## Penentuan Pola Peminjaman Buku Dengan Verifikasi Hasil Algoritma Apriori Menggunakan Algoritma ECLAT
Novi Riyanti Puspasari 1 1 Fasilkom, Ilmu Komputer
1 novirp13@student.ilkom.unsri.ac.id

## Abstract
Since Covid-19, library visitors have decreased drastically so library staff cannot sort books according to visitor criteria on a regular basis as before. The application of the concept of Data Mining (data mining) is expected to help them in predicting books that are currently popular among visitors from the pattern of borrowing books. This study applies the Apriori Algorithm association method and ECLAT. The Apriori algorithm describes how two or more objects are related to each other. And the ECLAT  Algorithm  is  a  search  with  the  Depth-First  Search  (DFS)  approach  in  determining  the  intersection  value.  Data  is prepared  by  the  process  of  data  input,  data  cleansing,  and  data  transformation  into  a  form  that  can  be  processed  by  the RapidMiner application. Furthermore, the data is processed using the Apriori and ECLAT Algorithms with a minimum Support, Confidence, and Lift ratio of 0.001. The combination of books with the highest Lift ratio calculation results is a sign that  the combination of books is a book that is currently popular among visitors. Based on research, the most frequently borrowed book combinations in 2020 are the 700 and 900 book combinations, with a Support of 0.012, Confidence of 0.029, and a Lift ratio of  0.05.  In  2021,  the  most  frequently  borrowed  books  are  a  combination  of  300  and  800  books,  with  a  Support  of  0.013, Confidence of 0.101, and a Lift ratio of 0.013. And in 2022, the most frequently borrowed books are combinations of 000 and 400, and 000 and 600 with a Support of 0.011, Confidence of 0.088, and a Lift ratio of 0.012.
Keywords: Apriori Algorithm, ECLAT Algorithm, Data Mining, RapidMiner.

## Abstrak
Semenjak Covid-19, pengunjung perpustakaan berkurang drastis sehingga pegawai perpustakaan tidak bisa melakukan sorting buku sesuai kriteria pengunjung secara berkala seperti sebelumnya. Penerapan konsep Data Mining (tambang data) diharapkan dapat membantu mereka dalam memprediksi buku yang saat itu sedang popular di kalangan pengunjung dari pola peminjaman buku. Penelitian ini menerapkan metode asosiasi Algoritma Apriori dan ECLAT. Algoritma Apriori menjelaskan bagaimana dua  atau  lebih  objek  terkait  satu  sama  lain.  Dan  Algoritma  ECLAT  merupakan  pencarian  dengan  pendekatan  Depth-First Search (DFS) dalam menetapkan nilai persimpangan. Data disiapkan dengan proses input data, cleansing data, dan transformasi data  ke  bentuk  yang  dapat  diolah  oleh  aplikasi  RapidMiner.  Selanjutnya,  data  diolah  menggunakan  Algoritma  Apriori  dan ECLAT dengan minimum Support , Confidence , dan Lift ratio sebesar 0.001. Kombinasi buku dengan hasil perhitungan Lift ratio tertinggi adalah tanda bahwa kombinasi buku tersebut adalah buku yang saat ini sedang popular di kalangan pengunjung. Berdasarkan penelitian, kombinasi buku yang paling sering dipinjam pada tahun 2020 adalah kombinasi buku 700 dan 900, dengan Support 0.012, Confidence 0.029,  dan Lift  ratio 0.05.  Pada  tahun  2021,  buku  yang  paling  sering  dipinjam  adalah kombinasi buku 300 dan 800, dengan Support 0.013, Confidence 0.101, dan Lift ratio 0.013. Dan pada tahun 2022, buku yang paling sering dipinjam adalah kombinasi buku 000 dan 400, dan 000 dan 600 dengan Support 0.011, Confidence 0.088, dan Lift ratio 0.012.
