Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Assosiation Rule Untuk Mendukung Sistem Pencapaian Target Pajak Pendapatan Kabupaten Deli Serdang
Muhammad Eka 1* , Rara Astili Siregar 2 Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Utara Jl. Brigjend H. A.Manaf Lubis / Gaperta Ujung No.2 Medan, Telp : 061 – 80026202 muhammadeka@yahoo.com

## Abstract
Deli Serdang Regency has a complete and unique topography because there are coastal areas, lowlands and mountainous highlands with an area of 2,497.72 Ha consisting of 22 sub-districts, 380  villages  and  14  villages.  The  main  potential  of  the  Deli  Serdang regency  are  agriculture, smallholder plantations, large plantations, fisheries, aquaculture, livestock, industry, trade and tourism. Based on this big potential, Deli Serdang District Region has a large potential income tax. Planning and regional income tax management system of Deli Serdang Regency are carried out at the Regional Revenue Department of Deli Serdang Regency. Based on achievement data of tax  revenue which is posted on Regional  Deliberation  Separtment of Deli Serdang Regency website,  rate  of  regional  income  is  still  slow.  The  target  line  graph  and  the  realization  of regional revenues indicate that the targets have to be achieved are still far, because until June 2017 achievement only Rp. 56,950,403,904.02, - while the target to the end of December 2017 is Rp.  484,520,000,000.  To  achieve  the  annual  target  as  expected  need  a  strategy.  Association analysis is also known as one of the data mining techniques basis of various other mining data techniques. By using the Apriori Algorithm, an analysis of the obstacles in achieving targets can be done to find interesting rules that are useful in supporting the system of achieving local tax targets. The implementation of Association Rule to support the achievement of the tax target is expected  to  help  the  process  of  achieving the  target  of  regional  income  tax,  especially  in  the Regional Revenue Department of Deli Serdang Regency.
Keywords: Data Mining, Association Rule, Apriori

## Abstrak
Wilayah  Kabupaten  Deli  Serdang  memiliki  topografi  yang  lengkap  dan  unik  karena didalamnya terdapat daerah pantai, dataran rendah dan dataran tinggi pegunungan dengan luas ± 2.497.72 Ha terdiri dari 22 kecamatan, 380 desa dan 14 kelurahan. Untuk potensi utama dari  wilayah  Kabupaten  Deli  serdang  sendiri  antara  lain  :  pertanian,  perkebunan  rakyat, perkebunan  besar,  perikanan,  pertambakan,  peternakan,  industri,  perdagangan  dan pariwisata.  Berdasarkan  potensi  yang  sangat  besar  tersebut  maka  Wilayah  Kabupaten  Deli Serdang  memiliki  potensi  pajak  pendapatan  yang  besar  pula.  Perencanaan  maupun  sistem pengelolaan  pajak  pendapatan  daerah  Kabupaten  Deli  Serdang  di  lakukan  di  Badan Pendapatan Daerah Kabupaten Deli Serdang. Berdasarkan data pencapaian pendapatan pajak yang di muat di laman situs Badan Pendapatan Daerah Kabupaten Deli Serdang terlihat masih lambatnya  laju  pendapatan  daerah.  Grafik  garis  target  dan  realisasi  pendapatan  daerah menunjukkan  masih  jauhnnya  target  yang  harus di  capai,  karena  sampai  dengan  bulan  juni 2017 realisasi yang bisa dicapai sebesar Rp. 56.950.403.904.02,- sedangkan target yang harus dicapai  sampai  dengan  akhir  desember  2017  sebesar  Rp.  484.520.000.000,-.  Untuk  itu  perlu dilakukan strategi pencapaian target untuk mencapai target tahunan sesuai yang di harapkan. Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining yang menjadi dasar dari berbagai    teknikdata  mining  lainnya.  Dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori,  analisis kendala  dalam  pencapaian  target  dapat  dilakukan  untuk  mencari  rule  interesting  yang berguna  dalam  mendukung  sistem  pencapaian  target  pajak  daerah.  Penerapan  Assosiation Rule  untuk  untuk  mendukung  pencapaian  target  pajak  diharapkan  dapat  membantu  proses
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pencapaian  target  pajak  pendapatan  daerah  khususnya  di  Badan  Pendapatan  Daerah Kabupaten Deli Serdang.
