Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i3.3172

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 3, Maret 2023, pp 125−132

## Penerapan Algoritma Apriori Dalam Penentuan Tata Letak Buku Pada Perpustakaan Daerah
Raymond David Simaremare, Soeb Aripin *
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 raytuansimare@gmail.com, 2,* soebaripin@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel : Submited : Feb 19, 2023 Acepted : Mar 28, 2023 Published  : Mar 31, 2023 Teknologi Informasi pada saat ini telah berkembang dengan cepat ke seluruh penjuru dunia. Saat ini teknologi informasi dapat membantu memudahkan segala pekerjaan manusia  dalam  mengelola  informasi  secara  optimal  berbanding  terbalik  yang dirasakan pada saat zaman teknologi belum secanggih ini. Perpustakaan merupakan tempat  yang  didirikan  dengan  tujuan  untuk  wadah  mengumpukan  berbagai pengetahuan  yang  tercetak  dan  juga  terekam.    Didalamnya  memiliki  beberapa koleksi buku yang telah ditata sedemikian mungkin dengan memberikan penomoran sesuai  dengan  kategori  buku  yang  tersedia  agar  mudah  dimanfaatkan  oleh  para pengunjung secara tepat dan baik. Dalam beberapa kegiatan peminjaman yang sangat banyak setiap harinya membuat pihak perpustakaan terkadang merasa kebingungan untuk memberitahu buku-buku mana saja yang mau dipinjam karena ketidakberatuan tata  letak  buku,  hal  ini  masih  dianggap  belum  optimal  dikarenakan  pihak perpustakaan tidak bisa mengetahui seberapa sering buku tersebut dipinjam maupun untuk  pengunjung  yang  merasa  kebingungan  untuk  mencari  kembali  buku  yang sering dipinjam. Dalam proses penentuan tata letak buku pada Perpustakaan Daerah Kota  Medan  ini  menggunakan  100  kategori  buku  yang  tersedia  dalam  transaksi peminjaman buku hingga 30 atau 31 hari lamanya atau selama sebulan. Ini dilakukan untuk mengetahui penentuan tata letak buku yang sesuai dengan banyaknya transaksi peminjaman pada perpustakaan daerah Kota Medan. Maka diperlukan sebuah system yang  menggunakan  data  mining  yaitu  dengan  metode  apriori.  Metode  ini  dapat membantu  dalam  menentukan  pola  penentuan  tata  letak  buku  sesuai  dengan kebutuhan pada perpustakaan daerah. Hasil yang diperoleh adalah Jika memilih buku kategori Publikasi umum maka juga memilih buku kategori Bahasa Indonesia dengan nilai support 40% dan nilai Confidence 75% sebaliknya jika memilih buku kategori Bahasa  Indonesia  maka  meminjam  buku  kategori  Publikasi  Umum  dengan  nilai support 40% dan nilai Confidence 70%
Kata Kunci: Metode Apriori; Tata Letak Buku; Perpustakaan Daerah
K ORESPONDENSI

## Email: soebaripin@gmail.com

## A B S T R A C T
Information  Technology  at  this  time  has  developed  rapidly  throughout  the  world. Currently information technology can  help facilitate all human  work in  managing information optimally in contrast to what was felt when the technology era was not as sophisticated as this. The  library  is a place  established  with the aim  of being a place to collect printed and recorded knowledge. Inside it has several collections of books  that  have  been  arranged  in  such  a  way  as  possible  by  giving  numbering according to the available book categories so that visitors can easily and correctly use  them.  In  a  number  of  borrowing  activities  that  are  very  many  every  day,  the library sometimes feels confused about telling which books to borrow because of the irregularity of the book layout, this is still considered not optimal because the library cannot know how often the book is borrowed or how often the book is borrowed. visitors who feel confused to look for books that are often borrowed. In the process of  determining  the  layout  of  books  at  the  Medan  City  Regional  Library,  100 categories of books are used in book lending transactions for up to 30 or 31 days or for  a  month.  This  is  done  to  find  out  the  determination  of  the  layout  of  the  book according to the number of loan transactions at the Medan City regional library. Then we need a system that uses data mining, namely the a priori method. This method can assist in determining the pattern of determining the layout of books according to the needs of the regional library. The results obtained are: If you choose a book in the General Publication category, you also choose an Indonesian language book with a support value of 40% and a Confidence value of 75%, conversely if you choose a book  in  the  Indonesian  Language  category,  you  borrow  a  book  in  the  General Publication category with a support value of 40% and a Confidence value of 70%.
Keywords: Apriori Method; Book Layout; Regional Library

