## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.1, No.1, Juli 2017, pp. 14~21 e-ISSN: 2548-6861

## Clustering Profil Pengunjung Perpustakaan (Studi Kasus Perpustakaan BP Batam)
Fauziah Mahmuda 1 *, Maya Armys Roma Sitorus 2 *, Hilda Widyastuti 3 *, Dwi Ely Kurniawan 4 *
* Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam fauziahmahmuda.usi@gmail.com 1 Article Info ABSTRACT Article history: Received 07-03-2017 Revised 09-04-2017 Accepted 06-05-2017 Business Entity library Batam (BP Batam) is a public library located in Batam city with thw number of visitors. Every visitor who comes to do the charging guest book manually  by  writing  system.  It  causes  a  buildup  of  data  which  are  not organized.Data mining is one of the analytical tools that can be used to address the backlog  of  data.  The  method  of  Clustering  with  the  K-Means  Algorithm  used  in analyzing  the  data  library  visitors  BP  Batam.  Library  visitors  using  the  data processing method of Elbow to get the best number of clusters K i.e., K = 3, and by using  the  center  point  (centroid)  initial  i,e,  P1  =  (4,1),  P2 =  (2,4), P3  =  (4,2). The purpose of this research is to apply the algorithm for K-Means clustering in the data library visitors (case study library BP Batam). K-Means clustering results obtained from 1556 dataset data library visitors are grouped into three clusters, Clusters 1 is dominated  by  a  college  student  and  visitor  located  at  Batam  Center,  Cluster  2  is dominated  by  a  college  student  and  visitor  located  at  Bengkong,  Cluster  3  is dominated by public and visitor status in Batam Center.
Keyword:
Data Mining,  Clustering, K-Means Algorithm, Libraries.
Copyright © 2017 Journal of Applied Informatics and Computing.
All rights reserved.

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  sesuatu  yang  sangat  penting hingga saat ini, dan sekarang telah menjadi kebutuhan pokok yang  harus  dimiliki  setiap  orang  agar  bisa  menghadapi  dan menjawab tantangan kehidupan. Pendidikan harus diberikan kepada setiap orang sejak dini.  Waktu yang produktif untuk pemberian  pendidikan  yaitu  kepada  pelajar  yang  sedang duduk  di  bangku  Sekolah  Dasar  (SD),  Sekolah  Menengah Pertama  (SMP)  dan  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA). Banyak  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mencapai pendidikan,  salah  satunya  adalah  melalui  perpustakaan. Karena  dari  perpustakaan  berbagai  sumber  dapat  kita peroleh dan juga perpustakaan merupakan upaya peningkatan  efisiensi  dan  efektifitas  proses  belajar- mengajar.
Perpustakaan  sendiri  memiliki  beberapa  jenis,  salah satunya  adalah  perpustakaan  daerah  yang  berkedudukan  di tiap  provinsi  di  Indonesia.  Batam  juga memiliki perpustakaan daerah yaitu, Kantor Perpustakaan Umum dan Arsip  Kota  Batam  dan  Perpustakaan  Badan  Pengusahaan Batam.  Tujuan  perpustakaan  adalah  untuk  menyediakan
fasilitas  dan  sumber  informasi  dan  menjadi  pusat pembelajaran [14].
Banyaknya  pengunjung  perpustakaan  yang  tercatat  pada daftar  buku  pengunjung  perpustakaan  dapat  diolah  untuk mengetahui  informasi  yang  tersembunyi  dari  data  tersebut. Informasi yang terdapat pada data pengunjung perpustakaan yaitu  berupa  informasi  profil  pengunjung  perpustakaan meliputi  status  dan  alamat  dari  data  pengunjung perpustakaan. Kalangan apa yang mendominasi mengunjungi  perpustakaan  dan  berasal  dari  daerah  mana berdasarkan  masing-masing  kelompok  sejumlah  kelompok yang  telah  ditentukan.  Berdasarkan  uraian  tersebut,  solusi yang  dapat  diberikan  yaitu  dengan  mengolah  data pengunjung perpustakaan yang menumpuk dan menuangkan dalam  penelitian  dengan  judul  “Clustering  Profil Pengunjung  Perpustakaan  (Studi  Kasus  Perpustakaan  BP Batam)”. Clustering digunakan untuk mengelompokkan data pengunjung  perpustakaan  tahun  2015  untuk  mengetahui profil  yang  terdapat  pada  setiap  pengelompokkan  dari  data pengunjung  perpustakaan,  untuk  mengetahui  informasi profil  yang  didapat  dari  pengolahan  data  pengunjung perpustakaan  menggunakan  metode Clustering dengan algoritma  K-Means  yang  akan  diterapkan  ke  dalam  sistem
15
berbasis  desktop  yang  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman Java Netbeans .

