## IMPLEMENTASI DATA MINING CLUSTERING DALAM MENGUKUR KEPUASAN TERHADAP PELAYANAN PERPUSTAKAAN DI UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA
Windania Purba 1) , Rinaldi Syahputra 2) , Fine Reza Nainggolan 3) , Gabriel Immanuel Manullang 4) 1,2,3,4 Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: windania@unprindn.ac.id , syahputrarinaldi@gmail.com, finerezanainggolan@gamail.com, immanuelgabriel30@gmail.com

## Abstract
This  research  aims  to  measure  student  satisfaction  with  the  library  services  at  Universitas  Prima Indonesia using the K-Means clustering method. As the main reading center, the library provides a wide range  of  book  collections,  academic  journals,  and  modern  facilities.  Data  was  collected  through questionnaires distributed to students visiting the library. The data analysis process followed the stages of Knowledge Discovery in Database (KDD), from data selection to interpretation of results. The clustering results show the division of data into three clusters indicating different satisfaction levels. By utilizing this data  mining  technique, the library  can  understand user  satisfaction  patterns and  trends,  which  is  useful for designing more targeted service improvement strategies. This research provides valuable insights for library management in efforts to enhance service quality and effectively meet user expectations.
Keywords : Student Satisfaction, Library Services, K-Means, Clustering, Data Mining.

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan universitas adalah perpustakaan    yang  terletak  di  lingkungan universitas,  sekolah  menengah,  akademi,  atau lembaga  pendidikan  tinggi  lainnya  dan  pada hakikatnya  merupakan  bagian  yang  tidak terpisahkan  dari  lembaga  pendidikan  tinggi tersebut  [1].  Universitas  Prima  Indonesia sebagai  institusi  pendidikan  tinggi  mempunyai perpustakaan  yang  menjadi  bagian  penting dalam membantu mahasiswa, dosen dan pegawai dalam mengakses informasi dan sumber ilmu pengetahuan. Pemenuhan kebutuhan pemustaka  pada  perpustakaan  akademik  sudah menjadi tujuan utama pustakawan dan pustakawan.
Menurut  pasal  23  Undang-  Undang Perpustakaan  Nomor  43  tahun  200,  sesuai dengan  standart  Nasional  Pendidikan,  setiap sekolah/madrasah wajib memiliki dan menyelenggarakan  perpustakaan  dengan  standar perpustakaan  Nasional  [2].  Sesuai  fungsinya, perpustakaan  perguruan  tinggi  dituntut  untuk memberikan layanan dan fasilitas yang
berkualitas  untuk  memenuhi  kebutuhan  dan harapan  pengguna  perpustakaan  [3].  Secara umum  suatu  perpustakaan  dinilai  baik  oleh pemustaka apabila mampu memberikan pelayanan  yang  terbaik,  dan  buruk  bila pelayanan yang diberikan buruk. Agar mempunyai  citra  pelayanan  yang  baik  maka perlu dilakukan evaluasi terhadap sikap khususnya  sikap  petugas  yang  berinteraksi dengan pengguna dan sikap pengguna itu sendiri [4].
Tugas  pokok  perpustakaan  khusus adalah  menyelenggarakan  pelayanan  informasi yang  meliputi:  pelayanan  referensi,  pelayanan pencarian,  pengambilan  informasi,  pelayanan, pinjaman,  saran  bibliografi  dan  lainnya  [5]. Perpustakaan yang berstandar tinggi dilaksanakan  dengan  pelayanan  atau  efisiensi yang baik, sehingga diharapkan pemustaka akan puas dan kembali membaca buku di perpustakaan [6].
Layanan perpustakaan memegang peranan  penting  dalam  penyebaran  informasi.
Kegiatan  pelayanan  merupakan  bagian  dari seluruh  kegiatan  yang  ada  di  perpustakaan  yang berkaitan  dengan  kegiatan  lain.  Segala  aktivitas di  perpustakaan  membentuk  bentuk  dan  ruang lingkup layanan [7].
