JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 89 - 96                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.324 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM ANALISA POLA PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE

## Edi Kurniawan
Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran e-mail: edikurniawan.royal@gmail.com
Abstract: The library is one of the most important means to add insight and knowledge to everyone. In general, borrowing transaction data books that exist in a library are only left  to  accumulate  by  the  library  in  the  database  without  any  utilization  or  further processing of the data that has long been stored. By utilizing the Data Mining technique using association rules with FP-Growth, these data will be very useful. Because from the data lending books to the library, new information can be gleaned about what books are often  borrowed  and  know  the  pattern  of  relationships  between  books  that  have  been borrowed  together  so  that  later  it  can  be  used  to  compile  books  in  accordance  with  the existing  borrowing  patterns  so  that  they  can  facilitate  library  visitors  in  the  process  of finding books.
Keywords : Data Mining, Association Rule, FP-Growth, Library
Abstrak: Perpustakaan  merupakan  salah  satu  sarana  yang  sangat  penting  untuk menambah  wawasan  dan  keilmuan  setiap  orang.  Pada  umumnya  data  transaksi peminjaman  buku  yang  ada  pada  sebuah  perpustakaan  hanya  dibiarkan  saja  menumpuk oleh pihak perpustakaan di dalam database tanpa ada pemanfaatan atau pengolahan lebih lanjut dari data-data yang telah lama tersimpan tersebut. Dengan melakukan pemanfaatan menggunakan  Teknik Data  Mining metode association  rules dengan FP-Growth, data- data  tersebut  akan  jadi  sangat  bermanfaat.  Karena  dari  data  peminjaman  buku  pada perpustakaan  tersebut  dapat  diggali  informasi  baru  tentang  buku-buku  apa  yang  sering dipinjam  dan  mengetahui  pola  hubungan  antara  buku  yang  telah  dipinjam  secara bersama-sama sehingga nantinya dapat dimanfaatkan untuk melakukan penyusunan buku sesuai  dengan  pola  peminjaman  buku  yang  ada  sehingga  dapat  mempermudah  para pengunjung perpustakaan dalam proses pencarian buku.
Kata Kunci : Data Mining , Asociation Rule, FP-Growth , Perpustakaan

## PENDAHULUAN
Perpustakaan  merupakan  salah satu  sarana  yang  sangat  penting untuk  menambah  wawasan  dan keilmuan setiap orang. Data transaksi peminjaman  buku  merupakan  data yang  sangat  penting  bagi  sebuah perpustakaan  sehingga  setiap  ada transaksi peminjaman di
perpustakaan  maka  data  transaksi tersebut  akan  disimpan  ke  dalam gudang data. Salah satu  upaya untuk menggali informasi dan pengetahuan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 89 - 96                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.324 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
yang  berharga  pada database yang sangat  besar  disebut Data  Mining . Pada umumnya data transaksi peminjaman  buku  yang  ada  pada sebuah perpustakaan hanya dibiarkan saja menumpuk oleh pihak perpustakaan  di  dalam database tanpa ada pemanfaatan atau
pengolahan  lebih  lanjut  dari  data- data  yang  telah  lama  tersimpan tersebut.  Padahal  apabila  diolah menggunakan  teknik Data  Mining, data-data tersebut akan sangat
bermanfaat.
Dengan  memanfaatkan  metode FP-Growth dengan  aturan  asosiasi ( association  rules) sehingga  dapat diggali  informasi  tentang  buku-buku apa  yang  sering  dipinjam  dan mengetahui  pola  hubungan  antara buku  yang  telah  dipinjam  secara bersama-sama sehingga nantinya dapat dimanfaatkan untuk melakukan penyusunan buku sesuai dengan pola peminjaman buku yang ada sehingga dapat  mempermudah  para  pengun- jung  perpustakaan  dalam  proses pencarian  buku.  Di  dalam  jurnal  ini akan dibahas bagaimana Teknik Data mining FP-Growth
dengan
Association  Rules dapat  digunakan dalam  menghasilkan  informasi  yang berharga  bagi  pihak  perpustakaan dengan  memanfaatkan  hasil  analisa pola  dari  data  transaksi  peminjaman buku pada perpustakaan.
