Penerapan Tingkat Minat Baca Siswa SD Inpres 037145 Menggunakan K-Means
Anita 1 ,  Herwin Simbolon 2
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia 1,2
Email : anitayakub_pilchan@yahoo.com 1
DOI: http://dx.doi.org/10.31869/rtj.v4i2.2556
Abstract : Grouping  students'  reading  interest  based  on  the  criteria  for  books  read,  books  borrowed, and also considering the number of books available can help in the process of adding to the existing book collection in the library. One way to manage this data is by using data mining by utilizing the K- Means  method.  Book  data  are  grouped  into  3  clusters,  namely  priority,  consideration,  and  not prioritization in planning for additional book collections. The result of this research is that the cluster with the largest value in the final centroid is the recommended cluster in planning to add to the book collection.
Keywords : clustering, k-means, data, library
Abstrak: Pengelompokkan minat baca mahasiswa berdasarkan kriteria buku yang dibaca, buku yang dipinjam, dan juga mempertimbangkan jumlah stok buku yang tersedia dapat membantu dalam proses penambahan  koleksi  buku  yang  telah  ada  pada  perpustakaan.  Salah  satu  cara  untuk  mengelola  data tersebut  yaitu  menggunakan  data  mining  dengan  memanfaatkan  metode  K-Means.  Data  buku dikelompokkan  menjadi  3  cluster  yaitu  prioritas,  dipertimbangkan,  dan  tidak  diprioritaskan  dalam perencanaan  penambahan  koleksi  buku.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  cluster  dengan  nilai  terbesar pada  centroid  akhir  merupakan  cluster  yang  direkomendasikan  dalam  perencanaan  penambahan koleksi buku.
Kata Kunci: clustering, k-means, data, perpustakaan

## PENDAHULUAN
Minat  baca  merupakan  suatu  pengaruh yang  besar  bagi  siswa.  Dalam  meningkatkan upaya minat baca siswa sekolah dasar menjadi tanggung  jawab  bersama,  antara  siswa  itu sendiri,  guru  maupun  orang  tua.  Namun rendahnya  minat  baca  siswa  di  sekolah  dasar menjadi  salah  satu  halangan,  kurangnya keinginan  dan  kemauan  dari  siswa  itu  sendiri, guru  juga  belum  mengharuskan  siswa  untuk membaca  buku  saat  pembelajarn  yang diajarkan kepada siswa. Dalam upaya meningkatkan  minat  baca  siswa  sekolah  dasar sebaiknya  siswa  diberi  dukungan  agar  minat baca  itu  muncul  dari  diri  siswa  dan perpustakaan  sebagai  tempat  menyimpan koleksi bahan pustaka sumber informasi.
Pada Saat ini, sistem yang diterapkan di perpustakaan  SD  INPRES  037145  berjalan kurang  efektif.  Ini  terlihat  dari  mulai  tahap perencanaan  yang  meliputi  pemilihan  hingga penambahan koleksi buku yang tidak maksimal sehingga minat baca siswa berkurang.    Salah  satu  cara  untuk  mengelola data  tersebut  yaitu  dengan  menggunakan  data mining.  Penerapan  data  mining  telah  banyak digunakan  dalam  pengelolahan  data  untuk
menghasilkan  pengetahuan,  salah  satunya  [1] Algoritma  K-Means  Clustering  yang  telah digunakan dalam berbagai kasus pengelompokan  data  untuk  peminatan  literasi [2] , Selain  itu  untuk  mengetahui  proporsi mengelompokkan  literasi  yang  layak  dalam SD  INPRES  037145  [3] sehingga k-means dapat    sebagai  alat  bantu  untuk  menentukan literasi yang bagus.

## METODOLOGI PENELITIAN Data Mining
Data  Mining merupakan  suatu  istilah yang digunakan untuk mendapatkan pengetahuan  yang  tersembunyi  dari  kumpulan data yang berukuran sangat besar. yang tujuan utama Data Mining adalah untuk menemukan,  menggali,  atau  menambang pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki[4] .