## Perpustakaan Daerah

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  Informasi  pada  saat  ini  telah  berkembang  dengan  cepat  ke  seluruh  penjuru  dunia.  Saat  ini  teknologi informasi  dapat  membantu  memudahkan  segala  pekerjaan  manusia  dalam  mengelola  informasi  secara  optimal berbanding terbalik yang dirasakan pada saat zaman teknologi belum secanggih ini. Penggunaan teknologi informasi bertujuan  untuk  mencapai  efisiensi  dalam  berbagai  jenis  kebutuhan  pengelolaan  informasi  yang  menghasilkan kecepatan dan ketepatan waktu pemrosesan serta ketelitian informasi[1][2].
Perpustakaan adalah  institusi yang mengumpulkan pengetahuan tercetak dan terekam, mengelolanya dengan cara khusus yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan intelektualitas para pembaca melalui beragam cara interaksi pengetahuan.  Maka  disetiap  wilayah,  pemerintah  daerah  memiliki  perpustakaan  daerah  yang  dimana  agar  setiap masing-masing  daerah  memiliki  fasilitas  untuk  mendapatkan  hak  akses  untuk  membaca  setiap  berbagai  macam kategori  buku.  Perpustakaan  Daerah  atau  yang  disingkat  PERPUSDA  merupakan  perpustakaan  milik  pemerintah daerah yang berada pada setiap kabupaten atau kota yang bertujuan sebagai penggerak terciptanya budaya membaca dan menulis[3].
Dalam  beberapa  kegiatan  peminjaman  yang  sangat  banyak  setiap  harinya  membuat  pihak  perpustakaan terkadang merasa kebingungan untuk memberitahu buku-buku mana saja yang mau dipinjam karena ketidakberatuan tata letak buku. Maka dari itu perlu diadakannya penentuan tata letak buku yang dimana sangat berguna kepada kedua belah pihak yaitu anggota perpustakaan dan pihak perpustakaan dalam mencari buku yang diinginkan dan juga efisien dalam halnya waktu. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah system pedukung keputusan yang berbasis data mining.
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  bagian  dari  system  informasi  berbasis  komputer  (termasuk  berbasis pengetahuan)  yang  dipakai  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan[4].  Penerapan sistem  pendukung  keputusan  bertujuan  untuk  memperluas  dalam  mengambil  keputusan,  menghemat  waktu  yang dibutuhkan untuk memecahkan suatu masalah, menghasilkan solusi dengan lebih cepat dan juga mampu memberikan alternatif  dalam  pengambilan  keputusan  contohnya  dalam  penelitian  ini,  maka  dengan  ini  penulis  menggunakan sebuahh metode Apriori.
Metode Apriori merupakan salah satu metode yang bertujuan untuk menemukan itemsets yaitu itemsets yang sering muncul pada setiap transaksi ataupun kegiatan yang dijalankan pada sekumpulan data yang bertumpu opada banyaknya jumlah kombinasi itemset yang harus diperiksa apakah memenuhi minimum support atau tidak[5].
Berdasarkan referensi Penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya oleh Puput Iswandi, Inggih Permana dan Febi  Nur  Salisah  pada  tahun  2020  yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Data  Transaksi  Penjualan Hypermart XYZ Lampung Untuk Penentuan Tata Letak Barang” menyimpulkan  bahwa dari hasil penelitian Dari sembilan aturan tersebut, didapat enam kategori barang yang disarankan untuk diletakkan berdekatan, yaitu: (1) H & B; (2) milk / coffee / tea; (3) detergent; (4) bulk product; (5) biscuit / snack; dan (6) sauces & spices. Disarankan untuk meletakkan enam kategori barang tersebut berdekatan[6].
