## 28
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 4, Nomor 1, Februari 2020
Implementasi Data Mining Menentukan Rekomendasi Penempatan Buku Berdasarkan Pola Peminjaman Dengan Menggunakan Association Rule
Implementation of Data Mining to Determine Book Placement Recommendation Based on Lending Pattern Using Association Rule
Yusuf Nawawi 1 , Imam Suharjo, S.T., M.Eng. 2
12 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: 1 yusufnawawi03@gmail.com, 2 imam@mercubuana-yogya.ac.id Tanggal submisi: 30-08-2019; Tanggal penerimaan: 12-03-2020

## ABSTRAK
Data peminjaman buku perpustakaan mengalami peningkatan, sehingga diperlukan pemrosesan untuk menjadikan  data record transaksi  peminjaman  tersebut  menjadi  sebuah  informasi,  yang  nantinya tujuan data tersebut akan berguna untuk pengunjung perpustakaan dalam pencarian buku dengan cara mencari keterkaitan buku yang dipinjam secara bersamaan. Cara melihat keterkaitan item buku yang dipinjam  dilakukan  analisis  data  peminjamanan  buku  perpustakaan  dari  2014  sampai  dengan  Maret 2019 data tersebut di- cleaning untuk memilih atribut id member, kode buku judul buku dan penulisan yang tidak konsisten kemudian data tersebut dikelompokan menjadi satu transaksi selama peminjaman buku  di  Perpustakan  dan  di transformasi menjadi  data  tabular  untuk  melakukan  perhitungan itemset buku yang dipinjam secara bersamaan. Dengan menggunakan metode association rule, untuk membuat aturan asosiasi menggunakan data yang telah dikelompokan dan di transformasi , menjadi satu transaksi data  tabular  selama  peminjaman  sebanyak  2225  data  transaksi  dengan support dan confidece 0.01 dengan  pembatasan  50  aturan  asosiasi,  dengan  hasil  aturan  tertinggi  adalah  peminjaman  buku  ilmu komunikasi  dengan  psikologi  dengan support  x  confidence 8.17%.  Untuk  informasi  rekomendasi kepada mahasiswa psikologi dan komunikasi.
Kata Kunci : aturan asosiasi ; data mining

