Volume 3 Nomor 1, Juni 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## 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 METHOD
Lemi Iryani Universitas Sjakhyakirti lemiiryani@unisti.ac.id

## ABSTRACT
This study was conducted to determine student interest in reading in the library Bina Darma with clustering method. The data used in this study is Bina Darma library database that consists of three tables are tables collection, patron tables and tables of visitors who will be selected to be integrated and combined as a data warehouse. Application of data mining to determine the titles of the most demanding of students and courses are most borrowed books and read a book in the library building dharma. The information obtained is that the course is more interested in information systems to borrow and read books compared to the industrial engineering courses. Titles that most interest is the title of the book basics of programming, while the lowest book is the title of students interested in a practical handbook using Microsotf word and cluster categories of  books  that  most  interest  students  are  computer  science  book  category  books  category  Indonesian whereas lower.
Keywords : Clustering, Data Mining, Data Warehouse, Visitor, Collection, Patron

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk menentukan minat baca mahasiswa  Bina Darma dengan metode clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah database perpustakaan Bina Darma  yang tediri dari tiga tabel yaitu tabel collection, tabel patron dan tabel visitor yang akan di integrasikan dan diseleksi untuk digabungkan sebagai data warehouse. Penerapan data mining untuk menentukan judul buku yang paling banyak diminati mahasiswa dan program studi apa yang paling banyak meminjam buku dan membaca buku diperpustakaan bina darma. Informasi yang didapat adalah bahwa program studi sistem informasi lebih berminat meminjam dan membaca buku dibandingkan dengan program studi teknik industri. Judul buku yang  paling  banyak  diminati  adalah  judul  buku  dasar-dasar  pemograman  sedangkan  buku  yang  paling rendah diminati mahasiswa adalah judul buku panduan praktis menggunakan microsotf word dan cluster kategori  buku  yang  paling  banyak  diminati  mahasiswa  adalah  kategori  buku  ilmu  komputer  sedangkan kategori buku bahasa indonesia lebih rendah.
Kata Kunci : Clustering, Data Mining, Data Warehouse, Visitor, Collection, Patron

## PENDAHULUAN
Teknologi informasi telah menjadi fasilitas  utama  bagi  kegiatan  berbagai sektor  kehidupan  dimana  memberikan andil besar terhadap perubahan- perubahan yang mendasar pada struktur operasi  dan  manajemen  organisasi, pendidikan,  transportasi,  kesehatan  dan penelitian.  Perkembangan  yang  cepat
