## Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengolah    Tata    Letak  Buku  Dengan  Metode Association Rule

## Allfanisa Annurrrullah Fajrin, Koko Handoko
Universitas Putera Batam, Jl. R. SoepraptoMukakuning, Batam  29434, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 28 Juli 2018 Revisi Akhir:  31 Agustus 2018 Diterbitkan Online : 15 September 2018 Abstract Data Mining is the development or discovery of new information by looking for certain patterns or rules from a large amount of data that is expected to overcome the existing problems data processing utilizes the data of borrowing transaction of book in the  library  ABC  to  be  able  to  know  which  books  are  often  borrowed,  help  to  do preparation of book  placement in accordance with the level of support and confidence so as to help the quality of service in the library better. This research uses association rule  method  and  algorithm  used  by  FP-Growth,  microsoft  excel  database,  and Rapidminer  5.3  to  process  data  mining.  The  most  important  thing  in  data  mining techniques is the rule for finding the highest frequency patterns between sets of itemsets. Data  mining  also  has  the  goal  to  finding  new  knowledge  frome  processed  data.  Over last few decades, new methods have the ability to be developed around data collection and  data  generation.  Data  collection  tools  have  provided  us  with  large  amounts  of data.nthe data  mining  process  has integrated techniques  from various  disciplines  such as,  statistics,  learning  technology  database  engine,  pattern  recognition,  neural networks, information search, spatial analysis data and many other applications.

## K ATA K UNCI
Data  Mining,  association  rule,  algoritma  FP- Growth

## K ORESPONDENSI
No HP: 081275642124
E-mail: asykharit1302@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Data  Mining adalah  proses  ekstaksi  informasi  dari  kumpulan data  melalui  pengunaan  algoritma  dan  teknik  yang  melibatkan bidang  ilmu  statistik,  mesin  pembelajaran,  dan  sistem manajemen database (Yanto  dan  Khoiriah  2015).  Sedangkan menurut  /Virgiawan  dan  Mukhlash  (2013), Data  Mining merupakan  suatu  proses  menggali  nilai  lebih  yang  ada  pada suatu  basis  data  dengan  melihat  pola-pola  dari  data  sehingga menghasilkan  informasi  yang  bermanfaat  yang  tidak  dapat ditemukan  secara  manual.  Semakin  bertambah  jumlah  data macam data maka bertambah juga tantangan untuk mengolahnya.  Dalam  hal  ini Data  Mining mempunyai  peranan besar  dalam  mengolah  dan  mengekstrak  data.  Hal  terpenting dalam teknik Data Mining adalah aturan untuk menemukan pola frekuensi  tinggi  antar  himpunan  itemset  yang  disebut  fungsi Association  Rule (Aturan  Asosiasi)  [1]. Data  Mining terbagi dalam beberapa task antara lain: asosiasi, klasifikasi, klastering, dan sequence pattern .
