## Klasterisasi Buku dan Peminjam Buku di Perpustakaan dengan Metode Analisis Jejaring Sosial dan Deteksi Komunitas
Tedy Setiadi 1 , Rina Ratih Sri Sudaryanti 2 , Ana Pujiastuti 3
1 Program Studi Informatika
2 Program Studi Pendidikan Bahasa Indonesia
3 Pustakawan Perpustakaan Universitas Ahmad Dahlan (UAD) Yogyakarta, Indonesia
Email: tedy.setiadi@tif.uad.ac.id 1 , rinaratihuad@pbsi.uad.ac.id 2 , ana.pujiastuti@staff.uad.ac.id 3
Abstrack - Book lending is the most important service in the library. So far, book borrowing data is often used as a statistical report, has not been analyzed further to find patterns/knowledge to deepen the insight of library managers. With the rapid growth of big data, social network analysis and community detection have been studied intensively by many researchers over the past few years. However, little research has been done on social network analysis and community detection of borrowing books at the library, and no one has even conducted a comparison analysis of community detection algorithms on book lending. In this paper, we propose an analysis of the library's book borrowing database using social network analysis and community detection methods. The purpose of this study is to find book clusters and borrower  clusters by  utilizing  the  best  community  detection  method  obtained.  The  research  step begins with collecting data on borrowing books, constructing it into a bipartite graph model, projecting the bipartite graph into a book graph and a book borrowing graph. Then conduct experiments comparing several  community  detection  algorithms  for  the  two  graphs,  with  evaluation  metrics  in  the  form  of modularity,  performance,  coverage,  density  and  entropy.  The  experimental  results  of  Louvain's algorithm  and  Eva's  algorithm  have  the  best  performance  for  book  graphs and  book  borrowers. The application  of community  detection  to  the  book  graph  obtained  16  clusters of  books, while  the  book borrower graph obtained 21 clusters of  book borrowers. The results of this clustering can be used as recommendations for library management in making library programs to increase the utility of books and increase user loyalty.
Keywords -  Social  Network  Analysis,  Community  Detection,  Bipartite  Graph,  Book  Lending, Clustering
Intisari -  Peminjaman  buku  adalah  layanan  di  Perpustakaan  yang  paling  penting.  Sejauh  ini,  data peminjaman  buku  sering  digunakan  sebatas  laporan  statistik  belum  dianalisis  lebih  lanjut  untuk menemukan pola/pengetahuan untuk memperdalam wawasan pengelola perpustakaan. Seiring pesatnya kajian big data, analisis jejaring sosial dan deteksi komunitas telah diteliti secara intensif oleh banyak peneliti selama beberapa tahun terakhir. Namun penelitian tentang analisis jejaring sosial dan deteksi komunitas terhadap peminjaman buku di Perpustakaan masih sedikit dilakukan, bahkan belum ada yang melakukan  perbandingan  algoritma  deteksi  komunitas.  Dalam  paper  ini,  kami  mengusulkan  analisis database  peminjaman  buku  di  Perpustakaan  dengan  metode  analisis  jaringan  sosial  dan  deteksi komunitas. Tujuan penelitian ini menemukan klaster buku dan klaster peminjam dengan memanfaatkan metode deteksi komunitas terbaik yang diperoleh. Langkah penelitian dimulai dengan mengkoleksi data peminjaman buku, mengkonstruksi ke model graf bipartit, memproyeksikannya graf bipartite menjadi graf  buku  dan  graf  peminjam  buku.  Kemudian  melakukan  eksperimen  membandingkan  beberapa algoritma  deteksi  komunitas  kedua  graf  tersebut,  dengan  metriks  evaluasi  berupa  modularitas, performance,  coverage,  density  dan  entropy.  Hasil  eksperimen  algoritma  Louvain  dan algoritma  Eva memiliki kinerja terbaik untuk graf buku dan graf peminjam buku. Penerapan deteksi komunitas pada graf buku diperoleh 16 klaster buku, sedangkan pada graf peminjam buku diperoleh 21 klaster peminjam buku. Hasil Klasterisasi ini dapat dijadikan bahan rekomendasi untuk  manajemen perpustakan dalam
membuat  program  perpustakaan  untuk  meningkatkan  utilitas  buku  dan  meningkatkan  loyalitas pemustaka.
Kata kunci —Analisis Jejaring Sosial, Deteksi Komunitas, graf bipartite, peminjaman buku, klasterisasi

