Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Menentukan Tata Letak Buku Perpustakaan Berdasarkan Pola Pinjaman
Ahmat Adil 1 , Bambang Krismono Triwijoyo 2 , Rania Noviandri Ganeri 3
1 Universitas Bumigora, ahmat.adil@universitasbumigora.ac.id, Mataram, Indonesia
2 Universitas Bumigora, bkrismono@universitasbumigora.ac.id, Mataram, Indonesia
3 Universitas Bumigora, rania-n@universitasbumigora.ac.id, Mataram, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Apr 20, 2024 : May 22, 2024 : May 30, 2024 Sebagai  satuan  kerja  suatu  instansi  atau  lembaga  tertentu, perpustakaan mengelola berbagai bahan pustaka seperti buku maupun  non  buku,  yang  disusun  secara  sistematis  menurut aturan-aturan  tertentu  sehingga  dapat  dijadikan  sumber informasi.  Tata  letak  buku  menjadi  persoalan  bagi  petugas khususnya  dalam  peminjaman,  khususnya  bila  jumlah  buku banyak  dengan  ruangan  yang  luas.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  membantu  petugas  dalam  mengatur  tata  letak buku, sehingga memudahkan dalam transasi peminjaman dan pada  akhirnya  pelayanan  perpustakaan  menjadi  sangat efektif.  Dengan  metode  algoritma  FP-Growth,  peminjam dapat  menghemat  waktu  dalam  melakukan  pencarian  letak buku karena sudah tersusun dengan algoritma,. Tahapan Fp- Growth  adalah  :  Tahap  pertama,  pembangkitan  basis  pola bersyarat;  Tahap  kedua,  pembangkitan  bersyarat Fp-Tree;
Tahap  ketiga  pencarian  frequent  itemset. Berdasarkan pengujian lift  ratio didapatkan  kesimpulan  bahwa  jika  nilai lift  ratio ≥  1  berarti  pola  yang  dihasilkan  semakin  kuat hubungannya  antar item- nya  atau  dikatakan  berkolerasi positif.  Dengan  demikian  besar  kecilnya  nilai lift  ratio menunjukan  kuatnya  hubungan  dalam  aturan  asosiasi tersebut,  sehingga  pelayanan  peminjaman  kepada  anggota semakin efisien.
Kata Kunci : Algoritma; Fp-Growth;
Perpustakaan; Pola Peminjaman Buku.

## Abstract
As a work unit of a particular agency or institution, the library manages various library materials such  as  books  and  non-books,  which  are  arranged  systematically  according  to  certain  rules  so that they can be used as sources of information. The layout of books is a problem for officers, especially when borrowing, especially if there are a lot of books in a large space. The aim of this research  is  to  assist  officers  in  arranging  the  layout  of  books,  making  borrowing  transactions easier  and  ultimately  making  library  services  very  effective.  With  the  FP-Growth  algorithm method,  borrowers  can  save  time  in  searching  for  book  locations  because  they  are  arranged using  an  algorithm.  The  Fp-Growth  stages  are:  First  stage,  generation  of  conditional  pattern base; Second stage, conditional generation of Fp-Tree; The third stage is frequent itemset search. Based on the lift ratio test, it was concluded that if the lift ratio value was ≥ 1, it meant that the resulting  pattern  had  a  stronger  relationship  between  the  items  or  was  said  to  be  positively correlated. Thus, the size of the lift ratio value shows the strength of the relationship within the association's rules, so that lending services to members are more efficient

## 1. Pendahuluan
Perpustakaan adalah ruang atau bangunan yang  digunakan  untuk  menyimpan  buku- buku  dan  terbitan  lainnya,  yang  biasanya disimpan dengan cara tertentu untuk digunakan  oleh  pembaca  dan  bukan  untuk dijual(Adelia,  2020).  Pelayanan  sirkulasi  di perpustakaan  berarti  pengguna  meminjam, mengembalikan,  atau  memperluas  koleksi mereka  untuk  dibaca  di  luar  atau  di rumah(Perpustakaan  et  al.,  2023).  Pekerjaan utama perpustakaan adalah pengadaan, pengolahan, dan penyimpanan bahan perpustakaan  sehingga  bahan  perpustakaan tersedia  bagi  pengguna,  relevan,  dan  dapat ditemukan  kembali  dengan  mudah,  dan memberikan
pelayanan (manfaat) terbaik(Suryanata, 2013)(Toresa et al., 2023).
Penggunaan perangkat lunak dalam menajemen  perpustakaan  manjadi  sangat penting  di  era  teknologi  informasi  yang berkembang  sangat  cepat.  Perangkat  lunak memungkinkan untuk menyusun dan mengolah data terstruktur yang non- numerik(Adil, Tadjudin, et al., 2023).
Pelayanan  di  perpustakan  membutuhkan sistem  yang  efisien,  yaitu  dilakukan  dengan cepat,  tepat,  dan  benar.  Cepat  berarti pelanggan  tidak  perlu  menunggu  lama,  dan tepat waktu berarti pengunjung perpustakaan mendapatkan  apa  yang  mereka  butuhkan tepat pada waktunya. Dalam arti sebenarnya, layanan  membantu  pelanggan  mendapatkan apa yang mereka butuhkan dengan cepat(Asnawi, 2015)(Nisa, 2023).
Untuk  menentukan  kumpulan  data  yang paling  sering  muncul  (frequent  item  set), Frekuensi  Pola  Pertumbuhan  (Fp-Growth) adalah  algoritma  alternatif.  Algoritma  ini dikembangkan dari algoritma Apriori, sehingga  kekurangan  dari  algoritma  Apriori diperbaiki  dengan  menggunakan  konsep konstruksi pohon dalam pencarian kumpulan data item sering muncul(Rasyidah, 2021). Ini membuat  algoritma  Fp-Growth  lebih  cepat daripada  algoritma  Apriori(Romindo,  2022). Algoritma FP-Growth menggunakan struktur data pohon FP-Tree, yang memiliki kemampuan untuk langsung mengekstrak set item  sering  dari  FP-Tree(Munanda  & Monalisa, 2021).