Metode K-Means Clustering Metode K-means  clustering merupakan metode clustering yang  dikenalkan    oleh Metode K-means adalah metode yang terkenal cepat dan simpel. K-means clustering merupakan  salah  satu  metode    data clustering
non hirarki  yang  mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok. Data- data  yang  memiliki  karakteristik    yang    sama dikelompokan  dalam    satu cluster /kelompok dan    data    yang    memiliki  karakteristik  yang berbeda dikelompokan dengan cluster /kelompok yang lain sehingga data yang berada dalam  satu cluster /kelompok  memiliki tingkat    variasi  yang  kecil  [5].  Langkah- langkah  melakukan clustering dengan metode K-means adalah sebagai berikut:
1. Pilih jumlah cluster k.
2. Inisialisasi  ke  pusat cluster ini    bisa dilakukan    dengan    berbagai    cara.  Cara yang paling sering dilakukan adalah dengan random atau  acak.  Pusat-pusat cluster diberi  dengan  nilai  awal  dengan  angka- angka random 3. Alokasikan  semua  data/objek  ke cluster terdekat.  Kedekatan  dua  objek  ditentukan berdasarkan jarak ke-dua objek tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  langkah-langkah  dan  urutan  prosedur dari  suatu  program  kerja  secara  keseluruhan menggunakan  metode K-Means mulai  dari awal  sampai  akhir  prosesnya.  Berikut  ini adalah  gambar  Flowchartnya  algoritma K- Means yaitu sebagai berikut :
Gambar 1  Flowchart Algoritma K-Means
Data  yang  menyangkut  dengan  Peminatan literasi  baca  SD  INPRES  037145  adalah sebagai berikut :
Tabel 1 Data Laporan Jumlah Siswa Peminatan Literasi baca Buku Dalam Peminjaman
Data  pada  tabel  data  1  di  atas  agar  dapat diolah  menggunakan  algoritma K-Means, maka  dinormalisasikan  atau  membersihkan data yang tidak digunakan serta menginisialkan  data  pengiriman  dan  alamat dengan ketentuan, Berikut ini langkah-langkah pada  algoritma K-Means sampai  diketahui pembagian  nilai Centroid sebelumnya  tidak berubah.
1. Menentukan  jumlah Cluster misalkan sebanyak k = 3 2. Menentukan Centroid c setiap Cluster yang diambil dari data sumber. Table 2 Tabel Data Centroid Awal Hitung jarak data ke Centroid menggunakan  rumus Euclidean, data  tersebut dari Cluster terdekatnya.
a. Jarak  antara  siswa  nomor  pertama dengan titik m1
= 0
b. Jarak  antara  siswa  nomor  kedua dengan titik m1
= 4,123 c. Jarak  antara  siswa  nomor  ketiga
dengan titik m1
= 12,884 d. Jarak  antara  siswa  nomor  pertama dengan titik m2
= 3,742
e. Jarak  antara  siswa  nomor  kedua dengan titik m2
= 1,732 f. Jarak  antara  siswa  nomor  ketiga dengan titik m2
= 9,381 g. Jarak  antara  siswa  nomor  pertama dengan titik m3
= 12,884 h. Jarak  antara  siswa  nomor  kedua dengan titik m3
i. Jarak  antara  siswa  nomor  ketiga dengan titik m3
= 0
Untuk  lebih  lengkapnya  jarak  pada setiap  baris  data,  hanya  ditampilkan  10  dari 150 data seperti pada tabel berikut:
Tabel 3 Tabel Hasil Perhitungan Iterasi Ke 1 (Lanjutan)
