Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2263

## IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA DATA PEMINJAMAN BUKU UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS LAMPUNG MENGGUNAKAN METODOLOGI CRISP-DM
Meri Fitriani 1 , Gigih Forda Nama 2 , Mardiana 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Lampung; Jl. Prof. Sumantri Brojonegoro, Lampung
Received: 9  November 2021 Accepted: 21 Desember 2021 Published: 10 Januari 2022

## Keywords:
UPT Perpustakaan
Universitas Lampung, Data Peminjaman Buku, Data Mining, Association Rule, CRISP-DM.
Corespondent Email: merifitriani02@gmail.com
How to cite this article :
Meri (2022). Implementasi
Association Rule Dengan Algoritma Apriori Pada Data Peminjaman Buku
Upt Perpustakaan Universitas
Lampung Menggunakan Metodologi
Crisp-Dm. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 10(1).
This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. UPT  Perpustakaan  Universitas  Lampung  merupakan  UPT  yang bergerak  di  bidang  perpustakaan.  Memiliki  dua  layanan  berdasarkan interaksinya  yaitu  layanan  teknis  dan  layanan  pengguna.  Saat  ini  UPT Perpustakaan  Universitas  Lampung  memiliki  buku  yang  tercetak  sebanyak 142.776.  Penelitian  ini  bertujuan  menemukan  pola association  rule dengan teknik  data  mining  memanfaatkan software RapidMiner  9.1 dalam  penerapan algoritma Apriori . Metode penelitian Cross Industry Standar Process for Data Mining (CRISP-DM)  dengan  tahapan business  understanding  phase,  data understanding phase, data preparation, modelling phase, evaluation phase dan deployment  phase .  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data transaksi  peminjaman  buku  dari  tahun  2014  hingga  2017  dengan  total  data peminjaman buku sebanyak 170.115. Hasil pemodelan association rule dengan algoritma apriori menggunakan  nilai support 0.3  dan  nilai confidence 0.3 diperoleh  judul  buku  “Metodologi  pengajaran  bahasa”  akan  meminjam “English  for  tourism  :panduan  berprofesi  di  dunia  pariwisata”  nilai support 1 dan confidence 1.  Rekomendasi  untuk  pembelian  buku  disarankan  mengikuti pattern lampiran hasil asosiasi.
Abstract. Center Library of University of Lampung has two services based on their  interactions;  they  are  technical  service  and user  service.  Today,  Library Center of University of Lampung has 142,776 printed books. This study aims to find  the  association  rule  pattern  with  data  mining  techniques  utilizing  the RapidMiner 9.1 software in the implementation of the Apriori algorithm. Cross Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM)  research  methods with  the  business-understanding  phase,  the  understanding  phase,  the  data preparation  phase,  the  modeling  phase,  the  evaluation  phase  and  the deployment phase. The used data in this study is book lending transaction data from  2014  to  2017  with  a  total  book  lending  data  of  170,115.  The  results  of association  rule  modeling  with  The  Apriori  Algorithm  using  the  value  of support  0.3  and  confidence  value  of  0.3  obtained  the  title  of  the  book "Language Teaching Methodology" will borrow "English for tourism: a guide to professionalism in the world of tourism" value of support 1 and confidence 1. Recommendation  for  purchasing  books  is  advised  to  follow  the  pattern attachment of the results of the association.
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2263

## 1. PENDAHULUAN
UPT Perpustakaan Universitas Lampung merupakan UPT yang bergerak di bidang perpustakaan. Saat ini UPT Perpustakaan Universitas  Lampung  memiliki  buku  yang  tercetak sebanyak  142.776.  anggota  perpustakaan  boleh meminjam  maksimal  3  buku  selama  waktu  7  hari. Setiap  anggota  yang  melakukan  peminjaman  harus terdaftar sebagai anggota dan mahasiswa yang aktif.
Berdasarkan  data  statistik  tahun  2017  jumlah peminjaman  buku  mencapai  53.927.  Data  tersebut menunjukan bahwa minat menggunakan perpustakaan  sangatlah  tinggi,  dari  banyaknya jumlah  transaksi  peminjaman  buku  perlu  adanya analisis  untuk  menemukan  asosiasi  buku  yang dipinjam anggota dan menghasilkan knowledge yang bermanfaat untuk memberikan rekomendasi penambahan  koleksi  buku  yang  ada  di  UPT Perpustakaan Universitas Lampung .

