Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322
Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12
E- ISSN 2503-2933 1

## Implementasi Algoritma Apriori Untuk Sistem Rekomendasi Buku Pada Perpustakaan Digital
Ages Mugnia* 1 , Muhamad Malik Mutoffar 2 1,2 Sekolah Tinggi Teknologi; Jl. Soekarno Hatta No.378, Kb. Lega, Kec. Bojongloa Kidul, Kota Bandung, Jawa Barat 40235, (022) 5224000
3 Jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi, Bandung e-mail: * 1 agesmugnia@gmail.com , 2 malik@sttbandung.ac.id
s

## Abstrak
Dengan  kemajuan  teknologi  informasi,  perpustakaan  mengalami  transformasi  digital signifikan.  Selain  migrasi  buku  fisik  ke  format  digital,  pengembangan  sistem  perpustakaan canggih memungkinkan akses tanpa batasan. Namun dengan keberagaman buku yang tersedia, pengguna tidak bisa menavigasikan jenis buku yang akan dipinjam selanjutnya. Permasalahan tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  sebuah  pendekatan  sistem  rekomendasi  menggunakan algoritma  Apriori.  Algoritma  ini  membantu  dalam  mengidentifikasi  pola-pola  yang  muncul secara  teratur  dalam  data,  seperti  hubungan  antar  item  dalam  database  transaksi.Data dikumpulkan  dari  transaksi  peminjaman,  dan  melalui  proses  pre-processing  untuk menghasilkan  data  yang  konsisten,  sistem  mengimplementasikan  algoritma  Apriori  dengan variasi nilai minimal support dan minimal confidence. Hasil evaluasi model berdasarkan nilai minimal support (0,02 hingga 0,07) menunjukkan penurunan jumlah frequent itemsets dan rules seiring  dengan  peningkatan  nilai  minimal  support.  Sedangkan  pengujian  berdasarkan  nilai minimal  confidence  Peningkatan  nilai  minimal  confidence  dari  0,1  hingga  0,5  menyebabkan penurunan  jumlah  rules  dan  frequent  itemsets,  menunjukkan  aturan  asosiasi  yang  semakin ketat.  Namun,  saat  nilai  confidence  turun  dari  0,3  ke  0,4,  jumlah  itemsets  dan  rules  tetap konstan.
Kata kunci — algoritma apriori, data preprocessing, sistem rekomendasi, transformasi digital

## Abstract
With advances in information technology, libraries are experiencing significant digital transformation. In addition to the migration of physical books to digital format, the development of  advanced  library  systems  allows  unrestricted  access.  However,  with  the  diversity  of  books available, users cannot  navigate the  type  of  book to borrow next.  This  problem  can  be solved with  a recommendation  system approach  using the  Apriori  algorithm.  This  algorithm  helps  in identifying  patterns  that  appear  regularly  in  data,  such  as  relationships  between  items  in  a transaction  database.  Data  is  collected  from  lending  transactions,  and  through  a  pre- processing  process  to  produce  consistent  data,  the  system  implements  the  Apriori  algorithm with  minimal  variation  in  support  values.  and  minimum  confidence.  The  results  of  model evaluation based on the minimum support value (0.02 to 0.07) show a decrease in the number of frequent itemsets and rules along with an increase in the minimum support value. Meanwhile, testing is based on the minimum confidence value. An increase in the minimum confidence value from  0.1  to  0.5  causes  a  decrease  in  the  number  of  rules  and  frequent  itemsets,  indicating
2 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E-ISSN 2503-2933
increasingly strict association rules. However, when the confidence value decreases from 0.3 to 0.4, the number of itemsets and rules remains constant.
