## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1475

## Analisa Algoritma Apriori Pada Pola Peminjaman Buku di Perpustakaan ITB Ahmad Dahlan
Dessi Eka Sastie 1 , Suparni 2 , Achmad Baroqah Pohan 3,*
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Administrasi Bisnis, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta,Indonesia
3 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1 dessiekasastie@gmail.com , 2 suparni.spn@bsi.ac.id , 3,* achmad.abq@bsi.ac.id
*) Email Penulis Korespondensi: achmad.abq@bsi.ac.id
Abstrak− Perpustakaan adalah salah satu sumber informasi dan tempat belajar. Setiap informasi peminjaman buku disimpan oleh  perpustakaan  sehingga  menghasilkan  data  peminjaman  buku  dalam  ukuran  besar.  Data  yang  besar  jika  tidak  di manfaatkan akan membuat masalah dikemudian harinya. Dalam penelitian ini, peneliti akan memanfaatkan algoritma apriori dan  bantuan  software  Tanagra  untuk  mengelompokan  data  peminjaman  buku  perpustakaan  pada  ITB  Ahmad  Dahlan berdasarkan  kecenderungan  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 table data peminjaman yang diolah adalah table peminjaman secara umum, table kandidat 2-itemset, table tabular peminjaman,  table nilai support, table  nilai  confidence.  Dari hasil penelitian ini  dapat diketahui  apa  saja  buku  yang  sering dipinjam  bersamaan  dengan  minimum  support  5%  dan  confidence  10%  salah  satunya  adalah  Akuntansi  Perpajakan  dan Perpajakan dengan minimum support 7,30% confidence 62,79%. Dan dapat dijadikan rujukan bagi pihak ITB Ahmad Dahlan dalam pengadaan dan penempatan tata letak buku perpustakaan.
Kata Kunci : Asosiasi, Algoritma Apriori, Peminjaman Buku
Abstract− The  library  is  a  source  of  information  and  a  place  of  learning.  Each  book  lending  information  is  stored  by  the library so  as to produce  large  data lending books.  Big data if  not  utilized  will  create problems  in  the  future.  In  this  study , researchers will utilize a priori algorithms and Tanagra software to group library book borrowing data at Ahmad Dahlan ITB based on trends that occur together in library visit activities. In the process of borrowing books, of course the raw data will be processed by dividing it into different pieces of data. Among the lending data tables processed are general lending tables, 2- itemset candidate tables, lending tabular tables, support value tables, confidence value tables. From the results of this study it can be seen what books are often borrowed together with a minimum support of 5% and 10% confidence one of which is Taxation and Taxation Accounting with a minimum support of 7.30% confidence 62.79%. And can be used as a reference for ITB Ahmad Dahlan in the procurement and placement of library book layout.
Keywords : Association, Apriori Algorithms, Book Loans

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan salah satu fasilitas penyedia ilmu pengetahuan dan informasi, perpustakaan juga menjadi salah satu tempat  proses  kegiatan  belajar  mengajar  bagi  para  pengguna  untuk  mendapatkan  informasi  yang  diinginkan. Peranan  perpustakaan  sangat  penting  dalam  menyediakan  buku-buku  ilmiah  untuk  kalangan  mahasiswa  dan dosen[1].  Bentuk  layanan  yang  dapat  diberikan  perpustakaan  kepada  pemustaka  antara  lain  layanan  sirkulasi atau layanan peminjaman. Dari beberapa koleksi pustaka yang ada di perpustakaan boleh dipinjam dan ada yang hanya  boleh  dibaca  ditempat.  Untuk  penataan  buku  pada  rak  perpustakan  seharusnya  diatur  sedemikian  rupa untuk  memberi  kemudahan  kepada  semua  pengunjung  saat  mencari  sebuah  atau  beberapa  buku.  Kurangnya pengelolaan perpustakaan dengan baik membuat data transaksi peminjaman buku tersebut hanya disimpan begitu saja  tanpa  ada  pengelolaan  lebih  lanjut.  Padahal,  banyaknya  jumlah  data  transaksi  peminjaman  tersebut  bisa digunakan untuk mengetahui aturan asosiasi antara dua buku atau lebih. Misalnya, jika anggota meminjam buku A maka juga akan meminjam buku B[2].
Pengolahan  transaksi  peminjaman  buku  dilakukan  dengan  pendekatan data  mining . Data  mining merupakan pendekatan yang dilakukan untuk mendapatkan knowledge baru dari tumpukan data berukuran besar. Teknik  data  mining  yang  digunakan  adalah Association  Rule . Association  Rule merupakan  teknik  yang digunakan  untuk  mengetahui  proses  apa  yang  sering  terjadi  bersamaan. Algoritma Association  Rule yang digunakan adalah algoritma  apriori.[3] Fokus dari penelitian ini adalah melakukan analisa konsistensi  terhadap pola peminjaman buku di Perpustakaan ITB Ahmad Dahlan dengan menggunakan algoritma apriori . 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  dibanding  algoritma  lainnya  yang  memang  diterapkan    untuk  proses association  rule [4]. Penerapan  algoritma  apriori  telah  banyak  digunakan  sebelumnya  untuk  mendapatkan informasi  berharga  dari  sejumlah  frekuensi  data.  beberapa  penerapan  algoritma  apriori  yang  telah  dilakukan yaitu, Penerapan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Persediaan Buku Pada Perpustakaan.[5] Dan Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Aturan Asosiasi pada Data Peminjaman Buku di Perpustakaan.
Pada  penelitian  ini  melihat  data  peminjaman  buku  semakin  lama  semakin  banyak  yang  tidak dimanfaatkan  dengan  baik  dan  pengunjung  sering  merasa  kesulitan  dalam  mencari  beberapa  buku  yang  saling

