Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Kelas Besar Tunggakan Pajak Kendaraan Bermotor Pada SAMSAT Toli-Toli

Abstract

Pajak kendaraan bermotor adalah pajak yang dikelola oleh kantor SAMSAT yang berlokasi di setiap provinsi, wilayah dan kota. Pemungutan pajak kendaraan bermotor secara efektif perlu dilakukan untuk meningkatkan pendapatan asli daerah.. Kesadaran wajib pajak untuk memenuhi kewajibannya menjadi hal penting dalam permasalahan ini. Jika wajib pajak tidak melakukan penunggakan maka pendapatan daerah akan stabil. Namun demikian, beberapa wajib pajak tidak membayar pajak tepat waktu,sehingga tiap tahun kendaraan yang menunggak semakin meningkat, sehingga pendapatan yang diterima oleh daerah juga mengalami penurunan, Maka perlu adanya implementasi Algoritma K-Means Untuk Menentukan Kelas Besar Tunggakan Pajak  Bermotor. Untuk melakukan evaluasi pengelompokan data pada penelitian ini, digunakan metode yang umum dilakukan untuk mengukur perfroma k-means yaitu silhouette index dan davies bouldin index .Berdasarkan hasil pengujian Silhouette Index memiliki rentang nilai dari -1 hingga 1. Semakin mendekati nilai 1 maka semkin baik performa cluster. Pada eksperimen yang telah dilakukan rata-rata silhouette index sebesar 0,86955 dengan nilai silhouette index terbesar dengan nilai 0,88891 dengan K=3.
Kata kunci : Pajak Kendaraan, Algoritma K-Means, Silhouette index, Davies bouldin index