Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
A 246
Mengestimasi Tunggakan Pajak Bumi Dan Bangunan (PBB) Menggunakan Motode Regresi Linear Berganda Sumihar Gultom*.
Kamil Erwasyah**,Nurcahyo Budi Nugroho ** * Program StudiSistemInformasi.
STMIK Triguna Dharma ** Program StudiSistemInformasi.
STMIK Triguna Dharma Article Info Article history:
Received Mei 12th, 2018 Revised Mei 20th, 2018 Accepted Mei 26th, 2018 Keyword:
Mengestimasi Tunggakan Pajak Bumi dan Bangunan Data Mining,Metode Regresi Linier Berganda ABSTRACT Pajak Bumi dan Bangunan adalah pajak kebendaan atas bumi dan bangunan yang dikenakan terhadap orang pribadi atau badan yang secara nyata mempunyai hak dan memperoleh manfaat atas bumi dan menguasai, memperoleh manfaat atas bangunan.
Direktorat Jenderal Wajib Pajak Wilayah I bertugas untuk mengambil atau memungut wajib pajak dari setiap wajib pajak bumi dan bangunan.
Sehingga terkait dengan masalah Karena pembangunan itu bersumber dananya dari wajib pajak.
Sehingga jika pajak bumi dan bangunan tertunggak maka otomatis pembangunan infrasturktur atau bantuan masyarakat pasti tertunda.
Salah satu cara untuk mengestimasi jumlah tunggakan pajak bumi dan bangunan dapat menggunakan data mining.
Dimana data mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk membantu menemukan informasi yang sangat penting dari gudang Menurut Gartner Group, data mining adalah proses menemukan hubungan baru yang mempunyai arti, pola dan kebiasaan dengan memilah sebagian besar data yang disimpan dalam media penyimpanan dengan menggunakan teknologi pengenalan pola seperti metode regresi linier berganda.
Tujuan data mining untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.
Dengan membangun sistem ini dapat membantu para pegawai untuk mengestimasi pajak bumi dan bangunan.
Copyright A 2018 STMIK Triguna Dharma.
All rights reserved First Author Nama:Sumihar Gultom Kampus:STMIK Triguna Dharma Program Studi : Sistem Informasi E-Mail :sumihargultom93@gmail.
PENDAHULUAN
Direkorat Jenderal Pajak wilayah I Sumut Merupakan salah satu unit di bawah kementerian keuangan yang mempunyai tugas melaksanakan kebijakan standardisasi teknis di bidang Pajak merupakan salah satu iuran wajib masyarakat dengan menyerahkan sebagian dari kekayaannya kepada kas Negara yang disebabkan oleh suatu keadaan, kejadian maupun perbuatan yang memberikan kedudukan tertentu sesuai peraturan yang diterapkan pemerintah.
Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
A 247
Selama ini di Direktorat Jenderal Pajak Wilayah I Sumut.
Pajak Bumi Bangunan selalu menghadapi permasalahan dalam hal tunggakan pajak bumi dan bangunan selalu meningkat dalam setiap tahunnya atau setiap bulannya.
Sesungguhnya terutang diketahui.
Oleh karena itu, apabila setelah tanggal jatuh tempo pajak tersebut belum dilunasi maka hal inilah yang mengakibatkan timbulnya tunggakan pajak.
Salah satu cara untuk mengestimasi jumlah tunggakan pajak bumi dan bangunan dapat menggunakan data mining.
Dimana data mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk membantu menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data.
Menurut Gartner Group, data mining adalah proses menemukan hubungan baru yang mempunyai arti, pola dan kebiasaan dengan memilah sebagian besar data yang disimpan dalam media penyimpanan dengan menggunakan teknologi pengenalan pola seperti metode regresi linier berganda.
Berdasarkan dekripsi masalah yang dibahas maka dibangunlah sistem data mining yang mengadopsi Metode Regresi Linear Berganda dalam pemecahan masalah mengestimasi dan memprediksi pajak bumi dan bangunan dengan membangun sistem ini dapat membantu para petugas untuk lebih mudah megestimasidan memprediksi pajak bumi dan bangunan.
Dari masalahmasalah yang ada, maka judul yang diterapkan dalam penelitian ini adalahAuImplementasi Data Mining Untuk Mengestimasi Tunggakan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) Pada Kantor Wilayah Perpajakan Sumatera Utara I Mengunakan Metode Regresi Linier Berganda.
