Sistem Rekomendasi Buku di Perpustakaan Menggunakan Machine Learning dan Algoritma Apriori - Jannah, Miftahul; Yumami, Eva; Julianto, Afis; Rahmi, Elvi (Jurnal Sains dan Informatika, 2025)
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.