## ABSTRACT
Library book lending data is  developing. Thus, a processing to make the lending transaction record data into information is required to assist the library visitor to find books by finding relation of book borrowed at the same time. The relation of borrowed book item was found by analyzing library book lending data from 2014 to March 2019. The data was cleaned to select the attributes of id member, book code, book title and inconsistent writing. Then, the data was grouped into  a single transaction during book lending in the library and transformed into tabular data to calculate the item set of books borrowed  at  the  same  time.  Association  rules  were  made  using  data  which  had  been  grouped  and transformed into one tabular data transaction during lending as many as 2225 transaction data with 0.01  support  and  confidence  by  implementing  limit  of  50  association  rules  with  the  highest  rule  is lending  of  communication  science  and  psychology  book  with  support  x  confidence  of  8.17%  for information on recommendations to psychology and communication students.
Keywords : association rule ; data mining
1. PENDAHULUAN Implementasi  Data  Mining  Menentukan Rekomendasi Penempatan Buku Berdasarkan Pola Peminjaman Dengan  kemajuan  teknologi  informasi pengolahan data yang akurat sangatlah dibutuhkan, sehingga dapat memberikan informasi  yang  tepat  dalam  kehidupan  sehari- hari.  Untuk  mendapat  informasi  yang  tepat,
Nawawi & Suharjo Implementasi Data Mining Menentukan Rekomendasi Penempatan Buku Berdasarkan Pola Peminjaman dengan Menggunaan Association Rule
dapat  memanfaatkan  data  untuk  menjadi pengambilan  keputusan  yang  akan  menjadikan sumber  informasi,  dengan  cara  mengolah  dan menganalisis  untuk  mengenali  informasi  pada data,  dari  data  tersebut  diproses  kemudian terbentuklah  suatu  aturan  yang  nantinya  akan berguna untuk membuat pengambilan keputuasan.  Hal  ini  yang  nantinya  akan memberikan  informasi  lebih,  dari  data  itu. Sehingga menjadi informasi yang berguna salah satunya data peminjaman buku di perpustakaan.
Perpustakaan  Merupakan  srana  untuk belajar  yang  dimiliki  oleh  kampus  untuk menunjang kegiatan mahasiswa, yang mempunyai koleksi buku berbagai literatur dari berbagai  ilmu  pengetahuan.  Meningkatnya kunjungan khususnya mahasiswa yang mencari refrensi  untuk  tugas  maupun  penelitian.  Dari data pengunjung yang meminjam buku mejadikan  tumpukan  data  tersebut  hanya sebagai  pendataan  peminjam  saja,  untuk  itu diperlukan  pemrosesan  untuk  menjadikan banyaknya  data  tersebut  dapat  rekomendasi penempatan buku yang berguna bagi pengunjung dalam pencarian buku.
Dengan  menggunakan  asosiasi,  yang nantinya  dapat  menemukan  himpunan  yang paling  sering  muncul  secara  bersamaan  dari kumpulan  data  tersebut.  Metode  asosiasi  ini yang dimana akan di membentuk pola data item dari  record  data  tersebut,  yang  nantinya  akan memberikan  informasi  yang  terkait  dengan buku  mana  saja  yang  sering  dipinjam.  dengan menganalisis record transaksi  peminjaman dengan  menemukan  keteraturan  pola  dari dataset transaksi yang berukuran besar .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ahmad Fikri  Fajri  (2016)  dengan  judul  Implementasi algoritma  apriori  dalam  menentukan  program studi  yang  diambil  mahasiswa.  Menjelaskan keputusan  merupakan  suatu  hal  yang  sangat berpengaruh dalam proses menghadapi alternative yang dipilih, berbagai kendala dalam memilih  konsentrasi  prodi  yang  sesuai  dengan kriteria memang cukup membingungkan. Tujuan  penelitian  ini  untuk  menentukan konsentrasi  program  studi  yang  akan  diambil oleh  mahasiswa  dengan  teknik  data  mining menggunakan metode algoritma apriori. Sistem membutuhkan data latih agar dapat membandingkan  apakah  mahasiswa  A  cocok dengan  prodi  X.  Prediksi  kecocokan  dapat
diperoleh  berdasarkan  hasil  perbandingan dengan mahasiswa lain yang memiliki kemiripan data demografi dengan mahasiswa A. Dengan menggunakan Algoritma Apriori didapatkan hasil berupa aturan yang merupakan kumpulan frequent  itemset dengan  nilai confidence yang tinggi.
Penelitian yang  dilakukan  oleh  Robi Yanto  (2017)  dengan  judul  Pemanfaatan data  mining  untuk  penempatan  buku  di perpustakaan menggunakan metode association  rule menjelaskan  data  mining merupakan  proses  analisis  data  untuk menemukan  suatu  pola  dari  kumpulan  data yang  tersembunyi  dengan  memanfaatkan data kunjungan perpustakaan, dapat menggali  informasi  tentang  buku-buku  apa yang  sering  dipinjam  oleh  pengunjung  dan keterkaitan antar masing-masing peminjaman hingga dapat melakukan penyusunan dan tata letak buku.
Penelitian  yang dilakukan oleh  Puspa S ari  (2018)  dengan  judul Aplikasi  data  mining dengan  menggunakan  algoritma  apriori  untuk penjualan  produk  terbesar  pada  CV.  Sakura photo.  Menjelaskan  dalam  persaingan  dunia bisnis  sekarang  ini,  menuntut  para  pelakunya untuk senantiasa mengembangkan bisnis mereka  dan  juga  agar  selalu  bertahan  dalam persaingan.  Untuk  mencapai  hal  itu,  ada beberapa  hal  yang  bisa  dilakukan  yaitu  dengan meningkatkan kualitas produk, dan pemanfaatan data transaksi.

## Data Selection
Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan  data  operasional  perlu  dilakukan sebelum  tahapan  penggalian  informasi  dalam KDD  dimulai.  Data  hasil  seleksi  yang  akan digunakan  untuk  proses data  mining ,  disimpan dalam  suatu  berkas,  terpisah  dari  basis  data operasional.

## Pre-Processing
Sebelum  Proses data  mining dapat dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses cleaning pada  data  yang  menjadi  fokus  KDD.  Proses Cleaning mencakup  antara  lain  membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada data,  seperti  kesalahan  cetak  ( tipografi ).  Juga dilakukan  proses encrichment, yaitu  proses
“memperkaya”  data  yang  sudah  ada  dengan data  informasi  lain  yang  relevan  dan  perlu untuk KDD, seperti data informasi eksternal.