## A. Tinjauan Pustaka
Perbandingan antara penelitian analisis data yang dilakukan dengan penelitian analisis data sebelumnya terdapat pada Tabel 1.
TABEL I PERBANDINGAN PENELITIAN Penulis (Tahun) Fina Nasari dan Surya Darma (2015) Fauziah Mahmuda (2017) Objek yang diteliti Penerapan K-Means Clustering pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru Clustering Profil Pengunjung Perpustakaan (Studi Kasus Perpustakaan BP Batam). Studi Kasus Universitas Potensi Utama Perpustakaan BP Batam Algoritma K-Means K-Means Seleksi Atribut Nilai UAN, Asal Sekolah, Prodi. Data Pengunjung: Status dan Alamat. Tujuan Mengelompokkan data mahasiswa Universitas Potensi Utama tahun ajaran 2014/2015. Mengelompokkan profil data pengunjung perpustakaan meliputi status dan alamat. Hasil pengelompokkan dengan melihat data profil berupa status dan alamat yang mendominasi dari masing-masing cluster. Software Pengembang - Netbeans (JAVA)

## B. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
 Membuat clustering dengan  algoritma  K-Means untuk  mengelompokkan  profil  data  pengunjung perpustakaan  meliputi  status  dan  alamat  yang mendominasi pada setiap cluster.
 Membangun  aplikasi  yang  dapat  melakukan clustering untuk  mengelompokkan  profil  data pengunjung  perpustakaan  meliputi  status  dan alamat pengunjung perpustakaan dengan menggunakan algoritma K-Means.

## C. Manfaat
Manfaat  dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah bagaimana  memanfaatkan  basis  data  perpustakaan  yang menumpuk  (besar),  sehingga  menjadi  data  mining  yang dapat memberikan informasi profil pengunjung perpustakaan  berupa  status  dan  alamat  yang  mendominasi berdasarkan pengelompokkannya.

