Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)

## Record and Library Journal
https://e-journal.unair.ac.id/index.php/RLJ

## Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training

## Klasterisasi Pengetahuan Awal Pustakawan terhadap Tema Pelatihan
Faizhal Arif Santosa 1 , Dedi Suprianto 2
1 Badan Riset dan Inovasi Nasional Republik Indonesia 2 Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kab. Sidenreng Rappang, Indonesia

## Abstract
Background of study: The implementation of librarian competency development through training in Sidenreng Rappang Regency, South Sulawesi Province, was carried  out  by  dividing  librarians  based  on  the  location  of  their  agency's  work area. In practice, there are training barriers, namely differences in absorption of the material due to limited training time and differences in initial knowledge of the training material.
Purpose: According to the librarian's prior knowledge of the training to be held in  future,  this  study  attempts  to  determine  the  best  grouping  and  number  of participants.
Method: The  methodology  used  in  this  research  is  Cross  Industry  Standard Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM)  which  consists  of  6  stages.  The  data collection  technique  used  a  questionnaire  with  a  linear  numerical  scale  from  a score  of  0  to  10  to  97  librarians  in  Sidenreng  Rappang  Regency.  Data  were analyzed using the K-Means algorithm to determine the number of groups and the number of librarians in each group and evaluated using the Davies-Bouldin index
(DBI) algorithm to determine the most optimal group division.
Findings : According to this study, the best number of groups for training in the processing of library materials is two under a DBI value of 0.68983. With a DBI value  of  0.69431,  the  best  number  of  groups  is  two  in  the  library  promotion training.
Conclusion: the library service training had the best number of groups of 2 with a  DBI  value  of  0.65698.  Meanwhile,  for INLISLite-based automation  training, the best number of groups is two groups with a DBI value of 0.65500.
Keywords: librarian  competencies;  professional  development;  clustering;  K- Means; Davies–Bouldin Index
Paper Type: Penelitian/Research Paper
Submitted: 2 July 2022 Revised: 15 August 2022 Accepted: 18 October 2022 Online: 13 December 2022
* Correspondence: Faizhal Arif Santosa
E-mail: faizhal.arif.santosa@brin.go.id
Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)

## Abstrak
Latar Belakang Masalah: Pelaksanaan pengembangan kompetensi pustakawan melalui pelatihan di Kabupaten Sidenreng Rappang, Provinsi Sulawesi Selatan dilakukan  dengan  membagi  pustakawan  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan  letak  wilayah  kerja  instansinya.  Dalam  pelaksanaannya  terdapat hambatan  pelatihan  yaitu  perbedaan  penyerapan  materi  karena  adanya keterbatasan waktu pelatihan dan perbedaan pengetahuan awal terhadap materi pelatihan.
Tujuan: Berdasarkan pengetahuan awal pustakawan tentang pelatihan yang akan diadakan  di  masa  depan,  penelitian  ini  mencoba  untuk  menentukan pengelompokan dan jumlah peserta terbaik.
Metode  Penelitian :  Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri dari 6  tahapan.  Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  kuesioner  dengan  skala numerik  linier  dari  skor  0  sampai  dengan  10  terhadap  97  pustakawan  di Kabupaten  Sidenreng  Rappang.  Data  dianalisis  menggunakan  algoritma  K- Means  untuk  menentukan  jumlah  kelompok  dan  jumlah  pustakawan  di  setiap kelompok lalu dievaluasi menggunakan algoritma Davies-Bouldin index (DBI) untuk menentukan pembagian kelompok yang paling optimal.
Temuan: Jumlah kelompok terbaik untuk pelatihan pengolahan bahan pustaka adalah  dua  kelompok  dengan  nilai  DBI  0.68983.  Dengan  nilai  DBI  0.69431, jumlah  kelompok  terbaik  adalah  dua  kelompok  dalam  pelatihan  promosi perpustakaan.
Simpulan: Pelatihan  layanan  perpustakaan  memiliki jumlah  kelompok  terbaik sebanyak  2  dengan  nilai  DBI  sebesar  0.65698.  Sedangkan  untuk  pelatihan otomasi  berbasis  INLISLite,  jumlah  kelompok  terbaik  adalah  dua  kelompok dengan nilai DBI 0.65500
Kata  kunci: kompetensi  pustakawan;  pengembangan  profesi;  klasterisasi;  K- Means; Davies–Bouldin Index
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)

