## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 330 − 338 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2383

## Sistem Penentuan Penambahan Koleksi Buku di Perpustakaan Menggunakan Metode K-Means Clustering

## Asminah
Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam JL. Simpang Bacang No.43, Karang Dalo, Kec. Dempo Tengah, Kota Pagar Alam, Sumatera Selatan Email: Asminahamar@gmail.com
Email Penulis Korespondesi: Asminahamar@gmail.com Submitted: 18/10/2022 ; Accepted: 31/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak −Pada  perpustakaan  Institut  Teknologi  Pagar  Alam  proses  penentuan  penambahan  koleksi  buku  masih  dilakukan secara  manual  yaitu  dengan  melakukan  pencatatan    untuk  mengetahui  data  buku  apa  saja  yang  sering  kali  dipinjam  oleh mahasiswa, sehingga   membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mencari arsip data peminjam buku, untuk menentukan penambahan buku dapat dilihat dari arsip data peminjaman buku mahasiswa, karena peminjaman buku masih dilakukan dengan cara pencatatan sehingga masih sulit bagi petugas untuk mengetahui buku apa saja yang sering di pinjam oleh  mahasiswa. Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem penentuan penambahan buku di perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam dengan  metode  K-Means  Clustering yang  menghasilkan  3  cluster yaitu  cluster  0 yang berarti  tinggi,  cluster  1  yang  berarti sedang dan cluster 2 yang berarti rendah. Dari penelitian ini diperoleh informasi bahwa terdapat 563 data pada cluster 0 dengan keterangan tinggi, 357 data pada cluster 1 dengan keterangan sedang, dan pada cluster 2 yaitu 290 data dengan keterangan rendah dengan nilai centeroid jumlah buku yaitu 1,396, 1,401 dan 1,421, nilai centeroid pada keterangan 1,620, 1,627 dan 1,621 serta nilai centeroid pada jumlah peminjam yaitu 6,362, 10,429 dan 2,617. Metode pengujian menggunakan Black Box Testing berupa alpha testing yang diuji oleh para ahli dalam bidangnya adapun pengujian database memperoleh nilai rata-rata 4, pengujian antarmuka 4,07, pengujian fungsionalitas 3,93 dan pengujian algoritma dengan rata-rata 4 sehingga memperoleh rata-rata  total  4  dan  mendapatkan  hasil  kelayakan  80%.  Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  adalah  Sistem  Penentuan Penambahan Koleksi Buku di Perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam Menggunakan Metode K-Means Clustering.
Kata Kunci: Penerapan; K-means Clustering;  RAD;  Black Box Testing
Abstract −In the library of the Pagar Alam Institute of Technology, the process of determining the addition of a book collection is still done manually, namely by taking notes to find out what book data are often borrowed by students, so it takes a long time to find the data archive of book borrowers, to determine the addition of books can be done. seen from the data archive of student book borrowing, because book lending is still done by recording so it is still difficult for officers to find out what books  are often borrowed by students. The purpose of this study is to build a system for determining the addition of books in the library of the Pagar Alam Institute of Technology with the K-Means Clustering method which produces 3 clusters, namely cluster 0 which means high, cluster 1 which means medium and cluster 2 which means low. From this study, information was obtained that there were 563 data in cluster 0 with high information, 357 data in cluster 1 with moderate information, and in cluster  2, 290 data with low information with centeroid values for the number of books, namely 1.396, 1.401 and 1.421, centeroid values in information 1,620, 1,627 and 1,621 and the centeroid value on the number of borrowers is 6,362, 10,429 and 2,617. The test method uses Black Box Testing in the form of alpha testing which is tested by experts in the field while database testing obtains an average value of 4, interface testing 4.07, functionality testing 3.93 and algorithm testing with an average of 4 so as to obtain an average a total of 4 and get 80% eligibility results. The results obtained from the research are the System for Determining the Addition of  Book  Collections  in  the  Library of  the  Pagar  Alam  Institute  of Technology using the K-Means  Clustering Method.
Keywords : Application; K-means Clustering Algorithm; RAD; Black Box Testing