Keywords — apriori algorithm; data preprocessing; digital transformation; recommendation system;

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  lembaga  yang  menyimpan  beragam  sumber  daya  informasi,  perpustakaan bertujuan  memberikan  akses  yang  luas  kepada  masyarakat  agar  dapat  menggali  pengetahuan dari  berbagai  bidang.  Selain  itu,  perpustakaan  juga  berperan  aktif  dalam  mendukung  dunia pendidikan  dan  penelitian  dengan  menyediakan  koleksi  materi  yang  relevan  dan  mendukung pengembangan  ilmu  pengetahuan  [1].  Dengan  berkembangnya  teknologi  informasi, perpustakaan  digital  menjadi  sarana  utama  bagi  masyarakat  untuk  mengakses  sumber  daya informasi  tanpa  batasan  fisik.  Namun,  dengan  jumlah  buku  dan  materi  yang  terus  meningkat, pengguna  seringkali  merasa overwhelmed dan  kesulitan  menavigasi  melalui  keberagaman informasi  tersebut.  Salah  satu  cara  untuk  menangani  permasalahan  tersebut  yaitu  dengan mengimplementasikan  sebuah  proses  rekomendasi  dalam  sebuah  model  sistem  [2].  Sistem rekomendasi sering kali dikenal sebagai varian dari sistem penyaring informasi yang membantu memproyeksikan  preferensi  pengguna  terhadap  suatu  objek  [3].  Sistem  tersebut  dapat  ditinjau dari  berbagai  aspek  yang  berhubungan  langsung  dengan user (pengguna)  seperti  tautan  yang dikunjungi,  aktivitas  penelusuran,  waktu  penelurusan  dan  perilaku  lainnya  [4].  Selain  dari  hal tersebut  terdapat  beberapa  cara  analisis  lain  seperti  rating,  ulasan  atau  komentar,  serta popularitas dari buku yang telah dibaca oleh orang lain [5]. Sistem rekomendasi dapat dilakukan dengan beberapa pendekatan seperti kolaboratif, content-based, knowledge-based , demographic , hybrid  approaches dan Association  Rule  Mining [6] . Association  Rule  Mining merupakan  pendekatan  dalam data  mining yang  bertujuan  untuk  menemukan  aturan  asosiasi atau korelasi antara item dalam dataset. Hal tersebut merupakan bagian dari strategi Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang fokus pada menggali pengetahuan yang tersembunyi dari data [7]. Dalam konteks sistem rekomendasi, Association Rule Mining dapat digunakan untuk menemukan  pola-pola  pembelian  atau  konsumsi  yang  sering  terjadi  bersama-sama.  Dalam Association Rule Mining terdapat metode yang dituliskan secara algoritmik seperti Apriori [8], FP-Grow [9], Equivalence Class Transformation [10].
Apriori  merupakan  suatu  algoritma  yang  termasuk  dalam  Association  Rule  Mining, bertujuan untuk menemukan aturan asosiasi dalam sebuah dataset. Algoritma ini menggunakan pendekatan  iteratif,  melibatkan  langkah-langkah  utama  seperti  pembentukan  itemset  kandidat dari  dataset,  perhitungan  tingkat  dukungan  untuk  setiap  itemset,  eliminasi  itemset  yang  tidak mencapai  tingkat  dukungan  minimum,  dan  pembentukan  aturan  asosiasi  berdasarkan  tingkat kepercayaan  [11].  Metode  Apriori  lebih  sederhana  dan  cocok  untuk  digunakan  pada  dataset yang  kecil  maupun  menengah,  tetapi  Algoritma  Apriori  dapat  menjadi  komputasi  intensif, terutama  pada  dataset  besar.  Proses  pembentukan  candidate  itemsets  dan  pruning  pada  setiap iterasi  dapat  mengakibatkan  kinerja  yang  lambat,  serta  membutuhkan  memori  yang  sangat besar. Sedangkan FP-Grow memiliki kemampuan untuk dapat mengolah data yang lebih banyak akan  tetapi  memiliki  refresentasi  individu  yang  tidak  efisien  [12].  Pada  penelitian  mengenai sistem rekomendasi perpustakaan menggunakan Rough Set dan Apriori berdasarkan Rough Set sebanyak 14 aturan menghasilkan nilai convergensi rata-rata sebesar 0,011, serta akurasi dengan nilai  0.874.  Sedangkan  untuk  23  aturan  menghasilkan  nilai  convergensi  rata-rata support sebesar 0,002, sedangkan confidence 0,874 [13]. Penelitian lain menggunakan algoritma Apriori
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E- ISSN 2503-2933 3
untuk rekomendasi buku di perpustakaan berdasarkan transaksi peminjaman dengan jumlah data sebanyak 250 dan Support Antesedent sebesar 14% sampai 21% menghasilkan nilai confidence sebesar 77% [14]. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi buku berdasarkan genre dari perpustakaan digital, algoritma Apriori dievaluasi dengan mengimplementasikan parameter minimal support, minimal confidence serta waktu komputasi saat melalkukan pemrosesan data.
