Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Beni Aktavera, Harma Oktafia Lingga Wijaya
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
REDISIGN TATA LETAK BUKU PADA PERPUSTAKAAN SMA BINA SATRIA MEGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Beni Aktavera 1 , Harma Oktafia Lingga Wijaya 2*
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pat Petulai, Rejang Lebong, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia e-mail: 1 beniaktavera@gmail.com , 2* harmaoktafialingga@gmail.com

## Abstrak
Perpustakaan  adalah  praktik  yang  penting  untuk  memastikan  bahwa  perpustakaan  tetap relevan,  efisien,  dan  berfungsi  dengan  baik.  Tata  letak  buku  yang  baik  menciptakan  pengalaman pengguna yang lebih positif. Pengguna merasa lebih nyaman dan mudah berinteraksi dengan koleksi buku  ketika  tata  letaknya  intuitif  dan  efisien.  Tata  letak  yang  baik  dapat  membantu  perpustakaan dalam  manajemen  koleksi.  Ini  termasuk  penyusunan  dan  pemeliharaan  buku  dengan  lebih  baik, yang  dapat  membantu  perpustakaan  dalam  pengadaan  dan  penghapusan  buku.  Redesain  tata  letak buku di perpustakaan menggunakan algoritma Apriori merupakan sebuah pendekatan yang menarik untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  mengorganisasi  dan  mengelola  koleksi  buku.  Algoritma Apriori adalah algoritma yang digunakan dalam data mining dan analisis asosiasi untuk menemukan pola-pola hubungan antara item-item dalam kumpulan data. Dalam konteks perpustakaan, ini dapat digunakan untuk memahami hubungan antara buku-buku yang dipinjam oleh anggota perpustakaan, sehingga  perpustakaan  dapat  menentukan  lokasi  yang  optimal  untuk  menempatkan  buku -buku tersebut agar lebih mudah diakses oleh pengguna. Metode yang digunakan Algoritma Apriori dapat membantu  perpustakaan  mengidentifikasi  hubungan  antara  buku-buku  yang  sering  dipinjam bersamaan  oleh  pengguna.  Dengan  demikian,  perpustakaan  dapat  merancang  ulang  tata  letaknya untuk  menempatkan  buku-buku  yang  berhubungan  dekat  satu  sama  lain.  Ini  meningkatkan kemudahan  akses  pengguna  dan  mengoptimalkan  penggunaan  ruang.  Redesign  tata  letak  buku menggunakan  algoritma  Apriori  adalah pendekatan  yang  inovatif  untuk mengoptimalkan  tata  letak buku  di  perpustakaan  berdasarkan  pola  peminjaman  buku  oleh  pengguna.   dari  penelitian  ini  di dapatkan  hasil  Jika  meminjam  buku  jenis  ilmu  sosial  maka  akan  meminjam  buku  jenis  ilmu  terapan dan tidak akan meminjam buku jenis bahasa 100 % dan Jika tidak meminjam buku jenis bahasa, maka akanmeminjam buku jenis ilmu terapanakan akan meminjam buku jenis ilmu sosial 86 %.