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  berkembang  pesat,  sehingga  kemajuan  teknologi  memberikan  dampak  bagi pengguna.  Tidak  hanya  digunakan  untuk  menyampaikan  informasi, teknologi  juga  dapat  mempermudah  dalam bidang pendidikan dimana banyak mahasiswa yang membutuhkan informasi serta berita terbaru setiap harinya. Seperti yang kita ketahui di Institut Teknologi Pagar Alam, minat baca mahasiswa masih tergolong rendah. Oleh karena  itu  perlu  adanya  sistem  yang  membantu  untuk  pengelolahan  data-data  buku  dengan  melihat  data peminjaman buku agar dapat ditentukan koleksi buku apa saja yang harus di tambah dan di kurangi sehingga tidak terjadinya penumpukan buku di perpustakaan, dengan menerapan data mining metode clustering.
Clustering adalah proses pengelompokkan data kedalam cluster berdasarkan parameter tertentu sehingga objek-objek dalam sebuah cluster memiliki tingkat kemiripan yang tinggi satu sama lain dan sangat tidak mirip dengan objek yang lain pada cluster yang berbeda menurut[1].Clustering merupakan algoritma pengelompokan beberapa objek kedalam klaster yang sesuai terhadap objek objek yang berbeda klaster didalam metode klastering terdapat beberapa algoritma salah satunya algoritma k-means.
K-means  merupakan  algoritma  yang  mengklasterisasikan  berdasarkan  partisi  dan  melakukan  clustering melalui proses iterasi berkelanjutan sampai dengan bertemu kondisi akhir atau output menurut[2]. Algoritma K- means  merupakan  proses  pengelompokan  data-data  berdasarkan  tingkat  persamaannya,  salah  satunya pengelompokan  data  buku  perpustakaan.  Perpustakaan  dapat  diartikan  sebagai  pusat  informasi,  sumber  dari berbagai ilmu pengetahuan, penelitian, rekreasi, pelestarian khasanah budaya. Koleksi buku diperpustakaan harus

