## Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Pengelolaan Efisien Tata Letak Buku Dalam Lingkungan Perpustakaan

## Dzulfikri Akbar Dollar, Ilka Zufria
Sains Dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* dzulfiblogger@gmail.com, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: dzulfiblogger@gmail.com Submitted: 17/11/2023; Accepted: 30/12/2023; Published: 30/12/2023
Abstrak – Perpustakaan  memainkan  peran  sentral  dalam  menyediakan  akses  informasi  yang  efisien  dan  sesuai  minat  bagi masyarakat. Sistem penyusunan perpustakaan pada saat ini di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan kota Medan adalah dengan penyusunan perpustakaan menggunakan nomor panggil. Sistem ini kurang efisien bagi pembaca yang ingin mencari buku yang menarik, hal ini dapat menurunkan minat baca masyarakat dan menganggap perpustakaan adalah tempat yang membosankan. Oleh karena itu peneliti mencoba membuat penyusunan tata letak buku menjadi lebih optimal dengan memprioritaskan buku yang  paling  banyak  diminati.  Penggunaan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  mengoptimalkan  tata  letak  buku  di  Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan dapat membantu dalam menyusun pola penyusunan buku berdasarkan data historis peminjaman dan memfasilitasi akses yang lebih baik terhadap koleksi yang diminati oleh pengunjung perpustakaan. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data peminjaman buku dari bulan-bulan sebelumnya dan pengolahan data menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  perhitungan  Euclidean  Distance.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penerapan algoritma  ini  berhasil  dalam  memprediksi  pola  penyusunan  buku  yang  sesuai  dengan  minat  pembaca.  Pola  tata  letak  yang disusun secara adaptif mampu meningkatkan ketersediaan buku yang diminati di area perpustakaan yang mudah diakses oleh pengunjung. Hal itu dapat dilihat dari hasil penelitian pada bulan mei dengan perioritas bulan selanjutnya adalah koleksi umum, dan hasil pada bulan juni benar koleksi umum adalah prioritas, lalu pada bulan juni prioritas koleksi adalah umum dan benar pada bulan april prioritas adalah umum dari hasil tersebut penggunaan algoritma K-Nearest Neighbor terbukti berhasil dalam penyusunan tata letak buku secara optimal.
Kata Kunci: Algoritma K-Nearest Neighbor; Optimisasi Koleksi Buku; Euclidean Distance; Pola Penyusunan Buku Adaptif; Kemudahan Akses Informasi; Tata Letak Buku.
Abstract – The library plays a central role in providing efficient access to information tailored to the interests of the community. The current system of organizing the library at the Medan City Library and Archives Department involves using call numbers. This system isn't very efficient for readers looking for interesting books, which can decrease people's interest in reading and perceive the library as a dull place. Hence, researchers have attempted to optimize book layout by prioritizing the most popular books.  Using  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm  to  optimize  the  book  layout  at  the  Medan  City  Library  and  Archives Department can assist in arranging book patterns based on historical borrowing data and facilitate better access to collections favored by library visitors. The research method involves collecting book borrowing data from previous months and processing it  using  the  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  with  Euclidean  Distance  calculation.  The  research  results  demonstrate  that implementing this algorithm successfully predicts book arrangement patterns that align with reader interests. An adaptively arranged layout enhances the availability of popular books in easily accessible areas of the library for visitors. This is evident from the research findings in May, where the priority for the following month was the general collection. Similarly, in June, the  priority  was  indeed  the  general  collection,  confirming  that  the  algorithm's  use of K-Nearest  Neighbor  is  successful  in optimizing book layout.
Keywords : K-Nearest Neighbor Algorithm; Book Collection Optimization; Euclidean Distance; Adaptive Book Arrangement Patterns; Information Access Convenience; Book Layout

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan merupakan unit pelayanan di dalam lembaga yang kehadirannya hanya dapat dibenarkan jika mampu membantu  pencapaian  pengembangan  tujuan-tujuan  yang  bersangkutan.  Penekanan  tujuan  keberadaan perpustakaan  adalah  pada  aspek  edukatif  dan  rekreatif.  Secara  umum  perpustakaan  sebagai  salah  satu  sumber informasi akan sangat bermanfaat apabila perpustakaan tersebut dapat menyediakan informasi dengan mudah dan cepat. Hal ini dapat terwujud apabila pengelolaan perpustakaan tersebut didukung oleh sarana dan prasarana, dana dan sumber daya yang sesuai dengan bidangnya sehingga mampu mengelola perpustakaan dengan baik.
Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan  Pemerintah  Kota  Medan  adalah  perpustakaan  umum  yang  bertujuan untuk memberdayakan masyarakat melalui perpustakaan. Sistem penyusunan perpustakaan pada saat ini di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan kota Medan adalah dengan penyusunan perpustakaan menggunakan nomor panggil sebagai contoh 000 - 009 adalah untuk kategori subjek Karya umum, 100 – 199 adalah untuk tema subjek filsafat.
Bagi pembaca yang ingin mencari buku yang menarik hal ini akan membuat pembaca cepat bosan karena pada awal melihat buku sudah disuguhkan dengan buku buku yang kurang diminati oleh sebagian besar pembaca. Untuk itu kami merancang penyusunan berdasarkan keminatan pembaca perbulan sehingga pada awal pembaca masuk ke perpustakaan sudah disuguhkan buku buku yang menarik dan kemungkinan besar akan meningkatkan minat baca masyarakat.
Untuk meningkatkan hobi minat baca, pengelolaan tata letak buku juga perlu diperhatikan oleh pustakawan, ada berbagai macam cara untuk pengelolaan tata letak buku disini penulis ingin menerapkan pengelolaan tata letak buku menggunakan metode K-Nearest Neighbor.
Dalam hal pengelolaan tata letak buku di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan pengklasifikasi lebih baik dari asosiasi karena K-NN dapat digunakan untuk menentukan lokasi terbaik untuk menempatkan buku baru  berdasarkan  kesamaan  atribut  dengan  buku-buku  yang  sudah  ada  diperpustakaan,  sedangkan  asosiasi cenderung lebih cocok untuk menemukan pola atau hubungan antara item-item dalam transaksi atau dataset yang besar,  dalam  pengaturan  tata  letak  buku,  fokusnya  lebih  pada  menempatkan  buku-buku  ke  lokasi  yang  paling sesuai  berdasarkan  atribut-atribut  spesifik,  yang  lebih  mendukung  konsep  klasifikasi  daripada  asosiasi.  Hal  ini juga terkandung dalam Al-Quran Surah Al Baqarah ayat 148 yang bunyinnya:
ٍّ لُكِل انْلَعَج ٍّْمُكْنِم ٍّ ةَع ْرِش ٍّ اجاهْنِم َو ٍّْوَل َو ٍَّءاش ٍَُّاللّ ٍّْمُكَلَعَجَل ٍّ ةَمُأ ٍّ ةَد ِحاو ٍّْنِكل َو ٍّْمُك َوُلْبَيِل يِف اَم ٍّْمُكاتآ اوُقِبَتْساَف ٍِّتارْيَخْلا ىَلِإ ٍَِّاللّ مُكُع ِج ْرَم ٍّ اعيِمَج
Artinya: "Untuk tiap-tiap umat di antara kalian, Kami berikan aturan dan jalan yang terang. Sekiranya Allah menghendaki,  niscaya  kalian  dijadikan-Nya  satu  umat  (saja),  tetapi  Allah  hendak  menguji  kalian  terhadap pemberian-Nya  kepada  kalian,  maka  berlomba-lombalah  berbuat  kebajikan.  Hanya  kepada  Allah-lah  kembali kalian semuanya." dalam surah Al Baqarah itu dijelaskan hendaknya berlomba-lomba berbuat kebajikan hal itu termasuk dalam niat kami yaitu untuk membantu pengguna perpustakaan agar lebih mudah dalam pemilihan buku bacaan pada perpustakaan.
