## ANALISIS MINAT BACA BERDASARKAN TUJUAN KUNJUNGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA PERPUSTAKAAN DAERAH KABUPATEN CIREBON
Muhammad Syamsul aripin 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kota Cirebon, Indonesia muhammadsyamsul858@gmail.com

## ABSTRAK
Minat baca merupakan salah satu indikator penting dalam pembangunan sumber daya manusia. Masyarakat yang memiliki minat baca yang tinggi akan memiliki pengetahuan dan keterampilan yang lebih baik. Salah satu upaya untuk meningkatkan minat baca masyarakat adalah dengan menganalisis minat baca berdasarkan tujuan kunjungan ke perpustakaan. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Metode KNN adalah metode klasifikasi yang didasarkan pada kedekatan antar data. Data yang akan diklasifikasikan akan dibandingkan dengan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  publik  yang  diperoleh  dari  perpustakaan  di  Kabupaten  Cirebon.  Data  tersebut  terdiri  dari  data pengunjung perpustakaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: Metode K-Nearest Neighbor dapat digunakan secara  efektif  dan  akurat  untuk  menganalisis  minat  baca  berdasarkan  tujuan  kunjungan  ke  perpustakaan  di Kabupaten  Cirebon.  Nilai  akurasi  yang  diperoleh  adalah  76,26%.  Saran  untuk  meningkatkan  minat  baca masyarakat  Kabupaten  Cirebon  adalah  sebagai  berikut:  Perpustakaan  perlu  meningkatkan  kualitas  layanannya agar  lebih  menarik  dan  nyaman  bagi  pengunjung.  Perpustakaan  dapat  menyediakan  fasilitas  yang  memadai, seperti ruang baca yang nyaman, akses internet, dan berbagai kegiatan literasi.
Kata kunci: Minat Baca, Perpustakaan, Masyarakat .