## 2. DAFTAR PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining adalah  bidang  dari  beberapa bidang  ilmu  yang  menyatukan  teknik  dari mechine learning, pengenalan  pola,  statistik , basis data , dan visualisasi untuk penangan permasalahan pengambilan  informasi  dari  data  dalam  jumlah besar. Data mining merupakan proses mengekstraksi dan mengidentifikasi suatu  informasi, menemukan  hubungan,  menghasilkan pattern atau pola  dengan  data dari basis data yang besar, Kusrini [1].

## Gambar 1. Tahap-Tahap Data Mining
Pada  gambar  1.  merupakan  tahapan  penemuan data mining dengan  penjelasan,  Aryuni  [2]  sebagai berikut:
1. Pembersihan Data (Data cleaning)
Proses  menghilangkan  data  yang  tidak  relevan dan noise.
2. Integrasi Data (Data Integration)
Proses  penggabungan  data  dari  berbagai  basis data menjadi basis data baru.
3. Seleksi Data (Data Selection)
Proses  memilah  data  yang  sesuai  untuk dianalisis.
4. Transformasi Data (Data Transformation)
Proses  menggabung  atau  mengubah data  dalam format yang sesuai untuk diproses menggunakan teknik data mining.
5. Reduksi Data ( Data Reduction)
Proses  menguraikan  data  dalam  bentuk  yang lebih  kecil  namun  tetap  menghasilkan  analisis yang sama.

## 2.2. Association Rule
Analisis  asosiasi  berfungsi  mencari  pola  yang menggambarkan  keterkaitan item dalam  data. Biasanya  pola  yang  dihasilkan  berbentuk  aturan implikasi  yang  bertujuan  menemukan  pola  yang menarik secara efisien, Elwani [3].
Interestingness  measure dasar  untuk  analisis asosiasi, Sugianti [4].
a. Support untuk  mendukung item a  dan item b yang saling berhubungan
b. Confidence untuk melihat bagaimana kombinasi asosiasi yang sering muncul.

## 2.3. Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah algoritma dasar yang diusulkan oleh Agrawal dan Srikant pada tahun 1994 untuk  membentuk frequent  itemsets untuk  aturan asosiasi Boolean, Anas [5]. Algoritma apriori digunakan  untuk  mencari frequent  itemset yang  memenuhi mincof dari frequent itemset.

## 2.4. UPT Perpustakaan Universitas Lampung
Penelitian  ini  akan  dilakukan  dalam  Divisi layanan  pengguna  dan  termasuk  sub  divisi  sirkulasi dan cadangan.
Proses  bisnis  peminjaman  buku  secara  manual kepada petugas perpustakaan pada UPT Perpustakaan Universitas Lampung:
Pemustaka  menelusuri  koleksi  yang  akan  dipinjam melalui SliMS  http://opac.unila.ac.id
SLiMS merupakan salah satu Free Open Source Software berbasis web dapat  digunakan  untuk membangun  sistem  otomasi  perpustakaan.  Sebagai perangkat  lunak,  SLiMS  mampu  berjalan  lancar  di dalam  sistem  jaringan  lokal  maupun  internet,  Jefri [5].
Gambar 2. Tampilan Pencarian Buku pada Aplikasi SliMS 8
Akasia

## 2.5. CRISP-DM (Cross Industry Standart Process for Data Mining)
Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM) merupakan standarisasi proses data  mining yang  dikembangkan  pada  tahun  1996 bertujuan  untuk  melakukan  proses  analisis  strategi pemecahan  masalah  dari  penelitian  ataupun  bisnis, Fadillah [6].

## Gambar 3. Tahapan Metode CRISP-DM
Terdapat  enam  fase  pada  metode  CRISP-DM, Shaerer [7].
1. Business Understanding Phase
2. Data Understanding Phase
3. Data Preparation
4. Modeling Phase
5. Evaluation Phase
6. Deployment Phase

## 2.6. RapidMiner
RapidMiner merupakan  salah  satu tools yang dipakai  dalam  mengolah data  mining. pada  tahun 2001 RapidMiner bernama Yet  Another  Learning Environment (YALE)  oleh  Ralf  Klinkenberg,  Ingo mierswa dan Simon Fischer di Artificial Intelligence dari  unit Technical  University  of  Dortmund, Dennis [8].
Gambar 4. Software RapidMiner

