## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## Pembentukan Pola Peminjaman Buku Pada Perpustakaan Dengan Menerapkan Metode CART dan Normalisasi Z-Score
A Ahyuna 1,* , Marlin Lasena 2 , Rosihan Aminuddin 3 , Ardimansyah 1 , Zulfi Azhar 4
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dipa Makassar, Makassar, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ichsan,Gorontalo Utara, Gorontalo Utara ,Indonesia
3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Patria Artha, Gowa, Indonesia
4 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Medan, Indonesia Email: 1,* ahyuna@undipa.ac.id, 2 marlinlasena@gmail.com, 3 rosihanaminuddin@patria-artha.ac.id, 4 ardiman@undipa.ac.id, 5 zulfi_azhar@yahoo.co.id Email Penulis Korespondensi: ahyuna@undipa.ac.id Submitted: 29/05/2024 ; Accepted: 29/06/2024 ; Published : 29/06/2024
Abstrak− Perpustakaan merupakan sebuah tempat pelayanan yang berguna sebagai tempat peminjaman segala jenis buku untuk dibaca  ataupun  sebagai  bahan  referensi  baik  dalam  bentuk  gambar,  teks  ataupun  lainnya. Dalam  mempermudah  strategi peminjaman buku, pihak perpustakaan memanfaatkan data-data peminjaman yang realistis sebagai objek untuk penemuan strategi dengan menggali pengetahuan yang dapat memberikan informasi untuk mempermudah sistem peminjaman buku. Data Mining jika diartikan adalah penggalian data, dimana pada proses data mining dilakukan sebuah proses penggalian data yang bertujuan untuk menemukan sebuah informasi yang penting, berharga serta berguna pada kumpulan basis data yang memiliki jumlah sangat besar. Dalam data yang dimiliki sangat besar maka dari itu perlu dilakukan proses pendahuluan sebagai tahapan yang dilakukan untuk membantu dalam memperemudah proses yang dilakukan dalam data mining, ataupun proses tersebut dikenal dengan normlaisasi data.  Salah  satu  metode  yang  dapat  dipakai  dalam  proses  untuk  melakukan  normalisasi  terhadap  data  adalah  metode  Z-Score Normalization.  Metode  Z-Score  Normalization  adalah  proses  dalam  tahap  preprocessing  dengan  mendekomposisi  data  atribut numerik  yang  dapat  mengubah  nilai  dalam  data  menjadi  range  tertentu.  Metode  Z-Score  Normalization  sendirinya  dapat  juga dikombinasikan dengan metode lainnya seperti Metode CART. Metode CART merupakan sebuah metode yang digunakan untuk melakukan  proses  klasifikasi  pada  data  mining.  Proses  klasifikasi  yang  dilakukan  pada  Metode  CART  berdasarkan  dengan pembentukan pohon keputusan dengan nilai biner yang didapatkan. Metode CART sendiri merupakan metode yang dipergunakan untuk membantu dalam melakukan proses pada segala maca jenis data seperti data kontinu, ordinal, nominal dan data lainnya. Hasil yang didapatkan dari penelitian Metode Cart dapat diterapkan untuk mendapatkan pola peminjaman buku ataupun hubungan asosiasi Buku di perpustakaan yang berupa rule (aturan) yang dapat menjadi informasi penting tentang pola peminjaman buku pada perpustakaan tersebut.
Kata Kunci: Data Mining; Pola; Peminjaman; Buku; Normalisasi Z-Score; Metode CART
Abstract− The library is a service place that is useful as a place to borrow all kinds of books to read or as reference material in the form of images, text or other forms. In simplifying book borrowing strategies, the library utilizes realistic borrowing data  as an object for strategy discovery by exploring knowledge that can provide information to simplify the book borrowing system. Data Mining can be interpreted as data mining, where in the data mining process a data mining process is carried out which aims to find important, valuable and useful information in a very large collection of databases. If the data held is very large, it is necessary to carry out a preliminary process as a stage to help simplify the process carried out in data mining, or this process is known as data normalization. One method that can be used in the process of normalizing data is the Z-Score Normalization method. The Z-Score Normalization method is a process in the preprocessing stage by decomposing numerical attribute data which can change the values in the data into a certain range. The Z-Score Normalization method itself can also be combined with other methods such as the CART method. The CART method is a method used to carry out the classification process in data mining. The classification process carried out using the CART method is based on the formation of a decision tree with the binary values obtained. The CART method itself is a method used to assist in processing all types of data such as continuous, ordinal, nominal and othe r data. The results obtained from the Cart Method research can be applied to obtain book borrowing patterns or book association relationships in libraries in the form of rules which can provide important information about book borrowing patterns in the library.
Keywords: Data Mining; Pattern; Borrowing; Book; Z-Score Normalization; CART method

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan merupakan sebuah tempat pelayanan yang berguna sebagai tempat peminjaman segala jenis buku untuk dibaca ataupun sebagai bahan referensi baik dalam bentuk gambar, teks ataupun lainnya. Perpustakaan menjadi salah satu cara pustakawan untuk menambah koleksi buku yang dibacanya dalam mencari buku buku yang berkualitas yang kita  inginkan  kita  bisa  mempermudah  strategi  untuk  mendapatkan  nya.  adapun  strategi  yang  dimaksud  adalah mengetahui pola peminjaman buku pustakawan yang merujuk pada strategi pola peminjaman buku[1], [2].
Dalam  mempermudah  strategi  peminjaman  buku,  pihak  perpustakaan  memanfaatkan  data-data  peminjaman yang realistis sebagai objek untuk penemuan strategi dengan menggali pengetahuan yang dapat memberikan informasi untuk mempermudah sistem peminjaman buku. efektivitas sistem peminjaman buku yang mudah, bermanfaat untuk membantu  pustakawan  dalam  meminjam  buku  di  masa  yang  akan  datang.  Sejatinya  akan membutuhkan  data-data peminjaman buku di perpustakaan diperiode sebelumnya dan suatu teknik untuk pengolahan data tersebut, yakni Data Mining[3], [4].
Data Mining jika diartikan adalah penggalian data, dimana pada proses data mining dilakukan sebuah proses penggalian  data  yang  bertujuan  untuk  menemukan  sebuah  informasi  yang  penting,  berharga  serta  berguna  pada