.
Kata kunci : Data Mining,Assosiation Rule, Apriori

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Deli  Serdang  memiliki  potensi    yang  berbeda  serta  jumlah wajib pajak yang berbeda pula. Dengan demikian maka data yang tersimpan pun  akan  bertambah  setiap  harinya,  terutama  data  penerimaan  atau pembayaran  pajak  pendapatan  daerah.  Dari  besarnya  jumlah  data penerimaan  atau  pembayaran  pajak  pendapatan  daerah  tersebut  pastinya selalu ada data wajib pajak yang juga  masih belum melakukan pembayaran pajak secara sadar dan rutin tepat  waktu,  dan jumlahnya juga  cukup besar. Hal  ini  membuat  pencapaian  target  pajak  pendapatan  daerah  sulit  dicapai, dan  berdampak  pada  percepatan  pertumbuhan  infrastruktur  maupun pembangunan daerah. Banyak faktor yang mempengaruhi tidak tercapainya target pajak dikarenakan keterlambatan maupun wajib pajak yang tidak mau membayar pajak tepat waktu.
Faktor yang mempengaruhi tidak tercapainya target pajak pendapatan daerah  diantaranya  seperti  database  yang  tidak  akurat,  sistem  penagihan, dan  sumber  daya  manusia  yang  dimiliki  Badan  Pendapatan  Daerah  itu sendiri.  Sedangkan  di  masyarakat  faktor  yang  mempengaruhi  tidak tercapainya  target  pajak  pendapatan  daerah  diantaranya  ekonomi  lemah, tingkat pengangguran yang tinggi, desa tertinggal serta kurangnya sosialisasi dan kesadaran akan pentingnya membayar pajak. Dengan bantuan software Data  mining untuk  penggalian  data  penyebab  ketidakcapain  target  pajak tahunan diharapkan akan mampu membantu sistem pencapain target pajak pendapatan  di  Badan  Pendapatan  Daerah  Kabupaten  Deli  Serdang.  Teknik penggalian data yang di lakukan dengan menggunakan algoritma Apriori.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik data  mining yang menjadi dasar dari berbagai teknik data mining lainnya. Apriori adalah suatu  algoritma  yang  sudah  sangat  dikenal  dalam  melakukan  pencarian frequent itemset dengan menggunakan teknik association rule. Pada algoritma Apriori untuk menentukan kandidat-kandidat yang mungkin muncul dengan cara memperhatikan minimum support.
Sistem  informasi  yang  digunakan  di  badan  pendapatan  daerah kabupaten  Deli  Serdang  merupakan  kunci  keberhasilan  dalam  pelayanan pajak daerah kabupaten Deli Serdang. Artinya setiap laporan data transaksi pencapaian maupun  pelaporan  target  pajak  dilakukan menggunakan sistem komputerisasi.  Dalam  penelitian  ini  data  yang  diambil  untuk  mengukur seajauh mana kinerja pencapaian target pajak adalah data yang berasal dari database  kantor  Badan  Pendapatan  Daerah  Kabupaten  Deli  Serdang,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
ditambah  data  yang  berasal  dari  hasil  wawancara  langsung  di  lapangan kepada wajib pajak dan petugas pengutip pajak.
Ada banyak factor yang mempengaruhi keberhasilan pemungutan pajak sesuai  target  yang  ditetapkan  dilihat  dari  sudut  pandang  ilmu  manajemen. Beberapa  faktor  tersebut  antara  lain  :  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  ( Tingkat  keaktifan  pegawai  dalm  melakukan  pemungutan  pajak,  Tingkat kesadaran  wajib  pajak),  Tingkat  pertumbahan  Ekonomi.  Berikut  tabel kegiatan  yang  dilakukan  untuk  mencapai  target  pajak  antara  lain:  Pajak Hotel, Pajak Hiburan, Pajak Reklame dan Pajak Restoran yang dilakukan dari bulan maret sampai mei 2018.
