Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 226-234 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Algoritma Apriori pada Sistem Informasi Perpustakaan Sekolah SMK Negeri 1 Siantar
Risti DwiSyari 1 , M.Safii 2 , M. Fauzan 3 1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar
1 ristidwisyari91@gmail.com, 2 m.safii@amiktunasbangsa.ac.id,
3 mfauzan57@yahoo.com

## Abstract
The  SMK  Negeri  1  Siantar  School  Library  is  one  of  the  special  libraries  located  at  the  SMK Negeri  1  Siantar  School.  Libraries  provide  various  kinds  of  library  materials  such  as  books,  lessons, lesson  questions,  and  other  vocational  books.  After  the  researcher  made  observations,  the  problem that  often  occurred  was  books  that  were  borrowed  and  returned  books  that  had  a  non-strategic layout, so that library visitors who did not know the placement found it difficult to find the books they wanted  to  borrow.  This  research  uses  data  mining  techniques,  namely  the  Apriori  Algorithm,  the Apriori Method is a method for looking for patterns of relationships between one or more items in a dataset.  The  Apriori  method  can  be  used  for  data  on  borrowing  books  at  the  Siantar  1  State Vocational School School Library, where the composition of the library books (B1) X_Press UN 2019 B. Indonesia side by side with books (B4) School of Love is a Great Leader and Teacher, if the composition of the book is (B10) Moral Mulia side by side with book (B1) X_Press UN 2019 B. Indonesia, If the book arrangement  (B7)  X_Press  Mathematics  is  side  by  side  with  the  book  (B5)  Relationer,  if  the  book arrangement (B7) X_Press Mathematics is side by side with the book (B9) Indonesian Wisdom Batak Toba, and if the arrangement of the book (B10) Morals Mulia is side by side with the book (B8) Hati Therapy, the data from these items each met the minimum confidance value of 0,5% or the same as the specified 50%. The result of this research is to help library staff arrange the book layout correctly. It is hoped that this research can provide input to the school.
Keywords : SMK Negeri 1 Siantar Library, Data Mining, Apriori Algorithm

## Abstrak
Perpustakaan Sekolah SMK Negeri 1 Siantar merupakan salah satu perpustakaan khusus yang terletak  di  Sekolah  SMK  Negeri  1  Siantar.  Perpustakaan  menyediakan  berbagai  macam  bahan pustaka  Seperti  Buku-buku,  pelajaran,  soal-soal  pelajaran,  maupun  buku-buku  kejuruan  lainnya. Setelah peneliti melakukan pengamatan, masalah yang sering terjadi adalah buku yang dipinjam dan pengembalian  buku  yang  mempunyai  tata  letak  yang  tidak  strategis,  sehingga  pengunjung perpustakaan yang tidak tau dengan letak penempatan merasa kesulitan dalam mencari buku yang ingin  dipinjam.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  Data  mining  yakni  Algoritma  Apriori,  Metode Apriori  merupakan  metode  untuk  mencari  pola  hubungan  antar  satu  atau  lebih  item  dalam  suatu dataset. Metode Apriori dapat digunakan untuk data peminjaman buku di Perpustakaan Sekolah SMK Negeri  1  Siantar,  dimana  susunan  buku  perpustakaan  (B1)  X_Press  UN  2019  B.Indonesia berdampingan  dengan  buku  (B4)  Sekolah  Cinta  Menjadi  Pemimpin  Dan  Guru  Hebat,  jika  susunan buku (B10) Akhlak Mulia berdampingan dengan buku (B1) X_Press UN 2019 B.Indonesia, Jika susunan buku  (B7) X_Press Matematika berdampingan dengan buku (B5) Relationer, jika susunan buku (B7) X_Press  Matematika  berdampingan  dengan  buku  (B9)  Kearifan  Indonesia  Batak  Toba,  dan  jika susunan  buku  (B10)  Akhlak  Mulia  berdampingan  dengan  buku  (B8)  Terapi  Hati.  data  dari  item tersebut telah memenuhi nilai minimum confidance yang ditentukan. Data dari item tersebut masing- masing telah memenuhi nilai minimum confidance 0,5% atau sama dengan 50% yang ditentukan.