## 1. PENDAHULUAN
Cara  termudah  untuk  menuliskan  makalah  anda agar sesuai dengan Perpustakaan merupakan lembaga penting  dalam  memfasilitasi  akses  masyarakat terhadap  pengetahuan,  informasi,  dan  literasi.  Dalam era  modern  yang  didominasi  oleh  teknologi,  peran perpustakaan telah berubah dan berkembang menjadi lebih  kompleks.  Salah  satu  aspek  penting  dalam keberhasilan perpustakaan adalah minat baca masyarakat, karena minat baca yang tinggi tidak hanya menciptakan  masyarakat  yang  lebih  terdidik  tetapi juga  mendukung  peran  perpustakaan  sebagai  pusat Pendidikan  dan  pengetahuan.  Oleh  karena  itu,  minat baca  memegang  peranan  penting  dalam  upaya masyarakat untuk melindungi diri dari dampak negatif penyebaran informasi yang belum tentu kebenarannya di  dunia  digital.  Meskipun  banyak  masyarakat  yang memanfaatkan  teknologi  untuk  hal  yang  positif, kenyataan  bahwa  ada  segilintir  individu  yang memanfaatkannya untuk tujuan yang merugikan tidak boleh  diabaikan.  Karena  itulah,  pemahaman  yang diperoleh  melalui  minat  baca  memilki  nilai  yang sangat  penting  dalam  menghindari  dampak  negatif dalam era modern yang didominasi oleh teknologi.
Dalam  konteks  pengembangan  perpustakaan  di kabupaten Cirebon, minat baca merupakan aspek kritis yang  memengaruhi  efektifitas  sebagai  lembaga Pendidikan  dan  pengetahuan.  Namun,  ada  sejumlah permasalahan  yang  perlu  diidentifikasi  dan  di pecahkan dalam konteks ini. Salah satu permasalahan yang  paling  mendasar  adalah  pemahaman  yang terbatas  tentang  minat  baca  masyarakat  di  kabupaten
Cirebon.    Kita  harus  memahami  profil  minat  baca secara  lebih  mendalam,  seperti  jenis  bacaan  yang dimati,  preferensi  bacaan  berdasarkan  usia,  jenis kelami,  dan  latar  belakang  sosial  ekonomi,  serta factor-faktor yang memperngaruhi minat baca. Minat baca masyarakat di kabupaten Cirebon masih rendah, sehingga perlu dilakukan penelitian untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi minat baca tersebut. Permasalahan  ini  menjadi  relevan  dan  bernilai  untuk dipecahkan  karena  minat  baca  yang  rendah  dapat menghambat  perkembangan  intelektual  masyarakat dan  membatasi  akses  mereka  terhadap  pengetahuan. Selain itu, dengan perkembangan teknologi informasi dan  budaya  digital  yang  semakin  mendominasi, perpustakaan  juga  harus  beradaptasi  dan  mengikuti tren ini. Oleh karena itu, pemahaman yang lebih baik tentang  minat  baca  masyarakat  dalam  era  digital  ini sangat penting untuk merancang program dan layanan perpustakaan  yang  relevan  dan  menarik.  Selain  itu, kabupaten  Cirebon  memiliki  ciri  khusus  dalam  hal budaya  dan  demografi,  yang  mungkin  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  minat  baca masyarakatnya.  Dengan  demikian,  permaslahan  ini menjadi  relevan  karena  hasil  penelitian  dapat memberikan  wawasan  khusus  dan  bermanfaat  bagi pengelola  perpustakaan,  pendidik,  dan  peneliti  di wilayah ini.
Penelitian  Oleh  [1]  Pendekata  penelitian  dalam artikel  tersebut  bersifat  kuantitatif.    Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  implementasi  algoritma  K- nearest  Neighbor  (KNN)  dalam  menentukan  buku berdasarkan  peminatan  menghasilkan  tingkat  akurasi
98,75%.  Selain  itu  penelitian  ini  juga  berhasil mengklasifikasikan buku favorit berdasarkan peminatan.  Penelitian  oleh  [2]  Pendekatan  penelitian bersifat  kuantitatif.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa sistem rekomendasi buku dengan menggunakan  model  K-Nearest  Neighbours  telah terbukti  memberikan  hasil  yang  positif,  terutama dilihat  dari  nilai  presisi  yang  dihasilkan.  Menurut penelitian  yang  telah  dilakukan,  sistem  rekomendasi buku  ini  mampu  memberikan  nilai  presisi  sebesar 80%, yang ternyata lebih tinggi dibandingkan dengan nilai presisi yang dihasilkan oleh sistem rekomendasi Tokopedia,  yaitu  73,64%.  Selain  itu,  penelitian  lain menggunakan  content  based  filtering  pada  sistem rekomendasi  buku  perpustakaan  menunjukkan  hasil dengan nilai presisi sebesar 88%.
