## PEMANFAATAN DATA MINING UNTUK PENEMPATAN BUKU DI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE
Ahmad Bilal Listianto 1 , Ade Irma 2 , Irfan Ali 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 Achmadbilallistianto13@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era pesatnya perkembangan teknologi informasi, bidang Informatika telah  memainkan peran yang sangat vital dalam transformasi masyarakat modern. Revolusi digital telah menciptakan gelombang besar inovasi, mempengaruhi  sektor-sektor  seperti  teknologi,  bisnis,  pendidikan,  dan  lain-lain.  Pada  sistem  yang  berjalan penempatan buku dilakukan berdasarkan kategori buku yang tealah tersedia pada rak buku, namun belum diatur berdasarkan intensitasi peminjaman buku yang dilakukan oleh pengunjung. Sehingga masih banyak buku-buku lama yang masih tersedia di perpustakaan. Namun pada proses tata letak buku belum dilakukan dengan melihat tingkat kebutuhan peminjam atas buku yang dipinjam. Sehingga pengunjung perpustakaan membutuhkan waktu yang  lama  untuk  mencari  buku  dengan  melihat  pada  rak-rak  buku  yang  tersedia.  Maka  dari  itu  Penelitian  ini bertujuan untuk menerapkan metode data mining dengan menggunakan association rule dalam penempatan buku di  perpustakaan.  Dari  aturan  asosiasi  final,  diambil  nilai  terbesar  yang  berkaitan  dengan  peminjaman  buku sehingga  penempatan  ditentukan  oleh  nilai  support  x  confidence  dari  seluruh  aturan  asosiasi  yang  akan didekatakan menjadi 10 rak buku, guna meningkatkan keterkaitan antar buku dan memudahkan akses informasi bagi pengguna.
Kata Kunci : Association Rule, Perpustakaan, Data mining

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  di  mana  informasi  berlimpah, perpustakaan  sebagai  lembaga  pendidikan  dan pengetahuan dihadapkan pada tantangan besar dalam mengorganisir  koleksi  bukunya.  Namun,  dengan meningkatnya kemajuan  teknologi, terdapat hipotesis bahwa  penerapan  Data  Mining  dengan  metode Association  Rule  dapat  menjadi  solusi  yang  efektif. Dengan demikian, penggunaan teknologi ini diharapkan mampu membantu perpustakaan mengatasi  masalah  volume  buku  yang  masuk  serta memastikan  aksesibilitas  yang  lebih  baik  bagi pengunjung.
Permasalahan  yang  relevan  ini  mendorong  kita untuk  melakukan  penelitian  lebih  lanjut.  Dalam konteks  ini,  penelitian  bertujuan  untuk  menjelajahi potensi Data Mining, terutama menggunakan metode Association  Rule,  dalam  meningkatkan  efisiensi penempatan buku di perpustakaan. Dengan memahami pola-pola asosiasi yang tersembunyi dalam data buku- buku  perpustakaan,  diharapkan  penelitian  ini  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan  pengalaman  pengguna  dan  efektivitas penyimpanan buku.
Melalui penelitian ini, diharapkan akan diperoleh pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  bagaimana teknologi  dapat  dioptimalkan  untuk  meningkatkan kinerja  perpustakaan  dalam  mengelola  koleksi bukunya.  Dengan  demikian,  memungkinkan  proses pencarian buku dapat diperbaiki dan aksesibilitas bagi para pembaca dapat ditingkatkan.
2. TINJAUAN PUSTAKA
Perpustakaan sebagai pusat informasi memerlukan  sistem  pengelolaan  koleksi  yang  efisien untuk  memudahkan  pengguna  dalam  mencari  dan mendapatkan informasi yang diinginkan. Pemanfaatan teknologi,  khususnya  data  mining  dengan  metode association  rule,  dapat  memberikan  kontribusi signifikan dalam pengelolaan dan penempatan buku di perpustakaan.

