https://djournals.com/klik

## Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam Menggunakan Algoritma K-Means
Herlina Latipa Sari * , Ila Yati Beti
Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Dehasen Bengkulu, Bengkulu, Indonesia Email: 1,* herlinalatipasari@unived.ac.id , 2 ilayb@unived.ac.id Email Penulis Korespondensi: herlinalatipasari@unived.ac.id
Abstrak− Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan data mining dalam mengelompokkan buku yang di pinjam berdasarkan dengan jumlah  ketersediaan  buku,  sehingga  dengan  mengimplementasikan  pengelompokkan  data  dengan  algoritma  k-means  ini  akan menentukan buku yang paling banyak diminati yang dilihat dari jumlah ketersediaan buku, buku yang dibaca, dan buku yang dipinjam di Perpustakaan Universitas Dehasen Bengkulu.  Data mining adalah  suatu proses atau kegiatan yang dilakukan  untuk mengumpulkan data yang  berukuran  besar  kemudian  mengekstraksi  data  tersebut sehingga  menjadi  sebuah informasi  yang dapat digunakan  untuk sesuatu  yang  bermanfaat.  Dari  hasil  penerapan  data  mining  untuk  pengelompokkan  judul  buku  yang  dipinjam  di  perpustakaan Universitas  Dehasen Bengkulu menggunakan algoritma k-means yang telah diterapkan  judul buku telah terkelompok menjadi 2 cluster sesuai kriteria yang ditentukan yaitu jumlah buku yang tersedia, jumlah buku yang di baca dan jumlah buku yang dipinjam dengan hasil perhitungan yang ditunjukkan dari cluster I (tinggi) dari pengelompokkan data k-means terdapat 10 jumlah kode dan judul buku dengan jumlah buku yang tersedia sebanyak 295 dengan rata-rata jumlah buku yang dibaca adalah 9 buku dan rata-rata jumlah buku yang dipinjam sebanyak 11 buku dan pada cluster II (rendah) dari pengelompokkan data k-means terdapat 10 jumlah kode dan judul buku dengan jumlah buku yang tersedia sebanyak 115 dengan rata-rata jumlah buku yang dibaca adalah 5 buku dan rata-rata jumlah buku yang dipinjam sebanyak 4 buku.
Kata Kunci: Penerapan; Data Mining; Pengelompokkan; Algoritma; K-Means.
Abstract− The purpose of this study is to apply data mining in grouping books that are borrowed based on the number of available books, so that by implementing data grouping with the k-means algorithm it will determine the books that are most in demand as seen from the number of available books, books read, and books borrowed from the Dehasen Bengkulu University Library. Data mining is a process or activity carried out to collect large data and then extract the data so that it becomes information that can be  used for something useful. From the results of applying data mining to grouping book titles borrowed at the Dehasen  Bengkulu University library using the k-means algorithm which has been applied the book titles have been grouped into 2 clusters according to the specified criteria, namely the number of books available, the number of books read and the number of books read. borrowed with the calculation results shown from cluster I (high) from the k-means data grouping there are 10 the number of codes and book titles with the number of books available being 295 with the average number of books read being 9 books and the average number of books read 11 books were borrowed and in cluster II (low) of the k-means data grouping there were 10 numbers of codes and book titles with 115 available books with an average number of books read 5 books and an average number of books borrowed as many as 4 books.
Keywords : Data Mining; Grouping; Algorithm; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan Universitas Dehasen (UNIVED) Bengkulu merupakan unsur penunjang perguruan tinggi dalam kegiatan pendidikan,  penelitian  dan  pengabdian  kepada  masyarakat.  Dalam  rangka  menunjang  kegiatan  tri  darma  tersebut, perpustakaan Universitas Dehasen Bengkulu menyediakan berbagai bahan pustaka yang sangat berguna bagi pelaksanaan dan peningkatan proses belajar mengajar,  karena perpustakaan  merupakan pusat rujukan yang melayani  informasi  dan pembelajaran terhadap civitas akademika diantaranya adalah dosen dan mahasiswa Universitas Dehasen Bengkulu.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  kajian  data  mining  dalam  menerapkan  algoritma  K-Means  pada pengelompokkan judul buku yang di pinjam di perpustakaan Universitas Dehasen Bengkulu berdasarkan dengan jumlah ketersediaan buku, sehingga dengan mengimplementasikan Pengelompokkan Data dengan Algoritma K-Means ini akan menentukan buku yang paling banyak diminati yang dilihat dari jumlah ketersediaan buku, buku yang dibaca, dan buku yang dipinjam. Dan juga dapat memberikan informasi berupa kategori buku yang paling banyak diminati oleh pengunjung yaitu  seluruh  civitas  akademika  Universitas  Dehasen  Bengkulu  atau  anggota  perpustakaan  Universitas  Dehasen Bengkulu.
Dalam  proses  peminjaman  buku  di  perpustakaan  UNIVED    terkadang  terjadi  buku  yang  akan  dipinjam  tidak tersedia dikarenakan sudah dipinjam. Untuk mengatasi hal tersebut terdapat teknik yang dapat digunakan  salah satunya adalah data mining. Data mining merupakan tools memperkirakan perilaku dan tren masa depan, memungkinkan untuk membuat keputusan yang proaktif dan berdasarkan pengetahuan [1]. Definisi lain mengatakan bahwa data mining adalah sebuah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan  data,  pemakaian  data  historis,  pola  atau  hubungan  dalam  data  yang berukuran besar [2], dari kedua definisi diatas dapat disimpulkan bahwa data mining adalah  suatu proses atau kegiatan yang dilakukan  untuk mengumpulkan data yang berukuran besar lalu kemudian mengekstraksi data tersebut sehingga menjadi sebuah informasi yang dapat digunakan untuk sesuatu yang bermanfaat [3].
