INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 3141-3153 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Sistem Rekomendasi Peminjaman Buku Pada Perpustakaan Mts Takhassus Al- Qur’an Wonosobo Dengan Algoritma Fp -Growth
Saifu Rohman 1 ✉ , Dimas Prasetyo Utomo 2 , Adi Syafii 4
Teknik Informatika, Universitas Sains Al- Qur’an
Email: saifurohman@unsiq.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Penelitian  ini  fokus  pada  analisis  pola  peminjaman  buku  di  perpustakaan  dengan  menggunakan algoritma FP-Growth. Data transaksi peminjaman buku telah diolah dengan menerapkan nilai minimum support 8% dan minimum confidence 30%, menghasilkan delapan pola berbeda setiap bulannya. Hasil menunjukkan beberapa temuan menarik, seperti pada bulan Juli, ditemukan pola peminjaman dengan nilai confidence tertinggi (100%) antara buku Karya Umum dan kategori Pendidikan. Pada bulan Agustus, pola serupa terlihat antara buku Falsafat dan buku Agama (Umum) dengan confidence 100%. Namun, temuan paling signifikan dari seluruh dataset adalah pola terkuat, yaitu asosiasi antara buku Karya Umum dan Pendidikan, dengan nilai lift ratio 1.247. Hasil ini memberikan pandangan berharga untuk pengelola perpustakaan  dalam  menyusun  buku  di  rak  dan  merencanakan  stok  untuk  meningkatkan  efisiensi pencarian  pengunjung.  Dengan  memberikan  dasar  data  empiris,  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  pengelola  perpustakaan  untuk  menyederhanakan  proses  pencarian  buku,  meningkatkan kepuasan pengunjung, dan mengoptimalkan pengelolaan koleksi buku di perpustakaan.
Keywords: Asociation Rule, FP-Growth, Perpustakaan MTs Takhassus Al- Qur’an Wonosobo
Abstrak
This research focuses on analyzing patterns in book  borrowing within a library using the FP-Growth algorithm. Transaction data for book borrowings were processed with a minimum support of 8% and a minimum  confidence  of  30%,  resulting  in  eight  different  patterns  each  month.  The  findings  reveal interesting patterns, such as in July, where the highest confidence pattern (100%) was identified between General Works books and the Education category. Similarly, in August, a pattern emerged with a 100% confidence level involving Philosophy books and books in the Religion (General) category. However, the most significant discovery across the entire dataset is the strongest pattern, associating General Works books with the Education category, with a lift ratio of 1.247. This result provides valuable insights for library managers in arranging books on shelves and planning stock to enhance the efficiency of visitor searches. By offering empirical data, this research aims to assist library managers in simplifying the book search process, improving visitor satisfaction, and optimizing book collection management in the library. Kata kunci: Asociation Rule, FP-Growth, Library MTs Takhassus Al- Qur’a n Wonosobo

## PENDAHULUAN
Perpustakaan MTs Takhassus Al-Qur'an Wonosobo menggunakan sistem informasi web untuk memenuhi kebutuhan informasi, menyediakan bahan rujukan, dan memberikan ruang belajar serta layanan peminjaman buku. Namun, proses pengolahan data transaksi peminjaman buku belum optimal, hanya berfungsi sebagai arsip dengan atribut topik dan judul buku. Perpustakaan belum memanfaatkan data ini untuk membuat model persediaan buku  atau  menganalisis  pola  peminjaman  guna  memberikan  rekomendasi  buku  yang relevan.  Diperlukan  strategi  yang  lebih  efektif  dalam  memanfaatkan  data  untuk meningkatkan manfaat perpustakaan.
Tidak adanya sistem untuk merekomendasikan koleksi buku sejenis dengan buku yang dicari dalam pencarian menjadi masalah dalam meningkatkan pelayananan kepada anggota perpustakaan untuk dapat mengoptimalkan sebagai sarana untuk mengembangkan bakat dan potensi.