Kata kunci: Algoritma Apriori, Algoritma ECLAT, Data Mining , RapidMiner .
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Perpustakaan  merupakan  pusat  pengelola  informasi dan  memberikan  layanan  informasi  bagi  para pengunanya  maka  dari  itu  perpustakaan  diharapkan mampu  melaksanankan  fungsinya  sebagai  pusat informasi secara umum. Pengembangan dan pelestarian bahan perpustakaan baik berupa buku atau non-buku  sudah  menjadi  bagian  yang  penting  bagi kemajuan  perpustakaan.  Hal  ini  disebabkan  karena bahan  perpustakaan  menempati  posisi  penting  dan memberi  kemungkinan  bagi  siswa  mendapatkan informasi dengan cepat  dan lengkap. Setiap perpustakaan diharapkan mampu mengikuti perkembangan  informasi,  mengetahui  kekuatan  dan kekurangan,  serta  dapat  memprediksi  perkembangan
dimasa depan. Dengan  menggunakan bantuan perhitungan  Algoritma  Apriori,  perpustakaan  Daerah Sumatera  Selatan  telah  melakukan  penyusunan  buku berdasarkan  pengamatan  dari  para  pengunjung  akan buku ber-genre apa saja yang disukai dan paling sering dipinjam.
Namun  berdasarkan survey peneliti  ke  lapangan,  ada banyak  buku-buku  yang  dipajang  di  Perpustakaan Daerah  Sumatera  Selatan  tak  tersusun  secara  rapi. Menurut  Ibu  Risna  Erawati,  S.IP  selaku  kepala Perpustakaan  Daerah  Sumatera  Selatan,  semenjak terjadinya Covid  di tahun 2019,  pemerintah memberlakukan  untuk  isolasi  mandiri.  Hal  tersebut membuat pengunjung perpustakaan berkurang drastis, sehingga  data  yang  diperlukan  tidak  cukup  dan
pegawai  perpustakaan  tidak  bisa  melakukan sorting buku sesuai kriteria pengunjung secara berkala seperti sebelumnya.  Pelayanan  pengguna  pun  menurun  dan pengunjung  yang  sudah  sedikit  semakin  sedikit  [1]. Dari  kendala  tersebut,  peneliti  memutuskan  untuk melakukan  riset  penelitian  tesis  dengan  judul “Penentuan  Pola  Peminjaman  Buku  Di  Perpustakaan Dengan  Verifikasi  Hasil  Data  Perhitungan  Algoritma Apriori  Menggunakan  Algoritma Equivalence  Class Transformation (ECLAT)”.
Sesuai dengan judul yang tertera, Algoritma yang akan digunakan  nantinya  adalah  Algoritma  Apriori  dan ECLAT.  Algoritma  Apriori  adalah  Algoritma  yang telah digunakan perpustakaan guna sorting buku sesuai dengan  pola  peminjaman  pengunjung.  Apriori digunakan  untuk  menghitung  aturan  asosiasi  antar objek. Aturan asosiasi menjelaskan bagaimana dua atau lebih  objek  terkait  satu  sama  lain,  dimana  mereka menggunakan basis data dengan tata letak horizontal.Namun Apriori memiliki kelemahan, dimana  perhitungan  ini  hanya  dapat  digunakan  pada database besar,  sehingga  angka  akhir  perhitungan sering  dibulatkan,  menghasilkan  hasil  yang  tidak akurat.  Pola  peminjaman  buku  yang  didapat  sering tidak  sesuai  dengan trend Masyarakat.  Sehingga peneliti  memutuskan  untuk  melanjutkan  perhitungan yang  sudah  ada  dengan  menambahkan  perhitungan algoritma lainnya, yaitu Algoritma ECLAT. Algoritma ECLAT  atau Equivalence  Class  Transformation merupakan  pencarian  dengan  pendekatan Depth-First Search (DFS)  dalam  menetapkan  nilai  persimpangan. ECLAT  menggunakan  basis  data  dengan  tata  letak vertikal,  sehingga  proses  dan  performa  penghitungan Support dari  semua itemset s  dilakukan  dengan  cara lebih efisien [2].
