PERAMALAN TAAT BAYAR PAJAK KENDARAAN DIKOTA MALANG MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

STUDI KASUS : PT JASA RAHARJA CABANG MALANG

Abstract

PT Jasa Raharja selaku pengelola dana Sumbangan Wajib Dana Kecelakaan Lalu Lintas Jalan (SWDKLLJ) dihadapkan dengan permasalahan terkait minimnya ketaatan masyarakat terhadap kewajiban membayar Pajak Kendaraan Bermotor (PKB), yang berdampak terhadap ketidakstabilan pendapatan perusahaan. Sebagai upaya mitigasi terhadap potensi penurunan pendapatan, penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem peramalan tingkat kepatuhan pembayaran PKB di Kota Malang dengan memanfaatkan metode Double Exponential Smoothing (DES). Pemilihan metode DES didasarkan pada kemampuannya dalam mengakomodasi pola data yang mengandung tren, sehingga mampu memberikan hasil prediksi yang lebih akurat. Sistem peramalan ini dikembangkan dalam bentuk aplikasi web berbasis framework Laravel, yang dilengkapi dengan fitur pengelolaan data pajak dan pendapatan, visualisasi grafik peramalan, serta output laporan dalam format PDF dan Excel. Berdasarkan hasil pengujian, sistem terbukti berjalan secara optimal pada berbagai jenis peramban (browser) dan menghasilkan nilai akurasi yang cukup tinggi berdasarkan pengujian menggunakan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error). Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi sarana pendukung bagi instansi terkait dalam merumuskan strategi peningkatan kepatuhan pembayaran PKB secara data-driven dan efisien.