REKOMENDASI PENEMPATAN SAMSAT KELILING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Fiko Gunawan, - (2019) REKOMENDASI PENEMPATAN SAMSAT KELILING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

Baca Full Text klik disini
[img] Text
S_KOM_1502144_Title.pdf
Download (450kB)
[img] Text
S_KOM_1502144_Chapter1.pdf
Download (159kB)
[img] Text
S_KOM_1502144_Chapter2.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan
Download (786kB)
[img] Text
S_KOM_1502144_Chapter3.pdf
Download (186kB)
[img] Text
S_KOM_1502144_Chapter4.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan
Download (1MB)
[img] Text
S_KOM_1502144_Chapter5.pdf
Download (110kB)
[img] Text
S_KOM_1502144_Appendix.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan
Download (660kB)
Official URL: http://repository.upi.edu

Abstract

Pajak Kendaraan Bemotor (PKB) merupakan salah satu jenis pajak yang memiliki kontribusi besar terhadap pendapatan asli daerah. Tingginya jumlah peningkatan wajib pajak kendaraan bermotor, tidak dibarengi dengan kesadaran akan wajib bayar pajak. Oleh sebab itu SAMSAT melakukan beragam inovasi dalam upaya meningkatkan minat bayar pajak, salah satu produk inovasinya adalah SAMSAT Keliling. SAMSAT Keliling dapat menjangkau wajib pajak yang terkendala bayar pajak langsung ke kantor bersama SAMSAT, namun armada SAMSAT Keliling masih terbatas. Oleh karena itu lokasi penempatan SAMSAT Keliling menjadi penting agar armada yang diturunkan tepat menyasar daerah yang banyak wajib pajak, untuk mengoptimalkan penempatan SAMSAT Keliling dapat dilakukan dengan menemukan pusat klaster yang optimal dengan menggunakan algoritma KMeans. Dengan cara menginisiasi pusat klaster awal secara acak lalu memasukan data kedalam klaster dengan kedeketan dengan pusat klaster, setelah terbentuk klaster dicari pusat klaster baru, ulangi langkah tersebut sampai pusat klaster lama dan baru sama. Hasil dari penelitian ini berupa pusat klaster optimal yang dijadikan rekomendasi untuk penempatan SAMSAT Keliling.

Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Pajak, SAMSAT Keliling, Clustering, K Means, Metode Elbow, Silhouette Coeficient
Subjects: L Education > L Education (General)
Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
Depositing User: Fiko Gunawan
Date Deposited: 09 Jun 2020 08:21
Last Modified: 09 Jun 2020 08:21
URI: http://repository.upi.edu/id/eprint/39777

Actions (login required)

View Item View Item