## Journal of Technology and Informatics (JoTI)

## Peramalan Potensi Perolehan Pajak Daerah Menggunakan Metode
Double Exponential Smoothing
Moch. Firman Firdaus 1 , R. Dimas Adityo 2 , Mas Nurul Hamidah 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Bhayangkara Surabaya Email: firmanfirdaus542@gmail.com, dimas@ubhara.ac.id, masnurul@ubhara.ac.id
Abstrak: Pajak  digunakan  untuk  pemerintah  dan  kepentingan  masyarakat  umum  yang  wajib  dibayar  rakyat. Masyarakat yang telah membayar pajak tidak akan merasakannya secara langsung melainkan pajak akan digunakan untuk membangun fasilitas umum yang ada di daerah sekitar. Seiring dengan perkembangan zaman yang sangat cepat, banyak pemerintah daerah yang masih belum bisa memanfaatkan potensi pajak daerah mereka dengan baik, termasuk di kabupaten Sumenep, Kabupaten Sumenep yang terkenal dengan banyaknya destinasi  wisata dan kuliner. Dengan sistem peramalan pemerintah daerah dapat melihat potensi pajak daerah mereka. Dengan Metode Double Exponential Smoothing yang di populerkan oleh Brown dan Hol – Winter bisa menjadi  solusi  potensi  pajak  daerah  yang  ada  di Sumenep. Daeri Hasil kedua perhitungan metode dari Brown dan Winter didapatkan Beberapa perolehan Potensi pajak dengan Nilai Error yang bervariasi. Dari hasil uji coba Metode Double Exponential Smoothing dari Brown dari Alpha 0.1 – 0.9 didapatkan nilai error terkecil 18,839 dengan alpha 0.6 dan mendapatkan Nilai Potensi Pajak di bulan Januari 2020 sebesar Rp. 45.559.882,68, sedangkan dengan Metode Hol-Winter didapatkan error terkecil 10,369 dengan Alpha 0.6, Beta 0.7 dan Gama 0,7 dengan nilai Potensi pajak dibulan januari 2020 sebesar Rp. 44.508.395,02.
Kata Kunci: Double Exponential, S moothing , Forecasting , Pajak Daerah

## PENDAHULUAN
Pajak  merupakan  kontribusi  orang  pribadi  atau Badan  untuk  negara  masyarakat  umum.  Rakyat  yang membayar  pajak  tidak  akan  merasakan  manfaat  dari pajak  secara  langsung,  karena  pajak  digunakan  untuk kepentingan umum. Pajak merupakan salah satu sumber dana  pemerintah  untuk  melakukan  pembangunan,  baik pemerintah  pusat  atau  pemerintah  daerah.  Pungutan pajak dapat dilaksanakan berdasarkan undang – undang. Untuk  memenuhi  pajak  di  setiap  daerah,  banyak pemerintah  daerah,  sudah  menetapkan  sistem  yang mempermudah para wajib pajak untuk membayar pajak, dan  pemerintah  daerah  dapat  mengetahui  pajak  daerah [1].
Kekayaan Alam di Indonesia berbagai mcam ynag digunakan  untuk  tujuan Wisata dan Kuliner  yang dapat membantu perkembangan daerah tersebut menjadi lebih baik, dengan cara memungut pajak yang dilakukan oleh pemerintah daerah, terhadap pengusaha atau wajib pajak yang  terdapat  di  daerah  tersebut,  seperti  perhotelan, wisata  dan  Rumah  makan.  Tetapi  banyak  pemerintah daerah  yang  belum  dapat  memaksimalkan  pungutan pajak  daerah  sehingga  banyak  daerah  yang  kurang berkembang  untuk  memperbaiki  fasilitas  yang  dimiliki yang dikarenakan daerah tersebut tidak dapat memaksimalkan  pungutan  pajak  daerah  dan  tidak mengetahui potensi pajak yang ada di daerah tersebut [2].
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini dalam  memprediksi  potensi  pajak  daerah  terkadang masih  kurang  untuk  memenuhi  kebutuhan  daerah. Perolehan  pajak dalam  satu bulannya bahkan satu tahun masih  belum  bisa  menentukan  apakah  dalam  jangka
waktu satu bulan atau satu tahun mengalami peningkatan atau  penurunan  untuk  melakukan  pembangunan  suatu daerah.  Maka  dari  itu  dengan  berkembangan  teknologi pemerintah daerah harus menerapkan sistem yang dapat menunjang pemerintah daerah untuk mengetahui potensi pajak  yang  dimiliki  daerah  tersebut.  Sehingga  daerah tersebut dapat berkembang dan menjadi lebih baik.