Kata kunci : Perpustakaan SMK Negeri 1 Siantar, Data Mining, Algoritma Apriori
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 226-234 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining ialah  menggali  data  ataupun  upaya  untuk  mencari  informasi yang berharga pada database yang sangat besar. Teknik Data mining juga sebagai aturan  dalam  menemukan  pola  frekuensi  tinggi  antara itemset yang  disebut sebagai Association  Rule (Aturan  Asosiasi).  Diantara algoritma yang  termasuk aturan  asosiasi  adalah AIS  Algorithm,  DHP  Algorithm,  Partition  Algorithm,  dan Apriori Algorithm. Diantara algoritma-algoritma tersebut ada satu algoritma yang sering  digunakan  dalam Data  mining yaitu  untuk  menerapkan  sistem  informasi perpustakaan dengan menggunakan algoritma apriori .
Perpustakaan  adalah  salah  satu  sumber  belajar  mengajar  penting  didalam dunia  pendidikan.  Menurut  Undang-Undang  Perpustakaan  No.  43  2007 “Perpustakaan  ialah  lembaga  pengerjaan  penyimpanan  suatu  kerajinan  tulis, kerajinan percetakan, atau karya rekaman secara profesional dengan sistem yang baku  untuk  memenuhi  suatu  kebutuhan  pendidikan,  penelitian,  pelestarian, informasi, dan rekreasi para siswa sebagai pengguna perpustakaan”.
Sekolah SMK Negeri 1 Siantar merupakan sebuah pendidikan kejuruan yang ada di Siantar. SMK Negeri 1 Siantar juga mempunyai fasilitas yang ada disekolah terutama  Perpustakaan  Sekolah.  Sebuah  institusi  pendidikan  untuk menyelenggarakan  proses  belajar  mengajar  tidak  terlepas  dari  peran  dan  fungsi pada  Perpustakaan.  Dengan  adanya  Perpustakaan  ini  seharusnya  mendapatkan perhatian agar terus dikembangkan dengan perkembangan teknologi supaya tidak ketinggalan  zaman.  Disini  penulis  akan  membahas  tentang  kesulitan  dalam mencari  buku  di  Perpustakaan  dimana  pengunjung  Perpustakaan  sulit    mencari buku yang ingin mereka pinjam karena tidak mengembalikannya lagi ketempat rak buku yang sudah di tetapkan sehingga pengunjung yang lainnya kesulitan mencari buku  tersebut.  Karena  tata  letak  buku  yang  tidak  strategis.  Buku  yang  dipinjam dari Perpustakaan harus dikembalikan pada  tepat waktu yang sudah di tetapkan oleh pegawai Perpustakaan agar pengunjung yang lainnya dapat mempergunakan buku tersebut.
Penelitian [1] yang berjudul “Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku  Di  Perpustakaan  Menggunakan  Metode Association  Rule ”  menyimpulkan bahwa  proses  menentukan  pola  penempatan  buku  di  perpustakaan  dilakukan dengan  menerapkan data  mining dengan  metode algoritma  apriori .  Dengan metode  tersebut  menentukan    pola  penempatan  buku  dapat  dilakukan  dengan melihat  hasil  dari  kecondongan  pengunjung  untuk  melakukan  peminjaman  buku berdasarkan kombinasi 2 itemset .
Pada  penelitian  ini  dilakukan  oleh  [2]  yang  berjudul  “Rancangan  Sistem Informasi  Peminjaman  dan  Pengembalian  Buku  Pada  Perpustakaan  XYZ  Dengan Metodologi Berorientasi Obyek” menyimpulkan bahwa sistem Perpustakaan yang berbasis  komputer  sangat  dibutuhkan  agar  dapat  membantu  dalam  menangani permasalahan  yang  ada  dan  dengan  adanya  sistem  perpustakaan  yang terkomputerisasi dapat memudahkan dalam  melakukan proses  data peminjaman buku yang ada.
