## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .

## PENGELOMPOKKAN BUKU DAN REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING PADA DINAS PERPUSTAKAAN DAN KEARSIPAN KOTA MEDAN
1 Jihan Fadlina, 2 Rida Utami
1,2 Program Studi Informasi Universitas Potensi Utama Medan
1,2 Universitas Potensi Utama, K.L. Yos Sudarso KM 6,5 No. 3ATj. Mulia – Medan Indonesia Email: jihanfadlina@gmail.com 1 , ridatami2@gmail.com 2

## Abstrak
Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan melakukan pengadaan buku di setiap tahunnya untuk menambah  koleksi  buku  yang  ada.  Akan  tetapi  pihak  instansi  belum  mempunyai  data  yang  akurat. Tujuan  penelitian  adalah  pengelompokan  buku  berdasarkan  data  jumlah  peminjaman,  untuk mengetahui cara clustering buku berdasarkan buku yang paling banyak diminati dan untuk menerapkan metode  K-Means  dalam  proses  clustering  Data  Mining.  Penelitian  ini  bersifat  kuantitatif  dengan banyaknya jumlah data yang diolah sebanyak 413 judul buku.. Hasil pada penelitian ini menghasilkan 3 cluster yaitu cluster 0 (kurang diminati) berjumlah 362 buku, cluser 1 (diminati) berjumlah 43 buku, dan cluster 2 (paling diminari) berjumlah 8 buku.
Kata Kunci : Pengelompokkan Buku Dan Rekomendasi Buku, K-Means Clustering.

## Abstract
The Medan City Library and Archives Department carries out book procurement every year to add to the  existing  book  collection.  However,  the  agency  does  not  yet  have  accurate  data.  The  aim  of  the research  is  to  group  books  based  on  data  on  the  number  of  loans,  to  find  out  how  to  cluster  books based  on  the  books  that  are  most  in  demand  and  to  apply  the  K-Means  method  in  the  Data  Mining clustering  process.  This  research  is  quantitative  in  nature  with  a  large  amount  of  data  processed, amounting to 413 book titles. The results of this research produced 3 clusters, namely cluster 0 (less popular) with 362 books, cluster 1 (interested) with 43 books, and cluster 2 (most popular) as many as 8 books.
Keywords : Grouping Books And Book Recommendations, K-Means Clustering.

## 1. Pendahuluan
Perpustakaan  adalah  sebuah  institusi  yang  mengumpulkan  dan  mengoleksi  pengetahuan  yang kemudian  dikelola  dengan  cara  tertentu  atau  sistematis  guna  memenuhi  kebutuhan  intelektual penggunanya.  Dengan  kata  lain  perpustakaan  merupakan  salah  satu  sarana  dalam  mencari  informasi

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
serta  ilmu  pengetahuan  yang  dibutuhkan.  Dalam  mencari  sebuah  informasi  tertentu  dibutuhkan kelompok  buku  atau  rekomendasi  buku  yang  berkaitan  atau  menemukan  dan  menganalisis  informasi tersebut menjadi pengetahuan baru. Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan belum mempunyai serta mengetahui kelompok buku apa yang paling banyak diminati dan judul buku apa yang dapat di rekomendasikan  kepada  pengunjung.  Hal  ini  menyebabkan  kesulitan  bagi  Dinas  Perpustakaan  dan Kearsipan  Kota  Medan  dalam  melakukan  pengadaan  koleksi  buku  yang  dilakukan  setiap  tahunnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibutuhkannya analisa data dan prediksi mengenai kelompok buku  dan  rekomendasi  buku  untuk  meningkatkan  fasilitas  serta  koleksi  buku  yang  ada  pada  Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Medan.
K-Means  merupakan  metode  pada  data  mining  yang  digunakan  untuk  meng-cluster  data menjadi sebagian cluster data baru. K-Means dapat membantu menemukan kelompok buku pinjaman dan  rekomendasi  buku  yang  banyak  diminati  dalam  mendukung  pengelola  perpustakan  dalam pengadaan koleksi buku.

