## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 47~54 e-ISSN: 2548-6861

## Taxpayer Awareness Classification Using Decision Tree and Naïve Bayes Methods
Moch Riyadi Maskur A 1 *, Arief Wibowo 2 * * Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur 2211600347@student.budiluhur.ac.id 1 , arief.wibowo@budiluhur.ac.id 2 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2023-10-12 Revised 2023-11-23 Accepted 2023-12-15
Land  and  Building  Tax  (PBB)  has  a  big  influence  on  a  region's  PAD.  Therefore, regions  always  strive  to  increase  PBB  income  as  much  as  possible.  Many  factors influence the increase in PBB, one of which is public awareness of taxes. Lack of public awareness of taxes causes PBB income to also decrease, and has implications for regional PAD.  And conversely, if public awareness of taxes is  high, PBB and PAD revenues will also increase. Therefore, a system is needed to measure public awareness of taxes in the region. If public awareness of taxes can be measured, then the  relevant  agencies  can  evaluate  and  map  taxpayers  in  which  sub-districts  have high or below average awareness. There are several factors that influence taxpayer awareness,  including  ownership  status,  tax  sector,  assessment  category,  and  the number of receivable payments over the past 5 years. By knowing the awareness of taxpayers, the relevant agencies can review the targets for achieving PBB revenue and  issue  warning  letters  to  taxpayers  whose  awareness  of  PBB  is  lacking.  This research  uses  decision  tree  and  naïve  Bayes  methods  to  classify  666,580  datasets obtained  from  the  Cianjur  Regency  Regional  Revenue  Management  Agency.  The stages are carried out by data collection, data preprocessing, training data labeling, classification process, and evaluation. The result of this research is a system that can predict whether taxpayers are aware or not in a sub-district and sub-district or rural area using decision trees and naïve Bayes. The accuracy obtained from the decision tree method was 93.73%, while the accuracy obtained from the naïve Bayes method was 85.61%.
Keyword:
Decision Tree,
Land and Building Tax, Awareness, Taxpayer, Naïve Bayes.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  memegang  asas desentralisasi  dalam  penyelenggaraan  pemerintahan  dengan memberikan keleluasaan kepada Daerah dalam melaksanakan Otonomi  Daerah.  Otonomi  daerah  yang  berlandaskan Undang-undang  Nomor  23  Tahun  2014  tentang  Pemerintah Daerah,  membahas  tentang  hak,  wewenang  dan  kewajiban daerah  otonom  dalam  mengatur  urusan  pemerintahan  dan kepentingan  masyarakat  setempat  sesuai  dengan  peraturan perundang-undangan.  Sumber  keuangan  daerah  salah  satu yang  dimiliki  dan  dikelola  oleh  Pemerintah  Daerah  adalah Pendapatan Asli Daerah (PAD) yang merupakan pendapatan diperoleh  Daerah  yang  dipungut  berdasarkan  Peraturan Daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan. Pajak
adalah pungutan terhadap masyarakat oleh negara berdasarkan  undang-undang  yang  bersifat  memaksa,  dan terutang yang wajib dibayar dengan tidak mendapat imbalan secara langsung,  yang hasilnya digunakan  untuk  membiayai pengeluaran  negara  dalam  penyelenggaraan  pemerintahan dan pembangunan [1].
Pajak Bumi dan Bangunan adalah jenis pajak daerah yang sepenuhnya diatur oleh pemerintah daerah dalam menentukan besar  pajaknya,  pajak  ini  sangat  penting  sekali  karena digunakan untuk peningkatan pembangunan dan kesejahteraan rakyat di daerah [2]. Oleh karena itu, salah satu sumber  dana  untuk  pembiayaan  pembangunan  adalah  pajak bumi  dan  bangunan.  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  juga  bisa diartikan sebagai penerimaan negara yang berasal dari rakyat atas  kebendaan  objek  atau  bumi,  tanah  dan  atau  bangunan
