ha

## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK REKOMENDASI BUKU PADA AMIKOM RESOURCE CENTER
Donni Prabowo 1) , Fitri Ramdani 2)
1) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) ) Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta email : donniprabowo@amikom.ac.id 1) , fitri.ramdani@students.amikom.ac.id 2)

## Abstraksi
Amikom  Resource  Center  setiap  harinya  memproduksi  ratusan  record  data,  aktifitas  tersebut  dilakukan  selama bertahun-tahun sehingga membentuk Big Data. Big data tersebut berpeluang menghasilkan informasi yang bisa bermanfaat  bagi  petugas  maupun  peminjam.  Teknik  data  mining  yang  dapat  digunakan  salah  satunya  adalah algoritma  apriori  dengan  teknik  aturan  asosiasi  (association  rules).  Dengan  menggunakan  data  transaksi peminjaman  buku,  algoritma  apriori  akan  membentuk  aturan  asosiasi  antar  buku  yang  kemudian  dimanfaatkan untuk  menentukan  rekomendasi  buku.  Selain  itu,  hasil  dari  analisis  apriori  juga  dapat  dimanfaatkan  pihak perpustakaan  sebagai  informasi  untuk  mengetahui  buku  apa  saja  yang  sering  dipinjam,  penempatan  tata  letak buku di perpustakaan Amikom.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  aturan  asosiasi  yang  terbentuk  dari  562  data  transaksi  peminjaman  buku pada  bulan  November  2019  menggunakan  minimal  frekuensi  buku  4  atau  nilai  minimal  support  0.7%  dan minimal confidence 80% menghasilkan 10 aturan asosiasi dengan keseluruhan aturan memiliki tingkat korelasi positif sehingga dapat digunakan sebagai acuan untuk pemberian rekomendasi buku.
Kata Kunci :
Apriori, Aturan Asosiasi, Data Mining, Rekomendasi Buku

## Abstract
Amikom  Resource  Center  each  time  producing  recorded  data,  the  activity  is  carried  out  for  years  so  that  it makes Big Data. The big data has the opportunity to produce  information that can be useful for borrower and library management.
One  of  the  data  mining  techniques  that  can  be  used  is  the  Apriori  algorithm  with  the  association  rules technique. By using book lending transaction data, apriori algorithm will form association  rules between  books which are then used to determine book recommendations. In addition, the results of apriori analysis can also be used by the library as information to findout which books are often borrowed, the placement  of  the  book layout in the Amikom library.
The  results  showed  that  the    association  rules  formed  from  562  book    lending  transaction  data  in  November 2019 used a minimum book frequency of 4 or a minimum support value of 0.7% and a minimum confidence of 80%  resulting  in  10  association  rules  with  all  rules  having  a  positive  correlation  so  that  it  can  be  used  as  a reference for giving book recommendations.

## Keywords :
Apriori, Association Rules, Data Mining, Book Recommendations

## 1. Pendahuluan
Amikom  Resource  Center  merupakan sebuah  perpustakaan  di  Universitas  Amikom Yogyakarta.  Pada  Amikom  Resource  Center  tiap harinya  terdapat  kegiatan  melakukan  peminjaman buku  oleh  pengunjung  perpustakaan.  Dengan memanfaatkan  teknik  data  mining,  data  transaksi peminjaman  buku  tersebut  dapat  menghasilkan informasi  yang  lebih  bermanfaat  seperti,  buku  apa saja  yang  paling  sering  dipinjam  serta  menentukan pola  buku-buku  yang  sering  dipinjam  secara bersamaan. Salah satu teknik data mining yang
dapat  digunakan  adalah  algoritma  apriori  dengan metode aturan asosiasi (association rules). Algoritma  apriori  adalah  algoritma  yang  digunakan untuk mencari aturan asosiasi dari kumpulan  data.
Green  dalam  penelitiannya  yang  berjudul Analisa  Pola  Peminjaman  Buku  di  Perpustakaan Universitas  Klabat  Menggunakan    Algoritma Apriori.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan algoritma  apriori  untuk  mencari  buku  apa  saja  yang sering  dipinjam  secara  bersamaan  oleh  pengunjung perpustakaan.  Hasil  penelitian  menghasilkan  sebuah aturan  asosiasi  berupa  pola  peminjaman  dalam bentuk tabel, grafik dan tulisan yang  dapat
membantu  pegawai  perpustakaan  mengatur    tata letak  buku  dan  mempermudah  mahasiswa  dalam mencari nilai Support dan Confidence.  [1].
Arief  dengan  judul  Algoritma  Apriori untuk  Rekomendasi  Penawaran  Produk  di  Batik Putra  Ghofur  Pekalongan.  Dalam    penelitian tersebut,  peneliti  menggunakan  algoritma  apriori untuk menemukan informasi rekomendasi penawaran  produk  yang  bisa  dipergunakan  sebagai promosi  penawaran  produk  kepada  pelanggan secara  otomatis.  Data  yang  digunakan  yaitu  data transaksi  penjualan  dalam  2  minggu  sebanyak  500 data.  Penerapan  dengan  metode  apriori  yang dilakukan  pada  objek  menggunakan  nilai  minimum support  adalah  0.07,  dengan  nilai  minimum confidence  1.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma apriori dapat digunakan untuk merekomendasikan  pembelian  batik,    dengan melihat  kecenderungan  pembeli  dalam  melakukan transaksi penjualan [2].
Dewi  dengan  judul  Penerapan  Metode Asosiasi  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Aplikasi  Analisa  Pola  Belanja  Konsumen  (Studi Kasus  Toko  Buku  Gramedia  Bintaro).  Dalam penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  studi  kasus pada  Toko  Buku  Gramedia  Bintaro  yang  bertujuan untuk mencari kombinasi item terbanyak berdasarkan data transaksi dan kemudian membentuk  pola  asosiasi  dari  kombinasi  item tersebut.  Pola  asosiasi  yang  terbentuk  dengan  nilai minimum support 5% dan nilai minimum confidence  15%  menghasilkan  7  aturan  asosiasi. Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, aplikasi  untuk  menganalisa  pola  belanja  yang  mana pola  yang  dihasilkan  dapat  dijadikan  rekomendasi dalam  menentukan  strategi  penjualan  oleh  pihak Gramedia [3].
Berdasarkan tinjuan pustaka pada paragraf sebelumnya  penulis  tertarik  meneliti  bagaimana menerapkan  algorima  apriori  pada  data  transaksi peminjaman buku di perpustakaan Amikom Resource Center.