## II. L ANDASAN T EORI
Perpustakaan adalah mencakup suatu ruangan, bagian dari gedung/bangunan  atau  gedung  tersendiri  yang  berisi  buku- buku  koleksi,  yang  diatur  dan  disusun  demikian  rupa, sehingga  mudah  untuk  dicari  dan  dipergunakan  apabila sewaktu-waktu diperlukan oleh pembaca [14].
Perpustakaan  adalah  kumpulan  atau  bangunan  fisik sebagai  tempat  buku  dikumpulkan  dan  disusun  menurut sistem  tertentu  atau  keperluan  pemakai  [8].  Dari  beberapa pengertian  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  perpustakaan
adalah  tempat  untuk  mengembangkan  informasi  dan pengetahuan  yang  dikelola  oleh  suatu  lembaga  pendidikan, sekaligus  sebagai  sarana  edukatif  untuk  membantu memperlancar  cakrawala  pendidik  dan  peserta  didik  dalam kegiatan  belajar  mengajar.  Dan  juga  perpustakaan  dapat dirumuskan  sebagai  suatu  unit  kerja  dari  sebuah  lembaga pendidikan  yang  berupa  tempat  penyimpanan  koleksi  buku- buku pustaka untuk menunjang proses pendidikan [11].
K-Means merupakan  salah  satu  metode  data clustering non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster /kelompok.  Metode  ini mempartisi  data  ke  dalam cluster /kelompok  sehingga  data yang  memiliki  karakteristik  sama  dikelompokkan  ke  dalam satu cluster yang  sama  [1].  Algoritma  K-Means  merupakan algoritma  yang  relatif  sederhana  untuk  mengklasifikasikan atau  mengelompokkan sejumlah besar obyek dengan atribut tertentu ke dalam kelompok-kelompok (cluster) sebanyak K. Pada algoritma K-Means, jumlah claster K sudah ditentukan lebih dahulu. Setiap cluster memiliki titik pusat dan anggota- anggota  dari  satu  cluster  dipilih  berdasarkan  jarak  dari  titik pusat cluster terdekat. Penentuan keanggotaan dan titik pusat cluster kemudian menjadi tidak mudah, karena penambahan satu  anggota  pada  lokasi  yang  signifikan  akan  merubah lokasi  titik  pusat  cluster,  dan  status  keanggotaan  harus ditinjau  kembali,  perubahan  keanggotaan  kemudian  akan kembali  merubah  lokasi  titik  pusat  dan  seterusnya keanggotaan mungkin akan berubah lagi. Karena itu, proses penentuan  titik  pusat  dan  keanggotaan  cluster  harus dilakukan dalam iterasi (perulangan) hingga posisi titik pusat dan angota-anggota cluster benar-benar stabil [15].
Algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
 Tentukan  nilai  k  sebagai  jumlah  cluster  yang  ingin dibentuk;
 Tentukan  k centroid (titik  pusat  cluster)  awal  secara random;
 Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing  centroid menggunakan  rumus    korelasi  antar  dua  objek  seperti rumus Euclidean Distance;
……………………….(1)
Keterangan: dij  = jarak antara i dan j xi  = koordinat x objek xj  = koordinat x pusat yi  = koordinat y objek yj  = koordinat y pusat
 Kelompokkan  setiap  data  berdasarkan  jarak  terdekat antara data dengan centroidnya;
 Tentukan  posisi  centroid  baru  dengan  cara  menghitung nilai rata-rata dari data-data yang ada pada cluster yang sama.
𝐶𝑖 = 𝑥1+𝑥2+𝑥3+⋯+𝑥𝑛 𝑥 …………………….……….(2)
𝑑 𝑖𝑗 = √ (𝑥 𝑖 −   𝑥 𝑗 ) 2 + (𝑦 𝑖 −   𝑦 𝑗 ) 2
16
Keterangan: x1 = nilai data record ke-1 x2 = nilai data record ke-2 ∑x = jumlah data record
 Kembali  ke  langkah  3  jika  posisi  centroid  baru  dengan centroid  lama  tidak  sama.  Secara  sederhana  algoritma K-Means  dapat  digambarkan  dalam  diagram  alur sebagai berikut:
Tentukan asumsi titik pusat cluster (centroids) Start Tentukan jumlah cluster Hitung jarak objek ke centroids Kelompokkan objek berdasarkan jarak minimum End Adakah objek yang berpindah Ya Tidak

## Gambar 2. Diagram Alur Algoritma K-Means Cluster
Metode Elbow merupakan  suatu  metode  yang digunakan untuk menghasilkan informasi dalam menentukan jumlah  cluster  terbaik  dengan  cara  melihat  persentase  hasil perbandingan  antara  jumlah  cluster  yang  akan  membentuk siku pada suatu titik [9]. Hasil persentase yang berbeda dari setiap  nilai  cluster  dapat  ditunjukan  dengan  menggunakan grafik  sebagai  sumber  informasinya.  Jika  nilai  cluster pertama dengan nilai cluster kedua memberikan sudut dalam grafik atau nilainya mengalami penurunan paling besar maka nilai  cluster  tersebut  yang  terbaik  [3].  Untuk  mendapatkan perbandingannya  adalah  dengan  menghitung  SSE  ( Sum  of Square Error ) dari masing-masing nilai cluster. Rumus SSE pada K-Means:
…………………..……………(3)
Keterangan : p Є Ci = tiap data poin pada cluster i mi = centroid dari cluster i d =  jarak/  distances/  variance  terdekat  pada  masing-masing cluster i
Setelah  dilihat  akan  ada  beberapa  nilai  K  yang mengalami penurunan paling besar dan selanjutnya hasil dari nilai  K  akan  turun  secara  perlahan-lahan  sampai  hasil  dari nilai  K  tersebut  stabil.  Misalnya  nilai  cluster  K=2  ke  K=3, kemudian  dari  K=3  ke  K=4,  terlihat  penurunan  drastis membentuk  siku  pada  titik  K=3  maka  nilai  cluster  k  yang ideal adalah K=3 [7].
Algoritma  Metode  Elbow  dalam  menentukan  nilai  K pada K-Means: 1. Mulai 2. Inisialisasi awal nilai K
3. Naikkan nilai K
4. Hitung hasil sum of square error dari tiap nilai K
5. Melihat hasil sum of square error dari nilai K yang turun secara drastis
6. Tetapkan nilai K yang beberbentuk siku
7. Selesai