Perpustakaan  yang  dijadikan  lokus  penelitian  ini menggunakan Algoritma Apriori dalam pengelompokkan  buku  mereka.  Apriori  berfungsi untuk menghitung database berkapasitas besar. Hanya saja,  kelemahan  dari  menghitung  database  besar tersebut  adalah  perhitungan  yang  tidak  terlalu  akurat. Karena itulah, setelah mendapatkan data hasil reduksi dari perhitungan Algoritma Apriori, peneliti menyarankan  untuk  selanjutnya  dilanjutkan  dengan menerapkan  Algoritma  ECLAT.  Itu  dikarenakan ECLAT  memiliki  fungsi  untuk  menghitung  database yang  lebih  kecil  [3].  Dengan  menggabungkan perhitungan Algoritma Apriori dan ECLAT ini, peneliti mengharapkan tulisan ini mendapatkan hasil Support, Confidence,  dan  Lift  ratio yang  lebih  rampung.  Hasil penelitian  dapat  digunakan  untuk  mengenali  pola peminjaman buku di perpustakaan. Peneliti juga akan menyertakan  diagram  peletakan  buku  yang  dibuat berdasarkan  hasil  kedua  Algoritma  tersebut  sehingga kelak penelitian ini dapat memberikan kontribusi pada Perpustakaan  daerah  Sumatera  Selatan  yang  berupa arahan jelas dalam memperbaiki penyusunan tata letak buku berdasarkan kecenderungan pola peminjaman.
Data Mining yang digunakan pada penelitian ini sendiri terbagi  menjadi  dua.  Yaitu Data  Mining Algoritma Apriori dan Algoritma ECLAT
Algoritma  Apriori  adalah  salah  satu  Algoritma  dasar yang  diusulkan  oleh  Agrawal  dan  Srikan  pada  tahun 1994 untuk menemukan Frequent itemsets pada aturan asosiasi  Boolean.  Ide  utama  pada  Algoritma  Apriori adalah  pertama,  mencari  Frequent  itemset  (himpunan item-item  yang  memenuhi  minimum Support .)  dari basis  data  transaksi,  kedua  menghilangkan  itemset dengan  frekuensi  yang  rendah  berdasarkan  level minimum Support yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Selanjutnya  membangun  aturan  asosiasi  dari  itemset yang  memenuhi  nilai  minimum Confidence dalam basis  data.  Algoritma  Apriori  adalah  salah  satu Algoritma  untuk  melakukan  pencarian  Frequent itemset  dengan  association  rules.  Algoritma  Apriori menggunakan pendekatan level – wise search, dimana k- itemset digunakan  untuk  memperoleh  (k+1) itemset [4]
Langkah  awal  Algoritma  Apriori  yaitu  menghitung nilai Support setiap  item  dalam  database.  Setelah Support dari  item  ditemukan  selanjutnya  menentukan minimun  nilai Support ,  item  yang  memenuhi  syarat nilai  minimum  dipilh  sebagai  pola  frequency  tinggi dengan panjang 1 atau disebut dengan 1- itemset.
Langkah  selanjutnya  akan  menghasilkan  2-itemset dimana setiap set-nya terdiri dari dua item. Item yang memenuhi syarat pola frequency tinggi pada 1- itemset dikombinasikan  lalu  didapatkan  calon  frequency  2- itemset  yang  selanjutnya  dihitung  nilai  minimum Support dengan  memindai  database.  Item  yang  tidak memenuhi  nilai  minimum Support dibuang  lalu  item yang memenuhi nilai minimum Support dipilih sebagai pola  frequency  tinggi.  Iterasi  berhenti  jika  item  telah dihitung dan tidak ada kombinasi antara item lagiatau tidak ada lagi Support yang memenuhi nilai minimum Support yang telah ditetapkan sebelumnya.
