Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499

## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS : PERPUSTAKAAN POLITEKNIK LPP YOGYAKARTA)
Nisriina Nuur Hasanah 1) , Agus Sidiq Purnomo 2)
1 Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta email: 18111069@student.mercubuana-yogya.ac.id
2 Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta email: sidiq@ mercubuana-yogya.ac.id

## Abstract
LPP  Yogyakarta  Polytechnic  Library  is  a  facility  provided  as  a  learning  resource.  The number of collections available in the library makes it easier for students to access various knowledge. On the other hand, the available books come from donations, so there is still a lack of control over the availability of certain books. For example, books that are given by contributors are related to engineering  sciences,  while  those  that  are  sought  after  are books on  plantation  science.  Based  on these problems, in order to optimize the availability of books, it is necessary to analyze so that the ratio of availability and the number of enthusiasts is appropriate.
One alternative is to implement data mining using the K-Means Clustering method to help library  managers  analyze  by  grouping  books  from  the  number  of  borrowed  and  the  number  of available copies so that they can be used to support the decision whether to reproduce books with related titles or not.
The  data  used  in  this  study  is  the  history  of  borrowing  books  from  the  Yogyakarta  LPP Polytechnic Library for approximately 2 years. The final result of the research in the form of book data is the most in demand, quite in demand, and the least in demand.
Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering, Library

