## PERBANDINGAN ROUGH SET DAN ALGORITMA APRIORI UNTUK SISTEM REKOMENDASI PERPUSTAKAAN
Jaka Nugraha 1 , Muhammad Muhajir 2 , Rachmad Febrian 3
1 Universitas Islam Indonesia, jnugraha@uii.ac.id
2 Universitas Islam Indonesia, mmuhajir@uii.ac.id
3 Universitas Islam Indonesia, febrian.rachmad.rf@gmail.com
Abstract. The  recommendation  system  is  a  dynamic  information  filtering  system that is produced according to user interests or behavior. The recommendation system in the library can provide book references based on user interests or characteristics. UII  Central  Library  has  an  information  system  in  the  form  of  a  database  of  book lending transactions that can be used for a recommendation system. The method is a rough  set  and  apriori  algorithm.  This  study  compares  2  methods  to  get  the  best method that can be applied in the recommendation system. The results obtained by the  number  of  rough  set  rules  as  many  as  14  rules  with  an  average  coverage  of 0,01111 and average accuracy of 0,87416 and the number of  apriori algorithm rules as many as 23 rules with an average support of 0,00276 and average confidence of 0,87458.  Based  on  the  number  rules,  the  average  value  of  accuracy  or  confidence, the  apriori  algorithm  mehod  is  a  method  that  can  be  used  for  the  recommendation system in the UII Central Library.
Keywords : Recommendation System, Rough Set, Apriori Algorithm.
Abstrak. Sistem  rekomendasi  adalah  sistem  penyaringan  informasi  secara  dinamis yang  dihasilkan  sesuai  dengan  minat  atau  perilaku  pengguna.Sistem  rekomendasi pada  perpustakaan  dapat  memberikan  referensi  buku  berdasarkan  minat  atau karakteristik  pengguna.  Perpustakaan  Pusat  UII  memiliki  sistem  informasi  berupa database  transaksi  peminjaman  buku  yang  dapat  digunakan  untuk  sistem rekomendasi.  Untuk  menemukan  pola  yang  akan  dibuat  sistem  rekomendasi diperlukan  sebuah  metode  analisis.  Metode  analisis  yang  digunakan  yaitu  roughset dan algoritma apriori. Penelitian ini  membandingkan 2  metode untuk  mendapatkan metode  terbaik  yang  dapat  diterapkan  dalam  sistem  rekomendasi.  Hasil  penelitian diperoleh  jumlah  aturan  rough  set  sebanyak  14  aturan  dengan  rata-rata coverage sebesar  0,01111  serta  rata-rata accuracy sebesar  0,87416  dan  jumlah  aturan algoritma apriori sebanyak 23 aturan dengan rata-rata support sebesar 0,00276 dan rata-rata confidence sebesar  0,87458.  Berdasarkan  jumlah  aturan,  nilai  rata-rata coverage  atau  support  serta  nilai  rata-rata  accuracy  atau  confidence  didapatkan metode  algoritma  apriori  adalah  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  sistem rekomendasi di Perpustakaan Pusat UII.
Kata Kunci : Sistem Rekomendasi, Rough Set, Algoritma Apriori.

## 1  Pendahuluan
Sistem rekomendasi adalah sistem penyaringan informasi secara dinamis yang dihasilkan  sesuai  dengan  minat  atau  perilaku  pengguna  [1].  Sistem  rekomendasi tidak  hanya  dibutuhkan  dalam  bidang  bisnis  tetapi  juga  dibutuhkan  pada  sistem