Hubungan  ini  tidak  didasarkan  pada  sifat  yang melekat  dari  data  diri,  melainkan  berdasarkan  pada  terjadinya item  data.  Penekanan  dalam  penelitian  ini  adalah  pada  analisis data  penempatan  buku.  Berbagai  algoritma  telah  diusulkan untuk  menemukan  sering itemset dalam database transaksi. Data  Mining menyajikan  perspektif  baru  untuk  analisis  data. Tujuan dari Data Mining adalah untukmenemukan pengetahuan baru  dari  data.  Selama  beberapa  dekade  terakhir,  metode  baru memiliki kemampuan dikembangkan tentang pengumpulan data dan  pembuatan  data.  Pengumpulan  data  alat  telah  memberikan kita  dengan  sejumlah  besar  data.  Proses Data  Mining telah
terintegrasi  teknik  dari  berbagai  disiplin  ilmu  seperti,  statistik, pembelajaran  mesin,  teknologi  database,  pengenalan  pola, jaringan  saraf,  pencarian  informasi  dan  analisis  data  spasial. Data  teknik  pertambangan  telah  digunakan  di  berbagai  bidang seperti, manajemen bisnis, ilmu pengetahuan, teknik, perbankan, manajemen data, administrasi, dan banyak aplikasi lainnya.
Dalam  penelitian  ini,  Algoritma  yang  dipakai  adalah Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth),  di  mana  encarian frequent itemset dilakukan dengan membangkitkan struktur data Tree atau  disebut dengan  Frequent Pattern  Tree  (FP-Tree). FP- Tree memerlukan dua kali scanning database untuk menemukan frequent  itemsets (data  yang  paling  sering  muncul)  (Bharat, 2011).  Algoritma  ini  menggunakan  metode divide  and  conquer untuk  memecah  masalah  menjadi  sub  masalah  yang  lebih  kecil sehingga mempermudah menemukan pola [2]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tahapan  penelitian  menggunakan  proses knowledge discovery in database (KDD)  adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data Sumber  data  utama  yang  digunakan  dalam  penelitian  tugas akhir  ini  adalah  data  yang  berasal  dari  data  transaksi peminjaman buku 4 bulan terakhir
2. Penyeleksian Data Diambil 15 judul buku sebagai analisis penelitian. Sehingga pada tahap penyeleksian data akan mengambil data transaksi yang mengandung kategori buku yang telah ditentukan
3. Preprocessing / Cleaning Tujuan dari peoses pembersihan atau cleaning adalah untuk memilih atribut pada data transaksi peminjaman buku yang
akan menjadi fokus penelitian yaitu atribut nomor buku dan nama  buku  yang  dipinjam  kemudian  menghapus  atribut yang tidak digunakan.
4. Transformasi Data Tahap  transformasi  data  dalam Data  Mining perlu dilakukan  karena  dalam  proses Data  Mining yang terkomputerisasi  diperlukan  bentuk  data  yang  bisa diintegrasikan dengan aplikasi/ tools yang digunakan.
5. Data Mining
Tahap  ini  dipusatkan  untuk  mendapatkan  pola  dari ekstaraksi  data  transaksi  yang  sudah  ditransformasi dengan  menerapkan  algoritma FP-Growth .  Proses Data Mining dilakukan dengan membentuk sebuah frequent item set dengan menentukan nilai support dan confidence.
Support (A) = Jml Transaksi Mengandung A
Total Transaksi
Confidence (A  B) = Jml Transaksi Mengandung A dan B Total TransaksiMengandung A

