Vol. 3 No. 1 (April 2019)
PEMANFAATAN DATA MINING PENEMPATAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE
(Study Kasus: SMA NEGERI 1 SIDAMANIK)

## Friskila Parhusip
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Email: friskilaparhusip1406@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No1.pp61-65

## ABSTRACT
Perpustakaan merupakan salah satu penyedia sumber ilmu pengetahuan yang berupa buku, novel, dll. Itulah salah satu fasilitas yang digunakan oleh siswa/ siswi SMA Negeri 1 Sidamanik dalam mengembangkan ilmu pengetahuan dengan membaca. Penyusunan buku disuatu perpustakaan yang menggunakan penyusunan buku sesuai  dengan  rak  sangat  mempengaruhi  peminjam  buku.  Penyusunan  buku  yang  masih  dilakukan  pada perpustakaan  SMA Negeri 1 Sidamnanik  secara acak yang mengakibatkan lamanya calon peminjam buku dalam  mencari  buku  yang  akan  dipinjam  yang  dapat  mempengaruhi  kepuasan  calon  peminjam  terhadap fasilitas perpustakaan. Maka diperlukan analisis tentang penyusunan buku sesuai dengan kebiasaan peminjam buku.  Data  mining  merupakan  suatu  teknik  untuk  menggali  suatu  informasi  yang  tersembunyi  dari  suatu kumpulan data. Adapun salah satu metode data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode association rule. Association rule merupakan salah satu teknik data mining yang berfungsi untuk menemukan hubungan antar variabel yang ada didalam suatu data transaksi . Keywords: Perpustakaan, Data Mining, Association Rule, SMA Negeri 1 Sidamanik.

## PENDAHULUAN
SMA  Negeri  1  Sidamanik  adalah  SMA Negeri  yang  berada  di  Jl.  Besar Sidamanik,  Dusun, Sarimatondang, Kelurahan Sarimatondang, Kecamatan  Sidamanik,  Kabupaten  Simalungun, Provinsi Sumatera Utara. SMA ini memiliki fasilitas yang  cukup  lengkap  salah  satunya  perpustakaan. Perpustakaan  SMA  Negeri  1  Sidamanik  berdiri seiring  dengan berdirinya SMAN 1 Sidamanik pada tanggal 03 Maret 1983 yang berlokasi di SMA Negeri 1  Sidamanik.  Perpustakaan  ini  memiliki  1200  unit buku.
Pada  lembaga  pendidikan,  perpustakaan merupakan  salah  satu  fasilitas  yang  sangat  penting bagi  para  penggunanya.  Selain  berfungsi  untuk mengelola  koleksi  berupa  karya  tulis,  karya  cetak,
dan karya rekam, sekarang ini perpustakaan dianggap sebagai  sumber  daya  informasi  yang  menjadi penggerak  majunya  sebuah  lembaga.  Perpustakaan merupakan  salah  satu  fasilitas  penyedia  informasi, sumber ilmu pengetahuan, dan sarana. Perpustakaan juga  sebagai  penunjang  proses  kegiatan  belajar mengajar  bagi  para  pengguna  untuk  mendapatkan informasi yang diinginkan.
Selama ini, data transaksi peminjaman buku tersebut  hanya  disimpan  begitu  saja  tanpa  ada pengolahan lebih lanjut. Padahal, banyaknya jumlah data  transaksi  peminjaman  tersebut  bisa  digunakan untuk  mengetahui  aturan  asosiasi  antara  dua  buku atau lebih. Misalnya, jika anggota meminjam buku A maka  juga  akan  meminjam  buku  B.  Pengetahuan
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
tentang  aturan  asosiasi  ini  sangat  bermanfaat  untuk pihak perpustakaan FST.
Dari penelitian ini penulis berharap petugas perpustakaan  SMA  Negeri  1  Sidamanik  dapat menyusun buku sesuai dengan kebiasaan peminjam, sehingga calon peminjam buku dapat dengan mudah mencari  buku  yang  diinginkan,  dan  tidak menghabiskan banyak waktu dalam mencari buku.