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  [3]  yang  berjudul  “Pemanfaatan Data  Mining  Penempatan  Buku  Perpustakaan  Menggunakan  Metode Association
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 226-234 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Rule (Study  Kasus:  SMA  Negeri  1  Sidamanik)”  Melakukan  analisis  data  yang terdapat pada perpustakaan sehingga dapat menghasilkan suatu kombinasi aturan asosiasi  berupa  pola  peminjaman  dan  memberikan  referensi  buku-buku  yang terkait  dengan  buku-buku  yang  sering  dipinjam  oleh  para  pengunjung perpustakaan.
Pada  penelitian  ini  penerapan algoritma  apriori akan  diimplementasikan pada  sistem  perpustakaan  di  SMK  Negeri  1  Siantar  dengan  tujuan  Untuk membantu  pegawai  perpustakaan  menata  buku  secara  strategis,  Melakukan pengelompokan  dalam  pengembalian  buku  perpustakaan  dengan  menggunakan metode algoritma  apriori dan tools  RapidMiner, Untuk  mengelompokkan  buku perpustakaan  sekolah  SMK  Negeri  1  Siantar,  dan  Untuk  mengetahui  penerapan data mining dalam penempatan buku perpustakaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini penulis melakukan penelitian di sekolah SMK Negeri 1 Siantar  yang  beralamat  dijalan  Sangnawaluh  Km  1,5  Pematangsiantar.  Penulis melakukan pengamatan langsung kesekolah untuk mendapatkan data secara real dari pihak perpustakaan.
Tabel 1. Data Buku Perpustakaan No. Buku Judul Buku Penerbit Jenis Buku 00001-00248  X-Press Un 2019 B.Indonesia Erlangga  Kumpulan Soal 00001-00248  X-Press Un 2019 B.Inggris Erlangga  Kumpulan Soal 00001-00182  X-Press Un 2019 Matematika Erlangga  Kumpulan Soal 00001-00067  X-Press Un 2019 Matematika Erlangga  Kumpulan Soal 00001-00002  Kemuning Jedah Erlangga  Buku Cerita 00003-00004  Cesc F Abregas: Young Gun Erlangga  Buku Referensi 00005 Kearifan Indonesia Batak Toba  Erlangga  Buku Referensi 00006-00007  Akhlak Mulia Erlangga  Buku Referensi 00008-00009  Terapi Hati Erlangga  Buku Referensi 00010-00011  Ya Rob Aku Galau Erlangga  Buku Cerita 00012 10 Tokoh Transformatif Erlangga  Buku Referensi 00013-00014  Romansa Dua Benua Erlangga  Buku Cerita ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 00194-00195  Pelabuhan Terakhir Erlangga  Buku Cerita 2.2. Metode Penelitian
1)   Data Mining
Menurut  [4]  menjelaskan  bahwa  “ Data  mining ialah  suatu  istilah  yang digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi didalam database”. Data  mining digunakan  untuk  mencari  pengetahuan  yang  terdapat  dalam  basis data yang besar yang disebut dengan Knowledge Discovery in Database (KDD) yaitu tahapan  yang  dimana  dilakukan  secara  memperdalam  pengetahuan  dari sekumpulan data.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 226-234 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2) Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah suatu algoritma atau metode dasar yang ditemukan oleh agrawal & Srikant tahun 1994 bertujuan membentuk frequent itemset untuk mengatur asosiasi Bolean. Algoritma apriori termasuk jenis susunan asosiasi data mining.  susunan  yang  menyatakan  asosiasi  lebih  dari  berapa  atribut-atribut  dan sering disebut offinity analysis atau market basket analysis. Analisis asosiasi atau association rule mining ialah teknik data mining dalam mendapatkan susunan dari kombinasi  item.  Salah  satu  tahapan  analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  benar  adalah  analisis frequensi  tinggi  (frequent  pattern  mining).  Pentingnya  suatu  asosiasi  dapat diketahui  dengan  dua  tolak  ukur,  yaitu: support dan confidence . Support (nilai penunjang)  merupakan  presentase  dari  kombinasi  item  dalam  database, sedangkan confidence (nilai  kepastian)  merupakan  “kuatnya  suatu    hubungan antara item-item  dalam  suatu aturan asosiasi” [5].
