Abstrak : Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis minat baca mahasiswa di Perpustakaan Universitas Singaperbangsa Karawang  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Metode  K-Means  digunakan  untuk  mengelompokkan  buku-buku berdasarkan pola  peminjaman,  sehingga  dapat  memberikan wawasan yang  lebih  baik tentang  preferensi  baca  mahasiswa dan membantu perpustakaan dalam pengelolaan koleksi buku. Data peminjaman buku diperoleh dari database pustakawan universitas, sedangkan studi pustaka dilakukan dengan mempelajari dan mencari referensi pada jurnal dan literatur terkait. Setelah data bersih dan dapat diproses, dilakukan proses klasterisasi menggunakan algoritma K-Means dengan menentukan nilai k. Hasil klasterisasi ditampilkan dalam bentuk tabel yang memperlihatkan kelompok buku-buku yang sering dipinjam, buku-buku  dengan  frekuensi  peminjaman  sedang,  dan  buku-buku  yang  jarang  dipinjam  oleh  mahasiswa.  Dalam pengelompokan  data  menggunakan  algoritma  K-means,  penting  untuk  mengukur  seberapa  efektif  hasil  klastering  yang diperoleh.  Metrik  evaluasi  yang  digunakan  adalah  Davies-Bouldin  Index  (DBI).  Metrik  ini  membantu  mengukur  kualitas klaster  yang  dihasilkan  dengan  mempertimbangkan  jarak  antara  pusat  klaster  dan  dispersi  antar-klaster.  Proses penghitungan  DBI  melibatkan  perhitungan  rata-rata  jarak  dalam  klaster,  serta  perbandingan  jarak  antara  pusat-pusat klaster.Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  K-Means  efektif  dalam  mengelompokkan  buku-buku berdasarkan  pola  peminjaman.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  minat  baca  mahasiswa,  perpustakaan  dapat mengoptimalkan  penempatan  buku-buku,  meningkatkan  ketersediaan  buku  yang  diminati,  dan  mengembangkan  strategi untuk  meningkatkan  minat  baca  mahasiswa  secara  keseluruhan.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  yang  berarti dalam  pengembangan  perpustakaan  universitas  dan  memberikan  panduan  yang  berguna  bagi  pengambilan  keputusan dalam manajemen perpustakaan.

## Kata Kunci— Klasterisasi, K-Means, Minat Baca, Perpustakaan, RapidMiner
Abstract : This  study aims to analyze  students'  reading interest at  the Singaperbangsa  Karawang  University  Library using the K-Means algorithm. The K-Means method is used to group books based on borrowing patterns, so as to provide better insight  into  students'  reading  preferences  and  assist  libraries  in  managing  book  collections.  Book  borrowing  data  was obtained  from  the  university  librarian  database,  while  literature  study  was  carried  out  by  studying  and  looking  for references in related journals and literature. After the data is clean and can be processed, the clustering process is carried out using the K-Means algorithm by determining the value of k. The clustering results are displayed in the form of a table showing the groups of books that are frequently borrowed, books with a moderate borrowing frequency, and books that are rarely borrowed by students. Cluster quality evaluation was carried out using the Davies Bouldin value. The findings of this study  indicate  that  the  K-Means  algorithm  is  effective  in  classifying  books  based  on  borrowing  patterns.  With  a  better understanding of students' reading interest, libraries can optimize the placement of books, increase the availability of books of interest,  and develop strategies  to  increase  overall student  reading  interest. The results  of this study make  a significant contribution  to  the  development  of  university  libraries  and  provide  useful  guidelines  for  decision-making  in  library management.
Keywords— Clusterization, K-Means, Reading Interest, Library, RapidMiner

## I. P ENDAHULUAN
erpustakaan merupakan  sebuah  lembaga  yang  memiliki  tugas  dan  tanggung  jawab  dalam mengelola  koleksi  berbagai  jenis  karya  tulis,  cetak,  dan  rekam  dengan  cara  yang  profesional. Fungsi  utama  perpustakaan  adalah  untuk  memenuhi  berbagai  kebutuhan  dalam  bidang pendidikan,  penelitian,  pelestarian,  informasi,  dan  rekreasi  bagi  para  pengunjung  atau  pemustaka  [1].