## 2. Tinjauan Literatur
Menurut  Nisriina  Nuur  Hasanah  dan  Agus  Sidiq  Purnomo  (2022),  dengan  judul  penelitian Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Buku Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi  Kasus:  Perpustakaan  Politeknik  LPP  Yogyakarta).  Berdasarkan  masalah  yang  ada  pada  studi kasus  tersebut  tersebut,  metode  K-Means  Clustering  dipilih  dalam  penerapan  data  mining  tersebut. Proses  K-Means  Clustering  pada  penerapan  ini  yaitu  membagi  buku  menjadi  beberapa  kelompok dengan berdasarkan banyak jumlah peminjaman dan banyak jumlah ketersediaan eksemplar buku dapat digunakan dalam mendukung sebuah keputusan untuk menentukan jumlah buku yang akan di tambah berdasarkan hasil penelitian dengan judul terkait atau tidak.
Menurut  Haryani,  Dicky  Nofriansyah  dan  Ita  Mariami  (2021),  dengan  judul  penelitian Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Buku  Di  Perpustakaan  Yayasan  Nurul  Islam Indonesia  Baru  Dengan  Metode K-Means  Clustering.  Berdasarkan  masalah  yang  ada  pada  penelitian ini  adalah  dibutuhkannya  sistem  yang  dapat  mengelola  koleksi  buku  tersebut.  Dimana  pada  proses penyeleksian  koleksi  buku  tersebut  dapat  menampilkan  koleksi  buku  apa  saja  yang  harus  menjadi perhatian  ataupun  dikelola  kembali  jumlah  stok  yang  ada  agar  tidak  menjadi  penumpukan  stok  pada buku  tertentu.  Hasil  yang  didapatkan  pada  penerapan  metode  ini  menghasilkan  sebuah  cluster  atau kelompok  yang  paling  diminati,  yang  kemudian  cluster  tersebut  yang  akan  menjadi  bahan pertimbangan  pihak  pustakawan  untuk  mencapai  tujuan  yaitu  meningkatkan  jumlah  koleksi  buku  di perpustakaan.
Menurut  Asminah  (2022),  pada  penelitian  yang  berjudul  Sistem  Penentuan  Penambahan Koleksi  Buku  di  Perpustakaan  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering.    Dibutuhkan  waktu  yang cukup  lama  untuk  menentukan  penambahan  buku  berdasarkan  data  peminjaman.  Dimana  data peminjaman  yang  dilakukan  dengan  cara  pendataan  secara  manual.  Maka  dari  itu  untuk  dapat mengetahui jenis buku apa yang banyak di pinjam oleh mahasiswa dibutuhkannya jangka waktu yang cukup  lama.  Pada  hasil  penelitian  tersebut  menghasilkan  3  cluster  yang  berbeda  yaitu  cluster  tinggi,

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
cluster sedang dan cluster rendah. Hasil cluster dilakukan pengujian menggunakan Black Box Testing dan mendapatkan hasil kelayakan sebesar 80%.

## 3. Metode Penelitian
3.1   Perpustakaan
Menurut  Sugiyanto,  Perpustakaan  merupakan  sebuah  sarana  yang  berupa  tempat  atau  wadah untuk menyimpan koleksi dari bahan pustaka yang dimiliki yang kemudian dikelola secara sistematis serta dapat digunakan oleh pemilik dan pemakainya sebagai sarana mencari dan mendapatkan sumber informasi.  Menurut  Nisa  Adelia,  perpustakaan  memiliki  sebuah  batasan  yang  merupakan  sebuah ruangan ataupun sebuah gedung yang kemudian dimanfaatkan untuk menyimpan buku dan terbitan lain seperti  majalah  koran  ataupun  lainnya  yang  betujuan  untuk  menjadi  sebuah  koleksi  atau  disimpan. Kemudian koleksi tersebut ditata menggunakan susunan tertentu untuk memudahkan dalam pencarian bagi pengguna serta tidak untuk dijual.