## Pendahuluan
Perpustakaan  adalah  sebuah  institusi  yang  memiliki  amanat  sebagai  wahana  yang menunjang pendidikan sepanjang hayat. Berbeda dengan pendidikan formal, belajar melalui perpustakaan tidak dibatasi waktu dan usia. Pembelajaran sepanjang hayat ini berlaku juga bagi pustakawan  dalam  menyongsong  perubahan  di  masa  depan.  Model  pembelajaran  seperti ini membantu pustakawan untuk selalu memiliki ingatan yang segar terhadap pengetahuan yang pernah dipelajari pada masa lalu maupun menambah wawasan terhadap praktik-praktik terbaru di perpustakaan. Pustakawan yang terus belajar akan memiliki kepekaan terhadap perubahan yang  terjadi  sehingga  mampu  menjawab  tantangan  yang  hadir  dalam  posisinya  sebagai professional. Di samping itu, hadirnya informasi yang berkembang begitu pesat memunculkan banyak hal baru yang dapat ditelaah dan diaplikasikan pada perpustakaan guna meningkatkan mutu  layanan.  Berkaitan  dengan  itu,  pustakawan  perlu  pendidikan  berkelanjutan  guna meningkatkan  kompetensi  mereka  sebagai  seorang  profesional  ( Orme,  2008 ).  Pustakawan dituntut  untuk  menjadi  profesional  yang  kompeten  serta  peka  terhadap  perubahan  tren  di lapangan ( Cooke, 2012 ). Selain itu, kehadiran era Industry 4.0 bahkan Society 5.0 merubah paradigma  masyarakat  terhadap  informasi.  Kemampuan-kemampuan  baru  dibutuhkan pustakawan  dalam  era  digital  baru  ini  ( Raju,  2014 ).  Pustakawan  perlu  beradaptasi  terhadap perubahan-perubahan  yang  terjadi  terhadap  perpustakaan,  baik  itu  faktor  internal  maupun eksternal.  Berkaca  dari  kondisi  tersebut,  peningkatan  kemampuan  pustakawan  menjadi  hal utama guna menjawab tantangan di masa kini maupun di masa depan. Peningkatan kemampuan dan pengetahuan pustakawan menjadi sangat penting dan sejalan dengan tujuan layanan yang berkualitas  serta  menjawab  kebutuhan  pengguna  yang  semakin  bertambah.  Perubahan- perubahan inilah yang seringkali membingkai kebutuhan akan kemampuan dan pengetahuan dengan  pembelajaran  sepanjang  hayat  dan  peningkatan  profesionalitas  ( Neigel,  2017 ). Peningkatan pengetahuan bagi pustakawan sendiri dapat melalui program pendidikan formal maupun  informal  melalui  pelatihan,  bimbingan  teknis,  seminar,  dan  sejenisnya.  Program pendidikan  ini  selayaknya  dapat  mempersiapkan  pustakawan  untuk  menghadapi  berbagai permintaan dan ekspektasi dari pengguna maupun organisasi yang beragam ( Davis & Saunders, 2020 ). Adanya pendidikan yang berkesinambungan membuat pustakawan semakin kuat dalam memahami  ilmu  perpustakaan  yang  seringkali  disebut  dengan  hard  skill  serta  dilengkapi dengan kemampuan personal yang baik atau soft skill. Ilmu yang selalu terasah menjadikan pustakawan sebagai profesional yang kompeten di bidangnya.
Pengembangan kompetensi pustakawan merupakan tanggung jawab dari penyelenggara  perpustakaan.  Pustakawan  perlu  dibekali  dengan  ilmu  pengetahuan, keterampilan,  dan  kemampuan  yang  terbarui  demi  menyesuaikan  dengan  perubahan  pola kebutuhan dan permintaan pengguna. Untuk mencapai perpustakaan yang berkembang dengan baik  maka  perlu  diimbangi  dengan  pustakawan  yang  kompeten  ( Masruri et  al.,  2016 ).  Oleh karenanya, di Indonesia pada khususnya, pada tingkat kota atau kabupaten diberikan wewenang kepada  perpustakaan  umum  untuk  mengembangkan  pustakawan  yang  berada  di  wilayah kerjanya.  Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan  Kabupaten  Sidenreng  Rappang  (Dispus  Arsip Kab.  Sidrap)  merupakan  salah  satu  instansi  yang  diberikan  wewenang  untuk  melakukan pembinaan  terhadap  perpustakaan  termasuk  pengelola  atau  pustakawannya.  Dalam  proses pembinaan tersebut, Dispus Arsip Kab. Sidrap mengalami kendala mengenai metode pelatihan yang  diterapkan.  Pelatihan  yang  telah  dilaksanakan  dinilai  tidak  berjalan  secara  efektif  dan efisien.  Sebelumnya,  pelatihan  dilaksanakan  dengan  cara  membagi  peserta  berdasarkan wilayah domisili instansi tempat pustakawan bekerja. Hal ini memunculkan hambatan dalam pelaksanaannya,  terutama  daya  serap  yang  berbeda  implikasi  dari  pengetahuan  awal  dari
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)
pustakawan yang beragam terhadap materi pelatihan serta terbatasnya waktu pelatihan. Pada kondisi  di  lapangan,  sebagai  contoh  pelatihan  yang  berbasis  teknologi  akan  lebih  mudah dipahami  bagi  pustakawan  yang  sudah  memiliki  bekal  pengetahuan  di  bidang  komputer sehingga lebih cepat menyerap dan mengaplikasikannya. Di sisi lain, pustakawan yang masih terbatas  pengetahuannya  terhadap  teknologi  membutuhkan  penjelasan  yang  lebih  rinci  dan membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama  dibandingkan  tipe  pustakawan  sebelumnya. Pendampingan  yang  intens  pun  terkadang  diperlukan  bagi  beberapa  pustakawan.  Padahal, bidang  teknologi  informasi  dan  komunikasi  menjadi  salah  satu  yang  berperan  besar  dalam perubahan tuntutan bagi para profesional pustakawan ( Raju, 2014 ). Hal ini menyiratkan bahwa perlu adanya perhatian terhadap kesetaraan pengetahuan bagi pustakawan setelah mengikuti sebuah  program  pendidikan.  Selain  itu,  dalam  menyusun  sebuah  program  pendidikan,  latar belakang  dari  kemampuan  seorang  pustakawan  menjadi  salah  satu  aspek  yang  perlu dipertimbangkan ( Brown et al., 2015 ; Masruri et al., 2016 ). Adanya perhatian terhadap ilmu yang  dimiliki  pustakawan  sebelum  pelatihan  diharapkan  setelah  program tersebut usai,  para peserta  pelatihan  dapat  mencapai  tujuan  pendidikan  yang  sama.  Program  pendidikan  yang diselenggarakan  seharusnya  disesuaikan  dengan  pola  pengetahuan  yang  telah  dimiliki pustakawan  termasuk  kebutuhan,  kondisi,  dan  keunikan  wilayah  Kabupaten  Sidenreng Rappang  yang  diselenggarakan  baik  secara  tatap  muka  langsung  maupun  secara  daring. Adapun  rencana  program  pengembangan  kompetensi  pustakawan  pada  Dispus  Arsip  Kab. Sidenreng  Rappang  yaitu  pengolahan  bahan  pustaka,  promosi  perpustakaan,  pelayanan perpustakaan, dan otomasi berbasis INLISLite.
Berangkat  dari  hal  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  mencari  pengelompokan  terbaik dan jumlah peserta dari tiap kelompok berdasarkan pengetahuan dasar pustakawan terhadap pelatihan-pelatihan  yang  akan  diselenggarakan.  Peserta  tidak  dikelompokan  berdasarkan wilayah  domisili  instansi  tempat  pustakawan  bekerja,  namun  berdasarkan  latar  belakang pengetahuan  peserta  dengan  harapan  menghasilkan  pelatihan  yang  lebih  efektif  dan  efisien dalam penyelenggaraannya sehingga mendapatkan hasil pendidikan yang setara.

