K-MEANS CLUSTERING MENGGUNAKAN RAPIDMINER DALAM SEGMENTASI PEMINJAMAN BUKU - Dzalulliyah, Abidah; Iskandar, Agus (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Cyber Library telah berhasil menyediakan layanan digital, seperti akses ke jurnal internasional dan e-book, serta sistem peminjaman yang terintegrasi secara daring. Akan tetapi, layanan Cyber Library Universitas Nasional perlu di optimalkan untuk meningkatkan minat baca pengunjung. Oleh karena itu, penelitian ini melakukan analisis K-Means Clustering menggunakan RapidMiner dalam segmentasi peminjaman buku. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis preferensi buku dengan menentukan kategori buku yang paling banyak dan paling sedikit dipinjam, mengelompokkan data peminjaman buku berdasarkan frekuensi durasi peminjaman, melakukan segmentasi peminjaman berdasarkan frekuensi peminjaman, mengidentifikasi pola kunjungan dengan menggunakan data tipe keanggotaan. Data dianalisis berdasarkan algoritma K-Means Clustering menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Terdapat 4 hasil pada penelitian ini yaitu: (1) Kategori buku pada cluster 1 (kategori buku yang sedikit di pinjam) yaitu kategori 000, 100, 200, 400, 500, 600, 700, 800, dan 900, serta pada cluster 2 (kategori buku yang banyak di pinjam) yaitu kategori 300, (2) Frekuensi durasi peminjaman pada cluster 1 (frekuensi durasi peminjaman yang jarang muncul) yaitu durasi peminjaman buku 0, 1, 3, 4, 8, 9, 12, 14, dan 17 hari, dan pada cluster 2 (frekuensi durasi peminjaman yang sering muncul) yaitu durasi peminjaman buku 7 hari, (3) Frekuensi peminjaman pada cluster 1 (kategori yang sedikit di pinjam) yaitu kategori komputer dan informasi umum, filsafat dan psikologi, agama, bahasa, sains dan matematika, teknologi dan ilmu terapan, seni dan hiburan, sastra, serta sejarah dan geografi, dan pada cluster 2 (kategori yang banyak dipinjam) yaitu kategori ilmu sosial, (4) Tipe keanggotaan pada cluster 1 (tipe anggota yang jarang berkunjung ke perpustakaan) yaitu karyawan, dosen UNAS, mahasiswa Universitas Siber Asia, siswa SMP YMIK, siswa SMK YMIK, umum, dosen UNSIA, dan pengunjung bukan anggota, serta cluster 2 (tipe anggota yang sering berkunjung) yaitu mahasiswa Universitas Nasional.