## PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKAN BUKU DENGAN METODE K-MEANS
Januardi Nasir Prodi Sistem Informasi STMIK Indonesia Padang Email: januardinasir@gmail.com

## ABSTRAK
Perpustakaan sebagai sarana sumber informasi dan ilmu pengetahuan untuk menyimpan bahan pustaka yang dipakai oleh pemakai untuk menggali ilmu  sumber informasi. Penelitian  dilakukan pada salah satu Perpustakaan yang ada di kota Batam. Perpustakaan ini memiliki beragam koleksi buku seperti buku umum, karya  ilmiah,  bahasa,  sejarah,  dan  lain  sebagainya.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  adalah  buku  yang dipinjam  kadang  tidak  tersedia,  selain  itu  pihak  perpustakaan  juga  mengalami  kesulitan  karena  tidak  tau berapa jumlah buku yang dipinjam sehingga pihak Perpustakaan melihat kembali catatan transaksi meminjam buku pada buku tamu. Untuk itu dibuatlah suatu sistem dengan pengolahan jumlah data yang besar dengan teknik  data  mining  metode k-means .  Dari  hasil  yang  diperoleh  data  peminjam  buku  yang  telah  diproses mendapatkan buku yang banyak dipinjam terdapat pada cluster 1 sebanyak 9 item, buku yang paling sedikit dipinjam terdapat pada cluster 2 sebanyak 15 item, buku yang cukup banyak dipinjam terdapat pada cluster 0 sebanyak 12 item.
Kata kunci: perpustakaan , data mining, clustering, RapidMiner
.

## ABSTRACT
Library as a means of information sources and knowledge to store library materials used by users  to  explore  knowledge  sources  of  information.  The  research  was  conducted  at  one  of  the libraries in  the city of Batam. This library has a wide collection of books such as general  books, scientific works, languages, history, and so on. The problem that often occurs is that the borrowed books are sometimes not available, besides that the library also experiences difficulties because they do not know how many books are borrowed so that the library looks again at the transaction records for borrowing books in the guest book. For this reason, a system with processing large amounts of data was created using the k-means data mining technique. From the results obtained, data on book borrowers who have been processed get 9 items of books that are borrowed in cluster 1, the least borrowed books are in cluster 2 as many as 15 items, books that are borrowed quite a lot are in cluster 0 as many as 12 items.
Keywords: libraries, data mining, clustering, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  sekarang  perkembangan  teknologi  khususnya  informasi  dalam  pengolahan  data  membuat masyarakat dituntut untuk menimba pengetahuan dan meningkatkan kemampuan dibidang teknologi dalam pengolahan data. Kebutuhan informasi menjadi suatu elemen penting dalam pengambilan keputusan. Kadang perkembangan teknologi tersebut masyarakat harus dapat menyajikan informasi yang dibutuhkan harus cepat dan tepat. Permasalahan yang terjadi kebutuhan informasi tadi kadang tidak sesuai dengan yang diharapkan. Seperti ketika informasi yang dibutuhkan lambat dan perlu mencari file-file yang tersimpan di lemari arsip yang jumlahnya sangat banyak. Seperti yang terjadi pada sebuah perpustakaan di kota Batam, khususnya perpustakaan Masjid Jabal Arafah kota Batam. Perpustakaan sebagai wadah untuk menimba ilmu bagi semua kalangan baik muda maupun tua. Perpustakaan sebagai sarana sumber informasi dan ilmu pengetahuan untuk
menyimpan bahan pustaka yang dipakai oleh pemakai untuk menggali ilmu sumber informasi. Penelitian dilakukan pada salah satu Perpustakaan yang ada di kota Batam. Perputakaan ini memiliki luas area 50 m2, dirancang agar pengunjung merasa nyaman. Perpustakaan ini memiliki beragam koleksi buku yang tersedia, seperti buku karya umum, filsafat, agama, bahasa, spikologi, buku islami dan lain sebagainya. Banyaknya masyarakat yang datang ke Perpustakaan ini untuk membaca dan meminjam buku. Permasalahan yang sering terjadi adalah buku yang dipinjam kadang tidak ada, karena jumlah buku yang dipinjam tidak sebanding dengan stok buku yang ada. Hal ini akan berpengaruh kurangnya minat baca masyarakat untuk membaca. Selain itu pihak Perpustakaan juga mengalami kesulitan karena tidak tau berapa banyaknya jumlah buku yang dipinjam  dalam  tiap  bulannya.  Untuk  mengetahui  banyaknya  jumlah  buku  yang  dipinjam  petugas Perpustakaan melihat kembali catatan transaksi meminjam pada daftar tamu pengunjung. Selain itu petugas Perpustakaan tidak dapat mengetahui tingkat  peminjaman buku dalam pembuatan laporan bulanan,  serta berapa banyak jumlah buku yang dipinjam dengan buku yang tersedia. Untuk itu dibuatlah  suatu sistem dengan pengolahan jumlah data yang besar dengan teknik data mining dengan metode k-means .
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang dihasilkan  dengan  cara  mengektraksi  dan  mengenali  pola  yang  terdapat  dalam  basis  data.  Data  mining digunakan  untuk  mencari  pengetahuan    dalam  jumlah  data  yang  besar  atau  disebut  dengan Knowledge Discovery in Database (KDD), yang artinya KDD berhubungan dengan pola-pola sejumlah data yang besar dengan teknik integrasi dan penemuan ilmiah, interprestasi dan visualisasi [1]. Clustering merupakan suatu metode dalam tambang data yang unsupervised, karena tidak ada satu atribut pun yang digunakan untuk memandu  proses  pembelajaran,  jadi  seluruh  atribut  input  diperlakukan  sama.  Teknik  clustering meminimalisir suatu objek data yang mirip dan mengklaster data secara ilmiah [2].
Teknik data  mining dengan metode k-means bertujuan agar pihak Perpustakaan  dapat mengetahui pengelompokan buku antara buku yang dipinjam diperoleh dari transaksi peminjam buku dari daftar buku pengunjung  agar  dapat  mengetahui  buku  yang  banyak  dipinjam  sehingga  pihak  Perpustakaan  dapat menambah  jumlah  koleksi  buku  tersebut.  Dengan  adanya  persediaan  buku  yang  lengkap  diharapkan menambah minat baca masyarakat di Perpustakaan tersebut.

## 1.1. Knowledge Discovery in Database (Kdd)
Knowledge Discovery in Database (KDD) suatu teknik pembentukan pola atau rule dalam informasi. Informasi yang dihasilkan didapatkan dari suatu data yang besar atau dikenal dengan tambang data yang disimpan  dalam  basis  data  yang  awalnya  belum  diketahui  dan  menghasilkan  suatu  data  yang  potensial bermanfaat. Iterasi dalam data mining disebut proses KDD. Berikut langkah-langkah dari KDD:

## Gambar 1. Proses KDD
Seleksi data yaitu sekumpulan data harus melalui tahap KDD. Data yang dipakai harus melalui proses data mining dengan penyeleksian data dari kumpulan data, kemudian data di simpan dalam database secara terpisah dan disimpan dalam suatu file/berkas. Pembersihan data; tahap ini dilakukan pembersihan data atau membuang data yang tidak konsisten dan memperbaiki data yang salah serta melakukan pemeriksaan data
yang tidak konsisten, data reududansi, duplikasi data, sehingga menghasilkan informasi yang relevan dan berguna.  Transformasi  data  yaitu  data  diubah  menjadi  bentuk  yang  sesuai  dengan  yang  di  mining. Pengkodean  merupakaan  proses  data  mining  yang  akan  dicari  dalam  database.  Data  mining  merupakan teknik atau metode dalam pembentukan pola sehingga mengasilkan informasi yang dibutuhkan. pola yang ditemukan;  dari  pola  yang  dihasilkan  maka  didapatkanlah  suatu  informasi  yang  mudah  dipahami  oleh pengguna dan menjadi sumber pengetahuan dalam pengambilan keputusan.

## 1.2. Data Mining
Suatu konsep yang dipakai dalam menghasilkan suatu aturan dalam penemuan pengetahuan disebut data  mining. Data  mining atau  tambang  data  merupakan  metode,  teknik, artificial  intelegent dan  mesin pembelajaran yang diekstrasi sehinga menghasilkan suatu pengetahuan dan informasi yang berguna yang tersimpan  dalam  suatu  database  besar.  Pada  prinsipnya  data  mining  mewarisi  banyak  aspek  dan  teknik bidang-bidang ilmu. Data mining bukanlah sesuatu hal yang baru, karena data mining merupakan akar dari berbagai bidang ilmu tersebut.

## 1.3. Teknik Clustering
Clustering disebut sebagai segmention . Metode ini mengidetifikasi kelompok dalam sebuah kasus yang didasarkan pada kelompok atribut yang memiliki kemiripan. Cara kerja clustering memisahkan sejumlah kelompok data berdasarkan ciri masing-masing, dimana objeknya dapat berupa orang, peristiwa dan lainya yang didistribusikan ke dalam kelompok sehingga terdapat beberapa tingkatan yang saling berhubungan antar cluster , kuat dan lemahnya antar anggota dari cluster yang berbeda terlihat pada anggota cluster yang sama [5].
1.4. Algoritma K-Means
K-Means merupakan algoritma clustering yang berulang-ulang. Algoritma k-means menetapkan nilai- nilai cluster (k) secara acak, dimana nilai tersebut menjadi pusat dari cluster atau disebut sebagai centroid, mean atau means .  Algoritma k-means dalam implementasinya  sangat mudah, cepat, mudah beradaptasi sederhana untuk diimplementasikan dan dijalankan, relatif cepat, dan mudah beradaptasi serta mempunyai kemampuan  yang  besar  dalam  mengolah  data  yang  cukup  besar  dan  waktu  lebih  efisien.  Yang  menjadi kelemahan dalam algoritma k-means saat menentukan cluster awal, karena bergantung pada inisial data yang diberikan [6]

## 1.5. RapidMiner
RapidMiner dikenal dengan sebutan YALE ( Yet Another Learning Environment ), dikemukakan oleh Ralf Klinkenberg, Ingo Mierswa, dan Simon Fischer merupakan Unit Kecerdasan Buatan Universitas Teknik Dortmundtahun 2001. Pada tahun 2006, perkembangannya didorong oleh Rapid-I, sebuah perusahaan yang didirikan oleh Ingo Mierswa dan Ralf Klinkenberg pada tahun yang sama. Pada tahun 2007, nama perangkat lunak itu berubah dari YALE menjadi RapidMiner . Pada tahun 2013, perusahaan melakukan rebranding dari Rapid-I menjadi RapidMiner . RapidMiner sebuah perangkat lunak ilmu yang dikembangkan oleh perusahaan yang  bersama-sama  menyediakan  lingkungan  terintegrasi  untuk  persiapan  data,  pembelajaran  mesin, pembelajaran dalam penambangan teks dan analisis prediktif. RapidMiner digunakan dalam bidang bisnis, selain  itu  juga  dalam  bidang  pendidikan,  penelitian,  pelatihan, prototype yang  mendukung  proses pembelajaran mesin seperti visualisasi, model, persiapan data dan optimasi.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Seleksi Data
Tahapa awal yang dilakukan adalah seleksi data. Data peminjaman buku yang akan diolah tahun 2016- 2018, dengan jumlah data sebanyak 36 diambil dari jumlah peminjam tiap bulanya.

## 3.2. Cleaning Data
Setelah  data  diseleksi  tahap  selanjutnya  adalah  pembersihan  data,  hasil  dari  seleksi  data  tersebut berjumlah 36 data, dimana nama peminjam, judul buku yang dipinjam dihilangkan karena yang akan menjadi variabel input adalah karya umum, filsafat, agama dan bahasa.

## 3.3. Perhitungan Algoritma
Algoritma K-Means adalah algoritma yang digunakan oleh peneliti dalam pengelompokan data. Berikut adalah proses dari algoritma k-means :
(1) Menentukan Jumlah Cluster
Dalam  pengelompokan  ini,  jumlah cluster yang  telah  ditentukan  sebanyak  3 cluster , sehingga dapat ditentukan untuk nilai k adalah k = 3.
(2) Menentukan titik pusat Cluster
c0 Ferbruari 2016
14  20  35  15 c1 Mei 2018 35  24  21  9 c2 Maret 2018 19  31  12  10
Menentukan titik pusat cluster secara acak dari data/objek yang tersedia sebanyak jumlah cluster k yang telah ditentukan.
(3) Hitung jarak setiap data yang ada terhadap setiap pusat cluster
Rumus yang digunakan untuk menghitung jarak setiap data terhadap setiap pusat cluster adalah Eucledian Distance untuk  melakukan perhitungan jarak setiap data terhadap titik pusat cluster hingga ditemukan jarak paling dekat dari setiap data centroid . Berikut adalah persamaan Eucledian Distance [9].
(2)
Berikut adalah perhitungan jarak setiap data untuk Iterasi 1 adalah sebagai berikut:
(C0,k1) =
= 11
(C1,k1) =
= 19 (C2,k1) = = 25 (C0,k2) = = 0 (C1,k2) = = 26
(C2,k2) =
= 26
(C0,k3) =
= 23
(C1,k3) =
= 28 (C2,k3) = = 20
(C0,k4) =
= 16
(C1,k4) =
= 28
(C2,k4) =
= 28
(C0,k5) =
= 13
(C1,k5) =
= 30 (C2,k5) = = 22 (C0,k6) = = 8 (C1,k6) = = 27 (C2,k6) = = 22 (C0,k7) = = 18 (C1,k7) = = 23 (C2,k7) = = 12 (C0,k8) = = 18 (C1,k8) = = 26 (C2,k8) = = 15 (C0,k9) = = 16
(C1,k9) =
= 21
(C2,k9) =
= 11
(C0,k10) =
= 14
(C1,k10) =
= 28
(C2,k10) =
= 23
(4) Alokasikan  masing-masing  data  ke  dalam centroid yang  paling  terdekat.  Setelah menghitung  jarak  setiap  data  yang  ada  terhadap  setiap  pusat cluster ,  maka  langkah selanjutnya  adalah  alokasikan  masing-masing  objek  ke centroid terdekat,  dengan  cara mengelompokkan  berdasarkan  jarak  minimum  objek  ke  pusat cluster ,  yaitu  sebagai berikut:
Tabel 1. Perhitungan Jarak Data Iterasi 1 c0 c1 c2 k1 11 19 25 1 k2 0 26 26 1 k3 23 28 20 1 k4 16 28 28 1
k5 13 30 22 1 k6 8 27 22 1 k7 18 23 12 1 k8 19 26 15 1 k9 16 21 11 1 k10 14 28 23 1 k11 25 21 17 1 k12 14 18 12 1 k13 31 12 19 1 k14 20 16 8 1 k15 15 22 13 1 k16 22 11 9 1 k17 24 16 17 1 k18 18 8 20 1 k19 14 29 24 1 k20 19 18 10 1 k21 17 12 14 1 k22 27 32 14 1
k23 18 24 24 1
k24 16 22 12
1
k25 22 29 16 1 k26 24 23 22 1 k27 26 20 0 1 k28 8 20 19 1 k29 26 0 20 1 k30 21 21 22 1 k31 15 27 20 1 k32 25 15 25 1 k33 24 26 20 1 k34 15 22 16 1 k35 11 28 27 1 k36 8 21 23 1
(5) Lakukan iterasi dan kemudian tentukan posisi C0 baru dengan cara menghitung rata-rata dari data-data yang berada pada centroid yang sama. Kemudian kita tentukan lagi pusat cluster dari data yang baru, caranya dengan menjumlahkan semua nilai yang merupakan anggota dari cluster dan dibagi total jumlah anggota cluster .
Cluster0  = 1,2,4,5,6,10,19,23,28,31,34,35,36 Cluster1   = 13,16,17,18,21,26,29,30,32 Cluster2  = 3,7,8,9,11,12,14,15,20,22,24,25,27,33,34
Berikut adalah perhitungan C0 baru sebagai berikut:
C0,1 = (22+14+19+8+10+12+10+18+17+22+14+12+17)/13 = 14 C0,2 = (15+20+33+30+23+15+16+11+22+18+15+11+21)/13 = 19 C0,3 = (30+35+37+31+29+23+24+21+28+21+20+29+32)/13 = 28 C0,4 = (14+15+23+12+17+21+21+19+12+20+13+12+8)/13 = 16 C1,1 = (34+26+30+24+35+23+33)/7  = 29 C1,2 = (21+21+23+28+24+16+18)/7  = 22 C1,3 = (12+15+27+25+21+19+21)/7  = 20 C1,4 = (16+21+12+10+9+24+23)/7  = 16 C2,1 = (10+12+9+15+19+17+21+13+25+18+5+14+10+21+19+13)/16 = 15 C2,2 = (14+23+21+27+14+26+31+24+27+22+29+30+38+12+31+21)/16
= 24 C2,3 = (15+18+17+21+12+23+20+21+18+17+12+23+23+14+12+13)/16 = 17 C2,4 = (7+12+10+14+10+12+12+13+10+9+8+12+12+20+10+8)/16 = 11
Tabel 2. Cluster Baru Iterasi ke-1 c0 14 19 28 16 c1 29 22 20 16 c2 15 24 17 11
(6) Ulangi  langkah  ke-3 hingga nilai centroid tidak  mengalami  perubahan. Karena proses yang dilakukan  baru  pada  iterasi  ke-0,  maka  perlu  dilakukan  beberapa  iterasi  lagi  untuk  dapat
membandingkan  nilai  dari  dua  iterasi  terakhir.  Jika  nilai  dua  iterasi  terakhir  tersebut  telah sama, maka proses iterasi telah selesai, dan jika tidak maka ulangi lagi langkah berikutnya.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Dan Pengelompokan Data Iterasi ke-2
c0 c1 c2 k1 10 14 17 1 k2 7 22 18 1 k3 17 23 12 1 k4 19 24 25 1 k5 13 26 17 1 k6 6 21 14 1 k7 11 18 3 1 k8 13 21 7 1 k9 10 16 6 1 k10 9 19 15 1 k11 18 16 12 1 k12 9 14 6 1 k13 25 9 20 1 k14 16 13 10 1 k15 9 17 5 1 k16 17 10 11 1 k17 18 8 15 1 k18 17 8 18 1 k19 8 21 15 1 k20 14 14 4 1 k21 15 12 12 1 k22 22 28 13 1 k23 12 16 16 1 k24 12 18 8 1 k25 20 26 16 1 k26 18 14 16 1 k27 21 17 10 1 k28 5 15 11 1 k29 23 10 20 1 k30 15 11 17 1 k31 9 19 12 1 k32 21 8 23 1 k33 18 22 13
1
k34 8 16 7 1 k35 10 23 18 1 k36 10 19 15 1
Pada tabel iterasi-2, iterasi-1 dan iterasi-2 masih belum terlihat kesamaan pada setiap nilai cluster yang diperoleh, oleh sebab itu harus kembali mengulangi langkah ke-3 hingga nilai centroid tidak mengalami perubahan. Maka C0 barunya adalah sebagai berikut : Cluster0 = 1,2,4,5,6,10,8,23,28,31,35,36 Cluster 1
= 13,16,17,18,21,26,29,30,32
Cluster2 = 3,7,8,9,11,12,14,15,20,22,24,25,27,33,34 Berikut adalah perhitungan C0 baru sebagai berikut: C0,1 = ( 22+14+19+8+10+12+10+18+17+11+12+17)/12 = 14 C0,2 = (15+20+33+30+23+15+16+18+22+18+11+21)/12 = 20 C0,3 = (30+35+37+31+29+23+24+21+28+21+29+32)/12 = 28 C0,4 = (14+15+23+12+17+21+21+19+12+20+12+8)/12 = 16 C1,1 = (34+25+26+30+24+35+23+33+21)/9 = 28 C1,2 = (21+21+23+28+24+16+18+27+12)/9 = 21 C1,3 = (12+15+27+25+21+19+21+18+14)/9 = 19 C1,4 = (16+21+12+10+9+24+23+10+20)/9     = 16 C2,1 = (10+12+9+15+19+17+21+13+18+5+14+10+21+19+13)/15 = 14 C2,2 = (14+23+21+27+14+26+31+24+22+29+30+38+12+31+21)/15 = 24 C2,3 = (15+18+17+21+12+23+20+21+17+12+23+23+14+12+13)/15 = 18 C2,4 = (7+12+10+14+10+12+12+13+9+8+12+12+20+10+8)/15 = 11
Dari perhitungan pusat cluster yang telah diperoleh di atas maka akan mendapatkan centroid baru untuk iterasi-2 yaitu sebagai berikut:
Tabel 4. Centroid Baru iterasi ke -2 c0 14 20 28 16 c1 28 21 19 16 c2 14 24 18 11
Karena proses yang dilakukan pada iterasi ke-2 masih belum mendapat hasil yang sama dengan iterasi sebelumnya (iterasi-1) , maka perlu melakukan beberapa iterasi lagi untuk dapat membandingkan nilai dari dua iterasi terakhir. Jika nilai dua iterasi terakhir tersebut telah sama, maka proses iterasi dinyatakan telah selesai, tetapi jika masih belum mengdapatkan hasil yang sama dengan sebelumnya maka ulangi lagi langkah kembali. Berikut adalah tabel hasil perhitungan jarak pengelompokan data dengan iterasi-3 adalah:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Jarak Dan Pengelompokan Data Iterasi Ke-3
c0 c1 c2 k1 9 14 17 1 k2 7 21 18 1 k3 18 22 12 1 k4 18 24 25 1
k5 13 25 16 1
k6 5 21 13 1 k7 12 17 2 1 k8 14 20 6 1 k9 11 14 6 1 k10 9 18 15 1 k11 19 15 13 1 k12 10 13 6 1 k13 26 9 22 1 k14 16 13 10 1 k15 9 16 4 1 k16 18 9 11 1 k17 19 7 16 1 k18 17 9 19 1 k19 9 20 15 1 k20 14 12 5 1 k21 15 12 13 1 k22 22 27 12 1
k23 12 15 16 1 k24 12 17 8 1 k25 20 25 15 1 k26 18 13 17 1 k27 21 16 10 1 k28 6 15 11 1 k29 24 11 21 1 k30 15 11 18 1 k31 9 18 12 1 k32 21 9 24 1 k33 19 20 13 1 k34 9 15 7 1 k35 10 22 17 1 k36 9 19 15 1
Perulangan berhenti pada iterasi ke-3  karena nilai iterasi-2 dan iterasi-3 tetap dan tidak ada perubahan sehingga perulangan dihentikan pada iterasi ke-3, seperti terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil pengelompokan Data Dari Iterasi Ke-1 Sampai Iterasi Ke-3 Iterasi1 Iterasi 2 Iterasi3 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Perulangan  dihentikan  setelah  perhitungan  pada  iterasi  ke  -2  dan  iterasi  ke-3  tidak  mengalami perubahan pada titik cluster , hasil dari perhitungannya adalah sebagai berikut: Cluster0 = 12 Peminjaman Cluster1
= 9 Peminjaman
Cluster2 = 15 Peminjaman
Dari kesimpulan pengelompokan data peminjaman di atas dapat diketahui peminjaman buku menengah terdapat pada cluster0 , sedangkan untuk peminjaman buku banyak terdapat pada cluster1 dan cluster2 adalah peminjaman buku sedikit.

## 4.  KESIMPULAN
Hasil yang diperoleh antara hitungan manual dan RapidMiner dari data peminjam buku adalah sama dengan hasil yang telah diproses maka didapatkan jumlah buku yang banyak dipinjam terdapat pada cluster 1 sebanyak 9 item, jumlah buku yang paling sedikit dipinjam terdapat pada cluster 2 sebanyak 15 item, jumlah buku yang cukup banyak dipinjam terdapat pada cluster 0 sebanyak 12 item. Penerapan data mining dengan metode k-means  clustering dapat  diterapkan  pada  pengelompokan  buku  sehingga  membantu  pihak Perpustakaan sehingga dapat mengetahui buku mana yang sering dipinjam.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  STMIK  Indonesia  Padang    dalam  Program  Penelitian Peningkatan Kapasitas serta dukungannya yang telah diberikan kepada peneliti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Ikhwan, D. Nofriansyah, and Sriani, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Fp-Growth untuk  Mendukung  Strategi  Promosi  Pendidikan  (Studi  Kasus  Kampus  STMIK  Triguna Dharma),” Saintikom, vol. 14, no. 3, pp. 211–226, 2015.
[2]  I.  Budiman,  “Data  Clustering  Menggunakan  Metodologi  Crisp-Dm  Untuk  Pengenalan  Pola Proporsi  Pelaksanaan  Tridharma,”  Semin.  Nasioanal  Apl. Teknol. Inf.  2012 (SNATI  2012), ISSN  1907-5022, vol. 2012, no. Snati, pp. 15–16, 2012.
[3]  Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: CV Andi Offset, 2009.
[4]  E.  Prasetyo,  Data  Mining  Mengolah  Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab. Yogyakarta: ANDI, 2014.
[5]  N. Jannah and T. Yulianto, “Mengelompokkan Siswa Berprestasi Akademik Dengan,” vol. 2, no. 2, 2016.
[6]  K. Handoko, “Penerapan Data Mining Dalam Meningkatkan Mutu Pembelajaran Pada Instansi Perguruan Tinggi Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Program Studi Tkj Akademi Komunitas Solok Selatan),” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 02, no. 03, p. 31, 2016.
[7]  Sugiyono, “Metode Penelitian Manajemen,” no. ALFABETA, Bandung., 2014.
[8]  K. & E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta, 2009.
[9]  C.  Purnamaningsih,  R.  Saptono,  and  A.  Aziz,  “Pemanfaatan  Metode  K-Means  Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA,” J. Teknol. Inf. ITSmart, vol. 3, no. 1, p. 27, 2016.