Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 666-677

## Implementasi Data Mining Pada Penjualan Sepatu Menggunakan Algoritma Apriori (Kasus Toko Sepatu 3Stripesid)
Danilla Oktaviyana Nurlyta Eka Saputri 1 , Endang Lestariningsih 2 1,2 Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia E-mail: danillaoktaviyananurasp@gmail.com 1 , endang_lestariningsih@edu.unisbank.ac.id 2

## Abstract
Stock of goods is an important thing in the world of shops, stock of goods that are not carried out optimally will result in a vacancy of one of the available items. Likewise, too much  stock  of  goods  will  cause  over  stock.  This  also  happens  at  the  3stripeds.id  store where there is often a vacancy in one of the inventory items purchased by customers, due to the lack of information regarding inventory control habits. So it is necessary to extract information  on  transaction  data.  The  Apriori  algorithm  can  help  find  out  the  names  of items  with  the  most  sales.  The  a  priori  algorithm  is  a  type  of  association  rule  in  data mining, an association can be known by two benchmarks, namely support and confidence. Support  (support  value)  is  the  percentage  combination  of  these  items,  while  confidence (certainty  value)  is  the  relationship  between  items  in  the  association  rules.  The  results obtained  from  the  a  priori  algorithm  process  are  combinations  of  items  or  rules  with association values in the form of support values and confidence values. the results of the a priori algorithm testing process produce association rules formed from a combination of items that meet a minimum support of 3% and a minimum confidence of 10%, while the results of the a priori algorithm testing process produce association rules formed from a combination of items that meet a minimum support of 30% and minimum confidence 85% and there are 2 highest itemsets with 30% support and 100% confidence.
Keywords: Data Mining, Apriori, Shoes.

## Abstrak
Stok barang merupakan hal yang penting dalam dunia pertokoaan, stok barang yang tidak  dilakukan  secara  optimal  akan  menimbulkan  kekosongan  salah  satu  barang  yang tersedia. Begitu pula pada stok barang yang terlalu banyak akan menyebabkan over stok. Hal  ini  juga  terjadi  pada  toko  3stripeds.id  sering  terjadi  kekosongan  salah  satu persediaan  barang  yang  dibeli  oleh  pelanggan,  akibat  dari  tidak  adanya  informasi mengenai kebiasaan pengontrolan persedian. Sehingga diperlukan penggalian informasi pada  data  transaksi.  Algoritma  apriori  dapat  membantu  untuk  mengetahui  nama  item barang  dengan  pejualan  terbanyak.  Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi pada  data  mining,  suatu  asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua  tolak  ukur  yaitu  support dan  confidence.  Support  (nilai  penunjang)  adalah  persentasi  kombinasi  item  tersebut, sedangkan  confidance  (nilai  kepastian)  adalah  hubungan  antar  item  dalam  aturan asosiasi. Hasil yang didapat dari iv proses algoritma apriori berupa kombinasi item atau rules  dengan  nilai  asosiasi  berupa  nilai  support  dan  nilai  confidance.  hasil  dari  proses pengujian  algoritma  apriori  menghasilkan    aturan  asosiasi  yang  terbentuk  dari kombinasi  item  yang  memenuhi  minimum  support  3%  dan  minimum  confidence  10%, sedangkan  hasil  dari  proses  pengujian  algoritma  apriori  menghasilkan  aturan  asosiasi yang terbentuk dari kombinasi item yang memenuhi minimum support 30% dan minimum confidence  85%  dan  terdapat  2  itemset  tertinggi  dengan  support  30%  dan  confidence 100%..
