PEMANFAATAN DATA MINING UNTUK PENEMPATAN BUKU DI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE

PEMANFAATAN DATA MINING UNTUK PENEMPATAN BUKU DI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE

  • Eka Sabna
Keywords: Keywords : Data Mining, Library, Association Rule

Abstract

Abstract

                    Data mining is the process of analyzing data to find a pattern of hidden data collection by utilizing library visit data, can dig up information about what books are often borrowed by visitors and the relationship between each borrower to be able to compile and layout books. To be able to place books in accordance with the needs of members, it is necessary to process a data processing of book borrowing using the Associtation Rule method so that support and confidence can be found between books that are often borrowed so that patterns can be identified. The research data were obtained from book lending data at the Hang Tuah Pekanbaru STIKes Library. In processing the data using the Rapidminer software with the Association Rule method with support = 0.6 and confidence = 0.9. The resulting rule to be used as a book placement pattern consists of 7 patterns / rules.

Keywords : Data Mining, Library, Association Rule.

 

Abstrak

Data mining merupakan proses analisa 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 peminjam hingga dapat melakukan penyusunan  dan tata letak buku. Untuk dapat melakukan penempatan buku sesuai dengan kebutuhan anggota perlu dilakukan suatu proses pengolahan data peminjaman buku dengan menggunakan metode Associtation  Rule agar dapat diketahui support dan confidence antara buku-buku yang sering di pinjam sehingga dapat diketahui pola penempatan buku. Data penelitian diperoleh dari data peminjaman buku di Perpustakaan STIKes Hang Tuah Pekanbaru. Dalam pengolahan data nya menggunakan software Rapidminer dengan metode  Association Rule dengan nilai support = 0.6 dan confidence = 0,9. Rule yang dihasilkan untuk dijadikan pola penempatan buku terdiri dari 7 pola/rule.

 

Kata Kunci : Data Mining, perpustakaan, Assocition Rule

References

Daniel T. Larose, 2005, Discovering Knowledge in Data: an Introduction to Data Mining, John Wiley & Sons
Erwin, 2009, Analisis Market Basket dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth, Jurnal Vol 4
Ian H. Witten, Frank Eibe, Mark A. Hall,2011, Data mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 3rd Edition, Elsevier
Jiawei Han and Micheline Kamber, 2006, Data Mining: Concepts and Techniques Second Edition

Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition, Elsevier, 2012
Kurniawan, Harris, 2014 , Analisa Pola Data Penyakit Rumah Sakit dengan Menerapkan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori, Seminar Nasional Informatika

Ramadhani, Nilam, Badar , 2014, Analisis Pola Asosiasi dan Sekuensial Data Rekam Medis RSUD DR.H.Slamet Martodirdjo Pamekasan dengan Teknik Data Mining Menggunakan Algortima Apriori, Seminar Nasional Sistem Informasi
Markus Hofmann and Ralf Klinkenberg, 2014, RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications, CRC Press Taylor & Francis Group
http://ramaalghazali.blogspot.co.id/2014/12/makalah-rumah-sakit.html diakses Mei 2016
http://medikalrecord.blogspot.co.id/2010/07/pengertiantujuankegunaan-rekam-medis.html diakses Mei 2016
Published
2019-10-31
Section
Articles