dalam  teknologi  pengumpulan  dan penyimpanan  data  telah  memudahkan organisasi untuk mengumpulkan sejumlah data berukuran besar. Data mining adalah kegiatan untuk menemukan pola yang menarik dari data dalam jumlah besar, data dapat disimpan dalam  database,  data  warehouse,  atau penyimpanan  informasi  lainnya(Huda,
2010).  Teknik  data  mining  digunakan untuk  memeriksa  basis  data  berukuran besar  sebagai  cara  untuk  menemukan pola yang baru dan berguna. Salah satu teknik analisa  yang dapat digambarkan dalam data mining yaitu clustering(Kurniawan  &  Fransiska, 2014). Clustering adalah proses pengelompokan  data  ke  dalam  cluster berdasarkan parameter tertentu sehingga obyek-obyek  dalam  sebuah  cluster memiliki  tingkat  kemiripan  yang  tinggi satu  sama  lain  dan  sangat  tidak  mirip dengan  obyek  yang  lain  pada  cluster yang  berbeda(Metisen  &  Sari,  2015). Dalam  clustering  ini  data  yang dikelompokan  berupa  judul  buku  dan data  pengunjung  yang  paling  diminati oleh  mahasiswa  untuk  dibaca  pada Perpustakaan  Universitas  Bina  Darma Palembang.
Perpustakaan  Universitas  Bina Darma  Palembang    didirikan  dengan tujuan untuk membantu dan mendukung dalam  memenuhi  kebutuhan  informasi ilmiah  sivitas  akademika.  Perpustakaan banyak  digunakan  mahasiswa  untuk membaca dan meminjam buku. Dengan adanya  perpustakaan    kegiatan  belajar dan  mengajar  akan  lebih  lancar  karena didukung  oleh  berbagai  fasilitas  yang mendukung  seperti  buku  bahan  ajar, buku teks, dan lain-lain yang disediakan oleh  perpustakaan.  Minat  adalah kecenderungan hati, gairah dan keinginan yang tinggi terhadap sesuatu(Agustin, 2018). Dalam hal ini minat biasa muncul dari dalam diri mahasiswa sendiri. Akan tetapi lingkungan keluarga dan
pergaulan  juga  sangat  berpengaruh dalam  menumbuhkan  minat  baca mahasiswa.  Hal  ini  diperlukan  karena pengembangan  minat  baca  merupakan salah satu faktor pendukung pendidikan. Kurangnya  minat  baca  mahasiswa mungkin  disebabkan  beberapa  faktor kurangnya  buku  yang  diminati,  koleksi
buku  yang  sudah  lama,  kurangnya koleksi  buku  terbaru,  serta  kurangnya dosen dalam memberikan tugas dan lain- lain.  Kondisi  minat  baca  perpustakaan dapat  dilihat  dari  persentase  jumlah pengunjung,  jumlah  peminjam  dan jumlah buku yang dipinjam(Riyandwyana, 2012). Data peminjaman buku  dijadikan pihak  perpustakaan  sebagai  laporan perpustakaan. Dari laporan data peminjaman buku dapat kita lihat minat mahasiswa untuk membaca diperpustakaan setiap bulan dan tahunnya.  Apakah  data  peminjaman buku hanya dijadikan pihak perpustakaan  sebagai  laporan  bulanan dan tahunan saja? Sehinga dalam setiap tahunnya  data  akan  membesar  dan terjadi penumpukan data. Jika demikian maka  sangat  disayangkan  bila  data diperpustakaaan hanya dijadikan laporan dan  tumpukan  saja  oleh  pihak perpustakaan.