## 2.7. Penelitian Sebelumnya
Beberapa penelitian terkait pada penelitian ini yang  pertama  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh Devi  dkk,  mereka  meneliti  untuk  rekomendasi peminjaman  buku  di  STMIK  Wydia  Pratama  pada penelitian  ini  perbedaan  terdapat  pada  metodologi yang digunakan. Dimana metodologi yang dilakukan oleh  Devi  adalah  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database )
Penelitian  yang  kedua  yaitu  penelitian  dari Nugroho  [9]  dkk,  meneliti  pengembangan  sistem rekomendasi  penelusuran  buku  studi  kasus  badan perpustakaan  dan  kearsipan  provinsi  jawa  tengah untuk meningkatkan minat baca masyarakat surabaya.
Apriori  Algorithm  on  Web  Logs  for  Mining Frequent Link yang dilakukan oleh Sathya [10] dkk, mengidentifikasi  link  yang  sering  muncul  di web logs dan menggunakan metodologi KDD ( Knowledge Discovery in Database).
Pemanfaatan data  mining untuk  penempatan buku  di  perpustakaan  oleh  Robi  dkk,  meneliti  buku yang  sering  dipinjam  oleh  pengunjung  dan keterkaitan  peminjaman  sehingga  dapat  melakukan penyusunan tata letak buku.
Irwan  [11]  dkk,  melakukan  penelitian  data clustering  menggunakan  metodologi  CRISP-DM untuk  pengenalan  pola  proporsi  pelaksanaan Tridharma.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Business Understanding Phase
a. Determine Business Objectives
Fase ini bertujuan untuk merancang model data mining yang dapat digunakan untuk melihat asosiasi peminjaman  buku  berdasarkan  judul  buku  selama empat tahun terakhir
b. Assess the Situation
1. Pemustaka  menelusuri  koleksi  yang  akan dipinjam melalui SliMS http://opac.unila.ac.id
2. Peminjaman  buku  wajib  menggunakan  KTM sendiri.
3. Maksimal peminjaman hanya 3 buku
4. Tidak  boleh  meminjam  buku  lebih  dari  1 dengan judul yang sama.
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2263
5. Waktu peminjaman buku selama 7 hari untuk mahasiswa  dan  30  hari  untuk  dosen  dan karyawan.
6. Bagi  buku  yang  terlambat  akan  memiliki denda Rp.500,00/hari, pemustaka harus
menemui kasir untuk melakukan pembayaran denda.
c. Determine the Data Mining Goals
Model data  mining yang  dibuat  bertujuan untuk  menemukan  asosiasi  peminjaman  buku,  hasil asosiasi ini diharapkan dapat dijadikan saran kepada UPT  Perpustakaan  Universitas  Lampung  dalam melakukan penambahan koleksi buku.

## 3.2. Data Understanding Phase

## a. Collect the Initial Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  peminjaman buku pada tahun 2014 hingga 2017.

## b. Describe the Data
Tabel 1. Deskripsi Data Atribut Keterangan Id Anggota NPM (nomor pokok mahasiswa) . Nama Anggota Merupakan  sebutan  yang  diberikan kepada  manusia  untuk  membedakan satu sama lain. Kode Eksemplar Merupakan  kode  cetak  yang  dimiliki tiap buku. Judul Merupakan  nama  yang  dipakai  untuk sebuah buku. Tanggal Pinjam Merupakan tanggal melakukan transaksi peminjaman buku. Tanggal Harus Kembali Merupakan  batas  akhir  pengembalian setelah melakukan transaksi peminjaman buku. Status Peminjaman Merupakan  status  1  dimana  buku belum dikembalikan dan 0 buku sudah dikembalikan.