## Pajak ( Tax)
Pengertian  Pajak  menurut  UU  KUP  NO  28 Tahun  2007  Pasal  1  ayat  1  adalah  kontribusi  wajib kepada Negara oleh rakyat. UU KUP telah menjelaskan, walaupun pajak merupakan kontribusi wajib bagi setiap warga  negara  namun  hal  itu  hanya  berlaku  untuk  yang memenuhi syarat subjektif dan objektif.
Seseorang  yang  diwajibkan  membayar  pajak yang  memenuhi  syarat  objektif  dan  subjektif.  Dalam undang – undang pajak sudah dijelaskan, jika seseorang sengaja  tidak  membayar  pajak  yang  seharusnya dibayarkan,  maka  ada  ancaman  sanksi administrative maupun hukum secara perdana.
Peramalan ( Forecasting)
Peramalan/ forecasting merupakan prediksi nilai- nilai  sebuah  variabel  berdasarkan  kepada  nilai  yang diketahui  dari  variabel  tersebut  atau  variabel  yang berhubungan.  Meramal  juga  dapat  didasarkan  pada keahlian judgment, yang pada gilirannya didasarkan pada data historis dan pengalaman [1].
Metode  peramalan  sendiri  di  bagi  menjadi  dua kategori  utama,  yaitu  metode  kualitatif  dan  metode kuantitatif . Metode  kualitatif  bersifat  instuitif  dan
biasanya dilakukan apabila tidak terdapat data – data dari masa  lalu  sehingga  peramalan  secara  matematis  tidak dapat  dilakukan.  Metode kualitatif memanfaatkan pendapat – pendapat dari  para ahli  yang dapat dijadikan sebagai  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan sebagai  hasil  dari  peramalan  yang  telah  dilakukan. Namun  ,  apabila  data  masa  lalu  tersedia  maka  dapat dilakukan  peramalan  dengan  menggunakan  metode kuantitatif . Peramalan  dengan  metode  kuantitatif memanfaatkan  berbagai  model  matematis  atau  statistik serta  data  masa  lalu  atau  variable  kausal  untuk  nilai dimasa yang akan datang.

## Exponential Smoothing
Pemulusan  Eksponensial  merupakan  metode peramalan  rata-rata  bergerak  dengan  pembobotan  yang canggih,  tetapi   masih   mudah   digunakan.   Metode ini menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit.  Model  ini  mengasumsikan  data  berfluktuasi  di sekitar  nilai  rata-rata  yang  tetap,  tanpa  mengikuti  pola atau tren. [2]
Pemulusan Exponensial
( Exponential
Smoothing )  menitik  beratkan  pada  penurunan  prioritas secara exponensial kepada objek pengamatan yang lebih tua atau data yang terdahulu. Dengan kata lain, observasi data  baru  akan  diberikan  prioritas  lebih  tinggi  bagi peramalan  daripada  observasi  data  yang  lebih  lama. Metode Exponential Smoothing terdiri dari tiga kategori yaitu, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing.