Tabel 1. Data Kegiatan No Tanggal Kegiatan 1 1 s/d 2 maret 2018 Kantor  Dinas  mengeluarkan  surat  keterangan  ke KUPTD  Wajib  Pajak  yang  sudah  jatuh  tempo maupun yang baru Memberikan surat pemberitahuan penunggak pajak 2 5 s/d 9 maret 2018 Koordinasi ke vendor untuk pajak reklame Sosialisasi ke wajib pajak reklame Memonitor  laporan  bulanan  ke  wajib  pajak  untuk pajak Perhotelan Memonitor  laporan  bulanan  ke  WP  untuk  pajak Restoran 3 12 s/d 16 maret 2018 Memverifikasi ketidak cocokan data di kantor dinas dan data dilapangan Pengawasan  langsung  di  lokasi  usaha  WP  jika terdapat  ketidak  sesuaian  laporan  dari  data  di lokasi Kegiatan  dilakukan  oleh  3  PNS  dan  6  Pegawai tidaktetap Tingkat kesadaran masyarakat (75%) 4 19 s/d 23 maret 2018 koordinasi ke vendor untuk pajak reklame Sosialisasi ke wajib pajak reklame Memonitor  laporan  bulanan  ke  wajib  pajak  untuk pajak Perhotelan Memonitor laporan bulanan ke WP untuk pajak Restoran Memverifikasi ketidak cocokan data di kantor dinas dan data dilapangan 5 26 s/d 30 maret 2018 Pengawasan  langsung  di  lokasi  usaha  WP  jika terdapat  ketidak  sesuaian  laporan  dari  data  di lokasi kegiatan  dilakukan  oleh    51  orang  PNS  dan  121 orang Pegawai tidak tetap Rekapitulasi absensi (95%) Tingkat kesadaran masyarakat (70%) Rapat Evaluasi PAD 6 2 s/d 6 April 2018 Memberikan surat pemberitahuan penunggak pajak Sosialisasi ke wajib pajak reklame Memonitor  laporan  bulanan  ke  wajib  pajak  untuk pajak Perhotelan 7 9 s/d 13 April 2018 Memonitor  laporan  bulanan  ke  WP  untuk  pajak
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Tanggal Kegiatan Restoran Kegiatan  dilakukan  oleh    51  orang  PNS  dan  121 orang Pegawai tidak tetap Tingkat kesadaran masyarakat (65%) 8 16 s/d  20 April 2018 Memonitor  laporan  bulanan  ke  wajib  pajak  untuk pajak Perhotelan Memonitor  laporan  bulanan  ke  WP  untuk  pajak Restoran Membuat  surat  peringatan  1  sampai  3  ke  Wajib Pajak yang membandel Bekerjasama  dengan  Satpol  PP  menindak  wajib pajak  yang  tidak  memiliki  kesadaran  setelah meendapat SP3 Memverifikasi ketidak cocokan data di kantor dinas dan data dilapangan 9 23 s/d 30 April 2018 Pengawasan  langsung  di  lokasi  usaha  WP  jika terdapat  ketidak  sesuaian  laporan  dari  data  di lokasi Kegiatan  dilakukan  oleh    51  orang  PNS  dan  121 orang Pegawai tidak tetap Rekapitulasi absensi (95%) Tingkat kesadaran masyarakat (75%) 10 1 s/d 4  Mei 2018 Memberikan surat pemberitahuan penunggak pajak Sosialisasi ke wajib pajak reklame Memonitor  laporan  bulanan  ke  WP  untuk  pajak Restoran Membuat  surat  peringatan  1  sampai  3  ke  Wajib Pajak yang membandel Bekerjasama  dengan  Satpol  PP  menindak  wajib pajak  yang  tidak  memiliki  kesadaran  setelah meendapat SP3 Memverifikasi ketidak cocokan data di kantor dinas dan data dilapangan 11  7 s/d 11 Mei 2018 Pengawasan  langsung  di  lokasi  usaha  WP  jika terdapat  ketidak  sesuaian  laporan  dari  data  di lokasi Kegiatan  dilakukan  oleh    51  orang  PNS  dan  121 orang Pegawai tidak tetap Tingkat kesadaran masyarakat (70%) 12  14 s/d 18 Mei 2018 Pegawai  atau  Petugas  mengantarkan  surat keterlambatan ke wajib pajak koordinasi ke vendor untuk pajak reklame sosialisasi ke wajib pajak reklame Memonitor  laporan  bulanan  ke  wajib  pajak  untuk pajak Perhotelan 13  21 s/d 25 Mei 2018 Memonitor  laporan  bulanan  ke  WP  untuk  pajak Restoran Memverifikasi ketidak cocokan data di kantor dinas dan data dilapangan 14  28 s/d 31 Mei 2018 Pengawasan  langsung  di  lokasi  usaha  WP  jika terdapat  ketidak  sesuaian  laporan  dari  data  di lokasi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Tanggal Kegiatan Kegiatan  dilakukan  oleh    51  orang  PNS  dan  121 orang Pegawai tidak tetap Rekapitulasi absensi (95%)
Tingkat kesadaran masyarakat (75%)
Pola  hubungan  yang  dibentuk  dari  kegaiatan  yang  dilakukan  adalah dimulai dari pembentukan pola kombinasi satu itemset, dari pola kombinasi satu itemsets, terbentuk lah pola kombinasi dua itemsets , dari kombinasi pola kombinasi  dua itemsets terbentuk  lagi  pola  kombinasi  tiga itemsets .
