Volume (4) Juli 2019, pp 12-19 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penalaran Berbasis Kasus Untuk Menentukan Pajak Bumi Dan Bangunan
Abdul Rozaq 1 , Latjuba Sofyana 2 Universitas PGRI Madiun Jl. Auri No. 14-16 Madiun, (0351)496128 zarozaq@gmail.com, latjubastt@unipma.ac.id

## Abstract
Calculating  land  and  building  taxes  requires  a  measure  of  land  area  and  estimated  costs  when building a house. As such, tools are needed that can predict building material requirements appropriately and quickly. The CBR approach can be used to solve these problems, where the method is able to reason to solve problems based on existing cases as a solution to new problems. The system built in this study is a CBR system to  determine the building  material needs of a house. The consultation process is carried out by entering a new problem compared to the old case then the similarity value is calculated using the nearest neighbor. calculation with data on land area of 100 meter 2 , building area of 38 meter 2 , quality of type  2  building,  2  bedrooms,  1  bathroom,  lightweight  steel  roof  truss  and  cast  tile,  then  the  accuracy value  is  0.985  of  type  38  from  base  case  so  that  there  is  an  earth  tax  and  buildings  amounting  to  Rp. 100,389.4. The test results of 111 data test cases, obtained 9 cases that have similarity values below 0.8
Keywords : Lang and building taxe, case base reasoning, KNN

## Abstrak
Menghitung  pajak  bumi  dan  bangunan  memerlukan  ukuran  luas  tanah  dan  perkiraan  biaya  saat membangun rumah. Dengan demikian, diperlukan alat bantu yang dapat memperkirakan kebutuhan bahan  bangunan  dengan  tepat  dan  cepat.  Pendekatan  CBR  dapat  melakukan  penalaran  untuk mencari solusi berdasarkan kasus-solusi masa lalu terhadap kasus baru. Sistem yang dibangun dalam penelitian  ini  adalah  sistem  CBR  untuk  menentukan  pajak  bumi  dan  bangunan  berdasarkan kebutuhan bahan bangunan rumah setiap kelompok tipe rumah. Proses konsultasi dilakukan dengan cara memasukkan permasalahan baru kemudian dicari hasil yang sama atau nilai kedekatan dengan kasus  lama  dengan  metode  K-  Nearest  Neighbor.  Perhitungan  dengan  dengan  data  luas  tanah  100 meter 2 , luas bangunan 38 meter 2 , kwalitas bangunan nomor 2, 2 kamar tidur, 1 kamar mandi, rangka atap  baja  ringan  dan  genteng cor,  maka  nilai  akurasi  0.985  dari  tipe  38  dari  basis kasus  sehingga didapat  pajak  bumi  dan  bangunan  sebesar  Rp  100.389,42.  Hasil  uji  coba  sistem  terhadap  200  data kasus uji, terdapat 28 kasus yang memiliki nilai similarity di bawah 0.8.
Kata kunci : Pajak bumi dan bangunan, penalaran berbasis kasus, KNN