## I. P ENDAHULUAN
Perpustakaan  universitas  berperan  sebagai  pusat  sumber  belajar  dan  sumber  ilmu pengetahuan yang memiliki tantangan dalam melayani kebutuhan pengunjungnya [1]. Selain memiliki  peran  tersebut,  perpustakaan  juga  berperan  sebagai  unit  pembangkit  data.  Data  di perpustakaan universitas terus meningkat seiring dengan perkembangan proses bisnis yang ada seperti  peningkatan  pengadaan  koleksi,  penambahan  pengunjung,  dan  transaksi  seperti peminjaman  koleksi,  pengaksesan  koleksi  online,  peminjaman  tempat.  Sayangnya,  data sebanyak ini belum dimanfaatkan secara optimal. oleh sebagian besar perpustakaan universitas. Perpustakaan  universitas  pada  umumnya  sudah  memiliki  sistem  transaksi  database  dan memiliki  sistem  informasi  perpustakaan.  Namun,  data  mereka  belum  dianalisis  secara  luas untuk menghasilkan berbagai pengetahuan yang mendukung kebijakan strategis.
Sejauh ini data peminjaman buku masih sebatas digunakan untuk mencari informasi dan laporan  statistik,  semisal  informasi  jumlah  buku  yang  dipinjam  per  hari,  rata-rata  peminjam buku  per  semester,  belum  dimanfaatkan  lebih  lanjut  untuk  menemukan  pola/pengetahuan seperti klaster buku dan klaster peminjaman yang ada [2]. Dengan menemukan klaster /segmen buku  dan  peminjam,  dapat  menjadi  bahan  rekomendasi  pengelola  perpustakan  agar  dapat membuat  berbagai  kebijakan  dan  program  mengoptimalkan  utilitas  buku  dan  meningkatkan loyalitas pemustaka.
Seiring era big data, analisis data dengan menggunakan pendekatan hubungan antar data berupa graf/jaringan berkembang pesat dalam dua dekade terakhir, salah satunya adalah metode analisis  jejaring  sosial  (AJS).  AJS  merupakan  metodologi  untuk  mengekstrak  informasi  dari data  jejaring  sosial  online  berdasarkan  interaksi  antar  individu.  Salah  satu  tugas  utama  AJS adalah  deteksi  komunitas,  yaitu  untuk  mengidentifikasi  kelompok  yang  relevan  dari  simpul dalam jaringan secara otomatis. Komunitas terbentuk dari simpul yang berbagi sesuatu, seperti afiliasi  (teman,  klub,  kolega),  minat  bersama,  konten  bersama  (buku,  film,  halaman  web, produk). Analisis jejaring sosial dan deteksi komunitas telah banyak diteliti secara intensif dan memiliki  banyak  aplikasi  di  berbagai  bidang,  seperti  klasterisasi  (segmentasi)  pasar,  deteksi kriminal, sistem rekomendasi, deteksi jaringan teroris, jaringan co-authorship, analisis trending topic dan banyak lagi lainnya [4].
Namun  dalam  studi  literatur,  masih  jarang  penerapan  analisis  jejaring  sosial  dalam menganalisis  peminjaman  buku  Perpustakaan,  seperti  untuk  rekomendasi  buku  dan menganalisis  perilaku  peminjam  buku.  Sejauh  ini,  belum  ada  studi  tentang  klasterisasi  buku dan  peminjam  serta  analisis  algoritma  deteksi  komunitas  yang  digunakan.  Untuk  itu,  pada penelitian  ini,  kami  mengusulkan  penerapan  analisis  jejaring  sosial  dan  deteksi  komunitas untuk  mengeksplorasi,  memvisualisasi  serta  menganalisis  jaringan  peminjaman  buku  di Perpustaaan Universitas. Kontribuasi penelitian ini bertujuan menjawab masalah 1) bagaimana menerapkan analisis jaringan sosial dan deteksi komunitas di perpustakaan untuk klasterisasi buku dan peminjam buku, 2) Algoritma deteksi komunitas mana yang memiliki kinerja terbaik dan 3) bagaimana klaster buku dan klaster peminjam yang dihasilkan?4) Rekomendasi apa yang bisa dilakukan?

