Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Yang Membayar Pajak Menurut Jenis Kendaraan Di Kabupaten Batubara

Abstract

Tax is a source of funds for the state to overcome various problems such as social problems, improving welfare, prosperity of its people. In the Batubara district itself, the number of receipts of Motor Vehicle Taxes and the development of the number of motorized vehicles have increased but not offset by awareness of taxpayers, this is reflected in the amount of arrears and considerable fines at the Coal Samsat Office. Looking at these problems, a method that is effective in estimating the number of vehicles paying taxes in the Batubara district is needed. The data used is data from the Regency Statistics Agency. Coal through the website www.batubarakab.bps.go.id. The data is the number of motorized vehicles that pay taxes in the Coal district in the period of 2012 to 2017. The algorithm used in this study is Artificial Neural Networks with the Backpropagation method. Input variables used are 2012 data (X1), 2013 data (X2), 2014 data (X3), 2015 data (X4), 2016 data (X5) and 2017 data as targets with models training and testing architecture of 4 architectures namely 4-4-1, 4-8-1, 4-16-1, 4-32-1. The resulting output is the best pattern of ANN architecture. The best architectural model is 4-8-1 with epoch 3681, MSE 0.009744 and 100% accuracy. So that the prediction of the number of motorized vehicles that pay taxes is obtained in Batubara district. Abstrak Pajak merupakan sumber dana bagi negara untuk mengatasi berbagai permasalahan seperti masalah sosial, peningkatan kesejahteraan, kemakmuran masyarakatnya. Di kabupaten Batubara sendiri, jumlah penerimaan Pajak Kendaraan Bermotor dan perkembangan jumlah kendaraan bermotor mengalami peningkatan namun tidak diimbangi dengan kesadaran wajib pajak, hal tersebut tercermin dari jumlah tunggakan dan denda yang cukup besar pada Kantor Samsat Batubara. Melihat permasalahan yang cukup tersebut,dibutuhkan suatu metode yang efektif dalam memperkirakan jumlah kendaraan yang membayar pajak di kabupaten Batubara. Data yang digunakan adalah data dari Badan Statistik Kab. Batubara melalui website www.batubarakab.bps.go.id. Data tersebut adalah jumlah kendaraan bermotor yang membayar pajak di kabupaten Batubara dalam rentang waktu tahun 2012 hingga tahun 2017. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Jaringan Saraf Tiruan dengan metode Backpropagation. Variabel masukan (input) yang digunakan adalah data tahun 2012 (X1), data tahun 2013 (X2), data tahun 2014 (X3), data tahun 2015 (X4), data tahun 2016 (X5) dan data tahun 2017 sebagai target dengan model arsitektur pelatihan dan pengujian sebanyak 4 arsitektur yakni 4 -4-1, 4-8-1, 4-16-1, 4-32-1. Keluaran yang dihasilkan adalah pola terbaik dari arsitektur JST. Model arsitektur