Clustering Data Pengunjung Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Sumatera Barat Menggunakan Algoritma K-Means

Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Sumatera Barat merupakan salah satu
contoh Perpustakaan di kota padang yang memiliki banyak koleksi buku dan
peminat pengunjung yang beragam, kelengkapan buku yang tersedia bagi
pengunjung dan kenyamanan saat membaca serta pencarian buku sangat
mempengaruhi jumlah pengunjung. Banyaknya pengunjung perpustakaan yang
tercatat pada daftar buku pengunjung perpustakaan dapat diolah untuk mengetahui
informasi yang tersembunyi dari data tersebut. Atribut data yang akan digunakan
adalah status dan jenis kelamin pengunjung. Hasil dari pengolahan data
pengunjung ini bertujuan untuk membantu pihak Dinas Kearsipan dan
Perpustakaan agar memudahkan dalam proses perencanaan untuk meningkatkan
mutu perpustakaan. Untuk menggali informasi yang tersembunyi didalam database
arsip yang sudah ada, diperlukan adanya proses data mining. Data mining
merupakan proses iteratif dan interaktif untuk menemukan pola atau model baru
yang sahih (sempurna), bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database
yang sangat besar (massive database) (Fajar, 2013). Dalam peneliitian ini metode
yang digunakan adalah clustering dengan algoritma k-means dan dengan bantuan
aplikasi orange, Dengan diterapkannya algoritma k-means dalam proses clusterisasi
data pengunjung Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Sumatera Barat maka dapat
mengelompokkan dan menentukan jumlah cluster yang tepat, menentukan
parameter-parameter batasan berdasarkan karakteristik pada masing-masing
cluster. Dari penelitian dihasilkan 3 cluster yang diantaranya untuk keanggotaan
cluster pertama (C1) adalah data pengunjung tahun 2013b (perempuan), 2014b
(Perempuan), 2015b (perempuan), 2016a (laki-laki) dan 2017a (laki-laki).
Keanggotaan cluster kedua (C2) adalah data pengunjung tahun 2013a (laki-laki),
2014a (laki-laki) dan 2015a (laki-laki), serta keanggotaan cluster ketiga (C3) adalah
data pengunjung tahun 2016b (perempuan) dan 2017b (perempuan).