## PENGELOMPOKAN TINGKAT KEPATUHAN WAJIB PAJAK BUMI DAN BANGUNAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Putri Widiya, Nining Rahaningsih , Nana Suarna Program Studi Komputerisasi Akuntansi, D3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 putriwidiya911@gmail.com

## ABSTRAK
Kepatuhan  wajib  pajak  adalah  keadaan  dimana  wajib  pajak  patuh  dan  sadar  akan  kewajiban perpajakannya. Kewajiban Wajib Pajak membayar Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di Desa Sende Kecamatan Arjawinangun  diatur  dalam  tingkatan  yang  berbeda.  Kelompok  Kepatuhan  Pembayaran  PBB  dibagi  menjadi beberapa  tingkatan,  dari  terendah  hingga  tertinggi.  Besaran  iuran  PBB  tergantung  dari  luas  tanah,  letak  tanah dan  bangunan  yang  strategis,  serta  luas  bangunan  yang  dimiliki  oleh  masyarakat.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk mengetahui kelompok tingkat kepatuhan (PBB) di Desa Sende Kecamatan Arjawinangun. Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  algoritma  K-Means  dengan  metode clustering .  Algoritma  K-Means merupakan  algoritma  yang  tepat  untuk  digunakan  pada  saat  menggunakan  metode clustering .  Penelitian  ini menggunakan tahapan KDD dengan total 230 data berupa data pembayaran PBB Desa Sende tahun 2022. Hasil pengujian RapidMiner dengan  menggunakan perhitungan Davies-Bouldin Index  memberikan  nilai  determinasi cluster sebesar 4 (0,085). Cluster 0 berisi 60 wajib pajak dengan kepatuhan pembayaran PBB sedang, cluster 1 berisi 73 wajib pajak dengan kepatuhan sangat tinggi, cluster 2 berisi 65 wajib pajak dengan kepatuhan tinggi, dan cluster 3 berisi 32 wajib pajak dengan kepatuhan rendah.
Kata kunci : Kepatuhan wajib pajak,Data Mining,Custering K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Keberhasilan daerah dalam pembangunan infrastruktur  sangat  ditentukan  oleh  kemampuannya dalam  memajukan  kesejahteraan  masyarakat.  Untuk mencapai  tujuan  yang  diinginkan,  diperlukan  dana untuk  membiayai  pembangunan.  Salah  satu  cara untuk  mencapai  tujuan  tersebut  adalah  melalui perpajakan.  Pajak  merupakan  sumber  pendapatan yang dapat berperan dan memberikan perbedaan yang signifikan  dengan  menyediakan  sumber  pendanaan untuk  membiayai  pengeluaran  publik.  Salah  satu sumber  pendanaan  berupa  pajak  yaitu  Pajak  Bumi dan  Bangunan  (PBB).  Penerimaan  dari  pajak  bumi dan  bangunan  menjadi  bagian  terpenting  dari pembangunan  daerah  dan  dengan  hasil  yang  dicapai oleh pemerintah kota dapat mendorong pembangunan daerah melalui berbagai infrastruktur yang membantu masyarakat  melakukan  berbagai  kegiatan  dan memajukan daerah. Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) merupakan  pungutan  yang  dikenakan  atas  tanah  dan bangunan yang memberikan manfaat dan status sosial ekonomi  kepada  seseorang  atau  masyarakat.  Karena Pajak  Bumi  dan  Bangunan  (PBB)  bersifat  berwujud, maka  besaran  pajaknya  tergantung  pada  jenis  harta atau bangunan yang bersangkutan.
