## PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK CLUSTERING PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN ITN MALANG
Andy Febrianto, Sentot Achmadi, Agung Panji Sasmito Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia andy.febrianto2@gmail.com

## ABSTRAK
Perpustakaan  Insitut  Teknologi  Nasional  Malang  merupakan  salah  satu  fasilitas  sarana  dan  prasarana  yang menyediakan  berbagai  layanan  penyediaan  informasi  akademik,  adapun  terdapat  koleksi  seperti  hasil-hasil  penelitian, makalah, artikel, skripsi, dan tesis lulusan pascasarjana, terdapat data transaksi peminjaman selama ini tidak dimanfaatkan lebih lanjut untuk digali juga pola informasi yang mungkin berharga untuk digunakan dalam mengevaluasi koleksi buku maupun  dokumentasi  lain.  Peneliti  menggagas  menghasilkan  aplikasi  yang  dapat  mengelompokan  pengunjung  dan peminjam menggunakan metode K-Means, membantu petugas perpustakaan untuk mengevalusi informasi kunjungan dan peminjaman  buku  dipepustakaan  ITN  Malang.Penelitian  ini  merupakan  penelitian  Research  and  Development  yang berbasis aplikasi berbasis website, metode yang digunakan adalah metode K-Means, kebutuhan pada produk skripsi yang dikembangkan mencakup sistem hanya dapat digunakan diperangkat komputer, sistem hanya dapat diakses oleh petugas perpustakaan ITN Malang.Hasil penelitian ini adalah produk berupa aplikasi website, produk mempunya fitur yaitu sistem pada website dapat memberikan analisis informasi pengunjung dan peminjam, berdasarkan pengujian fungsional sistem seluruhnya berhasil dan berjalan dengan baik, berdasarkan pengujian pengguna diketahui hasil presentase responden 50% Sangat  Baik,  48%  Baik  dan  2%  Kurang  Baik,  berdasarkan  penelitian  disimpulkan  bahwa  semua  fitur  dapat  berjalan dengan  baik  pada  browser  Mozilla  Firefox  83.0  dan  Google  Chrome  87.0.4280.88,  berdasarkan  pengujian  penguna mayoritas menilai sangat baik terhadap penggunaan aplikasi keuntungan yang didapatkan jika menggunaakan aplikasi ini yaitu dapat memudahkan dalam memberikan seran untuk pengadaan buku secara komputerisasi dan kerugian jika tidak menggunakan aplikasi ini yaitu dalam penentuan untuk pengadaan buka masih secara manual.
Kata kunci : Perpustakaan, Data Mining, K-Means, Clustering.