Kata Kunci : Association Rule; Perpustakaan; Buku; Algoritma Apriori

## Abstract
Libraries  is  an  important  practice  to  ensure  that  libraries  remain  relevant,  efficient,  and functioning  well.  A  good  book  layout  creates  a  more  positive  user  experience.  Users  find  it  more comfortable  and  easy  to  interact  with  book  collections  when  the  layout  is  intuitive  and  efficient.  A good  layout  can  help  libraries  in  collection  management.  This  includes  better  organization  and maintenance of books, which can help libraries in acquiring and disposing of books. Redesigning the layout  of  books  in  libraries  using  the  Apriori  algorithm  is  an  interesting  approach  to  increasing efficiency in organizing and managing book collections. The Apriori algorithm is an algorithm used in data mining and association analysis to find patterns of relationships between items in a data set. In a library  context,  this  can  be  used  to  understand  the  relationship  between  books  borrowed  by  library members,  so  that  the  library  can  determine  the  optimal  location  to  place  these  books  to  make  them more easily accessible to users. The method used by the Apriori algorithm can help libraries identify relationships between books that are often borrowed together by users. Thus, libraries  can redesign their  layout  to  place  related  books  close  to  each  other.  This  increases  ease  of  user  access  and optimizes  space  usage.  Redesigning  book  layouts  using  the  Apriori  algorithm  is  an  innovative approach  to  optimizing  book  layouts  in  libraries  based  on  book  borrowing  patterns  by  users.  From this research, the results obtained are that if you borrow a social sciences book, you will borrow an applied  sciences  book  and  will  not  borrow  a  language  type  book  100%  and  if  you  don't  borrow  a language type book, then you will borrow an applied sciences book, you will borrow a social sciences book 86% .
Keywords : Association Rule;, Library; Book; Apriori Algorithm
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Beni Aktavera, Harma Oktafia Lingga Wijaya
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
I. PENDAHULUAN
Perpustakaan adalah jantung intelektualitas dalam masyarakat. Ini adalah tempat  di  mana  pengetahuan,  kisah,  dan pemahaman  dunia  tertuang  dalam  bentuk buku, majalah, dan berbagai media lainnya. Sebagai  lembaga  yang  berfungsi  untuk mendukung  pendidikan,  penelitian,  dan hiburan,  perpustakaan  memiliki  peran penting  dalam  kehidupan  masyarakat  [1]. Oleh  karena  itu,  penting  bagi  perpustakaan untuk  memastikan  bahwa  koleksi  buku yang  ada  dapat  diakses  dengan  mudah, efisien,  dan  nyaman  oleh  pengguna. Redesign  tata  letak  buku  di  perpustakaan adalah praktik yang penting untuk memastikan  bahwa  perpustakaan  tetap relevan, efisien, dan berfungsi dengan baik. Tata  letak  buku  yang  baik  menciptakan pengalaman  pengguna  yang  lebih  positif. Pengguna merasa lebih nyaman dan mudah berinteraksi  dengan  koleksi  buku  ketika tata  letaknya  intuitif dan  efisien.  Tata  letak yang  baik  dapat  membantu  perpustakaan dalam  manajemen  koleksi.  Ini  termasuk penyusunan dan pemeliharaan buku dengan lebih baik, yang dapat membantu perpustakaan dalam pengadaan dan penghapusan buku [2].
Redesain tata letak buku di perpustakaan menggunakan algoritma Apriori merupakan sebuah pendekatan yang menarik  untuk  meningkatkan  efisiensi dalam  mengorganisasi  dan  mengelola koleksi  buku.  Algoritma  Apriori  adalah algoritma  yang  digunakan  dalam  data mining dan analisis asosiasi untuk menemukan  pola-pola  hubungan  antara item-item  dalam  kumpulan  data.  Dalam konteks  perpustakaan,  ini  dapat  digunakan untuk  memahami  hubungan  antara  buku- buku yang dipinjam oleh anggota perpustakaan,  sehingga  perpustakaan  dapat menentukan  lokasi  yang  optimal  untuk menempatkan  buku-buku  tersebut  agar lebih mudah diakses oleh pengguna [3].