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 330 − 338 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2383
lengkap,  kelengkapan  koleksi  akan  menjadi  daya  tarik  bagi  pengunjung  untuk  sering  datang  memanfaatkan informasi  yang  tersedia di  perpustakan menurut[3].Perpustakan dapat  diartikan sebagai  tempat  bagi mahasiswa untuk mendapatkan informasi pengetahuan, sebagai sarana pembelajaran akademik dan pendidikan lainnya.
Berdasarkan hasil observasi dan wawancara pada perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam pada proses peminjaman buku masih dilakukan secara manual dengan melakukan pencatatan untuk mengetahui data buku apa saja yang sering kali dipinjam oleh mahasiswa, sehingga   membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mencari arsip data peminjam buku. Untuk penambahan buku dapat dilihat dari arsip data peminjaman buku mahasiswa, karena  peminjaman  buku  masih  dilakukan  dengan  cara  pencatatan  sehingga  masih  sulit  bagi  petugas  untuk mengetahui  buku  apa  saja  yang  sering  di  pinjam  mahasiswa  sehingga  peneliti  membuat  sistem  untuk mempermudah petugas perpustakaan dalam mencari data peminjaman buku dengan cara mengelompokkan data buku agar dapat diketahui judul buku apa saja yang sering kali di pinjam mahasiswa dan dapat di tentukan judul buku apa saja yang akan di tambahkan setiap tahunnya.
Menurut  peneliti[1]  dengan  judul  Penerapan  Data  Mining  Menentukan  Minat  Baca  Mahasiswa  di Perpustakaan Universitas Bina Darma Palembang, menjelaskan bahwa penerapan data mining untuk menampilkan informasi  minat  baca  mahasiswa  di  perpustakaan  Bina  Darma  Palembang  menggunakan  metode  clustering. Informasi  yang  ditampilkan  berupa  buku  yang  paling  diminati  mahasiswa  adalah  buku  algoritma  dan pemrograman. Hasil yang didapat ada perbedaan antara program studi yang meminjam buku dapat dilihat bahwa program  studi  sistem  informasi  lebih  berminat  berkunjung  dan  meminjam  buku  di  bandingkan  program  studi Teknik Industri.
Menurut  [2]  dengan  judul  Optimalisasi  Pelayanan  Perpustakaan  Terhadap  Minat  Baca  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering,  dalam  penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  rekomendasi  untuk pengoptimalisasikan  pelayanan  perpustakaan  baik  untuk  tata  letak  maupun  pengadaan  buku  dengan memprioritaskan jenis buku yang sangat diminati.
Menurut  [3]  dengan  judul  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Buku  di  Perpustakaan Yayasan  Nurul  Islam  Indonesia  Baru  Dengan  Metode K-Means  Clustering ,  dalam  penelitiannya  berdasarkan pengujian dan impelementasi pengaruh data mining terhadap penyelesaian masalah perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru dalam pengelompokan buku sangat baik, hal itu ditandai dengan mudahnya proses dan hasil yang didapat dengan memanfaatkan sistem tersebut. Berdasarkan hasil analisa, metode K-Means Clustering dapat diterapkan  dalam  pemecahan  masalah  perpustakaan  Yayasan  Nurul  Islam  Indonesia  Baru  dalam  hal pengelompokan  buku.  Berdasarkan  penelitian,  dalam  upaya  memodelkan  data  mining  yang  dirancang  diawali dengan  analisis  masalah  kebutuhan  kemudian  dilakukan  pemodelan.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  dalam merancang data mining berbasis desktop yang mengadopsi metode K-Means Clusterin g dapat digunakan dalam penyelesaian masalah perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  diatas  akan  menjadi  referensi  bagi  penulis  untuk  membangun  sebuah sistem yang terkomputerisasi dalam Penentuan penambahan koleksi judul buku di Perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam menggunakan metode K Means Clustering untuk mempermudah pihak perpustakaan atau Pustakawan dalam  menentukan  penambahan  koleksi  judul  buku  secara  efektif  dan  efisien  sesuai  dengan  data  yang  telah ditentukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian berupa alur Sistem Penentuan Penambahan Koleksi Buku di Perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam Menggunakan Metode K-Means Clustering sebagai berikut.
Tahap Pertama yaitu pengumpulan data  berupa observasi, wawancara, dokumentasi dan studi pustaka di perpustakaan  Institut  Teknologi  Pagar  Alam,  dalam  tahap  observasi  peneliti  melakukan  pengamatan  secara langsung pada perpustakaan Insitut Teknologi Pagar Alam mengenai proses pencatatan dan pengarsipan data-data peminjaman  buku  di  Perpustakaan,  pada  tahapan  wawancara  peneliti  bertanya  langsung  kepada  petugas perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam mengenai  kendala-kendala yang dihadapi  ketika proses penentuan judul buku apa saja yang akan ditambah setiap tahunnya, untuk tahapan dokumentasi peneliti meminta data data langsung yang ada di perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam, untuk tahapan studi pustaka peneliti mencari dan mengambil data data buku dan jurnal yang terkait secara langsung dalam penelitian.
Tahap  kedua  yaitu RAD  (Rapid  Application  Development) yang  terdiri  dari Design  system dan Design Coding [4], tahap ini peneliti merancang sistem dengan Unified Modeling Language (UML) [5]yang terdiri  dari usecase  diagram,  class  diagram,  activity  diagram dan sequence  diagram .  Desain  perancangan  antar  muka menggunakan aplikasi Axure untuk dapat merancang tampilan awal maupun menu-menu pada website tersebut. Pada perancagan database menggunakan MySQL dan XAMPP [6].
Tahap ketiga Implementation (Penerapan) yaitu tahapan pengujian pada sistem yang telah dibuat apakah layak digunakan atau belum, pengujian pada tahapan ini menggunakan Black Box Testing untuk menguji database , interface , algoritma, fungsionalitas [7].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 330 − 338 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2383
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data
Dalam  rangka  mendapatkan  data  yang  di  perlukan  untuk  penulisan  laporan  ini  ada  beberapa  metode  yang diperlukan antara lain:
1. Observasi
Yaitu Teknik Pengumpulan Data dengan mengadakan pengamatan-pengamatan secara Langsung atau seksama pada pelaksanaan objek yang diteliti.
2. Wawancara
Wawancara  adalah  metode  pengumpulan  data  yang  melakukan  tanya  jawab  secara  langsung  dari  sumber informasi yang tepat dan diteliti yaitu operator Perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam.
3. Dokumentasi
Dokumentasi adalah Teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memperoleh data dan menganalisa data yang berhubungan dengan subjek penelitian.
4. Studi Pustaka
Studi  pustaka  yaitu  mempelajari  teori-teori  baik  dari  buku  dan  jurnal  cetak  maupun  non  cetak  yang berhubungan dengan objek penelitian.