## 3.3. Data Preparation
Pada tahapan persiapan data, ada beberapa hal  yang  dilakukan  antara  lain,  deskripsi dataset ,    memilih    data,  membangun  data, mengintregrasikan data dan membersihkan  data dari 170.115 record tahun 2014-2017.
Gambar 5. Data Real
Integrate dan selcet Data,  merupakan  proses menggabungkan data id anggota dan judul buku .
Gambar 6. Dataset Baru Hasil Intergasi
Clean Data  bertujuan  untuk  mengidentifikasi dan  menghapus  data  yang  tidak  lengkap  pada field kode  eksemplar,  judul  buku  dan  id  anggota. Banyaknya  pemangkasan  data  dari  170.115 record menjadi  20.956 record dikarenakan  hanya  melihat dari  sudut  pandang  peminjam  buku  bukan  melihat tanggal peminjaman.
Gambar 7. Dataset yang akan di transformasi
Data Transformation merupakan proses mengubah data ke format yang sesuai untuk diproses menggunakan  teknik data  mining. Data  yang diambil  merupakan  data  yang  melakukan  jumlah transaksi  minimal  2  hingga  3  kali  transaksi.  Data yang  akan  diolah  pada RapidMiner yaitu  dalam bentuk binominal 1 dan 0.

## Gambar 8. Contoh Kesalahan pada Data
Merupakan contoh kesalahan pada saat proses penyimpanan  data  ke RapidMiner ,  sudah  dijelaskan pada tabel 8 bahwa tipe atribut yang dipakai adalah binominal jadi  jika  bukan  0  atau  1  data  tidak  akan bisa diproses.
3.4. Modelling Phase
Pemodelan asosiasi pada penelitian ini menggunakan  teknik association  rule dan  algoritma apriori dengan tools yang  terdapat  pada software RapidMiner 9.1.
Gambar 9. Susunan Operator Association Rule
Pada persamaan (1) merupakan rumus mencari nilai support sebuah item :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1) Tahun 2014 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 2 3887 = 0,0005 Tahun 2015 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 2
5690 = 0,0003 Tahun 2016 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 2 5420 = 0,0003 Tahun 2017 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 2 5959 = 0,0003
Pada Persamaan (2) rumus mencari nilai confidence :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴)   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 ( 2)
Tahun 2014 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 3 3887 = 0,0007 Tahun 2015 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 3 5690 = 0,0005 Tahun 2016 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 3 5420 = 0,0005 Tahun 2017 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 3 5959 = 0,0005
Gambar 10. Rule Tidak Memenuhi
Nilai support dan confidence bisa  ditentukan sendiri  dengan  probabilitas  0-1  akan  tetapi  pada gambar 10 pada tahun 2014 dengan nilai support 0.5 dan confidence 0.5 rule tidak memenuhi, Oleh sebab itu  nilai support dan confidence diperkecil  menjadi 0,001. Tahun 2015 nilai support 0.3 nilai confidence 0.3,  tahun  2016  nilai support 0.01  nilai confidence 0.02, tahun 2017 nilai support 0.02 nilai confidence 0.02.

## 3.5. Evaluation Phase
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  terhadap keefektifan dan kualitas model yang sudah terbentuk sebelum  digunakan  dan  menentukan  apakah  model dapat  mencapai  tujuan  yang  ditetapkan  pada  fase pemahaman bisnis.
a. Tahun  2014  nilai support =  0,0005  dan confidence = 0,0007
b. Tahun  2015  nilai support =  0,0003  dan confidence = 0,0005
c. Tahun  2016  nilai support =  0,0003  dan confidence = 0,0005
d. Tahun  2017  nilai support =  0,0003  dan confidence = 0,0005
Support untuk  mendukung item a  dan item b yang  saling  berhubungan,  sedangkan confidence melihat  bagaimana  kombinasi  asosiasi.  tahun  2014 dimasukan  nilai minimum  support 0,0005  dan minimum  confidence 0,0007  sedangkan  nilai minimum  support dan confidence yang  ditentukan dalam  penelitian  adalah  0.001  dan  0.001  jadi  pada RapidMiner nilai yang akan diolah diatas 0.001 dan nilai dibawah 0.001 tidak akan terbaca oleh sebab itu
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
level confidence yang dihasilkan kecil karna datanya sangat besar.