## 2. Metode Penelitian
Adapun langkah-langkah yang akan dilakukan  dalam  penelitian  analisis  perhitungan algoritma  apriori  pada  studi  kasus  ini    sebagai berikut :
1. Data Selection (Seleksi Data)
Data  yang  telah  diperoleh  dari  AMIKOM  Resource Center akan diseleksi untuk melakukan pengambilan  atribut-atribut  data  yang  dibutuhkan untuk penelitian.
2. Data Cleaning (Pembersihan Data)
Data yang telah diseleksi kemudian akan dibersihkan  dengan  cara  menghilangkan  adanya duplikasi data.
3. Proses Data Mining
Tahap  proses  data  mining  adalah  tahapan  dimana data  transaksi  peminjaman  buku  akan  diolah menggunakan  algorima  apriori  untuk  menemukan aturan asosiasi antar buku.
4. Evaluasi Data
Tahap  evaluasi  data  adalah  dimana  hasil  aturan asosiasi  yang  telah  terbentuk  diubah    menjadi sebuah  informasi  atau  knowledge  akan  menjadi acuan  sistem  untuk  menampilkan  rekomendasi buku.
Berikut ini adalah bagan tahapan penelitian.

## Gambar 1 Tahapan proses

## Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menemukan  pola  dan pengetahuan  yang  menarik  dari  sejumlah  data  yang besar  [4].  Data  tersebut  dapat  meliputi    database, data  warehouse,  website,  repository  informasi lainnya,  atau  data  yang  di  alirkan  ke  sistem  secara dinamis.

## Tahapan Data Mining
Data  mining  dikenal  juga  sebagai  knowledge discovery  in  database  (KDD).  Adapun  proses knowledge  discovery  in  database  (KDD)  adalah sebagai berikut [4]:
1. Data Cleaning
2. Data Integration
3. Data Selection
4. Data Transformation
5. Data Mining
6. Pattern Evaluation
7. Knowledge Presentation

## Association Rule Mining
Association  rule  mining adalah  salah  satu  teknik utama dari data mining yang menemukan pola Page | 9
frekuensi,  asosiasi,  korelasi  atau    struktur    informal di  antara  set  item  atau  objek  dalam database transaksi dan repositori informasi lainnya  [6].
Terdapat  dua  parameter  untuk  dapat  mengetahui penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiatif,  yaitu support dan confidence . Support (nilai  penunjang) adalah  presentase  kombinasi  item  tersebut  dalam database,  sedangkan confidence (nilai  kepastian) adalah  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam  aturan asosiasi [5].
Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi menjadi dua tahap, yaitu:
a. Analisis Pola Frequensi Tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database .  Nilai support sebuah item diperoleh dengan persamaan berikut:
…(1)
Sedangkan  untuk  nilai support dari  2  item  dapat diperoleh dari persamaan berikut:
…(2)
Pembentukam Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, barulah  dicari  aturan  asosiasi    yang    memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A → B.
Untuk  menentukan  hasil  akhir  aturan  asosiasi akan  diurutkan  berdasarkan  hasil support x confidence terbesar.

## Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi pada data  mining [5].  Apriori  adalah    algoritma yang  diusulkan  oleh  R.  Agrawal  dan  R.    Srikant pada  tahun  1994  untuk  mencari frequent  itemset untuk  aturan  asosiasi  Boolean.  Algoritma  ariori adalah  algoritma  paling  dasar  untuk  menemukan frequent itemset .
Cara  kerja  algoritma  apriori  memiliki  dua langkah utama yaitu [6]:
a. Join (Penggabungan)
Setiap itemset dianggap  sebagai  kandidat 1- itemset .  Pada  proses  ini, frequent  itemset yang memenuhi support digabungkan atau dikombinasikan untuk mendapatkan kandidat
itemset .  Proses  penggabungan  ini  akan  dilakukan secara  terus  menerus  hingga  tidak  ditemukan kandidat itemset lagi.
b. Prune (Pemangkasan)
Pada  proses  ini,  basis  data  akan    memindai seluruh itemset untuk  menemukan  apakah itemset termasuk frequent atau  tidak. Itemset yang  tidak memenuhi minimal support akan dipangkas.

## Lift Ratio
Lift  ratio digunakan  untuk  mengetahui valid atau tidaknya aturan asosiasi yang telah dibentuk.
Adapun  3  kemungkinan  yang  akan    dihasilkan saat menghitung lift ratio,  yaitu:
a. Jika  lift  <  1,  maka  kemunculan  item  A berkolerasi  negatif  dengan  kemunculan  item  B. Hal  ini  berarti  bahwa  kemunculan  satu kemungkinan  mengarah  pada  ketiadaan  yang lain.
b. Jika  lift  >  1,  maka  item  A  dan  item  B berkolerasi  positif.  Hal  ini  berarti  bahwa  satu menyiratkan terjadinya yang lain.
c. Jika  lift  =  1,  maka  item  A  dan  B  adalah independen  dan  tidak  ada  korelasi  diantara kedua item.
Nilai  lift  yang  dibutuhkan  untuk  mengetahui korelasi  antara  kombinasi  item  valid  yaitu  hasil pehitungan lift > 1 [4].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  data  transaksi peminjaman  buku  di  Amikom    Resource    Center pada  bulan  November  2019.  Berdasarkan  data transaksi  peminjaman  yang  diambil,  jumlah  total data  transaksi  peminjaman  buku  pada  bulan November 2019 sebanyak 562 data  transaksi.
1. Data Selection (Seleksi  Data)
Data  yang  diperoleh  berupa  data  transaksi  mentah yang  masih  belum  beraturan  kemudian  dilakukan normalisasi data seperti pada Gambar  2

