Analisis Pengelompokan Minat Baca Siswa SMK Menggunakan Algoritma K-Medoids - Josua Leonardo Hamonangan L. Tobing (JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 2024)
Data siswa yang mengujungi Perpustakaan SMK Swasta Parulian 2 Medan tersimpan dengan baik disistem pengelolaan perpustakaan. Hanya saja data tersebut belum dimanfaatkan dengan baik, salah satunya dalam hal pengelompokan siswa yang memiliki minat baca tinggi, sedang dan rendah. Akibatnya pihak sekolah tidak dapat mengelompokan atau tidak mengetahui siswa yang rajin membaca, kurang atau tidak pernah sama sekali, sedangkan informasi yang diperoleh dari pengelolaan data pengunjung perpustaakaan dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi kepada guru / wali kelas untuk memberikan rekomendasi dan himbauan kepada siswa yang jarang atau tidak pernah keperpustakaan. Sekolah memerlukan suatu sistem yang dapat mengelompokkan minat baca siswa berdasarkan jumlah buku yang dipinjam, frekuensi kunjungan, dan durasi membaca di perpustakaan sehingga diperoleh hasil maksimal yang dapat meningkatkan minat baca siswa. Untuk membangun sistem ini dapat digunakan teknik data mining yaitu algoritma K-Medoids. Untuk itu, sangat diperlukan teknik untuk pengelompokan data untuk klastering siswa berdasarkan minat baca siswa. Salah satu teknik dalam data mining untuk clustering data adalah clustering K-Medoids. Algoritma K-Medoids merupakan teknik clustering data berdasarkan jarak, dimana dalam proses clustering sangat tahan terhadap noise / outlier. Data yang akan diuji berjumlah 30 siswa. Minat baca terbagi menjadi 3 yaitu tinggi, sedang dan rendah. Hasil akhir pengelompokan yang dilakukan terhadap data yang diuji sebanyak 2 iterasi. Dengan 13 orang siswa yang mempunyai minat membaca tinggi, 9 orang siswa yang mempunyai minat membaca sedang, dan 8 orang siswa yang mempunyai minat membaca rendah.