Setiap perpustakaan memiliki data transaksi peminjaman buku. Di dalam tumpukan data tersebut banyak informasi yang bisa digali. Untuk menganalisa data yang sangat banyak akan sulit jika hanya dilakukan analisis data sederhana, sehingga dibutuhkan teknik khusus yaitu data mining. Dalam penelitian ini digunakan association rule mining dengan algoritma Generalized Sequential Patterns (GSP) yaitu mencari kombinasi kategori buku yang paling sering dipinjam. Ukuran kepercayaan yang digunakan adalah support dan confidence.

Proses untuk menemukan pola pada algoritma ini yaitu menentukan candidates yang merupakan kumpulan transaksi peminjaman buku. Dari kategori buku yang dipinjam akan dilakukan pembetukan candidates dan dikombinasikan (join), sehingga candidate yang memenuhi minimum support akan dikombinasikan lagi dengan candidate lainnya, sehingga membentuk length-3 candidates. Proses ini dilakukan sampai tidak ada lagi candidate atau frequent sequence.

Dari hasil pengujian pada periode 1 bulan, 3 bulan dan 5 bulan dengan jumlah data yang digunakan sebanyak 2006 record data didapatkan candidate kategori <(345),(346)> dengan nilai  minimum support sebesar 13,76% dan minimum confidence sebesar 35,44% sebagai nilai tertinggi. Sehingga disimpulkan  jika meminjam buku kategori Hukum Pidana <345> maka juga meminjam Hukum Perdata <346>.