## Model Klasifikasi Analisis Kepuasan Pengguna Perpustakaan Online Menggunakan K-Means dan Decission Tree
Khamim Surya Hadi Kusuma Al Atros 1 , Abdul Robi Padri 2 , Odi Nurdiawan 3* , Ahmad Faqih 2 , Saeful Anwar 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
3 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia Email : 1 khamimsuryahadi9@gmail.com 2 abdulrobipadri06@gmail.com, 3 odinurdiawan2020@gmail.com, 4 ahmadfaqih367@gmail.com,
5 saefulanwar419@gmail.com Email Penulis Koresponden : odinuriawan2020@gmail.com Submitted 28-10-2021 ; Accepted 11-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Perpustakaan SD Riyadlul Muta’allimin adalah salah satu unit pendukung dalam kegiatan akademis sekolah. Masa pandemi seperti ini para siswa sangat sulit dalam mengakses perpustakaan disekolah. Oleh sebab itu pihak sekolah menerapkan Perpustakaan Online agar para siswa maupun guru dapat mengakses perpustakaan tidak perlu berbondong-bondong ke sekolah. Perpustakaan online yang sudah diterapkan perlu dilakukannya evaluasi kepuasan pengguna, karena ini adalah hal yang baru bagi SD Riyadlul Muta’allimin. Analisis kepuasan  dapat  dilakukan  dengan  metode  K-Means  dengan  decision  tree.  K-Means  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  yang nantinya hasil klaster akan dirubah menjadi label. Selanjutnya diklasifikasikan menggunakan decision tree. Berdasarkan analisis tersebut, prediksi klaster 1 dengan true klaster 1 sebesar 48 item, true klaster 0 dan true klaster 0 tidak terdapat item, maka class precissionnya 100%.
Kata Kunci: Perpustakaan; K-Means; Decission Tree; Klasterisasi; Klasifikasi

## Abstract
Riyadlul Muta'allimin Elementary School Library is one of the support units in the school's academic activities. During times like these, students  are  very  difficult  in  accessing  the  library  in  school.  Therefore,  the  school  applies  an  Online  Library,  so  those  students  and teachers who can access the library do not need to flock to school. Online libraries that have been implemented need to do an evaluation of user satisfaction because this is a new thing for Riyadlul Muta'allimin Elementary School. Satisfaction analysis can be done by the K- Means  method  with  a decision  tree.  K-Means  is  used  to  group  data  that  will be  converted  into  labels.  It  is  further  classified  using a decision tree. Based on the analysis, the prediction of cluster 1 with true cluster 1 of 48 items, true cluster 0 and true cluster 0 there are no items, then the class precision is 100%.
Keywords : Library; K-Means; Decission Tree; Clustrering; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan  merupakan  sistem  informasi  yang  di  dalamnya  terdapat  aktifitas  pengumpulan,  pengelolaan,  pengawetan, pelestarian dan penyajian serta penyebaran informasi. Perpustakaan sebagaimana yang ada dan berkembang sekarang telah dipergunakan  sebagian  salah  satu  pusat  informasi,  sumber  ilmu  pengetahuan,  penelitian,  rekreasi,  pelestarian  khasanah budaya bangsa, serta memberikan layanan jasa lainnya. Berdasarkan Undang-Undang Perpustakaan No.43 Tahun 2007 pasal 23 mengamanatkan bahwa setiap sekolah / madrasah harus memiliki dan menyelenggarakan perpustakaan yang memenuhi standar nasional perpustakaan dengan memperhatikan standar nasional pendidikan [1].
