## KLASTERISASI DATA KEGEMARAN MEMBACA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI SMA AL-ISLAM CIREBON
Luthfia Fahmi Az Zahroh, Nining Rahaningsih, Raditya Danar Dana Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl.Perjuangan No 02B Majasem Cirebon Jawa Barat Fluthfia42@gmail.com

## ABSTRAK
Kesejahteraan  siswi  yang  tinggi  terjadi  apabila  tingkat  kegemaran  membaca  juga  tinggi.  Dalam  upaya meningkatkan  kegemaran  membaca diperlukan suatu tolak ukur penelitian    yang  menjadi dasar dari kebijakan yang akan dilakukan maupun suatu pengambilan keputusan. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis pola kegemaran membaca buku pada suatu populasi menggunakan metode pengelompokan data  dengan algoritma K- Means .  Data  kegemaran  membaca  buku  ini  dianalisis  menggunakan  algoritma K-Means untuk  membentuk kelompok-kelompok  dengan  karakteristik  kegemaran  membaca  yang  serupa.  Dari  hasil  kajian  nilai  indeks kegemaran membaca dapat diketahui hasil fenomena kegemaran membaca pada siswi SMA Al Islam Cirebon. Hasil analisis ini diharapkan dapat membantu memberikan wawasan mendalam mengenai ragam preferensi dalam hal membaca buku di antara individu-individu dalam populasi tertentu. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat data yang dikelompokkan menjadi beberapa cluster berdasarkan kegemaran membaca buku. Selain itu, penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma K-Means dapat  digunakan  sebagai  metode  analisis cluster yang efektif pada data kegemaran membaca buku. Didapatkan hasil pada analisis cluster pada data kegemaran membaca buku sebanyak empat cluster , dengan jumlah cluster optimal yang didapatkan dari penelitian yaitu k=2 dengan nilai davies bouldin 0.970.
Kata Kunci:  Analisis, Kegemaran, K-Means, Pola. .
1. PENDAHULUAN
Dalam  era  perkembangan  teknologi  pesat  di bidang  informatika, transformasi  digital  telah menciptakan  dampak  yang  signifikan  pada  berbagai lapisan kehidupan, termasuk dalam aspek kegemaran membaca  buku.  Membaca  sangat  penting  bagi kehidupan  manusia.  Kegiatan  membaca  buku merupakan  kegiatan  kognitif  yang  mencakup  proses penyerapan  pengetahuan,  pemahaman,  kemampuan analisis,  kemampuan  sintesis,  dan  kemampuan evaluasi[1]. Dengan terbiasa membaca maka seseorang akan memiliki cakrawala pengetahuan yang luas,  kreativitas  terbuka,  imajinasi  tinggi,  pemikiran yang maju dan berkembang serta menjadi cikal bakal pemberdayaan manusia yang cerdas dan berintelektual.  Membaca  adalah  wujud  dari  sifat pembelajar.  Sangat  pantas  jika  buku  disebut  sebagai jendela dunia dan membaca merupakan investasi masa depan,  tapi  mengapa  masyarakat  kita  kurang  gemar membaca?[1]. Pada saat ini khususnya bagi para siswi baik dari jenjang pendidikan  dasar sampai perguruan tinggi  kegiatan  membaca  cenderung  sangat  jarang sekali  dilakukan  sehingga  hal  ini  menyebabkan susahnya siswi itu sendiri untuk proses pengetahuannya[2].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis kegemaran  membaca  buku  pada  data  yang  tersedia menggunakan  metode K-Means dan  mengatasi permasalahan  yang  muncul  dalam  penggunaannya. Selain  itu,  Penelitian  ini  memiliki  signifikansi  yang besar dalam mengisi kesenjangan pengetahuan terkait dengan  penggunaan  algoritma K-Means dalam konteks  kegemaran  membaca  buku.  Selain  itu,  hasil
dari  penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan banyak  kontribusi  pada  pengembangan  metode analisis  data  yang  lebih  efektif  dan  efisien  pada  data kegemaran  membaca  buku.  Secara  efisien,  hasil  dari penelitian  ini  digunakan  untuk  membantu  dalam memahami  pola  kegemaran  membaca  buku,  yang dapat memiliki implikasi pada pengelolaan perpustakaan, penerbitan buku, dan bahkan pengembangan kebijakan pendidikan. Dengan demikian,  penelitian  ini  memiliki  potensi  manfaat yang luas dalam berbagai aspek kehidupan.
