## KLASIFIKASI KATEGORI BUKU PADA PERPUSTAKAAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ISLAM LAMONGAN
Nurul Qomariyah 1) , Nur Nafi’iyah 2) , Ayu Ismi Hanifah 3)
1) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan
2,3) Dosen Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan Jl. Veteran No. 53 A Lamongan
Telp. (0322) 324706 E-mail: resdearestin@gmail.com 1 , mynaff26@gmail.com 2 , martinus.w.mahendra@gmail.com 3

## ABSTRACT
The large number of library materials in the form of new book available in the library every year cause officer have  difficulty  in  classification  process  book.  Similarly, faced  by  librarian  of Islamic  University  of  Lamongan became  the  object  of  this  research,  determining  the  type  or  category  of  book  at  first  the  usual  system.  The process  is  made  a  lot  of  errors  because  it  is  based  on  the  knowledge  of  officers  from  reading  the  title  or  the appropriate category so that makes it difficult for library users to find the materials needed. Application applied in the research is a data classification application that is done automatically using the application developed by Naive Bayes Classifier method with the application of client software web-based. Web-based server application function to input book by administrator and to classify data book based on the title. Based on the experience, and then  in  this  research  built  an  Classification  Of  Books  Category  At  The  Islamic  University  Of  Lamongan Engineering Library.

## Keywords: Library, Classification, Naïve Bayes Classifie

## PENDAHULUAN
Setiap  mata  kuliah  memiliki  silabus  perkuliahan yang  berisi  materi-materi  mengenai  mata  kuliah tersebut.  Silabus  disusun  berdasarkan  buku-buku referensi  utama  dan  referensi  pendukung  dari matakuliah tersebut. Ada beberapa buku yang sering dijadikan referensi bersama atas Beberapa matakuliah.  Ada  juga  buku-buku  yang  dijadikan referensi  tunggal  suatu  mata  kuliah,tetapi  bahasan materi mata kuliah yang  bersangkutan tidak dibahas secara optimal dalam buku referensi  tersebut. Seringkali  judul  suatu  buku  dijadikan  gambaran umum  mengenai  isi  suatu  buku,  padahal  isi  dari buku  tersebut  dapat  jadi  menjelaskan  hal  yang  lain. Daftar isi buku merupakan gambaran khusus dari isi suatu  buku.  Dari  melihat  daftar  isi,  dapat  diketahui materi-materi  apa  saja  yang  dibahas  dalam  buku tersebut.
Data  yang  digunakan  di  sini  adalah  data perpustakaan. Perpustakaan merupakan tempat yang cukup  sering  dikunjungi  baik  hanya  sekedar membaca ataupun untuk mencari referensi.  Fasilitas dan  kenyamanan  bagi  pengunjung  merupakan  hal yang  senantiasa  perlu  ditingkatkan  diantaranya mempermudah  pengunjung  dalam  hal  pencarian buku  dengan  memanfaatkan software yang  ada sehingga  dapat  membantu  para  pengunjung  lebih cepat  mengetahui  daftar  buku  serta  tempat penyimpanan  buku  yang  ada  pada  perpustakaan tersebut dengan keakuratan pengklasifikasian dokumen  yang  baik.  Untuk  itu  dibutuhkan  metode Naïve Bayes Classfier untuk klasifikasi dokumen (di sini  dokumen  berupa  data  buku  yang  ada  di perpustakaan) yang akan diterapkan dalam membangun  perangkat  lunak  pencarian  pada Aplikasi Perpustakaan. Fungsinya untuk mempercepat  proses  pencarian  data  buku  pada Aplikasi Perpustakaan sehingga membantu meningkatkan pelayanan pada perpustakaan.
Adapun  tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:  Mengimplementasikan  metode Naïve Bayes untuk  mengklasifikasi  koleksi  buku  perpustakaan berdasarkan  kategori  buku  yang  tersedia  di perpustakaan Universitas Islam Lamongan, sehingga mempermudah  pengelola  perpustakaan    dalam mengatur, mengelola, menyimpan, dan mengumpulkan  koleksi  buku  serta  mempermudah pengunjung  dalam  mencari  buku  yang  diperlukan. Menganalisis tingkat keakuratan penggunaan metode Naïve  Bayes dalam  mengklasifikasi  buku berdasarkan  kategori  buku  di  Perpustakaan  Teknik Universitas Islam Lamongan.