KAJIAN PUSTAKA
Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah pajak negara yang dikenakan terhadap Bumi dan Bangunan berdasarkan Undang-Undang no 12 tahun 1994.
PBB adalah pajak yang bersifat kebendaan dalam arti besarnya pajak terutang ditentukan oleh keadaan objek yaitu bumi/tanah dan atau bangunan.
2 Data Mining Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer .
achine learnin.
unutuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan .
secara otomatis .
Data mining juga merupakan analisis data yang berjumlah besar yang bertujuan untuk menghasilkan informasi yang berguna pada database yang besar untuk menentukan pola atau kesulitan yang biasa nya tidak diketahui akar masalahnya.
Data Mining merupakan proses ekstraksi data menjadi informasi yang sebelumnya belum tersampaikan, dengan teknik yang tepat proses data mining akan memberikan hasil yang optimal.
3 Regresi Linier Berganda regresi linier berganda merupakan analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara peubah respon .
ariabel depende.
dengan faktor-faktor yang mempengaruhi lebih dari satu prediktor .
ariabel independe.
AuVariabel bebas dapat dianalogikan sebagai sebab dan dinotasikan dengan simbol X, sedangkan variabel terikat merupakan akibat yang terjadi karena sebab dan dinotasikan dengan simbol YAy.
Dengan demikian satu variable yang tidak bebas Y dan beberapa variable lain yang bebas .
ndependent variabl.
X1.
X2.
Xk Y = 0 1X1 2X2 A kXk Keterangan :
e0 1, 2, n X1.
X2.
Xn = Variabel terikat / variabel terpengaruh .
ilai yang diprediks.
Gradien / koefisien regresi Variabel bebas / variabel pemberi pengaruh 3 METODE PENELITIAN 1 Metode Penelitian Data Collecting (Teknik Pengumpulan Dat.
Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
A 248
mengumpulkan dan memastikan informasi pada variable subjek yang akan dilakukan uji coba, dengan cara yang sistematis yang memungkinkan seseorang dapat menjawab pertanyaan dari uji coba yang dilakukan, uji hipotesis, dan mengevaluasi hasil.
Observasi Merupakan teknik pengumpulan data dengan melakukan tinjauan langsung ketempat studi kasus dimana akan dilakukan penelitian.
Dalam hal ini peneliti akan melakukan observasi di kantor Perpajakan Pajak Bumi Dan Bangunan Wawancara Merupakan cara yang digunakan untuk memperoleh informasi secara langsung, mendalam, tidak terstruktur dan individual.
Study of Literature (Studi Kepustakaa.
Dalam penelitian ini, peneliti melakukan studi kepustakaan yang bersumber dari berbagai referensi diantaranya adalah jurnal .
nternasional, nasional dan loka.
, buku-buku, artikel, situs dan lain-lain.
Adapun referensi tersebut terkait dengan masalah, bidang keilmuan, metode yang digunakan serta aplikasi pendukung lainnya.
2 Algoritma Sistem Algoritma sistem merupakan suatu tahapan yang dilakukan sebelum proses mengestimasi tentang tunggakan pada Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di Kantor Wilayah Perpajakan Sumatera Utara I yang akan datang, maka disusun lahsolusi dengan sebuah metodedata mining, yaitu dengan algoritma Regresi Linear Berganda yang mampu mengestimasi tunggakan pada Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di bulan yang akan datang berdasarkan Nilai Inflasi dan Nilai Kurs.
1 Deskripsi Data Dari Penelitian Dalam mengestimasi tunggakan pada bulan yang akan datang di Kantor Wilayah Perpajakan Sumatera Utara I dibutuhkan pola data dari bulan Januari 2019 s.
d Desember 2019 yang akan dihitung nantinya.
Berikut ini adalah tabel data tunggakan sebagai berikut:
Tabel 3.
2 Data Tunggakan Bulan Nilai Inflasi (%) Nilai Kurs Tunggakan (Jut.
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 2,82 2,27 2,48 2,83 3,32 3,28 3,32 3,49 3,39 3,13 3,00 2,27 Oc 2 Metode Regresi Linier Berganda Metode Regresi Linier Berganda adalah regresi yang meramalkan hubungan antara satu variabel tidak bebas .
ependent variabe.
(Y) dengan dua atau lebih variabel bebas .
ndependent variabe.
(X1,X2,A.
Dilakukannya analisis ini guna untuk mengetahui hubungan antara variabel bebasdengan variabel tidak bebas.