PBB  termasuk  ke  dalam bagian  dari  sumber pendapatan  terpenting  di daerah.  Jenis  pajak daerah  meliputi  Pajak  Bumi  dan  Bangunan Perdesaan dan Perkotaan (PBBP2), Pajak Perolehan  Tanah  dan  Bangunan  (BPHTB),  Pajak Reklame,  Pajak  Air  Tanah  (PAT),  Pajak  Mineral Bukan  Logam  dan  Batuan  (MBLB), Pajak Sarang
Walet  dan  Pajak  Kendaraan  Bermotor.  Pajak Kendaraan  Bermotor  (PKB),  dan  Retribusi Kendaraan  Bermotor  (BBNKB)  [1].  Namun, masih  banyak  wajib  pajak  yang  lalai  dalam membayar  pajak  bumi  dan  bangunan tepat  waktu, tergantung  besaran  pembayarannya.  Hal  ini  dapat mengakibatkan  kerugian  bagi  pemerintah  daerah dan  masalah  bagi  wajib  pajak.  Oleh  karena  itu, diperlukannya  pengelompokan  tingkat  kepatuhan wajib  pajak  bumi  dan  bangunan  yang  dapat mengelola  informasi  pembayaran  pajak  bumi  dan bangunan secara efektif dan menentukan kewajiban  wajib  pajak  dalam  membayar  PBB. Penelitian  ini  berfokus  pada  implementasi  data mining  untuk  mengetahui  Kepatuhan  Wajib  Pajak PBB  dengan  menggunakan  algoritma K-Means Clustering, yang  bertujuan  untuk  membantu pemerintah  dalam  menentukan  tingkat  kepatuhan atau  ketidak  kepatuhan  wajib  pajak  dalam membayar  PBB  dan  peningkatan  kesadaran  wajib pajak  dalam  membayar  PBB  di  Desa  Sende Kecamatan Arjawinangun.
Penelitian  terdahulu  juga  dilakukan  oleh Irwan,  Sahlan  Sidjara  dan  Asmelia  Putri  Aryati dalam  artikelnya  yang  berjudul  “Pengelompokan Jenis  Penerimaan  Pajak  di  Kota  Makasar Menggunakan Fuzzy  Clustering ”.  Fokus  tugas penelitian  ini  adalah untuk mengelo mpokan jenis- jenis penerimaan pajak yang ada di Kota Makasar. Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan penulis  adalah fuzzy  clustering .  Kesimpulan  dari penelitian ini kemungkinan pengelompokan
penerimaan  pajak  tertinggi  di  kota  Makassar dapat  menjadi  acuan  bagi  pemerintah  untuk melihat kesejahteraan penduduknya [2].
Pada penelitian ini, dilakukannya pengelompokan  tingkat  kepatuhan  wajib  pajak dikarenakan  tingkat  kesadaran  wajib  pajak  dalam membayar    pajak  khususnya  PBB  masih  jauh  dari kata  patuh.  Dalam  penelitian  ini  tingkat  kelompok kepatuhan  wajib  pajak  dibagi  menjadi  beberapa tingkatan yaitu kelompok wajib pajak dengan tingkat kepatuhan  yang  sangat  tinggi,  kelompok  kepatuhan wajib  pajak  dengan  tingkat  kepatuhan  tinggi, kelompok  kepatuhan  dengan  tingkat  kepatuhan sedang  dan  kelompok  dengan  tingkat  kepatuhan rendah.  Data  yang  diolah  menggunakan  software rapidminer dengan  metode Clustering dan  algoritma K-Means adalah  data  pembayaran  pajak  bumi  dan bangunan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Penambangan  data  atau  yang  biasa  disebut  data mining  merupakan  proses  mengumpulkan  data historis  untuk  menemukan  keteraturan  dan  pola hubungan dalam kumpulan data besar. Penambangan data  atau  data  mining  adalah  analisis  data  dengan tujuan  menemukan  koneksi  yang  tidak  ambigu  dan tidak  diketahui  sebelumnya  antara  data  dan  lainnya sehingga mudah dipahami dan bermanfaat [3].
Data  mining  digunakan  untuk  menemukan atau mengetraks informasi tentang data,. Knowlagde Discorvery in Database (KDD) adalah aktivitas  yang  mengumpulkan  data  secara  historis dan menggunakannya untuk menemukan keteraturan,  atau  hubungan  dalam  kumpulan  data besar.  Data  mining  merupakan  salah  satu  metode alternatif  yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah data mentah [4].

## 2.2. Clustering
Clustering adalah  metode  pengelompokan  data atau  objek  ke  dalam  kelompok  atau cluster berdasarkan  kesamaan  atribut  kelompok. Clustering adalah  teknik  penambangan  data.  Pengelompokan yang  baik  menghasilkan  kemiripan  yang  tinggi  di dalam  kelompok  atau  klaster  yang  sama,  tetapi kemiripan  yang  rendah  dengan  objek  di  klaster lain [5].
