PREDIKSI PENERIMAAN BEA MASUK DAN CUKAI HASIL TEMBAKAU PADA KANTOR PENGAWASAN DAN PELAYANAN BEA DAN CUKAI PABEAN C CIREBON MENGGUNAKAN METODE GREY-MARKOV (1,1)

Abstract

Direktorat Jenderal Bea dan Cukai (DJBC) merupakan organisasi yang berperan dalam penyelenggaraan penerimaan negara dalam bentuk pengoptimalan pendapatan negara untuk mendukung pertumbuhan ekonomi negara agar terus berkembang. Sebagai bagian dari DJBC, Kantor Pengawasan dan Pelayanan Bea dan Cukai Tipe Madya Pabean C (KPPBC TMP C) Cirebon bertanggungjawab menerima dan mengawasi penerimaan negara berupa bea masuk (BM) dan cukai hasil tembakau (CHT) di wilayah Cirebon, Indramayu, Majalengka, dan Kuningan. Tujuan penelitian ini untuk membantu KPPBC TMP C Cirebon dalam menyusun perencanaan berbasis ilmiah dengan menemukan model yang dapat meminimalkan kesalahan evaluasi. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang berasasl dari KPPBC TMP C Cirebon. Terdapat dua dataset sekunder yang diteliti, yaitu dataset CHT yang berupa dataset timeseries dari tahun 2020-2024 (sebanyak 60 bulan) dan dataset BM berupa dataset timeseries dari tahun 2019-2024 (sebanyak 72 bulan). Penelitian ini menggunakan model Grey-Markov (1,1) sebagai model untuk melakukan prediksi data satu tahun ke depan dan satu kuartal ke depan. Model Grey-Markov (1,1) dievaluasi menggunakan matriks evaluasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil kriteria akurasi matriks evaluasi MAPE, model Grey-Markov (1,1) menghasilkan prediksi yang memiliki tingkat akurasi prediksi sangat bagus untuk prediksi penerimaan BM pada satu kuartal ke depan sebesar 6,540% dan prediksi penerimaan total CHT pada satu tahun ke depan sebesar 0,620%. Pada penelitian ini juga memiliki tingkat akurasi prediksi bagus untuk prediksi penerimaan total BM pada satu tahun ke depan sebesar 10,830% dan prediksi penerimaan CHT pada satu kuartal ke depan sebesar 13,920%.