Pengelolaan Incident Management Berdasarkan ITIL v4 dan Prediksi Penyelesaian Insiden Dalam Rangka Optimalisasi Layanan Sebagai Upaya Meningkatkan Kepatuhan Wajib Pajak

Abstract

Sistem perpajakan di Indonesia telah mentransformasi layanan digital yang semula wajib pajak melaporkan kewajiban perpajakannya secara manual menjadi pelaporan perpajakan secara elektronik. Layanan ini yang dilengkapi kolaborasi antar sistem yang dinamakan aplikasi DJPOnline. Direktorat Jenderal Pajak (DJP) menjadikan aplikasi ini untuk menerapkan self assessment. Oleh karena itu, downtime Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) aplikasi ini berdampak pada kepatuhan wajib pajak. Penanganan insiden pada aplikasi ini menjadi sangat penting untuk mengatasi kejadian downtime TIK, namun belum ditangani secara terstruktur sesuai standar sehingga proses penyelesaiannya tidak berjalan optimal. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif untuk mengetahui perbedaan penanganan insiden yang dilakukan DJP sesuai dengan kerangka kerja ITIL v4 dan menggunakan teknik machine learning untuk mengetahui prediksi penyelesaian insiden. Teknik machine learning menggunakan algoritma Decision Tree, Random Forest dan Ada-boost. Hasil penelitian ini mengusulkan perubahan penanganan insiden sesuai dengan kerangka kerja ITIL v4 dan nilai akurasi prediksi penyelesaian insiden sehingga dapat mengatasi kejadian downtime TIK yang tidak direncanakan.