## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1137−1146 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5582

## Penerapan Data Mining Untuk Meningkatkan Minat Baca Melalui Sistem Rekomendasi Pemilihan Buku di Perpustakaan Menggunakan Metode Apriori
Naufal Hanif Albahi, Nuryanto, Rofi Abul Hasani *
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang Jl. Mayjen Bambang Soegeng Glagak Sumberejo, Kec. Mertoyudan,Kabupaten Magelang, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1 naufalhanif956@email.com, 2 nuryanto@ummgl.ac.id , 3,* rofiabul@unimma.ac.id Email Penulis Korespondensi: rofiabul@unimma.ac.id Submitted: 15/07/2024; Accepted: 25/07/2024; Published: 26/07/2024
Abstrak −Upaya  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  untuk  mendorong  mina  baca  di  kalangan  masyarakat  adalah  dengan membuat perupustakaan umum yang juga diimplementasikan di Kota Magelang. Meskipun demikian, Tingkat minat baca di Indonesia masih termasuk  rendah karena disebabkan oleh beberapa faktor. Salah satu kekurangan yang ada pada perpustakaan saat  ini  adalah  tidak  adanya  interaksi  antara  petugas  perpustakaan  dengan  anggota  perpustakaan  untuk  memberikan rekomendasi  buku  yang  mungkin  disukai  anggota.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  merancang  dan  mengembangkan sebuah system rekomendasi buku berdasarkan history peminjaman yang dilakukan anggota menggunakan metode Apriori di Perpustakaan  Kota  Magelang.  Dengan  adanya  sistem  tersebut,  diharapkan  petugas  perpustakaan  dapat  memberikan rekomendasi  buku  yang  mungkin  menarik  berdasarkan  minat  anggota.  Dalam  penelitian  ini,  metode  apriori  dipilih  karena dianggap sesuai dengan background metode tersebut yang bekerja berdasarkan frekuensi item dipilih secara bersamaan. Metode apriori  yang  sering  dikategorikan  sebagai  market  basket  analysis  dapat diimplementasikan  pada  beberapa  keperluan  seperti memprediksi barang yang akan dibeli di sebuah toko, pengaturan tata letak buku atau barang, sehingga pada penelitian ini akan mencoba  mengimplementasikan  metode  apriori  ke  dalam  sistem  rekomendasi  buku.  Pembuatan  sistem  dilakukan  dengan mengumpulkan data yang secara garis besar dilakukan dari proses observasi yang dilanjutkan dengan perancangan sistem dan implementasi  sistem.  Hasil  dari  pembuatan  sistem  rekomendasi  buku  menggunakan  metode  apriori  yang  dibangung menggunakan  bahasa  pemrograman  web  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  baik  jika  didasarkan  pada  nilai  perhitungan. Perbedaan hanya terletak pada output sistem yang secara otomatis akan diurutkan berdasarkan nilai confidence tertinggi.
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi; Metode Apriori; Data Mining; Aturan Asosiasi; Confidance; Support
Abstract −The  government's  efforts  to  increase  public  interest  in  reading  are  by  creating  public  libraries  which  are  also implemented in Magelang City. However, interest in reading in Indonesia is still relatively low due to several factors. One of the shortcomings in the current library is the lack of interaction between library staff and library members to provide book recommendations that members might like. This study aims to design and build a book recommendation system based on the history of borrowing by members using the Apriori method at the Magelang City Library. With this system, it is hoped that library staff can provide book recommendations that might be interesting based on member interests. In this study, the apriori method  was  chosen  because  it  was  considered  appropriate  with  the  background  of  the  method  which  works  based  on  the frequency of items selected simultaneously. The apriori method which is often categorized as market basket analysis can be implemented for several purposes such as predicting items to be purchased in a store, arranging the layout of books or goods, so this study will try to implement the apriori method into a book recommendation system. The system is made by collecting data  which  is  generally  carried  out  from  the  observation  process  which  is  continued  with  system  design  and  system implementation.  The  results  of  creating  a  book  recommendation  system  using  the  apriori  method  built  using  a  web programming language have a good level of accuracy if based on the calculation value. The only difference lies in the system output which will be automatically sorted based on the highest confidence value.
Keywords : Recommendation System; Apriori Method; Association Rule; Confidance; Support