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan  Institut  Teknologi  Nasional  (ITN) Malang  merupakan  salah  satu  fasilitas  sarana prasarana  yang  menyediakan  berbagai  layanan penyediaan  informasi  akademik,  tidak  hanya  buku namun  juga  kumpulan  dokumentasi  kekayaan intelektual  sivitas  akademika  ITN  Malang.  Adapun koleksi  yang  dimiliki  seperti  hasil-hasil  penelitian, makalah  ilmiah  seminar,  makalah  workshop,  artikel jurnal  program  studi,  skripsi,  dan  tesis  lulusan pascasarjana  ITN  Malang  dalam  format  cetakan maupun  file  digital.  Perpustakaan  ITN  Malang  telah banyak  berperan  dalam  mendukung  baik  dosen maupun mahasiswa dalam proses akademik. Khususnya  bagi  mahasiswa  perpustakaan  ITN Malang  berperan  besar  sebagai  tempat  mencari referensi  belajar  maupun  referensi  yang  membantu penyelesaian  skripsi  mahasiswa.  Perpustakaan  ITN Malang memiliki beberapa fasilitas selain penyediaan koleksi  buku  yaitu  adanya  sistem  repository  tugas akhir  dan  website  perpusatakaan  sebagai  media informasi  yang  dapat  diakses  mahasiswa  dimanapun dan kapanpun.
Dalam pendataan pengunjung perpustakaan ITN Malang  baik  mahasiswa,  dosen  maupun  pihak  luar sudah  dilakukan  dengan  cara  komputerisasi. Data pengunjung mahasiswa selama ini tidak dimanfaatkan lebih  lanjut  untuk  digali  informasi  kunjungan mahasiswa yang aktif mengunjungi perpustakaan ITN Malang.  Selain  data  pengunjung  ada  data  transaksi
peminjaman  yang berupa tabel transaksi peminjaman juga tidak digali lebih lanjut informasi yang mungkin berharga  untuk  digunakan  dalam  mengevaluasi koleksi  buku  maupun  dokumentasi  lain  yang  sering dipinjam oleh mahasiswa maupun dosen.
Oleh  karna  itu  peneliti  bermaksud  membuat sebuah aplikasi untuk menghasilkan informasi berupa pengelompokan  data  pengunjung  untuk  mengetahui jenis  pengunjung  apa  saja  yang  sering  berkunjung, dan  data  peminjam  digunanakan  untuk  mengetahui buku  apa  saja  yang  banyak  dipinjam  menggunakan metode K-Means,  yang  mana digolongkan menjadi 3 cluster  yaitu  cluster  1  (sangat  sering  dipinjam), cluster  2  (sering  dipinjam),  cluster  3  (jarang dipinjam)  untuk  data  buku  yang  dipeminjaman,  dan untuk data pengunjung berdasarkan jurusan atau jenis pengunjung  digolongkan  menjadi  3  cluster  yaitu cluster 1 (sangat sering berkunjung), cluster 2 (sering berkunjung)  cluster  3  (jarang  berkunjung).  Variabel yang digunakan untuk mendapatkan hasil perhitungan K-Means  peminjam  yaitu  total  kemunculan  nama buku pada setiap bulannya dalam priode setahun  dan variabel  yang  digunakan  pada  K-Means  pengunjung yaitu  total  kemunculan  nama  jurusan  atau  jenis pengunjung  pada  setiap  bulannya  dalam  priode setahun.  Aplikasi  yang  dikembangkan  diharapkan dapat dimanfaatkan lebih lanjut oleh pihak perpustakaan  ITN  Malang  untuk  mengevaluasi layanan  kunjungan  perpustakaan  dalam  memberikan saran untuk pengadaan koleksi buku serta
mengevaluasi koleksi baik buku maupun dokumentasi  yang  banyak  dipinjam,  dan  juga  dapat digunakan untuk mapping tata letak buku yang sering dipinjam, keuntungan yang didapatkan jika menggunaakan  aplikasi  ini  yaitu  dapat  memudahkan dalam  memberikan  seran  untuk  pengadaan  buku secara  komputerisasi  dan  kerugian  jika  tidak menggunakan  aplikasi  ini  yaitu  dalam  penentuan untuk pengadaan buka masih secara manual.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terkait K-Means
Penelitian  Abrianto  pada  tahun  2018  dengan judul  “Penerapkan  Metode  K-Means  Clustering Untuk Pengelompokan Pasien Penyakit Liver” tujuan penelitian  ini  adalah  Dengan  metode  K-Means Clustering,  hasil  dikelompokan  dalam  3  kategori yaitu Tinggi, Normal dan Rendah . Metode K-Means Clustering  yang  diterapkan  dalam  sistem  berjalan dengan baik dimana ditunjukkan pada pengujian hasil akhir  metode  dengan  tingkat  kesesuaian  86%  untuk perbandingan perhitungan sistem dengan perhitungan manual  Metode K-Means Clustering  yang diterapkan dalam sistem berjalan dengan tingkat kesesuaian 66% untuk  perbandingan  hasil  perhitungan  sistem  dengan hasil  pakar,  Hal  ini  mendukung  kebermanfaatan metode  K-Means  terhadap  pengelompokan  data pengunjung untuk mengetahui minat baca [1].
Penelitian Afiani pada tahun 2018 dengan  judul “Penerapan  K-Means  Clustering  Untuk  Mengetahui Varietas  Padi  Unggul  Produksi  Balai  Pengkajian Teknologi  Pertanian  Jawa  Timur”  tujuan  penelitian ini  adalah  Metode  K-Means  Clustering  bisa diterapkan didalam mendukung pengambilan keputusan pengelompokan  varietas unggul padi  yang dikelola  oleh  UPBS  BPTP  Jawa  Timur  dengan criteria  umur(hari),  tingkat  kerontokan,  kadar amilosa(%), berat 1000 butir(gram) dan rata-rata hasil panen(t/ha  GKG),  Metode  K-Means  Clustering  yang ditanamkan  dalam  sistem  berjalan  dengan  baik dimana  ditunjukkan  pada  pengujian  hasil  akhir metode  dengan  tingkat  kesesuaian  92.54%  untuk perbandingan  perhitungan  sistem  dengan  hasil keluaran  pakar  pertanian  UPBS.  Sedangkan  validasi hasil  perhitungan  manual  dengan  sistem  didapatkan kesesuaian  sebesar  100%.  Adapun  persamaan  dari penelitian ini yaitu metode K-means yang di gunakan untuk mendukung pengambilan keputusan [2].
Penelitian  Mudzakkir  pada  tahun  2018  dengan judul “Pengelompokan Data Penjual Produk Pada PT Advanta  Seeds  Indonesia  Menggunakan  Metode  K- Means” tujuan penelitian ini adalah untuk membantu dalam mengelompokan data, informasi yang ditampilkan  berupa  nilai  centeroid  dari  tiap  –  tiap cluster,  untuk  mengelompokan  barang  berdasarkan tingkat kelarisan barang pada PT.ADVANTA SEEDS INDONESIA,  Adapun  pesamaan  dari  penelitian  ini menggunakan  metode  K-Means  untuk  membantu dalam mengelompokan data yangk akan menampilkan pola informasi [3].
Penelitian  Setiawan  pada  tahun  2018  dengan judul “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Analisis  Potensi  Produksi  Komoditi  Buah  Pada Kabupaten  Lumajang”  tujuan  penelitian  ini  adalah Dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan  potensi  produksi  komoditi  buah  pada Kabupaten  Lumajang  dan  mengetahui  potensi produksi yang sedang mengalami peningkatan setelah dilakukan pengelompokan komoditi dengan menggunakan
metode
K-Means. Dengan
menggukanan metode K-Means Clustering data - data buah  yang  sudah  ada  akan  dikelompokan  untuk menentukan potensi produksi supaya dapat membantu pemerintah dalam pengambilan keputusan untuk  diakukan  pengembangan  lebih  lanjut.  Hal  ini mendukung kebermanfaatan metode K-Means terhadap menentukan potensi buku apa yang sering di pinjam  agar  nantinya  petugas  perpustakaan  dapat menentukan  buku  apa  yang  akan  di  tambah koleksinya [4].