Kata Kunci: Data Mining, Apriori, Sepatu

## 1. Pendahuluan
Dunia fashion kini semakin maju bahkan mengalami perkembangan yang sangat pesat. Amerika  Serikat  menjadi  acuan  dari  segi  konsumen  bagi  seluruh  negara  di  dunia  ini dalam  mengikuti  trend  fashion  tersebut.  Salah  satunya  merupakan  trend  sepatu.  Sepatu adalah salah satu jenis alas kaki (footwear) yang biasanya terdiri atas bagian-bagian sol, hak,  kap,  tali,  dan  lidah.  Biasanya  juga  terbuat  dari  kanvas  atau  kulit  yang  menutupi semua bagian mulai dari jari jemari, punggung kaki hingga bagian tumit yang difungsikan untuk melindungi kaki dari kotoran berupa debu, kerikil.
Di Indonesia, sepatu menjadi salah satu trend di dunia fashion yang dipakai dan disukai banyak  kalangan,  mulai  dari  anak-anak  sampai  dewasa.  Setiap  orang  juga  memiliki kriteria  sepatu  yang  mereka  suka,  ada  yang  menyukai  berdasarkan  jenis,  model,  atau bahkan  merek.  Persaingan  ketat  tentunya  menjadi  tantangan  terbesar  dalam  dunia  bisnis apapun,  sehingga  para  pebisnis  harus  memikirkan  taktik  dan  terobosan  baru  apa  yang akan  mereka  lakukan  kedepannya  demi  keberlangsungan  bisnisnya  untuk  jangka  yang panjang, Salah satunya adalah memanfaatkan data, yaitu data penjualan sepatu.
Data  penjualan  sepatu  yang  terjual  setiap  harinya  semakin  hari  semakin  banyak  dan bertumpuk-tumpuk.  Apabila  data  tersebut  tidak  diolah  dan  dibiarkan  begitu  saja,  maka data-data  tersebut  hanyalah  sebatas  arsip  bagi  toko/perusahaan  dan  kemungkinan  akan menjadi sampah. Oleh karena itu, data penjualan harus dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi  yang  penting,  serta  berguna  untuk  meningkatkan  penjualan  sepatu.  Dalam menganalisis data diperlukan sebuah teknik untuk mengetahui perbandingan jumlah jenis sepatu yang terjual sesuai periode yang ditentukan dan melakukan perkiraan.
Data mining merupakan proses pencarian informasi yang  menarik yang ada di dalam data yang terpilih dengan menggunakan algoritma tertentu. Data-data yang menjadi hasil dari  aktivitas  penjualan  yaitu  data  transaksi  penjualan  sepatu  yang  diolah  menggunakan algoritma apriori. Algoritma apriori ini menjelaskan tentang suatu metode untuk mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu dataset.
Dalam menunjang penelitian ini penulis menimbang dari beberapa penelitian terdahulu sebagai  landasan  teori.  Landasan  teori  merupakan  dasar  yang  digunakan  penulis  dalam menyusun  laporan  penelitian  yang  bersumberkan  pada  jurnal,  buku  referensi,  dan berbagai macam dalam halaman website pada internet[1].

## 2. Metodologi Penelitian
Data  mining  adalah  kegiatan  menemukan  pola  yang  menarik  dari  data  dalam  jumlah besar, data dapat disimpan dalam database, data warehouse, atau penyimpanan informasi lainnya. Data mining berkaitan dengan bidang ilmu — ilmu lain, seperti database sistem, data  warehousing,  statistik,  machine  learning,  information  retrieval,  dan  komputasi tingkat  tinggi.  Selain  itu,  data  mining  didukung  oleh  ilmu  lain  [2].  Data  mining berhubungan  dengan  penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi  dan  pola  data  tertentu  yang tidak diketahui sebelumnya[3]. Berikut merupakan karakteristik data mining :
a) Data mining biasa menggunakan data yang sangat besar. Biasanya data yang besar digunakan untuk membuat hasil lebih dipercaya.
b) Data  mining  berguna  untuk  membuat  keputusan  yang  kritis,  terutama  dalam strategi [4].