3)    Analisis Asosiasi
Analisis asosiasi atau association rule mining merupakan teknik data mining untuk  mencari  suatu  aturan  asosiasi  antar  kombinasi  item”  [5].  Untuk menentukan  aturan  asosiasi,  terdapat  ukuran  ketertarikan  ( interestingness measure )  yang  didapatkan  dari  hasil  pengolahan  data  dengan  data  perhitungan tertentu.  Langkah-langkah  dalam  pembentukan  aturan  asosiasi  mencakup  dua tahap, yaitu:
a) Analisis pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  memilih  kombinasi item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  database.  Nilai  support  diperoleh  dengan  memakai  rumus berikut:
Support (A) =
(1)
Sedangkan nilai dari support dua item diperoleh dari rumus berikut: Support (A, B) = P ( A ∩ B )
Support (A, B) = (2)
b) Pembentukan aturan asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  selanjutnya    dicari  aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan “Jika A maka B” diperoleh dari rumus berikut:
Confidence  P ( B   A) = (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan Menggunakan Metode K-means
Pada  penelitian  ini  penulis  mempersiapkan  data,  persiapan  data  yang  akan diolah  merupakan  data  peminjaman  buku  perpustakaan  SMK  Negeri  1  Siantar. Kemudian  penulis  mengambil  data  yang  akan  diolah  sebagai  contoh  yaitu  total jumlah  data  yang  digunakan  untuk  penelitian  yaitu  diambil  sebanyak  lebih kurangnya  50  data  peminjaman  buku  di  SMK  Negeri  1  Siantar.  Penulis memberikan batasan nilai minimum support 0,5 atau sama dengan 50% dan nilai
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 226-234 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
confidance 0,5 atau sama dengan 50%. Berikut ini contoh data peminjaman buku perpustakaan  yang  ada  di  SMK  Negeri  1  Siantar dapat  dilihat  pada  table  sebagai berikut:
Tabel 2. Data Peminjaman Buku No Kode Peminjaman Buku Nama Buku 1 B1 X_Press Un 2019 B.Indonesia 2 B2 Kemuning Jedah 3 B3 Romansa Dua Benua 4 B4 Sekolah Cinta Menjadi Peminpin Dan Guru Hebat 5 B5 Relationer 6 B6 X_Press Un 2019 B.Inggris 7 B7 X_Press Un 2019 Matematika 8 B8 Terapi Hati 9 B9 Kearifan Indonesia Batak Toba 10 B10 Akhlak Mulia
Data  diatas  merupakan  contoh  data  peminjaman  buku  perpustakaan  SMK Negeri 1 Siantar yang akan digunakan pada penelitian ini dan berlaku untuk semua jenis. Akumulasi transaksi peminjaman buku dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 3. Data Transaksi Peminjaman Buku ID Transaksi Pembagian Buku B00001 B1, B3, B4, B6 B00002 B1, B2, B3, B4 B00003 B1, B2, B4 B00004 B3, B4, B5, B7 B00005 B1, B4, B5, B6 B00006 B2, B5, B8, B10 B00007 B1, B3, B4, B5, B9 B00008 B1, B2, B7, B10 B00009 B1, B5, B9 B00010 B1, B4, B8, B10 B00011 B1, B3, B4, B10 B00012 B2, B3, B6, B8 B00013 B1, B3, B4, B7, B9 B00014 B1, B5, B8, B10 B00015 B1, B4, B7 B00016 B1, B5, B3, B6 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ B00049 B3, B5, B7, B8, B9 B00050 B1, B4, B6, B9, B10
Pada  data  peminjaman  buku  SMK  Negeri  1  Siantar  dibentuk  tabel  tabular yang akan memudahkan dalam mengetahui berapa banyak buku yang di pinjam.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 226-234 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 4. Data Transaksi Tabular
Tabular   B1  B2  B3  B4  B5  B6  B7  B8  B9  B10 B00001  1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 B00002  1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 B00003  1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 B00004  0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 B00005  1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 B00006  0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 B00007  1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 B00008  1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 B00009  1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 B00010  1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ B00049  0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 B00050  1 0 0 1 0 1 0 0 1 1
Penyelesaian berdasarkan tabel yang ada pada tabel 4.2. proses pembuatan C1 atau bisa disebut dengan 1 item dan jumlah minimum support = 50%.