K-Nearest Neighbor  merupakan salah satu algoritma  yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi [1]. K-NN termasuk kelompok  instance  based  learning. K-Nearest Neighbor  (KNN) merupakan salah satu dari berbagai metode dalam proses klasifikasi suatu objek yang didasari pada informasi data yang mempunyai jarak sangat dengan dengan suatu objek tertentu. Algoritma KNN bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian objek menurut suatu atribut dan sampel data latih. Dalam konteks pengelolaan efisiensi tata letak buku di lingkungan perpustakaan,  penggunaan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  untuk  klasifikasi  tata  letak  buku  dapat memanfaatkan  informasi  dari  buku-buku  yang  telah  tersusun  sebelumnya  sebagai  data  latih.  Dasar  klasifikasi dalam  K-NN  adalah  memanfaatkan  informasi  dari  data  latih  yang  tersedia  untuk  mengklasifikasikan  atau menempatkan  objek  baru  ke  dalam  kategori  atau  lokasi  yang  sesuai  berdasarkan  kemiripan  dengan  tetangga terdekatnya. Dalam konteks tata letak buku, ini bisa berarti atribut buku, data lokasi dan tata letak informasi dari data tata letak buku yang sudah ada di perpustakaan dapat menjadi dasar dalam menentukan lokasi yang sesuai untuk  menempatkan  buku,  K-NN  menggunakan  data  masa  lampau  dari  buku-buku  yang  telah  ditempatkan sebelumnya untuk menemukan pola atau kemiripan dengan buku baru yang akan ditempatkan.
Metode ini  juga didukung oleh penelitian terdahulu seperti  implementasi algoritma  K-Nearest Neighbor dalam  menentukan  buku  berdasarkan  peminatan  hasil  akurasi  pada  penelitian  ini  sebesar  98,75%  [2],  lalu  ada sistem  rekomendasi  buku  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor  pada  Gramedia,  dalam  penelitian  ini  sistem  ini menghasilkan  uji  presisi  sebesar  80%  [3],  lalu  penelitian  selanjutnya  adalah  penerapan  algoritma  K-Nearest Neighbor untuk memprediksi kelulusan mah asiswa berdasarkan pengujian nilai K dari 1 sampai 10 dipilihlah nilai  k  5  sebagai  nilai  tengah  k  yang  mempunyai  akurasi  tinggi,  dengan  hasil  pengolahan  data  set penjualan  obat  tahun  2017-2019  yang  diklasifikasikan  berdasarkan  nama  obat  yang  sama didapatkanlah  hasil  akurasi  sebesar  100%  yang  artinya  dan  set  dapat  digunakan  pada  tahapan selanjutnya sebagai data yang valid digunakan [4] , lalu penelitian selanjutnya adalah implementasi algoritma K-Nearest Neighbor dalam menentukan jurusan menggunakan metode Euclidean Distance berbasis web pada smp setia gama, pada penelitian ini nilai akurasi paling tinggi adalah 79,68% pada nilai k=7 dengan recall sebesar 85% dan  precision  sebesar  83%  dengan  nilai  k  yang  sama,  sehingga  algoritma  K-Nearest  Neighbor  baik  digunakan dalam menentukan jurusan yang cocok pada smp setia gama [5], penelitian selanjutnya adalah klasifikasi text judul buku perpustakaan untuk menentukan kategori buku menggunakan K-Nearest Neighbor pada penelitian ini Hasil dari  penelitian  ini  adalah  nilai  akurasi  tertinggi  terdapat  pada  K=12  yaitu  sebesar  72.50%  [6],  penelitian selanjutnya adalah implementasi K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi bunga dengan ekstraksi fitur warna RGB, hasil  menunjukkan  bahwa  kolaborasi  metode  klasifikasi  KNN  dengan  ekstraksi  fitur  warna  RGB  memiliki kelemahan  terhadap  percobaan  pertama  dengan  akurasi  50-60%  pada  K=5.  Percobaan  kedua  memiliki  akurasi sekitar 90-100% pada K=5. Peningkatan akurasi, precision dan recall terjadi ketika menaikkan jumlah K yaitu dari K=1 menjadi K=3 dan K=5 [7].
Dari penelitian terdahulu diatas rata rata nilai akurasi dalam penggunaan algoritma KNN adalah lebih dari 70% hal ini membuktikan metode KNN baik digunakan dalam pengklasifikasifikasi pengolaan tata letak buku di perpustakaan.
Berdasarkan dari paparan permasalahan, maka penulis mengusulkan judul penerapan algoritma K-Nearest Neighbor untuk penegelolaan tata letak buku di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan karena Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode pengklasifikasian data yang memiliki konsistensi yang kuat, dengan  cara  mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama  berdasarkan pencocokan bobot [8].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  membuat  sebuah  penyusunan  buku  dengan  algoritma  K-Nearest Neighbor  untuk  mengelompokan  buku  sesuai  keminatan  masyarakat  berdasarkan  bulan-bulan  sebelumnya
sehingga  masyarakat  dapat  langsung  menikmati  buku  yang  paling  banyak  diminati  berdasarkan  data  data sebelumnya  dan  juga  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dapat  membantu  dalam  penyusunan  karena  algoritma  ini dapat  mengklasifikasi  data  dengan  cara  mencari  kasus  dan  menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru  dan  kasus lama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan awal dari penelitian ini adalah dilakukan pengumpulan data, pengumpulan data dikumpulkan dengan cara studi  lapangan  dan  studi  pustaka,  pada  tahap  studi  lapangan  dilakukan  observasi  tentang  kekurangan  dari perpustakaan  di  Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan  Kota  Medan  serta  wawancara  dengan  pegawai  disana,  lalu kami  melakukan  studi  pustaka,  hasil  dari  studi  pustaka  kami  menggunakan  Metode  K-NN  untuk  mengatasi masalah  di  Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan  Kota  Medan  mengenai  tata  letak  buku,  Kemudian  menganalisa kebutuhan tentang apa saja yang dibutuhka, lalu melakukan perancangan untuk mencapai hasil yang diinginkan, dan juga melakukan penerapan serta pengujian dari aplikasi yang telah dirancang, Waktu penelitian dilaksanakan pada Semester tujuh bulan Januari 2023 hingga bulan Mei 2023, mempelajari studi literatur pada bulan januari, pengumpulan data pada bulan februari, perencanaan sistem pada bulan maret, penyusunan bab pada bulan april, proses pembuatan model pada bulan mei, dan pengujian pada bulan juni

## 2.1.1 Kerangaka Penelitian
Gambar 1 merupakan kerangka penelitian yang dibuat guna menjelaskan proses penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.1.2 Pengumpulan data
1. Studi Lapangan
a. Observasi
Pada tahap pertama penelitian ini dimulai dari observasi kekurangan dari Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota  Medan  dari  hasil  pengamatan  kami  terdapat  kekurangan  dalam  penyusunan  buku  di  Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan.
