## ASOSIASI RULE MINING UNTUK REKOMENDASI PADA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN FREQUENT PATTERN
I Gusti Ayu Sri Melati 1) , Rifky Lana Rahardian 1) ,
I Made Lanang Putra Pringgadhan 1)
1 ITB STIKOM Bali, Sistem Informasi Email: melati@stikom-bali.ac.id , rifky@stikom-bali.ac.id , lanangpringga123@gmail.com

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  provide  recommendations  for  grouping  books  at  the  ITB  STIKOM  Bali library, Jimbaran Campus. Currently, the placement of books in the ITB STIKOM Bali library, Jimbaran Campus, is still using a manual catalog. To make it easier for staff to manage books in the library, especially in terms of book data that can be borrowed, recommendations for grouping and placing books in the library are made based on the data on books that are most often borrowed together by library visitors obtained from previous borrowing data. This is done by data mining using the frequent pattern method. The use of this frequent pattern method is applied to the borrowing data of the ITB STIKOM Bali library at Jimbaran campus so that information or knowledge is obtained about recommendations for placing books that will be loaned to library members. This data mining processing is done using Weka software. The results of processing from the Association Rule data mining obtained 5 itemset combinations with confidence values of 0.97, 0.96, 0.95. With the results of this data mining, the librarian obtains recommendations for grouping and placing books in the library through knowledge of the types of books that are most often borrowed.
Keywords : Data Mining, Frequent Pattern, Books, Recommendations, WEKA.