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A.   Studi Literatur

## 1.  Kajian penelitian AJS dan Deteksi Komunitas
Beberapa  penelitian  terkait  AJS  di  perpustakaan  antara  lain,  Wu  memanfaatkan  data peminjaman buku dan teknik data mining untuk menemukan asosiasi antar buku dan sirkulasi statistik [5]. Keterbatasan penelitian ini adalah belum dilakukan validasi model terkait evaluasi kinerja. Yassine melakukan penelitian pada repositori Khan untuk mengetahui perkembangan komunitas  dan  kinerja  jaringan  pembelajaran  online  dengan  menerapkan  algoritma  deteksi komunitas Parallel Louvain dan Parallel LPA [6]. Li dkk menganalisis topologi jaringan bipartit peminjaman  buku  di  perpustakaan  Universitas    Shangai,  dan  mereka  mengusulkan  sistem rekomendasi buku menggunakan data jaringan [7]. Yan dkk melakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku pemustaka menngunakan analisis jaringan dan teknik data mining menggunakan data historis peminjaman buku di Peking University [8]. Han dkk. mempelajari perilaku membaca online di perpustakaan digital universitas melalui analisis jaringan. Mereka menunjukkan  bahwa  distribusi  derajat  jaringan  peminjaman  buku  mengikuti  distribusi eksponensial, dan mengikuti fenomena  'small-world' [9].  Tunali melakukan analisis jaringan peminjan buku dengan pendekatan analisis jejaring sosial dan deteksi komunitas, dengan data peminjaman  buku  Perpustakaan  Ardahan  University  Turki  [10].  Xin  mengusulkan  metode deteksi komunitas menggunakan data peminjaman buku, dengan mengubah data menjadi graf kesamaan  pembaca  dan  menggunakannya  untuk  rekomendasi  sistem  [11].  Keterbatasan penelitian ini masih belum ada analisis dan perbandingan algoritma deteksi komunitas.

## 2.   Algoritma Deteksi Komunitas
Masalah deteksi komunitas didasarkan pada dua aspek: graf  non-atribut yaitu graf  tidak memiliki  atribut,hanya  mempertimbangkan  struktur  jaringan,    dan  graf  atribut  yakni mempertimbangkan struktur dan atribut simpul [12]. Beberapa algoritma yang tergolong graf non-atribut  adalah  algoritma  Louvain,  Infomap,  LPA,  dan  Walktrap.  Algoritma  Louvain diusulkan  oleh  Blonde  [13],  dengan  metode  heuristik  berdasarkan  optimasi  modularitas. Algoritma ini terdiri dari dua langkah. Langkah pertama adalah proses memaksimalkan fungsi tujuan  dengan  memindahkan  simpul  ke  komunitas.  Langkah  kedua  adalah  proses  agregasi komunitas.  Algoritma  Infomap  yang  diusulkan  oleh  Rosvall  [14]  didasarkan  pada  prinsip- prinsip  teori  informasi  yang  menemukan  komunitas  optimal  untuk  menemukan  deskripsi informasi  minimum  dari  jalur  acak  dalam  grafik.  Algoritma  memaksimalkan  fungsi  tujuan, yang  disebut  panjang  deskripsi  minimum.  Algoritma  LPA  diusulkan  oleh  Raghavan  [15] menggunakan  proses  iteratif  untuk  menemukan  komunitas  yang  stabil  pada  grafik  tanpa menggunakan fungsi tujuan.Algoritma walktrap yang dikemukakan oleh Pons [16] menemukan komunitas  dalam  graf  dengan  metode  random  walk.  Random  walk  digunakan  untuk menghitung jarak antar simpul.
Sedangkan beberapa algoritma yang diklasifikasikan sebagai graf atribut adalah algoritma SAC-1,  Eva,  dan  Markov-clustering.  Algoritma  SAC-1  yang  diusulkan  oleh  Dang  [17] mengembangkan  fungsi  modularitas  Newman  dengan  menambahkan  atribut  kesamaan. Algoritma  menggunakan  modularitas  komposit  sebagai  bobot  kombinasi  antara  struktur modularitas  dan  atribut  modularitas.  Algoritma  Eva  yang  diusulkan  oleh  Citraro[18] memperluas  algoritma  Louvain  dengan  menambahkan  metrik  purity    untuk  mengukur kesamaan atribut simpul dalam graf. Algoritma pengelompokan Markov yang diusulkan oleh Schaeffer  [19]  adalah  model  pengelompokan  deteksi  komunitas  berdasarkan  simulasi  aliran stokastik pada graf.