## Gambar 2 Normalisasi Data
2. Data Cleaning (Pembersihan Data)
Proses  selanjutnya  adalah  data  cleaning  atau pembersihan  data.  Pada  tahap  ini  dilakukan penambahan atribut untuk proses perhitungan
berupa  TID  (Transaction  ID)  yang  merupakan primary  key  dari  data  transaksi.  Sehingga  atribut data  transaksi  peminjaman  buku  meliputi  TID, Tgl_transaksi dan ISBN.
3. Proses Data Mining
Langkah  selanjutnya  adalah  proses  data  mining dimana  data  transaksi  peminjaman  buku    akan diolah menggunakan algoritma aptriori. Proses data mining ini akan menghasilkan aturan asosiasi antar buku.
Sebagai contoh, diasumsikan untuk mencari aturan asosiasi  antar  buku  dengan  minimal  support  5% dan  minimal  confidence  80%.  Iterasi  satu  mulai dilakukan  pada  data-data  transaksi  tersebut  untuk membentuk kandidat itemset-1 dengan menghitung jumlah  frekuensi  tiap  buku  beserta  nilai  support- nya.  Nilai  support  dapat  diperoleh  menggunakan persamaan.  Adapun  cara  menghitung  nilai  support dalam bentuk persen adalah sebagai  berikut.
Pada  langkah  selanjutnya  adalah  memangkas kandidat  item  yang  tidak  memenuhi    minimal support  yang  ditentukan  yaitu  5%.  Item-item  yang memenuhi  minimal  support  yang  ditentukan  akan menjadi kandidat Itemset-1.
Setelah  mendapatkan  kandidat  itemset-1,  maka iterasi  ke-2  dilakukan  dengan  menghitung  2 kombinasi  item  antar  kandidat  itemset-1  untuk menghasilkan  kandidat  itemset  2.  Perhitungan support  tiap  item  kembali  dilakukan  dengan menggunakan  persamaan  dalam  bentuk  persen. Adapun  cara  melakukan  perhitungan  untuk mencari kandidat itemset 2 adalah sebagai berikut:
Iterasi  ke-3  untuk  mendapatkan  kandidat  itemset ke-3  tidak  dapat  dilakukan  karena  tidak  ada  yang memenuhi  minimal  support,  maka  iterasi  ini  akan berhenti. Hasil seluruh kandidat itemset yang telah di  iterasi  dengan  nilai  support    yang    telah ditentukan.
Setelah  menemukan  kandidat  itemset,  kemudian dilakukan perhitungan confidence dengan menggunakan  persamaan  dalam  bentuk  persen. Berikut  cara  untuk  melakukan  perhitungan  nilai confidence tiap itemset.
Setelah  nilai  confidence  telah  dihitung,  langkah selanjutnya  yaitu  melakukan  eliminasi  terhadap itemset  yang tidak  memenuhi syarat  yang dimana minimal confidence yang dihasilkan minimal 80% yang akan menjadi hasil akhir dari aturan asosiasi. Adapun  aturan  asosiasi  yang  terbentuk  seperti pada tabel 1
T ABEL 1 A TURAN A SOSIASI
Hasil  yang  terbentuk  dari  data  pada  tanggal  4 September 2019 yang diuji menghasilkan 3 aturan asosiasi yang dimana kombinasi itemset memenuhi  minimal  support  5%  dan  minimal confidence 80%.
4. Evaluasi Data
Proses ini adalah proses dimana pola asosiasi yang dihasilkan  akan  menjadi  sebuah  informasi.  Hasil aturan  asosiasi  ini  akan  dijadikan  acuan  untuk pemberian rekomendasi buku yang ingin dipinjam secara  bersamaan.  Adapun  salah  satu  aturan  yang terbentuk adalah ‘9786022620754 =>
9786024620974’, yang berarti bahwa  “100% dari mahasiswa  yang  meminjam  buku  dengan  nomor ISBN  9786022620754  maka  biasanya  juga meminjam buku dengan nomor 9786024620974”.
Pada database, ISBN dengan nomor 9786022620754  adalah  buku  ‘Negosiasi  dalam Hubungan Internasional’ dan buku dengan nomor ISBN  9786024620974  adalah  buku  ‘Negosiasi dan  Komunikasi’.  Sehingga  rekomendasi  buku untuk  ‘Negosiasi  dalam  Hubungan  Internasional’ adalah  buku  Negosiasi  dan  Komunikasi’  dengan nilai confidence sebesar 100%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang    telah    dilakukan oleh peneliti, dapat disimpulkan sebagai  berikur: 1. Algoritma apriori dapat menghasilkan rekomendasi buku berdasarkan aturan asosiasi yang telah terbentuk.
2. Pola  asosiasi  yang  terbentuk  dari  562  data transaksi  peminjaman  buku  pada  bulan November  2019  menggunakan  minimal frekuensi  buku  4  atau  nilai  minimal  support 0.7% dan minimal confidence 80% menghasilkan  10  aturan  asosiasi  dengan keseluruhan  aturan  memiliki  tingkat  korelasi positif.
3. Semakin  banyak  data    transaksi    yang digunakan, maka semakin banyak juga waktu yang diperlukan sistem untuk mengolah data- data tersebut.

## Daftar Pustaka
[1] Mandias,  G.,  Sandag,  G.,  Takalumbide,  A.,  & Wahongan,  C.  (2018).  Analisa  Pola  Peminjaman
Buku di Pepustakaan Universitas Klabat Menggunakan  Algoritma  Apriori.  Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2018.
[2] Darmawan, A. S. (2015). Algoritma Apriori Untuk
Rekomendasi  Penawaran  Produk  Di  Batik  Putra
Ghofur Pekalongan. Jurnal Litbang Kota Pekalongan, 8
[3] Listriani, D., Setyaningrum,  A., & Eka, F. (2018).
PENERAPAN METODE ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
PADA  APLIKASI  ANALISA  POLA  BELANJA KONSUMEN  (Studi  Kasus  Toko  Buku  Gramedia Bintaro).  JURNAL  TEKNIK  INFORMATIKA, 9(2). doi:https://doi.org/10.15408/jti.v9i2.5602
[4] Han,  J.,  Pei,  J.,  &  Kamber,  M.  (2011).  Data mining: concepts and techniques. Elsevier.
[5] Kusrini,  E.  T.  L.  (2009).  Algoritma  data  mining. Yogyakarta: Andi Offset.
[6] S.  K.  Solanki  and  J.  T.  Patel,  "A  Survey  on Association Rule Mining," 2015 Fifth International
Conference on Advanced Computing &
Communication  Technologies,  Haryana,  2015,  pp.
212-216.