## 2.2 Definisi Metode K-Means
K-Means  merupakan  metode  yang  digunakan untuk mengelompokan data menjadi beberapa bagian, yang  mana  metode  K-Means  yang  mana  berbasis jarak  yang  membagi  data  menjadi  beberapa  cluster yang  hanya  dapat  bekerja  pada  atribut  numeric,  K- Means dapat digolongkan dalam partitioning clustering  yang  memisahkan data  ke k daerah bagian yang berbeda [5].
K-Means merupakan suatu metode non hierarki, pada  tahap  proses  K-Means  pusat  cluster  di  pilih secara acak dari sekumpulan data 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  ke  dalam  tiap-tiap  pusat  cluster  dan terakhir akan terbentuk posisi pusat cluster yang baru [5].
Tahapan  untuk  melakukan  proses  Algoritma  K- Means clustering sebagai berikut :
1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random
3. Hitung  centroid/rata-rata  dari  data  yang  ada  di masing-masing cluster
4. Alokasikan  masing-masing  data  ke  centroid  / rata-rata terdekat
5. Kembali ke Step 3, apabila masih ada data yang berpindah cluster [6]

## 2.3 Pengertian HTML
Hyper Text Markup Lenguage atau yang biasa di singkat HTML merupakan bahasa pemrograman web dasar  yang  mana  di  gunakan  untuk  membuat  inti halaman  web,  dan  juga  HTML  digunakan  untuk penghubung  antara  halaman  website  satu  dengan lainnya.[7]
2.4 Pengertian PHP
Hypertext Preprocessor atau yang biasa di sebut PHP merupkan bahasa pemrograman web yang mana hypertext preprocessor ini digunakan untuk memasukan  sebuah  alur  logika  dan  biasanya  sebagai penghubung  dengan  database  MySQL  agar  data-data yang  ada  di  database  dapat  di  tampilkan  pada halaman web.[7]

## 2.5 Pengertian CSS
Cascading Style Sheets atau bisa di sebebut CSS merupakan sekumpulan perintah untuk menghasilkan sebuah  tampilan  halaman  website,  CSS  beroperasi melalui  tag<Style>  dengan  adanya  CSS  pada  HTML maka  pengaturan  warna  dan  tampilan  akan  menjadi lebih  mudah,  peran  CSS  sangatlah  penting  pada website  tanpa  adanya  CSS,  maka  tampilan  website akan dirasakan membosankan. [8]

## 2.6 Pengertian Database MySql
MySQL  adalah  salah  satu  jenis  database  server yang  sangat  terkenal.  MySQL  menggunakan  bahasa SQL  untuk  mengakses  databasenya.  Lisensi  Mysql adalah  FOSS  License  Exception  dan  ada  juga  yang versi komersial nya. MySQL tersedia untuk beberapa platform,  di  antara  nya  adalah  untuk  versi  windows dan versi linux. Untuk melakukan administrasi secara lebih mudah terhadap Mysql, anda dapat menggunakan  software  tertentu,  diantara  nya  adalah phpmyadmin dan mysql yog [9].

## 2.7 Pengertian Javascript
Javascript  adalah  bahasa  yang  berbentuk kumpulan  skrip  yang  fungsinya  digunakan  untuk menambahkan  interaksi  antara  halaman  web  dengan pengguna  halaman  web.  Javascript  dijalankan  pada sisi  klien  yang  akan  memberikan  kemampuan  fitur- fitur  tambahan  halaman  web  yang  lebih  baik dibandingkan  fitur  –  fitur  yang  terdapat  pada  HTML [10].

## 2.8 Pengertian Framework CodeIgniter
Codeigniter adalah sebuah php  framework yang berupa  kumpulan  folder  dan  file  php,  java script,css,txt  dan  file  berbasis  web  lainnya  dengan setting tertentu untuk menggunakannya dan menyediakan  library  dan  helper  yang  dapat  di manfaatkan di dalam pemrograman php [11].

