## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## PENENTUAN ATURAN ASOSIASI PADA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Elwani
Akademi Manajemen Informatika dan Komputer (AMIK) Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem, Dumai, Kode Pos : 28811 e-mail : elwani2203@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  dapat  membantu  Perpustakaan  STMIK  –  AMIK  Dumai  untuk  mengambil kesimpulan  menentukan  jenis  Buku  yang  paling  banyak  diminati  oleh  mahasiswa.  Istilah  Data  mining dan knowledge discovery in database (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses  penggalian  informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar.  Penelitian  ini  dilakukan untuk  mempelajari  Data  mining  merupakan  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari gudang  basis  data  yang  berupa  ilmu  pengetahuan.  Penelitian  ini  melakukan  analisa  data  dengan menggunakan Data mining dan metode algoritma FP-Growth dan Tools Rapidminer studio7.3. Algoritma FP-Growth menganalisis data transaksi peminjaman buku untuk mengetahui dalam perpustakaan. Hasil algoritma  FP-Growth  dapat  menemukan  rule  atau  knowledge  untuk  menganalisa  strategi  dalam menentukan  transaksi  peminjaman  buku  dan  dapat  digunakan  untuk  proses  ekstraksi  rule  atau knowledge  yang  dihasilkan.  Association  rule  adalah  salah  satu  teknik  utama  dalam  Data  mining  dan merupakan bentuk yang paling umum dipakai dalam menemukan pattern atau poladari  suatu  kumpulan data. Berdasarkan hasil pengujian dan analisa Assoction Rule menggunakan Algoritma FP-Growth dan Tools  Rapidminer  Studio  7.3.    Jadi  jumlah  Rules  keseluruhan  yang  telah  diproses  adalah  7  keputusan atau pengetahuan baru dengan nilai kombinasi 12 jenis buku, nilai Support A (%) terendah adalah  0,143 dengan Confidence  ≥  50 % “Yes” dan  ≤ 50 % “No”.
Kata Kunci: Knowledge Discovery in Database (KDD), Data mining, Fp-Growth, Association rule,

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi  informasi memberikan kontribusi pada cepatnya pertumbuhan  jumlah  data  yang  dikumpulkan dalam basis    data    berukuran    besar.
Perpustakaan  merupakan  salah  satu  fasilitas penyedia informasi, sumber ilmu
pengetahuan,  dan  sarana  penunjang  proses kegiatan  belajar  mengajar      bagi      para pengguna  untuk  mendapatkan  informasi  yang diinginkan  (Wandi,  Rully,  Hendrawan,  dan Mukhlason., 2012).
Data   semakin   lama  akan   bertambah semakin   banyak.   Jika  di  biarkan   saja,  maka data-data    transaksi  tersebut  hanya  menjadi sampah  yang  tidak  berarti.  Dengan  adanya dukungan  perkembangan    teknologi  semakin berkembang pula kemampuan dalam mengumpulkan  dan  mengolah  data.  Data mining sering juga disebut knowledge discovery  in  database  (KDD),  adalah  kegiatan yang  meliputi  pengumpulan,    pemakaian,  data historis  untuk  menentukan  keteraturan,    pola atau  hubungan  dalam  set  data  yang berukuran
besar.  Keluaran  dari  Data mining  bisa  dipakai untuk  memperbaiki    pengambialan    keputusan dimasa  depan  Algoritma Fp-Growth adalah algoritma      yang    peling    terlkenal    unuk menemukan      pola    frekuensi    tinggi. Algoritma    apriori    dibagi    menjadi    beberapa tahap  disebut  narasi  atau  pass.  Pembentukan kandidat itemsets,  kandidat k-itemsets dibentuk  dari  kombinasi  (k-1) - itemsets  yang didapat  dari  iterasi  sebelumnya.  Satu    cara dari  algoritma Fp-Grouwth    adalah adanya pemangkasan    kandidat    k-itemset    yang subset-nya    yang  berisi    k-1  item  tidak termasuk  dalam  pola  frekuensi  tinggi  dengan panjang  k-1(Sari. 2015).
Penelitian  ini  akan  menggunakan Tools RapidminerStudio  7.3 yang  akan  digunakan untuk  melakukan  analisis  data  pengolahan transaksi dalam peminjaman buku data sehingga dapat mengetahui secara cepat dan mudah.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 1.1. Perumusan Masalah
Berdassarkan latar belakang diatas, maka dapat  dirumuskan  permasalahaannya  sebagai berikut 1. Bagaimana  mengaplikasikan  Data  mining menggunakan Algoritma FP-Growth untuk  menentukan  aturan  Asosiasi  pada transaksi peminjaman buku?
2. Bagaimana  Menerapkan Tools    Tools RapidminerStudio  7.3 pada  Perpustakaan STMIK - AMIK Dumai transaksi peminjaman  buku  dengan  Algoritma FP- Growth.