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Simulasi Perhitungan Algoritma K-Means
Simulasi  perhitungan  terhadap  data  pengunjung perpustakaan  dengan  menggunakan  23  dataset  sebagai  data sampel dari jumlah data utuh sejumlah 1556 dataset. Atribut yang  digunakan  yaitu  status  dan  alamat,  bertujuan  untuk mengelompokkan  profil  pengunjung  berupa  status  dan alamat  yang  mendominasi  mengunjungi  perpustakaan  dari masing-masing cluster.
Berikut  data  sampel  pengunjung  perpustakaan  yang akan diperhitungkan dengan algoritma K-Means:

## TABEL II DATA PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN
No Status Alamat A1 4 6 A2 4 1 A3 3 1 A4 3 1 A5 2 4 A6 4 2 A7 1 2 A8 2 2 A9 2 2 A10 4 2 A11 2 1 A12 2 1 A13 3 3 A14 1 1 A15 2 1 A16 2 6 A17 2 4 A18 2 3 A19 2 3 A20 2 4 A21 2 3 A22 2 1 A23 2 1
Dari  data  di  atas  akan  dipisah  menjadi  3  kelompok (K=3),  yang  tujuannya  adalah    mengelompokkan  profil pengunjung  perpustakaan  dengan  melihat  data  status  dan alamat yang mendominasi dari masing-masing cluster.

## K-Means Clustering
Membagi  menjadi  K=3,  pertama  tentukan  secara  acak titik  pusat  sebagai  pusat  dari  masing-masing  cluster.
  2 1 ,      k i C p i i m p d SSE
e-ISSN: 2548-6861
Selanjutnya,  sebut  saja  sebagai  P1=A2=(4,1), P2=A5=(2,4), P3=A10=(4,2).
Untuk  mengetahui  jarak  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus Eucledian Distance:
𝑑 𝑖𝑗 = √ (𝑥 𝑖 −   𝑥 𝑗 ) 2 + (𝑦 𝑖 −   𝑦 𝑗 ) 2
…..……………(4)
Keterangan: dij = jarak antara i dan j xi = koordinat x objek xj = koordinat x pusat yi = koordinat y objek yj =
koordinat y pusat

## Iterasi 1
TABEL III MENGHITUNG JARAK OBJEK DENGAN PUSAT PADA ITERASI 1 P1 (4,1) P2 (2,4) P3 (4,2) A1 (4,6) sqrt((4-4)^2 + (6-1)^2) =sqrt(0+25) =5 sqrt((4-2)^2 + (6-4)^2) =sqrt(4+4) =2.828 sqrt((4-4)^2 + (6-2)^2) =sqrt(0+16) =4 A2 (4,1) 0 3.605 1 A3 (3,1) 1 3.162 1.414 A4 (3,1) 1 3.162 1.414 A5 (2,4) 3.605 0 2.828 A6 (4,2) 1 2.828 0 A7 (1,2) 3.162 2.236 3 A8 (2,2) 2.236 2 2 A9 (2,2) 2.236 2 2 A10 (4,2) 1 2.828 0 A11 (2,1) 2 3 2.236 A12 (2,1) 2 3 2.236 A13 (3,3) 2.236 1.414 1.414 A14 (1,1) 3 3.162 3.162 A15 (2,1) 2 3 2.236 A16 (2,6) 5.385 2 4.472 A17 (2,4) 3.605 0 2.828 A18 (2,3) 2.828 1 2.236 A19 (2,3) 2.828 1 2.236 A20 (2,4) 3.605 0 2.828 A21 (2,3) 2.828 1 2.236 A22 (2,1) 2 3 2.236 A23 (2,1) 2 3 2.236
Sehingga cluster yang diperoleh pada iterasi 1 adalah: P1 : {A2, A3, A4, A11, A12, A14, A15, A22, A23} P2 : {A1, A5, A7, A8, A9, A13, A16, A17, A18, A19, A20, A21} P3 : {A6, A10}
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  pusat  cluster  baru dengan rumus:
𝐶𝑖 = 𝑥1+𝑥2+𝑥3+⋯+𝑥𝑛 𝑥 Keterangan: x1 = nilai data record ke-1
x2 = nilai data record ke-2
∑x = jumlah data record
P1 = ((4+3+3+2+2+1+2+2+2)/9, (1+1+1+1+1+1+1+1+1)/9)
= (2.333, 1) P2 = ((4+2+1+2+2+3+2+2+2+2+2+2)/12, (6+4+2+2+2+3+6+4+3+3+4+3)/12) = (2.166, 3.5) P3 = ((4+4)/2, (2+2)/2) = (4, 2)