Pembentukan  pola  kombinasi  didasarkan  pada  nilai support minimal,  Jika nilai support minimal terpenuhi dan pola kombinasi itemsets yang ada lebih dari  pada  satu  pola  kombinasi,  maka  pola  kombinasi itemsets yang berikutnya  bisa  dibentuk.  Setelah  selesai  pembuatan  pola  maka  langkah selanjutnya pembentuk rules association , rules yang akan dihasilkan dibentuk dari  pola  kombinasi itemsets yang  memenuhi support minimal.  Gambar  4.2 merupakan flowchart algorima apriori sebagai berikut:
T Y Y Gambar 1. Flowchart Algoritma Apriori
2.1. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Sebelum dilakukan pencarian pola dari data diatas terlebih dulu, dicari semua jenis kegiatan yang dilakukan atau item yang dilakukan seperti pada tabel diatas sekaligus menentukan support per kegiatan item yang dilakukan untuk mencapai target pajak, dimana tahap  ini mencari  kombinasi kegiatan para  pegawai  maupun  pegawai  non  PNS  atau item yang  memenuhi  syarat
Selesai Mulai Data Pencarian calon  kombinasi itemsets Pola Kombinasi yang terpilih Selesai?
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
minimum  dari nilai support dalam  database,  nilai support sebuah item diperoleh  dengan  rumus berikut:
  Transaksi A mengandung yang transaksi Jumlah A Support _ _ _ _ ) (
(1)
Sedangkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut: Support (A, B) =P(A  B)
   Transaksi B dan A mengandung yang Transaksi B A Support _ _ _ _ _ ) , (
(2)
Berikut merupakan jenis kegiatan yang dilakukan atau item yang dilakukan untuk  mencapai  target  pajak  perkecamatan  di  kabupaten  deli  serdang. Bentuk  data  satu item ,  yang  terdiri  atas attribute item sebagai  nama item jenis  semua  kegiatan, support yaitu  jumlah  setiap item yang  ada  disemua kegiatan,  sedangkan support (%)  adalah  presentasi  jumlah item yang  ada didalam  kegiatan,  yang  didapat  dari  jumlah item dibagi  jumlah  semua kegiatan  di  kali  seratus  persen.    Tabel  2.  adalah item data  yang  memenuhi support minimal,  nilai support minimal  sama  dengan  20  persen  (20  %). Seperti yang terlihat pada tabel 2. berikut ini:
Tabel 2. Kegiatan Kombinasi Satu Itemset yang memenuhi minimum support Kegiatan Support Support (%) Memberikan surat pemberitahuan penunggak pajak 3 21,43 Koordinasi ke vendor untuk pajak reklame 3 21,43 Sosialisasi ke wajib pajak reklame 5 21,43 Memonitor laporan bulanan ke wajib pajak untuk pajak Perhotelan 5 35,71 Memonitor laporan bulanan ke WP untuk pajak Restoran 6 42,85 Memverifikasi ketidak cocokan data di kantor dinas dan data dilapangan 5 35,71 Pengawasan langsung di lokasi usaha WP jika terdapat ketidak sesuaian laporan dari data di lokasi 5 35,71 kegiatan dilakukan oleh  51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap 6 42,85 Rekapitulasi absensi (95%) 3 21,43 Tingkat kesadaran masyarakat (75%) 3 21,43
Tabel 2. diatas merupakan data item jenis kegiatan yang memenuhi support minimal.  Dimana  data  diatas  akan  digunakan  untuk  membentuk  pola kombinasi  dua item mulai  dari  pembentukan  pola  kombinasi  dua itemsets , sampai pada pembentukan pola kombinasi lima itemsets .

