J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER ) - V OL . 2 N O . 1 (2022) F EBRUARI 2022

## PREDIKSI PENERIMAAN NEGARA BUKAN PAJAK (PNBP) MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK DI LPP RRI GORONTALO
Djainab Humolungo a) , Wahyudin Hasyim b) , Alter Lasarudin c))
a, b c Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## Abstrak
DJAINAB HUMOLUNGO. Prediction of Non-Tax State Revenue (PNBP) at LPP RRI Gorontalo Using the Neural Network Algorithm. Supervised by WAHYUDIN HASYIM as Chairman and ALTER LASARUDIN as Member.
Non-Tax State Revenue (PNBP in indonesian) is one of the most important sources of state revenue in addition to tax revenues. So in this case, prediction is important in knowing the amount of Non-Tax State Revenue at LPP RRI Gorontalo whether it can meet the targets set by the government. Central RRI LPP or not. The data used were 240 datas. with using the Neural Network Algorithm, the accuracy of the Neural Network Algorithm in predicting Non-Tax State Revenue is not good. This is evidenced by the smallest RMSE level which is still at 0.076. and after testing used calculations in Microsoft Excel, it can be seen that the prediction results from 48 weeks in 2020 and the error range of the data resulting from denormalization of data with a range value from 23855200 to -104726900 Keywords: Mining Data, Neural Network Algorithm.
Penerimaan  Negara  Bukan  Pajak  (PNBP)  adalah  salah  satu  sumber  penerimaan  negara  yang  sangat  penting  disamping  penerimaan perpajakan.Maka dalam  hal ini Prediksi  merupakan hal penting dalam  mengetahui jumlah Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) di LPP RRI Gorontalo apakah dapat memenuhi Target yang telah ditentukan oleh LPP RRI Pusat atau tidak.  Data  yang digunakan dalam penelitian  ini  sebanyak  240  data.  Dengan  menggunakan  Algoritma Neural  Network bahwa  tingkat  akurat  Algoritma Neural  Network dalam memprediksi PNBP tidak baik. Hal ini dibuktikan dengan tingkat RMSE terkecil saja masih di angka 0.076. dan setelah dilakukan pengujian  menggunakan  perhitungan  di  Microsoft  Excel  terlihat  bahwa  hasil  prediksi  dari  48  minggu  di  Tahun  2020  dan range  error data hasil denormalisasi data dengan nilai range dari  23855200 sampai dengan -104726900
Kata Kunci
:  Data Mining, Algoritma Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  rangka  mengoptimalkan  Penerimaan  Negera Bukan  Pajak  (PNBP)  guna  menunjang  pembangunan  nasional, untuk itu PNBP saat ini  menjadi salah satu sumber penerimaan negara  yang  sangat  penting  disamping  penerimaan  perpajakan, maka  pemerintah  menetapkan  suatu  undang-undang  yang mengatur  tentang  Penerimaaan  Negara  Bukan  Pajak  (PNPB) yaitu  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  9  Tahun 2018.
Penerimaan  Negara  Bukan  Pajak  (PNBP)  adalah pungutan  yang  dibayar  oleh  orang  pribadi  atau  badan  dengan memperoleh  manfaat  langsung  maupun  tidak  langsung  atas layanan atau pemanfaatan sumber daya dan hak.
Tugas  dan  pokok  Lembaga  Penyiaran  Publik  Radio Republik  Indonesia  (LPP  RRI)  yaitu  dapat  memberikan pelayanan  informasi,  pendidikan,  hiburan  yang  sehat,  kontrol dan  perekat  sosial,  serta  melestarikan  budaya  bangsa  untuk kepentingan seluruh lapisan masyarakat melalui penyelenggaraan  penyiaran  radio  yang  menjangkau  seluruh wilayah  NKRI .  Sedangkan  fungsi  dari  LPP  RRI  yaitu perumusan  kebijakan  umum  dan  pengawasan  di  bidang penyelenggaraan  Penyiaran  Radio  Publik,  pelaksanaan  dan pengendalian  kegiatan  penyelenggaraan  Penyiaran  Radio Publik,  pembinaan  dan  pelaksanaan  administrasi  serta  sumber daya LPP RRI.
Penerimaan  Negara  Bukan  Pajak  (PNBP)    mulai diterapkan  di  seluruh  Satuan  Kerja LPP RRI  pada  Tahun  2018 dengan  target  yang  berbeda-beda.  Dan  selama  ini LPP RRI Gorontalo selalu melampaui target yang ditentukan. Di LPP RRI Gorontalo itu sendiri terdapat PNBP dalam berbagai jenis berita yang disiarkan, diantaranya Berita Kedukaan, Radiogram, Berita Kehilangan,  Siaran  Langsung,  Pemberitahuan,  Iklan  Layanan Masyarakat (ILM).
Prediksi  merupakan  hal  penting  dalam  mengetahui PNBP LPP RRI  Gorontalo  apakah  memenuhi  target  atau  tidak. Salah  satu  Algoritma  Prediksi  yang  bayak  digunakan  adalah Algoritma Neural  Network.  Neural  Network adalah  teknik peramalan  yang  paling  banyak  digunakan,  karena Neural Network bisa  cepat  dan  akurat,  banyak  peneliti  menggunakan Neural Network untuk memecahkan masalah peramalan. Neural Network mempunyai  kelebihan  yaitu  jaringan  syaraf  mampu menyelesaikan  problem  nonlinear,  mempunyai  toleransi  yang cukup tinggi terhadap data yang mengandung noise dan mampu menangkap  hubungan  yang  sangat  kompleks  antara  variabel- variabel predictor dan outputnya (Badrul, 2016).
Neural  Network atau  biasa  disebut  juga  jaringan  syaraf tiruan  adalah  suatu  metode  komputasi  yang  meniru  sistem jaringan  saraf  biologi.  Metode  ini  menggunakan  elemen perhitungan  non-linier  dasar  yang  disebut  neuron  yang diorganisasikan  sebagai  jaringan  yang  saling  berhubungan, sehingga  mirip  dengan  jaringan  saraf  manusia.  Jaringan  saraf
tiruan  ini  dibentuk  untuk  memecahkan  suatu  masalah  tertentu seperti  pengenalan  pola  atau  klasifikasi  karena  proses pembelajaran