## 1. PENDAHULUAN
Upaya  pemerintah  dalam  menumbuhkan  minat  baca  masyarakat  salah  satunya  adalah  dengan  membuat perpustakaan umum di berbagai daerah di Indonesia [1] . Hal tersebut juga diimplementasikan oleh Pemerintah Kota Magelang dengan membuat Perpustakaan Umum Kota yang melayani peminjaman buku untuk masyarakat Kota Magelang. Pembuatan perpustakaan tersebut diharapkan dapat memberikan kesempatan bagi semua lapisan masyarakat, Terutama bagi masyarakat yang tidak memiliki kemampuan untuk membeli buku, agar tetap dapat meningkatkan wawasannya melalui buku yang tersedia di perpustakaan umum tersebut.
Kemajuan  teknologi  informasi  saat  ini  dapat  diterapkan  di  berbagai  bidang  dan  keperluan.  Salah  satu pemanfaatan  teknologi  yang  sering  digunakan  adalah  untuk  menunjang  pelayanan  umum  baik  dalam  bidang kesehatan, ekonomi, hingga bidang pendidikan [2] . Salah satu cara pemanfaatan  teknologi di bidang pendidikan adalah  penggunaan  sistem  perpustakaan.  Sistem  perpustakaan  saat  ini  digunakan  untuk  mencatat  anggota perpustakaan  serta  menyimpan  data  buku  yang  dipinjam  oleh  anggota.  Data  yang  tersimpan  pada  sistem perpustakaan  tersebut  dapat  dimanfaatkan  lebih  jauh  untuk  dapat  memberikan  rekomendasi  buku  yang kemungkinan disukai oleh anggota berdasarkan peminjaman yang pernah dilakukannya.
Saat ini anggota Perpustakaan Umum Kota Magelang hanya meminjam buku berdasarkan kebutuhannya saja. Masyarakat mendaftar menjadi anggota perpustakaan hanya ketika mereka membutuhkan buku tertentu saja

## Journal of Information System Research (JOSH)
sehingga  mereka  hanya  mendatangi  perpustakaan  beberapa  kali  saja.  Hal  tersebut  akan  berdampak  pada kurangnya tingkat kunjungan dan minat baca masyarakat. Salah metode yang dapat digunakan untuk tetap menjaga anggota perpustakaan tetap meminjam buku adalah dengan memberikan rekomendasi buku yang menarik kepada anggota sehingga anggota perpustakaan akan terus memiliki minat baca berdasarkan ketertarikannya. Meskipun demikian, penjaga perpustakaan akan kesulitan untuk memberikan rekomendasi buku bagi anggota perpustakaan karena banyaknya anggota dan buku yang terdaftar di perpustakaan.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  akan  dibangun  sebuah  sistem  untuk  membantu  penjaga perpustakaan dalam memberikan rekomendasi buku kepada anggota perpustakaan berdasarkan minat atau history buku  yang pernah dibacanya. Untuk  menentukakn rekomendasi tersebut dibutuhkan  metode untuk  menentukan buku yang sesuai bagi setiap anggota berdasarkan buku yang dipinjamnya. Metode yang dapat digunakan untuk menentukan  rekomendasi  tersebut  adalah  metode  Apriori.  Metode  Apriori  merupakan  Algoritma  yang memanfaatkan aturan asosiasi untuk menemukan frekuensi dan keterkaitan antara satu item dengan item lainnya dari  data  rekaman  yang  telah  ditetapkan  nilai  minimumnya  confidence. Algoritma  apriori  memanfaatkan pengetahuan  sebelumnya  mengenai  kumpulan  item  yang  sering  muncul,  yang  disebut  frekuent  itemset. [3] . Algoritma apriori banyak diimplementasikan di dalam kegiatan seperti misalnya pencatatan kebiasaan pelanggan di toko [4] , apotik [5] , toko elektronik [6] , bahkan toko sparepart mobil dapat menerapkan metode apriori untuk meramalkan kebutuhan pelanggan [7] . Tidak hanya digunakan sebagai salah satu metode untuk meramalkan atau melihat kebiasaan konsumen, metode apriori juga dapat digunakan sebagai sebuah rekomendasi penataan produk atau barang yang mungkin berkaitan antara satu dengan yang lain seperti misalnya pada penataan buku di sebuah perpustakaan [8] . Algoritma Apriori dipilih karena pemakaian itemset cocok digunakan di perpustakaan karena peminjam  cenderung  memilih  buku  yang  sesuai  dengan  minat  atau  kebutuhannya  dimana  akan  selalu  ada kemiripan minat antara satu peminjam dengan peminjam lainnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian bertujuan untuk mengumpulkan data-data yang dibutuhkan yang nantinya diproses menjadi sebuah  informasi  berdasarkan  masalah  yang  akan  diteliti.  Prosedur  penelitian  atau  kerangka  penelitian  adalah hubungan  antara  konsep-konsep  yang  akan  diterapkan  dalam  penelitian . [9] .  Desain  tahapan  penelitian  yang digunakan  untuk  membangun  Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Buku  Menggunakan  Metode  Apriori  di Perpustakaan Kota Magelang adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian
Penjelasan dari alur penelitian pada gambar 1 di atas adalah sebagai berikut:
1. Langkah pertama yang dilakukan adalah pengumpulan data. Data dikumpulkan melalui berbagai metode sesuai dengan jenis data yang akan digunakan dalam penelitian..
2. Langkah kedua adalah pengolahan data. Pengolahan data dalam penelitian ini akan dilakukan menggunakan metode apriori, yang kemudian akan diimplementasikan ke dalam sistem yang dikembangkan..
3. Langkah berikutnya adalah menganalisis sistem yang sedang berjalan dan merancang sistem untuk mengatasi masalah yang ditemukan selama proses analisis tersebut.
4. Langkah keempat adalah melakukan implementasi rancangan yang telah dibuat sebelumnya menjadi sebuah sistem sehingga didapatkan sistem yang nantinya digunakan sebagai solusi atas permasalahan yang dihadapi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
5. Langkah  terakhir  adalah  melakukan  pengujian  sistem  yang  dibangun  guna  memastikan  fitur  pada  sistem berjalan  dengan  baik.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  blackbox  testing  dan  pengujian metode.
2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data  adalah langkah penting  dalam sebuah penelitian. Teknik pengumpulan data yang tepat akan menghasilkan data dengan kredibilitas yang baik juga. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Wawancara. Wawancara adalah proses interaksi dua orang atau lebih untuk mendapatkan data dan informasi melalui  sesi  tanya  jawab  antara  informan  dengan  peneliti.  Secara  garis  besar,  wawancara  dilakukan  untuk mendapatkan informasi secara mendalam.
2. Observasi. Observasi merupakan teknik untuk mengoleksi data dengan jumlah besar yang digunakan dalam peneltian. Observasi dilakukan dengan cara pengamatan untuk mengumpulkan informasi yang dibutuhkan.
3. Dokumentasi. Dokumentasi dilakukan dengan mengumpulkan fakta dari dokumen seperti catatan harian, surat, arsip, hasil rapat, foto, jurnal, atau kegiatan lainnya.