## 3.   Graf Bipartit dan Proyeksi Graf
Banyak  masalah  dunia  nyata  dapat  dimodelkan  sebagai  graf.  Secara  umum,  suatu  graf dilambangkan  dengan  dua  tupel  G(V,E)  dengan  V(G)  disebut  himpunan  simpul  dan  E(G) sebagai  himpunan  sisi.  Graf  bipartit  adalah  graf  yang  simpul-simpulnya  terdiri  dari  dua himpunan bagian yang saling lepas dimana setiap sisinya tidak berasal dari himpunan bagian yang sama.
Definisi matematis graf bipartit sebagai berikut: Definisi 1:
Sebuah graph G(B, S, E) disebut graf bipartit jika  V(G) = B(G) ∪ S(G) dan B(G) ∩ S(G) = 𝜙 dan untuk setiap sisi (uv) ∈ E(G) baik u ∈ B(G), v ∈ S(G) atau v ∈ B(G), u ∈ S(G).G disebut grapf bipartiti komplit jika ∀𝑢 ∈  B(G) and ∀𝑣 ∈  S(G), (uv) ∈  E(G) . Graf bipartitit umumnya disajikan dengan sebuah matriks b-adjacency. Untuk  sembarang  verteks 𝑏 𝑖 ∈ 𝐵 , 𝑠 𝑗 ∈ 𝑆 dengan  |B(G)|  ×  |S(G)|  dimana  elemen  matriks mengikuti sebagai berikut:
𝐵(𝑥) = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎  (𝑏 𝑖 𝑠 𝑗 ) ∈ 𝐸(𝐺)
0, 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
Karena sebagian besar algoritma dan analisis jaringan dirancang untuk graf umum, untuk graf bipartit salah satu teknik yang umum digunakan adalah memproyeksikan satu sisi simpul berdasarkan konektivitas dengan sisi lainnya. Secara formal, proyeksi dari graf bipartit ke graf unipartit dapat didefinisikan sebagai berikut:
Definisi 2: Misalkan G(B,S,E)  adalah graf bipartit.  Proyeksi graf bipartit  G untuk himpunan simpul  B  terhadap  himpunan  simpul  S  adalah  dengan  membangun  sebuah  jaringan  unipartit atau jaringan satu mode G′ (B, E ) dimana V(G) = B dan (𝑏 𝑖 𝑏 𝑗 ) ∈ 𝐸(𝐺′) jika 𝑁(𝑏 𝑖 ) ∩ 𝑁(𝑏 𝑗 ) ≠ ∅ [20].  Dari  proyeksi  graf  bipartit  akan  selalu  menghasilkan  sepasang  graf  unipartit,  yaitu himpunan  simpul  U  yang  berasosiasi  dengan  S,  dan  himpunan  simpul  S  yang  berasosiasi dengan U.
Ilustrasi proyeksi graf bipartit menjadi dua grafik unipartit ditunjukkan pada  gambar 1. Graf bipartit  buku-peminjam  diproyeksikan  menjadi  dua  grafik  unipartit:  graf  buku  dan  graf peminjam. Dua simpul pada graf proyeksi mempunyai hubungan karena mempunyai hubungan dengan simpul yang sama pada graf bipartit. Misalnya, simpul 1 dan 2 pada graf buku terhubung karena pada graf bipartit, simpul 1 dan 2 terhubung ke simpul yang sama, yaitu simpul A dan B.
U1 v1 Buku Peminjam u2 u3 u4 u5 u6 u7 v2 v3 v4 v5 u1 u2 u7 u3 u4 u6 u5 Proyeksi Graf Buku v1 Proyeksi Graf Peminjam v2 v3 v5 v4 Graf Bipartit Buku- Peminjam Graf Buku Graf  Peminjam