Pada Penelitian Yulia Andini, dkk pada tahun 2022 tentang “Penerapan Data Mining Pada Tata Letak Buku Di Perpustakaan  Sintong  Bingei  Pematang  Siantar  dengan  Metode  Apriori”  memberikan  hasil  penelitian  informasi diperoleh pola kombinasi tata letak buku perpustakaan yang paling tinggi adalah Ilmu Murni  -> Ilmu Sosial dengan support 50% dan confidence 86%. Kemudian selanjutnya diperoleh Karya Umum -> Ilmu Murni dengan support 41% dan confidence 83%. Selanjutnya Karya Umum -> Ilmu Sosial dengan support 41% dan confidence 83%. Selanjutnya diperoleh Ilmu Sosial, Karya Umum -> Ilmu Murni dengan support 33% dan confidence 80% dan Ilmu Sosial, Karya Umum -> Ilmu Murni dengan support 33% dan confidence 80%[7].
Dan  Pada  penelitian  ilmiah  terakhir  yang  dilakukan  oleh  Goldie  Gunadi  dan  Dana  Indra  Sensuse  dengan penelitian yang berjudul “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp-Growth): Studi Kasus Percetakan Pt. Gramedia” berkesimpulan hasil observasi terhadap data-data sejumlah komponen transaksi penjualan produk buku yang terjadi percetakan PT. Gramedia hingga tanggal 1 Agustus 2010, telah ditemukan sebanyak 22 atribut yang dapat dimanfaatkan untuk melakukan penelitian market basket analysis[8].
Berdasrkan  permasalan  dan  penelitian  terkait  diatas  tujuan  penelitian  ini  untuk  menetukan  tata  letak  buku berdasarkan minat pembaca di perpustakaan daerah kota medan dengan menerapkan metode Apriori sehingga dapat memberikan hasil berupa informasi yang bermanfaat bagi pihak terkait.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  penelitian  merupakan tahapan  atau  unsur  penting  untuk  merancang  sebuah  proporsal  atau  laporan  dan bahakan  penelitian.  Yang  berkonsep  menghubungkan  antara  visualisasi  satu  variabel  dengan  variabel  lainnya[9]. Berikut ini kerangka kerja penelitan pada Penentuan Tata Letak Buku Pada Perpustakaan Daerah Kota Medan seperti Gambar 1 . dibawah ini:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  beberapa  tahapan-tahapan  penelitian  untuk  mengumpulkan  data- data[10]. Tahapannya antara lain:
1. Identifikasi Masalah
Tahapan Pertama pada sebuah penelitian  yang dilakukan. Tahapan  ini dilakukan untuk mendapatkan gambaran tentang permasalahan yang akan dipecahkan pada Perpustakaan Daerah Kota Medan
2. Studi Literatur
Pada tahapan ini, dilakukan pemahaman terhadap  objek yang akan diteliti, dengan membaca buku-buku, jurnal, ataupun sumber bacaan  yang  lain. Pada tahapan  ini  juga  melakukan pemahaman terhadap penelitian penelitian sejenis yang pernah dilakukan oleh penelitian lain Pengumpulan Data
3. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data-data  yang  diperlukan  untuk  menentukan  tata  letak  buku  pada perpustakaan daerah
4. Penerapan Metode Apriori
Dalam metode ini menentukan sekumpulan data yang bertumpu opada banyaknya jumlah kombinasi itemset yang harus diperiksa apakah memenuhi minimum support atau tidak.
5. Penyusunan Laporan
Pada tahapan akhir dari tahapan penelitian yang dilakukan. Didalamnya berupa hasil akhir dari perhitungan metode yang dilakukan.

## 2.2 Data Mining
Sistem pendukung keputusan (Inggris: decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan)) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau Perusahaan. Manfaat dari penerapan sistem pendukung keputusan adalah untuk meningkatkan kemampuan pengambil keputusan dengan  memberikan alternatif keputusan  yang  lebih baik sehingga dapat membantu untuk menetapkan sebuah keputusan[11][12].

