IMPLEMENT ALGORITMA REGRESI LOGISTIK BINER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK MENGETAHUI PATUH DAN TIDAK PATUH WAJIB PAJAK DALAM PEMBAYARAN PAJAK BUMI DAN BANGUNAN (PBB)

Maisyarah, Salsabila (2024) IMPLEMENT ALGORITMA REGRESI LOGISTIK BINER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK MENGETAHUI PATUH DAN TIDAK PATUH WAJIB PAJAK DALAM PEMBAYARAN PAJAK BUMI DAN BANGUNAN (PBB). Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (3MB)
	Text BAB 1.pdf Download (744kB)
	Text BAB 2.pdf Download (1MB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (976kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (609kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (736kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Download (1MB)
	Text SUKET_2020230013_Maisyarah Salsabila_IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LOGISTIK BINER DAN SUPPORT VECTOR M - Maisyarah Salsabila.pdf Restricted to Registered users only Download (672kB)

Abstract

Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah pajak daerah yang penting untuk pembangunan dan kesejahteraan rakyat. Penelitian ini bertujuan mengatasi ketidakpatuhan dan kepatuhan wajib pajak PBB di Kelurahan Pekayon Jaya, Kota Bekasi, dengan menggunakan teknik data mining, yaitu Algoritma Regresi Logistik Biner dan Support Vector Machine (SVM). Peningkatan jumlah wajib pajak setiap tahun menimbulkan tantangan dalam pengelolaan data secara manual, sehingga diperlukan metode yang lebih efisien untuk klasifikasi kepatuhan wajib pajak. Data penelitian mencakup tanggal pembayaran, jatuh tempo pajak, jarak tanggal pembayaran dengan jatuh tempo, jumlah PBB terutang, denda, dan status kepatuhan. Hasil menunjukkan Algoritma Regresi Logistik Biner memiliki akurasi 1.0, sedangkan SVM 0.6. Algoritma Regresi Logistik Biner terbukti lebih akurat dan efektif. Implementasi sistem berbasis website dengan algoritma ini diharapkan mempermudah operator dalam mengidentifikasi wajib pajak yang menunggak, serta meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan data. Penelitian ini menyarankan pengembangan sistem informasi berbasis website yang terintegrasi, peningkatan kapasitas operator melalui pelatihan, peningkatan kesadaran wajib pajak, serta evaluasi rutin dan pembaruan algoritma untuk memastikan kinerja optimal. Diharapkan, pengelolaan kepatuhan wajib pajak di Kelurahan Pekayon Jaya menjadi lebih efektif dan akurat, mendukung peningkatan penerimaan pajak dan pembangunan daerah.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	Dosen Pembimbing Timor Setianingsih, S.T, MTI
Uncontrolled Keywords:	Pajak Bumi dan Bangunan (PBB), kepatuhan wajib pajak, data mining, Algoritma Regresi Logistik Biner, Support Vector Machine (SVM), Kelurahan Pekayon Jaya.
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 005.1 Programming/Pemrograman
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Date Deposited:	03 Sep 2025 04:07
Last Modified:	03 Sep 2025 04:07
URI:	http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/8956

Actions (login required)

View Item