## Iterasi 2
TABEL IV MENGHITUNG JARAK OBJEK DENGAN PUSAT PADA ITERASI 2 P1 (2.333, 1) P2 (2.166, 3.5) P3 (4, 2) A1 (4,6) sqrt((4- 2.333)^2  +  (6- 1)^2) =sqrt(2.778+25) =5.270 sqrt((4-2.166)^2 + (6-3.5)^2) =sqrt(3.363+6.25) =3.100 sqrt((4-4)^2  + (6-2)^2) =sqrt(0+16) =4 A2 (4,1) 1.666 3.100 1 A3 (3,1) 0.666 2.635 1.414 A4 (3,1) 0.666 2.635 1.414 A5 (2,4) 3.018 0.527 2.828 A6 (4,2) 1.943 2.368 0 A7 (1,2) 1.666 1.900 3 A8 (2,2) 1.054 1.509 2 A9 (2,2) 1.054 1.509 2 A10 (4,2) 1.943 2.368 0 A11 (2,1) 0.333 2.505 2.236 A12 (2,1) 0.333 2.505 2.236 A13 (3,3) 2.108 0.971 1.414 A14 (1,1) 1.333 2.758 3.162 A15 (2,1) 0.333 2.505 2.236 A16 (2,6) 5.011 2.505 4.472 A17 (2,4) 3.018 0.527 2.828 A18 (2,3) 2.027 0.527 2.236 A19 (2,3) 2.027 0.527 2.236 A20 (2,4) 3.018 0.527 2.828 A21 (2,3) 2.027 0.527 2.236 A22 (2,1) 0.333 2.505 2.236 A23 (2,1) 0.333 2.505 2.236
Sehingga cluster yang diperoleh pada iterasi 2 adalah: P1 : {A3, A4, A7, A8, A9, A11, A12, A14, A15, A22, A23} P2 : {A1, A5, A13, A16, A17, A18, A19, A20, A21} P3 : {A2, A6, A10}
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  pusat  cluster  baru, yaitu:
P1= ((3+3+1+2+2+2+2+1+2+2+2)/11, (1+1+2+2+2+1+1+1+1+1+1)/11) = (2, 1.272)
P2 = ((4+2+3+2+2+2+2+2+2)/9, (6+4+3+6+4+3+3+4+3)/9) = (2.333, 4) P3 = ((4+4+4)/3, (1+2+2)/3) = (4, 1.666)

## Iterasi 3
TABEL V MENGHITUNG JARAK OBJEK DENGAN PUSAT PADA ITERASI 3 P1 (2, 1.272) P2 (2.333, 4) P3 (4, 1.666) A1 (4,6) sqrt((4-2)^2 + (6-1.272)^2) =sqrt(4+22.353) =5.132 sqrt((4- 2.333)^2  +  (6- 4)^2) =sqrt(2.778+4) =2.603 sqrt((4-4)^2 + (6-1.666)^2) =sqrt(0+18.783) =4.333
18 A2 (4,1) 2.018 3.431 0.666 A3 (3,1) 1.036 3.073 1.201 A4 (3,1) 1.036 3.073 1.201 A5 (2,4) 2.727 0.333 3.073 A6 (4,2) 2.128 2.603 0.333 A7 (1,2) 1.236 2.403 3.018 A8 (2,2) 0.727 2.027 2.027 A9 (2,2) 0.727 2.027 2.027 A10 (4,2) 2.128 2.603 0.333 A11 (2,1) 0.272 3.018 2.108 A12 (2,1) 0.272 3.018 2.108 A13 (3,3) 1.995 1.201 1.666 A14 (1,1) 1.036 3.282 3.073 A15 (2,1) 0.272 3.018 2.108 A16 (2,6) 4.727 2.027 4.772 A17 (2,4) 2.727 0.333 3.073 A18 (2,3) 1.727 1.054 2.403 A19 (2,3) 1.727 1.054 2.403 A20 (2,4) 2.727 0.333 3.073 A21 (2,3) 1.727 1.054 2.403 A22 (2,1) 0.272 3.018 2.108 A23 (2,1) 0.272 3.018 2.108
Sehingga cluster yang diperoleh pada iterasi 3 adalah: P1 : {A3, A4, A7, A8, A9, A11, A12, A14, A15, A22, A23} P2 : {A1, A5, A13, A16, A17, A18, A19, A20, A21} P3 : {A2, A6, A10}
Karena  cluster  yang  terbentuk  pada  iterasi  3  sama  dengan yang  terbentuk  pada  cluster  sebelumnya  (cluster  2),  maka iterasi  selesai  atau  berhenti.  Sehingga  didapatkan  hasil clustering pada Tabel 6 berikut.

