Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Dian Anjarwati
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Forecasting untuk Prediksi Pendapatan Retribusi Parkir Tepi Jalan Umum Dinas Perhubungan Kabupaten Berau Dian Anjarwati; Erfanti Fatkhiyah; Prita Haryani; Joko Triyono
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (553.941 KB)

Abstract

Berdasar data Badan Pusat Statistik ProvinsiKalimantan Timur, jumlah kendaraan bermotor tahun 2012-2015di Kabupaten Berau menduduki peringkat ke 5 (data yang palingupdate sampai dengan tahun 2019), maka diperlukan aplikasiyang dapat memprediksi pendapatan retribusi parkir tepi jalanumum di kabupaten berau untuk proses prediksi pendapatanretribusi parkir tepi jalan umum tahun berikutnya. Penelitian inimenggunakan data retribusi parkir tepi jalan umum dari DinasPerhubungan Kabupaten Berau tahun 2017 dan 2018. Teknikforecasting prediksi pendapatan retribusi parkir tepi jalan umumuntuk bulan selanjutnya dengan cara menghitung data historipenjualan selama 1 tahun dari bulan januari sampai desember2017. Data histori penjualan tersebut akan dihitungmenggunakan rumus metode Trend Moment yang akanmenghasilkan jumlah prediksi pendapatan retribusi parkir tepijalan umum untuk bulan berikutnya. Sistem ini akan memprosesinputan tersebut dengan hasil keakuratan tingkat error untuk ujicoba dengan 12 data 2018 yaitu 26,83% dengan tingkat akurasisebesar 73,16%.
Co-Authors Erfanti Fatkhiyah Joko Triyono Prita Haryani