1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADAAN BUKU ... - PPTA

46 downloads 6384 Views 713KB Size Report
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADAAN BUKU PERPUSTAKAAN. STIKOM ... Dengan adanya Sistem Pendukung .... (Sumber : Jurnal Sistem dan.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADAAN BUKU PERPUSTAKAAN STIKOM SURABAYA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING

Arief Rahman Susanto 1) 1) S1 / Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Teknik Komputer Surabaya, email: [email protected] Abstract: STIKOM Surabaya is one of colleges that uses computer technology to support operational activities. For

example using computer technology for library. The current problem at STIKOM’s library is the officer still doesn’t know what book should be bought. This information can be performed more accurate using K-Means Clustering method. Using K-Means Clustering method, the officer at STIKOM’s Surabaya library can achieve more information about what new book should be bought. Keywords : library, K-Means Clustering

Solusi

pemanfaatan

teknologi

yang diajukan ke kaprodi. Hal ini dapat dipakai

komputer sebagai alat bantu dalam mendukung

oleh petugas perpustakaan untuk memperoleh

kegiatan

informasi buku yang lebih akurat dengan

operasional

suatu

bidang

usaha

memudahkan manusia dalam mendapatkan data

menerapkan metode K-means.

atau informasi secara cepat, tepat dan akurat

K-means adalah algoritma clustering

sehingga efektivitas dan efisiensi kerja tercapai.

untuk data mining yang diciptakan tahun 70an

STIKOM Surabaya merupakan salah satunya

dan berguna untuk melakukan clustering secara

sekolah tinggi yang memanfaatkan teknologi

unsupervised learning (pembelajaran yang tidak

komputer untuk mendukung kegiatan operasional

terawasi)

sehari-harinya, contohnya adalah pemanfaatan

berdasarkan parameter tertentu. Menurut Kardi

teknologi komputer dalam proses pengadaan

(2007), K-means adalah sebuah algoritma untuk

koleksi buku di perpustakaan.

mengklasifikasikan atau mengelompokkan objek-

dalam

suatu

kumpulan

data

Pada proses pengadaan koleksi buku

objek (dalam hal ini data) berdasarkan parameter

baru, perpustakaan STIKOM Surabaya masih

tertentu ke dalam sejumlah group, sehingga dapat

mengalami permasalahan. Permasalahan tersebut

berjalan

antara lain adalah petugas perpustakaan belum

clustering (jika k kecil) dengan jumlah variable

dapat mengetahui buku apa yang paling banyak

yang besar dan menghasilkan cluster yang lebih

dipinjam dalam periode tertentu dan untuk

rapat.

pembelian

buku

baru

selama

ini

hanya

berdasarkan usulan dari anggota perpustakaan

lebih

cepat

daripada

hierarchical

Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan

Pengadaan

Buku

Perpustakaan

1

STIKOM Surabaya Menggunakan Metode K-

mengelola. Jadi pengelola adalah seseorang yang

means Clustering dapat bermanfaat bagi petugas

mengurus, mengatur, melaksanakan, mengelola.

perpustakaan

informasi

Koleksi berarti kumpulan benda yang digemari.

pembelian buku baru yang sesuai dengan minat

Dengan demikian maka koleksi karya tulis, karya

mahasiswa dan jumlah buku yang dipinjam.

cetak dan/ atau karya rekam adalah kumpulan

Maka dari itu diperlukan sebuah sistem yang

informasi yang berbentuk tulisan tangan, buku

dapat menentukan buku apa yang akan dibeli

cetakan maupun yang direkam dalam berbagai

agar bisa bermanfaat bagi anggota perpustakaan

media termasuk media elektronik dan digital.

berdasarkan tiap angkatan dalam periode tertentu.

Profesional

karena

memperoleh

berarti

memerlukan

kepandaian

khusus untuk menjalankan. Dengan demikian LANDASAN TEORI

“mengelola koleksi karya tulis, karya cetak dan

1. Perpustakaan

atau karya rekam secara profesional” berarti

Menurut Undang-undang Perpustakaan (UU nomor 43 tahun 2007) disebutkan bahwa perpustakaan adalah institusi pengelola koleksi karya tulis, karya cetak, dan/ atau karya rekam secara profesional dengan sistem yang baku guna memenuhi kebutuhan pendidikan, penelitian, pelestarian,

informasi,

dan

rekreasi

para

pemustaka. Sedangkan menurut Sulistyo-Basuki (1991: 3) perpustakaan adalah: sebuah ruangan, bagian sebuah gedung, ataupun gedung itu sendiri yang digunakan untuk menyimpan buku dan terbitan lainnya yang biasanya disimpan menurut tata susunan tertentu untuk digunakan pembaca, bukan untuk dijual. Institusi merupakan

