## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 198 - 204 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 672 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Tarif Pajak Penghasilan Di Oenity

## Hafiz Rodhiy, Zulham Sitorus
Fakultas Sain dan Teknologi, Program Studi Sistem Kompuiter, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1, hafizrodhiy17@gmail.com, 2 .*zulhamsitorus@dosen.pancabudi.ac.id Email Penulis Korespondensi: zulhamsitorus@dosen.pancabudi.ac.id
Abstrak− Kantor konsultan pajak Oe l nity te l rmasuk salah satu pe l rusahaan yang se l tiap harinya me l miliki banyak data-data, data paja maupun  data  transaksi.  Pada  umumnya  Kantor  konsultan  pajak  Oe l nity  hanya  me l manfaatkan  data  te l rse l but  se l batas  untuk  pe l mbuat laporan saja. Data transaksi pajak yang te l rkumpul dan te l rsimpan dapat me l mbe l rikan pe l nge l tahuan yang be l rmanfaat bagi manaje l me l n pe l rusahaan dalam me l lakukan usaha-usaha yang te l rkait de l ngan pe l ningkatan pajak misalnya dalam hal me l ne l ntukan strate l gi ke l uangan pajak dan untuk me l ndukung ke l putusan bagi pe l rusahaan te l rse l but. Konsume l n yang me l ngajukan prose l s pe l ne l ntuan te l rhadap tarif pajak pe l nghasilan  biasanya  me l miliki  alasan  me l ngapa  me l re l ka  me l milih  siste l m  pe l rhitungan  data  pajak  ke l pada  pihak  konsultan  pajak  dari pada  pe l ngurusan  se l cara  se l ndiri.  Kare l na  konsultan  pajak  dapat  me l mbe l rikan  yang  me l re l ka  inginkan  se l pe l rti  ke l nyamanan,  ke l te l patan, ke l ce l patan dan ke l rapian pe l rhitungan pajak pe l nghasilan. Banyak konsume l n yang me l nge l luhkan te l ntang siste l m pe l rhitungan tarif pajak pe l nghasilan, dimana tata le l tak, se l hingga me l mbuat konsume l n sulit untuk me l ndapatkan hasil akhir pajak yang me l re l ka butuhkan, juga akan me l nghabiskan waktu yang cukup lama hanya untuk me l ne l mukan total tarif pajak pe l nghasilan te l rse l but. Algoritma Apriori yang me l rupakan  salah  satu  tipe l analisis  data  yang  paling  se l ring  digunakan  dalam  dunia  pe l ngolahan  data.  Prose l s  Analysis  ini  adalah de l ngan me l nganalisis jumlah usaha dan banyaknya pe l nghasilan konsume l n de l ngan me l ne l mukan asosiasi antar daftar pajak yang harus dibayarkan.  Algoritma  Apriori  digunakan  untuk  me l lakukan  pe l nyusunan  tata  le l tak  ite l m  dan  me l nge l lompokkan  ite l m.  Dari  hasil imple l me l ntasi siste l m, disimpulkan bahwa de l ngan pe l nggunaan me l tode l Algoritma Apriori ini dapat me l mbantu prose l s me l ne l mukan tarif pajak pe l nghasilan se l tiap data konsume l n.
Kata Kunci: Algoritma Apriori; Tarif Pajak; Data Mining
Abstract− The l Oe l nity tax consulting office l is one l of the l companie l s that have l a lot of data on goods, data-data, and transaction data e l ve l ry day. In ge l ne l ral, the l Oe l nity tax consulting office l only use l s this data for re l porting purpose l s only. Tax transaction data colle l cte l d and  store l d  can  provide l use l ful  knowle l dge l for  company  manage l me l nt  in  carrying  out  e l fforts  re l late l d  to  tax  incre l ase l s,  for  e l xample l in te l rms  of  de l te l rmining  tax  finance l strate l gie l s  and  supporting  de l cisions  for  the l company.  Consume l rs  who  apply  for  the l proce l ss  of de l te l rmining income l tax rate l s usually have l re l asons why the l y choose l a tax data calculation syste l m  from a tax consultant rathe l r than managing it the l mse l lve l s. Be l cause l tax consultants can provide l what the l y want, such as conve l nie l nce l , accuracy, spe l e l d, and ne l atne l ss of income l tax  calculations.  Many  consume l rs  complain  about  the l income l tax  rate l calculation  syste l m,  whe l re l the l layout,  making  it difficult for consume l rs to ge l t the l final tax re l sults the l y ne l e l d, will also spe l nd quite l a long time l just to find the l total income l tax rate l . The l Apriori algorithm is one l of the l most fre l que l ntly use l d type l s of data analysis in the l world of data proce l ssing. This analysis proce l ss is to analyze l the l numbe l r of busine l sse l s and the l amount of consume l r income l by finding associations be l twe l e l n lists of taxe l s that must be l paid.  The l Apriori  algorithm  is  use l d  to  arrange l ite l m  layouts  and  group  ite l ms.  From  the l re l sults  of  syste l m  imple l me l ntation,  it  was conclude l d that using the l Apriori Algorithm me l thod can he l lp the l proce l ss of finding income l tax rate l s for e l ach consume l r data.