Setelah  mendapatkan  semua  item  yang  memenuhi persyaratan  minimum Support ,  selanjutnya  mencari Confidence .  Seperti  halnya Support ,  jika  persentase tidak  memenuhi  syarat  minimum Confidence ,  maka item  tersebut  dibuang  dari  perhitungan  Algoritma. Kemudian,  iterasi  yang  telah  dihitung Support dan Confidence nya akan dicari Lift ratio , dimana Lift ratio merupakan  nilai  yang  menunjukkan  kevalidan  proses transaksi  dan  memberikan  informasi  apakah  benar buku A dipinjam bersamaan dengan buku B.
Sedangkan
Algoritma Equivalence Class Transformation (ECLAT) merupakan Algoritma yang mengurutkan kandidatnya dengan pencarian depth-first dan  menggunakan  perpotongan  Transaction  Id  List (TID-List)  antar  item  nya,  sehingga  tidak  perlu menghitung Support semua item set karena Algoritma ini  hanya  menyimpan  Frequent  itemset  yang ditemukan. Algoritma ini juga direpresentasikan secara vertical  dalam  database  (untuk  setiap  item,  dibuat List/array  transaksi)  sehingga  mengurangi  pemakaian
memori yang menyebabkan Algoritma ini bekerja lebih cepat [5]
Proses  pencarian  ECLAT  dilakukan  hampir  sama dengan proses pencarian menggunakan Apriori. Hanya saya ECLAT lebih berfokus pada database yang sudah rampung.  Perbandingan  dari  Algoritma  Apriori  dan ECLAT selain dari bentuk database vertikal itu sendiri adalah Apriori digunakan dalam himpunan data besar. Sementara  ECLAT  lebih  cocok  untuk  himpunan  data kecil dan menengah. Apriori memindai himpunan data asli  (nyata),  dan  ECLAT  memindai  himpunan  data yang  saat  ini  dihasilkan.  Proses  pencarian  dilakukan dari item yang paling sering muncul hingga yang paling jarang  muncul  tanpa  harus  memperhatikan  urutan, sehingga  proses  pemindaian  tidak  perlu  dilakukan secara berulang-ulang. Data setiap itemset disimpan di sebuah Transaction Id List (TID List), kemudian TID List diurutkan berdasarkan transaksi yang mengandung itemset yang sama (Frequent itemset).
Selanjutnya  k-itemset  diatur  kedalam  kelas-kelas berdasarkan  kriteria  tertentu  yang  terbentuk  dengan mempartisi suatu himpunan ( equivalence class ), (k+1)- itemset bisa didapat dengan menggabungkan pasangan Frequent k-itemset dari kelas yang sama.
Dalam  prosesnya,  Algoritma  ini  dilakukan  secara rekursif,  dimana  pencarian  itemset  akan  terus dilakukan  sepanjang  masih  ada  itemset  yang  tersisa (pencarian  menyeluruh).  Perhitungan  Algoritma Apriori dan ECLAT dilakukan dengan bantuan aplikasi Data Mining yang Bernama RapidMiner.
RapidMiner adalah platform perangkat lunak ilmu data yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  Bernama  sama dengan  yang  menyediakan  lingkungan  terintegrasi untuk persiapan data, pembelajaran mesin, pembelajaran dalam penambangan teks ( Data Mining ), dan  analisis  prefiktif.  Hal  ini  digunakan  untuk  bisnis dan  komersial,  juga  untuk  penelitian,  pendidikan, pelatihan,  rapid  prototyping,  dan  pengembangan aplikasi serta mendukung semua langkah dalam proses pembelajaran  mesin  termasuk  persiapan  data,  hasil visualisasi,  validasi  model,  dan  optimasi  [6]. RapidMiner menyediakan  GUI  ( Graphic  User Interface) untuk  merancang  sebuah  pipeline  analitis. GUI  ini  akan  menghasilkan  file  XML  ( Extensible Markup  Language )  yang  mendefenisikan  proses analitis keingginan pengguna untuk diterapkan ke data. File  ini  kemudian  dibaca  oleh RapidMiner untuk menjalankan analis secara otomatis.