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 314-324 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5238
kumpulan basis data yang memiliki jumlah sangat besar. Proses yang dilakukan pada data mining juga dikenal sebagai proses Knowledge Discovery in  Database atau biasa juga disebut  dengan KDD[5], [6]. Proses KDD ataupun Data Mining merupakan sebuah proses yang mencakup banyak bidang ilmu lainnya seperti matematika, mesin pencarian, statistika,  kecerdasan  buatan  serta  bidang  ilmu  lainnya  yang  berkaitan  dengan  data.  Pada  proses  data  mining  pada bidang  ilmu  tersebut  digunakan  untuk  melakukan  porses  ekstraksi  data  hingga  didapatkan  sebuah  informasi  yang nantinya dapat berguna serta bermanfaat sebagai dasar pengetahuan dalam proses pengambilan keputusan. Hasil yang nantinya akan didapatkan pada data mining dapat berupa sebuah pola, rumus, aturan, hubungan ataupun lainnya sesuai dengan  kebutuhan  hasil  yang  diinginkan  [7],  [8].  Dari  penjabaran  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  maka  perlu kiranya dilakukan sebuah proses penyederhanaan terhadap data, dimana proses penyederhanaan data tersebut biasa juga disebut dengan normalisasi data. Normaisasi data peminjaman buku yang bertujuan agar mendapatkann informasi yang di inginkan salah satunya dengan mengunakan metode Z-Score Normalization.
Metode Z-Score Normalization adalah proses dalam tahap preprocessing dengan mendekomposisi data atribut numerik yang dapat mengubah nilai dalam data menjadi range tertentu[9], [10]. Proses yang dilakukan dengan metode Z-Score  Normalization  nantinya  merupakan  data  yang  telah  disederhanakan  serta  dapat  dipergunakan  untuk melakukan  tahapan  proses  selanjutnya.  Data  yang  telah  dilakukan  proses  dengan  menggunakan  Metode  Z-Score Normalization  nantinya  akan  dilakukan  proses  lanjutan  dengan  menggunakan  Metode  CART.  Metode  CART merupakan  bagian  dari  pada  klasifikasi  pada  data  mining,  dimana  pada  metode  CART  hasil  yang  didapatkan berdasarkan dengan pembentukan terhadap pohon keputusan. Proses yang dilakukan pada Metode CART dikhususkan terhadap  berbagai  jenis  dan  macam  data  seperti  data  kontinu,  data  nominal,  data  ordinal,  data  skala  dan  berbagai macam data lainnya.[11], [12].
Beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh Annida Purnamawati pada tahun 2022 dengan judul penelitian Analisis Cart (Classification and Regression Trees) Untuk Prediksi Pengguna Sepeda Berdasarkan Cuaca dimana  hasil  peneitian  yang  didapatkan  bahwa  akurasi  dari  metode  CART  yang  menjelaskan  hasil  akurasinya mencapai 96%. Hasil dari penelitian tersebut dengan menunjukkan arsitektur perkiraan distribusi di bawah berbagai sepeda dengan spatiotemporal variable, pendistribusian penggunaan dan waktu termasuk di merupakan variabl yang paling berpengaruh dalam prediksi pengguna sepeda tersebut[13].
Penelitian  lainnya  yang  telah  dilakukan  oleh  Nurhaeka  Tou  pada  tahun  2022  dengan  judul  penelitian Implementasi Data Mining Dalam Klasifikasi Hasil Diagnosa Pasien Bpjs Menggunakan Algoritma CART dimana hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  bahwa  Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan,  klasifikasi  CART menunjukan bahwa jenis penyakit TBC, Penunomia, Gastritis, dan Hipertensi dipengaruhi oleh gejala sakit kepala, sakit perut, serta mual dan muntah. Dengan hasil akurasi ketepatan klasifkas menggunkan metode CART sebesar 69 %[14].
Penelitian lainnya yang juga dilakukan oleh Raditya Galih Whendasmoro dan Joseph pada tahun 2022 dimana judul  penelitian  yang  dilakukan  adalah  Analisis Penerapan  Normalisasi  Data  Dengan  Menggunakan  Z-Score  Pada Kinerja  Algoritma  K-NN  serta  hasil  yang  didapatkan  bahwasannya  dimana  peranan  Z-Score  Normalization  untuk melakukan  normalisasi  data  yang  berguna  untuk  meningkatkan  kinerja  algortima  klasifikasi  data  mining khususnya[15].
Penelitian terakhir yang dilakukan Ichwanul Muslim Karo Karo dan Hendriyana pada tahun 2022 dimana judul penelitian  yang  dilakukan  Klasifikasi  Penderita  Diabetes  menggunakan  Algoritma  Machine  Learning  dan  Z-Score serta hasil yang didapatkan pada penelitian yaitu Metode Z-Score berkontribusi positif dalam meningkatkan akurasi model  klasifikasi.  Lebih  lanjut,  penelitian  ini  juga  berhasil  mendapat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dari  penelitian sebelumnya[8].
Berdasarkan penjelasan masalah diatas yang bertujuan untuk mendapatkan data peminjaman buku yang bisa diolah perlu di lakukan normalisasi data yang bertujuan agar mendapatkan informasi yang di inginkan salah satunya dengan menggunakan metode Z-score Normalization dalam menormalisasikan data peminjaman buku. Setelah data dilakukan proses normalisasi dengan menggunakan metode Z-Score Normalization nantinya akan dilakukan proses pembentukan informasi dengan menggunakan Metode CART. Hasil yang didapatkan nantinya dapat membantu dalam melakukan sebuah pola terhadap peminjaman buku pada perpustakaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining secara garis besar dapat diartikan sebagai proses penggalian data. Proses penggalian data yang dilakukan pada data mining  berdasarkan dengan alur proses yang telah ditentukan. Nama lain data mining biasa juga disebut dengan Knowledge Discovery in Database. Data Mining ataupun KDD merupakan sebuah proses yang dipergunakan oleh berbagai macam bidang ilmu seperti ilmu statistika, ilmu matematika, ilmu mesin pencarian ataupun berbagai macam bidang ilmu lainnya. Penggunaan Data Mining pada berbagai macam bidang ilmu didasarkan dengan proses pengolahan  yang  dilakukan  pada  data  mining  merupakan  proses  yang  cukup  lengkap  dilakukan  pada  kumpulan terhadap basis data yang memiliki data sangat besar. Pada data mining maupun Knowledge Discovery in Database proses yang dilakukan untuk mendapatkan hasil juga merupakan prosesyang memanfaatkan peran dari  Kecerdasan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 314-324 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5238
buatan. Dimana hasil yang akan didapatkan dari proses dilakukan nantinya dapat berupa sebuah hubungan dari atribut, informasi, ataupun lainnya.[16], [17].