Masalah ini dikhawatirkan dapat mengurangi minat baca setiap anggota perpustakaan sehingga  dapat  mengurangi  jumlah  kunjungan  anggota  perpustakaan.  Dalam  upaya meningkatkan  pelayanan  kepada  anggota  perpustakaan,  sistem  akan  memberikan informasi koleksi buku sejenis ketika anggota mencari suatu buku. Hal ini bertujuan agar anggota dapat menemukan alternatif jika buku yang dicari tidak tersedia, sehingga mereka dapat meminjam atau membaca buku yang serupa.
Perkembangan  teknologi  dapat  memfasilitasi  pertumbuhan  data,  memungkinkan pemanfaatan  ketersediaan  data  untuk  analisis  yang  mendalam.  Data  tersebut  dapat digunakan dalam pengambilan keputusan, seperti memberikan rekomendasi buku kepada
pengunjung,  menata  buku  antar  rak,  dan  mengambil  keputusan  lainnya.  Analisis  data peminjaman buku dapat memberikan pola yang memandu penambahan persediaan buku, serta menentukan topik buku yang relevan untuk diperluas. Hal ini menunjukkan potensi untuk meningkatkan efisiensi dan kebermanfaatan perpustakaan melalui pemanfaatan data dan teknologi ().
FP-Growth adalah algoritma untuk menemukan himpunan data yang sering muncul dalam  dataset  dengan  memanfaatkan  struktur FP-Tree  (Aldiansyah,  2022).  Algoritma  ini menerapkan  konsep divide  and  conquer  untuk  membagi  permasalahan  besar  menjadi permasalahan yang lebih kecil (Sadat, 2023).
Penggunaan algoritma FP-Growth dalam analisis pola peminjaman di perpustakaan MTs Takhassus Al- Qur’an Wonosobo dapat menjadi landasan untuk efektifitas pengelolaan data buku yang sering dipinjam. Dengan memanfaatkan hasil analisis, perpustakaan dapat memberikan rekomendasi buku kepada pengunjung, baik melalui sistem offline maupun online  berbasis  web.  Ini  dapat  meningkatkan  kinerja  perpustakaan  dan  pelayanannya, memastikan bahwa koleksi buku yang disediakan lebih sesuai dengan kebutuhan dan minat pengunjung (Kadafi, 2018).

## METODOLOGI PENELITIAN

## A. Kerangka Pemikiran
Penelitian ini bertujuan mengatasi kendala pada sistem informasi perpustakaan MTs Takhassus  Al- Qur’an  Wonosobo  yang  belum  dilengkapi  dengan  sistem  rekomendasi peminjaman buku.
Penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah dalam layanan perpustakaan terkait pencarian dengan rekomendasi. Analisis dilakukan untuk memahami permasalahan, kemudian  menggunakan  algoritma Frequent  Pattern  Growth  untuk  memberikan rekomendasi berdasarkan data transaksi peminjaman buku. Tahap selanjutnya melibatkan perancangan sistem sebagai antarmuka petugas dengan sistem. Setelah perancangan tahap selanjtnya adalah testing atau pengujian sistem menggunakan Black Box Testing.
Gambar 1 Kerangka Pemikiran
B. Metode Pengumpulan Data
a. Studi Literatur
Penulis melakukan pencarian, pembelajaran dari berbagai macam literatur dan dokumen  yang  menunjang  pengerjaan  Tugas  Akhir  ini  khususnya  yang  berkaitan dengan Pengambilan kesimpulan sebuah perpustakaan terutama yang menggunakan metode Data Mining menggunakan algoritma FP-Growth.
b. Wawancara
Wawancara  yaitu  pengumpulan  data  dengan  melakukan  tanya  jawab  secara langsung  terhadap  pengelola  dan  penjaga  perpustakan  MTs  Takhassus  Al- Qur’an Wonosobo untuk mengetahui apa saja yang di perlukan dalam aplikasi pengambilan keputusan.
c. Metode Analisis Data
Analisis data adalah proses mengorganisir, mengurutkan, dan menyusun data dari  wawancara,  catatan  lapangan,  dan  dokumentasi.  Teknik  analisis  melibatkan pengelompokan  data  ke  dalam  kategori,  penjabaran  ke  unit-unit  terperinci,  sintesis, identifikasi  pola,  pemilihan  informasi  relevan,  dan  pembuatan  kesimpulan  untuk memudahkan pemahaman.