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1475
Submitted: 24/09/2019 ; Accepted: 04/01/2020 ; Published: 29/01/2020
berkaitan, memerlukan waktu yang lama karena letak buku tersebut diletakkan terpisah. Bagi staf perpustakaan sendiri  merasa  kesulitan  dalam  meletakkan  buku-buku  yang  dikembalikan  oleh  pengunjung  karena  staf perpustakaan  hanya  menguasai  satu  bidang  saja  sehingga  mereka  tidak  mengetahui  buku–buku  apa  saja  yang mempunyai relasi antara buku satu dengan yang lainnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  mencakup  beberapa  langkah  yang  diperlukan.  Adapun  penjelasan  dari  langkah  langkah dalam penelitian untuk pembuatan skripsi ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapun  penjelasan  tahapan  pada  penelitian  yang  akan  dilakukan  penulis  dalam  proses  penelitian  ini  sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Studi  Literatur  yang  dilakukan  oleh  penulis  yaitu  dengan  melakukan  pencarian  terhadap  data  dari berbagai sumber  tertulis,  baik  berupa  buku  buku,  jurnal  atau  dokumen  dokumen  yang  sesuai  dengan  permasalahan yang dikaji. Sehingga informasi yang didapat dari studi literatur ini dijadikan referensi yang mendukung dan tepat untuk membahas lingkup kajian penelitian yang dilakukan.
2. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data ini menggunakan dua cara yaitu :
a. Data Sekunder
Sumber  data  penelitian  yang  diperoleh  melalui  media  perantara  atau  secara  tidak  langsung  yang  berupa buku, jurnal yang dipublikasikan maupun yang tidak dipublikasikan secara umum.
b. Data Primer
Sumber  data  penelitian  yang  diperoleh  secara  langsung  dari  sumber  aslinya  dengan  cara  melakukan wawancara, penulis melakukan wawancara kepada kepala UPT Perpustakaan ITB Ahmad Dahlan tentang pola  peminjaman  buku  dan  meminta  laporan  data  peminjaman  selama  satu  tahun  dari  Januari  2018 sampai Desember 2018.
3. Analisa Data
Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi dua tahap yaitu :
a. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Pada tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support pada data transaksi . Nilai support sebuah item diperoleh dari rumus:
(1)
Sementara rumus 2 itemset di peroleh dengan rumus :
(2)
b. Pembentukan Aturan Asosias
Support = (A n B) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100%
Support = (A) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥 100%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1475
syarat minimum untuk confidence dengan menghitung asosiasi A ke B. Dengan menggunakan rumus Confidence yaitu:
4. Pengolahan data menggunakan metode Apriori dan Aplikasi Tanagra Pengolahan  data  ini  menggunakan  metode  algoritma  apriori  yang  perhitungannya  dilakukan  secara  manual dengan cara membuat tabular kedalam Microsoft Excel, Kemudian mencari minimum support dan minimum confidence. Jika keduanya sudah memenuhi maka penulis akan membentuk aturan asosiasi final yang menjadi tujuan  dari  penelitian  ini.  Untuk  menghindari  kesalahan  yang  mungkin  muncul  pada  saat  melakukan perhitungan manual. Penulis menggunakan aplikasi Tanagra untuk melakukan pemeriksaan ulang.
5. Kesimpulan dan Saran
Membuat  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  dan  memberikan  saran  untuk  pihak  perpustakaan  agar  dapat menjadi lebih baik lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode association  rules dengan  algoritma A priori . Penelitian ini akan mengikuti tahapan – tahapan Knowledge Discovery in Database (KKD) yang terdiri dari beberapa tahapan, yaitu ::