RapidMiner memiliki beberapa sifat sebagai berikut:
▪ Ditulis  dengan  bahasa  pemrograman  Java sehingga  dapat  dijalankan  di  berbagai  sistem operasi.
▪ Proses  penemuan  pengetahuan  dimodelkan sebagai operator trees
▪ Representasi  XML  internal  untuk  memastikan format standar pertukaran data. ▪ Bahasa scripting memungkinkan untuk eksperimen skala besar dan otomatisasi eksperimen.
▪ Konsep  multi-layer  untuk  menjamin  tampilan data yang efisien dan menjamin penanganan data.
▪ Memiliki GUI, command line mode, dan Java API yang dapat dipanggil dari program lain.

## 2. Metode Penelitian

## Gambar 1. Metode Penelitian
Pencapaian tujuan dari penelitian dengan menerapkan langkah pemikiran dan tahapan berikut ini:
a. Tahap  identifikasi  masalah:  berupa  spesifikasi asosiasi  yang  ada  pada  Perpustakaan  Daerah Sumatera  Selatan.  Masalah  yang  terjadi  adalah hubungan antar peletakan tata buku dengan tingkah laku  pengunjung  dalam  pola  peminjaman  buku. Peletakan tata buku yang tidak beraturan cenderung mengakibatkan berkuranganya frekuensi pengunjung perpustakaan.
b. Tahap  Kajian  Literatur:  berupa  tahap  dimana peneliti melakukan kegiatan yang berkaitan dengan tata  cara  pengumpulan  data  Pustaka  penunjang penelitian, mencatat, membaca, dan mengolah data yang terkait dengan penelitian.
c. Tahap  pengumpulan  data:  dilakukan  melalui observasi dan wawancara agar peneliti mendapatkan informasi data yang valid dan akurat yang  nantinya  akan  dikelola.  Peneliti  melakukan observasi  dan  wawancara  pada  pengunjung perpustakaan.  Data  yang  diambil  adalah  data pengunjung selama 3 (tiga) tahun terakhir. Berikut data yang akan diinputkan:
▪ Nama  anggota  (diganti  dengan  angka  untuk menjaga identitas)
▪ Kode eksemplar buku
▪ Tanggal pinjam
d. Tahap Data Mining : ditujukan untuk menyelesaikan  masalah  yang  ada  pada  penelitian.
Peneliti  melakukan  penelitian  ini  ditujukan  agar dapat menemukan asosiasi akurat dengan mengolah data  transaksi  peminjaman  buku  menjadi  bentuk informasi  yang  lebih  bermanfaat.  Setelah  data  di input  dan  dibersihkan  (Data  Cleansing),  peneliti akan menerapkan dua metode Data Mining asosiasi untuk  menentukan  pola  peminjaman  buku,  yaitu Algoritma Apriori dan Algoritma ECLAT.
e. Tahap  Analisis  Hasis  Penelitian:  adalah  tahap dimana,  untuk  memudahkan  proses  hasil  analisis, peneliti  melakukan  testing  uji  data  menggunakan kedua  Algoritma  yang  telah  disebutkan  terhadap masalah  yang  akan  diselesaikan  agar  dapat menghasilkan  rules  atau  aturan  asosiasi.  Di  tahap ini,  penelitian  akan  menghasilkan  hasil  berupa Support , Confidence dan Lift  ratio .  Hasil  tersebut nantinya  dapat  dipakai  untuk  menentukan  pola peminjaman buku perpustakaan. Pola yang didapat akan dibentuk sebagai diagram berisi peletakan tata buku  yang  dapat  digunakan  oleh  perpustakaan sebagai acuan selanjutnya.