## C. Algoritma FP-Growth (Frequent Pattern Growth)
Algoritma  FP-Growth  adalah  metode  efisien  dalam  data  mining  dengan  struktur pohon awalan pada itemset lengkap (Karthik, 2022). Proses dimulai dengan mengompresi database, mengembangkan pohon pola yang sering muncul. Database yang dikompresi dibagi menjadi beberapa database bersyarat, merepresentasikan pola yang sering muncul unik  (Swastika,  2023).  Pendekatan  ini  mengurangi  biaya  pencarian  dan  memberikan selektivitas yang baik. Metode FP-Growth terdiri dari tiga tahap utama, yaitu (Mulya, 2019):
a. Langkah pembentukan conditional pattern base
Conditional Pattern Base adalah subbasis data yang berisi jalur awal (prefix path) dan pola  akhir  (suffix  pattern).  Pembentukan conditional  pattern  base  dilakukan  melalui analisis FP-Tree yang sebelumnya telah dikonstruksi (Halim, 2021).
b. Langkah pembentukan conditional FP-Tree
Pada tahap ini, total dukungan ( support count) dari setiap item pada setiap conditional pattern base dihitung, kemudian setiap item yang memiliki dukungan lebih besar atau sama  dengan  nilai  minimum support  count  akan  digunakan  untuk  membentuk Conditional FP-Tree (Wahyusari, 2023).
c. Langkah pencarian frequent itemset
Jika Conditional FP-Tree merupakan jalur tunggal (single path), maka frequent itemset dapat  ditemukan  dengan  menggabungkan  item  untuk  setiap Conditional  FP-Tree (Kurniawan, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Data Mining dengan menggunakan metode FP-Growth
a. Menentukan data set dari data transaksi
Data  transaksi  yang  digunakan  dalam  simulasi  pemrosesan  metode FP- Growth adalah berupa ID buku sebagai item sejumlah 40 transaksi / item set.
Tabel 1 Data Set No  ID item Nama Item 1  1, 3 Laskar Pelangi, Ayat-ayat Cinta 2  29, 11, 1 Thibbil Qulub Klinik Penyakit Hati, Inferno Neraka, Laskar Pelangi 3  29 Thibbil Qulub Klinik Penyakit Hati 4  30, 10 Boleh Dong Salah, 27 Keutamaan Shalat Berjamaah Di Masjid 5  31 Malahayati Srikandi dari Aceh
6  3, 2, 1 Ayat-Ayat Cinta, Ayat-Ayat Cinta 2, Laskar Pelangi
7  3, 28, 30  Ayat-Ayat Cinta, Mengapa Hatiku Membeku, Boleh Dong Salah
8  31, 32 Malahayati Srikandi dari Aceh, Tanya Jawab Bersama Nabi Muhammad
SAW 9  28 Mengapa Hatiku Membeku 10  28, 10 Mengapa Hatiku Membeku, 27 Keutamaan Shalat Berjamaah Di Masjid 11  1 Laskar Pelangi 12  3, 1 Ayat-Ayat Cinta, Laskar Pelangi 13  3, 2, 1 Ayat-Ayat Cinta, Ayat-Ayat Cinta 2, Laskar Pelangi 14  32, 31, 10 Tanya Jawab Bersama Nabi Muhammad SAW, Malahayati Srikandi dari Aceh, 27 Keutamaan Shalat Berjamaah Di Masjid 15  2, 1 Ayat-Ayat Cinta 2, Laskar Pelangi 16  28, 31 Mengapa Hatiku Membeku, Malahayati Srikandi dari Aceh 17  29 Thibbil Qulub Klinik Penyakit Hati 18  3, 2 Ayat-Ayat Cinta, Ayat-Ayat Cinta 2 19  1, 2 Laskar Pelangi, Ayat-Ayat Cinta 2 20  3, 2 Ayat-Ayat Cinta, Ayat-Ayat Cinta 2 21  32, 31, 28 Tanya Jawab Bersama Nabi Muhammad SAW, Malahayati Srikandi dari Aceh, Mengapa Hatiku Membeku 22  10, 31, 32