2.3. K-Means K-Means termasuk  dalam  metode clustering berbasis partisi yang membagi data menjadi  beberapa kelompok.  Kelompok  yang  sama  ditempatkan  pada kelompok  yang  sama  dan  kelompok  yang  berbeda ditempatkan  pada  kelompok  yang  berbeda.  Agar dapat  dipisahkan  menjadi  kelompok,  metode K- Means membagi data dengan mengelompokkan objek berdasarkan nilai K yang diberikan. [6].

## 2.4. Pajak Bumi dan Bangunan
PBB  dialokasikan  untuk  setiap  pemilik  tanah dan  bangunan  yang  terletak  di  wilayah  yang  diatur pemerintah daerah. Pemerintah kota atau kabupaten memutuskan  jumlah  pajak  yang  harus dibayar  berdasarkan  Nilai  Jual  Properti  Kena  Pajak (NJOP). NJOP merupakan nilai yang ditentukan oleh pemerintah  kota  yang  berfungsi  sebagai  dasar perbandingan pajak  bumi dan bangunan. PBB adalah sumber  pendapatan  kota/kabupaten  dan  mencakup pengeluaran  pemerintah  daerah  seperti  pengelolaan infrastruktur,  pembangunan  dan  layanan  kota. Menurut  peraturan  daerah,  pembayaran  PBB  dapat dilakukan  langsung  melalui  aparat  desa,  dengan sanksi keterlambatan dalam pembayaran [7].
Menurut Undang-Undang Perpajakan dan Retribusi Daerah No. 28 Tahun 2009, PBB atau pajak bumi  dann  bangunan  merupakan  pajak  yang diperuntukan atas bumi atau bangunan yang dimiliki, dipunyai  atau  digunakan  oleh  orang  perseorangan atau  badan  hukum,  kecuali  perkebunan,  kehutanan dan  Pertambangan  .  Yang  dimaksud  dengan  tanah dalam  pasal  ini  adalah  dataran  bumi  yang  meliputi wilayah perairan pedalaman dan bagian dari perairan pedalaman serta laut dalam wilayah administratif/perkotaan.  Bangunan  adalah  bangunan teknik permanen yang ditanam atau didirikan di darat atau perairan pedalaman dan/atau laut [8].

## 2.5. Kepatuhan Wajib Pajak
Menurut Waluyo (2016), kepatuhan wajib pajak merupakan salah satu faktor yang paling berpengaruh dalam  meningkatkan  penerimaan  pajak.  Keringanan pajak  didefinisikan  sebagai  negara  di  mana  wajib pajak menyadari kewajiban pajak mereka. Penghormatan dan pemenuhan kewajiban perpajakan tercermin dari konstitusi wajib pajak yang memahami semua  ketentuan  peraturan  perundang-undangan perpajakan,  mengisi  SPT  tahunan  dengan  lengkap dan  jelas,  menghitung  jumlah  pajak  secara  lengkap dan jelas serta membayar pajak tepat waktu. Prasyarat untuk  mencapai  target  penerimaan  negara  adalah tingginya  tingkat  pelaporan  dan  pembayaran  oleh wajib pajak  [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Tahapan KDD
Pada  tahap  ini,  peneliti  menggunakan  tahapan Knowledge  Discovery  In  Databases (KDD).  KDD adalah  proses  menemukan  informasi  yang  bermakna dari  data  yang  dikumpulkan  dalam  database  besar. Langkah-langkah KDD yaitu sebagai berikut [10] :

## 3.1. Data Selection
Proses pemilihan data  yang diterima dipisahkan dari data yang tersedia dan tidak terpakai. Data  yang digunakan  adalah  data  eksklusif  sesuai  dengan perhitungan variabel yang digunakan untuk analisis.
Gambar 2. Pemilihan data
Dalam  penelitian  ini,  NOP, Ketetapan PBB, alamat  objek pajak,  dan  SPPT  digunakan  sebagai atribut,  sedangkan  atribut  status  digunakan  dengan presisi untuk menunjukkan kemungkinan pengelompokan.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini sebanyak 230 recods.