Dari  hasil  tersebut  sistem  rekomendasi  buku dengan  menggunakan  model  K-Nearest  Neighbours mampu memberikan rekomendasi buku yang tepat dan cukup  akurat.  dengan  nilai  precision  yang  berkisar antara 60% hingga  100%.  Namun,  terdapat  beberapa skenario pengujian yang memiliki nilai precision yang lebih  rendah  dibandingkan  skenario  lainnya.  Hal  ini bisa terjadi karena beberapa faktor seperti kurangnya data yang tersedia, atau karena buku yang dimasukkan ke dalam sistem tidak memiliki relevansi yang cukup dengan buku-buku lain yang tersedia. Oleh karena itu, perlu dilakukan adanya tindak lanjut  untuk meningkatkan  kinerja  sistem  rekomendasi  buku  ini agar dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan  bermanfaat  bagi  pengguna.  Penelitian  oleh  [3] Pendekatan  penelitian  ini  bersifat  deskriptif  dan kualitatif.  Hasil  pengujian  menunjukkan  akurasi sebesar  90%,  yang  menunjukkan  metode  ini  efektif dalam  menglompokkan  data  ekonomi keluarga,  studi ini  menekankan  pentingnya  data  mining  dalam memproses dataset besar untuk informasi yang akurat dan pengenmbalian  keputusan.   Metode  ini  dianggap sebagai solusi untuk mengatasi tantangan ekonomi di Indonesia  san  ketidak  efesienan  proses  klasifikasi manual yang sudah ada.
Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang literasi  minat  baca,  diharapkan  dapat  dikembangkan strategi  dan  program  yang  lebih  efektif  dalam meningkatkan minat baca masyarakat dan memajukan peran  perpustakaan  dalam  mendukung  literasi  di wilayah  ini.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  pengelola perpustakaan,  peneliti,  dan  praktisi  pendidikan  di Kabupaten  Cirebon.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  klasifikasi  nearest Neigbor (K-NN), yang akan membantu mengelompokkan  responden  berdasarkan  tingkat literasi  minat  baca  mereka.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam  tentang  minat  baca  di  Kabupaten  Cirebon dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruh.
Metode Pendekatan dalam penelitian ini, metode pendekatan yang digunakan adalah metode K-Nearest Neighbor  (KNN).  Metode  KNN  adalah  metode
klasifikasi yang didasarkan pada kedekatan antar data. Data  yang  akan  diklasifikasikan  akan  dibandingkan dengan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data peminatan  buku  di  perpustakaan  daerah  Kabupaten Cirebon. Data tersebut terdiri dari data jenis kelamin, data status pekerjaan, data status Pendidikan, dan data tujuan  kunjungan.  Data  tersebut  akan  diolah  dengan menggunakan  algoritma  KNN  untuk  menghasilkan model  klasifikasi  minat  baca.  Model  klasifikasi tersebut  akan  digunakan  untuk  memprediksi  minat baca  pengguna  perpustakaan  berdasarkan  data  jenis kelamin, data status pekerjaan, data status Pendidikan, dan data tujuan kunjungan.
Selain itu, penelitian ini memiliki potensi untuk memberikan kontribusi pada pengembangan teknologi informasi  dan  analisis  data  dalam  perpustakaan. Metode  k-nearest  neigbor  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  diterapkan  pada  konteks perpustakaan  lainnya,  bahkan  di  luar  Kabupaten Cirebon,  untuk  membantu  pengelola  perpustakaan dalam memahami preferensi pembaca mereka dengan lebih baik. Hal ini berarti temuan ini dapat digunakan sebagai  landasan  untuk  pengembangan  sistem informasi perpustakaan yang lebih cerdas dan adaptif. Bagi peneliti di bidang informatika, penelitian ini juga membuka  pintu  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam pengembangan  algoritma  klasifikasi  yang  lebih canggih dan aplikasi lain dalam analisis teks. Dengan memahami  bagaimana  metode  ini  dapat  diterapkan dalam  konteks  perpustakaan,  penelitian  selanjutnya dapat  memperluas  cakupan  penggunaan  metode  k- Nearest  Neighbor  untuk  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  perilaku  pengguna  di  berbagai bidang.  Dalam  jangka  panjang,  temuan  ini  dapat memberikan kontribusi pada pengembangan perpustakaan modern yang lebih responsif dan adaptif terhadap  preferensi  pembaca  mereka.  Ini  juga  dapat meningkatkan pengalaman pengguna di perpustakaan dengan  menawarkan  rekomendasi  buku  yang  lebih sesuai dan program literasi yang lebih relevan