## METODE PENELITIAN

## Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses penggalian  data  atau  penyaringan  data  dengan memanfaatkan  kumpulan  data  dengan  ukuran  yang cukup  besar  melalui  serangkaian  proses  untuk mendapatkan  informasi  yang  berharga  dari  data tersebut. Data mining dapat diterapkan pada berbagai bidang yang mampunyai sejumlah data.
Menurut Daryl Pregibon bahwa data mining adalah  campuran  dari  statistic,  kecerdasan  buatan, dan riset basis data yang masih berkembang.
Menurut  Larose  (2005)  enam  fase  data mining menurut CRISP-DM yaitu:
1. Fase pemahaman bisnis (Bussiness Understanding   Phase) 2. Fase  Pemahaman  Data  (Data  Understanding
Phase)
3. Fase Pengolahan Data (Data Preparation Phase)
4. Fase Pemodelan (Modelling Phase)
5. Fase Evaluasi (Evaluation Phase)
6. Fase Penyebaran (Deployment Phase)

## Assosiation Rule
Association  rule  adalah  salah  satu  teknik utama atau prosedur dalam Market Basket Analysis untuk  mencari  hubungan  antar-item  dalam  suatu dataset  dan  menampilkan  bentuk  association  rule. Association  rule  (aturan  asosiasi)  akan  menemukan pola  tertentu  untuk  mengasosiasikan  data  yang  satu dengan  data  yang  lain.  Untuk  mencari  association rule  dari  suatu  kumpulan  data,  tahap  pertama  yang harus  dilakukan  adalah  mencari  frequent  itemset
terlebih dahulu. Frequent itemset adalah sekumpulan item yang sering muncul secara bersamaan. Setelah semua  pola  frequent  itemset  ditemukan,  barulah mencari aturan assosiatif atau aturan keterkaitan yang memenuhi  syarat  yang  telah  ditentukan  (Widiati, 2014).
Han  et  al.  (2011)  menyatakan  frequent itemset  diperoleh  dengan  mencari  nilai  support  dan confidence dari itemset sebagai berikut:
Support
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 → 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
= 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖

## Confidence
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) =  𝑃(𝐵|𝐴)

## = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴
Semua  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan memiliki  nilai  confidence  lebih  besar  atau  sama dengan nilai all-confidence. Nilai all-confidence dari itemset dapat ditentukan dengan rumus:
𝑎𝑙𝑙 − 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑋) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑋) 𝑚𝑎𝑥 !∈# 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐼)
Penyebut  adalah  nilai  support  maksimal item  yang  berasal  dari  subset  X,  tidak  termasuk himpunan  kosong  dan  improper  subset.  Nilai maksimal  akan  diperoleh  saat  subset  dari  X  terdiri dari satu item. All-confidence merupakan salah satu alternatif untuk mengukur aturan asosiasi (Omiecinski, 2003).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini ada beberapa data buku yg dipinjam oleh siswa yang akan diproses  dengan menggunakan  metode  association  rule,  dan  datanya adalah sebagai berikut:
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
Tabel 1. Buku yang Dipinjam No Nama Buku Yang Dipinjam 1 Andika Biologi, Matematika, Fisika 2 Ardiansyah Bahasa Inggris, Kimia, Matematika 3 Benaya Simatupang Fisika, Kimia, Biologi 4 Beni Haloho Bahasa Indonesia, Biologi, Fisika 5 Cika Simatupang Bahasa Inggris, Matematika, Hello Magazine 6 Cerlisia Dabukke Kimia, Biologi, Fisika 7 Damar Siahaan Bahasa Indonesia, Matematika, Fisika 8 Dion Saragih Biologi, Kehidupan Bakteri, Fisika 9 Daniel Parhusip Matematika, Bahasa Inggris, Fisika 10 Dina Putri Bahasa Inggris, Kimia, Fisika Ditentukan : Minimum Support = 50%
Minimum Confidence = 50%
Mentukan Frequent Item Set (FIS)
Tabel 2. Frequent Item Set (FIS) Biologi 5 10 50 Matematika 5 10 50 Fisika 7 10 70 Bahasa Inggris 4 10 40 Kimia 4 10 40 Bahasa Indonesia 2 10 20 Hello Magazine 1 10 10 Kehidupan Bakteri 1 10 10
Maka Item {Biologi, Matematika, Fisika} adalah FIS nya.

