IOINFORMATICIOINFORMATIC

JUKI : Jurnal Komputer dan InformatikaJUKI : Jurnal Komputer dan Informatika

Kantor Samsat Kabupaten Bengkulu Selatan adalah instansi pemerintah yang memberikan layanan kepada masyarakat, salah satunya adalah pembayaran pajak kendaraan bermotor. Selama ini, kantor tersebut telah menggunakan aplikasi untuk mengelola data pembayaran pajak kendaraan bermotor, di mana semua kendaraan bermotor akan tercatat, baik yang telah membayar pajak maupun yang memiliki tunggakan pajak kendaraan bermotor. Namun, data-data tersebut hanya digunakan untuk pengarsipan dan tidak diolah lebih lanjut untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat, seperti mengidentifikasi kendaraan bermotor berdasarkan hasil pengelompokan data tunggakan pajak kendaraan bermotor. Klasterisasi data kendaraan bermotor berdasarkan tunggakan pajak pada Kantor Samsat menggunakan Metode K-Means Clustering dapat memberikan informasi hasil pengelompokan data kendaraan berdasarkan tunggakan pajak yang masuk ke dalam cluster tinggi dan cluster rendah sebagai bahan evaluasi di Kantor Samsat Kabupaten Bengkulu Selatan, serta dapat mempermudah pihak Kantor Samsat Kabupaten Bengkulu Selatan dalam mengidentifikasi kendaraan bermotor berdasarkan hasil pengelompokan data tunggakan pajak.

Aplikasi klasterisasi data kendaraan bermotor dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.Klasterisasi data kendaraan bermotor berdasarkan tunggakan pajak pada Kantor Samsat menggunakan Metode K-Means Clustering dapat memberikan informasi hasil pengelompokan data kendaraan berdasarkan tunggakan pajak yang masuk ke dalam cluster tinggi dan cluster rendah sebagai bahan evaluasi di Kantor Samsat Kabupaten Bengkulu Selatan, serta dapat mempermudah pihak Kantor Samsat Kabupaten Bengkulu Selatan dalam mengidentifikasi kendaraan bermotor berdasarkan hasil pengelompokan data tunggakan pajak.Dengan adanya hasil klasterisasi ini, dapat membantu pihak Kantor Samsat Kabupaten Bengkulu Selatan dalam melakukan evaluasi terkait daerah yang termasuk ke dalam tunggakan pajak tertinggi.

Untuk penelitian lanjutan, dapat dilakukan pengembangan aplikasi klasterisasi data kendaraan bermotor ini dengan menambahkan fitur-fitur baru yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengelolaan data tunggakan pajak kendaraan bermotor. Misalnya, menambahkan fitur notifikasi otomatis kepada pemilik kendaraan yang memiliki tunggakan pajak, atau mengembangkan algoritma klasterisasi yang lebih canggih untuk mengidentifikasi pola-pola tertentu dalam data tunggakan pajak. Selain itu, penelitian ini juga dapat dieksplorasi lebih lanjut dengan menerapkan teknik-teknik data mining lainnya untuk menganalisis data tunggakan pajak dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat tunggakan pajak kendaraan bermotor.

Read online
File size757.87 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test