Algoritma  Apriori  adalah  algoritma analisis  asosiasi  yang  digunakan  untuk
menemukan  hubungan  atau  pola  asosiasi  antara item-item dalam dataset  transaksi.  Algoritma  ini pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Agrawal  dan Srikant pada tahun 1994 dan telah menjadi salah satu  algoritma  yang  paling  umum  digunakan dalam  data  mining  dan  analisis  asosiasi. Algoritma  Apriori  digunakan  dalam  merancang ulang  tata  letak  buku  perpustakaan  karena algoritma  ini  memiliki  kemampuan  untuk mengidentifikasi  dan  menganalisis  pola  asosiasi antara  item-item  dalam  kumpulan  data  [4]. Algoritma Apriori dapat membantu perpustakaan mengidentifikasi  hubungan  antara  buku-buku yang  sering  dipinjam bersamaan oleh pengguna. Dengan demikian, perpustakaan dapat merancang ulang tata letaknya untuk menempatkan  buku-buku  yang  berhubungan dekat  satu  sama  lain.  Ini  meningkatkan kemudahan akses pengguna dan mengoptimalkan  penggunaan  ruang.  Redesign tata  letak  buku  menggunakan  algoritma  Apriori adalah pendekatan yang inovatif untuk mengoptimalkan tata letak buku di perpustakaan berdasarkan  pola  peminjaman  buku  oleh pengguna.  Algoritma  Apriori  adalah  algoritma analisis  asosiasi  yang  dapat  membantu  kita memahami  hubungan  antara  buku-buku  yang dipinjam  bersamaan  oleh  pengguna  [3].  Untuk menyelesaikan masalah tersebut metode Algoritma Apriori termasuk algoritma yang cocok dikarenakan salah satu algoritma yang melakukan pencarian frequent itemset  dengan  menggunakan teknik  Association  Rule  [2].  Apriori  dirancang khusus  untuk  menangani  data  transaksional, seperti data pembelian di toko atau data transaksi keanggotaan. Algoritma ini  efisien  dalam mengekstrak pola asosiatif dari data semacam ini.
Algoritma Apriori
relatif mudah diimplementasikan dan dapat dimodifikasi dengan mudah.  Ini  membuatnya  cocok  untuk  digunakan dalam  berbagai  proyek  dan  oleh  berbagai  tingkat keahlian.
Dengan  menerapkan  Apriori,  kita  dapat menganalisis  pola  asosiasi  antara  genre  buku, penulis, atau bahkan kombinasi buku yang sering dibeli  bersama-sama  oleh  pelanggan.  Hasil analisis ini dapat digunakan untuk merancang tata letak  yang  lebih  strategis,  memasangkan  buku-
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Beni Aktavera, Harma Oktafia Lingga Wijaya
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
buku yang komplementer, dan meningkatkan visibilitas  buku-buku  tertentu.  Selain  itu, pemahaman yang lebih baik tentang preferensi  pelanggan  dapat  membantu  dalam menyusun  area  spesifik  untuk  buku-buku populer atau menarik, menciptakan lingkungan  belanja  yang  lebih  menarik  dan efisien. Dengan memanfaatkan teknologi data mining seperti algoritma Apriori,perpustakaan dapat melakukan
pembaruan  tata  letak  yang  lebih  terarah  dan responsif  terhadap  kebutuhan  pelanggan, sehingga  meningkatkan  daya  saing  dan menarik lebih banyak pembeli ke toko fisik.
Association  Rule yang  dimaksud dilakukan  melalui  mekanisme  penghitungan support dan confidence dari  suatu  hubungan item. Sebuah rule asosiasi dikatakan interesting  jika  nilai  support  adalah  lebih besar  dari  minimum  support  dan  juga  nilai confidence adalah  lebih  besar  dari  minimum confidence.  Algoritma apriori ini akan cocok untuk  diterapkan  bila  terdapat  beberapa hubungan  item  yang  ingin  dianalisa  dan  bisa diterapkan  dalam  bidang  perpustakaan[5]. Tujuan  penelitian  ini  adalah  Penentuan Asosiation  Rule  pada  peminjaman  buku menggunakan  metode  apriori  menggunakan aplikasi  weka.  Sehingga  membantu  pihak Perpustakaan  SMA  Bina  Satria  Dalam rekomendasi  penempatan  buku  berdasarkan pola  peminjaman.  Manfaat  penelitian  ini diharapkan bisa mendapatkan pola peminjaman buku sehingga dapat
memberikan  rekomendasi  penempatan  buku untuk kedepannya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu.