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis.  a)  Penelitian  dari  [1] tentang Case  Base  Reasoning untuk  Diagnosa Penyakit THT dapat membantu paramedis dengan hasil uji coba system 111 data kasus uji dengan hasil 9 data kasus yang memiliki similarity di bawah 0,8 [3]. b) Penelitian  dari  [2]  tentang Case-Based  Reasoning untuk  Diagnosis  Penyakit Jantung,  hasil  pengujian  sistem  mampu  diagnosa  penyakit  jantung  menggunakan metode nearest  neighbor  similarity 100%  dengan  akurasi  86,21%, minskowski distance similarity 100% dengan akurasi 94,83% [7]. c) Penelitian dari [3] tentang Case-Based  Reasoning  for  Stroke  Disease  Diagnonis ,  hasil  pengujian  dengan k-fold cross  validation 4  dengan threshold (0,65),  (0,7),  (0,75),  (0,8),  (0,85),  (0,9),  dan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume (4) Juli 2019, pp 12-19 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
0,95.  Data  uji  45  kasus  setiap  fold  dan  basis  kasus  135  kasus.  Hasil  pengujian menunjukkan threshold similaritas  0,7  cocok  diterapkan  karena  menghasilkan sensitivitas 86,95% dan akurasi 81,67% menggunakan indexing dan 84,44% untuk CBR  tanpa  indexing  merupakan  yang  terbaik  daripada  fold  yang  lain  [5].  d) Penelitian dari [4] tentang Prediction of Length of Study of Student Applicants Using Case  Based  Reasoning ,  hasil  penelitian  menunjukkan  pengujian  terhadap  50  data adalah  76%  sistem  ini  membantu  pihak  program  studi  untuk  proses penyelenggaraan  pendidikan  [1].  e)  Penelitian  dari  [5]  tentang Case  Based Reasoning to Identify Cause Conflicts in Marriage, hasil pengujian dilakukan dengan menggunakan data sebanyak 12 data yang terdiri dari 11 data kasus dan 1 data uji. Pada  tahap  penentuan  kelompok  konflik  diperoleh  nilai  terbaik  0.882,  dan  Hasil perhitungan  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  35  data  uji  baru,  didapatkan nilai sebesar 82.86% [2]. f) Penelitian dari [6] tentang Case Base Reasoning untuk Menentukan  Kebutuhan  Bahan  Bangunan  rumah  dengan  Pengujian    pertama dengan  memasukkan data uji dibandingkan  dengan  masing-masing  tipe  rumah maka  didapat  akurasi  sebesar  83,6%. Pengujian kedua dilakukan dengan metode K-Fold Cross Validation dengan K=25 dengan jumlah data sebanyak 200, data latih sebanyak 192 dan data uji sebanyak 8 data.  Metode K-Fold Cross Validation. Sistem CBR ini dapat menghasilkan tingkat akurasi 98,28% [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penalaran Berbasis Kasus
Penalaran berbasis kasus  adalah metode untuk mencari solusi berdasarkan pada kasus masa lalu
2.1.1 Siklus penalaran berbasis kasus Penalaran berbasis kasus dapat dikelompokkan menjadi empat proses yaitu:
1. Retrieve: mencari kasus masa lalu yang mirip atau sama dengan kasus baru
2. Reuse:  menggunakan  solusi  dari  kasus  masa  lalu  untuk  memecahkan  kasus baru.
3. Revise: adaptasi solusi dari kasus masa lalu menjadi solusi kasus yang baru
4. Retain:  solusi  disimpan  sebagai  pengalaman  yang  berguna  untuk  pemecahan kasus di masa depan yang sebelumnya sudah divalidasi
Pada Gambar 1 merupakan siklus dalam CBR [7].
Volume (4) Juli 2019, pp 12-19 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.1.2 Representasi kasus
Informasi  merupakan  bagian  yang  penting  dalam  representasi  kasus  pada untuk  memecahkan  permasalahan  baru  dalam  penalaran  berbasis  kasus.  Kasus direpresentasikan  berupa  kumpulan  fitur-fitur  yang  menjadi  ciri  kasus  tersebut dan  solusi  menangani  kasus  tersebut.  Data  kumpulan  kasus  yang  diperoleh  dari tenaga  ahli  akan  disimpan  menjadi  basis  kasus.  Pada  Tabel  1  menunjukkan struktur basis kasus mempunyai atribut kode kasus, Luas Tanah, Luas Bangunan (LB), Kwalitas (KW), Jumlah Kamar Tidur (JKT), Jumlah Kamar Mandi (JKM), Jenis Rangka  Atap  (JKA),  Jenis  Atap  (JA),  Tabel  2  menunjukkan  kebutuhan  bahan bangunan sedang Tabel 3  menunjukkan representasi kasus.
Tabel 1. Struktur Basis Kasus Nama Nilai Kode Kasus K0001…K0200 Fitur 1. Luas Tanah 2. Luas Bangunan 3. Kwalitas 4. Jumlah Kamar Tidur 5. Jumlah Kamar Mandi
6. Jenis Rangka Atap 7. Jenis Atap 60…150 36 … 80 KW1 … KW5 1 … 3 1 … 2 1 … 5 Solusi KB001…KB200 Tabel 2. Kebutuhan bahan bangunan Kolom Nilai Kode Bahan KB001...KB200 Semen 117,44...799,93 Pasir 19,94...80,64 Batu Bata 8904...30560 Kapur 8,9...118,21 Kerikil 1,88...10,04 Besi 72...205 Begel 57...170 K_Balok 10...21 K_Usuk 32 ... 48 K_reng 150 ... 320 BR_Usuk 26 ... 47 BR_Reng 31 ... 68 Genteng Cor 571 ... 1155 Genteng Merah 1428 ... 2887 Metal 92 ... 185
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume (4) Juli 2019, pp 12-19 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kolom Nilai Galvalum 24 ... 49 Asbes 24 ... 49 Keramik 36 ... 80 Tabel 3 . Contoh representasi kasus Fitur Permasalahan Permasalahan Baru 1 2 Luas tanah 150 100 100 Luas bangunan  70 36 36 Kwalitas bangunan KW 1 KW 5 KW 3 Kamar tidur 3 2 2 Kamar mandi 2 1 2 Rangka atap Kayu Baja ringan Baja ringan Atap Asbes Genteng cor  Metal Solusi KB155 Semen: 799,93 Pasir: 74,46 Bata merah :30560 Kapur: 21,76 Kerikil: 10,04 Besi: 205 Begel: 170 Kayu balok: 21 Kayu usuk: 48 Kayu reng: 320 Asbes: 49 KB046
Semen: 111,44 Pasir: 21,84 Bata merah :8904 Kapur: 38,29 Kerikil: 3,35 Besi: 72 Begel: 60 Br_balok: 26 Br_usuk: 31 Genteng cor:
571 ?