Keywords : Apriori Algorithm; Tax Rate l s; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  se l tiap  warga  ne l gara  diwajibkan  me l mbayar  pajak  pe l nghasilan  atas  se l luruh  pe l nghasilannya  yang dianggap  me l nambah  ke l kayaan  pada  warga  ne l gara  te l rse l but.  Se l tiap  pe l rusahaan  yang  me l mpunyai  karyawan  dan me l mbe l rikan  pe l nghasilan  pada  karyawan  te l rse l but,  maka  pe l rusahaan  te l rse l but  wajib  me l nye l torkan  se l jumlah  uang  se l tiap bulan  be l rupa  pajak  pe l nghasilan.  Pe l raturan  yang  digunakan  untuk  me l lakukan  pe l motongan  gaji  dan  me l mbayar  ke l pada ne l gara se l tiap bulan adalah UU No. 36 tahun 2008 te l ntang Pajak Pe l nghasilan. Me l nurut UU No. 10 Tahun 1994, salah satu subje l k pajak adalah orang pribadi yang be l rte l mpat tinggal di Indone l sia atau orang pribadi yang be l rada di Indone l sia le l bih dari 183 (se l ratus de l lapan puluh tiga) hari dalam jangka waktu 12 (dua be l las) bulan, atau orang pribadi yang dalam suatu  tahun  pajak  be l rada  di  Indone l sia  dan  me l mpunyai  niat  untuk  be l rte l mpat  tinggal  di  Indone l sia.  Subje l k  pajak  dapat dibe l dakan me l njadi subje l k pajak dalam ne l ge l ri dan subje l k pajak luar ne l ge l ri. Subje l k pajak dalam ne l ge l ri me l njadi Wajib Pajak  apabila  te l lah  me l ne l rima  atau  me l mpe l role l h  pe l nghasilan  yang  be l sarnya  me l le l bihi  Pe l nghasilan  Tidak  Ke l na  Pajak (PTKP). De l ngan kata lain, Wajib Pajak adalah orang pribadi atau badan yang te l lah me l me l nuhi ke l wajiban subje l ktif dan obje l ktif. Wajib Pajak dapat dike l tahui juga de l ngan bukti ke l pe l milikan Nomor Pokok Wajib Pajak (NPWP), se l hubungan de l ngan itu maka Wajib Pajak orang pribadi yang me l ne l rima pe l nghasilan di bawah PTKP tidak pe l rlu me l ndaftarkan diri untuk me l mpe l role l h NPWP.
Me l nurut  [1]  me l nde l finisikan  bahwa  tarif  pajak  adalah  se l bagai  be l rikut  :  Pungutan  pajak  yang  dilakukan  pe l me l rintah, dilaksanakan  se l de l mikian  rupa  agar  tidak  me l rugikan  masyarakat,  maka  pungutan  pajak  dan  juga  pe l ne l tapan  tarif  pajak harus be l rdasarkan ke l adilan kare l na de l ngan adanya ke l adilan dapat me l nciptakan ke l se l imbangan sosial yang sangat pe l nting untuk  ke l se l jahte l raan  masyarakat.  Se l tiap  pe l rusahaan  me l rupakan  wajib  pajak  badan  yang  harus  me l mbayarkan  pajaknya se l tiap tahun. Pajak adalah iuran ke l pada ne l gara (yang dapat dipaksakan) yang te l rhutang ole l h yang wajib me l mbayarnya me l nurut  pe l raturan-pe l raturan,  de l ngan  tidak  me l ndapat  pre l stasi  ke l mbali,  yang  langsung  dapat  ditunjuk,  dan  gunanya adalah  untuk  me l mbiayai  pe l nge l luaran-pe l nge l luaran  umum  be l rhubung  de l ngan  tugas  ne l gara  yang  me l nye l le l nggarakan pe l me l rintahan [2].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 198 - 204 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 672 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pe l rusahaan dapat me l nggunakan pola ini untuk me l ne l mpatkan produk pajak yang se l ring digunakan be l rsamaan ke l dalam se l buah  are l a  yang  be l rde l katan.  Data  mining  me l rupakan  prose l s  yang  me l liputi  pe l ngumpulan  dan  pe l makaian  informasi pe l nting  untuk  me l ne l mukan  pola  dalam  data  yang  be l rukuran  be l sar  [3].  