Untuk  mengeksplorasi  lebih  dalam  tentang preferensi  membaca  buku  dan  sifat  kelompok  yang muncul,  analisis  cluster  pada  penelitian  ini  akan menggunakan  metode  K-Means Clustering pada dataset  preferensi  membaca  buku.  Analisis cluster merupakan  proses  pengelompokan  data  berdasarkan tingkat  kemiripan  atau  kedekatan  antar  data[3]. Dengan menerapkan teknik clustering , dapat dikenali pola  atau  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  setiap kelompok  data.  K-Means Clustering merupakan algoritma Machine  Learning yang  populer  untuk analisis  data  tanpa  supervisi.  Algoritma  ini  membagi pengamatan  menjadi  kelompok  sedemikian  rupa sehingga  tiap  pengamatan  tergabung  dalam  cluster dengan  jarak  rata-rata  terdekat.  Salah  satu  algoritma data  mining,  algoritma  K-Means,  dapat  melakukan pengelompokan (clustering) data[4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  ini  metode  literature  review yang digunakan adalah dengan cara mereview artikel- artikel  terdahulu  terkait  dengan analisis cluster pada
data  kegemaran  membaca  buku  menggunakan algoritma K-Means . Adapun metode untuk melakukan literature  review  melalui  empat  tahapan,  pertama formulasi  permasalahan,  kedua  pencarian  literature, ketiga  evaluasi  data,  dan  terakhir  analisis  dan interpretasi[5].
Penelitian  terdahulu  dari  [6]  yang  membahas mengenai  “Klasterisasi  Pola  Penyebaran  Penyakit Pasien  Berdasarkan  Usia  Pasien  Menggunakan K- Means Clustering” .  Penelitian  yang  dilakukan bertujuan  untuk  melakukan  klasterisasi  penyebaran penyakit  pada  pasien  untuk  menentukan  pola berdasarkan usia pasien dengan menggunakan metode analisis K-Means Clustering .  Dalam  penelitian tersebut, digunakan teknik data mining dan algoritma K-Means  Clustering  untuk  menempatkan  pasien dalam kelompok usia berdasarkan kelompok usia yang mungkin memiliki penyebaran penyakit. Berdasarkan dari  hasil cluster pada  dataset  kunjungan  pasien, kesimpulan  dari  jurnal  ini  bahwa  pasien  dewasa  dan anak  –  anak  kemudian  disusul  dengan  pasien  lanjut usia dan terakhir pasien remaja merupakan kelompok usia  yang  paling  rentan  mengidap  penyakit  pada Puskesmas  Muara  Enim  adalah  pada  setiap tahunnya[2].
Penelitian  selanjutnya  dari  [7].  Penelitian  ini melibatkan  analisis data  mining pada  data  penjualan merek kacamata Optik Chantika menggunakan metode clustering  K-Means.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  menemukan  pola  penjualan  baru  berdasarkan usia  pasien  menggunakan  algoritma clustering    K- Means .  Sebuah  kunci-kunci  yang  diperoleh  dari penelitian ini yaitu algoritma K-Means sebagai metode untuk  mengelompokkan  data  penjualan  merek kacamata menjadi tiga kelompok: penjualan tertinggi, penjualan  sedang  dan  penjualan  terendah.  Dari penelitian menunjukkan bahwa data pasien anak-anak dan pasien dewasa merupakan kelompok rentang usia yang  paling  tinggi  mengidap  penyakit,  diikuti  oleh pasien  lansia,  dan  pasien  remaja  setiap  tahunnya. Dengan  menerapkan  metode  K-Means,  Optik Chantika dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi  manajemen  data  penjualan.  Hasil  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  lima  puluh  persen  merek kacamata  berada  dalam  kategori  penjualan  tertinggi, 27,27 persen berada dalam kategori sedang, dan 22,72 persen berada dalam kategori terendah[7].