## 3.2   Data Mining
Data  Mining  merupakan  proses  ektraksi  suatu  data  dimana  data  tersebut  sebelumnya  tidak diketahui,  implisit,  dan  dianggap  tidak  mempunyai  nilai  yang  kemudian  di  proses  menjadi  sebuah pengetahuan atau pola yang didapatkan berdasarkan proses pencarian dalam data yang jumlahnya data tersebut  merupakan  data  besar  (Witten,  Ian  H.  Frank,  2011).  Data  mining  dapat  diartikan  sebagai gabungan beberapa nilai, informasi, atau pengetahuan dan juga pengalaman yang menghasilkan sebuah framework yang akan di evaluasi dan menghasilkan sebuah informasi atau pengetahuan yang baru.
Menurut Januardi Nasir (2020), 5 tahapan dalam Data Mining adalah sebagai berikut: 1) Selection,
Pada  tahapan  ini  adalah  tahap  penentuan  atau  penyeleksian  dari  beberapa  data  yang  dipilih untuk memperoleh sebuah informasi dalam KDD (Knowledge Discovery in Database) 2) Preprocessing,
Pada tahapan ini adalah proses pembersihan data yang dapat mempengaruhi  performansi dari Data Mining.
3) Transformation,
Pada tahapan ini adalah penyeleksian data yang akan digunakan dan proses mengubah bentuk data menjadi bentuk yang dapat dikenali pada proses penerapan metode data mining. 4) Data Mining,
Pada  tahapan  ini  merupakan  proses  penerapan  metode  atau  algoritma  untuk  mencari  sebuah informasi, pengetahuan atau pola dari data yang dipilih. 5) Interpretation/Evaluation,
Pada  tahapan  terakhir  ini  merupakan  proses  pengidentifikasi  pola-pola  menjadi  sebuah pengetahuan (knowledge) yang dapat mudah dimengerti.

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
3.3   Clustering
Clustering  disebut  juga  sebagai  segmention.  Clustering  akan  mengidetifikasi  suatu  kelompok pada  sebuah  kasus  atau  data  berdasarkan  pada  kelompok  atribut,  dimana  kelompok  atribut  tersebut memiliki  kemiripan  di  dalamnya.  Tahapan  penerapan  clustering  yaitu  membagi  beberapa  kelompok data berdasarkan ciri data di setiap kelompok data yang telah ditentukan, dimana objek dari kelompok data tersebut dapat berupa orang, peristiwa dan lainya. Kemudian objek tersebut akan  didistribusikan ke  dalam  beberapa  kelompok  yang  telah  ditentukan  sehingga  akan  terdapat  beberapa  tingkatan  pada kelompok tersebut yang saling berhubungan antar kelompok. Clustering merupakan metode pembagian atau pengcluteran data yang ada dan diterapkan pada data mining, kemudian data tersebut akan dibagi menjadi beberapa bagian atau kelompok yang disebut sebagai cluster.
3.4    K-Means
K-Means  merupakan  metode  pada  Data  Mining.  K-Means  merupakan  salah  satu  metode  yang cukup  sederhana  dalam  penerapannya,  dimana  dalam  proses  klasteran  mengelompokkan  dataset menjadi  kelompok  dengan  tingkatan  tertentu.  Menurut  Suntoro,  (2019),  terdapat  beberapa  langkah dalam pengelompokkan data menggunakan K-Means yaitu:
1. Menyiapkan dataset.
2. Menentukan jumlah Cluster yang dihasilkan.
3. Memilih titik centroid di setiap cluster secara acak.
4. Mengelompokkan data dengan menggunakan rumus:
Dimana: d(x, y) adalah jarak antara data x ke data y x adalah data testing ke-i
y adalah data training ke-i
5. Memperbarui nilai titik centroid dengan menggunakan rumus:
Dimana: µj (t+1) adalah centroid baru pada iterasi ke- (t+1) Nsj adalah banyak data pada cluster Sj
6. Pengulangan langkah ke-3 hingga ke-5 sampai mendapatkan nilai dari titik centroid tidak lagi berubah.
4. Hasil Dan Pembahasan
4.1 Perhitungan Manual
1. Menyiapkan dataset
Dataset yang  digunakan  merupakan  data  peminjaman  buku  tahun  2021  sampai  Februari  tahun 2023  dengan  jumlah  6331  data.  Namun  pada  penelitian  ini  hanya  melakukan  perhitungan  pada  500 data pertama dengan jumlah buku sebanyak 413 judul buku.
2. Menetukan jumlah cluster