Tabel 5. Support Dari Peminjaman Buku Kode Peminjaman Buku Proses Support  Support B1 (26/50)*100 52 B2 (21/50)*100 42 B3 (19/50)*100 38 B4 (25/50)*100 50 B5 (25/50)*100 50 B6 (21/50)*100 42 B7 (14/50)*100 28 B8 (19/50)*100 38 B9 (21/50)*100 42 B10 (18/50)*100 36
Dari proses pembentukan item pada tabel 3.5 dengan minimum support 50% dapat diketahui yang memenuhi standart minimum support yaitu ada 7 jenis, dari ke 7 jenis tersebut kemudian dibentuk kombinasi 2 item. tabel berikut merupakan jenis item yang yang memenuhi standart minimum support :
Tabel 6. Data Peminjaman Buku Yang Memenuhi Support
Kode Peminjaman Buku  Support Minimal 50% B1 52 B2 42 B4 50 B5 50 B6 42
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 226-234 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kode Peminjaman Buku  Support Minimal 50% B8 38 B9 42
Pembentukan C2 atau bisa dikatakan dengan 2 item dengan jumlah minimum support =  50%  dan  dapat  diselesaikan  dengan  rumus  Support  (A,B)  =  P(A  B) Support(A,B).
Tabel 7. Data Dari 2 Itemset Dengan Minimum Support 50% Kode Peminjaman Buku  Jumlah  Proses Support  Support B1-B2 7 (7/50)*100 14 B1-B3 11 (11/50)*100 22 B1-B4 13 (13/50)*100 26 B1-B5 12 (12/50)*100 24 B1-B6 8 (8/50)*100 16 B1-B7 6 (6/50)*100 12 B1-B8 7 (7/50)*100 14 B1-B9 10 (10/50)*100 20 B1-B10 9 (9/50)*100 18 B2-B3 3 (3/50)*100 6 B2-B4 11 (11/50)*100 22 B2-B5 11 (11/50)*100 22 B2-B6 8 (8/50)*100 16 B2-B7 6 (6/50)*100 12 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ B8-B10 8 (8/50)*100 16 B9-B10 5 (5/50)*100 10
Dari  kombinasi  2  itemset  dengan  minimum  support  50%  maka  tidak  ada itemset yang memenuhi support 50%.
Tabel 8. Data Hasil Perhitungan Confidance Asosiasi Hubungan Antar Item  Proses Confidance  Nilai Confidance B1 => B4 (13/26)*100 50 B10 => B1 (9/18)*100 50 B7 => B5 (7/14)*100 50 B7 => B9 (7/14)*100 50 B10 => B8 (9/18)*100 50
Dari  tabel  diatas  menunjukan  nilai  asosiasi,  bahwa  siswa/i  SMK  Negeri  1 Siantar  sering  meminjam  buku  dengan  kode  B1=>B4  Buku  X_Press  UN  2019 B.Indonesia  dan  Sekolah  Cinta  Menjadi  Pemimpin  Dan  Guru  Hebat,  B10=>B1 Akhlak  Mulia  dan  X_Press  UN  2019  B.Indonesia,  B7=>B5  X_Press  UN  2019 Matematika  dan  Relationer,  B7=>B9  X_Press  Matematika  dan  Kearifan  Indonesia
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 226-234 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Batak Toba, B10=>B8 Akhlak Mulia dan Terapi Hati. karena data dari item tersebut telah memenuhi nilai minimum confidance yang ditentukan.