Pe l rke l mbangan  data  mining  tidak  te l rle l pas  dari ke l majuan te l knologi informasi yang me l mungkinkan data dalam jumlah yang be l sar dapat te l rakumulasi. [4], data mining dibagi  me l njadi  be l be l rapa  ke l lompok  be l rdasarkan  tugas  atau  pe l ke l rjaan  yang  dapat  dilakukan  yaitu  de l skripsi,  e l stimasi, pre l diksi, klaste l ring, asosiasi, dan klasifikasi. Hal te l rpe l nting dalam te l knik data mining adalah aturan untuk me l ne l mukan pola  fre l kue l nsi  tinggi  antar  himpunan  ite l mse l t  yang  dise l but  fungsi  Association  Rule l s  (Aturan  Asosiasi).  Be l be l rapa algoritma yang te l rmasuk dalam Aturan Asosiasi adalah se l pe l rti AIS Algorithm, Apriori Algorithm, DHP Algorithm, dan Partition  Algorithm  [5].  [5]  me l nje l laskan  bahwa  association  rule l yang  dimaksud  dilakukan  me l lalui  me l kanisme l pe l nghitungan support dan confide l nce l dari suatu hubungan ite l m. Algoritma apriori ini akan cocok untuk dite l rapkan bila te l rdapat  be l be l rapa  hubungan  ite l m  yang  ingin  dianalisa.  Salah  satunya  yang  bisa  dite l rapkan  adalah  di  dalam  bidang promosi dan pe l ne l ntuan strate l gi pe l masaran.
Be l rdasarkan  paparan  se l be l lumnya,  maka  tujuan  dari  pe l ne l litian  yang  dilakukan  yaitu  me l nge l mbangkan  konse l p  data mining  de l ngan  me l nggunakan  algoritma  apriori  dalam  me l ne l ntukan  tarif  pajak  pe l nghasilan  dari  se l tiap  konsume l n, se l hingga  dapat  me l nghasilkan  nilai  pajak  pe l nghasilan yang  te l pat  dan  se l suai  de l ngan  ke l butuhan.  Hasil  yang  te l lah didapatkan ini nantinya dapat dimanfaatkan ole l h Kantor konsultan pajak Oe l nity untuk me l nge l mbangkan strate l gi de l ngan me l lihat  ite l m-  ite l m  mana  saja  yang  se l ring  dilakukan  prose l s  ke l uangan  dalam  me l nangani  pajak  se l cara  be l rsamaan  ole l h konsume l n.    Algoritma  Apriori  dapat  me l ne l mukan  pola  yang  be l rupa  jumlah  data  yang  se l ring  diajukan  be l rsamaan  atau ce l nde l rung muncul be l rsama dalam se l buah transaksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  me l lakukan  prose l s  pe l ne l litian,  dipe l rlukannya  be l be l rapa  tahapan  pe l ne l litian  se l bagai  prose l s  pe l laksanaan  dalam me l ngambil  langkah-langkah  pe l ne l litian  untuk  me l ndapatkan  hasil  pe l ne l litian  yang  le l bih  baik,  maka  tahap  awal  yang dapat  dilakukan  adalah  me l nguraikan  dalam  be l be l rapa  tahap  pe l ne l litian.  Dalam  me l lakukan  suatu  pe l ne l litian,  maka dipe l rlukan  tahap-tahap  pe l ne l litian  dari  suatu  pe l ne l litian  itu  se l ndiri  [6].  Adapun  langkah-langkah  yang  akan  dite l mpuh dalam pe l ne l litian ini yang te l rangkum pada Gambar 1 be l rikut ini.
Gambar 1. Tahapan Pe l ne l litian
Be l rikut ini adalah pe l nje l lasan se l cara rinci dari langkah-langkah tahapan pe l ne l litian yang dilakukan ole l h pe l ne l liti yang digambarkan pada Gambar 1.
1. Studi Awal Langkah  awal  dari  pe l ne l litian  ini  adalah  de l ngan  me l mpe l lajari  masalah  yang  ada  di  kantor  konsultan  pajak  Oe l nity ke l mudian  me l ne l ntukan  ruang  lingkup  masalah,  latar  be l lakang  masalah,  dan  me l mpe l lajari  yang  be l rkaitan  de l ngan pe l rmasalahan dan bagaimana me l ncari solusi dari masalah yang te l rjadi.
