## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN SMK PEMUDA 3 KESAMBEN
Fibri Widya Andhika, Haris Yuana, Wahyu Dwi Puspitasari, Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik, Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar , Jawa Timur Indonesia fibriwidya33@gmail.com

## ABSTRAK
Salah satu aset dari yang dimiliki oleh suatu institusi selain dari bangunan atau gedung baik dalam berbentuk fisik maupun non fisik adalah data. Dalam kegiatan operasional sehari-hari akan semakin memperbanyak jumlah data transaksi. Jumlah data transaksi  yang begitu besar  justru bisa  menjadi  masalah bila  instansi tersebut tidak bisa  memanfaatkannya.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  memanfaatkan algoritma  apriori untuk mengelompokkan  data  peminjaman  buku  perpustakaan  pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  Pemuda  3 Kesamben  berdasarkan  kecenderungannya  yang  muncul  bersamaan  dalam  suatu  kegiatan  kunjungan  pustaka. Dalam  melakukan proses peminjaman  buku, tentu saja data  mentah akan diolah dengan  membaginya kedalam pecahan-pecahan data yang berbeda. Diantara tabel data peminjaman buku yang diolah adalah tabel peminjaman secara umum, tabel kandidat 2- itemset , tabel kandidat 3- itemset , tabel tabular peminjaman, tabel nilai support, tabel nilai confidence dan mendapatkan pola peminjaman buku. Dari hasil penelitian ini dapat diketahui apa saja buku yang sering dipinjam bersamaan dengan minimum support 5% dan confidence 10%, salah satunya adalah Ms.  Word  2007  dan  Asisten  Keperawatan  dengan  minimum  support  7,30%  confidence  62,79%.  Dengan mendapatkan pengetahuan dari algoritma  ini, dapat dijadikan rujukan  bagi pihak Sekolah Menengah  Kejuruan (SMK) Pemuda 3 Kesamben dalam pengadaan dan penempatan buku-buku perpustakaan .
Kata Kunci : Algoritma apriori, confidence, Itemset

## 1. PENDAHULUAN
Data  yang  dimiliki  oleh  suatu  organisasi merupakan  salah  satu  aset  dari  organisasi  tersebut. Adanya kegiatan operasional sehari-hari akan semakin memperbanyak jumlah data.  Jumlah data yang begitu besar  justru  bisa  menjadi  masalah  bila  organisasi tersebut  tidak  bisa  memanfaatkannya.  Semakin banyak  data,  akan  semakin  diperlukan  usaha  untuk memilah  data  mana  yang  bisa  diolah  menjadi informasi. Jika data dibiarkan saja, maka data tersebut hanya  akan  menjadi  sampah  yang  tidak  berarti  bagi organisasi tersebut.
Peneliti  menganggap  perlu  adanya  perubahan dalam  sistem  informasi  yang  lama  /  yang  sudah  ada karena  sistem  informasi  yang  sudah  ada  dalam pengelompokkan data peminjam dan juga tempat buku masih  manual  sehingga  ketika  pengunjung  akan meminjam  buku  dengan  judul  tertentu  proses pencariannya memakan waktu yang cukup lama, maka di  perlukan  suatu  penambahan  suatu  algoritma  di sistem  tersebut  untuk  dapat  mengelompokkan  dan deangan  cepat  menentukan  lokasi  buku  yang  akan dipinjam.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  menjelaskan cara menggunakan Algoritma untuk mengelompokkan data  peminjam  perpustakaan  SMK  Pemuda  3 Kesamben  -  Blitar  berdasarkan  kecenderungannya yang  muncul  bersamaan  dalam  suatu  kegiatan peminjaman  buku  pustaka  menggunakan algoritma apriori .  Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan asosiasi  pada  data  mining.  Selain  apriori , yang termasuk  dalam  golongan  ini  adalah  metode
Generalized  Rule  Induction dan Algoritma  Hash Based. Aturan  yang  menyatakan  asosiasi  antara beberapa  atribut  sering  disebut affinity  analysis atau market basket analysis
Penerapan  algoritma  apriori  telah  banyak digunakan sebelumnya untuk mendapatkan  informasi berharga  dari  sejumlah  frekuensi  data.  Berikut beberapa  penerapan  algoritma  apriori  yang  telah dilakukan  diantaranya,  Penerapan  Data  Mining Algoritma  Asosiasi  untuk  Meningkatkan  Penjualan [1], Analisis Market Basket dengan Algoritma Apriori dan  FP-Growth  [2],  Implementasi  Association  Rule terhadap Penyusunan Layout Makanan dan Penentuan Paket  Makanan  Hemat  di  RM  Roso  Echo  dengan Algoritma  Apriori  [3],  Implementasi  Data  Mining pada Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma  Apriori  [4],  Implementasi  Data  Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat [5]
Tugas dari data mining adalah untuk menghasilkan semua kaidah asosiasi pada suatu tabel transaksional, yang mempunyai nilai support lebih dari minimum  support.  Kaidah  tersebut  juga  harus mempunyai supportyang lebih besar dari confidence.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Algoritma  apriori  menggunakan knowledge mengenai frequent  itemset yang  telah  diketahui sebelumnya, untuk memperoses informasi selanjutnya.  Penulis  menggunakan  algoritma  apriori karena  algoritma  apriori  mudah  dipahami  dan  di
implentetasikan  yang  memang  diterapkan  untuk proses association rule .