Untuk meramalkan Y, apabila semua nilai variabel bebas diketahui, maka dipergunakan persamaan regresi linier berganda.
Hubungan antara Y dan X1,X2,A.
Xn, yang sebenarnya adalah sebagai berikut:
Y = a b1X1 b2X2 AA.
bnXn Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
A 249
Keterangan:
=Variabel terikat .
=Konstanta b1,b2, =Koefisien regresi .
ilai peningkatan atau penuruna.
X1,X2, =Variabel bebas .
Untuk memperoleh koefisien regresi a, b1, b2dan b3 dapat diperoleh dengan cara simultan dari tiga persamaan sebagai berikut:
Ocy = bCA.
n b1.
Ocx1 b2.
Ocx2 Ocy.
x1 = bCA.
Ocx1 b1.
Ocx1.
x1 b2.
Ocx2.
Ocy.
x2 = bCA.
Ocx2 b1.
Ocx1.
x2 b2.
Ocx2.
Proses awal Dilakukan dengan menentukan variabel Ae variabel yang akan menjadi tolak ukur dalam mengestimasi pendapatan.
Adapun variabel Ae variabel hasil dari penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut :
Tabel 3.
3 Variabel Yang Digunakan VARIABEL
KETERANGAN
Nilai Inflasi Nilai Kurs Tunggakan 1 Menghitung Koefesien Regresi Koefisien regresi adalah hal penting dalam menganalisa regresi.
Manfaat dari koefisien regresi adalah untuk membentuk model persamaan regresi pada suatu masalah yang di teliti.
Menghitung koefisien regresi ada dua cara yaitu dengan cara perhitungan matematika biasa dan menghitung menggunakan software statistic (SPSS), namun hasil dari menghitung dengan aplikasi dan manual harus sama atau setidaknya menghasilkan nilai yang medekati sama.
Tebel 3.
4 Koefisien Regresi Untuk Variabel X1.
X2.
X1A.
X2A
Bulan Januari Februari Maret
April
Mei
Juni
Juli
Agustus
September Oktober
November Desember Oc
2,82
2,27
2,48
2,83
3,32
3,28
3,32
3,49
3,39
3,13
2,27
X1^2
7,9524
5,1529
6,1504
8,0089
11,0224
10,7584
11,0224
12,1801
11,4921
9,7969
5,1529
107,69
X2^2
Tebel 3.
4 Koefisien Regresi Untuk Variabel YA.
X1.
X2.
Y,X1.
Bulan Januari Februari Maret
April
Mei
Juni
Juli
Agustus
Y^2
X1 * Y
293,28
102,15
290,16
243,38
42,64
345,28
38,39
X2 * Y
X1 * X2
Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
September A 250
396,63
Tebel 3.
4 Koefisien Regresi Untuk Variabel YA.
X1.
X2.
Y,X1.
X2 .
Bulan Oktober
November Desember Oc
Y^2
X1 * Y
37,56
63,56
2085,23
X2 * Y
X1 * X2
Dari table nilaiperhitungannilai sigma tersebut, maka dapat diketahui :
OcX1
= 35,6
OcX2 = 1.
OcY = 708
OcX1A
= 107,69
OcX2A =120.
OcY2A =63.
OcX1.
=2085,23
OcX2.
=70.
OcX1.
X2 = 3.
2 Menyederhanakan Persamaan Regresi Linier Setelah diketahui nilai OcX1.
OcX2.
OcY.
OcX1A.
OcX2A.
OcY2A.
OcX1.
OcX2.
OcX1.
X2.
Maka dibentuk persamaan linear dengan rumus : Melakukan Persamaan Regresi Linear Berganda = bCA b1.
x1 b2.
Ocy = bCA.
n b1.
Ocx1 b2.
Ocx2 Ocy.
x1 = bCA.
Ocx1 b1.
Ocx1.
x1 b2.
Ocx2.
Ocy.
x2 = bCA.
Ocx2 b1.
Ocx1.
x2 b2.
Ocx2.
= bCA.
12 b1.
35,6 b2.
*35,12
085 = bCA.
35,6 b1.
107,69 b2.
* 12
800 = bCA.
200 b1.
3,560 b2.
* 12
Selanjutnya melaukan proses eliminasi antara persamaan .
dengan persamaan .
adalah sebagai berikut :
Ocy = bCA.
n b1.
Ocx1 b2.
Ocx2 Ocy.
x1 = bCA.
Ocx1 b1.
Ocx1.
x1 b2.
Ocx2.