## Data Mining
Data  Mining merupakan  suatu  proses  pendukung pengambilan  keputusan  dimana  kita  mencari  pola  informasi dalam  data.  pencarian  ini  dapat  dilakukan  oleh  pengguna, misalnya  dengan  menggunakan query atau  dapat  dibantu dengan  suatu  aplikasi  yang  secara  otomatis  mencari  pola informasi pada basis data. pencarian ini disebut discovery [3].
Berdasarkan definisi-definisi yang telah disampaikan, hal penting yang terkait dengan Data Mining adalah:
1. Data  Mining merupakan  suatu  proses  otomatis  terhadap data.
2. Data yang akandiprosesberupa data yang sangat besar.
3. Tujuan Data Mining adalah mendapatkan hubungan atau pola  yang  akan  mungkin  memberikan  indikasi  yang bermanfaat.
Data  Mining dibagi  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu :
1. Deskripsi Terkadang  peneliti  dan  analis  secara  sederhana  ingin mencoba  mencari  data  untuk  menggambarkan  pola  dan kencenderungan  yang  terdapat  dalam  data.  sebagai contoh,  petugas  mengumpulkan  suara  mungkin  tidak dapat  menentukan  keterangan  atau  fakta  bahwa  siapa yang  tidak  cukup  profesional  akan  sedikit  didukung dalam  pemilihan  presiden.  Deskripsi  dari  pola  dan kecenderungan sering memberikan kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau kecenderungan.
2. Estimasi Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target  estimasi  lebih  kearah  numerik  dari  pada  kearah kategori.    Model  dibangun  menggunakan record lengkap yang  menyediakan  nilai  dari  variabel  target  sebagai prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya estimasi nilai  dari  variabel  target  dibuat  berdasarkan  nilai  variabel predikasi.    Sebagai  contoh  akan  dilakukan  estimasi tekanan  darah  sistolik  pada  pasien  rumah  sakit berdasarkan  umur  pasien,  jenis  kelamin,  indeks  berat badan,  dan  level  sodium  darah.  Hubungan  antara  tekanan darah  sistolik  dan  nilai  variabel  prediksi  dalam  proses pembelajaran  akan  menghasilkan  model  estimasi.    Model estimasi  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  kasus baru lainnya.
3. Prediksi.
Prediksi  hampir  sama  dengan  klasifikasi  dan  estimasi, kecuali bahwa dalam predikasi nilai dari hasik akan ada di masa mendatang.
4. Klasifikasi Dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel  kategori. Sebagai contoh, penggolongan
pendapatan  dapat  dipisahkan  dalam  tiga  kategori,  yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah 5. Pengklusteran (Clustering) Pengklusteran merupakan pengelompokan record , pengamatan,  atau  memperhatikan  dan  membentuk  kelas objek-objek  yang  memiliki  kemiripan.  Kluster  adalah kumpulan record yang  memiliki  kemiripan  satu  dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record- record dalam kluster lain.   Pengklusteran berbeda dengan klasifikasi  yaitu  tidak  adanya  variabel  target  dalam pengklusteran.    Pengklusteran  tidakmencoba  untuk melakukan  klasifikasi,  mengestimasi,  atau  memprediksi nilai  dari  variabel  target.    Akan  tetapi,  algoritma pengklusteran  mencoba  untuk  melakukan  pembagian terhadap  keseluruhan  data  menjadi  kelompok-kelompok yang  memiliki  kemiripan  ( homogeny ),  yang  mana kemiripan  dalam  satu  kelompok  akan  bernilai  maksimal, sedangkan kemiripan dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal.
6. Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam Data  Mining adalah  menemukan attribut yang  muncul  dalam  satu  waktu.    Dalam  dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja.
Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik Data Mining yang  menjadi  dasar  dari  berbagai  teknik Data  Mining lainya.    Khususnya  salah  satu  tahap  dari  analisis  asosiasi  yang disebut  analisis  pola  frekuensi  tinggi  ( frequent  pattern  mining ) menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan algoritma yang efisien [4].
Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap :
1.   Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat minimum dari nilai support dalam database .
2.   Pembentukan Aturan Asosiasi Setelasemua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah dicari  aturan  assosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiasi “ jika A maka B  “.  Nilai confidence dari  aturan  “ jika A maka B “.
Algoritma Frequent  Pattern-Growth atau  yang  biasa  disebut dengan FP-Growth merupakan  pengembangan  dari Algoritma Apriori, sehingga  dalam  algoritma FP-Growth ini,  segala kekurangan dalam algoritma Apriori telah diperbaiki. Frequent Pattern Growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul ( Frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data [5]. Algoritma FP-Growth dibagi  menjadi  tiga  langkah  utama namun  terlebih  dahulu  dilakukan  pembentukan  pohon  dengan menggunakan algoritma FP-Tree. Langkah-langkah FP-Growth yaitu:
1. Pembentukan pohon dengan FP-Tree FP-Tree merupakan  struktur  penyimpanan  data  yang dimanfaatkan  . FP-Tree dibangun  dengan  memetakan setiap  data  transaksi  ke  dalam  setiap  lintasan  tertentu dalam FP-Tree. Karena  dalam  setiap  transaksi  yang dipetakan,  mungkin  ada  transaksi  yang  memiliki item yang  sama,  maka  lintasannya  dimungkinkan  untuk  saling menimpa.  Semakin  banyak  data  transaksi  yangmemiliki item yang sama, maka proses pemanfaatan dengan struktur data FP-Tree semakin  efektif.  Kelebihan  dari FP-Tree adalah  hanya  memerlukan  dua  kali  pemindaian  data transaksi yang terbukti sangat efisien.
2. Langkah  selanjutnya  adalah  membentuk  pohon FP-Tree untuk pembacaan data.
3. Setelah  pembacaan  data  dan  didapat  nilai support dan confidence dari  keseluruhan  kombinasi  pada  data warehose dengan  perhitungan FP-Tree  dan  FP-Growth maka  akan  didapat  nilai support dan confidence yang paling tinggi dan akurat.