48
yang  sebagian  besar  hasilnya  diserahkan  kepada  daerah masing-masing  untuk  meningkatkan  pendapatan  daerah tersebut  yang  nilainya  di  atas  NJOPTKP  (Nilai  Jual  Objek Pajak Tidak Kena Pajak) [3].
Maka,  untuk  meningkatkan  pendapatan  daerah,  biasanya pemerintah daerah menetapkan target penerimaan daerah dari pajak  bumi  dan  bangunan.  Ada  beberapa  faktor  yang  bisa menyebabkan  target  penerimaan  ini  tidak  tercapai,  yaitu kurangnya kesadaran membayar pajak tepat waktu, lemahnya aparatur  pajak  terletak  pada  kesalahan  saat  melakukan penginputan  data,  perlawanan  aktif  yaitu  masih  ada  wajib pajak  yang  berusaha  menghindar,  tidak  tersampainya  surat pemberitahuan  pajak  terutang  (SPPT)  karena  wajib  pajak tidak berada dalam objek pajak, dan masih banyaknya wajib pajak  lupa  dalam  membayar  pajak  bumi  dan  bangunan  dan perlawanan  pasif  yaitu  minimnya  perekonomian  dapat mempersulit pembayaran pajak bumi dan bangunan [3].
Dengan  secara  tidak  langsung  pendapat  daerah  sangat bergantung  pada  kesadaran  masyarakat  dalam  membayar PBB. Wajib Pajak harus memahami alur dan sistem dari Pajak Bumi  dan  Bangunan  agar  Wajib  Pajak  tahu  akan kewajibannya dan terhindar dari hambatan dalam perpajakan yang  mengakibatkan  rendahnya  tingkat  kesadaran  Wajib Pajak  dalam  membayarkan  PBB  [2].  Kesadaran  bagi  wajib pajak  atas  fungsi  perpajakan  sebagai  pembiayaan  negara sangat diperlukan untuk meningkatkan kepatuhan wajib pajak [4].
Kesadaran  masyarakat  dipengaruhi  beberapa  faktor  yang nantinya akan menjadi variable untuk memprediksi sadar atau tidaknya  seorang  wajib  pajak.  Faktor  kesadaran  tersebut diukur  dari  status  kepemilikan,  sektor  pajak,  kategori ketetapan,  dan  banyaknya  piutang  selama  5  tahun  ke belakang.  Bila kesadaran  wajib pajak di suatu daerah  sudah terukur, maka instansi terkait bisa mengetahui wilayah mana saja yang perlu ditingkatkan kesadarannya dalam membayar pajak.  Apalagi  target  PBB  dari  tahun  ke  tahun  selalu meningkat, maka perlu dilakukan formulasi untuk mendongkrak pendapatan guna mencapai target.
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh  [5] membandingkan  algoritma naïve  bayes dan decision  tree . Didapatkan  hasil  akurasi  95,58%  untuk decision  tree ,  dan 87,69% untuk algoritma naïve bayes , dengan begitu algoritma decision  tree dinilai  lebih  baik.  Dalam  penelitian  lain,  dua algoritma  tersebut  juga  digunakan  dan  dibandingkan  dalam klasifikasi performance KPI salesman ,  didapatkan  hasil akurasi decision  tree yang  sempurna  yang  mencapai  angka 100%, sedangkan metode naïve bayes hanya 41% [6].
Pada  penelitian  sebelumnya  dilakukan  juga  dalam klasifikasi  diagnosis  penyakit  covid-19  menggunakan decision tree . Dari 125 dataset yang didapat digunakan untuk memprediksi  positif  atau  negatif  berdasarkan  kelamin,  usia, gejala,  dan  kondisi  user.  Dari  penelitian  yang  dilakukan didapat akurasi sebesar 90% [7]. Selain itu, dalam penelitian lain  digunakan  juga  untuk  pendeteksian spam email menggunakan algoritma naïve bayes dan decision tree . Hasil dari  penelitian  ini  adalah  algoritma decision  tree unggul
dengan akurasi 93,117% dibanding dengan naïve bayes yang mendapat akurasi 88,5284% dalam menyortir email spam [8] Maka dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam memprediksi  kesadaran  wajib  pajak  ini  menggunakan decision  tree dan naïve  bayes ,  dari  kedua  metode  tersebut nantinya  akan  diukur performance nya  menggunakan confusion  matrix agar  terlihat  mana  yang  memiliki  akurasi paling tinggi. Ada 4 faktor yang dalam pengukuran performa dengan confusion  matrix ,  di  antaranya  yaitu Accuracy, Precision, Recall dan F1-Score [8].