## 2.1. Perpustakaan
Perpustakaan didefinisikan sebagai tempat untuk mengakses  informasi  dalam  format  apapun,  sebagai upaya  untuk  memelihara  dan  meningkatkan  efisiensi dan efektifitas proses belajar mengajar. Perpustakaan yang terorganisasi dengan baik dan sistematis, secara langsung  ataupun  tidak  langsung  dapat  memberikan kemudahan bagi proses belajar mengajar [1].

## 2.2. Hasil Literature Review
Beberapa penelitian sebelumnya telah menjelajahi penerapan Data Mining, terutama metode Association Rule, dalam konteks perpustakaan. Studi- studi ini mengungkapkan bahwa meskipun ada upaya untuk  meningkatkan  pengorganisasian  koleksi  buku, masih ada ruang untuk penelitian lebih lanjut. Berikut beberapa  Penerapan  data  mining  dengan  metode Association  Rule yang  telah  dilakukan  diantaranya, Penerapan metode association rule dalam penyusunan Buku di perpustakaan suka baca gedungbaji baru [2], Penerapan  association  rule  mining  untuk  analisis Penempatan  tata  letak  buku  di  perpustakaan Menggunakan algoritma apriori [3], Pemanfaatan Data
Mining  Untuk  Penempatan  Buku  Di  Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule [4], Pemanfaatan  data  mining  untuk  penempatan  buku  di perpustakaan  menggunakan  metode  association  rule [5],  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengolah  Data Penempatan Buku Di Perpustakaan SMK Swasta Nur Azizi  Tanjung  Morawa  Menggunakan  Algoritma Apriori  [6].  Implementasi  Data  Mining  Menentukan Rekomendasi  Penempatan  Buku  Berdasarkan  Pola Peminjaman Dengan Menggunakan Association Rule [7],  Data  mining  pengolahan  penempatan  library books  menggunakan  metode  association  rule  dengan algoritma apriori [8]. Implementasi data mining dalam analisa  pola  peminjaman  buku  di  perpustakaan menggunakan metode association rule [9].
Dari  beberapa  penelitian  di  atas  dapat  ditarik kesimpulan bahwa ketidak efisienan buku  yang tidak tertata  menurut  judul  ataupun  Genre  buku  nya. Penempatan buku yang tidak efisien dapat menghambat  proses  pencarian  dan  membuang  waktu pengunjung. Oleh karena itu, penggunaan Data Mining dengan  metode  Association  Rule  menjadi  penting untuk mengidentifikasi pola-pola asosiasi antar buku, membantu  perpustakaan  mengatur  buku-bukunya secara  lebih  efisien  dan  meningkatkan  pengalaman pengguna.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam melakukan sebuah penelitian, tentu harus berdasarkan  metode  penelitian  yang  benar  sehingga dapat  mempermudah  dan  memperlancar  jalannya penelitian  tersebut.  Metode  penelitian  merupakan kerangka  kerja  dalam  melakukan  penelitian.  Dengan mengikuti  kerangka  kerja  tersebut  maka  penelitian yang  dilakukan  akan  berjalan  dengan  sistematis  dan memberikan hasil yang baik.