Perpustakaan SD Riyadlul Muta’allimin merupakan menjadi sarana untuk mencari informasi dan sumber belajar siswa maupun guru. Beberapa siswa memanfaatkan perpustakaan untuk mencari referensi berkenaan dengan tugas yang diberikan oleh guru ataupun mencari referensi untuk menyelesaikan tugas. Tugas-tugas yang diberikan oleh guru tersebut, menjadikan para siswa termotivasi untuk mengunjungi perpustakaan guna memperoleh hasil belajar yang maksimal. Hanya saja pada masa pandemic, perpustakaan mengalami kemerosotan pengunjung. Oleh karena itu pihak sekolah mencari solusi agar siswa meskipun  belajar  dari  rumah  namun  masih  tetap  dapat  mendapatkan  referensi  belajar,  yaitu  dengan  menerapkannya Perpustakaan  digital/online. Karena  perpustakaan  digital  tersebut  masih  terbilang baru, maka  perlu  dilakukannya  analisis kepuasan user terkait perpustakaan digital tersebut.
Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleh cristin, dkk pada penelitiannya dengan judul Penerapan Algoritma K- Means  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Pembelajaran  Online  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19.  Tujuan  penelitian ini adalah  melakukan  analisis  kepuasan  terhadap  model  pembelajaran  daring  pada  masa  pandemi.  Metode  yang  digunakan adalah K-Means. Hasil dari penelitian ini adalah klaster pertama memiliki 4 anggota kelompok, yang artinya kelompok ini memiliki tingkat kepuasan yang rendah. Klaster ke 2 memilki 7 anggota yang artinya kelompok ini memiliki tingkat kepuasan yang sedang. Terakhir klaster ke 3 memiliki 9 anggota, yang artinya siswa dengan model pembelajaran daring ini memiliki tingkat kepuasan yang tinggi [2].
Penelitian sebelumnya yang pernah dilakukan oleh Windarto ,dkk menyatakan bahwa Daerah resapan airmerupakan sebuah daerah tempat masuknya air dari permukaan tanah ke dalam zona jenuh air sehingga membentuk suatu aliran air di dalam tanah. Kurangnya daerah resapan air menjadi masalah saat ini, karena daerah resapan air berfungsi untuk menampung debit air hujan yang turun di daerah tersebut agar tidak terjadi banjir dan masalah kekeringan.Sumber data diambil dari situs Badan Pusat Statistik Indonesia. Penelitian ini betujuan untuk mengelompokan daerah resapan air menggunakan algortima
datamining  dengan  metode  K-Means.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  persentase  rumah  tangga berdasarkan provinsi dan keberadaan area resapan air pada tahun 2017 yang terdiri dari 34 provinsi di Indonesia. Berdasarkan data tersebut dieproleh pengelompokan area resapan air berdasarkan provinsi menjadi 2 clusteryaitu cluster tinggi (C1) dan cluster rendahmenggunakan K-means clustering. Dari hasil penelitian diperoleh pengelompokan menjadi 16 provinsi dengan cluster tinggi (C1) dan 18 provinsi dengan clusterrendah (C2). Hal ini dapat menjadi masukan pada pemerintah untuk provinsi yang memiliki daerah resapan air rendah menjadi perhatian lebih berdasarkan cluster yang telah dilakukan[3].
Penelitian  selanjutnya  pernah  dilakukan  oleh  Eki  pada  penelitiannya  yang  berjudul  Analisis  Kepuasan  Pelanggan Menggunakan Algoritma C4 .5. Tujuan dari penelitia ini adalah menganalisis kepuasan pelangan telkomsel Kota Semarang menggunakan  decision  tree.  Metode  yang  digunakan  adalah  decision  tree.  Hasil  dari  lasifikasi  tersebut  menunjukkan menunjukan bahwa data 70% : 30% akurasinya 87% dan data 90% : 10% akurasinya meningkat menjadi 93%[4].
Penelitian  selanjutnya  juga  pernah  dilakukan  oleh  Sherly,  dkk  dengan  judul  penelitian  Penerapan  Algoritma  C4.5 Untuk Prediksi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk menganalisa kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen Hinet Batam dengan menggunakan algoritma decision tree. Metode yang digunakan adalah decision tree. Hasil dari penelitian ini adalah nilai presisi prediksi puas sebesar 61.7% dan nilai presisi prediksi  tidakpuas  38,3%.  Hasil  penelitian  ini  bisa  dijadikan  acuan  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  serta  untuk mempertahankan  loyalitas  konsumen  dalam  menggunakan  produk  paket  data  layanan  internet  dan  meningkatkan penjualan[5].