## 1.2. Batasan Masalah
Permasalahan  dalam  penelitian    ini  dibatasi pada beberapa hal yaitu:
1. Implementasi  ini Tools  RapidminerStudio 7.3 akan digunakan untuk mengelompokkan data jenis buku.
2. Tools Rapidminer  Studio 7.3  digunakan untuk melakukan analisis data buku
3. Software  pengujian  analisis  data  yang  akan digunakan  adalah Tools  Rapidminer  Studio 7.3.
1.3. Tinjauan pustaka
1. Defenisi Knowledge Discovery in Database (KDD)
Data  mining  adalah  bagian  integral  dari penemuan  pengetahuan  dalam  database (KDD), yang  merupakan  proses  keseluruhan  mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat, seperti  yang ditunjukkan pada (Eko Nur wahyudi, 2013).
Gambar 1  Proses Penemuan Pengetahuan
Proses  KDD  ini  terdiri  dari  serangkaian langkah-langkah transformasi, dari proses data preprocessing dan    proses    data postprocessing dari    data    yang    merupakan hasil    penggalian.  Karena  banyak  cara  data dapat  dikumpulkan  dan  disimpan,  maka  proses pengolahan data  mungkin akan melelahkan  dan memakan  waktu  yang  lama  dalam  keseluruhan proses penemuan  pengetahuan  (Wahyudi,
2013). Terdapat empat tugas utama Data mining seperti terlihat pada gambar 2 yaitu : 1. Predictive Modelling Predictive modelling digunakan untuk membangun  sebuah  model  untuk  target variable  sebagai  fungsi  dari  explanatory variable. Predictive modelling dibagi menjadi  dua  tipe  yaitu  :  Classification digunakan      untuk      memprediksi  nilai  dari target  variable  yang  discrete  (diskrit)  dan regression  digunakan  untuk  memprediksi nilai  dari  target  variable  yang  continue
(berkelanjutan). 2. Association Analysis Association analysis digunakan untuk menemukan    aturan    asosiasi    yang memperlihatkan      kondisi-kondisi      nilai atribut yang sering muncul secara bersamaan dalam sebuah himpunan data.
3. Cluster Analysis
Tidak  seperti  klasifikasi  yang  menganalisa kelas  data  obyek  yang  mengandung  label.
Clustering  menganalisa  objek  data  tanpa memeriksa  kelas  label  yang  diketahui. Label-  label  kelas  dilibatkan  di  dalam  data training. Karena belum diketahui sebelumnya.  Clustering  merupakan  proses pengelompokkan  sekumpulan  objek  yang sangat mirip.
4. Anomaly Detection Anomaly  detection  merupakan  metode pendeteksian      suatu      data      dimana tujuannya adalah   menemukan   objek   yang berbeda    dari  sebagian  besar  objek  lain. Anomaly dapat di deteksi dengan menggunakan  uji  statistik  yang  menerapkan model distribusi atau probabilitas untuk data. 2. Definisi Data mining Data  mining didefinisikan  sebagai proses  menemukan  pola-pola  dalam  data.  Pola yang  ditemukan  harus  penuh  arti  dan  pola tersebut memberikan keuntungan. Karakteristik Data  mining sebagai  berikut  : (Ahmad. et al  .2015)
1. Data      mining berhubungan      dengan penemuan    sesuatu   yang   tersembunyi  dan pola  data  tertentu  yang  tidak  diketahui sebelumnya.
2. Data  mining biasa  menggunakan  data  yang sangat  besar.  Biasanya  data  yang  besar digunakan  untuk  membuat  hasil  lebih dipercaya.
3. Association    rule    mining adalah   teknik mining  untuk  menemukan  aturan  assosiatif antara  suatu  kombinasi  item.  Contoh  dari

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
aturan  assosiatif  dari  analisa  pembelian  di suatu  pasar  swalayan  adalah  bisa  diketahui berapa besar kemungkinan seorang pelanggan  membeli  roti  bersamaan  dengan susu.
4. Classification adalah      proses      untuk menemukan model  atau fungsi  yang menjelaskan  atau  membedakan  konsep  atau kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  dapat memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang labelnya tidak diketahui.
5. Decision   tree adalah   salah   satu   metode classification yang  paling  populer  karena mudah  untuk  diinterpretasi  oleh  manusia. Setiap  percabangan  menyatakan  kondisi yang  harus  dipenuhi  dan  tiap  ujung  pohon menyatakan kelas data.
6. Clustering, clustering melakukan pengelompokan  data  tanpa  berdasarkan kelas  data  tertentu.  Bahkan  clustering  dapat dipakai  untuk  memberikan  label  pada  kelas data  yang  belum  diketahui  itu.  Karena  itu clustering sering digolongkan sebagai metode unsupervised learning.