## Transformasi
Coding adalah proses transformasi pada data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam  KDD  merupakan  proses  kreatif  dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.

## Data Mining
Data  mining adalah  proses  mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan  teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik, metode,  atau  algoritma  dalam  data  mining sangat  bervariasi.  Pemilihan  metode  atau algoritma  yang  sangat  bergantung  pada  tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

## Interprentation atau Evaluasi
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari proses  data  mining . Perlu  ditampilkan  dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahapan ini merupakan bagian dari  proses  KDD  yang  disebut interpretation. Tahapan  ini  mencakup  pemeriksaan  apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan  dangan  fakta  atau  hipotesis  yang ada sebelumnya.
Analisis  asosiasi  dikethui  sebagi  salah ilmu  data  mining yang  menjadi  pedoman  dari bebagai  ilmu  data  mining  lainya.  Terdapat, salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  sangat menarik  para  ilmuan  dengan  menghasilkan algoritma  yang  praktis  dengan  frekuensi  yang yang kebih tinggi  (Kusrini & Lutfi, 2009).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  alur  penelitian  ini  dijelaskan mengenai  pengumpulan  data,  beserta  proses penelitian.  Apa  saja  yang  berisi  mengenai  dari data  tersebut,  dengan  menggunakan  metode association  rule menentukan  rekomendasi penempatan buku di Perpustakaan.

## Gambar 1. Diagram Penelitian

## Pengumpulan Data
Untuk  penelitain  di  Perpustakaan  waktu yang  di  butuhkan  1  minggu  di  kampus  3 Universitas  Mercu  Buana  Yogyakarta  yang berada  di  Ringroad  Utara.  yang  meminjam buku dari perpustakaan kampus 1 dan kampus 3 dari  Februari,  Tahun  2014  sampai  dengan Maret,  2019  dengan  jumlah  9248  record peminjaman yang dipinjam oleh mahasiswa.
Tabel 1. Data Transaksi Peminjaman Buku
ID Mem Ber Kode Buku Judul Buku Load Date Due Date Load Status 110110 17 BUMB 11012 Psikologi Kerja 2/4/ 2014 2/11/ 2014 1 110110 17 BUMB 11014 Korupsi; sifat, sebab dan Fungsi 2/4/ 2014 2/11/ 2014 1 130110 17 BUMB 16088 English Perfect 4/15/ 2015 4/22/ 2014 1 090810 33 BUMB 16220 Perkem bangan Psikologi Anak 4/3/ 2014 4/10/ 2014 1 130510 68 BUMB 09704 Stastistik Induktif 4/10/2 014 4/21/20 14 1

## Pre-Processing
Tahapan  selanjutnya  yaitu  data  transaksi peminjaman  buku  di  perpustakan tersebut akan dilakukan pre -processing record data yang akan menjadi  tujuan  (KDD).  Setelah  dilakukan proses  pembersihan  data.  pada  selanjutnya dilakukan  tindakan  lanjutan  yaitu encrichment, proses proses memperbaiki data record peminjam buku.

## Transformasi Data
Proses  tahapan  transformasi  data  ini adalah  merubah  bentuk  data  menjadi  format
Nawawi & Suharjo Implementasi Data Mining Menentukan Rekomendasi Penempatan Buku Berdasarkan Pola Peminjaman dengan Menggunaan Association Rule
tabular,  Dimana  kolom  yang  diberi  nilai  “1” buku  yang  dipinjam  dan  yang  diberi  nilai  “0” data  sempel  transaksi  yang  diambil  dari  13 kolom  untuk  judul  buku  yang  dikelompokan sesuai refrensi buku.
Tabel 2. Data Tabular Transkasi Peminja man 01 02 03 04 05 06 07 08 09 010 011 012 013 1 0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 2 0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 3 0  1  1  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0 4 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 5 0  1  1  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0 6 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0 7 0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  1  0
8 0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0
9 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0 10 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1 Total 0  2  2  0  0  0  0  4  0  0  4  1  1 Tabel 3. Keterangan Kode Buku Kode Buku Judul Buku 01 Manajemen 02 Akuntansi 03 Ilmu Komunikasi 04 Teknologi Informasi 05 Bahasa Inggris 06 Matematika 07 Ilmu Politik 08 Psikologi 09 Umum 010 Agama 011 Metodologi Penelitian 012 Peternakan 013 Pertanian Proses Frekuensi Item
(1) ∑ ∑ (2) Tabel 4. Calon 1-Item
Kode Buku Judul Buku Jumlah 01 Manajemen 0 02 Akuntansi 2 03 Ilmu Komunikasi 2 04 Teknologi Informasi 0 05 Bahasa Inggris 0 06 Matematika 0 07 Ilmu Politik 0 08 Psikologi 4 09 Umum 0 010 Agama 0 011 Metodologi Penelitian 4 012 Peternakan 1 13 Pertanian 1 Tabel 5. Calon 2-Item Kode Buku Judul Buku Jumlah 02,03 Akuntansi Ilmu Komunikasi 2 02,011 Akuntansi, metodologi Penelitian 2 08,011 Psikologi, Metodologi Penelitian 1