## 2.3 Clustering
Clustering adalah  salah  satu  metode  umum  yang  digunakan  untuk  pengelompokan  data  yang  berdasarkan kesamaan sifat data. Data yang memiliki kesamaan sifat akan dikelompokan ke dalam satu kelompok. Sedangkan data yang tidak memiliki kesamaan sifat atau karakteristik akan dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain[8] Analisis  pengelompokan  atau  Clustering  merupakan  proses  membagi  data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam beberaa kelompok yang kesamaan datanya dalam  suatu  kelompok lebih besar daripada kesamaan data tersebut dengan data dalam kelompok lain[9].

## 2.4 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan  metode  non  hierarki  yang  pada  awalnya  mengambil  sebagian  banyaknya komponen  populasi  untuk  diajadikan  pusat  cluster  awal.  Pada  tahap  ini  pusat  cluster  dipilih  secara  acak  dari sekumpulann populasi data. Berikutnya K-Means menguji masing masing komponen di dalam populasi data dan menandai komponen tersebut ke salah satu pusat cluster yang telah didefinisikan tergantung dari jarak minimum antar komponen dengan tiap tiap cluster. Posisi pusat cluster akan dihitung kembali sampai semua komponen data digolongkan kedalam tiap tiap pusat cluster dan terakhir akan terbentuk posisi pusat baru [10]
Algoritma K-Means data diklasifikasikan berdasarkan kedekatannya dengan centroid data dikelompokkan dengan  memaksimalkan  data  yang  sama  dalam  satu  klaster  dan  meminimalkan  data  yang  sama  antar  klaster. Ukuran kesamaan data yang digunakan dalam  klaster merupakan fungsi  jarak [11]  Rumus Algoritma K-Means [12] Untuk menghitung jarak data ke centeroid digunakan rumus euclidean:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: d (x, y)   = Jarak antara data buku ke data pusat cluster x_i = Data buku ke-i
y_i = Data pusat cluster ke-i

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 330 − 338 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2383

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perancangan Use Case Diagram
Gambar 2. Use Case Diagram
Berdasarkan gambar Use Case Diagram [13] diatas dapat dilihat bahwa admin mempunyai fungsi untuk mengelola seluruh data seperti melihat, mengedit, mencari, menghapus, dan menambahkan data berupa data buku, cluster  dan  data  laporan,  Untuk  dapat  mengelola  data-data  tersebut  maka  admin  harus  login  terlebih  dahulu. Kemudian Kepala Perpustakaan hanya dapat melihat menu yang ada di website. Ada beberapa menu yang dapat dilihat oleh Kepala Perpustakaan seperti dashboard, cluster, buku, laporan dan cetak laporan.

