pengaruh Artificial Intelligence Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak
Pada  variabel  Artificial  Intelligence (X 1 )  nilai  t-hitung  yaitu  5,892  dengan taraf  signifikasi  0,000  lebih  besar daripada  tingkat  keyakinan  5  %.  Nilai ini  t-hitung  (5,892)  ini  lebih  besar daripada  t-tabel  (1,971).  Hal  ini menyebabkan  ha  diterima  dan  ho ditolak  sehingga  ada  pengaruh  yang signifikan antara Artificial Intelligence (X 2 )  terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak KPP  Pratama  Jakarta  Mampang Prapatan.

## Uji F (Pengaruh Simultan)
Uji secara bersama-sama (simultan)  untuk  mengetahui  pengaruh variabel Pemerintahan Dengan Algoritma, Artificial Intelligence secara bersama-sama terhadap Kepatuhan Wajib Pajak, berikut: Tabel 4. Uji Secara Simultan (Uji F ) Variabel F Sig Artificial Intelligence, Pemerintahan 103,480 0,000

## Dengan
Algoritma

## Analisis Koefisien Determinasi (R²)
Koefisien  determinasi  berganda, disimbolkan  R²  merupakan  ukuran kesesuaian  garis  linear  berganda terhadap  suatu  data.  Nilai  R  atau  R² dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Uji Koefisien
Determinasi (R 2 ) Model R Square Adjusted R Square 1 0.772 0.774 Sumber: Olahan Data, 2024
Berdasarkan  Tabel  5.  diatas  dapat diketahui bahwa besarnya Adjusted R square adalah  0,753  yang  artinya  75,30%  variabel bebas  tersebut  (Pemerintahan  Dengan Algoritma  /X 1 , Artificial  Intelligence  /X 2 dapat  menjelaskan  variabel  independen yakni Kepatuhan Wajib Pajak  KPP Pratama Jakarta  Mampang  Prapatan,  sedangkan sisanya  41,50%  dipengaruhi  oleh  faktor- faktor Kepatuhan Wajib Pajak  KPP Pratama Jakarta  Mampang  Prapatan  lainnya  yang tidak diteliti.

## PENUTUP Kesimpulan
1. Pemerintahan  Dengan  Algoritma, Artificial  Intelligence berpengaruh terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak. Artinya  bahwa  peran  Pemerintahan Dengan Algoritma, Artificial Intelligence menentukan  Kepatuhan Wajib Pajak 2. Pemerintahan  Dengan  Algoritma berpengaruh  terhadap  Kepatuhan Wajib  Pajak.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  peran  Pemerintahan  Dengan Algoritma  sangat  menentukan  bagi Kepatuhan Wajib Pajak.
3. Artificial  Intelligence berpengaruh terhadap Kepatuhan Wajib Pajak. Hal ini  berarti Artificial  Intelligence
memiliki  peran  yang  sangat  penting terhadap Kepatuhan Wajib Pajak
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan kesimpulan,  beberapa  saran  yang  dapat direkomendasikan  untuk  meningkatkan kewajiban pajak sebagai berikut: Berdasarkan  kesimpulan  di  atas,  maka dapat  diberikan  beberapa  saran  sebagai berikut:
1. Untuk mendapatkan Kepatuhan Wajib  Pajak,  diperlukan  suatu pendidikan  dan  Pelayanan  Publik yang  sifatnya  mampu  menimbulkan inovasi-inovasi yang dimiliki pegawai kantor pajak, yang kemudian nantinya  akan  disharing  kesesaama rekan kerja sehingga mampu meningkatkan kepatuhan wajib pajak. 2. Agar Artificial  Intelligence berjalan sesuai  dengan  tujuan  organisasi, hendaknya selalu mengingatkan kepada  Wajib  Pajak  orang  pribadi untuk  selalu  memanfaatkan  dengan maksimal  agar  pekerjaan  dapat diselesaikan lebih cepat.