## METODE
Dalam  penelitian  ini,  penulis menggunakan  metode  deskriptif  karena permasalahan  yang  sedang  diteliti  saat ini  berdasarkan  data-data  yang  bersifat fakta  yang  ada  mengenai  data  anggota, data  peminjam  dan  koleksi  buku  yang paling  diminati  oleh  mahasiswa  di perpustakaan  Universitas  Bina  Darma Palembang.
Adapun  untuk  menganalisis  data dalam  penerapan  data  mining  ini menggunakan proses tahapan knowledge discovery  in  databases  (KDD)  yang terdiri  dari  data  cleaning,  data integration,  Data  Selection,  Data Transformation,  Proses  mining,  pattern evaluation, knowledge presentation(Saputra, dkk., 2016). Tahap-tahap data mining ada 6 yaitu :
1. Pembersihan data ( data cleaning )
Pembersihan  data  merupakan proses  menghilangkan  noise  dan  data yang  tidak  konsisten  atau  data  tidak relevan.  Pada  umumnya  data  yang diperoleh,  baik  dari database suatu perusahaan  maupun  hasil  eksperimen,
memiliki isian-isian yang tidak sempurna seperti data yang hilang, data yang tidak valid atau juga hanya sekedar salah ketik. Selain itu, ada juga atribut- atribut  data  yang  tidak  relevan  dengan hipotesa data  mining yang  dimiliki. Data-data  yang  tidak  relevan  itu  juga lebih  baik  dibuang.  Pembersihan  data juga  akan  mempengaruhi  performasi dari teknik data mining karena data yang ditangani  akan  berkurang  jumlah  dan kompleksitasnya(Mardi, 2017).
2. Integrasi data ( data integration ) Integrasi data merupakan penggabungan  data  dari  berbagai database ke  dalam  satu database baru. Tidak jarang data yang diperlukan untuk data mining tidak hanya berasal dari satu
database tetapi  juga  berasal  dari beberapa database atau  file  teks. Integrasi  data  dilakukan  pada  atribut- atribut yang mengidentifikasikan entitas- entitas  yang  unik  seperti  atribut  nama, jenis  produk,  nomor  pelanggan  dan lainnya.  Integrasi  data  perlu  dilakukan secara  cermat  karena  kesalahan  pada integrasi  data  bisa  menghasilkan  hasil yang menyimpang dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya.  Sebagai  contoh  bila  integrasi data  berdasarkan  jenis  produk  ternyata menggabungkan  produk  dari  kategori yang  berbeda  maka  akan  didapatkan korelasi  antar  produk  yang  sebenarnya tidak ada.
3. Seleksi Data ( data selection ) Data  yang  ada  pada database sering kali tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk dianalisis  yang  akan  diambil  dari database . Sebagai contoh, sebuah kasus yang  meneliti  faktor  kecenderungan
orang  membeli  dalam  kasus market basket  analysis, tidak  perlu  mengambil nama  pelanggan,  cukup  dengan  id pelanggan saja. 4. Transformasi data ( data transformation )
Data  diubah  atau  digabung  ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data  mining .  Beberapa  metode data  mining membutuhkan  format  data yang khusus sebelum bisa diaplikasikan. Sebagai contoh beberapa metode standar seperti  analisis  asosiasi  dan clustering hanya  bisa  menerima  input  data kategorikal.  Karenanya  data  berupa angka  numerik  yang  berlanjut  perlu dibagi-bagi  menjadi  beberapa  interval. Proses  ini  sering  disebut  transformasi data.
5. Proses mining , Merupakan  suatu  proses  utama saat metode diterapkan untuk menemukan  pengetahuan  berharga  dan tersembunyi dari data. 6. Evaluasi pola ( pattern evaluation ), Untuk  mengidentifikasi  pola-pola menarik kedalam knowledge based yang ditemukan.  Dalam  tahap  ini  hasil  dari teknik data  mining berupa  pola-pola yang  khas  maupun  model  prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai. Bila ternyata hasil yang diperoleh tidak sesuai hipotesa  ada  beberapa  alternatif  yang dapat  diambil  seperti  menjadikannya umpan balik untuk memperbaiki proses data  mining ,  mencoba  metode data mining lain  yang  lebih  sesuai,  atau menerima  hasil  ini  sebagai  suatu  hasil yang  di  luar  dugaan  yang  mungkin bermanfaat.
7. Presentasi  pengetahuan  ( knowledge presentation ), Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai metode yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang diperoleh pengguna. Tahap terakhir dari
proses data  mining adalah  bagaimana memformulasikan  keputusan  atau  aksi dari  hasil  analisis  yang  didapat.  Ada kalanya hal ini harus melibatkan orang- orang  yang  tidak  memahami data mining . Karenanya presentasi hasil data mining dalam bentuk pengetahuan yang bisa  dipahami  semua  orang  adalah  satu tahapan  yang  diperlukan  dalam  proses data  mining .  Dalam  presentasi  ini, visualisasi juga bisa membantu mengkomunikasikan hasil data mining.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Data Mining
Dalam  penelitian  ini  yang  akan dicari  adalah  tingkat  minat  baca mahasiswa berdasarkan judul buku yang paling banyak dipinjam di perpustakaan Universitas  Bina  Darma  Palembang. Untuk  mengetahui  tingkat  minat  baca mahasiswa  data  akan  di cluster berdasarkan  judul  buku  yang  paling banyak dipinjam diperpustakaan.
Data  yang  digunakan  berasal  dari database  perpustakaan  yang  terdiri  dari tabel  koleksi  buku,  tabel  anggota  dan tabel  peminjaman  untuk  mencari keterkaitan  antar  tabel.  Tidak  semua atribut  yang  kira-kira  berguna  dan sebaranya tidak terlalu acak, karena data yang terlalu acak akan membuat proses mining  memakan  waktu  lama  dan tingkat  hubunganya  pun  rendah.  Data peminjaman yang akan dicari hubungannya meliputi proses id_visitor,
date, time_in, id_patron, id_collection .