## Double Exponential Smoothing
Penggunaan  Fungsi jendela exponensial pertama kali dikaitkan dengan poison sebagai perpanjangan dari Teknik analisis numerik yang ada sejak abad ke-17, dan kemudian  diadopsi  oleh  komunitas  pemrosesan  sinyal. Single Exponential Smoothing juga disebut juga dengan Simple  Exponential  Smoothing yang  digunakan  untuk peramalan  jangka  pendek,  biasanya  hanya  digunakan untuk  peramalan  satu  bulan  kedepan.  Model  ini mengansumsikan  bahwa  data  angka  berfluktuasi disekitar  nilai  mean  yang  tetap,  tanpa  trend  atau  pola pertumbuhan  data  yang  konsisten  [3]-[4].  Metode  ini digunakan  ketika  data  menunjukkan  adanya  trend. Exponential  smoothing dengan  adanya  trend  seperti pemulusan  sederhana  kecuali  bahwa  dua  komponen harus  diperbaharui  setiap  periode    level  dan  trendnya. Level  adalah  estimasi  yang  dimuluskan  dari  nilai  data pada  akhir  masing  –  masing  periode.  Trend  adalah estimasi  yang  dihaluskan  dari  pertumbuhan  rata  –  rata pada akhir masing – masing periode [1][5].
𝑆’ 𝑡 +1 = 𝛼 . 𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎 ) ’ 𝑡 𝑆’’ 𝑡 +1 = 𝛼 . 𝑆 ′ 𝑡 + (1 − 𝑎 ) ’’ 𝑡 𝑎 𝑡 +1 = 2 𝑆’ 𝑡 – 𝑆’ 𝑡 𝑏 𝑡 +1 = 𝒂 𝟏− 𝒂 ( 𝑆’ 𝑡 – 𝑆’ 𝑡 ) 𝑓 𝑡 + 𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 Dengan:
S t+m : Nilai Ramalan untuk M Periode kedepan, M: Jarak Periode yang akan diramalkan, X t : Nilai Aktual Periode ke-t,
𝑆’ 𝑡 : Nilai Smoothing Periode ke-t, 𝑎 : Konstanta Smoothing (1/n).

## METODE Analisa Masalah
Dalam  permasalahan  ini  Pemerintah  Kabupaten Sumenep  masih  belum  sepenuhnya  mengetahui  potensi pajak yang berada pada daerahnya, sehingga pemerintah Kabupaten  Sumenep  yang  seharusnya  menjadi  daerah kaya  dengan  pembangunan  dari  penghasilan  pajaknya menjadi kurang maksimal untuk melakukan pengembangan daerahnya. Karena itu pemerintah daerah perlu  mengetahui  potensi  pajak  daerahnya  agar menguntungkan bagi daerah tersebut, maka dari itu perlu dibuat  Sistem  Informasi  yang  berfungsi  untuk memprediksi  potensi  pajak  yang  berada  pada  daerah tersebut.

## Analisa Data
Data  yang  digunakan  untuk  peramalan  ini berasal dari data SPTPD yang diambil dari Rumah Makan  Sumber  Hidup  dengan  Pendapatan  Pajak yang dihasilkan setiap Bulannya pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Data Pajak Restoran 20 2017-2018 Tahun Periode Jumlah Pajak (Rp) 2017 Januari 20.451.400 Februari 18.321.400 Maret 19.019.500 April 20.018.200 Mei 24.504.700 Juni 18.062.150 Juli 15.279.000 Agustus 14.034.550 September 16.697.600 Oktober 13.832.400 November 13.586.525 Desember 27.411.700 2018 Januari 15.889.027 Februari 23.465.788 Maret 24.426.200 April 22.706.734 Mei 26.295.249 Juni 24.835.900 Juli 27.058.954 Agustus 15.129.400 September 16.757.750 Oktober 18.612.400 November 19.284.904 Desember 21.116.900

