IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOLAAN DAN MONITORING DATA PAJAK RESTORAN PADA BADAN PENDAPATAN DAERAH KOTA PALEMBANG

Farizi, Achmad Ario Bintang (2026) IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOLAAN DAN MONITORING DATA PAJAK RESTORAN PADA BADAN PENDAPATAN DAERAH KOTA PALEMBANG. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

Preview	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (205kB) | Preview
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (294kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (647kB) | Request a copy
	Text (BAB III RANCANG BANGUN) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (277kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (268kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Pengelolaan dan monitoring data pajak restoran di Badan Pendapatan Daerah (Bapenda) Kota Palembang masih menghadapi kendala dalam proses pengolahan dan analisis data yang dilakukan secara manual menggunakan spreadsheet. Kondisi tersebut menyebabkan proses analisis membutuhkan waktu yang lama dan kurang efektif dalam mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pengelolaan dan monitoring data pajak restoran berbasis website dengan menerapkan metode K-Means Clustering. Metode pengumpulan data yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan dokumentasi, sedangkan metode pengembangan sistem menggunakan Waterfall. Proses Clustering dilakukan berdasarkan atribut tunggakan dan frekuensi tunggakan untuk mengelompokkan wajib pajak restoran ke dalam beberapa Cluster berdasarkan tingkat risiko. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengelola data pajak restoran secara terintegrasi, melakukan proses Clustering secara otomatis, serta menyajikan informasi monitoring dalam bentuk dashboard. Sistem juga mampu mengelompokkan wajib pajak ke dalam empat Cluster sehingga memudahkan pihak Bapenda dalam melakukan monitoring, menentukan prioritas penagihan, dan mendukung proses pengambilan keputusan. Dengan demikian, penerapan metode K-Means Clustering dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan serta monitoring data pajak restoran.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	K-Means Clustering, pajak restoran, monitoring, dashboard, BAPENDA
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Informatics Management > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Manajemen Informatika
Date Deposited:	10 Aug 2026 06:44
Last Modified:	10 Aug 2026 06:44
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/23464

Actions (login required)

View Item