Data mining adalah proses mengekstraksi  informasi  dari  kumpulan  data besar  yang  melibatkan  konsep  interdisipliner yang relatif baru terkait dengan analisis data dan penemuan pengetahuan dari database.
Menggunakan  pendekatan  dua  dimensi  dan multifaset  yang  mencakup  analisis  statistik, visualisasi data, penemuan pengetahuan, pengenalan  pola,  dan  manajemen  basis  data  [8]. Salah  satu  penerapan  data  mining  adalah  K- means  clustering.  Dalam  konteks  ini  penerapan data  mining  dengan  teknik  K-Means  clustering dapat  menjadi  solusi    efektif  untuk  mengetahui seberapa  puas  pengunjung  terhadap  layanan perpustakaan  Universitas  Prima  Indonesia  [9]. Ini  adalah  teknologi  dengan  potensi  besar  bagi bisnis dan menawarkan potensi besar bagi bisnis untuk mendukung gudang data mereka [10].
Definisi  Penemuan  pengetahuan  dalam database  (KDD)  adalah  metode  pengumpulan informasi  melalui  database  yang  tersedia. Berikut  tahap  penyelesaiannya  yaitu:  data selection,  data  preprocessing,  transformation, data  mining,  interpretation/  evaluation  [11]. Beberapa  persyaratan clustering dalam  data mining  antara  lain  skalabilitas,  kemampuan menangani  berbagai  jenis  atribut,  kemampuan menangani  berbagai  dimensi,  menangani  data yang  berisik,  dan  dapat    dengan  mudah diterjemahkan [12].
Pengelompokan  K-Means  dilakukan berulang kali hingga centroid tidak berubah atau menjadi konstan. Langkah-langkah algoritma K- Means  adalah  sebagai  berikut: Tentukan  jumlah cluster,  isi  setiap  cluster  dengan  data  secara acak,  menentukan  centroid  dengan  menghitung rata-rata  data  tiap  cluster,  bandingkan  setiap datum dengan pusat massa awal dan hitung sifat- sifatnya,  mengelompokkan  hasil  karakteristik
masing-masing  data  ke  dalam  cluster-cluster yang  jaraknya  paling  dekat,  kemudian  ulangi langkah  3  hingga  data  tidak  lagi  berpindah dalam  cluster  dan  nilai  centroid  tidak    lagi berubah [13].
K-means membagi data menjadi beberapa  kelompok  sehingga  data  dengan karakteristik  yang  sama  berada  dalam  cluster yang  sama  dan  data  dengan  karakteristik berbeda berada dalam cluster yang berbeda [14]. Clustering  merupakan  cara  yang  baik  untuk mengoptimalkan  layanan  perpustakaan  karena buku  dapat  diklaster  secara  efektif  dan  efisien. Anda  dapat  menggunakan  algoritma  K-Means untuk mengelompokkan data Anda dan mengekstrak  informasi  dari  setiap  nilai  centroid setiap cluster [15].
Data mining, khususnya teknik clustering  K-Means,  dapat  digunakan  untuk menganalisis  data  kepuasan  pengguna  secara mendalam. Teknik ini memungkinkan pengelola perpustakaan  untuk  memahami  pola  dan  tren kepuasan  pengguna  dengan  mengelompokkan data  berdasarkan  karakteristik  yang  serupa. Dengan  informasi  yang  lebih  akurat  dan mendetail mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna,
perpustakaan dapat merancang strategi peningkatan  layanan  yang  lebih  tepat  sasaran. Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengukur kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan perpustakaan Universitas Prima Indonesia menggunakan  metode  clustering,  diharapkan memberikan  wawasan  berharga  bagi  pengelola perpustakaan  dalam  meningkatkan  kualitas layanan dan memenuhi harapan pengguna secara lebih efektif.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  suatu  proses ilmiah  yang  memberikan  pedoman  untuk mencapai  tujuan  penelitian.  Penelitian  ini menggunakan beberapa metode untuk menganalisis  kepuasan  mahasiswa  terhadap
layanan perpustakaan
Universitas Prima Indonesia.