Data mining sendiri memiliki beberapa tahapan utama diantaranya sebagai berikut :
a) Pembersihan data ( data cleaning )
Pembersihan  data  merupakan  proses  menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak konsisten  atau  data tidak  relevan.  Pada umumnya  data  yang  diperoleh,  baik  dari database  suatu  perusahaan  maupun  hasil  eksperimen,  memiliki  isian-isian  yang tidak  sempurna  seperti  data  yang  hilang,  data  yang  tidak  valid  atau  juga  hanya sekedar  salah  ketik.  Selain  itu,  ada  juga  atribut-atribut  data  yang  tidak  relevan dengan hipotesa data mining yang dimiliki. Data-data yang tidak relevan itu juga
lebih  baik  dibuang.  Pembersihan  data  juga  akan  mempengaruhi  performasi  dari teknik  data  mining  karena  data  yang  ditangani  akan  berkurang  jumlah  dan kompleksitasnya.
b) Integrasi data ( data integration )
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data  dari  berbagai  database  ke  dalam satu database baru. Tidak jarang data yang 13 diperlukan untuk data mining tidak hanya  berasal  dari  satu  database  tetapi  juga  berasal  dari  beberapa  database  atau file  teks.  Integrasi  data  dilakukan  pada  atribut-aribut  yang  mengidentifikasikan entitas- entitas yang unik seperti atribut nama, jenis produk, nomor pelanggan dan lainnya.  Integrasi  data  perlu  dilakukan  secara  cermat  karena  kesalahan  pada integrasi  data  bisa  menghasilkan  hasil  yang  menyimpang  dan  bahkan menyesatkan  pengambilan  aksi  nantinya.  Sebagai  contoh  bila  integrasi  data berdasarkan  jenis  produk  temyata  menggabungkan  produk  dari  kategori  yang berbeda maka akan didapatkan korelasi antar produk yang sebenarnya tidak ada.
c) Seleksi Data ( Data Selection )
Data yang ada pada database sering kali tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil dari database. Sebagai contoh,  sebuah  kasus  yang  meneliti faktor  kecenderungan  orang  membeli  dalam kasus  market  shose  analysis,  tidak  perlu  mengambil  nama  pelanggan,  cukup dengan id pelanggan saja.
d) Transformasi data ( Data Transformation )
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  diproses  dalam data  mining.  Beberapa  metode  data  mining  membutuhkan  format  data  yang khusus  sebelum  bisa  diaplikasikan.  14  Sebagai  contoh  beberapa  metode  standar seperti  analisis  asosiasi  dan  clustering  hanya  bisa  menerima  input  data kategorikal.  Karenanya  data  berupa  angka  numerik  yang  berlanjut  perlu dibagibagi menjadi beberapa interval, Proses ini sering disebut transformasi data.
e) Proses Mining Proses  mining,  merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode  diterapkan  untuk menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
f) Evaluasi Pola ( pattern evaluation )
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik  kedalam  knowledge  based  yang ditemukan. Dalam tahap ini hasil dari teknik data mining berupa pola-pola yang khas maupun model prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa yang ada memang  tercapai.  Bila  ternyata  hasil  yang  diperoleh  tidak  sesuai  hipotesa  ada beberapa alternatif yang dapat diambil seperti menjadikannya umpan balik untuk memperbaiki  proses  data  mining,  mencoba  metode  data  mining  lain  yang  lebih sesuai,  atau  menerima  hasil  ini  sebagai  suatu  hasil  yang  di  luar  dugaan  yang mungkin bermanfaat.
g) Presentasi pengetahuan ( knowledge presentation )
Presentasi  pengetahuan  (knowledge  presentation),  Merupakan  visualisasi  dan penyajian  pengetahuan  mengenai  metode  yang  15  digunakan  untuk  memperoleh pengetahuan  yang  diperoleh  pengguna.  Tahap  terakhir  dari  proses  data  mining adalah bagaimana memformulasikan. keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapat. Ada kalanya hal ini harus melibatkan orangorang yang tidak memahami data  mining.  Karenanya  presentasi  hasil  data  mining  dalam  bentuk  pengetahuan yang  bisa  dipahami  semua  orang  adalah  satu  tahapan  yang  diperlukan  dalam proses  data  mining.  Dalam  presentasi  ini,  visualisasi  juga  bisa  membantu mengkomunikasikan hasil data mining [5].