## 4.   Metrik Kualitas Deteksi Komunitas
Kualitas  hasil  deteksi  komunitas  diukur  menggunakan  berbagai  metrik.  Metriks  yang dipilih  untuk  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  modularity,  performance  score,  coverage, density,  dan  entropi.  Modularity  merupakan  ukuran  kekuatan  struktur  komunitas,  di  mana komunitas  yang  baik  memiliki  jumlah  sisi  internal  yang  lebih  besar  dan  jumlah  sisi  antar komunitas yang  lebih sedikit daripada yang diharapkan jika dibandingkan dengan graf acak. Performance  Score  adalah  fungsi  kualitas  yang  menghitung  jumlah  pasangan  simpul  yang "diinterpretasikan" dengan benar, yaitu dua simpul yang tergabung dalam komunitas yang sama dan dihubungkan oleh suatu sisi, atau dua simpul yang dimiliki oleh komunitas yang berbeda dan  tidak  dihubungkan  oleh  suatu  sisi.  Coverage  adalah  rasio  jumlah  sisi  intra-komunitas dengan jumlah total sisi. Density untuk mengukur kekuatan hubungan antar simpul, yaitu rasio antara jumlah sisi yang terwakili dalam komunitas dan jumlah total sisi di seluruh graf. Entropy merupakan metrik yang diadopsi dari data mining untuk mengukur konten informasi (atribut simpul). Untuk setiap atribut, entropi dihitung untuk setiap komunitas dengan atribut terkait. Untuk  metrik  modularity,  performance  score,  coverage,  density  nilai  semakin  besar mengindikasikan  komunitas  yang  dihasilkan  semakin  baik,  sedangkan  metriks  entropi  nilai semakin kecil mengindikasikan nilai komunitas yang dihasilkan semakin homogen (semakin baik).

## B.   Metode Penelitian
Kerangka kerja klasterisasi buku dan peminjam buku berdasarkan data peminjaman buku dengan  pendekatan  analisis  jejaring  sosial  dan  deteksi  komunitas  di  Perpustakan  Perguruan Tinggi terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Kerangka Kerja Klasterisasi buku dan peminjam
Langkah  awal  dimulai  dengan  mengoleksi  data  transaksi  peminjaman  buku,  dilanjutkan dengan  membangun  graf  bipartit  buku  dengan  peminjam.  Peminjam  memiliki  nama  atribut program  studi  tempat  mahasiswa  berada.  Kemudian  kita  membuat  proyeksi  graf  bipartit menjadi graf unipartit yaitu graf buku dan grafik pengunjung. Graf buku adalah jenis graf non- atribut  memiliki  nama  buku  sebagai  simpul,  sedangkan  graf  pengunjung  adalah  jenis  graf beratribut yang terdiri dari id pengunjung sebagai simpul dan program studi peminjam sebagai
Konstruksi Graf Bipartit Proyeksi Graf Bipartit Deteksi Komunitas pada Graf Buku Koleksi Data Peminjaman Buku 1 2 4.a 3 Deteksi Komunitas pada Graf Peminjam Buku 4.b
atribut  simpul.  Setiap  graf  yang  dihasilkan  kita  lakukan  analisis  jaringan  sosial  untuk menentukan properti grafik. Kemudian beberapa algoritma deteksi komunitas diterapkan untuk menghasilkan komunitas (klasterisasi yang diinginkan). Langkah  akhir mengevaluasi kinerja algoritma deteksi komunitas yang digunakan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A.    Pengumpulan Data Peminjaman Buku
Pengumpulan data peminjaman buku diambil dari simpus (sistem informasi perpustakaan) Perpustakan Universitas X, berupa laporan peminjaman buku bertipe file laporan.csv sebanyak 16576 data historis tahun 2018-2021. Data peminjaman buku ini memiliki atribut kode barcode, judul buku, nomor peminjam, nama peminjam, jurusan pengunjung, tanggal peminjaman, dan tanggal kembali. Dari semua atribut ini, kami memilih atribut yang  relevan untuk konstruksi graf  bipartit  sebagai  berikut:  atribut  judul  buku,  nomor  peminjam  buku,  dan  program  studi pengunjung.