Pendekatan  ini  memungkinkan  Anda menggunakan pengelompokan untuk memproses data  dan  memprediksi  kepuasan  pengguna. Kepuasan pelayanan ditentukan dengan menyebarkan  kuesioner  kepada  pengunjung perpustakaan.  Metode  penelitian  ini  dirancang agar  hasil  yang  diperoleh  sesuai  dengan  tujuan, menyeluruh, dan menjadi pedoman yang baik.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
1. Persiapan Mata kuliah ini merupakan kelas Universitas Prima Indonesia (komunitas). Barang  yang  diterima  merupakan  barang  yang berkaitan dengan layanan perpustakaan Universitas Prima Indonesia.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara menyebarkan  pertanyaan  kepada  pengunjung atau pengguna.
3. Pengolahan Data Mining
Data  yang  dikumpulkan  akan  diolah  sesuai dengan  tahapan  Knowledge  Discovery  in Database (KDD).
a. Data Selection
Dalam  penelitian  ini,  data  berasal dari  Perpustakaan  Universitas  Prima Indonesia  tahun  2023-2024,  dengan atribut  seperti  Nama,  NIM,  Fakultas, Program  Studi,  Jenjang  Tempuh,  dan Jenis Kelamin.
b. Preprocessing
Sebelum  proses  data  mining,  ini melibatkan  integrasi  data  dari  berbagai database  dan  pembersihan  data  untuk menghasilkan  kumpulan  data  bersih yang siap digunakan.
c. Transformation
Fase  transformasi  adalah  saat  data dimodifikasi untuk sesuai dengan proses data  mining.  Proses  ini  kreatif  dan bergantung  pada  jenis  informasi  yang dicari.
d. Data Mining Penambangan  data  menggunakan teknik  dan metode  khusus  untuk menemukan  pola  dan  data.  Pilihan metode  atau  algoritma  tergantung  pada tujuan dan kinerja KDD secara keseluruhan. e. Interpretation/Evaluasi
Format data yang diperoleh dari  data mining  hendaknya  disajikan  dalam format  yang  mudah  dipahami  oleh  para pemangku kepentingan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perpustakaan
Universitas Prima Indonesia  merupakan  pusat  bacaan  utama  bagi mahasiswa  Universitas  Prima  Indonesia  yang menawarkan  bebagai  koleksi  buku,  jurnal akademik,  majalah,  dan  e-book.  Kenyamanan modern  meliputi  ruang  baca  yang  tenang,  ruang diskusi,  dan  area  komputer  dengan  internet
berkecepatan tinggi. Sistem manajemen perpustakaan  elektronik  memungkinkan  Anda meneliti  dan  meminjam  buku  secara  online.
Perpustakaan
juga secara rutin menyelenggarakan  sesi  pelatihan  dan  lokakarya untuk  meningkatkan  literasi  informasi  dan keterampilan  penelitian  siswa.  Seiring  upaya kami  untuk  meningkatkan  pelayanan  dan koleksi,  perpustakaan  ini  menjadi  resource center utama Universitas Prima Indonesia.

## 3.1.   K-Means Clustering
K-Means merupakan
algoritma clustering yang mengelompokkan data berdasarkan  kriteria  serupa  dengan  menentukan pusat  cluster  (centroid)  dan  mengelompokkan data  yang  dekat  dengan  centroid  dengan jarak/fitur  tertentu.  Semua  data  kemudian  harus dimasukkan  ke  dalam cluster, dan setiap entroid akan berisi anggota.