## 2.2. Pembentukan Pola Kombinasi Dua Itemsets
Pembentukan  pola  frekuensi  dua itemsets ,  dibentuk  dari items-items jenis  kegiatan  yang  memenuhi support minimal  yaitu  dengan  cara mengkombinasi semua items kedalam pola dua kombinasi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dengan  ditentukannya minimum support sama  dengan  20  persen (20%),  maka  data  yang  memenuhi minimum  support akan  dijelaskan  pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Pola Kombinasi Dua Itemsets yang Memenuhi Minimum  Support Kegiatan Support Support(%) Koordinasi ke vendor untuk pajak reklame, Sosialisasi ke wajib pajak reklame 3 21,42 Koordinasi ke vendor untuk pajak reklame,  Memonitor laporan bulanan ke wajib pajak untuk pajak Perhotelan 3 21,42 Memonitor laporan bulanan ke wajib pajak untuk pajak Perhotelan, Sosialisasi ke wajib pajak reklame. 4 28,57 Sosialisasi ke wajib pajak reklame, Memonitor laporan bulanan ke wajib pajak untuk pajak Perhotelan. 4 28,57 Memonitor laporan bulanan ke wajib pajak untuk pajak Perhotelan, Memonitor laporan bulanan ke WP untuk pajak Restoran 3 21.42 Memverifikasi ketidak cocokan data di kantor dinas dan data dilapangan, Memonitor laporan bulanan ke WP untuk pajak Restoran. 4 28,57 Pengawasan langsung di lokasi usaha WP jika terdapat ketidak sesuaian laporan dari data di lokasi,  kegiatan dilakukan oleh  51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap 4 28,57 Rekapitulasi absensi (95%), Pengawasan langsung di lokasi usaha WP jika terdapat ketidak sesuaian laporan dari data di lokasi. 3 21,42 Tingkat kesadaran masyarakat (75%), Pengawasan langsung di lokasi usaha WP jika terdapat ketidak sesuaian laporan dari data di lokasi 3 21,42 Rekapitulasi absensi (95%), kegiatan dilakukan oleh  51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap. 3 21,42 Tingkat kesadaran masyarakat (75%), kegiatan dilakukan oleh  51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap. 3 21,42 2.3. Pembentukan Association Rules dua itemset
Setelah semua pola kombinasi dua itemset frekuensi tinggi ditemukan, baru    dicari association  rules yang  memenuhi  syarat minumum nilai confidence, dengan  menghitung confidence aturan  asosiasi  A  ke  B.  Nilai confidence dari  aturan  A  ke  B  diperoleh  dengan  rumus  =  Jumlah  setiap transaksi  yang  mengandung  item  A  dan  item  B  dibagi  dengan  jumlah transaksi  yang  mengandung  A    dikali  seratus  persen.    Contoh  untuk  pola kombinasi  2 itemset (AB)  Memberikan  surat  pemberitahuan  penunggak pajak  dan  Sosialisasi  ke  wajib  pajak  reklame  =  2,  nilai support (A) Memberikan surat pemberitahuan penunggak pajak = 3, untuk mencari nilai confidence nya : 2 / 3 x 100% = 66,6 %. Sedangkan  untuk  nilai lift yang  merupakan  sebuah  angka  rasio  yang menunjukkan  berapa  banyak  kemungkinan  menemukan  sebuah  atribut muncul  bersama  dengan  atribut  lainnya  dibandingkan  dengan  seluruh
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kejadian adanya atribut yang terpenuhi. Dan lift sendiri menunjukkan adanya tingkat  kekuatan rule atas  kejadian  acak  dari antecedent dan consequence berdasarkan pada support nya masing masing, untuk lift sendiri didefenisikan sebagai berikut : Lift = Confidence / bencmark Confidence . Dimana Bencmark Confidence  = (Jumlah  transaksi  memiliki item  consequent )  /  (Total  jumlah transaksi).  Jika  nilai lift rasio  lebih  besar  dari  1  maka  hal    tersebut menunjukkan  adanya  manfaat  dari  aturan  tersebut,  semakin  besar  nilai lift rasio maka semakin besar pula kekuatan asosiasi.