Clustering adalah proses pengelompokkan data ke dalam kluster yang sesuai terhadap objek-objek yang berbeda kluster, pada metode clustering terdapat beberapa algoritma salah satunya adalah algoritma k-means [4]. Clustering adalah proses pengelompokkan data kedalam cluster berdasarkan parameter tertentu sehingga objek-objek dalam sebuah cluster
Herlina Latipa Sari, Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam  Menggunakan Algoritma K-Means.
memiliki tingkat kemiripan yang tinggi satu sama lain dan sangat tidak mirip dengan objek yang lain pada cluster yang berbeda [5].
K-means adalah salah satu metode clustering non-hirarki yang mempartisi  data kedalam bentuk satu atau lebih kelompok, sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster yang sama dan data yang  memiliki  karakteristik  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok  lain[6].  Pada  algoritma  ini  akan  ditentukan terlebih dahulu jumlah cluster untuk kategori data dan pemulihan centroid point tidak harus ditentukan dan dibatasi, hal ini berarti bahwa boleh memilih sembarang objek untuk penentuan titik tengah cluster [7]. Penentuan centroid dilakukan dengan cara mengambil data pertama sebagai centroid pertama, data kedua sebagai centroid kedua, dan seterusnya hingga jumlah centroid yang diperlukan. Langkah berikutnya adalah dengan menghitung jarak dari titik yang akan di cluster ke setiap centroid  yang ada dan dikelompokkan sesuai dengan jarak  terdekat kepada centroid-nya. Bila semua titik sudah masuk kedalam pengelompokkan maka Langkah pertama selesai. Kemudian Langkah berikutnya, kita perlu menghitung kembali  k-centroid  baru  sebagai  barycenters  dari  kelompok  yang  dihasilkan.  Setelah  memiliki  k-centroid  yang  baru, pengelompokkan di uji kembali terhadap k-centroid [8]. Luaran dari penerapan data mining menggunakan algoritma k- means dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan di masa mendatang, k-means merupakan metode clustering  non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  kedalam  bentuk  satu  atau  lebih  cluster  atau  dapat mempunyai tujuan untuk membagi data menjadi beberapa kelompok [9].
Berikut beberapa referensi dengan menggunakan algoritma k-means, menurut penelitian Yulia dan Mersi Silalahi yang telah menerapkan data mining clustering dalam mengelompokkan buku dengan metode k-means dari hasil penelitian yang terdiri dari 3 cluster yaitu cluster 0 sebanyak 12 item, cluster 1 sebanyak 9 item dan cluster 2 sebanyak 15 kali [10]. Menurut  Daud Siburian, Sundari  Retno  Andani  dan  Eka  Purnama  Sari  dimana  penelitian  ini menghasilkan  nilai  yang sama, yakni cluster tertinggi menghasilkan 6 jenis buku diantaranya matematika, geografi, kimia, PKN, penjaskesrek dan komputer. Sedangkan cluster terendah sebanyak 6 kali jenis buku yaitu Bahasa Indonesia,, Bahasa inggris, biologi, fisika, agama dan seni budaya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode k-means  pada penelitian ini dapat mengelompokkam peminjaman  buku  perpustakaan  sekolah  dengan  baik,  mengacu  pada  perhitungan  manual  [11].  Januardi  Nasir  telah melakukan  penelitian  dengan  judul  penerapan  data  mining  clustering  dalam  mengelompokkan  buku  dengan  metode k,means diperoleh data peminjaman buku yang telah diproses mendapatkan buku yang banyak dipinjam terdapat dalam cluster 3 sebanyak 6 item, buku yang paling sedikit dipinam terdapat pada cluster 2 sebanyak 15 item, buku yang cukup banyak dipinjam terdapat pada cluster 1 sebanyak 12 item [12].
Implementasi data mining untuk pengelompokkan buku menggunakan algoritma k-means clustering (studi kasus : perpustakaan politeknik LPP Yogyakarta) merupakan penelitian yang dilakukan oleh Nisriina Nuur Hasanah dan Agus Sidiq Purnomo dengan tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasi penyakit ISPA dan mendapatkan akurasi yang teoat dan cepat dalam mengklasifikasi gejala penyakit ISPA menggunakan metode k-means, dengan hasil Analisa persentase untuk tiap cluster adalah cluster pertama memiliki persentase 35% data, cluster kedua 45% data dan cluster ketiga 20% data, dan pengujian menggunakan validasi DBI ( davies bouldin index) diperoleh nilai tiap-tiap cluster, pengujian cluster 1 menghasilkan nilai DBI -0,244 cluster 2 nilai DBI -0,250 dan cluster 3 nilai DBI -0,239 karena nilai DBI dari cluster 3 lebih  kecil  maka  cluster  tersebut  bisa  disebut  optimal  [13].  Begitupun juga  penelitianCornelia  Selvi  Dinta  Sembiring, Latifah Hanum  dan Saut  Parsaoran Tamba  yang melakukan penerapan data mining  menggunakan algoritma  k-means untuk menentukan judul skripsi dan jurnal penelitian (studi kasus FTIK UNPRI) dengan tujuan untuk mengelompokkan data  mahasiswa  sesuai  dengan  skill  dan  basic  yang  didominasi  pada  matakuliah  yang  paling  banyak  diminati  dengan perbandingan score dalam pembagian clustering yaitu pada 29% C1, 21% C2, 22%C3, 13%C4 dan 15%C5 [14].
