IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI DENGAN EVALUASI LIFT RATIO PADA SISTEM REKOMENDASI BUKU PERPUSTAKAAN POLITEKNIK NEGERI BALI BERBASIS WEB

Abstract

Peningkatan akumulasi data historis transaksi peminjaman di Perpustakaan Politeknik Negeri Bali (PNB) belum dimanfaatkan secara optimal untuk membantu mahasiswa menemukan literatur yang relevan secara efisien. Penelitian ini bertujuan membangun sistem rekomendasi buku berbasis web serta menguji kualitas aturan asosiasi menggunakan validasi Lift Ratio. Metode penelitian yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan menerapkan algoritma Apriori pada dataset sirkulasi tahun 2025 yang mencakup 1.174 transaksi unik dan 1.010 judul buku, diimplementasikan menggunakan framework Streamlit. Hasil eksperimen pada ambang batas minimum support 0,001 dan minimum confidence 0,01 berhasil mengekstraksi 144 aturan asosiasi. Evaluasi Lift Ratio membuktikan bahwa 100% aturan yang terbentuk memiliki nilai Lift > 1,0, mengonfirmasi seluruh rekomendasi memiliki korelasi positif nyata dan bukan hubungan acak. Pengujian kuantitatif menggunakan metrik Precision menghasilkan akurasi mutlak sebesar 100% pada sampel aturan teratas. Penelitian ini menyimpulkan bahwa implementasi algoritma Apriori dengan validasi Lift Ratio sukses berfungsi sebagai mekanisme verifikasi penjamin mutu kualitas rekomendasi literatur akademik di Perpustakaan PNB