## 2.1. Perpustakaan dan Kearsipan
Perpustakaan didefinisikan sebagai tempat untuk mengakses  informasi  dalam  format  apapun,  sebagai upaya  untuk  memelihara  dan  meningkatkan  efisiensi dan efektifitas proses belajar  mengajar. Perpustakaan yang terorganisasi dengan baik dan sistematis, secara langsung  ataupun  tidak  langsung  dapat  memberikan kemudahan bagi proses belajar mengajar [6].
2.2. Knowledge Discovering in Data (KDD) Knowledge Discovery in Database (KDD) berisi tentang  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  pada  saat melakukan penggalian informasi data yang tersembunyi  di  dalam  database  yang  besar  [7].  Pada salah satu tahapan KDD terdapat proses Data Mining. Proses  KDD  secara  garis  besar  dapat  dijelaskan sebagai berikut.
a.   Selection
b.  Pre-processing/Cleaning
c.   Transformation
d.   Data Mining
e.   Interpretation/Evaluation

## 2.3. Data Mining
Data  mining  atau  sering  disebut  sebagai knowledge  discovery  in  database  (KDD)  adalah sebagai  sebuah  proses  untuk  menemukan  hubungan, pola, dan trend baru yang bermakna dengan menyaring data  yang  sangat  besar,  yang  tersimpan  dalam penyimpanan,  menggunakan  teknik  pengenalan  pola seperti teknik statistik dan [8].
Selain  itu,  data  mining  adalah  suatu  teknik menggali  informasi  berharga  yang  terpendam  atau tersembunyi  pada  suatu  koleksi  data  (database)  yang sangat  besar  sehingga  ditemukan  suatu  pola  yang menarik yang sebelumnya tidak diketahui [9].
Dari  defenisi-defenisi  yang  telah  disampaikan, hal penting yang terkait dengan data mining adalah [8].
1.  Data  mining  merupakan  suatu  prosesotomatis terhadap data yang sudah ada.
2. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
3.  Tujuan  dari  data  mining  adalah  mendapatkan hubungan  atau  pola  yang  memungkinkan memberikan  indikasi  yang  bermanfaat.  1  atau lebih dengan 2 objek atau lebih.
Istilah  data  mining  dan knowledge  discovery in database  (KDD)  sering  kali  digunakan  secara bergantian  untuk  menjelaskan  proses  penggalian informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang besar.  Sebenarnya,  kedua  istilah  tersebut  memiliki konsep yang berbeda, akan tetapi memiliki keterkaitan satu  sama  lain,  yang  dimana  tahapan  dalam keseluruhan proses Knowledge Discovery in database (KDD) adalah data  mining. secara  garis  besar proses KDD adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Knowledge Discovery in database