## 3.1. Tahapan Metode Penelitian
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Tabel 1. Deskripsi Metode Penelitian
Tahapan Deskripsi Aktivitas Pengumpulan Data Tahap awal dilakukan pengumpulan data yang bertujuan untuk menyediakan bahan agar proses selanjutya yaitu menganalisa permasalahan yang terjadi pada proses kegiatan pengolahan data buku di perpustakaan. Analisis Masalah Tahap analisa permasalahan dilakukan untuk dapat melihat seberapa banyak permasalahan yang diperoleh berdasarkan tingkat kepentingan dari permasalahan yang akan diselesaikan. Identifikasi Masalah Tahap identifikasi masalah adalah mengelompokan permasalahan yang diperoleh sesuai dengan tujuan penelitian. Merumuskan Masalah Tahap merumuskan masalah adalah tahap pemilihan smasalah yang telah teridentifikasi untuk dapat dirumuskan agar dapat menyelesaikan permasalahan yang sesuai dengan tujuan penelitian. Penerapan data mining dan Metode association Rule Proses pengolahan data dilakukan terlebih dahulu melakukan identifikasi sering dihadapi oleh pihak perpustakaan, kemudian mendeskripsikan masalah-masalah tersebut untuk diperoleh solusinya. Tahap selanjutnya dilakukan analisa masalah menggunakan teknik data mining dengan algoritma apriori untuk mendapatkan hasil sebagai tujuan yang akan dicapai. Analisis Hasil Pada tahap ini dilakukan analisis hasil berdasarkan perhitungan algoritma appriori yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam penentuan pola penempatan buku. Kesimpulan Tahap akhir adalah menyimpulkan hasil penelitian apakah telah memberikan solusi dari permasalah yang telah diselesaikan.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Dalam tahap pengumpulan data dilakukan dengan beberapa cara yaitu
a. observasi
b. Survei
Dalam penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan meneliti langsung ke lapangan untuk mendapatkan data dari sumber informasi yang akurat terkait  dengan  masalah  yang  akan  diteliti.  Setelah semua  data  terkumpul  selanjutnya  dilakukan  tahap analisis data.

## 3.3.  Sumber Data
Data yang diperoleh adalah sumber data primer, data  yang  langsung  memberikan  data  kepada pengumpul  data.  Dalam  penelitian  ini,  sumber  data primer  diperoleh  melalui  survei  dan  Observasi langsung ke Tempat penelitian.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Tahapan KDD dapat dilihat pada Gambar 1.1
Gambar 2. Tahapan Metode KDD
Tahapan  KDD  secara  garis  besar  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
a. Seleksi Data (Selection)
b. Pemilihan Data(Preprocessing/Cleaning)
c. Transformasi (Transformation)
d. Data Mining
e. Interpretasi/Evaluasi(Interpretation/Evaluati on) [10].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembahasan  ini  Menggunakan  Teknik Analisis  Data  KDD  (Knowledge  Discovery  in Database).

## 4.1.  Data Selection
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  Peminjaman  buku  di  Perpustakaan.  Kemudian data  tersebut  diseleksi  dan  akan  digunakan  untuk diolah  menggunakan  aplikasi/tools  Rapidminer. Tahapan seleksi dilakukan di Micrososft Excel dengan atribut  yang  digunakan  diantaranya  No,  Tanggal pinjam,  No  ID,  Nama,  Genre  dan  Qty  Genre.  Hasil seleksi data menghasilkan 1960 data.

## 4.2.  Data Processing
Pada tahap ini dilakukan preprosessing data yaitu proses  cleaning  atau  pembersihan  data.  Proses penghapusan data atribut yang tidak diperlukan seperti No,  Tanggal  pinjam  dan  Nama.  Sedangkan  atribut yang akan digunakan adalah Np ID, Genre dan QTY Genre (Quantity Genre).
Tabel 2. Data Preprocessing NO ID Nama GENRE QTY GENRE 1309 Adisty syafa azzahra Ilmu Sosial 1 1309 Adisty syafa azzahra Kesusasteraan 1 1310 Agnia rahma qonitiana Ilmu Murni 1 1310 Agnia rahma qonitiana Agama 1 1311 Agung anggadipuspa Ilmu Murni 1 1311 Agung anggadipuspa Ilmu Terapan 1 1312 Almira rahma anjani Ilmu Terapan 1 1313 Amar muttaqin Kesenian dan Olahraga 1 1314 Anggita fauziah Ilmu Terapan 1 1314 Anggita fauziah Karya Umum 1 1315 Annisa maulida muchlisina Karya Umum 1 1316 Azifa winana guntur Ilmu Sosial 1 1316 Azifa winana guntur Ilmu Terapan 1 1316 Azifa winana guntur Karya Umum 1 1317 Azka haekal tuqou Agama 1 1317 Azka haekal tuqou Filsafat dan Psikologi 1 1318 Azkia saffana maula Bahasa 1 1318 Azkia saffana maula Ilmu Sosial 1 1318 Azkia saffana maula Kesusasteraan 1 1319 Balint averano Kesusasteraan 1 1319 Balint averano Ilmu Sosial 1 1320 Bisma muhamad Ilmu Sosial 2 1321 Chrismaniar sugesti Ilmu Sosial 2