## 2.9 MVC
Konsep  MVC  adalah  konsep  pemisahan  antara logic dengan tampilan dan database. Manfaat konsep ini  adalah,  membuat  coding  logic  lebih  simple, karena  sudah  di  pisah  dengan  code  untuk  tampilan dan  membuat  programmer  dapat  bekerja  secara terpisah  dengan  designer.  Programmer  mengerjakan logic, sedangkan designer berkutat dengan design dan tampilan.
1. Model  Merupakan  code  struktur  data.  Model berisi  fungsi  di  dalam  pengolahan  database. Script Sql masuk di sini.
2. View  Merupakan  code  untuk  menampilkan tampilan suatu program. Tampilan dapat berupa web  page,  header,  footer  dan  apa  saja  yang berjenis tampilan.
3. Controller  Merupakan  code  untuk  logic, algoritma  dan  sebagai  penghubung  antara model,view,  dan  sumber  lain  yang  di  perlukan untuk  mengolah  HTTP  request  dan  generate web page [11].

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1   Metode Penelitian Penelitian  ini  merupakan  penelitian Research and Development yang  bertujuan  untuk  mengembangkan aplikasi website yang dapat membantu dalam menganalisis  pola  informasi  dari  data  pengunjung  dan peminjam  pada  perpustakaan  ITN  Malang,  data  yang digunakan  di  ambil  dari  bulan  januari  sampai  dengan bulan desember tahun 2019.

## 3.2   Prosedur Penelitian
Tahap  pertama  penelitian  ini  dimulai  dengan pembuatan  flowchar  menggunakan  aplikasi  visio  2013. Tahap  kedua  pada  penelitian  ini  adalah  melakukan pengumpulan  data  pengunjung  dan  peminjam  yang  di dapatkan  dari  perpustakaan  ITN  Malang.  Tahap  ketiga pada  penelitian  ini  menambahkan  program  pada  aplikasi website  sesuai  dengan  flowchar,  Tahap  keempat memasukan  data  pengunjung  dan  peminjam  ke  dalam database aplikasi website. Tahap kelima pada penelitian ini adalah pengujian pada sistem aplikasi website.

## 3.3   Kebutuhan Fungsional
Adapun  beberapa  fitur  yang  dibutuhkan  dalam penelitian ini diantaranya :
1. Sistem pada website dapat memberikan analisis pola informasi pengunjung dan peminjam.
2. User  dapat  memasukan  data  pengunjung  berupa member  id,  visitor  name,  membership  type, institution  dan  data  peminjam  berupa  member  id, member name, item code, title, loan status

## 3.4   Kebutuhan Nonfungsional
Adapun  beberapa  kebutuhan  nonfungsional  dalam penelitian ini diantaranya :
1. Sistem  hanya  dapat  digunakan  di  perangkat komputer.
2. Sistem  hanya  dapat  di  akses  oleh  petugas perpustaakaan ITN Malang
3.5   Rancangan  Flowchart  Penerapan  Metode K- Means Pada Model Data Pengunjung
Adapun  alur  proses  metode  pada  model  data pengunjung pada gambar 1.
Gambar 1. Alur proses k-means data pengunjung
Pada  Gambar  1  tahap  penerapan  metode  K-Means pada  model  data  pengunjung,  hal  yang  harus  di  lakukan pertama adalah melakukan pengambilan data pengunjung pada database, selanjutnya memilih perhitungan K-Means jika  ya,  inputkan  jumlah  cluster  lalu  lakukan  proses menghitung  centroid,  selanjutnya  melakukan  proses pengelompokan data, langkah selanjutnya apakah ada data cluster  yang  berbubah  jika  ya,  ulangi  proses  menghitung centroid  dan  pengelompokan  data,  selanjutnya  membaca data cluster apakah ada yang berubah jika tidak tampilkan hasil  perhitungan  k-means  yang  akan  di  kelompokan menjadi  3  yaitu  Sangat  sering  berkunjung,  Sering berkunjung, dan Jarang berkunjung.
3.6   Rancangan  Flowchart  Penerapan  Metode K- Means Pada Model Data Peminjam
Adapun  alur  proses  metode  pada  model  data peminjam pada gambar 2.
Gambar 2. Alur proses k-means data peminjam
Pada  Gambar 2. tahap penerapan  metode  K-Means pada  model  data peminjam  sama  seperti tahap pada  data pengunjung,  yang di ambil  data peminjam pada database selanjutnya  memilih  perhitungan  K-Means  jika  ya, inputkan  jumlah  cluster  lalu  lakukan  proses  menghitung centroid,  selanjutnya  melakukan  proses  pengelompokan data,  langkah  selanjutnya  apakah  ada  data  cluster  yang berubah  jika  ya,  ulangi  proses  menghitung  centroid  dan pengelompokan  data,  selanjutnya  membaca  data  cluster apakah  ada  yang  berubah  jika  tidak  tampilkan  hasil perhitungan k-means yang akan di kelompokan menjadi 3 yaitu Sangat sering dipinjam, Sering dipinjam, dan Jarang dipinjam. Untuk hasil dari pengelompokan K-Means data peminjam berupa judul buku mana yang sering di pinjam, yang  mana  dengan  hasil  tersebut  di  harapkan  dapat
membantu  petugas  perpustakaan  dalam  mengambil keputusan  untuk  pengadaan  koleksi  buku  di  perpus  dan juga dapat di  gunakan untuk  menentukan tata  letak  buku yang  sering  di  pinjam  yang  nantinya  dapat  di  simpan  di rak khusus buku yang sering di pinjam.