1. Data Selection
Tahapan selection merupakan  tahapan  pemilihan  data  dimana  data  dalam  penelitian  ini  merupakan  data peminjaman  buku  perpustakan  ITB  Ahmad  Dahlan.  Pada  Tahapan  ini  yaitu  menganalisa  data–data  yang dibutuhkan untuk dilakukan proses selanjutnya
2. Data Preprosessingclat
Tahapan preprocessing merupakan  tahapan  pembersihan  data  dari noise (gangguan)  baik  itu missing  value maupun  inkonsistenan  data.  Menghilangkan  atribut–  atribut  yang  tidak  relevan  karena  keberadaannya  akan mengurangi akurasi dari data mining
3. Data Transformation
Tahapan transformation merupakan  tahapan  dengan  melakukan attribute  constraction yaitu  melakukan pembagian  data  menjadi  beberapa range .  Dalam  penelitian  ini  variabel  yang  menggunakan range adalah judul buku
4. Data Mining
Teknik Data Mining yang dilakukan dalam proses ini adalah teknik association rules. dengan menggunakan algoritma Apriori. Algoritma  apriori  merupakan  algoritma  asosiasi  yang  telah  banyak  digunakan  dan dikembangkan  oleh  para  peneliti.  Algoritma  Apriori  dalam  menangani  masalah  asosiasi  adalah  dengan mengurangi jumlah itemset yang dipertimbangkan. Pengguna menetapkan minimum support
5. Implementasi, Pengujian dan Interpretasi Hasil
Tahapan implementasi, pengujian dan interpretasi  hasil merupakan tahapan pencarian frequent  itemsets dari data  penelitian  dan  data  sampel  penelitian  menggunakan Tanagra .  Kemudian  dilakukan  pencarian frequent itemsets pada  minimum support yang  berbeda-beda.  Hasil  yang  didapatkan  dari  proses  sebelumnya  akan diinterpretasikan menjadi informasi.
3.2 Hasil Penelitian
Dari hasil yang dilakukan penulis menunjukan bahwa data peminjaman buku pada ITB Ahmad Dahlan selama ini tidak dioptimalkan dengan baik, sehingga data peminjaman semakin hari semakin banyak. Data tersebut hanyan disimpan sebagai arsip atau pembukuan kampus dan tidak diketahui manfaat dari data-data yang ada tersebut.
Tabel 1. Data Peminjaman Buku 1 Tahun No Kode Transaksi Judul Buku 1 A. Yuliana Yusuf Manajemen SDM Teori Ilmu Ekonomi Perilaku Organisasi 2 Abdul Akil Akuntansi Perbankan Syariah Perbankan Syariah Auditing 1 Perpajakan 3 Abdul Rochman Manajemen SDM Metode penelitian Confidence = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥 100%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1475
Bahasa Indonesia 4 Abdurrachman Akuntansi Biaya Auditing 1 Perpajakan Teori Akuntansi Teori Ilmu Ekonomi 5 Ade pertiwi Manajemen SDM Metode penelitian Bahasa Indonesia Perilaku Organisasi 6 Adinda Nur Febriani Akad dan Produk Bank Syariah Akuntansi Biaya Akuntansi Intermediate Jilid 1 Metode penelitian … ……. ……… 370 Zulfan Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya Metode penelitian Analisis laporan keuangan
Format Pembuatan data peminjama buku bila dibentuk akan terlihat seperti table dibawah ini :
Tabel 2. Format Pinjaman Buku No Transaksi Akad & Produk Bank Syariah Akuntansi Biaya Akt Intermediate Jilid 1 Akt Internasional Akt Prilaku Akuntansi Keuangan Lanjutan Akuntansi Keuangan Menengah Akuntansi Manajemen 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 1 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 6 1 1 1 0 0 0 0 0 … … …. ….. …. ….. ….. ….. ….. 370 0 0 0 0 0 0 0 0