## II. METODE PENELITIAN

## A. PBB (Pajak Bumi dan Bangunan)
Pajak  Bumi  dan  Bangunan  adalah  pajak yang  bersifat kebendaan  dalam  arti  besarnya  pajak  tentang  ditentukan oleh  keadaan  objek  yaitu bumi/tanah dan atau bangunan [3]. Bumi  adalah  permukaan  bumi  dan  tubuh  bumi  yang  ada  di bawahnya, bangunan adalah konstruksi teknik yang ditanam atau  dilekatkan  secara  tetap  pada  tanah  dan  atau  perairan, termasuk dalam pengertian bangunan adalah jalan lingkungan yang  terletak  dalam  suatu  komplek  bangunan  seperti  hotel, pabrik,  dan  emplasemenya,  jalan  tol,  kolam  renang,  pagar mewah,  tempat  olahraga,  galangan  kapal,  dermaga,  taman mewah,  tempat  penampungan  /  kilang  minyak,  air  dan  gas, pipa minyak, fasilitas lian yang memberikan manfaat.

## B. Wajib Pajak
Wajib Pajak atau Subjek Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah orang atau badan yang secara nyata mempunyai suatu hak atas bumi atau memperoleh manfaat atas bumi, memiliki, menguasai, atau memperoleh manfaat atas bangunan, dengan demikian tanda pembayaran/pelunasan pajak bukan merupakan  bukti  pemilikan  hak[4].  Yang  kemudian  Wajib Pajak  ini  memiliki  status  kepemilikan  tertentu  berdasarkan bukti kepemilikan yang ada.

## C. Kesadaran Wajib Pajak
Kesadaran  Wajib  Pajak  adalah  wajib  pajak  mau  dengan sendirinya  melakukan  kewajiban  perpajakannya  seperti mendaftarkan  diri,  menghitung,  membayar  dan  melaporkan jumlah  pajak  terutangnya[3] Kesadaran  Wajib  Pajak  dan Sanksi  Pajak  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak  dalam  membayar  Pajak Bumi dan Bangunan [2].
Dalam  penelitian  ini,  kesadaran  wajib  pajak  diukur  dari beberapa faktor berikut, yaitu
1) Status Kepemilikan: status kepemilikan mempengaruhi kesadaran  wajib  pajak,  karena  berkaitan  dengan tanggungjawab.  Orang  yang  hanya  sebagai  penyewa tentunya akan berbeda rasa tanggungjawab nya dengan orang yang berstatus sebagai pemilik.
2) Sektor  Pajak:  Sektor  pajak  terbagi  menjadi  dua,  yaitu sektor  perdesaan  dan  perkotaan.  Kesadaran  pajak  di sektor  perdessan  akan  berbeda  dengan  perkotaan,  ini
dikarenakan  Nilai  Jual  Objek  Pajak  dan  tingkat penghasilan  yang  lebih  rendah.  Faktor  penghasilan dapat  dijadikan  salah  satu  alasan  wajib  pajak  tidak patuh atau tidak sadar membayar pajak [4].
3) Kategori  Ketetapan:  kategori  ketetapan  dibedakan menjadi 5 buku, yaitu buku 1 (ketetapan < Rp.100.000), buku  2  (ketetapan  Rp.100.001  –  Rp.500.000),  buku  3 (ketetapan  Rp.500.001  –  Rp.2.000.000),  buku  4 (ketetapan  Rp.2.000.001  –  Rp.5.000.000),  buku  5 (ketetapan > Rp.5.000.000). Dalam penelitian, kategori ketetapan dikelompokan lagi menjadi 2, yaitu kategori 1,2,3  dan  4,5.  Besarnya  ketetapan  pajak  sangat berpengaruh terhadap kesadaran wajib pajak [9].
4) Banyak  Pembayaran  Piutang:  ketetapan  pajak  yang belum atau sudah dibayar akan dilihat selama 5 tahun ke belakang sebagai history yang akan menjadi faktor penentu kesadaran wajib pajak.

## D. Status Kepemilikan
Status  Kepemilikan  dalam  Pajak  Bumi  dan  Bangunan terbagi menjadi beberapa jenis, yaitu
1) Pemilik:  orang  yang  sepenuhnya  memiliki  atas  bumi dan bangunan.
2) Penyewa: orang yang menyewa asset berupa tanah atau pun bangunan kepada pemilik.
3) Pemakai:  orang  yang  hanya  memakai  bumi  dan bangunan, tetapi tidak memiliki dan menyewa nya.
4) Pengelola:  orang  yang  hanya  mengelola  bumi  dan bangunan, dan bukan pemiliknya. Biasa nya ini berupa tanah sawah yang dikelolanya, atau bisa juga berbentuk bangunan seperti villa.
5) Sengketa: status yang masih belum jelas kepemilikannya,  karena  surat-surat  dan  sertifikatnya tidak jelas.

## E. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  mendapatkan  atau  mencari suatu  pengetahuan  dalam  sebuah  database.  Beberapa  tugas yang dapat dilakukan dengan data mining meliputi: prediksi, klasifikasi, deskripsi, estimasi, clustering dan asosiasi.
Beberapa model klasifikasi  yang paling sering digunakan diantaranya decision tree, naïve bayes, neural network,genetic  algorithms,  K-  nearst  neighbor,  support vector machine [5] .

## F. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  proses  menentukan  objek  data untuk  dimasukan  ke  dalam  kelas  tertentu  berdasarkan sejumlah  kelas  yang  ada.  Dua  hal  utama  dalam  klasifikasi yaitu  membangun  sebuah  model  sederhana,  melakukan pengenalan  /klasifikasi/  prediksi  pada  suatu  objek  data  lain agar  dapat  diketahui  pada  kelas  mana  objek  data  tersebut disimpan[1].