## 3.7   Rancangan Flowchart Aplikasi
Adapun alur proses user dijelaskan pada gambar 3.
Gambar 3. Alur proses user
Pada  Gambar    3.3  Proses  pertama  user memasukan  username  dan  password  sitem  akan membaca  data  username  dan  password,  jika  data tidak  benar  maka  kembali  ke  halaman  login,  tetapi jika username dan password benar maka akan masuk ke  halaman  utama,  selanjutnya  user  dapat  memilih menu seperti  menu pengunjung, menu peminjam  dan menu pengelompokan, semisal user memilih pengunjung  maka  sistem  akan  menampilkan  data pengunjung  selanjutnya  user  dapat  memilih  perintah tambah,  edit  dan  hapus  dan  jika  user  memilik  salah satu tersebut maka sistem akan menjalankan perintah yang  dipilih,  semisal  user  memilih  peminjam  maka sistem akan menampilkan data peminjam selanjutnya user  dapat  memilih  perintah  tambah,  edit  dan  hapus dan jika user memilik salah satu tersebut maka sistem akan menjalankan perintah yang dipilih dan jika user memilih pengelompokan, maka sistem akan mengambil  data  lalu  menghitung  jumlah  data  jika telah  selesai  menghitung  data,  selanjutnya  sistem akan  menampilkan  data  yang  telah  dijumlahkan, selanjutnya  user  akan  akan  memilih  pengelompokan dengan  menggunakan  perhitungan  K-Means,  jika proses pengelompokan selesai data akan tampil.
3 .8   Dataset Untuk Perhitungan Metode K-Means Dataset  yang  digunakan  pada  studi  kasus  ini berjumlah  435  data  peminjam  buku  dapat  di  lihat  di tabel  1.  ,  selanjutnya  data  tersebut  harus  di  olah terlebih  dahulu  agar  dapat  di  lakukan  proses perhitungan K-Means, sehingga didapatkan data baru menjadi  226  data  dengan  12  kolom,  yang  nantinya akan  digunakan  dalam  proses  K-Means  adapun  data yang digunakan  dapat di lihat pada tabel 2
Table 1. Data awal Peminjam No Member id Nama Item Code Title Loan Date Due Date Loan Status 1 1618133  Danang sutejo 30004382 Data mining mengolah data menjadi informasi menggunakan Matlab 2019/12/04  2019/12/11  On Loan 2 1912072  Kusno kaharjaya saputra 30000085 Algoritma pemrograman 2019/12/04  2020/07/20  On Loan 3 1618020  Andi yulio pratama 30004980 Merakit PLC dengan mikrokontroler 2019/12/04  2019/12/11  Returned 4 1618020  Andi yulio pratama 30001358 Designing embedded systems with PIC microcontroller principles and applications 2019/12/04  2019/12/11  Returned 5 1712082  Rizqi ramadhan rachmatullah 30002526 CCNA cisco certified network associate study guide (ujian 640- 801) 2019/12/04  2019/12/11  On Loan … … … … … … … … 431  1824080  Novantri agustinab mestuni 10001182 Pengantar Perancangan Kota Desain dan Perencanaan Kota jilid 1 2019/01/17  2019/01/24  Returned 432  1621017  Sri julyanti 10006683 Pelabuhan 2019/01/14  2019/01/21  Returned 433  1514005  Aan dwi zulkarnain 10006798 Industrial chemicals 2019/01/11  2019/01/18  Returned 434  1712045  Yohanes adipratama 30002386 Elektromagnetika Teknologi Ed. 5 2019/01/08  2019/01/15  Returned 435  1712045  Yohanes adipratama 30002345 Rangkaian Listrik jilid 2 2019/01/08  2019/01/15  Returned Table 2. Data Peminjam satelah di olah No Title jan feb mar apr mei Jun Jul Agu   Sep Okt Nov  Des 1 20 aplikasi Mikrokontroler ATMEGA 8535 & ATMEGA 16 menggunakan BASCOM - AVR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 A Graphic vocabulary for architectural presentation 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0
3 A history of interior design 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 4 Airport design 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 5 Akustik lingkungan 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 … … … … … … … … … … … … … … 222 Unit Operations of Chemical 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