f. Tahap  Kesimpulan  dan  Saran:  yaitu  proses penyimpulan  akhir  dari  tujuan  penelitian  ini. Peneliti berharap kesimpulan dan saran yang nanti diberikan dapat berguna bagi Perpustakaan Daerah Sumatera  Selatan.  Di  tahap  ini  dijelaskan  juga tentang  kekurangan  dari  penelitian  yang  nantinya dapat  dilanjukan  pada  penelitian  di  masa mendatang.  Baik  dirangkai  dalam  penelitian pengembangan atau lanjutan oleh para peneliti lain [7].

## 2.1 Kerangka Penelitian
Gambar 2. Kerangka Penelitian Data Mining adalah proses yang memperkerjakan satu atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  ( machine learning )  untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi
pengetahuan  ( knowledge )  secara  otomatis. Data Mining merupakan proses iteratif dan interaktif untuk menemukan  pola  atau  model  baru  yang  sempurna, bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database yang  besar.  Hal  penting  yang  terkait  dengan Data Mining adalah Data  Mining merupakan  suatu  proses otomatis terhadap data yang sudah ada. Data yang akan diproses  berupa  data  yang  sangat  besar.  Dan  tujuan Data Mining adalah untuk mendapatkan hubungan atau pola  yang  mungkin  memberikan  indikasi  yang bermanfaat [8]
Analisis asosiasi atau Association Rule Mining adalah teknik Data Mining untuk menemukan aturan asosiasi antara  suatu  kombinasi item [9].  Metode  asosiasi menentukan dua output yaitu Support dan Confidence . Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dari dua hal yang menjadi tolak ukur dari kedua tersebuta antara Support dan Confidence . Support (nilai  penunjang) adalah  presentase  kombinasi  item  tersebut  dalam database. Confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi. Sedangkan Lift  ratio merupakan  ‘nilai  yang  menunjukkan kevalidan proses transaksi dan memberikan informasi apakah benar buku A dipinjam bersamaan dengan buku B’. Sebuah transaksi dikatakan valid jika mempunyai nilai Lift ratio lebih dari 1, yang berarti bahwa dalam transaksi  tersebut,  buku  A  dan  B  benar-  benar  dibeli secara bersamaan.
• Support formula
(1) • Confidence formula
(2) •
Lift ratio formula (3) 2.2. Data Input Input Data adalah tahap dimana dilakukan pengumpulan  data  mentah  yang  kemudian  digunakan kembali pada tahap penggalian informasi. Peneliti akan membersihkan  data  mentah  tersebut  sehingga  hanya tersisa dua jenis data yang diperlukan dalam penerapan Algoritma  nantinya,  yaitu  data  buku  yang  telah terklasifikasi dan data transaksi peminjaman pada tiga tahun terakhir.
Tabel  1. Data mentah
Berikut keterangan variabel data yang digunakan pada Tabel  1; 1. P = Peminjam, 2. 1 =  Pengunjung  meminjam  1  buku  di  kategori buku tersebut
3. 000  = Literatur dan sastra
4. 100   = Agama
5. 200   = Bahasa
6. 300   = Filsafat dan Psikologi
7. 400   = Sains dan Matematika
8. 500   = Sejarah dan Geografi
9. 600   = Seni dan Rekreasi
10. 700  = Sosial
11. 800  = Teknologi
12. 900   = Umum [10]
2.3. Data Cleansing
Data  yang  tertera  akan  dilakukan preprocessing data terlebih  dahulu  agar  tak  terjadi  kekosangan  data (hilang)  atau  nilai  yang  tidak  wajar.  Berikut  adalah tahap preprocessing data  agar  data  dapat  diproses dalam pembentukan aturan asosiasi.