## 2.4. Association Rules
Metodologi  dasar analisis asosiasi  memiliki dua tahap,  yaitu  melakukan  analisa  pola  frekuensi  tinggi (frequent  pattern)  dan  proses  pembentukan  aturan asosiasi.  Analisa  pola  frekuensi  tinggi  dilakukan pencarian  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat minimum  dari  nilai  support  dalam  database  [10]. Untuk mencari nilai support 1- itemset menggunakan rumus pada persamaan 1 di bawah ini:

## 𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕 𝑨 = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨
𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊
Sedangkan  untuk  mencari  nilai  2-  itemset menggunakan  rumus  pada  persamaan  2,  sebagai berikut:

## 𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕 (𝑨, 𝑩) = 𝑷(𝑨  ∩ 𝑩) = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 𝒅𝒂𝒏 𝑩 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, dicari aturan asosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk  confidence.  Persamaan  rumus  confidence dijelaskan pada persamaan 3 di bawah ini :

## 𝑪𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆 𝑷(𝑩 \𝑨) =
𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 𝒅𝒂𝒏 𝑩 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝑴𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨
Salah  satu  algoritma  yang  merupakan  teknik asosiasi pada Data Mining adalah Algoritma Apriori.

## 2.5. Kajian Pustaka
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  pernah dilakukan, pada penelitian ini penulis akan melakukan analisis  dari  penelitian  relevan  sebelumnya  yang berhubungan dengan penelitian yang dilakukan, yaitu pencarian  pola  peminjaman  buku  menggunakan Algoritma Apriori pada perpustakaan SMK Pemuda 3 Kesamben - Blitar.
Banyak penelitian sebelumnya dilakukan mengenai penggunaan Algoritma Apriori dalam upaya pengembangan suatu sistem, salah satunya penerapan
sistem  informasi  pada  perpustakaan  SMK  Pemuda  3 Kesamben  yang  akan  dilakukan.  Diantara  penelitian yang pernah dilakukan, ada beberapa penelitian  yang relevan dalam penelitian ini antara lain:
Pada  penelitaian  dengan  judul  Pencarian  Pola Peminjaman Buku pada Perpustakaan Uin Suska Riau dengan Algoritma Prefixspan memiliki hasil Algoritma Prefixspan bisa digunakan untuk menemukan  pola  peminjaman  buku.  Hasil  pengujian semakin  rendah  minimum  support  dan  kecilnya jumlah  keterkaitan  buku  yang  diberikan  maka  pola yang didapatkan semakin banyak [11].
Pada penelitian Implementasi Algoritma Apriori pada  Sistem  Persediaan  Obat  (Studi  Kasus:  Apotik Rumah  Sakit  Estomihi  Medan)  memiliki  hasil  Pola kombinasi  yang paling tinggi  supportnya adalah pola kombinasi Ketorolac 3% Inj 30 mg/ml, Ringer Lactate Larutan,  sedangkan  pola  kombinasi  yang  paling banyak item-nya adalah kombinasi itemsets Ceftriaxone  Inj  1.0g,  Ketorolac  3%  Inj  30  mg/ml, Metronidazole  Inj  5mg/ml  -  100ml,  Ringer  Lactate Larutan dan Pitogin Inj 10 IU/ ml /sintosin [12].
Pada  penelitian  Penerapan  Algoritma  Apriori pada Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan Pelanggan  Hotel  memiliki  hasil  Algoritma  apriori dapat  digunakan  untuk  menemukan  pola  kepuasan pelanggan  terhadap  layanan  hotel.  Hasil  penelitian yaitu, support 66,27% dan confidence 100% [13].
Pada  penelitian  Penerapan  metode  Asosiasi menggunakan  Algoritma  Apriori  pada  Aplikasi Analisa  Pola  Belanja  Konsumen  (Studi  Kasus  Toko Buku  Gramedia  Bintaro)  memiliki  hasil  Algoritma apriori  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  pola belanja konsumen. Dari hasil pengujian menghasilkan 7  aturan  asosiasi  dengan  nilai  minimum  support  5% dan minimum confidence 15%.
Pada  penelitian  Penerapan  algoritma  apriori dalam memprediksi persediaan buku pada perpustakaan  SMA  dwi  Tunggal  Tanjung  Morawa memiliki  hasil  Algoritma  apriori  dapat  digunakan untuk  menemukan  pola  peminjaman.  Pola  yang dihasilkan  dengan  min  support  30%,  min  confidence 70 % adalah pola kombinasi lima items