Berdasarkan dengan uraian dari penelitian yang telah dilakukan tersebut, penelitian ini bertujuan menerapkan data mining  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  data  mining  dalam  mengelompokkan  buku  yang  di  pinjam berdasarkan  dengan  jumlah  ketersediaan  buku,  sehingga  dengan  mengimplementasikan  pengelompokkan  data  dengan algoritma k-means ini akan menentukan buku yang paling banyak diminati yang dilihat dari jumlah ketersediaan buku, buku yang dibaca, dan buku yang dipinjam di Perpustakaan Universitas Dehasen Bengkulu. Sehingga k-means clustering meminimalisasi object function yang telah diatur pada proses clusterisasi, dengan cara minimalisasi variasi antar 1 cluster dengan maksimalisasi variasi dengan data di cluster lainnya [15].

## 2. METODOLOGI PENELITIA

## 2.1 Metode Waterfall
Metode penelitian yang digunakan penulis adalah metode Waterfall .  Metode waterfall merupakan metode yang sering digunakan oleh penganalisa sistem pada umumnya [16]. Metode waterfall sering dinamakan siklus hidup klasik ( classic life cycle )  yang bersifat sistematis, berurutan dalam  membangun software [17]. Model  ini  merupakan model satu arah yang dimulai dari  tahap persiapan sampai perawatan, dimana hal  ini menggambarkan pendekatan yang sistematis dan juga  berurutan  pada  pengembangan  perangkat  lunak,  dimulai  dengan  spesifikasi  kebutuhan  pengguna  lalu  berlanjut melalui  tahapan-tahapan Requirement ,  perancangan  ( design ),  Implementasi  ( implementation ),  verifikasi  ( verification) dan pemeliharaan ( maintenance ) [18] serta penyerahan sistem ke para pelanggan/pengguna ( deployment ) yang diakhiri dengan dukungan pada perangkat lunak lengkap yang dihasilkan.
Herlina Latipa Sari, Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam  Menggunakan Algoritma K-Means.
.

## Gambar 1. Metode Waterfall
Dari gambar 1 merupakan tahapan dari metode Waterfall beberapa diantaranya adalah sebagai berikut [19] : a. Requirement : tahap ini pengembang sistem diperlukan komunikasi yang bertujuan untuk memahami perangkat lunak yang diharapkan oleh pengguna dan Batasan perangkat lunak tersebut. Informasi dapat diperoleh melalui wawancara, diskusi atau survei langsung. Informasi dianalisis untuk mendapatkan data yang dibutuhakn oleh pengg una. b. Design :  pada  tahap  ini,  pengembang  membuat  desain  sistem  yang  dapat  membantu  menentukan  perangkat  keras ( hardware) dan  persyaratan  dan  persyaratan  dan  juga  membantu  dalam  mendefinisikan  arsitektur  sistem  secara keseluruhan.
Gambar 2. Proses Knowledge Discovery in Database (KDD)
Dari gambar 2 rangkaian proses iterative dari data mining dalam KDD [20] sebagai berikut:
1. Data cleaning, menghilangkan noise dan data yang inkonsisten.
2. Data integration, menggabungkan data dari berbagai sumber data yang berbeda
3. Data selection, mengambil data yang relevan dengan tugas analisis dari database
4. Data transformation, Mentransformasi atau menggabungkan data ke dalam bentuk yang sesuai untuk penggalian lewat operasi summary atau aggregation.
5. Data mining, proses esensial untuk mengekstrak pola dari data dengan metode cerdas.
6. Pattern  evaluation,  mengidentifikasikan  pola  yang  menarik  dan  merepresentasikan  pengetahuan  berdasarkan interestingness measures.
7. Knowledge presentation, penyajian pengetahuan yang digali kepada pengguna dengan menggunakan visualisasi dan teknik representasi pengetahuan.
c. Implementation :  pada  tahap  ini,  sistem  pertama  kali  dikembangkan  di  program  kecil  yang  disebut  unit,  yang terintegrasi  dalam  tahap  selanjutnya  [21].  Setiap  unit  dikembangkan  dan  diuji  untuk  fungsionalitas  yang  disebut sebagai unit testing. Dalam penelitian ini penerapan data mining menggunakan algoritma k-means yang cara kerjanya membagi data numeric menjadi beberapa cluster. Algoritma k-means memiliki proses kerja yaitu : 1. Menentukan k untuk kluster yang dianalisis
2. Menentukan k sebagai titik pusat secara acak
3. Menghitung jarak dari setiap k dari centroid dari cluster menggunakan rumus Euclidean distance.
4. Mengalokasikan objek ke dalam centroid terdekat.
5. Proses iterasi, lalu menentukan tempat centroid yang baru.
6. Mengulangi Langkah no 3 jika tempat centroid tidak sama.
d. Verification :  pada  tahap  ini,  sistem  dilakukan  verifikasi  dan  pengujian  apakah  sistem  sepenuhnya  atau  sebagian memenuhi persyaratan sistem, pengujian dapat dikategorikan kedalam unit testing.
e. Maintenance :  ini  adalah  tahap  akhir  dari  metode waterfall ,  perangkat  lunak  yang  sudah  jadi  dijalanklan  serta dilakukan pemeliharaan. Pemeliharaan termasuk dalam memperbaiki kesalahan yang tidak ditemukan pada Langkah sebelumnya.