## TABEL VI HASIL CLUSTERING
No Status Alamat Kelompok 1 berjumlah 11 orang A3 Pelajar Batam Center A4 Pelajar Batam Center A7 Karyawan BP Sekupang A8 Mahasiswa Sekupang A9 Mahasiswa Sekupang A11 Mahasiswa Batam Center A12 Mahasiswa Batam Center A14 Karyawan BP Batam Center A15 Mahasiswa Batam Center A22 Mahasiswa Batam Center A23 Mahasiswa Batam Center Kelompok 2 berjumlah 9 orang A1 Umum Nongsa A5 Mahasiswa Bengkong
A13 Pelajar Batu Aji A16 Mahasiswa Nongsa A17 Mahasiswa Bengkong A18 Mahasiswa Batu Aji A19 Mahasiswa Batu Aji A20 Mahasiswa Bengkong A21 Mahasiswa Batu Aji Kelompok 3 berjumlah 3 orang A2 Umum Batam Center A6 Umum Sekupang A10 Umum Sekupang
Data  dari  masing-masing  kelompok  dapat  diambil kesimpulan  informasi  profil  berupa  status  dan  alamat  yang mendominasi  mengunjungi  perpustakaan  BP  Batam  dari masing-masing  kelompok.  Kelompok  1  didominasi  oleh pengunjung  Mahasiswa  dan  beralamat  di  Batam  Center. Kelompok  2  didominasi  oleh  pengunjung  Mahasiswa  dan beralamat  di  Batu  Aji.  Kelompok  3  didominasi  oleh pengunjung Umum dan beralamat di Sekupang.

## B. Deskripsi Umum Sistem

## Gambar 4. Deskripsi Umum Sistem
Gambar  4  menjelaskan  bahwa  sistem  hanya  memiliki satu user, yaitu pengelola perpustakaan itu sendiri. Pengelola memasukkan data login berupa username dan password , lalu pengelola dapat memasukkan data pengunjung perpustakaan berekstensi.csv. Setelah memasukkan data pengunjung yang akan  dicluster  didalam  aplikasi,  aplikasi  akan  menampilkan informasi  isi  data  yang  diinputkan  setelah  itu  data  akan diproses  menggunakan  metode clustering dengan  algoritma K-Means,  data  yang  diolah  hanya  berupa  atribut  status  dan alamat,  dan  aplikasi  akan  menampilkan  hasil clustering . Setelah  itu  aplikasi  akan  menarik  kesimpulan  dari  hasil clustering tersebut dan menampilkannya.

## C. Use Case Diagram

## Gambar 5. Use Case Diagram
Gambar  5  menjelaskan  bahwa  pengelola  memiliki  hak akses login .  Pada  proses clustering pengelola  dapat
System Pengelola Login Melihat Tentang Perpustakaan Proses Clustering Data Pengunjung Perpustakaan
19
memasukkan data pengunjung perpustakaan yang berekstensi .csv .  Pengelola  dapat  melihat  informasi  Tentang Perpustakaan BP Batam.

## D. Class Diagram

## Gambar 6. Class Diagram
Berdasarkan gambar 6 dapat dijelaskan bahwa dari class FormLogin  terhubung  dengan  class  HalamanUtama.  Class HalamanUtama  terdapat  class  TentangPerpustakaan  dan class  Clustering,  Class  Clustering  terdiri  dari  class GroupIteration, class IterationTableData dan class Inisialisasi.