2. Pe l ngumpulan Data Me l lakukan wawancara se l cara langsung de l ngan pihak pe l rusahaan dan me l lakukan obse l rvasi di pe l rusahaan konsultan pajak Oe l nity. Untuk me l nge l tahui informasi apa saja yang dibutuhkan pe l nulis me l lakukan pe l ngumpulan data. 3. Pe l ngolahan Data Data Mining Pada  tahap  pe l ngolahan  data  te l rle l bih  dahulu  me l lakukan  ide l ntifikasi  masalah  yang  ada  dan  se l ring  dihadapi  ole l h pe l rusahaan  konsultan  pajak  Oe l nity.  Tahap  se l lanjutnya  dilakukan  analisis  masalah  de l ngan  tujuan  agar  pe l nulis

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 198 - 204 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 672 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
me l nge l tahui  dan  me l mpe l role l h  gambaran  yang  je l las  bagaimana  be l ntuk  pe l nye l le l saian  dan  algoritma  apa  yang  dapat digunakan  untuk  pe l nye l le l saian.  Dan  pe l nulis  me l nggunakan  te l knik  data  mining  de l ngan  algoritma  apriori  untuk me l ndapatkan  hasil,  se l bagai  tujuan  yang  akan  dicapai  ole l h  pe l ne l liti  yang  ke l mudian  dapat  dijadikan  informasi  bagi pihak pe l rusahaan se l bagai pe l nge l tahuan dalam me l ningkatkan re l kome l ndasi tarif pajak pe l nghasilan. 4. Analisis Hasil
Pe l nulis  me l lakukan  analisis  hasil  me l nggunakan  aplikasi  tanagra  atau  aplikasi  data  mining  se l rta  me l nggunakan algoritma apriori se l bagai acuan.. 5. Imple l me l ntasi Tahapan ini me l rupakan imple l me l ntasi siste l m dari pe l ne l litian yang dilakukan di pe l rusahaan konsultan pajak Oe l nity te l rkait usulan rancangan pe l rbaikan dalam me l ngklasifikasi data re l kome l ndasi tarif pajak pe l nghasilan.

## 2.1 Metode Data Mining Algoritma Apriori
Data mining adalah prose l s yang me l mpe l ke l rjakan satu atau le l bih te l knik pe l mbe l lajaran kompute l r (machine l le l arning) untuk  me l nganalisis  dan  me l nge l kstraksi  pe l nge l tahuan  (knowle l dge l )  se l cara  otomatis.  De l finisi  lain  diantaranya  adalah pe l mbe l lajaran be l rbasis induksi  (induction-base l d le l arning) adalah prose l s pe l mbe l ntukan de l finisi – de l finisi konse l p umum yang  dilakukan  de l ngan  cara  me l ngobse l rvasi  contoh  –  contoh  spe l sifik  dari  konse l p  –  konse l p  yang  akan  dipe l lajari  [7]. Me l mpe l rsiapkan  atribut  yang  ke l dalam  matriks  ke l putusan  awal.  Algoritma  apriori  te l rmasuk  je l nis  aturan  asosiasi  pada data mining. Se l lain apriori, yang te l rmasuk pada golongan ini adalah me l tode l Ge l ne l ralize l d Rule l Induction dan Algoritma Hash Base l d. Aturan yang me l nyatakan asosiasi antara be l be l rapa atribut se l ring dise l but affinity analysis atau marke l t baske l t analysis [8]. [11][12][13][14][15] Dalam [9], me l todologi dasar analisis asosiasi te l rbagi me l njadi 2 tahap:
1. Analisis pola fre l kue l nsi tinggi Tahap ini me l ncari kombinasi ite l m yang me l me l nuhi syarat minimum dari nilai support dalam database l . Nilai support se l buah ite l m dipe l role l h de l ngan me l ngikuti pe l rsamaan.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑋 100% (1)
Se l dangkan nilai support dari 2 ite l m dipe l role l h dari pe l rsamaan (2) dan pe l rsamaan (3) (Kusrini, dkk. 2009).
Support (A,B) = P (A ∩ B) (2) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴  ∩  𝐵) = £ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 £  𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑋 100% (3)
2. Analisis pola fre l kue l nsi tinggi Se l te l lah  se l mua  pola  fre l kue l nsi  tinggi  dite l mukan,  barulah  dicari  aturan  assosiatif  yang  me l me l nuhi  syarat  minimum untuk confide l nce l de l ngan me l nghitung confide l nce l aturan assosiatif A B. Nilai confide l nce l dari aturan A B dipe l role l h de l ngan pe l rsamaan [10].
Confide l nce l = 𝑃 (𝐴  ∩  𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑋 100% (4)
Algoritma apriori me l nurut [10] se l bagai be l rikut: 1. Te l ntukan  nilai  minimum  fre l que l nt  ite l m  se l t  yang  me l nunjukkan  ite l mse l t  me l miliki  fre l kue l nsi  ke l munculan  le l bih  dari nilai minimum yang te l lah dite l ntukan (Ф) untuk me l ndapatkan kandidat 1 ite l mse l t. 2. Se l te l lah  me l ndapatkan  hasil  dari  ite l rasi  ke l 1,  maka  akan  dilanjutkan  untuk  me l ncari  kandidat  2  ite l mse l t  dan se l lanjutnya.  Prose l s  akan  te l rhe l nti  ke l tika  tidak  me l ne l mukan  yang  se l suai  de l ngan  nilai  minimum  yang  te l lah dite l ntukan.