Data Mining Menurut Priyanka dan  Kumar  (2014), Data  Mining adalah  proses  ekstraksi  informasi berharga  dan  tidak  diketahui  dari database yang besar[1]. Data Mining adalah proses menganalisis data yang besar  dari  perspektif  yang  berbeda dan  meringkas  menjadi  informasi yang  berguna.  Informasi  tersebut
dapat  diubah  menjadi  pengetahuan tentang pola-pola historis.
Association Rules Menurut
Zhang,  yang  dikutip  dari  Rama
Novta  Miraldi, et  al (2014)[2]. Association  rule merupakan  salah satu  metode  yang  bertujuan  mencari pola  yang  sering  muncul  di  antara banyak  transaksi,  dimana  setiap transaksi  terdiri  dari  beberapa item sehingga metode ini akan mendukung sistem rekomendasi melalui  penemuan  pola  antar item dalam transaksi-transaksi yang terjadi. FP-Growth Wang, et al. (2010),  mengatakan  bahwa  dalam algoritma Association Rule konvensional,  pemindaian database membutuhkan  waktu  yang  sangat besar  terutama  ketika  seseorang menggunakan algoritma Apriori , yang  sering  mempengaruhi  efisiensi dalam Data Mining . Untuk mengatasi hal tersebut dapat digunakan metode Data Mining yang disebut Frequent  Pattern-Growth ( FP-Growth ), yang tidak perlu untuk menghasilkan generate  candidate item  sets dan  dianggap  lebih  efisien (Wiwit Agus Triyanto, et al .
2014)[3].
Menurut  Jiawei  dan  Kamber,
yang  dikutip  oleh  Erwin  (2009) mengatakan, Metode FP-Growth dapat  dibagi  menjadi  3  tahapan utama yaitu sebagai berikut[4]: 1) Tahap  pembangkitan conditional pattern base
2) Tahap  pembangkitan conditional FP-Tree , dan
3) Tahap pencarian frequent itemset .
Untuk Proses diatas dapat di Didalam melakukan proses tahapan  tersebut  dapat  diperoleh melalui proses berikut:
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 89 - 96                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.324 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
1. Support Support dapat dirumuskan sebagai berikut :(1) 2. Confidence Confidence dihasilkan dari seberapa  kuat  hubungan  produk yang  sudah  dibeli. Confidence dapat dirumuskan sebagai berikut (2)
3. Lift Ratio Lift  Ratio merupakan  nilai  yang menunjukan  kevalidan  proses transaksi dan memberikan informasi apakah benar produk A dibeli  bersamaan  dengan  produk B. Lift  Ratio dapat  dirumuskan sebagai berikut :
(3) Ruang  lingkup  masalah  pada penelitian ini adalah: 1. Data yang digunakan adalah data transaksi  peminjaman  buku  di perpustakaan  umum  Kabupaten
Asahan  dengan  meggunakan data  akhir  tahun  2013  sampai
2016 awal.
2. Analisa  transaksi  peminjaman buku  hanya  dilakukan  dengan sample yang sudah tersedia.
3. Metode  yang  digunakan  untuk analisa hanya menggunakan metode FP-Growth
dengan
aturan asosiasi .
4. Pengujian dilakukan menggunakan  alat  bantu (tools)
RapidMiner 5.3.
Tujuan penelitian ini adalah:
1. Untuk  mengenali  atau  menge- tahui  pola  peminjaman item buku dengan metode FP-
Growth.
2. Untuk  mengetahui  keterhubu- ngan  /  keterkaitan  antara  suatu item buku dengan buku lainnya. 3. Menganalisa data transaksi peminjaman buku dengan aturan asosiasi  menggunakan  metode FP-Growth .
4. Menerapkan  metode FP-Growth terhadap data terkait menggunakan  suatu tools yang telah ada. 5. Menguji data yang telah tersedia dengan metode FP-Growth menggunakan  alat  bantu (tools) atau sistem yang sudah ada.