## Engineering
223 Utilitas Bangunan Buku Pintar untuk Mahasiswa Arsitektur - Sipil 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 224 Vademekum Lengkap Teknik Sipil 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 225 Wawasan ilmu sosial dasar 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 226 Wireless Telecomunications Networking with ANSI-41 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
3.9  Menghitung  Setiap  Jarak  Ke  Setiap  Cluster Menggunakan Euclidian Distance
Setelah  didapatkan  nilai  pusat  centroid  awal, langkah  selanjutnya  melakukan  proses  perhitungan Euclidian Distance, dan hasil tersebut di kelompokan berdasarkan jarak terkecil. Jarak data dengan centroid 1 :
Jarak data dengan centroid 2 :
Jarak data dengan centroid 3 :
Setelah di  lakukan perhitungan seperti di atas dapat di  ambil  kesimpulan  bahwa  data  ke-1  jarak  terdekatnya masuk  ke  dalam  cluster  3,  ulangi  pehitungan  di  atas  di semua data, hasil  selengkapnya dari perhitungan dapat di lihat pada table 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan data kesetiap cluster No Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 8.5440037453175 3.31662479036 0 2 7.211102550928 4.2426406871193 2.2360679774998 3 8.5440037453175 4.3588989435407 1.4142135623731 4 7.8102496759067 4.3588989435407 1.4142135623731 5 7.0710678118655 4.2426406871193 1.7320508075689 … ... … … 222  8.5440037453175 3.3166247903554 0 223  8.0622577482985 4.5825756949558 2.4494897427832 224  7.8102496759067 4.3588989435407 1.4142135623731 225  7.8102496759067 4.1231056256177 1.4142135623731 226  8.5440037453175 4.3588989435407 1.4142135623731

## 3.10 Mencari Centroid Baru
Selanjutnya  mencari  centroid  baru  untuk iterasi  selanjutnya  dengan  cara  menjumlahkan seluruh  anggota  data  masing-masing  cluster  dibagi
jumlah  anggota  cluster,  setelah  mendapatkan centroid  baru  selanjuntnya  lakukan  perhitungan kembali dengan cara eucludian distance, hasil dari perhitungan  centroid  baru  dapat  di  lihat  pada tabel
5. Tabel 5. Nilai centroid baru C  Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des 1  0 0.2 0 0 0.4 0 0 0 4.6 3.8 0.2 0 2  0.33 3333 3333 3333
0 0 0 0
0 0 0 0 0.333 3333 3333 333 3.333 3333 3333 33 0 3  0.03 6697 0.091 7431 0.229 3577 0.174 3119 0.146 7889 0.045 8715 0.022 9357 0.055 0458 0.334 8623 0.362 3853 0.197 2477 0.032 1100
2477 0642 2 1926 6055 9816 514 2660 55 9082 569 5963 3028 7981 6514 7155 9633 8532 11 2110 092 0642 202 9174 3119
Perulangan  perhitungan  berhenti  jika  centroid baru  sama  dengan  centroid  sebelumnya  atau  hasil cluster  baru  sama  dengan  cluster  sebelumnya  jika kondisi  tersebut  sudah  terpenuh  maka  proses perhitungan  K-Means  dapat  di  katakana  selesai. Adapun  hasil  dari clustering dapat  dilihat  pada  tabel 6.
Tabel 6. Hasil clustering Data Ke-i Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 * 2 * 3 * 4 * 5 * … … … … 222 * 223 * 224 * 225 * 226 *