## Abstrak
Perpustakaan  Politeknik  LPP  Yogyakarta  merupakan  fasilitas  yang  disediakan  sebagai sumber  belajar.  Banyaknya  koleksi  yang  tersedia  di  Perpustakaan  mempermudah  mahasiswa mengakses berbagai ilmu pengetahuan. Disisi lain buku – buku yang tersedia berasal dari sumbangan, sehingga  untuk  kontrol  ketersediaan  buku  tertentu  masih  kurang.  Misalnya  buku  yang  diberikan penyumbang  buku  terkait  ilmu  teknik,  sedangkan  yang  banyak  dicari  buku  ilmu  perkebunan. Berdasarkan  masalah  tersebut,  agar  dapat  mengoptimalkan  ketersediaan  buku,    perlu  analisis  agar rasio ketersediaan dan banyaknya peminat sesuai.
Salah satu alternatif adalah dengan implementasi data mining menggunakan metode K-Means Clustering  untuk  membantu  pengelola  Perpustakaan  menganalisis  dengan  mengelompokkan  buku dari banyaknya peminjaman dan banyaknya ketersediaan eksemplar buku sehingga bisa digunakan menunjang keputusan apakah perlu memperbanyak buku dengan judul terkait atau tidak.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data riwayat peminjaman buku Perpustakaan Politeknik LPP Yogyakarta kurang lebih selama 2 tahun. Hasil akhir dari penelitian berupa data buku paling diminati, cukup diminati, dan sedikit diminati.
Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering, Perpustakaan
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya teknologi dipengaruhi perkembangan ilmu pengetahuan. Dengan perkembangan teknologi  ini  membuka  banyak  peluang berinovasi dalam berbagai bidang keilmuan.  Salah  satunya data  mining . Sudah  banyak  penelitian  terkait  dengan data  mining dengan  berbagai  metode sesuai dengan keperluan penelitian. Mulai dari Clustering ,  analisis,  hingga  untuk keperluan prediksi berdasarkan parameter yang digunakan.
Perpustakaan Politeknik LPP Yogyakarta merupakan salah satu fasilitas yang  disediakan  sebagai  tempat  bagi civitas akademika Politeknik LPP
Yogyakarta untuk menggali ilmu pengetahuan.  Banyak  judul  buku  yang tersedia  di  Perpustakaan  Politeknik  LPP Yogyakarta namun dalam pengelolaannya dianggap  masih  belum  optimal.  Karena untuk  beberapa  buku  rasio  banyaknya ketersediaan buku dengan jumlah peminjam tidak seimbang sehingga dimungkinkan  akan  terdapat  kekosongan apabila jumlah eksemplar tidak diperbanyak. Memang sejauh ini pengelola Perpustakaan  Politeknik  LPP  Yogyakarta belum pernah mengajukan pengadaan atau memperbanyak eksemplar karena ketersediaan  tempat  yang  terbatas.  Disisi lain  buku  –  buku  baru  atau  penambahan eksemplar yang ada berasal dari sumbangan
sehingga pengelola Perpustakaan  tidak  bisa  mengelola  atau mengontrol  judul  buku  apa  saja  yang seharusnya diperbanyak. Sehingga
beberapa judul buku yang seharusnya tidak diperbanyak  karena  sedikit  peminatnya justru terlalu banyak eksemplarnya. Terkait dengan memperbanyak eksemplar, kedepannya pengelola Perpustakaan berencana  untuk  memperbanyak  sendiri sehingga  pengelola  Perpustakaan  harus tahu  buku  apa  saja  yang  paling  diminati,
cukup  diminati,  dan  sedikit  diminati  agar dapat  menentukan  buku  apa  saja  yang harus diperbanyak eksemplarnya.
K-Means merupakan  salah  satu metode clustering yang  biasanya  banyak digunakan pada implementasi data mining untuk  mengklaster atau mengelompokkan data  menjadi  beberapa  kelompok  data. Metode ini mengelompokkan jumlah data yang  besar  berdasarkan  titik  pusatnya ( Centroid ). Clustering data akan mengelompokan  objek  yang  paling  dekat dimana  terdapat  kesamaan  dengan  objek lain,  serta  data  yang  akan  di- cluster diambil  secara  acak  atau  random.  Data yang  dikelompokkan  dengan  memiliki karakteristik clustering . (Merliana,
Ernawati, & Santoso)
Dengan implementasi data mining dengan  metode K-Means  Clustering diharapkan dapat membantu pengelompokan buku yang paling diminati,  cukup  diminati,  dan  sedikit diminati  yang  ada  di  Perpustakaan Politeknik  LPP  Yogyakarta  sehingga pengelola  perpustakaan  dapat  dengan mudah melakukan analisis dan mengambil keputusan berdasarkan hasil pengelompokan tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  mengenai  implementasi data  mining untuk  menilai  kemampuan nasabah  koperasi  dalam  pemberian  kredit yang  dilihat  dari  identifikasi  dengan memperhatikan  data  historis  pinjaman. Dalam  penelitian  ini  algoritma  yang digunakan  adalah naive  bayes .  Sumber data  yang  digunakan  sendiri  berasal  dari koperasi  simpan  pinjam  sumber  rejeki. Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa atribut  yang  digunakan  seperti  total  telat, nilai  jaminan,  status  kepemilikan,  jenis bunga,    status    perkawinan,    status pernikahan,  jumlah  plafon  diusulkan, dan jangka    waktu  kredit.  Algoritma Naive Bayes dapat  digunakan  untuk  klasifikasi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499
kategori    kredit    nasabah    yang  hendak mengajukan    pinjaman    koperasi    karena memiliki    tingkat    kebenaran    klasifikasi sebesar 94,77% (Pandie, 2018).
Penelitian