3. Dari  kandidat  ite l mse l t  yang  te l lah  dipe l role l h  ke l mudian  dihitung  nilai  support  dan  confide l nce l -nya,  de l ngan  syarat harus me l me l nuhi nilai minimum support dan confide l nce l yang te l lah dite l ntukan.
4. Dipe l role l h rule l s yang dapat digunakan se l bagai informasi ole l h pe l ngguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis siste l m yang akan dibangun me l liputi analisis pe l ngguna siste l m, analisis ke l butuhan yang akan digunakan be l rupa pe l ncarian  rule l be l rdasarkan  te l knik association rule l de l ngan    algoritma apriori . Analisis  ke l butuhan  adalah  suatu  prose l s yang  siste l matik  dari  pe l nge l mbangan  ke l butuhan.  Analisis  ke l butuhan  me l rupakan  cara  yang  e l fe l ktif  untuk  me l ngide l ntifikasi masalah-masalah  yang  muncul  dalam  se l buah  pe l ne l litian.    Dalam  analisis  ke l butuhan  pe l rlu  dilakukan  suatu  pe l re l ncanaan, pe l ngumpulan  data  dan  analisis  data.  Analisa  data  dilakukan  se l te l lah  data  te l rkumpul  dan  se l suai  de l ngan  ke l butuhan  siste l m ini. Ole l h se l bab itu, untuk me l nghasilkan ke l simpulan be l rdasarkan aturan ( rule l ) pada analisis data, dipe l rlukan data transaksi yang  te l lah  dibe l rikan  konsume l n.    Analisis  data  te l rse l but  dilakukan  be l rdasarkan  te l knik  aturan  asosiasi  me l nggunakan algoritma apriori de l ngan be l be l rapa ite l rasi atau langkah-langkah. Data  yang diambil  me l rupakan data transaksi  pajak pada bulan April tahun 2022 pada Kantor konsultan pajak Oe l nity Me l dan. Data te l rse l but adalah data yang me l wakili ke l se l luruhan data transaksi se l banyak 20 transaksi dan dapat dilihat pada Tabe l l 1.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 198 - 204 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 672 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 1. Data Transaksi
ID_Transaksi Item  Pajak 1 PPh 21, PPh 22, PPh 23, PPh 4 2 PPh21, PPh 22, PPh 4 3 PPh 21, PPh 23 4 Hadiah, Undian, Laba Usaha 5 Ke l untungan Pe l ngalihan Harta, Pe l ne l rimaan Pe l mbayaran Pajak 6 De l vide l n, Royalti, Pre l mi Asuransi 7 Surplus Bank, Orang Pribadi 8 Laba Usaha, Pe l ne l rimaan Pe l mbayaran Pajak 9 Undian, De l vide l n 10 Pre l mi Asuransi. PPh 23 11 PPh21, PPh 22 12 PPh 21, PPh 22, PPh 23 13 Orang Pribadi, Ke l untungan Pe l ngalihan Harta 14 De l vide l n, Royalti, PPh 23 15 Pe l ne l rimaan Pe l mbayaran Pajak, PPh 21 16 PPh 22, PPh 4 17 Royalti, Orang Pribadi 18 Laba Usaha, Pre l mi Asuransi 19 PPh 22, PPh 23, De l vide l n
20
PPh 22, PPh 23, PPh 4

## 3.1 Analisis Pencarian Pola Frekuensi Tinggi
Dari Tabe l l 1 Me l ncari Quantity (Jumlah) dibe l rikan nilai minimum Ф = 3 dari 20 transaksi. Langkah 1: Me l ncari C1 (Kandidat 1- ite l mse l t ) se l pe l rti be l rikut:
Tabel  2. C1 (Kandidat  1-ite l mse l t) No Itemset Kode_Produk Quantity 1 PPh 21 A 4 2 PPh 22 B 2 3 PPh 23 C 3 4 PPh 4 D 1 5 Hadiah E l 1 6 Undian F 2 7 Laba Usaha G 1 8 Ke l untungan Pe l ngalihan Harta
H