## 3   METODOLOGI.

## Desain Penelitian
Desain  penelitian  menggambarkan  apa  yang  akan dilakukan  oleh  peneliti  dalam  terminologi  teknis.  Dalam metodologi  penelitian  ada  urutan  kerangka  kerja  yang harus  diikuti,  urutan  kerangka  kerja  ini  merupakan gabaran  dari  langkah-langkah  yang  harus  dilalui  agar penelitian ini bisa berjalan dengan baik.

## Gambar 1 Desain Penelitian

## Analisa Dan Perancangan
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  dalam Data  Mining adalah tahapan  pengumpulan  data.  Tahapan  ini  sangat  penting,  karena dari  data  inilah  nantinya  kita  akan  melakukan  proses Data Mining . Data tersebut berupa data BlankoTransaksi Peminjaman Buku  ,  data  yang  diambil  adalah  data  peminjaman  buku  yang dilakukan  oleh  masyarakat  yang  meminjam  buku  di Perpustakaan ABC.

## Tabel 1. Analisis Data

## TID Dataset Peminjaman Buku
1 {Metode  penelitian  agama,  pengembangan kurikulum, ensiklopedia pendidikan}
2 {dasar-dasar  bimbingan  dan  konseling, pengembangan kurikulum}
3 {filsafat  pendidikan  islam,  pesantren  masa depan, kuliah aqidah islam}
4 {ensiklopedia pendidikan, psikologi pendidikan}
5 {belajar dan pembelajaran, psikologi
pendidikan}
6 {Metodologi pendidikan agama islam, filsafat pendidikan islam} 7 {pengembangan kurikulum, metodologi pendidikan  agama  islam,  filsafat  pendidikan isla}
8 {organisasi  administrasi,  filsafat  pendidikan islam, pesantren masa depan}
9 {belajar  dan  pembelajaran,  pengembangan
kurikulum} 10 {belajar  dan  pembelajaran,  ensiklopedia pendidikan} 11 {metodologi pendidikan agama islam,psikologi pendidikan}
12 {pesantren  masa  depan,  kuliah  aqidah  islam, statistik lanjutan}
13 {statistik pendidikan, pesantren masa depan}
14 {kuliah  akidah  islam,  dasar-dasar  bimbingan  dan penyuluhan, sejarah pendidikan islam di indonesia}
15 {organisasi administrasi, statistik pendidikan} 16 {psikologi  pendidikan,  dasar-dasar  bimbingan  dan konseling}
17 {dasar-dasar  bimbingan  dan  penyuluhan,  psikologi pendidikan} 18 {filsafat pendidikan islam, belajar dan pembelajaran}
19 {ensiklopedia pendidikan, kuliah akidah islam}

## Pembangkitan FP-Tree
Agar  memudahkan  dalam  menggambarkan  struktur  FP-Tree maka peneliti memberikan inisial terhadap masing-masing item agar  label  pada  setiap  cabang  yang  terdiri  dari  item-item  tidak terlalu panjang.
Tabel 2. Daftar Transaksi Setelah diberikan Inisial
TID Dataset Peminjaman Buku 1 {a, b, c } 2 {d, b} 3 {e, f, g} 4 {c, h} 5 {i,h} 6 {a, e} 7 {b, a, e} 8 {n, e, f} 9 {i, b} 10 {i, c} 11 {a,h} 12 {f, g, j} 13 { o,f} 14 {g, l, m} 15 {n, o} 16 {h, d} 17 {h,l} 18 {e,i} 19 {c,g}

## Mengumpulkan Data
Mengolah dataset:
1. Menentukan Minimum support
2. Menentukan Header Frequent Itemset
3. Membuat FP-Tree
4. Membuat Conditional FP-Tree
5. Menentukan Frequent Itemset
Melaksanakan (Implementasi) Metode FP-Growth Menguji Hasil Studi Literatur Menyimpulkan hasil yang di uji
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.
Gambar 2 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan TID 19

## Penerapan FP-Growth
Setelah  tahap  pembangunan FP-tree dari  sekumpulan  data transaksi yang sudah ada, selanjutnya akan diterapkan algoritma FP-growth untuk  mencari frequent  itemset yang  memenuhi syarat. Algoritma FP-growth dibagi menjadi tiga langkah atau 3 tahap  utama,  yaitu  pembangkitan Conditional  Pattern  Base , pembangkitan Conditional  FP-Tree ,  dan  Pencarian Frequent Itemset.