## Metode Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Cross-Industry  Standard Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM).  CRISP-DM  merupakan  standar  model  proses  untuk menerapkan proyek data mining yang terdiri dari 6 fase ( Schröer et al., 2021 ). Langkah-langkah pada CRISP-DM terdiri dari pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penyebaran.
Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  kuesioner  dengan  skala  numerik  linier  dari skor 0 sampai dengan 10 terhadap 97 pustakawan di Kabupaten Sidenreng Rappang. Kuesioner terdiri  dari  20  pernyataan  yang  terbagi  dalam  4  tema  pelatihan  sehingga  setiap  pelatihan memiliki 5 pernyataan. Setiap pernyataan memiliki rentang skor 0 sampai dengan 10 di mana 0 bernilai bahwa responden sangat tidak mampu atau sangat tidak memahami suatu konsep. Sementara itu, skor 10 bernilai bahwa responden sangat mampu atau sangat memahami konsep yang  diajukan.  Adapun  jumlah  populasi  yang  diambil  adalah  keseluruhan  pustakawan  yang terdata  oleh  Dispus  Arsip  Kab.  Sidenreng  Rappang  karena  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk mengelompokan keseluruhan pustakawan yang ada.
Data  hasil  kuesioner  lalu  dianalisis  menggunakan  algoritma  K-Means  untuk menentukan  jumlah  kelompok  dan  jumlah  pustakawan  pada  setiap  kelompok.  K-Means merupakan  algoritma  dengan  metode  iteratif  yang  sederhana  untuk  mempartisi  sebuah kumpulan data sesuai dengan jumlah klaster atau kelompok yang diberikan secara spesifik oleh
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)
pengguna ( Wu et al., 2008 ). Algoritma ini mengelompokan tiap data berdasarkan kedekatannya kepada  titik  pusat  klaster  atau  centroid  ( Rokach  &  Maimon,  2005 ).  Jumlah  kelompok ditentukan  secara  manual  disesuaikan  dengan  banyaknya  kelompok  yang  akan  diuji.  Pada penelitian ini  dilakukan  uji  coba  pengelompokan  dari  2  kelompok  hingga  6  kelompok  pada setiap  tema  pelatihan  serta  dilihat  jumlah  masing-masing  peserta  pada  setiap  kelompok. Variabel yang akan dikelompokkan adalah nilai dari pernyataan setiap pustakawan terhadap centroid.
Kelompok atau klaster yang telah terbentuk lalu dievaluasi dengan algoritma Davies- Bouldin  index  (DBI)  untuk  menentukan  pembagian  kelompok  yang  paling  optimal.  DBI memaksimalkan jarak antarkelompok serta meminimalkan jarak antara titik-titik dalam klaster tersebut ( Mughnyanti et al., 2020 ). Setiap pengelompokan 2 hingga 6 kelompok pada setiap pelatihan  dilakukan  evaluasi  dengan  DBI  lalu  dibandingkan  nilai  DBI  yang  memiliki  nilai paling  kecil.  Nilai  yang  paling  kecil  dari  DBI  merupakan  hasil  terbaik  dari  kelompok  yang terbentuk ( Vergani & Binaghi, 2018 ). Pengelompokan menggunakan K-Means dan evaluasi menggunakan DBI pada penelitian ini dibantu dengan perangkat lunak RapidMiner.