## 2.1. Analisa Sistem
Analisa  sistem  adalah  tahap  awal  dalam  pengembangan  agar  sistem  yang  dirancang dapat berjalan lancar sesuai dengan tujuan. Maka dari itu, mengimplementasikan sebuah sistem  perlu  dilakukan  analisa  terlebih  dahulu.  Tujuan  analisa  untuk  mendapatkan pemahaman  secara  keseluruhan  tentang  sistem  yang  akan  dibuat  nantinya.  Proses Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk  mengetahui  pola  penjualan  produk  sepatu  pada Toko  3stripesid  memiliki beberapa  tahap  secara  umum  dalam  pembentukan  aturan asosiasi algoritma apriori ameliputi dua tahapan yaitu : Pertama,  mencari  frequent  itemset  (himpunan  item  yang  memenuhi  nilai  minimum support) yang tersembunyi pada database transaksi atau keranjang belanja. Kedua,  membentuk  aturan  asosiasi  dari  frequent  itemset  yang  telah  didapat  dengan menggunakan nilai minimum confidence.
Berikut adalah bagian secara umum dari atribut algoritma apriori [6] :
a) Algoritma apriori menggunakan pendekatan interatif dimana kitemset digunakan untuk mengeksplorasi (k-1)-itemset. 17
b) Calon  (k+1)-itemset  dengan  frekuensi  yang  jarang  muncul  atau  dibawah  threshold (min_support) akan dipangkas dan tidak dipakai dalam menentukan aturan asosiasi.
c) 1-itemset  ditemukan  dengan  melakukan  scanning  database  untuk  mengakumulasi jumlah dari setiap kategori item dan kemunculannya pada setiap transaksi.
d) Selanjutnya  1-itemset  digunakan  untuk  menemukan  2-itemset.  Calon  kandidat  2- itemset  ditemukan  dengan  cara  saling  memasangkan  satu  item  dengan  item  yang lainnya sehingga didapat kombinasi yang memungkinkan untuk 2 buah item.
e) 2-itemset kemudian dihitung nilai kemunculannya pada setiap transaksi. Nilai ambang (min_support) ditentukan untuk memangkas calon kandidat yang dianggap tidak sering muncul atau tidak frequent.
f) 2-itemset  yang  memenuhi  nilai  ambang  akan  dihitung  nilai  support  dan  confidence- nya. 2-itemset yang memenuhi min_support dan min_confidence akan dijadikan aturan asosiasi.
g) 2-itemset digunakan untuk menemukan 3-itemset dan seterusnya sampai tidak ada lagi frequent (k+1)-itemset yang bisa ditemukan.
h) Setelah  semua  aturan  dari  frequent  (k+1)-itemset  terbentuk,  kemudian  dihitung  nilai support dan confidence. Hasil perkalian dari nilai support dan confidence yang paling tinggi merupakan aturan asosiasi yang paling baik dari keseluruhan transaksi yang ada dalam dalam database.
Selengkapnya  mengenai  Flowchart  atau  bagan  alir  dari  algoritma  apriori  yang diimplementasikan pada database transaksi untuk menemukan frequent itemset ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. bagan alir algoritma apriori
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 666-677

## 2.2. Perancangan Sistem
Prototype  merupakan  metedo  yang  penulis  pilih  untuk  perencanaan  system  ini, Sehingga penulis dapat memiliki Gambaran tampilan system yang mana metode prototype ialah teknik pengembangan sistem yang menggunakan prototype untuk mengGambarkan sistem  sehingga  pembuat  sistem  mempunyai  Gambaran  jelas  pada  sistem  yang  akan dibangun[7].  Perancangan  sistem  meliputi  beberapa  halaman  yang  akan  penulis imlementasikan pada program diantaranya sebagai berikut:
a) Rancangan Halaman Login
Pada rancangan halaman login sendiri memiliki bererapa komponen diantaranya judul dan penjelasan singkat system, form input username dan password lalu button login.