3. Dalam  hal  Pelayanan  Publik,  pihak organisasi  hendaknya  menekankan kepada setiap pegawai untuk menjaga nilai-nilai  kejujuran  dalam  bekerja dengan  cara  selalu  melakukan kroscek  pada  saat  pekerjaan  sedang berlangsung tanpa adanya pemberitahuan sebelumnya. 4. Untuk  penelitian  selanjutnya,  agar memperluas cakupan penelitian serta menambahkan variabel yang mampu mempengaruhi  Kepatuhan  Wajib Pajak.

## DAFTAR PUSTAKA
Adegboyega  Ojo,  Tomasz  Janowski (2018)  "The  Impact  of  Artificial Intelligence on Public Administration". Journal: Transforming Government: People, Process and Policy. Aji, Bagus Prabowo, ‘Implementasi Big Data  Analytics  Berbasis  Machine Learning Pada Industri Implementasi Big Data Analytics (
BDA ) Berbasis Machine Learning
Pada Industri Retail : A Literature Review’,  ResearchGate,  January, 2019, 2–6. Ali  S.  2020.  Revolusi    lndustri  4.0  dan Dampaknya  terhadap  Pendidikan Akuntansi di Indonesia. Yogyakarta  Badan  Penerbit  Fak Ekon. Bagus Prabowo Aji (2018), Implementasi  Big  Data  Analytics Berbasis  Machine  Learning  pada Industri Ritel: a literature review.
Cahyani,  (2022)  Pengaruh  Modernisasi Sistem  Administrasi  Perpajakan
Terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak Orang Pribadi Dimoderasi Dengan Teknologi. Dani, (2018) Pengaruh Sistem Administrasi  Perpajakan  Modern Dan  Sanksi  Perpajakan  Terhadap Kepatuhan  Wajib  Pajak  (Survey pada 5 KPP di Kanwil DJP Jabar 1. Diamendia, Tia, and Milla S Setyowati, ‘Analisis  Kebijakan  Compliance Risk Management Berbasis Machine Learning Pada Direktorat Jenderal Pajak’, Indonesian Treasury Review: Jurnal Perbendaharaan, Keuangan Negara Dan Kebijakan Publik, 6.3 (2021), 289–98 <https://doi.org/10.33105/itrev.v6i 3.401. Faizal  Madya,  Rulinawaty,  Pasaribu (2020) Government with Algorithm:  Strategy  to  Improve Synchronous Public Service Using Artificial  Intelligence  (AI)  in Indonesia. Fathani  dan  Apollo,  (2020).  Pengaruh Modernisasi  Sistem  Administrasi Perpajakan, Sanksi Pajak Terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak Orang Pribadi Pada KPP Pratama. Ferdinand, A. (2017). Structural Equation Modelling Dalam Penelitian  Manajemen:  Aplikasi Model-model Rumit Dalam Penelitian  untuk  Tesis  Magister dan  Disertasi  Doktor.  (Ed.  2). Universitas Dipenogoro. Ghozali,  I.,  &  Latan,  H.  (2018).  Partial Least  Squares  Konsep,  Teknik, dan. Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0. Universitas Dipenogoro. Gibson,  J.  L.  Dkk.  (2015).  Organisasi dan Manajemen. Jakarta; Penerbit Erlangga.
Goodman 8, Flaxman S (2017) European union  regulations  on  algorithmic decision  making  and  a  ''right  to explanation."  Al  Mag  38:50-57. https://doi.org/10.1609/aimag.v38 i3.2741.
Gunadi.  2015.  Panduan  Komprehensif Pajak  Penghasilan.  Jakarta:  Bee Media. Indonesia. Hagras, H. K. Almohammadi,D.Alghazzawi, and G. Aldabbagh, (2018) “A survey of artificial  intelligence  techniques employed for adaptive educational systems within e-learning platforms,”  J.  Artif.  Intell.  Soft Comput. Res., vol. 7, no. 1, pp. 47–
64,  2017,  doi:  10.1515/jaiscr- 2017-0004.
Halida  An  Nabila,  Primandita  Fitriandi (2018)  Implementasi  Compliance Risk Management Sebagai Decision  Support  System  Dalam Kegiatan Penagihan Di Direktorat Jenderal Pajak. Hamonangan  Timbul,  Simanjuntak  dan Imam  Mukhlis.  2012.  Dimensi Ekonomi. Perpajakan Dalam Pembangunan Ekonomi. Depok. Jenna  Sweeting,  Michael  Mintrom (2020).  "Artificial  Intelligence  in
Government: Benefits and Risks". Journal:  Public  Administration Review Kasmir.  (2017).  Customer  Service Excellent  Teori  dan  Praktik.
