ANALISIS POLA PEMINJAMAN BUKU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

Pulut Suryati

Abstract


Perpustakaan merupakan fasilitas atau tempat yang menyediakan sarana bahan bacaan. Penataaan buku yang baik akan membantu pustakawan dalam memperoleh sumber bacaan yang baik. Mengetahui pola peminjaman buku merupakan salah satu cara untuk peningkatan layanan perpustakaan, sehingga dapat meningkatkan minat baca bagi masyarakat. Algoritma Apriori merupakan metode yang  digunakan untuk menggali kaidah asosiasi. Analisis asosiasi dalam teknik data  mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. Pada artikel inu algoritma apriori digunakan untuk menganalisis  pola peminjaman buku di perpustakaan STMIK Akakom.  Tujuan analisis pola dapat memberikan rekomendasi pengaturan tata letak buku perpustakaan di perpustakaan STMIK AKAKOM. Analisis dilakukan untu data transaksi peminjaman diperpustakaan STMIK AKAKOM data tahun 2017, 2018 dan 2019. Data yang dihasilkan dapat menggambarkan  assosiasi rule buku yang dipinjam secara bersamaam.. Hasil analisis transaksi peminjaman buku   di perpustakaan dengan batasan minimum support  30% dan minimum confidence 60%, membentuk  9 rules di tahun 2017 dan 2018 sedangkan pada tahun 2019 terdapat 10 rules. Pola yang dihasilkan sebagai rekomendasi kepada pihak perpustakaan untuk mengatur tata letak buku.


Keywords


apriori; assosiasi; perpustakaan; pola peminjaman buku

Full Text:

PDF

References


Han, J., Kamber, M., dan Pai, J. (2012). Data Mining Concepts and Techniques Third Edition. San Francisco: Morgan Kaufmann.

Bahri, S., Wibowo, A., Wajhillah R., dan Suhada, S. (2019). Data Mining : Algoritma Klasifikasi & Penerapannya dalam Aplikasi. Yogyakarta. Graha Ilmu

Gunadi, G., dan Sensuse, D. I. (2016). Penerapan metode data mining market basket analysis terhadap data penjualan produk buku dengan menggunakan algoritma apriori dan frequent pattern growth (fp-growth): studi kasus percetakan pt. Gramedia. Telematika MKOM, 4(1), 118-132.

Pane, D. K. (2013). Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Kreditplus). Pelita Informatika Budi Darma, IV (3), 25–29.

Tampubolon, K., Saragih, H., Reza, B., Epicentrum, K., dan Asosiasi, A. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada sistem persediaan alat-alat kesehatan. Majalah Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah, 1(1), 93-106.

Kusumo, H., Sediyono, E., dan Marwata. (2019). Analisis Algoritma Apriori Untuk Mendukung Strate-gi Promosi Perguruan Tinggi. Walisongo Journal of Information Technology,Vol. 1 No. 1 (2019): 51-62 DOI:http://dx.doi.org/10.21580/wjit.2019.1.1.4000

Tan, P. N., Steinbach, M., dan Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining, Pearson Education, Boston.




DOI: http://dx.doi.org/10.26798/jiko.v5i1.509

Article Metrics

Abstract view : 1180 times
PDF - 699 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Copyright (c) 2022 Pulut Suryati

JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)

Published by
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Universitas Teknologi Digital Indonesia (d.h STMIK AKAKOM)

Jl. Raya Janti (Majapahit) No. 143 Yogyakarta, 55198
Telp. (0274)486664

Website : https://www.utdi.ac.id/

e-ISSN : 2477-3964 
p-ISSN : 2477-4413

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.