## 3.2 Perhitungan Algoritma K-Means Clustering
Perhitungan Algoritma K-Means Clustering [14] dilakukan untuk mencari tiga Cluster yaitu cluster 0 yang berarti tinggi,  cluster  1  yang  berarti  sedang  dan  cluster  2  yang  berarti  rendah,  dari  perhitungan  hasil  cluster  tersebut nantinya  bisa  digunakan  sebagai  penentuan  penambahan  koleksi  judul  buku  jika  termasuk  kedalam  Cluster  0 karena  judul-judul  buku  tersebut  memiliki  tingkat  peminjaman  yang  tinggi.  Berikut  ini  Alur  untuk  melakukan perhitungan menggunakan algoritma K-Means Clustering [15]:
a. Siapkan Dataset
Dataset berasal dari data buku perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam pada tahun 2016 sampai 2021 yang berjumlah 1210 data.
Tabel 1. Representasi Data No Judul Jumlah Buku  Keterangan  Jumlah Peminjam 1 Arduino &  Jhonny-Five 2 1 2 2 Aljabar Linear Dasar 1 1 3 3 Algoritma 1 1 5 1210 Wisata Alam 2 3 7
Data buku digali dan disesuaikan dengan koleksi buku di perpustakaan. Adapun penyesuaian format data perlu dilakukan untuk mempermudah pengolahan data berupa nilai sehingga butuh Transformasi data yang belum dapat diolah kedalam bentuk angka. Berikut hasil transformasi teks ke dalam angka yang sudah ditentukan:
Tabel 2. Kriteria Penilaian Kriteria Sub Kriteria Nilai Keterangan Teknik Informatika Teknik Sipil Umum 1 2 3 1. Tentukan jumlah Cluster
Berdasarkan  data  yang  telah  digali  sesuai  dengan  kriteria,  dapat  ditentukan centeroid sebagai  batas cluster . Dimana penulis menggunakan 3 cluster yang dibentuk berdasarkan tiga kelompok yaitu tinggi, sedang, rendah.
Admin validasi cek status login login logout Data Buku laporan Kepala Perpustakaan view input edit delete search view print <<include>> Grafik Cluster View Search vieW cluster <<include>> <<include>> <<include>> Dashboard view <<include>>