Untuk  menghitung jarak antara data dan centroid, gunakan persamaan Euclidean
pertama:
Selanjutnya,  kelompokkan  data  tersebut ke  dalam  setiap cluster yang  jaraknya  paling dekat.  Ekspresi  2  dapat  digunakan  sebagai berikut :
Anda kemudian dapat menghitung centroid baru menggunakan Persamaan 3 sebagai berikut:

## 3.2 BASIS DATA
Data  yang  diperlukan  untuk  penelitian ini  dikumpulkan  dari  responden  mahasiswa melalui  penyebaran  kuesioner.  Data  yang diperlukan  akan  disediakan  oleh  masing-masing pengunjung Perpustakaan.

## Gambar 2 Sumber Data

## 3.4.   PEMBAHASAN
1.      Struktur Data
Pengumpulan data di Perpustakaan
Universitas  Prima  Indonesia  dilakukan  dengan membagikan  kuesioner  kepada  mahasiswa  yang berkunjung  ke  perpustakaan  Universitas  Prima Indonesia  dengan  metode  yang  sistematis  untuk menjamin  keakuratan  dan  relevansi  data  guna menunjang kegiatan akademik.
2.      Cleaning Data Di  antara  254  mahasiswa  yang  menjawab kuesioner yang dibagikan penulis di Perpustakaan Universitas Prima Indonesia, ada 4 mahasiswa  yang  dibersihkan  datanya.  Informasi yang tidak jelas atau tidak lengkap seperti  nama mahasiswa,  nomor  induk  mahasiswa,  atau  nama fakultas akan dibuang.
3.       Proces Data
Proses  selanjutnya  adalah  ekspor  data Excel  ke  aplikasi  Matlab  dengan  memasukkan data-data  terpilih.  Data  tersebut  kemudian
disimpan  dalam  format  .fig,  Skrip  data  yang digunakan.
Gambar 3 Skrip Training Data K-Means Clustering
Gambar 4 Skrip ConfugsionMatrix.m
Gambar 5 Skrip Parallel Coordinate Plot.m
Gambar 6 Script ROCCurve.m 3.5 HASIL
Hasil setelah pemprosesan data menggunakan  aplikasi  matlab, Hasil  setelah
pemprosesan data menggunakan aplikasi matlab.
Gambar 7 Hasil K-Means Clustering
Keterangan :
-  Cluster  1  (Biru):  Titik-titik  berwarna  biru mewakili  data  yang  termasuk  dalam  cluster pertama.
-  Cluster  2  (Hijau):  Titik-titik  berwarna  hijau mewakili  data  yang  termasuk  dalam  cluster kedua.
-Cluster  3  (Merah):  Titik-titik  berwarna  merah mewakili  data  yang  termasuk  dalam  cluster ketiga
4. KESIMPULAN Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan teknik  K-Means  clustering  untuk  menganalisis kepuasan mahasiswa terhadap layanan perpustakaan Universitas Prima Indonesia memberikan  hasil  yang  signifikan.  Dengan membagi  data  kepuasan  pengguna  ke  dalam beberapa  kelompok  berdasarkan  karakteristik yang serupa, perpustakaan dapat
mengidentifikasi  pola  dan  tren  kepuasan
pengguna  dengan  lebih  mendalam.  Hasil clustering  menunjukkan  adanya  tiga  kelompok utama  yang  menggambarkan  tingkat  kepuasan yang berbeda-beda,
memungkinkan
perpustakaan untuk merancang strategi peningkatan  layanan  yang  lebih  tepat  sasaran dan  sesuai  dengan  kebutuhan  masing-masing kelompok pengguna.

## 5. REFERENSI
[1] E.  Bakker,  “Implementasi  Data  Mining Clustering Data Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-Means untuk Menentukan  Penambahan  Koleksi  Buku di Perpustakaan UPY,” Semin.  Nas.  Din.
Inform. , hal. 22–25, 2020.