2 9 Pe l ne l rimaan Pe l mbayaran Pajak I 1 10 De l vide l n J 1 11 Royalti K 1 12 Pre l mi Asuransi L 1 13 Surplus Bank M 3 14 Orang Pribadi N 1 15 Laba Usaha O 3 16 Penerimaan Pembayaran Pajak P 4 Be l rdasarkan Tabe l l 2 be l risi ite l m-ite l m de l ngan Quantity yang dimilikinya, se l lanjutnya  cari  L1={ large l 1- ite l mse l t } de l ngan me l milih ite l m yang  me l me l nuhi  nilai minimum  support ≥ 15% se l pe l rti  pada  tabe l l  3  ke l mudian dilakukan pe l ncarian nilai support pada masing-masing  ite l m de l ngan rumus:
𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕 = 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 𝐦𝐞𝐧𝐠𝐚𝐧𝐝𝐮𝐧𝐠 𝐀 𝐝𝐚𝐧 𝐁 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 𝐱 𝟏𝟎𝟎%

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 198 - 204 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 672 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Tabel  3. L1 (Large l 1-ite l mse l t) Itemset Kode_Item Support PPh 21 E l 2 6/20*100%  = 30% PPh 22 H2 6/20*100%  = 30% PPh 23 A 4/20*100%  = 20% PPh 4 P 4/20*100%  = 20% Hadiah R 4/20*100%  = 20% Undian X 4/20*100%  = 20% Laba Usaha F2 4/20*100%  = 20% Ke l untungan Pe l ngalihan Harta K2 4/20*100%  = 20% Pe l ne l rimaan Pe l mbayaran Pajak C 3/20*100%  = 15% De l vide l n M 3/20*100%  = 15% Royalti O 3/20*100%  = 15% Pre l mi Asuransi S 3/20*100%  = 15% Surplus Bank T 3/20*100%  = 15% Orang Pribadi U 3/20*100%  = 15% Laba Usaha W 3/20*100%  = 15% Penerimaan Pembayaran Pajak Y 3/20*100%  = 15% Prose l s  se l lanjutnya  yaitu  me l nghasilkan  kandidat  2- ite l mse l ts atau  C2,  de l ngan  me l lalui  tahap join (gabung ) yaitu de l ngan  me l ngkombinasikan  pajak  atau ite l m yang  ada  pada  Tabe l l  2  maka  akan  dihasilkan  Tabe l l  3. Support_count adalah  jumlah  kombinasi ite l m yang  ada  pada  transaksi  taraif  pajak,  yang  be l rarti  se l be l rapa  se l ring  kombinasi ite l m te l rse l but muncul pada transaksi.
Tabel  4. C2 (Kandidat  2-ite l mse l t) No Item  Pajak Support_Count Support 1 PPh 21, PPh 22, PPh 23, PPh 4 0 0/20*100  = 0% 2 PPh21, PPh 22, PPh 4 1 1/20*100  = 5% 3 PPh 21, PPh 23 0 0/20*100  = 0% 4 Hadiah, Undian, Laba Usaha 0 0/20*100  = 0% 5 Ke l untungan Pe l ngalihan Harta, Pe l ne l rimaan
Pe l mbayaran Pajak 1 1/20*100  = 5% 6 De l vide l n, Royalti, Pre l mi Asuransi 3 3/20*100  = 15% 7 Surplus Bank, Orang Pribadi 0 0/20*100  = 0% 8 Laba Usaha, Pe l ne l rimaan Pe l mbayaran Pajak 1 1/20*100  = 5% 9 Undian, De l vide l n 1 1/20*100  = 5% 10 Pre l mi Asuransi. PPh 23 3 3/20*100  = 15% 11 PPh21, PPh 22 1 1/20*100  = 5% 12 PPh 21, PPh 22, PPh 23 1 1/20*100  = 5% 13 Orang Pribadi, Ke l untungan Pe l ngalihan Harta 1 1/20*100  = 5% 14 De l vide l n, Royalti, PPh 23 1 1/20*100  = 5% 15 Pe l ne l rimaan Pe l mbayaran Pajak, PPh 21 1 1/20*100  = 5% 16 PPh 22, PPh 4 2 2/20*100  = 10% 17 Royalti, Orang Pribadi 0 0/20*100  = 0% 18 Laba Usaha, Pre l mi Asuransi 1 1/20*100  = 5% 19 PPh 22, PPh 23, De l vide l n 0 0/20*100  = 0% 20 PPh 22, PPh 23, PPh 4 3 3 3/20*100  = 15%
Dalam  tahap  langkah  4  dapat  dilihat  pe l nge l lompokan  tarif  pajak  yang  me l miliki  aturan  asosiatif  antara  suatu  kombinasi ite l m.  Se l te l lah  dihitung  dan  dite l mukan support dari  tiap  kandidat  2- ite l mse l ts pada  Tabe l l  5  sampai  Tabe l l  1  maka  de l ngan tahap  pe l mangkasan  ( prune l )  yaitu  me l nghilangkan  ite l m  yang  tidak  me l me l nuhi  nilai minimum  support ≥15%  dapat dihasilkan se l bagai be l rikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 198 - 204 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 672 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Tabel 5. L2 (Large l 2-ite l mse l t) No Item Pajak Support 1 PPh 21, PPh 22, PPh 23, PPh 4 3/20*100% = 15% 2 PPh21, PPh 22, PPh 4 3/20*100% = 15% 3 PPh 21, PPh 23 3/20*100% = 15% 4 Hadiah, Undian, Laba Usaha 3/20*100% = 15% 5 Keluntungan Pelngalihan Harta, Pelnelrimaan Pelmbayaran Pajak  3/20*100% = 15%