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 330 − 338 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2383
2. Tentukan centeroid secara acak
Berdasarkan jumlah cluster maka terdapat 3 kelompok yang diharapkan maka dibutuhkan 3 centeroid sebagai titik pusat cluster yang ditentukan secara acak. Seperti table berikut:
Tabel 3. Titik Pusat Cluster Awal
Centeroid K1 K2 K3 C0 1 2 6 C1 1 2 10 C2 1 2 3
3. Hitung jarak data ke centeroid
Untuk menghitung jarak data ke centeroid digunakan rumus euclidean : Data ke-1
C0= √(2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 6) 2 = 2.44
C1= √(2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 10) 2 = 8.12
C2= √(2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 3) 2 = 1.73
Data ke-2 C0= √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 6) 2 = 3.16 C1= √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 10) 2 = 7.07
C2= √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 3) 2 = 1
Data ke-3
C0= √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (5 − 6) 2 = 1.41
C2= √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (5 − 10) 2 = 5.09
C3= √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (5 − 3) 2 = 2.23
Tabel 4. Hasil Pengelompokan 1 Data K1 K2 K3 C0 C1 C2 Hasil 1 2 1 2 2.44 8.12 1.73 C2 2 1 1 3 3.16 7.07 1 C2 3 1 1 5 1.41 5.09 2.23 C0
4. Perbarui nilai titik centeroid
Nilai centeroid diperbarui  untuk  mengetahui  apakah  pada  iterasi  selanjutnya centeroid berubah  atau  sama dengan  titik centeroid awal.  Perhitungan  manual  titik  centeroid  lama  menjadi  titik  centeroid  baru  adalah sebagai berikut:
Titik centeroid 1 baru iterasi 1 K1   = 1 K2   = 1 K3   = 5 Titik Centeroid 2 baru ietrasi 1 K1   = 1 K2   = 2 K3   = 10 Titik Centeroid 3 baru iterasi 1 K1   = 2 K2   = 1 K3   = 5
Tabel 5. Titik Cluster Baru CENTEROID K1 K2 K3 C0 1 1 5 C1 1 2 10 C2 2 1 5
5. Ulangi langkah 3 sampai 5 sampai nilai dari titik centroid tidak lagi berubah. Apabila centeroid berubah  maka  dilakukan  perulangan  iterasi  namun  jika  tidak  berubah  maka  alhasil pengulangan dihentikan dan telah didapatkan masing-masing kelompok. Karena titik centeroid tidak berubah maka alhasil pengulangan dihentikan dan telah didapatkan masing-masing kelompok sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 330 − 338 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2383
Tabel 6. Hasil
No Judul Hasil Keterangan 1 Arduino &  Jhonny-Five C2 Rendah 2 Aljabar Linear Dasar C2 Rendah 3 Algoritma C0 Tinggi .. … …. …. 1210 Wisata Alam …. ….
Dari hasil yang didapat dari perhitungan diatas, maka dapat disimpulkan bahwa yang berada pada Cluster 0 yaitu  buku  Algoritma  memiliki  tingkat  peminjaman  tinggi  sehingga  judul  buku  tersebut  dapat    ditentukan sebagai judul yang diprioritaskan untuk dilakukan penambahan buku, sedangkan yang berada pada Cluster 1 memiliki tingkat peminjaman sedang dan yang berada pada Cluster 2 yaitu Arduino & Jhonny-Five dan Aljabar Linear Dasar yang memiliki tingkat peminjaman rendah sehingga tidak perlu melakukan penambahan koleksi judul buku-buku tersebut.
3.3 Implementasi

## 3.2.1 Halaman Utama Admin
Halaman dashboard adalah halaman yang pertama kali muncul pada saat admin berhasil login ke dalam sistem, untuk dapat login kedalam sistem admin diharuskan meng-input username dan password pada menu login yang terdapat sebelum halaman menu utama. Jika username dan password yang diiputkan oleh admin benar maka sistem akan menampilkan halaman utama admin.

## Gambar 3. Halaman Utama Admin

## 3.2.2 Halaman Cluster Data
Pad a halam ini data yang tersimpan berupa data hasil cluster, yang terdiri dari ISBN, Judul buku, Jumlah Buku, Keterangan Buku, Jumlah Peminjam, hasil cluster dan keterangan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 330 − 338 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2383

## 3.2.3 Halaman Hasil Grafik Cluster
Pada halaman grafik terdapat grafik yang di dapatkan dari hasil cluster, dimana terdapat tiga grafik berdasarkan hasil cluster tinggi, sedang dan rendah.
Gambar 5. Halaman Hasil Grafik Cluster