Penlitian  ini  telah  mengimplementasikan  algoritma  Apriori  untuk  sistem  rekomendasi buku  pada  perpustakaan  digital,  data  dikumpulkan  berdasarkan  transaksi  peminjaman . Setelah data  dikumpulkan  maka  melakukan pre-proccessing  data agar  data  yang  dihasilkan  dapat konsisten dan tidak redundan, kemudian megimplementasikan algoritma Apriori sesuai dengan rules yang telah ditentukan, hasil dari implementasi sistem akan dilakukan sebua evaluasi atau analisa terhadap model yang telah dibuat.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam pengumpulan informasi tertulis yaitu dengan studi  literatur,  metode  pengumpulan  data  dilakukan  berdasarkan  transaksi  peminjaman  buku. Setelah data didapatkan maka melakukan pre-processing data agar data yang dihasilkan sesuai dengan  kebutuhan  sistem.  Data  yang  telah  sesuai  akan  digunakan  untuk  dapat diimplementasikan  ke  dalam  sebuah  algoritma  Apriori,  setelah  model  sistem  berhasil diimplementasikan maka perlu adanya sebuah proses evaluasi dan analisis terhadap sistem yang telah dibuat. Metode Pengumpulan data dapat dilihat pada Gambar 1.
4 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1. Study Literatur
Studi  literatur  yang  dilakukan  digunakan  untuk  mencari  informasi  yang  berkaitan dengan permasalah dalam penelitian yang berasal dari jurnal, proceeding , artikel serta penelitian terdahulu.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E- ISSN 2503-2933 5

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  dilakukan  berdasarkan  transaksi  peminjaman  buku, pendekatan  tersebut  bertujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  atau  data  sesuai  dengan  jenis atau genre buku yang telah dipinjam.

## 2.3. Pre-proccessing Data
Proses pre-proccessing data  dilakukan  untuk  penataan  format  data  yang  terstruktur, pembersihan  data  untuk  menangani  nilai  yang  hilang  atau  tidak  valid,  konversi  data  teks menjadi  format  yang  sesuai,  dan  pemfilteran  untuk  menghilangkan  data outlier atau  tidak relevan [15]. Selain itu, proses tokenisasi digunakan untuk mengubah setiap transaksi menjadi representasi  itemset  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  algoritma  Apriori.  Penyesuaian  parameter seperti tingkat dukungan dan tingkat kepercayaan juga dilakukan untuk memastikan hasil yang optimal  dari  algoritma.  Dengan  memastikan  kualitas  dan  kesesuaian  data, preprocessing yang baik  dapat  mendukung  penghasilan  aturan  asosiasi  yang  lebih  akurat  dan  relevan.  Langkah dalam pre-proccessing data yaitu sebagai berikut. 1. Data Cleaning
Data  cleaning  digunakan  untuk  membersihkan  data  yang  tidak  sesuai,  misalnya  terdapat attribut  yang  bernilai  “null”  atau  kosong  dalam  baris  data,  selain  itu  proses  ini  bertujuan untung menghilangkan duplikasi data serta data yang bersifat redundan.
2. Data Transformation
Data  transformasi  digunakan  data  untuk  memastikan  bahwa  data  berada  dalam  skala  atau rentang tertentu. Hal tersebut dapat membantu mengatasi masalah ketidakseimbangan skala antar atribut, sehingga tidak ada atribut yang mendominasi dalam proses analisis.
3. Penanganan Outlier
Penanganan  nilai  ekstrem  atau outlier yang  mungkin  memengaruhi  hasil  analisis. Pembersihan outlier dapat dilakukan dengan menghapus atau menyesuaikan nilai-nilai yang tidak  konsisten.  Pengangan  tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan  sebuah  metode  statistik seperti Z-score untuk mengidentifikasi dan menghapus data yang dianggap sebagai outlier.
