Abstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor, dengan fokus pada Samsat Medan Selatan dan UPTD BAPENDA Kota Medan. Sumber utama pendanaan pembangunan dan pelayanan negara yang dapat dinikmati seluruh masyarakat adalah pajak, yang menyumbang lebih dari 70% pendapatan negara. Badan Pendapatan Daerah (Bapenda) mengelola Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) yang tergolong pajak daerah dan ditangani oleh Kantor Bersama Sistem Administrasi Terpadu Satu Atap (SAMSAT). Kami dapat mengidentifikasi wajib pajak yang patuh dan tidak patuh dengan menggunakan sampel data wajib pajak kendaraan bermotor dari Samsat Medan Selatan, tepatnya pada bulan Mei 2023. Dalam penelitian ini, data mining diterapkan bersamaan dengan Teknik Klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayesuntuk mengidentifikasi , dengan akurasi sebesar 70,91%, diantara 110 wajib pajak terdapat yang berpotensi patuh (nilai prior probability: 0,564) dan yang berpotensi tidak patuh (nilai prior probability: 0,436).
Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callSimilar Papers
More From: Journal of Computer Science and Informatics Engineering (CoSIE)
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