## 3.2.4 Halaman Cetak Laporan Cluster
Pada halaman ini terdapat laporan keseluruhan dari  hasil cluster. Adapun data yang disimpan berupa data isbn, judul buku, hasul cluster dan keterangan.
Gambar 6. Halaman Cetak Laporan Cluster
3.4 Pengujian
3.4.1 Pengujian Black Box Testing
Pada sistem ini, pengujian dilakukan dengan menggunakan metode pengujian black box [16] untuk menemukan dan memastikan bahwa sistem yang dihasilkan bebas dari kesalahan atau kegagalan dari keseluruhan sistem[17]. a. Rekapitulasi Hasil Uji Alpha
Berdasarkan hasil kuisioner yang diisi oleh pakar, pengujian database menghasilkan skor rata-rata 4, kemudian pengujian antarmuka mendapatkan skor rata-rata 4,07, kemudian pengujian fungsionalitas mendapatkan skor- rata-rata 3,93 dan pengujian algoritma mendapatkan skor rata-rata 4. Dalam empat tes sebelumnya, rata-ratanya adalah 4. Di bawah ini adalah bagan ringkasan kuesioner peringkat ahli melalui uji kotak hitam.
Tabel 7. Hasil Uji Alpha No Pengujian Rata-rata 1 Database 4 2 Antarmuka 4,07 3 Fungsionalitas 3,93 4 Algoritma 4 Total
4
Database Antar Muka Fungsionalitas Algoritma Total Series 1 4 4,1 3,9 4 4 4 4,073,93 4 4 REKAPITULASI HASIL …

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 330 − 338 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2383
Hal  ini  menunjukan  bahwa    Metode K-Means  Clustering [18]  untuk  pengelompokan  dan  penentuan Penambahan koleksi buku dapat di implementasikan di Perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam.
b. Rekapitulasi Pengujian Alpha
Analisis deskriptif dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut:
Persentase kelayakan alpha = 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑠𝑖 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖ℎ𝑎𝑟𝑎𝑝𝑘𝑎𝑛 x 100%
= 4 5 x 100% = 80%
Hasil perhitungan diatas kemudian digunakan untuk menentukan kelayakan media. Klasifikasi dibagi menjadi lima kategori pada skala likert. Berikut merupakan rentang kategori kelayakan:
Tabel 8. Kategori Kelayakan Kategori Persentase Sangat Setuju 81% - 100% Setuju 61% - 80% Ragu-ragu 41% - 60% Tidak Setuju 21% - 40% Sangat Tdak Setuju 0% - 20%
Gambar 8. Hasil Uji Expert Review dan User
Berdasarkan hasil kuisioner yang diisi oleh pakar, pengujian database menghasilkan skor rata-rata 4, kemudian pengujian  algoritma  mendapatkan Skor  rata-rata  4, kemudian pengujian  Antarmuka mendapatkan  skor-rata- rata  4,07  dan  pengujian  fungsi  sistem  mendapatkan  skor  rata-rata  3,93.  Dalam  empat  tes  sebelumnya, rata- ratanya adalah 4 sehinga memperoleh nilai  kelayakan 80%. Maka dari itu dapat diketahui  bahwa sistem ini layak untuk digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang di lakukan maka penelitian ini menghasilkan Sistem Penentuan Penambahan Koleksi Buku di  Perpustakaan Institut Teknologi Pagar Alam Menggunakan Metode K-Means dengan hasil dari  proses clustering data pengelompokan data buku melalui aplikasi rapidminner sama dengan hasil yang di  terapkan di sistem yang telah di bangun dengan jumlah cluster yang terdiri dari tiga cluster yang mana cluster di mulai dari cluster 0, cluster 1 dan cluster 2 . Pengujian black box testing berdasarkan hasil kuisioner yang diisi oleh pakar berupa pengujian alpha , yang memperoleh nilai kelayakan 80%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada civitas akademika Institut Teknologi Pagar Alam yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] L.  Iryani,  “Penerapan  Datamining  Menentukan  Minat  Baca  Mahasiswa  Di  Perpustakaan  Universitas  Bina  Darma Palembang Menggunakan Metode Clustering,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 82–89, 2020, doi: 10.31539/intecoms.v3i1.1251.
[2] D. A. Fakhri, S. Defit, and Sumijan, “Optimalisasi Pelayanan Perpustakaan terhadap Minat Baca Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 160–166, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.137.
[3] H.  Ani,  D.  Nofriansyah,  and  I.  Mariami,  “Implementasi  Data  Mining Untuk  Pengelempokan  Buku  Di  Perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Cyber Tech , vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/315
[4] M. S. Rosa, Rekayasa Perangkat Lunak . Informatika, 2018.
[5] M Teguh Prihandoyo, “Unified Modeling Language (UML) Model Untuk Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 1, pp. 126–129, 2018.
alpha 80%