## A NALISIS M INAT B ACA M AHASISWA DI

## P ERPUSTAKAAN U NSIKA DENGAN A LGORITMA K-M EANS
Syela Herdina Naibaho 1) , Nailufar Farha Afifah 2) , Yuyun Umaidah 3) , Nono Heryana 4) 1, 2, 3) Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Universitas Singaperbangsa
1, 2,3) Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia, kode pos: 41361 e-mail: 2010631250077@student.unsika.ac.id 1) , 2010631250068@student.unsika.ac.id 2) , yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id 3) , nono.heryana.uk@staff.unsika.ac.id 4)
P
Diterima Redaksi:5 Juli 2023; Revisi Akhir: 27 Oktober 2023; Diterbitkan Online:18 Mei 2024
Perpustakaan  merupakan komponen penting dalam lingkungan akademik,  yang menyediakan akses ke berbagai sumber informasi untuk mendukung kegiatan belajar dan penelitian mahasiswa di universitas. Untuk  memastikan  keberhasilan  perpustakaan  dalam  memenuhi  kebutuhan  pengguna,  penting  untuk memahami minat baca mahasiswa.
Menyelidiki  minat  baca  mahasiswa  dapat  membantu  mengidentifikasi  preferensi  dan kecenderungan  mereka  terhadap  jenis  buku,  topik  bacaan,  dan  layanan  perpustakaan  tertentu.  Dengan memahami minat baca mahasiswa secara lebih mendalam, perpustakaan dapat mengoptimalkan koleksi buku, menyediakan layanan yang relevan, dan mempromosikan minat baca yang lebih luas di kalangan mahasiswa.  Minat  baca  sendiri  merupakan  hal  yang  fundamental  yang  harus  dimiliki  oleh  seseorang sebelum mereka mencapai kemampuan membaca [2]. Minat ini menjadi dasar bagi keberhasilan dalam kegiatan  membaca.  Jika  seseorang  tidak  memiliki  minat  yang  kuat  terhadap  membaca,  maka  apapun bahan  bacaan  yang  mereka  baca  akan  menjadi  sia-sia.  Hal  ini  disebabkan  karena  mereka  membaca tanpa  adanya  ketertarikan  pribadi  atau  minat  yang  mendorong  mereka.  Sebaliknya,  jika  kegiatan membaca  didasarkan  pada  keinginan  pribadi,  kemungkinan  besar  mereka  akan  mengalami  kegiatan membaca  yang  efektif.  Oleh  karena  itu,  penulis  akan  menganalisis  minat  baca  di  perpustakaan Universitas  Singaperbangsa  Karawang  dengan  data  mining  menggunakan  metode  k-means  untuk clustering atau pengelompokan data judul buku yang dipinjam.
Data  mining  atau  yang  disebut  juga  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) merupakan  suatu  proses  yang  dilakukan  secara  otomatis  untuk  mencari  pola-pola  dalam  jumlah  data yang  sangat  besar.  Proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik-teknik  seperti  Klasifikasi (Classification) , Regresi (Regression) , Asosiasi (Association), dan Pengelompokan (Clustering) [3]. Clustering adalah  teknik  untuk  mengelompokkan  rekaman-rekaman  dalam  sebuah  database berdasarkan  kondisi  tertentu.  Prinsip  dasar  dari  clustering  adalah  mengelompokkan  objek-objek  ke dalam  kelompok,  dimana  kelompok  yang  baik  yaitu  kelompok  yang  memiliki  tingkat  kesamaan  yang tinggi  antara  objek-objek  di  dalamnya  dan  tingkat  perbedaan  yang  tinggi  dengan  objek-objek  dari kelompok lainnya. [4]
Pengelompokkan  minat  baca  pada  perpustakaan  unsika  ini  dilakukan  dengan  menggunakan metode  K-Means Clustering .  K-Means  adalah  sebuah  prosedur  yang  digunakan  secara  iteratif  untuk membagi  pengelompokan  dan  mengklasifikasikan  sejumlah  besar  objek.  Dalam  metode  K-Means, objek-objek tersebut dikelompokkan ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan karakteristik mereka  [5].  Metode  ini  memungkinkan  pengelompokan  data  berdasarkan  pola  yang  terdapat  dalam variabel-variabel  yang relevan dengan  minat baca, seperti jenis buku  yang dipinjam, dan topik bacaan yang diminati. Dengan menerapkan metode K-Means, harapannya adalah topik bacaan dari buku yang sering  dipinjam  akan  dikelompokkan  bersama  dalam  kelompok  yang  terpidah  dari  topik  bacaan  dari buku  yang  jarang  dipinjam.  Dengan  demikian,  analisis  clustering  ini  dapat  memberikan  pemahaman yang  lebih  mendalam  tentang  pola  minat  baca  mahasiswa  dan  memfasilitasi  pengelompokan  yang efektif dalam konteks minat baca.
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  menghasilkan  wawasan  yang  berharga  bagi Perpustakaan  Universitas  Singaperbangsa  Karawang. Hasil  analisis  ini dapat  memberikan  pemahaman yang  lebih  baik  tentang  preferensi  dan  minat  baca  mahasiswa,  serta  membantu  perpustakaan  dalam pengembangan koleksi yang lebih relevan dan penyediaan layanan yang lebih efektif.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Perpustakaan  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  (Unsika)  memiliki  tugas  utama  dalam mengelola dan menyediakan berbagai sumber informasi, baik dalam bentuk buku cetak maupun digital, untuk  mendukung  aktivitas  akademik,  penelitian, dan pengembangan  ilmu  pengetahuan  di lingkungan universitas.  Koleksi  perpustakaan  ini  mencakup  buku  teks,  referensi,  jurnal  ilmiah,  makalah,  tesis, disertasi, serta sumber informasi elektronik lainnya, dan secara berkala diperbarui dan diperluas sesuai dengan  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  kebutuhan  pengguna.  Pengguna  perpustakaan  dapat dengan mudah mencari dan mengetahui ketersediaan bahan melalui sistem katalog online perpustakaan. Selain  itu,  akses  ke  sumber  informasi  digital  juga  dapat  dilakukan  melalui  portal  perpustakaan  atau
basis  data  berlangganan  yang  disediakan,  sehingga  mempermudah  pengguna  untuk  menemukan informasi yang dibutuhkan.
Dalam  tahap  awal  penelitian  dilakukan  identifikasi  masalah  yang  ada  pada  perpustakaan Universitas  Singaperbangsa  Karawang.  Kemudian,  peneliti  mengumpulkan  data  perpustakaan  yang diperoleh  dari  perpustakaan  universitas  seperti  data  peminjaman  buku  perpustakaan.  Data  tersebut nantinya  akan  dilakukan cluster dengan  menjadikannya  subjek  penelitian  pada  perpustakaan  Unsika. Dengan 3 kriteria yaitu (1) sering dipinjam, (2) sedang dipinjam dan (3) jarang dipinjam.
Selanjutnya  setelah  melakukan  studi  literatur  dan  penentuan  metode,  kemudian  berdasarkan  dengan kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan,  metode  ini  digunakan  untuk  menentukan  pengelompokan  pada data peminjaman koleksi buku di perpustakaan universitas tersebut.

## A. KDD (Knowledge Discovery in Databases)
Metodologi  KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases) adalah  suatu  pendekatan  yang digunakan  untuk  mendapatkan  pengetahuan  baru  dari  data.  Metodologi  ini  melibatkan  serangkaian tahapan  yang  bertujuan  untuk  mengolah  data  yang  ada  dengan  maksud  memperoleh  informasi  yang berharga.  Tahapan-tahapan  dalam  metodologi  KDD  meliputi  pemilihan  data,  pra-pemrosesan  data, transformasi data, penambangan data, dan interpretasi/evaluasi. [5] Dengan mengikuti tahapan-tahapan ini, diharapkan informasi yang berharga dapat dihasilkan dari data yang besar tersebut.

## 1) Preprocessing
Sebelum  menerapkan  algoritma  data  mining,  langkah preprocessing dilakukan  terhadap  data. Preprocessing ini  mencakup  serangkaian  proses,  seperti  pembersihan  data,  integrasi,  seleksi,  dan transformasi.  Proses  ini  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data  agar  lebih  siap  digunakan  dalam  proses analisis dan penambangan data.