## Aturan Asosiasi
| ∑ ∑
(3)
Tabel 6. Aturan Asosiasi dari F3 Aturan Confidence Jika meminjam buku akuntansi dan ilmu Komunikasi maka akan meminjam buku metode Penelitian 1/2  50% Jika meminjam buku akuntansi dan buku metode penelitian, maka akan meminjam ilmu komunikasi 1/2  50% Jika meminjam buku metode penelitian dna ilmu komunikasi maka akan meminjam buku akuntansi 0/2 0 Tabel 7. Aturan Asosiasi F2 Aturan Confidence Jika meminjam buku akuntansi maka akan meminjam buku ilmu Komunikasi 2/2  100%
Jika meminjam buku ilmu komunikasi maka akan meminjam buku akuntansi 2/2  100% Jika meminjam buku akuntansi maka akan meminjam buku metodologi penelitian 2/2  100% Jika meminjam buku metodologi penelitian maka akan meminjam akuntansi 2/4  50%

## 4. PEMBAHASAN
Aturan asosiasi  pada Tabel  8  merupakan hasil  seluruh  transaksi  peminjaman  buku perpustakaan yang berjumlah 2225 data, dengan support 0.01 dan confiden 0.01 yang meghasilkan  50  aturan  asosiasi.  Dari  aturan asosiasi  final  tersebut,  diambil  nilai  terbesar yang  berkaitan  dengan  peminjaman  buku sehingga  penempatan  ditentukan  oleh  nilai support  x  confidence dari  seluruh  aturan asosiasi yang akan didekatakan  menjadi 12 rak buku sebagai berikut pada Tabel 8
Tabel 8. Aturan Kategori Buku
No Kategori Buku 1 Ilmu Komunikasi
2 Psikologi
3 Metodologi Penelitian
4 Bahasa Inggris
5 Akuntansi
6 Teknologi Informasi
7 Umum
8 Agama
9 Manajemen
10 Ilmu Politik
11 Peternakan
12 Pertanian
Penempatan  kategori  buku  pada  rak  dari aturan asosiasi final yang di ambil nilai support x  confidence dari  standar minimum yang berbeda-beda  pada  nilai  masuk  standar  akan menjadi pengambilan keputusan dengan dengan nilai  terbesar  akan  menjadi  kekuatan  aturan asosiasi  penempatan  buku  ke  dalam  rak.  Dapat dilihat pada Tabel 9.

## Hasil
Untuk  penempatan  kategori  buku  pada rak dari aturan asosiasi final yang di ambil nilai support  x  confidence dari  standar minimum yang  berbeda-beda  pada  nilai  masuk  standar akan  menjadi  pengambilan  keputusan  dengan
dengan  nilai  terbesar  akan  menjadi  kekuatan aturan asosiasi penempatan buku ke dalam rak.
Tabel 9. Nilai Aturan Kategori Buku Terbesar
Kategori Buku Kategori Buku Ilmu Komunikasi – Psikologi 8,1% Metodologi Penelitian - Ilmu Komunikasi 5,25% Agama – Psikologi 2,26% Akuntansi – Metodologi Penelitian 1.96% Teknologi Informasi - Akuntansi 1,47% Umum – Agama 1,47% Bahasa Inggris – Akuntansi 1,47% Pertanian – Peternakan 1,18% Manajemen – Akuntansi 0,74% Ilmu Politik –Manajemen 0,74%