## IV. IMPLEMENTASI

## A. Implementasi Antarmuka Aplikasi
1) Implementasi Antarmuka Halaman Login:
Gambar 7. Implementasi Antarmuka Halaman Login
Gambar  7  diatas  adalah  gambar  antarmuka  halaman login pengelola,  pengelola  mengisi  data login berupa username dan password pada halaman login. Login berguna untuk  menjaga  aplikasi  dari  segi  keamanan.  Apabila username dan password terisi dengan benar maka pengelola dapat mengakses aplikasi.
2) Implementasi Antarmuka Halaman Utama:

## Gambar 8. Implementasi Antarmuka Halaman Utama
Gambar  8  diatas  adalah  gambar  antarmuka  halaman utama. Pengelola dapat mengakses halaman tersebut apabila telah  berhasil login .  Terdapat  dua  pilihan  menu,  menu tentang  perpustakaan  BP  Batam  dan  menu Clustering Data Pengunjung.
3) Implementasi Antarmuka Halaman Tentang Perpustakaan:
Gambar 9. Implementasi Antarmuka Halaman Tentang Perpustakaan
Gambar  9  diatas  adalah  gambar  antarmuka  halaman tentang  perpustakaan  yang  terdapat  pada  menu  “Tentang Perpustakaan  BP  Batam”.  Berisi  informasi  mengenai perpustakaan.
TugasAkhirSukses +run() FormLogin +username: stirng +password: string HalamanUtama +Clustering() +TentangPerpustakaan()
TentangPerpustakaan
+kembali()
Clustering
+m: double
+tbHeaderMentah: string
+tbHeaderHasil: string GroupIteration
-grup1: List<integer>
-grup2: List<integer> -grup3: List<integer> +setGrup1(grup1) +setGrup2(grup2) +setGrup3(grup3) +getGrup1() +getGrup2() +getGrup3() IterationTableData -m1: double -m2: double -m3: double +setM1(m1) +setM2(m2) +setM3(m3) +getM1() +getM2() +getM3() Inisialisasi -status: int -alamat: int -kecamatan: string -status_string: string +getStatus() +setStatus(status) +getAlamat() +setAlamat(alamat) +getStatusString() +getKecamatan()
20
4) Implementasi Antarmuka Halaman Clustering Data
Pengunjung:

## Gambar 10. Implementasi Antarmuka Halaman Clustering Data Pengunjung
Gambar  10  diatas  ini  adalah  antarmuka  halaman clustering data  pengunjung.  Pada  halaman  ini  pengelola dapat  memasukkan file berekstensi .csv . File yang  diinput tampil  berdasarkan  isi  data  sesuai  format  yang  telah ditentukan.  Data  yang  diinput  diolah  menggunakan algoritma  K-Means  di  dalam  aplikasi,  hasil  data  yang  telah diolah  akan  ditampilkan  pada  kolom Hasil  Cluster .  Data dari hasil cluster disimpulkan pada kolom Kesimpulan .

## 5) Implementasi Antarmuka Halaman Data Mentah:
Gambar 11. Implementasi Antarmuka Halaman Data Mentah
Gambar  11  merupakan  tampilan  isi  data  dari  data  yang diinputkan  pada  aplikasi,  dengan  menampilkan  semua atribut dan isi data yang ada.
6) Implementasi  Antarmuka  Halaman  Data  Hasil
Cluster :