## 4.3.   Data Transformation
Pada  tahap  Data  Transformation  ini  dilakukan proses transformasi data ke dalam bentuk format yang sesuai  untuk  proses  pemodelan  ke  data  mining. Bertujuan  untuk  untuk  memudahkan  koordinasi  data yang  di  proses  oleh  algoritma  dan  tools  yang digunakan  dalam  penelitian  yaitu  rapidminer.  Pada tahap  transformasi  pada  data  penjualan  terdapat  3 atribut  yaitu  No  ID,  Genre  dan  QTY  Genre.  Dalam atribut  Genre  berisi  10  atribut  yaitu  Agama,  Bahsa, Filsafat  dan  psikologi,  Ilmu  murni,  Ilmu  terapan, Karya Umum, Kesenian dan Olahraga, Kesusasteraan
dan Sejarah Geografis, seperti yang terlihat pada tabel sebagai berikut.
Gambar 3. Data Tabular

## 4.4.   Data Mining
Proses  Data  mining  yang  diterapkan  dalam penelitian ini yaitu Association rule. Associations rule digunakan untuk menemukan hubungan di antara data atau  bagaimana  suatu  kelompok  data  mempengaruhi suatu  keberadaan  data  yang  lain  Metode  ini  dapat membantu  mengenali  pola-pola  tertentu  di  dalam kumpulan  data  yang  besar.  Association  rule  meliputi dua tahap
Dalam  menentukan  suatu  association  rule, terdapat  suatu  interestingness  measure  (ukuran kepercayaan)  yang  didapatkan  dari  hasil  pengolahan data dengan perhitungan tertentu. Umumnya ada tiga ukuran, yaitu: a. Support: suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar  tingkat  dominasi  suatu  item/itemset  dari keseluruhan transaksi. Ukuran ini akan menentukan apakah suatu item/itemset layak untuk dicari  confidence-  nya  (misal,  dari  seluruh transaksi  yang  ada,  seberapa  besar  tingkat dominasi yang menunjukkan bahwa item A dan B dibeli  bersamaan)  dapat  juga  digunakan  untuk mencari tingkat dominasi item tunggal.
b. Confidence  suatu  ukuran  yang  menunjukkan hubungan  antar  2  item  secara  conditional  (misal, seberapa  sering  item  B  dipinjam  jika  orang meminjam item A).
c. Improvement:  suatu  ukuran  yang  menunjukkan besarnya kemungkinan 2 item  dapat  dibeli  secara bersamaan.
Ketiga ukuran ini nantinya  akan berguna dalam menentukan  interesting  association  rule,  yaitu  untuk dibandingkan  dengan  threshold  (batasan)  yang ditentukan.  Batasan  tersebut  umumnya  terdiri  dari minimum support, minimum cofidence, dan minimum improvement.  Sebuah  association  rule  dengan confidence  sama  atau  lebih  besar  dari  minimum confidence  Y  dapat  dikatakan  sebagai  valid association rule.
Berikut  pengaplikasian  metode  association  rule dalam aplikasi/tools Rapidminer Diantaranya sebagai berikut :

## 4.4.1. Tampilan utama halaman Rapidminer

## Gambar 4. Halaman Utama RM
Rapid Miner merupakan perangkat lunak yang dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari  Institute  of Technologi  Blanchardstown  dan  Ralf  Klinkenberg dari rapid-i.com dengan tampilan GUI (Graphical User
Interface)  sehingga  memudahkan  pengguna  dalam menggunakan  perangkat  lunak  ini.  RapidMiner merupakan  perangkat  lunak  yang  bersifat  terbuka (open source) [3].