## 2.2 Normalisasi Data
Normalisasi  data  merupakan  sebuah  tahapan  awal  dari  proses  yang  dilakukan  terhadap  data.  Dimana  proses normalisasi yang dilakukan pada kumpulan data untuk menyederhanakan terhadap data sehingga data lebih mudah untuk  dipergunakan  ataupun  diproses  dengan  proses  lainnya.  Proses  terhadap  normalisasi  bertujuan  untuk meminimalisisr terhadap redundansi dari data. Dimana data yang telah selesai dilakukan proses normalisasi nantinya data tersebut akan dapat dipergunakan ataupun dikombinasikan dengan menggunakan beberapa metode lainnya[18], [19]

## 2.3 Metode Z–Score Normalization
Metode Z-Score Normalization merupakan sebuah proses yang dilakukan berdasarkan teknik statistika, dimana untuk mendapatkan nilai Z-Score berdasarkan dengan nilai rata – rata yang didapatkan berdasarkan standar deviasi terhadap data.  Pembantukan  data  serta  pengukuran  terhadap  data  di  Z-Score  Normaliation  berdasarkan  dengan  ketentuan tertentu dimana jika sebuah data memiliki nilai diaras dari nilai rata  – rata pada Z-Score Normalization maka nilai akhir yang didapatkan terhadap data adalah data yang bernilai positfi, berlaku bagi sebaliknya ialah data yang memiliki nilai rata – rata dibawah dari nilai Z-Score Normalization maka data tersebut bernilai negatif. Secara umum nilai yang didapatkan  pada  Z-Score  Normalization  merupakan  sebuah  nilai  standar  ataupun  nlai  baku  dari  data.  Tujuan  dari dilakukan normalisasi dari data adalah untuk melakukan standarisasi terhadap nilai mentah ataupun nilai baku dari data.  Adapun  proses  yang  dilakukan  untuk  melakukan  penyederhanaan  data  ataupun  standarisasi  data  dapat menggunakan rumus berikut [20], [21]:
Z = X−μ σ (1)

## 2.4 Metode CART
Metode CART ataupun biasa disebut dengan Metode Classification and Regresion Tree. Metode CART merupakan sebuah tahapan metode yang merupakan bagian dari  pada data mining. Metode CART pada data mining bertujuan untuk  melakukan  terhadap  pengelompokan  data,  pengelompokan  data  yang  dilakukan  berdasarkan  dengan pembentukan  terhadap  pohon  keputusan.  Berbeda  dengan  metode  pohon  keputusan  lainnya.  Pembentukan  pohon keputusan  pada  Metode  CART  berdasarkan  dengan  nilai  –  nilai  regresi  yang  dilakukan  terhadap  data.  Tujuan dilakukan proses pada Metode CART adalah untuk melakukan pengelompokan berdasarkan dengan kriteria khusus ataupun  tertentu  dari  data.  Proses  ini  menghasilkan  data  hirarki  yang  dimulai  berdasarkan  dengan akar  node  yang nantinya  akan  dibentukan  berdasarkan  dengan  pembelajaran  terhadap  sampel  data.  Setiap  akar  node  pada  Metode CART akan diberikan sebagai kelas tujuan untuk proses pengelompokan ataupun klasifikasi[22]–[24].

## 2.5 Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  sebuah  alur  proses  yang  dilakukan  pada  penelitian.  Pada  metodologi  penelitian tergambarkan dari  tahapan awal  penelitian berupa proses pencarian permasalahan hingga  diakhir dilakukan proses pengambilan kesimpulan ataupun juga dokumentasi. Tujuan dari metodologi penelitian agar kiranya setiap alur proses tidak  dilakukan  berulang  kembali  serta  tersusun  dengan  baik.  Adapun  gambaran  dari  metodologi  penelitian  dapat dilihat berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 314-324 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5238
Ada  beberapa  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  seperti  pada  gambar  1,  untuk mengumpulkan suatu data. Tahapan tersebut adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi masalah
Langkah  awal  yang  dilakukan  merupakan  proses  identifikasi  masalah,  proses  ini  adalah  untuk  menemukan permasalahan  utama  yang  terjadi  pada  objek  penelitian  sebagai  dasar  awal  untuk  dituliskan  pada  penyelesaian penelitian.
b. Studi Lapangan
Tahapan kedua yang dilakukan adalah pengamatan terhadap tempat pengambilan data. Pengamatan dilakukan untuk melihat terhadap pola kebiasan yang telah terjadi ataupun dilakukan. Dimana studi lapangan terhadap pola buku dilakukan pada perpustakaan.
c. Studi Literatur
Setelah dilakukan tahapan pengamatan maka selanjutnya dilakukan proses studi literatur, dimana pada tahapan ini  dilakukan  proses  terhadap  pencarian  berbagai  macam  referensi  sebagai  pendukung  ataupun  berkaitan  dengan dilaksanakannya penelitian.
d. Pengumpulan Data
Tahapan  berikutnya  merupakan  proses  untuk  mendapatkan  data,  proses  pengumpulan  data  dilakukan  pada perpustakaan. Proses pengumpulan data pada perpustakaan dilakukan terhadap 2 tahapan, yaitu: 1. Wawancara (Interview)
Proses  wawancara  merupakan  proses  tanya  jawab  yang  dilakukan  terhadap  pembaca  buku  pada  perpustakaan ataupun  pada  pembaca  buku  diperpustakaan.  Dari  proses  wawancara  yang  dilakukan  nantinya  akan  digunakan sebagai data utama pada penelitian
2. Pengamatan (Observasi)
Proses pengumpulan data lainnya yaitu pengataman. Proses pengamatan dilakukan untuk melihat terhadap alur proses aktifitas yang dilakuakn pada peminjaman buku diperpustakaan.
e. Analisa
Setelah dilakukan proses pengumpulan data, maka selanjutnya dilakukan tahapan utama pada penelitian yaitu analisa. Pada proses ini nantinya akan dilakukan proses terhadap normalisasi data dengan menggunakan Metode Z- Score Normalization serta menggunakan Metode CART untuk  mendapatkan hasil informasi  dari pola peminjaman buku.