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  menggunakan  metode  K-NN. Penelitian tersebut dilakukan oleh Farin Istighfarizky, Ngurah  Agus  Sanjaya  ER,  I  Made  Widiartha,  Luh Gede Astuti, I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra, dan I  Ketut  Gede  Suhartana.  Penelitian  ini  membahas tentang pengklasifikasian dokumen teks menggunakan metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dengan  seleksi fitur. Studi ini menggunakan metode seleksi fitur Chi- Square dan Gini Index untuk meningkatkan performa metode K-NearestNeighbor dalam mengklasifikasikan jurnal [4].
Penelitian Sebelumnya Yang berjudul “Analisis pemanfaatan perpustakaan dalam meningkatkan minat baca  bagi  siswa  kelas  4  sekolah  dasar”  Penelitian tersebut dilakukan oleh. Sukmaranti, A.P Mulyono, H Istiyati, S, Jurnal Didaktika Dwija Indria [5]. Pengaruh Ketersediaan  Buku,  Teman  Sebaya  Terhadap  Minat
Baca  Dalam  Meningkatkan  Keterampilan  Menulis Mahsiswa  (STABN)  Raden  Wijaya  Wonolgiri  [6].
Pengelolaan Layanan
Perpustakaan dalam Meningkatkan  Minat  Baca  Siswa  SD  Al  Firdaus Surakarta  [7].  Faktor-faktor  penyebab  rendahnya minat  baca  siswa  di  perpustakaan  sekolah  sman  03 rejang  lebong  [8].  Analisis  Klastering  Buku  sebagai Evaluasi untuk
Peningkatan
Minat Baca Perpusatakaan SMAN 1 Grogol [9].
Pelitian Selanjutnya dilakuka oleh Taib, Bahran, Oktaviani,  Winda,  Ilham,  Asmiwati.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mendeskripsikan  peran  guru  dalam meningkatkan  minat  baca  permulaan  pada  anak kelompok B di PAUD Terpadu Alkhairaat Skeep [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang diadopsi dalam kajian ini merujuk  kepada  pendekatan  yang  telah  digunakan dalam  studi  sebelumnya  yang  menginvestigasi  aspek yang serupa, seperti yang berikut:
Gambar 1. Tahapan Peneltian
Dalam penelitian ini Tahapan penelitian metode K-Nearest  Neighbor  akan  digunakan  didalam Rapidminner untuk menganalisa sekaligus mengklasifikasikan  minat  baca  masyarakat  di Kabupaten  Cirebon  berdasarkan  tujuan  kunjungan melalui proses peneitian sebagai berikut:
a. Import data Pada  tahap  ini  data  yang  telah  didapatkan  akan dimasukan kedalam repository Rapidminer.
b. Selection Melakukan seleksi pada data yang akan dijadikan label (attribute special) dan anttribut normal.
c. Preprocecing Pada  ahap  ini  data  akan  dilakkan  pembersihan secara manual.
d. Pemilihan metode Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  K-NN  Klasifikasi,  metode  ini digunakan untuk melakukan klasifikasi dari data yang ada.
e. Transformation Dalam  tahap  ini  data  akan  diubah  dari  data kategorial menjadi data numerik.
f. Pemberlajaran model Selanjutnya  Model  KNN dilatih  dengan menggunakan data pelatihan. Proses pembelajaran model KNN.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti  akan  menyajikan  temuan  dan  analisis yang diperoleh selama tahap penelitian. Penelitian ini menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk menganalisis minat baca berdasarkan tujuan kunjungan  ke  perpustakaan  di  Kabupaten  Cirebon. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  K- Nearest Neighbor dapat digunakan secara efektif dan akurat  untuk  menganalisis  minat  baca  berdasarkan tujuan  kunjungan  ke  perpustakaan  di  Kabupaten Cirebon. Penelitian ini akan menjelaskan secara rinci mengenai Langkah-langkah yang akan dilewati, mulai dari  proses  pengumpulan  data,  preprocessing  data, hasil dari penelitian serta evaluasi data.