## Hasil dan Diskusi

## Pemahaman Bisnis
Langkah awal dalam CRISP-DM adalah memahami tujuan bisnis dan mengungkapkan faktor  penting  ( Chapman  et  al.,  2000 ).  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mencari  bentuk pembagian kelompok terbaik dalam setiap pelatihan di Kab. Sidenreng Rappang dengan faktor yang dikelompokan adalah pengetahuan awal pustakawan terhadap tema pelatihan yang akan diselenggarakan oleh Dispus Arsip Kab. Sidenreng Rappang.

## Pemahaman Data
Fase selanjutnya yaitu memahami data yang dibutuhkan yaitu tingkat pengetahuan dari pustakawan  terhadap  tema  pelatihan.  Pada  fase  ini  perlu  ditetapkan  sumber  data  dan  cara pemanenan data tersebut ( Schröer et al., 2021 ). Data diperoleh dari kuesioner yang disebarkan kepada  seluruh  pustakawan  di  Kab.  Sidenreng  Rappang  melalui  formulir  elektronik  dan didapatkan  data  sejumlah  102  cantuman.  Data  tersebut  lalu  diolah  menjadi  4  berkas  sesuai banyaknya jumlah tema pelatihan dengan rincian tiap berkas memiliki 103 baris dan 6 kolom. Kolom  pertama  merupakan  identitas  pustakawan  yang  tidak  diolah  melainkan  sebagai  label data,  sementara  baris  pertama  merupakan  identitas/keterangan  dari  tiap  kolom.  Guna pemeriksaan lebih lanjut, data dapat divisualkan dengan grafik sesuai dengan karakteristiknya ( Chapman et al., 2000 ).
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)
Grafik 1. Data Pengetahuan Awal Pustakawan Terhadap Tema Pelatihan (sumber: data penelitian)
Menggunakan  grafik  box-plot,  tampak  pada  seluruh  pernyataan  memiliki  nilai maksimal sebesar 10, namun nilai minimum tampak berbeda yang mana 9 pernyataan memiliki nilai minimum 1 sementara 11 pernyataan lainnya memiliki nilai 0. Grafik ini memberi indikasi bahwa tidak terdapat data yang memiliki nilai di luar dari interval nilai 0 sampai dengan 10 yang  telah  ditentukan.  Secara  berurutan  merupakan  box-plot  dari  102  nilai  dari  setiap pernyataan yang berjumlah 20. Warna merah adalah data dari tema pelatihan pengolahan bahan pustaka,  lalu  warna  hitam  mewakili  tema  promosi  perpustakaan,  sedangkan  warna  biru merupakan  data  dari  tema  pelayanan  perpustakaan,  dan  warna  hijau  untuk  data  pada  tema otomasi berbasis INLISLite.

## Persiapan Data
Pada  fase  ini  data  yang  telah  didapat  dilakukan  identifikasi  agar  menghasilkan  data yang  baik  sebelum  dianalisis.  Untuk  mendapatkan  data  yang  berkualitas  dapat  dilakukan pembersihan data ( Chapman et al., 2000 ). 4 berkas yang didapat lalu diperiksa dengan seksama dan  ditemukan  cantuman  data  ganda  sejumlah  5  cantuman  pada  setiap  berkas.  Ditemukan bahwa terdapat beberapa pustakawan yang memasukan data ganda. Penanganan terhadap data ganda  yaitu  mengambil  cantuman  data  yang  paling mutakhir  serta mengeliminasi  cantuman data yang sudah usang. Sebanyak 5 cantuman data usang dieliminasi sehingga menghasilkan cantuman data sejumlah 97 dari 102 cantuman data yang didefinisikan pada tahap sebelumnya.
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)
Grafik 2. Data Akhir Setelah Cleaning (sumber: data penelitian)
Perubahan yang terjadi setelah pembersihan data yaitu pada pernyataan nomor 9 nilai minimum  berubah  menjadi  1.  Pada  pernyataan  nomor  3  dan  4,  kuartil  pertama  yang sebelumnya  4  berubah  menjadi  4,5.  Pernyataan  nomor  8  terdapat  pergerakan  berupa  kuartil pertama  bernilai  5  dan  median  data  menjadi  7.  Perubahan  lainnya  terjadi  pada  pernyataan nomor 10, 12, 18, dan 20.