Penelitian  selanjutnya  dari  artikel  [8].  Dalam penelitian  yang  berjudul  "Klasterisasi  Data  Jamaah Umrah  pada  Tanurmutmainah  Tour  Menggunakan Algoritma K-Means ", Data Jamaah Umrah pada Tour Tanurmutmainah  dikelompokkan  dengan  teknik  K- Means Clustering . Berikut adalah beberapa parafrase dari kalimat tersebut:
a. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggunakan metode K-Means
Clustering untuk
mengelompokkan  data  Jamaah  Umrah  pada Tanurmutmainah Tour.
b. K- Means Clustering Method  membagi  data menjadi  beberapa  kelompok  dan  menerima masukan berupa data tanpa label kelas..
c. Algoritma K-Means Clustering merupakan algoritma  non-hirarki  yang  berfungsi  untuk mengelompokan  data  dengan  karakteristik  yang sama.
d. Proses klasterisasi K-Means Clustering
melibatkan beberapa langkah, seperti mengaturan nilai k, penentuan sentris, pembagian data,  dan  iterasi  hingga  nilai  sentris  tidak berubah.
e. Hasil  penelitian  ini  mungkin  memberikan informasi  tentang  pola  Jamaah  Umrah  pada Tanurmutmainah  Tour,  yang  dapat  membantu dalam  pengelolaan  dan  pengembangan  strategi bisnis.
Dalam konteks penelitian ini, dalam mengelompokkan data jamaah umrah pada Tanurmutmainah  Tour  digunakan  metode K-Means Clustering , yang dapat membantu dalam pengelolaan dan pengembangan strategi bisnis. Hasil penelitian ini mungkin  memberikan  informasi  tentang  pola  jamaah umrah  pada  Tanurmutmainah  Tour,  yang  dapat membantu  dalam  pengelolaan  dan  pengembangan strategi bisnis[4].
Penelitian  selanjutnya  dari  artikel  [9]  dengan judul  Artikel  “Peningkatan  Tingkat  Kegemaran Membaca  (TGM)  Siswi  Melalui  Pengukuran  Indeks Gemar Membaca (IGM)” membahas  tentang bagaimana  mengukur  budaya  kegemaran  membaca buku  pada  siswi  dilakukan  untuk  memberikan tanggapan  terhadap  indikator  kinerja  utama  pada perpustakaan,  prinsip  penyusunan  program,  dan strategi  pengembangan  perpustakaan,  serta  landasan untuk  menyusun  arah  kebijakan  perpustakaan. Rendahnya  Indeks  Literasi  Siswi(ILM)  menjadi permasalahan dan metode analisis Structural Equation Modeling  (SEM)  digunakan  untuk  mengidentifikasi komponen yang paling signifikan yang mempengaruhi kegemaran dan kebiasaan membaca[9].
Penelitian  selanjutnya  dari  [4]  dengan  judul artikel  “Analisis  Klasterisasi  Siswi  Baru  dalam Memilih  Program  Studi  dengan  Menggunakan Algoritma K-Means ”  pada  tahun  2019  sampai  2020 siswi  baru  di  Universitas  Islam  Kuantan  Singingi terjadi penurunan yang cukup signifikan dalam jumlah penerimaan siswi baru. Penurunan ini mengakibatkan ketidakproporsionalan antara  jumlah dosen dan  siswi di  beberapa  program  studi,  yang  dapat  memberikan dampak  negatif  pada  institusi.  Pada  permasalahan tersebut,    penelitian  ini  membuat  klasterisasi  pada siswi  baru  untuk  menentukan  program  studi  yang sesuai  dan  diminati  siswi,  klasterisasi  ini  dilakukan untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  peningkatan  atau penurunan  jumlah  siswi  di  setiap  program  studi. Tujuan utamanya adalah memberikan informasi yang berfungsi  sebagai  pertimbangan  pimpinan  dalam menentukan  keputusan  terkait  program  studi  dan
untuk menetukan strategi dalam meningkatkan jumlah siswi  kedepannya.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini terbentuk  dua  kelompok  program  studi  yang  paling diminati  dan  kelompok  program  studi  yang  kurang diminati. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai evaluasi  untuk  meningkatkan  jumlah  siswi  baru  di setiap program studi[6].
Berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu yang dipaparkan  diatas,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa metode K-Means clustering merupakan  salah  satu metode  yang  populer  dan  sering  digunakan  dalam banyak bidang,  seperti kesehatan, bisnis, pendidikan, dan  pemerintahan.  Dengan  cara  ini,  data  dapat dikelompokkan menjadi beberapa kategori berdasarkan  karakteristik  yang  sama. Berikut  adalah beberapa kesimpulan umum dari penelitian-penelitian terdahulu tersebut:
a. Data  dapat  dikelompokkan  dengan  metode clustering  K-Means.  dengan  berbagai  macam karakteristik, seperti data numerik, data kategorikal, dan data campuran.
b. Hasil  klasterisasi K-Means clustering dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti jumlah cluster  (k),  jenis  jarak  (distance  metric),  dan jumlah iterasi.
c. Metode K-Means clustering dapat  digunakan untuk  berbagai  macam  tujuan,  seperti  analisis data, pengambilan keputusan, dan pengembangan strategi bisnis.