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Jumlah cluster yang  dihasilkan  berjumalah  3  cluster  yaitu cluster 0  yang  merupakan  kelompok buku  kurang  diminati, cluster 1  yang  merupakan  kelompok  buku  yang  diminati,  dan cluster 2  yang merupakan kelompok buku yang paling banyak diminati.
3. Memilih titik centroid secara acak
Titik centroid merupakan titik tengah atau titik pusat pada data yang di pilih secara acak dari data yang  digunakan.  Adapun  titik  centroid  yang  di  pilih  secara  acak  di  setiap cluster adalah  sebagai berikut:
Tabel 1. Titik Centorid Awal Frekuensi Peminjaman Jumlah Peminjam Cluster 0 1 1 Cluster 1 2 1 Cluster 2 3 1

## 4. Pengelompokkan data
Data Buku ke – 1,
𝐶0  = √(1 − 1) 2 − (1 − 1) 2 = 𝟎 𝐶1  = √(1 − 2) 2 − (1 − 1) 2 = 0,5 𝐶0  = √(1 − 3) 2 − (1 − 1) 2 = 2 Data Buku ke – 12,
𝐶0  = √(2 − 1) 2 − (1 − 1) 2 = 0 ,5 𝐶1  = √(2 − 2) 2 − (1 − 1) 2 = 𝟎 𝐶0  = √(2 − 3) 2 − (1 − 1) 2 = 0,5 Data Buku ke – 20,
𝐶0  = √(3 − 1) 2 − (2 − 1) 2 = 1,5
𝐶1  = √(3 − 2) 2 − (2 − 1) 2 = 𝟎 𝐶0  = √(3 − 3) 2 − (2 − 1) 2 = 0,5 Data Buku ke – 25,
𝐶0  = √(3 − 1) 2 − (1 − 1) 2 = 2
𝐶1  = √(3 − 2) 2 − (1 − 1) 2 = 0,5
𝐶0  = √(3 − 3) 2 − (1 − 1) 2 = 𝟎 Data Buku ke – 29,
𝐶0  = √(2 − 1) 2 − (2 − 1) 2 = 𝟎 𝐶1  = √(2 − 2) 2 − (2 − 1) 2 = 0,5 𝐶0  = √(2 − 3) 2 − (2 − 1) 2 = 0,5 Data Buku ke – 100,
𝐶0  = √(5 − 1) 2 − (2 − 1) 2 = 7,5

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
𝐶1  = √(5 − 2) 2 − (2 − 1) 2 = 4 𝐶0  = √(5 − 3) 2 − (2 − 1) 2 = 𝟏, 𝟓 Data Buku ke – 177,
𝐶0  = √(4 − 1) 2 − (2 − 1) 2 = 4 𝐶1  = √(4 − 2) 2 − (2 − 1) 2 = 1,5 𝐶0  = √(4 − 3) 2 − (2 − 1) 2 = 𝟎 Data Buku ke – 199 ,
𝐶0  = √(4 − 1) 2 − (1 − 1) 2 = 4,5 𝐶1  = √(4 − 2) 2 − (1 − 1) 2 = 2 𝐶0  = √(4 − 3) 2 − (1 − 1) 2 = 𝟎, 𝟓

## 5. Memperbarui nilai titik centroid
Tabel 2. Titik Centroid Baru Frekuensi Peminjaman Jumlah Peminjam Cluster 0 1,04 1,04 Cluster 1 2.09 2,09 Cluster 2 3,75 1,375
6. Pengulangan langkah ke-3 hingga ke-5 hinggs nilai dari titik centroid di masing-masing cluster tidak lagi berubah.