## 4.4.2. Proses Input Data dengan format Excel

## Gambar 5. Read Excel
Pada  gambar  diatas  menjelaskan  proses penginputan  data.  Data  yang  diinput  bisa  berbagai macam format seperti CSV, Excel dan masih banyak lainnya.  Akan  tetapi  file  yang  akan  diuji  di  aplikasi Rapidminer  ini  menggunakan  data  dengan  format Excel yang sudah disiapkan.

## 4.4.3. Numerical to Binominal
Gambar 6. Numorical to Binominal fungsi  "Numerical  to  Binominal"  di  atas digunakan untuk mengubah variabel numerik menjadi variabel  biner  (binominal)  atau  variabel  kategorikal dengan  dua  kelas.  Proses  ini  diperlukan  ketika  ingin mengubah  variabel  numerik  menjadi  bentuk  yang dapat  digunakan  dalam  model  yang  memerlukan variabel target biner.

## 4.4.4. Fp-Growth
Gambar 7. Operator Fp-Growth
FPGrowth  (Frequent  Pattern  Growth)  adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk menemukan  pola-pola  yang  sering  muncul  dalam dataset  transaksional,  seperti  dataset  penjualan  atau peminjaman  buku.  Dalam  RapidMiner,  Penggunaan FP-Growth termasuk menemukan asosiasi buku yang sering dipinjam bersama-sama dalam dataset peminjaman  buku    atau  menemukan  pola  transaksi peminjaman yang sering muncul dalam dataset.

## 4.4.5. Create Association Rule
Gambar 8. Create Association Rule
Pada  gambar  di  atas  operasi  "Create Association Rules" digunakan untuk membuat aturan asosiasi  dari  data.  Aturan  asosiasi  menggambarkan hubungan atau pola yang muncul bersama-sama dalam dataset,  seperti  Buku  yang  sering  dipinjam  bersama dalam  transaksi  peminjaman  atau  item  yang  sering muncul dalam urutan tertentu.

## 4.4.6. Apply Model
Apply  model  merupakan  tahapan  akhir  yang mana  pada  proses  ini  akan  menerapkan  model  data mining Assosiasi berdasarkan proses-proses sebelumnya  mulai  dari  Read  excel,  Numerical  to binominal,  FP-Growth  dan  Create  Association  Rule. Setelah  semua  proses  dilakukan,  maka  akan didapatkan hasil model Asosiasi seperti pada gambar dibawah.
Gambar 9. Tahapan Apply Model
Pada gambar di atas di bagian operator Read Excel data akan dimasukan seperti gambar di bawah ini.
Data peminjaman di Preprocessing menjadi inputan Rapidminer, 1 dan 0. Yang berarti meminjam buku (1) dan yang tidak meminjam (0).