## 3.2. Data Cleansing/Preprosessing
Proses  pembersihan  data  karena  masih  ada  data kosong,  duplikat  dan  data  yang  hilang.  Tujuannya agar data yang tidak sesuai dapat dihilangkan, karena keberadaannya  nantinya  dapat  melemahkan  akurasi hasil data mining.
Gambar 3. Data Cleansing
Gambar  3  merupakan  hasil  pembersihan  dari data  yang  sudah  peneliti  pilih,  kemudian  cek  apakah ada  data  yang  kosong.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti memilih  atribut  NOP  sebagai  Id  pada  aplikasi rapid miner. Data  yang  digunakan  merupakan  data pembayaran  pajak  bumi  dan  bangunan  Desa  Sende Kecamatan  Arjawinangun  sebanyak  230  data  wajib pajak.
3.3. Transformation Data Transformasi
data dilakukan untuk menginisialisasi  terhadap  data  dengan  nilai  yang menyesuaikan  dengan  tipe  data  yang  dibutuhkan dalam prose data mining.
Gambar 4. Hasil nominal to numeric
Gambar 4 menunjukkan langkah-langkah dimana  data  yang  dipilih  dan  disajikan  kemudian ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  sesuai  dengan algoritma  yang digunakan. Pada penelitian  ini proses transformasi  data  terdiri  dari  dua  langkah,  yang pertama  dari nominal  to  numeric karena  format  data yang  diterima  masih  berupa  nominal.  Langkah  ini penting  karena K-Means merupakan  algoritma  yang hanya dapat menggunakan data variabel numeric .
Gambar 5. Hasil normalization Gambar  5  merupakan  tahapan  kedua  dari transformasi data yaitu normalisasi data menggunakan  oprator Normalize .  Tujuan  dari  tahap ini adalah memperkecil jarak antar nominal ketetapan PBB.  Hal  ini  karena  ada  perbedaan  besar  dalam jumlah ketetapan PBB. Jadi jika jaraknya terlalu jauh, hasilnya tidak akan optimal. Metode yang digunakan dalam  transformasi  normalisasi  adalah  metode range transformation , yang dapat digunakan untuk  mencari nilai  jarak  yang  diinginkan.  Parameter  yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai minimum =  0,0,  nilai  maksimum  =  1,0.  Kemudian  klik  Run untuk melihat hasil transformasi normalize .

## 3.4. Data Mining
Data  mining  adalah  pencarian  pola  atau informasi  menarik  dari  data  terpilih  dengan menggunakan metode algoritma k-means.
Gambar 6. Data mining
Peneliti  menggunakan  algoritma  K-Means. Untuk  mendapatkan  oprator  yang  di  inginkan,  pada menu  oprator  ketik  K-Means  jika  sudah  menemukan maka  drag  oprator  clustering  tersebut.  Parameter yang  digunakan  adalah  k  =  4  dan  run  maksimum  = 10.  K  merupakan  cluster,  maka  untuk  parameter tersebut peneliti  menggunakan 4 cluster yaitu tingkat kepatuhan tertinggi, tingkat kepatuhan tinggi, tingkat kepatuhan sedang dan tingkat kepatuhan rendah serta maks. Run terdiri dari 10 cluster.

## 3.5. Interpretation / Evaluation
Berdasarkan  hasil  implementasi  algoritma  K- Means, diperoleh hasil performance.