Pada  penelitian-penelitian  terdahulu,  metode K- Means clustering telah  berhasil  digunakan  untuk berbagai  macam  tujuan.  Hasil  klasterisasi  dapat digunakan  untuk  memberikan  insight  baru  tentang data,  membantu  dalam  pengambilan  keputusan,  dan mengembangkan  strategi  bisnis.  Dari  literatur  yang telah  disusun,  ditarik  kesimpulan  bahwa  adanya perbedaan  yang  signifikan  dalam  acuan-acuan  yang digunakan  dan  tidak  didapati  mengenai  klasterisasi dalam  hal  kegemaran  membaca  buku  pada  siswi kecuali pada jurnal “ Peningkatan Tingkat Kegemaran Membaca ( TGM ) Siswi Melalui Pengukuran Indeks Gemar  Membaca  (  IGM  )” oleh  [9]  yang  memiliki data,  metode  dan  pendekatan  yang  berbeda. Kesimpulan ini menyoroti subjek penelitian, keragaman variabel data, tempat peneltian, pendekatan,  dan  fokus  penelitian  yang  ada  dalam literatur  tersebut.  Oleh  karena  itu,  pemahaman mendalam terhadap perbedaan-perbedaan ini menjadi krusial untuk mengarahkan penelitian selanjutnya dan memastikan relevansi serta keberlanjutan pengembangan pengetahuan di bidang terkait.

## 2.1. Algoritma K-Means
Algoritma  K-means  menugaskan  setiap  titik  ke cluster  yang  pusatnya  juga  disebut  centroid  terdekat. Pusat adalah rata-rata seluruh titik dalam cluster, yaitu koordinatnya  merupakan  rata-rata  aritmatika  untuk setiap dimensi  secara terpisah atas semua  titik dalam cluster[10].

## 2.2. RapidMiner Studio
RapidMiner  merupakan  software  yang  berdiri sendiri  untuk  analisis  data  dan  sebagai  mesin  data mining  yang  dapat  diintegrasikan  pada  produknya sendiri.  RapidMiner  ditulis  dengan  munggunakan bahasa  java  sehingga  dapat  bekerja  di  semua  sistem operasi[11].

## 3. METODE PENELITIAN
Pengertian  dari  metode  itu  sendiri  merupakan kerangka  kerja  dalam  melaksanakan  suatu  tindakan atau  kerangka  berpikir  yang  berfungsi  sebagai penyusun gagasan yang lebih terorganisir dan relevan dengan tujuan yang diinginkan[5]. Dorongan keingintahuan terhadap peristiwa di sekitar mendorong  dilakukannya  penelitian,  yang  bertujuan untuk  menemukan  jawaban  terhadap  permasalahan yang  sedang  terjadi[5].  Dalam  bab  ini  metode penelitian yang dipilih untuk melakukan analisis data kegemaran  membaca  melalui  metode  algoritma clustering  K-Means  adalah  penelitian  kuantitatif. Pendekatan  kuantitatif  berarti  pendekatan  yang bersifat “menjumlahkan atau mengumpulkan” . Dalam penelitian sosial, metode statistic merupakan representasi  metode  kuantitatif  yang  paling  jelas, karena di dalam metode ini ada proses “kuantifikasi”, yaitu  proses  memberi  angka  terhadap  “kualitas” sesuatu  hal[12].  Dimana  penulis  membutuhkan informasi tentang perilaku membaca siswi.