## METODE
Kerangka  kerja  penelitian  ini dibuat  sebagai pedoman  dalam melaksanakan penelitian dan disusun ke  dalam  bentuk  sebuah  kerangka kerja  ( framework ),  dimana  pada kerangka  kerja  yang  dibuat  dapat dilihat kegiatan-kegiatan dalam melakukan penelitian ini
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian. PEMBAHASAN 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 𝐵|𝐴  = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  𝐴  ∩  𝐵 𝑃  𝐴 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑃 𝐴 ∩ 𝐵  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑚𝑢𝑎𝑡 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  𝐴  ∩  𝐵 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  𝐴  ∗ 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  𝐵
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 89 - 96                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.324 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Setelah  dilakukan  pengolahan data  awal,  selanjutnya  data  yang dihasilkan  akan  dilakukan  analisa data  dengan  mengambil  sebagian data  peminjaman  buku  di  perpus- takaan  umum  Kabupaten  Asahan yang  akan  digunakan  sebagai  data training .  Pada  data training dipilih beberapa  transaksi  pemin-jaman  dari beberapa jenis buku.
Support  count yang  yang diberikan  adalah  20%,  maka item yang berpengaruh dan akan dimasukkan  ke  dalam FP-Tree adalah item {Cerita  Rakyat  Asahan,
Guru  Profesional,  Cerita  Rakyat Asahan II, Cerita Rakyat Asahan III, Menjadi  Guru  Teladan,  366  Cerita Rakyat  Indonesia},  selebihnya  untuk item yang  frekuensi  kemunculannya di  bawah  20%  maka  dapat  dibuang karena tidak berpengaruh signifikan.
Agar mempermudah
dalam menggambarkan  struktur FP-Tree
maka dapat diberikan inisial terhadap masing-masing item agar  label  pada setiap  cabang  yang  terdiri  dari item- item tidak terlalu panjang.
Item inisial Cerita Rakyat Asahan a Guru Profesional b Cerita Rakyat Asahan II c Cerita Rakyat Asahan III d Menjadi Guru Teladan e 366 Cerita Rakyat Indonesia f
Tabel 1. Inisial Item.
Proses  dalam  pembangkitan FP-Tree dimulai  dengan  pembacaan TID  1  atau  transaksi  yang  pertama, kemudian  dilanjutkan  dengan  TID  2 (transaksi  kedua),  dan  diteruskan dengan  transaksi  berikutnya  sampai transaksi  terakhir.  Adapun  proses dalam  pembangkitan FP-Tree dari
Tabel 2. Data Training TID Item Yang Dipinjam 296_2013 {Kebijakan Pendidikan, Guru Profesional,  Menjadi Guru Teladan} 352_2013 {Cerita Rakyat Asahan, Cerita Rakyat Asahan II, Cerita Rakyat Asahan III} 389_2013 {Guru Profesional, Cerita Rakyat Asahan, Cerita Rakyat Asahan II} 428_2013 {Buku Pintar Kultum, 366 Cerita Rakyat Indonesia, Cerita Rakyat Asahan} 462_2013 {Guru Profesional, Complete English Grammer, Cerita Rakyat Asahan III} 200_2014 {Air Mata Nabi, 366 Cerita Rakyat Indonesia} 216_2014 {Cerita Rakyat Asahan, Cerita Rakyat Asahan II, Cerita Rakyat Asahan III} 118_2015 {Cerita Rakyat Asahan, Cerita Rakyat Asahan II, Cerita Rakyat Asahan III} 450_2015 {Media Pendidikan, Guru Profesional, Menjadi Guru Teladan}
479_2015 {Belajar dan Pembelajaran, Guru Profesional}
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 89 - 96                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.324 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Data training yang  digunakan dapat  dilihat  pada  penjelasan  berikut :
1. Pembacaan TID 1 Pada  transaksi  pertama  atau  TID
1 item yang  pinjam  adalah  {b,e} yang  kemudian  akan  membuat simpul b dan e, sehingga terbentuk  lintasan  Null→b→e dengan support  count dari  setiap simpul bernilai 1. Adapun ilustrasi  pembentukan FP-Tree
dari  TID  1  yang  berisikan  item {b,e}  dapat  dilihat  pada  gambar 4.2.
Gambar 2. Pembentukan FP-Tree TID 1
2. Pembacaan TID 2
Selanjutnya  pembentukan FP-
Tree dilakukan  dengan  membaca TID  2  atau  transaksi  yang selanjutnya.  Pada  TID  2 item yang  dipinjam  adalah  {a,c,d} sehingga terbentuk lintasan kedua yaitu Null→a→c→d dengan support  count masing- masing item bernilai 1.