Penelitian  selanjutnya  juga  pernah  dilakukan  oleh  Sherly,  dkk  dengan  judul  penelitian  Penerapan  Algoritma  C4.5 Untuk Prediksi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk menganalisa kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen Hinet Batam dengan menggunakan algoritma decision tree. Metode yang digunakan adalah decision tree. Hasil dari penelitian ini adalah nilai presisi prediksi puas sebesar 61.7% dan nilai presisi prediksi  tidakpuas  38,3%.  Hasil  penelitian  ini  bisa  dijadikan  acuan  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  serta  untuk mempertahankan  loyalitas  konsumen  dalam  menggunakan  produk  paket  data  layanan  internet  dan  meningkatkan penjualan[6]. Berikut tabel data pengunjung perpustakaan Raudari bulan September 2019 sampai Mei 2020 :
Tabel 1. Data Pengujung Perpustakaan Bulan Pengunjung September 47 Oktober 51 November 59 Desember 62 Januari 57 Februari 62 Maret 20 April 10 Mei 5
Berdasarkan data tersebut, dapat dilihat bahwa terjadi penurunan drastis pengunjung pada bulan maret sampai bulan setelahnya.  Efek  pandemi  mengakibatkan  kemrosotan  jumlah  pengunjung  perpustakaan.  Oleh  sebab  itu  diperlukannya analisis kepuasan pengguna agar dapat meningkatkan lagi minat kunjungan ke perpustakaan sebagai literasi tambahan belajar siswa maupun guru. Selanjutnya mengevaluasi ke akuratan analisis yang dilakukan.
Solusi untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan melakukannya analisis dengan penyebaran angket ke para siswa. Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengklaster  hasil  angket  menjadi  3  kelompok.  Setelah  terbentuknya  3  klaster, selanjutnya nama klaster dijadikan label untuk dapat diproses ke pemrosesan klasifikasi menggunakan Decission tree.
Metode analisis yang dapat digunakan berdasarkan pengalaman penelitian terdahulu yang sudah dipaparkan bahwa metode  K-means  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  kepuasan  pengguna.  Selanjutnya  hasil  pengklasteran dijadikan  label  yang  nantinya  akan  diproses  dengan  teknik  klasifikasi  decision  tree.  Hasil  klasifikasi  akan  dievaluasi performanya untuk bahan pertimbangan langkah selanjutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode yang dapat digunakan berdasarkan pengalaman penelitian terdahulu yang sudah dipaparkan bahwa metode K-means dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  kepuasan  pengguna.  Selanjutnya  hasil  pengklasteran  dijadikan  label  yang nantinya akan diproses dengan teknik klasifikasi decision tree. Hasil klasifikasi akan dievaluasi performanya untuk bahan pertimbangan langkah selanjutnya.
Gambar 1. Alur Penelitian
Alur penelitian ini adalan yang pertama menganalisis dan survey tempat penelitian.  Selanjutnya pengumpulan data pendukung  yang  digunakan  untuk  penelitian.  Setelah  data  terkumpul,  dilakukannya  preprocessing  data  agar  data  dapat diproses. Setelah data normal, selanjutnya penerapa metode K-Means dan Decission tree. Terakhir adalah mengevaluasi hasil penelitian.