Subyek penelitian ini adalah siswi SMA Al Islam Boarding School Cirebon. Penelitian ini dimulai pada tanggal  14  Maret  2024  dengan  lokasi  penelitian  di SMA  Al  Islam  Boarding  School  beralamat  di Jl.Kondangsari  Kec.Beber  Kab.Cirebon  Jawa  Barat. Populasi  yang  dimiliki  sebesar  220  orang  dan  error margin  1%,  maka  jumlah  sampel  minimum  yang diperlukan adalah:
n = 220 / (1 + (220 x 0,01²)) n = 220 / (1 + (220 x 0,001)) n = 220 / (1 + 0,022) n = 220 / 1,022 n ≈ 215,26
Jadi,  jumlah  sampel  minimum  yang  diperlukan dari jumlah populasi (220 orang) adalah 215 orang.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan dalam  melakukan  data  mining.  mendefinisikan  KDD sebagai  proses  menggunakan  metode  data  mining untuk  menemukan  informasi  berharga  dan  pola  yang terdapat  dalam  data,  melibatkan  algoritma  untuk mengidentifikasi  pola  tersebut.  Dunham  (2003) menggambarkan  proses  KDD  dalam  beberapa  tahap, melibatkan seleksi data, pra-proses data, transformasi data,  data  mining,  serta  interpretasi  dan  evaluasi. Berikut  adalah  ilustrasi  dan  penjelasan  mendetail mengenai proses KDD:
Gambar 1. KDD

## 4.1. Pengumpulan Data
Dalam tahap ini, metode yang diterapkan dalam penelitian  ini  adalah  metode  clustering  dengan menggunakan  algoritma  K-Means.  Data  diambil melalui  surveykepada  siswi  SMA  Al-Islam    Setelah data terkumpul langkah selanjutnya adalah melakukan pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode clustering dengan  tahapan  awal  seleksi  data, prepocessing,  transformasi  dan  data  mining  dengan menggunakan  aplikasi  RapidMiner.  RapidMiner adalah  perangkat  lunak  yang  memanfaatkan  prinsip dan algoritma pemrosesan data untuk mengolah data.

## Table 1. Data Kegemaran Membaca
No Atribut Tipe data Keterangan 1 Var01 nominal Nama 2 Var02 Nominal kelas 3 var03 Nominal Jurusan 4 Var04 Integer Jumlah buku yang dibaca dalam sebulan 5 Var05 Nominal Genre buku 6 Var06 Nominal Alasan membaca 7 Var07 integer Skala kegemaran membaca 8 Var08 integer Durasi membaca buku (menit) 9 Var09 Nominal Kelompok
Data  yang  telah  terkumpul  akan  dilanjutkan dengan  proses  pengolahan  menggunakan  aplikasi RapidMiner  Studio.  Sebelum  masuk  pada  tahap seleksi  data,  data  yang  telah  terkumpul  diimpor terlebih dahulu ke dalam aplikasi RapidMiner Studio menggunakan operators read excel karena data  yang digunakan berekstensi excel pada gambar berikut:
Gambar 2. operator read excel
Jika  sudah  muncul  seperti  tampilan  diatas  pilih import  wizard  data  excel  dan  pilih cell  range yang ingin  diimpor  lalu  klik next untuk  melanjutkan  dan finish jika sudah selesai.

## 4.2. Data Selection
Sebelum  tahap  penggalian  informasi  dalam Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  dimulai, data  yang  dipilih  dari  sekumpulan  data  operasional harus  dipilih  dan  disimpan  dalam  suatu  berkas  yang berbeda  dari  basis  data  operasional[13].  Pemilihan data  dilakukan  untuk  menentukan  dataset  yang  akan digunakan dalam proses data mining. Data yang dipilih kemudian  disimpan  terpisah  dari  basis  data operasional.
Data  kegemaran  membaca  buku  melalui  tahap penyaringan awal yang melibatkan ekstraksi beberapa atribut  tertentu  dari  tabel  guna  keperluan  analisis. Lima  atribut  yang  diambil  melibatkan  informasi mengenai  nama,  jurusan  ,  jumlah  buku  yang  dibaca, durasi  membaca  buku,  tingkat  kegemaran  membaca buku.  Proses  pengambilan  data  ini  mengacu  pada atribut  yang  terlihat  pada  gambar  dibawah,  dengan penyeleksian  data  menggunakan  operators  select attribute lalu pada parameter memilih filter type subset untuk dapat menyeleksi beberapa data dengan memilih exclude attributte.
Gambar 3. operator select attribute
Table 2. Hasil data selection No Atribut Tipe data Keterangan 1 Var01 nominal Nama 2 Var02 Nominal kelas 3 var03 Nominal Jurusan 4 Var04 Integer Jumlah buku yang dibaca dalam sebulan 7 Var07 integer Skala kegemaran membaca 8 Var08 integer Durasi membaca buku (menit)
Selanjutnya  jika  masih  tersisa  data  yang  tidak relevan  dan  akan  menganggu  hasil  akhir  seperti  data yang berbeda dari yang lainnya, maka dilakukan tahap filtering pada proses selanjutmya.