## f. Pengujian Hasil
Setelah  didapatkan  terhadap  hasil  dengan  mengunakan  Metode  Z-Score  Normalization  dan  Metode  CART, maka proses selanjutnya yaitu pengujian terhadap hasil yang didapatkan. Pengujian dilakukan untuk mengukur nilai akurasi terhadap hasil yang didapatkan. Pengujian bertujuan untuk memastikan bahwasannya hasil yang didapatkan memang layak untuk dipergunakan sebagai pengambilan keputusan.
g. Penulisan Laporan
Tahapan akhir yang dilakukan pada penelitian yaitu dokumentasi ataupun penulisan laporan. Pada tahapan ini akan dilakukan dokumentasi terhadap seluruh kegiatan yang telah dilakukan pada penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Perpustakaan merupakan sebuah tempat dan faslitas yang dapat dipergunakan untuk mendapatkan informasi bagi para pustakawan dengan cara membaca buku. Pada perpustakaan sudah seharusnya tersedia ataupun menyediakan terhadap buku – buku yang diinginkan oleh pembaca buku. Sering kali yang terjadi pada perpustakaan adalah buku yang akan dipinjam oleh pustakawan sering tidak tersedia pada perpustakaan. Maka dari itu kiranya diperlukan sebuah strategi ataupun cara untuk mengetahui terhadap jenis buku apa saja yang diminati oleh para pustakawan dengan cara melihat pola  dalam  peminjaman  buku.  Untuk  mempermudah  dalam  mendapatkan  strategi  tersebut  sudah  seharusnya didapatkan berdasarkan dengan informasi peminjam buku sebelumnya. Dari data peminjaman buku nantinya dapat dilakukan proses pengolahan data hingga dihasilkan terhadap pola peminjaman buku. Proses terhadap data tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan data mining. Data mining ataupun penggalian data sesuai dengan namanya dipergunakan untuk melakukan proses penggalian terhadap kumpulan data pada basis data yang memiliki jumlah data sangat  besar.  Dimana  hasil  dari  data  mining  berupa  sebuah  informasi  yang  dapat  dipergunakan  sebagai  dasar pengambilan keputusan pada penentua pola peminjaman buku. Data yang tersedia pada data mining yang begitu besar maka  perlu  kiranya  dilakukan  proses  penyederhanaan  data  ataupun  biasa  disebut  dengan  normalisasi.  Proses  pada normalisasi didasarkan dengan pembantukan data baru yang lebih simpel dan mudah untuk digunakan. Proses yang dilakukan pada normalisasi dapat dilakukan dengan menggunakan Metode Z-Score Normalization. Metode Z-Score Normalization merupakan proses yang berdasarkan dengan teknik statistika. Dimana hasil pembentukan nilai yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 314-324 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5238
didapatkan berdasarkan dengan nilai pada rata – rata standar deviasi yang didapatkan. Setelah seluruh data dilakukan normalisasi  maka  selanjutnya  dilakukan  proses  berikutnya  yaitu  klasifikasi  dengan  menggunakan  Metode  CART. Metode  CART  merupakan  proses  klasifikasi  data  mining  yang  bertujuan  dengan  membentuk  pohon  keputusan, berbeda dengan metode pohon keputusan lainnya, pada Metode CART pembentukan berdasarkan dengan nilai regresi yang  didapatkan.  Sebelum  dilakukan  proses  pada  penelitian  terlebih  dahulu  diketahui  terhadap  data  yang  akan digunakan. Adapun data buku yang digunakan pada penelitian dapat dilihat berikut:
Tabel 1. Data Buku No Judul buku Jenis Buku Jangka Pinjam Status 1. Kewarga Negaraan Buku Teori 10 Hari Minat 2. Data Mining Buku Teori 10 Hari Minat 3. Bahasa Indonesia Buku Teori 3 Hari Tidak 4. Pengantar teknologi informasi Buku Teori 11 Hari Minat 5. Pemodelan simulasi Buku Praktek 4 Hari Minat 6. Pemodelan simulasi Buku Praktek 5 Hari Tidak 7. Agama islam Buku Teori 10 Hari Minat 8. SPK Bu Teori 5 Hari Tidak 9. Pemrograman visual Buku Praktek 10 Hari Minat 10. Data Mining Buku Teori 2 Hari Minat 1. Agama islam Buku Teori 10 Hari Minat 12. Pemodela simulsi Buku Praktek 4 Hari Tidak 13. Website Buku Praktek 10 Hari Tidak 14. Kewarga Negaraan Buku Teori 10 Hari Minat 15. Pemrograman visual Buku Praktek 1 Hari Tidak 16. Pemrograman Jaringan Buku Praktek 10 Hari Minat 17.  Sistem Pendukung keputusan Buku Teori 1 Hari Minat 18.  Data Mining Buku Teori 10 Hari Minat 19.  Penulisan Ilmiah Buku Teori 5 Hari Minat 20.  Kewarga Negaraan Buku Teori 10 Hari Minat

## 3.1.1 Penerapan Metode Z Score Normalization
Setelah  dilakuakn  proses  analisis  masalah  serta  diketahui  terhadap  data  buku  yang  didapatkan,  maka  proses selanjutnya  dilakukan  proses  dengan  menggunakan  Metode  Z-Score  Normalization.  Sebelum  dilakukan  proses terlebih dahulu dilakukan proses transformasi terhadap data. Adapun proses transformasi dapat dilihat berikut:
Tabel 2. Transformasi data sampel
No Judul buku Jumlah Buku  Jenis Buku  Jangka Pinjam  Pengembalian Buku  Status 1. Kewarga Negaraan 2 Buku Teori 10 Tepat Waktu Minat 2. Data Mining 3 Buku Teori 10 DiPerpanjang Minat 3. Bahasa Indonesia 1 Buku Teori 3 Tidak Tepat Waktu Tidak 4 Pengantar teknologi informasi 2 Buku Teori 11 Tepat Waktu Minat 5. Pemodelan simulasi 2 Buku Praktek 4 DiPerpanjang Minat 6. Pemodelan simulasi 2 Buku Praktek 5 Tidak Tepat Waktu Tidak 7. Agama Islam Buku Teori 10 Tepat Waktu Minat 8. SPK 1 Buku Teori 5 Tidak Tepat Waktu Tidak 9. Pemrograman visual 1 Buku Praktek 10 DiPerpanjang Minat 10. Data Mining 3 Buku Teori 2 Tidak Tepat Waktu Minat 11. Agama islam 2 Buku Teori 10 DiPerpanjang Minat 12. Pemodelan simulasi 2 Buku Praktek 4 Tepat Waktu Tidak 13. Website 1 Buku Praktek 10 Tidak Tepat Waktu Tidak 14. Kewarga Negaraan 3 Buku Teori 10 Tepat Waktu Minat 15. Pemrograman visual 1 Buku Praktek 1 Tepat Waktu Tidak 16. Pemrograman Jaringan 1 Buku Praktek 10 Tidak Tepat Waktu Minat 17. Sistem Pendukung keputusan 2 Buku Teori 1 DiPerpanjang Tidak 18 Data Mining 3 Buku Teori 10 Tepat Waktu Minat 19. Penulisan Ilmiah 1 Buku Teori 5 DiPerpanjang Tidak 20. Kewarga Negaraan 3 Buku Teori 10 Tidak Tepat Waktu Minat
Rata rata = 7,05 Standar devisi = 3,61