## 2.1.3 Penentuan Bobot dan Kategori
Setiap  fitur  memiliki  bobot  penentuan  kebutuhan  bahan  bangunan  untuk membangun rumah. Fitur fitur tersebut antara lain:
a) Luas tanah
Bobot untuk fitur luas tanah diberikan nilai 1
Volume (4) Juli 2019, pp 12-19 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
b) Luas bangunan
Bobot untuk fitur luas bangunan diberikan nilai 1
c) Kualitas bangunan
Fitur kualitas bangunan dikelompokkan menjadi 5 kelas:
1)KW1: mempunyai nilai 5 2)KW2: mempunyai nilai 4 3)KW3: mempunyai nilai 3 4)KW4: mempunyai nilai 2 5)KW5: mempunyai nilai 1 Bobot untuk fitur kualitas bangunan diberikan nilai 0,8
d) Jumlah kamar tidur Bobot untuk fitur kamar tidur diberikan nilai 0,8
e) Jumlah kamar mandi Bobot untuk fitur kamar mandi diberikan nilai 0,7
f) Jenis rangka atap Fitur rangka atap dikelompokkan menjadi 2 kelas:
1)  Baja ringan: diberikan nilai 2
2)  Kayu: diberikan nilai 1 Untuk bobot fitur rangka atap diberikan nilai 0,5
g) Jenis atap
Fitur atap dibagi menjadi 5 kelas:
1)  Asbes: mempunyai nilai 1 2)  Galvalum: mempunyai nilai 2 3)  Metal: mempunyai nilai 3 4)  Genteng merah (bahan genteng terbuat dari tanah liat): mempunyai nilai 4 5)  Genteng cor: mempunyai nilai 5 Untuk bobot untuk fitur atap diberikan nilai 0,5

## 2.1.4 Pengukuran similarity
Pengukuran  similaritas  menghasilkan  nilai  yang  menentukan  kedekatan antara kasus baru terhadap kasus yang ada dalam basis kasus. Penghitungan  nilai similaritas meliputi 2 hal yaitu:

## 1. Similarity local
Nilai similaritas lokal untuk menghitung nilai setiap fitur.
(1)

## 2. Similarity global
Digunakan  untuk  menghitung  keserupaan  antara  kasus  baru  dengan  kasus lama.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume (4) Juli 2019, pp 12-19 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.2 Definisi Pajak
Pajak  merupakan  iuran  yang  harus  dibayarkan  warga  negara  ke  negara berdasarakan undang-undang dengan tidak mendapatkan jasa timbal balik secara langsung  dan  digunakan  membayar  pengeluaran  kepentingan  umum.  Bumi merupakan  tanah  dan  perairan  serta  segala  sesuatu  yang  ada  didalamnya. Bangunan merupakan bentuk dari konstruksi yang terdapat di tanah dan perairan. Karena  itu  gedung-gedung,  jalan  raya,  jembatan,  pabrik  yang  dilekatkan  secara tetap dan utuh pada tanah dan perairan menjadi objek Pajak Bumi dan Bangunan.