Data  mining  secara  sederhana  berarti menciptakan atau menemukan informasi baru
dengan menemukan aturan atau pola tertentu dalam  kumpulan  data  yang  sangat  besar. Data mining adalah kumpulan prosedur yang digunakan untuk mendapatkan nilai tambahan  dari  kumpulan  data  yang  terdiri dari  pengetahuan  yang  sebelumnya  tidak diketahui. Banyak industri sudah menggunakan  data  mining  ini.  Salah  satu contoh  penggunaan  adalah  untuk  melakukan analisis permintaan barang, yang memungkinkan pelaku bisnis untuk memahami  pola  permintaan  yang  dilakukan oleh  suatu  cabang.(Rusdiaman  &  Setiyono,
2018)
Ada  beberapa  tahapan  pemrosesan  data mining  yaitu  :  pembersihan  data  (data cleaning),  integrasi  data  (data  integration), seleksi  data  (data  selection),  transformasi data  (data transformation), pemrosesan proses,  evaluasi  pola  (pattern  evaluation), dan  presentasi  pengetahuan  (knowledge presentation) (Rusdiaman & Setiyono,
2018)(Lhaura et al., 2023). Namun, aturan asosiasi adalah proses data mining  untuk  menentukan  semua  aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum support  (minsup)  dan  confidance  (minconf) pada sebuah database. Kedua syarat ini akan digunakan  untuk  aturan  asosiasi  yang menarik dengan dibandingkan dengan batasan  yang  telah  ditentukan,  yaitu  minsup dan  minconf.  Dimulai  dengan  mencari  set itemset  sering,  yang  merupakan  kombinasi itemset  yang  paling  sering  terjadi  dan  harus memenuhi minsup(Maulana & Fajrin, 2018)(Komariyah  et  al.,  2023).  Pada  tahap ini, akan dilakukan pencarian kombinasi item yang  memenuhi  syarat  untuk  memiliki  nilai pendukung  minimal  dalam  database.  Nilai pendukung  untuk  item  A  dapat  diperoleh dengan menggunakan rumus 1 berikut:
1)
Kemudian,  untuk  mendapatkan  nilai support  dari  dua  item  diperoleh  dengan rumus 2 berikut:

## 2)
Setelah  semua  frequent  item  dan  large item set peroleh, syarat minimum confidence (mincof)  dapat  dicari  dengan  menggunakan rumus 3 berikut :

## Confidence(A  B)
3)
Menghitung  rasio  lift  adalah  cara  yang lebih baik untuk mengetahui kekuatan aturan asosiasi  yang  telah  terbentuk.  Rasio  lift adalah  ukuran  untuk  mengetahui  kekuatan aturan  asosiasi.  Nilai  rasio  lift  biasanya digunakan untuk menentukan validitas aturan asosiasi(Fauzy  et  al.,  2016). Cara  kerja  dari lift ratio ini sendiri ialah:
RuleA  B,Lift Ratio
4)
Jika lift  ratio dari  rule  <1,  maka kemunculan  A  dan  B  memiliki  korelasi negative,  atau  dengan  kata  lain    jika penjualan item A meningkat, maka penjualan B  menjadi  menurun.  Jika lift  ratio bernilai  1 maka  kemunculan  A  dan  B  bersifat independen  dan  tidak  berkorelasi  satu  sama lain.  Sedangkan  jika  lift  ratio  bernilai  >1 maka, korelasi antar item bersifat positif
Frequent  Pattern  Growth ( Fp-Growth ) merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul ( frequent itemset ) dalam  sebuah  kumpulan  data(Maulana  & Fajrin,  2018).  Algoritma  ini  merupakan pengembangan dari algoritma Apriori, sehingga  kekurangan  dari  algoritma  Apriori diperbaiki oleh algoritma Fp-Growth (Goni et al., 2020). Dalam pencarian frequent itemsets,  Fp-Growth menggunakan  konsep
pembangunan tree, yang menyebabkan algoritma Fp-Growth lebih  cepat  dari algoritma  Apriori.  Struktur  data  yang digunakan Fp-Growth adalah  tree  yang disebut  dengan Fp-Tree ,  dimana    Dengan memanfaatkan FP-  Tree ,  algoritma Fp- Growth dapat langsung mengekstrak frequent itemset dari FP- Tree (Gama et al., 2022)(Adil, Triwijoyo, et al., 2023). Fp-Tree merupakan struktur penyimpanan data  yang  dimampatkan,  dengan  memetakan setiap data transaksi ke dalam setiap lintasan tertentu.  Dalam  setiap  transaksi  yang dipetakan Fp-Tree ,  memungkinkan  ada transaksi  yang  memiliki  item  yang  sama, sehingga lintasannya saling menimpa. Penggalian  itemset  yang  frequent  dengan menggunakan  algoritma Fp-Growth akan dilakukan  dengan  cara  membangkitkan
struktur  data  tree  ( Fp-Tree )(K.  S.  Sabilla  et al., 2022).