mengenai pengelompokan  buku  di  Perpustakaan Yayasan  Nurul  Islam  Indonesia  Baru. Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa parameter yang digunakan untuk penelitian,  seperti  no.  rak  buku,  kategori buku,  peminjaman  buku,  dan  stok  buku. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  metode K-Means  Clustering . Berdasarkan hasil penelitian, dalam merancang data  mining berbasis  desktop yang mengadopsi metode K-Means Clustering dapat digunakan dalam penyelesaian masalah
Perpustakaan
Yayasan  Nurul  Islam  Indonesia  Baru (Haryani, Nofriansyah, & Mariami, 2021).
Penelitian mengenai analisis sentimen terhadap acara televisi berdasarkan  opini  publik.  Penelitian diimplementasikan  dengan data  mining menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .
Beberapa  parameter  yang  digunakan seperti    komentar  atau  tweet  pengguna twitter  untuk  memberikan  opini  terhadap acara  televisi.  Dari  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  terlihat  bahwa  algoritma naïve  bayes dapat  mengklasifikasikan suatu  opini  yang  berupa  tweet  ke  dalam dua kelas yaitu positif dan negatif dengan akurat.
Tingkat keakurasian dari pengklasifikasian tersebut sangat dipengaruhi oleh proses training. Sehingga dapat disimpulkan dari hasil pengklasifikasian  yang  disajikan  dalam bentuk  grafik  dapat  terlihat  dengan  jelas informasi  sentimen  publik  terhadap  suatu acara televisi dan dapat  dijadikan sebagai referensi  untuk  menonton  acara  televisi (Sentiaji & Bachtiar, 2014).
Penelitian  mengenai  implementasi klasifikasi kelulusan mahasiswa. Algoritma yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  algoritma  dengan
model k-nearest  neighbor,  decision  tree serta naive  bayes .  Untuk  parameter  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  seperti nim, nama, jenis kelamin, usia, IPS1, IPS2, IPS3, IPS4, IPS5, IPS6, IPS7, IPS8, status. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa setelah  menggunakan  model K-Nearest Neighbor, Decision Tree serta Naive Bayes untuk  mengklasifikasi  status  kelulusan mahasiswa Teknik Informatika
Universitas  Islam  Madura  diperoleh  hasil bahwa  kinerja Naive  Bayes lebih  unggul dari  K -Nearest  Neighbor serta Decision Tree . Terbukti bahwa dari 35 data uji yang digunakan Naive  Bayes memiliki  nilai akurasi  89%,  presisi  88%  sedangkan K- Nearest  Neighbor memiliki  nilai  akurasi 77%  ,  presisi  76%  dan Decision  Tree memiliki  nilai  akurasi  74%  dan  presisi 84% (Hozairi, Anwari, & Alim, 2021). Penelitian  mengenai  implementasi
aplikasi data  mining untuk  menentukan clustering daerah  penyebaran  penyakut diare  di  DKI  Jakarta.  Algoritma  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah algoritma K-Means .  Di  DKI  Jakarta sendiri  sudah  tersebar  di  6  Kota  yang terdiri  dari  44  Kecamatan,  dan  267 kelurahan. Untuk mengelompokkan penyebaran  diare  dibuat  beberapa  atribut yang  digunakan  seperti  JSP,  JSSP, SHARING  dan  OD  untuk  menentukan titik penyebaran diare. Pada penelitian ini berhasil  menentukan  kluster  yang  teridiri dari C1, C2 dan C3, dimana C1 berjumlah 11  Kelurahan,  C2  berjumlah  34  dan  C3 berjumlah 43 kelurahan dengan data awal yang  digunakan  berjumlah  88  data kelurahan. Dimana berdasarkan klustering bahwa C1 dikategorikan sebagai kelurahan yang memiliki titik rawan diare, sedangkan  c2  dikategorikan  sebagai kelurahan  yang  daerah  kemungkinan rawan  penyebaran  diare  dan  sedangc3 dikategorikan  sebagai  kelurahan  yang dikategorikan aman dari penyebaran diare (Santoso & Hadi, 2019).
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499
Penelitian  mengenai  implementasi data  mining untuk  menentukan  produk laris  dan  tidak  laris  dari  toko  Mitra  10 Maguwoharjo.  Metode  yang  digunakan adalah K-Means Clustering untuk menentukan kelompok laris maupun tidak dan  metode Weighted  Movung  Average
untuk memperkirakan stok periode selanjutnya. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data penjualan selama 1 tahun  pada  tahun  2019  .  Dari  29  barang yang  tersedia,  didapatkan  terdapat  25 barang  yang  masuk  dalam  kategori  laris sedangkan 4 barang lainnya masuk dalam kategori  tidak  laris  yang  akan  digunakan untuk penentuan penambahan stok periode selanjutnya.
Berdasarkan
komparasi pengolahan data secara manual dan sistem didapatkan hasil nilai validitas yang tinggi (Samsudin & Purnomo, 2021).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Tahap  pertama  pada  penelitian  ini adalah  tahap  pengumpulan  data.  Pada tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data dimana  data  yang  dikumpulkan  adalah data  peminjaman  buku  Perpustakaan Politeknik  LPP  Yogyakarta  selama  26 bulan,  terhitung  mulai  tanggal  1  Januari 2020 sampai dengan 28 Februari 2022.
3.2 Preprocessing Data Setelah data dikumpulkan dilanjutkan  dengan preprocessing data. Proses  ini  merupakan  agregasi  pada  data dengan mengakumulasi atau menjumlahkan  peminjaman  pada  judul buku  yang  sama.  Kemudian  dilanjutkan dengan  proses  reduksi  untuk  mengambil data  yang  dibutuhkan  agar  bisa  dengan mudah diolah.
3.3 Data Integration
Setelah data direduksi, slenajutnya dilakukan analisis dan penggabungan data apabila data berasal dari beberapa sumber,
misal data dari beberapa excel digabungkan
sehingga data terintegrasikan.