## 3.3 Penerapan Algoritma Apriori
Data peminjaman buku yang akan diteliti ialah selama 1 tahun sebanyak 370 transaksi dan 30 item buku. Pengolahan data transaksi akan dilakukan dengan beberapa tahap, yaitu sebagai berikut:

## 1. Pembentukan 1 Itemset
Sebelum dilakukan pencarian pola dari data peminjaman , dicari semua nama buku yang terdapat pada tabel transaksi  untuk  menentukan  support  per  item  buku,  tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi minimum support. Maka penulis menetapkan aturan minimum support 5% dan rumus pembentukan 1 itemset menerapkannya pada rumus 1.
Berikut merupakan perhitungan pembentukan 1 itemset:
Persentasi jumlah item terpilih dan yang memenuhi syarat minimum support = 5% dari data transaksi dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Table 3. Daftar Support Setiap Itemset ITEMSET JUMLAH  SUPPORT Akad dan Produk Bank Syariah 51 13.78% Akuntansi Biaya 64 17.30% Akuntansi Intermediate Jilid 1 32 8.65% Akuntansi Internasional 31 8.38% Akuntansi Keperilakuan 39 10.54% Akuntansi Keuangan Lanjutan 29 7.84% Akuntansi Keuangan Menengah 46 12.43% Akuntansi Manajemen 38 10.27% Akuntansi Perbankan Syariah 45 12.16% Akuntansi Perpajakan 43 11.62% Akuntansi Syariah 42 11.35% Analisis laporan keuangan 81 21.89%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1475
Submitted: 24/09/2019 ; Accepted: 04/01/2020 ; Published: 29/01/2020
Auditing 1 77 20.81% ……… ….. …. Teori Ilmu Ekonomi 36 9.73% 2. Kombinasi 2 Itemset
Penulis menginginkan aturan minimum support= 5%. Adapun rumus pembentukan 2 itemset menggunakan rumus ke 2. Berikut adalah perhitungan pembentukan 2 itemset : Persentasi jumlah item terpilih dan yang memenuhi syarat minimum support = 5% dari data transaksi dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Table 4. Daftar Support 2 Itemset Itemset Jumlah Support Akuntansi Biaya, Auditing 1 21 5.68% Akuntansi Perpajakan, Perpajakan 27 7.30% Akuntansi Syariah, Auditing 1 19 5.14% Analisis laporan keuangan, Manajemen SDM 21 5.68% Analisis laporan keuangan, Metode penelitian 35 9.46% Auditing 1, Metode penelitian 21 5.68% BLKL ,Analisis laporan keuangan 21 5.68% BLKL ,Perilaku Organisasi 19 5.14% ……. ….. ….. Teori Akuntansi,Metode penelitian 24 6.49%

## 3. Kombinasi 3 Itemset
Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  kuat  akan  dilanjutkan  pencarian  kombinasi  3  itemset  dengan minimum support 5% dan rumu sebagai berikut
(3)
Tabel 5. Daftar Support 3 Itemset Itemset Jumlah Support Manajemen SDM, Metopel, Perilaku Organisasi 19 5,14 % Pengantar Akuntansi, Pengantar Akuntansi II, SIA 2 0,54 % Perbankan Syariah, Perilaku Organisasi, TIE 1 0,27 % Perpajakan, SIA, Manajemen SDM 0 0 % Metopel, Pengantar Akuntansi II, Perilaku Organisasi 1 0,27 % Manajemen SDM, Perilaku Organisasi, SIA 1 0,27 %
Karena Kombinasi 3 itemset tidak ada yang memenuhi minimal support, maka 2 kombinasi yang memenuhi untuk pembentukan Asosiasi.
4. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditentukan, kemudian mencari aturan asosiasi dengan hasil pola frekuensi sebagai berikut :
Tabel 6. Daftar Support 2 itemset Pembentukan Aturan Asosiasi Itemset Jumlah Support Akuntansi Biaya, Auditing 1 21 5.68% Akuntansi Perpajakan, Perpajakan 27 7.30% Akuntansi Syariah, Auditing 1 19 5.14% Analisis laporan keuangan, Manajemen SDM 21 5.68% Analisis laporan keuangan, Metode penelitian 35 9.46% Auditing 1, Metode penelitian 21 5.68% BLKL, Analisis laporan keuangan 21 5.68% BLKL, Perilaku Organisasi 19 5.14% ….. … …. Karena  hanya  2 itemset yang  memenuhi  syarat minimum  support maka  nilai confidence yang  dicari  dari  2 kombinasi itemset. Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  lalu  mencari  aturan  asosiasi  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1475
memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence atau  asosiatif  A  B.  Maka penulis menentukan aturan minimum confidence = 10 %. Nilai confidence diperoleh dengan rumus:
(4)
Dari kombinasi 2 itemset yang telah ditentukan, dapat dilihat besarnya nilai support dan confidence dari calon aturan asosiasi seperti pada tabel dibawah ini :
5. Aturan Asosiasi Final
Aturan asosiasi final berdasarkan minimal support dan minimal confidence yang telah ditntukan, maka dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 8. Aturan Asosiasi Final Aturan Support Confidence Jika meminjam Akuntansi Biaya maka akan meminjam Auditing 1 5,68% 32,81% Jika meminjam Akuntansi Perpajakan maka akan meminjam Perpajakan 7,30% 62.79% Jika meminjam Akuntansi Syariah maka akan meminjam Auditing 1 5,14% 45,24% Jika meminjam Analisis Laporan keuangan maka akan meminjam Manajemen SDM 5,68% 25,93% Jika meminjam Analisis Laporan Keuangan maka akan meminjam Metode Penelitian 9,46% 45,45% Jika meminjam Auditing 1 maka akan meminjam Metode Penelitian 5,68% 27,27% ….. ….. …. Jika meminjam Metode Penelitian maka akan meminjam Teori Akuntansi 1 6,49% 17,78%