## Flowchart
Flowchart  merupakan  gambaran  sistem  secara keseluruhan  yang  meliputi  langkah-langkah  urutan prosedur  dari  sebuah  program. Flowchart sangat membantu  dalam  hal  membuat  program membantu
analisis  dan  programmer  untuk  memecahkan  masalah kedalam  segmen  yang  lebih  kecil  dan  menolong  dalam menganalisis  alternative  lain  dalam  pengoperasian program. Gambar 1 adalah  flowchart sistem yang dibuat. Entity Relationship Diagram( ERD )
Entity  Relationship  Diagram atau  ERD  adalah suatu  diagram  yang  menggambarkan  susunan  tabel beserta  atribut-atributnya  dan  menentukan  relasi  antar tabel.  mempunyai  fungsi  untuk  mendeskripsikan karakteristik dari tabel tersebut. ERD juga menerangkan relasi antara atribut dengan tabelnya, dimana atribut.
Tabel 2. Data Pajak Restoran 20 2019
Tahun Periode Jumlah Pajak (Rp) 2019 Januari 35.515.350 Februari 32.949.550 Maret 39.154.750 April 42.076.650 Mei 51.824.550 Juni 46.537.400 Juli 38.605.200 Agustus 36.297.750 September 39.445.300 Oktober 38.443.400 November 35.245.100 Desember 44.881.700 Gambar 1.Flowchart keseluruhan sistem Gambar 2. ERD

## Data Flow Diagram(DFD)
Data  Flow  Diagram  atau  yang  biasa  disingkat dengan  DFD  adalah  suatu  diagram  yang  menjelaskan tentang  aliran  data  yang  berjalan  dalam  suatu  system. Dalam  system  ini,  terdapat  beberapa  level  DFD  yang akan dijelaskan dibawah ini .

## Diagram Context
Context Diagram atau Diagram Konteks adalah tingkatan DFD yang paling tinggi Diagram menggambarkan  aliran  data  pada  sistem  secara  global pada Gambar 3.
Gambar 3. DFD Level 10
Berikut ini penjelasan dari diagram konteks tersebut:
a. Pengguna  dapat  melakukan  proses  input  parameter data  pajak  yang  diramalkan  dengan  menggunakan pemulusan DES Brown dan Holt - Winter.
b. Pengguna dapat  mengetahui berapa nilai pemulusan yang telah di hitung dengan menggunakan DES yang dijadikan hasil dari system peramalan.

## DFD Level 1
DFD  Level  1  adalah  sebuah  DFD  yang  menjabarkan proses – proses yang ada didalam diagram konteks.

## DFD Level 2
DFD Level 2 ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. DFD Level 2

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Black box testing merupakan suatu pengujian yang tidak melihat dari struktur coding suatu program. Pengujian ini biasanya  meliputi  seputar  kinerja  program.  Dan functional  testing adalah  pengujian  berdasarkan  studi kasus yang akan diberikan pada suatu komponen,  modul atau  fitur  yang  akan  di testing . Functional  testing di lakukan  dengan  cara  memberikan  inputan  pada komponen,  modul  atau  fitur  kemudian  memeriksa  hasil output nya. Apabila output yang dihasilkan sesuai dengan harapan  atau  benar,  apabila  tidak  sesuai  maka  bagian tersebut  terdapat error. Pengujian  dengan  teknik functional testing dilakukan dengan cara menguji apakah alur jalannya program sudah sesuai atau belum.
Pada  saat  aplikasi  pertama  kali  dijalankan, aplikasi akan menampilkan jendela utama seperti pada Gambar 5 yang menampilkan halaman login untuk user masuk kedalam aplikasinya.
Gambar 5. Halaman Log in
Pada  awal  aplikasi  berjalan,  maka  akan  tampil halaman login untuk user masuk kedalam aplikasinya.
Gambar 6. Halaman Log in
Ketika  user  sudah  berhasil  masuk  dengan username  dan  password  maka  user  akan  dapat  melihat tampilan dashboard yang akan menampilkan grafik dari hasil perhitungan peramalan . Pada Gambar 7 merupakan form  untuk  melakukan  perhitungan  peramalan  dengan metode Double Exponential Smoothing.

## Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan metode Double  Exponential  Smoothing dari  brown didapatkan hasil pengujian Tabel 3 dan Tabel 4. Perhitungan RMSE
RMSE = √(𝑇−𝑌)2
𝑛
= √44881700 − 42181838.22 36 = 74,996
Dari  perhitungan  Tabel  3  dan  4,  yaitu perhitungan Doube  Exponential  Smoothing dengan parameter  alpha  0,1. Dengan  hasil  peramalan  untuk Bulan Januari-2020 adalah Rp. 42.181.832 dengan nilai Error RMSE sebesar 74,996.
Berdasarkan hasil perhitungan  yang telah dilakukan 9 kali percobaan mendapatkan hasil sebagai berikut :
a. Alpha 0,1 Dengan  alpha  0,1  di  Metode  DES Brown , didapatkan  Hasil  Error  dari  Brown  sebesar 74,996.
b. Alpha 0,2 Dengan  alpha  0,2  di  Metode  DES Brown , didapatkan  Hasil  Error  dari  Brown  sebesar 52,760.
c. Alpha 0,3 Dengan  alpha  0,3  di  Metode  DES Brown , didapatkan  Hasil  Error  dari  Brown  sebesar 83,595.
d. Alpha 0,4 Dengan  alpha  0,4  di  Metode  DES Brown , didapatkan  Hasil  Error  dari  Brown  sebesar 74,263.
e. Alpha 0,5 Dengan  alpha  0,5  di  Metode  DES Brown , didapatkan  Hasil  Error  dari  Brown  sebesar 33,890.
f. Alpha 0,6
Dengan  alpha  0,6  di  Metode  DES Brown ,
didapatkan  Hasil  Error  dari  Brown  sebesar 18,838.
g. Alpha 0,7 Dengan  alpha  0,7  di  Metode  DES Brown , didapatkan  Hasil  Error  dari  Brown  sebesar 75,278.
h. Alpha 0,8
Dengan  alpha  0,8  di  Metode  DES Brown ,
didapatkan  Hasil  Error  dari  Brown  sebesar 134,642.
i. Alpha 0,9 Dengan  alpha  0,9  di  Metode  DES Brown , didapatkan  Hasil  Error  dari  Brown  sebesar 198,585 .
Gambar 7. From Peramalan
Tabel 3. Hasil Pengujuan untuk Pajak Tahun 2017

## Tabel 4. Hasil Pengujuan untuk Pajak Tahun 2018-2019

## K ESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa pengujian Double  Exponential  Smoothing Brown,  dari  9  kali  dari Alpha  0,1 – 0,9 nilai error terkecil ketika menggunakan alpha  =  0,6  dengan  nilai  error  18,838.  Sedangkan pengujian Double Exponential Smoothing Holt – Winter, dari  9 percobaan  dengan  kombinasi  Nilai  Alpha,  Betta, dan  Gamma,  mendapatkan  error  terkecil  dengan Kombinasi  Alpha  =  0,6,  Beta  =  0,7  dan  Gamma  =  0,6 yaitu  10,369.  Demi  pengembangan  dari  aplikasi penelitian ini untuk peramalan Pajak perlu menggunakan metode  yang  lebih  kompleks  untuk  mendapatkan  hasil ramalan lebih akurat

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. C. Spyros Makridakis, Wheelwright, “Metode dan Aplikasi Peramalan.” 1999.
[2] F.  Pakaja  and A. Naba, “Jaringan Syaraf Tiruan dan  Certainty  Factor,” Neural  Networks ,  vol.  6, no. 1. pp. 23–28, 2015.
[3] H.  D.  E.  Sinaga  and  N.  Irawati,  “Perbandingan Double  Moving  Average  Dengan  Double Exponential  Smoothing  Pada  Peramalan,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem
Informasi) , vol. IV, no. 2. pp. 197–204, 2018.
[4] M. N. Huda, E. Rahmawati,  and V. R. Hananto,
“Rancang Bangun Aplikasi Peramalan
Permintaan  Barang  Dengan  Metode  Double Exponential  Smoothing  Pada  CV  Multi  Usaha Mandiri Surabaya,” Jsika , vol. 7, no. 6. pp. 1–7, 2018.
[5] Wicaksono,  L.  Belakang,  and  M.  D.  Andreas, “Meningkatkan  Potensi  Pajak  Umkm  Online Melalui Data E-Commerce.” pp. 141–161, 2018.