ANALISA KONSISTENSI POLA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS:UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS SEBELAS MARET)

Transkripsi

1 ANALISA KONSISTENSI POLA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS:UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS SEBELAS MARET) SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu Program Studi Informatika Disusun Oleh : MIRANDA NUR QOLBI APRILINA M PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2016 i

2 ii

3 iii

4 MOTTO It's the moment you think you can't, that you can Celine Dion "Live as if you were to die tomorrow. Learn as if you were to live forever." Mahatma Gandhi "The future depends on what you do today." Mahatma Gandhi "Berhenti lari dari kenyataan hidupmu. Berhenti cemas atas penilaian orang lain, dan mulailah berbuat baik sebanyak mungkin." Tere Liye iv

5 HALAMAN PERSEMBAHAN Skripsi ini dipersembahkan untuk : - Ibu, ibu, ibu, Ayah - Adikku - Keluarga besarku - Keluarga besar S1 Informatika - Keluarga besar UPT TIK UNS - Anda, pembaca v

6 KATA PENGANTAR Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT karena atas limpahan rahmat dan karunia-nya, penulis dapat menyelesaikan skripsi untuk syarat mencapai gelar strata satu Program Studi Informatika UNS yang berjudul Analisa Konsistensi Pola Peminjaman Buku Menggunakan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus:UPT Perpustakaan Universitas Sebelas Maret). Penulis menyadari akan keterbatasan yang dimiliki dalam penyusunan skripsi ini, sehingga banyak bantuan dari berbagai pihak yang diberikan kepada penulis selama penulisan skripsi. Semoga Allah SWT membalas kebaikan pihak-pihak tersebut. Penulis mengucapkan terimakasih kepada : 1. Bapak Prof. Ir. Ari Handono Ramelan, M.Sc. (Hons), Ph.D selaku Dekan Fakultas MIPA Universitas Sebelas Maret Surakarta. 2. Bapak Drs. Bambang Harjito, M.App. Sc., Ph.D. selaku Kepala Program Studi Informatika, atas bimbingan, pengarahan, dan perhatian yang diberikan 3. Bapak Dr. Wiranto, M.Kom., M.Cs. selaku Dosen Pembimbing I yang telah meluangkan waktu untuk memberikan bimbingan, pengarahan, dan motivasi dalam penyusunan skripsi. 4. Bapak Drs. Widodo, M.Soc.Sc. selaku Dosen Pembimbing II yang telah meluangkan waktu untuk memberikan bimbingan dan pengarahan di bidang perpustakaan selama penyusunan skripsi. 5. Bapak Drs. YS. Palgunadi, M.Sc. dan Bapak Ristu Saptono S.Si.,M.T. selaku penguji yang telah memberikan masukan, kritik, dan saran selama penyusunan skripsi. Semoga penelitian yang telah dilakukan penulis dapat bermanfaat bagi para pembaca dan pihak terkait. Surakarta, 15 Desember 2015 Penulis vi

7 ANALISA KONSISTENSI POLA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS: UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS SEBELAS MARET) Miranda Nur Qolbi Aprilina Program Studi Informatika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret ABSTRAK Perpustakaan sebagai institusi pengelola koleksi karya yang bertujuan untuk memberikan pelayanan kepada pemustaka senantiasa berusaha meningkatkan kualitas pelayanannya, termasuk UPT Perpustakaan UNS. UPT Perpustakaan UNS merupakan perpustakaan perguruan tinggi yang bertugas memberikan layanan kepada civitas akademika UNS. Dalam usaha meningkatkan kualitas pelayanannya, UPT ini mengalami kendala, yaitu sulit mengetahui kecenderungan minat buku civitas akademika UNS, sehingga pengelola kesulitan mengembangkan perpustakaan sesuai dengan kebutuhan civitas akademika. Setiap hari, UPT Perpustakaan dapat melayani lebih dari 500 transaksi peminjaman, jika diakumulasikan dalam satu tahun UPT ini memiliki ribuan data transaksi yang hanya tersimpan dalam database aplikasi UNSLA. Data transaksi tersebut masih dapat diolah menjadi informasi yang bermanfaat, termasuk menyelesaikan permasalahan yang dialami oleh UPT Perpustakaan UNS. Database transaksi peminjaman tersebut diolah dengan menggunakan pendekatan data mining. Teknik data mining yang digunakan adalah Association Rule (support, confidence, lift ratio). Algoritma Association Rule yang digunakan adalah FP-Growth. Data transaksi diolah berdasarkan bulan, semester, dan tahun. Dari hasil penelitian diperoleh beberapa kesimpulan diantaranya : pertama, Frekuensi pola/rule yang diperoleh dari hasil olahan data transaksi peminjaman buku tidak selalu sama untuk setiap bulannya. Kedua, Kategori buku alternatif yang kemungkinan besar sering dipinjam oleh peminjam adalah buku dengan kategori Sosial dan Ilmu Terapan. Kata Kunci: Data mining, Association Rule, FP-Growth, Lift Ratio, Perpustakaan vii