b. Wawancara
Untuk lebih meyakinkannya lagi kami juga telah mewawancarai salah satu pegawai di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan yang bernama ibu Anna Nevida Lubis, ibu Anna menjabat sebagai ketua tim bidang pembinaan dan pengawasan kearsipan. Ibu Anna berpendapat bahwa penyusunan tata letak buku diperpustakaan sudah  bagus  bagi para  mahasiswa khususnya  yang telah  memiliki tujuan pencarian  buku namun  untuk  kalangan  pengunjung  yang  memiliki  keminatan  membaca  buku  pengunjung  sering  sekali mengobservasi hampir seluruh judul buku sebelum memilih buku yang diinginkan hal ini akan membuat pengunjung menghabiskan waktu lebih banyak untuk memilih buku saja. Dari hasil wawancara diatas kami menyimpulkan perlunya penyusunan buku yang lebih tepat untuk menghemat waktu pencarian buku dan meningkatkan minat baca masyarakat.

## 2. Studi Pustaka
Kemudian kami melakukan pengumpulan data menggunakan studi literatur dengan mencari referensi teori dari buku,  jurnal serta referensi  yang relevan dengan  penyusunan buku dan kemudian kami  mengumpulkan data data  yang  diperoleh  dari  Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan  Kota  Medan.  Data  yang  digunakan  yaitu  data peminjaman buku dari tahun 2022 sampai tahun 2023 dengan 8 kategori yaitu koleksi anak, koleksi Bahasa asing,  koleksi  difabel,  koleksi  keliling,  koleksi  LTPS,  koleksi  refrensi  dan  koleksi  terbitan  berkala,  masing masing katageri akan dimasukan kedalam 7 rak buku yang terdiri dari rak bagian depan, rak bagian tengah dan rak bagian belakang. Dalam kasus kali ini kami akan menggunakan metode K-NN (K Nearest Neighbor) K- Nearest Neighbors adalah sebuah klasifikasi berdasarkan Data Training K-Nearst Neighbors memiliki prinsit sederhana  bekerja  berdasarkan  jarak terpendek dari sempel uji ke sempel data  latih  [9]. Jumlah  nilai  K dan rumus jarak dari data pengujian ditentukan dengan menggunakan 4 rumus perhitungan yaitu, rumus Euclidean Distance, Minkowski, Manhattan dan Chebyshev [10].
a. Kajian Terdahulu
Kami  juga  mengumpulkan  data  berupa  kajian  terdahulu  guna  memperkuat  penggunaan  KNN  pada penyusunan buku di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan. Data datanya antara lain terdapat pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Perolehan Akurasi Penelitian Terdahulu Menggunakan Algoritma KNN No Author Judul Keterangan 1 Tangkelayuk Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes Dan Decision Tree [11] Hasil penelitian ini menunjukkan metode K-Nearest Neighbors memiliki tingkat akurasi paling tinggi sebesar 86.88% dibandingkan dengan Decision Tree sebesar 80.84% dan Naïve Bayes sebesar 63.60%, sehingga metode K-Nearest Neighbors merupakan metode yang paling baik untuk klasifikasi data 2 Dinata Klasifikasi Sekolah Menengah Pertama/Sederajat Wilayah Bireuen Menggunakan Algoritma K – Nearest Neighbor Berbasis Web dengan fitur Menu Utama, Menu Data, Perhitungan Algoritma K-NN [12] Hasil penelitian dengan menggunakan K- NN dan pendekatan Euclidean Distance dengan k=3, diperoleh nilai Precision sebesar 63,67%, Recall  68,95% dan Recall sebesar 79,33%. 3 Anshori, Putri, and Tibyani Implementasi Metode K- Nearest Neighbor untuk Rekomendasi Keminatan Studi dengan fitur Data, Scoring, dan Hitung [2] Dari pengujian data uji sebanyak 30 data mahasiswa yang sudah memilih keminatan maka didapatkan hasil akurasi sebanyak 76,66% terhadap data latih dengan nilai K yang paling optimal adalah K bernilai 10, maka dapat disimpulkan system rekomendasi keminatan ini dapat membantu mahasiswa memberikan rekomendasi keminatan yang akan dipilih 4 Azam Feature Extraction based Text Classification using K – Nearest Neighbor Algorithm [13] Pengolahan data dan langkah-langkah pembersihan diinduksi pada dataset dan kelas yang dipilih Masalah ketidakseimbangan dianalisis untuk meningkatkan kinerja teks algoritma klasifikasi. Hasil percobaan menunjukkan akurasi lebih dari 7% menggunakan K-NN dan dapat diketahui algoritma KNN lebih baik dibandingkan NB. 5 Alvian Klasifikasi Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor (KNN) Pada SMA Negeri 2 Situbondo [14] Hasil dari penelitian ini didapatkan akurasi sebesar 94%, presisi 91% dan Recall  91%. Akurasi tesebut didaptkan pada Data Training fold K = 5 skenario 5 dengan KNN 7.
b. Recall
Pada  penelitian  ini  juga  menggunakan  tehnik  validasi  model  yaitu  Recall.  Cross  validation  atau  dapat disebut estimasi rotasi adalah sebuah teknik validasi model untuk menilai bagaimana hasil statistik analisis akan menggeneralisasi kumpulan data independent [15] [14].
c. Data Mining
Kami  juga  menggunakan  metode  pengumpulan  informasi  yaitu  Data  Mining,  Data  Mining  merupakan metode  dalam  pengumpulan  informasi  yang  belum  atau  tidak  terlihat  dari  Database  berukuran  besar. Pengambilan dari data-data dapat membantu untuk menganalisis pola dan karakter masa depan (prediksi), serta memungkinkan untuk menarik kesimpulan dan pengambilan keputusan. Analisis dari data tersebut dapat  merupakan  proses  dalam  menganalisis,  membersihkan,  dan  membuat  model  data  agar  mendapat informasi  dan  kesimpulan  yang  dibutuhkan  dan  berguna  [16].  Pada  fase  ini  yang  dilakukan  adalah menerapkan algoritma atau metode pencarian pengetahuan. Ini adalah  langkah penting di  mana Teknik kecerdasan diterapkan untuk mengekstrak pola informasi yang berpotensi berguna dari data yang dipilih [17]. Penggunaan Data Mining membutuhkan metode yang dapat mengelola data peminjaman buku sehingga mendapatkan hasil prediksi buku favorit [18] [19].
d. Confusion Matrix
Kemudian  kami  menggunakan  pengklasifikasi  kebenaran  jumlah  data  menggunakan  Confusion  Matrix, Confusion Matrix adalah tabel yang menyatakan klasifikasi jumlah data uji yang benar dan jumlah data uji yang salah [20].

