Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.683
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Kajian Informasi & Perpustakaan ETTISAL Journal of Communication Semiotika: Jurnal Komunikasi Jurnal Ilmiah Dinamika Sosial Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal Sinestesia Journal of Communication Studies and Society Journal of Digital Media Communication
putu suparna, putu
Universitas Pendidikan Nasional
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Education Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Public Health Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi

 1 
Implementasi Data Mining Pada Perpustakaan Untuk Penentuan Tata Letak Buku Dalam Menarik Minat Baca Adie Wahyudi Oktavia Gama; Ni Made Widnyani; Putu Suparna
Techno.Com Vol 21, No 4 (2022): November 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i4.6940

Abstract

Perpustakaan memiliki sistem informasi untuk mempermudah manajemen sirkulasi buku. Sistem informasi biasanya hanya menghasilkan laporan harian, mingguan atau bahkan bulanan saja. Data mining adalah suatu cara dalam menemukan pengetahuan baru pada basis data dari suatu sistem informasi. Data mining mampu mengurai basis data untuk melakukan ekstraksi pengetahuan yang tidak ditemukan sebelumnya oleh sistem informasi. Asosiasi merupakan salah satu metode data mining yang bisa dipakai untuk menggali suatu pengetahuan baru. Teknik asosiasi memiliki berbagai algoritma yang dapat digunakan sebagai pendekatan dalam membentuk kombinasi produk, salah satunya adalah menggunakan algoritma apriori. Apriori berjalan dengan melakukan pendekatan dengan iterasi berulang pada basis data, dimana k-itemset dipakai membentuk (k+1)-itemset selanjutnya. Aturan asosiasi dimulai dengan penyiapan basis data serta setting nilai batas support dan confidence. Apriori melakukan scaning basis data secara berulang untuk membuat kombinasi dan mencatat kemunculannya pada semua transaksi. Frequent itemset atau kombinasi yang paling sering muncul diambil dari itemset yang total kemuculannya lebih besar atau sama dengan ambang nilai support yang ditentukan. Data yang dipakai pada riset ini adalah sampel 100 data peminjaman dari basis data sistem informasi perpustakaan Universitas Pendidikan Nasional. Terdapat 42 judul buku yang memenuhi minimum support, berhasil dibentuk 40 aturan asosiasi yang sesuai memenuhi minimum confidence. Berdasarkan analisis dan pembahasan tersebut diatas maka dapat dilihat bahwa algoritma apriori dapat menemukan frequent itemset tersembunyi dari data peminjaman buku yang digunakan untuk membentuk aturan asosiasi. Aturan asosiasi yang dihasilkan bisa dipakai mendukung keputusan penataan buku yang baik guna meningkatkan minat baca anggota perpustakaan.
Co-Authors Adie Wahyudi Oktavia Gama Dewa Ayu Adhiya Garini Putri Dio Komang Ajisaka Gusi Putu Lestara Permana I Made Suyasa I Made Wirya Darma I Wayan Sutama Kadek Devi Kalfika Anggria Wardani Ni Luh Putu Melyana Putri Ni Made Widnyani Nuning Indah Pratiwi Putri Gihonia Hukom Putu Indah Dianti Putri Putu Ratna Juwita Sari Theodora Enifrischaty Matur Tine Silvana Rachmawati Wahyu Indra Satria Wayan Ari Sastra Dewanti Yunus Winoto