## Menentukan Frequent Item Set (FIS) Besar dari Minimum Support
Support (Biologi         Matematika) = Biologi ⋃ Matematika
= 1/10
= 10%
Support (Biologi          Fisika) = Biologi ⋃ Fisika = 5/10
= 50%
Support (Matematika           Fisika) = Matematika ⋃ Fisika = 3/10 = 30% Berikut tabelnya:
Tabel 3. Minimum Support Biologi-Matematika 1 10 10 Biologi-Fisika 5 10 50 matematika-fisika 3 10 30
Maka dihasilakna FIS besar dari Minimum Support adalah {Biologi Fisika}.

## Menentukan minimum Confidence
Confidence (Biologi          Fisika) = Support (Biologi         Fisika) / Support (Biologi) = (5/10) / (5/10) = 100% Atau
= 50% / 50%
= 100 %
Confidence (Fisika          Biologi) = Support (Fisika       Biologi) / Support (Fisika) = (5/10) / (7/10) = 71,42% Atau = 50% / 70% = 71,42 %
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
Menentukan Interisting Rule
Body              Head[Support, Confidence]
Maka: Biologi        Fisika [50%, 100% ] Fisika Biologi [50%, 71.42%]

## Menentukan Knowledge
Biologi       Fisika -50% dari semua pemijam buku Biologi  dan fisika dipinjam secara bersamaan -Dari semua peminjambuku Biologi, 100%
meminjam buku Fisika
Fisika      Biologi -50 % dari semua peminjam buku Fisika dan buku Kimia secara bersamaan
-Dari semua Pemijam yang meminjam buku fisika, 71,42% meminjam buku Biologi.

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian yang akan dibuat yaitu memberikan hasil akhir sebagai berikut:
1. Mengetahui buku apa saja yang sering di pinjam secara bersamaan oleh pengunjung perpustakaan. 2. Menganalisis data-data yang ada
diperpustakaan  sehingga  menghasilkan  suatu kombinasi  aturan  asosiasi  berupa  pola peminjaman.
3. Memberikan  rekomendasi  buku-buku  terkait dengan  buku  yang  sering  dipinjam  oleh pengunjung perpustakaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Han, J. Kamber, M. & Pei, J. (2011). Data Mining Concepts and Techniques. 3 rd Edition. New York: Morgan Kaufmann.
Larose, D. T. (2005). Data Mining Methods and Models. New Jersey: John Wiley & Son Inc.
Listriani, D., Setyaningrum, A. H., & Eka, F. M. A, (2016). Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro), Jurnal Teknik Informatika, Vol. 9, No. 2, pp. 120–127.
Omiecinski, E. R. (2003). Alternative Interest Measures for Mining Associations in Databases. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , 15 (1), 57–69. https://doi.org/http://doi.ieeecomputersociety .org/10.1109/TKDE.2003.1161582
Srikanti, E., Yansi, R. F., Norhavina, I. P., & Salisah, F. N. (2018). Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Aturan Asosiasi pada
Data Peminjaman Buku di Perpustakaan,
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen. Sistem Informasi , Vol. 4, No. 1, pp. 77–80.
Subianto, M., Fitriana, A.R., and Hijriyana M. P.,
(2018). Pola peminjaman buku di
Perpustakaan Universitas Syiah Kuala menggunakan Algoritma Eclat, Berkala Ilmu Perpustakaan dan Informasi , Vol. 14, No. 1, p. 35.
Sulastri H., and Gufroni, A. I. (2017). Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia, Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , Vol. 3, No. 2, p. 299.
Wandi, N., Hendrawan, R. A., & Mukhlason, A.
(2012). Pengembangan Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku dengan Penggalian
Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori, Jurnal Teknik ITS , vol. 1, pp. 1–5.
Widiati, E and Dewi, K. E., (2014). Implementasi
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
Association Rule Terhadap Penyusunan Layout Makanan Dan Penentuan Paket Makanan Hemat Di RM Roso Echo Dengan Algoritma Apriori, Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , Vol. 96, No. 2, pp. 2089– 9033.
Winarno, A. and Wibisono, M. G. (2012). Penggunaan Algoritma Apriori Untuk Menemukan Pola Peminjaman Buku Di Perpustakaan Universitas Dian Nuswantoro Semarang, J. Dan Pros. Elektron. STMIK Diponegara , pp. 1–11.