Tabel  2. Data Cleansing

## 2.4. Data Mining
Hasil  perhitungan  melalui RapidMiner dapat  dilihat pada  Gambar  2.  Proses  yang  dilakukan  untuk membentuk aturan asosiasi terdiri dari beberapa tahap. Yaitu pemilihan atribut atau ID transaksi peminjaman buku  yang  digunakan  sebagai  atribut  proses,  serta menentukan minimum Support dan Confidence sebagai nilai  batas  (threshold)  yang  nantinya  akan  digunakan untuk  menentukan  aturan.  Begitu Support dan Confidence sudah  ditemukan,  perhitungan  diakhiri dengan mencari Lift ratio .
Gambar 2. RapidMiner
Penerapan  Algoritma Apriori ditunjukkan pada Tabel berikut ini dimana hasil iterasi tertinggi dari itemset 2, meliputi  Support,  Confidence  dan  Lift  ratio  menurut perhitungan Algoritma Apriori.

## Tabel 3. Hasil perhitungan Algoritma Apriori
Penerapan Algoritma ECLAT ditunjukkan pada Tabel berikut,  dimana  hasil  iterasi  tertinggi  dari  itemset  2, meliputi  Support,  Confidence  dan  Lift  ratio  menurut perhitungan Algoritma ECLAT.
Tabel 4. Hasil perhitungan Algoritma ECLAT

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  menunjukkan  kombinasi  buku  apa yang saat ini paling sering dipinjam oleh pengunjung.

## Tabel 5. Hasil perbandingan Algoritma Apriori dan ECLAT
Menurut hasil data perhitungan yang telah diverifikasi menggunakan  Algoritma  ECLAT,  kombinasi  buku yang  paling  sering  dipinjam  pada  tahun  2020  adalah kombinasi  buku  700  dan  900,  dengan Support 0.012, Confidence 0.029, dan Lift ratio 0.05. Pada tahun 2021, buku  yang  paling  sering  dipinjam  adalah  kombinasi buku 300 dan 800, dengan Support 0.013, Confidence 0.101, dan Lift ratio 0.013. Dan pada tahun 2022, buku
Row Labels 000  100  200  300  400 500  600  700  800  900  Total P1 1 1 1 3 P1 1 1 P1 1 1 P1 1 1 P2 1 1 2 P2 1 1 P2 1 1 P3 1 1 1 3 P3 1 1 P3 1 1 P3 1 1 P4 1 1 2 P4 1 1 P4 1 1 P5 1 1 P5 1 1 … … … … … … … … … … … … Grand Total 670  689  711  764  701 64 701  732  718  89 5839 Row Labels 000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 P1
1 1 P2
2
P4 1 1 P7 3
P8 1 2
P9 2
P10 2 1 P14 2 P15 2 P20 3 P21 2
… … … … … … … … … … … Grand Total 15 725 158 262 15 4 3 936 23 190
Year Items Support  Confidence Lift ratio 2020 If you borrowed book 700, you will borrow book 900 0.012 0.030 0.059 2021 If you borrowed book 300, you will borrow book 800 0.013 0.102 0.013 2022 If you borrowed book 000, you will borrow either book 400 or 600 0.011 0.089 0.012 Year Items Support Confidence Lift ratio 2020 If you borrowed book 700, you will borrow book 900 0.012 0.029 0.059 2021 If you borrowed book 300, you will borrow book 800 0.013 0.101 0.013 2022 If you borrowed book 000, you will borrow either book 400 or 600 0.011 0.088 0.012
yang  paling  sering  dipinjam  adalah  kombinasi  buku 000 dan 400, dan 000 dan 600 dengan Support 0.011, Confidence 0.088, dan Lift ratio 0.012.
Dengan menggunakan data tersebut, peneliti menghasilkan diagram denah perpustakaan yang dapat digunakan  sebagai  acuan  peletakkan  buku  guna meningkatkan  pelayanan  perpustakaan.dan  lainnya. Pada  tabel  5  dapat  dilihat  perbandingan  antara  hasil akhir perhitungan pola peminjaman buku jika dihitung hanya  dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori  saja serta hasil akhir perhitungan ketika dilanjutkan dengan menggunakan Algoritma ECLAT.