Penelitian  terkait  yang  dilakukan  oleh Hasna  Rasyidah  dkk,  pada  tahun  2021 mengenai  penelitian  terkait  rekomendasi pemilihan  peminjaman  buku  favorit  di perpustakaan  menggunakan  algoritma  fp- growth. Makalah ini berfokus pada penggunaan  algoritma  fp-growth  untuk rekomendasi pemilihan peminjaman(Rasyidah, 2021). Perbedaan dari penelitian  saat  ini  adalah  pada  objek  yang digunakan yaitu lebih fokus kepada menentukan  tata  letak  buku  perpustakaan. Penelitian lain yang dilakukan oleh Simaremare, R.D, dkk dengan fokus bahasan menerapkan algoritma apriori dalam menentukan  tata  letak  buku(Simaremare  & Aripin, 2023).
Kebaruan  dari  penelitian  ini  yaitu  teletak pada  menggunakan  pendekatan  algorithma FP-Growth untuk menentukan tata letak buku perpustakaan berdasarkan pola pinjaman.
Penelitian  ini  bertujuan  sebagai  bentuk pelayanan untuk memudahkan petugas maupun anggota atau pengunjung perpustakaan  yang  melakukan  peminjaman buku.  Dengan  menerapkan  algoritma  FP- Growth,  peminjam  dapat  menghemat  waktu dalam  melakukan  pencarian  letak  buku  yang akan  dipinjam,  karena  letak  buku  sudah tersusun  dengan  algoritma,  yang  pada akhirnya  pelayanan  perpustakaan  menjadi sangat efektif.
2. Metode Penelitian
Metode Fp-Growth dibagi  menjadi  3 tahapan utama(Astrina et al., 2019) yaitu,  a) Tahap  pembangkitan  basis  pola  bersyarat, yaitu  subdatabase  yang  berisi  jalur  awalan ( prefix path ) dan pola sufiks ( suffix pattern ).
b).  Tahap  pembangkitan  bersyarat Fp-Tree, yaitu  dijumlahkannya  support  setiap  item pada setiap basis pola kondisional, selanjutnya setiap item yang memiliki jumlah support >= support minimum akan dihasilkan dengan Fp-Tree bersyarat. c). Tahap pencarian frequent itemset, yaitu menggabungkan  item  untuk  setiap Fp-Tree bersyarat  Jika Fp-Tree bersyarat  merupakan jalur tunggal. Jika tidak berupa jalur tunggal, maka  pembangkitan Fp-Growth dilakukan secara rekursif(Tajrin et al., 2022). Association  rule merupakan  suatu  proses
dalam data mining untuk menentukan seluruh aturan  asosiatif  yang  memenuhi  persyaratan minimum dukungan (minsup)
dan kepercayaan ( minconf ) dalam suatu database.
Kedua  kondisi  ini  akan  digunakan  untuk aturan  asosiasi  yang  menarik  dibandingkan dengan batasan yang ditentukan yaitu minsup dan minconf(Nelisa & Halim, 2021).
Mulai Data Transaski Peminjaman Data Selection Transformasi Data Mencari Frequent Item dan diurutkan berdasarkan prioritas Pembuatan FP Tree Pembangkitan Conditional patern base Pembangkitan Conditional FP Tree Frequent Itemset Hasil Rule asosiasi

## Selesai

## Gambar 1. Flowchart Algorithma FP-Growth
Gambar  1  menunjukan  data  transaksi peminjaman  buku  dengan  Algorithma  FP- Growth,  dimana  penghilangan  data  atau pengahpusan  data  yang  tidak  dibutuhkan untuk  menuju  ke  proses  selanjutnya  yaitu transformasi data yang berupa hasil preprocessing data  dari  tahap  data selection sebelumnya.  Selanjutnya  mencari frequent item dan  diurutkan  berdasarkan  prioritas frequent terbesar  ke  terkecil(Mas  et  al.,
2023)(Komariyah  et  al.,  2023).  Langkah berikutnya  adalah  pembuatan FP-Tree dari frequent  item yang  sudah  diurutkan,  dimana dari  hasil FP-Tree tersebut  dibuatkan  tahap dalam  algoritma FP-Growth yaitu  tahap pembangkitan conditional  pattern  base , selanjutnya  pembangkitan conditional  fp- tree , dan frequent itemset . Sehingga diperoleh  hasil  rule  asosiasi  dari  data peminjaman yang ada.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah mencari itemset  frequent dan  nilai  support dari  setiap    item pada  data  transaksi peminjaman  dan  diurutkan  berdasarkan frequent terbesar.
Tabel 1. Frequent Itemset Item Frequent Itemset Support A Agama 5 83,33% B  Karya Umum 4 66,67% C Sosiologi 3 50% D Ilmu Sosial 2 33,33% E Hukum 2 33,33% F  Kesusasteraan 2 33,33% G Ilmu Murni 2 33,33% H Filsafat 1 16,66% I Ekonomi 1 16,66% J Bahasa 1 16,66%
Menentukan nilai support dari masing-masing  item  dengan  rumus  sebagai berikut:
5) Support(A) Support(B)
Support(C)
Support(D) Support(E) Support(F) Support(G)
Support(H) Support(I)

## Support(J)
Berdasarkan frequent  itemset diatas, selanjutnya  menentukan  batas minimum support  coun t  untuk  menyeleksi  batas  item yang  tidak frequent. Dalam  Analisa  ini minimum  support  count yang  diberikan adalah  25  %  dari  data  transaksi,  yakni  2 sehingga  terhadap frequent  itemset yang
memenuhi  minimum  support  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 . Frequent Itemset No. Item Frequent Itemset Support 1 Agama 5 83,33% 2 Karya Umum 4 66,67% 3 Sosiologi 3 50% 4 Ilmu Sosial 2 33,33% 5 Hukum 2 33,33% 6 Kesusasteraan 2 33,33% 7 Ilmu Murni 2 33,33% Selanjutnya itemset yang memenuhi minimum support di distribusikan kembali ke setiap transaksi, yang terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Transaksi Itemset Yang Terpilih
No. Item 1 Agama(A), Karya Umum(B), Ilmu Sosial(D), Hukum(E),
Kesusasteraan(F), Ilmu Murni(G)
2 Sosiologi(C), Kesusasteraan(F)
3 Agama(A), Sosiologi(C), Ilmu Sosial(D), Hukum(E)
4 Agama(A), Karya Umum(B)
5 Agama(A), Karya Umum(B), Sosiologi(C)
6 Agama(A), Karya Umum(B), Ilmu Murni(G) Data transaksi selanjutnya di
transformasikan  menjadi  FP- Tree, yang dilakukan dengan membaca satu-persatu item yang terkandung pada data transaksi.