8 ANALYSIS Of The CONSISTENCY Of LOANING BOOKS PATTERNS USING FP-GROWTH ALGORITHM (Case Study: THE TECHNICAL SERVICE UNIT OF LIBRARY AT SEBELAS MARET UNIVERSITY) Miranda Nur Qolbi Aprilina Program Study of Informatics, Mathematic and Science Faculty Sebelas Maret University ABSTRACT The library as an institution who manages the collection of work that aims to provide service to the visitors are always trying to improve the quality of its services, including the technical service unit of library at Sebelas Maret University (UPT Perpustakaan UNS). UPT Perpustakaan UNS is an university library in charge of providing services to civitas academica UNS. In an effort to improve the quality of service, UPT experienced constraints, it is difficult to know the trend of the interesting book of civitas academica UNS, so the manager difficulties in developing the library in accordance with the needs of the civitas academica. Every day, UPT Perpustakaan can serve more than 500 loan transactions, if accumulated in one year this UPT has thousands of transaction data that is only stored in database applications UNSLA. The transaction data can still be processed into useful information, including resolving the problems that experienced by UPT Perpustakaan UNS. The lending transactions processed database by using a data mining approach. Data mining techniques used are Association Rule (support, confidence, lift ratio). Association Rule algorithm used is Frequent Pattern Growth (FP-Growth). Transaction data are processed by month, semester, and year. The research results obtained from the results of that first, the frequency of the pattern/rule obtained from processed data book-borrowing transactions are not always the same for every month. Second, the category of books most likely alternatives are often borrowed by the borrower is a book by category of social and applied sciences. Keywords: Data mining, Association Rule, FP-Growth, Lift Ratio, Library viii

9 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PERSETUJUAN... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii MOTTO... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v KATA PENGANTAR... vi ABSTRAK... vii ABSTRACT... viii DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xiii DAFTAR LAMPIRAN... xv BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Sistematika Penulisan... 6 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Dasar Teori Data Mining Association Rule Analisa Konsistensi Pola Pengukuran Pusat Data Perpustakaan Penelitian Terkait BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Kerangka Kerja Pengumpulan Data ix

10 Preprocessing Proses Pengolahan Data Menggunakan Association Rule dan Algoritma FP-Growth Analisa Konsistensi Pola BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data Preprocessing Proses Pengolahan Data Analisa Konsistensi Pola Peminjaman Buku Pembahasan Analisa Pola/Rule Bulan dari Tahun Analisa Pola/Rule Semester dari Tahun Analisa Pola/Rule Tahun Analisa Konsistensi Pola BAB 5 PENUTUP Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN LAMPIRAN LAMPIRAN LAMPIRAN LAMPIRAN x

11 DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Data 9 Transaksi yang Terjadi Pada AllElectronics (Jiawei, Han; Kamber, Micheline, 2006) Tabel 2.2 Data 9 Transaksi yang Terjadi Pada AllElectronics (Jiawei, Han; Kamber, Micheline, 2006) (Lanjutan) Tabel 2.3 Nilai Frekuensi untuk Setiap Item Tabel 2.4 Penjelasan Mengenai Asal Nilai Support Count I2,I3,I4, dan I Tabel 2.5 Transaksi Setelah Diurutkan Nilai Frekuensi dari Tiap Item Tabel 2.6 Pembangkitan Conditional Pattern Base, Conditional FP-Tree dan Pembentukan Frequent Pattern Tabel 2.7 Rule dan Nilai Support yang Dihasilkan dari Proses Pembangkitan Conditional Pattern Base, Conditional FP-Tree, dan Pencarian Frequent Pattern Tabel 2.8 Hasil Menghitung Nilai Confidence dan Lift untuk Tiap Kemungkinan Rule Tabel 2.9 Daftar Keseluruhan Hasil Seleksi Berdasarkan Nilai Confidence dan Lift Tabel 2.10 Kategorisasi Main Classes (Suwarno, 2007) Tabel 2.11 Rincian Perbedaan Penelitian Novta Miraldi dkk (2014) dengan Penelitian Baru Tabel 2.12 Kesimpulan Terkait Penelitian Mengenai Association Rule, FP- Growth, dan Lift Tabel 2.13 Rincian Perbedaan Penelitian Suryati Ali (2014) dengan Penelitian Baru Tabel 2.14 Penelitian Terkait Perbandingan Algoritma Apriori dan FP-Growth. 40 Tabel 3.1 Contoh Penghilangan Redundansi Data Tabel 3.2 Contoh Proses Kategorisasi Judul Buku Tabel 3.3 Contoh Pengecekan dan Penghilangan Redundansi Kategori Buku Tabel 3.4 Contoh Pembentukan Transaksi Peminjaman Tabel 3.5 Hasil Akhir Preprocessing Tabel 3.6 Contoh 8 Transaksi Peminjaman Buku xi