Gambar 3. Pembentukan FP-Tree
TID 2
3. Pembacaan TID 10 Pada TID 10 item yang dipinjam adalah  {b},  sehingga  terbentuk lintasan  kesepuluh  yaitu  Null →b.  Karena  transaksi  ini  juga memiliki prefix (awalan)  yang sama  dengan  transaksi  yang  ada sebelumnya, maka lintasan tersebut dapat ditimpakan sambil menambah-kan support  count dari  lintasan  tersebut  sehingga support count b menjadi bernilai
Gambar 4. Pembentukan FP-Tree TID 10
Setelah  tahap  pembentukan FP- Tree ,  maka  langkah  selanjutnya adalah tahap pembangkitan
conditional  pattern  base. didalam tahap  ini  dapat  dilakukan  dengan melihat kembali FP-Tree yang sudah dibuat sebelumnya.
Tabel 3. Hasil Condition Pattern Base Suffix Conditional Pattern Base e {{b:2}} d {{a,c:3}, {b:1}} c {{b,a:1}, {a:3}} a {{f:1}, {b:1}}
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 89 - 96                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.324 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Setelah tahap pembangkitan conditional  pattern  base dilakukan, maka tahap selanjutnya adalah pembangkitan conditional  FP-Tree. Conditional  FP-Tree mirip  dengan FP-Tree biasa yang terdapat sebelumnya,  namun conditional  FP- Tree dimaksudkan  untuk  mencari frequent  itemset yang  berakhiran item tertentu atau mengandung suffix (akhiran)  yang  sama.  Apabila  nilai dari support  count pada  simpul item memenuhi minimum  support maka item tersebut merupakan frequent .
Tabel 4. Hasil Condition FP-Tree
Suffix Conditional FP-Tree e {{b:2}} d {{a,c:3}} c {{a:4}} Tabel 5. Hasil Frequent Itemset Suffix Conditional FP-Tree e {e}, {b,e}:2 d {d}, {a,d}:3, {c,d}:3 {a,c,d}:3
c {c}, {a,c}:4
II), maka akan meminjam item a
(Cerita  Rakyat  Asahan)  juga,    jika meminjam item a  (Cerita  Rakyat Asahan),  maka  akan  meminjam item c (Cerita Rakyat Asahan II) juga, dan jika  jika  meminjam item c  (Cerita Rakyat  Asahan  II),  maka  akan meminjam item a  (Cerita  Rakyat Asahan) juga.
Adapun  hasil  lengkap  pola-pola atau rules yang  dihasilkan  dapat dilihat pada tabel. 6
Proses  analisa  yang  dilakukan secara  manual  hanya  menggunakan data training atau  data  sample dengan jumlah data 10 transaksi. Selanjutnya melakukan pengujian terhadap  data  transaksi  peminjaman buku di Perpustakaan Umum Kabupaten Asahan, dengan menggunakan  data  dari  tahun  2013 novepember  sampai  2015  desember dengan  jumlah  data  transaksi  505 transaksi dan jumlah atribut sebanyak  255  atribut.  Dengan  nilai minimun  support =  0.004  dan  nilai minimum confidence = 0.75.
Tabel 6. Hasil Frequent Itemset
Jika Meminjam Maka Akan Meminjam Support Confide nce (d) Cerita Rakyat Asahan III, (c) Cerita Rakyat Asahan II (a) Cerita Rakyat Asahan 30% 100% (a) Cerita Rakyat Asahan,   (d) Cerita Rakyat Asahan III (c) Cerita Rakyat Asahan II 30% 100% (a) Cerita Rakyat Asahan (c) Cerita Rakyat Asahan II 40% 80% (c) Cerita Rakyat Asahan II (a) Cerita Rakyat Asahan 40% 100%
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 89 - 96                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.324 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 5. Data Transaksi
Peminjaman Buku Perpustakaan
Umum Kabupaten Asahan
Gambar 6. Proses Unutk
Mendapatkan Asociation Rule. Adapun  hasil  yang  didapat  setelah dilakukan proses pengolahan aplikasi  RapidMiner,  terdapat  9 rules .