## 2.3 Tata Letak Buku
Pengaturan peralatan untuk menciptakan area kerja yang efisien, aman, dan ergonomis. Area kerja dengan tata letak yang memiliki prinsip desain yang baik akan menciptakan menghasilkan tingkat efisiensi dan produktivitas karyawan yang tinggi. Tujuan utama dari layout adalah untuk menyajikan elemen gambar dan teks dengan cara yang sederhana, menarik, mudah dibaca, dan membuatnya lebih mudah bagi pembaca untuk menerima informasi yang disajikan[13].

## 2.4 Metode Apriori
Algoritma Apriori adalah algoritma pengambilan data dengan aturan asosiatif untuk menemukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item[14][15].
1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi dengan Algoritma Appriori
Mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam basis data. Nilai support sebuah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Nilai support dari 2 item diperoleh dengan menggunakan rumus: Support (A, B) = P ( A ∩ B )
Support (A, B) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola  frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan  asosiatif  A  U  B.  Nilai  confidence  dari  aturan  A  U  B diperoleh dengan rumus berikut:

## Perpustakaan Daerah
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Untuk  menentukan aturan asosiasi  yang akan dipilih  maka harus diurutkan  berdasarkan Support × Confidence. Aturan diambil sebanyak n aturan yang memiliki hasil terbesar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan pembahasan ini ialah data-data yang diperlukan dan didapatkan dari proses analisis sekitar perpustakaan daerah  Kota Medan akan diterapkan  menggunakan perhitungan  metode apriori, Oleh karena  itu data  yang diambil adalah  daftar  Kategori Buku dan    daftar pola  Transaksi peminjaman buku pada Perpustakaan daerah  Kota Medan. Selanjutnya hasil dari perhitungan metode apriori juga akan diimplementasikan menggunakan aplikasi rapid miner. Berikut ini tahapan-tahapan penelitian dalam perhitungan menggunakan metode apriori.

## 3.1 Menentukan Kategori Buku
Setiap kategori buku yang ada pada transaksi peminjaman buku ditunjukkan pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Daftar Kategori Buku No Kategori Buku 1 000-Publikasi umum, Informasi Umum 2 010-Bibliografi 3 020-Perpustakaan dan Informasi 4 030-Ensiklopedia dan Buku 5 040-Bigorafi 6 050-Majalah dan Jurnal 7 060-Asosiasi, Organisasi dan Museum 8 070-Media Massa, Jurnalisme dan Publikasi 9 080-Kutipan 10 090-Manuskrip dan Buku Langka 11 100-Filsafat dan Psikologi 12 110-Metafisika 13 120-Epistimologi 14 030-Parapsikologi dan Okultisme 15 040-Pemikiran Filosofis 16 050-Psikologi 17 060-Filosofis Logis 18 070-Etik 19 180-Filosofi Kuno 20 190-Filosofi Barat Modern 21 200-Agama 22 210-Agama Islam 23 220-Alkitab 24 230-Teologi Kristen 25 240-Moral Kristen & Teologi Kebaktian … …. 100 990-Asal-usul Wilayah Lain