## Pemodelan
Model yang digunakan untuk mengelompokan pustakawan dalam penelitian ini adalah metode K-Means menggunakan aplikasi RapidMiner. Data yang telah dibersihkan lalu diimpor ke  dalam  aplikasi  serta  menentukan  atribut  data,  yaitu  kolom  nama  sebagai id dikarenakan kolom  nama  tidak  akan  diolah  melainkan  sebagai  identitas  cantuman  data.  Nilai  numerik  0 sampai  dengan  10  dari  5  pernyataan  pada  setiap  tema  diatur  menjadi subset dengan menggunakan operator Select Attributes agar data ini diolah menggunakan K-Means. Untuk melakukan clustering atau pengelompokan, digunakan operator K-Means dengan parameters nilai K sesuai dengan jumlah kelompok yang akan dibangun, dalam hal ini nilai K yang diujikan adalah nilai 2 sampai dengan 6 sehingga operator K-Means yang dibutuhkan berjumlah 5. Nilai 2  memiliki  arti  bahwa  dari  data  yang  ada  akan  dibagi  menjadi  2  kelompok  berdasarkan kedekatan data tersebut dengan centroid atau titik pusat data. Begitu juga nilai 6 yang akan membagi  data  menjadi  6  kelompok.  Tipe  pengukuran  yang  digunakan  adalah  Numerical Measures dikarenakan nilai yang akan dihitung jaraknya memiliki tipe data numerik dengan pilihan perhitungan Euclidean Distance. Selain itu, operator yang ditambahkan adalah Multiply yang  berfungsi  menduplikasi  data  untuk disebarkan  ke  operator  lain.  Secara  berurutan,  data dihubungkan dengan operator Select Attributes yang luarannya dihubungkan dengan operator Multiply lalu data diduplikasi untuk diteruskan kepada 5 operator K-Means.
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)
Tabel 1. Perbandingan Jumlah Pustakawan Pada Setiap Nilai K dengan Tema Pelatihan
Pengolahan Bahan Pustaka Banyaknya klaster (K) Jumlah Pustakawan di Setiap Klaster Klaster 0 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Klaster 4 Klaster 5 K = 2 50 47 - - - - K = 3 27 40 30 - - - K = 4 31 40 3 23 - - K = 5 25 21 24 2 25 - K = 6 13 24 17 24 16 3
Sumber: data penelitian
Tabel 2. Perbandingan Jumlah Pustakawan Pada Setiap Nilai K dengan Tema Pelatihan
Promosi Perpustakaan Banyaknya klaster (K) Jumlah Pustakawan di Setiap Klaster Klaster 0 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Klaster 4 Klaster 5 K = 2 59 38 - - - - K = 3 37 47 13 - - - K = 4 33 13 28 23 - - K = 5 28 17 5 21 26 - K = 6 5 13 16 28 18 17
Sumber: data penelitian
Tabel 3. Perbandingan Jumlah Pustakawan Pada Setiap Nilai K dengan Tema Pelatihan
Pelayanan Perpustakaan Banyaknya klaster (K) Jumlah Pustakawan di Setiap Klaster Klaster 0 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Klaster 4 Klaster 5 K = 2 65 32 - - - - K = 3 29 59 9 - - - K = 4 26 47 18 6 - - K = 5 29 20 6 16 26 - K = 6 33 6 23 13 5 17
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)
Sumber: data penelitian
Tabel 4. Perbandingan Jumlah Pustakawan Pada Setiap Nilai K dengan Tema Pelatihan Otomasi Berbasis INLISLite
Banyaknya klaster (K) Jumlah Pustakawan di Setiap Klaster Klaster 0 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Klaster 4 Klaster 5 K = 2 56 41 - - - - K = 3 28 33 36 - - - K = 4 28 11 33 25 - - K = 5 31 25 14 11 16 - K = 6 14 27 11 21 8 16
Sumber: data penelitian
Pembagian  kelompok  pada  masing-masing  tema  pelatihan  didapatkan  nilai  yang beragam  tergantung  dari  kedekatan  dengan  titik  pusat  data.  Terlihat  pada  beberapa  klaster memiliki ukuran kelompok yang lebih kecil dibandingkan kelompok lainnya. Sebagai contoh pada tema pelatihan pengolahan bahan pustaka dengan pembagian kelompok menjadi 5, pada klaster 3 hanya memiliki 2 anggota disaat klaster lain memiliki anggota di atas 20. Maka dari itu diperlukan evaluasi untuk melihat bentuk kelompok terbaik dengan menggunakan Davies- Bouldin  Index.  Angka  pada  klaster  tidak  bersifat  ordinal  namun  hanya  sebagai  label  untuk membedakan identitas setiap klaster. Untuk melihat peringkat dari setiap klaster yang terbentuk dapat dianalisis melalui visualisasi data pada perangkat lunak RapidMiner.