[2] K.  S.  H.  Kusuma  Al  Atros,  A.  R.  Padri, O.  Nurdiawan,  A.  Faqih,  dan  S.  Anwar,
“Model  Klasifikasi  Analisis  Kepuasan Pengguna Perpustakaan Online Menggunakan  K-Means  dan  Decission Tree,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 6, hal. 323, 2021.
[3] M.  T.  Nawawi  dan  I.  Puspitowati, “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Dan
Fasilitas  Perpustakaan  Sebagai  Prediktor Terhadap  Kepuasan  Civitas  Akademika Fakultas Ekonomi Universitas Tarumanagara Di Jakarta,” J.  Ekon. ,  vol.
20, no. 2, hal. 320–334, 2017.
[4] N. Kurniasih, “Analisis Pengaruh Pelayanan Perpustakaan Terhadap Kepuasaan  Pengguna  Perpustakaan  Di Institut  Agama  Imam  Ghozali,” J.
Tawadhu ,  vol.  2,  no.  1,  hal.  447–468,
2018.
[5] E. Puspa, “Analisis Kepuasan Pemustaka Terhadap  Pelayanan  Perpustakaan  Pusat Penelitian Dan Pengembangan Perikanan Budidaya,” J.  Pari ,  vol.  2,  no.  2,  hal. 113, 2017.
[6] A.  Alhidayatullah,  “Digitalisasi  Layanan
Dan Fasilitas Perpustakaan Dalam Mempengaruhi Kepuasan Pemustaka Pada Perpustakaan Daerah Kota
Sukabumi,” J. Inspirasi Ilmu Manaj. , vol.
2, no. 1, hal. 35, 2023.
[7] E. Rahmah, “Analisis Kepuasan Pemustaka Terhadap Layanan Perpustakaan,” Skripsi.  Univ.  Negeri Padang.  Padang ,  vol.  7797122,  no.  022, hal. 1–16, 2018.
[8] I.  A.  Nikmatun  dan  I.  Waspada, “Implementasi  Data  Mining  Untuk
Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J.  SIMETRIS ,  vol.  10,  no.  2, hal. 421–432, 2019.
[9] W. Purba et al. , “Penerapan Data Mining
Untuk  Pengelolaan  Data  Rekam  Medis Menggunakan Metode K-means
Clustering  Pada  Rumah  Sakit  Royal Prima  Medan,” J.  TEKINKOM ,  vol.  6, no. 1, hal. 158–168, 2023.
[10]  N.  Noviyanto,  “Penerapan  Data  Mining dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian Penderita COVID-19
Berdasarkan  Negara  di  Benua  Asia,”
Paradig.  -  J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.
22, no. 2, hal. 183–188, 2020.
[11]  F.  Alghifari  dan  D.  Juardi,  “Penerapan Data  Mining  Pada  Penjualan  Makanan Dan  Minuman  Menggunakan  Metode Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 02, hal. 75–81, 2021.
[12]  Y. D. Darmi dan A. Setiawan, “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan
Produk,” J.  Media  Infotama ,  vol.  12,  no. 2, hal. 148–157, 2017.
[13]  M.  Bustommy  Maulana  dan  O.  Juwita, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Customer Relationship  Management  (CRM)  Untuk
Identifikasi Tingkat Kepuasan Pelanggan Pada Perusahaan PT. TIKI Jalur Nugraha Ekakurir  (JNE)  Agen  Mastrip  Jember
Menggunakan Metode K-Means
Clustering,” Informatics  J. ,  vol.  2,  no.  2, hal. 92–100, 2017.
[14]  T.  Amalina,  D.  Bima,  A.  Pramana,  dan B. N. Sari, “Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Frozen Food,” J. Ilm. Wahana Pendidik. ,
vol. 8, no. 15, hal. 574–583, 2022.
[15]  D.  A.  Fakhri,  S.  Defit,  dan  Sumijan, “Optimalisasi  Pelayanan  Perpustakaan terhadap  Minat  Baca  Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Inf. dan
Teknol. , vol. 3, hal. 160–166, 2021.