4. Validitas Data
Validitas  data  digunakan  untuk  memastikan  konsistensi  dan  validitas  data,  termasuk memeriksa  apakah  buku  yang  dibeli  atau  dipinjam  benar-benar  tersedia  dalam  koleksi perpustakaan digital dan apakah data transaksi sesuai dengan aturan dan batasan yang telah ditentukan.

## 2.4. Algoritma Apriori
Algoritma Apriori pertama kali diperkenalkan oleh Rakesh Agrawal dan Ramakrishnan Srikant  pada  tahun  1994,  merupakan  salah  satu  langkah  penting  dalam  perkembangan  bidang data mining dan analisis asosiasi [16]. Data mining merupakan proses ekstraksi informasi yang berharga  dari  suatu  dataset  yang  besar  dan  kompleks.  Fokus  utama  dari  data  mining  adalah mengungkap  pola  atau  pengetahuan  yang  tersembunyi  dalam  data  yang  tidak  dapat  dikenali secara  langsung.  Proses  ini  melibatkan  penerapan  teknik  dan  algoritma  analisis  statistik, matematika,  dan  kecerdasan  buatan  guna  mengenali  pola,  tren,  atau  hubungan  yang  dapat berguna dalam pengambilan keputusan atau prediksi di berbagai bidang [17]. Algoritma Apriori mengusulkan  langkah-langkah  iteratif,  termasuk  pembentukan  itemset  kandidat,  pengukuran tingkat  dukungan,  dan  pembentukan  aturan  asosiasi  berdasarkan  tingkat  kepercayaan.  Apriori melibatkan  pendekatan  yang  dikenal  sebagai  pencarian level-wise ,  di  mana  k-itemsets digunakan  untuk  mengeksplorasi + 1 -itemsets  [18].  Untuk  melakukan  evaluasi  terhadap kepentingan  suatu  asosiasi  yaitu  berdasarkan  nilai  pendukung  ( support )  dan  kepercayaan
6 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E-ISSN 2503-2933
( confidence )  [19].  Kedua  nilai  tersebut  merupakan  dua  metrik  penting  yang  digunakan  untuk mengevaluasi seberapa kuat dan relevan suatu aturan asosiasi.
1. Pendukung ( Support ) Nilai support mengukur  seberapa  sering  suatu  itemset  muncul  dalam  dataset.  Secara matematis,  nilai  pendukung  dari  suatu  itemset  A  dihitung  dengan  menghitung  jumlah transaksi yang mengandung itemset A, kemudian dibagi dengan total jumlah transaksi dalam dataset. Nilai support dapat dihitung berdasarkan persamaan 1.
= ℎ
(1)
Sedangkan dalam menghitung nilai support dari dua item dapat dilihat pada persamaan 2.
,  =  ∩
= ∑ ∑ (2)
2. Kepercayaan ( confidence )
Nilai  kepercayaan  mengukur  seberapa  sering  aturan  asosiasi  yang  melibatkan  suatu itemset  terbukti  benar.  Dalam  konteks  Apriori,  kepercayaan  digunakan  untuk mengevaluasi  seberapa  kuat  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  oleh  algoritma.  Secara matematis,  nilai  kepercayaan  dari  aturan  A → B  dihitung  sebagai  rasio  dari  jumlah transaksi yang mengandung A dan B terhadap jumlah transaksi yang hanya mengandung A. Nilai confidence dapat dihitung berdasarkan persamaan 3.
! →  = ∪
(3)
Nilai confidence memberikan  gambaran  sejauh  mana  kita  dapat  mengandalkan  aturan asosiasi. Nilai kepercayaan tinggi  menunjukkan bahwa peluang item B muncul jika item A juga muncul cukup tinggi.