Dari tabel  3 di dapat Jumlah Siswa sebagai berikut : - C1 = { 1,6,8,13,15,18,22,25,27,31,32,39, 47,48,55,63,64,71,79,80,87,95,96, 103,111,112,119,126,127,134,138 ,139,146} - C2= { 2,4,5,7,9,10,11,12,14,16,17,19,20, 21,23,24,26,28,29,30,33,34,35,36, 37,38,40,41,43,44,45,46,49,50,51, 53,54,56,57,59,60,61,62,65,66,67, 69,70,72,73,75,76,77,78,81,82,83, 85,86,88,89,91,92,93,94,97,98,99, 101,102,104,105,107,108,109,110 ,113,114,115,117,118,120,121,12 3,124,125,128,129,130,132,133,1 35,136,137,140,141,142,144,145, 147,148,150} - C3 = { 3,42,52,58,68,74,84,90,100,106,1 16,122,131,143,149} - Lakukan pembaruan Centroid dari hasil Cluster seperti berikut : - C1  = rata-rata (1,6,8,13,15,18,22,25,27,31,32,39,
47,48,55,63,64,71,79,80,87,95,96,
103,111,112,119,126,127,134,138 ,139,146) = (1;1;1) - C2  = rata-rata
(2,4,5,7,9,10,11,12,14,16,17,19,20,2 1,23,24,26,28,29,30,33,34,35,36,37, 38,40,41,43,44,45,46,49,50,51,53,5
4,56,57,59,60,61,62,65,66,67,69,70, 72,73,75,76,77,78,81,82,83,85,86,8 8,89,91,92,93,94,97,98,99,101,102, 104,105,107,108,109,110,113,114,1 15,117,118,120,121,123,124,125,12 8,129,130,132,133,135,136,137,140 ,141,142,144,145,147,148,150) = (2.66;4.00;4.55) - C3  =rata-rata (3,42,52,58,68,74,84,90,100,106,1 16,122,131,143,149) = (10;7;8)
Menghitung  kembali  nilai  rasio  dengan membandingkan nilai BCV dan WCV .
BCV / WCV = 26,118 / 225,602 = 0,116
Nilai Centroid berubah dari nilai Centroid sebelumnya,  maka  algoritma  dilanjutkan  ke langkah berikutnya.
Hasil  pengelompokkan cluster  dari minat  baca  literasi  baca  rendah  adalah  sebagi berikut:
Tabel 4 Pengelompokkan Hasil Cluster

## Tampilan Program
1. Form Login
Form Login merupakan form untuk melakukan pengisian data awal user sebelum masuk ke Form Menu Utama. Form Login ini bertujuan untuk mengamankan sistem dari user-user yang tidak bertanggung jawab. Pada form ini, yang dilakukan adalah menginput User dan Password dengan benar dan sesuai dengan data yang telah di daftarkan pada database login . Berikut adalah tampilan Form Login :
Gambar 2 Login
2. Form Menu Utama
Form Menu  Utama  digunakan  sebagai penghubung  untuk Form Data  Siswa, Form Input  Data  Centroid , Form proses K-Means , dan  Form  Laporan Cluster .  Di  Dalam Form Menu Utama ini terdapat beberapa menu yang dimana  diantaranya  adalah  menu  Data  Untuk menampilkan Form Data  Siswa  dan Form Input  Data Centroid ,  menu  proses  untuk menampilkan Form Proses K-Means ,  menu Laporan Cluster untuk  menampilkan Form Laporan  Hasil  Perhitungan  Proses K-Means dan  Menu  Keluar  untuk  menutup  aplikasi. Berikut adalah tampilan Form Menu Utama :
Gambar 2 Tampilan Utama 3. Form Data Siswa
Form Data  Siswa  adalah Form pengolahan Data Siswa dalam menginput data, menyimpan data,  mengubah  data  dan  menghapus  data. Adapun Form Data Siswa  adalah  sebagai berikut :
4. Form Input Nilai Centroid
Form  Input Nilai Centroid adalah  pengolahan data Centroid yang  dapat  di  ubah  jika  Nilai Centroid nya ditentukan dengan Nilai Centroid yang  berbeda.  Adapun Form  Input Nilai Centroid adalah sebagai berikut :
Gambar 5 Tampilan Input Nilai Centroid
4. Form Metode K-Means Form Metode K-Means adalah proses perhitungan  dalam  mengelompokkan  data dalam  mengelompokkan  data  berdasarkan variabel yang sudah ditentukan.  Adapun Form Metode K-Means adalah sebagai berikut :
Gambar 6 Tampilan Metode K-Means
5.