1. Requirements
2. Design
3. Implementation
4. Verification
5. Maintenance
Herlina Latipa Sari, Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam  Menggunakan Algoritma K-Means.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan Algoritma K-Means dalam Pengelompokan Judul Buku yang dipinjam
Sampel data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data peminjaman buku pada bulan juli 2022 di Perpustakaan Dehasen Bengkulu dapat dilihat pada table 1.
Tabel 1 . Sampel Data Peminjaman Buku Kode Buku Judul Buku Jml  Buku 420 JUW h 1 Hari Tuntas Menguasai Grammar 10 420 Suk j 1 Jam Pintar Percakapan Bahasa Inggris 10 005 SUD a 10 Animasi Kartun Flash 10 005.1 UTA I 10 Langkah Belajar Logika dan Algoritma, menggunakan Bahasa C dan C++ di GNU dan Linux 10 001.422.0285 KOM m  10 Model Penelitian dan Pengolahan dengan SPSS 10.01 10 001.422.0285 KOM 1 10 Model Penelitian dan Pengolahannya dengan SPSS 14 15 005 BUD p 10 Proyek Robot Spektakuler 15 658.7 KOM c 100 Celah Keamanan Windows XP 15 371.9 KEW 1 100 Ide Membimbing Anak ADHD 10 371.9 BRO 1 100 Ide Membimbing Anak Autis 10 006.76 SIA 1 100 Kasus Pemrograman Visual C# 25 300 CHA w 100 Ways to Motivate Others 25 410 ARI s 1001 Kesalahan Berbahasa 25 650 SAT 1 101 Bisnis Laris Modal di Bawah 10 juta 40 006.69 MUL j 101 Jurus Cepat Menguassai Adobe Photoshop CS3 untuk Photographer 40 006.8 ISM 1 101 Kreasi Coreldraw X4 30 796.334 CHA s 101 Sesi Latihan Sepak Bola untuk Pemain Muda 30 005.3 ENT t 101 Tip & Trik Coreldraw X4 30 005.74 ENT t 101 Tip & Trik Microsoft Access 2007 25 005 ENT m 101 Tip dan Trik Dunia Kerja 25
Dalam  penerapan  algoritma  K-Means  dalam  pengelompokkan  judul  buku  yang  dipinjam  terdiri  dari  5  (lima) tahapan adalah sebagai berikut [22] :

## 3.1.1 Menentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk
Pada penelitian penerapan  data mining untuk pengelompokkan  judul buku yang  dipinjam  di  perpustakaan  Universitas Dehasen  Bengkulu  menggunakan  algoritma  k-means,  cluster  yang  ingin  dibentuk  berjumlah  2  cluster    yaitu  cluster  1 Tinggi dan cluster 2 rendah.

## 3.1.2 Membangkitkan nilai random untuk pusat cluster awal (centroid) sebanyak k.
Penentuan titik awal cluster diambil dari data yang telah didapatkan pada Tabel 1. dengan mengambil nilai tertinggi untuk cluster I dan nilai terendah untuk cluster II. Titik awal cluster diambil secara acak dengan mengacu pada nilai maksimum dan nilai minimum pada data yang didapatkan.
a. Titik awal Cluster I (Tinggi) : {40; 17; 20}
b. Titik awal Cluster II (Rendah) : {10; 2; 3}
3.1.3 Menghitung jarak setiap data input terhadap masing-masing centroid
Menghitung jarak setiap data input terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus jarak Euclidean ( Euclidean Distance ) hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid .
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2
𝑛 𝑖=1
Cluster I : 𝑑(𝑥, 𝑦) = √(40 − 10) 2 + (17 − 4) 2 + (20 − 3) 2 =  36,85
Cluster II : 𝑑(𝑥, 𝑦) = √(10 − 10) 2 + (2 − 4) 2 + (3 − 3) 2 =  2
Dan seterusnya sehingga menghasilkan nilai seperti Tabel 2.
Herlina Latipa Sari, Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam  Menggunakan Algoritma K-Means.