## 2.2 Langkah Proses Model K-Means dan Decission Tree
K-Means  adalah salah  satu  metode  data clustering  non  hierarki  yang  prosesnya  membagi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  persis dikelompokkan  ke  dalam satu cluster    yang    serupa dan    data    yang    mempunyai karakteristik  berbeda  dikelompokkan ke  dalam  kelompok  lainnya. K- Means  adalah metode clustering berbasis jarak yang  membagi  data  ke  dalam  sejumlah  cluster  dan algoritma  ini  hanya bekerja  pada  atribut yang bersifat numeric[7]. Langkah-langkah  melakukan clustering  dengan menggunakan  metode  K- Means adalah sebagai berikut:
a. Menentukan nilai K, jumlah cluster
b. Menentukan nilai centroid, dalam menentukan nilai centroid untuk awal iterasi,  nilai  awal centroid dilakukan  secara acak.  Sedangkan  nilai centroid ketika  proses iterasi berlangsung, maka digunakan rumus :
ῡῑȷ = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑁𝑖 𝑘=0 (1)
Keterangan: ῡij = data cluster ke- i kolom j Xkj=  data ke-k kolom ke-j Ni = banyaknya anggota kluster ke- i
c. Menghitung jarak antara titik centroid dengan titik tiap objeknya, dengan  rumus  Euclidean  distance space tidak jarang digunakan  dalam  perhitungan jarak, hal ini dikarenakan hasil yang diperoleh adalah jarak  terpendek  antara  dua  titik yang  diperhitungkan.  Adapun  persamaannya adalah sebagai berikut:
D L (x 2 - x 1 )  = √∑ 𝑝 𝑗=1 (𝑥2 −  𝑥1𝑗) 2
(2) Keterangan
DL(x2- x1)  = Jarak objek antara objek i dan j
P = Dimensi data
X2j = Koordinat dari obyek i pada dimensi k Xij = Koordinat dari obyek j pada dimensi k
d. Pengelompokkan  objek  untuk  menentukan anggota cluster adalah  dengan  mencari  jarak minimum objek.
Kembali  ke  tahap  kedua,  lakukan  perulangan hingga  nilai centroid  yang  dihasilkan  tetap atau tidak berubah dan anggota cluster tidak berpindah ke cluster lainnya [8]. Salah satu contoh pengolahan data mining adalah dengan Decision Tree yaitu salah satu metode klasifikasi yang paling populer karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Decision Tree adalah struktur flowchart yang menyerupai Tree (pohon), dimana setiap simpul internal menandakan suatu tes pada atribut, setiap cabang merepresentasikan hasil tes, dan simpul daun merepresentasikan kelas atau distribusi kelas. Alur pada Decision Tree di telusuri dari simpul akar ke simpul daun yang memegang prediksi [9].
Analisis dan evaluasi (Survey) Tempat
Dinas Kependudukan Pencatatan Sipil
Penerapan Model K-Means dan

## Pengumpulan Data Pendukung Penelitian
Evaluasi Hasil Anaisis Melakukan Preprocessing Data
Nilai  Gain  adalah  Information  Gain  yang  digunakan  untuk  mencari  satu  variabel/  atribut  dari  dataset  (S)  untuk dijadikan root/ node dan branch node, yaitu satu atribut yang mempunyai nilai gain tertinggi. Untuk pencarian nilai gain (information Gain) dapat dilakukan dengan konsep Entropy, Gini Index dan Classification Error. Nilai gain terbesar yang di dapat dari atribut pada dataset (data pembelajaran) pertama kali digunakan untuk mencari atribut yang layak menjadi root (akar) pohon keputusan (Decision Tree). Selanjut proses akan diulang untuk mencari atribut yang menjadi cabang hingga menemukan  leaf  yang  merupakan  label  kelas.  Sebelum  menghitung  nilai  gain  dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai  entropy. Entropi  adalah  formula  untuk  menghitung  homogenitas  atribut  (A)  dari  sebuah  sample data  (S).  Untuk  menghitung  nilai entropy digunakan rumus : [10]
(3)