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Maka jangka pinjam buku kewarganegaraan Z = (x-µ) ̸ σ Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,81 Jangka pinjam buku Data Minning Z = (x-µ) ̸ σ Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,81 Jangka pinjam buku Bahasa Indonesia Z = (x-µ) ̸ σ Z = (3 – 7,05) / 3,61 Z = -1,12 Jangka pinjam buku Sistem Pendukung Keputusan Z = (x-µ) ̸ σ Z = (11 – 7,05) / 3,61 Z = 1,09 Jangka pinjam buku Pemodelan Simulasi Z = (x-µ) ̸ σ Z = (4 – 7,05) / 3,61 Z = -0,84 Jangka pinjam buku Pemodelan Simulasi = (x-µ) ̸ σ Z = (5 – 7,05) / 3,61 Z=-0,56 Jangka pinjam buku Agama Islam Z = (x-µ) ̸ σ Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,81 Jangka pinjam buku SPK Z = (x-µ) ̸ σ Z = (5 – 7,05) / 3,61 Z = -0,56 Jangka pinjam buku Pemrograman Visual Z = (x-µ) ̸ σ Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,81 Jangka pinjam buku Data Minning Z = (x-µ) ̸ σ Z = (2 – 7,05) / 3,61 Z = -1,39 Jangka pinjam buku Agama Islam Z = (x-µ) ̸ σ Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,81 Maka jangka pinjam buku Pemodelan Simulasi Z = (x-µ) ̸ σ Z = (4 – 7,05) / 3,61 Z = -0,84 Maka jangka pinjam buku Website Z = (x-µ) ̸ σ Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,81 Jangka pinjam buku kewarganegaraan Z = (x-µ) ̸ σ Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,81 Jangka pinjam buku Pemrograman Visual Z = (x-µ) ̸ σ Z = (1 – 7,05) / 3,61 Z = -1,67 Jangka pinjam buku Pemrograman Jaringan Z = (x-µ) ̸ σ

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 314-324 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5238
Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,81 Jangka pinjam buku Sistem Pendukung Keputusan Z = (x-µ) ̸ σ Z = (1 – 7,05) / 3,61 Z = -1,67 Jangka pinjam buku Data Minning Z = (x-µ) ̸ σ Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,81 Jangka pinjam buku Penulisan Ilmiah Z = (x-µ) ̸ σ Z = (5– 7,05) / 3,61 Z = 0,56 Jangka pinjam buku Kewarganegaraan Z = (x-µ) ̸ σ Z = (10 – 7,05) / 3,61 Z = 0,8
Dari perhitungan tadi dapat dismpulkan bahwa untuk di buku Pemrograman Visual Z = 15. Dan buku Sistem Pendukung  Keputusan  Z  =  17,  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  judul  buku  lain  nya,  Maka  Z  =  15  dan  Z  =  17 dihapuskan.
Tabel 3. Hasil No Judul buku Jenis Buku Jangka Pinjam Pengembalian Buku Status 1. Kewarga Negaraan Buku Teori Tinggi Tepat Waktu Minat 2. Data Mining Buku Teori Tinggi Tepat Waktu Minat 3 Bahasa Indonesia Buku Teori Rendah Tidak Tepat Waktu Tidak Minat 4. Pengantar teknologi informasi Buku Teori Tinggi Tepat Waktu Minat 5. Logika dan algoritma Buku Praktek Rendah Tepat Waktu Minat 6. Pemodelan simulasi Buku Praktek Rendah Tidak Tepat Waktu Tidak Minat 7 Kalkulus Buku Teori Tinggi Tepat Waktu Minat 8. SPK Buku Teori Rendah Tidak Tepat Waktu Tidak Minat 9. Pemrograman visual Buku Praktek Tinggi Tepat Waktu Minat 10. Bahasa inggris Buku Teori Tinggi Tidak Tepat Waktu Minat 11. Agama islam Buku Teori Tinggi Tepat Waktu Minat 12. Metrik dan liner Buku Teori Rendah Tepat Waktu Tidak Minat 13. Website Buku Praktek Tinggi Tidak Tepat Waktu Tidak Minat 14. Pedoman Skripsi Buku Teori Tinggi Tepat Waktu Minat 15. Pemrograman Jaringan Buku Praktek Tinggi Tepat Waktu Minat 16. Visual basic Buku Praktek Tinggi Tidak Tepat Waktu Minat 17. Penulisan Ilmiah Buku Teori Rendah Tepat Waktu Tidak Minat 18 Kewirausahaan Buku Teori Tinggi Tidak tepat waktu Minat
Dari Tabel 3. Tabel hasil nilai jangka pinjam telah diubah menjadi rendah dan tinggi agar di tabel perhitungan nanti hasil dari jumlah rendah dan tinggi bisa kita ubah menjadi angka kembali agar bisa dihitung dengan keterangan: Jika nilai jangka Pinjam ≥10 = (Tinggi) Jika nilai jangka Pinjam <5 = (Rendah)

## 3.1.2 Penerapan Metode CART
Dalam penerapan metode Cart  langkah pertama yang dilakukan  dengan cara Menyusun calon  cabang. Prosesi  ini bertujuan untuk  melakukan penyusunan terhadap seluruh variable prediktator yaitu jenis buku,  jangka pinjam, dan pengembalian buku. Adapun proses penyusunan  calon  cabang pada masing-masing  variable dengan menggunakan metode  Cart,  berdasrkan    noktah  keputusan    yang  memiliki  cabang.   Data  yang  dugunakan  dalam penentuan  pola peminjaman buku berdasarkan hasil normalisasi metode Z-Score.
Adapun calon cabang pada variabel predictor jenis buku yaitu:
a. Jenis Buku = Buku Teori, Jenis Buku = Buku Praktek
b. Jenis Buku = Buku Praktek, Jenis Buku = Buku Teori Adapun calon cabang pada variabel predictor Jangka Pinjam yaitu:
a. Jangka Pinjam = Rendah, <5 = (Tinggi)
b. Jangka Pinjam = Tinggi, >10 = (Rendah) Adapun calon cabang pada variable predictor Pengembalian Buku
a. Pengembalian Buku =  Tepat Waktu, Pengembalian Buku =  Tidak Tepat waktu