7. Neural    Network ,    jaringan    syaraf    buatan yang  terlatih  dapat  dianggap  sebagai  pakar dalam  kategori informasi yang akan dianalisis.  Pakar  ini  dapat  digunakan  untuk memproyeksi  situasi  baru  dari  ketertarikan informasi.  bervariasi  (Ahmad.  et  all.  2015). Selain      defenisi      tersebut,      beberapa defenisi  juga  diberikan  seperti  tertera  di bawah  ini:
a. Data  mining  adalah  serangkaian  proses untuk  menggali    nilai  tambah  dari  suatu kumpulan    data  berupa    pengetahuan    yang selama  ini  tidak diketahui  secara  manual.
b. Data  mining  adalah  analisis   otomatis  dari data  yang      berjumlah      besar      atau kompleks    dengan tujuan  menemukan  pola atau  kecenderungan  yang penting        yang biasanya              tidak              disadari keberadaannya.  (Sari. 2015).
1. Data    mining    merupakan    suatu    proses otomatis terhadap  data  yang sudah ada.
2. Data  yang  akan  diproses  berupa  data  yang sangat besar.
3. Tujuan dari Data mining adalah mendapatkan  hubungan  atau  pola  yang mungkin memberikan indi
4. kasi  yang bermanfaat.  (Dewi P. S. 2015).
3. Association rules
Association  rule (aturan  asosiatif) adalah  salah  satu  teknik  utama  dalam  Data mining  dan  merupakan  bentuk  yang  paling
umum  dipakai  dalam  menemukan  pattern  atau poladari    suatu    kumpulan    data. Association rule berusaha  menemukan  aturan-aturan tertentu  yang  mengasosiasikan  data  yang  satu dengan data yang lain.Untuk mencari association  rule dari  suatu  kumpulan  data, pertama-tama  harus  dicari  lebih  dulu  yang disebut " frequent   itemset "   (sekumpulan   item yang sering muncul bersamaan). barang tertentu (Diki  A.  Nofriandi.  2016).  adalah  antara  0  – 100%. Support dari  suatu association  rule adalah  proporsi  dari  transaksi  dalam database yang mengandung A dan B, yaitu:
Confidence dari association  rule adalah ukuran ketepatan suatu rule ,  yaitu persentase transaksi      dalam database yang mengandung  A  dan  mengandung
B.
3. Algoritma FP - Growth
a. Defenisi FP-Tree FP-Tree merupakan
struktur penyimpanan  data  yang  dimampatkan. FP- tree dibangun  dengan  memetakan  setiap  data transaksi  ke  dalam  setiap  lintasan  tertentu dalam FP-tree .  Karena  dalam  setiap  transaksi yang  dipetakan,  mungkin  ada  transaksi  yang memiliki  item   yang  sama,  maka  lintasannya memungkinkan    untuk    saling  menimpa. Semakin  banyak  data  transaksi  yang  memiliki item  yang  sama,  maka  proses  pemampatan dengan  struktur  data FP-tree semakin  efektif. Adapun FP-  tree adalah  sebuah  pohon  dengan definisi sebagai berikut:
1. FP-tree dibentuk  oleh  sebuah  akar  yang diberi label  null ,  sekumpulan  sub- tree yang  beranggotakan  item-item  tertentu,  dan sebuah tabel frequent header .
2. Setiap  simpul  dalam FP-tree mengandung tiga  informasi  penting,  yaitu  label  item, menginformasikan    jenis    item    yang direpresentasikan  simpul  tersebut,   support count,  merepresentasikan  jumlah  lintasan transaksi  yang  melalui  simpul  tesebut, dan pointer  penghubung  yang  menghubungkan simpul-simpul  dengan  label  item  sama antar-lintasan,  ditandai  dengan  garis  panah putus-putus.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## b. Defenisi FP-Growth
FP-Growth adalah  salah  satu  alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering muncul  (frequent  item  set)  dalam  sekumpulan data. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan    dari    algoritma    Apriori. Sedangkan    di    dalam    algoritma    FP-Growth tidak   dilakukan generate  candidate  karena FP- Growth menggunakan  konsep  pembangunan tree  dalam  pencarian  frequent  itemset  (Ikhwan, Dicky,  Sriani.  2015).  Algoritma FP-Growth merupakan      pengembangan      dari      algoritma Apriori.  Sehingga  kekurangan  dari  algoritma Apriori  diperbaiki  oleh  algoritma FP-Growth . Frequent  Pattern  Growth adalah  salah  satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering muncul (frequent  itemset) dalam  sebuah kumpulan data.
a. Data  yang  diambil  dari  Perpustakaan STMIK-AMIK  Dumai  akan  dipilih  untuk diambil  sebagai  sampel  data  yang  akan diolah.
b. Kemudian akan dilakukan proses pengekstrakan menggunakan Tools RapidminerStudio . sehingga akan mendapatkan  hasil  rule-rule yang di eksekusi aplikasi tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Kerangka Kerja
Kerangka  kerja  dalam  penelitian  ini digambarkan pada gambar 2.1 beriku:
Gambar 2 Kerangka Kerja
Berikut merupakan urutan–urutan
langkah kerja berdasarkan gambar  1:
1. Memahami Literatur dan Studi Lapangan
Mengumpulkan  Literatur  berupa  jurna nasional  maupun  internasional  untuk dijadikan  bahan  pembuatan  data  dan perbandingan. Studi  lapangan dalam penelitian  ini  yaitu  melakukan  peninjauan atau  monitoring  ketempat  penelitian untuk melakukan pengambilan example data.