Gambar 7. Performance vector
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan oprator  Cluster  Distance  Performace.  Operator Performance  berfungsi  melihat  nilai  Davies  Bouldin Index  (DBI)  dan  avg.within  centroid  distance  cluster berdasarkan  jarak  terdekat  yang  telah  dikelompokan oleh  algoritma  K-Means.  Setelah  melakukan  4 (empat) kali pengujian untuk menentukan nilai k pada percobaan  ke  ketiga  dengan  nilai  k  yang  diberikan adalah 4 hasilnya adalah performance vektor ( Davies Bouldin  Index)  yang  diperoleh  lebih  optimal dibandingkan  dengan  pengujian  pertama  dan  kedua. Nilai yang dihasilkan adalah nilai mendekati nol pada 0,085.  Berikut  adalah  tabel  percobaan  dalam menentukan nilai k sebagai berikut:
Tabel 1. Percobaan menentukan nilai k Nilai K AVG DBI 2 0,091 0,148 3 0,048 0,091 4 0,030 0,085 5 0,022 0,090

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 8. Hasil cluster yang sudah bayar pbb
Pada  gambar  8  hasil  cluster  dari  setiap  blok yang  sudah  membayar  PBB. Cluster 0  memiliki  60 wajib  pajak  yang  sudah  bayar  PBB, cluster 1 memiliki  jumlah  73  Wajib  pajak  yang  sudah  bayar PBB, cluster 2 yang memiliki jumlah 65 Wajib pajak yang sudah bayar PBB.
Gambar 9. Hasil cluster yang belum bayar pbb
Gambar  9  memperlihatkan  Klaster  3  yang menyatakan  bahwa  terdapat  32  wajib  pajak  yang belum membayar PBB kepada Pemerintah Desa Sende di  Kecamatan  Arjawinangun.  Klaster  3 sendiri terdiri dari 3 blok yang wajib pajaknya belum membayar pajak. Berikut adalah tabel anggota klaster berdasarkan tingkat kepatuhannya  :
Tabel 2. Tingkat kepatuhan cluster Belum Bayar Sudah Bayar Tingkat Kepatuhan Cluster 0 - 60 Sedang Cluster 1 - 73 Sangat Tinggi Cluster 2 - 65 Tinggi Cluster 3 32 - Rendah Hasil penelitian ini
memberikan informasi tentang penerapan algoritma K-Means pada data pembayaran pajak  bumi dan  bangunan, dari  sini
dapat  disimpulkan  bahwa  masih  banyak  wajib  pajak yang  tidak  begitu  disiplin  untuk  membayar  pajak tepat  waktu.  Sebanyak  32  wajib  pajak  yang  tercatat belum  melakukan  pembayaran  pajak  bumi  dan bangunan.  Bisa  dijelaskan  bahwa  blok  Serut  adalah blok  yang  status  wajib  pajak  yang  belum  bayarnya sedikt sebanyak 3 objek pajak, kemudian disusul oleh blok  Kedung  Gupit  sebanyak  13  objek  pajak  yang belum  bayar  pajak  dan  blok  Karang  Anyar  adalah blok  dengan  wajib  pajak  sebanyak  16  yang  belum bayar  pajak.    Blok  yang  paling  tertinggi  yang  sudah bayar pajak adalah blok Serut 73, blok Kedung Gupit 65,  dan  blok  Karang  Anyar  60.  Dengan  adanya informasi  tersebut  diharapkan  pemerintah  desa  dapat segera menindak wajib pajak yang belum menyetorkan pajak PBB.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  pembayaran  pajak  bumi  sebanyak  230 wajib  pajak  yang  sudah  maupun  yang  belum membayar pajak dari 3 blok yang berbeda. Penelitian ini  mengidentifikasi  4  kelompok    kepatuhan  dalam membayar  pajak  bumi  dan  bangunan  yaitu  Sangat tinggi,  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Hasil  dari  data yang  dihasilkan  menjelaskan  bahwa Cluster _1 memiliki  nilai  centeroid  sebesar  0,014  dianggap sebagai  tingkat  kepatuhan  yang  Sangat  tinggi, Cluster _2    sebesar  0,  018    tingkat  kepatuhan termasuk  tinggi ,    Cluster _0    sebesar  0,026  tingkat kepatuhan  sedang  dan Cluster _3  sebesar  0,096 memiliki  tingkat  kepatuhan  yang  rendah  dalam membayar  pajak  bumi  dan  bangunan.  Tujuan  dari hasil  penelitian  ini  adalah  memberikan  saran  atau model  untuk  menerapkan  algoritma  K-Means  pada data  pembayaran  pajak  PBB  untuk  menentukan tingkatan kepatuhan wajib pajak.  Ada 73 wajib pajak dengan kepatuhan yang sangat  tinggi yang berada di blok Serut, 65 wajib pajak  yang kepatuhannya tinggi di Blok Kedung Gupit, 60 wajib pajak yang memiliki tingkat kepatuhan sedang di Blok Karang Anyar, dan 32  wajib  pajak  yang  memiliki  tingkat  keatuhan rendah yang masing-masing wajib pajaknya berada di Karang anyar, Kedunggupit dan juga Serut. Sehingga Pemerintah  Desa  Sende  dapat  memikirkan  strategi untuk meningkatkan kesadaran agar para wajib pajak yang  tingkat  kepatuhannya  rendah  dalam  membayar PBB  bisa  berubah  menjadi  wajib  pajak  yang  patuh akan  perintah  dalam  membayarkan  pajak  bumi  dan bangunan.