## 3.3.1 Pembangkitan Conditional Pattern Base
Setelah FP-Tree terbentuk,  maka  langkah  selanjutnya adalah tahap pembangkitan conditional pattern base. Pada tahap ini dapat dilakukan dengan melihat kembali FP-Tree yang sudah dibuat  sebelumnya.  Untuk  menemukan frequent  itemset dari data training yang  telah  tersedia  maka  perlu  ditentukan  cabang pohon  dengan  lintasan  yang  berakhiran  dengan support  count terkecil, yaitu o. Berturut-turut ditentukan juga yang berakhiran e,b,c,g,dan h.

## Tabel 3. Tabel Hasil Conditional Pattern Base
Suffix Conditional Pattern Base o {{f:2},{n:1}} e {{a:3},{b:2},{e:3},{f:1},{g:1}}
b {{a:3},{b:2},{d:2}}
c {{a:3},{b:2}} g {{e:3},{f:2},{g:1}} h {{a:3},{e:2},{c:2}}

## Pembangkitan Conditional FP-Tree
Setelah tahap pembangkitan conditional pattern base dilakukan, maka  langkah  selanjutnya  adalah  tahap  pembangkitan conditional  FP-Tree. Pada  tahap  ini  juga  dapat  dilakukan dengan  melihat  kembali FP-Tree yang  sudah  dibuat sebelumnya. Conditional  FP-Tree mirip dengan FP-Tree biasa, namun conditional  FP-Tree dimaksudkan  untuk  mencari frequent itemset yang berakhiran item tertentu atau mengandung suffix (akhiran) yang sama. Jika nilai support count pada simpul item memenuhi minimum  support maka    item  tersebut merupakan frequent . Dari  pembangkitan conditional  FP-Tree telah  dilakukan sebelumnya  makadidapatkan  hasil conditional  FP-Tree dan hasil frequent itemset yang dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Hasil Frequent Itemset
Suffix Frequent Itemset o {o}, {f,o}:2 e {e}, {a,e}:3 {b,e}:2 {f,e}:1 {g,e}:1 b {b}, {a,b}:3 {d,b}:2 c {c}, {a,c}:3 {b,c}:2 g {g}, {e,g}:3 {f,g}:2 h {h}, {a,h}:3 {e,h}:3 {c,h}:2 Setelah  didapatkan frequent  itemset ,  selanjutnya  adalah membuat rule dengan  cara  menghitung  nilai support dan confidence -nya. Dari 22 itemset yang dihasilkan pada tabel 4.9, tidak  semua  dihitung  karena rule yang  dihasilkan  adalah  jika meminjam buku A, maka akan meminjam buku B, maka itemset yang dihitung minimal berisi dua item . Maka yang akan dihitung nilai support dan confidence -nya  adalah  14 subsets ,  yaitu:
{f,o},{a,e}, {b,e} {f,e}, {g,e}, {a,b}, {d,b}, {a,c}, {b,c}, {e,g}, {f,g}, {a,h}, {e,h}, {c,h}.
Dari  ke-14 subsets yang  dihasilkan  selanjutnya  akan  dihitung nilai support dan confidence -nya.  Hanya  kombinasi  yang  lebih besar  atau  sama  dengan minimum  support    dan  minimum confidence yang  akan  diambil  atau strong  association  rule nya saja.
Tabel 5 . Strong Association Rule
Jika Meminjam Maka Akan Meminjam Suppor t Confid ence Pesantren masa depan Filsafat pendidikan islam 21,05% 50% Metodologi pendidikan  agama islam Filsafat pendidikan islam 21,05% 50% Pesantren masa depan Kuliah  aqidah islam 21,05% 66,66% Kuliah aqidah islam Pesantren masa depan 21,05% 66,66% Pengembangan kurikulum Metodologi pendidikan agama islam 21,05% 50% Metodologi pendidikan  agama islam Pengembangan kurikulum 21,05% 50% d : 2
N u l l a : 3 b : 2 c : 1 e : 1 e
: 1 c : 1 b : 1 h : 1 h : 1 i : 1 e :
3 f : 1 g : 1 n : 1 g : 1 c : 2 h : 1 i : 1 h : 1 b : 1 f : 2 g : 1 o : 1 g : 1 l : 1
m : 1 n : 1 o :
1
l : 1 h : 1 j : 1

