<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak signifikan dalam berbagai bidang, termasuk pengelolaan dan pelayanan perpustakaan. Perpustakaan sebagai pusat informasi publik dituntut untuk mengikuti perkembangan zaman melalui penerapan teknologi informasi guna meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan. Seiring bertambahnya koleksi, perpustakaan menyimpan ribuan buku dari berbagai kategori, yang membuat proses pencarian buku menjadi tidak efisien jika tata letaknya tidak diatur dengan baik. Salah satu tantangan utama yang dihadapi adalah pengelolaan tata letak buku agar lebih terstruktur, efisien, dan mampu meningkatkan kenyamanan pengunjung dalam mencari dan meminjam buku. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola peminjaman buku serta mengoptimalkan tata letak buku di Perpustakaan Daerah Timor Tengah Utara (TTU) berdasarkan hubungan antar buku yang sering dipinjam secara bersamaan. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menerapkan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth), sebuah metode data mining yang digunakan untuk menemukan pola asosiatif antar item dalam transaksi peminjaman. Data yang digunakan berupa 435 transaksi peminjaman buku yang dicatat selama periode Januari hingga Desember 2024. Tahapan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data, preprocessing untuk membersihkan dan menyusun data, pembentukan struktur FP-Tree, serta proses ekstraksi aturan asosiasi menggunakan parameter minimum support sebesar 5% dan minimum confidence sebesar 75%. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan bantuan platform Google Colaboratory. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma FP-Growth mampu mengidentifikasi sebanyak 139 aturan asosiasi yang valid, seluruhnya memenuhi ambang batas nilai confidence di atas 75%. Temuan ini menunjukkan adanya keterkaitan yang konsisten antara beberapa buku yang sering dipinjam bersamaan oleh pengunjung. Informasi tersebut sangat berguna dalam penyusunan tata letak buku yang lebih optimal, yakni dengan menempatkan buku-buku yang saling berelasi dalam rak yang berdekatan. Dari hasil penelitian ini, maka dapat disimpulkan bahwa algoritma FP-Growth merupakan pendekatan yang efektif dan efisien dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk meningkatkan penataan koleksi dan kualitas layanan di lingkungan perpustakaan.]]>
Copyrights © 2025