Jakarta: RajaGrafindo Persada. Keputusan Menteri Keuangan No.483/KMK.03/2020 tentang Pembaruan Sistem Inti Administrasi Perpajakan. Kurnia,  Siti  Rahayu,  2017,  Perpajakan Konsep  dan  Aspek  Formal,.
Bandung: Rekayasa Sains. Goralski, Margaret A., And Tay Keong
Tan. ―Artificial Intelligence And Sustainable  Development.ǁ  The International Journal Of Management Education 18, No. 1 (March 2020): 100330. Madya, Faizal. Rulinawaty dan Pasaribu,
Daniel.  (2022).  Government  with Algorithm:  Strategy  to  Improve Synchronous Public Service Using Artificial  Intelligence  (AI)  in Indonesia.  Budapest  International Research  and  Critics  Institute- Journal  (BIRCI-Journal).  Volume 5, No 2, May 2022, Page: 14089- 14100 Muliari, Ni Ketut dan Putu Ery Setiawan. 2016.  Pengaruh Persepsi Tentang Sanksi  Perpajakan dan Kesadaran Wajib  Pajak  Pada  Kepatuhan Pelaporan  Wajib  Pajak  Orang Pribadi Di Kantor Pelayanan Pajak Pratama  Depansar  Timur.  Jurnal Akuntansi dan Bisnis, Volume 2.
Nabila,  Halida  An,  and  Primandita Fitriandi, ‘Implementasi Compliance  Risk  Management Sebagai Decision Support’, Implementasi  Compliance  Risk Management  Sebagai  Decision Support  System  Dalam  Kegiatan
Penagihan  Di  Direktorat  Jenderal Pajak, 2021, 67–82. Nasucha.  Chaizi  (2014).  Reformasi
Administrasi  Publik:  Teori  dan Praktek.  Jakarta,  PT  Gramedia Widiasarana Indonesia. Nasution, S. (2017) ‘Variabel penelitian’, Raudhah. Nazarov, M. A., O. L. Mikhaleva, and K. S. Chernousova, ‘Digital Transformation of Tax Administration’, Lecture Notes in Networks and Systems, 84 (2020), 144–49
<https://doi.org/10.1007/978-3-
030-27015-5_18. Nilsson,  J.,  N.  (2009).  Artificial Intelligence  A  New  Synthesis. China: Morgan Kaufmana Publishe. Pangkey,  F.  M.,  Furkan,  L.  M.,  & Herman,  L.  E.  (2019).  Pengaruh Artificial Intelligence dan Digital Marketing terhadap  Minat  Beli  Konsumen. Jurnal Magister Manajemen Unram Vol, 8(3) Prianto  Budi  Saptono,  and  Ismail Khozen, ‘Rekonstruksi Pendekatan  Compliance  Risk Management  Di  Masa  Pandemi Dalam Upaya Penguatan Penerimaan  Pajak’,  Scientax,  3.1 (2021), 105–29 <https://doi.org/10.52869/st.v3i1. 240. Rahayu.  Siti  Kurnia  2017.  Perpajakan Konsep  dan  Aspek  Formal.
Bandung  :  Penerbit  Rekayasa Sains.
Rahman.  Abdul,  2013.  Administrasi Perpajakan. Bandung : Nuansa. Riduwan, dan Engkos Achmad Kuncoro. 2017.  Cara  Menggunakan  dan Memakai. Path Analysis (Analisis Jalur). Bandung : Alfabeta.
Rosdiana Haula dan Edi Slamet Irianto.
2012.  Pengantar  Ilmu  Pajak:
Kebijakan  dan  Implementasi. Jakarta: Raja Grafindo Persada. Saefudin  dan  Rahmawati  (2020), Digitalisasi Administrasi Perpajakan:  Implementasi  di  KPP Pratama Semarang Selatan. Sousa,  W.  G.  de,  Melo,  E.  R.  P.  de,
Bermejo, P. H. D. S., Farias, R. A. S., & Gomes, A. O. (2019). How
and where is artificial intelligence in  the  public  sector  going?  A literature  review  and  research agenda.  Government  Information Quarterly, 36(4), 101392. https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.
