Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) merupakan salah satu sumber penerimaan daerah yang memerlukan pemantauan dan perencanaan yang baik untuk mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode ARIMA dan dashboard untuk melakukan proyeksi pendapatan PKB di Provinsi Riau berdasarkan data historis. Data yang digunakan terdiri dari data penerimaan PKB tahunan periode 2022–2024 dan data penerimaan harian periode 2022–2024. Pada data harian, hari Minggu dipisahkan karena merupakan hari libur, sedangkan nilai penerimaan nol pada hari kerja tetap dipertahankan. Tahapan pemodelan meliputi Exploratory Data Analysis (EDA), preprocessing, , uji stasioneritas Augmented Dickey-Fuller (ADF), identifikasi model menggunakan ACF dan PACF, serta pemilihan model berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC). Hasil uji ADF memperoleh p-value sebesar 2,6401 × 10⁻⁵ sehingga data hasil transformasi dinyatakan stasioner dan tidak memerlukan differencing. Model terbaik yang diperoleh adalah ARIMA(3,0,2) dengan AIC −1634,29 dan BIC −1577,46. Hasil prediksi kemudian ditransformasi balik ke skala asli (Miliar Rupiah) untuk keperluan evaluasi. Evaluasi terhadap 90 data pengujian menghasilkan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 1,002 miliar rupiah, Mean Squared Error (MSE) sebesar 1,884, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 1,372 miliar rupiah, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 19,26%, yang menunjukkan model mampu memproyeksikan pola penerimaan PKB dengan tingkat kesalahan yang relatif dapat diterima. Model selanjutnya diintegrasikan dengan dashboard untuk menyajikan data historis dan hasil proyeksi secara informatif sehingga dapat membantu proses pemantauan dan perencanaan penerimaan PKB.