Penelitian  yang  dijadikan  rujukan dalam  penelitian  diantaranya  penelitian  dari Fauzia Safitrie Sasonoputria, Retno Wahyusarib,  dengan  Judul  “Penerapan Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan  Pola Peminjaman  Buku  Di  Perpustakaan” penelitian menggunakan metode apriori dari hasil penelitian yang dilakukan menghasilkan  aturan  asosiasi  sebanyak  3
rules dengan  nilai minimum  support keduanya sebesar  20%  dengan  nilai minimum  confidence sebesar  50%  dan  70%  didapatkan  hasil  nilai tertinggi confidence nya sebesar 78% dan support 47%  yaitu  jika  meminjam  buku  500-599  maka akan  meminjam  buku  300-499  [5].  Penelitian kedua  yang  menjadi  reverensi  adalah  penelitian dengan  judul  “Analisis  Pola  Peminjaman  Buku Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori” penelitian  ini  dilakukan  oleh  Pulut  Suryati,FX. Henry  Nugroho,  Maria  Yolansia  Sombo,  Adi Kusjani,  penelitian  ini  menggunakan  tool rapidmanner.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu analisis transaksi peminjaman buku di perpustakaan  dengan  batasan  minimum  support 30% dan minimum confidence 60%, membentuk 9  rules  di  tahun  2017  dan  2018  sedangkan  pada tahun  2019  terdapat  10  rules  [6]  .  Penelitian selanjutnya  dengan  judul  “  Penerapan  Data Mining Terhadap Tata Letak Buku Di Perpustakaan  Sintong  Bingei  Pematangsiantar Menggunakan Metode Apriori” yang diteliti oleh Yulia  Andini,  Jaya  Tata  Hardinata,  Yuegilion Pranayama  Purba.  Penelitian  ini  menggunakan toll  rapidmanner  dan  menghasilkan    maka diperoleh  pola  kombinasi  tata  letak  buku perpustakaan  paling  tinggi  adalah  Ilmu  Murni dan  Ilmu  Sosial  dengan support 50%  dan confidence 86%. Kemudian selanjutnya diperoleh Karya Umum dan  Ilmu Murni dengan suppor t  41%  dan confidence 83%.  Selanjutnya Karya  Umum  dan  Ilmu  Sosial  dengan support 41% dan confidence 83% [6].
Penelitian  selanjutnya  penelitian  dari  [7] Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  pola peminjaman buku dengan memanfaatkan algoritma apriori dalam menentukan rekomendasi buku  pada  Dinas  Perpustakaan  dan  Arsip  Daerah (DPAD) Kota Cilegon agar memudahkan petugas perpustakaan dalam menentukan buku yang ingin direkomendasikan  pada  pengunjung.  Metode yang  digunakan  yaitu  Algoritma  Apriori  dimana metode  ini  menentukan  itemset  dari  transaksi pinjaman  buku  yang  kemudian  dikelompokan dalam  tabel  itemset1,  tabel  itemset2,  tabel  nilai support,  tabel  nilai  confidence  dan  mendapatkan pola  pinjaman  buku.  Kesimpulan  dari  penelitian ini  adalah  dengan  menerapkan  data  mining  dapat
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Beni Aktavera, Harma Oktafia Lingga Wijaya
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
menghasilkan  suatu  informasi  dari  transaksi pinjaman buku pada Dinas Perpustakaan dan Arsip  Daerah  (DPAD)  Kota  Cilegon.  jika pengunjung yang meminjam buku “Pendidikan  Agama  Islam  Untuk  Perguruan Tinggi”,  maka  pengunjung  juga  akan meminjam  buku  “Sejarah  Pendidikan  Islam” dengan tingkat confidence 100%.
