Pajak Pertambahan Nilai (PPN) merupakan pajak yang ditambahkan atas suatu transaksi. PPN juga berfungsi sebagai sumber penerimaan negara untuk menyokong pembangunan nasional. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kota Surakarta yang sempat memperoleh predikat sebagai kota kedua taat pajak di Jawa Tengah sehingga perlu dilakukan peninjauan kesesuaian antara pelaksanaan, penyetoran, dan pelaporan PPN dengan peraturan yang berlaku atas klaim tersebut. Penelitian ini menggunakan data kepatuhan pembayaran pajak berdasarkan data dari Kantor Pelayanan Pajak Pratama Surakarta dengan label klasifikasi status pembayaran pajak. Pada penelitian ini perbandingan metode naive Bayes dan KNN pada klasifikasi data status pembayaran PPN di Surakarta tahun 2023. Perbandingan yang dilakukan memiliki urgensi yang signifikan dalam membantu pemerintah atau lembaga pajak untuk mengoptimasi pengumpulan pajak, menyusun kebijakan yang lebih efektif, meningkatkan ketaatan pajak di masyarakat, dan meningkatkan efisiensi administrasi secara keseluruhan, Untuk mengevaluasi hasil yang akurat, dilakukan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Apparent Error Rate (APER). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode naive Bayes memiliki performa klasifikasi yang lebih baik dengan nilai APER sebesar 8,06% sedangkan metode KNN sebesar 7,33%