## G. Naïve Bayes
Naive Bayes ialah tata cara pengklasifikasian probabilistik simpel.  Model  ini  hendak  menghitung  sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi serta campuran nilai dari dataset yang diberikan [10] . Berikut rumus untuk naïve bayes [6]

## H. Decision Tree
Model Decision Tree adalah berbentuk sebuah pohon yang terdiri  dari  beberapa  bagian  yaitu root  node,  internal  node , dan terminal  node .  Data  query  menelusuri root  node dan internal  node mencapai terminal  node merupakan  proses melakukan klasifikasi pada metode Decision Tree ini [11] . Layaknya  sebuah  pohon,  Decision  Tree  mempunyai  akar ( root/  node ),  batang/cabang  ( branch  node ),  dan  daun  ( leaf ). Dimana setiap node mewakili suatu atribut dan branch node mewakili  nilai  atribut,  sedangkan leaf digunakan  untuk mewakili  kelas.  Node  teratas  dari  pohon  keputusan  disebut root/node [12]. Nilai Gain adalah Information Gain yang digunakan untuk mencari satu variable/ atribut dari dataset (S) untuk dijadikan root/  node dan branch  node ,  yaitu  satu  atribut  yang mempunyai  nilai  gain  tertinggi.  Untuk  pencarian  nilai  gain ( information Gain ) dapat dilakukan dengan konsep Entrophy , Gini Index dan Clasification Error. Nilai gain terbesar yang di dapat dari atribut pada dataset (data pembelajaran) pertama kali digunakan untuk mencari atribut yang layak menjadi root (akar) pohon keputusan ( decision Tree ). Selanjut proses akan diulang  untuk  mencari  atribut  yang  menjadi  cabang  hingga menemukan leaf yang merupakan label kelas Information  Gain dengan  Nilai Entrophy adalah  formula untuk  menghitung  homogenitas  atribut  (A)  dari  sebuah sample data (S). [13]
Dengan formula:
S = Himpunan Kasus dalam dataset A = Fitur (atribut) n = jumlah partisi atribut S
Pi = proposi dari Si terhadap S maka:
Maka Gain(S,A) adalah Information Gain dari  attribute A pada koleksi contoh S
50
Information Gain dengan Nilai Gini Index
Information  Gain dengan Classification  Error Nilai  C. Error  diperoleh  dari  nilai value atribut  yang  terkecil  dari terhadap class label
Keterangan :
X
= Data dengan class yang belum diketahui
H = Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X)   =  Probabilitas  hipotesis  H  berdasar  kondisi  X  (Posteriori Probabilitas)
P(H) = Probabilitas hipotesis H (Prior Probabilitas)
P(X|H)  = Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis H
P(X) =  Probabilitas X

## I. Missing Value
Missing  value adalah  hilangnya  nilai  pada  suatu  atribut data. Kesalahan input data menjadi penyebab hilangnya nilai tersebut. Hal ini bisa berakibat pada penurunan kualitas data pada proses klasifikasi [14]. Apabila nilai yang hilang bertipe kategori,  maka missing  value diisi  dengan  modus  data tersebut. Tetapi, bila data tersebut memiliki tipe data numerik, maka  akan  dilakukan  pengecekan  distribusi  datanya.  Jika distribusi datanya normal, maka akan diisi dengan nilai rata- rata  atribut  tersebut.  Sebaliknya missing  value akan  diisi dengan nilai median dari atribut tersebut[15].