2. Mengumpulkan Data
Metode  pengumpulan  data  dilakukan dengan cara melakukan pengamatan langsung  ke  Perpustakaan  STMIK-AMIK
Dumai. Selain pengamatan, juga dilakukan wawancara  kepada  pihak-pihak  yang terkait dengan penelitian ini. 3. Mengidentifikasi Masalah dan Menentukan Tujuan Identifikasi  masalah  dalam  penelitian  ini adalah jumlah buku perpustakaan STMIK-
AMIK Dumai pada data master.
4. Analisis  Data  dengan  data  yang  akan digunakan
Data  yang  telah  dikumpulkan  akan dianalisa.  Analisa  yang  dilakukan  pada data ( database ) menggunakan teknik Tools Rapidminer  Studio  7.3 dengan  tujuan untuk  mendapatkan  pengetahuan  yang baru ( knowledge ) berupa informasi banyaknya  yang  melakukan  transaksi peminjaman Buku.
5. Melakukan pengujian dengan Tools
RapidminerStudio 7.3 . Pada  tahap  ini,  hasil  dari  analisis  dites kembali  atau  diuji  lagi  menggunakan sistem Data  mining yang  sudah  ada. Sistem yang dipakai adalah Tools RapidminerStudio 7.3 yang  mampu membaca data dari Microsoft Excel.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Sampel Data Yang Digunakan
Sampel  data  penelitian  yang  diambil
berdasarkan  transaksi  peminjaman  buku  dari tanggal  01  oktober  2016  sampai  dengan  13 oktober 2016, hal ini dapat dilihat pada Tabel  1 sampel data transaksi peminjaman buku.
Tabel 1 Frekuensi Kemunculan ke-1 dan Support tiap item Kode Judul Buku Jumlah MSQL My SQL untuk Pemula 7 PTI Pengenalan Teknologi 7
Memahami Literatur dan studi lapangan Mengidentifikasi Ruang lingkup masalah Mengumpulkan Data Analisis Algoritma FP-Growth Pengujian dengan Tools Rapidminer Studio7.3
Hasil dan Keputusan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Informasi SIPOU Sistem Informasi Penjualan Online U/Tugas Akhir Php&My Sql: Pas 3 ALGOP Algoritma dan Bahasa Pemrograman 2 APDVX Aplikasi Penjualan Dengan Visual, Xampp dan ata Report 2 APCS3 Adobe Photoshop CS3 2 APCS4 Adobe Photoshop CS4 2 ANDSI Analisis dan Disain 2 AWBST Aplikasi Web Database Web Store 2 VBNET Bahasa Pemrograman Visual Basic Net 2 BSKTI Buku Sakti 2 PKOM Pengenalan komputer 2 PIMBS Perancangan & Implementasi Sistem Basis Data 2 PPINF Prinsip-prinsip Informasi 2 ASVB Aplikasi Sms Dengan Visual Basic 6,0 & Visual Basic 2010+CD 1 AWBDS Aplikasi Web Database dengan Dreamweaver dan PHP, My SQL 1 ARDM Arduino itu Mudah 1 VBPOF Bahasa Pemrograman Visual Basic Point Of 1 BSWEB Belajar Sendiri Pemrograman Web 1 CRPOT Cristal Report 1 KMAKT Kamus Akuntansi 1 KSISI Keamanan Sistem Informasi 1 KSPK Konsep Sistem Pendukung Keputusan 1 KAINT Kumpulan Aplikasi Berinternet 1 MPSTI Manajemen Proyek Berbasis Teknologi Infoarmasi 1 MWEB Membangun Web Site 1 MHADW  Mengenal Hadware 1 MKFB Mengenal Komputer For Bergers 1 MEAD Metodologi Analisis Data 1
PBP Pandai Belajar Program 1 PBO Pemograman Berorientasi Objek 1 PJAVA Pemograman Java 1 ALGOP Pengantar Algoritma dan pemograman 1 PIK Pengelolaan Intalasi Komputer 1 RKVB Referensi Kamus Visual Basic 1 REPEL Rekayasa Perangkat Lunak 1 SPEKO Sisem Pengantar Ekonomi 1 SISBA Sistem Basis Data 1 SISOM Sistem operasi modern 1 SPTA Sistem Pakar Teori dan Aplikasi 1 SMSGT Sms Gateway 1 TEKOI Teknologi Komputer dan Informasi 1 Pada  tabel  2  dapat  dilihat  hasil frekuensi kemunculan item transaksi