## Sumber Data
Data yang digunakan berasal dari perpustakaan  Bina  Darma  Palembang berupa  database  perpustakaan  yang terdiri dari tiga tabel, yaitu data koleksi, data peminjaman dan data anggota.
1. Tabel Collection (koleksi buku)
Data koleksi adalah data koleksi buku  yang  di  data  ketika  masuknya
buku-buku  koleksi  diperpustakaan  dan di  susun  oleh  pihak  pustakawan  pada perpustakaan  dan  dapat  dipinjam ataupun dibaca mahasiswa yang berkunjung keperpustakaan.
Tabel 1. Atribut collection

## 2. Tabel Patron (anggota)
Data  anggota  adalah  data mahasiswa yang telah mendaftar sebagai anggota  perpustakaan  agar  dapat melakukan peminjaman buku.
Tabel 2. Atribut patron Atribut Keterangan Id_patron Id Merupakan primary key Name First_name adalah  nama  depan mahasiswa Sex Sex adalah  jenis  kelamin  dari anggota Birth_place Birth_place adalah  tempat  lahir anggota Birth_date Birth_date adalah  tanggal  lahir anggota Blood_type Blood_type adlah  golongan  darah anggota Address Address adalah alamat mahasiswa Program studi Program  studi  adalah  jurusan anggota 3. Tabel Visitirlog (peminjaman)
Data  peminjaman  adalah  data mahasiswa  yang  telah  melakukan peminjaman  buku  diperpustakan  dan disimpan dalam serkulasi perpustakaan.
Tabel 3. Artibut visitirlog Atribut Keterangan Id_visitorlog Id adalah kode identitas peminjam buku Atribut Keterangan Id_collection Id_collection adalah primary key untuk tabel koleksi buku Title Title adalah judul dari buku yang dihungunkan dengan id buku Publisher_city Publisher_city adalah kota terbit untuk  identitas  dari  mana  buku diterbitkan. Publisher Publisher adalah  nama  penerbit dari buku Published_year  Publisher_year adalah  tahun terbitnya buku
Date Date adalah  tanggak peminjaman Time_in Time_in adalah  waktu menjadi anggota Id_patron Id Merupakan  primary key Id_collection Id_collection adalah primary key untuk tabel koleksi buku
Data  yang  diambil  dalam  sampel adalah  database  dari  perpustakaan.  Hal ini didasarkan pada kebutuhan data yang akan di hubungkan dengan data koleksi, data  anggota  dan  data  peminjaman, dengan asumsi bahwa minat mahasiswa dalam  meminjam  buku  diperpustakaan diperoleh  berdasarkan  judul  buku  yang paling banyak dipinjam oleh mahasiswa.

## Data Warehouse
Dalam  proses  ini  dibangun data warehouse yang  digunakan  untuk menampung data dari database
perpustakaan yang terdiri dari beberapa tabel  yaitu  tabel  koleksi  buku,  tabel anggota  dan  tabel  peminjaman  buku. Tujuan  utama  pembangunan data warehouse adalah  agar database tidak terganggu  bila  terjadi error ,  selain  itu data  warehouse memudahkan  dalam menyatukan  data  dari  tiga  tabel.  Proses ETL  ( Ekstrak  Transform  Load) dalam pembangunan data warehouse merupakan  proses  yang  penting  karena menentukan pembangunan data warehouse selanjutnya. Dari  database  perpustakaan  yang akan  digunakan  sebagai  sumber  data akan dimport kedalam SQLSERVER2008R2 sebagai  tempat
proses  untuk  menyimpan  database perpustakaan. Proses ETL ( Ekstrak Transform  Load) data  yang  diambil adalah  data  koleksi  buku,  data  anggota dan  data  peminjaman  akan  diproses untuk dijadikan data warehouse sebagai penggabungan  data.  Data  ditampilkan menjadi data warehouse baru  diposes
lagi  kedalam  proses  data  mining  yang sering disebut proses SSAS.
Gambar 1. Konsep proses ETL ( ekstrak transform load) .
Pembangunan data  warehouse ini,  terdiri  dari  tiga  tabel  yaitu  tabel koleksi  buku,  tabel  anggota  dan  tabel peminjaman buku yang akan digabungkan dalam satu tabel yang akan dijadikan  sebagai  data warehouse ,  data yang  akan  menjadi  data warehouse adalah  data  peminjaman  buku  yang atributnya  telah  dipilih  untuk  dianalisis untuk mempermudah dalam pengambilan keputusan . Proses pemuatan  data  dari database ke data warehouse melalui proses ETL.
Gambar 2. Pengabungan data (data warehouse )
Semua  data  yang  ada  pada tabel patron dan collection diimport ke dalam data  warehouse ,  kecuali  jika  ada  data yang  sama  dari  kedua  tabel seperti, id_patron,  id_collection  dan  yang  lain, maka yang di load hanya salah satu dari tabel dengan asumsi memiliki nilai yang sama.  Hal  ini  dilakukan  agar  tidak  ada redudancy data atau data rangkap.
Data  Transformation (Transformasi Data)
Untuk  dapat  di mining sumber data  yang  digunakan  dalam  format
Mysql akan di konversi kedalam format
Microsoft Office Excel . Alasan penggunaan Microsoft  Office  Excel adalah untuk mempermudah imfort data kedalam Sql Server Management Studio agar  dapat  mengolah  database  sesuai dengan yang dibutuhkan. Tahap seleksi data  dan  pembersihan  data  juga
dilakukan bersama pada tahap transformasi data.  Hasil yang diperoleh dari  tahap  ini  adalah  sebuah  basis  data dalam  format Microsoft  Office  Excel dapat  diliahat  pada  gambar  4.  data tranformasi dibawah ini.
Gambar 4. Data transformasi