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Hasil Implementasi
Berikut  beberapa  hasil  tampilan  aplikasi Clustering Pengunjung Perpustakaan ITN Malang.
1. Tampilan Halaman Login Halaman Login digunakan untuk mengakses halaman admin  yang  mana  di  halaman  login,  harus memasukan data username dan password yang sudah terdaftar  pada  database  agar  dapat  mengakses halaman admin, seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan login
2. Tampilan Data Daftar Peminjam
Halaman  ini  digunakan  untuk  menampilkan  data peminjam  yang  telah  di  inputkan  ke  dalam  database serta terdapat pilihan fitur seperti untuk menambahkan,  edit  dan  hapus  data,  seperti  pada gambar 5.
Gambar 5. Tampil data daftar peminjam
3. Halaman Pengambilan Data Peminjam Halaman  ini  digunakan  untuk  menampilkan  data peminjam,  yang  mana  harus  menekan  button  proses ambil  data  terlebih  dahulu  agar  dapat  di  lakukan proses  perhitungan  k-means,  setelah  data  sudah diolah  yang  mana  terdapat  kolom  seperti  title  buku, bulan  Januari  s/d  Desember  yang  digunakan  untuk mengetahui  jumlah  peminjaman  judul  buku  tiap bulannya,  selanjutnya  terdapat  button  centroid  yang digunakan  untuk  melakukan  pemilihan  centroid secara manual, seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan pengambilan data peminjam
4. Tampilan Halaman Proses K-Means
Halaman  ini  digunakan  untuk  melanjutkan  proses iterasi  metode  k-means  dan  terdapat  tombol  proses lanjut iterasi untuk melanjutkan, proses akan berhenti jika  data  centroid  1,2  dan  3  sudah  tidak  terjadi perubahan  pada  iterasi  yang  baru  dengan  iterasi sebelmunya  dan  secara  otomatis  program  akan berpindah ke halaman utama admin untuk menampilkan  hasil  perhitungan  metode  k-means, seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan proses k-means
5. Tampilan Hasil Proses K-Means
Dari  hasil  proses  perhitungan  k-means  judul  buku  di kelompokan ke dalam 3 kategori yaitu Sangat Sering Dipinjam  sebagai  centroid  1,  Sering  Dipinjam sebagai  centroid  2  dan  Jarang  Dipinjam  sebagai centroid  3,  yang  mana  hasilnya  berupa  grafik  dan tabel,  untuk  hasil  dari  judul  buku  yang  masuk  ke centroid  1  dan  2  maka  akan  ke  tabel  buku  apa  saja yang  disarankan  untuk  di  simpan  pada  rak  khusus, sedangkan  judul  buku  yang  masuk  ke  centroid  1 digunakan  untuk  menampilkan  buku  apa  saja  yang harus diadakan, seperti pada gambar 8

## 4.2 Penentuan Pusat Cluster Dan Centroid Awal
Untuk  proses  penentuan  keterangan  judul  buku yang sering di pinjam akan di  bagi  menjadi 3 cluster dan  3  centroid  yang  mana  digolongkan  menjadi  3 yaitu  Sangat  Sering  Dipinjam,  Sering  Dipinjam  dan Jarang  Dipinjam.  Berikut  langkah  –  langkah  untuk penentuan pusat cluster awal pada penerapan  metode kmeans pada aplikasi Perpustakaan ITN :
1. Tentukan pusat cluster 1 di ambil dari nilai max, yang mana nilai max tersebut  di  dapatkan  dari total maksimal
penjumlahan
tingkat kemunculan judul buku dari tiap bulan  mulai dari januari  s/d desember. 2. Tentukan pusat cluster 2 dengan cara mengambil  data  random  yang  mana  harus  lebih kecil dari data cluster 1.
Tentukan pusat cluster 3 di ambil dari nilai min, yang  mana  nilai  min  tersebut  di  dapatkan  dari  total minimum  penjumlahan  tingkat  kemunculan  judul buku dari tiap bulan mulai dari januari s/d desember
Gambar 8. Tampilan hasil proses k-means
Dari tahapan di atas dapat di lihat hasil seperti pada tabel 3 pusat centroid awal yang telah di tentukan
Tabel 3. Pusat centroid awal C Ket Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov  Des 1 Sangat  Sering Dipinjam 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0 0 2 Sering Dipinjam 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 3 Jarang Dipinjam 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

## 4.3 Pengujian Fungsional Sistem
Tahap  pengujian  sistem  untuk  mengetahui fungsional  fitur  –  fitur  apa  saja  yang  dapat  berjalan pada  browser,  dengan  menggunakan  2  browser  yaitu Mozilla Firefox 83.0 dan Google Chrome
87.0.4280.88.  Hasil  dari  pengujian  ditunjukan  pada tabel 7. Tabel 7. Pengujian Sistem No  Fungsi Yang Diuji Mozilla Firefox Google Chrome 1 Login   2 Halaman Utama Admin   3 Halaman Data Pengunjung   a. Tambah Data   b. Edit Data   c. Hapus Data   4 Halaman Data  
Peminjam a. Tambah Data   b. Edit Data   c. Hapus Data   5 Halaman K-Means   a. Ambil Data   b. Proses Iterasi K- Means   6 Halaman Admin   c. Tambah Data   d. Edit Data   e. Hapus Data   7 Logout   Keterangan :  : Berjalan x  : Tidak Berjalan
Dari  hasil  pengujian  fungsional  terdapat  hasil yang  telah  dilakukan  bahwa  semua  halaman  dan button pada  sistem  yang  dibuat  telah  berhasil  dan berjalan  dengan  baik  pada  browser  Mozilla  Firefox 83.0 dan Google Chrome 87.0.4280.88.