## B.    Konstruksi Graf Bipartit dan Proyeksi Graf Unipartit
Proses  analisis  jejaring  sosial  adalah  mentransformasi  data  transaksi  ke  bentuk  model jaringan (graf). Algoritma untuk mengkonstruksi graf bipartit dari data peminjaman buku dan algortima proyeksi graf bipartit disajikan dalam algoritma  1 a. dan algoritma 1.b.
Algoritma 1.a
Algorithm Konstruksi_graf bipartit input: data peminjaman buku output: graf bipartit sisi ← data[judul buku,no_peminjam] simpul_atributes ← data[no_peminjam, prodi_peminjam] bg.buku ← add_simpul_from_sisi[judul _buku] bg.peminjam ← add_simpul_from_sisi[no_peminjam] for i in bg.peminjam add_attribut[prodi_peminjam] return bg
Algoritma konstruksi graf bipartit membaca  laporan.csv dari data historis dan ditransformasi menjadi graf bipartite. Simpul graf bipartit terdiri simpul judul buku dan simpul no peminjam, dan sisi graf bipartite dibentuk dari hubungan no peminjam meminjam buku. Prodi peminjam dijadikan atribut dari simpul no peminjam.
Algoritma 1.b Algorithm Proyeksi Graf Bipartit input : Matriks Bi-Adjency (B) dari graf bipartit output: Matriks Adjency (A) dari graf unipartit n ← B.no_baris() m ← B.no_kolom() for i ← 1 to n do for j ← i +1 to m do for k ← 1 to m do if B[i][k] ==1 && B[j][k]==1 then A[i][j] ← 1
break else A[i][j] ← 0
Algoritma Proyeksi Graf bipartit menjadi graf unipartit berupa graf buku dan graf peminjam buku  merupakan  transformasi  dari  matriks  Bi-adjency  pada  graf  bipartit  menjadi  dua  buah matriks adjency unipartit.

## C.   Perbandingan Algoritma Deteksi Komunitas
Pada graf non-atribut (graf buku), proses deteksi komunitas dieksekusi dengan algoritma Louvain, Spinglas, Walktrap, Infomap, LPA, dan Greedy, sedangkan pada graf beratribut (graf peminjam) dengan algoritma Eva, Markov-Clustering, dan SAC-1. Nilai modularity, coverage, performance,  serta  density  disajikan  dengan  histogram  pada  gambar  3  dan  4  karena  semua bernilai antara 0 sampai 1, sedangkan nilai entropy dan ukuran komunitas yang masing-masing algoritma disajikan pada tabel I.
Gambar 3. Algoritma Deteksi Komunitas pada graf buku
Gambar 4. Algoritma Deteksi Komunitas pada graf peminjam

## T ABEL I. N ILAI ENTROPY DAN UKURAN KOMUNITAS DARI ALGORITMA DETEKSI KOMUNITAS
Graf Algoritma entropy ukuran komunitas Buku Louvain 3.51 16 Spinglas 3.77 19 Walktrap 4.29 44 Infomap 5.11 51 LPA 4.79 52 Greedy 3.25 52 Peminjam Eva 3.49 21 Sac1.0 3.62 15 Markov 8.89 47
Hasil eksperimen menunjukan bahwa untuk deteksi algoritma pada graf buku, secara umum tidak  ada  algoritma  yang  dominan  untuk  berbagai  nilai  metriks.  Namun  secara  khusus, algoritma Louvain memiliki hasil terbaik pada nilai modularitas, ukuran komunitas, dan nilai entropy yang cukup baik. Sedangkan pada deteksi komunitas pada graf peminjam, algortima Eva  memiliki  nilai  dominan  pada  semua  metriks  modularity,  performance  score,  coverage, density, entropy. Berdasarkan hasil evaluasi metriks tersebut, algoritma Louvain dan algoritma Eva selanjutnya dipilih untuk menentukan klasterisasi buku dan peminjam buku.