## 5. KESIMPULAN
Hasil  kesimpulan  implementasi  data mining rekomendasi penempatan kategori buku berdasarkan pola peminjaman buku perpustakaan oleh mahasiswa dengan menggunakan  metode association  rule maka Dalam  menemukan  kombinasi  2225  data peminjaman buku perpustakaan dapat menemukan  pola  keterkaitan  peminjaman dengan  dengan minimum  support 0.01  dan confidence 0.01
Untuk  melihat  kuat  tidaknya  aturan asosiasi, dapat dilihat dari nilai yang dihasilkan support  x  confidence tertinggi  yaitu  buku  ilmu komunikasi  dan  psikologi  dengan  nilai support x  confidence 8.17%  dan  metodologi  penelitian dengan ilmu komunikasi memiliki nilai support x  confidence sebesar  5.25%  yang  akan digunakan untuk penempatan buku pada rak. Pengujian dengan menggunakan support confidence 0.01  menghasilkan  50  aturan asosiasi  tertinggi  yaitu  peminjaman  buku  ilmu komunikasi  dengan  ilmu  psikologi  sebesar 8.17% dan untuk aturan rendah yaitu peminjaman  buku  akuntansi,  buku  ilmu komunikasi  dan  buku  agama  dengan  nilai 0.49%.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  Kepada  seluruh  pihak  yng ikut  terlibat  diantaranya  dosen  pembimbing Perpustakaan Universitas Mercu Buana Yogyakarta Teman-Teman FTI 2015
Nawawi & Suharjo Implementasi Data Mining Menentukan Rekomendasi Penempatan Buku Berdasarkan Pola Peminjaman dengan Menggunaan Association Rule

## DAFTAR PUSTAKA
Ain,  N.,  Kaur,  K.  &  Waheed,  M.,  2015.  The
Fajri,  A.  F.  (2016).  Implementasi Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan Program Studi Yang Diambil Mahasiswa.  Sistem  Informasi,  Smik Jayanusa.  ISSN:  1979-9292  E-ISSN: 2460-5611. Fitriati,  D.  (2016).  Implementasi  Data  Mining untuk  Menentukan  Kombinasi  Media Promosi  Barang  Berdasarkan  Perilaku Pembelian  Pelanggan  Menggunakan Algoritma Apriori. Teknik Informatika, Universitas Pancasila. ISBN : 979-587- 626-0.
Kusrini,  &  Lutfi, T.  E.  (2009).  Algoritma  Data Mining. Yogyakrta: Andi Offset.
Prosetyo,  E.  (2012).  Data  Mining  Konsep  Dan
Aplikasi
Menggunakan
Matlab.
Yogyakarta: Andi Offset.
Sani,  A.  (2016).  Analisa  Penjualan  Retail
Dengan  Metode  Association  Rule Untuk  Untuk  Pengambilan  Keputusan Strategis  Perusahaan  :  Studi  Kasus  PT.
Xyz. Sekolah Tinggi Manajemen
Informatika  dan  Komputer  Widuri.
ISSN: 2460-2105.
Santoso,  H.  (2017).  Data  Mining  Penyusunan
Buku  Perpustakaan  Daerah  Lombok
Barat Menggunakan Algoritma Apriori.
Sari,  P.,  &  Sinaga,  B.  (2018).  Aplikasi  Data
Mining Dengan Menggunakan Algoritma  Apriori  Untuk  Penjualan Produk  Terbesar  Pada  CV.  Sakura Photo. Program Studi Teknik Informatika,  STMIK  Pelita  Nusantara Medan.  e-ISSN  2580-9741  p-ISSN 2088-3943.
Suharjo, I. (2015). Klasifikasi Melalui Clustering  untuk  Memprediksi  Tingkat Kelulusan  Siswa  Berdasarkan  Data Akademik  Perguruan  Tinggi  (Studi Kasus Data: Program Psikologi
Universitas Mercu Buana Yogyakarta).
Yanto,  R.,  &  Dikekusuma,  H.  (2017).
Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan  Buku  Di  Perpustakaan Menggunakan Metode Association.
Jurusan Sistem Informasi, STMIK Bina
Nusantara  Jaya  Lubuklinggau.  ISSN: 2407-4322.
A.A. Fajrin, & M. Algifanri, (2018). Penerapan Data Mining Untuk Analisis PolaPembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth pada data transaksi  penjualan  Spare  Part  Motor. ISSN: 2406-7857.