## 3.6. Deployemnt
Hasil association rule peminjaman buku dengan algoritma apriori dari  tahun  2014  hingga  2017 diperoleh support dan confidence paling tinggi yaitu tahun  2015  diperoleh  judul  buku  “Metodologi pengajaran  bahasa”  akan  meminjam  “English  for tourism  :panduan  berprofesi  di  dunia  pariwisata” nilai support 1 dan confidence 1.
Saran  yang  akan  diberikan  kepada  UPT Perpustakaan Universitas Lampung bagian pengadaan yaitu mengusulkan hasil association rule peminjaman  buku  pertahun  dari  tahun  2014  hingga 2017,  diurutkan  berdasarkan association  rule tertinggi hingga terendah dalam bentuk soft file.
a. Hasil association rule tahun 2014
Gambar 11. Grafik Hasil Asosiasi Support 0.001 dan Confidence 0.001
Gambar  11.  merupakan  grafik  hasil  asosiasi dengan  parameter  nilai  yang  dimasukkan  ke RapidMiner  support 0.001  dan confidence 0.001 ditemukan  sebanyak  106 rule bisa  dilihat  pada bagian  lampiran.  Nilai  yang  paling  tinggi  “[Belajar dan pembelajaran] -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode-metode baru] ” dengan nilai support 0.002 dan confidence 1.
Tabel 2. Deskripsi Hasil Asosiasi Support 0.001 dan Confidence 0.001 No Judul Buku Support Confidence 1 [Belajar dan pembelajaran] -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode-metode baru] 0.002 1 2 [Berbagai pendekatan dalam proses belajar mengajar]  -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode- metode baru] 0.002 1
3 [Akuntansi keuangan lanjutan]  -- [Analisis data kualitatif :buku
sumber tentang metode- metode baru] 0.002 1
[Dasar-dasar demografi]
4 -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode-metode baru] 0.002 1 5 [Dasar teori listrik magnet]  -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode- metode baru] 0.002 1 6 [Dasar-dasar biokimia]  -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode-metode baru] 0.001 1 7 [Akuntansi pajak]  -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode-metode baru] 0.001 1 8 [Biologi, jld. 1] -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode-metode baru] 0.001 1 9 [Dasar dasar ilmu politik] -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode-metode baru] 0.001 1 10 [Belajar dan faktor-faktor yang mempengaruhinya] -- [Analisis data kualitatif :buku sumber tentang metode-metode baru] 0.001 1
b. Hasil association rule tahun 2015
Gambar 12. Grafik Hasil Asosiasi Support 0.3 dan Confidence 0.3
Gambar  12.  merupakan  grafik  hasil  asosiasi dengan  parameter  nilai  yang  dimasukkan  ke RapidMiner  support 0.3  dan confidence 0.3  tahun 2015  ditemukan  sebanyak  180 rule bisa  dilihat bagian lampiran. Nilai yang paling tinggi “[Metodologi  pengajaran  bahasa]  --  [English  for tourism  :panduan  berprofesi  di  dunia  pariwisata]” dengan nilai support 1 dan confidence 1.
Tabel 3. Deskripsi Hasil Asosiasi Support 0.3 dan Confidence 0.3
No
Judul Kombinasi Buku
Support Confidence 1 [Metodologi pengajaran bahasa] -- [English for tourism :panduan berprofesi di dunia pariwisata ] 1 1
[English for tourism :panduan
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
2 berprofesi di dunia pariwisata] -- [Metodologi pengajaran bahasa] 1 1 3 [Metode penelitian untuk pengajaran bahasa asing :pendekatan kuantitatif dan kualitatif] -- [English for tourism :panduan berprofesi di dunia pariwisata] 0.999 1 4 [Metode penelitian untuk pengajaran bahasa asing :pendekatan kuantitatif dan kualitatif] -- [Metodologi pengajaran bahasa, English for tourism :panduan profesi di dunia pariwisata] 0.999 1 5 [Metodologi pengajaran bahasa, Metode penelitian untuk pengajaran bahasa
asing : pendekatan kuantitatif
dan kualitatif] -- [English for tourism :panduan berprofesi di dunia pariwisata] 0.999 1 6 [Metode penelitian untuk pengajaran bahasa asing :pendekatan kuantitatif dan kualitatif] -- [Metodologi pengajaran bahasa] 0.999 1 7 [English for tourism :panduan berprofesi di dunia pariwisata, Metode penelitian untuk pengajaran bahasa
asing : pendekatan kuantitatif dan kualitatif ] -- [Metodologi pengajaran bahasa] 0.999 1 8 [Buku seri persiapan iBT Toefl tes kosakata iBT Toefl : mastering iBT Toefl exam vocabulary ] -- [Metodologi pengajaran bahasa] 0.997 1 9 [Metode penelitian untuk pengajaran bahasa asing : pendekatan kuantitatif dan kualitatif, Buku seri persiapan iBT Toefl tes kosakata iBT Toefl : mastering iBT Toefl exam vocabulary ] -- [English for tourism :panduan
berprofesi di dunia pariwisata] 0.996 1