## Data Buku ke – 1
𝐶0  = √(1 − 1,04) 2 − (1 − 1,04) 2 = 𝟎 𝐶1  = √(1 − 2,09) 2 − (1 − 2,09) 2 = 0 𝐶0  = √(1 − 3,75) 2 − (1 − 1,375) 2 = 3,71
Data Buku ke – 12
𝐶0  = √(2 − 1,04) 2 − (1 − 1,04) 2 = 0 ,46 𝐶1  = √(2 − 2,09) 2 − (1 − 2,09) 2 = 𝟎, 𝟎𝟎 𝐶0  = √(2 − 3,75) 2 − (1 − 1,375) 2 = 1,53
Data Buku ke – 20
𝐶0  = √(3 − 1,04) 2 − (2 − 1,04) 2 = 1,46 𝐶1  = √(3 − 2,09) 2 − (2 − 2,09) 2 = 0,41
𝐶0  = √(3 − 3,75) 2 − (2 − 1,375) 2 = 𝟎, 𝟎𝟖 Data Buku ke – 25
𝐶0  = √(3 − 1,04) 2 − (1 − 1,04) 2 = 1,92 𝐶1  = √(3 − 2,09) 2 − (1 − 2,09) 2 = 𝟎, 𝟏𝟖

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
𝐶0  = √(3 − 3,75) 2 − (1 − 1,375) 2 = 0,21 Data Buku ke – 29
𝐶0  = √(2 − 1,04) 2 − (2 − 1,04) 2 = 𝟎 𝐶1  = √(2 − 2,09) 2 − (2 − 2,09) 2 = 0 𝐶0  = √(2 − 3,75) 2 − (2 − 1,375) 2 = 1,13
Data Buku ke – 100
𝐶0  = √(5 − 1,04) 2 − (2 − 1,04) 2 = 7,18 𝐶1  = √(5 − 2,09) 2 − (2 − 2,09) 2 = 4 ,23 𝐶0  = √(5 − 3,75) 2 − (2 − 1,375) 2 =  0,57
Data Buku ke – 177
𝐶0  = √(4 − 1) 2 − (2 − 1,04) 2 = 3,91 𝐶1  = √(4 − 2) 2 − (2 − 2,09) 2 = 1,82 𝐶0  = √(4 − 3) 2 − (2 − 1,375) 2 = 𝟎 ,16
Data Buku ke – 199
𝐶0  = √(4 − 1) 2 − (1 − 1,04) 2 = 4,37 𝐶1  = √(4 − 2) 2 − (1 − 2,09) 2 = 1,23 𝐶0  = √(4 − 3) 2 − (1 − 1,375) 2 = 𝟎, 𝟎𝟑

## 7. Hasil perhitungan
Hasil dari perhitungan tersebut yaitu pada cluster 0 dengan 362 buku, cluster 1 dengan 43 buku, dan cluster 2 dengan 8 buku. Berikut ini merupakan judul buku yang termasuk ke dalam cluster 2 yaitu sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Manual NAMA BUKU FREKUENSI JUMLAH C0 C1 C2 HASIL Dasar-Dasar  Analisis  Laporan  Keuangan Jakarta  :  Rineka  Cipta,  1995  LAPORAN KEUANGAN,  LAPORAN  FINANSIAL 657.3 3 2 1,46 1,41 0,08 C2 TOP MODUL BEDAH KISI-KISI SBMPTN  SAINTEK  2020  Yogyakarta  ;  : Genesisi  Learning  METODE  BELAJAR MENGAJAR,  KEGIATAN  BELAJAR MENGAJAR 371.3 3 2 1,46 1,41 0,08 C2 Langkah  Awal  Menuju  ke  Olimpiade Matemtika Jilid 1 Jakarta : Ricardo, 2006 MATEMATIKA 510 5 2 7,18 4,23 0,57 C2 Cara  Mudah  Menaklukkan  Olimpiade Matematika SMP Jakarta : Wahyu Media, 2008 MATEMATIKA 510.7 5 2 7,18 4,23 0,57 C2 Pengantar  Bisnis  Jakarta  :  Mitra  Wacana Media, 2014 BISNIS 650 3 2 1,46 1,41 0,08 C2