## METODE PENELITIAN
Pengumpulan  DataData  yang  digunakan  pada penelitian ini berupa data sinopsis buku yang didapat dari perpustakaan Teknik Universitas Islam Lamongan.  Sinopsis  buku  yang  digunakan  hanya buku  yang  berhubungan  dengan  fakultas  teknik Teknik  Universitas  Islam  Lamongan  berdasarkan kategori  yang  telah  ditentukan  yaitu  komputer  dan informasi,  ilmu  komputer,  pengetahuan  umum, sistem, proses data, pemrograman program  & data , dan metode komputer.
Text  mining  merupakan  variasi  dari    data  mining yang  berusaha  menemukan  pola  yang  menarik  dari sekumpulan data tekstual yang berjumlah besar. Analisis  kebutuhan  fungsional  dilakukan  untuk memberikan  gambaran  mengenai  permasalahan  dan prosedur  yang  sedang  berjalan  saat  ini  Analisis kebutuhan non fungsional dilakukan untuk mengetahui  spesifikasi  kebutuhan  untuk  sistem. Spesifikasi kebutuhan  melibatkan analisis perangkat
keras/ hardware ,  analisis  perangkat  lunak/ software , analisis pengguna/user. Pada UML  diagram ini  menjelaskan  tentang  desain arsitektur  yang  dibuat  dalam  perancangan program yakni Diagram Korteks dan Data Flow Diagram. Model  yang  dibuat  berdasarkan  anggapan  bahwa dunia  nyata  terdiri  dari  koleksi  obyek-obyek  dasar yang  dinamakan  entitas  (entity)  serta  hubungan (relationship)  antara  entitas-entitas  yang  ada  pada sistem.Biasanya  direpresentasikan  dalam  bentuk Entity Relationship Diagram.
Gambar 1. CDM Kategori Klasifikasi Buku
Merupakan  model  yang  menggunakan  sejumlah tabel  untuk  menggambarkan  data  serta  hubungan antara  data-data  tersebut.  Setiap  tabel  mempunyai sejumlah  kolom  di  mana  setiap  kolom  memiliki nama yang unik.
Proses  kerja  CDM  dan  PDM  pada  program klasifikasi  buku  perpustakaan  adalah  sebagai berikut:
buku id_buku id_kategori judul ... int int varchar(250) <pk> <fk> test id_test id_buku int int <pk> <fk> kategori id_kategori kategori int varchar(20) <pk>
Gambar 2. PDM Kategori Klasifikasi Buku
Pada UML  diagram ini  menjelaskan  tentang  desain arsitektur  yang  dibuat  dalam  perancangan program yakni  Diagram  Korteks  dan Data  Flow  Diagram. Diagram  Konteks  adalah  suatu      diagram      alir tingkat    tinggi      yang  menggambarkan  seluruh jaringan,  masukan,  dan  keluaran.  Sistem  yang dimaksud  adalah  untuk  menggambarkan  system yang sedang berjalan.
Secara  uraian  dapat  dikatakan  bahwa  diagram konteks  itu  berisi  siap  yang  memberkan  data (inputan)  ke  system  itu  brisi  siapa  saja  yang memberikan  data  (inputan)  ke  sistem,  serta  siapa data  informasi  itu  diberikan  melalui  (sistem). (Saputra,2012:20) Pada diagram konteks ini merupakan  gambaran  secara  umum  tentang  proses klasifikasi kategori buku , yang secara umum terdiri dari  Admin  sebagai  pengirim  data,  sistem  sebagai pengolah data yang akan disampaikan ke admin dan mengklasifikasikan buku menggunkan metode bayes
Naïve  Bayes  Classifier dan  Mahasiswa  menginput dan menghasilkan kesimpulan untuk jenis buku.
Gambar 3. Diagram Kontex Klasifikasi Kategori Buku
Keterangan: Petugas  perpustakan  memasukkan  data  buku kedalam  sistem  untk  diproes  klasifikasi  berdsarkan kategori  buku.  Sistem klasifikasi  buku akan  muncul untuk  hasil  kategori  buku  untuk  dikategorikan petugas.