## 3.2 Penerapan Metode Apriori
Adapun Langkah-langkah perhitungan metode apriori dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 1. Menentukan Pola Transaksi
Berdasarkan  data  transaksi  peminjaman  buku  pada  perpustakaan  daerah  kota  Medan  yang  dipinjam  secara bersamaan selama bulan Mei 2023 pada tabel 2
Tabel 2. Pola Transaksi Peminjaman Buku
No Tanggal
Transaksi
1 1 Mei 2023 Publikasi Umum, Perpustakaan dan Informasi, Media Massa, Manuskrip dan buku langka, …
2 2 Mei 2023 Bibliografi, Ensiklopedia, Majalah dan Jurnal, Media Massa, Filsafat, Epistimologi, …
3 3 Mei 2023 Publikasi Umum,Bigorafi, Kutipan, Manuskrip, Metafisika, Psikologi, Filosofi Logis, …
4 4 Mei 2023 Biografi, Majalah dan Jurnal, Asosiasi Organisasi, Media Massa,Metafisika, Parapsikologi, …
5 5 Mei 2023 Bibliografi,  Perpustakaan  Infromasi,  Ensiklopedia  dan  Buku,  Filsafat  dan  Psikologi, Pemikiran Filosofis, …
6 6 Mei 2023 Filsafat dan Psikologi, Pemikiran Filosofis, Psikologi, Filosofi Barat Modern, …
7 7 Mei 2023 Perpustakaan dan Informasi, Biografi,Metafisika, Etik, …
… … …
No Tanggal Transaksi 30 30 Mei 2023
Bibliografi, Majalah, Jurnal, Kutipan, Metafisika, Filosofi Logis, …
Perhitungan  masing-masing  jumlah  keseluruhan  item  pada  transaksi  peminjaman  menggunakan  Boolean seperti tabel dibawah ini.
Tabel 3. Transaksi Peminjaman Buku Boolean No Kategori Buku 1 Mei 2023 2 Mei 2023 3 Mei 2023 4 Mei 2023 5 Mei 2023 6 Mei 2023 7 Mei 2023 --- --- 30  Mei 2023 1 000-Publikasi umum, Informasi Umum 1 1 … 2 010-Bibliografi 1 1 … 1 3 020-Perpustakaan dan Informasi 1 1 1 1 … 4 030-Ensiklopedia dan Buku 1 1 … 5 040-Biografi 1 1 1 … 6 050-Majalah dan Jurnal 1 1 … 1 7 060-Asosiasi, Organisasi dan Museum 1 1 … 8 070-Media Massa, Jurnalisme dan Publikasi 1 1 1 1 … 9 080-Kutipan 1 … 1 10 090-Manuskrip dan Buku Langka 1 1 1 … 11 100-Filsafat dan Psikologi 1 1 … 12 110-Metafisika 1 1 1 … 1 13 120-Epistimologi 1 1 1 … 14 030-Parapsikologi dan Okultisme 1 1 … 15 040-Pemikiran Filosofis 1 … 16 050-Psikologi 1 1 1 1 … 17 060-Filosofis Logis 1 1 … 1 18 070-Etik 1 1 1 … 19 180-Filosofi Kuno 1 1 … 20 190-Filosofi Barat Modern 1 1 … … … …. … … … … … … … … 99 980-Asal-usul Amerika Selatan 1 1 100 990-Asal-usul Wilayah Lain 1

## 2. Support 1 Itemset
Pembentukan 1 itemset proses pembentukan C1 dengan jumlah minimum support = 40%. Berikut ini merupakan perhitungan pembentukan 1 itemset dengan menggunakan persamaan:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑃𝑢𝑏𝑙𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑈𝑚𝑢𝑚)   = 16 30 𝑥 100%  =  53 %
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴𝑔𝑎𝑚𝑎)   = 14 30 𝑥 100%  =  47 %
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐵𝑎ℎ𝑎𝑠𝑎 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑛𝑒𝑠𝑖𝑎)   = 17 30 𝑥 100%  =  57 %
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐵𝑎ℎ𝑎𝑠𝑎 𝐼𝑛𝑔𝑔𝑟𝑖𝑠)   = 13 30 𝑥 100%  =  43 %
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑀𝑎𝑡𝑒𝑚𝑎𝑡𝑖𝑘𝑎)   = 13 30 𝑥 100%  =  43 % 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇𝑒𝑘𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖)   = 16 30 𝑥 100%  =  53 %
Untuk lebih jelas hasil perhitungan support pada transaksi peminjaman buku dapat dilihat pada tabel.4 dibawah ini:

## Perpustakaan Daerah
Tabel 4. Daftar Nilai Support Item Kategori Buku Nilai Minimum Support 40%
Kategori Buku Jumlah Transaksi Publikasi Umum 16 53% Agama 14 47% Bahasa Indonesia 17 57% Bahasa Inggris 13 43% Matematika 13 43% Teknologi 16 53%

