Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means dalam Penentuan Prioritas Operasional Penagihan Pajak Bumi dan Bangunan di Desa Gunasari - Muhammad Anwar; Esa Firmansyah; Beben Sutara (Data Sciences Indonesia (DSI), 2025)
Pajak Bumi Dan Bangunan (PBB) menjadi salah satu sumber penting pendapatan asli daerah yang berperan dalam membiayai pembangunan di Desa Gunasari yang dimana desa dituntut untuk mengoptimalkan pemungutan PBB dengan lebih efisien. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode analisi eksploratif untuk menetapkan skala prioritas penagihan PBB berdasrakan Clustering menggunakan data PBB yang diperoleh dari sistem administarsi desa dengan tujuan untuk dianalisis prioritas tagihan berdasarkan jalan. Data yang diperoleh diagregasi meenggunakan Feature Engineering sehingga diperoleh indikator jumlah wajib pajak yang menunggak dan total nilai PBB tertunggak untuk setiap jalan. Untuk menentukan jumlah cluster optimal Elbow Method dan Silhouette Score menunjukkan bahwa k=3 merupakan pilihan terbaik dengan skor siluer sebesar 0,713. Penerapan Algoritma K-Means membagi jalan menjadi tiga kelompok prioritas yaitu rendah, menengah dan tinggi yang dimana masing masing kelompok tersebut memiliki perbedaan dalam jumlah jalan, jumlah wajib pajak menunggak dan total PBB tertunggak dengan tujuan memberikan peluang bagi pemerintah desa untuk mengatur sumber daya penagihan dengan lebih efisien dan fokus pada beberapa jalan yang memiliki prioritas tinggi serta merancang strategi pemantauan dan sosialisasi berbasis data. Pendekatan ini terbukti memenuhi kaidah validitas statistik sekaligus menunjukan bahwa pendekatan tersebut dapat diimplementasikan secara praktis dalam pengelolaan PBB di Desa Gunasari.