## D.  Proses penentuan klaster buku dan peminjam
Hasil  persebaran  komunitas  dan  simpul-simpul  berderajat  tertinggi  dari  masing-masing komunitas  ditunjukkan  pada  Gambar  4.a  dan  4.b.    Pada  gambar  5,  diperoleh  16  komunitas (klaster) buku yang dipinjam bersama oleh pengunjung, dengan  klaster terbesar memiliki 96 buku,  sedangkan  pada  gambar  6  klaster  peminjam  buku  terdapat  21  komunitas  (klaster) pengunjung yang meminjam buku yang sama, dengan klaster terbesar beranggota 88 anggota.
Gambar 5.  Distribusi Komunitas Buku
Visualisasi graf buku, klaster buku dan graf peminjam buku dan klaster peminjam diperlihatkan dengan gambar 7 dan 8.
Gambar 7. Graf buku
Gambar 8. Graf peminjam buku
Selain  itu,  diperoleh  buku  paling  populer  dipinjam  dan  peminjam  buku  paling  rajin digambarkan pada tabel II dan III.

## T ABEL II R ANKING L IMA BESAR ANGGOTA KLASTER BUKU DAN JUDUL BUKU

## Banyaknya Anggota  Judul Buku
98 Metodologi Penelitian Kualitatif 84 Ilmu Kesehatan Masyaraka 55 Farmakope Herbal Indonesia 52 Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif dan Kualitatif 52 Teori dan Aplikasi Promosi Kesehatan
T ABEL III R ANKING L IMA B ESAR ANGGOTA KLASTER PEMINJAM DAN PROGRAM STUDINYA
Banyak anggota No peminjam buku Program Studi 88 1800023209 Farmasi 52 1800023260 Kesehatan Masyarakat 26 1800029253 Farmasi 40 1900023276 Informatika 33 1900023134 Pendidikan Biologi

## IV. K ESIMPULAN
Telah  berhasil  dterapkan  konsep  analisis  jejaring  sosial  dan  deteksi  komunitas  untuk menemukan  klasterisasi  buku  dan  pengunjung  dengan  mengoptimalkan  data  historis peminjaman  buku  yang  ada  perpustakaan.  Pada  perbandingan  algoritma  deteksi  komunitas, pada graf non atribut algoritma Louvain dan pada graf atribut algoritma Eva keduanya memiliki kinerja paling baik. Klasterisasi dengan algoritma Louvain dan Eva buku, dihasilkan 16 klaster dan buku, dimana buku “Metodologi Penelitian Kualitatif” paling banyak diminati, sedangkan untuk peminjam memiliki 21 komunitas (klaster) dan pengunjung dari jurusan Farmasi paling banyak  rajin  meminjam  buku.  Pengetahuan  tentang  klaster  buku  dan  peminjam  buku  ini bermanfaat bagi manajemen perpustakan dalam kebijakan pengadaan buku yang optimal serta promosi perpustakaan kepada pemustaka yang relevan.
Hasil klasterisasi buku dan peminjam berkontribusi sebagai rekomendasi kepada pengelola perpustakan.  Pada  jaringan  buku,  (1)  klaster  buku  populer,  perlu  memastikan  ketersediaan jumlah buku sehingga peminjam tidak kesulitan sewaktu akan meminjam buku, dan (2) klaster buku yang tidak populer (jumlah anggotanya kecil) perlu meningkatkan kegiatan sosialisasi dan promosi  buku  sehingga  meningkat  penggunaan  bukunya.  Pada  jaringan  peminjam  buku,  (3) klaster  peminjam  loyal  perlu  program  untuk  mempertahanankan  loyalitas  peminjam  seperti memberikan reward bagi yang loyal  meminjam, sebaliknya (4) klaster peminjam tidak  loyal (jarang  meminjam  buku  teks)  dapat  disebabkan  kecenderungan  pergeseran  minat  peminjam dari buku cetak ke buku digital, maka perlu meningkatkan buku yang berbentuk digital.