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Hasil dan Penelitian
Implementasi Data  Mining terhadap  data  transaksi peminjaman buku menggunakan  aturan asosiasi dengan metode FP-Growth pada penelitian ini membutuhkan beberapa aplikasi pendukung, yaitu aplikasi RapidMiner versi 5.3 sebagai aplikasi Data  Mining untuk  melakukan  pengujian  data,  dan  aplikasi Microsoft  Excel 2013  yang  digunakan  sebagai  data  masukan pada aplikasi RapidMiner . Adapun  tahap-tahap  yang  dilakukan  dalam  pengujian ini dapat dilihat pada penjelasan berikut:
1) Data Import Wizard – Step 1 of 5
Merupakan tahap untuk memilih file sumber data masukan yang telah tersedia sebelumnya.
Gambar 3. Data Import Wizard Step 1
2) Data Import Wizard – Step 2 of 5
Pada  tahap  ini  akan  dipilih Sheet yang  berisikan  sumber  data yang akan digunakan.
Gambar 4. Data Import Wizard - Step 2 of 5
3) Data Import Wizard – Step 3 of 5 Tahap ini merupakan tahap pemberian anotasi.

## 4) Data Import Wizard - Step 4 of 5
Tahap ini merupakan tahap penentuan tipe data dan atribut.
Gambar 6. Data Import Wizard - Step 4 of 5
5) Data Import Wizard – Step 5 of 5 Merupakan  tahap  untuk  memberikan  nama  data  masukan dan ruang penyimpanan pada Local Repository
RapidMiner.
Gambar 7. Data Import Wizard - Step 5 of 5

## 1. Proses Uji Data
Pada  tahap  ini  data  yang  sudah  tersimpan  di  Local Repositories  dengan  nama  DataPeminjamanBuku  akan dilakukan proses pengujian terhadap data, yang terdiri dari beberapa tahap:
1) Retrieve Data Pada  tahap  ini  dimana  data  yang  disimpan  di  Local Repositories yaitu DataPeminjamanBuku di Drag dan dimasukan ke dalam jendela main process.
2) Data Transformation Selanjutnya  dilakukan  konversi  tipe  data  dengan menggunakan  fasilitas  operator DataTransformation lalu  pilih Numerical  to  Binomial kemudian  di Drag dan dimasukkan ke mainprocess selanjutnya menghubungkan output ke exa .

## 3) Modeling
Tahap  ini  merupakan  tahap  pemodelan  algoritma FP-
Growth ,  dengan  cara  memasukkan  operator FP-
Growth ke mainprocess yang  terdapat  pada  jendela
operators yang  kemudian  dihubungkan  dengan operator Numerical  to  Binomial .  Pada  pengujian  ini ditentukan nilai minimum support = 0.032. Selanjutnya digunakan operator CreateAssociationRules yang  dihubungkan  dengan operator FP - Growth sebelumnya  untuk  menghasilkan rule-rule dari  proses  yang  dilakukan.  Pada  pengujian ini diberikan nilai minimum confidence = 0.50.

