Prediksi Pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor Menggunakan Metode Exponential Smoothing pada Samsat UP3AD Kabupaten Pekalongan

Abstract

Adanya penurunan pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) tentu menjadi masalah karena mengurangi Pendapatan Asli Daerah (PAD). Hal ini disebabkan karena tidak adanya rumus untuk menghitung potensi penerimaan pajak secara akurat sehingga menyebabkan kurangnya strategi pengelolaan dan pengembangan sumber-sumber keuangan daerah bagi peningkatan Pendapatan Asli Daerah (PAD). Maka dari itu diperlukan adanya proses datamining untuk menghitung prediksi Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) agar dapat meminimalisasi penurunan pajak. Metode yang digunakan adalah metode exponential smoothing dengan bahasa pemograman PHP dan mySQL sebagai manajemen database. Penelitian ini menghasilkan prediksi total pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) tahun 2016 yang mana pada bulan Februari akan mengalami peningkatan nilai PKB sekitar 30%,  antara bulan Maret sampai dengan bulan Oktober akan mengalami penurunan nilai PKB sekitar 2 hingga 17%, serta pada Bulan November dan Desember akan mengalami peningkatan nilai PKB sekitar 2 hingga 7%. Dengan ini dapat disimpulkan bahwa pendapatan pajak kendaraan bermotor menggunakan metode exponential smoothing pada Samsat UP3AD Kabupaten Pekalongan dapat digunakan untuk menghitung potensi penerimaan pajak secara akurat dalam menetapkan target penerimaan pajak pada tahun yang akan datang.

Kata kunci—datamining,prediksi, analisa trend pajak kendaraan bermotor, samsat

 

Revenue decline of vehicle tax is a problem because it reduces revenue. This is due to the absence of a formula that calculates potential tax revenue accurately, causing a lack of strategic management and development of the financial resources for the improvement of local revenue. Thus it is necessary to datamining process for calculating prediction Motor Vehicle Tax in order to minimize the tax reduction. The method used is the method of exponential smoothing with the programming language PHP and mySQL as database management. This research resulted in prediction of total revenues motor vehicle tax in 2016 which in February will increase the value of motor vehicle tax of about 30%, between March to October would be impaired motor vehicle tax of about 2 to 17%, as well as in November and December will increase vehicle tax value of about 2 to 7%. By this it can be concluded that the motor vehicle tax revenue using exponential smoothing method in SAMSAT UP3AD Pekalongan can be used to calculate potential tax revenue accurately in setting targets for tax revenues in the coming year.

Keywords—datamining, forecasting, trend analysis motor vehicle tax, samsat