Tabel 2 . Nilai Euclidean Kode Buku Jml Buku dibaca  Jml Buku dipjm C1 C2 Jarak Terdekat 420 JUW h 4 3 36,85 2 C2 420 Suk j 4 5 35,97 2,82 C2 005 SUD a 5 3 36,51 3 C2 005.1 UTA I 4 6 35,56 3,60 C2 001.422.0285 KOM m 4 4 36,40 2,24 C2 001.422.0285 KOM 1 7 4 31,32 7,14 C2 005 BUD p 7 5 30,82 7,34 C2 658.7 KOM c 8 4 31,01 7,87 C2 371.9 KEW 1 2 4 37,16 1 C2 371.9 BRO 1 5 5 35,62 3,61 C2 006.76 SIA 1 11 4 22,74  17,52 C2 300 CHA w 13 9 19,03  19,54 C1 410 ARI s 8 5 23,04  16,28 C2 650 SAT 1 7 19 10,05  34,37 C1 006.69 MUL j 7 15 11,18  32,69 C1 006.8 ISM 1 11 8 16,73  22,49 C1 796.334 CHA s 14 5 18,27  23,41 C1 005.3 ENT t 17 6 17,20  25,18 C1 005.74 ENT t 3 20 20,52  22,69 C1 005 ENT m 3 17 20,74  20,54 C2

## 3.1.4 Mengklasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil)
Dari hasil Tabel 2 tersebut setiap pertanyaan akan dipindahkan ke masing-masing cluster berdasarkan hasil Euclidean .
Tabel 3. Cluster I (tinggi ) Kode Buku Judul Buku Jml Buku Jml Buku Dibaca Jml Buku Dipinjam 300 CHA w 100 Ways to Motivate Others 25 13 9 420 Suk j 1 Jam Pintar Percakapan Bahasa Inggris 25 3 20 006.8 ISM 1 101 Kreasi Coreldraw X4 30 11 8 796.334 CHA s 101 Sesi Latihan Sepak Bola untuk Pemain Muda 30 14 5 005.74 ENT t 101 Tip & Trik Microsoft Access 2007 30 17 6 650 SAT 1 101 Bisnis Laris Modal di Bawah 10 juta 40 7 19 006.69 MUL j 101 Jurus Cepat Menguassai Adobe Photoshop CS3 untuk Photographer 40 7 15 Tabel 4. Cluster II ( rendah ) Kode Buku Judul Buku Jml Buku Jml Buku Dibaca Jml Buku Dipinjam 371.9 KEW 1 100 Ide Membimbing Anak ADHD 10 2 4 371.9 BRO 1 100 Ide Membimbing Anak Autis 10 5 5 420 JUW h 1 Hari Tuntas Menguasai Grammar 10 4 3 420 Suk j 1 Jam Pintar Percakapan Bahasa Inggris 10 4 5 005 SUD a 10 Animasi Kartun Flash 10 5 3 005.1 UTA I 10 Langkah Belajar Logika dan Algoritma, menggunakan Bahasa C dan C++ di GNU dan Linux 10 4 6 001.422.0285 KOM m 10 Model Penelitian dan Pengolahan dengan SPSS 10.01 10 4 4 001.422.0285 KOM 1 10 Model Penelitian dan Pengolahannya dengan SPSS 14 15 7 4 005 BUD p 10 Proyek Robot Spektakuler 15 7 5 658.7 KOM c 100 Celah Keamanan Windows XP 15 8 4 006.76 SIA 1 100 Kasus Pemrograman Visual C# 25 11 4 410 ARI s 1001 Kesalahan Berbahasa 25 8 5 005 ENT m 101 Tip dan Trik Dunia Kerja 25 3 17 3.1.5 Memperbaharui Nilai Centroid.
Nilai centroid baru diperoleh dari rata-rata cluster .
Herlina Latipa Sari, Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam  Menggunakan Algoritma K-Means.
𝑣 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 Titik Centroid Baru Cluster I : {31,43; 10,29; 11,71} Titik Centroid Baru Cluster II : {14,62; 5,54; 5,31}

## 3.1.6 Menghitung jarak setiap data input terhadap masing-masing centroid.
Menghitung jarak setiap data input terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus jarak Euclidean ( Euclidean Distance ) hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid .
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 Tabel 5. Nilai Euclidean Kode Buku Cluster I Cluster II Jarak Terdekat 420 JUW h 23,97 5,3846 C2 420 Suk j 23,32 4,87 C2 005 SUD a 23,73 5,19 C2 005.1 UTA I 23,05 4,91 C2 001.422.0285 KOM m 23,63 5,04 C2 001.422.0285 KOM 1 18,44 1,99 C2 005 BUD p 18,05 1,54 C2 658.7 KOM c 18,29 2,81 C2 371.9 KEW 1 24,24 5,96 C2 371.9 BRO 1 23,07 4,66 C2 006.76 SIA 1 10,07 11,81 C1 300 CHA w 7,49 13,31 C1 410 ARI s 9,57 10,68 C1 650 SAT 1 11,72 28,88 C1 006.69 MUL j 9,75 27,21 C1 006.8 ISM 1 4,04 16,55 C1 796.334 CHA s 7,81 17,56 C1 005.3 ENT t 8,93 19,19 C1 005.74 ENT t 12,77 18,17 C1 420 JUW h 11,06 15,84 C1

## 3.1.7 Mengklasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
Dari hasil  Tabel 5, tersebut setiap pertanyaan akan dipindahkan ke masing-masing cluster berdasarkan hasil euclidean.