3.2. Proses Pengujian Dengan RapidMiner 5.3
Dari hasil perhitungan manual melalui microsoft excel , maka selanjutnya akan diuji  menggunakan RapidMiner 5.3  yang  dilakukan  melalui  beberapa  proses  dan berikut adalah hasil dari pengujiandata menggunakan tools rapidminer:
Gambar 1. Hasil Pengolahan RapidMiner 5.3
Setelah dilihat dari hasil grapic dibawah dapat dilihat bahwa susunan  buku (B1) X_Press  UN  2019  B.Indonesia  berdampingan  dengan  buku  (B4)  Sekolah  Cinta Menjadi  Pemimpin  Dan  Guru  Hebat,  jika  susunan  buku  (B10)  Akhlak  Mulia berdampingan dengan buku (B1) X_Press UN 2019 B.Indonesia, Jika susunan buku (B7)  X_Press  Matematika  berdampingan  dengan  buku  (B5)  Relationer,  jika susunan buku (B7) X_Press Matematika berdampingan dengan buku (B9) Kearifan Indonesia  Batak Toba, dan  jika  susunan  buku (B10) Akhlak  Mulia  berdampingan dengan buku (B8) Terapi Hati.
Gambar 2. Hasil Grapic RapidMiner 5.3
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 226-234 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada  penerapan  metode Algoritma Apriori dalam sistem informasi perpustakaan adalah sebagai berikut :
a) Penerapan  metode algoritma  apriori dalam  pengembalian  buku perpustakaan  dengan  menggunakan software  RapidMiner 5.3  dapat membantu  peneliti  dalam  menentukan  nilai support dan confindance. Pada penelitian ini peneliti menggunakan 50 sampel data pengembalian buku perpustakaan SMK Negeri 1 Siantar.
b) Dengan menggunakan software RapidMiner 5.3 dapat menghasilkan hasil yang sama pada perhitungan manual menggunakan excel. :

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Yanto, H. Di Kesuma, J. S. Informasi, And R. Assosiasi, “Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association,” Vol. 4, No. 1, 2017.
[2] R. Rizki, “Rancangan Sistem Informasi Peminjaman Dan Pengembalian Buku  Pada Perpustakaan Xyz Dengan Metodologi Berorientasi Obyek,” J. Sisfokom (Sistem Inf.
Dan Komputer) , Vol. 3, No. 2, Pp. 5–10, 2014, Doi: 10.32736/Sisfokom.V3i2.119.
[3] P. Studi, S. Informasi, S. Tunas, And B. Pematangsiantar, “Pemanfaatan Data Mining Penempatan Buku ( Study Kasus : Sma Negeri 1 Sidamanik ) Friskila Parhusip,” Vol. 3, No. 1, Pp. 61–65, 2019.
[4] A.  C.  Smk  And  P.  Pgri,  “Penerimaan  Calon  Siswabaru  Dan  Penentuan  Penjurusan Dengan Educational Institutions At The Moment Especially Vocational Schools Are Required  To  Have  Superior  Competitiveness  In  All  Sectors  By  Utilizing  All  The Resources They Have , Including Prospective S,” Vol. 11, No. 2, Pp. 181–191, 2018.
[5] P.  Data,  Y.  Digunakan,  D.  Minggu,  D.  I.  Bulan,  And  O.  Tahun,  “Algoritma  Apriori Untuk Rekomendasi Penawaran Produk Di,” Vol. 8, 2015.