Pada  algoritma  terdapat  dua  mekanisme  utama  yang  dilakukan  yaitu Join (penggabungan)  dan Prune (pemangkasan)  [20].  Join  atau  penggabungan  dalam  algoritma Apriori adalah langkah kunci dalam pembentukan kandidat itemset yang lebih besar dari dataset transaksional.  Proses  ini  dimulai  dengan  menemukan  1-itemset  yang  sering  muncul  dalam dataset. Selanjutnya, Join dilakukan dengan menggabungkan dua 1-itemset yang berbeda untuk membentuk  2-itemset.  Penggabungan  ini  memanfaatkan  prinsip  "apriori  property"  yang menyatakan  bahwa  jika  suatu  itemset  sering  muncul,  setiap  subsetnya  juga  sering  muncul. Setelah  penggabungan,  dilakukan  pemfilteran  untuk  memastikan  bahwa  setiap  subset  dari kandidat  itemset  yang  terbentuk  juga  memenuhi  tingkat  pendukung  minimum.  Proses  ini diulangi secara iteratif untuk membentuk itemset kandidat yang lebih besar pada setiap iterasi, membantu  identifikasi  aturan  asosiasi  yang  memiliki  tingkat  relevansi  yang  tinggi  dalam dataset. Sedangkan Prune atau pemangkasan pada algoritma Apriori adalah langkah kritis yang bertujuan  untuk  mengurangi  jumlah  kandidat  itemset  yang  dibentuk  selama  proses  iteratif. Dengan  memangkas  kandidat  yang  tidak  memenuhi  kriteria  pendukung  minimum,  algoritma Apriori  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  mengurangi  kompleksitas  perhitungan,  fokus  pada pembentukan  itemset  yang  lebih  potensial  untuk  membentuk  aturan  asosiasi  yang  relevan  dan bermakna.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E- ISSN 2503-2933 7

## 2.5. Evaluasi dan analisis
Evaluasi terhadap model yang telah dibuat yaitu dengan menggunakan metode lift ratio, metode tersebut merupakan salah satu metrik evaluasi yang digunakan dalam analisis asosiasi, termasuk  dalam  konteks  algoritma  Apriori.  Metrik  ini  membantu  mengukur  seberapa  besar peluang  munculnya  dua  item  bersamaan  (asosiasi)  dibandingkan  dengan  kemunculan  item secara  independen. Lift  ratio membantu  dalam  pemahaman  seberapa  signifikan  suatu  aturan asosiasi  dan  dapat  membimbing  pengambilan  keputusan  terkait  strategi  pemasaran  atau penempatan  produk.  Dalam  konteks  Apriori, lift  ratio biasanya  digunakan  bersama  dengan metrik  lain  seperti support dan confidence untuk  mengevaluasi  keberhasilan  dan  relevansi aturan asosiasi yang dihasilkan oleh algoritma.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan,  sebanyak  10.000,  telah  melalui  tahap preprocessing untuk membersihkan  dan  menyelaraskan  data,  yang  bertujuan  untuk  mendukung  implementasi  dan analisis.  Proses  ini  disesuaikan  dengan  beberapa  aspek  yang  memengaruhi  komputasi,  seperti nilai minimal support , maksimal confidence , dan minimal lift . Penetapan nilai minimal support mempertimbangkan  frekuensi  kemunculan  itemset  agar  dapat  mengidentifikasi  pola  yang signifikan.  Minimal confidence digunakan  untuk  mengukur  seberapa  kuat  asosiasi  antara  item pada  aturan  yang  dihasilkan.  Sedangkan,  nilai  minimal lift digunakan  untuk  menilai  seberapa besar  ketergantungan  antara  itemset,  menunjukkan  keberhasilan  aturan  dalam  menemukan hubungan yang lebih signifikan daripada yang diharapkan secara acak. Selain itu proses analisis dilakukan berdasarkan waktu komputasi dari setiap konfigurasi parameter.