07.004.
Sudjana.  2016.  Metode  Statistika. Bandung: PT. Tarsido Bandung. Sugiyono  (2017).  Metode  Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.
Bandung : Alphabet. Sukada,  I  Wayan,  ‘Implementasi Compliance  Risk  Management (CRM) Dalam Rangka Esktensifikasi’, Prosiding Simposium  Keuangan  Negara, 2020, 876–91 <https://jurnal.bppk.kemenkeu.go. id/snkn/article/view/591. Supriyadi, (2020). Implementasi Artificial  Intelligence  (AI)  Di Bidang  Administrasi  Publik  Pada Era Revolusi Industri 4.0. Tanzi.  2012.  A  Retrospective  Study  on Tax Reform On 14. Industrialization Developed  Countries.  Palgrave Macmillan  Journals,  25  (3),  pp: 417-451. Tia Diamendia (2019) Analisis Kebijakan Compliance Risk Management  Berbasis  Machine Learning Pada Direktorat Jenderal Pajak. Undang-undang  No.  25  tahun  2009
tentang pelayanan publik.
Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor  28  Tahun  2007  tentang Ketentuan  Umum  dan  Tata  Cara Perpajakan (UU KUP 2007).
Valin,  J.  (2018).  Humans  still  needed: An  analysis  of  skills  and  tools  in public relations. Chartered Institute  of  Public  Relations. https://www.cipr.co.uk/sites/defau lt/files/11497_CIPR_AIinPR_A4 _v7.pdf.
Vochozka, & V. V. Mantulenko (Eds.),
(2020)  Digital  Age:  Chances,
Challenges  and  Future  (Vol.  84, pp. 62–70). Springer International
Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3- 030-27015-5_8.
Wahid  Sulaiman.  (2014).  Analisis
Regresi  Menggunakan  SPSS. Yogyakarta: Penerbit ANDI. Wharton,  S.  Amy.  (2012).  The Sociology Gender.United Kingdom : John. Wiley & Sons Ltd Wirtz,    Lovelock.      Christoper      dan Muller. Jochen. 2011. Manajemen      Pemasaran,      Jasa Manusia,  Teknologi,  Strategi. Edisi  7  Jilid  1  dan  2.  Jakarta: Erlangga Yogaswara, R (2020) Artificial intelligence  sebagai  penggerak industri  4.0  dan  tan-  tangannya bagi  sektor  pemerintah  dan swasta,”  Masyarakat  Telematika Dan  Informasi  :  Jurnal  Penelitian Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 10, 2019. Coglianese,  C.  (2021)  ‘Algorithmic regulation:  Machine  learning  as  a governance tool’, in M. Schuilenburg and R. Peeters (eds), The Algorithmic Society: Technology, Power, and Knowledge.  London  and  New York: Rout- ledge. pp. 35–52. Lara Saldivar-Tanaka, Jennifer Shkabatur  (2019)  "Algorithmic Governance: Developing a Research  Agenda  through  the Power  of  Platforms,  Policies,  and Procedures" (2019)
Journal: Public Administration Review. Lorenz, L., Meijer, A. and Schuppan, T.
(2020)  ‘The  Algocracy  as  a  new ideal  type  for  gov-  ernment organizations:  Predictive  policing in  Berlin  as  an  empirical  case’, Information  Polity,  pre-press,  1–
16. Bovens,  M.  and  Zouridis,  S.  (2002) ‘From  street-level  to  system-level bureaucracies:  How  information and communication tech- nology is transforming
administrative discre-  tion  and  constitutional control’,  Public  Administration Review, 62 (2): 174–84. Zaid  Aljodat,  Vishanth  Weerakkody,
Ramzi  El-Haddadeh  (2021).  The Rise of Algorithm-Driven Government: A Review of the Use of  Algorithms  in  Public  Sector Decision-Making. Journal: Government Information Quarterly.