peminjaman  buku,  lalu  dilakukan  penentuan support, pada  penelitian  ini  diambil  nilai Support  count  30 %.  Nilai Support count akan mempengaruhi item yang  akan  mempengaruhi item yang  akan  di  analisa  ke  tahap  pembuatan FP-Tree dan  dapat  kita  ketahui  nilai support tertinggi  serta  dapat  kita  ketahui  nilai support yang memenuhi Support count 30%, maka item yang  akan  digunakan  untuk  selanjutnya  adalah item  yang  memenuhi  frekuensi  ≥  3,  yaitu  pada tabel 2
Tabel  2. Frekunsi Jumlah minimum Support Ke-2 Kode Judul Buku Jumlah MSQL My SQL untuk Pemula 7 PTI Pengenalan Teknologi Informasi 7 SIPOU Sistem Informasi Penjualan Online U/Tugas Akhir Php&My Sql: Pas 3
Setelah  dilakukan  pemindaian  data, pada  kemunculan  kedua  menjadi  data  transaksi dalam  pengolahan Data  mining ,    pada  tabel  3 dapat  dilihat  data  transaksi  setelah  pemindaian dan diurutkan berdasarkan nilai frekuensi.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## Tabel 3  Data Transaksi Setelah Pemindaian
TID Item set
1 {PTI, SIPOU}
2 {MSQL}
3 {MSQL}
4 { MSQL, PTI,SIPOU }
5 {MSQL, SIPOU}
6 {MSQL, PTI}
7 {PTI}
8 {MSQL,PTI}
9 {MSQL,PTI}
10 {PTI}
3.3. Pembentukan FP-Tree
Setelah  item-item frequent didapat yang  memenuhi  nilai Support  Count maka pembangkitan FP-Tree dapat  dilakukan.  Data akan  diolah  secara  manual  sesuai  dengan konsep  Data  mining  dengan  menggunakan algoritma frequent pattern growth (FP Growth). Setelah  data  diurut dapat kita lanjut  pada tahap pembangkit FP  Tree. Pembacaan  TID 1  atau transaksi  pertama,  lalu  dilanjutkan  Pembacaan TID  2  (Transaksi  kedua),  dan  dilanjutkan transaksi selanjutnya hingga transaksi terakhir. Pembacaan TID 1 Pada  transaksi  pertama  atau  TID  1 itemnya  adalah  {PTI,SIPOU}  yang  kemudian membuat  simpul {PTI,SIPOU}.  Sehingga
terbentuk lintasan Null- PTI, SIPOU Pembentukan FP  Tree dari  TID  1  yang berisikan {PTI,SIPOU} pembacaan TID 1 dapat dilihat  pada  gambar  3.  lalu  dilanjutkan  dengan pembacaan TID 2.
Null PTI:1 SIPOU:1
Gambar 3 Hasil Pembentukan FP Tree Setelah Pembacaan TID 1
Pembacaan TID 2 Pada transaksi kedua atau TID 2 itemnya adalah {MSQL}  penambahan support  count pada
simpul  yang  ada.  Pembacaan  TID  2  dapat dilihat  pada  gambar  3  yang  akan  dilanjutkan pembacaan TID 3.
Null PTI:1 SIPOU:1 MSQL:1 Gambar 4 Hasil Pembentukan FP Tree setelah

## Pembacaan TID 2
Pembentukan TID 3 Pada transaksi ketiga atau TID 3 itemnya adalah {MSQL},  penambahan support  count pada lintasan  yang  sudah  ada,  pembacaan  TID  3 dapat  dilihat  pada  gambar  4,  yang  akan dilanjutkan pembacaan TID 4.
Null PTI:1 SIPOU:1 MSQL:2
Gambar 5 Hasil Pembentukan FP Tree setelah
Pembacaan TID 3
Pembacaan TID 4 Pada  transaksi  keempat  atau  TID  4  itemnya adalah  {MSQL,PTI,SIPOU}  yang  kemudian, pembentukan FP Tree dari TID 4. dapat dilihat pada gambar 6.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Null PTI:1 SIPOU:1 MSQL:3 PTI:1 SIPOU:1
Gambar 6  Hasil Pembentukan FP Tree setelah Pembacaan TID 4
Pembacaan TID 5 Pada  transaksi  kelima  atau  TID  5  itemnya adalah  {MSQL,SIPOU},  pembentukan  FP Tree dari  TID  5  penambahan support  account pada item  SIPOU.  Pembacaan  TID  5  dapat  dilihat pada  gambar 6  yang  akan  dilanjutkan pembacaan TID 6.