1. FP- Tree pada transaksi peminjaman
pertama
Null A:1 G:1 F:1 E:1 D:1 B:1 Gambar 2. fp-tree transaksi pertama
2. FP- Tree pada transaksi peminjaman kedua
Null A:1 G:1 F:1 E:1 D:1 B:1 F:1 C:1 Gambar 3. fp-tree transaksi kedua
3. FP- Tree pada transaksi peminjaman ketiga Null A:2 G:1 F:1 E:1 D:1 B:1 F:1 C:1 C:1 E:1 D:1
Gambar 4. fp-tree transaksi ketiga
4. FP- Tree pada transaksi peminjaman keempat Null A:3 G:1 F:1 E:1 D:1 B:2 F:1 C:1 C:1 E:1 D:1 Gambar 5. fp-tree transaksi keempat
5. FP- Tree pada transaksi peminjaman kelima Null A:4 G:1 F:1 E:1 D:1 B:3 F:1 C:1 C:1 E:1 D:1 C:1 Gambar 6. fp-tree transaksi kelima
6. FP- Tree pada transaksi peminjaman
keenam Null A:5 G:1 F:1 E:1 D:1 B:4 F:1 C:1 C:1 E:1 D:1 C:1 G:1
Gambar 7. fp-tree transaksi keenam
Setelah FP-Tree terbentuk,  Langkah selanjutnya yaitu pembentukan aturan asosiasi  menggunakan  algoritma  FP- Growth sebagai berikut:
1. Pembangkitan Conditional Pattern Base Conditional  pattern  base dapat diperoleh  dengan  cara  membaca node dari tiap item yang berada pada tree .
Null A:5 G:1 F:1 E:1 D:1 B:4 F:1 C:1 C:1 E:1 D:1 C:1 G:1 Gambar 8. fp-tree
Item pertama  yang diidentifikasi adalah item dengan frequent atau support  count paling kecil  dari itemset  frequent yang  terpilih (Tabel  3.17.)  yakni  Ilmu  Murni.  Pada  FP- Tree Ilmu  Murni  memiliki  beberapa  jalur yaitu  {agama,  karya  umum,  ilmu  social, hukum,  kesusasteraan}  1  kali  jalur,  dan  { agama, karya umum} juga 1 kali jalur. Maka pada  conditional  pattern  base  dari  Ilmu Murni  ditulis  seperti  pada  Tabel  4.  Begitu juga  pada  item-item  yang  lainnya  seperti Kesusasteraan, Hukum, Ilmu Sosial, Sosiologi, Karya Umum dan Agama.
Tabel 4. Conditional Pattern Base Item Conditional Pattern Base Ilmu Murni {agama, karya umum, ilmu social, hukum, kesusasteraan:1}, {agama, karya umum:1} Kesusasteraan  {agama, karya umum, ilmu social, hukum:1}, {sosiologi:1} Hukum {agama, karya umum, ilmu social:1}, {agama, sosiologi, ilmu social:1} Ilmu Sosial {agama, karya umum:1}, {agama, sosiologi:1} Sosiologi {agama, karya umum:1}, {agama:1} Karya Umum {agama:4} Agama {} 2. Conditional FP-Tree
Conditional  FP-Tree adalah  kombinasi dan  seleksi  dari conditional  pattern  base. Seleksi dilakukan pada pada kombinasi yang tidak memenuhi minimum support yang telah ditentukan  (  25%  dari  data  transaksi:  2). Contoh  pembentukan conditional  fp-tree pada  item  ilmu  murni  yang  memiliki conditional  pattern  base {{agama,  karya umum, ilmu social, hukum, kesusasteraan:1} dan {agama, karya umum:1}}.
Langkah pertama adalah memecah conditional pattern base menjadi 1 itemset , 2 itemset ,  3 itemse t  hingga  n itemset. Pada  1 itemset Ilmu  Murni  memiliki  agama,  karya umum, ilmu social, hukum dan kesusasteraan.  Lalu  masing-  masing  item dicari frequent- nya  yang  berada  pada conditional pattern base dari Ilmu Murni.
Tabel 5. Frequent 1 Itemset Item Frequent Agama 2 Karya Umum 2 Ilmu Sosial 1 Hukum 1 Kesusasteraan 1
Dari  Tabel  5  Ilmu  Sosial,  Hukum dan Kesusasteraan tidak memenuhi minimum support  yaitu  2  maka  Ilmu  Sosial,  Hukum dan  Kesusasteraan  akan  dieliminasi.  Dari hasil  tersebut, Conditional  FP-Tree Ilmu Murni dapat ditulis pada Tabel 6.
Tabel 6. Conditional FP- Tree 1 Itemset
Item Conditional FP-Tree
Ilmu Murni  {agama:2}, {karya umum:2}
Setelah  itu  akan  dicari conditional FP-Tree 2 itemset kombinasi  yang  ada  pada conditional pattern base Ilmu Murni, dimana hanya  ada  {agama,  karya  umum}  muncul  2 kali 2 itemset kombinasi ini memenuhi syarat minimum  support (2),  sehingga  masuk  ke dalam conditional FP-Tree.