= bCA.
12 b1.
35,6 b2.
*35,6
085 = bCA.
35,6 b1.
107,69 b2.
* 12
205 = bCA.
427 b1.
267 b2.
023 = bCA.
427 b1.
292 b2.
182,04 = bCA.
0 b1.
-24,918 b2.
Kemudian melakukan proses eliminasi antara persamaan .
adalah sebagai Ocy = bCA.
n b1.
Ocx1 b2.
Ocx2 Ocy.
= bCA.
Ocx2 b1Ocx1.
x2 b2.
Ocx2.
= bCA.
12 b1.
35,6 b2.
*35,6
= bCA.
200 b1.
560 b2.
* 12
600 = bCA14.
400 b1.
720 b2.
600 = bCA14.
400 b1.
720 b2.
= bCA.
0 b1.
Kemudian melakukan proses Eliminasi antara persamaan .
adalah sebagai 182,04 = bCA.
0 b1.
-24,918 b2.
* 0
= bCA.
0 b1.
* -24,918
0 = bCA.
0 b1.
0 b2.
0 = bCA.
0 b1.
0 b2.
Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Hasil b1dimasukkan antara persamaan 4 atau persamaan 5 , dalam hal ini menggunakan persamaan 4 adalah sebagai berikut :
182,04 = bCA.
0 b1.
-24,918 b2.
182,04 = bCA.
0 b1.
-24,918 0
182,04 = bCA.
0 b1.
-24,918
82,04
Oe24,918 bCA.
bCA.
-7,306
Selanjutnya hasil dari b1 dan b2 dimasukkan kedalam persamaan 1 sebagai berikut :
bCA.
12 b1.
35,6 b2.
bCA.
12 -7,306 .
35,6 0.
bCA.
12 -260,082 0
bCA.
12 -260,082
= 708 Ae (-260,0.
= 968,082 968,0822 = 80,674 = 80,674 = -7,306 Dari hasil perhitungan a, b1, b2, di atas jika hasilnya dimasukkan ke dalam persamaan Y = c bCAXCA bCCXCC Maka akan menghasilkan persamaan di bawah ini :
Y = 80,674 -7,306 0
Pengujian kasus berdasarkan persamaan di atas :
Kantor Wilayah Perpajakan Sumatera Utara I ingin mengestimasi jumlah tunggakan berdasarkan hari nilai inflasi dalam setahun dan nilai kurs dalam setahun dengan data yang ada di tahun-tahun sebelumnya yaitu nilai inflasi setahun 4,76, dan nilai kurs 1200.
Y= a b1X1 b2X2 Y= 80,674 (-7,306 .
) .
Y= 80,674 (-34.
Y= 45,898
Berdasarkan perhitungan diatas dapat diperoleh estimasi jumlah tunggakan berdasarkan nilai inflasi dan nilai kurs pada Kantor Wilayah Perpajakan Sumatera Utara I tahun 2020 adalah 45,898 juta
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
1 Implementasi Sistem Implementasi sistem adalah sebuah tahapan untuk menerapkan sistem yang telah dirancang dan dibangun.
Berikut adalah tampilan sistem yang sudah dirancang dan dibangun yang menerapkan metode Dempster Shafer :
Form Login Berikut ini merupakan tampilan dari Form login yang berfungsi untuk melakukan proses validasi username dan password pengguna sebelum masuk kedalam Menu Utama.
A 251
Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
A 252
Gambar 8 Form Login Form Menu Utama Menu Utama digunakan sebagai letak beberapa menu dan sub menu yang gunanya untuk membuka formAeform yang diinginkan oleh user.
Gambar 9 Form Menu Utama 3 Tampilan Form Data Tunggakan Tampilan Form Data Tunggakan berasal dari menu input data ketika user sudah berhasil login.
Gambar 10Form Data Tunggakan 4 Tampilan Form Proses Regresi Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
A 253
Tampilan Form Proses Regresi adalah form yang digunakan untuk menampilkan proses persamaan regresidari metode Regresi Linier Berganda.
Gambar 11 Form Data Proses Regresi 5 Tampilan Form Estimasi Tampilan Form Estimasi digunakan untuk melakukan proses estimasi tunggakan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) dengan menggunakan Metode Regresi Linier Berganda.
Gambar 12 Form Estimasi 6 Perhitungan Regresi Dengan Manual Berikut ini hasil perhitungan manual regresi dari metode Regresi Linier Berganda yaitu, sebagai berikut :
Tabel 5.