## 2. METODOLOGI

## a) Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  yang diperoleh  dari  data-data  keuangan  untuk  periode  laporan Penerimaan  Negara  Bukan  Pajak  (PNBP)  2016,  2017,  2018, 2019 dan 2020 pada LPP RRI Gorontalo berupa data time series univariat.
b) Preprocessing Tahap Preprocessing data  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  yaitu  dengan  melakukan  normalisasi  data  dengan tujuan untuk mengelompokkan data ke dalam jangkauan tertentu agar  dapat  memudahkan  proses  pengolahan  data.      Normalisasi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  jangkauan  (0.1)  dan proses preprocessing menggunakan Microsoft  Excel. Rumus perhitungan normalisasi data yang digunakan adalah:
(   ) (   ) ................................................................................................................. (3.1) Di mana,
X’= Data hasil normalisasi
X = Data asli/ data awal
A = Nilai maksimum data asli B = Nilai minimum data asli
c) Pengolahan Data dari Univariate ke Multivariate
Dari  data  yang  telah  dilakukan  perubahan  dari univariat  kedalam  bentuk  multivariate.  Hal  tersebut  dilakukan untuk  mengetahui  pola  data  paling  baik  yang  akan  diproses dengan menggunakan algoritma Neural Network.
d) Ekperimen dan pengujian model
Dataset yang digunakan kemudian diolah menggunakan  tool  pengolahan  komputasi , untuk  dilakukan pengujian terhadap metode yang diterapkan yaitu metode Neural Network menghasilkan  hasil  akhir  dari  proses  pengolahan  data berupa  nilai Root  Mean  Square  Error  ( RMSE)  yang  terkecil dilakukan untuk pencarian model terbaik.
e) Evaluasi dan Penguji
Pada  tahap  evaluasi  ini  nilai  yang  dihasilkan  dari pengujian  adalah  berupa  nilai Root  Mean  Square  Error ( RMSE).  Nilai  dari Root  Mean  Square  Error yaitu  rata-rata kuadrat  dari  perbedaan  nilai  estimasi  dengan  nilai  observasi. Apabila nilai Root Mean Square Error yang  diperoleh  semakin kecil maka estimasi model atau variabel semakin valid.
Adapun rumus Root Mean Square Error dipresentasikan dengan persamaan yaitu sebagai berikut :
√ ∑ ( ) ………(3.2)
nilai  estimasi  dengan  nilai  observasi.  Apabila  nilai Root  Mean Square  Error yang  diperoleh  semakin  kecil  maka  estimasi model atau variabel semakin valid.
Dimana, X t = Nilai aktual pada periode ke-t
F t = Nilai peramalan pada periode ke-t
n = Jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang  digunakan  adalah  data  yang  diperoleh  dari  data-data keuangan  untuk  periode  laporan  Penerimaan  Negara  Bukan
Pajak  (PNBP)  Tahun    2016,  2017,  2018,  2019  dan  2020    pada LPP RRI Gorontalo.
Jumlah data dari Tahun 2016 sampai dengan Tahun 2020 adalah 240. Pada pengolahan data awal peneliti menggunakan beberapa tahapan yaitu data times series, normalisasi data, analisis neural network, dan  denormalisasi.  Untuk  tahapan times  series , normalisasi,  dan  denormalisasi  data  pada  penelitian  ini menggunakan  bantuan Microsoft  excel .  Sedangkan  untuk tahapan neural  network menggunakan tool yang  ada  pada RapidMiner
Tabel 1. Data Times Series
Pemodelan Menggunakan Algoritma Neural Network Berikut  ini  merupakan  uraian  langkah-langkah perhitungan dalam algoritma Neural Network dalam memprediksi Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP).