Tabel 7. Conditional FP - Tree 2 Itemset Item Conditional FP-Tree Ilmu Murni {agama, karya umum:2}
Pada conditional  pattern  base yang terdapat  pada  Ilmu  Murni  terdapat  5  itemset kombinasi  yaitu  {agama,  karya  umum,  ilmu social, hukum, kesusasteraan} tetapi
kemunculan 5 itemset tersebut hanya muncul
sekali  dan  tidak  memenuhi  syarat minimum support sehingga 5 itemset tersebut dieliminasi. Conditional FP-Tree yang dihasilkan dari Ilmu Murni dapat dilihat pada
Tabel 7. Tabel 8. Conditional FP-Tree Item Conditional FP-Tree Ilmu Murni {agama, karya umum:2}, {agama:2}, {karya umum:2} Sehingga  didapatkan Conditional  FP-
Tree dari  Pembangkitan Conditional  Pattern Base diatas ialah sebagai berikut:
Tabel 9. Conditional FP-Tree Item Conditional FP-Tree Ilmu Murni {agama, karya umum:2}, {agama:2}, {karya umum:2} Kesusasteraan  { } Hukum {agama, ilmu sosial:2}, {agama:2},  {ilmu sosial:2} Ilmu Sosial {agama:2} Sosiologi {agama:2} Karya Umum {agama:4} Agama {} 3. Frequency Pattern
Setelah  mendapatkan Conditional  FP- Tree tahap  terakhir  dari FP-Growth ialah dimana  menemukan frequent  itemset dengan melakukan  kombinasi  antara  item  dengan FP-Tree .  Hasil  dari  frequent  itemset  dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Frequency Pattern
Item Frequency Pattern Ilmu Murni Agama, karya umum, ilmu murni (2) Ilmu Murni Agama, ilmu murni (2) Ilmu Murni Karya umum, ilmu murni (2) Hukum Agama, ilmu social, hukum (2) Hukum Agama, hukum (2) Hukum Ilmu social, hukum (2) Ilmu Sosial Agama, ilmu social (2) Sosiologi  Agama, sosiologi (2) Karya Umum Agama, karya umum (4)
Jika  ditinjau  dari  Tabel  10,  maka didapatkan  pembentukan  rule  seperti  Tabel 11.  Jika  mengacu  pada  aturan  minimum support  yang  telah  ditentukan  sebesar  25% maka  akan  ada  beberapa  rule  yang  harus dieliminasi  karena  tidak  memenuhi  syarat tersebut.
Perbandingan  antara support  count  rule dengan jumlah data transaksi dapat dilihat pa tabel 11 sebagai daftar dari rules dan support rule.
Tabel 11. Rules dan Support No Rules Support 1 Jika meminjam buku agama,  ilmu  murni  maka meminjam karya umum 33,33% 2 Jika meminjam buku karya umum,  ilmu  murni  maka meminjam agama 33,33% 3 Jika meminjam ilmu murni maka  meminjam  agama dan karya umum 33,33% 4 Jika meminjam ilmu murni maka meminjam agama 33,33% 5 Jika meminjam ilmu murni maka  meminjam  karya umum 33,33% 6 Jika  meminjam  agama, karya umum maka meminjam ilmu murni 33,33% 7 Jika meminjam agama maka meminjam ilmu murni 33,33% 8 Jika  meminjam  agama, ilmu social maka meminjam hukum 33,33% 9 Jika  meminjam  agama, hukum  maka  meminjam ilmu social 33,33% 10 Jika meminjam ilmu social, hukum maka meminjam agam 33,33% 11 Jika meminjam ilmu social maka  meminjam  agama dan hukum 33,33% 12 Jika  meminjam  hukum maka  meminjam  agama dan ilmu social 33,33% 13 Jika  meminjam  hukum maka meminjam agama 33,33% 14 Jika meminjam ilmu social maka meminjam hukum 33,33% 15 Jika  meminjam  hukum maka meminjam ilmu 33,33%
No Rules Support social 16 Jika meminjam ilmu social maka meminjam agama 33,33% 17 Jika meminjam agama maka  meminjam  karya umum 66,67% 18 Jika meminjam karya umum  maka  meminjam agama 66,67% 19 Jika meminjam agama maka meminjam ilmu social 33,33% 20 Jika meminjam agama maka meminjam sosiologi 33,33% 21 Jika meminjam karya umum  maka  meminjam ilmu murni 33,33% 22 Jika meminjam agama maka meminjam hukum 33,33%
Berikut  merupakan  perhitungan  dalam menentukan  nilai  support  pada    Tabel  11.
Untuk  mendapatkan  nilai  support  dari  suatu item  A  dapat  diperoleh  dengan  rumus berikut:
6) Kemudian,  untuk  mendapatkan  nilai support  dari  dua  item  diperoleh  dengan rumus 7 berikut:
Support(A,B)=P(A B) 7) Perhitungan rules pertama, jika
meminjam  buku  agama,  ilmu  murni  maka meminjam  karya  umum.  Karena  agama  dan ilmu  murni  memiliki frequent 2  seperti  pada Tabel  12,  dan  total  transaksi  yaitu  6  maka nilai support yang  didapat  ialah  sebagai berikut :
1. Support
1. Perhitungan rules kedua
Support
2. Perhitungan rules ketiga Support
3. Perhitungan rules keempat
Support
4. Perhitungan rules kelima
Support
Evaluasi kedua dilakukan dengan
menentukan  syarat minimum  confidence dari rules yang  dihasilkan.  Seperti  yang  sudah dijelaskan  pada  BAB  II  bahwa  nilai confidence  didapatkan  dari  rumus  8  sebagai berikut:
Confidence(A  B)=P(A|B)
8)
Dari rumus tersebut maka didapatkan hasil confidence setiap rules pada Tabel 6
ialah sebagai berikut:
a. Perhitungan  nilai confidence pada rules pertama,  jika  meminjam  buku  agama, ilmu  murni  maka  meminjam  karya umum.  Karena  agama  dan  ilmu  murni memiliki frequent 2  seperti  pada  Tabel 10, dan jumalah transaksi yang mengandung  agama  dan  ilmu  murni yaitu  2  maka  nilai confidence yang didapat ialah sebagai berikut:
Confidence
b. Perhitungan nilai confidence pada rules kedua
Confidence
c. Perhitungan nilai confidence pada rules ketiga
Confidence
d. Perhitungan nilai confidence pada rules keempat
Confidence
e. Perhitungan nilai confidence pada rules kelima
Confidence
f. Perhitungan nilai confidence pada rules keenam
Confidence
g. Perhitungan nilai confidence pada rules ketujuh
Confidence
Maka  hasil  pembentukan  rules  dengan nilai confidence dapat dilihat pada Tabel 12 .
