Sistem Rekomendasi Buku di Perpustakaan Menggunakan Machine Learning dan Algoritma Apriori

Main Article Content

Miftahul Jannah
Eva Yumami
Afis Julianto
Elvi Rahmi

Abstract

Perpustakaan Politeknik Negeri Bengkalis memiliki peran penting dalam mendukung kegiatan akademik mahasiswa dan dosen. Namun, pertambahan jumlah koleksi buku sering kali menyulitkan pengguna dalam menemukan buku yang relevan secara cepat dan tepat. Permasalahan ini disebabkan oleh keterbatasan sistem pencarian konvensional yang hanya mengandalkan judul atau pengarang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi buku berbasis algoritma Apriori guna menganalisis pola peminjaman dan preferensi pengguna. Data yang digunakan berupa riwayat transaksi peminjaman buku di perpustakaan, yang dianalisis untuk menemukan asosiasi antar buku. Hasil analisis menunjukkan adanya aturan asosiasi yang signifikan, seperti buku "Akuntansi BUMDes" yang sering dipinjam bersamaan dengan "Akuntansi Keuangan Menengah: Berbasis PSAK" dan "Analisis Laporan Keuangan". Selain itu, buku "Algoritma machine learning" kerap dipinjam bersamaan dengan "Pemrograman Python Untuk Penanganan Big Data" (confidence = 1.0, lift = 70.50) dan "Pemrograman CNC & Aplikasi Di Dunia Industri" (confidence = 1.0, lift = 47.00), menunjukkan hubungan erat antara bidang pemrograman, data, dan teknik. Nilai confidence sebesar 1.0 dan lift yang tinggi menunjukkan hubungan kuat antar buku. Temuan ini bermanfaat bagi pengelola perpustakaan dalam menyusun rekomendasi buku, strategi pengelolaan persediaan, serta pengaturan tata letak koleksi. Dengan demikian, penerapan algoritma Apriori terbukti efektif dalam meningkatkan layanan informasi dan pengalaman pengguna di perpustakaan.

Article Details

Section
Articles

References

[1] S. Saefudin and D. Fernando, “Penerapan Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan Algoritma Apriori,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 7, no. 1, pp. 50–56, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i1.1899.

[2] R. A. S. Prayoga, R. Basatha, M. S. Akbar, E. A. Elfaiz, and C. D. Putra, “Penerapan Data Mining untuk Peminjaman Buku dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Ilmu Komput. Dan Multimed., vol. 1, no. 2, pp. 1–6, 2024, doi: 10.46510/ilkomedia.v1i2.18.

[3] N. Wandi, R. A. Hendrawan, and A. Mukhlason, “Pengembangan Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku dengan Penggalian Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Badan Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Jawa Timur),” J. Tek. ITS, vol. 1, no. 1, pp. A445–A449, 2012, doi: 10.12962/j23373539.v1i1.1293.

[4] R. Ardiansyah, M. A. Bianto, and B. D. Saputra, “Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan Sekolah menggunakan Metode Content-Based Filtering,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 510–518, 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i2.5131.

[5] A. Mugnia and M. M. Mutoffar, “Implementation of the Apriori Algorithm for Book Recommendation Systems in Digital Libraries,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. Dan Sist. Informasi), vol. 11, no. 1, pp. 1–12, 2024, doi: 10.35957/jatisi.v11i1.6919.

[6] T. Handayani and E. S. Hartatik, “Pendampingan Pelabelan Call Number Jenis Buku Bacaan Koleksi Perpustakaan di SD Negeri Manyaran 01 Semarang,” Harmon. J. Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 7, no. 2, pp. 101–110, 2023, doi: 10.14710/hm.7.2.101-110.

[7] T. Tawaf and K. Alimin, “Kebutuhan Informasi Manusia: Sebuah Pendekatan Kepustakaan,” Kutubkhanah, vol. 15, no. 1, pp. 50–59, 2012, doi: 10.24014/kutubkhanah.v15i1.249.

[8] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol., vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2019.

[9] A. D. Hananto, A. M. Erfiana, B. L. P. Putri, P. D. Putri, and F. Kurniawan, “Algoritma Machine Learning Naïve Bayes pada Analisis Sentimen Kesepakatan Polri dan GNPF-MUI pada Aksi Bela Islam III ‘212,’” J. Komputasi Terdistribusi, vol. 7, no. 4, pp. 151–160, 2024.

[10] N. N. Merliani, N. I. Khoerida, N. T. Widiawati, L. A. Triana, and P. Subarkah, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Untuk Rekomendasi Menu Makanan Dan Minuman,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 9–16, 2022, doi: 10.25077/TEKNOSI.v8i3.2022.009-016.