ANALISIS SURVIVAL DALAM MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETEPATAN PEMBAYARAN PAJAK BUMI DAN BANGUNAN (PBB) DI KECAMATAN AGRABINTA KABUPATEN CIANJUR - Yolanda Putri Kirana, - (2022)
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan pembayaran Pajak Bumi dan Bangunan di Kecamatan Agrabinta Kabupaten Cianjur, dikarenakan adanya variasi besaran denda yang memiliki arti bahwa wajib pajak tidak tepat waktu dalam pembayarannya. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Cox Proportional Hazard. Pada data tersebut terdapat kemungkinan ties, maka dilakukan beberapa metode dalam menentukan estimasi parameter partial likelihood yaitu Breslow dan Efron. Hasil analisis dari kedua metode tersebut diketahui persamaan regresi cox proportional hazard yang terbaik menggunakan metode Efron dan terdapat lima faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu pembayaran pajak bumi dan bangunan pada data tersebut, yaitu luas bumi, luas bangunan, letak objek, status objek, dan jumlah denda. Model yang didapatkan yaitu h(t,X)=h_0 (t)exp⁡(0,1607X_1+31,86X_2+343,1X_(3 (Bukan Tempat Tinggal))-668,4X_(4 (Tanah dan Bangunan))-0,7502X_6 Interpretasi persamaan model Regresi Cox Proportional Hazard tersebut adalah semakin luas bumi objek pajak maka peluang terjadinya event (tepat waktu dalam pembayaran) 1.000 kali lebih besar, semakin luas bangunan objek pajak maka peluang terjadinya event 1.032 kali lebih besar, objek pajak yang digunakan sebagai tempat tinggal memiliki kesempatan terjadi event 0,0007 kali lebih besar, objek pajak yang berstatus tanah dan bangunan memiliki kesempatan terjadinya event 0,0019 kali lebih kecil, dan semakin sedikit jumlah denda objek pajak maka peluang terjadinya event 999,3 kali lebih besar. Kata Kunci : Pajak Bumi dan Bangunan, Analisis Survival, Regresi Cox Proportional Hazard.   ABSTRACT This study aims to determine the factors that affect the accuracy of land and building tax payments in Agrabinta District, Cianjur Regency due to variations in the amount of fines which mean that taxpayers are not on time in their payments. The analysis used in this study is cox proportional hazard regression. In the data there is a possibility of ties, then several methods are carried out in determining the estimation of the partial likelihood parameters, namely Breslow and efron. The results of the analysis of the two methods are known that the best proportional hazard cox regression equation uses the efron method and there are five factors that affect the timeliness of paying land and building taxes in the data, namely land area, building area, object location, object status, and the amount of fines. The model obtained is h(t,X)=h_0 (t)exp⁡(0,1607X_1+31,86X_2+343,1X_(3 (no residence/nearby))-668,4X_(4 (land and buildings))-0,7502X_6 The interpretation of the equation of the Cox proportional hazard regression model is that the wider the area of the tax object, the chance of an event occurring (on time in payment) is 1,000 times greater, the wider the tax object building, the 1,032 times greater chance of an event occurring, the tax object being used as a residence has a 0.0007 times greater chance of an event occurring, a tax object with the status of land and building has a 0.0019 times smaller chance of an event occurring, and the less the number of tax object fines, the 999.3 times greater chance of an event occurring. Keywords: Tax, Survival Analysis, Cox Proportional Hazard Regression