Tabel 12a. Rules dan Support No  Rules
1 Jika  meminjam  buku  agama,  ilmu murni maka meminjam karya umum
No  Rules
2 Jika meminjam buku karya umum, ilmu
murni maka meminjam agama
3 Jika  meminjam  ilmu  murni  maka meminjam agama dan karya umum
4 Jika  meminjam  ilmu  murni  maka meminjam agama
5 Jika  meminjam  ilmu  murni  maka meminjam karya umum
6 Jika  meminjam  agama,  karya  umum maka meminjam ilmu murni
7 Jika meminjam agama maka meminjam ilmu murni
8 Jika  meminjam  agama,  ilmu  social maka meminjam hukum
9 Jika  meminjam  agama,  hukum  maka meminjam ilmu social
10 Jika  meminjam  ilmu  social,  hukum maka meminjam agam
11 Jika  meminjam  ilmu  social  maka meminjam agama dan hukum
12 Jika meminjam hukum maka meminjam agama dan ilmu social
13 Jika meminjam hukum maka meminjam agama 14 Jika  meminjam  ilmu  social  maka meminjam hukum 15 Jika meminjam hukum maka meminjam ilmu social 16 Jika  meminjam  ilmu  social  maka meminjam agama
17 Jika meminjam agama maka meminjam karya umum
18 Jika  meminjam  karya  umum  maka meminjam agama
19 Jika meminjam agama maka meminjam ilmu social
20 Jika meminjam agama maka meminjam sosiologi
21 Jika  meminjam  karya  umum  maka meminjam ilmu murni
22 Jika meminjam agama maka meminjam hukum Tabel 12b. rules suppost dan Confidence No Rules Support Confi- dence 1,2,3,4,5, 8,9, 10,11,12,13,14, 15, 16 33,33% 100% 17 66,67% 80% 6,21 33,33% 50% 7,19,20,22 33,33% 40%
18 66,67% 100%
Tahap  selanjutnya  yaitu  tahap  dimana melakukan  eliminasi  terhadap  rules  yang tidak memenuhi syarat dari minimum support dan  minimum  confidence.  Misal  telah ditentukan nilai minimum support yaitu 25% dan  nilai  minimum  confidence  yaitu  75%. Selanjutnya  akan  dilakukan  eliminasi  jika rules  memiliki  nilai  support  dan  confidence tidak memenuhi nilai minimum support serta minimum confidence. Nilai minimum support dan nilai keyakinan digunakan sebagai ambang batas dalam menentukan pola peminjaman.  Semakin kecil nilai
minimum support maka akan semakin banyak
aturan yang dihasilkan dan sebaliknya. Semakin tinggi nilai dukungan minimum, semakin sedikit aturan yang dihasilkan. Semakin besar nilai keyakinan minimum maka semakin sedikit aturan yang dihasilkan dan sebaliknya, semakin kecil keyakinan minimumnya (Latifah et al., 2018).
Untuk  memperoleh  nilai lift  ratio setiap rules diperoleh dengan rumus 9 berikut: Rule A → B,
9)
Perhitungan  nilai lift  ratio pada rules pertama,  jika  meminjam  buku  agama,  ilmu murni maka meminjam karya umum, dengan nilai  support  yaitu  33,33%  (0,33).  Karena agama dan ilmu murni memiliki nilai support yaitu  0,33  dan  karya  umum  memiliki  nilai support  0,66  ,  maka  nilai lift  ratio yang didapat ialah sebagai berikut:

## Lift Ratio
1. Perhitungan nilai lift ratio pada rules kedua

## Lift Ratio
2. Perhitungan nilai lift ratio pada rules ketiga

## Lift Ratio
3. Perhitungan nilai lift ratio pada rules keempat

## Lift Ratio
4. Perhitungan nilai lift ratio pada rules kelima
Lift Ratio
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 104-115 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i2.1000
Maka hasil pembentukan rules dengan lift ratio dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13a. Rules aturan asosiasi dan lift ratio
No Rules 1 Jika  meminjam  buku  agama,  ilmu murni maka meminjam karya umum
2 Jika  meminjam  buku  karya  umum, ilmu murni maka meminjam agama
3 Jika  meminjam  ilmu  murni  maka meminjam agama dan karya umum
4 Jika  meminjam  ilmu  murni  maka meminjam agama
5 Jika  meminjam  ilmu  murni  maka meminjam karya umum
6 Jika  meminjam  agama,  ilmu  social maka meminjam hukum
7 Jika  meminjam  agama,  hukum  maka meminjam ilmu social
8 Jika  meminjam  ilmu  social,  hukum maka meminjam agam
9 Jika  meminjam  ilmu  social  maka meminjam agama dan hukum
10 Jika meminjam hukum maka meminjam agama dan ilmu social
11 Jika meminjam hukum maka meminjam agama 12 Jika  meminjam  ilmu  social  maka meminjam hukum
13 Jika meminjam hukum maka
meminjam ilmu social