## 2) Data Mining
Proses inti dalam KDD adalah data mining, di mana algoritma-algoritma data mining digunakan untuk  menggali pengetahuan dari sumber data. Dalam proses ini, berbagai algoritma diterapkan untuk mengidentifikasi pola, hubungan, dan informasi yang tersembunyi dalam data. Tujuan utamanya adalah mengekstrak pengetahuan yang berharga dan bermanfaat dari data yang ada.

## 3) Post processing
Setelah proses data mining selesai, hasil yang diperoleh akan dievaluasi dalam tahap post- processing.
B. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  yang  melibatkan  penggunaan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran mesin (machine  learning) untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan  secara  otomatis.  Istilah "data mining" digunakan untuk menggambarkan penemuan pengetahuan dalam database. Data mining melibatkan  penggunaan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengidentifikasi  dan  mengekstraksi  informasi  yang  berharga  dan  pengetahuan  yang  relevan  dari berbagai  database  yang  besar.  [6]  Proses  penggalian  informasi  yang  berguna  dan  menarik  dari  suatu basis  data  yang  besar  dengan  menggunakan  teknik-teknik  tertentu.  Tujuan  dari  data  mining  sendiri adalah untuk menemukan pola, hubungan, dan informasi yang tersembunyi dalam data yang ada. Data mining  dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan  yang  lebih  baik  dan  efektif  dalam  berbagai bidang,  seperti  bisnis,  Kesehatan,  pendidikan,  dan  lain-lain.  Beberapa  teknik  yang  sering  digunakan dalam data mining antara lain seperti association rules , decision tree , k-means, dan naïve bayes.
C. Clustering
Clustering merupakan sebuah teknik dalam data mining yang bertujuan untuk mengelompokkan objek  atau  data  ke  dalam  beberapa cluster atau  kelompok  sehingga  objek  yang  memiliki  kesamaan dikelompokkan bersama dalam satu cluster . Clustering dapat membantu dalam  mengungkap pola atau struktur  yang  tersembunyi  dalam  data.  Salah  satu  algoritma  yang  umum  digunakan  dalam clustering adalah  algoritma  K-Means.  Algoritma  K-Means  bekerja  dengan  membagi  data  ke  dalam  k  kelompok atau  cluster  yang  berbeda.  Cara  kerjanya  adalah  dengan  menghitung  jarak  antara  setiap  data  dengan centroid (titik  pusat)  dari  setiap cluster ,  kemudian  mengelompokkan  data  ke  dalam cluster yang
memiliki centroid terdekat.  Algoritma  K-Means  sering  diterapkan  dalam  berbagai  bidang  seperti kesehatan, bisnis, dan pendidikan.[7]
D. Teknik Elbow
Teknik elbow merupakan  metode  yang  digunakan  dalam clustering untuk  menentukan  jumlah cluste r  yang  optimal  berdasarkan  nilai  SSE  ( Sum  of  Square  Error )  dari  setiap cluster .  Metode  ini melibatkan plotting nilai SSE pada sumbu y dan jumlah cluster pada sumbu x, kemudian mencari titik pada grafik  yang menunjukkan penurunan SSE yang signifikan, dikenal sebagai "elbow point". Elbow point menunjukkan jumlah cluster yang paling optimal untuk data yang sedang dianalisis. Teknik elbow sering  diterapkan  dalam  algoritma clustering seperti  K-Means  dan Partitioning  Around  Medoids (PAM).  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  pada  CV.  HM  Putra,  teknik elbow digunakan  untuk menentukan  jumlah cluster terbaik  untuk  data  transaksi  konsumen.  Namun,  dalam  penelitian  yang dilakukan  pada  Dinas  Perkebunan  Provinsi  Kalimantan  Timur,  metode elbow tidak  digunakan, melainkan metode Silhouette Coefficient untuk mengukur kualitas hasil clustering . [8]

## E. Rapid Miner
RapidMiner  adalah  sebuah platform perangkat  lunak  ilmu  data  yang  dikembangkan  oleh perusahaan dengan nama yang sama. Platform ini menyediakan lingkungan terintegrasi untuk persiapan data, pembelajaran  mesin,  pembelajaran  dalam,  penambangan  teks,  dan analisis  prediktif. RapidMiner dapat  digunakan  baik  untuk  tujuan  bisnis  dan  komersial  maupun  untuk  keperluan  penelitian, pendidikan, pelatihan, rapid prototyping , dan pengembangan  aplikasi. Platform ini mendukung semua tahapan  dalam  proses  pembelajaran  mesin,  termasuk  persiapan  data,  visualisasi  hasil,  validasi  model, dan optimasi. [9]
RapidMiner  menyediakan  lebih  dari  500  operator  data  mining  yang  mencakup  fungsi-fungsi seperti input,  output , preprocessing  data ,  dan  visualisasi. Platform ini  merupakan software yang mandiri  untuk  analisis  data  dan  juga  dapat  diintegrasikan  dengan  produk  lain.  RapidMiner  ditulis menggunakan bahasa Java, sehingga dapat berjalan di berbagai sistem operasi. Lisensi yang digunakan oleh RapidMiner adalah AGPL (GNU Affero General Public License) versi 3.
Hingga  saat  ini,  telah  banyak  aplikasi  yang  dikembangkan  menggunakan  RapidMiner  di  lebih dari  40  negara.  Pada  polling  yang  dilakukan  oleh KDnuggets ,  sebuah  portal  data-mining  pada  tahun 2010-2011, RapidMiner menduduki peringkat pertama sebagai perangkat lunak data mining yang paling populer.  Beberapa  fitur  yang  dimiliki  oleh  RapidMiner  mencakup  banyaknya  algoritma  data  mining yang tersedia, seperti decision tree dan self-organization map .