## 4.4 Pengujian Pengguna
Pengujian pengguna bertujuan untuk mengetahui  apakah  sistem  sudah  berjalan  dengan baik  atau  belum,  pengujian  dilakukan  terhadap  10 responden  dan  kuesioner  berisi  5  pertanyaan  tentang aplikasi.  Adapun  hasil  dari  pengisian  kuesioner  yang didapatkan  peneliti  dari  responden  mengahasilkan presentase yang ditunjukan pada tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Pengguna N o Pertanyaan 10 Responden S B B K B T B 1 Apakah ukuran font tulisan terlihat sesuai dan jelas ?
3 7 0 0
2 Apakah tampilan
antar muka pada aplikasi terlihat menarik ? 4 5 1 0
3 Apakah perpaduan warna dan background terlihat sesuai ? 5 5 0 0
4 Apakah navigasi
dan tampilan menu mudah digunakan ? 6 4 0 0 5
Apakah form pengisian data mudah digunakan?
7 3 0 0
Total 25  24 1 0 Presentase 50 % 48 % 2 % 0 % Keterangan : SB : Sangat Baik B : Baik KB : Kurang Baik TB : Tidak Baik
Dari  pengujian  pengguna  didapatkan  hasil presentase  responden  50%  Sangat  Baik,    48%  Baik dan  2%  Kurang  Baik,  jadi  mayoritas  responden menilai Baik terhadap penggunaan aplikasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan maka didapat beberapa kesimpulan yaitu :
1. Aplikasi  yang  dirancang  mampu  menghasilkan informasi  berupa  pengelompokan  judul  buku yang  sering  di  pinjam  dari  data  peminjaman yang  dikelompokan  dalam  3  kategori  yaitu sangat  sering  dipinjam,  sering  dipinjam,  jarang dipinjam  yang  mana  hasil  tersebut  dapat
digunakan  untuk  memberikan  saran  pengadaan buku  dan  menentukan  posisi  buku  untuk  di simpan pada rak khusus.
2. Aplikasi  yang  dirancang  mampu  menghasilkan informasi berupa pengelompokan jenis pengunjung  yang  sering  berkunjung  dari  data pengunjung yang di bagi dalam 3 kategori yaitu sangat sering berkunjung, sering berkunjung dan jarang berkunjung.
3. Pada pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan  web  server  xampp,  mozila Mozilla  Firefox  83.0  dan  Google  Chrome 87.0.4280.88  dapat  dikatakan  fungsi  aplikasi berjalan seluruhnya sesuai rancangan kebutuhan.
4. Pada  pengujian  penguna  mayoritas  menilai  sangat baik  terhadap  penggunaan  aplikasi,  dengan  hasil presentase  responden  50%  Sangat  Baik,    48% Baik dan 2% Kurang Baik.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  dilakukan  untuk pengembangan selanjutnya adalah sebagai berikut :
1. Menambahkan  berapa  fitur  pembanding  dengan metode clustering yang  lain  seperti  Algoritma K-Medoids dan K-Means++.
2. Menambahkan  tabel  khusus  daftar  buku  terbaru agar  dapat  digunakan  untuk  memberikan  saran buku untuk pengadaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abrianto,  P.M.C.,  2018.  Penerapan  metode  K- Means Clustering Untuk Pengelompokan Pasien Penyakit Liver. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2(2), pp.247-255.
[2] Afiani,  F.R.K.,  2018.  Penerapan  K-Means Clustering  Untuk  Mengetahui  Varietas  Padi Unggul  Produksi  Balai  Pengkajian  Teknologi Pertanian Jawa Timur. JATI (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika), 2(1), pp.336-343.
[3] Mudzakkir,  B.D.,  2018.  Pengelompokan  Data Penjualan  Produk  Pada  PT  Advanta  Seeds Indonesia  Menggunakan  Metode  K-Means. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika), 2(2), pp.34-40.
[4] Setiawan,  R.D.P.,  2018  Penerapan  Metode  K- Means  Clustering  Untuk  Analisis  Potensi Produksi  Komoditi  Buah  Pada  Kabupaten Lumajang..  JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), 2(2), pp.263-269.
[5] Darmi , Y.D. and Setiawan, A., 2016. Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam
Pengelompokan Penjualan Produk. Jurnal Media Infotama, 12(2).
[6] Syafnidawaty . “K-Means Clustering ”. https://raharja.ac.id/2020/04/19/k-means- clustering/. 19 April 2020.
[7] Markey .  “Pemrograman  web  adalah  ?. Pengertian
dan pengenalan”. https://markey.id/blog/development/pemrogram an-web-adalah. 8 Desember 2019.
[8] Dewaweb .  “Belajar  CSS  :  Pengertian,  Peran Fungsi dan Macamnya”. https://www.dewaweb.com/blog/belajar-css- pengertian-peran-fungsi-dan-macamnya/. 21
Maret 2019.
[9] Sofwan,  A.,  2007.  Belajar  Mysql  dengan Phpmyadmin . Fakuktas  Teknologi  Informasi, Universitas Budi Luhur .
[10] Binarso,  Y.A.,  Sarwoko,  E.A.  and  Bahtiar,  N., 2012 .  Pembangunan  sistem  informasi  alumni berbasis  web  pada  program  studi  teknik informatika  universitas  diponegoro.  Journal  of Informatics and Technology, 1(1), pp.72-84