PENENTUAN ATURAN ASOSIASI PADA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH

Elwani Elwani

Abstract


Tujuan dari penelitian ini dapat membantu Perpustakaan STMIK – AMIK Dumai untuk mengambil kesimpulan menentukan jenis Buku yang paling banyak diminati oleh mahasiswa. Istilah Data mining dan knowledge discovery in database (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data yang besar. Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari Data mining merupakan proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang berupa ilmu pengetahuan. Penelitian ini melakukan analisa data dengan menggunakan Data mining dan metode algoritma FP-Growth dan Tools Rapidminer studio7.3. Algoritma FP-Growth menganalisis data transaksi peminjaman buku untuk mengetahui dalam perpustakaan. Hasil algoritma FP-Growth dapat menemukan rule atau knowledge untuk menganalisa strategi dalam menentukan transaksi peminjaman buku dan dapat digunakan untuk proses ekstraksi rule atau knowledge yang dihasilkan. Association rule adalah salah satu teknik utama dalam Data mining dan merupakan bentuk yang paling umum dipakai dalam menemukan pattern atau poladari suatu kumpulan data. Berdasarkan hasil pengujian dan analisa Assoction Rule menggunakan Algoritma FP-Growth dan Tools Rapidminer Studio 7.3. Jadi jumlah Rules keseluruhan yang telah diproses adalah 7 keputusan atau pengetahuan baru dengan nilai kombinasi 12 jenis buku, nilai Support A (%) terendah adalah 0,143 dengan Confidence ≥ 50 % “Yes” dan ≤ 50 % “No”.


Kata Kunci: Knowledge Discovery in Database (KDD), Data mining, Fp-Growth, Association rule,


Full Text:

PDF

References


Abdullah, D, Erliana, I, C & Juliana,( 2015), Implementasi Metode Rough Set Untuk Menentukan Data Nasabah Potensial Mendapatkan Pinjaman, SENATKOM, ISSN : 2460-4690. Hal:,

Anas, A, (2016), Analisa algorithma apriori Untu mendapatkan pola peminjaman buku perpustakaan smpn 3 batanghari, MEDIA SISFO, ISSN : 1978-8126, Vol. 10, No. 2., Hal: 282-295.

Arisandi, D, Nofriandi,(2016), Analisa pola pemilihan program studi Bagi calon mahasiswa di universitas abdurrab menggunakan association rule, UNIVRAB, ISSN : 2477-2062, Vol. 1, No. 1., Hal:, 89-90

Dahlan, A., Utami, E., & Luthfi, T, T., (2013). Perancangan Data Warehouse Perpustakaan Perguruan Tinggi Xyz Menggunakan Metode Snowflake Schema.INFORMATIKA, ISSN : 1907-2430: Vol . 8, No 24, Hal:, 1-15

Ikhwan, A., & Sriani., D, N., (2015). Penerapan Data mining dengan Algoritma Fp-Growth untuk Mendukung Strategi Promosi Pendidikan (Studi Kasus Kampus STMIK Triguna Dharma), SAINTIKOM, ISSN : 1978-6603., Hal:, 221-226

Nasari, F, & Darma, S,(2015), Penerapan k-means clustering pada data penerimaan mahasiswa baru (studi kasus : universitas potensi utama), TEKNOLOGI, ISSN : 2302-3805., Hal:, 2.1.

Meilani, D, B., & Azinar, W, A., (2015) Penentuan pola yang sering muncul untuk penerima kartu jaminan kesehatan masyarakat (jamkesmas) Menggunakan metode fp-growth, TEKNOLOGI, ISSN : 2089-1121., Hal:, 424-431

Sari, P, D., (2015), Data mining perkiraan produksi spanduk dengan algoritma apriori (studi kasus :Cv. Mentari persada medan), INFORMATIKA, ISSN : 2301-9425., Vol. 9, No.1, Hal:, 33-41.

Singh, J., Ram, H & Dr. Sodhi, J.S., (2013) Improving Efficiency of Apriori Algorithm Using Transaction Reduction, INTERNASIONAL, ISSN : 2250-3153., Vol. 3., Hal:, 1-4

Triyanto, A, W, (2014), Association Rule Mining Untuk Penentuan Rekomendasi Promosi Produk, SIMETRIS, Vol. 5, No.2, Hal: 121-125

Wahyudi, N. E., (2013). Teknik Klasifikasi untuk Melihat Kecenderungan Calon Mahasiswa Baru dalam Memilih Jenjang Pendidikan Program Studi di Perguruan Tinggi. DINAMIKA, ISSN : 0854-9524 : Vol 18, No.1, Hal:, 55-64

Wandi, N, Rully, A, Hendrawan & Mukhlason, A., (2012), Pengembangan Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku dengan Penggalian Assocition Rulen Menggunakan Algoritma Apriori (Studin Kasus Badan Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Jawa Timur), TEKNIK ITS, ISSN : 230-9271., Vol. 1, Hal:, A-445-A-449.




DOI: http://dx.doi.org/10.36723/juri.v9i1.59

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.