## F. Perpustakaan
Perpustakaan merupakan lembaga atau tempat yang menyediakan berbagai koleksi bahan bacaan atau  sumber  informasi  dalam  berbagai  format  seperti  buku,  majalah,  jurnal,  surat  kabar,  dan  media elektronik.  Koleksi  tersebut  dapat  diakses  oleh  masyarakat  umum  atau  anggota  perpustakaan.  Fungsi utama perpustakaan adalah melestarikan hasil budaya manusia, terutama dalam bentuk dokumen karya cetak dan karya rekam lainnya, serta menyampaikan gagasan, pemikiran, pengalaman, dan pengetahuan manusia kepada generasi selanjutnya. Selain itu, perpustakaan juga memiliki fungsi rekreasi, khususnya rekreasi kultural, yang bertujuan untuk memberikan hiburan dan edukasi kepada masyarakat. Terdapat berbagai  jenis  perpustakaan,  antara  lain  perpustakaan  umum,  perpustakaan  sekolah,  perpustakaan perguruan  tinggi,  dan  perpustakaan  khusus.  Setiap  jenis  perpustakaan  memiliki  koleksi  dan  layanan yang disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. [10]
Perpustakaan  universitas  merupakan  perpustakaan  yang  terletak  di  lingkungan  universitas  dan menyediakan  berbagai  koleksi  bahan  bacaan  atau  sumber  informasi  dalam  berbagai  format,  seperti buku,  majalah,  jurnal,  surat  kabar,  dan  media  elektronik.  Fasilitas  tersebut  dapat  diakses  oleh mahasiswa,  dosen,  dan  masyarakat  umum.  Perpustakaan  universitas  memiliki  peran  penting  dalam mendukung kegiatan akademik, penelitian, dan pengabdian masyarakat yang dilakukan oleh universitas. Selain  itu,  perpustakaan  universitas  juga berfungsi untuk  memberikan layanan  informasi dan referensi kepada penggunanya, serta turut membantu meningkatkan minat baca dan literasi masyarakat. Berbagai jenis  layanan  disediakan  oleh  perpustakaan  universitas,  seperti  layanan  sirkulasi  untuk  peminjaman
bahan,  layanan  referensi  untuk  membantu  pencarian  informasi,  layanan  akses  elektronik  untuk mengakses  sumber  informasi  digital,  dan  layanan  literasi  informasi  untuk  membantu  pengguna memanfaatkan  informasi  secara  efektif.  Perpustakaan  universitas  juga  terus  mengembangkan  koleksi bahan  bacaan  yang  beragam  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna,  serta  dilengkapi  dengan  teknologi informasi dan komunikasi modern guna mempermudah akses informasi. [10]

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  metodologi  KDD  karena  dilakukan  penelitian  dan  analisis  data untuk  mengidentifikasi,  menggali,  dan  menghasilkan  pengetahuan  baru  mengenai  minat  baca mahasiswa  di  perpustakaan  tersebut  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Metodologi  ini  terdiri dari  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  secara  sistematis.  Pertama,  dilakukan  tahap understanding  the domain untuk  memahami  konteks  dan  tujuan  penelitian  serta  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  minat  baca  mahasiswa.  Pada  tahap  ini,  informasi  tentang  data-data  perpustakaan  yaitu data  peminjamanan  buku.  Kemudian,  pada  tahap  Seleksi  Data,  data  relevan  dan  representatif  tentang minat  baca  mahasiswa  dipilih.  Data  tersebut  dapat berupa  survei,  catatan  peminjaman buku,  atau data terkait  lainnya  yang  berkaitan  dengan  minat  baca  mahasiswa  di  perpustakaan.  Pada  penelitian  ini digunakan  data  peminjaman  koleksi  buku  perpustakaan.  Setelah  itu,  tahap Preprocessing  Data dilakukan  untuk  membersihkan  dan  mempersiapkan  data  sebelum  analisis  dilakukan.  Data  yang dikumpulkan  diperiksa,  dikoreksi,  dan  diubah  menjadi  format  yang  sesuai  untuk  analisis  lebih  lanjut. Selanjutnya, tahap Transformasi Data dilakukan untuk mengubah data menjadi representasi yang cocok dengan algoritma K-Means. Mungkin perlu dilakukan normalisasi atau pemilihan atribut  yang relevan untuk mendapatkan hasil yang akurat. Tahap utama selanjutnya adalah Data Mining, di mana algoritma K-Means  diterapkan.  Algoritma  ini  akan  mengelompokkan  buku-buku  ke  dalam  kategori.  Proses  ini melibatkan  perhitungan  jarak  antara  data  dan  centroid  dari  setiap cluster ,  kemudian  pengelompokan data  ke  dalam cluster yang  memiliki  c entroid terdekat.  Setelah  melakukan  Data  Mining,  tahap Interpretasi/Evaluasi dilakukan untuk menginterpretasikan hasil analisis data mining. Hasil cluster yang ditemukan  dievaluasi  dan  diinterpretasikan  untuk  mengungkap  pola  minat  baca  mahasiswa  yang mungkin ada dalam data. Terakhir, penelitian akan menghasilkan penemuan pengetahuan yang relevan mengenai  minat  baca  mahasiswa  di  perpustakaan  universitas.  Dengan  menerapkan  metodologi  KDD menggunakan algoritma K-Means, penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik  tentang  minat  baca  mahasiswa  di  perpustakaan  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  dan membantu  perpustakaan  dalam  meningkatkan  layanan  dan  program  literasi  yang  relevan.  Untuk  alur metodologinya dapat dilihat seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi KDD
Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu  metode  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk melakukan  analisis clustering. Pada  penelitian  ini  algoritma  K-Means  digunakan  untuk
mengelompokkan peminjaman koleksi buku. Metode K-Means bekerja dengan  membagi data menjadi beberapa kelompok atau cluster yang berbeda. Dalam penelitian ini, data yang digunakan terkait dengan minat baca mahasiswa di perpustakaan. Algoritma K-Means akan mencari pola atau struktur dalam data untuk mengidentifikasi kelompok mahasiswa dengan minat baca serupa.  Proses  algoritma  K-Means dimulai dengan memilih secara acak k centroid awal. Setiap centroid mewakili pusat atau rata-rata dari kelompok  yang  akan  terbentuk.  Setelah  itu,  setiap  koleksi  buku  yang  dipinjam  akan  diberi  label kelompok  berdasarkan centroid terdekatnya. Centroid kemudian  diperbarui  dengan  menghitung  rata- rata  dari  semua  buku  dalam  kelompok  tersebut.  Proses  ini  diulang  hingga  tidak  ada  perubahan  dalam pengelompokan  koleksi  buku  atau  hingga  mencapai  kriteria  berhenti  yang  ditentukan.  Alur  dari algoritma K-Means dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart Metode K-Means
Perhitungan  metode  algoritma  K-Means  pada  penelitian  ini  menggunakan  perhitungan  jarak dengan Ecluiden .  Langkah  penyelesaian  sebuah  penelitian  menggunakan  metode  K-means.  Untuk menghitung  jarak  antar centroid ke  data  dari  masing-masing cluster dengan  rumus Ecluidean .  Untuk menghitung jarak tersebut dapat menggunakan rumus persamaan 1.
(    )     √∑ ( ) (1)
Keterangan: p, q    = Dua titik di runag-n Euklides q 1 , p i = Vektor Euklides, dimulai dari asal ruang (titik awal) n      = Ruang-n
Hasil  akhir  dari  algoritma  K-Means  adalah  kelompok-kelompok  koleksi  buku  yang  memiliki frekuensi  peminjaman  yang  sama.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  informasi  ini  dapat  membantu  dalam mengidentifikasi  pola  minat  baca  mahasiswa  di  Perpustakaan  Universitas  Singaperbangsa  Karawang. Contohnya,  terdapat  kelompok  mahasiswa  yang  tertarik  pada  bidang  akademik  tertentu,  kelompok
dengan minat baca yang beragam, atau kelompok yang minat bacanya terkait dengan kegiatan kampus tertentu. Dengan hasil penelitian ini dapat membantu perpustakaan untuk tahu koleksi buku mana saja yang kira-kira paling sering diminati oleh pengunjung perpustakaan. Dengan menerapkan algoritma K- Means,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  dalam  mengenai  minat  baca mahasiswa  di  perpustakaan  universitas.  Temuan  ini  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  strategi dan  program  literasi  yang  lebih  efektif,  meningkatkan  koleksi  bahan  bacaan  yang  relevan,  serta menyediakan layanan yang sesuai dengan minat baca mahasiswa.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Sumber Data
Dalam  penelitian  ini,  sumber  data  yang  digunakan  adalah  data  peminjaman  buku  yang  berasal dari perpustakaan Universitas Singaperbangsa Karawang. Data ini diperoleh melalui akses ke database yang  dikelola  oleh  pustakawan  universitas.  Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengambil informasi  tentang  peminjaman  buku  dari  staf  universitas  tersebut.  Data  yang  didapat  yaitu  data peminjaman buku oleh anggota perpustakaan sejumlah 912 data yang diperoleh dari tahun 2018 sampai pada  tanggal  2023.  Dari  data  tersebut  sendiri  dapat  dilihat  bahwa  peminjaman  buku  di  perpustakaan Unsika  pada  tahun  2018  sampai  2019  menaik,  data  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Kemudian, dari tahun 2020 sampai tahun 2021  mengalami penurunan.  Hal ini terjadi akibat  pandemi COVID-19. Lalu, dari 2021 sampai tahun 2023 mengalami kenaikan yang signifikan.