## 2.1.3 Analisis Kebutuhan
1. Analisis kebutuhan non fungsional
Analisis kebutuhan non fungsional dibagi menjadi dua, yaitu analisis kebutuhan perangkat lunak dan analisis kebutuhan perangkat keras. Analisis perangkat keras bertujuan untuk  memudahkan proses perancangan dan implementasi dalam pembangunan sistem ini a. Analisis kebutuhan perangkat lunak
Analisis ini dibutuhkan untuk mengetahui spesifikasi minimum yang dibutuhkan untuk membangun sebuah software, software yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
1. Web browser
2. XAMPP
b. Analisis kebutuhan perangkat keras Kebutuhan spesifikasi minimum perangkat keras yang dibutuhkan oleh pengguna untuk menjalankan aplikasi ini adalah:
1. Komputer
2. Server
2. Analisis kebutuhan fungsional
Analisis kebutuhan fungsional merupakan gambaran dari proses-proses mengenai sistem yang berjalan pada system penyusunan buku di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan. Pada dasarnya, ada tiga hal yang dikerjakan sistem ini, menerima masukan, mengolah masukan dan mengeluarkan respon hasil pengolahan.

## 2.1.4 Perancangan
Penelitian  ini  menganalisis  terhadap  hasil  studi  literatur  untuk  mengetahui  dan  mendapatkan  pemahaman mengenai metode yang penulis analisis yaitu pembagian  Data Training dan data uji dengan pengaruh jumlah  K dalam  K-Nearest  Neighbor.  Untuk  lebih  jelas  dalam  mendeskripsikan  proses  dalam  penelitian  ini  maka  akan dijelaskan tahapan demi tahapan dalam sub bab ini. Adapun tahapan-tahapannya secara garis besar dapat dilihat pada Gambar 2. Adapun dari gambar dapat dilihat Flowchart rancangan penelitian dalam penyelesaian algoritma K-NN dijelaskan sebagai berikut:
Kami juga membuat media penyajian sistematis tentang proses logika menggunakan Flowchart, Flowchart adalah sebuah media penyajian sistematis tentang proses dan logika dari kegiatan pengolahan data dan informasi atau penggambaran dari tahapan dan urutan prosedur dari suatu program [21].
Pada  gambar  2  merupakan  flowchart  mengenai  langkah-langkah  dari  rancangan  penelitian,  langkah pertama dalam  melakukan analisis penelitian dilakukan penentuan dataset, adapun disini penulis  menggunakan dataset  Machine Learning. Selanjutnya  menentukan  nilai  K dan  hitung  jarak euclidean dari setiap  data, setelah didapat hasil jarak setiap data maka diurutkan berdasarkan ascending. Setelah terurut maka dilakukan penentuan jarak  terdekat  sehingga  di  kelompokkan  dan  berpasangan.  Maka  selanjutnya  cari  kelas  tetangga  terbanyak sehingga  mendapatkan  hasil  klasifikasi.  Kelapan  faktor  karakteristik  kategori  buku  yang  digunakan  untuk penelitan yaitu koleksi anak, koleksi Bahasa asing, koleksi difabel, koleksi keliling, koleksi LTPS, koleksi refrensi dan koleksi terbitan berkala. Sehingga dengan adanya banyak faktor yang diteliti dan record data yang ada dalam penentuan  letak buku,  maka diperlukan sebuah  metode yang dapat digunakan untuk menghasilkan  secara tepat dan  akurat  dalam  menentukan  jenis  koleksi  buku.  Adapun  penelitian  ini,  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi data. Pada sub bab ini penulis menggunakan data latih dari Dataset Iris dengan jumlah data sebanyak 10 record dan data uji sebanyak 1 record, yang mana jumlah attribut data yang diambil berjumlah 4 atribut.
Start Input Testing Data Set nilai K = 5 Calculate data dengan distance of Euclidian 1)2 + ( 2)2 + + ( )2 Ambil data sesuai dari nilai K yang telah di tetapkan Bandingkan berapa banyak data yang diminati If minat > 2 no End Minat yes Tidak Minat Input Data Acuan Hasil Calculate Urutkan Hasil Calculate dari terkecil ke terbesar Data Hasil Calculate Terurut
Gambar 2. Flowchart Rancangan Penelitian
Adapun  manfaat  yang  dapat  disimpulkan  dari  data  diatas  adalah  bahwa  system  yang  dibangun  dapat memudahkan  dalam  proses  K-Nearest  Neighbor untuk  mengetahui  kinerja  dan  peningkatan  akurasi.  Nilai  K  1 hingga  10  yang  akan  diuji  persentase  dari  hasil  analisis  menggunakan  metode  K-NN  kemungkinan  akan memperoleh nilai yang lebih tinggi, dan dari penelitian penelitian terdahulu rata rata hasil pengujian menggunakan metode K-Nearest Neightbor dalam klasifikasi data memiliki akurasi persentase yang baik Ketika menggunakan data random maupun tidak.

## 2.1.4 Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kantor  Dinas  Perpustakaan  dan  Kearsipan  Kota  Medan,  Jalan  Iskandar  Muda No.270 Petisah Tengah, Kec. Medan Metisah Kota Medan, Sumatera Utara 20111, disinilah peneliti melakukan penelitian  dan  memperoleh  data  untuk  kemudian  dilakukan  riset  serta  melaksanakan  proses  dan  tahap-tahap penelitian serta proses rekayasa.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Hasil  penelitian  saya  menerapkan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  perhitungan  jarak  menggunakan Euclidean  Distance.  Penelitian  ini  juga  menggunakan  4  attribut  yang  merupakan  4  beluan  terakhir  dari  bulan sekarang.  Data  set  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  dari  jumlah  pinjaman  4  bulan  terakhir berdasarkan kategori buku anak, buku bahasa asing, koleksi difabel, koleksi keliling dll. Sebelum data diolah data telah dihitung berdasarkan kategorinya sesuai dengan seberapa banyak buku telah dipinjam.

## 3.1.1 Analisis Data
Berikut  adalah  rangkuman  analisis  data  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  penyusunan  buku perpustakaan:
1. Konsep K-Nearest Neighbor:
K-NN  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  sejumlah  K  tetangga terdekat  dalam  ruang  fitur.  Dalam  konteks  perpustakaan,  ini  dapat  digunakan  untuk  Menyusun  buku berdasarkan kategori terpopuler.
2. Data Training:
Untuk menerapkan K-NN dalam penyusunan buku perpustakaan, sudah diambil Data Training yang mencakup atribut-atribut buku seperti genre, penulis, tahun terbit, dan atribut lain yang relevan kemudian data tersebut kami olah berdasarkan koleksi. Data Training tersebut bisa anda lihat pada tabel 2. Kemudian data data tersebut kami rekap sebagai berikut
Tabel 2. Rekapitulasi Data Training NO Bulan Koleksi Anak Bahasa Asing Difabel Koleksi keliling Koleksi LTPS Koleksi Refrensi Koleksi Terbitan Berkala Koleksi Umum 1 Januari 17 2 0
15 0 0 18 131 2 Februari 23 0 0
13 2 0 13 245 3 Maret 22 5 0
20 2 0 14 232 4 April 7 1 0
10 2 0 18 154 5 Mei 10 1 0
25 2 0 22 212 6 Juni 24 2 0
19 1 0 17 165
3.  Penentuan Parameter K:
Pada kasus ini kami telah menentukan nilai K yaitu 3. Nilai K ini mengontrol berapa banyak tetangga terdekat yang akan digunakan dalam pengklasifikasian. Nilai K yang terlalu kecil bisa menyebabkan model overfitting, sedangkan nilai K yang terlalu besar bisa menyebabkan model underfitting.