## J. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah salah satu metode yang digunakan untuk  perhitungan  akurasi  pada  konsep  data  mining. Confidence atau precision adalah  proporsi  kasus  yang diprediksi  positif  yang  juga  positif  benar  pada  data  yang sebenarnya. Recall atau sensitivity adalah  proporsi  kasus positif  yang  sebenarnya  yang  diprediksi  positif  secara benar.[7]  Terdapat  empat  istilah  sebagai  representasi  hasil proses klasifikasi pada confusion matrix. Rumus perhitungan accuracy adalah sebagai berikut.
1) True  Positive  (TP)  merupakan  data  positif  yang diprediksi benar.
2) True  Negative  (TN)  merupakan  data  negatif  yang diprediksi benar.
3) False  Positive  (FP)  merupakan  data  negatif  namun diprediksi sebagai data positif.
4) False  Negative  (FN)  merupakan  data  positif  namun diprediksi sebagai negatif.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini diperoleh data sebanyak 666.580 data. Data didapatkan dari Badan Pengelolaan Pendapatan Daerah Kabupaten Cianjur dengan mengeksport data hasil query dari database PBB yang memiliki catatan pembayaran 5 tahun ke belakang  dan  bukan  status  kepemilikan  yang  sengketa. Kemudian dihitung tahun pajak mana saja yang sudah bayar selama  5  tahun  sebelumnya.  Berikut  merupakan  tabel-tabel kategori yang digunakan sebagai atribut dalam penelitian ini
T ABEL I
D AFTAR N AMA D AN K ODE K ECAMATAN D I C IANJUR No Kecamatan Kode Kecamatan 1 Agrabinta 3205010 2 Leles 3205011 3 Sindangbarang 3205020 4 Cidaun 3205030 5 Naringgul 3205040 6 Cibinong 3205050 7 Cikadu 3205051 8 Tanggeung 3205060 9 Pasirkuda 3205061 10 Pagelaran 3205070 11 Kadupandak 3205080 12 Cijati 3205081 13 Takokak 3205090 14 Sukanagara 3205100 15 Campaka 3205110 16 Campakamulya 3205111 17 Cibeber 3205120 18 Bojongpicung 3205130 19 Haurwangi 3205131
No Kecamatan Kode Kecamatan 20 Ciranjang 3205140 21 Sukaluyu 3205141 22 Karangtengah 3205150 23 Cianjur 3205160 24 Cilaku 3205161 25 Warungkondang 3205170 26 Gekbrong 3205171 27 Cugenang 3205180 28 Pacet 3205190 29 Sukaresmi 3205191 30 Cipanas 3205192 31 Mande 3205200 32 Cikalongkulon 3205210
T ABEL II K ODE S EKTOR PBB DI C IANJUR No Sektor Kode Sektor 1 Perkotaan PKT 2 Perdesaan PDS T ABEL III D AFTAR K ATEGORI K ETETAPAN P AJAK No Pokok PBB Kategori 1 Kurang dari sama dengan 2 juta TAP 1 2 3 2 Lebih dari 2 juta TAP 4 5

## B. Data Preprocessing
Datasets yang  sudah  terkumpul,  kemudian  dilakukan cleansing dengan  pengecekan missing  value ,  atau  pun redudansi data. Pada penelitian ini ditemukan missing value pada  data  status  kepemilikan  yang  memiliki  tipe  data categorial .  Sehingga  dilakukan  teknik  imputasi  dengan mengganti  data  yang missing  value dengan  modus  data tersebut, yaitu status pemilik. Setelah dilakukan preprocessing , maka data bisa diproses ke tahap berikutnya.
T ABEL IV D ATA S TATUS K EPEMILIKAN M ISSING V ALUE Status Kepemilikan Jumlah Pemilik 660.716 Penyewa 186 Pemakai 511 Pengelola 1.608 <Empty> 2.985 Null 574 Total 666.580
Untuk  menghilangkan missing  value tersebut,  maka digunakan teknik imputasi, yaitu mengganti nilai yang hilang dengan modus data tersebut.

## C. Data Training dan Data Testing
Setelah  data  sudah  di cleansing ,  kemudian  dilakukan pelabelan  manual  terhadap  data training sebanyak  96  data dengan  bantuan  pejabat  pengelola  data  dan  informasi  di Badan  Pengelolaan  Pendapatan  Daerah  Kabupaten  Cianjur.
Berikut sampel data training dan data testing .
T ABEL V S AMPEL D ATA T RAINING No Status Kepemili- kan Sektor Kategori Ketetapa- n Pemba- yaran 5 Tahun Sebelu- mnya Kesada- ran Wp 1 Pemilik Perdesaan Tap 1 2 3 0 Tidak 2 Penyewa Perdesaan Tap 1 2 3 0 Tidak 3 Pemakai Perkotaan Tap 4 5 0 Tidak 4 Pengelola Perkotaan Tap 4 5 0 Tidak 5 Pemilik Perdesaan Tap 1 2 3 1 Tidak 6 Penyewa Perdesaan Tap 1 2 3 1 Tidak 7 Pemakai Perkotaan Tap 4 5 1 Tidak 8 Pengelola Perkotaan Tap 4 5 1 Tidak 9 Pemilik Perdesaan Tap 1 2 3 2 Tidak 10 Penyewa Perdesaan Tap 1 2 3 2 Tidak 11 Pemakai Perkotaan Tap 4 5 2 Tidak 12 Pengelola Perkotaan Tap 4 5 2 Ya 13 Pemilik Perdesaan Tap 1 2 3 3 Tidak 14 Penyewa Perdesaan Tap 1 2 3 3 Ya 15 Pemakai Perkotaan Tap 4 5 3 Ya 16 Pengelola Perkotaan Tap 4 5 3 Ya 17 Pemilik Perdesaan Tap 1 2 3 4 Ya 18 Penyewa Perdesaan Tap 1 2 3 4 Ya 19 Pemakai Perkotaan Tap 4 5 4 Ya 20 Pengelola Perkotaan Tap 4 5 4 Ya 21 Pemilik Perdesaan Tap 1 2 3 5 Ya 22 Penyewa Perdesaan Tap 1 2 3 5 Ya 23 Pemakai Perkotaan Tap 4 5 5 Ya 24 Pengelola Perkotaan Tap 4 5 5 Ya
Setelah  dilakukan  pelabelan  manual  pada  data training, kemudian data training dan Data testing di import ke dalam local  repository untuk  kemudian  dibaca  oleh RapidMiner . Kemudian  dilakukan  penentuan type  attribute dan role kolom.