## Gambar 3. Grafik Data Peminjaman Buku Perpustakaan Unsika
Untuk  melengkapi  studi  pustaka,  langkah-langkah  tertentu  telah  diambil.  Pertama,  dilakukan pemahaman mendalam tentang topik penelitian,  yaitu pengelompokkan data peminjaman koleksi buku menggunakan algoritma K-Means. Peneliti mempelajari konsep dasar dari algoritma tersebut, termasuk prinsip  kerjanya,  metode  perhitungan  jarak,  dan  langkah-langkah  pengelompokkan.  Selanjutnya, peneliti  melakukan  pencarian  dan  seleksi  referensi  melalui  penelusuran  jurnal-jurnal  terkait  serta literatur lain yang relevan dengan topik penelitian ini. Tujuannya adalah untuk memperoleh pemahaman yang komprehensif tentang aplikasi algoritma K-Means dalam pengelompokkan data, khususnya dalam konteks peminjaman buku.
Dalam  studi  pustaka,  peneliti  mempelajari  berbagai  artikel  jurnal,  buku,  dan  sumber-sumber lainnya  yang  terkait  dengan  pengelompokkan  data  peminjaman  koleksi  buku  menggunakan  algoritma K-Means.  Referensi  ini  digunakan  sebagai  dasar  teoritis  dan  panduan  dalam  merancang  analisis  dan interpretasi  data  peminjaman  buku  yang  diperoleh  dari  perpustakaan  Universitas  Singaperbangsa Karawang.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  mengandalkan  sumber  data  peminjaman  buku  dari perpustakaan  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  sebagai  sumber  data primer ,  yang  diperoleh  dari database pustakawan  universitas.  Selain  itu,  studi  pustaka  dilakukan  melalui  pemahaman  konsep algoritma K-Means dan pencarian referensi dari jurnal dan literatur terkait untuk mendapatkan wawasan yang  mendalam  tentang  pengelompokkan  data  peminjaman  koleksi  buku  dengan  menggunakan algoritma tersebut.

## B. Seleksi Data
Setelah  mengumpulkan  data  yaitu  yang  merupakan  tahap  pertama  yang  digunakan  pada penelitian  ini.  Kemudian  dilanjutnya  ke  tahap  selanjutnya  yaitu  seleksi  data.  Dalam  tahap  ini  peneliti perlu  menyeleksi  data  yang  perlu  dan  sesuai  untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dalam  data peminjaman  koleksi  buku  perpustakaan  terdapat  beberapa  kolom  seperti  ID  anggota,  nama  anggota, kode eksemplar, judul buku, tanggal pinjam, tanggal harus kembali, dan status peminjaman. Untuk data peminjamannya seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Peminjaman Buku Kode Eksemplar Judul Tanggal Pinjam Tanggal Harus Kembali Status peminjaman 278 Manajemen Sumber Daya Manusia 25/10/2018 30/10/2018 1 13970 NULL 27/03/2019 01/04/2019 1 14950 NULL 27/03/2019 01/04/2019 1 6923 Strategi Dan Metode Pembelajaran 28/03/2019 02/04/2019 1 12695 Hukum Hak Atas Kekayaan Intelektual 28/03/2019 02/04/2019 1
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  kolom  judul  buku  untuk  dilakukan  clusterisasi  pada judul-judul  buku  yang  dipinjam  pada  anggota  perpustakaan.  Kemudian  hasilnya  seperti  yang  dapat dilihat di Tabel 2.
Tabel 2. Seleksi Data Peminjaman Buku Judul Status peminjaman Manajemen Sumber Daya Manusia 1 NULL 1 NULL 1 Strategi Dan Metode Pembelajaran 1 Hukum Hak Atas Kekayaan Intelektual 1