## Evaluasi
Untuk  menentukan  kelompok  yang  efektif  diantara  nilai  2  hingga  6,  maka  perlu dilakukan evaluasi dari setiap kelompok yang terbentuk. Langkah ini berguna untuk menilai sejauh  mana  model  yang  telah  ditentukan  memenuhi  tujuan  bisnis  yang  telah  ditentukan ( Chapman  et  al.,  2000 ).  Untuk  melakukan  evaluasi,  pada  aplikasi  RapidMiner  ditambahkan operator  Cluster  Distance  Performance  yang  berfungsi  untuk  mengevaluasi  kelompok  yang telah terbentuk dengan parameters yang digunakan pada main criterion yaitu Davies Bouldin. 5 buah operator Cluster Distance Performance ini dipasangkan satu-satu pada setiap operator K-Means yang berjumlah 5.
Tabel 5. Hasil Evaluasi Klaster Pada Tema Pelatihan Pengolahan Bahan Pustaka
Banyaknya klaster (K) Skor DBI K = 2 0.68983 K = 3 0.87901 K = 4 0.77394
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)
K = 5
0.84430 K = 6
0.91757
Sumber: data penelitian
Tabel 6. Hasil Evaluasi Klaster Pada Tema Pelatihan Promosi perpustakaan Banyaknya klaster (K) Skor DBI K = 2 0.69431 K = 3 0.74646 K = 4 0.85026 K = 5 0.88149 K = 6 1.03036
Sumber: data penelitian
Tabel 7. Hasil Evaluasi Klaster Pada Tema Pelatihan Pelayanan Perpustakaan Banyaknya klaster (K) Skor DBI K = 2 0.65698 K = 3 0.70041 K = 4 0.70556 K = 5 0.80152 K = 6 0.92255 Sumber: data penelitian Tabel 8. Hasil Evaluasi Klaster Pada Tema Pelatihan Otomasi Berbasis INLISLite Banyaknya klaster (K) Skor DBI K = 2 0.65500 K = 3 0.67705 K = 4 0.67180 K = 5 0.81806 K = 6 0.72094
Sumber: data penelitian
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)

## Penyebaran
Langkah terakhir dalam metodologi CRISP-DM adalah merangkum hasil dari proses yang telah dilakukan serta pengalaman penting yang dirasakan. Pada tahapan ini, terdapat setidaknya satu laporan  akhir  atas  hasil  yang  didapatkan  serta  mendefinisikan  rencana  yang  dapat diimplementasikan  ( Chapman  et  al.,  2000 ).  Laporan  berupa  daftar  nama  pustakawan  pada setiap  klaster  pelatihan  serta  hasil  pengolahan  data  diserahkan  kepada  Dispus  Arsip  Kab. Sidenreng Rappang sebagai landasan penyelenggaraan pengembangan kompetensi pustakawan di wilayah kerjanya.

## Simpulan
Hasil dari penelitian menunjukan untuk pelatihan pengolahan bahan pustaka memiliki jumlah  kelompok  terbaik  sejumlah  2  kelompok  dengan  nilai  DBI  0.68983  dengan  tingkat pemahaman  awal  terbaik  terdapat  pada  klaster  0  dengan  jumlah  50  pustakawan  dan  47 pustakawan berada pada klaster di bawahnya. Pada pelatihan promosi perpustakaan memiliki jumlah  kelompok  terbaik  sejumlah  2  kelompok  dengan  nilai  DBI  0.69431  dengan  tingkat pemahaman awal paling baik dimiliki oleh klaster 0 dengan 59 pustakawan serta 38 pustakawan berapa  pada  klaster  1.  Lalu,  pelatihan  pelayanan  perpustakaan  memiliki  jumlah  kelompok terbaik sejumlah 2 kelompok dengan nilai DBI 0.65698 yang mana klaster 0 memiliki tingkat pemahaman awal yang lebih tinggi dengan jumlah pustakawan 65 dan 32 pustakawan berada pada  klaster  berikutnya.  Sementara,  untuk  pelatihan  otomasi  berbasis  INLISLite  memiliki jumlah kelompok terbaik sejumlah 2 kelompok dengan nilai DBI 0.65500 dan klaster 0 sebagai kelompok dengan pemahaman awal terhadap tema pelatihan yang paling baik dengan total 56 pustakawan dan 41 pustakawan berada pada klaster 1.
Penelitian  lanjutan  mengenai  efektivitas  dari  model  pelatihan  dengan  cara  membagi peserta berdasarkan pengetahuan awal perlu dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan dalam hal penyerapan materi. Terbuka juga peluang untuk mengaplikasikan model clustering maupun metode evaluasi lainnya selain Davies-Bouldin Index terhadap kasus serupa. Selain itu, penelitian ini bergantung kepada populasi yang ada dikarenakan adanya tambahan populasi akan  merubah  seluruh  perhitungan  klaster,  sehingga  perlu  adanya  perhatian  terhadap  data jumlah pustakawan maupun pengelola perpustakaan yang terdapat di Kab. Sidenreng Rappang serta diperlukan penghitungan ulang bila terdapat pengadaan atau penambahan pustakawan.