## A. Analisis Berdasarkan Minimal Support
Analisis  berdasarkan  minimal support dalam  algoritma  Apriori,  melibatkan  penentuan nilai  ambang  batas  yang  menentukan  seberapa  sering  sebuah  itemset  harus  muncul  dalam dataset  agar  dianggap  signifikan.  Nilai  minimal  support  ini  menjadi  kriteria  utama  untuk mengidentifikasi frequent itemsets , nilai yang digunakan berkisar antara 0,01 hingga 0,1. Dalam proses analisis minimal support dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Analisis Berdasarkan Minimal Support
Minimal Support Frequent itemsets Rules 0,02 2063 1066 0,03 723 418 0,04 310 200 0,05 120 85 0,06 46 37 0,07 28 21
Saat  nilai  minimal  support  menurun,  jumlah  frequent itemsets dan rules yang  dihasilkan cenderung  meningkat.  Hal  ini  disebabkan  oleh  peningkatan  toleransi  terhadap  itemset  yang muncul lebih jarang. Misalnya  ketika nilai minimal support turun dari 0,02 hingga 0,07, jumlah frequent  itemsets  meningkat  dari  2063  menjadi  28.  umlah  frequent itemsets mengalami penurunan  yang  signifikan  seiring  dengan  peningkatan  nilai  minimal support .  Hal  ini  karena itemset yang  memiliki  frekuensi  di  bawah  nilai  minimal support dianggap  tidak  frequent  dan dihapus.  Jumlah rules yang  dihasilkan  juga  cenderung  menurun  seiring  dengan  peningkatan
8 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E-ISSN 2503-2933
nilai minimal support. Ini terjadi karena aturan asosiasi sering kali terkait dengan itemset yang memiliki frekuensi yang cukup tinggi.

## B. Analisis Berdasarkan Minimal Confidence
Pada analisis ini, peningkatan nilai minimal confidence cenderung menghasilkan aturan asosiasi  yang  lebih  ketat,  hanya  mempertahankan  aturan  dengan  tingkat  ketergantungan  yang tinggi  antar  item.  Sebaliknya,  penurunan  nilai  minimal confidence dapat  memperluas  cakupan aturan asosiasi, termasuk aturan dengan tingkat kepercayaan yang lebih rendah.  Evaluasi model berdasarkan maksimal confidence dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Analisis Berdasarkan Minimal Confidence Minimal Confidence Frequent itemsets Rules 0,1 2177 1160 0,2 2063 1066 0,3 1890 947 0,4 1890 947 0,5 1466 689
Analisis perubahan nilai minimal confidence menunjukkan dampak yang signifikan terhadap jumlah frequent itemsets dan rules yang dihasilkan. Peningkatan nilai minimal confidence dari 0,1  hingga  0,5  secara  konsisten  menyebabkan  penurunan  jumlah  rules,  menunjukkan  bahwa aturan asosiasi yang dihasilkan semakin ketat dan hanya mempertahankan aturan dengan tingkat kepercayaan  yang  lebih  tinggi.  Jumlah frequent  itemsets juga  mengalami  penurunan, menunjukkan  bahwa  ketika  kriteria  kepercayaan  diperketat,  itemset  itemset  yang  dianggap frequent juga  semakin  terbatas.  Namun,  perubahan terjadi  saat  nilai  minimal  confidence turun dari  0,3  ke  0,4,  di  mana  jumlah  frequent  itemsets  dan rules tetap  konstan.  Hal  ini  mungkin menunjukkan bahwa pada rentang nilai confidence tersebut, tidak ada aturan yang dikecualikan atau ditambahkan, sehingga itemset yang dianggap frequent tetap tidak berubah.

## C. Analisis Berdasarkan Waktu Komputasi
Analisis  berdasarkan  waktu  komputasi  merupakan  tahap  penting  dalam  mengevaluasi kinerja  algoritma,  terutama  saat  menerapkan  teknik  Apriori  pada  dataset  besar.  Waktu komputasi  mencerminkan  seberapa  efisien  dan  cepat  algoritma  dapat  menghasilkan  frequent itemsets  dan  rules.  Analisis  ini  memungkinkan  pemilihan  parameter  dan  optimasi  algoritma untuk  mendukung  kinerja  yang  optimal  sesuai  dengan  ukuran  dan  kompleksitas  dataset  yang dihadapi. Analisis berdasarkan waktu komputasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E- ISSN 2503-2933 9
Gambar 2. Waktu Komputasi Berdasarkan Minimal Confidence
Grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa  waktu  komputasi  cenderung  fluktuatif  seiring dengan  perubahan  nilai  minimal confidence .  Pada  nilai  minimal confidence 0.3,  terlihat terjadinya  penurunan  tajam  dalam  waktu  komputasi.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  sifat dataset  atau  optimalisasi  internal  pada  algoritma  Apriori  pada  rentang  nilai  tersebut.  Namun, secara  umum,  waktu  komputasi  tetap  relatif  rendah  untuk  seluruh  rentang  nilai  minimal confidence , yang menunjukkan efisiensi algoritma dalam menangani tugas analisis asosiasi pada dataset  yang  diberikan.  Pemilihan  nilai  minimal confidence yang  optimal  perlu mempertimbangkan trade-off antara kecepatan eksekusi dan ketatnya kriteria kepercayaan yang diinginkan dalam analisis.