## C. Pemrosesan Data dan Transformasi Data
Setelah dilakukan seleksi data yang dibutuhkan untuk diolah pada penelitian, dilanjutkan dengan pemrosesan  data  dan  transformasi  data.  Pemrosesan  pada  data  dapat  dilakukan  dengan cleaning (pembersihan) data data yang missing value atau redundan serta dilakukan juga intergrasi data. Namun, dikarenakan data yang sudah diberikan sudah lolos tahap cleaning dan integrasi, maka dilanjut dengan tahap  transformasi  data,  yaitu  penggabungkan  data  yang  sudah  sesuai  dengan  data  yang  digunakan dalam proses data mining nantinya. Dapat dilihat pada Tabel 3 yaitu merupakan data yang sudah dalam tahap transformasi dan sudah sesuai untuk dilakukannya proses data mining.
Tabel 3. Dataset Peminjaman Buku Judul Status peminjaman Manajemen Sumber Daya Manusia 1 Kamus Inggris Indonesia 1 Asas-Asas Hukum Pidana 1 Strategi Dan Metode Pembelajaran 1 Hukum Hak Atas Kekayaan Intelektual 1 Pokok-pokok Hukum Perdana 1 Metodologi penelitian kualitatif 1 Metode Penelitian Kualitatif 1 Pengantar Material Teknik 1 Metodik Khusus pengajaran Agama Islam 1
Berdasarkan  data  yang  ada,  terdapat  data  sebanyak  841  data  yang  nantinya  akan  diolah menggunakan  metode  data  mining  dengan  algoritma  K-Means Clustering dengan  cara mengelompokkan  judul-judul  buku  tersebut  ke  dalam cluster untuk  buku-buku  yang  sering  dipinjam sampai  dengan  buku  yang  jarang  dipinjam.  Sehingga  nantinya  dapat  dilakukan  analisis  pola pembentukan cluster.

## D. Metode K-Means Clustering
Setelah  data  telah  dibersihkan  dan  siap  untuk  diproses,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan tahap  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma clustering. Dalam  hal  ini,  tujuannya  adalah  untuk mengelompokkan  judul-judul  buku  yang  telah  dipinjam  ke  dalam  beberapa  kelompok  atau cluster, sehingga dapat dilakukan analisis terhadap pola pembentukan cluster tersebut. Proses clustering dimulai dengan  menetapkan  nilai centroid secara  acak.  Selanjutnya,  estimasi  jarak  antara  setiap  data  dengan setiap  centroid  dilakukan  menggunakan  korelasi  antara  dua  objek  dalam  rumus Euclidean  Distance pada  Persamaan.  Langkah-langkah  yang  diikuti  dalam  proses  ini  melibatkan  penentuan  jumlah  k kelompok,  inisiasi centroid ,  dan  kemudian  menghitung  jarak  pusat cluster menggunakan Euclidean distance menggunakan rumus yang telah ditentukan.
Dengan  demikian,  proses  ini  melibatkan  penggunaan  algoritma clustering untuk mengelompokkan  judul-judul  buku  berdasarkan  pola  yang  ada.  Langkah-langkah  yang  diambil termasuk  menentukan  jumlah  kelompok,  inisiasi centroid ,  dan  menghitung  jarak  pusat cluster dengan menggunakan Euclidean distance sesuai dengan rumus yang telah ditentukan.

## E. Implementasi Algoritma K-Means Clustering Menggunakan RapidMiner
Data  inputan  yang  digunakan  berupa  data  excel  dengan  langkah-langkah  pengerjaannya  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Proses Pengolahan K-Means
Proses ini pertama dilakukan read excel untuk membaca dataset peminjaman koleksi buku dan dilakukan pemilihan kolom untuk memilih kolom mana saja yang akan digunakan. Kemudian dilakukan filter  untuk  memfilter  data  yang  kosong  atau  NULL.  Selanjutnya  dilakukan  pengubahan  format  data judul  buku  dari nominal ke numerical .  Setelah  itu  dimasukan  algoritma  K-Means Clustering untuk mengolah  datanya  setelah  itu  dimasukan operator  performance untuk  penghitungannya.  Setelah  itu dilakukan  pencarian  nilai  k  dengan  menggunakan  metode Elbow .  Dalam  metode Elbow ,  nilai cluster yang diambil sebagai cluster optimal adalah titik di mana terbentuknya siku dalam grafik. [11]

## Gambar 5. Grafik Teknik Elbow
Setelah tahapan sebelumnya selesai, langkah selanjutnya adalah  melakukan proses seperti yang ditunjukkan  pada  Gambar  5  dengan  menggunakan  nilai  k  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  yaitu  3. Proses  ini  melibatkan  penghubungan  antara connector satu  dengan  yang  lainnya  untuk  memastikan tidak  terjadi  kesalahan (error) dalam  jalannya  program.  Setelah  semua  koneksi  telah  diatur  dengan benar,  peneliti  menjalankan  kembali  program  dengan  menggunakan  data  hasil  proses  yang  telah dipersiapkan sebelumnya. Hasil dari proses tersebut kemudian ditampilkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Data Proses
Dengan  demikian,  langkah-langkah  yang  dilakukan  adalah  mengikuti  proses  yang  ditunjukkan pada  Gambar  3  dengan  menggunakan  nilai  k  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Selanjutnya,  peneliti menghubungkan setiap connector agar tidak terjadi kesalahan dalam program, dan program dijalankan kembali  dengan  menggunakan  data  hasil  proses  yang  telah  disiapkan.  Hasil  dari  proses  tersebut ditampilkan pada Gambar 6 sebagai output dari analisis yang dilakukan.