Gambar . Hasil Asociation Rule yang diperoleh .
Setelah  dilakukan  pengujian terhadap  data  transaksi  peminjaman buku yang ada menggunakan aplikasi RapidMiner versi 5.3, dengan jumlah data  sebanyak  505  transaksi  yang terdiri dari 255 atribut, telah dihasilkan  pengetahuan  baru  yang berharga  berupa  pola-pola  hubungan kombinasi item sebanyak 9 rules atau 9  kombinasi item yang  dapat
digunakan  sebagai  informasi  untuk tata  letak  buku  di  perpustakaan
umum  Kabupaten  Asahan  sesuai dengan asociation rule yang ada.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan Data  Mining meng- gunakan  metode FP-Growth yang dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Dari  hasil  analisa  yang  telah dilakukan  didapat  pengetahuan baru  yang  dapat  dimanfaatkan oleh  pihak  Perpustakaan  Umum Kabupaten Asahan, yaitu pengetahuan  mengenai  pola-pola hubungan  kombinasi items apa saja yang dipinjam secara bersamaan, di mana dari pengujian yang dilakukan dengan jumlah  transaksi  sebanyak  505 dengan nilai support = 0,004 dan nilai confidence =  0,75  telah menghasilkan  9 rules yang  dapat dijadikan  sebagai  pengetahuan baru yang berharga.
2. Metode FP-Growth dengan aturan asosiasi mampu mengenali pola  peminjaman  buku  ( item) atau mengenali pola sifat peminjaman buku oleh peminjam dengan  cepat.  Sebagai  contoh dari pengujian yang telah dilakukan diketahui bahwa apabila  konsumen  membeli  Jika meminjam buku {Psikologi Perkembangan} maka akan meminjam buku {Psikologi Remaja}.
3. Implementasi Data Mining untuk analisa pola transaksi peminjaman buku dengan mudah dan  cepat  menggunakan  aplikasi
RapidMiner versi 5.3.
4. Hasil  asosiasi  yang  didapat  bisa digunakan  untuk  meningkatkan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 89 - 96                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.324 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
pelayanan di Perpustakaan Umum Kabupaten Asahan, seperti  penentuan  tata  letak  buku pada  suatu  rak  dan  pembuatan sistem rekomendasi buku.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Priyanka  and  Er.  Vinod,  K.  S.
2014.  Apriori  Algorithm  For Mining      Frequent  Itemsets-A
Review.  International  Journal of  Computer  Application  and
Engineering Technology. 3 (3): 232-236.
[2] Donny,  M.  V.  dan  Imam,  M. 2013.  “Aplikasi  Association Rule Mining Untuk Menemukan  Pola  Pada  Data Nilai  Mahasiswa  Matematika ITS.  Jurnal  Sains  dan  Seni
POMITS. 1 (1): 1-6.
[3] Ali  Ikhwan,  Dicky  N,  Sriani. 2014.  Penerapan  Data  Mining
dengan  Algoritma  Fp-Growth untuk Mendukung Strategi Promosi  Pendidikan.  Jurnal Ilmiah Saintikom. 211-226.
[4] Erwin.  2009.  Analisis  Market Basket Dengan Algoritma
Apriori  dan  FP-Growth.  Jurnal Generic. 4 (2): 26-30.
[5] Syafnur, Afdhal. "Analisis Dengan  Metode  Klasifikasi Menggunakan  Decission  Tree Untuk  Memprediksi  Penentuan Resiko kredit Bank." JURTEKSI 4.1  (2017):
101-106.
[6] Kennedi,  T.,  Hoga,  S.  dan
Bobby,  R.  2013.  Implementasi Data Mining Algoritma Apriori
Pada  Sistem  Persediaan  Alat-
Alat  Kesehatan.  Informasi  dan Teknologi Ilmiah (INTI). 1 (1):
93-106.
[7] Phani,  P.  J.  and  Murlidher,  M. 2013.  A  Study  on  Market Basket  Analysis  Using  a  Data Mining Algorittm. International Jour-nal of Emerging Technology and Advanced  Engineering.  3  (6): 361-363.