## 3. Pembentukan Pola Kombinasi Dua Item
Pembentukan  pola  frekuensi  dua  item  dibentuk  dari  item  yang  memenuhi  support  minimal  dengan  cara mengkombinaskan semua  item ke dalam dua kombinasi  item. Berikut  ini  merupakan penyelesaian perhitungan support kombinasi dua item set dengan jumlah minimum support 40%.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑃𝑢𝑏𝑙𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑈𝑚𝑢𝑚, 𝐵𝑎ℎ𝑎𝑠𝑎 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑛𝑒𝑠𝑖𝑎)   = 12 30 𝑥 100%  =  40 %
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴𝑔𝑎𝑚𝑎, 𝐵𝑎ℎ𝑎𝑠𝑎 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑛𝑒𝑠𝑖𝑎)   = 11 30 𝑥 100%  =  37 %
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑃𝑢𝑏𝑙𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑈𝑚𝑢𝑚, 𝑇𝑒𝑘𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖)   = 10 30 𝑥 100%  =  33 %
Hasil Pembentukan pola kombinasi dua itemset pada tabel 5. dibawah ini:
Tabel 5. Nilai Support Kombinasi 2 Item Kategori Buku
Nama Item Jumlah Support Publikasi Umum, Agama 7 23% Publikasi Umum, Bahasa Indonesia, 12 40% Publikasi Umum, Bahasa Inggris, 6 20% Publikasi Umum Matematika, 7 23% Publikasi Umum , Teknologi 10 33% Agama, Bahasa Indonesia, 11 37% Agama, Bahasa Inggris, 8 27% Agama, Matematika, 6 20% Agama , Teknologi 7 23% Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, 7 23%
Dikarenakan  kombinasi  item  set  tidak  ada  kombinasi  yang  bisa  dibuat  lagi,  maka  perhitungan  pola  kombinasi itemset dihentikan
4. Pembentukan Pola Aturan Asosiasi
Setelah semua frekuensi ditemukan, maka dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence A ke B seperti pada tabel 5 dibawah ini:
Tabel 6. Aturan Asosiasi Jika Maka Support  Confidence Publikasi Umum  Bahasa Indonesia 40% 75%

## 3.3 Pengujian Metode Apriori
Pengujian  validitas  Metode  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  rapid  miner  yang  bertujuan  untuk membandingkan  perhitungan  manual  dengan  perhitungan  sistem.  Beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan  untuk menghitung data support dan confidence pada aplikasi rapidminer. Berikut ini hasil pengujian yang dilakukan melalui aplikasi rapid miner seperti gambar 2 dibawah ini:
Pada bagian gambar 2 diatas kolom data pada aplikasi rapid miner menunjukkan bahwa hasil pada transaksi peminjaman buku untuk menentukan tata letak buku pada perpustakaan daerah Kota Medan menyatakan bahwa buku dengan  kategori    Promises  000-Publikasi  Umum,  Conclusion  410-  Bahasa  Indonesia  dengan  nilai  support  0.400  , Confidence 0.750 , LaPlace 0.913, Gain -0.667 , p-s 0.098 , Lift 1.324 dan Conviction 1.733. Selanjutnya memilih pada bagian Graph di aplikasi rapid miner seperti gambar 3. Dibawah ini:

## Gambar 3. Hasil Proses Graph Rapid Miner Association Rules Confidence
Berdasarkan hasil graph yang telah diujikan maka didapatkan hasil yang dimana kategori buku 000-Publikasi Umum memiliki rule 1 (0.400 / 0.750) dengan kategori buku 410-Bahasa Indonesia dan sebaliknya kategori buku 410- Bahasa Indonesia memiliki rule 2 (0.400 / 0.706) dengan kategori buku 000-Publikasi Umum. Dan untuk hasil dari Description penentuan tata letak buku pada aplikasi rapid miner seperti gambar 4 dibawah ini.