## Data Warehouse
Proses  data warehouse ini dibagun data warehouse yang digunakan untuk  menampung  data  dari database
perpustakaan  yang  terdiri  dari  tabel collection , table patron dan tabel visitor . Dari  tabel-tabel  ini  akan  dibagun  tabel visitorlog baru sebagai data warehouse . Cara membuat data warehouse Tambahkan OLE DB Destination untuk mengabungkan semua data sebagai data warehouse dapat dilihat pada gambar 3. data warehouse dibawah ini.
Gambar 3. Data warehouse
Proses Data Mining Proses  data mining ini  adalah untuk  menampilkan  semua  data  yang akan dijadikan clustering untuk mengetahui  tingkat  minat  mahasiswa dalam  meminjam  buku  diperpustakaan. Proses yang dilalui adalah proses setelah menentukan  data warehouse yang dibagun  sesuai  dengan  kebutuhan. Proses mining menggunakan SSAS  (sql server  Analitycal  services) untuk membuat data mining dan menampilkan minat baca mahasiswa berdasarkan judul buku  diperpustakaan  menggunakan metode clustering .
Gambar 5. Proses data mining

## Clustering
Proses clustering adalah sekumpulan data objek yang sama yang akan dikelompokan menurut kemiripannya. Clustering ini  diproses setelah  melalui  proses mining untuk menampilkan data yang dibutukan dan di gunakan dalam pengolahan data ini. Data yang  akan dicluster adalah  judul  buku yang paling banyak diminati mahasiswa dapat dilihat pada gambar 6. Clustering dibawah ini.
Gambar 6. Clustering

## SIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil dalam penelitian ini adalah: 1. Penerapan  data mining untuk menampilkan informasi minat baca mahasiswa  di  Perpustakaan  Bina Darma  Palembang  menggunakan metode clustering . 2. Informasi  yang  ditampilkan  berupa buku  yang  paling  banyak  diminati mahasiswa  adalah  buku  algoritma dan pemograman. Hasil yang didapat ada perbedaan antara  program  studi  yang  meminjam buku dapat dilihat bahwa program studi Sistem Informasi lebih berminat berkunjung  dan  meminjam  buku  di bandingkan  dengan  program  studi Teknik Industri.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustin,  W.  (2018).  Penerapan  Metode Clustering  K-Means  dan  Metode Six  Sigma  untuk  Mengetahui
Tingkat  Minat  Baca  Mahasiswa (Studi Kasus: STMIK–AMIK Riau). SATIN-Sains  dan  Teknologi Informasi , 3 (1), 22-31. Huda,  N.  M.  (2010). Aplikasi  Data Mining Untuk Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa (Studi Kasus di Fakultas MIPA Universitas Diponegoro) (Doctoral dissertation, FACULTY  OF  MATHEMATICS AND NATURAL SCIENCES). Kurniawan, E., & Fransiska, M. (2014). Penerapan  Algoritma  K-Means untuk Clustering Dokumen E-Jurnal STMIK GI MDP. Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4. 5. Edik Informatika , 2 (2), 213-219. Metisen,  B.  M.,  &  Sari,  H.  L.  (2015). Analisis  clustering  menggunakan metode K-Means dalam pengelompokkan  penjualan  produk
pada  Swalayan  Fadhila. Jurnal media infotama , 11 (2). Riyandwyana,  A.,  Suryani,  E.,  &
Mukhlason, A. (2012). Pengembangan Sistem Rekomendasi  Peminjaman  Buku Berbasis Web Menggunakan Metode  Self  Organizing  Map Clustering Pada Badan Perpustakaan Dan Kearsipan (BAPERSIP) Provinsi Jawa Timur. Jurnal  Teknik  ITS , 1 (1), A374-A378. Saputra, N. E., Tania, K. D., & Heroza,
R. I. (2016). Penerapan Knowledge Management System (Kms) Menggunakan  Teknik  Knowledge Data  Discovery  (Kdd)  Pada  Pt  Pln (Persero)  Ws2jb  Rayon  Kayu Agung. Sriwijaya Journal of Information Systems , 8 (2), 131900.