PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE TEKNIK CLASSIFICATION UNTUK MELIHAT POTENSI KEPATUHAN WAJIB PAJAK BUMI DAN BANGUNAN - Widayati , Qoriani (Universitas Bina Darma, 2018)
Pemerintah melaksanakan pembangunan di Indonesia ini tentu memerlukan dana yang cukup besar. Pemasukan kas dari Pajak Bumi dan/atau Bangunan merupakan bagian terpenting untuk pembangunan suatu daerah, dengan hasil yang telah didapatkan pemerintah daerah dapat meningkatkan pembangunan daerah dengan berbagai infrastruktur yang membantu masyarakat dalam melakukan berbagai aktivitas serta menjadikan daerah tersebut menjadi lebih maju.Salah satujenispajak adalah Pajak Bumi dan Bangunan (PBB). Dengan melihat kemajuan infrastruktur kota Palembang yang semakin maju menjadikan PBB sebagai PAD yang paling dominan, namun yang menjadi masalahnya dengan menjadikan PBB sebagai salah satu penyumbang terbesar menyebabkan PBB terus mengalami kenaikan biaya, sehingga secara otomatis membuat masyarakat menjadi hilang kesadaran dan menurunnya kepatuhan wajib pajak dalam membayar iuran tersebut. Dengan semakin banyaknya wajib pajak dan data yang membayar iuran langsung masuk ke kas keuangan negara menyebabkan pihak UPT BPPD Kecamatan SU II kota Palembang tidak mengetahui seberapa banyak wajib pajak yang patuh dan tidak patuh. Pada penelitian ini menggunakan teknik data mining yaitu classification dengan menerapkan algoritma naive bayes dan mendapatkan dari jumlah wajib pajak sebanyak 1.647 wajib pajak dengan akurasi sebesar 99.33% yang berpotensi tidak tepat waktu terdapat pada kelurahan 16 ulu sebesar0.437 dan kelurahan tangga takat dengan data sebesar 0.229dengan harapan dapat menjadi bahanreferensi dan evaluasi instansi dalam mengambil langkah untuk meningkatkan kepatuhan wajib pajak membayar iuran PBB. Kata kunci: PBB, Data Mining, wajibpajak