## 1. PENDAHULUAN
Sebagaimana  yang  telah  kita  ketahui Perpustakaan yang sering kita jumpai merupakan bagian  dalam  Lembaga  Pendidikan  yang memberikan sumber ilmu berupa bahan pengetahuan  dan  fasilitas  penyedia  informasi sebagai sarana penunjang di dalam proses belajar mengajar  [1].  Perpustakaan  ITB  STIKOM  Bali Kampus Jimbaran merupakan perpustakaan yang menyediakan referensi bacaan dan penelitian.
Kegiatan operasional pengelolaan perpustakaan  akan  semakin  lama  semakin bertambah  banyak.  Sehingga  jumlah  data  yang akan  bertambah  besar  dari  tahun  ke  tahun. Dengan adanya perkembangan teknologi informasi  saat  ini  [2]–[12],  memungkinkan penyimpanan  data  buku  dan  data  peminjaman perpustakaan  Proses  mendapatkan  pengetahuan atau  pola  yang  penting  untuk  mempermudah proses mengelola data menjadi sebuah informasi yang  bisa  digunakan  menjadi  bahan  acuan  bagi pengguna informasi  transaksi peminjaman buku Perpustakaan  tersebut  [13],  [14].  Data  yang
diambil dari gudang database transaksi perpustakaan  tersebut  dapat  digali  menjadi informasi  yang  berpotensi,  sehingga  dapat menghasilkan  informasi  yang  lebih  berharga yang dapat menunjang pengelolaan Perpustakaan [15].
Saat  ini  penempatan  buku  yang  ada  di perpustakaan  ITB  STIKOM  Bali  Kampus Jimbaran  masih  menggunakan  katalog  manual. Untuk mempermudah pekerjaan staff perpustakaan  dalam  mengelola  buku  terutama dalam hal pencarian katalog yang dapat menjadi sumber data yang bisa dipinjam, knowlegde yang tepat dalam merekomendasikan peletakan referensi  apa  saja  yang  akan  tersedia  pada perpustakaan  ITB  STIKOM  Bali  kampus Jimbaran  dan  yang    sering  dipinjam  secara bersamaan  oleh  pengunjung  perpustakaan    [16], [17].
Oleh  karena  itu,  guna  membantu pustakawan  dalam  menentukan  referensi  yang rekomendasi untuk mahasiswa maupun staff dan dosen sehingga dengan penelitian ini
rekomendasi  peminjaman  buku  menjadi  lebih efektif  dan  efisien  pengelompokan  buku  pada perpustakaan  ITB  STIKOM  Bali  Kampus Jimbaran digunakan Data mining.
Adapun  beberapa  Teknologi  data  mining yang  sering  digunakan  yang  biasa  digunakan untuk  mendapatkan  aturan  association  suatu persamaan,”apa  bersama  apa”  [18].  Bisa  saja dalam timbunan data transaksi tersebut ada data yang signifikan dan dapat membantu perusahaan misalnya pola transaksi peminjaman. Oleh karena itu  penggunaan  konsep  asosiasi  rule  mining dengan  dan frequent  patten untuk  mengetahui pola peminjaman buku, sehingga data perpustakaan  tidak  lagi  menjadi  tumpukan  data sehingga dapat menjadi informasi yang berguna.
Penelitian  ini  menggunakan  metode frequent  pattern terhadap  data  peminjaman perpustakaan  ITB  STIKOM  Bali  kampus Jimbaran sebagai sarana membantu memperoleh informasi  atau  pengetahuan  pada  rekomendasi penempatan buku yang akan dipinjamkan kepada anggota perpustakaan [1], [17]. Frequent Pattern sebagai alternatif algoritma yang bisa digunakan sebagai  penentukan  data  yang  sering  mucul ( frequent )  dalam  sekumpulan  peminjaman. Dalam penempatan buku pada perpustakaan ITB STIKOM  Bali  kampus  Jimbaran  akan  menjadi lebih  mudah  dan  cermat.  Dalam  hal  tersebut dapat  juga  merekomendasi  katalog  buku  pada saat  pengunjung  melihat  koleksi  yang  akan dipilih dan hendak dipinjam pada rak katalog.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1Analisa Kebutuhan Data
Hasil  wawancara  dan  observasi  yang telah  dilakukan  di  Perpustakaan  ITB  STIKOM Bali Kampus Jimbaran. Bagian data dari koleksi buku  di  gunakan  sebagai  analisis  pada  market basket-nya yang akan diperlukan untuk membantu  penempatan  buku  dari  transaksi peminjaman  buku.  Teknik  data  mining  yang dianalisis pada data perpustakaan yaitu menggunakan  teknik frequent  pattern .Pengujian dilakukan pada lingkungan software data mining WEKA  Penelitian  ini  menggunakan  data Perpustakaan  ITB  STIKOM  Bali  Kampus Jimbaran
Data transaksi yang akan di analisa adalah merancang  format  data  input  dan  output. Perancangan data ini menjadi awal dari penelitian yang penulis lakukan. Karena dengan menetapkan  data  yang  diproses,  penulis  dapat dengan  mudah  menentukan  alur  kerja  sistem yang  akan  di  proses.  Adapun  data-data  yang dimiliki sebagai berikut:
A. Input Inputan  data  merupakan  data  yang  diambil dari  table-tabel  peminjaman.  Dan  nantinya database  tersebut  yang  diambil  disesuaikan dengan  format  yang  disesuaikan  oleh WEKA.
B. Output WEKA  menghasilkan  output  dari  data-data yang telah diinputkan kedalam sistem, output ini nantinya berupa format hasil Analisa dari proses  Analisa  yang  dilakukan  user  yang berupa  informasi  maupun  berupa  hard  copy atau cetakan kertas dan digital.

## 2.2 Analisa Kebutuhan Sistem
Pengguna hasil penelitian ini adalah pihak pustakawan  dan  staff  di  ITB  STIKOM  Bali Kampus  Jimbaran.  Perangkat  keras  yang digunakan  adalah  komputer  atau  laptop  dengan processor  Intel  Core i3-7020u  2.3  GHz  dan perangkat lunak yang digunakan adalah software WEKA.