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 314-324 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5238
b. Pengembalian Buku =  Tidak Tepat Waktu, Pengembalian Buku =  Tepat waktu Pada variabel Jangka Pinjam yang sifatnya nilai numerik, maka calon cabang yang diusulkan yaitu:
a. Jangka Pinjam = Rendah, <5 = (Sedang | Tinggi)
b. Jangka Pinjam = Tinggi, >10 = (Rendah | Sedang)
Pada variabel Jenis Buku yang sifatnya nilai numerik, calon cabang yang  diusulkan yaitu:
a. Jenis Buku = Buku Teori, Jenis Buku = Buku Praktek
b. Buku Praktek = Buku Praktek, Jenis Buku = Buku Teori
Pada metode CART pada setiap noktah keputusannya memiliki cabang biner, maka untuk calon cabang diberi nama variabel calon cabang kiri serta calon cabang kanan. Berikut adalah tabel daftar calon cabang mutakhir dimana tabel tersebut terdiri dari calon cabang, calon cabang kiri (tL) dan calon cabang kanan (tR)  dima datanya diambil dari tabel hasil  dan di klasifikasikan dalam tabel berikut :
Tabel 4. Daftar calon cabang mutakhir (iterasi-1) Calon Cabang Calon Cabang Kiri(tL) Calon Cabang Kanan(tR) 1 Jenis Buku = Buku Teori JenisBuku = Buku Praktek 2 JenisBuku = Buku Praktek Jenis Buku = Buku Teori 3 Jangka Pinjam = Tinggi JangkaPinjam= Rendah 4 Jangka Pinjam = Rendah JangkaPinjam= Tinggi 5 Pengembalian Buku =  Tepat Waktu Pengembalian Buku =  Tidak Tepat waktu 6 Pengembalian Buku =  Tidak Tepat waktu Pengembalian Buku =  Tepat Waktu
Pada langkah kedua metode Cart akan menilai kinerja pada keseluruhan calon cabang pada daftar calon cabang mutakhir dengan cara membagi calon cabang pada nomor 1. Pada calon cabang nomor 1 terdiri atas calon cabang kiri Jenis Buku = Buku Teori, dan calon cabang kanan,  Jenis Buku = Buku Praktek.
Ada sebanyak 12 catatan yang memenuhi syarat Jenis Buku = Buku Teori, Adapun jumlah pada catatan data yang  yangdigunakan  sebanyak  12  Kewarga  negaraan  |  Data  Minning  |  Bahasa  Indonesia  |  Pengantar  teknologi informasi | Logika dan algoritma | kalkulus | Agama Islam | SPK | Bahasa inggris | Pedoman skripsi | Kewirausahaan | Penulisan Ilmiah | sehingga dari persamaan didapatkan:
PL  = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐵𝑢𝑘𝑢=𝑇𝑒𝑜𝑟𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑘𝑒−1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 12 18 = 0,66
Ada  sebanyak  6  catatan  yang  memenuhi  syarat  Jenis  Buku  =  Buku  Praktek,  yaitu  Pemodelan  Simulasi  | Pemrograman Visual | Matrik dan Linier | Website | Pemrograman Jaringan | Visual Basic | sehingga dari persamaan didapatkan:
PR  = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐵𝑢𝑘𝑢=𝐵𝑢𝑘𝑢 𝑃𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑘  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑘𝑒−1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 6 18 = 0,33
Ada sebanyak 11 buah catatan yang dapat memenuhi syarat Jangka Pinjam = Tinggi | Kewarga negaraan | Data Minning | Pengantar teknologi informasi | Kalkulus | Pemrograman Visual | Bahasa Inggris | Agama Islam | Website | Pedoman Skripsi | Pemrograman Jaringan | Visual Basic |, sehingga dari persamaan didapatkan: a. Satu  catatan  diantaranya,  yaitu  catatan  Januari  memenuhi  Jangka  Pinjam  =  Tinggi  sebanyak  11  sehingga  dari persamaan didapatkan:
P(j|tR) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑗𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑝𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚=𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑘𝑒−1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 11 18 = 0,61
b. Catatan memenuhi Jangka Pinjam = Rendah Ada sebanyak 7 sehingga dari persamaan didapatkan:
P(j|tR) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑝𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚=𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑘𝑒−1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 7 18 = 0,38
Ada sebanyak 11 buah catatan yang dapat memenuhi syarat  Pengembalian Buku =  Tepat Waktu | Kewarga negaraan | Data Minning | Pengantar teknologi informasi | Kalkulus | Pemrograman Visual | Bahasa Inggris | Agama Islam | Website | Pedoman Skripsi | Pemrograman Jaringan | Visual Basic |, sehingga dari persamaan didapatkan: a. Satu  catatan  diantaranya,  yaitu  catatan  Januari  memenuhi  Pengembalian  Buku  =    Tepat  Waktu  sebanyak  11 sehingga dari persamaan didapatkan:
P(j|tR) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑗𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑝𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚=𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑘𝑒−1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 11 18 = 0,61
b. Catatan  memenuhi  Pengembalian  Buku  =  Tidak  Tepat  Waktu  Ada  sebanyak  7  sehingga  dari  persamaan didapatkan:
P(j|tR) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑝𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚=𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑘𝑒−1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 7 18 = 0,38
Maka proses selanjutnya yaitu: a. Nilai besaran dari