## PEMBAHASAN
Implementasi  sistem  adalah  langkah-langkah  atau prosedur-prosedur yang dilakukan dalam menyelesaikan  desain  sistem  yang  telah  disetujui, untuk menguji, menginstal dan memulai sistem baru atau  sistem  yang  diperbaiki  untuk  menggantikan sistem  yang  lama.  Implementasi  yang  telah  sesuai harus  di  uji  coba  sehingga  dapat  diketahui kehandalan dari sistem yang ada telah sesuai dengan apa yang diinginkan.
Gambar 4. Halaman Login
Setelah  berhasil  masuk  halaman  login  selanjutnya dapat  masuk  e  halaman  home  seperti  gambar  di bawah ini:
Gambar 5. Halaman Home
Setelah berhasil masuk halaman login pada halaman home  selanjutnya  dapat  masuk  ke  halaman  master buku seperti gambar di bawah ini.
Gambar 6. Halaman Menu Master Buku
Pada menu master buku terdapat table judul buku yang  akan  dimasukkan  kedalam  databse  dan  kolom keterangan untuk menginputkan buku secara manual juga  bias  menginputkan  data  buku  pada  excel  yang sudah disimpan.
Gambar 7. Tempat Penyimanan Data Excel yang Tersimpan
Setelah  berhasil  menginputkan  judul  maka  akan diproses  kedalam  proses  klasifikasi  seperti  gambar di bawah ini.
Gambar 8.  Halaman Menu Master Buku
Pada  menu  Proses  Klasifikasi  terdapat  inputan dengan  memasukan Judul buku yang nantinya akan di  olah  yang    menentukan  klasifikasi  kategori  dan mengurutkan    judul  buku  dengan  berdasarkan perhitungan  Metode  Bayes.  Pengujian  dilakukan pada  pencarian  berdasarkan  deskripsi,  dengan menggunakan  metoda Naïve  Bayes  Classifier . Sehingga  dapat  di  tentukan.  Judul  buku  yang merupakan  klasifikasi  dari keyword yang  di masukkan  oleh user misalnya  Internet”.  Berikut hasil pengujian dengan memasukkan kata  “Internet‟ dalam kolom pencarian.
……………..     (1)
………...     (2)
Tabel Rumus 1. Perhitungan Naïve Bayes Classifier
Keterangan:
 P(vn)   :  Probabilitas  setiap  dokumen  terhadap sekumpulan dokumen.  P(wk|vn|) : probabilitas kemunculan kata wk pada suatu dokumen dengan class vj.
 |docs|   : frekuensi dokumen pada setiap kategori.
 |Contoh| : jumlah dokumen yang ada.
 Nk
: frekuensi kata ke – k pada setiap kategori.
 Kosakata
: jumlah kata pada dokumen test. Pada persamaan (2) terdapat suatu penambahan 1 pada  pembilang,  hal  tersebut  dilakukan  untuk mengantisipasi  jika  tedapat  suatu  kata  pada dokumen  uji  yang  tidak  ada  pada  setiap  dokumen data mining. Cara kerja Bayesian Classification:
1. Misalkan ada satu set sampel S = {S1, S2, ...., Sm} (m  adalah  total  sampel)  di  mana  setiap  sampel  Si diwakili  vektor  n  dimensi  {X1,  X2,  ....,  Xn}.  Nilai
Xi  sesuai  dengan  atribut  A1,  A2,....,  An  masing- masing. Juga ada kelas k C1, C2, ...., Ck, dan setiap sampel  milik  salah  satu  kelas.  Data  tambahan sampel  X  tidak  diketahui  kelasnya.  Untuk memprediksi  kelas  dari  sampel  baru  tersebut menggunakan  probabilitas  kondisional  P(Ci|X),  di mana i adalah kelas-kelas yang ada.  Probabilitas ini dihitung dengan menggunakan Teorema Bayes:
(3)
2. P(X)  adalah  konstan  dari  semua  kelas,  hanya P(X|Ci).P(Ci)  yang  perlu  dimaksimalkan.Dihitung prior  probability  kelas.  Karena  perhitungan  dari P(X|Ci)  sangat  kompleks,  terutama  untuk  set  data yang besar,  asumsi  Naive  dari conditional independence antara  atribut  dibuat.  Menggunakan asumsi  kita  dapat  mengekpresikan  P(X|Ci)  sebagai produk:
(4)
di mana Xt adalah nilai-nilai untuk atribut dalam sampel  X.  Probabilitas  P(Xt|Ci)  dapat  diperkirakan dari  training  set  data.  Untuk  mengklasifikasikan contoh  X,  P(X|Ci).P(Ci)  dievaluasi  tiap  kelas  Ci. Data contoh X untuk kelas Ci jika dan hanya jika:
3. Bayesian  Classification  memiliki  akurasi  dan kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan  ke  dalam database  dengan  data  yang  besar.  Metode  ini memiliki  tingkat  kesalahan  minimal  dibandingkan dengan  semua  classifier  lain  yang  dikembangkan dalam Data Mining. Tetapi,bagaimanapun juga tidak ada  metode  yang  dapat  memprediksi  secara  tepat sempurna.
Tabel 1.  Data buku dalam databse
NO.  JUDUL BUKU KATEGORI 1 . Panduan    Program C++ Pemrograman 2 . Perhitungan  matriks dengan fortan Pemrograman 3 Masalah  malware Jaringan
. dan penanganannya 4 . Ancaman  internet hacking dan trik menanganinya Jaringan 5 . Basic  data  dalam tujuan konseptual Database 6 . Belajar database menggunkaan MySql Database Tabel 2. Judul buku yang diproses JUDUL BUKU KATEGORI Ancaman internet hacking dan trik menanganinya ?