Penelitian  selanjutnya  yang  menjadi rujukan  [8]  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mensimulasikan  penataan  produk  produk yang dijual di swalayan dengan mempertimbangkan perilaku konsumen  yaitu kelompok  produk  yang  dibeli  berdasarkan data  dari  struk  belanja.  Metode  yang digunakan  adalah  market  basket  analysis yang  akan  mengukur  support  factors  dari kelompok  produk  dan  menata  produk  yang harus  didekatkan  berdasarkan  confident value.  Hasil  perhitungan  Market  Basket Analysis menemukan delapan pasang kelompok  produk  yang  sebaiknya  diletakkan berdekatan  menurut  nilai  support  factor. Kedekatan  antar  kelompok produk kemudian ditata  menurut  nilai  confident  value  dan dilakukan  validasi  dengan  mengukur  nilai improvement  rasio.  Simulasi  jarak  yang harus  ditempuh  pengunjung  setelah  produk ditata  sesuai  dengan  kelompok  produk mendapatkan  reduksi  jarak  10  %  dibanding penataan produk yang tidak
mempertimbangkan kelompok produk.
2.2 Data Mining Sebagai bidang ilmu yang relative baru,
saat  ini  Data  Mining  menjadi  salah  satu pusat  perhatian  para  akademis  maupun praktisi.  Data  mining  adalah  proses  untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari basis  data  yang  besar  dan  perlu  diekstraksi agar  menjadi  informasi  baru  dan  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan [9].  Data  mining  adalah  proses  menganalisa data dari yang berbeda dan menyimpulkannya  menjadi  informasi  atau
pengetahuan  atau  pola  yang  penting  untuk meningkatkan keuntungan, memperkecil biaya  pengeluaran,  atau  bahkan  keduanya [10].
2.3 Algoritma Apriori Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan  aturan  asosiasi  dan  mencari  pola hubungan  antar  satu  atau  lebih  item  dalam  suatu data  [7].  Suatu  asosiasi  dapat  diketahui  penting atau  tidak  dapat  diukur  menggunakan  parameter support dan confidence . Support atau  nilai penunjang  adalah  ukuran  yang  menunjukkan tingkat dominasi suatu item dari
keseluruhan transaksi, sedangkan confidence atau  nilai  kepastian  adalah  kuatnya  hubungan antar-item dalam aturan asosiasi [8].
1. Analisis Pola Frekuensi
Analisis  ini  dilakukan  untuk  mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum  dari  nilai support dalam  database. Nilai support dengan  menggunakan  satu  buah item  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus berikut:
Sedangkan  untuk  nilai support dengan  dua buah  item  dapat  diperoleh  menggunakan  rumus berikut:

## 2. Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  langkah  berikutnya  adalah  dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A – B menggunakan rumus berikut:
Nilai  yang  dihasilkan  kemudian  diurutkan berdasarkan  support  dan  confidence  guna menentukan  aturan  asosiasi  yang  akan  dipilih. Aturan  diambil  sebanyak  “n”  aturan  yang memiliki hasil atau nilai terbesar.
2.3 Aplikasi Weka
WEKA  merupakan  sebuah  Tools  yang praktis.  Kepanjangan  dari  WEKA  adalah Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis , dibuat di Universitas Waikato, New
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Beni Aktavera, Harma Oktafia Lingga Wijaya
Vol. 8 No. 2, Desember 2023 Zaeland.WEKA  juga  dapat  digunakan  pada beberapa tingkatan berbeda serta
mengandung  Tools  untuk  pre-processing data  yaitu:  klasifikasi,  regresi,  klustering, asosiasi dan visualisasi [9].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini  adalah  metode  kuantitatif  merupakan metode  pemecahan  masalah  yang  terencana dan  cermat,  dengan  desain  yang  terstruktur ketat.