## 2.3 Analisa Proses Data Mining
A. Aturan Asosiasi Metode analisis yang digunakan dikenal sebagai  market  basket  analysis.  Melalui  teknik bisa  menemukan  asosiasi  antar  atribut,  yang dapat di gunakan berupa aturan yang mengkuantifikasi  dengan  tingkat  support  dan confidence dalam  aturannya [19].
B. Gambaran Umum Teknik Frequent Pattern Langkah – langkah dalam melakukan analisis dengan teknik Frequent Pattern yang digambarkan  dalam  gambaran  umum  system teknik Frequent  Pattern seperti  disajikan  pada gambar 1 [20].
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem Teknik Frequent Pattern
C. Perancangan Sistem Adapun tahapan-tahapan perancangan system digambarkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Perancangan Sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A.  Data Set WEKA
Hal  penting  pada  data  mining  secara umum data yangdigunakan dengan format ARFF (Attribute Realation File Format). Format ARFF merepresentasikan sebuah data yang di dalamnya terdapat attributes (fitur), sampel, dan class.
Gambar 3. Contoh Set WEKA
Hasil  load  file ARFF pada  Weka  untuk  inputan awal  yang  harus  diketahui  adalah  jumlah attributes,  instances,  class  dan  missing  values. Dari  dataset  yang  disediakan  Weka  diambil  1 dataset sebagai contoh:
Gambar 4. Contoh Data Set Dari WEKA B. Data Training Dalam mengelompokkan data peminjaman  ke  dalam  kelompok  besar  yaitu kelompok  Katalog  Buku  dan  peminjaman  Buku akan menggunakan data training agar hasil yang di  dapat  dipercaya.  Penggunaan  data  training dalam  menentukan  data  testing  berfungsi  untuk menentukan  klasifikasi  dari  data  yang  testing tersebut  data  testing  yang  dimaksud  adalah  data peminjaman  buku  perpustakaan  ITB  STIKOM Bali.  Berikut  adalah  contoh  data  training  yang digunakan dalam menentukan klasifikasi buku.
Berikut  merubah  format  data  ke  format ARFF, bisa dilihat pada Tabel 5 Data ARFF Data Peminjaman Buku.
Tabel 1. Data Transaksi Buku Transaksi Judul 1 IPv6 (Fondasi Internet Masa Depan) 2 Aplikasi Internet Of Thing (IOT) 3 E-Business & E-Commerce 4 Sukses Supply Change Management Akses Demand Chain Management
5 Metode Penelitian Terpadu Sistem Informasi 6 Sistem Informasi Manajemen 7 Mudah Menguasai Framework Laravel 8 E-Business & E-Commerce 9 Manajemen Sistem Jaringan Komputer dengan MikroTik RouterOS 10 HTML 5 & CSS 3 (Belajar dari Kasus) 11 E-Business & E-Commerce 12 E-Business & E-Commerce 13 Pengolahan Sinyal Digital 14 Fotografi Potret Menciptakan Keindahan dalam Balutan Kamera 15 Konsep & Implementasi Pemrograman GUI

## C. Skenario Pembentukan Klasifikasi
Pengujian ini dilakukan pada lingkungan software WEKA.  Data  peminjaman  dan  hasil pencarian association rule ditampilkan pada tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Data peminjaman
Tabel 3. Hasil Pencarian Association Rule Itemset Support Count A1 6 A2 7 A3 6 A4 2 A5 2
Support dan Confidence merupakan nilai kepercayaan  yang  menampilkan  rule  yang diperoleh. Support menunjukan    hasil    transaksi peminjaman buku yang ada, menunjukan bahwa buku E-Business & E-Commerce dan Pengolahan  Sinyal  Digital  dipinjam  secara bersamaan.