b) Rancangan Halaman Dashboard
Pada  rancangan  halaman  dashboard  memiliki  beberapa  menu  diantaranya  data transaksi, proses apriori, hasil dan logout.
c) Rancangan Halaman Data Transaksi
Pada  halaman  ini  memungkinkan  user  untuk  mengupload  data  transaksi  sekaligus melakukan upload file data transaksi dan delete file transaksi.
d) Rancangan Halaman Proses apriori
Halaman  proses  apriori  terdiri  dari  form  pemilihan  data  yang  akan  dikelola,  form input min support dan confidance, untuk diprosses.
e) Rancangan Halaman Hasil
Halaman  hasil  merupakan  salah  satu  haalaman  yang  paling  penting  dalam  penelitian ini karen hasil meliputi beberapa konponen penting pada sebuah program.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Implementasi Rancangan
Sistem  apriori  ini  memiliki  akses  yang  berfungsi  untuk  mengatur  jalannya  sistem aplikasi dengan menliputi data transaksi, hingga  menganalisa data penjualan selama dua bulan terakhir. implementasi yang dihasilkan dari desain interface sebagai berikut :
a) Implementasi rancangan halaman login.
Pada  halaman  login  digunakan  admin  untuk  mengakses  aplikasi  dan  mengatahui segala informasi serta pengolahan data di dalam aplikasi ini.
Gambar 2. Implementasi Rancangan Halaman login
b) Implementasi rancangan halaman dashboard.
Pada  halaman  dashboard  di  tampilkan  semua  menu  –  menu  awal  di  dalam  aplikasi meliputi  dasbhoard  yang  di  gunakan  untuk  melihat  roti  yang  paling  banyak  di  minati dengan  kombinasi  item  yang  lain  berdasarkan  asosiasi  rule,  menu  barang  untuk memasukkan  data  barang  di  dalam  menu  yang  ingin  dianalisa,  menu  analisa  untuk memproses  data  mining  setelah  mengatur  tanggal,  nilai  support,  dan  confidence.  Hasil implementasi halaman dashboard dapat dilihat pada Gambar 3.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 3. Implementasi Rancangan Halaman Dashboard
c) Implementasi rancangan halaman Transaksi.
Pada  halaman  transaksi  menampilkan  nama  produk  yang  dibeli  dan  aksi  digunakan untuk  mengubah  serta  menghapus  menu.  Selain  itu  admin  juga  bisa  menambahkan  data transaksi di dalam opsi upload transaksi yang berada di atas.
Gambar 4. Implementasi Rancangan Halaman Transaksi
d) Implementasi rancangan halaman Proses Apriori Pada  halaman  ini  admin  bisa  menentukan  minimal  support  dan  minimal  confidence yang  akan  dijadikan  acuan  untuk  proses  apriori.  Pada  penelitian  kali  ini  penulis mengguanakan data dari toko sepatu 3striped.id periode bulan maret hingga mei. Implemtasi rancangan proses apriori dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Implementasi Rancangan Halaman Proses Apriori
e) Implementasi rancangan halaman Proses Hasil Pada  halaman  ini  admin  bisa  menentukan  minimal  support  dan  minimal  confidence yang akan dijadikan acuan untuk proses apriori. Pada halaman ini akan  terhimpun seluruh percobaan  Analisa  yang  pernah  dilakukan  oleh  system  dengan  bentuk  table  data  yang
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 666-677
terdiri  dari  start  date  sebagai  awal  mula  tanggal  dari  data  transksi  yang  akan  digunakan hingga    end  date  sebagai  Batasan  akhir  transaksi  yang  akan  diproses  halaman  ini  juga menampilkan  data  Analisa  secara  urut.  Halaman  ini juga  menampilkan  min  support  dan minimum  confidance  pada  pada  setaip  percobaan  Analisa,  secara  urut  Terdapat  min support  berbentuk  text  yang  digunakan  untuk  menentukan  berapa  presentase  kombinasi item  yang  dimiliki  sejumlah  data  transaksi  dengan  cara  menentukan  nilai  minimum support dan nilai confidence. Halaman hasil sendiri memiliki fungsi utama yaitu view rule yang  mana halaman ini memungkinkan kita untuk melihat rangkaian keseluruhan proses dan  perhitungan  menggunakan  algoritma  apriori.  Dalam  implementasi  penelitian kali ini ditentukan min support 3% dan nilai confidence 10%.