## a) Pengolahan Data
Pengolahan  data  adalah  manipulasi  data  agar  menjadi bentuk  yang  lebih  berguna.  Karena  prediksi  menggunakan  data times  series ,  maka  peneliti  mengubah  laporan  keuangan  dari rekapan  perbulan  menjadi  perminggu.  Olehnya  dihasilkan  data sebanyak  240 record untuk  data  keseluruhan.  Adapun  data tersebut adalah adalah sebagai berikut :
b) Normalisasi Data
Dari rumus normalisasi data 3.1 maka dengan menggunakan data awal dilakukan normalisasi data dengan cara sebagai berikut :
X ( Minggu )1  =  0.8  *  (18763100  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1
= 0.8 * (18413100) / 140893250 + 0.1 = 0.2046
X ( Minggu )2  =  0.8  *  (11689300  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1
= 0.8 * (11689300) / 140893250 + 0.1 = 0.1664
X ( Minggu )3  =  0.8  *  (20650000  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1
= 0.8 * (20650000) / 140893250 + 0.1
= 0.2173
X ( Minggu )2  =  0.8  *  (11689300  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1 = 0.8 * (11689300) / 140893250 + 0.1
= 0.1664
X ( Minggu )3  =  0.8  *  (20650000  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1 = 0.8 * (20650000) / 140893250 + 0.1 = 0.2173 X ( Minggu )4  =  0.8  *  (18650000  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1 = 0.8 * (18650000) / 140893250 + 0.1 = 0.2059
No Bulan Minggu
Penerimaan (Rp) 1 Jan-16 Minggu 1 18,763,100 2 Minggu 2 12,039,300 3 Minggu 3 21,000,000 … … … … Mar-16 … … … … … 9 Minggu 9 12,369,000 10 Minggu 10 18,924,000
X ( Minggu )5  =  0.8  *  (17322200  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1 = 0.8 * (17322200) / 140893250 + 0.1 = 0.1984 X ( Minggu )6  =  0.8  *  (15050100  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1 = 0.8 * (15050100) / 140893250 + 0.1 = 0.1855 X ( Minggu )7  =  0.8  *  (18880050  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1 = 0.8 * (18880050) / 140893250 + 0.1 = 0.2072 X ( Minggu )8  =  0.8  *  (20650050  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1 = 0.8 * (20650050) / 140893250 + 0.1 = 0.2173 X ( Minggu )9  =  0.8  *  (12019000  –  350000)  /  (141243250  – 350000) + 0.1 = 0.8 * (12019000) / 140893250 + 0.1 = 0.1682 X ( Minggu )10  =  0.8  *  (18574000  – 350000) /  (141243250  – 350000) + 0.1 = 0.8 * (18574000) / 140893250 + 0.1 = 0.2055
Untuk  hasil  lengkap  dari  normalisasi  data  dapat  dilihat  pada tabel berikut :
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data

## c) Analisis Neural Network
Proses  analisis  NN  diawali  dengan  menentukan  data periode  terbaik  untuk  mendapatkan  nilai  RMSE  terkecil. Penentuan  data  periode  terbaik  sendiri  diawali  dengan menentukan terlebih dahulu nilai Hidden Layer, Traning Cycles, Learning Rate, dan Momentum yang diolah dengan menggunakan  RapidMiner,  yaitu tools yang  digunakan  untuk menganilisis data mining sebagaimana gambar di bawah ini
Gambar 1. Proses Penentuan RMSE Terkecil ( RapidMiner 2021)
Gambar 2. Proses di dalam Validation ( RapidMiner 2021)
Gambar 3. Penentuan parameter
Tabel 3. Data Periode Terbaik
a. Hidden Layer
Hidden  Layer pada penelitian  ini  menggunakan  skala  2  sampai dengan  20.  Dari  hasil  olah  data  yang  dilakukan,  ditemukan bahwa hasil RMSE terkecil ada pada hiden layer 5 yaitu sebesar 0.087 sebagaimana yang ditampilkan pada tabel di bawah ini Tabel 4. Hidden Layer