Keterangan: 𝑆 = Himpunan kasus 𝑛 = Jumlah partisi S 𝑝𝑖 = Proporsi Si terhadap S
Setelah itu mencari nilai information gain. Information Gain merupakan kriteria yang paling populer untuk pemilihan atribut. Information gain dapat dihitung dari output data atau variabel dependen y yang dikelompokkan berdasarkan atribut A, dinotasikan dengan gain (y,A). Gain (y,A) dari atribut A relatif terhadap output data y adalah:
(4)
Keterangan: 𝑆 = Himpunan kasus 𝐴 = Fitur n = Jumlah partisi atribut A | 𝑆𝑖 | = Proporsi Si terhadap S | 𝑆 | = jumlah kasus dalam S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini  menggunakan  data  dari  angket  yang  disebar  ke  para  siswa  beserta  guru  di  SD  Riyadlul Muta'allimin. Adapun pertanyaan yang ada di dalam kuisioner adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Butir Pertanyaan Kuisioner
No Indikator Pertanyaan 1 Antarmuka 1. Apakah Perpustakaan digital mudah digunakan? (1.1)
2. Apakah Perpustakaan digital mempermudah anda untk mencari materi yang dibutuhkan? (1.2)
3. Apakah Perpustakan digital sangat user-friendly (1.3)
2 Personalisasi 1. Apakah Perpustakan digital dapat membantu meningkatkan kemajuan belajar anda? (2.1)
2. Apakah Perpustakan digital membantu anda mencari materi yang dibutuhkan? (2.2)
3 Support 1. Apakah user guide yang disediakan dapat membantu anda? (3.1) 2. Apakah pelatihan yang dilakukan sudah sangat jelas? (3.2)
3. Jika terjadi kendala, apakah ditanggapi dengan cepat?  (3.3) 4 Kemudahan akses 1. Apakah Perpustakan digital dapat diakses dengan mudah? (4.1) 2. Apakah materi yang anda cari mudah ditemukan? (4.2)
Siswa dan guru yang mengisi form angket akan diberi bantuan penilaian dengan teknik skala likert, adapun aturan skala likert yang digunakan adalah:
Tabel 3. Skala Likert Angka Deskripsi 5 Sangat Puas 4 Puas 3 Cukup Puas 2 Tidak Puas 1 Sangat Tidak Puas
Setelah kuisioner sudah tersebar, selanjutnya seleksi data. Data yang digunakan sebagai sampel 189 data. Agar tidak ada  lagi  data  yang  mengandung  noise  atau  missing  value  dan  data  dinyatan  normal,  data  terlebih  dahulu  harus  melalui
preprocessing data. Selanjutnya Syarat agar data dapat diproses ialah data harus dalam keadaan normal. Bebas dari missing value, dan bebas dari redudansi data.
Tabel 4. Hasil Angket yang sudah disebar Responden Pertanyaan 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 1 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 4 5 2 3 4 4 3 3 2 3 4 5 2 5 4 3 5 4 4 2 4 4 5 5 5 4 5 4 5 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 6 2 3 2 2 4 4 2 4 3 3 7 5 5 5 4 5 4 5 4 5 4 8 2 4 5 2 3 4 4 3 3 2 9 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 10 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5 11 4 5 5 5 4 5 4 5 4 4 12 2 2 3 3 2 2 2 2 2 3 13 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5 14 4 5 5 5 4 5 4 5 4 4 15 2 3 3 3 3 2 2 2 2 3 …. … … … …
..
… … … … …
Langkah selanjutnya adalah menerapkan teknik K-Means dan Decission tree dalam menganalisis kepuasan pengguna perpustakaan  online.  Adapun  langkah  pertama  yaitu  data harus  melalui proses  K-Means  terlebih dahulu, dan  selanjutnya nama klaster dijadikan label untuk proses decision tree. Langkah- Langkah perhitungan K-Means ialah menentukan Jumlah cluster  data.  Selanjutnya  tentukan  titik  pusat  cluster.  Setelah  itu  menghitung  jarak  obyek  dengan  centroid.  Kemudian kelompokan obyek. Jika kelompok data hasil perhitungan baru sama dengan hasil perhitungan kelompok data baru maka selesailah perhitungannya.