## ALPHA TESTING

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 330 − 338 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2383
[6] R. Safitri, “Simple Crud Buku Tamu Perpustakaan Berbasis Php Dan Mysql :Langkah-Langkah Pembuatan,” Tibanndaru J. Ilmu Perpust. dan Inf. , vol. 2, no. 2, p. 40, 2018, doi: 10.30742/tb.v2i2.553.
[7] D. AMBRIANI and A. IWAN NURHIDAYAT, “Rancang Bangun Repository Publikasi Ilmiah Dosen Berbasis Web Menggunakan Framework Laravel,” J. Manaj. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 58–66, 2019.
[8] B. S. Praja, P. D. Kusuma, and C. Setianingsih, “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Data Penumpang Dan Kapal Angkutan Laut Di Indonesia,” e-Proceeding Eng. , vol. 06, no. 1, p. 1442, 2019.
[9] E.  G.  Sihombing,  “Klasifikasi  Data  Mining  pada  Rumah  Tangga  Menurut  Provinsi  dan  Status  Kepemilikan Rumah Kontrak/Sewa Menggunakan K-Means Clustering Method,” Comput. Eng. Syst. Sci. J. , vol. 2, no. 2, pp. 74–82, 2017.
[10]  Erliyana, O. Nurdiawan, N. R, A. I. Purnamasari, and I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra  Kencana,” J.  Data  Sci.  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  32–35,  2021,  [Online].  Available: http://publikasi.bigdatascience.id/index.php/jdsi/article/view/12
[11]  T. N. Laila and A. Jananto, “Penerapan K-Means Clustering Pada Pendaftaran Anggota Perpustakaan Di Dinas Kearsipan Dan  Perpustakaan  Provinsi  Jawa  Tengah,” J.  Din.  Inform. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  01–08,  2021,  doi: 10.35315/informatika.v13i1.8369.
[12]  T.  Alfina  and  B.  Santosa,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Hierarchical  Clustering,  K-Means dan  Gabugan  Keduanya dalam  Membentuk  Cluster  Data  (Studi  Kasus :  Problem  Kerja  Praktek  Jurusan  Teknik  Industri  ITS),” Anal. PerbandinganMetode Hierarchical Clust. K-means dan Gabungan Keduanya dalam Clust. Data , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[13]  A. A. Irawan and N. Neneng, “Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Berbasis Web (Studi Kasus Sma Fatahillah Sidoharjo Jati Agung Lampung Selatan),” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 1, no. 2, pp. 245–253, 2021, doi: 10.33365/jatika.v1i2.620.
[14]  N. Zulfa, R. I. Auliya, and A. Zaenal, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[15]  E.  Elmayati,  “Data  Mining  Dengan  Metode  Clustering  Untuk  Pengolahan  Informasi    Persediaan  Obat  Pada    Klinik Srikandi Medika Berbasis Web,” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 16, no. 4, pp. 357–362, 2017, [Online]. Available: https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/531/482
[16]  Tri  Snadhika  Jaya,  “Pengujian  Aplikasi  dengan  Metode  Blackbox  Testing  Boundary  Value  Analysis,” J.  Inform. Pengemb. IT , vol. 3, no. 2, pp. 45–46, 2018, [Online]. Available:
http://www.ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/647/640
[17]  S. Setiawansyah, H. Sulistiani, and V. H. Saputra, “Penerapan Codeigniter Dalam Pengembangan Sistem Pembelajaran Dalam Jaringan Di SMK 7 Bandar Lampung,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, p. 89, 2020, doi: 10.24014/coreit.v6i2.10679.
[18]  R.  Setiawan,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ),” J. Lentera Ict , vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.