27 Keutamaan Shalat Berjamaah Di Masjid, Malahayati Srikandi dari Aceh,
Tanya Jawab Bersama Nabi Muhammad SAW 23  1, 3 Laskar Pelangi, Ayat-Ayat Cinta 24  10, 31 27 Keutamaan Shalat Berjamaah Di Masjid, Malahayati Srikandi dari Aceh 25  31, 32 Malahayati Srikandi dari Aceh, Tanya Jawab Bersama Nabi Muhammad SAW 26  1 Laskar Pelangi 27  30, 10, 31 Boleh Dong Salah, 27 Keutamaan Shalat Berjamaah Di Masjid, Malahayati Srikandi dari Aceh 28  28, 32 Mengapa Hatiku Membeku, Tanya Jawab Bersama Nabi Muhammad SAW 29  1 Laskar Pelangi 30  3, 2 Ayat-Ayat Cinta, Ayat-Ayat Cinta 2 31  1, 11 Laskar Pelangi, Inferno Neraka 32  3, 2 Ayat-Ayat Cinta, Ayat-Ayat Cinta 2 33  31 Malahayati Srikandi dari Aceh 34  11, 29 Inferno Neraka, Thibbil Qulub Klinik Penyakit Hati 35  1 Laskar Pelangi
36  30, 10,
32
Bersama Nabi Muhammad SAW
37  3, 2, 29   Ayat-Ayat Cinta, Ayat-Ayat Cinta 2, Thibbil Qulub Klinik Penyakit Hati
38  3, 2 Ayat-Ayat Cinta, Ayat-Ayat Cinta 2 39  31, 32 Malahayati Srikandi dari Aceh, Tanya Jawab Bersama Nabi Muhammad SAW
40  28, 32 Mengapa Hatiku Membeku, Tanya Jawab Bersama Nabi Muhammad SAW
b. Menetukan frekuensi item
Menentukan frekuensi setiap item dan mengurutkan berdasarkan priority dari nilai frekuensi tertinggi ke terendah.
Tabel 2 Frekuensi Item ID Item Count >> ID Item Count 1 13 1 13 3 12 3 12 29 5 31 11 11 3 2 10 30 4 32 9 10 7 10 7 31 11 28 7 2 10 29 5 28 7 30 4 32 9 11 3

## c. Mengurutkan item set
Menulis ulang data set dengan item set diurutkan berdasarkan item priority pada table sebelumnya (Tabel 2) sebagai acuan.
Tabel 3 Item Set Urut No ID item No ID item 1  1, 3 21  31, 32, 28 2  1, 29, 11 22  31, 32, 10 3  29 23  1, 3 4  10, 30 24  31, 10
5  31 25  31, 32 6  1, 3, 2 26  1 7  3, 28, 30 27  31, 10, 30 8  31, 32 28  32, 28 9  28 29  1 10  10, 28 30  3, 2 11  1 31  1, 11 12  1, 3 32  3, 2 13  1, 3, 2 33  31 14  31, 32, 10 34  29, 11 15  1, 2 35  1 16  31, 28 36  32, 10, 30 17  29 37  3, 2, 29 18  3, 2 38  3,2 19  1, 2 39  31, 32 20  3, 2 40  32, 28
d. Membuat Graph FP-Tree
Gambar 3. Graph FP-Tree
e. Membangkitkan Conditional Pattern Base
Pembangkitan Conditional Pattern  base didapatkan melalui FP-tree yang telah dibangun sebelumnya. Adapun item yang diminta diurutkan dari frekuensi terendah ke tertinggi.