Tabel 6. Cluster I (tinggi) Kode Buku Judul Buku Jml Buku Jml Buku Dibaca Jml Buku Dipinjam 006.76 SIA 1 100 Kasus Pemrograman Visual C# 25 11 4 300 CHA w 100 Ways to Motivate Others 25 13 9 410 ARI s 1001 Kesalahan Berbahasa 25 8 5 005.74 ENT t 101 Tip & Trik Microsoft Access 2007 25 3 20 005 ENT m 101 Tip dan Trik Dunia Kerja 25 3 17 006.8 ISM 1 101 Kreasi Coreldraw X4 30 11 8 796.334 CHA s 101 Sesi Latihan Sepak Bola untuk Pemain Muda 30 14 5 005.3 ENT t 101 Tip & Trik Coreldraw X4 30 17 6 650 SAT 1 101 Bisnis Laris Modal di Bawah 10 juta 40 7 19 006.69 MUL j 101 Jurus Cepat Menguassai Adobe Photoshop CS3 untuk Photographer 40 7 15 Tabel 7. Cluster II (rendah) Kode Buku Judul Buku Jml Buku Jml Buku Dibaca Jml Buku Dipinjam 420 JUW h 1 Hari Tuntas Menguasai Grammar 10 4 3 420 Suk j 1 Jam Pintar Percakapan Bahasa Inggris 10 4 5
Herlina Latipa Sari, Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam  Menggunakan Algoritma K-Means.
005 SUD a 10 Animasi Kartun Flash 10 5 3 005.1 UTA I 10 Langkah Belajar Logika dan Algoritma, menggunakan Bahasa C dan C++ di GNU dan Linux 10 4 6 001.422.0285 KOM m 10 Model Penelitian dan Pengolahan dengan SPSS 10.01 10 4 4 371.9 KEW 1 100 Ide Membimbing Anak ADHD 10 2 4 371.9 BRO 1 100 Ide Membimbing Anak Autis 10 5 5 001.422.0285 KOM 1 10 Model Penelitian dan Pengolahannya dengan SPSS 14 15 7 4 005 BUD p 10 Proyek Robot Spektakuler 15 7 5 658.7 KOM c 100 Celah Keamanan Windows XP 15 8 4 3.1.8 Memperbaharui nilai centroid. Nilai centroid baru diperoleh dari rata-rata cluster
𝑣 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 Titik Centroid Baru Cluster I : {29,5; 9,4; 10,8} Titik Centroid Baru Cluster II : {11,5; 5; 4,3}
Centroid  baru  ini  dihitung  menggunakan  rumus  seperti  rumus  iterasi  per-1  dan  karena  tidak  ada  data  yang berpindah cluster dan cluster ke-1 dan ke-2 hasilnya sama, maka proses centroid yang baru dihentikan dan berakhir pada iterasi ke-2.

## 3.1.9 Menghitung jarak setiap data input terhadap masing-masing centroid.
Menghitung jarak setiap data input terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus jarak Euclidean ( Euclidean Distance ) hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid .
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Tabel  8. Nilai Euclidean Kode Buku Cluster I Cluster II Jarak Terdekat 420 JUW h 21,69 2,22 C2 420 Suk j 21,05 1,93 C2 005 SUD a 21,46 1,98 C2 005.1 UTA I 20,79 2,48 C2 001.422.0285 KOM m 21,35 1,83 C2 001.422.0285 KOM 1 16,19 4,04 C2 005 BUD p 15,80 4,09 C2 658.7 KOM c 16,08 4,62 C2 371.9 KEW 1 21,94 3,37 C2 371.9 BRO 1 20,81 1,66 C2 006.76 SIA 1 8,31 14,78 C1 300 CHA w 6,04 16,38 C1 410 ARI s 7,47 13,85 C1 650 SAT 1 13,54 32,13 C1 006.69 MUL j 11,56 30,50 C1 006.8 ISM 1 3,26 19,79 C1 796.334 CHA s 7,42 20,58 C1 005.3 ENT t 9,00 22,11 C1 005.74 ENT t 12,08 20,80 C1 005 ENT m 9,98 18,64 C1
3.1.10 Mengklasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
Dari hasil  Tabel 8. tersebut setiap pertanyaan akan dipindahkan ke masing-masing cluster berdasarkan hasil euclidean.
Tabel  9. Cluster I (Tinggi) Kode Buku Judul Buku Jml Buku Jml Buku Dibaca Jml Buku Dipinjam 006.76 SIA 1 100 Kasus Pemrograman Visual C# 25 11 4
Herlina Latipa Sari, Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam  Menggunakan Algoritma K-Means.