## D. Klasifikasi
Data  yang  sudah  diimport  kemudian  di apply  model dan performance nya  dengan  menggunakan decision  tree dan naïve  bayes .  Hasil  dari  penerapan  model  dengan  dua algoritma  ini  adalah  mengetahui  kesadaran  Wajib  Pajak dalam  membayar  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  dengan menggunakan model decision tree dan naïve bayes .
Pada  pemodelan decision  tree ini,    pohon  keputusan merupakan hasil proses perhitungan entropi dan information gain ,  setelah  dilakukan  perhitungan  berulang-ulang  hingga semua  atribut  pohon  mempunyai  kelas  dan  tidak  dapat  lagi dilakukan  proses  perhitungan  [16].  Dari  hasil  pemodelan decision  tree ini,  maka  nanti  akan  terlihat  prediksi  dari klasifikasi yang telah dilakukan. Dari proses penerapan model decision tree , maka didapatkan pohon keputusan seperti pada gambar 1 (lampiran).
52
Setelah  proses  pemodelan decision  tree selesai  hingga muncul  pohon  keputusannya,  maka  dilakukan  pemodelan dengan naïve  bayes untuk  mengetahui simple  distribution nya.  Maka  akan  dilakukan  teknik  peramalan  dengan  dasar probabilitas  sederhana  yang  didasarkan  dari  penerapan teorema bayesian dengan perkiraan independensi kuat [17] . Berikut hasil dari simple distribution naïve bayes
Gambar 2. Result Simple Distribution
Dari  pohon  keputusan  terurai  sesuai  nilai  gain  yang didapat, mana yang menjadi root node , branch node, dan leaf node .  Dan  dari  pemodelan naïve  bayes didapat simple distribution dengan prediksi class Ya sebesar 51% dan class Tidak  sebesar  49%.  Kemudian  hasil  klasifikasi  kesadaran wajib  pajak  akan  dibandingkan  prediksi  nya  per  kecamatan antara naïve bay es dan decision tree di tahap evaluasi.