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam melakukan sebuah penelitian, tentu harus berdasarkan  metode  penelitian  yang  benar  sehingga dapat  mempermudah  dan  memperlancar  jalannya penelitian  tersebut.  Metode  penelitian  merupakan kerangka  kerja  dalam  melakukan  penelitian.  Dengan mengikuti  kerangka  kerja  tersebut  maka  penelitian yang  dilakukan  akan  berjalan  dengan  sistematis  dan memberikan hasil yang baik.

## 3.1. Tahap-Tahap  Penelitian  (Langkah-Langkah Penelitian)
Tahapan-tahapan  dari  jalannya  penelitian  ini dimulai  dari  tahap  pendahuluan,  tahap  penentuan rumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, tahap  pengumpulan  data,  tahap  analisis,  tahap
pembahasan,  tahap  penarikan  kesimpulan,  dan  tahap pembuatan laporan.

## 3.2. Tahap Pendahuluan
Penelitian  diawali  dengan  pencarian  pustaka- pustaka  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yang  akan dilaksanakan.  Pustaka-pustaka  ini  berupa  penelitian terdahulu  yang telah dilakukan serta dasar teori  yang dapat mendukung penelitian.
Wawancara  dan  identifikasi  masalah  yang  ada meruapakan aktivitas yang juga dilakukan pada tahap ini.  Topik  yang  dibahas  dalam  wawancara  adalah Sistem  Peminjaman  Buku  Di  Perpustakaan  SMK Pemuda 3 Kesamben maka subjek yang diwawancarai adalah  pihak  yang  mengatur,  memahami  dan melaksanakan  kegiatan  di  dalam  Perputakaan  dalam hal  ini  adalah  Kepala  Perpustakaan  dan  pustakawan. Hasil wawancara tersebut digunakan untuk mengidentifikasi masalah Perpustakaan SMK Pemuda 3 Kesamben.

## 3.3. Tahap  Penentuan  Masalah,  Tujuan,  dan Batasan Masalah
Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  rumusan masalah  yang  terjadi  di  perpustakaan.  Langkah selanjutnya ditentukan juga tujuan yang ingin dicapai sesuai dengan masalah Perpustakaan SMK Pemuda 3 Kesamben  yang  akan  ditangani  serta  menentukan batasan  masalah  dari  penelitian  ini  yang  bertujuan untuk memfokuskan ruang lingkup penelitian.

## 3.4. Tahap Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 3 jenis metode, yaitu :
a.   Wawancara
b.   Observasi
c.  Tinjauan dokumen