Pengumpulan  data  secara  sistematis terkontrol dan tertuju pada penyusunan teori yang disimpulkan secara  induktif dan secara empiris .  Dalam  melakukan  penelitian  kita perlu  mengikuti  aturan  atau  kaidah  yang berlaku, agar  hasil penelitian  yang diperoleh dapat  dikatakan  valid.    Metode  penelitian pada  dasarnya  merupakan  cara  ilmiah  untuk mendapatkan  data  dengan  tujuan  dan kegunaan  tertentu.  Maksud  dari  cara  ilmiah adalah  bahwa  kegiatan  penelitian  bersandar pada  ciri-ciri  keilmuan,  yakni  rasional, sistematis  dan  empiris.  Rasional  berarti kegiatan  penelitian  yang  dilakukan  masuk akal,  sehingga  dapat  dijangkau  dengan  oleh penalaran manusia. Empiris, berarti cara atau langkah  yang  dilakukan  dapat  diamati  oleh indera  manusia,  sehingga  orang  lain  dapat mengamati  dan  mengetahui  cara  atau langkah yang digunakan. Seistematis, berarti proses  yang  digunakan  dalam  penelitian menggunakan langkah-langkah tertentu yang bersifat logis.
Pada  dasarnya,  metode  analisis  data dalam  metode  algoritma  apriori  meliputi dalam  bidang  keilmuan  data  mining, terdapat  suatu  metode  yang  dinamakan Association  Rule .  Metode  ini  sering  juga dinamakan  dengan  market  basket  analysis. Association  Rule  mining  adalah  suatu prosedur untuk mencari hubungan antar item dalam  suatu  data  set  yang  ditentukan. Association Rule meliputi dua tahap [10] :
1. Mencari  kombinasi  yang  paling  sering terjadi dari suatu itemset.
2. Mendefinisikan condition dan result (conditional  Association  Rule).  Dalam menentukan suatu Association Rule, terdapat  suatu  interestingness  measure (ukuran  kepercayaan)  yang  didapatkan  dari hasil  pengolahan  data  dengan  perhitungan tertentu
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  rancangan sistem  dari  penelitian,  kerangka  ini  merupakan langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penyelesaian  masalah  yang akan  dibahas. Langkahnya diuraikan seperti gambar berikut ini :
Gambar 1. Flowchart Rancangan penyelesaian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  penelitian  selama  5  bulan  yaitu  bulan Maret  sampai  dengan  Agustus  2022  dengan  45 jenis  buku  atau  3006  data  peminjaman  akan dijadikan  data  set  awal  yang  akan  diolah digunakan  untuk  mendapatkan  asosiasi  rule peminjaman.
Tabel 1. Data Set Peminjam
N o Bulan Jenis Buku 1 Maret Ilmu_Mur ni Umum Filsafat_ Psikolog i 2 Maret Ilmu_Mur ni Filsafa t_Psik
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
ologi 3 Maret Ilmu_Ter apan Ilmu_ Sosial Agama 4 04/03/ 2022 Umum
Ilmu_