## Gambar 4. Hasil Proses Graph
Dari  hasil  description  transaksi  pada  gambar  4. Diatas  dalam  penentuan  tata  letak  buku  pada  Perpustakaan Daerah  Kota Medan  yang telah diujikan  menggunakan aplikasi  Rapid Miner  maka  menghasilkan  association rules jika meminjam kategori buku 410- Bahasa Indonesia maka meminjam kategiru buku 000-Publikasi Umum, Informasi Umum  dengan  nilai  confidence  0.706.  Sedangkan  jika  meminjam  kategori  buku  000-Publikasi  Umum,  Informasi Umum maka meminjam kategori buku 410- Bahasa Indonesia dengan nilai confidence 0.750

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari perhitungan metode apriori dan pengujian melalui aplikasi rapid miner, maka diperoleh data pola penentuan tata letak buku pada perpustakaan daerah Kota Medan yang paling tinggi adalah kategori buku Bahasa Indonesia dengan Publikasi Umum Informasi Umum dengan nilai support sebesar 40% dan nilai confidence sebesar 75% dengan jumlah kemunculan transaksi peminjaman secara bersamaan sebanyak 12 kali selama 30 hari di bulan Mei 2023. Maka association rules yang terbentuk adalah Jika meminjam kategori buku Pubilkasi Umum, Informasi Umum maka akan meminjam kategori buku Bahasa Indonesia yang artinya kategori buku ini harus diletakkan secara berdekatan. Proses penentuan tata letak buku pada perpustakaan daerah Kota Medan dapat dilakukan dengan sistem yang digunakan yaitu aplikasi rapid miner dengan menggunakan perhitungan metode apriori dapat menghasilkan nilai support dan nilai confidence berdasarkan data transaksi yang ada. Pengujian proses perhitungan metode apriori dan

## Perpustakaan Daerah
penggunaan aplikasi rapid miner menghasilkan nilai support dan nilai confidence yang sama, maka dari ini metode apriori disimpulkan sangat cocok dalam penentuan tata letak buku yang dilakukan pada Perpustakaan Daerah Kota Medan. Dan pada pustakawan Perpustakaan dapat dengan mudah untuk menentukan tata letak buku pada perpustakaan daerah Kota Medan dengan sangat efektif dan efisiensi terhadap waktu dengan menggunakan metode apriori sehingga tidak menggangu kenyamanan pengunjung perpustakaan.

## REFERENCES
[1] S. N. Trija Fayeldi, D. Abdurohman, and Z. H. Bestari, Teknologi Modern: Pemikiran Fenomenal Menuju Modernisasi ke Masa Depan . Bestari Kids, 2012.
[2] S. H. Wibowo et al. , Sistem Pendukung Keputusan Pada Teknologi Informasi . Get Press, 2022.
[3] M. M. M. S. Drs. Dodi Pribadi, Peringkat Perpustakaan Kabupaten/Kota . Singa Bangsa Pustaka, 2020.
[4] Metode Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Deepublish, 2018.
[5] Z. MUSIAFA, Algoritma Apriori Penentuan Pola Penjualan: Studi Kasus Toko Akhtar Galaxy . ZAYID MUSIAFA, 2021.
[6] P. Iswandi, I. Permana, and F. N. Salisah, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Hypermart Xyz Lampung Untuk Penentuan Tata Letak Barang,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, p. 70, 2020, doi: 10.24014/rmsi.v6i1.7613.
[7] 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, doi:
10.30645/jurasik.v7i1.410.
[8] G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[9] F. F. Zamzam, Aplikasi Metodologi Penelitian . Deepublish, 2018. [10]  S. E. M. S. Dr. Nisma Iriani et al. , METODOLOGI PENELITIAN . RIZMEDIA PUSTAKA INDONESIA, 2022.
[11]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . Elsevier Science, 2011.
[12]  Sarwandi,  lince t Sianturi, and  nelly astuti Hasibuan, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[13]  H. Hendratman, Prinsip Desain Tata Letak Yang Menarik: Dengan teknik Kisi-kisi / Grid, Perataan, Objek dan Garis Bantu, Sudut dan Elemen (huruf,angka dan geometri) . Exotic, 2023.
[14]  B. Efori, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[15]  I. G. I. Sudipa et al. , MULTI CRITERIA DECISION MAKING : Teori & Penerapan Metode Pengambilan Keputusan dengan MCDM . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.