Hasilnya  akan  muncul  tabel  yang  berisi  hasil  itemset  1,  itemset  2,  itemset  3, confidence,  dan  aturan  asosiasi.  Apabila  itemset  3  tidak  muncul  maka  artinya  tidak  ada barang  yang  memenuhi  nilai  minimum  support.  Implementasi  algoritma  apriori  dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Implementasi Algoritma Apriori
3.2. Perhitungan dan Analisa Apriori
a) Analisa apriori itemset 1
Untuk  melakukan  perhitungan  analisa  Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah menghitung jumlah data transaksi dari tanggal 01 Maret 2023 – 01 Mei 2023.
Gambar 6. Implementasi Perhitungan Algoritma apriori itemset 1
Apriori itemset 1 Dari analisa itemset 1 muncul sebanyak  15 item  yang lolos dengan nilai confidence dan nilai support yang ditentukan.
b) Analisa apriori itemset 2
Gambar 7. Implementasi Perhitungan Algoritma apriori itemset 2
Untuk  perhitungan  pada  confidence  itemset  2  diperoleh  hitungan  dari  transaksi mengandung  itemset  2  dan  itemset  1  dibagi  transaksi  mengandung  itemset  1  diperoleh data sebanyak 8 data.
c) Rule Asosiasi
Untuk  perhitungan  pada  rule  asosiasi  merupakan  hasil  dari  nilai  yang  akan menujukkan  hasil  analisa  apakah  barang  A  yang  terjual  bersamaan  dengan  barang  B terjual  juga,  nilai  tersebut  didapati  dari  perhitungan  confidence  dan  support.  Dalam perhitungan tersebut menghasilkan nilai >1, maka dikatakan jika hasil transaksi valid.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 8. Implementasi dan Hasil Rule Asosiasi
Untuk  perhitungan  pada  rule  asosiasi  dari  nilai  yang  akan  menujukkan  hasil  analisa apakah  barang  A  yang  terjual  bersamaan  dengan  barang  B  terjual  juga,  nilai  tersebut didapati  dari  perhitungan  confidence  dan  support.  Dalam  perhitungan  tersebut menghasilkan  nilai  >1,  maka  dikatakan  jika  hasil  transaksi  valid.  Hasil  yang  didaptkan berdasarkan analisa apriori ialah sebagai berikut : 1. Jika  membeli  vans  oldskool  classic  black  white  maka  juga  membeli  puma ralphsampson white grey navyoriginal sebesar 26,32 diperoleh di confidence itemset 2 dan lift ratio sebesar 4,34.
2. Jika  membeli  ventela  public  low  black  maka  juga  membeli  women  freeday  georgina 57,14 diperoleh di confidence itemset 3 dan lift ratio sebesar 4,71.
3. Jika membeli women freeday georgina, dan public low black sebesar 33,33 diperoleh di confidence itemset 3 dan lift ratio sebesar 4,71.
4. Jika  membeli  nike  cortez  xlv  forrest  gump  premium  maka  juga  membeli  sneakers original vans old skool classic black white 60,00 diperoleh di confidence itemset 2 dan lift ratio sebesar 9,90.