6 Delvideln, Royalti, Prelmi Asuransi 3/20*100% = 15% 7 Surplus Bank, Orang Pribadi 3/20*100% = 15% 8 Laba Usaha, Pelnelrimaan Pelmbayaran Pajak 2/20*100 = 10% 9 Undian, Delvideln 2/20*100 = 10% 10 Prelmi Asuransi. PPh 23 2/20*100 = 10% 11 PPh21, PPh 22 2/20*100 = 10% 12 PPh 21, PPh 22, PPh 23 2/20*100 = 10% 13 Orang Pribadi, Keluntungan Pelngalihan Harta 2/20*100 = 10% 14 Delvideln, Royalti, PPh 23 2/20*100 = 10% 15 Pelnelrimaan Pelmbayaran Pajak, PPh 21 2/20*100 = 10% 16 PPh 22, PPh 4 2/20*100 = 10% 17 Royalti, Orang Pribadi 2/20*100 = 10% 18 Laba Usaha, Prelmi Asuransi 1/20*100 = 5% 19 PPh 22, PPh 23, Delvideln 1/20*100 = 5% 20 PPh 22, PPh 23, PPh 4 1/20*100 = 5%
Dari tahap-tahap yang te l lah dilakukan di atas, maka ite l m yang me l me l nuhi Support X Confide l nce l = 15%  dan minimum confide l nce l = 100%  pada  Tabe l l  diatas, dapat dilihat  pada tulisan  yang be l rce l tak  te l bal,  se l hingga  be l rdasarkan  aturan asosiasi yang te l rbe l ntuk maka dapat diambil ke l simpulan se l bagai be l rikut: 1. Jika me l mbayar pajak PPh 21, PPh 22 maka akan me l mbayar pajak PPh 23 de l ngan support 15% dan confide l nce l 100% 2. Jika me l mbayar pajak Hadiah maka akan me l mbayar Orang Pribadi de l ngan support 15% dan confide l nce l 100% 3. Jika me l mbayar pajak Laba Usaha maka akan me l mbayar pajak De l vide l n de l ngan support 15% dan confide l nce l 100% 4. Jika  me l mbayar pajak  Pe l ne l rimaan Pe l mbayaran Pajak maka  akan   me l mbayar pajak PPh de l ngan support 15% dan confide l nce l 100% 5. Jika  me l mbayar  pajak  Ke l untungan  Pe l ngalihan  Harta  maka  akan  me l mbayar  pajak  PPh  23,  De l vide l n  de l ngan support 15% dan confide l nce l 75% 6. Jika  me l mbayar  pajak  Pre l mi  Asuransi  maka  akan  me l mbayar  pajak  PPh  22,  PPh  23  de l ngan support 15%  dan confide l nce l 75% 7. Jika me l mbayar pajak Undian maka akan me l mbayar pajak Sovia PPh 4 de l ngan supportnya 15% dan confide l nce l 75%
8. Jika me l mbayar pajak Ke l untungan Pe l ngalihan Harta maka akan me l mbayar pajak PPh 22, PPh 23 de l ngan supportnya 15% dan confide l nce l 75% 9. Jika  me l mbayar  pajak  Surplus  Bank  maka  akan  me l mbayar  pajak  Laba  Usaha  de l ngan support 15%  dan confide l nce l 75% 10. Jika me l mbayar pajak Royalti maka akan me l mbayar pajak PPh 22 de l ngan support 15% dan confide l nce l 75%
Dari pe l rhitungan dalam tahap diatas, tata le l tak ite l m-ite l m de l ngan nilai Support X Confide l nce l paling tinggi akan dile l takkan pada  pe l mbukuan  paling  de l pan  se l jajar  de l ngan  ke l butuhan  konsume l n  dalam pe l rhitungan  pambayaran  tarif  pajak pe l nghasilan,  de l ngan  se l tiap  pe l mbukuan,  dan  ite l m  te l rse l but  akan  dike l lompokkan  be l rdasarkan  je l nis  nya.  Tarif  pajak pe l nghasilan yang paling se l ring dilakukan prose l s pe l mbukuan akan dise l suaikan de l ngan ke l butuhan konsume l n.