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
perpustakaan. Sistem rekomendasi pada perpustakaan dapat memberikan referensi buku berdasarkan minat atau karakteristik pengguna perpustakaan.
Perpustakaan  Pusat  UII  memiliki  sistem  informasi  database  transaksi peminjaman  buku,  tetapi  mengalami  penumpukan  data  yang  jumlahnya  besar, padahal  data  tersebut  dapat  digunakan  untuk  sistem  rekomendasi.  Sistem rekomendasi  dibuat  dari  data  history  transaksi  peminjaman  buku  yang  berupa pola-pola  peminjaman  buku.  Pola-pola  tersebut  didapatkan  dari  hasil  teknik  data mining. Data mining merupakan proses untuk menggali pengetahuan-pengetahuan yang tersembunyi didalam database sehingga menjadi informasi yang berharga [2]. Terdapat beberapa metode dalam data mining yang sering digunakan, yaitu rough set dan algoritma apriori.
Rough  set merupakan  metode  atau  teknik  yang  efisien  dalam  penambangan basis  data  atau  penemuan  pengetahuan  dalam  basis  data  relasional. Rough  set digunakan  dalam  berbagai  masalah,  seperti  representasi  pengetahuan  yang  tidak pasti  atau  tidak  tepat,  analisis  pengetahuan,  evaluasi  kualitas  dan  ketersediaan informasi  yang  berkenaan  dengan  konsistensi  [3].  Kelebihan  metode rough  set yaitu  menyediakan  algoritma  yang  efisien  untuk  menemukan  pola  yang tersembunyi  dalam  data  sehingga  cepat  dan  mudah  [4].  Sedangkan  algoritma apriori merupakan metode yang digunakan untuk menemukan pola dalam sebuah data  [3].  Dengan  mengeliminasi  kandidat  rule  atau  aturan  berdasarkan  nilai support dan confidence membuat algoritma apriori memerlukan waktu yang lebih sedikit dan lebih cepat dalam proses komputasi [5].
Berdasarkan  uraian  diatas,  pada  makalah  ini  dibahas  perbandingan  metode rough  set  dan  algoritma  apriori  untuk  mendapatkan  metode  terbaik  yang  dapat diterapkan dalam sistem rekomendasi.

## 2 Kajian Teori
2.1 Rough Set
Rough  set merupakan  metode  atau  teknik  yang  efisien  dalam  penambangan basis data  atau penemuan pengetahuan dalam  basis data relasional. Rough set digunakan  dalam  berbagai  masalah,  seperti  representasi  pengetahuan  yang tidak  pasti  atau  tidak  tepat,  analisis  pengetahuan,  evaluasi  kualitas  dan ketersediaan  informasi  yang  berkenaan  dengan  konsistensi  [3].  Kelebihan metode rough set yaitu menyediakan algoritma yang efisien untuk menemukan pola yang tersembunyi dalam data sehingga cepat dan mudah [4]. Validasi atau evaluasi performa rough set dilihat dari 2 nilai, yaitu coverage dan accuracy .
2.1.1 Coverage
Coverage merupakan  nilai  rasio  perbandingan  dari  objek  yang  memenuhi antecedent dan  juga  memenuhi  conclusion  terhadap  objek  yang  memenuhi conclusion saja.
(      ) (    ) ( || || ) (1)
2.1.2 Accuracy
Accuracy merupakan  nilai  rasio  perbandingan  dari  objek  yang  memenuhi antecedent  dan  juga  memenuhi  conclusion  terhadap  objek  yang  memenuhi antecedent saja.
(      ) (    ) (|| || ) (2)

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu  algoritma  dalam association  rules . Algoritma  apriori  digunakan  untuk  menemukan  pola  dalam  sebuah  data  [6]. Dengan mengeliminasi kandidat rule atau aturan berdasarkan nilai support dan confidence  membuat  algoritma  apriori  memerlukan  waktu  yang  lebih  sedikit dan  lebih  cepat  dalam  proses  komputasi[5].  Validasi  dalam  algoritma  apriori dilihat dari 2 nilai, yaitu nilai support dan nilai confidence .
2.2.1 Support
Support merupakan  nilai  persentase  dari  transaksi  yang  berisi  itemset  dari keseluruhan transaksi atau seberapa sering  itemset muncul di dataset. Berikut adalah rumus untuk mencari nilai support [7]:
(     )    (     ) (   )
( ) (3)
Dimana:
(     ) = Probabilitas kejadian M dan N secara bersamaan
(     ) = Banyaknya kejadian M dan N secara bersamaan
( ) = Banyaknya anggota S