## E. Evaluasi
Terdapat  beberapa  perbedaan  prediksi  antara  dua algoritma decision  tree dan naïve  bayes .  Hal  ini  yang mengakibatkan perbedaan akurasi performance yang nantinya akan  diukur  dengan confusion  matrix .  Berikut  perbedaan prediksi  Ya  dan  Tidak  dalam  klasifikasi  kesadaran  wajib pajak  menggunakan  pemodelan decision  tree dan naïve bayes .
T ABEL VI K OMPARASI H ASIL P REDIKSI P ER K ECAMATAN
No Kecamatan Decisi on Tree (Ya) Naïve Bayes (Ya) Decisio n Tree (Tidak) Naïve Bayes (Tidak) 1 Agrabinta 9000 9359 16390 16031 2 Leles 12839 13121 4061 3779 3 Sindangbarang 10098 10718 5291 4671 4 Cidaun 10293 10620 4183 3856 5 Naringgul 15384 15747 565 202 6 Cibinong 19340 19739 4143 3744 7 Cikadu 14408 14408 2200 2200 8 Tanggeung 12024 12466 2207 1765 9 Pasirkuda 10388 10388 0 0 10 Pagelaran 19542 20418 3277 2401 11 Kadupandak 13081 13441 2680 2320 12 Cijati 12060 12246 2447 2261 13 Takokak 15381 16074 7267 6574 14 Sukanagara 7452 7708 3421 3165 15 Campaka 14912 16416 5535 4031 16 Campakamulya 7718 7718 262 262 17 Cibeber 17898 20631 21501 18768
No Kecamatan Decisi on Tree (Ya) Naïve Bayes (Ya) Decisio n Tree (Tidak) Naïve Bayes (Tidak) 18 Bojongpicung 11696 13119 9281 7858 19 Haurwangi 4535 5371 9916 9080 20 Ciranjang 7423 8285 11902 11040 21 Sukaluyu 11612 13932 12386 10066 22 Karangtengah 12462 17316 27119 22265 23 Cianjur 14438 20993 22359 15804 24 Cilaku 7338 13160 26517 20695 25 Warungkondang 5455 6788 8173 6840 26 Gekbrong 4962 6862 7680 5780 27 Cugenang 4624 5880 11834 10578 28 Pacet 8994 13884 21255 16365 29 Sukaresmi 8354 13018 14385 9721 30 Cipanas 9782 14109 19436 15109 31 Mande 9113 11564 11887 9436 32 Cikalongkulon 7367 9352 17047 15062
Hasil  klasifikasi  dengan  pemodelan decision  tree dan naïve bayes akan  dibandingkan performance nya,  sehingga  akan ditemukan  akurasi  yang  paling  tinggi  di  antara  dua  model tersebut. Akurasi  yang  didapatkan  dari  model decision  tree dan naïve bayes , masing-masing mendapatkan 93.73% untuk model decision  tree dan  85.61%  untuk  model naïve  bayes . Sehingga  pada  penelitian  ini, decision  tree mendapatkan akurasi paling tinggi dalam mengklasifikasi kesadaran Wajib Pajak PBB. Perhitungan akurasi decision tree:
349.973 + 274.791 = 624.764 349.973 + 274.791 + 41.816 + 0 666.580 = 0,937267845 x 100% = 93,73%
Apabila  disajikan  dalam  bentuk  tabel,  maka  hasilnya seperti berikut:
TABEL VII ACCURACY MODEL NAÏVE BAYES
True Tidak True Ya Class Precision Pred . Tidak 274.791 41.816 86,79% Pred . Ya 0 349.973 100,00% Class Recall 100,00% 89,33% Accuracy : 93,73% Perhitungan akurasi naïve bayes :
350.375 + 220.315 =   624.764 350.375 + 220.315 + 41.414 + 54.476 666.580 = 0,856146299 x 100% = 85,61%
Apabila  disajikan  dalam  bentuk  tabel,  maka  hasilnya seperti berikut.
T ABEL VIII A CCURACY M ODEL D ECISION T REE
53 True Tidak True Ya Class Precision Pred . Tidak 220.315 41.414 84,18% Pred . Ya 54.476 350.375 86,54% Class Recall 80,18% 89,43% Accuracy : 85,61%
Karena  akurasi  dari  model decision  tree lebih  tinggi dibanding  model naïve  bayes ,  maka  peneliti  mencoba memvisualisasikan  hasil  prediksi  kesadaran  Wajib  Pajak dengan  penerapan  model decision  tree dalam  bentuk  grafik bar, yang dikelompokan menjadi per kecamatan. Seperti pada gambar  3  untuk  hasil  klasifikasi  yang  divisualisasi  menjadi gambaran kesadaran Wajib Pajak PBB per kecamatan.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini,  maka  dapat   diambil  beberapa kesimpulan.  Metode decision  tree memiliki  akurasi  lebih tinggi,  yaitu  93,73%.  Sedangkan naïve  bayes memiliki akurasi  sebesar  85,61%. Decision  tree memiliki  hasil  yang lebih  signifikan  dalam  pengklasifikasian  kesadaran  wajib pajak  dibanding naïve  bayes dalam  penelitian  ini.  Dari 666.580  data  testing  yang  telah  diprediksi,  maka  rata-rata 58%  memiliki  kesadaran  sebagai  Wajib  Pajak  PBB  dan sekitar  42%  belum  memiliki  kesadaran  Wajib  Pajak  PBB. Kemudian  Kecamatan  Pagelaran  menjadi  kecamatan  yang memiliki paling banyak Wajib Pajak yang  sadar akan Pajak Bumi  dan  Bangunan  bila  melihat  hasil  prediksi  dari  model decision  treen dan naïve  bayes. Kesadaran  sebagai  Wajib Pajak PBB lebih banyak di sektor perdesaan dibanding sektor perkotaan. Hal ini dikarenakan, pajak PBB di perdesaan lebih murah  dibanding  perkotaan.  Hasil  prediksi  klasifikasi kesadaran  wajib  pajak  ini  dapat  digunakan  untuk mengevaluasi target penerimaan PBB dan menerbitkan surat peringatan  untuk  wajib  pajak  mana  saja  yang  kesadarannya kurang,  sehingga  di  tahun  berikutnya  bisa  didapatkan  hasil target  yang  optimal.  Adapun  saran  untuk  penelitian selanjutnya  adalah  menambahkan  attribut  umur  dan  jenjang pendidikan wajib pajak, juga penambahan pengumpulan data menggunakan  quesioner  agar  bisa  lebih  maksimal  dalam proses pengklasifikasian kesadaran wajib pajak.