## 4.1. Proses Penelitian
Dalam proses penelitian bertujua untuk mengolah  data  yang  telah  didapat  melalui  observasi dengan  cara  menguji data  tersebut  untuk  mengetahui hasil prediksi dan akurasi melalalui metode K-Nearest Nerighbor  di  Rapidminner.  Dalam  pengujiannya sendiri, peneliti akan menggunakan metode sampling jenuh atau menguji semua data yang berjumlah 2060 data  untuk  melakukan  testing  atau  uji  data.  Adapun cara  analis  datanya  senidiri  mengunakan  metode  K- Nearest  Neighbor  seperti  tampak  pada  gambar  4.1 dibawah ini :
Gambar 2. Proses pengolahan data/penelitian

## 4.2. Import Data
Data dalam bentuk file excel yang bernama Buku Tamu  2021  diperoleh  dari  Perpustakaan  Kabupaten Cirebon. Jumlah 2060 data, terdiri dari 6 atribut. Agar data  tersebut  ada  di  repository  Rapidminner,  maka perlu  dilakukan  import  data  Buku  Tamu  2021.xlsx kedalam  Read  Excel  seperti  tampak  pada  gambar berikut

## Gambar 3. Read Excel

## 4.3. Selection
Untuk label pada data set, digunakan operator set role seperti tampak pada gambar dibawah ini :
Gambar 4. Set Role
Parameter  pada  operator  Set  Role  yang digunakan tampak pada tabel dibawah ini :
Table 1. Parameter Set Role No Uraian Keterangan 1 Atribut Name Tujuan Kunjungan 2 Target Role Label Dari hasil pembacaan operator Set Role didapat informasi sebagai berikut:
Table 2. hasil Parameter Set Role No Uraian Keterangan 1 Record (jumlah Data) 2060 2 Special Attribute 1 3 reguler Attribute 5 4 Attribute 1 Tanggal Kunjungan Polinominal 2 Nama Polinominal 3 Jenis Kelamin Binominal 4 Pekerjaan Polinominal 5 Pendidikan Polinominal 6 Tujuan Kunjungan Polinominal

## 4.4. Pembersihan data (Preprocecing)
Pembersihan  dilakukan  melalui  cara  manual, yaitu  dengan  melihat  data  excel  yang  berjudul  Buku Tamu  2021  yang  dimana  sebelumnya  terdapat  11 atribut  dan  record  (jumlah  data)  sebanyak  2065  data menjadi 6 atribut dan record sejumlah 2060 data, untuk mencari nilai akurasi yang cukup.

## 4.5. Pemilihan Metode
Penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Nearest neighbor  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  data melalui  tahapan  dari  metode  tersebut  seperti  pada gambar berikut:
Gambar 5. Flowchat Metode K-NN
Penetapan  nilai  k  pada  metode  ini  dilakukan dengan  menggunakan  diagram  metode  KNN  seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 6. Metode KNN
Didalam metode tersebut penelitian ini menggunakan  parameter  Euclidean  distance  untuk mengukur  jarak  antara  dua  titik  dalam  ruang Euclidean.  Jarak  Euclidean  adalah  jarak  garis  lurus "biasa" antara dua titik dalam ruang Euklides. Dengan jarak ini, ruang Euklides menjadi ruang metrik seperti gambar dibawah ini :
Gambar 7. Parameter Metode KNN

## 4.6. Transformation
Dalam konteks ini peneliti akan mengubah data kategorial menjadi sebuah data numerik, seperti pada tabel dibawah ini:
Table 3 Data Kategorial Pengunjung No Jenis kelamin Pekerjaan Pendidikan Tujuan Kunjungan 0 Perempuan Mahasiswa SMA Membaca Buku & Wifi Hotspot 1 Laki-laki Mahasiswa SMA Membaca Buku & Wifi Hotspot 2 Perempuan Mahasiswa SMA Membaca Buku & Wifi Hotspot 3 Laki-laki Mahasiswa SMA Membaca Buku & Wifi Hotspot 4 Perempuan Mahasiswa SMA Membaca Buku & Wifi Hotspot ... ... ... ... ... 2056 Perempuan Guru S1 Peminjaman / Pengembalian 2057 Laki-laki Mahasiswa SMA Peminjaman / Pengembalian 2058 Laki-laki Mahasiswa SMA Membaca Buku & Wifi Hotspot 2059 Laki-laki Wiraswasta S1 Peminjaman / Pengembalian 2060 Perempuan Lainnya SMA Tugas Sekolah / Kuliah
Dari  tabel  diatas  menunjukan  data  pengunjung Perpustakaan daerah kabupaten Cirebon masih berupa data  kategorial,  dimana  data  tersebut  akan  di  olah menjadi  data  numerik  melalui  proses  Trasformation seperti pada tabel dibawah ini :

## Table 4 Data Numerik Pengunjung
Nomer Jenis kelamin Pekerjaan  Pendidikan Tujuan Kunjungan 0 1 4 7 0 1 0 4 7 0 2 1 4 7 0 3 0 4 7 0 4 1 4 7 0 ... ... ... ... ... 2055 1 1 3 1 2056 0 4 7 1 2057 0 4 7 0 2058 0 8 3 1 2059 1 3 7 2
Tranformation  digunakan  untuk  memfilter  data atau  menggabungkan  kedua  data  yang  ada  dengan menggunakan  Apply  Model  seperti  pada  gambar berikut:

## Gambar 8. Apply model

## 4.7. Mengujian atau mengetest Data
Pada  Langkah  ini  peneliti  akan  menguji  atau mengetest  data  yang  ada  dengan  menggunakan Performance  Classification  untuk  mengukur  akurasi atau  memprediksi  kebeneran  dari  data  sehingga mendapatkan hasil yang cukup atau akurat seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 9. Peformance
Pada  Performance  Clasification  sendiri  peneliti berfokus  kepada  pencarian  nilai  akurasi  dan  hasil prediksi  dari  data  yang  ada  dengan  menggunakan parameter  Accurasi  dan  Classification  Error  seperti pada gambar dibawah ini :

## Gambar 10. Parameter Performance

## 4.2.  Akurasi
Hasil  yang  didapat  dalam  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  data  yang  berjudul  Buku  Tamu 2021  Menghasilkan  nilai  Akurasi  sebesar  76.26% menunjukkan  bahwa  metode  K-Nearest  Neighbor dapat  digunakan  secara  efektif  dan  akurat  untuk menganalisis minat baca berdasarkan tujuan kunjungan  ke  perpustakaan  di  Kabupaten  Cirebon. Namun,  masih  ada  23,74%  dari  data  uji  yang diprediksi dengan salah. Hal ini menunjukkan bahwa metode K-Nearest Neighbor masih dapat ditingkatkan kinerjanya. Seperti pada gambar dibawah ini :

## Gambar 11. Hasil Akurasi

## 4.8. Classification Error
Dalam Penelitian ini juga hasil yang didaat dari Classification  Error  sebanyak  23.74% menunjukkan bahwa  metode  K-Nearest  Neighbor  masih  dapat
ditingkatkan kinerjanya untuk mengurangi jumlah data uji yang diprediksi dengan salah. seperti pada gambar dibawah ini :
Gambar 12 Hasil Clasification Error

## 4.9. Presentase Minat Baca Berdasarkan Tujuan Kunjuan
Gambar 13 T.K.P Tujuan Kunjungan
Didalam  gambar  diatas  menjelaskan  tentang Minat baca berdasarkan Tujuan Kunjungan dari Segi presentasi Tujuan kunjungan yang dimana menghasilkan  presentasi  tertinggi  terhadap  Tujuan kunjungan Yang berkategori Membaca Buku & Wifi Hostpot yang dimana  jumlahnya  Sebersar 1.104 data dan  paling  kecil  berada  ada  kategori  Wi-Fi  Hostpot yang berjumlah 44 data.

## 4.10. Evaluasi
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dipaparkan, dapat dilakukan evaluasi sebagai berikut: a. Akurasi
Nilai  akurasi  dan  hasil  prediksi  dapat  diperoleh dengan  cara  membandingkan  hasil  prediksi  dari model dengan data aktual. Data aktual adalah data yang benar-benar terjadi, sedangkan hasil prediksi adalah data yang dihasilkan oleh model.
Untuk  menghitung  nilai  akurasi,  dapat digunakan rumus berikut:
Dalam penelitian tersebut, akurasi sebesar 76,26% menunjukkan  bahwa  model  KNN  berhasil memprediksi data dengan benar sebanyak 76,26% dari  keseluruhan  data  yang  diuji.  Sedangkan classification  error  sebesar  23,74%  menunjukkan bahwa  model  KNN  gagal  memprediksi  data sebanyak 23,74% dari keseluruhan data yang diuji. Nilai  akurasi  dapat  diperoleh  dengan  cara menghitung  1  -  classification  error.  Dengan demikian,  nilai  akurasi  dalam  penelitian  tersebut adalah:
Akurasi = 1 - classification error
= 1 - 23,74%
= 76,26%
Oleh  karena  itu,  nilai  akurasi  yang  didapatkan dalam  penelitian  tersebut  adalah  sebesar  76,26%.
Berikut adalah langkah-langkah untuk menghitung nilai  akurasi  dari  data  yang  memiliki  akurasi sebesar  76,26%  dan  classification  error  sebesar 23,74%:
1) Hitung  jumlah  data  yang  diprediksi  dengan benar:
Jumlah  data  yang  diprediksi  dengan  benar  = Jumlah total data - Jumlah data yang diprediksi dengan salah
= 2060 - (2060 * 0,2374) = 1572,26
2) Hitung  nilai  akurasi  dengan  menggunakan rumus:
Akurasi = (Jumlah data yang diprediksi dengan benar / Jumlah total data) * 100% = (1572,26 / 2060) * 100%
= 76,26%
Sehingga,  nilai  akurasi  yang  didapatkan  dalam penelitian tersebut adalah sebesar 76,26%. Angka ini  termasuk  dalam  kategori  baik,  karena mendekati  80%.  Angka  ini  menunjukkan  bahwa metode  K-Nearest  Neighbor  dapat  digunakan secara efektif dan akurat untuk menganalisis minat baca berdasarkan tujuan kunjungan ke perpustakaan di Kabupaten Cirebon.
b. Presentase  Minat  Baca  Berdasarkan  Tujuan Kunjungan
Presentase  minat  baca  berdasarkan  tujuan kunjungan menunjukkan bahwa tujuan kunjungan yang  paling  banyak  adalah  membaca  buku  dan menggunakan Wi-Fi hotspot. Hal ini menunjukkan bahwa  masyarakat  Kabupaten  Cirebon  masih memiliki  minat  baca  yang  tinggi.  Namun,  perlu dilakukan  upaya  untuk  meningkatkan  minat  baca pada  kategori  tujuan  kunjungan  lainnya,  seperti peminjaman  atau  pengembalian  buku,  tugas sekolah atau kuliah, dan membaca buku dan Wi-Fi hotspot.