## Gambar 12. Implementasi Antarmuka Halaman Data Hasil Cluster
Gambar  12  merupakan  implementasi  antarmuka  hasil clustering yang  menampilkan  hasil  cluster  dari  data masukkan yang diolah dengan algoritma
K-Means pada aplikasi berdasarkan status dan alamat. Pada aplikasi  ditetapkan  pengelompokkan  menjadi  3  cluster,  dan menggunakan titik pusat ( centroid ) awal P1=(4,1), P2=(2,4), P3=(4,2).
7) Implementasi  Antarmuka  Halaman  Kesimpulan Hasil Cluster:
Gambar 13. Implementasi Antarmuka Halaman Kesimpulan Hasil Cluster
Gambar 13 merupakan implementasi antarmuka kesimpulan  hasil clustering yang  menampilkan  kesimpulan dari  masing-masing  data  yang  terdapat  pada  setiap  cluster berdasarkan  jumlah  data  setiap  cluster  dan  rincian  jumlah status  dan  alamat  pada  setiap  cluster.  Hasil  cluster  data pengunjung didapatkan dari proses K-Means dalam aplikasi, dengan  jumlah  data  1556  dataset.  Setiap  data  pada  suatu cluster  memiliki  tingkat  kemiripan  yang  tinggi  dan  sangat berbeda dengan data yang ada pada cluster lainnya.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan tahapan analisis, perancangan, dan implementasi yang dilakukan pada analisis data pengunjung perpustakaan  Badan  Pengusahaan  Batam,  maka  kesimpulan yang dapat diambil:
 Clustering dibuat  dengan  meggunakan  algoritma  K- Means  dan  untuk  mengetahui  jumlah  K  cluster  data pengunjung perpustakaaan dibantu
dengan
menggunakan  metode  Elbow.  Pada  studi  kasus perpustakaan BP Batam dapat disimpulkan pengelompokkan  profil  pengunjung  perpustakaan  yang mendominasi  pada  setiap  cluster  yang  meliputi  1556 dataset,  yaitu:  Cluster  1  yang  didominasi  oleh pengunjung  berstatus  Mahasiswa  dan  beralamat  di Batam  Center.  Cluster  2  didominasi  oleh  pengunjung berstatus  Mahasiswa  dan  beralamat  di  Bengkong. Cluster  3  didominasi  oleh  pengunjung  berstatus  Umum dan beralamat di Batam Center.
 Aplikasi  yang  dibangun  berhasil  melakukan clustering profil data pengunjung perpustakaan meliputi status dan alamat  pengunjung  perpustakaan  dengan  menggunakan algoritma  K-Means.  Dengan  menetapkan  jumlah  K cluster  yang  digunakan  yaitu  K=3,  dan  titik  pusat ( centroid )  awal  yang  digunakan  yaitu  P1=(4,1), P2=(2,4),  P3=(4,2).  Hasil  cluster  dipengaruhi  dari  nilai centroid awal  yang  digunakan,  perbedaan  pengambilan centroid awal yang digunakan akan mempengaruhi hasil centroid akhirnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Agusta,  Y.,  2007,  K-means  -  Penerapan,  Permasalahan  dan  Metode Terkait, Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3 (Februari 2007): 47-60.
[2] Bertalya.,  2009,  Data Mining  & Knowledge  Discovery in  Database , Universitas Gunadarma.
[3] Bholowalia,  Purnima.,  Kumar,  Arvind.,  2014,  EBK-Means: A Clustering  Techiniques  based  on  Elbow  Method  and  K-Means  in WSN ,  International  Journal  of  Computer  Application  (0975-8887), IX(105), pp. 17-24.
[4] Cios, Krzysztof J., Lukasz A. Kurgan., 2002, Trends in Data Mining and Knowledge Discovery .
[5] Han, Jiawei., Kamber, Micheline., 2006, Data Mining: Concepts and Techniques , Morgan Kaufman: San Fransisco.
[6] Hilda,  Widyastuti.,  2012,  Modul  Pembelajaran  Data  Mining, Perpustakaan Politeknik Negeri Batam, Batam.
[7] Kodinariya,  T,  M.,  Makwana,  P,  R.,  2013, Review  on  determining number  of  cluster  in  K-Means  Clustering ,  International  Journal  of Advance  Research  in  Computer  Science  and  Management  Studies, I(6), pp. 90-95.
[8] Lasa  HS.,  2007,  Manajemen  Perpustakaan  Sekolah,  Yogyakarta: Pinus Book Publisher.
[9] Madhulatha, T. S., 2012, An Overview On Clustering Methods , IOSR Journal of Engineering, II(4), pp.719-725.
[10] Michael  Berry.,  Gordon  S.  Linoff.,  2004, Data  Mining  Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management , John Willey & Sons, Inc.
[11] Muchlisin, R., 2012, Pengertian, Jenis dan Tujuan Perpustakaan.
[12] Santoso,  S.,  2010,  Statistik  Multivariat,  Jakarta:  Elex  Media Komputindo.
[13] Supranto,  J.,  2004,  Analisis  Multivariat:  Arti  Dan  Interpretasi, Jakarta: Rineka  Cipta.
[14] Sutarno  NS.,  2006,  Perpustakaan  dan  Masyarakat,  Jakarta:  Sagung Seto.
[15] Widya,  S.A.,  Dedy,  A.,  2016,  Pengelompokkan  Minat  Baca Mahasiswa  menggunakan  Metode  K-Means,  Teknik  Informatika, Jurnal Ilmiah ILKOM Vol.8 No.2, Universitas Muslim Indonesia.
[16] Yudho,  GS.,  2003,  Penerapan  Data  Mining,  Artikel  Populer IlmuKomputer.com.