Berdasarkan  hasil  yang  dicapai,  disarankan untuk  melakukan  upaya-upaya  untuk  meningkatkan kesadaran  wajib  pajak  agar  kepatuhan  wajib  pajak bumi  dan  bangunan  pada  kelompok  yang  memiliki tingkat  kepatuhan  rendah  meningkat.  Implementasi data  mining  ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan evaluasi dan perbaikan dalam pengelolaan pajak bumi dan bangunan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. S. Maznawaty, V. Ilat, and I. Elim, “Analisis Penerimaan Pajak Daerah Dalam Meningkatkan Pendapatan  Asli  Daerah  Provinsi  Maluku Utara,” J.  EMBA  J.  Ris.  Ekon.  Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 3, no. 3, 2015.
[2]  I.  Irwan,  S.  Sidjara,  and  A.  P.  Aryati, “Pengelompokan  Jenis  Penerimaan  Pajak  di
Kota Makassar Menggunakan Fuzzy Clustering,” Euler    J.  Ilm.  Mat.  Sains  dan Teknol. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  98–102,  2022,  doi: 10.34312/euler.v10i1.14225.
[3]  S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E. Handayani,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Tingkat  Penjualan  Paket  Data Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[4]  M.  Hutasuhut,  D.  Octavina,  and  J.  Halim, “Penerapan  Data  Mining  dalam  Menganalisa Pola  Kelayakan  Siswa  Pada  Kelas  Unggulan Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3  (ID3)  pada  SMP  N.  2  Rantau  Selatan,” J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan Komputer) ,  vol.  18,  no.  2,  p.  154,  2019,  doi: 10.53513/jis.v18i2.154.
[5]  D.  A.  I.  C.  Dewi  and  D.  A.  K.  Pramita, “Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow  dan Silhouette  pada  Algoritma  Clustering  K- Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix    J.  Manaj.  Teknol.  dan Inform. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  102–109,  2019,  doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[6]  F.  Nurdiyansyah  and  I.  Akbar,  “Implementasi Algoritma K-Means untuk Menentukan
Persediaan  Barang  pada  Poultry  Shop,” J. Teknol.  dan  Manaj.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 86–94, 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6377.
[7]  D.  H.  Tchrakian,  “A  remark  on  black  holes  of Chern-Simons  gravities  in  2  n  +  1  dimensions: N = 1, 2, 3,” Int. J. Mod. Phys. A , vol. 15, no. 2,
pp. 175–184, 2020, doi:
10.1142/S0217751X20500220.
[8]  M. Dela Fudika, R. Hamzah, U. I. Riau, and U. A.  Id,  “Legal  Dynamics  of  Taxation  in Indonesia  Assessed  From  Law  Number  28  of 2009  Concerning  Regional  Taxes  and  Regional Distribution,” Bus. Account. , vol. 4, 2021.
[9]  S.  P.  Riyadi,  B.  Setiawan,  and  D.  Alfarago,
“Pengaruh Kepatuhan Wajib Pajak, Pemeriksaan  Pajak,  dan  Pemungutan  Pajak terhadap Penerimaan Pajak Penghasilan Badan,”
J. Ris. Akunt. Perpajak. , vol. 8, no. 02, pp. 57– 67, 2021, doi: 10.35838/jrap.2021.008.02.16.
[10]  Haris  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  and  Sumijan, “Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah  Tunggal,” J.  Appl.  Comput.  Sci. Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  80–89,  2020,  doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.