## 2.3 Pengolahan Data
Metode  pengolahan  data  adalah  prosedur  untuk  menyajikan  atau  menafsirkan  data.  Dalam  penelitian  ini, pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Apriori.  Algoritma  Apriori  adalah  algoritma  yang membantu  pencarian  berdasarkan  kumpulan  item  yang  sering  muncul  (frequent  itemset)  dengan  menggunakan teknik aturan asosiasi. [10] . Algoritma apriori dipilih untuk  mencari  rule asosiasi  menggunakan pola "if-then". Rule Yang mengidentifikasi asosiasi antara beberapa atribut sering disebut sebagai analisis afinitas atau market basket analysis. Algoritma apriori memanfaatkan knowledge frekuensi itemset Yang telah diketahui sebelumnya untuk memperoleh informasi lebih lanjut. Dalam algoritma Apriori, kandidat yang mungkin muncul ditentukan dengan minimum support dan minimum confidence.

## 2.4 Analisa Sistem
Tahap  analisis  ini  merupakan  salah  satu  langkah  penting  dalam  penelitian.  Analisis  dilakukan  pada  data  yang diperoleh dari observasi sesuai dengan masalah yang ada. Dari data hasil observasi tersebu t , analisis dilakukan yang  kemudian  disimulkan  parameter  yang  digunakan  dalam  sistem  yang  akan  dibangun [11] .  Sistem  yang berjalan saat ini dapat dilihat pada gambar  berikut:
Gambar 2. Flowchart Sistem yang Sedang Berjalan
Penjelasan dari flowchart pada gambar 2 adalah sebagai berikut: 1. Proses diawali dengan peminjam yang mendatangi lokasi perpustakaan untuk meminjam atau mengembalikan buku.  Jika  peminjam  buku  ingin  mengembalikan  buku,  peminjam  dapat  mendatangi  petugas  perpustakaan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1137−1146 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5582
sehingga  petugas  dapat  menginputkan  data  pengembalian  buku.  Namun  jika  pengunjung  tidak  ingin mengembalikan buku, pengunjung dapat mencari buku untuk dipinjam di Perpustakaan Kota Magelang.
2. Dalam mencari buku yang akan dipinjam, terkadang pengunjung kesulitan menemukan buku yang sesuai. Jika peminjam  menemukan  buku  yang  sesuai,  peminjam  dapat  menghubungi  petugas  perpustakaan  sehingga petugas dapat menginputkan data peminjaman buku.
3. Jika peminjam tidak menemukan buku yang diinginkan, peminjam dapat melanjutkan pencarian atau memilih untuk meninggalkan perpustakaan.
Dari  sistem  yang  berjalan  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  perpustakaan adalah pengujung yang kesulitan untuk menemukan buku yang menarik. Meskipun terdapat beberapa buku yang dikatakan favorit berdasarkan jumlah peminjaman yang dilakukan, tidak semua pengunjung memiliki selera yang sama.  Seharusnya,  petugas  yang  berjaga  dapat  memberikan  masukan  atau  rekomendasi  berdasarkan  catatan peminjaman dari pengunjung tersebut.