Contoh untuk menentukan nilai lift dari pola kombinasi 2 itemset (AB) Memberikan surat pemberitahuan penunggak pajak dan Sosialisasi ke wajib pajak reklame. Untuk nilai Bencmark Confidence : support Sosialisasi ke wajib pajak reklame ( item consequent ) =  3 / 14 jumlah transaksi = 0,2142. Maka untuk nilai lift = Confidence / bencmark Confidence atau lift : 66,6 / 0,2142 = 310,9.  Dengan  menetapkan  nilai minumum confidence sebesar  90    persen (90%), dan minumum support 20 persen (20%) maka rules interesting yang dihasilkan adalah seperti pada tabel 4. berikut ini:
Tabel 4. Association Rules dari Kombinasi Dua Itemset yang Memenuhi Minimum Confidence dari tabel 3. Rules Support (itemsets) Lift Support (%) Confi dence (%) Jika Koordinasi ke vendor untuk pajak reklame maka juga Memonitor laporan bulanan ke wajib pajak untuk pajak Perhotelan 3 2,800 21,429 100 Jika Tingkat kesadaran masyarakat (75%) maka juga Pengawasan langsung di lokasi usaha WP jika terdapat ketidak sesuaian laporan dari data di lokasi 3 2,80 21,429 100 Jika Rekapitulasi absensi (95%) maka juga Pengawasan langsung di lokasi usaha WP jika terdapat ketidak sesuaian laporan dari data di lokasi. 3 2,80 21,429 100 Jika Koordinasi ke vendor untuk pajak reklame maka juga Sosialisasi ke wajib pajak reklame 3 2,800 21,429 100 Jika Tingkat kesadaran masyarakat (75%) maka juga kegiatan dilakukan oleh  51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap. 3 2,33 21,429 100 Jika Rekapitulasi absensi (95%) maka juga kegiatan dilakukan oleh 51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap. 3 2,80 21,429 100
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Untuk rule kombinasi  dua itemset yang  memenuhi  nilai minimum confidence merupakan rules  interesting yang  dihasilkan  akan  dijabarkan sebagai berikut :
a. Jika  Koordinasi  ke  vendor  untuk  pajak  reklame  maka  juga  Memonitor laporan bulanan ke wajib pajak untuk pajak Perhotelan
b. Jika  Tingkat  kesadaran  masyarakat  (75%)  maka  juga  Pengawasan langsung  di  lokasi  usaha  WP  jika  terdapat  ketidak  sesuaian  laporan  dari data di lokasi.
c. Jika Rekapitulasi absensi (95%) maka juga Pengawasan langsung di lokasi usaha WP jika terdapat ketidak sesuaian laporan dari data di lokasi.
d. Jika  Koordinasi  ke  vendor  untuk  pajak  reklame  maka  juga  Sosialisasi  ke wajib pajak reklame.
e. Jika  Tingkat  kesadaran  masyarakat  (75%)  maka  juga  kegiatan  dilakukan oleh  51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap.
f. Jika  Rekapitulasi  absensi  (95%)  maka  juga  kegiatan  dilakukan  oleh    51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini akan di lakukan implementasi dan pengujian, tahapan ini di lakukan setelah analisis dan pembentukan assosition rule selesai kemudian diimplementasikan pada aplikasi.  Data yang didapat dari Badan Pendapatan Kab. Deli Serdang adalah data Kegiatan yang dilakukan selama 3 bulan yaitu dari bulan Maret, April dan Mei 2018 serta data pencapain target pajak dari bulan  Januari  sampai  Mei  2018.  Sedangkan  untuk  aplikasi  pengujian  yang akan digunakan adalah alikasi Tanagra versi 1.4.50.