Form Cluster Form Cluster adalah  proses  pengelompokkan data cluster sesuai  variabel  yang  sudah ditentukan.    Adapun Form Cluster adalah sebagai berikut :
Gambar 7 Tampilan Cluster
6. Data Cluster Gambar 8 Tampilan hasil Cluster
7. Hasil yang ditampilkan di program sistem
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  tampilan  di program sistem, adalah sebagai berikut :
Gambar 9 Tampilan hasil yang ditampilkan di program sistem

## PENUTUP
Simpulan
Berdasarkan hasil analisa dari permasalahan  yang  terjadi  dengan  kasus  yang di  bahas  tentang  mengelompokan  minat  baca dengan menerapakan algoritma k-means terhadap  sistem  yang  dirancang  dan  dibangun maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Dalam mengelompokkan metode k-means dapat  digunakan  untuk  mepersingkat siswa  mana  yang  berminat  baca  dan mengetahui  buku  apa  yang  diminati  oleh siswa.
2. Dapat merancang sistem dengan
menggunakan Class  diagram ,  alur  sistem dengan aktor dengan menggunakan activity  diagram ataupun use  case
diagram dan  alur  algoritma  sistem menggunakan flowchart .
3. Dapat menguji sistem dengan menggunakan  bahasa  pemograman visual basic dan mepercepat
dalam pengelompokkan data.

## Saran
Untuk  meningkatkan  kemampuan  dan fungsi  dari  sistem  ada  beberapa  saran  yang sdapat  diberikan  untuk  pengembangan  yang bisa dilakukan yaitu :
1. Sistem yang dirancang dan dibangun harus dikembangkan lagi dengan berbasis Mobile dan web .
2. Disarankan sistem tidak hanya
menggunakan  algoritma  k-means  akan tetapi  bisa  dipadukan  dengan  algoritma yang  lain  ataupun  dengan  kombinasi  yang lain  untuk  meningkat  keakuratan  dalam pengelompokkan.
3. Disarankan  data  yang  digunakan  dengan mengunakan lebih dari 1 tempat  riset  yang dikelompokkan  dapat  meninkatkan  tingkat keakuratan pengelompokkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Sunia,  K.  and  A.  P.  Jusia,  "Penerapan
Data  mining Untuk  Clustering  Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means," STIKOM Dinamika Bangsa, pp. 121-134, 2019.
[2]  S.  S.  Helma,  M.  R.  R.  R  and  E.  Normala,
"Clustering pada Data Fasilitas Pelayanan Kesehatan Kota Pekanbaru Menggunakan  Algoritma  K-Means," Seminar Nasional Teknologi Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI, vol.  I,  no.  1,  pp.  131-137, 2019.
[3]  F.  Yunita,  "Penerapan Data  mining
Menggunkan  Algoritma  K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa  Baru  (Studi  Kasus  : Universitas  Islam  Indragiri)," Jurnal
SISTEMASI, pp. 238-249, 2018.
[4]  Alfannisa  Annurullah  Fajrin  and  Algifanri Maulana,  "Penerapan Data  mining
Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fpgrowth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor," Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer
(KLIK), vol. Volume 05, 2018
[5]  Joko  Suntoro, Data  mining :  Algoritma Dan Implementasi Dengan Pemrograman, Elex Media Komputindo, 2019, p. 192. [6]  S.  Kasiyun,  "Upaya  Meningkatkan  Minat Baca Sebagai Sarana Untuk Mencerdaskan  Bangsa,"  JURNAL PENA  INDONESIA  (JPI),  vol.I No.1, 2015 [7]  A.  Kurniawan  ,  D.  ,  S.  Hayati,  R.  ,  J.
Riskayanti,  I.  Wasena,  Y.Triadi.,
"Peranan Pojok Baca dalam Menumbuhkan  Minat  Baca  Siswa Sekolah  Dasar,"  JURNAL  INOVASI PENDIDIKAN DAN PEMBELAJARAN SEKOLAH DASAR, vol.III No.2, 2019