## 2.5 Analisis Perancangan Sistem
Setelah menganalisis sistem yang  saat ini sedang berjalan, langkah berikutnya adalah menganalisis sistem baru yang diusulkan. Perancangan  sistem dilakukan  untuk  mempermudah pembuatan sistem  yang dilakukan dengan menggambarkan  secara  umum  kebutuhan  data,  kebutuhan  input  atau  output  sistem,  hingga  alur  data  atau  alur penggunaan  secara  umum [12] .  Dalam  penelitian  ini  perancangan  dilakukan  menggunakan  flowchart  untuk menggambarkan alur secara umum dan  menggunakan  Unified Modelling Language  (UML) untuk perancangan yang lebih detail. Flowchart untuk sistem yang akan dibangun bisa dilihat pada gambar 3:

## Gambar 3. Flowchart Sistem Yang Diusulkan
Pada gambar di atas dapat dilihat alur yang dilalui pengunjung perpustakaan ketika akan memijam buku di Perpustakaan Kota Magelang. Perbedaan sistem yang lama dan yang diusulkan terletak pada komunikasi petugas perpustakaan  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  buku  yang  mungkin  disukai  oleh  pengunjung  tersebut berdasarkan trend yang dihitung menggunakan metode apriori. Dengan adanya rekomendasi tersebut diharapkan pengunjung akan terus meminjam buku sehingga pengunjung akan terus mendatangi perpustakaan.

## 2.6 Perancangan Sistem
Perancangan sistem dilakukan  untuk  mempermudah pembuatan sistem. Perancangan sistem pada penelitian ini dilakukan  menggunakan  UML  atau  Unified  Modelling  Language.  UML  adalah  salah  satu  teknik  untuk memodelkan sistem dengan seperangkat aturan dan notasi untuk spesifikasi sistem  software[13]. Berikut adalah perancangan  sistem  untuk  Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Buku  di  Perpustakaan  Umum  Kota  Magelang Menggunakan Metode Apriori:
1. Use Case Diagram
Pada  tahapan  ini  akan  menggambarkan  fungsionalitas  yang  diharapkan  dari  sistem,  yang  ditekankan merupakan "apa" yang bisa dilakukan oleh sebuah sistem [14]. Use case menampilkan  sebuah interaksi antara aktor dan sistem [15]. Use case untuk sistem yang akan dibangun dapat dilihat pada gambar 4 berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1137−1146 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5582
Gambar 4. Use Case Diagram Sistem
2. Activity Diagram
Merupakan diagram yang digunakan untuk menggambarkan aliran fungsionalitas dalam sistem. [16]. Activity diagram juga dapat digunakan sebagai gambaran aliran kerja bisnis (business work flow), dan menggambarkan aliran kejadian [17]. Activity diagram untuk sistem yang akan dibuat dapat dilihat pada gambar 5 berikut:
Gambar 5. Activity Diagram Sistem
3. Sequence Diagram
Sequence  diagram  merupakan  diagram  untuk  menggambarkan  interaksi  antara  objek  dalam  waktu  yang berurutan [18]. Secara umum sequence diagram digunakan pada tingkat abstraksi model objek[19]. Sequence diagram merupakan diagram yang menjelaskan  aktivitas yang terjadi dalam sistem saat  user mengakses sistem tersebut[20]. Sequence diagram sistem dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini:
Gambar 6. Sequence Diagram Sistem
Berdasarkan gambar 6 di atas dapat dijelaskan proses yang dibutuhkan untuk melihat rekomendasi buku untuk peminjam. Objek yang terlibat dalam proses tersebut terdiri dari satu aktor yaitu Petugas Perpustakaan, 2 objek  yang  ditampilkan  yaitu  Halaman  Utama  dan  Halaman  Rekomendasi  Buku,  satu  database  yaitu  tabel peminjaman, dan satu proses yaitu proses apriori. Dalam proses yang dijalankan, aktor akan selalu aktif hingga proses selesai. Proses atau langkah yang dilalui dalam menampilkan rekomendasi buku adalah sebagai berikut:
a. Proses pertama yang dilalui adalah memilih menu rekomendasi buku pada halaman utama. Pada proses ini, objek yang aktif adalah aktor dan halaman utama yang ditandai dengan timeline atau kotak vertikal pada garis timeline.
b. Proses kedua, sistem akan membuka halaman rekomendasi buku melalui menu yang ditampilkan pada halaman utama.  Pada  proses  ini,  halaman  utama  tidak  akan  diproses  kembali  karena  sudah  tidak  dibutuhkan  dalam proses selanjutnya.