## Gambar 7. Hasil Visualisasi Cluster
Dapat dilihat pada Gambar 7 terdapat hasil visualisasi Cluster. Diperoleh bahwa pada Cluster 0 terdapat banyak koleksi buku yang sering dipinjam oleh pengunjung perpustakaan Unsika. Setelah itu, pada  cluster  1  ada  3  koleksi  buku  yang  frekuensinya  sedang  yang  dipinjam  oleh  pengunjung perpustakaan Unsika. Terakhir, pada cluster 2 terdapat beberapa koleksi buku yang jarang dipinjam oleh pengunjung perpustakaan Unsika.

## F. Pengujian Hasil (Evaluasi)
Setelah  hasil  perhitungan  K-Means Clustering melalui  RapidMiner  dihasilkan,  maka  akan dilakukan pengujian hasil dari perhitungan melalui aplikasi. Dapat dilihat hasil performance vector nya seperti pada Gambar 8.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  kelompok  buku  dengan  jarak  terdekat  terhadap Avg.  within centroid distance adalah C2,  yang  menandakan  bahwa kelompok  ini  memiliki buku-buku  yang jarang dipinjam  oleh  mahasiswa.  Sebaliknya,  kelompok  buku  dengan  jarak  terjauh  terhadap Avg.  within centroid  distance adalah  C1,  yang  menunjukkan  bahwa  buku-buku  dalam  kelompok  ini  memiliki frekuensi  peminjaman  yang  lebih  tinggi  atau  sering  dipinjam  oleh  mahasiswa.  Selain  itu,  penilaian menggunakan nilai Davies Bouldin memberikan informasi tentang kualitas cluster yang dihasilkan oleh metode  K-Means.  Semakin  kecil  nilai Davies  Bouldin ,  semakin  baik  kualitas cluster yang  diperoleh. Dalam  penelitian  ini,  nilai Davies  Bouldin sebesar  1.653  menunjukkan  bahwa  masing-masing  objek dalam cluster memiliki tingkat kesamaan yang cukup baik, mendekati angka 0.
Dengan  demikian,  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  dalam  pola peminjaman  buku  antara  kelompok  C1  dan  C2.  Kelompok  C1  memiliki  buku-buku  yang  lebih  sering dipinjam, sementara kelompok C2 memiliki buku-buku yang jarang dipinjam. Selain itu, hasil evaluasi menggunakan  nilai Davies  Bouldin menunjukkan  kualitas  yang  baik  dalam  pembentukan cluster menggunakan metode K-Means pada penelitian ini.
Tabel 4. Judul Buku Setelah Clustering Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Manajemen Sumber Daya Manusia Penelitian Pendidikan Metode & Paradigma Baru Praksis pembelajaran pesantren Kamus Inggris Indonesia Media Pembelajaran Asas-Asas Hukum Pidana Manajemen Mutu Terpadu Strategi Dan Metode Pembelajaran Hukum Tentang Merger Hukum Hak Atas Kekayaan Intelektual Pengantar Kriminologi Teori, Metode, Dan Perilaku Kriminal Pokok-pokok Hukum Perdana Perancangan Dan Implementasi Sistem Basis Data Metodologi penelitian kualitatif Kesuburan Tanah Dan Nutrisi Tanaman Metode Penelitian Kualitatif Studi Kelayakan Bisnis (Manajemen, Metode & Kasus) Pengantar Material Teknik Perilaku Konsumsi Metodik Khusus pengajaran Agama Islam Perlindungan Hukum Bagi Konsumen Terhadap Iklan Yang Menyesatkan
Informasi yang tertera pada Tabel 4 memberikan gambaran tentang hasil klasterisasi buku-buku dalam  penelitian  ini.  Klaster  0  menunjukkan  buku-buku  yang  memiliki  frekuensi  peminjaman  yang tinggi,  yang  berarti  buku-buku  ini  sering  dipinjam  oleh  anggota  perpustakaan.  Klaster  1  mencakup buku-buku  dengan  frekuensi  peminjaman  yang  sedang,  menunjukkan  bahwa  buku-buku  ini  dipinjam dengan frekuensi yang lebih moderat. Sedangkan, klaster 2 terdiri dari buku-buku yang jarang dipinjam oleh anggota perpustakaan.
Dengan  menggunakan  analisis  klasterisasi,  penelitian  ini  telah  mengelompokkan  buku-buku berdasarkan pola peminjaman mereka. Hasil klasterisasi ini memberikan wawasan yang berguna dalam memahami  tingkat  minat  baca  mahasiswa  terhadap  berbagai  buku  yang  tersedia  di  perpustakaan. Dengan  mengetahui  klaster  buku-buku  yang  sering  dipinjam,  sedang  dipinjam,  dan  jarang  dipinjam, perpustakaan  dapat  mengoptimalkan  penempatan  buku-buku  tersebut  dan  mengembangkan  strategi untuk  meningkatkan  minat  baca  mahasiswa.  Hasil  akhir  ini  memberikan  pandangan  yang  jelas  dan terstruktur  tentang  hasil  klasterisasi,  yang  membantu  peneliti  dan  pembaca  jurnal  ini  dalam  melihat pola-pola  yang  muncul  dari  analisis  data.  Klasterisasi  buku-buku  ini  memberikan  pemahaman  yang lebih mendalam tentang preferensi dan minat baca mahasiswa, sehingga dapat digunakan sebagai dasar untuk mengambil keputusan yang lebih baik dalam manajemen perpustakaan.
Dalam  kesimpulannya,  penelitian  ini  telah  berhasil  mengklasterisasi  buku-buku  dalam perpustakaan  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  berdasarkan  pola  peminjaman  mereka.  Dengan mengidentifikasi buku-buku yang sering dipinjam, sedang dipinjam, dan jarang dipinjam, penelitian ini memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk  mengoptimalkan  layanan  perpustakaan  dan  meningkatkan