Model  proses  yang  digunakan  adalah  Algoritma  K-Means  dan  Decission  tree,  dengan  menggunakan  tools  Rapid Miner . Rapid Miner merupakan software platform yang digunakan mengolah berbagai data mining. Sebelum mengeolah sebuah data mining dengan tools Rapid Miner , langkah pertama yang harus dilakukan yaitu menyusun atau membuat model proses dengam operator yang sesuai dengan teknik data mining  yang digunakan dan operator yang telah tersedia pada tools Rapid Miner. Dibawah ini adalah model proses menggunakan tools Rapid Miner :

## Gambar 2. Model Proses
Setelah  model  proses  sudah  dibuat,  langkah  selanjutnya  adalah  mengeksekusi  model  proses  menggunakan  rapid miner. Berikut adalah hasil dari pemrosesan K-Means :
Gambar 3. Cluster Model
Agar hasil klaster dapat dibaca dengan mudah. Maka nama klaster di ubah sesuai dengan rata-ratanya.
Tabel 3. Penamaan Klaster Klaster Nama Klaster 0 Tidak Puas 1 Cukup 2 Puas
Penamaan klaster ini nantinya akan dijadikan sebagai label untuk pemrosesan model Decission Tree. Berikut hasil pemrosesan Decission tree yang data setnya berasal dari hasil pemrosesan K-Means:
Gambar 4. Hasil Decission Tree
Berdasarkan  pohon  keputusan  tersebut,  node  tertinggi  dimiliki  oleh  atribut  4.1,  sedangkan  turunan  node  4.1  yang memiliki node terbanyak adalah 2.2 dengan klasifikasi atribut 4.1 memiliki nilai lebih dari 3,5. Sedangkan akar sebelahnya hanya memiliki 2 akar dan 3 node saja.
Gambar tersebut menggambarkan hasil klasifikasi yang dibentuk pohon keputusan. Adapun performa yang dihasilkan adalah :
Tabel 4. Performance Vector true cluster_2 true cluster_0 true cluster_1 class precision pred. cluster_2 47 3 2 90.38% pred. cluster_0 0 48 2 96.00% pred. cluster_1 0 0 48 100.00% class recall 100.00% 94.12% 92.31%
Berdasarkan tabel tersebut, prediksi klaster 1 dengan true klaster 1 sebesar 48 item, true klaster 0 dan true klaster 0 tidak terdapat item, maka class precissionnya 100%. Prediksi klaster 2 dan true klaster 2 sebanyak 47, true klaster 0 sebanyak 3, dan true klaster 1 sebanyak 2 item dengan class precission sebesar 90,38%. Serta prediksi klaster 0 dengan true klaster 0 terdapat 48 item, dan true klaster 1 sebanyak 2 item dengan class precission sebesar 96%. Sehingga akurasi dari pemodelan ini menjadi 95,33%, dengan kata lain pembelajaran mesin dengan ketepatan klasifikasinya sebesar 95,33%.

## 3.1 Implementasi
Model proses ini adalah gabungan dari 2 model, yaitu model K-Means dan model Decission Tree. Sehingga penelitian ini bukanlah penelitian untuk membandingkan 2 metode. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan untuk analisis kepuasan pengguna  perpustakaan  digital  menggunakan  algoritma  K-Means  dan  decision  tree,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan dataset berjumlah 150 data menghasilkan persentase akurasi  sebesar 95,33%.
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  di  SD  Riyadlul  Muta'allimin  ,  maka  kesimpulan  yang  didapat adalah penggabungan Algoritma K-Means dan Decission tree merupakan suatu penggabungan metode yang relevan untuk digunakan  dalam analisis indeks kepuasan penguna perpustakaan digital di era pandemi ini. Dengan menerapkan model Penggabungan  Algoritma  K-Means  dan  Decission  Tree  yang  diproses  melalui  rapidminer,  maka  pihak  sekolah  dapat dengan mudah menganalisis indeks kepuasan pengguna perpustakaan digital di SD Riyadlul Muta'allimin.