## 3.5. Tahap Pembahasan
Tahap  analisis  digunakan  untuk  mengevaluasi Perpustakaan SMK Pemuda 3 Kesamben yang sedang dilakukan  berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan. Hasil  evaluasi  akan  menentukan  perbaikan  dan perancangan  seperti  apa  yang  dibutuhkan  oleh Perpustakaan  SMK  Pemuda  3  Kesamben  agar  dapat lebih tertata dalam proses peminjaman dan pengembalian  buku.  Langkah  selanjutnya  dilakukan pembahasan  mengenai  menentukan  sistem /  pola apa yang tepat untuk membantu dan meringankan petugas perpustakaan dalam pengelolaan administrasi perpustakaan.  Perbaikan  dan  perancangan  yang  akan diusulkan  kepada  pihak  sekolah,  menyesuaikan dengan  keadaan  dan  kondisi  ruang  perpustakaan tersebut.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Aturan  Asosiasi
Dari  penelitian  relevan  yang  telah  dilakukan telah  menghasilkan  suatu  perhitungan  sebagai  acuan dalam penambahan menu dalam perangcangan Sistem
Informasi  Perpustakaan  yang  ada  di  SMK  Pemuda  3 Kesamben.
Diambil dari data transaksi buku di perpustakaan SMK  Pemuda  3  Kesamben  yang  telah  diperoleh  dan dilakukan  tahap  perhitungan  data  mining  sehingga menghasilkan  aturan  asosiasi  dengan  beberapa langkah sebagai berikut:
1. Menetapkan  besarnya  besaran  minimum  support dan minimum confidence.
2. Menyusun  semua  frequentitemset  yaitu  itemset yang memiliki minimum support.
3. Pilih  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  minimum support dan minimum confidence dari tabel daftar calon aturan asosiasi.
Asosisasi yang digunakan adalah Asosiasi role
Tabel  1 . Aturan  Asosiasi 2-itemset Aturan Sup port Confid ence Jika meminjam Ilmu Kesehatan Masyarakat, maka akam meminjam Asistenn Keperawatan 6% 40% Jika meminjam Power Point, maka akam meminjam Ms. Word 2007 8% 80% Jika meminjam Asistenn Kebidanan, maka akam meminjam Air Susu Formula 12% 75% Jika meminjam Kesehatan & Keselamatan Kerja, maka akam meminjam Teknologi Informasi Kesehatan 10% 35% Jika meminjam Epidemiologi Lingkungan, maka akam meminjam Ilmu Kesehatan Masyarakat 8% 43% Jika meminjam Asistenn Keperawatan, maka akam meminjam Manajemen Pelayanan Kesehatan 6% 50% Jika meminjam Patologi Biologi Reproduksi Kehamilan, maka akam meminjam Metode Penelitian Kesehatan 5% 33% Jika meminjam Asi Ekslusif, maka akam meminjam Narkoba Psikotropika & Gangguan Jiwa 7% 50% Jika meminjam Metode Penelitian Kesehatan, maka akam meminjam Ms. Power Point 2007 8% 50% Jika meminjam Ms. Excel 2007, maka akam meminjam Metode Penelitian Kesehatan 7% 55% Jika meminjam Asistenn keperawatan, maka akam meminjam Asi Ekslusif 5% 60%
Dari  tabel  1  di  atas  dapat disimpulkan nilai support dan  confidence  dengan  acuan  2-itemset  yang memiliki  nilai  tertinggi  adalah  kombinasi  antara buku  Ms.  Power  Point  dan  buku  Ms.  Word  2007 dengan  total  support  X confidence adalah  80%. Sementara  aturan  asosiasi  dengan  3-itemset  yang memenuhi  kriteria  minimum support dan  minimum confidence dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel  2. Aturan  Asosiasi 3-itemset Aturan Sup port Confid ence Jika meminjam Ms. Word 2007 dan Asuhan Kebidanan maka akan meminjam Asuhan Keperawatan 8% 100% Jika meminjam Asuhan Keperawatan dan Ilmu Kesehatan Masyarakat maka akan meminjam Asuhan Kebidanan 8% 100% Jika meminjam Sosiologi & Antropologi Kesehatan dan Masa Nifas Ibu Menyusui maka akan meminjam Asuhan Kebidanan 8% 100% Jika meminjam SPSS 13 dan Teknologi Informasi Kesehatan maka akan meminjam Ms. Word 2007 8% 100% Jika meminjam Ms. Excel 2007 dan SPSS 13 maka akan meminjam Teknologi Informasi 8% 100%

## 4.2. Halaman Menu Depan Aplikasi
Halaman  menu  utama  aplikasi  menampilkan tampilan  beberapa  menu  bar  yang  dapat  dipilih  oleh user di sebelah kiri dan juga menampilkan logo SMK Pemuda  3  Kesamben  dan  menampilkan  menu  data buku.