## Journal of Information System Research (JOSH)
c. Proses ketiga adalah aktor petugas perpustakaan akan  menginputkan nomor anggota pengunjung pada form yang disediakan pada halaman rekomendasi buku.
d. Proses  keempat,  setelah  nomor  anggota  diinputkan,  sistem  akan  mencari  data  peminjaman  yang  pernah dilakukan oleh anggota perpustakaan tersebut pada database peminjaman. Pada proses ini, objek yang terlibat adalah halaman rekomendasi buku dan tabel peminjaman.
e. Proses kelima adalah proses pencarian rekomendasi buku. Proses tersebut melibatkan database peminjaman dan proses apriori. Peran database peminjaman akan berakhir pada proses ini.
f. Proses  terakhir  adalah  menampilkan  hasil  rekomendasi  yang  melibatkan  objek  proses  apriori  dan  halaman rekomendasi.  Peran  perhitungan  apriori  akan  berhenti  pada  proses  ini  dan  sistem  akan  menampilkan  hasil perhitungan  melalui halaman  rekomendasi. Aktor dapat melihat hasil rekomendasi berdasarkan perhitungan sistem pada halaman tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Setelah selesai melakukan perancangan, langkah selanjutnya adalah melakukan implementasi terhadap rancangan yang dibuat. Sistem rekomendasi buku di Perpustakaan Umum Kota Magelang ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman web. Beberapa implementasi halaman yang dibuat diantaranya adalah halaman login, halaman input anggota, halaman input peminjaman, dan halaman rekomendasi buku. Contoh dari implementasi halaman pada sistem yang dibuat adalah sebagai berikut:

## Gambar 7. Implementasi Halaman Data Pengunjung
Gambar  7  di  atas  merupakan  salah  satu  halaman  sistem  yang  dibangun  dimana  di  setiap  halaman  akan selalu ditampilkan header yang berisi menu seperti home, data peminjaman, proses apriori, hasil rule, dan tombol logout. Halaman pada gambar 7 di atas merupakan halaman data pengunjung yang digunakan untuk memberikan rekomendasi buku.

## 3.2 Pengujian
Setelah selesai melakukan perancangan, langkah selanjutnya adalah melakukan implementasi dari rancangan yang dilakukan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  khususnya  pada  implementasi  metode  apriori  di dalam sistem. Untuk pengujian dilakukan data sampel seperti pada tabel 1 berikut:

## Tabel 1. Data Peminjaman Anggota
Buku 1 Buku 2 Buku 3 Buku 4 Buku 5 Buku 6 Jumlah Peminjam 1 1 1 1 3 Peminjam 2 1 1 1 1 4 Peminjam 3 1 1 1 1 4 Peminjam 4 1 1 2 Peminjam 5 1 1 1 1 4 Peminjam 6 1 1 2 Peminjam 7 1 1 1 3 Peminjam 8 1 1 2 Peminjam 9 1 1 1 3 Peminjam 10 1 1 2 Peminjam 11 1 1 1 3 Peminjam 12 1 1 1 3 Peminjam 13 1 1 1 3 Peminjam 14 1 1 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1137−1146 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5582
Buku 1 Buku 2 Buku 3 Buku 4 Buku 5 Buku 6 Jumlah Peminjam 15 1 1 1 3 Peminjam 16 1 1 1 3 Peminjam 17 1 1 1 3 Peminjam 18 1 1 2 Peminjam 19 1 1 1 1 4 Peminjam 20 1 1 1 3 Jumlah 12 11 13 9 6 7 58
Berdasarkan  tabel  1  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  58  kali  peminjaman  yang  dilakukan  dengan peminjaman sebanyak 12 peminjaman untuk buku 1, 11 peminjaman untuk buku 2, 13 peminjaman untuk buku 3, 9 peminjaman untuk buku 4, 6 peminjaman untuk buku 5, dan 7 peminjaman pada buku 6. Setelah mendapatkan data  peminjaman,  langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  menghitung  nilai  support  untuk  masing-masing  buku dengan rumus berikut:
Support A = ∑ Transaksi mengandung A ∑ Peminjam x 100% (1)
Berdasarkan rumus (1) di atas, maka support untuk buku 1 adalah:
Support Buku 1 = 12 20 x100% =  60%
Hasil perhitungan support untuk setiap buku (1 itemset) disajikan pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Support 1 Itemset
Buku Jenis Buku Nilai Support Buku 1 Fiksi Ilmiah 60% Buku 2 Sastra Indonesia 55% Buku 3 Fiksi 65% Buku 4 Sains 45% Buku 5 Fiksi Terjemahan 30% Buku 6 Sejarah 35%
Langkah selanjutnya setelah mendapatkan nilai support yang ditampilkan pada tabel 2 adalah menghitung nilai support untuk 2 itemset dengan rumus sebagai berikut:
Support A, B = ∑ Transaksi mengandung A dan B ∑ Peminjam
x 100%
(2)
Berdasarkan rumus 2 di atas dapat dihitung nilai support untuk itemset buku 1 dan buku 2 seperti berikut:
Support Buku 1, Buku 2 = 4 20 x100% =  20%
Hasil dari perhitungan support untuk 2 itemset disajikan pada tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Support 2 Itemset Jenis Buku Nilai Support Fiksi Ilmiah, Sastra Indonesia 20% Fiksi Ilmiah, Fiksi 45% Fiksi Ilmiah, Sains 20% Fiksi Ilmiah, Fiksi Terjemahan 25% Fiksi Ilmiah, Sejarah 20% Sastra Indonesia, Fiksi 20% Sastra Indonesia, Sains 25% Sastra Indonesia, Fiksi Terjemahan 15% Sastra Indonesia, Sejarah 15% Fiksi, Sains 20% Fiksi, Fiksi Terjemahan 25% Fiksi, Sejarah 25% Sains, Fiksi Terjemahan 5% Sains, Sejarah 15% Fiksi Terjemahan, Sejarah 5%
Setelah mendapatkan nilai untuk support pada 2 itemset seperti pada tabel 3, selanjutnya adalah mencari support untuk 3 itemset menggunakan rumus 2 dengan contoh pinjaman dengan buku 1, buku 2, dan buku 3 sebagai berikut:
Support Buku 1, Buku 2, Buku 3 = 1 20 x100% =  5%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Hasil dari perhitungan support 3 itemset disajikan pada tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Nilai Support 3 Itemset Jenis Buku Nilai Support Fiksi Ilmiah, Sastra Indonesia, Fiksi 5% Fiksi Ilmiah, Sastra Indonesia, Sains 5% Fiksi Ilmiah, Sastra Indonesia, Fiksi Terjemahan 10% Fiksi Ilmiah, Sastra Indonesia, Sejarah 5% Fiksi Ilmiah, Fiksi, Sains 15% Fiksi Ilmiah, Fiksi, Fiksi Terjemahan 20% Fiksi Ilmiah, Fiksi, Sejarah 15% Fiksi Ilmiah, Sains, Fiksi Terjemahan 5% Fiksi Ilmiah, Sains, Sejarah 5% Fiksi Ilmiah, Fiksi Terjemahan, Sejarah 0% Sastra Indonesia, Fiksi, Sains 0% Sastra Indonesia, Fiksi, Fiksi Terjemahan 10% Sastra Indonesia, Fiksi, Sejarah 5% Sastra Indonesia, Sains, Fiksi Terjemahan 0% Sastra Indonesia, Sains, Sejarah 5% Sastra Indonesia, ,Fiksi Terjemahan, Sejarah 5% Fiksi, Sains, Fiksi Terjemahan 5% Fiksi, Sains, Sejarah 10% Fiksi, Fiksi Terjemahan, Sejarah 5% Sains, Fiksi Terjemahan, Sejarah 0%
Setelah  mendapatkan  nilai  support  untuk  3  itemset  seperti  pada  tabel  4,  langkah  selanjutnya  adalah menghitung  nilai  confidence  untuk  3  itemset.  Pemilihan  aturan  3  itemset  ditujukan  agar  rekomendasi  yang diberikan lebih tepat karena memiliki data yang lebih spesifik. Rumus untuk menghitung nilai confidence adalah sebagai berikut:
Confidence A, B → C = ∑ Transaksi mengandung A,B,C
∑ Peminjaman AB x 100% (3)
Berdarkan persamaan (3) di atas akan dihitung  confidence untuk buku 3 bagi peminjam buku 1 dan 2 sebagai berikut:
Confidence Buku 1, Buku 2 → Buku 3 = ∑ Transaksi mengandungBuku1,Buku2,Buku 3 ∑ Peminjaman Buku 1,Buku 2 x 100%
Confidence Buku 1, Buku 2 → Buku 3 = 1 4 x 100% = 25%
Hasil untuk masing-masing confidence itemset ditampilkan pada tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Confidence 3 Itemset 2 Itemset Fiksi Ilmiah Sastra Indonesia Fiksi Sains Fiksi Terjemahan Sejarah Fiksi Ilmiah, Sastra Indonesia - - 25% 25% 50% 25% Fiksi Ilmiah, Fiksi - 11% - 33% 44% 33% Fiksi Ilmiah, Sains - 25% 75% - 25% 25% Fiksi Ilmiah, Fiksi Terjemahan - 40% 80% 20% - 0% Fiksi Ilmiah, Sejarah - 25% 75% 25% 0% - Sastra Indonesia, Fiksi 25% - - 0% 50% 25% Sastra Indonesia, Sains 20% - 0% - -% 20% Sastra Indonesia, Fiksi Terjemahan 67% - 67% 0% - 33% Sastra Indonesia, Sejarah 33% - 33% 33% 33% - Fiksi, Sains 75% 0% - - 25% 50% Fiksi, Fiksi Terjemahan 80% 40% - 20% - 20% Fiksi, Sejarah 60% 20% - 40% 20% - Sains, Fiksi Terjemahan 100% 0% 100% - - 0% Sains, Sejarah 33% 33% 67% - 0% - Fiksi Terjemahan, Sejarah 0% 100% 100% 0% - -
Dari  tabel  5  di  atas  telah  didapatkan  nilai  confidence  untuk  setiap  itemset  pada  3  itemset.  Untuk memberikan  contoh  penggunaan  rekomendasi,  dapat  digunakan  peminjaman  yang  dilakukan  oleh  peminjam  1. Berdasarkan data yang ditampilkan pada tabel 1, peminjam 1 telah melakukan peminjaman pada buku 1, buku 3, dan buku 5. Dari data tersebut, maka rekomendasi yang akan ditampilkan dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1137−1146 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5582
Tabel 6. Rekomendasi Untuk Peminjam 1
Kombinasi Buku Support X Y Support X Confidence Keterangan Fiksi Ilmiah, Fiksi → Sastra Indonesia 5% 45% 11% Bukan rekomendasi Fiksi Ilmiah, Fiksi → Sains 15% 45% 33% Bukan rekomendasi Fiksi Ilmiah, Fiksi → Fiksi Terjemahan 20% 45% 44% Rekomendasi Fiksi Ilmiah, Fiksi → Sejarah 15% 45% 33% Bukan rekomendasi Fiksi Ilmiah, Fiksi Terjemahan → Sastra Indonesia 10% 25% 40% Rekomendasi Fiksi Ilmiah, Fiksi Terjemahan → Fiksi 20% 25% 80% Rekomendasi Fiksi Ilmiah, Fiksi Terjemahan → Sains 5% 25% 20% Bukan rekomendasi Fiksi Ilmiah, Fiksi Terjemahan → Sejarah 0% 25% 0% Bukan rekomendasi Fiksi, Fiksi Terjemahan → Fiksi Ilmiah 20% 25% 80% Rekomendasi Fiksi, Fiksi Terjemahan → Sastra Indonesia 10% 25% 40% Rekomendasi Fiksi, Fiksi Terjemahan → Sains 5% 25% 20% Bukan rekomendasi Fiksi, Fiksi Terjemahan → Sejarah 5% 25% 20% Bukan rekomendasi
Berdasarkan tabel 6 di atas, jika digunakan aturan minimal support 10% dan nilai confidence sebesar 40% maka rekomendasi  yang  muncul adalah kombinasi nomor 3, 5, 6, 9, dan 10. Namun karena peminjam 1 sudah meminjam buku Fiksi Ilmiah, Sastra Indonesia, dan Fiksi, maka satu-satunya rekomendasi adalah Sastra Indonesia. Sedangkan untuk hasil implementasi pada sistem dapat dilihat pada gambar 8 sebagai berikut:

## Gambar 8. Implementasi Apriori
Berdasarkan hasil implementasi pada gambar 8 diatas dapat dilihat bahwa implementasi yang dilakukan telah sesuai dengan perhitungan manual yang dilakukan. Perbandingan antara perhitungan manual dengan output yang ditampilkan sistem menghasilkan rekomendasi dan nilai confidence yang sama. Hal tersebut berarti metode algoritma apriori telah berhasil diimplementasikan dengan baik ke dalam sistem.

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan implementasi rancangan dan melihat hasil output sistem, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa metode apriori dapat diimplementasikan dengan baik pada sebuah sistem untuk memberikan rekomendasi buku di Perpustakaan Kota Magelang. Tingkat ketepatan hasil yang ditampilkan oleh sistem memiliki persentase sebesar 100%  atau  sesuai  dengan  perhitungan  manual  yang  dilakukan.  Perbedaan  hanya  terletak  pada  bagian  tampilan karena pada tampilan sistem sudah durutkan berdasarkan nilai confidence tertinggi. Sistem Rekomendasi Buku Dengan Metode Apriori ini masih dapat dikembangkan lagi misalnya dengan menambahkan klasifikasi jenis buku sehingga dapat mempersempit rekomendasi yang diberikan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada semua pihak yang telah berkontribusi dalam penyususnan penelitian ini.Pertama ucapan terimkasih kepada kedua orang tua, istri dan keluarga yang telah memberikan semangat dan do’a. Terakhir ucapan  terimakasih  kepada  dosen  pembimbing,  Bapak  Nuryanto,  S.T.,  M.Kom  dan  Bapak  Rofi  Abul  Hasani, S.Kom.,  M.Eng  Yang  telah  memberikan  bimbingan  dan  masukan  sehingga  penelitian  ini  dapat  berlangsung dengan baik dan selesai .