Berdasarkan  pengamatan  yang  dilakukan  peneliti, kebanyakan pengunjung perpustakaan memulai pencarian  buku  dari  ujung  sebelah  kanan  ke  ujung sebelah  kiri,  yaitu  rak  buku  yang  dekat  dengan  pintu masuk/keluar  perpustakaan.  Karena  itu,  kombinasi buku  dengan  hasil  perhitungan  tertinggi  diletakkan  di rak  buku  paling  dekat  dengan  pintu  masuk/keluar perpustakaan. Sementara kombinasi buku dengan hasil perhitungan  terendah  diletakkan  di  rak  buku  paling jauh dengan pintu masuk/keluar perpustakaan.

## Gambar 3. Diagram Peletakan Buku di Perpustakaan

## 4.   Kesimpulan
Kesimpulan  terhadap  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1.  Optimasi  pola  peminjaman  buku  selama  kurun waktu  3  (tiga)  tahun  menghasilkan Support , Confidence , dan Lift ratio yang lebih akurat. Sehingga data frekuensi peminjaman buku yang dihasilkan sudah ter- update dan susunan buku yang dihasilkan lebih baru daripada  data  susunan  buku  yang  sebelumnya  karena wabah covid tahun 2019. Kombinasi buku yang paling sering dipinjam diletakkan pada rak yang berdekatan, agar  pengunjung  mudah  untuk  mencari  buku  dengan genre yang diinginkan.
2.  Diagram  perpustakaan  dapat  digunakan  sebagai acuan  untuk  peletakaan  buku  berdasarkan  pola peminjaman pengguna perpustakaan.

## Daftar Rujukan
[1]   S.  Risna  Erawati,  Interviewee, Permasalahan  yang  Terjadi pada Perpustakaan Daerah Sumatera Selatan. [Interview]. 5
Desember 20
22.
[2]   C. Borgelt, EFFICIENT IMPLEMENTATIONS OF APRIORI AND ECLAT, Computer Science, 2003.
[3]   L.  a.  M.  Devega,  "Implementation  of  ECLAT  Algorithm Technology:  Determining  Books  Borrowing  Pattern  in University  library," IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science, 2020.
[4]   K.  a.  T.  A.  Prabawati,  Algoritma  Data  Mining,  Yogyakarta: ANDI, 2009.
[5]   J.  R.  a.  D.  B.  Tonara,  "Data  Mining  Application  using Association  Rule  Mining  ECLAT  Algorithm  Based  on SPMF," MATEC Web of Conference, 2018.
[6]   D.  T.  Larose,  Discovering  Knowledge  in  Data:  An Introduction  to  Data  Mining,  Journal  of  Computer  and Communications. Vol 7 No. 7, 2005.
[7]   S. Arikunto, Prosedur Penelitian : Suatu Pendekatan Praktik, Jakarta: Rineka Cipta , 2010.
[8]   A. N. a. T. H. M. a. D. R. Amalia, "Integrated Library System Untuk  Meningkatkan  Efektivitas  Layanan  Perpustakaan Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  (Studi Kasus: Perpustakaan Kabupaten Cirebon)," JOINT (Journal of Information Technology), 2021.
[9]   S.  P.  a.  E.  Seniwati,  "Algoritma  Apriori  Untuk  Penempatan Buku Di Perpustakaan Smk Ma’arif 1 Wates," INFOS Journal - Information System Journal, 2019.
[10]  S.  Risna  Erawati,  Interviewee, Nomor  buku  di Perpustakaan Daerah  Sumatera  Selatan  mengikuti  standar  Electronic- Dewey  Decimal  Classification  (E-DDC). [Interview].  5 Desember 2022.