Null PTI:1 SIPOU:1 MSQL:4 PTI:1 SIPOU:1 SIPOU:1
Gambar  6  Hasil Pembentukan FP Tree setelah
Pembacaan TID 5 Pembacaan TID 6
Pada  transaksi  keenam  atau  TID  6  itemnya {MSQL,PTI}, pembentukan FP Tree dari TID 5 pembentukan Support  Account pada  item MSQL,  PTI.  Pembacaan  TID  6  dapat  dilihat pada  gambar 7  yang  akan  dilanjutkan pembacaan TID 7
Null PTI:1 SIPOU:1 MSQL:5 PTI:2 SIPOU:1 SIPOU:1 Gambar 7 Hasil Pembentukan FP Tree setelah Pembacaan TID 6
Pembacaan TID 7 Pada  transaksi  ketujuh  atau  TID  7  itemnya adalah  {PTI}  yang  menambah support  count pada  simpul  PTI.  Pembentukan  FP  Tree  dari TID 7 dapat dilihat pada gambar 8
Null PTI:2 SIPOU:1 MSQL:5 PTI:2 SIPOU:1 SIPOU:1 Gambar  8  Hasil Pembentukan FP Tree setelah

## Pembacaan TID 7
Pembacaan TID 8
Pada  transaksi  ketujuh  atau  TID  7  itemnya adalah  {MSQL,PTI}  yang  menambah support count pada  simpul  PTI.  Pembentukan  FP  Tree dari TID 7 dapat dilihat pada gambar  9

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Null PTI:2 SIPOU:1 MSQL:6 PTI:3 SIPOU:1 SIPOU:2
Gambar  9 Hasil Pembentukan FP Tree setelah Pembacaan TID 8
Pembacaan TID 9 Pada  transaksi  ketujuh  atau  TID  8  itemnya adalah  {MSQL,PTI}  yang  menambah support count pada  simpul  PTI.  Pembentukan  FP  Tree dari TID 8 dapat dilihat pada gambar  10
Null PTI:2 SIPOU:1 MSQL:7 PTI:4 SIPOU:1 SIPOU:2
Gambar 10. Hasil Pembentukan FP Tree setelah Pembacaan TID 9
Pembacaan TID10
Pada transaksi ketujuh atau TID 9 itemnya adalah {PTI} yang menambah support count pada simpul PTI. Pembentukan FP Tree dari TID 9 dapat dilihat pada gambar  11.
Null PTI:3 SIPOU:1 MSQL:7 PTI:4 SIPOU:1 SIPOU:2 Gambar 11 Hasil Pembentukan FP Tree setelah
Pembacaan TID 10 3.4. Penerapan FP  Growth
Setelah  dilakukan  Pembangunan FP  Tree dari sekumpulan  transaksi  yang  telah  dilakukan, pada  tahapan  diatas  maka  dilanjutkan  dengan tahap Fp  Growth untuk  mencari Frequent itemset yang  memenuhi  syarat.  Langkah Fp Growth ini  sebanyak  3  langkah  utama  yaitu Conditional Pattern Base, pembangkitan Conditional  FP  Tree, dan  pencarian Frequent itemset. 3.5. Pembangkitan Conditional attern Base Setelah mencari frequent itemset untuk beberapa akhiran ( suffix ). Pada tahap pembangkitan conditional pattern base dilakukan dengan cara upapohon atau ditentukan  dengan  cabang  pohon  dengan support count terkecil, yaitu SIPOU,PTI,MSQL. Untuk  membangkitkan conditional  pattern base, dari  lintasan FP  Tree dapat  diambil lintasan yang mengandung suffix MSQL. Hal ini akan dijelaskan pada tabel berikut ini.
Tabel 4. Pembangkitan Conditional Pattern Base
TID Conditional Pattern Base SIPO U {{PTI:1},{MSQL:1},{MSQL:1,PTI: 1}} PTI {MSQL:1} 3.6. Pembangkitan Conditional FP-Tree Setelah tahap pembangkitan conditional  pattern  base dilakukan  maka langkah selanjutnya adalah tahap pembangkitan conditional  FP  Tree .  Pada  tahap  ini  juga dilakukan  dengan  melihat FP  Tree yang  sudah dibentuk  sebelumnya. Conditional  FP  Tree

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dimaksudkan  untuk  mencari frequent  itemset yang berakhiran item tertentu atau mengandung suffix yang sama.