## REFERENCES
[1]  T. Kandow, S. Dengo, and R. Mambo, “Strategi Dinas Perpustakaan Daerah Dalam Meningkatkan Minat Baca Masyarakat Kabupaten Bolaang Mongondow Timur,” Jurnal Administrasi Publik, vol. 7, no. 109, 2021.
[2]  S.  L.  Zahara,  Z.  U.  Azkia,  and  M.  M.  Chusni,  “Implementasi  Teknologi  Artificial  Intelligence  (AI)  dalam  Bidang Pendidikan,” JPSP: Jurnal Penelitian Sains dan Pendidikan, vol. 3, no. 1, 2023.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[3]  T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda, and O. Nurdiawan, “Analisis Data Transaksi Terhadap Pola Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,”  INFORMATICS  FOR  EDUCATORS  AND PROFESSIONAL : Journal of Informatics, vol. 6, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.51211/itbi.v6i1.1688.
[4]  Erwin, “Analisis Market Basket dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth,” Jurnal Generik, vol. 2, no. 4, 2009.
[5]  A. A. Hidayat, N. Hendrastuty, and Styawati, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Apotek Shaqeena Untuk Memprediksi Penjualan Berbasis Android,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 4, no. 3, pp. 302–312, 2023.
[6]  S. Syofian and A. Nugraha, “Prediksi Sistem Stok Barang Toko Elektronik Abc Dengan Algoritma Apriori Dan Metode Moving Average,” Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 11, no. 1, pp. 27–32, 2021.
[7]  M.  Ramadhan,  J.  Hutagalung,  M.  Dahria,  I.  Zulkarnain,  and  H.  Jaya,  “Prediksi  Penjualan  Spare  Part  Mobil  Daihatsu Menggunakan Algoritma Apriori,” Techno.Com, vol. 22, no. 1, pp. 156–166, 2023, doi: 10.33633/tc.v22i1.7192.
[8]  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 Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika), vol. 7, no. 1, p. 13, 2022, doi: 10.30645/jurasik.v7i1.410.
[9]  A.  A.  Irawan  and  Neneng,  “Sistem  Informasi  Penerimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Web  (Studi  Kasus  SMA  Fatahilah Sidoharjo Jati Agung Lampung Selatan),” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 1, no. 2, 2020.
[10] A.  Arif,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Prediksi  Pemesanan  Spanduk  di  Percetakan  Cipta  Aksara  3 Pagaralam,” Indonesian Journal of Computer Science, vol. 11, no. 1, pp. 220–231, 2022.
[11] R. D. R. Yusron and M. M. Huda, “Analisis Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Model Waterfall Dalam Peningkatan Inovasi Teknologi,” JACIS: Journal Automation Computer Information System, vol. 1, no. 1, 2021.
[12] I. H. Santi, Analisa Perancangan Sistem. Pekalongan: Nasya Expanding Management, 2020.
[13] A. T. Hidayati, A. E. Widyantoro, and H. J. Ramadhani, “Perancangan Sistem Informasi Wirausaha Mahasiswa (Siwirma) Berbasis Web dengan Unified Modelling Language (UML),” Jurnal Penelitian Rumpun Ilmu Teknik (JUPRIT), vol. 2, no. 4, 2023.
[14] A. Syahputra and M. B. Wibawa, “Analisa Kebutuhan Fungsional Aplikasi Kepuasan Layanan Kantor Imigrasi Kelas I TPI Banda Aceh Menggunakan Metode Viewpoint Oriented Rewuirement Definition (VORD) dan Proto Personas,” JICS: Journal of Informatics and Computer Science, vol. 20, no. 1, 2024.
[15] M. E. Nisworo, W. Witanti, and P. N. Sabrina, “Pembangunan Sistem Informasi Biaya Produksi Benang Menggunakan Metode Activity Based Costin Pada PT. Asian Cotton Industry,”  Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019, pp. 24–32, 2019.
[16] N. Hadiza, W. N. Sari, and H. Afriyadi, “Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Surat Masuk dan Surat Keluar pada Kantor Dinas Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana Kabupaten Sarolangun,” Journal on Education, vol. 5, no. 4, 2023.
[17] M. Syarif and E. B. Pratama, “Analisis Metode Pengujian Perangkat Lunak Blackbox Testing Dan Pemodelan Diagram Uml  Pada  Aplikasi  Veterinary  Services  Yang  Dikembangkan  Dengan  Model  Waterfall,”  Jurnal  Teknik  Informatika Kaputama (JTIK), vol. 5, no. 2, pp. 253–258, 2021.
[18] A. F. Prasetya, Sintia, and U. L. D. Putri, “Perancangan Aplikasi Rental Mobil Menggunakan Diagram UML (Unified Modelling Language),” Jurnal Ilmiah Komputer Terapan dan Informasi, vol. 1, no. 1, pp. 14–18, 2022.
[19] P.  U.  Sari  and  A.  Suryadi,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Laporan  Payment  Nasabah  Perusahaan  Pinjaman  Online Berbasis Web dengan Menggunakan Metode Rapid Aplicatoin Development (RAD),”  OKTAL: Jurnal Ilmu Komputer dan Sains, vol. 2, no. 1, 2023.
[20] M. Z. Damara and E. Arribe, “Perancangan  Sistem Informasi Company Profile dan Pemesanan Layanan Jasa Berbasis Web PT. Gelora,” Jurnal Ilmiah Informatika (JIF), vol. 11, no. 2, 2023.
[21] R. A. Hasani, M. Resa, A. Yudianto, P. Sukmasetya, and Y. Febriyanto, “Uji Prototype Metode Design Thinking pada penyebaran Informasi COVID-19,” 2022. [Online]. Available: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI