## SISTEM REKOMENDASI BERDASARKAN DATA TRANSAKSI PERPUSTAKAAN DAERAH TABANAN DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
1) I Made Agus Widiana Putra, 2) Gede Indrawan, 3) Kadek Yota  Ernanda Aryanto
1,2,3) Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
e-mail: 1) made.widiana08@gmail.com , 2) gede.indrawan.com , 3) yota.ernanda@gmail.com

## Abstrak
Perpustakaan adalah suatu unit kerja yang berupa tempat menyimpan koleksi bahan pustaka yang diatur secara sistematis dengan cara tertentu untuk dipergunakan secara berkesinambungan oleh pemakainya sebagai  sumber  informasi.  Perpustakaan  daerah  kabupaten  Tabanan  merupakan  salah  satu perpustakaan Umum di Bali yang memberikan pelayanan kepada masyarakat terhadap peminjaman buku setiap harinya dari berbagai kalangan. Permasalahan yang dihadapi dalam pelayanan perpustakaan yaitu bagaimana  menarik  perhatian  pengunjung  dengan  menampilkan  rekomendasi  kepada  peminjam  yang berbeda  usia.  Metode  Sistem  Rekomendasi  merupakan  metode  yang  sesuai  dimana  metode  tersebut menggunakan  opini  dari  suatu  komunitas  pengguna  untuk  membantu  seorang  individu  dari  komunitas tersebut  dalam  mencari  informasi  tertentu.Teknologi  clustering  data  merupakan  suatu  teknik  yang menunjukan persamaan karakteristik dalam suatu kelompok sehingga akan menghasilkan informasi yang berguna  nantinya.K-means  merupakan  algoritma  yang  sangat  banyak  dipergunakan  karena  efektif  dan efisien. Ini dikarenakan K-means sangat mudah dipelajari dan dari segi waktu proses komputasinya relatif singkat.  Metode  Elbow  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  cluster  terbaik  untuk  penelitian  ini.  Jumlah cluster  yang  terbentuk  sebanyak  3  cluster  dengan  menggunakan  Metode  Elbow.  Nilai  kemurnian  dari cluster  yang  terbentuk  dalam  penelitian  ini  adalah  0.7187017  dengan  data  yang  930  relevan.  Dapat dikatakan hasil dari penelitian ini baik karena nilai purity (kemurnian) mendekati 1.
Kata-kata kunci: K-means, Elbow, Clustering, Rekomendasi, Purity

## Abstract
Library  is  one  of  the  work  units  that  place  to  save  the  collection  of  library  materials  which  are  arranged systematically  by  particular  method  that  used  sustainable  by  the  user  as  the  information  source.  Local library  of  Tabanan  regency  is  one  of  the  public  library  in  Bali  which  gives  service  to  the  society  for borrowing book every day from various circles. The problem that is faced in library service is how to attract the  attention  of  visitor  by  showing  the  recommendation  to  the  borrower  that  different  age.  Method  of recommendation  system  is  a  method  that  suitable  where  that  method  using  the  opinion  from  user community  to  help  a  person  from  that  community  in  looking  for  the  specific  information.  Clustering  data technology  is  a  technic  that  show  the  same  characteristic  in  a  group  so  that  produce  useful  information eventually.  K –  Means  is  algorithm  that  widely  used  because  of  the  effective  and  the  efficient.  This  is because of K – Means is very easy learned and relatively short in computation process. Elbow method is used to establish the best cluster amount for this research. The cluster amount that formed is 3 clusters by using elbow method. The value of purity of the cluster formed is 0.7187017 with 930 relevant dat. It can be said the result of this research is good because the purity value approach 1.
Key words: K – Means, Elbow, Clustering, Recommendation, Purity.

## I. PENDAHULUAN
Perpustakaan adalah suatu unit kerja yang berupa  tempat  menyimpan  koleksi  bahan pustaka  yang  diatur  secara  sistematis  dengan cara  tertentu untuk  dipergunakan  secara berkesinambungan  oleh  pemakainya  sebagai sumber  informasi.    Perpustakaan  daerah kabupaten  Tabanan  merupakan  salah  satu perpustakaan  Umum  di  Bali  yang  memberikan pelayanan kepada masyarakat terhadap peminjaman  buku  setiap  harinya  dari  berbagai kalangan. Dengan banyaknya informasi terkadang  membuat  orang  merasa  bingung dalam  mencari  informasi  mana  yang  sesusai dengan  apa  yang  kebutuhannya.  Pemasalahan yang  dihadapi  dalam  pelayanan  perpustakaan yaitu  bagaimana  menarik  perhatian  pengunjung dengan  menampilkan  rekomendasi  kepada peminjam  yang  berbeda  usia.  Untuk  itu diperlukan sebuah sistem Rekomendasi Pencarian  dalam  memberikan  solusi  dari permasalahan tersebut. Metode Sistem
Rekomendasi  merupakan  metode  yang  sesuai dimana  metode  tersebut  menggunakan  opini dari suatu komunitas pengguna untuk membantu seorang  individu  dari  komunitas  tersebut  dalam mencari informasi tertentu.
Penelitian ini bertujuan untuk pengembangan penggunaan metode data mining dalam  membantu  proses  pengelolaan  buku  di perpustakaan  dengan  mengolah  data  transaksi yang  ada.  Teknologi  clustering  data  merupakan suatu  teknik  yang  menunjukan  persamaan karakteristik  dalam  suatu  kelompok  sehingga akan  menghasilkan  informasi  yang  berguna nantinya.  Algoritma  clustering  data  sudah banyak dipergunakan diberbagai bidang misalnya  untuk  proses  pengolahan  citra,  data mining proses pengambilan keputusan, pengenalan  pola,  maupun  dalam  bidang bioinformatika. Clustering data akan mengelompokan  objek  yang  paling  dekat dimana  terdapat  kesamaan  dengan  objek  lain, serta  data  yang  akan  dicluster  diambil  secara acak atau random.
K-Means  merupakan  algoritma  yang sangat  banyak  dipergunakan  karena  efektif  dan efisien. Ini dikarenakan K-Means sangat mudah dipelajari dan dari segi waktu proses komputasinya  relatif  singkat.  Penentuan  nilai
hasil  cluster  dilihat  dari  jarak  terdekat  antar  objek data.  Sebelum  menghitung  jarak  terdekatnya,  harus ditentukan  terlebih  dahulu  jumlah  cluster  centroid (titik  pusat).  Selain  itu  K-Means  juga  memiliki ketelitian yang  cukup tinggi terhadap ukuran  objek, sehingga  algoritma  ini  relatif  lebih  terukur  dan efisien  untuk  pengolahan  objek  dalam  jumlah  yang besar.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
Secara sederhana data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar. Data mining juga disebut sebagai serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data (Pramudiono,  2007).  Data  mining,  sering  juga disebut  sebagai  knowledge  discovery  in  database (KDD).  KDD  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk menemukan  keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar.

## 2.1 CLUSTERING
Clustering  adalah  membagi  data  ke  dalam grup-grup yang mempunyai obyek yang karakteristiknya  sama.    Garcia-Molina  et  al. menyatakan  clustering  adalah  mengelompokkan item data ke dalam  sejumlah kecil grup sedemikian sehingga  masing-masing  grup  mempunyai  sesuatu persamaan yang esensial.
Clustering  memegang  peranan  penting  dalam aplikasi  data  mining,  misalnya  eksplorasi  data  ilmu pengetahuan,  pengaksesan  informasi  dan  text mining, aplikasi basis data spasial, dan analisis web. Clustering  diterapkan  dalam  mesin  pencari  di Internet.  Web  mesin  pencari  akan  mencari  ratusan dokumen  yang  cocok  dengan  kata  kunci  yang dimasukkan. Dokumen-dokumen tersebut dikelompokkan  dalam  cluster-cluster  sesuai  dengan kata-kata yang digunakan.

## 2.2  ALGORITMA  K-Means
Algoritma K-Means merupakan salah satu algoritma dengan  partitional,  karena  K-Means  didasarkan pada  penentuan  jumlah  awal  kelompok  dengan mendefinisikan  nilai  centroid  awalnya.  Algoritma K-Means  menggunakan  proses  secara  berulang- ulang  untuk  mendapatkan  basis  data  cluster.
Dibutuhkan jumlah cluster awal yang diinginkan  sebagai  masukan  dan  menghasilkan jumlah  cluster  akhir  sebagai  output.  Jika algoritma diperlukan untuk menghasilkan cluster  K  maka  akan  ada  K  awal  dan  K  akhir. Metode  K-Means  akan  memilih  pola  k  sebagai titik  awal  centroid  secara  acak.  Jumlah  iterasi untuk mencapai cluster centroid akan dipengaruhi  oleh  calon  cluster  centroid  awal secara  random  dimana  jika  posisi  centroid  baru tidak  berubah.  Nilai  K  yang  dipilih  menjadi pusat awal, akan dihitung dengan menggunakan rumus  Euclidean  Distance  yaitu  mencari  jarak terdekat  antara titik centroid dengan data/objek. Data  yang  memiliki  jarak  pendek  atau  terdekat dengan  centroid  akan  membentuk  sebuah cluster.

## 2.3  METODE  ELBOW
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.  Metode  ini  memberikan  ide/gagasan dengan cara memilih nilai cluster dan kemudian menambah nilai cluster tersebut untuk dijadikan model  data  dalam  penentuan  cluster  terbaik. Dan  selain  itu  persentase  perhitungan  yang dihasilkan  menjadi  pembanding  antara  jumlah cluster  yang  ditambah.  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.
Untuk  mendapatkan  perbandingannya  adalah dengan menghitung SSE (Sum of Square Error) dari  masing-masing  nilai  cluster.  Karena semakin besar jumlah cluster K maka nilai  SSE akan  semakin  kecil.  Suum  of  Square  Error merupakan  mengukur  perbedaan  antara  data yang  diperoleh  dengan  model  perkiraan  yang telah dilakukan sebelumnya.

## 2.4  EVALUASI  CLUSTER
Evaluasi  algoritma  clustering  dilihat berdasarkan bagaimana algoritma tersebut dapat
menghasilkan sekumpulan cluster yang mencerminkan  pikiran  manusia,  sebagaimana  jika kategorisasi dilakukan secara manual oleh manusia. Terdapat  berbagai  pendekatan  kriteria  yang  dapat digunakan dalam melakukan evaluasi, salah satunya adalah dengan pendekatan kriteria eksternal, dimana evaluasi  kriteria  eksternal  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  cluster  yang  dilakukan  oleh algoritma  clustering  dengan  hasil  cluster  yang dilakukan  secara  manual  oleh  manusia.  Purity adalah  ukuran  “kemurnian”  suatu  cluster,  yaitu seberapa  murni  solusi  clustering  yang  diperoleh. Nilai  kemurnian  (purity)  dari  sebuah  cluster berkisaran antara 0 dan 1. Clustering buruk jika nilai purity  mendekati  0,  dan  baik  jika  nilai  purity mendekati 1.

## III.  METODE  PENELITIAN
WEKA  berasal  dari  Selandia  Baru  (New Zealand)  yang  dikembangkan  oleh  Universitas Waikato.  Weka  adalah  tools  yang  cukup  tangguh dan  mumpuni.  Weka  memiliki  koleksi  berbagai macam  jenis  algoritma  machine  learning  yang digunakan  untuk  melakukan  generalisasi  atau formulasi dari dataset atau sample data.
Meskipun  weka  cukup  unggul  di  dalam variasi  algoritma  yang  dikumpulkan,  namum  tetap saja  peran  user  masih  menjadi  yang  utama,  Semua karena  secanggih  apapun  weka  jika  masukan datanya  tidak  sesuai  dengan  format,  maka  weka tidak  akan  bisa  melakukan  proses  learning.  Pada data  mining  peran  data  sangatlah  penting,  sebab keakuratan  hasil  dari  proses  ditentukan  dari  dataset atau inputan yang baik. Inputan bisa dikatakan baik jika sudah tidak memiliki data noise.
Weka  mengenal  dua  format,  yaitu  CSV  dan arff,  yang  pertama  adalah  CSV.  CSV  (Comma Dellimited)  "kalau  di  exel"  adalah  format  yang sering  diminati  para  peneliti  karena  setiap  record data  dipisahkan  dengan  dengan  koma  (,)  atau  titik koma (;) yang bisa dibuka mengguanakan text editor seperti  notepad,  wordpad,  excel.  ARFF  adalah format yang dimengerti oleh machine learning weka untuk proses tahap selanjutnya,

## IV.  HASIL dan PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengambil data  transaksi  selama  satu  tahun  terakhir  dengan
jumlah  data  sebanyak  1294  data  transaksi  pada perpustakaan  Derah  Tabanan.  Data  yang  akan diuji cobakan adalah data transaksi peminjaman buku  pada  perpustakaan  Daerah  Tabanan dengan  atribut  data  item,  nomor  anggota,  nama anggota,  yang  dipinjam,  pekerjaan  dan  umur yang  melakukan  transaksi  ditunjukan  pada Tabel 1 dan Gambar 1.
. Tabel 1  Hasil Cluster Menggunakan
Algoritma K-Means Attrib ute Full Data Cluster 0 Cluster 1 cluster 2 1294 244 411 639 19 % 32 % 49 % Centro id 24.2566 47.7254 24.8759 14.8967 Umur 37-65 20-36 8-19
Gambar 1.  Hasil Clustering
Sesuai  dengan  hasil  yang  didapat,  data transaksi perpustakaan dibagi menjadi 3 cluster. Cluster  0  dengan  rentang  umur  37  tahun  –  65 tahun  dengan  jumlah  anggota  244  dan centroidnya berada di 47.7254. Cluster 1 dengan rentang  umur  20  tahun  –  36  tahun  dengan jumlah  anggota  411  dan  centroidnya  berada  di 24.8759. Cluster 2 dengan rentang umur 8 tahun -    19  tahun  dengan  anggota  berjumlah  639  dan centroidnya berada di 14.8967.
Dari  hasil  tabel  4.2  terdapat  buku  yang populer  disetiap  clusternya.  Buku  populer tersebut  akan  dijadikan  rekomendasi  kepada pengunjung  yang  datang.  Disamping  peminjam
rekomendasi juga diberikan kepada pihak perpustakaan  guna  untuk  perawatan  buku-buku yang  ada disana. Buku yang dijadikan  rekomendasi merupakan  buku  yang  histori  peminjamannya  lebih dari  sekali.  Berikut  ini  beberapa  buku  rekomendasi berdasarkan cluster yang ada, ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2.   Hasil Purity Jumlah data Data yang relevan Purity 1294 930 0.7187017
Nilai kemurnian (purity) dari sebuah cluster berkisaran antara 0 dan 1. Clustering buruk jika nilai purity  mendekati  0,  dan  baik  jika  nilai  purity mendekati  1.  Nilai  kemurnian  dari  cluster  yang terbentuk  dalam  penelitian  ini  adalah  0.7187017 dengan  data  yang  930  relevan.  Dapat  dikatakan hasil  dari  penelitian  ini  baik  karena  nilai  purity (kemurnian) mendekati 1.

## V. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dari penelitian maka dapat disimpulkan sebagai berikut: a. Rekomendasi buku perpustakaan dengan kategori umur dapat dibentuk dengan menggunakan algoritma K-Means.
b. Jumlah cluster terbaik yang terbentuk sebanyak 3 cluster dengan menggunakan metode elbow. c.  Nilai  kemurnian  dari  cluster  yang  terbentuk dalam  penelitian  ini  adalah  0.7187017  dengan  data yang  930  relevan.  Dapat  dikatakan  hasil  dari penelitian  ini  baik  karena  nilai  purity  (kemurnian) mendekati 1.

## SARAN
Agar  diperoleh  hasil  yang  maksimal,  maka beberapa  saran  untuk  pengembangan  lebih  lanjut adalah sebagai berikut:
Perlu  diuji  coba  menggunakan  teknik  data  mining yang  lain  sebagai  perbandingan  teknik  yang menghasilkan  cluster  lebih  baik  lagi.  Misalnya seperti menggunakan teknik klasifikasi dan asosiasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Berkhin, Pavel. Survey on clustering data mining techniques , http://www.ee.ucr.edu/~barth/EE242/clus tering_survey.pdf Deka  Dwinavinta  Candra  Nugraha.  2014.
“Klasterisasi Judul Buku dengan Menggunakan Metode K-Means”. Yogyakarta
Eka  Merliana,  I  Putu.2015.”Analisa  Penentuan
Jumlah  Cluster  terbaik  pada  metode  K- means Clustering”.
Garcia-Molina,  Hector;    Ullman,  JD.,  & Widom, Jennifer. 2002. Database systems the  complete  book,  International  edition. New Jersey, Prentice Hall. Pal,  Shankar  K  &  Mitra,  Pabitra.  2004. Pattern Recognition  algorithms  for  data  mining. CRC Press.
Rismawan,  T.  2008.  Aplikasi  K-Means  Untuk
Pengelompokkan Mahasiswa, 2008(Snati). Sri, Andayani.2007.”Pembentukan
Cluster dalam Knowledge Discovery  in Database dengan Algoritma K-Means”.
Sundika, I Putu.2013.”Pengelompokan Otomatis
Wall  Facebook dan  dampak  stemming terhadap kinerjanya”.