## 3.1. Tabular Data
Dikarenakan  aplikasi  yang  di  gunakan  berupa  aplikasi  yang menggunakan Mocrosoft  Office  Excel  2007 ,  maka  format  yang  digunakan berupu tabular data. Tabular data merupakan data yang tersaji dalam bentuk 1  dan  0  atau  biasa  dikatakan  dengan  format  dalam  bentuk biner .  Data transaksi penjualan alat kesehatan harus dikonversi kedalam bentuk  format tabular  data  tersebut.  Proses  konversi  data  penjualan  alat  kesehatan kebentuk tabular data dengan cara sebagai berikut :
a. Untuk  tanggal  dalam  bentuk  mingguan  disusun vertikal kebawah diurutkan dari minggu pertama awal bulan.
b. Untuk  nama  atau  jenis item atau  jenis  kegiatan  disusun  horizontal dari  kiri  kekanan  diurutkan  sesuai  abjad,  jenis item kegiatan dijadikan sebagai attribute.
c. Setelah tanggal dan jenis item disusun sehingga membentuk sebuah tabel  kemudian  dicari  titik  temu  antara  tanggal  dan  jenis item kegiatan yang dilakukan.
Jika  ditemukan  tannggal  dan  jenis  kegiatan  maka  menjadi biner 1, namun jika tidak ditemukan  tanggal dan jenis  kegiatan  tersebut maka akan menjadi biner 0, langkah tersebut dilakukan berulang sampai semua tanggal
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dan  jenis item kegiatan  selesai  urutannya  di  tabel,  Berikut  adalah  jenis kegiaatan  yang  akan  dimasukkan  dalam  bentuk  tabular  data  yang  sudah  di urutkan sesuai abjad. Untuk dapat diproses di aplikasi data mining Tanagra setiap  kegiatan  digantikan  dengan  pengkodean  agar  data  tabular  bisa  di konversi dan  di proses di aplikasi data mining  Tanagra. Untuk pengkodean kegiatan akan di jelaskan pada tabel berikut :
Tabel 5. tabel jenis kegiatan yang sudah diberikan Pengkodean No Jenis Kegiatan Kode yang digunakan 1 Bekerjasama dengan Satpol PP menindak wajib pajak yang tidak memiliki kesadaran setelah mendapat SP3 Kegiatan 1 2 Kantor Dinas mengeluarkan surat keterangan ke KUPTD Wajib Pajak yang sudah jatuh tempo maupun yang baru Kegiatan 2 3 Kegiatan dilakukan oleh  51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap Kegiatan 3 4 Koordinasi ke vendor untuk pajak reklame Kegiatan 4 5 Memberikan surat pemberitahuan penunggak pajak Kegiatan 5 6 Membuat surat peringatan 1 sampai 3 ke Wajib Pajak yang membandel Kegiatan 6 7 Memonitor laporan bulanan ke wajib pajak untuk pajak Perhotelan Kegiatan 7 8 Memonitor laporan bulanan ke WP untuk pajak Restoran Kegiatan 8 9 Memverifikasi ketidak cocokan data di kantor dinas dan data dilapangan Kegiatan 9 10  Pegawai atau Petugas mengantarkan surat keterlambatan ke wajib pajak Kegiatan 10 11  Pengawasan langsung di lokasi usaha WP jika terdapat ketidak sesuaian laporan dari data di lokasi Kegiatan 11 12  Rapat Evaluasi PAD Kegiatan 12 13  Rekapitulasi absensi (95%) Kegiatan 13 14  Sosialisasi ke wajib pajak reklame Kegiatan 14 15  Tingkat kesadaran masyarakat (65%) Kegiatan 15 16  Tingkat kesadaran masyarakat (70%) Kegiatan 16 17  Tingkat kesadaran masyarakat (75%) Kegiatan 17

## 3.2. PengujianPengujian Pola Kombinasi Dua Itemset
Selanjutnya  untuk  menentukan  pola  kombinasi  dua itemset dilakukan dengan cara menentukan nilai parameternya untuk nilai minimum lenght di naikkan menjadi 2. Sedangkan untuk nilai minimum support masih sama 20 % maximum support 100%, minimum confidence 90%, minimum lenght 2 dan maximum  lenght 2.  Tampilan  penentuan  parameter  pola  kombinasi  tiga itemset seperti pada gambar 2 berikut :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Parameters Pola Kombinasi Dua Itemset
Setelah nilai parameternya ditentukan kemudian klik ok dan kemudian klik  kanan  di  menu frequent  itemset 1  di  jendela  sebelah  kiri  dan  pilih execute. Sedangkan  untuk  melihat  hasil  dari  penentuan  pola  kombinasi itemset caranya  dengan  mengklik  kanan  pada  menu frequent  itemset 1  di jendela kiri lalu pilih view . Hasil dari penentuan pola kombinasi itemset akan di jelaskan pada gambar 3. berikut :
Gambar 3. Hasil Pengujian Frequent 2 Itemset
Gambar 3 merupakan gambar tampilan hasil dari Frequent Itemset yang berisi  keterangan  2 itemset yang  memenuhi minimum  support 20%  dan minimum  confidence  90%.  Dari  gambar  3  di  atas  juga  menampilkan  dua atribut  yaitu  atribut description dan support . Description menggambarkan jenis item dan  pola  kombinasi  dua itemset ,  sedangkan  di  atribut support menunjukkan persentase kemunculan item maupun pola kombinasi 2 itemset dalam semua kegiatan yang dilakukan.

