REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU BERDASARKAN MINAT PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN ASSOCIATION RULE

Banyaknya keragaman buku di perpustakaan, menyebabkan pengguna sulit menemukan buku yang sesuai dengan keinginan mereka. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem rekomendasi peminjaman buku berdasarkan minat pengunjung menggunakan metode k-means dan association rule. Penelitian ini dilakukan pada perpustakaan UTM. Data yang digunakan adalah data anggota dan transaksi pinjam mahasiswa fakultas teknik. Dengan skenario ujicoba 200 record data. Proses pengelompokan pengunjung berdasarkan total data tiap cluster dan jumlah nilai yang terdapat dalam satu cluster yang paling besar. Kelompok mahasiswa yang aktif melalui proses association rule didapatkan support minimal 30% dan support maksimal 50%. Rule terbaik pada minsup 50% yaitu kombinasi Algoritma & pemrograman dengan borland C++ dan Pemrograman C dan Implementasinya. Dengan nilai support 70% dan nilai confidence 100%. Support minimal terbentuk dari jumlah tiap item yang lebih besar sama dengan minsup. Support maksimal terbentuk dari minsup yang digunakan tidak lagi menghasilkan output berupa rule. Rule terbaik adalah rule yang mempunyai nilai support dan confidence yang paling tinggi. Rule tersebut mempunyai nilai kepercayaan yang mewakili seluruh kombinasi item yang terbentuk. Semakin besar minsup yang digunakan rule yang dihasilkan semakin sedikit, namun rule yang dihasilkan semakin kuat karena memiliki nilai kepercayaan yang tinggi.