## 2.3 Perhitungan Pajak Bumi dan Bangunan 2.3.1 Pajak Bumi
Perhitungan  nilai  jual  objek  pajak  bumi  berdasarkan  luas  tanah  rumah dikalikan dengan harga tanah rumah saat itu
(3)

## 2.3.2 Pajak Bangunan
Perhitungan nilai jual objek pajak bangunan berdasarkan luas bangunan dari rumah  dikalikan  dengan  biaya  permeter  yang  dibutuhkan  untuk  membangun rumah, untuk nilai jual objek pajak bangunan sudah dilakukan oleh sistem
(4)
(5)
Perhitungan pajak bumi dan bangunan adalah total dari rumus 4 dikalikan rumus 5 dikurangkan dengan nilai jual objek tidak kena pajak sebesar 12 juta dikalikan dengan 0,5% dan 20%

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Pengisian Berbasis Kasus
Tahap  awal  dalam  pengujian  system  penalaran  berbasis  kasus  untuk penentuan pajak bumi dan bangunan ini dengan memasukkan data-data ke dalam basis  kasus  untuk  dijadikan  sebagai  acuan  kasus  baru  nantinya.  Kriteria  yang digunakan  adalah  luas  tanah,  luas  bangunan,  kwalitas  bangunan,  jumlah  kamar tidur, jumlah kamar mandi, jenis rangka atap dan jenis atap. Selain itu untuk data basis kasus juga akan mempunyai solusi atau keputusan berupa informasi bahan bangunan  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan  atau  mirip  dengan  kriteria tersebut.

## 3.2 Proses Keputusan Berbasis Kasus
Memasukkan  fitur-fitur  yang  diinginkan  ke  sistem  untuk  diproses.  Setelah data  kasus  baru  diinputkan  maka  akan  dipresentasikan  seperti  Tabel  2, selanjutnya  dilakukan  proses  keputusan,  maka  sistem  secara  otomatis  akan melakukan rangkaian proses retrieval dengan menghitung nilai similaritas setiap
Volume (4) Juli 2019, pp 12-19 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
fitur  yang  ada  di  basis  kasus  dengan  fitur  kasus  baru.  Selanjutnya  menghitung similaritas  global  antar  setiap  kasus  yang  ada  di  basis  kasus  dengan  kasus  baru. Setelah  proses  perhitungan  similaritas  selesai,  kasus  baru  akan  menggunakan kembali  ( reuse )  solusi  atau  keputusan  dari  kasus  lama  yang  paling  mirip  atau mempunyai  nilai  similaritas  paling  tinggi.  Nilai  similaritas  berada  direntang  0 sampai 1.
Tabel 4. Contoh representasi kasus data uji Fitur Kategori fitur Permasalahan Luas tanah 100 Luas bangunan - 38 Kwalitas bangunan KW2 4 Jumlah kamar tidur - 2 Jumlah kamar mandi - 1 Jenis rangka atap Baja ringan 2 Jenis atap Genteng cor 5
Berdasarkan  contoh  data  pada  Tabel  4,  perhitungan  dengan  menggunakan persamaan (1) dan persamaan (2) didapat similaritas tertinggi antara kasus baru dengan kasus lama adalah K00016 dengan nilai akurasi 0.985, hasil tersebut sesuai dengan  tipe  bangunan  rumah  dengan  tipe  38  dan  perhitungan  pajak  bumi  dan bangunan dengan menggunakan persamaan (3), persamaan (4) dan persamaan (5) maka pajak yang harus dibayarkan sebesar Rp 100.389,42.