## b. Training Cycles
Setelah  didapatkan hidden  layer terbaik  yaitu  5,  maka  proses selanjutnya  adalah  mencari training  cycles. T raining  cycles pada  penelitian  ini  menggunakan  skala  100  sampai  dengan 1500.  Dari  hasil  olah  data  yang  dilakukan,  ditemukan  bahwa RMSE terbaik berada pada skala 100 dengan nilai RMSE adalah 0,076 sebagaimana yang digambarkan pada tabel di bawah ini :
Tabel 5. Training Cycles
TAHUN 2016 2017 2018 2019 2020 Minggu 1 0.2046  0.1482  0.1322 0.1616  0.1008 Minggu 2 0.1664  0.1406  0.1207 0.1294  0.1257 Minggu 3 0.2173  0.1392  0.1344 0.1372  0.1176 Minggu 4 0.2059  0.1420  0.1291 0.2184  0.1045 Minggu 5 0.1984  0.1724  0.1280 0.1444  0.1386 Minggu 6 0.1855  0.1907  0.1221 0.1378  0.1068 Minggu 7 0.2072  0.1541  0.1162 0.1511  0.1260 Minggu 8 0.2173  0.1498  0.1295 0.1520  0.1022 Minggu 9 0.1682  0.1593  0.1413 0.1616  0.1348 Minggu 10 0.2055  0.1716  0.1423 0.1423  0.1022
c. Learning Rate
Setelah  didapatkan hidden  layer terbaik  yaitu  5  dan training cycles terbaik yaitu 100 maka proses selanjutnya adalah mencari learning  rate. Skala Learning  Rate yang  digunakan  adalah  0,1 sampai  dengan  1.  Dari  hasil  olah  data  yang  dilakukan, ditemukan  bahwa  RMSE  terbaik  berada  pada  skala  0,3  dengan nilai  RMSE  adalah  0,076  sebagaimana  yang  ditampilkan  pada tabel di bawah ini :
Tabel 6. Learning Rate

## d. Momentum
Setelah didapatkan hidden layer terbaik yaitu 5, training cycles terbaik  yaitu  100,  dan learning  rate terbaik  yaitu  0.3  maka proses  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  momentum . Penentuan Learning  Rate menggunakan  skala  0,1  sampai  dengan  1.  Dari hasil olah data yang dilakukan, ditemukan bahwa RMSE terbaik berada  pada  skala  0,2  dengan  nilai  RMSE  adalah  0,076 sebagaimana yang ditampilkan pada tabel di bawah ini :
Tabel 7. Momentum
Setelah  mendapatkan  nilai Hidden  Layer,  Traning  Cycles, Learning  Rate, dan Momentum, nilai-nilai  tersebut  dimasukan dalam  Parameter Neural  Network dan  didapatkan  nilai  RMSE terbaik yaitu 0,076, sebagaimana pada tabel di bawah ini.

## Tabel 8. Parameter NN

## d) Hasil Prediksi
Sebagaimana  dijelaskan  sebelumnya  bahwa  dalam  melakukan prediksi Peneliti menggunakan RapidMiner dan Microsoft Excel sebagai tools dalam pengelolaan datanya. Proses  yang  di dalam RapidMiner  untuk  melakukan  prediksi  sama  seperti  proses penentuan  Paramater  NN.  Bedanya  pada  proses  ini,  hasil  pada proses pertama (parameter yang dihasilkan pada proses pertama) yang menjadi parameter pada proses ini
Adapun  hasil  prediksi  dengan  menggunakan parameter  NN  terbaik  dengan  aplikasi  RapidMiner  dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 9. Hasil Prediksi