4.  Perhitungan Jarak:
Metode  K-NN  menggunakan  perhitungan  jarak  (seperti  Euclidean  Distance  atau  cosine  similarity)  untuk menentukan  penyusunan  buku  berdasarkan  data  yang  popular  pada  bulan  selanjutnya.  Berikut  adalah perhitungan dengan Euclidean Distance untuk Data Training pada Tabel 2.
a. Kasus Pertama
Pada  contoh  kasus  pertama  Data Training  yang  digunakan  yaitu  dari  bulan  januari  hingga  april  data  di gunakan untuk menghitung prediksi pada bulan mei. Maka perhitunganya adalah sebagai berikut.
a) Jarak antara April dan Januari:
Jarakٍّ=ٍّ√((7ٍّ- 17)² + (1 - 2)² + (0 - 0)² + (10 - 15)² + (2 - 0)² + (0 - 0)² + (18 - 18)² + (154 - 131)²) Jarakٍّ=ٍّ√(100ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ25ٍّ+ٍّ2ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ529)ٍّ=ٍّ√(627)ٍّ=ٍّ25.63
b) Jarak antara April dan Februari:
Jarakٍّ=ٍّ√((7- 23)² + (1 - 0)² + (0 - 0)² + (10 - 13)² + (2 - 2)² + (0 - 0)² + (18 - 13)² + (154 - 245)²)
Jarakٍّ=ٍّ√(256ٍّ+ٍّ1+ٍّ0ٍّ+ 9ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ25ٍّ+ٍّ8281)ٍّ=ٍّ√(8572)ٍّ=ٍّ92.59
c) Jarak antara April dan Maret:
Jarakٍّ=ٍّ√((7ٍّ- 22)² + (1 - 5)² + (0 - 0)² + (10 - 20)² + (2- 2)² + (0 - 0)² + (18 - 14)² + (154 - 232)²) Jarakٍّ=ٍّ√(225ٍّ+ٍّ16ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ100ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ16ٍّ+ٍّ6084)ٍّ=ٍّ√(6455)ٍّ=80.34
Tabel 3. Hasil perhitungan jarak dari bulan januari sampai april Bulan Jarak Euclidean Januari 25.63 Februari 92.59 Maret 80.34
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7181
Setelah perhitungan jarak dilakukan, K-NN akan mengidentifikasi K buku terdekat dengan buku yang akan dikelompokkan atau diklasifikasikan. K-NN kemudian akan memutuskan kategori buku yang akan disusun pada bulan depan bedasarkan jarak terendah.
Tabel 4. Hasil perhitungan jarak dari bulan januari sampai april
Bulan Jarak Euclidean Januari 25.63 Februari 92.59 Maret 80.34
Kemudian  data  akan  diurutkan  berdasarkan  nilai  k  =3,  dan  akan  diambil  dari  nilai  terkecil  ke  terbesar, maka nilai yang diambil adalah nilai januari dengan nilai 25.63, maret dengan nilai 80.34, dan nilai februari dengan  nilai  92.59  dari  perbandingan  data tersebut  untuk  penyusunan  bulan  depan  prioritas  akan  sama dengan penyusunan bulan januari. Pada tabel 4 dibulan januari kemudian diurutkan dari nilai terbesar ke terendah.
Tabel 5. Hasil perhitungan jarak dari bulan januari sampai april Koleksi bulan Januari Koleksi Jumlah Umum 131 Koleksi terbitan berkala 18 Koleksi anak 17 Koleksi keliling 15 Bahasa asing 2 Difabel 0 Koleksi LTPS 0 Koleksi refrensi 0
Dari tabel 5 prioritas penyusunan untuk bulan mei adalah umum, koleksi terbitan berkala, koleksi anak, koleksi keliling, Bahasa asing, difabel, koleksi ltps, koleksi refrensi.
b. Kasus Kedua
Pada  contoh  kasus  kedua  Data  Training  yang  digunakan  yaitu  dari  bulan  januari  hingga  mei  data  ini digunakan untuk menghitung prediksi pada bulan juni. Maka perhitunganya adalah sebagai berikut a. Jarak antara Mei dan Januari:
Jarakٍّ=ٍّ√((10ٍّ- 17)² + (1 - 2)² + (0 - 0)² + (25 - 15)² + (2 - 0)² + (0 - 0)² + (22 - 18)² + (212 - 131)²) Jarakٍّ=ٍّ√(49ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ25ٍّ+ٍّ4ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ16ٍّ+ٍّ6561)ٍّ=ٍّ√(6656)ٍّ=ٍّ81.58
b. Jarak antara Mei dan Februari:
Jarakٍّ=ٍّ√((10- 23)² + (1 - 0)² + (0 - 0)² + (25 - 13)² + (2 - 2)² + (0 - 0)² + (22 - 13)² + (212 - 245)²) Jarakٍّ=ٍّ√(169ٍّ+ٍّ1+ٍّ0ٍّ+ٍّ144ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ81ٍّ+ٍّ1089)ٍّ=ٍّ√(1484)ٍّ=ٍّ38.52
c. Jarak antara Mei dan Maret:
Jarakٍّ=ٍّ√((10ٍّ- 22)² + (1 - 5)² + (0 - 0)² + (25 - 20)² + (2- 2)² + (0 - 0)² + (22 - 14)² + (212 - 232)²) Jarakٍّ=ٍّ√(144ٍّ+ٍّ16ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ25ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ0 +ٍّ64ٍّ+ٍّ400)ٍّ=ٍّ√(649)ٍّ=25.47
d. Jarak antara Mei dan April:
Jarakٍّ=ٍّ√((10ٍّ- 7)² + (1 - 1)² + (0 - 0)² + (25 - 10)² + (2 - 2)² + (0 - 0)² + (22 - 18)² + (212 - 154)²) Jarakٍّ=ٍّ√(9ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ225ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ16ٍّ+ٍّ3364)ٍّ=ٍّ√(3614)ٍّ=ٍّ60.11 Hasil dari perhitungan jarak dari bulan januari sampai maret adalah sebagai berikut.
Tabel 6. Hasil perhitungan jarak dari bulan januari sampai maret Bulan Jarak Euclidean Januari 81.58 Februari 38.52 Maret 25.47 April 60.11
Setelah perhitungan jarak dilakukan, K-NN akan mengidentifikasi K buku terdekat dengan buku yang akan dikelompokkan atau diklasifikasikan. K-NN kemudian akan memutuskan kategori buku yang akan disusun pada bulan depan bedasarkan jarak terendah.
Tabel 7. Hasil perhitungan jarak dari bulan januari sampai april
Bulan Jarak Euclidean Maret 25.47 Februari 38.52
Bulan Jarak Euclidean April 60.11 Januari 81.58
Kemudian  data  akan  diurutkan  berdasarkan  nilai  k  =3,  dan  akan  diambil  dari  nilai  terkecil  ke  terbesar, maka nilai yang diambil adalah nilai maret dengan nilai 25.47, februari dengan nilai 38.52, dan nilai april dengan  nilai  60.11  dari  perbandingan  data tersebut  untuk  penyusunan  bulan  depan  prioritas  akan  sama dengan  penyusunan  bulan  maret  .Pada tabel  7  dibulan  maret  kemudian  diurutkan  dari  nilai  terbesar  ke terendah.