Terapa n 5 05/03/ 2022 Ilmu_Mur ni Filsafa t_Psik ologi 6 06/03/ 2022 Ilmu_Sosi al Ilmu_ Murni Agama 7 07/03/ 2022 Filsafat_P sikologi Bahas a 8 08/03/ 2022 Umum Ilmu_ Terapa n Agama 9 09/03/ 2022 Filsafat_P sikologi Ilmu_ Sosial 1 0 10/03/ 2022 Ilmu_Mur ni Ilmu_ Terapa n 1 1 11/03/ 2022 Umum Bahas a 1 2 12/03/ 2022 Ilmu_Ter apan Ilmu_ Sosial 1 3 13/03/ 2022 Ilmu_Mur ni Agam a 1 4 14/03/ 2022 Umum Bahas a 1 5 15/03/ 2022 Ilmu_Sosi al 1 6 17/03/ 2022 Filsafat_P sikologi Ilmu_ Murni Agama 1 7 19/03/ 2022 Ilmu_Mur ni Ilmu_ Sosial 1 8 21/03/ 2022 Umum Ilmu_ Terapa n 1 9 23/03/ 2022 Ilmu_Sosi al Bahas a 2 0 24/03/ 2022 Ilmu_Mur ni Agam a 2 1 25/03/ 2022 Umum Ilmu_ Terapa n 2 2 27/03/ 2022 Ilmu_Ter apan Filsafa t_Psik ologi 2 3 28/03/ 2022 Ilmu_Mur ni Ilmu_ Sosial 2 4 30/03/ 2022 Umum Ilmu_ Murni 2 5 01/04/ 2022 Filsafat_P sikologi Ilmu_ Terapa n 2 6 02/04/ 2022 2 7 03/04/ 2022 Umum Ilmu_ Sosial 2 8 04/04/ 2022 Ilmu_Mur ni 2 9 05/04/ 2022 Filsafat_P sikologi 3 0 06/04/ 2022 Umum Ilmu_ Sosial 1 1 2 29/08/ 2022 Bahasa Ilmu_ Murni et c 30/08/ 2022 Umum Filsafa t_Psik ologi 1. Implementasi Weka
a. Open Aplikasi Weka
Gambar 2. Aplikasi Weka
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
Gambar 3. Visualisasi data
Gambar 4. Visualisasi Buku
Gambar 5. visualisasi buku ilmu terapan
b. Setelah jendela Weka terbuka, klik menu Explorer,  klik  menu  Preprocess,  Open File,  File  yang  akan  di  proses  dalam bentuk  CSV,  cari  database  seperti gambar berikut.
Gambar 6.  Menu Explorer
c. Langkah  berikutnya  adalah  klik  menu Associate,  pilih  Apriori  lalu  klik  Start  untuk memunculkan rule yang terbentuk,
sebagaimana gambar berikut; Gambar 7. Menu Associate
Pada  bagian  ini,kita  melakukan  pengaturan untuk  nilai  support  dan  nilai  confident. Untuk  nilai  support  kita  atau  0,3  atau  30  % dan confident 0,6 atau 60%.
d. Langkah  berikutnya  adalah  klik  menu Associate,  pilih  Apriori  lalu  klik  Start  untuk memunculkan rule yang terbentuk, sebagaimana gambar berikut;
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 8 No. 2, Desember 2023
Gambar 8. Rule Base Apriori
Dari Gambar 8 didapat hasil rule base sebagai berikut:
Tabel 2 Rule Base No Rule Base Nilai Confident 1 Jika  meminjam  buku  jenis ilmu  sosial  maka  akan meminjam buku jenis ilmu terapan  dan  tidak  akan meminjam buku jenis bahasa 99 % 2 Jika  tidak  meminjam  buku jenis bahasa, maka akanmeminjam  buku  jenis ilmu terapanakan akan meminjam buku jenis ilmu sosial 86 %

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  ada, maka dapat diambil kesimpulan
penelitianyaitu:
Adanya  penerapan  algoritma  apriori pada  pengolahan  data  peinjaman  buku  pada perpustakaan  ,maka  tidak  menggunakan  cara konvensional  untuk  melakukan  pengolahan data  guna  mendapat  informasi  tentang  pola peminjaman buku. Adanya penerapan algoritma  apriori  pada  pengolahan  data peminjaman  buku  di  Perpustakaan,  maka dapat  dengan  mudah    melakukan  proses  tata letak  buku  sesuai  dengan  pola  peminjaman buku  anggota  perpustakaan.  Dari  hasil  pola peminjaman  di  dapat    buku  jenis  ilmu  sosial maka  akan  meminjam  buku  jenis  ilmu
terapan  dan  tidak  akan  meminjam  buku  jenis bahasa  99  %,  Jika  tidak  meminjam  buku  jenis bahasa,  maka  akan  meminjam  buku  jenis  ilmu terapanakan  akan  meminjam  buku  jenis  ilmu social 86 %.

