{"http:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?p=2157":{"http:\/\/www.w3.org\/1999\/02\/22-rdf-syntax-ns#type":[{"type":"uri","value":"http:\/\/rdfs.org\/sioc\/ns#Post"},{"type":"uri","value":"http:\/\/rdfs.org\/sioc\/types#BlogPost"}],"http:\/\/purl.org\/dc\/elements\/1.1\/title":[{"type":"literal","value":"SISTEM SIMULASI FORECASTING POTENSI PENERIMAAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR (PKB) DI JAWA BARAT DENGAN MENGIMPLEMENTASIKAN ALGORITMA REGRESI"}],"http:\/\/purl.org\/dc\/terms\/identifier":[{"type":"literal","value":"2157","datatype":"http:\/\/www.w3.org\/2001\/XMLSchema#integer"}],"http:\/\/purl.org\/dc\/elements\/1.1\/modified":[{"type":"literal","value":"2013-10-21","datatype":"http:\/\/www.w3.org\/2001\/XMLSchema#date"}],"http:\/\/purl.org\/dc\/elements\/1.1\/created":[{"type":"literal","value":"2013-10-21","datatype":"http:\/\/www.w3.org\/2001\/XMLSchema#date"}],"http:\/\/rdfs.org\/sioc\/ns#link":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?p=2157"}],"http:\/\/rdfs.org\/sioc\/ns#has_creator":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?author=6#account"}],"http:\/\/rdfs.org\/sioc\/ns#has_container":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/#posts"}],"http:\/\/purl.org\/dc\/elements\/1.1\/abstract":[{"type":"literal","value":""}],"http:\/\/purl.org\/rss\/1.0\/modules\/content\/encoded":[{"type":"literal","value":"<![CDATA[Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) merupakan salah satu potensi dukungan dana dari masyarakat yang perlu didayagunakan untuk upaya pembangunan daerah dan peningkatan pelayanan terhadap masyarakat. Tetapi pada prosesnya masih terdapat hambatan seperti selalu adanya perubahan potensi penerimaan pajak disetiap waktu sehingga mengakibatkan ketidakfokusan dalam pencapaian target yang diharapkan. Oleh karena itu perlu adanya langkah analisis yang tepat guna meningkatkan potensi tersebut. Analisis yang diperlukan dalam penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem simulasi forecasting penerimaan pajak kendaraan bermotor (PKB). Sistem simulasi ini dapat berfungsi sebagai sebuah alat untuk menjelaskan, mengolah serta memprediksi perubahan pola hubungan data pada masa lalu berdasarkan pada jenis pola hubungan dan variabel data yang ada sehingga dapat menentukan keadaan data pada masa yang akan datang. Dalam pengembangannya, sistem simulasi ini mengimplementasikan sebuah metode yang dapat mengolah dan memprediksi data yang dinamakan dengan metode algoritma regresi.\r\nMetode algoritma regresi merupakan sebuah metode penelitian yang berfungsi sebagai pengolah data untuk memprediksi kedaan data pada masa yang akan datang berdasarkan adanya perubahan pola hubungan variabel data pada masa lalu dengan asumsi bahwa pola hubungan variabel data yang diolah dapat berkelanjutan. Oleh karena itu, metode algoritma regresi ini cocok untuk diimplementasikan ke dalam sebuah sistem simulasi forecasting penerimaan pajak kendaraan bermotor di Jawa B\r\n\r\nDibuat oleh :\u00a0Dewi Rosmala, Jasman Pardede, Baehaqi\r\n\r\nE-mail:\u00a0youllia@itenas.ac.id,\u00a0<a href=\"mailto:jasman@itenas.ac.id\">jasman@itenas.ac.id<\/a>\r\n\r\nKata Kunci :\u00a0Pajak Kendaraan Bermotor (PKB), simulasi forecasting, algoritma regresi.\r\n\r\nKeterangan : \u00a0Makalah ini \u00a0dimuat pada Jurnal Informatika Itenas,\u00a0No.1 , Vol. 3, Januari \u2013 April 2012\r\n\r\n<a href=\"http:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/wp-content\/uploads\/2013\/10\/No.1-Vol.