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Pembelajaran  Matematika  Yogyakarta  : Graha Ilmu, 2014 MATEMATIKA 510 4 2 3,91 1,82 0,16 C2 Manajemen  Perubahan  Bogor  :  Ghalia Indonesia, 2010 MANAJEMEN PERUBAHAN 658.3 4 1 4,37 1,23 0,03 C2 Smart  Way  to  TOEFL  :  Tekhnik  Cepat Menguasai  TOEFL  Dengan  Tambahan CD  Audio  Listening  Untuk  Membantu Anda Dalam Menguasai TOEFL Jakarta : Generasi Cerdas, 2018 TOEFL 425 3 2 1,46 1,41 0,08 C2

## 4.2 Pengujian dengan WEKA 3.9.6
Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  pengujian  data  pada  WEKA  3.9.6  dengan  metode pengujian yang digunakan adalah K-Means Clustering:
1. Buka aplikasi WEKA 3.9.6
Dimana sebelumnya file yang akan di input sudah di ubah menjadi format .arff. Format file .arff merupakan salah satu type file yang dapat diolah pada aplikasi WEKA 3.9.6. Kemudian masukkan file tersebut ke dalam aplikasi WEKA 3.9.6.
2. Pada submenu cluster pilih metode SimpleKMeans Pada tahapan ini merupakan proses pemilihan metode yang akan diterapkan pada pengolahan data di  aplikasi  WEKA.  Dimana  di  dalam  aplikasi  tersebut  terdapat  beberapa  metode  lainnya  yang dapat digunakan pada proses clustering.
3. Setelah itu klik pada metode KMeans untuk mengatur jumlah cluster. Penentuan  jumlah  cluster  sangat  berpengaruh  dalam  penerapan  metode  dikarenakan  pada penerapan  metode  ini  data  akan  di  bagi  sesuai  dengan  jumlah  cluster  yang  ditentukan  di  awal penerapan.
4. Kemudian  klik  Start,  maka  akan  muncul  tampilan  hasil  perhitungan  data  uji  menggunakan algoritma K-Means seperti gambar di bawah ini:
Gambar 1. Penerapan Metode K-Means Pada Aplikasi WEKA

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Hasil  perhitungan  pada  WEKA  juga  dapat  di  visualisasikan  ke  dalam  bentuk  plotview,  seperti gamabar dibawah ini:

## Gambar 2. Ploview Hasil Perhitungan Menggunakan Aplikasi WEKA
Selain itu hasil dari perhitungan dengan metode K-Means Clustering ini dapat menampilkan table keseluruhan  hasil  seperti  pada  gambar  di  bawah  ini.  Dimana  hasil  perhitungan  pada  Weka  dengan jumlah cluster pada cluster2 atau kelompok buku yang paling diminati sebanyak 21 judul buku.
Gambar 3. Hasil Kelompok Buku Pada Cluster 2

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Berikut ini judul-judul buku yang termasuk ke dalam cluster 2 berdasarkan hasil perhitungan pada aplikasi WEKA 3.9.6, yaitu:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Menggunakan WEKA No Judul Buku Kode Buku Frekuensi Peminjaman Jumlah Peminjam Cluster 1 Dasar-Dasar Analisis Laporan Keuangan Jakarta : Rineka Cipta, 1995 LAPORAN KEUANGAN, LAPORAN FINANSIAL 657.3 BUKU 20 3 2 CLUSTER 2 2 Dinamika Gerakan Koperasi Indonesia : corak perjuangan ekonomi rakyat dalam menggapai sejahtera bersama Jakarta : RMBooks, 2008 SISTEM PERKOPERASIAN 334 BUKU 29 2 2 CLUSTER 2 3 Mengembangkan Karakter Anak Secara Efektif Di Sekolah Dan Di Rumah Yogyakarta : Pedagogia, 2012 PSIKOLOGI ANAK 155.4 BUKU 45 2 2 CLUSTER 2