Dari  hasil  pembentukan FP  Tree sebelumnya  maka  langkah  pertama  yang dilakukan  adalah  membangkitkan conditional FP Tree untuk lintasan yang mengandung suffix SIPOU. Tahap ini setaip lintasan yang memiliki simpul  SIPOU  dibuang,  hal  ini  dapat  dilihat pada gambar 12
Null PTI:2 MSQL:7 PTI:3
Gambar 12. Conditional FP-Tree dengan suffix SIPOU
Tahap  selanjutnya  adalah  membangun Conditional  FP  Tree  setiap  lintasan  yang mengandung  suffix  {PTI}  seperti  pada  gambar
13 Null MSQL:7
Gambar 13. Conditional FP-Tree dengan suffix PTI

## 3.7. Pencarian Frequent Itemset
Setelah  memeriksa  Frequent  itemset untuk  akhiran  (suffix),  maka  dapatlah  hasil secara keseluruhan yang terlihat dalam tabel 4.
Tabel 4  Pencarian Frequent Itemset Suffix  Frequent itemset
SIPO U {SIPOU},{PTI,SIPOU},{MSQL,SIP OU} PTI {PTI},{MSQL,PTI} MSQ L {MSQL}
Pencarian Association  Rules dilakukan melalui  dua  tahap  yaitu  pencarian frequent
itemset dan  penyusutan rules .  Penting  tidaknya suatu Association Rules dapat  diketahui dengan dua  parameter,  yaitu support (nilai  penunjang) dengan  nilai  min support  30  % dan confidence (nilai  kepastian)  dengan  minimum confidence 50 %. Support adalah ukuran yang menunjukan tingkat  dominasi itemset dari  kesuluruhan transaksi. Setelah didapat frequent itemset,
selanjutnya  membuat rules dengan cara
menghitung confidence dari tiap kombinasi rule.
Dari  10 itemset yang  dihasilkan  pada  tabel  4.9 tidak  semua  dihitung  karena rule yang dihasilkan  adalah  jika  A  maka  B,  sehingga itemset yang  dihitung  minimal  berisi  dua item. Maka  yang  dihitung confidence- nya  adalah  3 subsets , yaitu : {PTI,SIPOU},  {MSQL,SIPOU},  {MSQL,PTI} Hanya  kombinasi  yang  lebih  besar  atau  sama dengan minimum confidence yang akan diambil atau strong  association saja.  Rumus  untuk menghitung Support dan Confidence
menggunakan rumus:
Confidence dari association  rule adalah  ukuran ketepatan suatu rule , yaitu persentase   transaksi dalam database yang    mengandung    A    dan mengandung B.
Dari  perhitungan  nilai  support  setiap association rule yang dilalui, maka didapat hasil yang  dapat  dilihat  pada  tabel  5  Secara keseluruhan yang terlihat dalam tabel 5
Tabel 5  Hasil dan Analisa Association Rule
N o Kombi nasi Su ppo rt A (% ) Suppo rt A → B Confid ence (%) Sta tus
1 P T I → S I P O U 7/1 0 70% 2 0 % 29 % No
2 S I P O → P T I 3/1 0 30% 2 0 %  67 % Yes

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
U
3 M S Q L → S I P O U 7/1 0 70% 2 0 % 29 % No 4 S I P O U  → M S
Q L
7/1 0 70% 2
0 %
29 % No 5 M S Q L → P T I 7/1 0 70% 4 0 % 57 % Yes
6 P T I → M S Q L 7/1 0 70% 4 0
% 57 % Yes Berdasarkan hasil pengujian dan analisa Assoction Rule menggunakan
Rapidminer  Studio  7.3. Jadi  jumlah Rules keseluruhan  yang  telah  diproses  adalah  6 keputusan  atau  pengetahuan  baru  dengan  nilai kombinasi  2  jenis  buku,  nilai Support A  (%) dengan Confidence ≥  50 % “Yes” dan  ≤ 50 % “No”.
Tabel 6  Perhitungan Nilai Support Setiap Association Rule No Jika Maka Support % 1 MSQL PTI 4/10 = 0.4 = 40 % 2 PTI MSQL 4/10 = 0.4 = 40 % Adapun  perhitungan  nilai Confidence setiap association  rule yang  dilalui  maka diperolehlah  hasil  secara  ke  seluruhan  yang terlihat dalam tabel 7
Tabel. 7  Perhitungan Confidence Setiap Assosiation Rule No Jika Maka Confidence 1 MSQL PTI 40%/70=57% 2 PTI MSQL 40%/70=57%
Setelah  diketahui  hasil support dan confidence ,  maka  digabungkan  hasilnya  seperti dapat  kita  lihat  pada  tabel  8  hasil  dari  evaluasi keseluruhan association rule yang didapat.
Tabel 8 Perhitungan Nilai Support dan
Confidence Setiap Association Rule N o Jika Maka Suppor t % Confidenc e 1 MSQ L PTI 40 % 57% 2 PTI MSQ L 40 % 57% 4. Simpulan
Dari  tahap-tahap  yang  telah  dilakukan di atas, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
Tabel 9  Hasil Association Rule Rule Keterangan Rule 1 : Jika  buku  My  SQL  untuk  Pemula dipinjam  maka  buku  Pengenalan Teknologi Informasi akan dipinjam dengan tingkat keinginan 57%. Rule 2 : Jika  buku  Pengenalan  Teknologi
Informasi  dipinjam  maka  buku My  SQL  Untuk  Pemul  akan dipinjam dengan tingkat keinginan 57%.