## 3.3 Analisis Kemampuan Sistem
Proses  menganalisa  kemampuan  sistem  penentuan  pajak  bumi  dan bangunan  bertujuan  untuk  mengetahui  kemampuan  sistem  dalam  penentuan keputusan.  Hasil analisa sistem dengan  menggunakan  data pada Tabel 4 sebagai data  input  dengan  basis  kasus sebesar  200  data  maka  sistem  menghasilkan keputusan 0,985 dari tipe 38, jika bobot dari setiap fitur yaitu luas tanah  dengan bobot  sebesar  1,  luas  bangunan  dengan  bobot  sebesar  1,  kwalitas  bangunan dengan bobot sebesar 0,8, jumlah  kamar tidur dengan bobot sebesar 0,7, jumlah kamar mandi  dengan bobot sebesar 0.5, jenis rangka atap dengan bobot sebesar 0,5 dan jenis atap dengan bobot sebesar 0.5 serta pajak bumi dan bangunan yang harus  dibayarkan  sebesar  Rp  100.389,42.    Walaupun  pajak  bumi  dan  bangunan sudah  diatur  didalam  undang-undang  tetapi  sistem  CBR  bekerja  apabila  user memasukkan  data  yang  tidak  ada  di  dalam  basis  kasus,  misal  user  memasukkan data  rumah  dengan  luas  bangunan  38,  jumlah  kamar  tidur  3  maka  untuk menghitung  pajaka  bumi  dan  bangunan  tentu  akan  berbeda  dengan  data  luas bangunan  38,  jumlah  kamar  tidur  2  dikarenakan  untuk  menghitung  pajak  bumi dan  bangunan  salah  satu  komponen  yang  harus  dihitung  adalah  biaya  bangunan tentunya  jumlah  kamar  3  dengan  jumlah  kamar  2  tentunya  akan  berbeda.  Maka sistem CBR bekerja untuk mencari solusi yang mendekati nilai tersebut, kemudian solusi tersebut akan di simpan untuk dilakukan revise bahkan retain dari pakar.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume (4) Juli 2019, pp 12-19 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Hasil sistem terhadap 200 data kasus uji, terdapat 28 data yang mempunyai nilai similarity di bawah 0.8 sedang tingkat akurasi 86% sesuai dengan kelompok tipe rumah yang telah dimasukkan oleh user berdasarkan luas bangunan. Kemungkinan  user  memasukkan  kriteria  yang  tidak  ada  di  dalam  basis  kasus, dengan pendekatan CBR mampu melakukan penalaran serta mampu menghasilkan solusi baru yang paling mendekati dengan kasus. Setelah menghasilkan solusi baru maka  solusi  tersebut  akan  disimpan  di  sistem  untuk  dilakukan revise oleh  pakar kemudian akan di retain di sistem. Dengan bertambahnya solusi baru maka sistem akan semakin baik.

## 4.  SIMPULAN
Data kasus dengan luas tanah 100 meter 2 , luas bangunan 38 meter 2 , kwalitas bangunan  nomor  2,  2  kamar  tidur,  1  kamar  mandi,  rangka  atap  baja  ringan  dan genteng  cor,  maka  nilai  akurasi  0.985  dari  tipe  38  dari  basis  kasus  sehingga didapat  pajak  bumi  dan  bangunan  sebesar  Rp  100.389,42.  Hasil  uji  coba  sistem terhadap  200  data  kasus  uji,  terdapat  28  kasus  yang  memiliki  nilai  similarity  di bawah 0.8. Dalam penalaran berbasis kasus penentuan pajak bumi dan bangunan diperlukan  basis  kasus  tipe  rumah  serta  spesifikasi  bahan  bangunan  yang bervariasi sehingga akan menghasilkan nilai 1 atau mendekati 1. Apabila data yang dimasukkan oleh user tidak ada dalam basis kasus maka sistem akan mencari nilai atau solusi yang paling mendekati dengan kasus baru dengan hasil yang mendekati bisa dijadikan acuan oleh user.
Semakin banyak atau lengkap data dalam basis kasus maka sistem akan menghasil nilai  1  atau  mendekati  1  sehingga  semakin  banyak  data  yang  ada  didalam  basis kasus maka solusi yang dihasilkan akan semakin baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Rismawan and S. Hartati, “Case-Based Reasoning untuk Diagnosa Penyakit THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan),” IJCCS , vol. 6, no. 2, pp. 67–78, 2012.
[2] E. Wahyudi and S. Hartati, “Case-Based Reasoning untuk Diagnosis Penyakit Jantung,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 11, no. 1, p. 1, Feb. 2017.
[3] N.  Rumui,  A.  Harjoko,  and  A.  Musdholifah,  “Case-Based  Reasoning  for  Stroke  Disease Diagnosis,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 12, no. 1, p. 33, Feb. 2018.
[4] U. S. Aesyi and R. Wardoyo, “Prediction of Length of Study of Student Applicants Using Case Based Reasoning,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 1, p. 11, Feb. 2019.
[5] A. Ichwani and S. Suprapto, “Cased Based Reasoning to Identify Cause Conflicts in Marriage,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 1, p. 1, Feb. 2019.
[6] A.  Rozaq,  “Case  Base  Reasoning  Untuk  Menentukan  Kebutuhan  Bahan  Bangunan  Rumah,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 1, no. 2, pp. 70–75, 2018.
[7] S.  Shiu  and  S.  K.  Pal, Foundations  of  Soft  Case-Based Reasoning (Wiley  Series on  Intelligent Systems) . .