Tabel 4 Conditional Pattern Base
ID Item
Conditional Pattern Base
11 {29:1}, {29,1:1}, {1:1}
30 {32,10:1}, {31,10: 1}, {10:1}, {3,28:1}
29 {1:1}, {3,2:1}, {null : 3}
10 {31: 1}, {31:2}, {31,32:2}, {null: 2}
28 {32:2}, {31:1}, {31,32:1}, {10:1}, {3:1}, {null: 2}
32 (31:6}, {null: 3}
2
(1:2), (1,3:2}, {3:6}
31 {null: 11}
3 {1:5}, {null: 7}
1 {null: 13}
f. Membangkitkan Conditional FP-Tree
Membangkitkan Conditional FP-Tree dari table sebelumnya dengan mengacu pada minimum  support  yang  diminta.  Adapun  minimum  support  yang  diberikan  yaitu  6, apabila  jumlah  nilai  support  count  pada  masing-masing conditional  pattern  base kurang dari 6 maka harus dieliminasi / tidak perlu untuk dituliskan.
Tabel 5 Frequent Set ID Item Conditional Pattern Base Frequent Set 11 - - 30 - - 29 - - 10 - - 28 - - 32 [31:6] (31,32:6} 2 [3:8] (3,2:8} 31 - - 3 - -
1 -
-
g. Mencari Confidence
Frequent  set  yang  terbentuk  haruslah  dicari  nilai  confidence  sebagai  dasar menentukan Association  Rules  seseuai  dengan  minimum  confidence  yang  diminta (Aprianti, 2017).
Tabel 6 Confidence Frequent Set Rule Confidence 31, 32 31 => 32 32 => 31 6/11=0.5455 = 54.55% 6/9=0.6667= 66.67% 3, 2 3 => 2 2 => 3 8/12=0.6667 = 66.67% 8/10=0.8= 80% h. Menentukan Association Rules
Rules  yang  digunakan  haruslah  memenuhi  syarat  minimum confidence,  dalam kasus ini nilai minimum confidence yang diminta adalah 0.75 atau 75%.
Tabel 7 Association Rules Rule (ID) Rule (Item) Confidence 2 => 3 Jika pinjam Ayat-Ayat Cinta 2 maka jika pinjam Ayat-Ayat CINTA 80%

## 3.1. Rancangan Sistem
Berikut rancangan Use Case untuk sistem rekomendasi buku Pada Perpustakaan MTs Takhassus Al- Qur’an Wonosobo, pada rancangan ini bahwa terdapat dua aktor atau user dalam sistem, yaitu admin dan anggota :
Gambar 4 Use Case Diagram

## B. Implementasi Sistem
a. Tampilan pada sistem ini adalah tampilan login, dimana user harus melakukan login dengan mengisi username dan password. Jika username dan password benar maka user berhasil  login  dan masuk ke  halaman dashboard atau halaman terakhir yang dilihat sebelum  melakukan logout,  jika  gagal  maka  admin  harus  mengisi  username  dan password kembali.

## Gambar 6 Halaman Login
b. Tampilan  selanjutnya  setelah  sukses  melakukan  login  adalah  tampilan  dashboard, dimana halaman ini menampilkan tampilan ringkasan beberapa informasi data setelah sukses melakukan login.
