%A 1857031003 PUTRI SALSABILA RAMADHANI
%T PENERAPAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK
MEMPREDIKSI REALISASI PAJAK BEA BALIK NAMA KENDARAAN
BERMOTOR PROVINSI LAMPUNG
%X Pajak daerah merupakan sumber pendapatan daerah terbesar dari sekian jenis pajak
yang ada yaitu Pajak Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor (BBNKB). Pajak
BBNKB memiliki kontribusi sangat penting dalam membiayai pemerintahan dan
pembangunan daerah, karena pajak BBNKB mendorong laju pertumbuhan
ekonomi daerah dan sebagai salah satu sumber utama penerimaan negara. Oleh
karena itu, analisis dan prediksi Pajak BBNKB di Provinsi Lampung perlu
dilakukan untuk memantau pergerakan kenaikan atau penurunan yang terjadi
dimasa yang akan datang, serta pemerintah dapat membuat inovasi mengenai sistem
pembayaran pajak dan juga penetapan target penerimaan pajak. Penelitian ini
menggunakan metode artificial neural network dengan komposisi sebesar 80%
sebagai data training dan 20% sebagai data testing, diperoleh struktur terbaik
berupa input layer dengan 24 nodes, 2 hidden layer dengan 24 nodes dan 7 nodes,
fungsi aktivasi ReLU, dan output layer. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai
RMSE sebesar 0.246%, nilai MAPE sebesar 3,48%, nilai akurasi sebesar 96.51%.
Kata kunci: Pajak BBNKB, Data Mining, Machine Learning, Artificial Neural
Network, Prediksi.
%C UNIVERSITAS LAMPUNG
%D 2022
%I FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
%L eprints66245