Nafisa, Nurul (2024) PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MELIHAT KEPATUHAN WAJIB PAJAK BUMI DAN BANGUNAN DI KOTA LHOKSEUMAWE. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Nurul Nafisa_200170047_Cover.pdf Download (123kB)
	Text Nurul Nafisa_200170047_Abstrak.pdf Download (645kB)
	Text Nurul Nafisa_200170047_Bab I.pdf Download (1MB)
	Text Nurul Nafisa_200170047_Daftar Pustaka.pdf Download (1MB)
	Text Nurul Nafisa_200170047_Penerapan Metode Support Vector Machine untuk Melihat Kepatuhan Wajib Pajak Bumi dan Bangunan di Kota Lhokseumawe.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah sumber pendapatan penting bagi pemerintah daerah yang mendukung pembangunan dan kesejahteraan masyarakat. Namun, rendahnya tingkat kepatuhan wajib pajak kerap menjadi kendala dalam mencapai target Pendapatan Asli Daerah (PAD). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi berbasis data guna memetakan daerah-daerah dengan tingkat kepatuhan wajib pajak PBB di Kota Lhokseumawe, serta mengimplementasikan metode Support Vector Machine (SVM) untuk meningkatkan akurasi dalam prediksi kepatuhan wajib pajak. Data penelitian diambil dari Badan Pengelola Keuangan Daerah (BPKD) Kota Lhokseumawe, meliputi data PBB dari tahun 2021-2023 dengan variabel-variabel seperti jumlah pokok, jumlah denda, total pembayaran, tanggal jatuh tempo, dan tanggal bayar. Sistem klasifikasi ini membagi wajib pajak ke dalam dua kategori yaitu Patuh dan Tidak Patuh. Hasil dari proses pengujian model SVM adalah kecamatan Banda Sakti memiliki tingkat kepatuhan sebesar 98%, kecamatan Muara Satu memiliki tingkat kepatuhan sebesar 99%, kecamatan Muara Dua memiliki tingkat kepatuhan sebesar 99%, dan kecamatan Blang Mangat memiliki tingkat kepatuhan sebesar 100%. Hasil akurasi dari penerapan metode Support Vector Machine untuk melihat kepatuhan wajib pajak bumi dan bangunan diperoleh nilai Presisi sebesar 86%, nilai Recall sebesar 100% dan nilai akurasi sebesar 86%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu BPKD dalam menentukan daerah yang memerlukan peningkatan kepatuhan pajak dan memberikan solusi berbasis data dalam pengambilan kebijakan pajak di masa mendatang.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Nurul Nafisa
Date Deposited:	16 Jan 2025 03:15
Last Modified:	16 Jan 2025 03:15
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/9207

Actions (login required)

View Item