-3-Januari-\u2013-April-2012-21.pdf\">SISTEM SIMULASI FORECASTING POTENSI PENERIMAAN AJAK\u00a0KENDARAAN BERMOTOR (PKB) DI JAWA BARAT DENGAN\u00a0MENGIMPLEMENTASIKAN ALGORITMA REGRESI<\/a>]]>","datatype":"http:\/\/www.w3.org\/1999\/02\/22-rdf-syntax-ns#XMLLiteral"}],"http:\/\/rdfs.org\/sioc\/ns#content":[{"type":"literal","value":"Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) merupakan salah satu potensi dukungan dana dari masyarakat yang perlu didayagunakan untuk upaya pembangunan daerah dan peningkatan pelayanan terhadap masyarakat. Tetapi pada prosesnya masih terdapat hambatan seperti selalu adanya perubahan potensi penerimaan pajak disetiap waktu sehingga mengakibatkan ketidakfokusan dalam pencapaian target yang diharapkan. Oleh karena itu perlu adanya langkah analisis yang tepat guna meningkatkan potensi tersebut. Analisis yang diperlukan dalam penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem simulasi forecasting penerimaan pajak kendaraan bermotor (PKB). Sistem simulasi ini dapat berfungsi sebagai sebuah alat untuk menjelaskan, mengolah serta memprediksi perubahan pola hubungan data pada masa lalu berdasarkan pada jenis pola hubungan dan variabel data yang ada sehingga dapat menentukan keadaan data pada masa yang akan datang. Dalam pengembangannya, sistem simulasi ini mengimplementasikan sebuah metode yang dapat mengolah dan memprediksi data yang dinamakan dengan metode algoritma regresi.\r\nMetode algoritma regresi merupakan sebuah metode penelitian yang berfungsi sebagai pengolah data untuk memprediksi kedaan data pada masa yang akan datang berdasarkan adanya perubahan pola hubungan variabel data pada masa lalu dengan asumsi bahwa pola hubungan variabel data yang diolah dapat berkelanjutan. Oleh karena itu, metode algoritma regresi ini cocok untuk diimplementasikan ke dalam sebuah sistem simulasi forecasting penerimaan pajak kendaraan bermotor di Jawa B\r\n\r\nDibuat oleh :\u00a0Dewi Rosmala, Jasman Pardede, Baehaqi\r\n\r\nE-mail:\u00a0youllia@itenas.ac.id,\u00a0jasman@itenas.ac.id\r\n\r\nKata Kunci :\u00a0Pajak Kendaraan Bermotor (PKB), simulasi forecasting, algoritma regresi.\r\n\r\nKeterangan : \u00a0Makalah ini \u00a0dimuat pada Jurnal Informatika Itenas,\u00a0No.1 , Vol. 3, Januari \u2013 April 2012\r\n\r\nSISTEM SIMULASI FORECASTING POTENSI PENERIMAAN AJAK\u00a0KENDARAAN BERMOTOR (PKB) DI JAWA BARAT DENGAN\u00a0MENGIMPLEMENTASIKAN ALGORITMA REGRESI"}],"http:\/\/rdfs.org\/sioc\/ns#topic":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?cat=1"},{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?cat=7"},{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?tag=algoritma-regresi"},{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?tag=pajak-kendaraan-bermotor-pkb"},{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?tag=simulasi-forecasting"}],"http:\/\/rdfs.org\/sioc\/ns#attachment":[{"type":"uri","value":"http:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/wp-content\/uploads\/2013\/10\/No.1-Vol.-3-Januari-\u2013-April-2012-2.pdf"}]},"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?author=6#account":{"http:\/\/www.w3.org\/2000\/01\/rdf-schema#seeAlso":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?author=6&feed=lhrdf&format=json"}]},"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?cat=1":{"http:\/\/www.w3.org\/2000\/01\/rdf-schema#seeAlso":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?cat=1&feed=lhrdf&format=json"}]},"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?cat=7":{"http:\/\/www.w3.org\/2000\/01\/rdf-schema#seeAlso":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?cat=7&feed=lhrdf&format=json"}]},"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?tag=algoritma-regresi":{"http:\/\/www.w3.org\/2000\/01\/rdf-schema#seeAlso":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?tag=algoritma-regresi&feed=lhrdf&format=json"}]},"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?tag=pajak-kendaraan-bermotor-pkb":{"http:\/\/www.w3.org\/2000\/01\/rdf-schema#seeAlso":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?tag=pajak-kendaraan-bermotor-pkb&feed=lhrdf&format=json"}]},"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?tag=simulasi-forecasting":{"http:\/\/www.w3.org\/2000\/01\/rdf-schema#seeAlso":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?tag=simulasi-forecasting&feed=lhrdf&format=json"}]},"http:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/wp-content\/uploads\/2013\/10\/No.1-Vol.-3-Januari-\u2013-April-2012-2.pdf":{"http:\/\/www.w3.org\/2000\/01\/rdf-schema#seeAlso":[{"type":"uri","value":"https:\/\/lib.itenas.ac.id\/kti\/?attachment_id=2159&feed=lhrdf&format=json"}]}}