DATA MINING CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Inas Ajeng Nur Afifah
Heri Nurdiyanto


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v8i3.3891

Abstract


Kebutuhaninformasi menjadi suatu elemen penting dalam pengambilan keputusan. Perkembangan teknologi tersebut masyarakat harus dapat menyajikan informasi yang dibutuhkan harus cepat dan tepat. Masalah yang terjadi kebutuhan informasi tadi kadang tidak sesuai dengan yang diharapkan. Perpustakaan sebagai wadah untuk menimba ilmu bagi semua kalangan baik muda atau tua. Perpustakaan sebagai sarana sumber informasi dan ilmu pengetahuan untuk menyimpan bahan pustaka yang dipakai oleh pemakai untuk menggali ilmu sumber informasi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah penggunaan metode data mining dalam membantu proses pengelolaan letak buku di perpustakaan. Penambangan data adalah kumpulan metode yang digunakan untuk mendapatkan informasi dari data dengan mempelajari pola dari data tersebut. Selain itu, data mining sering juga disebut Knowledge Discovery in Databases (KDD), yaitu kegiatan yang mencakup pengumpulan penggunaan data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam kumpulan data berukuran besar. K-means adalah suatu teknik pengelompokan data yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu cluster yang ditentukan oleh derajat keanggotan. Data yang akan digunakan dalam teknik K-Means ini adalah sampel data yang hanya diambil kolom judul buku. Hasil yang diperoleh hitungan manual dan RapidMiner dari peminjaman data buku adalah sama dengan hasil yang telah diproses maka didapatkan jumlah buku yang banyak dipinjamkan terdapat pada cluster0 sebanyak 8 item, jumlah buku yang sedikit dipinjam terdapat pada cluster1 sebanyak 17 item, dan jumlah buku yang cukup banyak dipinjam terdapat pada cluster 2 sebanyak 11 item.”

Keywords


clustering; data mining; K-Means; perpustakaan

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


N. N. Hasanah and A. S. Purnomo, “Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Buku Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus: Perpustakaan Politeknik LPP Yogyakarta),” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 4, no. 2, pp. 300–311, 2022.

E. Bakker, “Implementasi Data Mining Clustering Data Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-Means untuk Menen-tukan Penambahan Koleksi Buku di Perpustakaan UPY,” in Seri Prosiding Seminar Nasional Dinamika Informatika, 2020, vol. 4, no. 1.

M. Silalahi, “Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Indonesian Journal of Computer Science, vol. 10, no. 1, 2021.

N. I. Royanti and B. Ismanto, “PENGELOMPOKKAN KEAKTIFAN PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN STMIK WIDYA PRATAMA DENGAN METODE K-MEANS,” IC-Tech, vol. 15, no. 1, 2020.

E. Yuliana, M. Syafii, B. E. Damanik, and S. Suhelmi, “Penerapan K-Means dalam Pengelompokan Buku Perpustakaan Amik dan Stikom Tunas Bangsa Pematang Siantar,” AFoSJ-LAS (All Fields of Science Journal Liaison Academia and Society), vol. 1, no. 4, pp. 262–270, 2021.

L. Suriani, “Pengelompokan Data Kriminal Pada Poldasu Menentukan Pola Daerah Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Data Mining Algoritma K-Means Clustering,” Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), vol. 1, no. 2, pp. 151–157, 2020.

D. Sunia, K. Kurniabudi, and P. A. Jusia, “Penerapan Data Mining untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 1, no. 2, pp. 121–134, 2019.

L. Suriani, “Pengelompokan Data Kriminal Pada Poldasu Menentukan Pola Daerah Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Data Mining Algoritma K-Means Clustering,” Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), vol. 1, no. 2, pp. 151–157, 2020.

R. P. Primanda, A. Alwi, and D. Mustikasari, “Data Mining Seleksi Siswa Berprestasi Untuk Menentukan Kelas Unggu-lan Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus di MTS Darul Fikri),” KOMPUTEK, vol. 5, no. 1, pp. 88–100, 2021.

N. N. Hasanah and A. S. Purnomo, “Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Buku Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus: Perpustakaan Politeknik LPP Yogyakarta),” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 4, no. 2, pp. 300–311, 2022.

S. Gunawan, A. Aprilio, and R. Rhandy, “Implementasi k-means, suffix tree dan Dewey Decimal Classification untuk shelving buku perpustakaan,” Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi, vol. 2, no. 1, 2019.

D. A. Fakhri and S. Defit, “Optimalisasi Pelayanan Perpustakaan terhadap Minat Baca Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Jurnal Informasi dan Teknologi, pp. 160–166, 2021.