10 [Metodologi pengajaran bahasa, Metode penelitian untuk pengajaran bahasa asing : pendekatan kuantitatif dan kualitatif, Buku seri persiapan iBT Toefl tes kosakata iBT Toefl : mastering iBT Toefl exam vocabulary] -- [English for tourism :panduan berprofesi di dunia pariwisata] 0.996 1 c. Hasil association rule tahun 2016
Gambar 13. Grafik Hasil Asosiasi Support 0.01 dan Confidence 0.02
Gambar  13.  merupakan  grafik  hasil  asosiasi dengan  parameter  nilai  yang  dimasukkan  ke RapidMiner support 0.01 dan confidence 0.02 tahun 2016  ditemukan  sebanyak  137 rule bisa  dilihat bagian lampiran. Nilai yang paling tinggi “[Metode penelitian  kuantitatif    kualitatif  Ed.1]  -- [Numerical methods for engineers : with programming  and  software  applications]”  dengan nilai support 0.024 dan confidence 1.
Tabel 4. Deskripsi Hasil Asosiasi Support 0.01 dan Confidence 0.02 No Judul Kombinasi Buku Support Confidenc e 1 [Metode penelitian kuantitatif  kualitatif Ed.1] -- [Numerical methods for engineers : with programming and software applications] 0.024 1 2 [Metode penelitian kuantitatif  kualitatif Ed.1] -- [Metode numerik untuk teknik : dengan penerapan pada komputer pribadi] 0.024 1 3 [Metode penelitian kuantitatif  kualitatif Ed.1] -- [Numerical methods for engineers : with
programming and software applications, Metode numerik untuk teknik : dengan penerapan pada komputer pribadi] 0.24 1 4 [Numerical methods for engineers  :  with programming and software applications, Metode
penelitian kuantitatif kualitatif Ed.1] -- [Metode
numerik untuk teknik : dengan penerapan pada komputer pribadi] 0.24 1 5 [Metode numerik untuk teknik : dengan penerapan pada komputer pribadi, Metode penelitian kuantitatif  kualitatif Ed.1] -- [Numerical methods for engineers  :  with 0.024 1
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2263
programming and software applications]
6 [Strategi belajar mengajar] -
- [Numerical methods for engineers  :  with programming and software applications]
0.02 1 7 [Strategi belajar mengajar] - - [Metode numerik untuk teknik : dengan penerapan pada komputer pribadi] 0.02 1
8 [Strategi belajar mengajar] -
- [Numerical methods for engineers  :  with programming and software
applications, Metode numerik untuk teknik :
dengan penerapan pada komputer pribadi] 0.02 1
9
[Numerical methods for engineers  :  with programming and software applications, Strategi belajar mengajar] -- [Metode numerik untuk teknik :
dengan penerapan pada komputer pribadi] 0.02 1
10 [Metode numerik untuk
teknik : dengan penerapan
pada komputer pribadi, Strategi belajar mengajar] --
[Numerical methods for
engineers  :  with
programming and software applications ]
0.02 1 d. Hasil association rule tahun 2017
Gambar 14. Grafik Hasil Asosiasi Support 0.02 dan Confidence 0.02
Gambar  14.  merupakan  grafik  hasil  asosiasi dengan  parameter  nilai  yang  dimasukkan  ke RapidMiner support 0.02 dan confidence 0.02  tahun 2017  ditemukan  sebanyak  148 rule dapat  dilihat bagian lampiran. Nilai yang paling tinggi [Teaching English  as  a  foreign  language]  --  [Teaching  by principles    :  an  interactive  approach  to  language pedadogy]”  dengan  nilai support 0.999  dan confidence 1.
0.02
No Kombinasi Judul Buku Support Confidence 1 [Teaching English as a foreign language]   - [Teaching by principles  : an interactive approach to language pedadogy] 0.999 1 2 [Metode penelitian kuantitatif  kualitatif] -- [Teaching by principles  : an interactive approach to language pedadogy] 0.02 1 3 [Strategi belajar mengajar] -- [Teaching by principles  : an interactive approach to language pedadogy] 0.017 1 4 [Metode penelitian ] -- [Teaching by principles  : an interactive approach to language pedadogy] 0.014 1 5 [Asas metodologi penelitian :sebuah pengenalan dan
penuntun langkah demi langkah pelaksanaan penelitian Ed.1] --
[Teaching by principles  : an interactive approach to language pedadogy  ] 0.013 1 6
[Dasar-dasar kebojakan
publik :kajian proses dan
analisis kebijakan] -- [Teaching by principles  : an interactive approach to language pedadogy] 0.013 1 7
[Pengantar evaluasi
pendidikan] -- [Teaching by principles  : an interactive approach to language pedadogy] 0.013 1 8 [Psikologi pendidikan, Ed. 5] -- [Teaching by principles  : an interactive approach to language pedadogy ] 0.012 1 9 [Media  model-model pembelajaran inovatif Ed.1] -- [Teaching by principles : an interactive approach to language pedadogy] 0.012 1 10 [Fisika untuk universitas] -- [Teaching by principles  : an interactive approach to language pedadogy] 0.011 1