## Jawab:
Tahap 1 mengjitung jumlah class / label P(y  =  PEMROGRAMAN)  =  2/6  ‘jumlah  data’ PEMROGRAMAN  pada  komom  ‘  KATEGORI’ dibagi jumla data.
P(y  =  JARINGAN)  =  2/6  ‘jumlah  data ’JARINGAN” pada komom “KATEGORI” dibagi jumlah data.
P  (y  =  DATABASE)  =  2/6  ‘jumlah  data ”DATABASE”  pada  komom  “KATEGORI”  dibagi jumlah data.  Tahap 2  menghitung  jumlah kata  yang sama dengan inputan “Internet”
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jumlah Kata Inputan
INPUT  JUDUL TEST PEMROGRAMAN JARINGAN DATABASE Ancaman internet hacking dan trik menanganinya Jumlah = 0 Jumlah = 1 Jumlah = 0
Tahap  3  Kalikan  semua  hasil  variabel.  Hasil  akhir perkalian P(H) . P(E|H) Tabel 4. Hasil Perhitungan Variabel INPUT JUDUL TEST PEMRO GRAM AN JARING AN DATAB ASE Ancaman internet hacking  dan trik menanganin ya Tahap 4 bandingkan hasil class Jaringan, Pemrograman,Database. Karena hasil (P|JARINGAN) lebih besar dari (P|PEMROGRAMAN) , (P|DATABSE) maka keputusan kategori kalsifikasinya adalah “JARINGAN”. Tabel 5. Hasil Klasifikasi Kategori Buku JUDUL BUKU KATEGORI Ancaman  internet  hacking dan trik menanganinya JARINGAN
Tahap  uji  coba  aplikasi  dilakukan  untuk mengetahui  letak  kesalahan-kesalahan  pada  source
code  yang  telah  dibuat.  Selain  itu  tahap  uji  coba sistem dilakukan untuk mengetahui hasil kesesuaian data  perhitngan  manual  dengan  hasil  perhitungan pada  sistem.  Untuk  penjelasan  yang  lebih  spesifik tentang  hasil  uji  coba  aplikasi  akan  dijelaskan  pada hasil berikut.
Gambar 9. Hasil Proses Klasifikasi
Menurut hasil pada aplikasi menunjukkan bahwa perhitungan pada sistem dengan perhitungan manual yang telah peneliti  lakukan  hasilnya  sama, sehingga dapat  dikatakan  bahwa  uji  sistem  aplikasi  telah berhasil.

## Gambar 10. Hasil Perhitungan Klasifikasi

## KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  tersebut  di  atas,  mengenai perancangan  aplikasi  Klasifikasi  Kategori  Buku pada  Perpustakaan  Teknik  Informatika  UNISLA maka  dapat  di  ambil  kesimpulan  sebagai  berikut: Perancangan  sistem  informasi  perpustakaan  telah berhasil dilakukan dengan baik dan dapat memudahkan admin dalam pengolahan
pengelompokan  buku  berdasarkan  kategori  buku. Dan  mudah  diakses  para  petugas  perpustakaan menggunkan web dekstop.
REFERENSI [1] Sodibyo ,Noerhayati: 1995) Pengolalan Perpustakaan . Bandung:IKAP
[2] Astuti  ,Fajar:  2013. Data  Mining .Surabaya:
Universitas 17 Agustus ,CV.Andi [3] Kusrini:2009 . Algoritma Data Mining .Yogyakarta: STMIK AMIKOM
[4] Kurniawan,Hendra:2002. Aplikasi       Penjualan dengan  Program  Java  Netbeans,Xammp  dan iReport. Surabaya:Kompas ramedia
[5] Raharjo,Budi:    2016. Modul        Pemrograman Web.Bandung: Modula