## D. Implementasi WEKA
Antar  muka  WEKA  dapat  dilihat  pada Gambar 5.

## Gambar 5 Antar Muka WEKA
Berikut penjelasan penggunakan WEKA: 1. Explorer :    Memberikan  akses  kedalam semua algoritma pada WEKA menggunakan pemilihan antarmuka
2. Experimenter :  mengimplementasikan lebih  dari  satu  metode  eksperimen  dalam waktu bersamaan. 3. Knowledge  Flow :  mengimplementasikan blok–blok sequences yang merepresentasikan  dan  membentuk  sebuah flow diagram.
4. Simple  CLI :  mengimplementasikan  WEKA menggunakan code command line.
Hal  paling  penting  pada  data  mining adalah  mendapatkan  data  untuk  diteliti,  secara umum data yang digunakan dengan format ARFF ( Attribute  Realation  File  Format )  [1].  Format ARFF  merepresentasikan  sebuah  data  yang  di dalamnya  terdapat  attributes  (fitur), mastances (sampel)  dan  label  (class).  Pada  Weka sebenarnya  sudah  disediakan  beberapa  contoh file  ARFF  yang  dapat  digunakan  untuk  data mining, seperti pada gambar 6.

## Gambar 6. Data WEKA
@RELATION DATA_TRAINING_2017 @ATTRIBUTE attribute_0 REAL @ATTRIBUTE attribute_1 {P} @ATTRIBUTE attribute_2 {UMUM,STATISTIK,INTERNET,ANTI_VIRUS} @ATTRIBUTE attribute_3 {PEGAWAI,DOSEN,MAHASISWA,DOSEN_LUAR} @ATTRIBUTE attribute_4 {GAME, HACKING, ELEKTRONIKA } @ATTRIBUTE attribute_5 {TIDAK} @ATTRIBUTE attribute_6 {TIDAK_MEMINJAM} @ATTRIBUTE attribute_7 {III_A,III_B,III_C,II_A,II_B} @ATTRIBUTE attribute_8 @DATA 2017,P,ISLAM,UMUM,TIDAK,I_A,LANJUT 2017,P,ISLAM,UMUM,TIDAK,I_A,MUNDUR 2017,P,ISLAM,UMUM,TIDAK,IV_A,LANJUT
Gambar 7. ARFF
Gambar 8. Hasil Klasifikasi
Pada  gambar  8  ditampilkan  langkan  melakukan klasifikasi  dengan  memilih  tab “classify” lalu pilih  metode classifier dengan  menekan  tombol “Choose” . Data inteances yang digunakan 1691 data.
Gambar 9. Correctly Classified Dan Incorrectly Classified Instance Data
Pada gambar 9 didapat dari WEKA menggunakan  data  perolehan  hasil correctly classified  instance 1320  yang  dipersentasekan 78,0603%.
Gambar 10. Confusion Matrix
Pada  tingkat  kesalahan  validasi  data dalam  transaksi  peminjaman  buku,  pengujian dengan  WEKA.  Pada  data  peminjaman  yang telah  diuji  dari  1691  mendapatkan  hasil klasifikasi  tepat  78,06%  dan  klasifikasi  tidak tepat  memperoleh  hasil  21,94%. Nilai  diperoleh dari  hasil  rangkuman  pembacaan  confussion matrix dalam WEKA.
Dari  hasil  proses  analisa  yang  telah dilakukan menjelaskan banyaknya jumlah support dan confidence dari  data  peminjaman
buku  dapat  dilihat  item  mana  yang  sering dipinjam.  Pada  tabel  4  dan  tabel  5  ditampilkan nilai correctly klasifikasi  dan incorrectly yang menggambarkan keakuratan model secara keseluruhan  dadlam  kesuksesan  klasifikasi. Ketepatan  klasifikasi  atau correctly adalah sebesar  78,06%  dan  ketidaktepatan  klasifikasi adalah sebesar 21,94%.
Tabel 4. Akurasi Detail Klasifikasi TF Rate FP Rate Precision Recall F- Measure 1 1 0,781 1 0,877
Tabel 5. Representasi Correctly dan Incorerectly
Pengujian  dari association  rule  mining bisa  digunakan  sebagai  alat  untuk  mengetahui pola  asosiasi  antar items  yang  dimiliki . Support dan Confidence istilah  ini  penting  dalam menggunakan  teknik association  rule  mining.
Itemset fokus utama mining, Itemset merupakan himpunan item Tabel 6. Hasil Association Rule No  Itemsets Suport Confidence 1 Stf_Photografi_ ∩ Windows  Stf_Perpanjang 774 0.97 2 Stf_Elektronika ∩ Windows  Stf_Perpanjang 1177 0.97 3 Mhs_Elektronika ∩ Web  Mhs_Kembali 843 0.97 4 Mhs_Web ∩ Photografi  Mhs_Kembali 854 0.96 5 Mhs_Photografi ∩ Elektronika  Mhs_Kembali 1171 0.95 Frequent  itemsets  mining menunjukkan kemunculan confidence, Jadi, diambil kesimpulan, bahwa Association rule mining bisa digunakan  untuk  mendukung  peletakan  katalog buku  atau  menjadi knowledge bagi  pustakawan dilihat  dari  kemunculan  jumlah  peminjaman buku dari STF (Saff) dam MHS (Mahasiswa).