## 4.11. Analisis Hasil
Dari  hasil  dan  evaluasi  di  atas  peleliti  dapat menganalisa beberapa faktor yang dapat mempengaruhi  minat  baca  pada  Perputakaan  di kabupaten  Cirebon  diantaranya  :  masih  tingginya presentasi para siswa dan mahasiswa untuk membaca disebabkan  oleh  ke  inginan  mereka  untuk  membaca serta  factor  pendukung  dari  pihak  sekolah  maupun kampus  untuk  memberikan  tugas    atau  penelitian  di perpustakaan  itu,  serta  factor  internet  juga  mampu memengaruhi  minat  baca  pada  Perpustakaan  seperti adanya  akses  internet  berupa  wi-fi  di  dalam perpustakaan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Memuat Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan Minat baca masyarakat Kabupaten Cirebon dapat dikelompokkan menjadi tiga kelompok:  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Kelompok dengan  minat  baca  tinggi  paling  banyak,  yaitu  30%. Kelompok dengan minat baca sedang dan rendah perlu
ditingkatkan.  Minat  baca  masyarakat  Kabupaten Cirebon  masih  tergolong  tinggi.  Minat  baca masyarakat  Kabupaten  Cirebon  dikelompokkan menjadi tiga kelompok: minat baca tinggi, sedang, dan rendah. Hal ini ditunjukkan oleh presentase minat baca berdasarkan  tujuan  kunjungan  yang  paling  tnggi adalah  membaca  buku  dan  menggunakan  Wi-Fi hotspot,  minat  baca  dengan  kelompok  sedang  adalah Peminjaman  atau  Pengembalian  dan  tugas  sekolah atau kuliah, sedangkan Minat baca dengan kelompok terendah  adalah  wifi  hostpot.  Namun,  masih  perlu dilakukan upaya untuk meningkatkan minat baca pada kategori tujuan kunjungan lainnya, seperti peminjaman  atau  pengembalian  buku,  tugas  sekolah atau  kuliah,  dan  wifi  hotspot.  Metode  K-Nearest Neighbor  dapat  digunakan  secara  efektif  dan  akurat untuk  menganalisis  minat  baca  berdasarkan  tujuan kunjungan  ke  perpustakaan  di  Kabupaten  Cirebon. Akurasi penelitian ini sebesar 76,26%, yang termasuk dalam kategori baik. Berdasarkan kesimpulan tersebut, maka  disarankan  untuk  melakukan  upaya-upaya berikut untuk meningkatkan minat baca di Kabupaten Cirebon:  Penelitian  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  data  yang  lebih  besar  dan  lebih beragam,  sehingga  hasil  penelitiannya  dapat  lebih akurat dan representatif. Penelitian ini dapat dilakukan dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  yang berbeda, sehingga dapat dibandingkan hasil penelitiannya.  Penelitian  ini  dapat  dilakukan  dengan menambahkan  variabel-variabel  lain  yang  dapat mempengaruhi  minat  baca,  seperti  usia,  lokasi,  dan pendapatan. Meningkatkan ketersediaan koleksi buku yang  menarik  dan  relevan  dengan  minat  masyarakat. Meningkatkan akses internet yang cepat dan stabil di perpustakaan.  