300 CHA w 100 Ways to Motivate Others 25 13 9 410 ARI s 1001 Kesalahan Berbahasa 25 8 5 005.74 ENT t 101 Tip & Trik Microsoft Access 2007 25 3 20 005 ENT m 101 Tip dan Trik Dunia Kerja 25 3 17 006.8 ISM 1 101 Kreasi Coreldraw X4 30 11 8 796.334 CHA s 101 Sesi Latihan Sepak Bola untuk Pemain Muda 30 14 5 005.3 ENT t 101 Tip & Trik Coreldraw X4 30 17 6 650 SAT 1 101 Bisnis Laris Modal di Bawah 10 juta 40 7 19 006.69 MUL j 101 Jurus Cepat Menguassai Adobe Photoshop CS3 untuk Photographer 40 7 15
Tabel  10. Cluster II (Rendah) Kode Buku Judul Buku Jml Buku Jml Buku Dibaca Jml Buku Dipinjam 420 JUW h 1 Hari Tuntas Menguasai Grammar 10 4 3 420 Suk j 1 Jam Pintar Percakapan Bahasa Inggris 10 4 5 005 SUD a 10 Animasi Kartun Flash 10 5 3 005.1 UTA I 10 Langkah Belajar Logika dan Algoritma, menggunakan Bahasa C dan C++ di GNU dan Linux 10 4 6 001.422.0285 KOM m 10 Model Penelitian dan Pengolahan dengan SPSS 10.01 10 4 4 371.9 KEW 1 100 Ide Membimbing Anak ADHD 10 2 4 371.9 BRO 1 100 Ide Membimbing Anak Autis 10 5 5 001.422.0285 KOM 1 10 Model Penelitian dan Pengolahannya dengan SPSS 14 15 7 4 005 BUD p 10 Proyek Robot Spektakuler 15 7 5 658.7 KOM c 100 Celah Keamanan Windows XP 15 8 4
Pada  iterasi  ke  dua  titik  pusat  pada  setiap cluster sudah  tidak  berubah  dan  tidak  ada  lagi  terdapat  data  yang berpindah dari  satu cluster ke cluster yang lain. Maka dari  itu, judul buku telah terkelompok menjadi 2 cluster  sesuai kriteria  yang  ditentukan  yaitu  jumlah  buku  yang tersedia,  jumlah  buku  yang  di  baca  dan  jumlah  buku  yang  dipinjam menggunakan  algoritma  k-means,  dari  cluster  I  (tinggi)  dari  pengelompokkan  data  k-means  pada  Tabel  9  terdapat  10 jumlah kode dan judul buku dengan jumlah buku yang tersedia sebanyak 295 dengan rata-rata jumlah buku yang dibaca adalah  9  buku  dan  rata-rata  jumlah  buku  yang  dipinjam  sebanyak  11  buku  dan  pada  cluster  II  (rendah)  dari pengelompokkan data k-means pada Tabel 10 terdapat 10 jumlah kode dan judul buku dengan jumlah buku yang tersedia sebanyak 115 dengan rata-rata jumlah buku yang dibaca adalah 5 buku dan rata-rata jumlah buku yang dipinjam sebanyak 4 buku.

## 3.2 Hasil Pengujian Penerapan Algoritma K-Means dalam Pengelompokkan Data Pinjam
Untuk mendapatkan hasil pengelompokkan pada tahap selanjutnya dilakukan tahapan dengan menampilkan hasil akhir dalam  mengelompokkan  jumlah  peminjaman  buku  pada  tahun  2022  pada  perpustakaan  UNIVED,  sehingga  dapat diketahui hasil pengelompokkan seperti yang terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Sebaran Cluster k-means

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dengan penelitian yang dilakukan maka penelitian ini menghasilkan pengelompokkan judul buku yang di pinjam di berdasarkan dengan jumlah ketersediaan buku, sehingga dengan mengimplementasikan pengelompokkan data dengan algoritma k-
Herlina Latipa Sari, Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam  Menggunakan Algoritma K-Means.
means ini akan menentukan buku yang paling banyak diminati yang dilihat dari jumlah ketersediaan buku, buku yang dibaca, dan buku yang dipinjam. Dari hasil penerapan  data mining untuk pengelompokkan  judul buku yang  dipinjam  di  perpustakaan  universitas dehasen  bengkulu  menggunakan  algoritma  k-means yang  telah  diterapkan    judul  buku  telah  terkelompok  menjadi  2  cluster  sesuai kriteria yang ditentukan yaitu jumlah buku yang tersedia, jumlah buku yang di baca dan jumlah buku yang dipinjam  dengan hasil perhitungan yang ditunjukkan dari cluster I (tinggi) dari pengelompokkan data k-means terdapat 10 jumlah kode dan judul buku dengan jumlah buku yang tersedia sebanyak 295 dengan rata-rata jumlah buku yang dibaca  adalah 9 buku dan rata-rata jumlah buku yang dipinjam sebanyak 11 buku dan pada cluster II (rendah) dari pengelompokkan data k-means terdapat 10 jumlah kode dan judul buku dengan jumlah buku yang tersedia sebanyak 115 dengan rata-rata jumlah buku yang dibaca adalah 5 buku dan rata-rata jumlah buku yang dipinjam sebanyak 4 buku.

## REFERENCES
[1]    T. Alfina T, B. Santosa, dan A.R. Barakbah, “Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-means dan Gabungan Keduanya dalam Dluster Data (Studi kasus : Problem Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri ITS),” Jurnal Teknik ITS. Vol.1, (Sept, 2012), ISSN :2301-9271,A-521-A-525.
[2]      A. Riani, Y. Susianto, dan N. Rahman, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) , Vol.1, No.01, Desember 2019, pp 23-34, DOI : 10.35970/jinita.v1i01.64.
[3]     D.S. Silitonga, S. Saefullah, dan R.Dewi, “Analisis Metode Naïve Bayes dalam Memprediksi Tingkat Pemahaman Mahasiswa terhadap Mata Kuliah berdasarkan Posisi Duduk,” dalam Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 2019, vol.1, hlm. 427-436.
[4]    L. Iryani, “Penerapan Datamining Menentukan Minat Baca Mahasiswa Di Perpustakaan Universitas Bina Darma Palembang, Menggunakan  Metode  Clustering,” INTECOMS  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci., vol.3,  no.  1,  pp.  82-89,  2020, doi:10.31539/intercoms.v3i1.1251.