## 3.3 Implementasi

## 3.3.1 Perhitungan Algoritma Apriori dengan Tanagra
Algoritma Apriori pada Tanagra dapat terbentuk dengan algoritma atau langkah-langkah yang telah ditentukan. Algoritma ini terdiri dari dua algoritma yaitu:

## a. Algoritma Support
Algoritma penentuan support dapat dilihat pada Algoritma dibawah ini
Gambar 2. Proses Pengambilan data
Gambar 3. Tampilan Hasil Frequents Itemset

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1475
b. Algoritma Confidence
Algoritma penentuan confidence dapat dilihat pada Algoritma dibawah ini:
Gambar 4. Algoritma Confidence
Gambar 5. Tampilan Hasil Association Rule

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  dari  penerapan  algoritma  apriori  dalam  pola  peminjaman  buku  pada perpustakaan ITB Ahmad Dahlan maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Algoritma  apriori  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  buku  apa  saja  yang  sering  muncul  di  dalam  proses peminjaman buku.
2. Memberikan  rekomendasi  buku-buku  terkait  dengan  buku  yang  sering  dipinjam  oleh  pengunjung perpustakaan.
3. Dari  hasil  perhitungan  data  mining  menggunakan  algoritma  apriori,  data  transaksi  peminjaman  buku  di perpustakaan  dengan  batasan  minimum support 5%  dan  minimum confidance 10%  salah  satu  yaitu Akuntansi  Perpajakan,  Perpajakan  dengan  nilai support 7,30%dan  nilai confidence 62,79%,  aturan  tersebut berarti “62,79% dari transaksi di data peminjaman yang memuat Akuntansi Perpajakan dan juga Perpajakan, sedangkan  7,30%dari  seluruh  transaksi  yang  ada  pada  data  peminjaman  memuat  kedua  item  tersebut”. Artinya  mahasiswa  yang  meminjam  Akuntansi  Perpajakan  mempunyai  kemungkinan  62,79%  untuk meminjam Perpajakan.

## REFERENCES
[1] Anas,  A.  (2016).  Analisa  Algoritma  Apriori  Untuk  Mendapatkan  Pola  Peminjaman  Buku  Perpustakaan  SMPN  3 Batanghari.
[2] Anwar, S., Masukur, S., & Jailani, M. (2019). Manajemen Perpustakaan. Riau: PT. Indragiri.
[3] Aprilina,  M.  N.,  Wiranto,  &  Widodo.  (2015).  Analisa  Konsistensi  Pola  Peminjaman  Buku  Menggunakan  Algoritma FP-Growth.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1475
[4] Badrul, M. (2016). Algoritma Asosiasi dengan Algoritma Apriori untuk Analisa Data Penjualan.
[5] Lingga, D. (2016). Penerapan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Persediaan Buku Pada Perpustakaan SMA Dwi Tunggal Tanjung Morawa.
[6] Nofriansyah, D. (2015). Konsep Data Mining vs Sistem Penunjang Keputusan. Yogyakarta: Deepublish.
[7] Rahmah, E. (2018). Akses dan Layanan Perpustakaan. Jakarta: Prenada Media.
[8] Srikanti, E., Yansi, R. F., Norhavana, Pemana, I., & Salisah, F. N. (2018). Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mencari Aturan Asosiasi Pada Data Peminjaman Buku Di perpustakaan.
[9] Subianto,  M.,  AR,  F.,  &  p,  M.  H.  (2018).  Pola  Peminjaman  Buku  Di  Perpustakaan  Universitas  Syiah  Kuala Menggunakan Algoritma Eclat.
[10] Vulandari, T. R. (2017). Data Mining, Teori dan Aplikasi Rapidminer. Yogyakarta: Gava media.