Analisis Peramalan Penerimaan Negara Bukan Pajak Menggunakan Metode Grey-Markov Dan ANFIS
| Main Authors: | Manuaba, I Dewa Nyoman Anom, Sudarma, Made, Gunantara, Nyoman |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana
, 2023
|
| Online Access: |
https://ojs.unud.ac.id/index.php/jte/article/view/94501 https://ojs.unud.ac.id/index.php/jte/article/view/94501/50130 |
Daftar Isi:
- Every year, Udayana University publishes the Non-Tax State Revenue Target (TPNBP) as a guide for allocating budgetary funds for the T+2 year. The provision of budget allocations for the T+2 year will depend on how accurately the TPNBP is calculated, which will boost efficiency in carrying out budget planning. Due to the limits of the PNBP realization data at Udayana University and the benefits of the ANFIS approach for forecasting stationary data types, it is required to evaluate the merits of the Gray-Markov and ANFIS methods in order to determine which method is more effective. The study's findings reveal that the Grey-Markov approach yields a value of 0.118% while the ANFIS method yields a value of 4.978%. This suggests that while both methods produce extremely precise results, the Grey-Markov method is more accurate than the ANFIS method due to its smaller MAPE value. The MAPE value for the Grey-Markov approach for the SPI acceptance variable is 0.319%, whereas the MAPE value for the ANFIS method is 23.39%, indicating that the Grey-Markov method is more accurate at predicting SPI acceptance. Keywords : ANFIS; Grey-Markov; Forecasting; PNBP
- Universitas Udayana setiap tahunnya melaporkan Target Penerimaan Negara Bukan Pajak (TPNBP) sebagai acuan pemberian alokasi anggaran tahun T+2. Ketepatan dalam penentuan TPNBP akan berpengaruh kepada pemberian alokasi anggaran tahun T+2, sehingga dapat meningkatkan optimalisasi dalam melakukan perencanaan anggaran. Keterbatasan data realisasi PNBP di Universitas Udayana dan keunggulan metode ANFIS dalam melakukan peramalan pada tipe data stasioner, memungkinkan peramalan dengan metode Grey-Markov dan ANFIS menghasilkan peramalan yang akurat, untuk itu perlu dibandingkan metode mana yang lebih baik. Hasil dari penelitian ini menunjukan metode Grey-Markov mendapatkan nilai 0,118% sedangkan metode ANFIS mendapatkan nilai 4,978% yang artinya walaupun sama-sama mendapatkan hasil sangat akurat, tetapi metode Grey-Markov mendapatkan nilai MAPE yang lebih kecil yang berarti lebih akurat dibandingkan dengan metode ANFIS. Pada variabel penerimaan SPI, metode Grey-Markov mendapatkan hasil yang sangat akurat dengan nilai MAPE 0,319% sedangkan metode ANFIS mendapatkan hasil yang kurang akurat dengan nilai MAPE 23,39% yang berarti bahwa metode Grey-Markov lebih baik dalam melakukan peramalan penerimaan SPI. Kata Kunci — ANFIS; Grey-Markov; Forecasting; PNBP