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 314-324 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5238
PL.PR = 2 (0,66 *0,33) = 0,42
Q(s|t) = ∑ |P(j|tL) − P(j|tR)| = |0,66 − 0,33| + |0,66 − (−1,33)| = −0,34
𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝑗=1
b. Maka proses terakhir adalah:
Φ(s|t) = 2 PL PR Φ(s|t) = 2(0,33)(0,66)(0,34) = −0,2
Adapun hasil nilai perhitungan kesesuiaan pada calon cabang nomor 1 diambil analoginya, sehingga pembaca dapat memeriksa hasil perhitungan sejenis terhadap calon cabang yang lain. Maka hasil perhitungan yang didapatkan pada nilai kesesuaian bagi calon cabang pada metode Cart berdasarkan daftar calon cabang tersaji pada Tabel berikut:
Tabel 5. Nilai kesesuaian pada calon cabang 1,2,3,4,5 (literasi-1)
No PL PR Status P(j|tL) P (j|tR) 2.PL.PR Q (s|t) ɸ (s|t) 1 12/18=0,66 6/18=0,33 Minat 8/12= 0,66 4/6=0,66 0,42 -0,34 -0,2 Tidak Minat 4/12=0,33 8/6=1,33 2 6/18=0,33 12/18=0,66 Minat 4/6= 0,66 2/12=0,16 0,42 0,16 0,13 Tidak Minat 2/6= 0,33 4/12=0,33 3 11/18=0,61 7/18=0,38 Minat 11/11=1 0/7=0 0,46 -1,56 -1,43 Tidak Minat 0/11=0 11 /7=1,57 4 7/18=0,38 11/18=0,61 Minat 1/7=0,14 6/11=0,54 0,46 0,05 0,04 Tidak Minat 6/7=0,54 1/11=0,09 5 11/18=0,61 7/18=0,38 Minat 9/11=0,81 2/7=0,28 0,46 -0,37 -0,34 Tidak Minat 2/11=0,18 9/7=1,28 6 7/18=0,38 11/18=0,61 Minat 3/7=0,42 4/11=0,36 0,46 0,33 0,30 Tidak Minat 4/7=0,57 3/11=0,27
Langkah ketiga metode ini adalah menentukan calon cabang manakah yang akan benar-benar dijadikan cabang. Proses ini dilakukan dengan cara memilih calon cabang yang mempunyai nilai kesesuaian terbesar. Setelah persamaan Φ(s|t) terbesar itu, bentuk hasil gambar percabangan berdasarkan hasil tabel nilai kesesuian. Jika tidak ada lagi noktah keputusan, pelaksanaan metode CART akan dihentikan. Namun apabila masih terdapat suatu noktah keputusan, maka pelaksanaan algoritma tetap dilanjutkan dengan kembali  dari langkah kedua, dengan melakukan proses membuang calon cabang yang sudah berhasil menjadi cabang. Dapat dilihat bahwa calon cabang yang memiliki nilai kesesuian terbesar adalah calon cabang nomor 2. Maka calon cabang yang memiliki nilai kesesuaan terbesar yang akan di pilih menjadi cabang pada tahap ini sehingga kita memperoleh Gambar 2. pada iterasi-1 yaitu:

## Gambar 2. Pohon Keputusan Iterasi I
Berdasarkan hasil dari gambar pohon keputusan iterasi 1 maka dapat disimpulkan:
a. Berdasarkan  noktah  dasar,  masih  berhadapan  dengan  seluruh  catatan,  yaitu  catatan  Kewarganegaraan  |  Data Minning | Bahasa Indonesia | Pengantar teknologi informasi | logika dan algoritma | pemodelan simulasi | kalkulus |Agama Islam | SPK | Pemrograman visual| bahasa inggris | matrik | Website | Pedoman Skripsi | pemrograman jaringan | visual basic | Penulisan Ilmiah |Kewirausahaan |.
b. Berdasarkan calon cabang pada nomor 2 sebelah kiri telah menjadi cabang. Adapun cabang kirinya, yaitu cabang yang memenuhi syarat Jenis Buku = Buku praktek berdasarkan catatan | pemodelan simulasi | pemrograman visual | Matrik dan linier | pemrograman jaringan | visual basic | oleh karena nilai variabel prediktor bagi kedua catatan ini seluruhnya adalah Jenis Buku = Buku Praktek, maka  noktah terminasi akan dihasilkan.
c. Berdasarkan pada cabang kanannya, yang telah memenua syarat Jenis Buku = Buku Teori dipenuhi oleh catatan Kewarganegaraan  |  DataMinning  |  bahasa  indonesia  |  Pengantar  teknologi  informasi  |  logika  dan  algoritma  |

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 314-324 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5238
algoritma | Agama Islam | kalkulus | bahasa inggris | pedoman skripsi | penulisan ilmiah | kewirausahaan |,  dan masih memiliki nialia nilai variabel prediktor dan masih memiliki catatan pada  Jenis Buku = Buku Teori, sehingga dihasilkanlah sebuah noktah keputusan. Karena merupakan noktah keputusan pertama, kita dapat  menyebutnya noktah keputusan A. Noktah ini akan bercabang lebih lanjut karena bukan termasuk noktah ter Eliminasi.
Berdasarkan Gambar 2. masih tampak jelas bahwa noktah keputusan masih ada sehingga kita harus kembali ke proses langkah kedua. Langkah kedua metode Cart pada iterasi-2 ini akan menilai kinerja berdasarkan keseluruhan calon cabang yang ada pada daftar calon cabang mutakhir. Untuk saat ini, daftar calon cabang mutakhir berasal dari daftar sejenis sebelumnya dengan membuang calon cabang yang telah berhasil menjadi cabang pada langkah-langkah sebelumnya.
Tabel 6. Daftar calon cabang mutakhir (iterasi-2) Calon Cabang Calon Cabang Kiri(tL) Calon Cabang Kanan(tR) 1 Jenis Buku = Buku Teori JenisBuku = Buku Praktek 2 JenisBuku = Buku Praktek Jenis Buku = Buku Teori 3 Jangka Pinjam = Tinggi JangkaPinjam= Rendah 4 Jangka Pinjam = Rendah JangkaPinjam= Tinggi 5 Pengembalian Buku =  Tepat Waktu Pengembalian Buku =  Tidak Tepat waktu 6 Pengembalian Buku =  Tidak Tepat waktu
Pengembalian Buku =  Tepat Waktu
Dengan cara yang sama dilakukan pada proses diawal, maka hasil dari pohon keputusan metode CART dapat dilihat berikut:

## Gambar 3. Hasil Akhir Pohon Keputusan
Berdasrkan dari hasil iterasi pada Gambar 3 Pohon keputusan bagi masalah klasifikasi Peminjaman Buku maka dapat  disimpulkan  bahwa  :  Untuk  melakukan  Peminjaman  Jenis  Buku  =  Buku  teori  maka  buku  nya  adalah Kewarganegaraan, Data Minning, Spk, Agama Islam, pengantar teknologi informasi, dan Jika melakukan Peminjaman buku Jenis Buku = Buku peraktek maka buku nya adalah Pemodelan Simulasi Pemrograman Visual Matrik dan Linier Website Pemrograman Jaringan Visual Basic.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan selama membuat sistem ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut Penerapan data mining  dengan menggunakan Metode Cart  yang dilakukan menghasilkan sebuah informasi dalam  memprediksi  Peminjaman  buku  dengan  bentuk  rule  atau  pola  yang  di  dapat  berdasarkan  data. Metode  Cart

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
dapat diterapkan untuk mendapatkan pola peminjaman buku ataupun hubungan asosiasi Buku di perpustakaan yang berupa rule (aturan) yang dapat menjadi informasi penting tentang pola peminjaman buku pada perpustakaan tersebut .