## Gambar 10. Penginputan Data

## 4.4.7. Penerapan Algoritma
Hasil  dari  penerapan  Algoritma  Fp-Growth data-data yang sudah di jalankan dapat dilihat  Sebagai Berikut :
a. Data pengolahan buku  dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 11. Data Pengolahan Buku
b. Data statistik pada pengolahan dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 12. Statistik
c. Grafik Aturan Asosiasi
Gambar 13. Grafik
Grafik  aturan  Asosiasi  diatas  adalah  Aturan Asosiasi yang di dapat dari hasil pemodelan pada Rapidminer.
d. Data Association Rule
Data Association diambil dari Hasil pengujin data yang sudah di Pre-processing.
Tabel 3. Data Hasil pengujian pre-processing Association Rules [Agama] --> [Filsafat dan Psikologi] (confidence: 0.093) [Filsafat dan Psikologi] --> [Ilmu Sosial] (confidence: 0.100) [Filsafat dan Psikologi] --> [Ilmu Murni] (confidence: 0.111) [Agama] --> [Ilmu Terapan] (confidence: 0.119) [Filsafat dan Psikologi] --> [Ilmu Terapan] (confidence: 0.122) [Agama] --> [Ilmu Murni] (confidence: 0.124)
[Ilmu Sosial] --> [Ilmu Terapan] (confidence: 0.127) [Ilmu Murni] --> [Ilmu Terapan] (confidence: 0.129) [Ilmu Sosial] --> [Ilmu Murni] (confidence: 0.135) [Sejarah dan Geografi] --> [Ilmu Terapan] (confidence: 0.147) [Ilmu Murni] --> [Agama] (confidence: 0.147) [Kesusasteraan] --> [Agama] (confidence: 0.151) [Kesusasteraan] --> [Ilmu Murni] (confidence: 0.154) [Ilmu Terapan] --> [Ilmu Murni] (confidence: 0.156) [Kesenian dan Olahraga] --> [Ilmu Murni] (confidence: 0.159) [Ilmu Sosial] --> [Agama] (confidence: 0.159)
[Karya Umum] --> [Agama] (confidence: 0.169) [Ilmu Terapan] --> [Kesusasteraan] (confidence: 0.170) [Ilmu Terapan] --> [Agama] (confidence: 0.170)
[Kesusasteraan] --> [Ilmu Sosial] (confidence: 0.179) [Karya Umum] --> [Kesusasteraan] (confidence: 0.186) [Kesenian dan Olahraga] --> [Ilmu Sosial] (confidence: 0.190) [Filsafat dan Psikologi] --> [Agama] (confidence: 0.200) [Agama] --> [Ilmu Sosial] (confidence: 0.202) [Ilmu Murni] --> [Ilmu Sosial] (confidence: 0.202) [Ilmu Sosial] --> [Kesusasteraan] (confidence: 0.208) [Sejarah dan Geografi] --> [Kesusasteraan] (confidence: 0.221) [Sejarah dan Geografi] --> [Agama] (confidence: 0.221) [Kesenian dan Olahraga] --> [Agama] (confidence: 0.222) [Agama] --> [Kesusasteraan] (confidence: 0.223)
[Bahasa] --> [Kesusasteraan] (confidence: 0.226) [Bahasa] --> [Ilmu Sosial] (confidence: 0.226) [Ilmu Terapan] --> [Ilmu Sosial] (confidence: 0.230) [Karya Umum] --> [Ilmu Sosial] (confidence: 0.237) [Filsafat dan Psikologi] --> [Kesusasteraan] (confidence: 0.244) [Sejarah dan Geografi] --> [Ilmu Sosial] (confidence: 0.250) [Ilmu Murni] --> [Kesusasteraan] (confidence: 0.270) [Kesenian dan Olahraga] --> [Kesusasteraan] (confidence: 0.381)
Hasil  operasi  Association  Rules  adalah  aturan asosiasi  yang  mencakup  kombinasi  item  atau  atribut yang  sering  muncul  bersama-sama,  beserta  tingkat kepercayaan  (Confidence)  dan  dukungan  (Support) untuk setiap aturan.
Contoh  penggunaan  Association  Rules  dapat mencakup  menemukan  aturan  asosiasi  dalam  data transaksi Peminjaman, seperti aturan yang menunjukkan  bahwa  "Jika  pengunjung  memimjam Buku  tentang  Ilmu  sosial,  maka  kemungkinan  besar pengunjung  tersebut  juga  akan  meminjam  buku Filsafat dan Psikologi.".

## 4.5.   Hasil Pembahasan
4.5.1.   Penempatan Asosiasi penempatan Buku
Aturan  asosiasi  pada  Tabel  merupakan  hasil seluruh transaksi peminjaman buku perpustakaan yang berjumlah  1960  data,  dengan  support  0.05  dan confidence 0.09 yang meghasilkan 38 aturan asosiasi.