Tabel 8. Pengurutan jumlah pinjam buku di bulan maret Koleksi Bulan Maret Koleksi Jumlah Umum 232 Koleksi anak 22 Koleksi keliling 20 Koleksi terbitan berkala 14 Bahasa asing 5 Koleksi LTPS 2 Difabel 0 Koleksi refrensi 0
Dari tabel 8 prioritas penyusunan untuk bulan juni adalah umum, koleksi anak, koleksi keliling, koleksi terbitan berkala, Bahasa asing, koleksi ltps, difabel, dan koleksi refrensi
c. Kasus ketiga
Pada  contoh  kasus  ketiga  Data  Training  yang  digunakan  yaitu  dari  bulan  januari  hingga  juni  data  ini digunakan untuk menghitung prediksi pada bulan juli. Maka perhitunganya adalah sebagai berikut a. Jarak antara Juni dan Januari:
Jarakٍّ=ٍّ√((24ٍّ- 17)² + (2 - 2)² + (0 - 0)² + (19 - 15)² + (1 - 0)² + (0 - 0)² + (17 - 18)² + (165 - 131)²) Jarak = √(49ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ16ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ1156)ٍّ=ٍّ√(1222)ٍّ=ٍّ34.96
b. Jarak antara Juni dan Februari:
Jarakٍّ=ٍّ√((24- 23)² + (2 - 0)² + (0 - 0)² + (19 - 13)² + (1 - 2)² + (0 - 0)² + (17 - 13)² + (165 - 245)²) Jarakٍّ=ٍّ√(1ٍّ+ٍّ4ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ36ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ16ٍّ+ٍّ6400)ٍّ=ٍّ√(6458)ٍّ=ٍّ80.36
c. Jarak antara Juni dan Maret:
Jarakٍّ=ٍّ√((24ٍّ- 22)² + (2 - 5)² + (0 - 0)² + (19 - 20)² + (1 - 2)² + (0 - 0)² + (17 - 14)² + (165 - 232)²) Jarakٍّ=ٍّ√(4ٍّ+ٍّ9ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ9ٍّ+ٍّ4489)ٍّ=ٍّ√(4513)ٍّ=67.17
d. Jarak antara Juni dan April:
Jarakٍّ=ٍّ√((24ٍّ- 7)² + (2 - 1)² + (0 - 0)² + (19 - 10)² + (1 - 2)² + (0 - 0)² + (17 - 18)² + (165 - 154)²) Jarakٍّ=ٍّ√(289ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ81ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ121)ٍّ=ٍّ√(494)ٍّ=ٍّ22.23
e. Jarak antara Juni dan Mei:
Jarakٍّ=ٍّ√((24- 10)² + (2 - 1)² + (0 - 0)² + (19 - 25)² + (1 - 2)² + (0 - 0)² + (17 - 22)² + (165 - 212)²) Jarakٍّ=ٍّ√(196ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ36ٍّ+ٍّ1ٍّ+ٍّ0ٍّ+ٍّ5ٍّ+ٍّ2209)ٍّ=ٍّ√(2448)ٍّ=ٍّ49.48
Kemudian diperoleh hasil dari jarak Euclidean terlihat pada tabel 9, sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil perhitungan jarak untuk bulan juli Bulan Jarak Euclidean Januari 34.96 Februari 80.36 Maret 67.17 April 22.23 Mei 49.48
Setelah perhitungan jarak dilakukan, K-NN akan mengidentifikasi K buku terdekat dengan buku yang akan dikelompokkan atau diklasifikasikan. K-NN kemudian akan memutuskan kategori buku yang akan disusun pada bulan depan bedasarkan nilai tertinggi.
Tabel 10. Pengurutan dari jarak euclidean terkecil ke terbesar
Bulan Jarak Euclidean April 22.23 Januari 34.96 Mei 49.48 Maret 67.17
Bulan Jarak Euclidean Februari 80.36
Kemudian  data  akan  diurutkan  berdasarkan  nilai  k  =3,  dan  akan  diambil  dari  nilai  terkecil  ke  terbesar, maka  nilai  yang diambil adalah  nilai april dengan nilai 22.23, januari dengan nilai 34.96, dan nilai  mei dengan  nilai  67.17  dari  perbandingan  data tersebut  untuk  penyusunan  bulan  depan  prioritas  akan  sama dengan penyusunan bulan april. Pada tabel 10 dibulan april diurutkan dari nilai terbesar ke terendah.
Tabel 11. Pengurutan jumlah pinjam buku di bulan april
Koleksi Bulan April Koleksi Jumlah Umum 154 Koleksi terbitan berkala 18 Koleksi keliling 10 Koleksi anak 7 Koleksi LTPS 2 Bahasa asing 1 Difabel 0 Koleksi refrensi 0
Dari tabel 11 priorita penyusunan untuk bulan april adalah umum, koleksi terbitan berkala, koleksi keliling, koleksi anak, koleksi LTPS, bahasa asing, difabel, koleksi refrensi.

## 3.2 Implementasi
Berisi hasil implementasi aplikasi ataupun hasil program, ataupun hasil dari pengujian metode. Telah diinput data peminjaman berdasarkan koleksi dari bulan januari sampai juni
Gambar 3. Tampilan data yang diinput pada aplikasi
Pada perhitungannya dicoba untuk dilakukan perhitungan untuk penyusunan buku untuk bulan juli.
Tahap awal yaitu penginputan bulan dan tahun terakhir data diinput, data terakhir akan menghitung prediksi penyusunan buku bulan selanjutnya, karena prediksi selanjutnya adalah bulan juli maka kita menginput bulan juni.
Gambar 5. Tampilan Data Training dari bulan juni kebawah
Aplikasi akan menampilakn detail dari  Data Training yang digunakan untuk menghitung jarak Euclidean untuk bulan juli
Gambar 6. Tampilan perhitungan KNN untuk penyusunan buku
Hasil dari perhitungan didapati untuk jarak terdekat adalah pada bulan 4, 1 dan 5. Maka disimpulkan untuk bulan juli penyusunan akan disesuaikan sama dengan bulan 4 atau 1 dan 5.
Kemudian  akan  ditampilkan  penyusunan  rak  buku  sesuai  dengan  hasil  perhitungan  KNN  dimana  pada gambar 7 menunjukan hasil perhitungan adalah pada urutan rak adalah koleksi umum, koleksi terbitan berkala, koleksi keliling, anak, koleksi LTPS, Bahasa asing, difabel, koleksi refrensi.

## 3.3 Pembahasan
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  menerapkan  perhitungan  Euclidean Distance untuk memprediksi penyusunan buku yang akan disusun pada bulan setelahnya berdasarkan koleksi buku yang  paling  banyak  dipinjam  memiliki  lima  tahapan  penelitian.  Kelima  tahapan  tersebut  antara  lain  tahap pengumpulan  data,  tahap  pengolahan  data  awal,  tahap  pengujian  model  Recall  ,  tahap  Algoritma  K-Nearest Neighbor serta Evaluasi dan validasi.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor dalam pengelolaan tata letak buku di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan menunjukkan beberapa temuan penting:
1. Ketepatan Prediksi:  Model yang dibuat dengan menggunakan algoritma  K-Nearest Neighbor berhasil dalam memprediksi pola penyusunan buku yang sesuai dengan minat pembaca berdasarkan data historis peminjaman.