## 4. KESIMPULAN
Analisis  berdasarkan  minimal  support  menunjukkan  bahwa  penurunan  nilai  minimal support meningkatkan jumlah frequent itemsets dan rules, memberikan penggunaan yang lebih luas namun juga memunculkan aturan yang  mungkin kurang relevan. Sebaliknya, peningkatan nilai minimal support menghasilkan aturan yang lebih ketat dan relevan, tetapi juga mengurangi cakupan  aturan  asosiasi.  Sedangkan  analisis  berdasarkan  minimal confidence menunjukkan bahwa  peningkatan  nilai  minimal confidence menyebabkan  penurunan  jumlah rules dan frequent  itemsets ,  mempertahankan  aturan  asosiasi  dengan  tingkat  kepercayaan  yang  lebih tinggi.  Perubahan  terjadi  saat  nilai  minimal confidence turun  dari  0,3  ke  0,4,  di  mana  jumlah frequent  itemsets dan rules tetap  konstan,  menunjukkan  titik  optimal  dalam  rentang  tersebut. Analisis  waktu  komputasi  menunjukkan  efisiensi  algoritma  Apriori  dalam  menangani  tugas analisis  asosiasi  pada  dataset  yang  diberikan.  Meskipun  terdapat  fluktuasi  waktu  komputasi,
10 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E-ISSN 2503-2933
secara  umum  waktu  eksekusi  tetap  relatif  rendah,  menunjukkan  kinerja  yang  baik  dari  sistem rekomendasi.
Secara keseluruhan, sistem rekomendasi ini dapat memberikan pandangan yang berharga bagi pengguna perpustakaan digital untuk menemukan buku yang sesuai dengan minat mereka. Namun perlu dievaluasi kembali erhadap nilai minimal support, minimal confidence, dan waktu komputasi diperlukan untuk  memastikan sistem memberikan rekomendasi yang optimal sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pengguna.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Rasa  terimakasih  ditujukan  kepada  semua  pihak  yang  terlibat,  pembimbing,  maupun pihak-pihak  yang  memberikan  dukungan,  berperan  penting  dalam  kesuksesan  penelitian  yang telah dibuat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Mailasari, “ Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Metode Waterfall,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer) ,  Vol.  8,  No.  2,  pp.  207–214, Aug. 2019.
[2] Yuanyuan  JIANG, Application  Research  on  Personalized  Recommendation  in Distance Education . IEEE, 2010.
[3] M.  Kommineni,  T.  M.  Vyshnavi,  P.  Alekhya,  V.  Aparna,  and  V.  Mounika, “Machine  Learning  Based  Efficient  Recommendation  System  for  Book  Selection using User based Collaborative Filtering Algorithm ,” 2020.
[4] N.  Kurmashov,  K.  Latuta,  and  A.  Nussipbekov, “Online  Book  Recommendation System,” 2015. [Online]. Available: http://whichbook.net.
[5] N.  Krishnan  and  M.  Karthikeyan, A  Novel  Approach  for  Book  Recommendation Systems . 2016.
[6] T.  Anwar,  V.  Uma,  and  Shahjad, “Book  Recommendation  for  eLearning  Using Collaborative  Filtering  and  Sequential  Pattern  Mining,” in 2020  International Conference  on  Data  Analytics  for  Business  and  Industry:  Way  Towards  a Sustainable  Economy,  ICDABI  2020 ,  Institute  of  Electrical  and  Electronics Engineers Inc., Oct. 2020. doi: 10.1109/ICDABI51230.2020.9325599.
