PREDIKSI PENERIMAAN NEGARA BUKAN PAJAK (PNBP) MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK DI LPP RRI GORONTALO

  • Humolungo D
  • Hasyim W
  • Lasarudin A
N/ACitations
Citations of this article
17Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

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

Cite

CITATION STYLE

APA

Humolungo, D., Hasyim, W., & Lasarudin, A. (2022). PREDIKSI PENERIMAAN NEGARA BUKAN PAJAK (PNBP) MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK DI LPP RRI GORONTALO. Jurnal Ilmu Komputer (JUIK), 2(1), 62. https://doi.org/10.31314/juik.v2i1.1486

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free