Kelompok data klaster 0 adalah data yang memiliki asumsi pengguna yang tidak puas dengan  perpustakaan digital sekolah. Sedangkan klaster 1 merupakan kelompok data yang memiliki tingkat kepuasan yang cukup. Selanjutnya klaster 2 adalah data yang memiliki tingkat kepuasan yang paling tinggi karena mereka puas dengan adanya perpustakaan online ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian yang dilakukan di SD Riyadlul Muta'allimin maka kesimpulan yang didapat adalah Analisis Indeks Kepuasan pengguna perpustakaan digital dapat dilakukan dengan  menggunakan K-Means dan Decission tree di SD Riyadlul  Muta'allimin.  Hasil  evaluasi  dari  analisis  Kepuasan  pengguna  perpustakaan  digital  menggunakan  K-Means  dan decision  tree  Di  SD  Riyadlul  Muta'allimin  didapati  dengan  dataset  berjumlah  150  data  menghasilkan  persentase  akurasi sebesar 95,33%. Klaster terbaik berdasarkan hasil proses data mining adalah Klaster 2. Agar selanjutnya penelitian ini dapat dikembangkan lagi kedepannya, berikut adalah saran dari peneliti yang dijadikan bahan literasi penelitian yang akan datang Agar hasil penelitian ini lebih baik lagi, dapat menggunakan jumlah data yang lebih banyak lagi dan melakaukan pengujian dengan  dataset  yang  lebih  lengkap  atributnya  sehingga  model  yang  sudah  dihasilkan  akan  lebih  teruji  lagi  kedepanya. Menggunakan algoritma lain dalam pengelompokkan data.  Untuk mendapatkan nilai dbi yang lebih baik lagi dari penelitian ini, dapat melakukan optimasi dengan teknik optimasi lainnya.

## REFERENCES
[1] R. Setyaningrum and Y. Mulyanto, “Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Pada Universitas Teknologi Sumbawa Berbasis Android,” J. Tambora , vol. 3, no. 2, pp. 26–37, 2019.
[2] K.  D.  R Sianipar, S.  Wanti Siahaan,  M.  Siregar,  and  P.  R.  Fikrul  Ilmi  Zer,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran Online Pada Masa Pandemi Covid-19,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 101–105, 2020.
[3] D.  A.  Silitonga,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Metode  K-Medoid  pada  Pengelompokan  Rumah  Tangga  Dalam Perlakuan Memilah Sampah Menurut Provinsi,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. SENSASI 2019 ISBN , pp. 313–318, 2019.
[4] R. M. Eki, “Analisis Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritma C4 . 5,” Fak. Ilmu Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 1–14, 2017.
[5] S. M. Putri and S. A. Arnomo, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen (Studi Kasus : Hinet Batam),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 70–76, 2020.
[6] A. Sarker, S. M. Shamim, M. Shahiduz, Z. M. Rahman, M. Shahiduz Zama, and M. Rahman, “Employee’s Performance Analysis and  Prediction  using  K-Means  Clustering  &  Decision  Tree  Algorithm  Mawlana  Bhashani  Science  and  Technology  University Employee’s Performance Analysis and Prediction using K-Means Clustering & Decision Tree Algorithm,” Type Double Blind Peer Rev. Int. Res. J. Softw. Data Eng. Glob. J. Comput. Sci. Technol. C , vol. 18, no. 1, 2018.
[7] S. Kusumadewi and I. Ruspita, “Penerapan Metode Inferensi Backward Chaining Dalam Sistem Pakar Pemilihan Obat Untuk Pasien Gigi Dengan Penyakit Sistemik,” J. Inform. dan Komputer) Akreditasi KEMENRISTEKDIKTI , vol. 3, no. 2, pp. 92–100, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[8] F.  Wang,  Q.  Wang,  F.  Nie,  Z.  Li,  W.  Yu,  and  F.  Ren,  “A  linear  multivariate  binary  decision  tree  classifier  based  on  K-means splitting,” Pattern Recognit. , vol. 107, no. June, p. 107521, 2020, doi: 10.1016/j.patcog.2020.107521.
[9] J. Eska, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, 2018, doi: 10.31227/osf.io/x6svc.
[10]  P. Kasih, “Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara,” Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 63–69, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.