SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADAAN BUKU PERPUSTAKAAN STIKOM SURABAYA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING Arief Rahman Susanto 05410100197

Latar belakang masalah Pada proses pengadaan koleksi buku baru, perpustakaan STIKOM Surabaya masih mengalami permasalahan.

Perumusan masalah Bagaimana membuat aplikasi yang dapat melakukan pengelompokan kategori buku berdasarkan kategori DDC, angkatan studi mahasiswa dan jumlah peminjaman mulai 1 Januari 2011 sampai dengan 31 Desember 2011 menggunakan metode k-means. Bagaimana membuat aplikasi yang dapat memberikan rekomendasi untuk bagian pembelian tentang kategori buku baru yang harus dipasok ke dalam perpustakaan STIKOM Surabaya berdasarkan jumlah pinjaman.

Batasan masalah Sistem informasi yang dibuat merupakan aplikasi berbasis desktop. Sistem yang dibuat tidak membahas transaksi peminjaman buku. Sistem yang dibuat hanya memberikan informasi buku pada anggota intern perpustakaan STIKOM. Data transaksi peminjaman diambil dari data yang sudah ada pada periode 1 Januari 2011 sampai dengan 31 Desember 2011. Data angkatan studi mahasiswa diambil dari angkatan 2008-2011. Data mahasiswa diambil dari program studi Sistem Informasi. Aplikasi ini tidak menangani transaksi pembelian buku baru yang sudah pernah dipesan sebelumnya. Batasan DDC menyesuaikan dengan yang ada di perpustakaan STIKOM.

Tujuan Berdasarkan perumusan masalah yang ada maka tujuan dari tugas akhir ini adalah: Membuat aplikasi yang dapat melakukan pengelompokan kategori buku berdasarkan kategori DDC, angkatan studi mahasiswa dan jumlah peminjaman mulai 1 Januari 2011 sampai dengan 31 Desember 2011 menggunakan metode k-means. Membuat aplikasi yang dapat memberikan rekomendasi untuk bagian pembelian tentang kategori buku baru yang harus dipasok ke dalam perpustakaan STIKOM Surabaya berdasarkan jumlah pinjaman.

Flowchart Algoritma K-Means

Sistem Flow Lama Menentukan Buku yang Akan Dibeli

Sistem Flow Menentukan Buku yang Akan Dibeli

Program

Kesimpulan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Buku Perpustakaan STIKOM Surabaya Menggunakan Metode K-Means Clustering mampu menghasilkan output berupa data-data DDC yang sudah dikelompokkan berdasarkan cluster-cluster yang terbentuk serta memberikan informasi tahun angkatan terbanyak yang melakukan transaksi peminjaman pada cluster-cluster tersebut. Dari hasil uji coba yang telah dilakukan dengan menggunakan data yang sama tetapi diolah dengan nilai-nilai parameter yang berbeda dapat menghasilkan pengelompokan data yang berbeda pula, hal ini disebabkan DDC tersebut ada kemungkinan berpindah pada kelompok lain, ini menunjukkan bahwa sistem sudah berjalan dengan benar.

Dari hasil uji coba dan analisa yang dilakukan membuktikan bahwa aplikasi yang dibuat dapat memberikan rekomendasi kepada manajemen perpustakaan dalam menentukan DDC apa yang paling diminati oleh tahun angkatan tertentu, sehingga diharapkan bisa memberikan solusi bagi manajemen perpustakaan dalam pengadaan buku baru. Data yang dihasilkan dari hasil uji coba tiap cluster digunakan untuk rekomendasi DDC pada tiap angkatan. Data tersebut antara lain: Cluster pertama adalah DDC Management of Production untuk angkatan 2009. Cluster kedua adalah DDC Java Programming untuk angkatan 2010. Cluster ketiga adalah DDC Algoritma untuk angkatan 2011. Cluster keempat adalah DDC Java Progamming untuk angkatan 2008.