Melakukan  promosi  dan  sosialisasi tentang pentingnya literasi. Mengembangkan program-program  literasi  yang  menarik  dan  inovatif. Upaya-upaya tersebut diharapkan dapat meningkatkan minat baca masyarakat Kabupaten Cirebon, sehingga dapat  meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat  dan kemajuan daerah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. Hasanah, T. Suprapti, N. Rahaningsih, and I. Ali,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Buku Berdasarkan Peminatan,” J. Account. Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 102–111, 2022, doi: 10.32627/aims.v5i1.467.
[2]  H. Dharmawan, Tukino, S. Shofiah Hilabi, and I. Karniawulan,  “Sistem  Rekomendasi  Buku Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-Nn) Pada Gramedia,” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 16–25, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12203.
[3]  R.  M.  A.  Hasibuan,  E.  Bu’ulolo,  and  S.  A. Hutabarat,  “Algoritma  Clustering  K-Nearest Neighbor  Dalam  Pengelompokan  Masyarakat Kecamatan  Medan  Area  Berdasarkan  Tingkat Ekonomi  Keluarga,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 773–782, 2023, doi: 10.30865/komik.v6i1.5756.
[4]  F.  Istighfarizky,  N.  A.  Sanjaya  ER,  I.  M. Widiartha, L. G. Astuti, I. G. N. A. C. Putra, and I.  K.  G.  Suhartana,  “Klasifikasi  Jurnal menggunakan Metode KNN dengan Mengimplementasikan  Perbandingan  Seleksi Fitur,” JELIKU  (Jurnal  Elektron. Ilmu Komput. Udayana) ,  vol.  11,  no.  1,  p.  167,  2022,  doi: 10.24843/jlk.2022.v11.i01.p18.
[5]  A.  P.  Sukmaranti,  H.  Mulyono,  and  S.  Istiyati, “Analisis  pemanfaatan  perpustakaan  dalam meningkatkan  minat  baca  bagi  siswa  kelas  4 sekolah  dasar,” Didakt.  Dwija  Indria ,  no.  449, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.uns.ac.id/JDDI/article/view/49603 %0Ahttps://jurnal.uns.ac.id/JDDI/article/downlo ad/49603/30797
[6]  D.  S.  Cahyo,  “Pengaruh  Ketersediaan  Buku, Teman  Sebaya  Terhadap  Minat  Baca  Dalam Meningkatkan Keterampilan Menulis Mahsiswa (STABN)  Raden  Wijaya  Wonolgiri,” J. Patisambhida , vol. 1, no. 1, pp. 85–106, 2020.
[7]  A.  Haris,  S.  Samino,  E.  Purnomo,  and  Y. Siyamto,  “Pengelolaan  Layanan  Perpustakaan dalam  Meningkatkan  Minat  Baca  Siswa  SD  Al Firdaus  Surakarta,” J.  Keilmuan  dan  Keislam. , pp. 62–71, 2022, doi: 10.23917/jkk.v1i2.14.
[8]  F.  Atriani,  P.  Studi,  I.  Perpustakaan,  D.  A.  N. Informasi,  F.  Ushuludin,  and  A.  Dan,  “Faktor- faktor penyebab  rendahnya minat baca  siswa di perpustakaan  sekolah  sman  03  rejang  lebong,” 2023.
[9]  D.  L.  Karputri  and  W.  Yustanti,  “Analisis Klastering  Buku  sebagai  Evaluasi  untuk Peningkatan Minat Baca Perpusatakaan SMAN 1 Grogol,” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 3, no. 3, pp. 94–101, 2022.
[10]  B.  Taib, W. Oktaviani,  and A.  Ilham,  “Analisis Peran  Guru  Dalam  Meningkatkan  Minat  Baca Permulaan  Pada  Anak  Kelompok  B  Di  PAUD Terpadu Alkhairat Skeep,” J. Ilm. Cahaya Paud , vol.  4,  no.  1,  pp.  9–19,  2022,  doi: 10.33387/cp.v4i1.4393.