## 4.  SIMPULAN
Pengujian  dengan rule dua  kombinasi  menghasilkan  6 rule, sistem menampilkan semua kombinasi dua itemset. Hasil kombinasi dari  2 itemset
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 179-190 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
yang  memenuhi  nilai minimum  support 20%  dan  nilai  minimal confidence 90% ada 6 rule interesting , di antaranya adalah sebagai berikut  :
a. Jika  Koordinasi  ke  vendor  untuk  pajak  reklame  maka  juga  Memonitor laporan bulanan ke wajib pajak untuk pajak Perhotelan dengan  nilai lift = 2,800 dan nilai support = 21,429 nilai confidence = 100
b. Jika  Tingkat  kesadaran  masyarakat  (75%)  maka  juga  Pengawasan langsung  di  lokasi  usaha  WP  jika  terdapat  ketidak  sesuaian  laporan  dari data  di  lokasi dengan  nilai lift =  2,800  dan  nilai support =  21,429  nilai confidence = 100
c. Jika Rekapitulasi absensi (95%) maka juga Pengawasan langsung di lokasi usaha WP jika terdapat ketidak sesuaian laporan dari data di lokasi dengan nilai lift = 2,800 dan nilai support = 21,429 nilai confidence = 100
d. Jika  Koordinasi  ke  vendor  untuk  pajak  reklame  maka  juga  Sosialisasi  ke wajib pajak reklame dengan nilai lift = 2,800 dan nilai support = 21,429 nilai confidence = 100
e. Jika  Tingkat  kesadaran  masyarakat  (75%)  maka  juga  kegiatan  dilakukan oleh  51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap dengan  nilai lift = 2,800 dan nilai support = 21,429 nilai confidence = 100
f. Jika  Rekapitulasi  absensi  (95%)  maka  juga  kegiatan  dilakukan  oleh    51 orang PNS dan 121 orang Pegawai tidak tetap dengan nilai lift = 2,800 dan nilai support = 21,429 nilai confidence = 100
Dengan  didapatkannya  aturan  asosiasi  di  atas  maka  para  pengambil keputusan  dapat  merencanakan  ataupun  merekomendasikan  kombinasi beberapa  kegiatan  untuk  tetap  mempertahankan  kegiatan  yang interesting yang  didapat  dari  hasil  pengujian  menggunakan  teknik association  rule dengan metode apriori .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jnanamurthy  et  al,  (2013).  “Discovery  of  Maximal  Frequent  Item  Sets using  Subset  Creation”. International  Journal  of  Data  Mining  & Knowledge Management Process (IJDKP)  Vol.3.
[2]  Sutrisno  et  al,  (2013).  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan menggunakan  Metode  Clustering  Study  Kasus  PT.  Indomarco Palembang”.  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika  Ilmu  Komputer  Vol.x No.x.
[3]  Gunadi  G  et.  al  (2011).” Penerapan  Metode  Data  Mining  Menggunakan Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  Frequent  Pattern  Growth  (FP- Growth). ”  Jurnal Telematika Mkom. Vol.4 No.1. 119-122.
[4]  Elmande Y et. al (2012). ”Pemilihan Criteria Splitting dalam Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) untuk Penentuan Kualitas Beras : Studi Kasus  pada  Perum  Bulog  Divre  Lampung.”  Jurnal  Telematika  Mkom. Vol.4. 74-75.