[5]     Asminah, “Sistem Penentuan Penambahan Koleksi Buku di Perpustakaan Menggunakan Metode K-Means Clustering ,” Journal of information system research (JOSH), vol.4, No.1, pp 330-338, 2022, doi:10.47065/josh.v4i1.2383.
[6]    D.A. Fakhri, S. Defit, and Sumijan, ”Optimalisasi Pelayanan Perpustakaan terhadap Minat Baca Menggunakan Metode K-means Clustering,” j.Inf dan Teknol., vol.3, pp. 160-166, 2021, doi : 10.37034/jidt.v3i3.137.
[7]    G.E.I. kambey, R. Sengkey, A. Jacobus, “Penerapan Clustering pada Aplikasi Pendeteksi Kemiripan Dokumen Teks Bahasa Indonesia,” Jurnal Teknik Informatika, vol.15, no. 2, hal. 75-82, 2020, p-ISSN : 2301-8402, e-ISSN : 2685-368X .
[8] Noviyanto, “Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian Penderita COVID-19 Berdasarkan Negara di Benua  Asia,” Paradigma-Jurnal  Informatika  dan  Komputer, vol.  22,  No.  22,  hal  183-188,  2018,  DOI: http://doi.org/10.31294/p.v21i2 .
[9]     Nurmah, S. Nurajizah, A. Salbinda, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan pada Toko Fashion Hijab Banten,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI , vol. 7, No. 2, hal 158-163, 2021, DOI : 10.31294/jtk.v4i2.
[10]    Yulia,  M.Silalahi,  ”Penerapan  Data  Mining  Clustering  dalam  mengelompokkan  buku  dengan  metode  k-means,”  Indonesian Journal of Computer Science, Vol.10, No.1, Ed. 2021, Hal 77-89, ISSN 2302-4364 (print) dan 2549-7286 (online).
[11]    D.  Siburian,  S.  R.  Andani,  I.P.  Sari,  “Implementasi  Algoritma  k-means  untuk  pengelompokkan  peminjaman  buku  pada perpustakaan sekolah,” Journal of machine learning and artificial intelligence, Vol.1, No.2, Juni 2022, pp 115-124, DOI : 10- 55123/jomlai.v1i2.725, ISSN : 2828-9102 (print), 2828-9099 (online)
[12]   J. Nasir, “Penerapan Data Mining Clustering dalam Mengelompokkan Buku dengan Metode K-Means,” Junal Simetris, Vol.2, No.2, November 2020, P-ISSN : 2252-4983, E-ISSN : 2549-3108.
[13]  N. N. Hasanah, A.S. Purnomo, “Implementasi Data Mining untuk pengelompokkan Buku menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi KAsus : Perpustakaan Politeknik LPP Yogyakarta),” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Bisnis, Vol. 4, No. 2, Juli 2022, Hal. 300-311, DOI : http://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499 .
[14]   C.S.D. Sembiring, L. Hanum, P. Tamba, ”Penerapan data mining menggunakan algoritma k-means untuk menentukan judul skripsi dan jurnal penelitian (studi kasus FTIK UNPRI,” Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima (JUSIKOM PRIMA), Vol.5, No.2, Februari 2022, hal 80-85, E-ISSN : 2580-2879.
[15]   J. Hutagalung, N. L. W. S. R. Ginantra, G. W. Bhawika, W. G. S. Parwita, A. Wanto, and P. D. Panjaitan, “Covid-19 Case and Deaths  in  Southeast  Asia  Clustering  using  K-Means  Algoritma  “,  Journal  of  physics  :  Conference  Series,  vol,1783,  no.  1, p.012027, 2021.
[16]    M.  S.  Rosa  A.S,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek.,  Cetakan  Pe.  Bandung  :  INFORMATIKA BANDUNG, 2018.
[17]    A.  B.  Wahid,  “Analisis  Metode  Waterfall  Untuk  Pengembangan  Sistem  Informaso,” Jurnal  Ilmu-ilmu  Informatika  dan Manajemen STMIK, oktober 2020, ISSN: 1978-3310, E-ISSN: 2615-3467.
[18]    S. H. Bariah dan M. I. S. Putra, “Penerapan Metode Waterfall pada Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa,” Jurnal Petik, vol. 6 no. 1, hal 1-6, 2020, p-ISSN: 2640-7363, e-ISSN: 2614-6606 .
[19]   A. Taufik, A Christian, T. Asra, “Perancangan Sistem Informasi Penjualan Peralatan Kesehatan Dengan Metode Waterfall,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, vol. V,no. 1, hal 59-64, 2019, DOI : 10.31294/jtk.v4i2.
[20]   Nurahman dan Prihandoko, “Perbandingan Hasil Analisis Teknik Data Mining ‘Metode Decision, Tree Naive Bayes , Smo dan Part untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Militus,” Inform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 4, no. 1, Jan 2019.
[21]   N. A. Febriyati, A. D. GS, and A.  Wanto. “ GRDP Growth Rate Clustering in Surabaya City uses the K-Means Algorithm,” International Journal of Information System & Technology, vol. 3, no. 2, pp. 276-283, 2020.
[22]   M. A. Hanafiah, A. Wanto, and P.B. Indonesia,  “Implementation of Data Mining Algoritms for Grouping Poverty Lines by Distric/City in North Sumatra,” International Journal of Information System & Technology, vol. 3, no. 2, pp. 315-322, 2020.