12 Tabel 3.7 Daftar Nilai Support count untuk Tiap Kode Kategori Buku Tabel 3.8 Pengurutan Kategori Buku Berdasarkan Nilai Support Count Terbesar Tabel 3.9 Pengurutan Kategori Buku Pada Setiap Transaksi Tabel 3.10 Pencarian Frequent Patterns Tabel 3.11 Pencarian Frequent Patterns (Lanjutan) Tabel 4.1 Jumlah Data Mentah Tiap Bulan ( ) Tabel 4.2 Jumlah Data Mentah Tiap Semester ( ) Tabel 4.3 Jumlah Data Mentah Tiap Tahun ( ) Tabel 4.4 Jumlah Data Transaksional Hasil Preprocessing Tiap Bulan ( ) Tabel 4.5 Jumlah Data Transaksional Hasil Preprocessing Tiap Bulan ( ) (Lanjutan) Tabel 4.6 Jumlah Data Transaksional Hasil Preprocessing Tiap Semester ( ) Tabel 4.7 Jumlah Data Transaksional Hasil Preprocessing Tiap Tahun ( ) Tabel 4.8 Jumlah Pola/Rule Hasil Olahan Data Tiap Bulan ( ) Tabel 4.9 Jumlah Pola/Rule Hasil Olahan Data Tiap Semester ( ) Tabel 4.10 Jumlah Pola/Rule Hasil Olahan Data Tiap Tahun ( ) Tabel 4.11 Karakteristik Peminjam Pada Semester I Tahun Tabel 4.12 Karakteristik Peminjam Pada Semester I Tahun 2013 (Lanjutan) Tabel 4.13 Karakteristik Peminjam Pada Semester I Tahun Tabel 4.14 Karakteristik Peminjam Pada Semester II Tahun Tabel 4.15 Karakteristik Peminjam Pada Semester I Tahun xii

13 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Tahapan yang Terdapat dalam Proses Data Mining (Han & Kamber, 2006) Gambar 2.2 FP- Tree (Jiawei, Han; Kamber, Micheline, 2006) Gambar 2.3 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Transaksi 1 (T100 {I2,I1,I5}) Gambar 2.4 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Transaksi 2 (T200 {I2,I4}) Gambar 2.5 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Transaksi 3 (T300 {I2,I3}) Gambar 2.6 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Transaksi 4 (T400 {I2,I1,I4}) Gambar 2.7 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Transaksi 5 (T500 {I1,I3}) Gambar 2.8 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Transaksi 6 (T600 {I2,I3}) Gambar 2.9 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Transaksi 7 (T700 {I1,I3}) Gambar 2.10 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Transaksi 8 (T800 {I2,I1,I3,I5}) Gambar 2.11 Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Transaksi 9 (T900 {I2,I1,I3}) Gambar 2.12 Hasil Akhir Pembentukan FP-Tree Gambar 2.13 Box Plot dan Whiskers (Lind et al., 2007) Gambar 3.1 Kerangka Kerja Penelitian Gambar 3.2 Tahap Preprocessing yang Dilakukan Terhadap Data Penelitian Gambar 3.3 FP-Tree yang Terbentuk dari 8 Transaksi Peminjaman Buku Gambar 3.4 Grafik Hubungan Frekuensi Kemunculan Rules dengan Frekuensi Rules Gambar 3.5 Box Plot dan Whiskers untuk Frekuensi Pola Konsisten Gambar 4.1 Grafik Hubungan Pola/Rule Tiap Bulan pada Tahun xiii

14 Gambar 4.2 Grafik Hubungan Frekuensi Pola/Rule yang dihasilkan pada Semester ( ) Gambar 4.3 Grafik Frekuensi Pola/Rule yang dihasilkan pada Tahun Gambar 4.4 Grafik Hubungan Pola dan Frekuensi Kemunculan Pola Semester II Tahun Gambar 4.5 Grafik Hubungan Pola dan Frekuensi Kemunculan Pola Semester I Tahun Gambar 4.6 Grafik Hubungan Pola dan Frekuensi Kemunculan Pola Semester I Tahun Gambar 4.7 Grafik Hubungan Pola dan Frekuensi Kemunculan Pola Semester II Tahun Gambar 4.8 Grafik Hubungan Pola dan Frekuensi Kemunculan Pola Semester I Tahun Gambar 4.9 Grafik Hubungan Pola dan Frekuensi Kemunculan Pola Tahun Gambar 4.10 Grafik Hubungan Pola dan Frekuensi Kemunculan Pola Tahun Gambar 4.11 Grafik Hubungan Karakteristik Peminjam (Pola) Semester I dengan Tahun Gambar 4.12 Grafik Hubungan Karakteristik Peminjam (Pola) Semester II dengan Tahun Gambar 4.13 Grafik Karakteristik Peminjam (Pola) Tahun xiv

15 DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Pola/Rule Hasil Olahan Data Transaksi Peminjaman Buku Tahun LAMPIRAN 2 Pola/Rule Hasil Olahan Data Transaksi Peminjaman Buku Tahun LAMPIRAN 3 Pola/Rule Hasil Olahan Data Transaksi Peminjaman Buku Tahun LAMPIRAN 4 Pola/Rule Hasil Olahan Data Transaksi Peminjaman Buku Tahun LAMPIRAN 5 Gambar Tampilan Aplikasi Analisa Konsistensi Pola Peminjaman Buku xv