## R EFERENSI
[1] E.  Elvy  and  H.  Heriyanto,  “Peran  Perpustakaan  Perguruan  Tinggi  Dalam  Mendukung Implementasi Sustainable Development Goal 4,” Baca J. Dokumentasi Dan Inf. , vol. 42, no. 1, p. 153, 2021.
[2] I.  Chaidir,  D.  W.  Aditya,  and  S.  Sumarna,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Perpustakaan Berbasis Web Pada Mts Al – Husna Depok,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 5, no. 2, pp. 1–6, 2021.
[3] C.  H.  Wu,  T.  Z.  Lee,  and  S.  C.  Kao,  "          Knowledge  discovery  applied  to  material acquisitions for libraries," Inf. Process. Manag. , vol. 40, no. 4, pp. 709–725, 2004.
[4] S. Counts et al. , “Computational social science,” vol. 323, no. February, pp. 105–108, 2014.
[5] M. A. Javed, M. S. Younis, S. Latif, J. Qadir, and A. Baig, “Community detection in networks:  A  multidisciplinary  review,” J.  Netw.  Comput.  Appl. ,  vol.  108,  pp.  87–111, 2018.
[6] L.  Xin,  E.  Haihong,  and  S.  Junde,  "          Community  detection  based  on  readers' borrowing records," Proc. - 2013 IEEE Int.  Conf. Green Comput.  Commun. IEEE Internet Things IEEE Cyber, Phys. Soc. Comput. GreenCom-iThings-CPSCom 2013 , pp. 1001–1005, 2013.
[7] S.  Yassine,  S.  Kadry,  and  M.  A.  Sicilia,  "          Application  of  community  detection algorithms on learning networks. The case of Khan Academy repository," Comput. Appl. Eng. Educ. , no. December 2019, 2020.
[8] M. Erfanmanesh and E. Hosseini, "     Using Social Network Analysis Method to Visualize Library & Information Science Research," J. Adv. Inf. Technol. , vol. 7, no. 3, pp. 177– 181, 2016.
[9] Y. H. Said, E. J. Wegman, W. K. Sharabati, and J. T. Rigsby,  "     Social networks of author-coauthor relationships," Comput. Stat. Data Anal. , vol. 52, no. 4, pp. 2177– 2184, 2008.
[10]  J. Zheng, J. Gong, R. Li, K. Hu, H. Wu, and S. Yang, "     Community evolution analysis based on co-author network: a case study of  academic  communities of the journal of  ' Annals of the Association of American Geographers,'" Scientometrics , vol. 113, no. 2, pp. 845–865, 2017.
[11]  J. Choi, S. Yi, and K. C. Lee, "     Analysis of keyword networks in MIS research and implications for predicting knowledge evolution," Inf. Manag. , vol. 48, no. 8, pp. 371– 381, 2011.
[12]  F. Tang and W. Ding, "     Community detection with structural and attribute similarities," J. Stat. Comput. Simul. , vol. 89, no. 4, pp. 668–685, 2019.
[13]  V. D. Blondel, J. Guillaume, and E. Lefebvre, “Fast unfolding of communities in large networks,” J. Stat. Mech. theory Exp. , pp. 1–12, 2008.
[14]  M. Rosvall and C. T. Bergstrom, "     Maps of random walks on complex networks reveal community structure," Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. , vol. 105, no. 4, pp. 1118–1123, 2008.
[15]  U.  N.  Raghavan,  R.  Albert,  and  S.  Kumara,  "          Near  linear  time  algorithm  to  detect community structures in large-scale networks," Phys. Rev. E - Stat. Nonlinear, Soft Matter Phys. , vol. 76, no. 3, pp. 1–11, 2007.
[16]  P. Pons and M. Latapy, "     Computing communities in large networks using random walks," J. Graph Algorithms Appl. , vol. 10, no. 2, pp. 191–218, 2006.
[17]  T. A. Dang and E. Viennet, "     Community Detection based on Structural and Attribute Similarities," Int. Conf. Digit. Soc. , no. c, pp. 7–14, 2012.
[18]  S. Citraro and G. Rossetti, "     Eva: Attribute-Aware Network Segmentation,"      vol. 1, no. Cd, pp. 1–8, 2019.
[19]  S. E. Schaeffer, "     Graph clustering by flow simulation," Comput. Sci. Rev. , vol. 1, no. september 1969, pp. 27–64, 2007.
[20]  H. Gmati, A. Mouakher, and I. Hilali-Jaghdam, "     BI-COMDET: Community detection in bipartite networks," Procedia Comput. Sci. , vol. 159, pp. 313–322, 2019.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada LPPM UAD yang telah memberi dukungan financial terhadap penelitian ini.