Gambar 7 Halaman Dashboard Admin
c. Berikut  merupakan  tambah  data  peminjaman,  dimana  dalam  halaman  ini  sudah  di terapkan system rekomendasi buku sesuai kata yang mendekati dari apa yang diinput admin sehingga memudahkan admin menambahkan data peminjaman dan buku yang dipinjam.

## Gambar 8 Halaman Tambah Data Peminjaman

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh penulis dengan menerapkan algoritma FP-Growth Pada Sistem Informasi Perpustakaan MTs Takhassus Al- Qur’a n Wonosobo, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Menerapkan metode  data  mining  dengan  aturan  asosiasi  mampu  mengenali  pola peminjaman  buku (item)  yang  dipinjam  secara  bersamaan  oleh  peminjam  dengan cepat,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk  menentukan  kebijakan  atau pengambilan keputusan oleh sistem perpustakaan ataupun pihak perpustakaan.
b. Dari hasil akhir implementasi menggunakan sistem pendukung keputusan algoritma fp- growth  memudahkan  untuk  menganalisis  buku  mana  yang  sering  dipinjam  oleh anggota perpustakaan.
c. Rule yang dihasilkan dipengaruhi oleh nilai minimum support dan minimum confidence yang  digunakan,  semakin  tinggi  nilai  tersebut  maka rule  yang  akan  di hasilkan semakin akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
ALDIANSYAH,  A.,  2022.  PENERAPAN  METODE  ASSOCIATION  RULE  MENGGUNAKAN ALGORITMA  FP-GROWTH  DAN  ECLAT  PADA  POLA  KONSUMSI  MASYARAKAT PERKOTAAN DI INDONESIA.
Aprianti, W., Hafizd, K.A. and Rizani,  M.R., 2017. Implementasi Association  Rules  dengan Algoritma  Apriori  pada  Dataset  Kemiskinan.  Limits:  Journal  of  Mathematics  and  Its Applications, 14(2), pp.145-155.
Halim, S.H.A., 2021. Identifikasi Pola Penjualan Kategori Barang dalam Menjaga Stabilitas Stok Barang Menggunakan Algoritma Fp-Growth. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, pp.155-160.
Kadafi, M., 2018. Penerapan Algoritma FP-GROWTH untuk Menemukan Pola Peminjaman Buku Perpustakaan UIN Raden Fatah Palembang. MATICS: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology), 10(2), pp.52-58.
Karthik, S. and Velu, C.M., 2022. A Novel Prediction of Sales and Purchase Forecasting for Festival  Season  of  Hypermarkets  with  Customer  Dataset  Using  Apriori  Algorithm Instead of FP-Growth Algorithm to Improve the Accuracy. ECS Transactions, 107(1), p.12647.
Kurniawan, E., 2018. Implementasi Data Mining Dalam Analisa Pola Peminjaman Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 5(1), pp.89-96.
Mulya, D.P., 2019. Analisa Dan Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Fp-Growth Dalam Seleksi Pembelian Tanah Liat (Studi Kasus Di Pt. Anveve Ismi Berjaya). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 1(1), pp.47-57.
Sadat, M.A., Pujiono, P., Pambudi, A. and Ibad, S., 2023. COMPARISON OF ALGORITHM BETWEEN CLASSIFICATION & REGRESSION TREES AND SUPPORT VECTOR MACHINE IN  DETERMINING  STUDENT  ACCEPTANCE  IN  STATE  UNIVERSITIES.  Jurnal  Teknik Informatika (Jutif), 4(6), pp.1589-1604.
Swastika,  R.,  Mukodimah,  S.,  Susanto,  F.,  Muslihudin,  M.  and  Adab,  S.I.P.,  2023. IMPLEMENTASI  DATA  MINING  (Clastering,  Association,  Prediction,  Estimation, Classification). Penerbit Adab.
Wahyusari, R., 2023. Penerapan Algortima FP-Growth Untuk Menemukan Pola Peminjaman Alat Pada Workshop Teknik Mesin. LOGIC: Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan, 1(3), pp.406-411.