## Gambar 2. Halaman Menu Depan

## 4.3. Halaman Menu Utama
Pada  halaman  menu  utama  akan  menampilkan kata sambutan Selamat Datang di Perpustakaan SMK Pemuda 3 Kesamben dan mengingatkan klik menu log out jika mau keluar aplikasi.
Gambar 3. Halaman Menu Utama

## 4.4. Halaman Menu Daftar Transaksi
Pada halaman menu ini akan menampilkan tabel daftar semua transaksi peminjaman buku yang terdapat di  perpustakaan  SMK  Pemuda  3  Kesamben.  Dapat dilihat pada Gambar.Menu Daftar Transaksi berikut:
Gambar 4. Halaman Daftar Transaksi

## 4.5. Halaman Menu Daftar Buku
Pada  halaman  menu  daftar  buku  seorang  user diharuskan  mengisi  form  data  buku  yang  akan ditambahkan  selanjutnya  jika telah  selesai  maka  user dapat  memilih  fitur tambahkan  maka data buku akan ditambahkan  ke  dalam  database.  Gambar  Menu Tambah Daftar Buku berikut:

## Gambar 5. Halaman Daftar Buku
4.6. Halaman  Menu  Transaksi  Peminjaman  atau Pengunjung Pada menu halaman tambah transaksi peminjaman  ini  pengguna  aplikasi  dapat  melakukan prosen penginputan data buku apa saja yang dipinjam oleh  siswa/i  sesuai  dengan  data  diri  siswa  dan  juga fitur  pencarian  judul  buku  yang  ingin  dicari  agar mempermudah dalam mencari buku saat menginputkan  data,  yang  nantinya  akan  dimasukan
kedalam  database  jika  di  klik  simpan.  Dapat  dilihat pada  Gambar  Menu  Tambah  Transaksi  Peminjaman Buku.
Gambar 6. Halaman Transaksi Peminjaman dan Pengunjung