## 4.3. Prepocessing
Tahap  pembersihan  data  bertujuan  untuk meningkatkan  kualitas  data  dengan  menghapus duplikasi,  memeriksa  konsistensi,  dan  memperbaiki kesalahan.  Proses  enrichment  juga  dapat  dilakukan untuk menambahkan data relevan. Sebelum melanjutkan  dengan  proses  data  mining,  diperlukan
tahap  pembersihan  data  pada  fokus  KDD.  Tahap pembersihan  ini  melibatkan  langkah-langkah  seperti menghapus  data  yang  terduplikasi,  memeriksa inkonsistensi dalam data, dan memperbaiki kesalahan pada data, termasuk kesalahan cetak[14].
Gambar 4. proses filtering
Operators  filter  examples digunakan  untuk memilih atribut atau baris tertentu dari sebuah dataset berdasarkan kriteria tertentu. Ini membantu menyaring data  menjadi  data  yang  relevan  untuk  analisis  dan menghindari  kerusakan value data.  Pada  tahap  ini atribut  tidak  ada  yang  berkurang  hanya  saja  jika terdapat  nilai  integer  =  0  maka  data  akan  terhapus secara otomatis.

## 4.4. Transformation
Pada tahapan ini, dilakukan proses transformasi data untuk memungkinkan pengolahan data menggunakan  algoritma  k-Means clustering .  Data yang  bisa  diolah  adalah  data  yang  berupa numerik sehingga data yang berupa non-numerik harus diubah menjadi  data  yang  berupa numerik agar  bisa dilanjutkan  ke  dalam  proses  selanjutnya. Data  yang bersifat non - numeric akan mengalami inisialisasi agar dapat diubah menjadi bentuk numerik .
Gambar 5. Transformasi data

## Table 3. Hasil transformasi data
No Atribut Tipe data Keterangan 1 Var01 nominal Nama 2 Var02 Nominal kelas 3 var03 Integer Jurusan 4 Var04 Integer Jumlah buku yang dibaca dalam sebulan 7 Var07 integer Skala kegemaran membaca 8 Var08 integer Durasi membaca buku (menit)
Dengan  demikian,  pada  karakteristik  atribut kelas,  ditemukan  2  data  beserta  frekuensinya  dan inisial. Jurusan IPA setelah diinisialisasi menjadi 1 dan IPS menjadi 2.

## 4.5. Data Mining
Data  mining  adalah  tahap  di  mana  teknik  atau metode  khusus  digunakan  untuk  mengekstrak  pola atau  informasi  menarik  dari  data  terpilih.  Pemilihan metode  bergantung  pada  tujuan  dan  keseluruhan proses KDD. Data mining adalah analisis peninjauan kumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan  yang tidak  diduga  dan  meringkas  data  dengan  cara  yang berbeda dari sebelumnya sehingga pemilik data dapat memahami dan menggunakannya(Larose,2005) dalam [11].
Gambar 6. operator K-Means Clustering
Hasil pengolahan data kegemaran membaca buku pada  penelitian  ini  menggunakan  bantuan software RapidMiner  studio    dengan  algoritma clustering k- means.  Pada  parameters  K-Means  terdapat  k  sebagai kluster  yang  berbeda.  K2  dengan  jumlah  k=2,  k3 dengan  jumlah  k=3,  k4  dengan  jumlah  k=4  dan  k5 dengan jumlah k=5 dengan  masing-masing max runs 10. Parameter ini mendefinisikan jumlah kali k-Means algorithm dijalankan  dengan  nilai  inisialisasi  yang berbeda.
Setelah  melakukan  klasterisasi,  untuk  melihat daftar  nilai  kriteria  kinerja  berdasarkan  centroid klaster,  dibutuhkan operators performance. Operator ini  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model clustering  berbasis  centroid  seperti  K-Means  dan  K- Medoids.