## 2.2.2 Confidence
Confidence merupakan  nilai  keyakinan  yang  mengindikasikan  seberapa sering  aturan  itu  terbukti  benar  atau  perbandingan  antara  nilai  support  dari himpunan item. Nilai confidence sering disebut accuracy .
(     )    ( | ) (   )
( ) (4)
Dimana :
( | ) =  Probabilitas  bersyarat  dari  kejadian  N  bila  kejadian  M  telah terjadi
(     ) = Probabilitas kejadian M dan N secara bersamaan
( ) = Probabilitas kejadian M

## 3 Metode Penelitian
Metode  yang digunakan  adalah  rough set  dan algoritma apriori.  Penelitian ini membandingkan  rough  set  dan  algoritma  apriori  pada  data  peminjaman  buku  di Perpustakaan  Pusat  UII  dimana  nantinya  hasil  analisis  ini  untuk  dibuat  sebuah sistem rekomendasi buku. Variabel yang digunakan yaitu variabel Angkatan yang terdiri dari tahun 2010 s/d 2017, variabel Prodi untuk jenjang sarjana sebanyak 24 program  studi  dan  variabel  Kategori  adalah  kategori  buku  yang  dikelompokkan menjadi 10 kategori. Data yang digunakan sebanyak 55.982 data.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Rough Set
Tabel 1 menyajikan hasil aturan yang terbentuk dari rough set :
Tabel 1 Hasil Aturan dari Rough Set No. Aturan Asosiasi Coverage Accuracy

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
No. Aturan Asosiasi Coverage Accuracy 1 ANGKATAN(ANGKATAN  2013)  AND PRODI(ILMU EKONOMI) => KATEGORI(ILMU-ILMU SOSIAL) 0.003506 0.829787 2 ANGKATAN(ANGKATAN  2011)  AND PRODI(TEKNIK SIPIL) =>KATEGORI(ILMU TERAPAN (TEKNOLOG)) 0.0084 0.905983 3 ANGKATAN(ANGKATAN 2012) AND PRODI(TEKNIK SIPIL) => KATEGORI(ILMU-ILMU MURNI) 0.041465 0.843296 4 ANGKATAN(ANGKATAN 2010) AND PRODI(TEKNIK SIPIL) => KATEGORI(ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI)) 0.002383 0.909091 5 ANGKATAN(ANGKATAN 2014) AND PRODI(TEKNIK MESIN) => KATEGORI(ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI)) 0.001748 0.846154 6 ANGKATAN(ANGKATAN 2011) AND PRODI(MANAJEMEN) => KATEGORI(ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI)) 0.002304 0.935484 7 ANGKATAN(ANGKATAN 2010) AND PRODI(EKONOMI ISLAM) => KATEGORI(AGAMA) 0.000426 0.857143 8 ANGKATAN(ANGKATAN 2012) AND PRODI(FARMASI) => KATEGORI(ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI)) 0.005402 0.894737 9 ANGKATAN(ANGKATAN 2013) AND PRODI(TEKNIK MESIN) => KATEGORI(ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI)) 0.002224 0.903226 10 ANGKATAN(ANGKATAN 2010) AND PRODI(TEKNIK INDUSTRI) => KATEGORI(ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI)) 0.002621 0.891892 11 ANGKATAN(ANGKATAN 2011) AND PRODI(HUKUM) => KATEGORI(ILMU- ILMU SOSIAL) 0.001798 0.952381 12 ANGKATAN(ANGKATAN 2012) AND PRODI(KIMIA) => KATEGORI(ILMU- ILMU MURNI) 0.001061 0.800000 13 ANGKATAN(ANGKATAN 2017) AND PRODI(HUKUM ISLAM) => KATEGORI(AGAMA) 0.064594 0.859301 14 ANGKATAN(ANGKATAN 2017) AND PRODI(TEKNIK MESIN) => KATEGORI(ILMU-ILMU MURNI) 0.017511 0.809816

