UPT Perpustakaan UNS memiliki jumlah koleksi sebanyak 37.271 buah pustaka dan rata-rata 75.316 pertahun sirkulasi buku yang dikelola dalam sistem UNSLA (UNS Library Automation). Analisis diperlukan untuk menggali informasi berharga yang dapat digunakan untuk berbagai kepentingan. Apriori adalah algoritma yang paling sering digunakan dalam association rule mining. Penggunaan Apriori memiliki kelemahan pada data yang tersebar. Jaccard Similarity adalah algoritma yang digunakan untuk mencari kesamaan antar dua set. Penerapan Jaccard Similarity pada association rule mining diketahui dapat menemukan assocation rule pada data yang tersebar. Penelitian ini dilakukan untuk mencari tahu bagaimana konsistensi association rule yang dihasilkan kombinasi Apriori dan Jaccard Similarity dibandingkan dengan Apriori dan Jaccard Similarity pada data peminjaman buku UPT Perpustakaan UNS. Data buku yang digunakan dikelompokkan menjadi 10 kategori buku dan dipecah berdasarkan bulan dan tahun. Association rule mining dilakukan dengan menggunakan ketiga metode. Association rule yang dihasilkan dibandingkan konsistensinya pada bulan dan tahun yang diketahui. Sebagai hasil, diketahui bahwa association rule mining menggunakan kombinasi Apriori dan Jaccard Similarity lebih konsisten dibandingkan Apriori dan Jaccard Similarity. Biarpun begitu, association rule mining menggunakan Jaccard Similarity menghasilkan variasi lebih banyak dibanding Apriori dan kombinasinya.
Kata Kunci: Perpustakaan, Data Mining, Association Rule, Apriori, Jaccard Similarity