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
4 Manajemen Pemasaran Jasa s.b : s.l, s.a
MANAJEMEN PEMASARAN JASA 658.81 BUKU 65 2 2 CLUSTER 2 5 TOP MODUL BEDAH KISI-KISI SBMPTN SAINTEK 2020 Yogyakarta ; : Genesisi Learning METODE BELAJAR MENGAJAR, KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR 371.3 BUKU 83 3 2 CLUSTER 2 6 Mengatasi Kesulitan Belajar Pada anak Yogyakarta ; : Javalitera, 2015 PSIKOLOGI PENDIDIKAN 370.15 BUKU 85 2 2 CLUSTER 2 7 Langkah Awal Menuju ke Olimpiade Matemtika Jilid 1 Jakarta : Ricardo, 2006 MATEMATIKA 510 BUKU 100 5 2 CLUSTER 2 8 Cara Mudah Menaklukkan Olimpiade Matematika SMP Jakarta : Wahyu Media, 2008 MATEMATIKA 510.7 BUKU 101 5 2 CLUSTER 2 9 Evaluasi Pendidikan : Pengantar, Kompetensi Dan Implementasi Yogyakarta : Prama Ilmu, 2016 KAMUS PENDIDIKAN, ENSIKLOPEDIA PENDIDIKAN 370.3 BUKU 109 2 2 CLUSTER 2 10 Top Poket Maser Book Matematika & Fisika SMA/MA Kelas X, xI, XII Jakarta : Bintang Wahyu, 2015 MATEMATIKA 510 BUKU 139 2 2 CLUSTER 2 11 Format PAUD : Konsep, Karakteristik, & Implementasi Pendidikan Anak Usia Dini Yogyakarta ; : Ar-Ruzz Media, 2014 STATISTIK PENDIDIKAN 372.21 BUKU 154 2 2 CLUSTER 2 12 Pengantar Bisnis Jakarta : Mitra Wacana Media, 2014 BISNIS 650 BUKU 175 3 2 CLUSTER 2 13 Menumbuhkan Minat Membaca Pada Anak Usia Dini Jakarta : Luxima Metro Media, 2015 METODE BELAJAR MENGAJAR, KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR 371.3 BUKU 176 2 2 CLUSTER 2 14 Pembelajaran Matematika Yogyakarta : Graha Ilmu, 2014 MATEMATIKA 510 BUKU 177 4 2 CLUSTER 2 15 Hukum Dan Etika Dalam Praktek Dokter Jakarta : Pustaka Sinar Harapan, 1989 ILMU HUKUM 340 BUKU 212 2 2 CLUSTER 2 16 Kerjasama Perdagangan Internasional Jakarta : Elex Media Komputindo, 2004 HUKUM MILITER, PERTAHANAN DAN VETERAN 343.08 BUKU 256 2 2 CLUSTER 2 17 Asmaul Husna : Perjalanan Ruhani Menyatukan Hati Dengan Allah Jakarta : Al-Mawardi Prima, 2011 DASAR-DASAR AGAMA ISLAM 297.31 BUKU 266 2 2 CLUSTER 2 18 Smart Way to TOEFL : Tekhnik Cepat Menguasai TOEFL Dengan Tambahan CD Audio Listening Untuk Membantu Anda Dalam Menguasai TOEFL Jakarta : Generasi Cerdas, 2018 TOEFL 425 BUKU 269 3 2 CLUSTER 2 19 Complete English Grammar Practice For TOEFL, TOEIC & IELTS Jakarta : Puspa SWara, 2013 BAHASA INGGRIS 425 BUKU 278 2 2 CLUSTER 2 20 Manajemen Pemasaran Jakarta : Rajawali Pers, 2015 MANAJEMEN PEMASARAN 658.8 BUKU 281 2 2 CLUSTER 2

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
21 Daisy In Yogyakarta : Media, 2017 SASTRA
INDONESIA 813 BUKU 315 2 2 CLUSTER 2

## 5. Kesimpulan
Hasil perhitungan yang dilakukan secara manual mendapatkan jumlah pada cluster 0 atau kelompok buku  kurang  diminati  sebanyak  362  buku, cluster 1  atau  kelompok  buku  yang  diminati  sebanyak  43 buku, dan cluster 2 atau kelompok buku yang paling banyak diminati sebanyak 8 buku dan hasil yang dilakukan pada aplikasi WEKA  yaitu cluster 0  dengan jumlah  348 buku, cluster 1 dengan jumlah 44 buku, dan cluster 2 dengan jumlah 21 buku. Untuk mendapatkan hasil yang maksimal, titik centroid di masing-masing perhitungan harus memiliki nilai yang sama agar mendapatkan jumlah kelompok yang pasti.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Potensi  Utama  yang  telah  memberikan sumber  daya  kepada  peneliti  sehingga  peneliti  dapat  melakukan  dan  menyelesaikan  penelitian  dan kepada  Dinas  Pepustakaan  dan  Kearsipan  Kota  Medan  yang  telah  membantu  bekerja  sama  dalam penelitian yang dilakukan serta motivasi yang telah diberikan kepada peneliti.