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  menunjukkan, Asosiasi  Rule  Mining  Untuk  Merekomendasi Pada Transaksi Peminjaman Buku Menggunakan Frequent  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  hasil penelitian ini dapat membantu pustakawan untuk memperoleh pengetahuan buku mana yang paling sering  dipinjam  sehingga  petugas  perpustakaan mudah  untuk  memutuskan  penempatan  buku pada  perpustakaan  STIKOM  Bali  Kampus Jimbaran.  Dari  Teknik  klasifikasi  dengan  hasil pengujian data memiliki akurasi yaitu 78%. pada saat  pengujian  menggunakan  data  model klasifikasi nilai akurasi meningkat serta precision, recall dan F-meansure juga meningkat. Semakin  banyak  data  yangdigunakan  untuk
membuat  model  klasifikasi  maka  akurasi F- Meansure akan  semakin  meningkat  walaupun tidak signifikan.

## 5. REFERENSI
[1] M.  Kadafi,  “Penerapan  Algoritma  FP- GROWTH  untuk  Menemukan  Pola Peminjaman  Buku  Perpustakaan  UIN Raden Fatah Palembang,” Matics , vol. 10,
no. 2, p. 52, 2019, doi:
10.18860/mat.v10i2.5628.
[2] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.
Manalu,  “Penerapan  Algoritma  Naive
Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan  Dan  Jumlah  Pemesanan  Pada Cv  .  Papadan  Mama  Pastries,” Effrida Manalu  Fricles  Ariwisanto  Sianturi Mamed Rofendy Manalu , vol. 1, no. 2, pp.
16–21, 2017.
[3] D. Y. Siringoringo, V. Sihombing, and M. Masrizal,  “Sistem  Informasi  Penjualan
Area Data Data Klasifikasi Tepat ( Correctly ) Klasifikasi Tidak Tepat ( Incorrectly ) STIKOM BALI 1691 78.06% 21.94%
Dan Persediaan Produk Peralatan
Pertanian Berbasis Web,” J. Tek. Inf. dan
Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  54–59,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.232.
[4] W.  Purba,  D.  Ujung,  T.  Wahyuni,  L. Sihaloho, and J. Damanik, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Online Pada Kmp . Ihan Batak Berbasis,” vol. 3, no. 2, pp. 65–75, 2020.
[5] P.  Aini,  I.  Purnama,  and  D.  Irmayani, “Sistem  Informasi  Penjualan  Handphone
Dan  Accessories  Pada  Toko  Nisa  Ponsel Berbasis Web,” J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol.  1,  no.  1,  pp.  19–23,  2020,  [Online]. Available:
http://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInS/a rticle/view/1844
[6] V. Sihombing, N. Siahaan, U. Labuhanbatu, F. Hukum, and U.