## Tabel 4. Nilai Kategori Ukuran Terbesar
Kategori Buku Support x Confidence Kesenian dan Olahraga - Kesusasteraan 38% Ilmu Murni  - Kesusasteraan 27% Sejarah dan Geografi - Ilmu Sosial 25% Filsafat dan Psikologi - Kesusasteraan 24,40% Karya Umum - Ilmu Sosial 23,70% Ilmu Terapan - Ilmu Sosial 23% Bahasa - Kesusasteraan 22,60% Bahasa - Ilmu Sosial 22,60% Agama - Kesusasteraan 22,30% Kesenian dan Olahraga - Agama 22,20% Sejarah dan Geografi - Kesusasteraan 22,10% Sejarah dan Geografi - Agama 22,10% Ilmu Sosial - Kesusasteraan 20,80% Ilmu Murni - Ilmu Sosial 20,20% Agama - Ilmu Sosial 20,20% Filsafat dan Psikologi - Agama 20,00% Kesenian dan Olahraga - Ilmu Sosial 19,00% Karya Umum -  Kesusasteraan 18,60% Kesusasteraan - Ilmu Sosial 17,90% Ilmu Terapan - Kesusasteraan 17,00% Ilmu Terapan - Agama 17,00% Karya Umum - Agama 16,90% Ilmu Sosial - Agama 15,90% Kesenian dan Olahraga - Ilmu Murni 15,90% Ilmu Terapan - Ilmu Murni 15,60% Kesusasteraan - Ilmu Murni 15,40% Kesusasteraan - Agama 15,10% Ilmu Murni - Agama 14,70% Sejarah dan Geografi - Ilmu Terapan 14,70% Ilmu Sosial - Ilmu Murni 13,50% Ilmu Murni - Ilmu Terapan 12,90% Ilmu Sosial - Ilmu Terapan 12,70% Agama - Ilmu Murni 12,40% Filsafat dan Psikologi - Ilmu Terapan 12,20%
Dari aturan asosiasi final tersebut, diambil nilai terbesar  yang  berkaitan  dengan  peminjaman  buku sehingga penempatan ditentukan oleh nilai  support x confidence  dari  seluruh  aturan  asosiasi  yang  akan didekatakan menjadi 10 rak buku sebagai berikut :
Tabel 5. Aturan kategori Buku
No Kategori Buku 1 Sejarah dan Geografi 2 Ilmu sosial 3 Filsafat dan Psikologi 4 Kesusasteraan 5 Karya Umum 6 Ilmu Terapan 7 Bahasa 8 Agama 9 Kesenian Dan Olahraga 10 Ilmu Murni