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian ini  adalah  data  transaksi  peminjaman  buku  tahun 2014  hingga  2017  ditemukan  hasil  asosiasi  yang paling  tinggi  pada  tahun  2015  diperoleh  hasil  judul buku  “Metodologi  pengajaran  bahasa”  akan meminjam “English for tourism :panduan berprofesi di dunia pariwisata” nilai support 1 dan confidence 1 dapat  dipastikan  berhubungan  untuk  rekomendasi pembelian buku.
Rekomendasi untuk pembelian buku disarankan mengikuti pattern hasil association rule .
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2263

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini    E.  T.  Luthfi,  2009.  Algoritma Data  Mining.  1st  Edd.  Yogyakarta:  Andi- Offset.
[2] M.  Aryuni,  2016.  “Tahap  Tahap  Data Mining,”  Binus  University  School  Of Information  Systems,  [Online]  Available: Https://Sis.Binus.Ac.Id/2016/12/15tahap- Tahap-Data-Mining/  [Accessed:  15-Okt-
2018].
[3] M.  Elwani,  2017.  “Penentuan  Aturan Asosiasi Pada Transaksi Peminjaman Buku Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth”,  J. Informatika,  Manajemen  Dan  Komputer,
Vol. 9, No. 1, Pp. 15–25.
[4] D. Sugianti  Indrayanti, 2015. “Penerapan Algoritma  Apriori  Peminjaman  Buku  Di Perpustakaan Stmik Widya Pratama”, J. Ic- Tech, Vol. X, No.1, Pp. 22–28.
[5] Anas  A,  2014.  “Analisa  Pola  Peminjaman
Buku Perpustakaan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Informatika, Vol. I1, Pp. 52-62.
[6] A.  P.  Fadillah,  2015.  “Penerapan  Metode Crisp-Dm  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Studi Mahasiswa Menempuh Mata Kuliah ( Studi Kasus  Universitas  Xyz  ),”  J.  Tek.  Inform.
Dan Sist. Inf., Vol. 1, Pp. 260–270.
[7] C.  Shaerer,  2000.  "The-Crisp-Dm-Model- The-New-Blueprint-For-Data-Mining-
Shearer-Colin",  J.  Of  Data  Warehousing, Vol. 5, No. 4.
[8] L.  A.  Dennis  Aprilla  C,  Donny  Aji Baskoro,  2013.  Belajar  Data  Mining Dengan Rapidminer. Jakarta.
[9] N.  Wandi,  R.  A.  Hendrawan,  And  A. Mukhlason,  2012.  “Pengembangan  Sistem Rekomendasi  Penelusuran  Buku  Dengan Penggalian Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Tek. Its, Vol. 1, No.
August 2015, Pp. 1–5.
[10] M.  Sathya,  2017.  “Apriori  Algorithm  On Web  Logs  For  Mining  Frequent  Link". Inter .Conference On Intelligent Techniques  In  Control,  Optimization  And Signal Processing, India, Pp. 0–4.
[11] I.  Budiman,  2012,  "Data  Clustering Menggunakan Metodologi Crisp-Dm Untuk Pengenalan  Pola  Proporsi  Pelaksanaan
Tridharma".  Tesis,  Sist.  Inf.,  Universitas Diponegoro, Semarang.