## REFERENCES
[1] D. Rusdianto, Sutiyono, and L. Zaelan, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Mengetahui Pola Peminjaman  Buku  di  Perpustakaan  Universitas,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  02,  no.  02,  pp.  1–10,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.unibba.ac.id/index.php/j-sika/article/view/376.
[2] J. Nasir, “Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Simetris  J.  Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.5482.
[3] P. A. Minarni, M. S. Hasibuan, and F. D. Prasetya, “Implementasi Data Mining dalam Analisa Pola Peminjaman Buku di Perpustaakaan Universitas Muhammadiyah Pringsewu Menggunakan Metode Association Rule,” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi. Masy. 2021 , pp. 95–104, 2021.
[4] S. Saefudin and D. Fernando, “Penerapan Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan Algoritma Apriori,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, p. 50, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i1.1899.
[5] I. G. A. S. Melati, R. L. Rahardian, and I. M. L. P. Pringgadhan, “Asosiasi Rule Mining Untuk Rekomendasi Pada Transaksi Peminjaman  Buku  Menggunakan  Frequent  Pattern,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  168,  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.497.
[6] I. M. Haryani, Dicky Nofriansyah, “Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Buku Di Perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Cyber TechTech , vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/315.
[7] Murdani, A. S. Sembiring, and T. S. Alasi, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Pada Peminjaman Buku di Perpustakaan Pada Pesantren Babul Ulum,” J. ARMADA Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 1–6, 2022.
[8] I. M. Karo Karo and H. Hendriyana, “Klasifikasi Penderita Diabetes menggunakan Algoritma Machine Learning dan Z- Score,” J. Teknol. Terpadu , vol. 8, no. 2, pp. 94–99, 2022, doi: 10.54914/jtt.v8i2.564.
[9] S. Z. H. Rukmana, A. Aziz, and W. Harianto, “Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor (Knn) Dengan Normalisasi Dan Seleksi Fitur Untuk Klasifikasi Penyakit Liver,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 439–445, 2022.
[10]  Ahmad Harmain, P. Paiman, H. Kurniawan, K. Kusrini, and Dina Maulina, “Normalisasi Data Untuk Efisiensi K-Means Pada Pengelompokan Wilayah Berpotensi Kebakaran Hutan Dan Lahan Berdasarkan Sebaran Titik Panas,” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 2, no. 2, pp. 83–89, 2022, doi: 10.46764/teknimedia.v2i2.49.
[11]  A.  N.  Ikhsan,  P.  Subarkah,  and  R.  S.  Alifian,  “Komparasi  Algoritme  K-NN,  Naïve  Bayes,  dan  Cart untuk  Memprediksi Penerima  Beasiswa,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 12, no. 2, pp. 309–316, 2023, doi: 10.23887/jstundiksha.v12i2.51745.
[12]  F.  Detami,  E.  Umar,  P.  Mikku  Ate,  and  S.  Maris  Sumba,  “Sistem  Informasi  Calon  Penerima  Beasiswa  Menggunakan Algoritma Cart Decision Tree Pada SMA Kristen Gollu Watu,” J. Sist. Inf. Dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 106–114, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis.
[13]  A. Purnamawati, M. N. Winnarto, and M. Mailasari, “Analisis Cart (Classification and Regression Trees) Untuk Prediksi Pengguna Sepeda Berdasarkan Cuaca,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 14, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1478.
[14]  N. Tou and P. M. Endraswari, “Implementasi Data Mining Dalam Klasifikasi Hasil Diagnosa Pasien Bpjs Menggunakan Algoritma Cart,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 6, no. 2, p. 170, 2022, doi: 10.31000/jika.v6i2.6164.
[15]  R.  G.  Whendasmoro  and  J.  Joseph,  “Analisis  Penerapan  Normalisasi  Data  Dengan  Menggunakan  Z-Score  Pada  Kinerja Algoritma K-NN,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 872, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4526.
[16]  E. Bakker, “Implementasi Data Mining Clustering Data Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-Means untuk Menentukan Penambahan Koleksi Buku di Perpustakaan UPY,” Semin. Nas. Din. Inform. , pp. 22–25, 2020.
[17]  L. Iryani, “Penerapan Datamining Menentukan Minat Baca Mahasiswa Di Perpustakaan Universitas Bina Darma Palembang Menggunakan Metode Clustering Application of Data Mining Determines Interest Reading in Students At Universitas Bina Darma Palembang Using Clustering Met,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, 2020.
[18]  L. C. Defitri, “Normalisasi Data Siswa Dengan Model Desimal Scaling Untuk Siswa Menerima Bantuan Dengan Algoritma K-Medoids,” Bull. Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 55–59, 2024.
[19]  S.  E.  Saqila,  I.  P.  Ferina,  and  A.  Iskandar,  “Analisis  Perbandingan  Kinerja  Clustering  Data  Mining  Untuk  Normalisasi Dataset,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 5, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.6919.
[20]  M.  Sholeh,  D.  Andayati,  and  R.  Y.  Rachmawati,  “Data  Mining  Model  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  Dengan  Normalisasi  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes,” TeIKa ,  vol.  12,  no.  02,  pp.  77–87,  2022,  doi: 10.36342/teika.v12i02.2911.
[21]  M. R. Kusnaidi, T. Gulo, and S. Aripin, “Penerapan Normalisasi Data Dalam Mengelompokkan Data Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Prioritas Bantuan Uang Kuliah Tunggal,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 330–338, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2112.
[22]  A.  Aribowo,  R.  Kuswandhie,  and  Y.  Primadasa,  “Penerapan  dan  Implementasi  Algoritma  CART  Dalam  Penentuan Kelayakan  Penerima  Bantuan  PKH  Di  Desa  Ngadirejo,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  40–51,  2021,  doi: 10.31154/cogito.v7i1.293.40-51.
[23]  R. Yulistiani, N. C. Putra, Q. Said, and I. Ernawati, “Klasifikasi dan Prediksi Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia Menggunakan Metode Classification and Regression Tree (CART),” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , pp. 123–130, 2020.
[24]  S. Kasus, S. M. A. Negeri, K. Amanda, D. Saripurna, and M. Z. Siambaton, “Penerapan Algoritma Cart dalam Penentuan Jurusan Siswa di SMA,” J. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 4, 2024.