Jadi  jumlah Rules keseluruhan  yang telah  diproses  adalah  2  keputusan  atau pengetahuan baru. Setelah didapat Rules berarti telah  selesai  proses  dari  pengolahan Data mining untuk  mendapat  keputusan  dalam mengklasifikasi  transaksi  peminjaman  buku perpustakaan STMIK –  AMIK  Dumai. Berdasarkan  hasil  dari Rules dapat  dilihat  jenis
Buku  mana  yang  menjadi  prioritas  atau  tidak prioritas untuk dapat dikembangkan di perpustakaan  SMTIK  –  AMIK  Dumai,  dan Rules menjadi  dasar  atau  tolak  ukur  dalam mengambil keputusan untuk kepentingan tertentu  dalam  penyelenggaraan  menentukan jenis  buku  apa  yang  paling  diminati  pada perpustakaan SMTIK – AMIK Dumai.

## Referensi
Abdullah,  D,  Erliana,  I,  C  &  Juliana,(  2015), Implementasi  Metode  Rough  Set  Untuk Menentukan  Data  Nasabah    Potensial Mendapatkan  Pinjaman,  SENATKOM,
ISSN : 2460-4690. Hal:, Anas,  A,  (2016),  Analisa  algorithma  apriori Untu    mendapatkan  pola  peminjaman buku  perpustakaan  smpn  3  batanghari, MEDIA SISFO, ISSN :  1978-8126, Vol.
10, No. 2., Hal: 282-295.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer Vol. 9 No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Arisandi ,  D, Nofriandi,(2016),  Analisa  pola pemilihan  program  studi Bagi  calon mahasiswa di universitas abdurrab menggunakan association rule, UNIVRAB,  ISSN  : 2477-2062,  Vol.  1, No. 1., Hal:, 89-90 Dahlan, A., Utami, E., & Luthfi, T, T.,  (2013). Perancangan Data Warehouse Perpustakaan  Perguruan  Tinggi  Xyz Menggunakan Metode Snowflake
Schema.INFORMATIKA,  ISSN :  1907- 2430: Vol . 8,   No 24, Hal:, 1-15 Ikhwan, A., & Sriani., D, N., (2015). Penerapan Data  mining  dengan  Algoritma  Fp- Growth  untuk  Mendukung  Strategi
Promosi Pendidikan (Studi Kasus
Kampus  STMIK  Triguna  Dharma), SAINTIKOM,  ISSN  :  1978-6603.,  Hal:, 221-226 Nasari,  F,  &  Darma,  S,(2015),  Penerapan k- means  clustering pada  data  penerimaan mahasiswa baru (studi kasus : universitas potensi  utama),    TEKNOLOGI,  ISSN  : 2302-3805., Hal:, 2.1. Meilani,  D,  B.,  &  Azinar,  W,  A.,  (2015) Penentuan  pola  yang  sering  muncul untuk  penerima  kartu  jaminan  kesehatan masyarakat  (jamkesmas)  Menggunakan metode  fp-growth,  TEKNOLOGI,  ISSN : 2089-1121., Hal:, 424-431 Sari,  P,  D.,  (2015),  Data  mining  perkiraan produksi  spanduk  dengan  algoritma apriori (studi kasus  :Cv. Mentari  persada medan), INFORMATIKA, ISSN : 2301- 9425., Vol. 9, No.1, Hal:, 33-41. Singh,  J.,  Ram,  H  &    Dr.  Sodhi,  J.S.,  (2013) Improving Efficiency of Apriori
Algorithm  Using  Transaction  Reduction, INTERNASIONAL,  ISSN  :  2250-3153., Vol. 3., Hal:, 1-4 Triyanto, A, W, (2014), Association Rule Mining Untuk Penentuan Rekomendasi Promosi Produk, SIMETRIS, Vol. 5, No.2, Hal: 121-125 Wahyudi,  N.  E.,  (2013).  Teknik  Klasifikasi untuk  Melihat  Kecenderungan  Calon Mahasiswa Baru dalam Memilih Jenjang Pendidikan  Program  Studi  di  Perguruan Tinggi. DINAMIKA , ISSN :  0854-9524 : Vol 18, No.1, Hal:, 55-64
Wandi, N, Rully, A, Hendrawan & Mukhlason, A., (2012), Pengembangan Sistem Rekomendasi  Penelusuran  Buku  dengan Penggalian Assocition Rulen Menggunakan Algoritma Apriori (Studin Kasus Badan Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Jawa Timur), TEKNIK ITS, ISSN : 230-9271., Vol. 1, Hal:, A-445-A-449.