## Referensi
[1]   Anwar, S., Maskur, S., & Jailani, M. (2019). Manajemen Perpustakaan . Zahen Publisher.
[2] Asminah.  (2022).  Sistem  Penentuan  Penambahan  Koleksi  Buku  di  Perpustakaan Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering. Journal  of  Information  System  Research (JOSH) , 330-338.
[3]  Haryani,  Nofriansyah,  D.,  &  Mariami,  I.  (2021).  Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengelempokan  Buku  Di  Perpustakaan  Yayasan  Nurul  Islam  Indonesia  Baru. Jurnal CyberTech , 1-12.
[4]  Hasanah,  N.  N.,  &  Purnomo,  A.  S.  (2022).  Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengelompokan  Buku  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  (Studi  Kasus: Perpustakaan  Politeknik  LPP  Yogyakarta). Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi Bisnis , 300-311.
[5]   Hermawan, I. (2019). Metodologi Penelitian Pendidikan Kuantitatif, Kualitatif dan Mixed Methode. Kuningan: Hidayatul Quran Kuningan.
[6]        Nasir,  J.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Clustering  Dalam  Mengelompokan  Buku Dengan Metode K-Means. Jurnal SIMETRIS .
[7]   Siburian , D., Andani, S. R., & Sari, I. P. (2022). Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Peminjaman Buku Pada Perpustakaan Sekolah. Jour nal of Machine Learning and Artificial Intelligence , 115-124.
[8]      Suntoro,  J.  (2019). Data  Mining  Algoritma  dan  Implementasi  Dengan  Pemrograman PHP. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.

## Jurnal Widya
Volume 5, Nomor 2, bulan Oktober 2024: halaman 661-674 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
E-ISSN: 2807-5528
JURNAL  WIDYA This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
[9]      Ulfah,  M.,  &  Irtwanty,  A.  S.  (2022).  Penerapan  Data  Mining  Clustering  Menggunakan Metode  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Buku  Perpustakaan  Politeknik  Negeri Balikpapan. Jurnal Teknik Elektro , 62-68.
[10]  Yulia, & Silalahi, M. (2021). Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means. Indonesian Journal of Computer Science , 77-89.
[11]    Aria,  A.S,  Yuliadi,  Julkarnain,  M.  dan  Hamdani,  F.  (2023)  Penerapan  Algoritma  K- Means Clustering Untuk Data Obat. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer: Vol. 4 No,1. 649-657.
[12]      Adelia,  Nisa.  (2020).  Manajemen  Pengetahuan  Dalam  Perspektif  Perpustakaan.  Shaut Al-Maktabah: Jurnal Perpustakaan, Arsip dan Dokumentasi: Vol 12 No 1. 33-47
[13]        Apriyani,  P.  Dikananda,  A.R  dan  Ali,  Irfan.  (2023).  Penerapan  Algoritma  K-Means dalam  Klasterisasi  Kasus  Stunting  Balita  Desa  Tegalwangi.  Jurnal  Ilmu  Komputer: Vol. 2 No. 1. 19-33
[14]      Pratiwi,  Indah  M.S,  Wirdanto,  A.P  dan  Damanik,  I.S.  (2020)  Penerapan  Metode  K- Means  dalam  Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut  Keberadaan Pemukiman di Bantaran Sungai Berdasarkan Provinsi
[15]   Purba, S. K, Hartama, D, dan S Suhada (2022). Analisis Data Mining Persebaran Siswa SMP di Pematang Siantar Dengan Metode Algoritma K-Means Clustering.