## Labuhanbatu,  “RANCANG  BANGUN
SISTEM  UJIAN  ONLINE  BERBASIS WEB  DI  SMK,” J.  TEKINKOM ,  vol.  2, no. 2, pp. 151–155, 2019, doi:
10.37600/tekinkom.v2i2.112. [7] J. Banjarnahor, S. P. Tamba, and Y. Laia,
“Pemanfaatan Teknologi Berbasis Android  Dalam  Pencarian  Cepat  Tempat Wisata  Terdekat  Pada  Kabupaten  Karo,”
J.  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jar. ,  vol.  5, no. 1, pp. 1–4, 2020.
[8] E.  Saut  Parsaoran  Tamba,  “Penerapan Data  Mining  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Stok  Bahan  Baku  Pada Restoran  Nelayan,” JUSIKOM  PRIMA (Junal Sist. Inf. Ilmu Komput. Prima) , vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2022.
[9] S.  P.  Tamba,  M.  Sitanggang,  B.  C.
Situmorang, and G. Laura,
“APPLICATION  OF  DATA  MINING
TO DETERMINE THE LEVEL OF FISH
SALES IN PT . TRANS RETAIL WITH
FP-GROWTH METHOD,” vol. 10, no. 2, pp. 905–913, 2022.
[10] S. P. Tamba, D. R. Hia, D. Prayitna, and
...,  “Pemanfaatan  Teknologi  Berbasis Mobile  Untuk  Manajemen  Kontrol  Nilai
Dan  Absensi  Siswa  Pada  Mts  Al- Ittihadiyah Medan,” J. Sains Dan … , vol.
2, no. 1, pp. 18–22, 2020.
[11] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,” Mantik  Penusa ,  vol.  2,  no.  1, pp. 50–57, 2018.
[12] F. Sinuraya et al. , “WEB-BASED FOOD ORDERING INFORMATION SYSTEM STUDI,” pp. 7–11, 2021.
[13] S. P. Tamba, A. W. Tan, Y. Gunawan, and ...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pembuatan  Paket  Promosi  Penjualan Menggunakan  Kombinasi  Fp-Tree  Dan Tid-List,” …  (Teknik  Inf.  dan  … ,  vol.  4, 2021.
[14] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018, [Online]. Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049
[15] S.  P.  Tamba,  M.  D.  Batubara,  W.  Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, p. 012074,  Jul.  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1230/1/012074.
[16] U.  Mazida,  R.  A.  Pramunendar,  F.  I. Komputer,  and  U.  D.  Nuswantoro, “Penempatan  Buku  Pada  Perpustakaan,” pp. 1–8, 2015.
[17] D.  P.  A  and  V.  Selvi,  “A  Study  on Association  Rule  Mining  Algorithms Used  in  Web  Usage  Mining,” Int.  J. Innov. Res. Comput. Commun. Eng. , vol. 6,  no.  2,  pp.  1511–1516,  2018,  doi: 10.15680/IJIRCCE.2018.0602014.
[18] N. Rahmawati, Y. N. Nasution, F. Deny, and  T.  Amijaya,  “Application  of  Data Mining  Market  Basket  Analysis  to DeterminePurchase Pattern at Toko Metro Utama  Balikpapan,” EKSPONENSIAL , vol. 8, no. 2012, pp. 1–8, 2017.
[19] A.  R.  Kulkarni  and  D.  S.  D.  Mundhe,
“Data Mining Technique: An Implementation  of  Association  Rule
Mining  in  Healthcare,” Int.  Adv.  Res.  J. Sci. Eng. Technol. , vol. 4, no. 7, pp. 62–
65, 2017,
doi:
10.17148/IARJSET.2017.4710.
[20] S. Saefudin and D. Fernando, “Penerapan
Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan  Algoritma  Apriori,” JSiI
(Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  1,  p.
50, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i1.1899.