Gambar 7. operator performance

## 4.6. Evaluasi Menggunakan Davies Bouldin Index
Dalam menentukan jumlah cluster optimal pada RapidMiner,  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan Index  Davies  Bouldin  (IDB).  Metode  ini  merupakan salah  satu  metode  evaluasi  internal  untuk  mengukur kualitas cluster dengan memperhatikan nilai terendah. Penilaian ini didasarkan pada kesejajaran (kohesi) dan pemisahan (separasi) dalam cluster-cluster tersebut[15].  Semakin  kecil  nilai  Davies-Bouldin Index  akan  memberikan  hasil  yang  baik[16].  Berikut
ini  disajikan  hasil  perhitungan  nilai  Davies-  Bouldin Index untuk jumlah masing-masing klaster.
Tabel  2. Nilai Davies Bouldin Index K DBI 2 0.927 3 1.131 4 1.073 5 0.970
Pada  tabel  diatas  diketahui  nilai  DBI  terkecil berada pada k=2 dengan nilai DBI 0.970 dengan hasil cluster sebagai berikut:
Gambar 8. hasil cluster optimal
Diperoleh klasterisasi optimal pada cluster model (k2)  dengan  jumlah  cluster  0  sebanyak  34  items  dan cluster 1 sebanyak 186 items, yang dijabarkan sebagai berikut.
Gambar 9.karakteristik pada tiap cluster
Dari gambar diatas dapat ditarik kesimpulan hasil klasterisasi data kegemaran membaca buku pada siswi SMA Al-Islam Boarding School Cirebon seperti pada berikut:
a. (Cluster_0) Pengelompokan berdasarkan Intensitas Membaca:
 Kelompok  dengan  intensitas  membaca  tinggi: terdiri  dari  siswi  yang  membaca  banyak  buku dalam satu bulan dan memiliki durasi membaca yang  lama.  Kelompok  ini  adalah  siswi  yang sangat  antusias  terhadap  membaca  dan seringkali membaca dengan tujuan belajar atau peningkatan  pengetahuan.  Kelompok  ini cenderung menggunakan buku sebagai sumber
informasi  utama  dan  memiliki  kebiasaan membaca yang intensif.
 Kelompok pembaca serius: memiliki intensitas membaca  yang  tinggi  dan  membaca  dengan tujuan  belajar  atau  peningkatan  pengetahuan. Kelompok  ini  memanfaatkan  buku  sebagai sarana  untuk  mengembangkan  diri  dan memperoleh informasi baru.
b. (Cluster_1)
 Kelompok dengan intensitas membaca rendah: terdiri  dari  siswi  yang  membaca  sedikit  buku dalam satu bulan dan memiliki durasi membaca yang  singkat.  Cenderung  membaca  hanya sesekali atau hanya jika ada kebutuhan tertentu. Siswi  dalam  kelompok  ini  mungkin  memiliki keterbatasan  waktu  atau  minat  terhadap membaca.  Buku  mungkin  tidak  menjadi prioritas utama dalam kehidupan mereka.
 Kelompok  pembaca  hobi:  terdiri  dari  siswi yang  memiliki  intensitas  membaca  sedang. Kelompok  ini  membaca  buku  sebagai  bentuk hiburan  dan  kesenangan  pribadi.  Aktivitas membaca  ini  tidak  hanya  meningkatkan pengetahuan, tetapi juga memberikan kepuasan secara emosional dan intelektual.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  pada  penelitian  ini  adalah  merujuk kepada tujuan penelitian, dan menjawab dari rumusan masalah.  Berdasarkan  penelitian  klastering  data kegemaran  membaca  menggunakan  algoritma  K- Means  Clustering,  ditemukan  bahwa  nilai  indeks Davies-Bouldin pada k=2 sebesar 0.970.
Dengan  karakteristik  tertentu  yaitu  kelompok cluster  pertama  siswi  dengan  intensitas  membaca tinggi  dan  kelompok  pembaca  serius,  kelompok cluster  kedua  merupakan  kelompok  siswi  dengan intensitas membaca rendah dan menjadikan membaca buku hanya sekedar hobi atau kesenangan saja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Shofaussamawati,  “Menumbuhkan  Minat  Baca dengan  Pengenalan  Perpustakaan  pada  Anak Sejak Dini,” J. Perpust. Libr. , vol. 2, no. 1, hal. 46–59, 2018.