2. Kesesuaian  Penempatan  Buku:  Pola  penyusunan  buku  yang  disusun  berdasarkan  algoritma  ini  mampu meningkatkan ketersediaan buku yang diminati di area perpustakaan yang mudah diakses oleh pengunjung.
3. Optimasi  Tata  Letak:  Dengan  menerapkan  algoritma  ini,  tata  letak  buku  dapat  dioptimalkan  untuk meningkatkan minat baca masyarakat serta efisiensi pengelolaan perpustakaan.
Namun, penelitian ini juga menemukan beberapa potensi perbaikan:
1. Pengembangan Model:  Pengembangan  lebih  lanjut  pada model dapat  dilakukan dengan  mempertimbangkan variabel tambahan atau algoritma yang lebih kompleks untuk meningkatkan akurasi prediksi.
2. Peningkatan  Data:  Kualitas  dan  kuantitas  data  yang  lebih  besar  dan  representatif  akan  meningkatkan kehandalan model dalam memprediksi pola peminjaman buku.
Dengan demikian, penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor dalam pengelolaan tata letak buku di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan ketersediaan buku yang diminati oleh masyarakat pengunjung. Meskipun demikian, perbaikan lanjutan dan pengembangan model dapat terus dilakukan untuk memaksimalkan manfaat dari penerapan algoritma ini dalam pengelolaan perpustakaan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penggunaan  metode  K-Nearest  Neighbor  dalam  penyusunan  buku  di  Dinas  Perpustakaan  dan Kearsipan Kota Medan, dapat ditarik beberapa kesimpulan  bahwa metode K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk  memprediksi  penyusunan  buku  di  perpustakaan  dengan  cukup  baik  sesuai  dengan  hasil  yang  didapatkan pada bulai januari sampai april dengan prioritas buku adalah umum, koleksi anak, koleksi keliling dan sebagainya memiliki tingkat kemiripan data pada bulan mei dengan prioritas di bulan mei yaitu koleksi umum, koleksi keliling, koleksi  terbitan  berkala  dan  sebagainya.  Algoritma  ini  membantu  dalam  mengelompokkan  buku  berdasarkan kesamaan  karakteristiknya,  seperti  koleksi  anak,  koleksi  umum,  koleksi  difabel  dan  sebagainya.  Penggunaan Euclidean Distance sebagai metrik jarak dalam algoritma  K-Nearest Neighbor memungkinkan pengelompokkan buku  yang  lebih  akurat  berdasarkan  atribut  yang  relevanm  penelitian  ini  juga  mengidentifikasi  lima  tahapan penting  dalam  proses  penggunaan  metode  K-Nearest  Neighbor,  termasuk  pengumpulan  data,  pengolahan  data awal, pengujian  model dengan k-fold cross-validation, penerapan algoritma  K-Nearest Neighbor, serta evaluasi dan validasi hasil. Pentingnya seleksi fitur yang tepat dalam penyusunan buku dengan metode K-Nearest Neighbor menjadi faktor kunci dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma. Menentukan atribut mana yang paling relevan  dalam  menentukan  kesamaan  antar-buku  dapat  meningkatkan  kualitas  pengelompokkan.  Penerapan teknologi terkini seperti teknik reduksi dimensi atau pemrosesan paralel dapat membantu meningkatkan efisiensi algoritma, terutama saat berurusan dengan  volume data yang besar, dengan  melibatkan pengguna akhir, seperti petugas  perpustakaan  atau  pengunjung,  dalam  proses  pengembangan  dan  evaluasi  model  dapat  memberikan wawasan yang berharga. Masukan dari pengguna akhir akan membantu dalam penyesuaian dan peningkatan model agar lebih sesuai dengan kebutuhan sehari-hari. Penggunaan metode ini harus dilakukan dengan memperhatikan aspek  keamanan  dan  privasi  data.  Perpustakaan  perlu  memastikan  bahwa  informasi  yang  digunakan  dalam algoritma ini tidak melanggar kebijakan privasi dan keamanan data pengguna. Studi ini merupakan landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam meningkatkan keakuratan dan ketepatan algoritma. Upaya penelitian lanjutan dapat  memperluas  cakupan  analisis  untuk  menambah  pemahaman  tentang  faktor-faktor  tambahan  yang  dapat mempengaruhi  pengelompokkan  buku  di  perpustakaan.  Dengan  demikian,  penggunaan  metode  K-Nearest Neighbor dalam penyusunan buku di Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan menunjukkan potensi besar, namun  juga  memerlukan  perhatian  terhadap  berbagai  aspek  untuk  meningkatkan  efektivitas,  keamanan,  dan kesesuaian dengan kebutuhan pengguna.

## REFERENCES
[1] Y.ٍّPanjaitan,ٍّM.ٍّI.ٍّZul,ٍّandٍّI.ٍّSurya,ٍّ“SistemٍّPemilahٍّTopikٍّDiskusiٍّpadaٍّForumٍّDiskusiٍّMahasiswaٍّPCRٍّBerbasisٍّWebٍّ MenggunakanٍّAlgoritmaٍّKNN,”ٍّJ. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 3, p. 160, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i3.27465.
[2] L.  Anshori, R. R. M. Putri,ٍّandٍّTibyani,ٍّ“ImplementasiٍّMetodeٍّ K-Nearest Neighbor  untuk Rekomendasi  Keminatan Studiٍّ(StudiٍّKasus :ٍّJurusanٍّTeknikٍّInformatikaٍّUniversitasٍّBrawijaya),”ٍّJ. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 7, pp. 2745–2753, 2018, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/321097020_Implementasi_Metode_K- Nearest_Neighbor_untuk_Rekomendasi_Keminatan_Studi_Studi_Kasus_Jurusan_Teknik_Informatika_Universitas_Br awijaya
[3] H. Dharmawan, Tukino, S. Shofiah Hilabi, and I. Karniawulan, “SistemٍّRekomendasiٍّBukuٍّDenganٍّMetodeٍّK-Nearest Neighbor (K-Nn)ٍّPadaٍّGramedia,”ٍّZo. J. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 16–25, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12203.
[4] rٍّaٍّmanullangٍّandٍٍّّfٍّaٍّSianturi,ٍّ“PenerapanٍّAlgoritmaٍّK-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi KelulusanٍّMahasiswa,”ٍّ J.ٍّ Ilmuٍّ Komput.ٍّ Danٍّ …, vol. 4, no. 2, pp. 15–23, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/155
[5] A.ٍّ M.ٍّ Habibiٍّ andٍّ R.ٍّ R.ٍّ Santika,ٍّ “Implementasiٍّ Algoritmaٍّ K-Nearest  Neighbor  dalam  Menentukan  Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance BerbasisٍّWebٍّPadaٍّSMPٍّSetiaٍّGama,”ٍّSkanika, vol. 3, no. 4, pp. 7–14, 2020.