## 3.4 Tahap Implementasi
3.4.1  Flowchart Sistem
Flowchart  (diagram  alir)  adalah salah satu jenis diagram yang merepresentasikan algoritma atau langkah – langkah instruksi yang berurutan dalam suatu  sistem. Flowchart untuk  penerapan K-Means Clustering seperti pada Gambar
3.1.
Gambar 3. 1 Flowchart Sistem
3.4.2 Perancangan Context Diagram
Context  Diagram adalah  diagram sederhana yang menggambarkan hubungan antara entity luar, masukan dan keluaran  dari  sistem. Context  Diagram direpresentasikan dengan lingkaran tunggal yang mewakili keseluruhan sistem.  Untuk Context  Diagram dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3. 2 Context Diagram
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499

## 3.4.3 Perancangan Data Flow Diagram
(DFD) Data Flow Diagram (DFD) adalah diagram yang digunakan untuk
memodelkan  sebuah  sistem  secara  logik. Di dalamnya terdapat gambaran asal data, tujuan  data  yang  keluar  dari  sistem, dimana  data  disimpan,  proses  apa  yang menghasilkan  data  tersebut  dan  interaksi antara  data  yang  tersimpan  serta  proses yang dikenakan pada data tersebut. Untuk DFD  level  1  dapat  dilihat  pada  Gambar 3.3.
Gambar 3. 3 DFD level 1
Dari  DFD  level  1  terdapat  rincian tiap  proses  yang  digambarkan  dengan DFD  level  2.  Pada  DFD  level  2  sendiri terdapat  4  proses  yaitu  proses  pada administrator,  indikator,  buku,  dan  nilai. Untuk DFD level 2 proses 1 dapat dilihat pada Gambar 3.4 berikut.
Gambar 3. 4 DFD Level 2 Proses 1
Selanjutnya  adalah  DFD  Level  2 Proses  2  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar 3.5 berikut ini.
Gambar 3. 5 DFD Level 2 Proses 2
Selanjutnya  adalah  DFD  level  2 Proses  3  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar 3.6 berikut ini.
Gambar 3. 6 DFD Level 2 Proses 3
DFD  yang  terakhir  adalah  DFD level  2  Proses  4  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.7 berikut ini.
Gambar 3. 7 DFD Level 2 Proses 4
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Dataset
Dataset  adalah    himpunan  data yang  berasal  dari  informasi  atau  riwayat data  masa  lamapu  dan  dikelola  menjadi informasi    untuk  melakukan  teknik  dari ilmu data mining . Tabel dataset didapatkan dari rekap transaksi peminjaman buku di Perpustakaan Politeknik LPP Yogyakarta yang ditambahkan  dengan  jumlah  eksemplar yang  tersedia.  Tabel  dataset  dapat  dilihat pada Tabel 4.1 sebagai berikut.
Tabel 4. 1 Dataset Peminjaman Buku