## VI. SARAN
Saran  yang  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya yaitu baiknya menggunkan algoritma  pembanding  seperti  F-Growth  agar hasil  atau  rule  base  yang  dihasilkan  menjadi lebih  baik  dan  menggunakan  data  yang  lebih besar lagi.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Andini Et Al. , “Penerapan Data Mining Terhadap  Tata  Letak Buku,” Vol. Xi, No.
1, Pp. 9–15, 2022.
[2] P. Suryati Et Al. ,  “Analisis  Pola Peminjaman  Buku  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori,” Pp. 17–23, 2020.
[3] H.  Santoso,  “Data  Mining  Penyusunan Buku Perpustakaan Daerah  Lombok Barat Menggunakan Algoritma Apriori,” 2017.
[4] H. Oktafia, L. Wijaya, A. A. T. S, And W.
M.  Sari,  “Prediksi  Pola  Penjualan  Barang Pada Umkm Xyz Dengan Metode Algoritma  Apriori,”  Vol.  3,  Pp.  432–437, 2022. [5] B. Di Perpustakaan, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menemukan Pola Peminjaman,”  Vol.  16,  No.  1,  Pp.  17–23, 2022.
[6] P.  Suryati,  “Analisis  Pola  Peminjaman
Buku  Dengan  Menggunakan  Algoritma Apriori,” Jiko  (Jurnal  Inform.  Dan
Komputer) , Vol. 5, No. 1, P. 17, 2022.
[7] D.  Fernando,  “Penerapan  Data  Mining Rekomendasi Buku Menggunakan Algoritma Apriori,” Vol. 7, No. 1, Pp. 50– 56, 2020. [8] R. Purwaningsih, Y. Widharto, N.
Susanto, And L. T. Utami, “Redesain Tata Letak Produk Di Supermarket Berdasarkan Perilaku Pembelian Dengan Metode Market Basket Analysis,” J@Ti  Undip    J. Tek.  Ind. ,  Vol.  15,  No.  3,  Pp.  196–202,
2020.
[9] D.  Rusdianto Et  Al. ,  “Jurnal  Sistem
Informasi , J-Sika Volume 02 Nomor 02 ,
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Beni Aktavera, Harma Oktafia Lingga Wijaya
Vol. 8 No. 2, Desember 2023 Desember  2020  Implementasi  Data Mining Menggunakan
Algoritma
Apriori  Untuk  Mengetahui  Pola Peminjaman  Buku  Di  Perpustakaan
Universitas  Jurnal  Sistem  Informasi  , J-Sika  Volume  02  Nomor  02  , Desember  202,”  Vol.  2,  Pp.  1–10,
2020.
[10] M.  Arifin,  “Implementasi  Data Mining  Pada  Prediksi  Pemesanan Menggunakan  Algoritma  Apriori  ( Studi Kasus : Kimia Farma ),” Vol. 8,
Pp. 353–356, 2020.
[11] G.  F.  Mandias Et  Al. ,  “Analisa  Pola
Peminjaman  Buku  Di  Pepustakaan
Universitas Klabat Menggunakan
Algoritma Apriori,” Pp. 8–9, 2018. [12] Harma  Oktafia  Lingga  Wijaya  Beni Aktavera, “Klasifikasi Produk Menggunakan  Algoritma  Decision
Tree,” J.  Teknol.  Inf.  Mura ,  Vol.  15,
No. 1, Pp. 24–29, 2023.
[13] Y. Andini, J. T. Hardinata,  And Y. P.
Purba,  “Penerapan  Data  Mining  Pada Tata  Letak  Buku  Di  Perpustakaan Sintong Bingei Pematangsiantar Dengan  Metode  Apriori,” Jurasik
(Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  Dan  Tek.
Inform. , Vol. 7, No. 1, P. 13, 2022.
[14] A.  Anas,  “Implementasi  Algoritma Apriori  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi  Stie-Graha  Karya  Muara Bulian,” J.  Ilm.  Media  Sisfo ,  Vol.  14,
No. 1, P. 64, 2020.