## Ucapan Terima Kasih
Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan  Kab.  Sidenreng  Rappang  atas  bantuannya memberikan  akses  data  pustakawan.  Seluruh  pustakawan  di  Kab.  Sidenreng  Rappang  atas kesertaan aktif dalam proses pengambilan data.

## Referensi
Brown, R. A., Wolski, M., & Richardson, J. (2015). Developing new skills for research support librarians.
Australian Library Journal , 64 (3), 224–234. https://doi.org/10.1080/00049670.2015.1041215
Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guide . SPSS.
Cooke,  N.  A.  (2012).  Professional  development  2.0  for  librarians:  Developing  an  online personal  learning  network  (PLN). Library  Hi  Tech  News , 29 (3),  1–9. https://doi.org/10.1108/07419051211241840
Davis, R., & Saunders, L. (2020). Essential Skills for Corporate and Special Librarians. Journal
To cite this document: Santosa, F.A., & Suprianto, D. (2022). Clustering of Librarians' Initial Knowledge on the Theme of Training . Record and Library Journal, 8(2). 347-358. DOI: 10.20473/rlj.V8-I2.2022.347-358.. Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
(CC-BY-SA)
of Library Administration , 60 (7), 762–783.
https://doi.org/10.1080/01930826.2020.1786984
Masruri,  A.,  Kuntoro,  S.  A.,  &  Arikunto,  S.  (2016).  Pengembangan  Kompetensi  dan Pendidikan  Berkelanjutan  Pustakawan  PTAIN:  Studi  Kasus  di  Perpustakaan  UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta. Jurnal Pembangunan Pendidikan: Fondasi dan Aplikasi , 4 (1), 1. https://doi.org/10.21831/jppfa.v4i1.9818
Mughnyanti, M., Efendi, S., & Zarlis, M. (2020). Analysis of determining centroid clustering x-means  algorithm  with  davies-bouldin  index  evaluation. IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering , 725 (1),  012128.  https://doi.org/10.1088/1757- 899X/725/1/012128
Neigel, C. (2017). Professional Development for Library Workers: Exposing the Complicated Problems  of  Equity and  Access. Partnership:  The  Canadian  Journal  of  Library  and Information Practice and Research , 11 (2). https://doi.org/10.21083/partnership.v11i2.3795
Orme,  V.  (2008). You  will  be …:  A  study  of  job  advertisements  to  determine  employers’ requirements for LIS professionals in the UK in 2007. Library Review , 57 (8), 619–633. https://doi.org/10.1108/00242530810899595
Raju,  J.  (2014).  Knowledge  and  skills  for  the  digital  era  academic  library. The  Journal  of Academic Librarianship , 40 (2), 163–170. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2014.02.007 Rokach, L., & Maimon, O. (2005). Clustering Methods. In O. Maimon & L. Rokach (Eds.), Data  Mining  and  Knowledge  Discovery  Handbook (pp.  321–352).  Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/0-387-25465-X_15
Schröer, C., Kruse, F., & Gómez, J. M. (2021). A Systematic Literature Review on Applying CRISP-DM  Process  Model. Procedia  Computer  Science , 181 ,  526–534. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.199
Vergani, A. A., & Binaghi, E. (2018). A Soft Davies-Bouldin Separation Measure. 2018 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE) , 1–8.
https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2018.8491581
Wu, X., Kumar, V., Ross Quinlan, J., Ghosh, J., Yang, Q., Motoda, H., McLachlan, G. J., Ng, A., Liu, B., Yu, P. S., Zhou, Z.-H., Steinbach, M., Hand, D. J., & Steinberg, D. (2008). Top 10 algorithms in data mining. Knowledge and Information Systems , 14 (1), 1–37. https://doi.org/10.1007/s10115-007-0114-2