[7] J.  R.  Delos  Arcos  and  A.  A.  Hernandez, “Efficient  Apriori  Algorithm  using Enhanced Transaction Reduction Approach,” 2019.
[8] W.  Li  and  G.  Zuo, BI_Apriori  Algorithm:  Research  and  Application  Based  on Battery Production Data . 2019.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E- ISSN 2503-2933 11
[9] Y. Zhou, J. Cui, and Q. Liu, “Research and Improvement of Intrusion Detection Based  on  Isolated  Forest  and  FP-Growth,” in 2020  IEEE  8th  International Conference  on  Computer  Science  and  Network  Technology,  ICCSNT  2020 , Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Nov.  2020,  pp.  160–164. doi: 10.1109/ICCSNT50940.2020.9304988.
[10]  A.  Haikal,  Y.  Herry  Chrisnanto,  G.  Abdillah,  and  U.  Jenderal  Achmad  Yani, “Product  Layout  Determination  System  Using  the  Association  Rules  Method Using the Equivalence Class Transformation Algorithm,” 2023.
[11]  A.  R.  Kulkarni  and  Dr.  S.  D.  Mundhe, “Data  Mining  Technique:  An Implementation of Association Rule Mining in Healthcare,” IARJSET , Vol. 4, No. 7, pp. 62–65, Jul. 2017, doi: 10.17148/iarjset.2017.4710.
[12]  Y.  Djenouri  and  M.  Comuzzi, “Combining  Apriori  Heuristic  and  Bio-Inspired Algorithms  for  Solving  The  Frequent  Itemsets  Mining  Problem,” Inf  Sci  (N  Y) , Vol. 420, pp. 1–15, Dec. 2017, doi: 10.1016/j.ins.2017.08.043.
[13]  J. Nugraha, M. Muhajir, and R. Febrian, “Perbandingan Rough Set dan Algoritma Apriori Untuk Sistem Rekomendasi Perpustakaan,” Jurnal UJMC , Vol. 4, No. 2, pp. 25–31, 2019.
[14]  E. Srikanti, R. Fitri Yansi, I. Permana, and F. Nur Salisah, “Penerapan Algoritma Apriori  Untuk  Mencari  Aturan  Asosiasi  pada  Data  Peminjaman  Buku  di Perpustakaan,” Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem  Informasi ,  Vol. 4, No. 1, pp. 77–80, 2018.
[15]  M.Sathya  and  Dr.P.Isakki, Apriori  Algorithm  on  Web  Logs  for  Mining  Frequent Link . 2017.
[16]  R. Rajeswari, J. Satheesh Kumar, T. Devi, Bharathiar University. Department of Computer  Applications,  and  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers, “Analysis  of  FP-Growth  and  Apriori  Algorithms  on  Pattern  Discovery  from Weblog Data,” International Conference on  Advances in Computer Applications (ICACA) , 2016.
[17]  M.  Jawad  and  H.  Mughal, “Data  Mining:  Web  Data  Mining  Techniques,  Tools and Algorithms: An Overview,” 2018. [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org
[18]  M. Hossain, A. H. M. S. Sattar, and M. K. Paul, “Market Basket Analysis Using Apriori  and  FP  Growth  Algorithm,” in 2019  22nd  International  Conference  on Computer  and  Information  Technology,  ICCIT  2019 ,  Institute  of  Electrical  and Electronics Engineers Inc., Dec. 2019. doi: 10.1109/ICCIT48885.2019.9038197.
12 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 1-12 E-ISSN 2503-2933
[19]  I.  Qoni’ah  and  A.  T.  Priandika, “Analisis  Market  Basket  Untuk  Menentukan Asossiasi  Rule  Dengan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Tb.  Menara),” Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi ,  Vol.  1,  No.  2,  pp.  26–33,  2020,  [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[20]  D. Prabowo and F. Ramdani, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Buku  pada  Amikom  Resource  Center,” Information  System  Journal  (INFOS)  | , Vol. 3, No. 1, 2020.