[6] M.ٍّ Kadafi,ٍّ “Klasifikasiٍّ Textٍّ Judulٍّ Bukuٍّ Perpustakaanٍّ Untukٍّ Menentukanٍّ Kategoriٍّ Bukuٍّ Menggunakanٍّ K-Nearest Neighbor,”ٍّSyst. Inf. Syst. Informatics J., vol. 6, no. 2, pp. 47–53, 2021, doi: 10.29080/systemic.v6i2.1056.
[7] L.ٍّ Farokhah,ٍّ “Implementasiٍّ K-Nearest  Neighbor  untukٍّ Klasifikasiٍّ Bungaٍّ Denganٍّ Ekstraksiٍّ Fiturٍّ Warnaٍّ RGB,”ٍّ J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 6, pp. 1129–1136, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722608.
[8] E.  Buulolo,  Data  Mining  Untuk  Perguruan  Tinggi,  Avinda  Yud.  Yogyakarta:  Deepublish,  2020.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=- K_SDwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=id&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q=data mining&f=false
[9] A.ٍّ D.ٍّAdhiٍّPutra,ٍّ“AnalisisٍّSentimenٍّpadaٍّ Ulasanٍّpenggunaٍّ AplikasiٍّBibitٍّDanٍّBareksaٍّdenganٍّAlgoritmaٍّ KNN,”ٍّ JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[10]  D.ٍّRahmawati,ٍّM.ٍّPuspaٍّPutriٍّI,ٍّM.ٍّUlum,ٍّandٍّK.ٍّJoni,ٍّ“IdentificationٍّandٍّClassificationٍّofٍّPathogenicٍّBacteriaٍّUsingٍّ the  K-Nearest  Neighbor  Method,”ٍّ JEEE-U  (Journal  Electr.  Electron.  Eng.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  60–70,  2021,  doi: 10.21070/jeeeu.v5i1.1221.
[11]  A.ٍّTangkelayuk,ٍّ“TheٍّKlasifikasiٍّKualitasٍّAirٍّMenggunakanٍّMetodeٍّKNN,ٍّNaïveٍّBayes,ٍّdanٍّDecisionٍّTree,”ٍّ JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 1109–1119, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.2048.
[12]  R. K. Dinata,ٍّF.ٍّFajriana,ٍّZ.ٍّZulfa,ٍّandٍّN.ٍّHasdyna,ٍّ“KlasifikasiٍّSekolahٍّMenengahٍّPertama/SederajatٍّWilayahٍّBireuenٍّ Menggunakan Algoritma K-Nearest NeighborsٍّBerbasisٍّWeb,”ٍّCESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 1, p. 33, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.14962.
[13]  M.ٍّ Azam,ٍّ T.ٍّ Ahmed,ٍّ F.ٍّ Sabah,ٍّ andٍّ M.ٍّ I.ٍّ Hussain,ٍّ “Featureٍّ Extractionٍّ basedٍّ Textٍّ Classificationٍّ usingٍّ K-Nearest Neighbor Algorithm,”ٍّIJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur., vol. 18, no. 12, pp. 95–101, 2018, [Online]. Available: http://paper.ijcsns.org/07_book/201812/20181213.pdf
[14]  V.ٍّAlvian,ٍّD.ٍّHidayatullah,ٍّA.ٍّNilogiri,ٍّH.ٍّAzizah,ٍّandٍّA.ٍّFaruq,ٍّ“KlasifikasiٍّSiswaٍّBerprestasiٍّMenggunakanٍّMetodeٍّ K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Pada  SMA  Negeri  2  Situbondo  Classification  Of  Achieving  Students  Using  K-Nearest Neighbor (KNN)ٍّMethodٍّAtٍّSMAٍّNegeriٍّ2ٍّSitubondo,”ٍّJ. Smart Teknol., vol. 3, no. 6, pp. 2774–1702, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST
[15]  M.ٍّJ.ٍّHartmannٍّandٍّG.ٍّCarleo,ٍّ“Neural-Network Approach to Dissipative Quantum Many-BodyٍّDynamics,”ٍّPhys. Rev. Lett., vol. 122, no. 25, pp. 1–10, 2019, doi: 10.1103/PhysRevLett.122.250502.
[16]  P.ٍّKamath,ٍّP.ٍّPatil,ٍّS.ٍّShrilatha,ٍّandٍّS.ٍّSowmya,ٍّ“Cropٍّyieldٍّforecastingٍّusingٍّdataٍّmining,”ٍّGlob. Transitions Proc., vol. 2, no. 2, pp. 402–407, 2021, doi: 10.1016/j.gltp.2021.08.008.
[17]  E.ٍّ S.ٍّ Nugraha,ٍّ A.ٍّ R.ٍّ Padri,ٍّ O.ٍّ Nurdiawan,ٍّ A.ٍّ Faqih,ٍّ andٍّ S.ٍّ Anwar,ٍّ “Implementasiٍّ Aplikasiٍّ Pengaduanٍّ Masyarakatٍّ Berbasisٍّ Androidٍّ Padaٍّ Gedungٍّ DPRD,”ٍّ JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  8,  no.  6,  p.  360,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3679.
[18]  A.ٍّ Akhmadi,ٍّ N.ٍّ Laksitarini,ٍّ andٍّ G.ٍّ P.ٍّ Nabila,ٍّ “Preferensiٍّ Pengunjungٍّ Mahasiswaٍّ Generasiٍّ Zٍّ Masaٍّ Kiniٍّ Terhadapٍّ Atributٍّ Learningٍّ Spaceٍّ diٍّ Perpustakaanٍّ Akademik,”ٍّ Arsitektura,  vol.  18,  no.  1,  p.  109,  2020,  doi: 10.20961/arst.v18i1.40967.
[19]  R.ٍّ Sukmawan,ٍّ U.ٍّ Gultom,ٍّ R.ٍّ Haroen,ٍّ andٍّ V.ٍّ Yasin,ٍّ “Sistemٍّ Peminjamanٍّ Danٍّ Pengembalianٍّ Bukuٍّ Perpustakaanٍّ Keliling Berbasis Web Menggunakan Algoritma String Matching Pada Suku Dinas Perpustakaan Dan Kearsipan Kota AdministrasiٍّJakartaٍّUtara,”ٍّJ. Inf. Syst. Informatics Comput., vol. 5, no. 1, p. 144, 2021, doi: 10.52362/jisicom.v5i1.384.
[20]  D.ٍّPutraٍّandٍّA.ٍّWibowo,ٍّ“PrediksiٍّKeputusanٍّMinatٍّPenjurusanٍّSiswaٍّSMAٍّYadikaٍّ5ٍّMenggunakanٍّAlgoritmaٍّNaïveٍّ Bayes,”ٍّ Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Dan  Inf.  Sci.,  vol.  2,  pp.  84–92,  2020,  [Online].  Available: https://tunasbangsa.ac.id/seminar/index.php/senaris/article/view/147
[21]  T.ٍّD.ٍّE.ٍّPutra,ٍّH.ٍّKhusnuliawati,ٍّandٍّA.ٍّN.ٍّHernanjaya,ٍّ“PenerapanٍّFrameworkٍّCodeigniterٍّpadaٍّPembangunanٍّSistemٍّ Informasi Akademik di Universitas Sahid Surakarta,”ٍّGaung Inform., vol. 11, no. 2, pp. 78–88, 2018.