1 Koefisien Regresi Untuk Variabel X1.
X2.
X1A.
X2A
Bulan Januari 2,82 Februari 2,27 X1A
7,9524
5,1529
Maret
2,48
6,1504
April
2,83
8,0089
Mei
3,32
11,0224
Juni
3,28
10,7584
Tabel 5.
1 Koefisien Regresi Untuk Variabel X1.
X2.
X1A.
X2A (Lanjuta.
Bulan X1A
X2A
X2A
Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Juli
Agustus
September Oktober
November Desember Oc
3,32
3,49
3,39
3,13
2,27
A 254
11,0224
12,1801
11,4921
9,7969
5,1529
107,69
Tabel 5.
2 Koefisien Regresi Untuk Variabel YA.
X1.
X2.
Y,X1.
Bulan Januari Februari Maret
April
Mei
Juni
Juli
Agustus
September Oktober
November Desember = 80,674 Y2A
2085,23
X1.
293,28
102,15
290,16
243,38
42,64
345,28
38,39
396,63
37,56
63,56
X2.
b1 = -7,306 X1.
5 Perhitungan Regresi Dengan Program Berikut ini hasil perhitungan regresi dengan program dari metode Regresi Linier Berganda yaitu, sebagai Gambar 5.
6 Pengujian FormProses Regresi
6 Perhitungan Estimasi Dengan Manual
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Kantor Wilayah Perpajakan Sumatera Utara I ingin mengestimasi jumlah tunggakan berdasarkan hari nilai inflasi dalam setahun dan nilai kurs dalam setahun dengan data yang ada di tahun-tahun sebelumnya yaitu nilai inflasi setahun 4,76, dan nilai kurs 1200.
Y= a b1X1 b2X2 Y= 80,674 (-7,306 .
) .
Y= 80,674 (-34.
Y= 45,898
7 Perhitungan Estimasi Dengan Program Berikut ini hasil perhitungan estimasi dengan program dari metode Regresi Linier Berganda yaitu, sebagai Gambar 5.
7 Pengujian Form Estimasi Berdasarkan dari pengujian diatas menunjukan bahwa hasilnya telah sesuai antara perhitungan manual dan perhitungan program.
Hal ini mununjukan bahwa program yang telah dibangun berjalan dengan baik dan sesuai yang diharapkan.
8 Tampilan Laporan Estimasi Laporan Estimasi adalah form yang disediakan untuk menampilkan laporan data hasil perhitungan regresi linier berganda.
Tampilan laporan dapat dilihat pada gambar 4.
8 seperti dihalaman berikut :
Gambar 5.
8 Form Laporan Journal homepage: https://ojs.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
1 Kesimpulan Berdasarkan analisa pada permasalahan yang terjadi dalam kasus yang diangkat tentang Implementasi Data Mining Untuk Mengestimasi Tunggakan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) Pada Kantor Wilayah Perpajakan Sumatera Utara I Dengan Mengunakan Metode Regresi Linier Berganda maka dapat ditarik kesimpulan sebagai Pengestimasian Tunggakan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) Pada Kantor Wilayah Perpajakan Sumatera Utara I dilakukan dengan pengimplementasian Data Mining menggunakan Metode Regresi Linier Berganda yang berawal dari menentukan variabel X1.
X2 dan Y kemudian menghitung nilai koefisien yang menghasilakan persamaan regresi linier dan elemenimasi persamaan linier untuk mendapatkan nilai a, b1 dan b2, kemudaian hasil estimasi ditampilkan pada laporan.
Sistem yang mengimplementasi data mining dengan menggunakan Algoritma Regresi Linier Berganda untuk Pengestimasian Tunggakan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)dapat dirancang dengan baik menggunakan UML dan Flowchart untuk menggambarkan sistem yang akan dibangun.
UML terdiri dari Use Case Diagram.
Activity Diagram, dan Class Diagram.
Serta sistem dibangun dengan baik juga menggunakan Microsoft Visual Studio 2010.
Microsoft Access 2010, dan Crystal Report 8.
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji Syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa dimana atas berkatnyalah saya mampu menyelesaikan skripsi ini dengan Terima kasih juga kepada dosen pembimbing Bapak Kamil Erwansyah.
Kom.
Kom dan bapak Nurcahyo Budi Nugroho.
Kom.
Kom beserta pihakAepihak lainnya yang mendukung penyelesaian jurnal skripsi ini.
DAFTAR PUSTAKA