## 3.3. Pengujian Sistem
Pengujian sistem ini di dilakukan penulis untuk menguji jalannya sebuah sistem tanpa ada masalah, pengujian ini di lakukan menggunakan metode Black box testing. Black box merupakan  metode  pengujian  yang  memfokuskan  pada  keperluan  kegunaan  fungsi  dari aplikasi  yang  di  [8].  Metode  pengujian  blackbox  ini  memungkinkan  perancang  aplikasi mengetahui  kondisi  input  dan  output  yang  melatih  syarat  fungsionalitas  sistem  yang  di progam.  Metode  pengujian  ini  merupakan  metode  pengujian  yang  bukan  merupakan metode  pengujian  alternatif  dari  whitebox,  tetapi  pengujian  ini  digunakan  untuk menemukan  letak  kesalahan  pada  aplikasi  yang  dirancang  dan  menemukan  kesalahan lainnya selain menggunakan whitebox. Dengan metode pengujian blackbox ini digunakan untuk menemukan kesalahan dalam beberapa kategori antara lain :
a) Fungsi dari sistem yang salah atau hilang.
b) Kesalahan pada antar muka.
c) Kesalahan pada struktur alur data atau kesalahan pada alur database.
d) Kesalahan tingkat performa.
Selengkapnya mengenai pengujian black box dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Table Hasil Uji Black Box

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan dari penelitian yang mencakup perancangan, implementasi, pembahasan, pengujian  aplikasi  Sistem  yang  telah  di  uraikan,  maka  dapat  mengambil  kesimpulan bahwa  penerapan  Algoritma  Apriori  pada  teknik  Data  Mining  sangat  efisien  dan  dapat mempercepat  proses  pembentukan  kecenderungan  pola  kombinasi  itemset  data  transaksi dan  hasil  dari  proses  pengujian  algoritma  apriori  menghasilkan    aturan  asosiasi  yang terbentuk  dari    kombinasi  item  yang  memenuhi  minimum  support  3%  dan  minimum confidence  10%,  sedangkan  hasil  dari  proses  pengujian  algoritma  apriori  menghasilkan aturan  asosiasi  yang  terbentuk  dari  kombinasi  item  yang  memenuhi  minimum  support 30% dan minimum confidence 85% dan terdapat 2 itemset tertinggi dengan support 30% dan confidence 100%.

## Daftar Pustaka
[1] Putri  Mai  Sarah  Tarigan.  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori  Dalam  Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi  Kasus  :  Toko  Sinar Harahap).  JUST  IT:  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  dan  Komputer Volume Vol. 12, No. 2, Januari 2022, pp. 51 – 61, 2022.
[2] Priska  Hartinah  Simbolon.  Implementasi  Data  Mining  Pada  Sistem  Persediaan Barang  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Srikandi  Cash  Credit Elektronic  dan  Furniture).  Jurnal  Riset  Komputer  (JURIKOM),  Vol.  6,  No.  4, Agustus, 2019.
[3] Ependi S , M. Akbar . Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori.  Bina  Darma  Conference  on  Computer  Science, 2020.
[4] Patombongi,  Implementasi  Aplikasi  Data  Mining  Pada  Apotek  Kimia  Farma Bahteramas  Menggunakan  Algoritma  Apriori,  Jurnal  SIMTEK,  vol.  2,  no.  1,  pp. 87–95. 2019.
[5] Ramadani  Saputra,  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 7 No 2, 2020.
[6] Ristianingrum,  Sulastri.,  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori, Prosiding SINTAK, vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[7] N.  F.  Ulfha  dan  R.  Amin,  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Pola Pembelian  Obat  Menggunakan  Algoritma  APRIORI.  Komputasi:  Jurnal  Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika, vol. 17, no. 2, hlm. 396–402, 2020.
[8] Matovani,  D.,  &  Hadiono,  K.  Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Membantu Proses  Persediaan  Barang.  Dinamika  Informatika  :  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi, 10(2), 53-59, 2018.