[2]  Ruslan & Wibayanti, “Pentingnya Meningkatkan Minat Baca Siswa,” Pros. Semin. Nas. Pendidik. Progr.  Pascasarj.  Univ.  Pgri  Palembang ,  hal. 767–775,  2019,  [Daring].  Tersedia  pada: www.perpusnas.go.id
[3]  D.  E.  Prakosa,  “Laporan  Kuliah  Kerja  Nyata Institut Seni Indonesia Surakarta,” hal. 42, 2020.
[4]  H.  Nopriandi  dan  F.  Haswan,  “Analisis Klasterisasi  Mahasiswa  Baru  dalam  Memilih Program Studi dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  3,  no.  4,  hal. 666–671, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1986.
[5]  P. Zainal A. Hasibuan, METODOLOGI
PENELITIAN PADA
BIDANG ILMU KOMPUTER  DAN  TEKNOLOGI  INFORMASI ,
vol. 20,
no. 1. 2007.
doi:
10.55601/jsm.v20i1.649.
[6]  M. B. Fajri dan S. D. Purnamasari, “Klasterisasi Pola  Penyebaran  Penyakit  Pasien  Berdasarkan Usia Pasien Menggunakan K-Means Clustering,” J. Inf. Technol. Ampera , vol. 3, no. 3, hal. 317– 334, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://journal-computing.org/index.php/journal- ita/index
[7]  M.  Rizki  dan  M.  Mulyawan,  “PENERAPAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING  PADA DATA  PENJUALAN  OPTIK  CHANTIKA,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, hal. 1303–1307, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6562.
[8]  M. Djaka Permana, A. Lia Hananto, E. Novalia, B.  Huda,  dan  T.  Paryono,  “Klasterisasi  Data Jamaah  Umrah  pada  Tanurmutmainah  Tour Menggunakan Algoritma
K-Means,” J. KomtekInfo ,  vol.  10,  hal.  15–20,  2023,  doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.332.
[9]  E.  Fat,  “Peningkatan  Tingkat  Kegemaran Membaca (TGM) Masyarakat Melalui Pengukuran  Indeks  Gemar  Membaca  (IGM),”
Tik Ilmeu  J. Ilmu Perpust. dan Inf. , vol. 6, no. 2, hal. 341, 2022, doi: 10.29240/tik.v6i2.5498.
[10]  M.  G.  H.  Omran,  A.  P.  Engelbrecht,  dan  A. Salman,  “An  overview  of  clustering  methods,” Intell.  Data  Anal. ,  vol.  11,  no.  6,  hal.  583–605, 2007, doi: 10.3233/ida-2007-11602.
[11]  Aprilla  Dennis,  “Belajar  Data  Mining  dengan RapidMiner,” Innov. Knowl. Manag. Bus. Glob. Theory  Pract.  Vols  1  2 ,  vol.  5,  no.  4,  hal.  1–5, 2013, [Daring]. Tersedia pada: http://esjournals.org/journaloftechnology/archiv
e/vol1no6/vol1no6_6.pdf%5Cnhttp://www.aircc se.org/journal/nsa/5413nsa02.pdf
[12]  S.  K.  Donatus,  “Pendekatan  Kuantitatif  dan Kualitatif  Dalam  Penelitian  Ilmu  Sosial,” JournalStudia Philos. Theol. , vol. 16, no. 2, hal. 197–210, 2016.
[13]  Yuli Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  . Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, hal. 213–219, 2019.
[14]  F.  Nasari  dan  S.  Darma,  “Penerapan  K-Means Clustering  Pada  Data  Penerimaan  Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Potensi Utama),” STMIK AMIKOM Yogyakarta , hal. 6–8, 2015.
[15]  Y.  Sopyan,  A.  D.  Lesmana,  dan  C.  Juliane, “Analisis  Algoritma  K-Means  dan  Davies Bouldin  Index  dalam  Mencari  Cluster  Terbaik Kasus  Perceraian  di  Kabupaten  Kuningan,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,
hal. 1464–1470, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2697.
[16]  A.  Badruttamam,  S.  Sudarno,  dan  D.  A.  I. Maruddani, “PENERAPAN ANALISIS
KLASTER  K-MODES  DENGAN  VALIDASI DAVIES
BOULDIN INDEX DALAM MENENTUKAN  KARAKTERISTIK  KANAL YOUTUBE DI INDONESIA (Studi Kasus: 250 Kanal  YouTube  Indonesia  Teratas  Menurut Socialblade),” J.  Gaussian ,  vol.  9,  no.  3,  hal. 263–272, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28907.