## 4.2 Iterasi 1
Pada  iterasi  atau  perulangan  ke  1, dataset  dialokasikan  ke  dalam  cluster secara  acak  yang  kemudian  digunakan untuk  menghitung centroid terdekat  dari data  yang  telah  ditentukan  dari  masing  – masing cluster. Untuk centroid awal  ini dipilih  angka  secara  acak  yang  dapat mewakili  tiap cluster yang  dapat  dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4. 2 Penentuan Centroid Awal
Cluster1 (paling diminati) 2 9 1 4 1 2 Cluster2 (cukup diminati) 1 5 6 6 Cluster3 (sedikit diminati) 6 5 4 Perhitungan jarak centroid menggunakan Persamaan berikut ini.
D ( ij ) = √(𝑋 1𝑖 – 𝑋 1𝑗 ) 2 + ⋯ (𝑋 𝑘𝑖 – 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
a. Perhitungan jarak dari data terhadap pusat Cluster1 D11 =
√(35 − 29) 2 +   (23 − 14) 2 +   (26 − 12) 2 = 17,69 D12 =
√(41 − 29) 2 +   (20 − 14) 2 +   (19 − 12) 2
= 15,13 D13 =
√(29 − 29) 2 +   (14 − 14) 2 +   (12 − 12) 2 = 0,00 D14 =
√(19 − 29) 2 +   (12 − 14) 2 +   (6 − 12) 2 = 11,83 D15 =
√(18 − 29) 2 +   (12 − 14) 2 +   (8 − 12) 2 = 11,87
dan seterusnya b. Perhitungan jarak dari data terhadap pusat Cluster2 D21 = √(35 − 15) 2 +   (23 − 6) 2 +   (26 − 6) 2 = 33,00 D22 = √(41 − 15) 2 +   (20 − 6) 2 +   (19 − 6) 2 = 32,26 D23 = √(29 − 15) 2 +   (14 − 6) 2 +   (12 − 6) 2 = 17,20 D24 = √(19 − 15) 2 +   (12 − 6) 2 +   (6 − 6) 2 = 7,21 D25 = √(18 − 15) 2 +   (12 − 6) 2 +   (8 − 6) 2 = 7,00 dan seterusnya.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499

## c. Perhitungan jarak dari data terhadap pusat
Cluster3 D31 = √(35 − 6) 2 +   (23 − 5) 2 +   (26 − 4) 2 = 40,61
D32 = √(41 − 6) 2 +   (20 − 5) 2 +   (19 − 4) 2 = 40,93 D33 = √(29 − 6) 2 +   (14 − 5) 2 +   (12 − 4) 2 = 25,96 D34 = √(19 − 6) 2 +   (12 − 5) 2 +   (6 − 4) 2 = 14,90 D35 = √(18 − 6) 2 +   (12 − 5) 2 +   (8 − 4) 2 = 14,46 dan seterusnya. Berdasarkan perhitungan di atas didapatkan hasil seperti dapat dilihat pada Tabel  4.3 berikut.
Tabel 4. 3 Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Setelah  dihitung  dengan centroid dan  telah  ditemukan  jarak  terdekatnya, selanjutnya  menentukan  pengelompokan data ke-1. Untuk pengelompokan datanya dapat dilihat pada Tabel 4.4 berikut.
Tabel 4. 4 Pengelompokan Data ke-1

## 4.3 Iterasi 2
Pada  iterasi  atau  perulangan  ke  2, dilakukan  proses  penghitungan  kembali karena  masih  ada  data  yang  berpindah cluster. Sebelum  proses  penghitungan perlu menentukan centroid kembali dengan  mengambil  rata  –  rata  dari  setiap data  yang  ada  pada cluster. Untuk menentukan centroid baru  penghitungan menggunakan Persamaan berikut.
T ( i ) = 𝑋 1 +𝑋 2 + 𝑋 3 +⋯+𝑋 𝑛 𝑛
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499
a. Perhitungan centroid untuk cluster1
T 11 = 35+41+29+23 4 = 32 T 12 = 23+20+14+12 4 = 17,25 T 13 = 26+19+12+11 4 = 17
b. Perhitungan centroid untuk cluster2
T 21 = 19+18+18+17+11+16+15+11 8 = 15,63 T 22 = 12+12+11+10+9+9+6+6 8 = 9,38 T 23 = 6+8+7+6+8+6+6+9 8 = 7
c. Perhitungan centroid untuk cluster3 T 31 =
10+10+6+6+8+10+5+5+2+7+3+2+2+1+1+1+2+1 18 = 4,56 T 32 = 6+6+5+5+5+5+5+5+2+2+2+2+2+1+1+1+1+1 18 = 3,17
T 33
=
3+3+4+5+2+6+4+4+1+2+2+2+2+2+1+1+1+1 18 = 2,56
Dari  hasil  pernghitungan  di  atas didapat centroid baru  yang  bisa  dilihat pada Tabel 4.5 berikut.
Tabel 4. 5 Centroid Baru
Cluster1 (paling diminati) 32 17,25 17 Cluster2 (cukup diminati) 15,63 9,38 7 Cluster3 (sedikit diminati) 4,56 3,17 2,56
Setelah  didapatkan centroid baru, selanjutnya  menghitung  jarak  data  ke centroid baru menggunakan  Persamaan seperti sebelumnya. Untuk hasil perhitungannya  dapat  dilihat  pada  Tabel
4.6.
Tabel 4. 6 Perhitungan Jarak Pusat
Cluster Setelah  dihitung  dengan centroid baru dan telah ditemukan jarak terdekatnya, selanjutnya menentukan pengelompokan  data  ke-2  yang  dapat dilihat pada Tabel 4.7  berikut.
Tabel 4. 7 Pengelompokan Data ke-2
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499