## D AFTAR P USTAKA
[1] I.  Hanafia  Lubis  and  I.  Sahputra  Saragih,  “Klasifikasi Masyarakat  Wajib  Pajak  Di  Kabupaten  Simalungun Menggunakan Metode Naive Bayes,” BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  15–23, 2019.
[2] Y.  A.  Pravasanti,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Dalam Membayar Pajak Bumi Dan Bangunan,” Jurnal Akuntansi dan Pajak , vol. 21, no. 01, Jul. 2020, doi: 10.29040/jap.v21i1.1165.
[3] R.  Hidayat  and  S.  R.  Wati,  “Pengaruh  kesadaran  Wajib Pajak  dan  kualitas  pelayanan  pajak  terhadap  kepatuhan Wajib Pajak dalam membayar Pajak bumi dan Bangunan di
kota Bandung,” Owner , vol. 6, no. 4, pp. 4009–4020, Oct. 2022, doi: 10.33395/owner.v6i4.1068.
[4] P.  Penghasilan et  al. ,  “Effect  of  Income  and  Taxpayer Awareness  on  Compliance  in  Paying  Land  and  Building Tax  (PBB),”  2021.  [Online].  Available:  http://e- journal.stie-aub.ac.id
[5] B. A. Candra Permana and I. K. Dewi Patwari, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Decision Tree dan Naïve Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” Infotek : Jurnal Informatika  dan  Teknologi ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  63–69,  Jan. 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2994.
[6] S. Sonia Shabrilianti, A. Triayudi, and D. Avrilia Lantana, “Analisis  Klasifikasi  Perfomance  KPI  Salesman Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Dan  Naïve  Bayes,” Jurnal Riset Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 2407–389, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5628.
[7] R. Ridho and H. Hendra, “Klasifikasi Diagnosis Penyakit Covid-19 Menggunakan Metode Decision Tree,” JUST IT : Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  dan Komputer ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  69–75,  2022,  [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/article/view/13594
[8] R.  S.  Lutfiyani  and  N.  Retnowati,  “Implementasi Pendeteksian  Spam  Email  Menggunakan  Metode  Text Mining Dengan Algoritma Naïve Bayes Dan Decision Tree J48,” Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 9, no. 2, pp. 244–252, Oct. 2021, doi: 10.35508/jicon.v9i2.5304.
[9] S.  Komparasi  Stimulus  Pajak  Bumi  Dan  Bangunan Perdesaan  Dan  Perkotaan,  D.  Adhetiya  Safitra,  and  A. Hanifah,  “Jurnal  Anggaran  dan  Keuangan  Negara Indonesia  Comparative  Study  of  Stimulus  on  Land  and Building Tax in Rural and Urban Areas,” 2022. [Online].
Available: https://anggaran.e-journal.id/akurasi
[10] S.  Alim,  “Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” 2021.
[11] A.  Tangkelayuk  and  E.  Mailoa,  “Klasifikasi  Kualitas  Air Menggunakan  Metode  KNN,  Naïve  Bayes  Dan  Decision Tree,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 9,  no.  2,  pp.  1109–1119,  2022,  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[12] N.  Rochmawati et  al. ,  “Covid  Symptom  Severity  Using Decision  Tree,” Proceeding  -  2020  3rd  International Conference  on  Vocational  Education  and  Electrical Engineering:  Strengthening  the  framework  of  Society  5.0 through Innovations in Education, Electrical, Engineering and Informatics Engineering, ICVEE 2020 , pp. 1–5, 2020, doi: 10.1109/ICVEE50212.2020.9243246.
[13] P. Kasih, “Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification  Error  Untuk  Seleksi  Calon  Anggota  Tim Paduan  Suara,” Innovation  in  Research  of  Informatics (INNOVATICS) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  63–69,  2019,  doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[14] M. Lutfi and M. Hasyim, “Penanganan Data Missing Value Pada  Kualitas  Produksi  Jagung  Dengan  Menggunakan Metode  K-Nn  Imputation  Pada  Algoritma  C4.5,”  Online, 2019. [Online]. Available: http://jurnal.stiki- indonesia.ac.id/index.php/jurnalresistor
[15] M.  Fajri  and  A.  Primajaya,  “Komparasi  Teknik Hyperparameter Optimization pada SVM untuk Permasalahan  Klasifikasi  dengan  Menggunakan  Grid Search  dan  Random  Search,”  2023.  [Online].  Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
54
[16] H.  Sulistiani  and  A.  A.  Aldino,  “Decision  Tree  C4.5 Algorithm  for  Tuition  Aid  Grant  Program  Classification (Case  Study:  Department  of  Information  System, Universitas  Teknokrat  Indonesia),” Edutic  -  Scientific Journal of Informatics Education , vol. 7, no. 1, pp. 40–50, 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8849.
[17] A. Wibowo and A. Rohman, “Prediksi Predikat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Naive Bayes dan Decision Tree pada  Universitas  XYZ,” EXPERT:  Jurnal  Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi , vol. 12, no. 2, p. 104, Dec. 2022, doi: 10.36448/expert.v12i2.2810.
Gambar 1. Result Decision Tree