minat  baca  mahasiswa.  Tabel  5  menyajikan  dengan  jelas  hasil  klasterisasi  tersebut,  memberikan panduan yang berguna bagi pembaca jurnal ini dalam memahami temuan penelitian ini.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  mengenai  Analisis  Minat  Baca  Mahasiswa  di Perpustakaan  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means,  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  penting  yaitu  algoritma  K-Means  efektif  digunakan  untuk mengelompokkan  buku-buku  dalam  perpustakaan  berdasarkan  pola  peminjaman.  Hasil  klasterisasi memungkinkan  pengidentifikasian  buku-buku  yang  sering  dipinjam,  buku-buku  dengan  frekuensi peminjaman  sedang,  dan  buku-buku  yang  jarang  dipinjam  oleh  mahasiswa.  Klasterisasi  buku-buku memungkinkan  perpustakaan  untuk  memahami  minat  baca  mahasiswa  dengan  lebih  baik.  Dengan mengetahui  preferensi  baca  mahasiswa  dan  pola  peminjaman  buku,  perpustakaan  dapat mengoptimalkan  penempatan  buku-buku,  meningkatkan  ketersediaan  buku  yang  diminati,  serta mengembangkan strategi untuk meningkatkan minat baca mahasiswa secara keseluruhan.
Analisis Davies  Bouldin yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  kualitas cluster yang  dihasilkan  oleh  algoritma  K-Means  cukup  baik.  Nilai  Davies  Bouldin  yang  mendekati  0 menunjukkan  bahwa  objek-objek  dalam  setiap  klaster  memiliki  kesamaan  yang  signifikan.  Hasil penelitian ini memberikan sumbangan penting dalam pengembangan perpustakaan universitas. Dengan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  minat  baca  mahasiswa  dan  pola  peminjaman  buku,  perpustakaan dapat  meningkatkan  layanan,  memperluas  koleksi  buku  yang  diminati,  dan  meningkatkan  partisipasi mahasiswa dalam kegiatan literasi.
Dalam  kesimpulannya,  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  analisis  menggunakan  algoritma  K- Means pada minat baca mahasiswa di perpustakaan Universitas Singaperbangsa Karawang memberikan hasil  yang  berharga.  Klasterisasi  buku-buku  memungkinkan  perpustakaan  untuk  mengoptimalkan sumber  daya  dan  meningkatkan  layanan  kepada  mahasiswa.  Dengan  peningkatan  minat  baca mahasiswa,  diharapkan  akan  terjadi  peningkatan  pemahaman,  keterampilan,  dan  pengetahuan  yang berdampak positif pada perkembangan akademik dan profesional mereka.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  yang  tulus  kepada  Dosen  Pembimbing,  Staf Perpustakaan, dan semua pihak yang terlibat dalam penelitian ini.  Kontribusi dan dukungan semuanya telah memberikan nilai tambah yang besar dalam penulisan jurnal "Analisis Minat Baca Mahasiswa di Perpustakaan  Universitas  Singaperbangsa  Karawang  dengan  Algoritma  K-Means."  Terima  kasih  atas bimbingan, bantuan, dan kerjasama yang berharga.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Afdal, M. Rosadi, P. Studi Sistem Informasi, F. H. Sains dan Teknologi UIN Suska Riau Jl Soebrantas  KM,  and  P.  Pekanbaru  -Riau,  “PENERAPAN  ASSOCIATION  RULE  MINING UNTUK  ANALISIS  PENEMPATAN  TATA  LETAK  BUKU  DI  PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, 2019.
[2] R. Taylor, “Impact of Text Interest on Reading Comprehension,” 2020.
[3] R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “DATA  MINING  CLUSTERING  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI TINGKAT TRIDARMA PENGAJARAN DOSEN,” 2019.
[4] R. A. Farissa, R. Mayasari, and Y. Umaidah, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk  Pengelompokkan  Data  Obat  dengan  Silhouette  Coefficient,”  2021.  [Online].  Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[5] N. Salsabila, N. Sulistiyowati, and T. N. Padilah, “Pencarian Pola Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma FP-Growth,” 2022. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[6] M. Afdal, M. Rosadi, P. Studi Sistem Informasi, F. H. Sains dan Teknologi UIN Suska Riau Jl Soebrantas  KM,  and  P.  Pekanbaru  -Riau,  “PENERAPAN  ASSOCIATION  RULE  MINING
UNTUK  ANALISIS  PENEMPATAN  TATA  LETAK  BUKU  DI  PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, 2019.
[7] A. Kurnia, “Perbandingan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Untuk Clustering Puskesmas Berdasarkan  Gizi  Balita  Surabaya,” Jurnal  PROCESSOR ,  vol.  18,  no.  1,  Apr.  2023,  doi: 10.33998/processor.2023.18.1.696.
[8] D.  D.  Abdurrahman,  F.  Agus,  and  G.  M.  Putra,  “Implementasi  Algoritma  Partitioning  Around Medoids  (PAM)  untuk  Mengelompokkan  Hasil  Produksi  Komoditi  Perkebunan  (Studi  Kasus: Dinas Perkebunan Provinsi Kalimantan Timur),” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , vol. 16, no. 2, p. 130, Oct. 2021, doi: 10.30872/jim.v16i2.6520.
[9] B.  G.  Sudarsono,  M.  I.  Leo,  A.  Santoso,  and  F.  Hendrawan,  “ANALISIS  DATA  MINING DATA  NETFLIX  MENGGUNAKAN  APLIKASI  RAPID  MINER,” JBASE  -  Journal  of Business and Audit Information Systems , vol. 4, no. 1, Apr. 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[10]  N. Chakimah Mutharoh, “Perspektif Mahasiswa S-1 Ilmu Perpustakaan Universitas Diponegoro dalam Menanggapi Judul Clickbait pada Portal Berita Online di Indonesia,” ANUVA , vol. 6, no. 4, pp. 455–464, 2022.
[11]  R. Y. Sari, H. Oktavianto, and H. W. Sulistyo, “ALGORITMA K-MEANS DENGAN METODE ELBOW  UNTUK  MENGELOMPOKKAN  KABUPATEN/KOTA  DI  JAWA  TENGAH BERDASARKAN KOMPONEN PEMBENTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA.”