## Hasil Pengujian Tabel Association Rule
Pada  tahap  pengujian  yaitu  dengan  cara  melakukan proses  Run  untuk  melihat  pengujian  yang  telah dilakukan  terhadap  data  transaksi  peminjaman  buku.
Hasil  pengujian Association  Rule  (Table) yang dihasilkan oleh aplikasi RapidMiner dapat dilihat pada gambar 5.16.
Gambar 7. Hasil Association Rules (Table)
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap  data  transaksi peminjaman buku yang berjumlah 659 transaksi dengan jumlah atribut  sebanyak  182,  dan  dengan  nilai minimum  support = 0.032 dan minimum confidence = 0.50.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  pada  bab-bab  sebelumnya,  dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Algoritma FP - Growth yang  digunakan  dan  diterapkan pada  sofware  Ripadminer 5.3  dapat  menampilkan informasi  peminjaman  buku  pada  perpustakaan  sehingga dapat  dibuat  suatu  aturan  penempatan  buku  yang  lebih sesuai untuk diterapkan di perpustakaan ABC.
2. Penggunaan algoritma  FP-Growth untuk  mendapatkan frequent itemset untuk melihat hubungan antara buku yang dipinjam oleh anggota perpustakaan cukup bagus.
3. Pada  algoritma FP - Growth berdasarkan  nilai  minimum support 10%  dan  minimum confidance  5 0%  yang diberikan  maka  didapat  hasil strong  association  rule sebanyak enam rule yaitu jika masyarakat meminjam buku pesantren  masa  depan,  maka  meminjam  buku  filsafat pendidikan islam dengan support 21 , 05dan confidence 50, jika  masyarakat  meminjam  buku  metodologi  penelitian agama  islam,  maka  meminjam  buku  filsafat  pendidikan islam dengan nilai support 21,05 dan confidance 50%, jika masyarakat  meminjam  buku  pesantren  masa  depan,  maka meminjam buku kuliah aqidah islam dengan nilai support 21,05%  dan confidance 66,66%,  jika  masyarakat meminjam buku pengembangan kurikulum, maka meminjam  buku  metodologi  pendidikan  agama  islam dengan  nilai support 21,05%  dan confidance 50%  ,  dan jika  masyarakat  meminjam  buku  metodologi  pendidikan agama  islam,  maka  akan  meminjam  buku  pengembangan kurikulum  dengan  nilai support 21,05%  dan confidance 50%.
4. Penerapat algoritmaFP-Growth berdasarkan  pada  nilai support dan confidence pada  data  yang  diolah  dalam jumlah  yang  sangat  besar,  maka  hal  ini  dirasakan  akan lebih sulit karena perlunya memahami tingkat support dan confidence dari  data  agar  mendapatkan  hasil  yang maksimal.
5. Ripadminer sebagai  salah  satu sofwareData  Mining sangat mudah digunakan dan dalam mengimplementasikan sofware ini  pada Data  Mining dirasa  sangat  membantu  dalam  menemukan  aturan frequentitemset.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Saragih  and  M.  Fitroni,  “PEMANFAATAN METODE FUZZY SUGENO DALAM PEMILIHAN,” vol. 1, 2016.
[2] P.  Mochamad  Rizki  Ilham  S,  “Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi Kepuasan  Pelanggan  Taksi  Kosti,”  no.  5,  p.  3569684,
2016. [3] A. Thoriq Muhammad and B. Nurhadiyono, “Penerapan  Data  Mining  Pada  Data  Transaksi Penjualan Untuk Mengatur Penempatan Barang,” 2014.
[4] K.  Tampubolon,  H.  Saragih,  B.  Reza,  K.  Epicentrum, A.  Asosiasi,  and  A.  Apriori,  “Implementasi  Data Mining  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan Alat-Alat  Kesehatan,” Inf.  dan  Teknol.  Ilm. ,  pp.  93– 106, 2013.
[5] Fadlina,  “Data  Mining  Untuk  Analisa  Tingkat Kejahatan  Jalan  Dengan  Algoritma  Association  Rule Metode  Apriori,” Maj.  Ilm.  Inf.  dan  Teknol.  Ilm. ,  vol. III, pp. 144–154, 2014.

## BIODATA PENULIS

## Allfannisa Annurrrullah Fajrin
Dosen  Teknik  Informatika  Universitas  Putera Batam.  Sarjana  sistem  informasi  dan  megister ilmu  komputer  Universitas  Putra  Indonesia YPTK Padang–Indonesia.
Bidang  keahlian  :  Data  Mining,  Rekayasa Perangkat Lunak dan Sistem Operasi

## Koko Handoko
Dosen  Teknik  Informatika  Universitas  Putera Batam.  Lulus  Sarjana  Teknik  Informatika  dan Megister  Teknologi  Informasi  Universitas Putra Indonesia YPTK Padang–Indonesia.
Bidang  Keahlian  : Data  Mining ,  Kecerdasan Buatan dan Rekayasa Perangkat Lunak.