## 4.4 Iterasi 3
Pada  iterasi  atau  perulangan  ke  3, dilakukan  proses  penghitungan  kembali karena  masih  ada  data  yang  berpindah cluster. Sebelum  proses  penghitungan perlu  menentukan centroid baru kembali dengan  mengambil  rata  –  rata  dari  setiap data  yang  ada  pada cluster menggunakan Persamaan  seperti  sebelumnya . Berikut hasil  pernghitungan centroid baru  dapat dilihat pada Tabel 4.8. Tabel 4. 8 Centroid Baru
Cluster1 (paling diminati) 35 19 19 Cluster2 (cukup diminati) 16,4 4 9,6 7 7,4 4 Cluster3 (sedikit diminati) 4,56 3,1 7 2,5 6 Setelah  didapatkan centroid baru, selanjutnya  menghitung  jarak  data  ke centroid baru menggunakan  Persamaan seperti sebelumnya. Untuk hasil perhitungannya  dapat  dilihat  pada  Tabel 4.9.
Tabel 4. 9 Perhitungan Jarak Pusat Cluster Setelah  dihitung  dengan centroid baru dan telah ditemukan jarak terdekatnya, selanjutnya menentukan pengelompokan data ke-3. Untuk pengelompokan datanya dapat dilihat pada Tabel 4.10 berikut.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499

## Tabel 4. 10 Pengelompokan Data ke-3
4.5 Hasil
Setelah  melalui  beberapa  proses iterasi  dan  tidak  ada  perubahan  pada cluster maka didapatkan hasil akhir seperti cluster 1  merupakan  paling  diminati, cluster 2  cukup  diminati,  dan cluster 3 sedikit  diminati,  berikut  hasil  akhir clustering yang  dapat  dilihat  pada  Tabel 4.11.
Tabel 4. 11 Hasil Akhir Clustering
N o Judul Buku Cluster 1 Buku Pintar Mandor (BPM) Seri Budidaya Tanaman Tebu Paling diminati 2 Buku Pintar Mandor (BPM) Tanaman Kelapa Sawit Paling diminati 3 Kupas Tuntas AGRIBISNIS KELAPA SAWIT, Mengelola Kebun dan Pabrik Kelapa Sawit Secara Efektif  & Efisien Paling diminati 4 12 Budi Daya Tanaman Perkebunan Unggulan Cukup Diminati 5 Panduan lengkap KAKAO Manajemen Agribisnis dari Hulu hingga Hilir Cukup Diminati 6 Panduan lengkap Kelapa Sawit,manajemen agribisnis dari hulu hingga hilir Cukup Diminati 7 Panduan Budidaya KAKAO Raih Sukses Dengan Bertanam Kakao Cukup Diminati 8 TOP 15 tanaman Perkebunan Cukup Diminati 9 AKUNTANSI BIAYA EDISI 5 Cukup Diminati 10 Analisis LAPORAN KEUANGAN Edisi Kelima Cukup Diminati 11 Cokelat,Pembudidayaan,Peng olahan,Pemasaran Sedikit Diminati 12 Dasar-dasar Akuntansi jilid 1 Edisi 7 Cukup Diminati 13 Gulma dan Pengelolaannya Cukup Diminati 14 Vademecum KAKAO Sedikit Diminati 15 AUDITING Petunjuk Praktis Pemeriksaan Akuntan oleh Akuntan Publik Edisi 4 Buku 1 Sedikit Diminati 16 Dasar-Dasar Teknologi Gula Rafinasi Sedikit Diminati 17 Masa Depan perkebunan kelapa sawit Indonesia Sedikit Diminati 18 Menghasilkan benih & bibit kakao unggul Sedikit Diminati 19 Pengantar ILMU Penyakit Tumbuhan Sedikit Diminati 20 Pengendalian Hayati, Hama- hama serangga tropis dan gulma Sedikit Diminati 21 Seperti Hujan yang jatuh ke bumi Sedikit Diminati
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499
N o Judul Buku Cluster 22 Sukses Pengelolaan Perkebunan Kelapa Sawit Produktivitas Tinggi Sedikit Diminati 23 Teknologi Pengolahan Kelapa Sawit Sedikit Diminati 24 TERMODINAMIKA TEKNIK Jilid 2 EDISI 4 Sedikit Diminati 25 UNTUNG SELANGIT DARI AGRIBISNIS KOPI Sedikit Diminati 26 Akuntansi Sedikit Diminati 27 Akuntansi Biaya edisi keempat jilid 1 Sedikit Diminati 28 Akuntansi Biaya,perencanaan dan pengendalian Sedikit Diminati 29 Akuntansi Intermediate edisi 9 jilid 1 Sedikit Diminati 30 Akuntansi Intermediate edisi ketiga jilid 2 Sedikit Diminati

## SIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan dapat ditarik kesimpulan seperti:
1. Implementasi K-Means  Clustering berdasarkan  data  uji  yang  telah ditentukan  dapat  mengelompokkan data  judul  buku  menjadi  kelompok paling  diminati,  cukup  diminati,  dan sedikit  diminati.  Dari  30  judul  buku yang  diuji,  3  diantaranya  merupakan judul  buku  paling  diminati  seperti Buku  Pintar  Mandor  (BPM)  Seri Budidaya Tanaman Tebu, Buku Pintar Mandor  (BPM)  Tanaman  Kelapa Sawit,  Kupas  Tuntas  AGRIBISNIS KELAPA  SAWIT,  Mengelola  Kebun dan  Pabrik  Kelapa  Sawit  Secara Efektif & Efisien.
2. Hasil  akhir clustering diharapkan dapat digunakan sebagai bahan
pertimbangan atau penunjang keputusan untuk memperbanyak judul buku  yang  paling  diminati  sehingga rasio antara ketersediaan dan banyaknya peminat seimbang.
.

## DAFTAR PUSTAKA
Haryani, Nofriansyah, D., & Mariami, I. (2021). Implementasi Data Mining Untuk Pengelempokan Buku Di Perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru Dengan Metode K-Means Clustering. Jurnal Cyber Tech Vol. 1 , 1-12.
Hozairi, Anwari, & Alim, S. (2021). IMPLEMENTASI ORANGE DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MODEL K-NEAREST NEIGHBOR, DECISION TREE SERTA NAIVE BAYES. Jurnal
Ilmiah NERO Vol. 6 No. 2 , 133- 144.
Merliana, N. P., Ernawati, & Santoso, A. J. (n.d.). ANALISA PENENTUAN JUMLAH CLUSTER TERBAIK PADA METODE K-MEANS CLUSTERING. PROSIDING SEMINAR NASIONALMULTI DISIPLIN ILMU&CALL FOR PAPERS UNISBANK (SENDI_U).
Pandie, E. S. (2018). Implementasi Algoritma Data Mining Naive Bayes Pada Koperasi. J-ICON, Vol. 6 No. 1 , 15-20.
Samsudin, A. R., & Purnomo, A. S.
(2021). Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Produk Laris
Dengan K-Means Clustering dan Weighted Moving Average. SMAI , 29-36.
Santoso, T. B., & Hadi, A. S. (2019).
Aplikasi Data Mining untuk Clustering Daerah Penyebaran Penyakit Diare di DKI Jakarta Menggunakan Algoritma K-
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 300-311 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.499

## MEANS. JURNAL ILMIAH
FIFO , 131-143.
Sentiaji, A. R., & Bachtiar, A. M. (2014). ANALISIS SENTIMEN
TERHADAP ACARA TELEVISI

## BERDASARKAN OPINI
PUBLIK. Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) , 1- 6.