Optimalisasi Fuzzy Weight Product dalam pengelolaan besaran terhutang pajak hiburan di Kabupaten Malang

INDONESIA:

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan dan membandingkan dua pendekatan metode Fuzzy Weight Product (FWP) dalam pengelolaan besaran terhutang pajak hiburan di Kabupaten Malang, yaitu FWP berbasis Triangular Fuzzy Number (TFN) dan FWP berbasis derajat keanggotaan. Permasalahan yang diangkat adalah ketiadaan sistem peringkat yang dapat membantu menentukan prioritas objek pajak berdasarkan besarnya pokok pajak, jumlah denda, dan lamanya tunggakan. Data yang digunakan berupa data sekunder dari 165 objek pajak hiburan untuk periode tahun 2020 hingga 2024.

Tahapan penelitian meliputi penentuan alternatif dan kriteria, normalisasi data, pemberian bobot preferensi fuzzy, transformasi nilai ke bilangan fuzzy, perhitungan nilai preferensi alternatif, serta perankingan berdasarkan nilai preferensi relatif. Pendekatan TFN digunakan untuk merepresentasikan ketidakpastian pada bobot kriteria melalui nilai lower, middle, dan upper, sedangkan pendekatan derajat keanggotaan memanfaatkan nilai linguistik dan fungsi keanggotaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua pendekatan mampu mengelompokkan dan menentukan prioritas objek pajak secara sistematis. Namun, pendekatan TFN menghasilkan output yang lebih variatif dan menunjukkan sensitivitas yang lebih tinggi dalam membedakan tingkat prioritas. Hal ini disebabkan karena TFN dapat merepresentasikan ketidakpastian dan subjektivitas data dalam bentuk rentang nilai, sehingga menghasilkan output yang lebih fleksibel dibandingkan pendekatan deterministik. Dengan demikian, FWP berbasis TFN dapat menjadi pendekatan alternatif yang potensial dalam mendukung proses pengambilan keputusan berbasis multikriteria.

ENGLISH:

This study aims to optimize and compare two approaches of the Fuzzy Weight Product (FWP) method in managing the outstanding amount of entertainment tax in Malang Regency, namely FWP based on Triangular Fuzzy Number (TFN) and FWP based on membership degrees. The core issue addressed is the absence of a ranking system that can assist in determining the priority of tax objects based on the amount of principal tax, penalties, and the length of delinquency. The data used consists of secondary data from 165 entertainment tax objects for the period 2020 to 2024.

The research stages include determining alternatives and criteria, normalizing data, assigning fuzzy preference weights, transforming values into fuzzy numbers, calculating alternative preference values, and ranking based on relative preference values. The TFN approach is used to represent uncertainty in the weight of criteria through lower, middle, and upper values, while the membership degree approach utilizes linguistic values and membership functions. The results indicate that both approaches can systematically classify and prioritize tax objects. However, the TFN approach provides more varied output and shows greater sensitivity in distinguishing priority levels. This is because TFN can represent uncertainty and subjectivity in the form of value ranges, resulting in more flexible output compared to deterministic approaches. Thus, FWP based on TFN offers a potential alternative for supporting multi-criteria decision-making processes.

ARAB:

يهدف هذا البحث إلى تحسين ومقارنة نهجين لطريقة "الوزن المضبوط الضبابي" (FWP) في إدارة مبالغ الضرائب الترفيهية المتأخرة في محافظة مالانغ، وهما: طريقة FWP المعتمدة على الأعداد الضبابية الثلاثية (TFN)، وطريقة FWP المعتمدة على درجات الانتماء. وتكمن المشكلة الرئيسية في عدم وجود نظام تصنيف يمكن أن يساعد في تحديد أولويات الكيانات الضريبية بناءً على مقدار الضريبة الأصلية، قيمة الغرامة، وطول فترة التأخير. وقد استُخدمت بيانات ثانوية من ١٦٥ كيانًا ضريبيًا خلال الفترة من عام ٢٠٢٠ –٢٠٢٤.

شملت مراحل البحث تحديد البدائل والمعايير، وتطبيع البيانات، وتحديد الأوزان التفضيلية الضبابية، وتحويل القيم إلى أعداد ضبابية، وحساب قيم التفضيل، والترتيب بناءً على القيم النسبية للتفضيل. وقد استُخدم نهج TFN لتمثيل عدم اليقين في أوزان المعايير من خلال القيم الدنيا والوسطى والعليا، بينما اعتمد نهج درجات الانتماء على القيم اللغوية ودوال الانتماء. و ظهرثالنتائج أن كلا النهجين قادران على تصنيف وتحديد أولويات الكيانات الضريبية بشكل منهجي، إلا أن نهج TFN يوفر نتائج أكثر تنوعًا ويُظهر حساسية أعلى في التمييز بين مستويات الأولوية، وذلك لأنه يمثل عدم اليقين والذاتية في شكل نطاقات من القيم، مما يجعله أكثر مرونة من النهج الحتمي. ومن ثم، يُعد FWP المعتمد على TFN خيارًا واعدًا لدعم عمليات اتخاذ القرار متعددة المعايير.