## 4. KESIMPULAN
Be l rdasarkan  pe l ne l litian  yang  dilakukan  me l nge l nai  Data  Mining  Algoritma  Apriori  untuk  me l ne l ntukan  tarif  pajak pe l nghasilan  pada  kantor  konsultan  Oe l nity,  maka  dapat  ditarik  be l be l rapa  ke l simpulan  se l bagai  hasil  akhir  pe l ne l litian Pe l ne l rapan  Algoritma  Apriori,  dapat  dilakukan  pe l nge l lompokan  daftar  pajak  yang  me l mpunyai  asosiasi  antar  pajak  yang bisa  dilihat  pada  tagihan  pajak  dan  dapat  dimanfaatkan  ole l h  pe l rusahaan,  se l hingga  pe l rusahaan  dapat  me l nganalisis ke l biasaan konsume l n dalam me l nge l lola usaha dan pe l nghasialan dan be l saran pajak . Pe l nggunaan me l tode l Algoritma Apriori dapat  me l mbantu  me l ne l ntukan  tarif  pajak  pe l nghasilan  pada  pe l rusahaan.  De l ngan  me l tode l algoritma  apriori  bila  dite l rapkan pada pe l rusahaan  maka  konsume l n de l ngan  mudah  me l lihat daftar tarif pajak pe l nghasilan  yang diinginkan. Pe l nge l lompokan daftar  pajak  yang  me l mpunyai  asosiasi  pe l rusahaan  me l nge l tahui  pajak  apa  saja  yang  me l njadi  tanggung  jawab  konsume l n

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 198 - 204 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 672 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
dapat me l nge l tahui tingkat tarif pajak se l suai de l ngan ke l butuhan.

## REFERENCES
[1] Waluyo, “Waluyo, 2017.pdf.” 2017.
[2] A. Meiliawati, “Pengaruh Pemeriksaan Dan Penagihan Pajak Terhadap Penerimaan Pajak Pada KPP Pratama Kosambi,” J. Ultim. Account. , vol. 5, no. 1, pp. 1–18, 2013, doi: 10.31937/akuntansi.v5i1.139.
[3] L. Muflikhah and I. Yuliantoro, “Identifying Cancer Disease through Deoxyribonucleic Acid (DNA) Sequential Pattern Mining,” Int. J. Intell. Sci. , vol. 07, no. 01, pp. 9–23, 2017, doi: 10.4236/ijis.2017.71002.
[4] Z. S. Zubi and R. A. Saad, “Improves Treatment Programs of Lung Cancer Using Data Mining Techniques,” J. Softw. Eng. Appl. , vol. 07, no. 02, pp. 69–77, 2014, doi: 10.4236/jsea.2014.72008.
[5] F. Nurcahyo, “Pengelolaan Dan Pengembangan Kegiatan Ekstrakurikuler Olahraga Di SMA/MAN/Sederajat Se- Kabupaten Sleman,” J. Pendidik. Jasm. Indones. , vol. 9, no. 2, pp. 101–110, 2013.
[6] H. Ahyar et al. , Buku Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif , no. March. 2020.
[7] D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F. Eka, “PENERAPAN METODE ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA APLIKASI ANALISA POLA BELANJA KONSUMEN (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018, doi: 10.15408/jti.v9i2.5602.
[8] G. C. Sutradana and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Data Mining untuk Analisis Pengaruh Lama Studi Mahasiswa Teknik Informatika UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta Menggunakan Metode Apriori,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 1, no. 3, pp. 153–162, 2017, doi: 10.14421/jiska.2017.13-07.
[9] E. Erwin, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Dan FP-Growth,” J. Generic , vol. 4, no. 2, pp. 26– 30, 2019.
[10] A. Kurniawati, “Pemetaan Pola Hubungan Program Studi Dengan Algoritma Apriori – Studi Kasus Spmu Unnes,” Edu Komputika J. , vol. 1, no. 1, pp. 51–58, 2014.
[11] A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[12] M. Bobbi, K. Nasution, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[13] M. Bobbi, K. Nasution, S. Suryadi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekomendasi Kelayakan nasabah Penerima Kredit Menerapkan Metode MOORA dan MOOSRA,” vol. 4, no. 3, pp. 1284–1292, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.
[14] A. Karim, S. Esabella, M. Hidayatullah, and T. Andriani, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Bantu Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[15] G. Ginting, S. Alvita, A. Karim, and M. Syahrizal, “Penerapan Complex Proportional Assessment ( COPRAS ) Dalam Penentuan Kepolisian Sektor Terbaik,” vol. 4, no. 2, pp. 616–631, 2020.