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
Dari Tabel  1 menggunakan  batasan  nilai coverage sebesar  0.0001  dan batasan  nilai accuracy sebesar  0.8  didapatkan  sebanyak  14  aturan. Aturan  pertama  dengan  nilai  coverage  sebesar  0.003506  yang  artinya sebanyak 0.35% transaksi terjadi dengan aturan asosiasi “jika angkatan 2013  dan  dari  program  studi  ilmu  ekonomi  maka  buku  yang  dipinjam adalah  buku  dengan  kategori  ilmu-ilmu  sosial  dan  mempunyai  nilai accuracy  sebesar  0.82.  Begitu  seterusnya  untuk  aturan  yang  lainnya. Rata-rata coverage sebesar  0.01111  dan  rata-rata accuracy sebesar 0.87416.

## 4.2 Algoritma Apriori
Hasil  aturan  yang  terbentuk  dari  algoritma  apriori  selengkapnya disajikan pada Tabel 2.:
Tabel 2. Hasil Aturandari Algoritma Apriori No. Aturan Asosiasi Support  Confidence 1 ANGKATAN=TAHUN 2010, PRODI= HUKUM =>KATEGORI=AGAMA 0.0008 0.81 2 ANGKATAN=TAHUN 2010, PRODI= TEKNIK INDUSTRI => KATEGORI= ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.0006 0.89 3 ANGKATAN=TAHUN 2010, PRODI= TEKNIK SIPIL =>KATEGORI= ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.0005 0.91 4 ANGKATAN=TAHUN 2010, PRODI= EKONOMI ISLAM =>KATEGORI= AGAMA 0.0001 0.86 5 ANGKATAN=TAHUN 2013, PRODI= ILMU EKONOMI =>KATEGORI= ILMU-ILMU SOSIAL 0.0007 0.83 6 ANGKATAN=TAHUN 2011, PRODI= HUKUM =>KATEGORI=ILMU-ILMU SOSIAL 0.0004 0.95 7 ANGKATAN=TAHUN 2011, PRODI= MANAJEMEN =>KATEGORI=ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.0005 0.94 8 ANGKATAN=TAHUN 2011, PRODI= TEKNIK SIPIL =>KATEGORI=ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.002 0.91 9 ANGKATAN=TAHUN 2017, PRODI= TEKNIK  MESIN  =>KATEGORI=ILMU-I LMU MURNI 0.002 0.81 10 ANGKATAN=TAHUN 2013, PRODI= TEKNIK MESIN =>KATEGORI= ILMUT ERAPAN (TEKNOLOGI) 0.0005 0.90 11 ANGKATAN=TAHUN 2015, PRODI= TEKNIK MESIN =>KATEGORI=ILMU T ERAPAN(TEKNOLOGI) 0.0003 1