## 4.5.2.   Kemampuan Aturan Asosiasi
Kemampuan  Aturan  Asosiasi  data  dapat digambarkan sesuai pada gambar   13  Tentang  hasil penerapan Assosiasi dibawah ini.
Gambar 13. Hasil penerapan Algoritma
Pengujian  dengan  menggunakan  support  x confidence  menghasilkan  38  aturan  asosiasi  tertinggi yaitu peminjaman buku Kesenian dan olahraga dengan Kesusasteraan sebesar 38%  dan untuk aturan rendah yaitu peminjaman buku Filsafat dan Psikologi dengan Ilmu Terapan Sebesar 12.20%.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  kesimpulan  implementasi  data  mining rekomendasi penempatan  kategori buku berdasarkan pola peminjaman buku perpustakaan dengan menggunakan    association  rule    maka  dapat  diambil kesimpulan  sebagai  berikut:  Dalam  menemukan kombinasi dari 1960 data transaksi peminjaman buku perpustakaan  dapat  menemukan  pola  keterkaitan peminjaman  dengan    memasukan  nilai  minimum support 0.05 dan confidence 0.09. Untuk melihat kuat tidaknya  aturan asosiasi, dapat  dilihat dari nilai  yang dihasilkan  support  x  confidence  tertinggi  yaitu  buku Kesenian dan Olahraga dengan Kesusasteraan dengan nilai  support  x  confidence  38%  dan  Ilmu  Murni dengan  Kesusasteraan  memiliki  nilai  support  x confidence  sebesar  27%  yang  akan  digunakan  untuk penempatan buku pada rak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Mangnga,  “Peran  Perpustakaan  Sekolah terhadap Proses Belajar Mengajar di Sekolah,” J. Jupiter , vol. 14, no. 1, 2015.
[2]  A. Agustin, “PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE DALAM PENYUSUNAN BUKU DI PERPUSTAKAAN SUKA  BACA  GEDUNGBAJI  BARU,” J. Teknol. Terkini , vol. 2, no. 12, 2022.
[3]  M. A. M. Afdal and M. Rosadi, “PENERAPAN ASSOCIATION  RULE  MINING  UNTUK ANALISIS  PENEMPATAN  TATA  LETAK BUKU DI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI,”
J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no.
1, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7379.
[4]  R.  Yanto,  R.,  &  Kesuma,  H.  Di.  (2017). Pemanfaatan  Data  Mining  Untuk  Penempatan Buku  Di  Perpustakaan  Menggunakan  Metode Association  Rule.  JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika  Dan  Sistem  Informasi),  4(1). https://doi.org/10.35957/jatisi.v4i1.83Yanto  and H.  Di  Kesuma,  “Pemanfaatan  Data  Mining Untuk  Penempatan  Buku  Di  Perpustakaan Menggunakan  Metode  Association  Rule,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 4, no. 1, 2017, doi: 10.35957/jatisi.v4i1.83.
[5]  E.  Sabna,  “PEMANFAATAN  DATA  MINING UNTUK PENEMPATAN BUKU DI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE  ASSOCIATION  RULE,” J.  Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 59–63, Oct. 2019, doi: 10.33060/jik/2019/vol8.iss2.127.
[6]  S. Silvianti, P. S. Ramadhan, and ..., “Penerapan Data Mining Untuk Mengolah Data Penempatan Buku  Di  Perpustakaan  SMK  Swasta  Nur  Azizi Tanjung  Morawa  Menggunakan  Algoritma Apriori,” J.  Cyber  Tech ,  2022,  [Online].
Available:
http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/artic le/view/4350
[7]  Y.  Nawawi,  “Implementasi  Data  Mining Menentukan  Rekomendasi  Penempatan  Buku Berdasarkan Pola Peminjaman Dengan Menggunakan Association Rule,” JMAI  (Jurnal Multimed. &Artificial … , vol. 4, no. 1, pp. 28–33, 2020, [Online]. Available: https://jmai.mercubuana-
yogya.ac.id/index.php/jmai/article/view/105%0 Ahttps://jmai.mercubuana- yogya.ac.id/index.php/jmai/article/download/10 5/37
[8]  M. MURLENA and W. SYAHINDRA, “DATA MINING  PENGOLAHAN  PENEMPATAN LIBRARY BOOKS MENGGUNAKAN METODE  ASSOCIATION  RULE  DENGAN ALGORITMA APRIORI,”
J. INSTEK (Informatika Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 2, p. 199, Sep. 2020, doi: 10.24252/instek.v5i2.16203.
[9]  E.  Kurniawan,  “IMPLEMENTASI  DATA MINING DALAM ANALISA POLA PEMINJAMAN  BUKU  DI  PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN  METODE  ASSOCIATION RULE,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 89–96, Mar. 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i1.324.
[10]  N.  Hidayati,  H.  Widi  Nugroho,  and  Nurjoko, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menghasilkan Pola  Pembelian  Roti  Menggunakan  Algoritma Apriori,” Semin.  Nas.  Has.  Penelit.  dan Pengabdi. Masy. , pp. 246–254, 2021.