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  dengan menggunakan algoritma apriori association rule untuk rekomendasi  peminjaman  buku  dan  rekomendasi penempatan buku, maka diperoleh beberapa kesimpulan yaitu sebagai berikut: Berdasarkan jumlah frequent  itemset  baik  rekomendasi  buku  maupun rekomendasi  penempatan  buku,  untuk  buku  yang sering dipinjam anggota perpustakaan yaitu jenis buku pemrograman,  teknik,  kesehatan,  dan  statistik. Association  rule  yang  terbentuk  baik  rekomendasi buku  dan  rekomendasi  penempatan  buku  maksimal sampai dengan 2-itemsets. Hal ini dikarenakan dalam transaksi jumlah buku yang dipinjam terbanyak adalah 2  buku,  sedangkan  untuk  peminjaman  3  buku jumlahnya  sangat  sedikit  sehingga  nilai  support  dan confidence  yang  dihasilkan  kecil.  Terbentuknya association  rule  rekomendasi  buku  dan  rekomendasi penempatan  memiliki  nilai  lift  >1  itu  artinya association  rule  A  ∩  B  yang  terbentuk  valid. Association  rule  rekomendasi  buku  digunakan  untuk anggota sebagai pilihan alternalif dalam mencari buku sedangkan  association  rule  rekomendasi  penempatan buku digunakan petugas dalam mengatur penempatan buku berdasarkan buku yang sering dipinjam anggota.
Beberapa saran yang dapat diberikan sehubungan dengan hasil penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:  Untuk  menghasilkan  association  rule  yang lebih  banyak  dan  bervariasi,  diharapkan  pada penelitian  selanjutnya  dapat  menambahkan  jumlah buku dalam  setiap transaksi peminjaman buku,  Guna untuk  meningkatkan  performa  dari  algoritma  apriori association  rule  pada  penelitian  selanjutnya  dapat dikombinasikan dengan algoritma FP-Growth (Frequent Pattern Growth).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Luthfi,  E.T.,  2009.  Penerapan  Data  Mining Algoritma Asosiasi Untuk Meningkatkan Penjualan. In Seminar (Vol. 10, No. 1, pp. 1-21).
[2] Erwin, E., 2009.  Analisis  market basket dengan algoritma  apriori  dan  fp-growth. Generic , 4 (2), pp.26-30.
[3] Widiati, E. and Dewi, K.E., 2016. Implementasi Association  Rule  Terhadap  Penyusunan  Layout Makanan Dan Penentuan Paket Makanan Hemat Di Rm Roso Echo Dengan Algoritma Apriori. KOMPUTA-Jurnal Komputer
&
Informatika , 3 (2).
[4] WARDAH, Z., 2018. Implementasi Data Mining Pada  Penjualan  Tiket  Pesawat  Menggunakan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  PT.  Pesona Ceria Travel) (Doctoral dissertation, Universitas Mercu Buana Jakarta).
[5] Yanto, R. and Khoiriah, R., 2015. Implementasi Data  Mining  dengan  Metode  Algoritma  Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Creative Information Technology Journal , 2 (2), pp.102-113.
[6] Mangnga, A., 2015. Peran perpustakaan sekolah terhadap proses belajar mengajar di sekolah. Jupiter , 14 (1).
[7] Aulia,  S.,  2020.  Klasterisasi  Pola  Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means Clustering  (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani Kecamatan  Hutabayu  Raja). Djtechno:  Jurnal Teknologi Informasi , 1 (1), pp.1-5.
[8] Purnia,  D.S.  and  Warnilah,  A.I.,  2017. Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan Kacamata
Menggunakan Algoritma Apriori. IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) , 2 (2).
[9] Manurung, O. and Hasugian, P.S., 2019. Analisa Algoritma  Apriori  Untuk  Peminjaman  Buku Pada  Perpustakaan  SMA  1  Silima  Pungga- Pungga  Parongil:  Analisa  Algoritma  Apriori untuk  Peminjaman  Buku. Remik:  Riset  dan  E-
Jurnal  Manajemen  Informatika  Komputer , 4 (1), pp.188-195.
[10] Listriani,  D.,  Setyaningrum,  A.H.  and  Eka,  F., 2016. Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Aplikasi  Analisa  Pola Belanja  Konsumen  (Studi  Kasus  Toko  Buku
Gramedia Bintaro). Jurnal Teknik Informatika , 9 (2).
[11] DARURI, A., 2018. PENCARIAN POLA PEMINJAMAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN UIN SUSKA RIAU DENGANALGORITMAPREFIXSPAN (Doctoral dissertation,  Universitas  Islam  Negeri  Sultan Syarif Kasim Riau).
[12] Buulolo,  E.,  2013.  Implementasi  Algoritma Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Obat  (Studi Kasus: Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan). Pelita  Inform.  Budi  Dharma , 4 ,  pp.71-
83. [13] ASRIWANDI, R.F., 2017. PENERAPAN ALGORITMA  APRIORI  PADA  KUALITAS PELAYANAN
TERHADAP KEPUASAN
PELANGGAN  HOTEL (Doctoral  dissertation, Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim Riau).
[14] Listriani,  D.,  Setyaningrum,  A.H.  and  Eka,  F., 2016. Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Aplikasi  Analisa  Pola Belanja  Konsumen  (Studi  Kasus  Toko  Buku
Gramedia Bintaro). Jurnal Teknik Informatika , 9 (2).
[15] Lingga,  D.,  2016.  Penerapan  Algoritma  Apriori Dalam  Memprediksi  Persediaan  Buku  Pada Perpustakaan  Sma  Dwi  Tunggal  Tanjung Morawa. Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) , 4 (1), pp.32-36.