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
No. Aturan Asosiasi Support  Confidence 12 ANGKATAN=TAHUN 2014, PRODI= TEKNIK MESIN =>KATEGORI=ILMU T ERAPAN (TEKNOLOGI) 0.0004 0.85 13 ANGKATAN=TAHUN 2012, PRODI= MANAJEMEN =>KATEGORI=ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.0003 0.94 14 ANGKATAN=TAHUN 2016, PRODI= MANAJAMEN =>KATEGORI= AGAMA 0.001 0.85 15 ANGKATAN=TAHUN 2014, PRODI= PENDIDIKAN DOKTER=>KATEGORI=I LMU TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.001 0.82 16 ANGKATAN=TAHUN 2015, PRODI= ARSITEKTUR => KATEGORI= KESENIAN/OLAHRAGA 0.002 0.80 17 ANGKATAN=TAHUN 2012, PRODI= FARMASI => KATEGORI=ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.001 0.89 18 ANGKATAN=TAHUN 2012, PRODI= KIMIA =>KATEGORI=ILMU-ILMU MURNI 0.0001 0.80 19 ANGKATAN=TAHUN 2012, PRODI= TEKNIK KIMIA =>KATEGORI=ILMU T ERAPAN (TEKNOLOGI) 0.0006 0.93 20 ANGKATAN=TAHUN 2012, PRODI= TEKNIK SIPIL =>KATEGORI= ILMU  TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.009 0.84 21 ANGKATAN=TAHUN 2013, PRODI= TEKNIK SIPIL =>KATEGORI= ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.001 0.87 22 ANGKATAN=TAHUN 2014, PRODI= TEKNIK SIPIL =>KATEGORI= ILMU TERAPAN (TEKNOLOGI) 0.01 0.84 23 ANGKATAN=TAHUN 2017, PRODI= HUKUM ISLAM =>KATEGORI= AGAMA 0.01 0.86 Berdasarkan Tabel 2 menggunakan batasan nilai support sebesar 0.0001 dan batasan nilai confidence sebesar 0.8 didapatkan sebanyak 23 aturan. Aturan  pertama  dengan  nilai  coverage  sebesar  0.0008  yang  artinya sebanyak 0.08% transaksi terjadi dengan aturan asosiasi “jika angkatan 2010  dan  dari  program  studi  hukum  maka  buku  yang  dipinjam  adalah buku  dengan  kategori  agama  serta  nilai  accuracy  sebesar  0.81.  Begitu seterusnya untuk aturan yang lainnya. Rata-rata support sebesar 0.00276 dan rata-rata confidence sebesar 0.87458.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  aturan  atau rule yang  didapatkan,  jumlah  aturan  rough  set sebanyak  14  aturan  dengan  rata-rata coverage sebesar  0.01111  serta  rata-rata

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
accuracy sebesar  0.87416.  Jumlah  aturan  algoritma  apriori  sebanyak  23  aturan dengan rata-rata support sebesar 0.00276 dan rata-rata confidence sebesar 0.87458. Berdasarkan  jumlah  aturan,  nilai  rata-rata  coverage  atau  support  serta  nilai  rata- rata accuracy atau confidence didapatkan metode algoritma apriori adalah metode yang dapat digunakan untuk sistem rekomendasi di Perpustakaan Pusat UII.
Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  menggunakan  metode  atau  algoritma lainnya untuk menemukan pola-pola atau aturan untuk dilakukan perbandingan.

## 6 Ucapan Terima Kasih
Peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada  Direktorat  Penelitian  dan Pengabdian  Masyarakat  Universitas  Islam  Indonesia  (DPPM  UII)  yang  telah mendukung sepenuhnya penelitian ini untuk skema tahap kedua tahun 2018/2019.

## Daftar Pustaka
[1]  Isinkaye, F. O., Folajimi, Y. O., dan Ojokoh, B. A. (2015). Recommendation Systems:  Principles,  Methods  and  Evaluation . Egyptian  Informatics Journal, 16(3), 261-273.
[2]   Junarto. (2015). Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Data Mining Berbasis Web Menggunakan Algoritma C.45 untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa S-1 Pada Universitas  Darma Persada . Skripsi,  Fakultas Teknik,  Universitas Darma Persada.
[3] Rissino, S., dan Lambert-Torres, G. (2009). Rough Set Theory—Fundamental Concepts,  Principals,  Data  Extraction,  and  Applications .  Data  Mining  and Knowledge Discovery in Real Life Applications. ISBN 978-90263-53-0. pp. 438, I-Tech.
[4]   Komorowski,  J.,  Pawlak,  Z.,  Polkowski,  L.  dan  Skowron,  A.  (2002). Rough Sets: A Tutorial . URL: alfa.mimuw.edu.pl/prace/1999/D5/Tutor06 09.ps.
[5]   Agrawal, R., dan Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules .  Proc.  20th  int.  conf.  Very  Large  Data  Bases,  VLDB.  Vol.  1215,  pp. 487-499.
[6]   Gunadi,  G.,  dan  Sensuse,  D.I.  (2012). Penerapan  Metode  Data  Mining Market  Basket  Analisis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth (FP-Growth) . Jurnal Telematika MKOM. Vol. 4, No. 1, Hal 118-132.
[7] Zhao, Y. (2011). R and data mining: Examples and case studies. R and Data Mining , 1-4.