## e) Denormalisasi Data
Sebelum  menampilkan  hasil  akhir  dari  prediksi  yang  akan dilakukan data normalisasi dari proses analisis NN akan diubah ke  data  aktual  dengan  cara  denormalisasi.  Adapun  prosesnya adalah sebagai berikut :
X ( Minggu ) 240  = (0.4716 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000) / 0.8 + 350000
= 0.3716 * 140893250 / 0.8 + 350000 = 65800000
X ( Minggu ) 239  = (0.2922 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000) / 0.8 + 350000
= 0.1922 * 140893250 / 0.8 + 350000 = 34200500
X ( Minggu ) 238  = (0.3124 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000)
/ 0.8 + 350000
= 0.2124 * 140893250 / 0.8 + 350000
= 37753250
X ( Minggu ) 237  = (0.1122 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000)
/ 0.8 + 350000
= 0.0122 * 140893250 / 0.8 + 350000 = 2500100
X ( Minggu ) 236  = (0.1281 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000) / 0.8 + 350000
= 0.0281 * 140893250 / 0.8 + 350000 = 5299000
X ( Minggu ) 235  = (0.1247 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000)
/ 0.8 + 350000
= 0.0247 * 140893250 / 0.8 + 350000 = 4700250
X ( Minggu ) 234  = (0.1291 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000)
/ 0.8 + 350000
= 0.0291 * 140893250 / 0.8 + 350000
= 5470900
X ( Minggu ) 233  = (0.1321 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000)
/ 0.8 + 350000
= 0.0321 * 140893250 / 0.8 + 350000 = 6002350
X ( Minggu ) 232  = (0.1253 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000) / 0.8 + 350000
= 0.0253 * 140893250 / 0.8 + 350000 = 4800000
X ( Minggu ) 231  = (0.1486 - ( 0.1 ) ) * (141243250 – 350000) / 0.8 + 350000
= 0.0486 * 140893250 / 0.8 + 350000 = 8900750
Untuk lebih  lengkapnya hasil proses denormalisasi data dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 10. Denormalisasi Data
Dari tabel di atas terlihat bahwa hasil prediksi dari 48 minggu di tahun  2020  dan Range  Error data  hasil  denormalisasi  data dengan  nilai range dari  23855200 sampai dengan  -104726900. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  keakuratan dari  data  prediksi  penerimaan  negara  bukan  pajak  (PNBP)  di LPP RRI  Gorontalo  dengan  menggunakan  metode  NN  masih terlalu rendah
Gambar 4. Hasil Perbandingan Data Aktual Tahun 2020 dan Hasil Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian  ini  maka dapat  ditarik  kesimpulan  terkait  prediksi  Penerimaan  Negara Bukan  Pajak  (PNBP)  di  LPP  RRI  Gorontalo  dengan menggunakan Algoritma Neural Network bahwa tingkat akurasi Algoritma Neural  Network dalam  memprediksi  PNBP  kurang akurat.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  tingkat  RMSE  terkecil  saja masih  di  angka  0.076.  dan  setelah  dilakukan  pengujian menggunakan  perhitungan  di Microsoft  Excel terlihat  bahwa hasil  prediksi  dari  48  minggu  di  Tahun  2020  dan range  error data hasil denormalisasi  data  dengan  nilai range  dari 23855200 sampai dengan -104726900. Algoritma Neural Network dapat di implementasikan dalam memprediksi Penerimaan Negara Bukan Pajak  (PNBP)  di  LPP  RRI  Gorontalo.  Namun  hasil  akurasinya masih belum memuaskan.
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  keakuratan dari  data  prediksi  Penerimaan  Negara  Bukan  Pajak  (PNBP)  di LPP RRI  Gorontalo  dengan  menggunakan  metode Neural Network masih terlalu rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badrul,  M.  (2016).  Optimasi  Neural  Network  dengan Algoritma Genetika untuk Prediksi Hasil Pemilukada. Bina Insani ICT Journal , 3 (1), 229–242.
[2] Maulana, G. G. (2017). Pembelajaran Dasar Algoritma Dan Pemrograman  Menggunakan  El-Goritma  Berbasis  Web.
Jurnal Teknik Mesin , 6 (2), 8.
https://doi.org/10.22441/jtm.v6i2.1183
[3] Rifai,  B.  (2013).  Algoritma  Neural  Network  Untuk Prediksi. Techno Nusa Mandiri , IX (1), 1–9.
[4] Wiwik  Retnowati,  D.  A.  N.  (2015).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penjurusan  Di  Sma  Menggunakan  Metode Neural Network Backpropagation ( Studi Kasus Sma Islam Kepanjen Malang ). Jurnal Mahasiswa Fakultas Sains Dan Teknologi , 1 (1), 1–6
[5] Hamsinar.  (2019). Surveilan*s  Epidemiologi  Program Studi  S1  Kesehatan  Masyarakat  Fakultas  Kesehatan  Dan
Farmasi Universitas Muhammadiyah 2018 / 2019 . 28.