14 Jika  meminjam  ilmu  social  maka meminjam agama 15 Jika meminjam agama maka
meminjam karya umum
16 Jika  meminjam  karya  umum  maka meminjam agama
Tabel 13b . Support, confidence dan lift ratio No Rules Support Confidence Lift ratio 1 33,33% 100% 1,5 2 33,33% 100% 1,2 3 33,33% 100% 1,5 4 33,33% 100% 1,2 5 33,33% 100% 1,5 6 33,33% 100% 3 7 33,33% 100% 3 8 33,33% 100% 1,2 9 33,33% 100% 3 10 33,33% 100% 3 11 33,33% 100% 1,2 12 33,33% 100% 3 13 33,33% 100% 3
No Rules Support Confidence Lift ratio 14 33,33% 100% 1,2 15 66,67% 80% 1,2 16 66,67% 100% 1,2
Pada  Tabel  13a  dan  13b  menunjukan bahwa  aturan  pertama memiliki  nilai confidence sebesar 100% menunjukan frequent  itemset tersebut  adalah  kombinasi atribut  yang  paling  sering  muncul.  Aturan pertama  menyatakan  “jika  meminjam  buku agama dan ilmu murni maka akan meminjam buku  karya  umum”.  ketentuan  tersebut memiliki  manfaat  pada  aturan  asosiasi  yang terbentuk karena memiliki nilai lift  ≥ 1, yang dimana  korelasi  antar  item  bersifat  positif sehingga  apabila  agama  dan  ilmu  murni dipinjam  maka  karya  umum  akan  dipinjam secara bersamaan.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  bahwa  perhitungan data  mining memanfaatkan  algoritma fp-growth, dengan sampel data  transaksi  peminjaman  buku dengan  batasan minimal  support 25%  dan minimal  confidence 75%  membentuk  277 rules .    Berikut  adalah  salah  satu rules yang terbentuk,  yaitu  jika  meminjam  jenis  buku manajemen maka akan meminjam jenis buku agama  dengan  nilai support 30,55%,  nilai confidence 88,42%  dan lift  ratio 1,03, sehingga  informasi  ini  dapat  memberi rekomendasi  kepada  pihak  perpustakaan untuk  mengatur  tata  letak  rak  buku  dengan menempatkan  letak  kategori  buku  tersebut pada rak yang berdekatan.
Berdasarkan  pengujian lift  ratio didapatkan kesimpulan  bahwa  jika  nilai lift  ratio ≥  1 berarti  pola  yang  dihasilkan  semakin  kuat hubungannya  antar item- nya  atau  dikatakan berkolerasi  positif.  Dengan  demikian  besar kecilnya  nilai lift  ratio menunjukan  kuatnya hubungan  dalam  aturan  asosiasi  tersebut, sehingga  pelayanan  peminjaman  kepada anggota semakin efisien.

## 5. Referensi
Adelia,  N.  (2020).  Manajemen  Pengetahuan Dalam Perspektif Perpustakaan. Shaut Al- Maktabah :  Jurnal  Perpustakaan,  Arsip Dan Dokumentasi , 12 (1), 33–47.
https://doi.org/10.37108/shaut.v12i1.304 Adil,  A.,  Tadjudin,  M.,  &  Sofyan,  A.  A.
(2023). Perancangan dan Pengembangan Perangkat Lunak Sistem Informasi Geografis .  Media  Nusa  Creative  (MNC
Publishing).
https://books.google.co.id/books?id=NuP
pEAAAQBAJ
Adil, A., Triwijoyo, B. K., & Dharma, I. M. Y. (2023). Implementasi Spasial Algoritma  Harvesine  pada  Mapbox  API untuk Pemetaan Pariwisata Spatial Implementation of the Harvesine Algorithm  in  The  Mapbox  API  for Tourism Mapping . 5 (1), 53–64. https://doi.org/10.30812/bite/v5i1.2874
Asnawi.  (2015).  Perpustakaan  Desa  sebagai
Sumber Layanan Informasi Utama. Media Pustakawan , 22 (3), 41–42. https://ejournal.perpusnas.go.id/mp/article /view/210 Astrina,  I.,  Arifin,  M.  Z.,  &  Pujianto,  U.
(2019).  Penerapan  Algoritma  FP-Growth dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Kain Tenun Medali Mas. Matrix :  Jurnal  Manajemen  Teknologi Dan Informatika , 9 (1), 32. https://doi.org/10.31940/matrix.v9i1.1036
Fauzy,  M.,  Saleh  W,  K.  R.,  &  Asror,  I. (2016).  Penerapan  Metode  Association Rule  Menggunakan  Algoritma  Apriori pada  Simulasi  Prediksi  Hujan  Wilayah Kota  Bandung. Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi Terapan , II (2), 221–227.
Gama,  A.  W.  O.,  Widnyani,  N.  M.,  &
Suparna,  P.  (2022).  Implementasi  Data
Mining Pada Perpustakaan Untuk Penentuan  Tata  Letak  Buku  Dalam
Menarik Minat Baca. Techno.Com , 21 (4), 905–917. https://doi.org/10.33633/tc.v21i4.6940
Goni,  M.  W.,  Suratno,  E.,  Nursyi’ah,  S.,  &
Gustian, D. (2020). Penerapan Fp-Growth Dalam  Penjualan  Perlengkapan  Ibadah Umat Muslim. Seminar Nasional
Informatika , 1 (1), 8–18.
