Rekomendasi Penambahan Koleksi Buku Menggunakan Algoritma K-Means Clustering di Perpustakaan UINSU
Abstract
Perpustakaan Universitas Islam Negeri Sumatera Utara (UINSU) merupakan salah satu perpustakaan yang berfungsi sebagai sarana untuk menyimpan bahan pustaka yang dipakai oleh mahasiswa untuk menggali ilmu sumber informasi serta menopang kegiatan studi di lingkungan perguruan tinggi negeri tersebut. Pada perpustakaan, sejumlah data dapat diperoleh berdasarkan data historis, sehingga data akan bertambah secara terus menerus, misalnya data transaksi peminjaman buku. Kesulitan dalam menentukan jenis koleksi buku apa yang seharusnya perlu menjadi prioritas untuk diperbanyak atau tidak harus menjadi pengetahuan penting bagi para pengelola perpustakaan tersebut karena, jika jumlah buku yang dipinjam tidak sebanding dengan stok buku yang ada, akan berpengaruh pada kurangnya minat baca mahasiswa untuk membaca. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka perlu dibuat suatu teknik data mining menggunakan metode k-means clustering yang dapat membantu dalam pengelompokan buku yang sering dipinjam agar petugas perpustakaan mengetahui prioritas penambahan koleksi buku di perpustakaan tersebut. Pengelompokan ini didasarkan pada atribut yang digunakan, yaitu judul buku, jumlah buku yang dipinjam, dan waktu peminjaman. Hasil dari metode tersebut akan mengelompokkan data menjadi 2 kelas dimana Cluster 0 untuk rekomendasi menambah jumlah stok buku, dan cluster 1 tidak rekomendasi menambah jumlah stok buku.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Bakker, E. (2020). Implementasi Data Mining Clustering Data Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-Means untuk Menentukan Penambahan Koleksi Buku di Perpustakaan UPY. SEMINAR NASIONAL Dinamika Informatika, 22–25.
Firmansyah, T., Poningsih, P., & ... (2022). Analisis Clustering Algoritma K-Means Sebagai Rekomendasi Penambahan Koleksi Buku Di Perpustakaan Madrasah Tsanawiyah Negeri 2 Simalungun. ZAHRA: Buletin Big Data …, 1(1), 44–48. https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/zahra/article/view/13%0Ahttps://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/zahra/article/viewFile/13/11
Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 5(1), 17–24. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24
Harahap, B. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan YD Indarung). Regional Development Industry & Health Science, Technology and Art of Life, 394–403. https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/readystar/article/view/82
Mustika, R. D., Zakir, A., Informasi, S., Harapan, U., & Skripsi, J. (2022). JURNAL MEDIA INFORMATIKA [ JUMIN ] Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clustering Judul Skripsi Universitas Harapan Medan JURNAL MEDIA INFORMATIKA [ JUMIN ]. 4, 40–47.
Nanda, A. P., Pramono, D. E. H., & Hartati, S. (2020). Menentukan Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Menggunakan Metode Algoritma K-Means. Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika, 11(1), 23–28.
Nasir, J. (2021). Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 11(2), 690–703. https://doi.org/10.24176/simet.v11i2.5482
Prastiwi, H., Pricilia, J., & Raswir, E. (2022). Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan Stok Barang Di Mini Market Menggunakan Metode K-Means Clustering Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ). Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer (JAKAKOM), 1(April), 141–148.
Rahma, L. M. (2020). Implementasi Algoritma K-Means Berbasis Android Untuk Clustering Tingkat Pemahaman Mahasiswa Skripsi Oleh : Lutfia Miftahur Rahma.
Ramadanti, E., & Muslih, M. (2022). Penerapan Data Mining Algoritma K-Means Clustering Pada Populasi Ayam Petelur Di Indonesia. Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab, 7(1), 1–7. https://doi.org/10.36341/rabit.v7i1.2155
Rismayati, R., Ismail Marzuki, J., & Tapen, K. (2021). Implementasi Algoritma Frequent Pattern-Growth Terhadap Pola Mahasiswa Lulusan Dengan Rapidminer. Jurnal Informatika & Rekayasa Elektronika), 4(2), 106–114. http://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jireISSN.2620-6900
Rosadi, M., Aulia Nurhasanah, D., & Siddik Hasibuan, M. (2023). Clustering Panjang Ruas Jalan di BBPJN Sumut Menggunakan Algoritma K-Means. Journal of Computer Science and Informatics Engineering (CoSIE), 02(1), 29–38. https://doi.org/10.55537/cosie.v2i1.567
Sudarsono, B. G., Leo, M. I., Santoso, A., & Hendrawan, F. (2021). Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner. JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems, 4(1), 13–21. https://doi.org/10.30813/jbase.v4i1.2729
Triyansyah, D., & Fitrianah, D. (2018). Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing. Jurnal Telekomunikasi Dan Komputer, 8(3), 163. https://doi.org/10.22441/incomtech.v8i3.4174
Yulia, & Silalahi, M. (2021). Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means. Indonesian Journal of Computer Science, 10(1). https://doi.org/10.33022/ijcs.v10i1.3008
DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v9i1.56026
Article Metrics
Abstract view : 125 timesPDF - 70 times
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License