K. S. Sabilla, N., Sujatmiko, B., & Andriani, A.  (2022).  Implementasi  Algoritma  FP
Growth Untuk Menganalisa Pola
Pembelian Barang ( studi kasus : Koperasi )  Bambang  Sujatmiko  Anita  Andriani. Inovate , 6 .
Komariyah,  S.,  Anwar,  S.,  &  Nurhakim,  B. (2023).  Implementasi  Data  Mining  FP-
Growth  Untuk  Analisis  Pola  Pembelian Pada Transaksi Penjualan. Jurnal Manajemen  Dan  Bisnis  Ekonomi , 1 (2), 62–75. https://jurnal.itbsemarang.ac.id/index.php/ JMBE/article/view/128%0Ahttps://jurnal. itbsemarang.ac.id/index.php/JMBE/article /download/128/137
Latifah, V. N., Furqon, M. T., & Santoso, N.
(2018). Implementasi Algoritme Modified-Apriori Untuk Menentukan Pola Penjualan Sebagai Strategi Penempatan  Barang  Dan  Promo. Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya , 2 (10), 2829–2834.
Lhaura, L., Anggraini, K., Vebby, & Jannah, S.  M.  (2023).  Algoritma  Fp-Growth Dalam  Menemukan  Pola  Peminjaman Buku  Perpustakaan. Jurnal  Fasilkom ,
13 (02), 159–164. https://doi.org/10.37859/jf.v13i02.5382 Mas, M., Fanny, S., Ratnasari, N., Amanulloh, M., Rahmawati, Z. N., Studi, P.,  Informasai,  S.,  Sains,  F.,  Teknologi, D.,  Raden,  I.,  &  Malang,  R.  (2023). Implementasi Algoritma FP-Growth pada Rancang  Bangun  PERPUSI  Berbasis Website  dengan  Framework  Laravel Implementation  of  FP-Growth  Algorithm in  Website-Based  PERPUSI  Design  with Laravel Framework . 15–25.
Maulana,  A.,  &  Fajrin,  A.  A.  (2018). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data
Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor.
Klik  -  Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer ,
5 (1),
27. https://doi.org/10.20527/klik.v5i1.100 Munanda,  E.,  &  Monalisa,  S.  (2021). Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Penentuan Tataletak. Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi , 7 (2), 173–184. http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/ 13253 Nelisa, & Halim, S. H. A. (2021). Identifikasi
Pola  Penjualan  Kategori  Barang  dalam Menjaga Stabilitas Stok Barang Menggunakan Algoritma Fp-Growth.
Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis , 3 ,
155–160. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i4.94 Nisa,  K.  (2023).  Peran  Ahli  Perpustakaan Dalam  Meningkatkan  Jasa  Layanan  Di Perpustakaan Dengan Menggunakan Inlislite  Di  Dinas  Perpustakaan  Dan Kearsipan  Kota  Lubuk  Linggau. Jurnal Multidisipliner  Kapalamada , 2 (3),  208–
216. https://azramedia- indonesia.azramediaindonesia.com/index.
php/Kapalamada/article/view/820/696
Perpustakaan,  P.  I.,  Adab,  F.,  Islam,  U., Raden,  N.,  &  Palembang,  F.  (2023).
TEKNOLOGI RFID DI UPT PERPUSTAKAAN ITB Nur Izzati Luthfiah Jurnal  Multidisipliner  KAPALAMADA  | Vol  2  .  No  4  Desember  2023  Jurnal Multidisipliner  Kapalamada  Penelitian ini  bertujuan  untuk  memahami  dampak cepatnya pertumbuhan
Teknologi
Informasi dan Komunik . 2 (4), 240–252.
Rasyidah, H. (2021). Analisa Pola Peminjaman Buku Di Perpustakaan Untuk Mengatur Tata Letak Buku Menggunakan
Algoritma  Fp-Growth. Techno  Xplore : Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi
Informasi , 6 (1), 27–35. https://doi.org/10.36805/technoxplore.v6i 1.825
Romindo.  (2022).  Penerapan  Algoritma Apriori  Terhadap  Perancangan  Sistem Informasi  Dalam  Analisis  Penjualan Bahan  Bangunan. SATIN  -  Sains  Dan
Teknologi Informasi , 8 (1), 01–11. https://doi.org/10.33372/stn.v8i1.815 Rusdiaman,  D.,  &  Setiyono,  A.  (2018). Algoritma  fp-growth  dalam  penempatan lokasi  barang  di  gudang  pt.  xyz. Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi
Komputer , 4 (1), 63–70. Simaremare,  R.  D.,  &  Aripin,  S.  (2023).
Penerapan  Algoritma  Apriori  Dalam Penentuan Tata Letak Buku Pada
Perpustakaan  Daerah. BEES:  Bulletin  of
Electrical  and  Electronics  Engineering ,
3 (3), 125–132. https://doi.org/10.47065/bees.v3i3.3172 Suryanata,  Y.  (2013).  Membangun  Sistem Informasi Manajemen Perpustakaan
Dengan  Cds/Isis. Jurnal  Pustakawan Indonesia , 12 (1), 1–7.
Tajrin,  T.,  Samosir,  S.,  &  Aritonang,  L.  S. (2022).  Implementation  of  Data  Mining Algorithm Fp-Growth in Milk Sales in Pt.
Asia  Jaya  Together  Using  Association Rule  Method. Infokum , 10 (2),  870–879.
http://seaninstitute.org/infor/index.php/inf okum/article/view/426
Toresa, D., Taslim, Susi Handayani, Edriyansyah, & Rometdo Muzawi.
(2023).  Digitalisasi  Pengelolaan  Pustaka Sekolah. SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi Informasi , 9 (1), 126–136. https://doi.org/10.33372/stn.v9i1.989