mengurus, mengatur, melaksanakan, mengelola kumpulan informasi dalam berbagai bentuk atau format dimana dalam melakukan pengelolaannya tersebut diperlukan keahlian khusus. Baku berarti sesuatu yang dipakai dasar ukuran (nilai, harga, dsb) standar. Jadi sistem baku merupakan sistem yang digunakan sebagai dasar dalam melakukan pengelolaan koleksi karya tulis, karya cetak dan atau karya rekam. Pemustaka menurut UU 43 tahun 2007 adalah pengguna perpustakaan, yaitu perseorangan, kelompok orang, masyarakat, atau lembaga yang memanfaatkan fasilitas layanan perpustakaan. Dengan demikian maka makna dari

struktur

dan

mekanisma aturan dan kerjasama sosial yang mengawal perlakuan dua atau lebih individu. Institusi bisa juga berarti lembaga yaitu badan (organisasi) yang bermaksud melakukan suatu penyelidikan keilmuan atau melakukan suatu usaha. Pengelola berasal dari kata to manage yang berarti mengurus, mengatur, melaksanakan,

kedua definisi yang dikutip pada awal tulisan ini adalah: perpustakaan merupakan institusi atau lembaga tempat menyimpan informasi dalam bentuk buku dan bentuk-bentuk lain yang disimpan menurut aturan tertentu yang baku untuk digunakan oleh orang lain (bukan hanya digunakan oleh pribadi) secara gratis untuk bermacam-macam tujuan atau kebutuhan seperti

2

untuk

pendidikan,

penelitian,

pelestarian,

Banyak subyek-subyek baru yang ditambahkan.

informasi, dan rekreasi. Mari kita bandingkan

Adakalanya notasi mengalami perluasan dan

dengan definisinya Wikipedia yang mendefinikan

perubahan lokasi karena perkembangan subyek

perpustakaan

tersebut.

sebagai

berikut:”A library is

a

Kelestarian

DDC

sampai

dapat

collection of sources, resources, and services,

mencapai umur lebih seabad dan banyak

and the structure in which it is housed; it is

pemakainya di dunia, disebabkan karena DDC

organized for use and maintained by a public

secara berkala ditinjau kembali dan diterbitkan

body, an institution, or a private individual. In

edisi barunya. Lembaga yang mengawasi dan

the more traditional sense, a library is a

mendukung penerbitan DDC ialah “The Lake

collection of books. It can mean the collection,

Placed Education Foundation” dan “The Library

the building or room that houses such a

of

collection, or both.” Jadi makna beberapa definisi

komunikasi diterbitkan “Decimal Classification,

tersebut memiliki pengertian yang sama yakni:

adition, notes, decisions” (disingkat DC). DDC

(1) merupakan kumpulan bahan perpustakaan;

dalam pengembangannya menggunakan sistem

(2) dikelola secara profesional dengan sistem

desimal angka arab sebagai simbol notasinya.

Congress”

di

Amerika

Serikat

sarana

tertentu (baku); (3) dikelola oleh lembaga atau institusi dan atau individu; (4) diselenggarakan

3. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan atau

untuk kebutuhan pemustaka.

yang biasa disebut Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang ditujukan untuk

2. Dewey Decimal Classification Dewey Decimal Classification adalah

mendukung para pengambil keputusan manajerial

merupakan salah satu sistem pengklasifikasian

untuk masalah semiterstruktur. Scott Morton

koleksi buku yang ditemukan oleh Melvil

mendefinisikan DSS sebagai “sistem berbasis

Dewey.

computer

Nama

lengkapnya

Melville

Louis

interaktif,

yang

membantu

para

Kassuth Dewey (1851-1931). Pada 1874 Dewey

pengambil keputusan untuk menggunakan data

sebagai

College,

dan berbagai model untuk memecahkan masalah-

Massachuseetts, Tahun 1876 ia menerbitkan

masalah tidak terstruktur” (Gory dan Scott

DDC

“A

Morton, 1971). Seperti yang disebutkan oleh

classification and subject index for a library”.

Turban (2005: 136) yaitu DSS dimaksudkan

Terbit pertama kali hanya sebanyak 42 halaman

untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil

yang berisi 12 halaman pendahuluan, 12 halaman

keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka,

bagan dan 18 halaman indeks. Sejak edisi

namun tidak untuk menggantikan penilaian

pertama

mereka.

pustakawan

edisi

pertama

diterbitkan,

di

Amhers

dengan

DDC

terus

judul

menerus

mengikuti perkembangan ilmu pengetahuan.

DSS

ditujukan

untuk

keputusan-

keputusan yang memerlukan penilaian atau pada

3

keputusan-keputusan yang sama sekali tidak

(SPT)

dapat didukung oleh algoritma. Sebagai istilah

organisasi.

umum DSS digunakan untuk menggambarkan

laporan

semua sistem terkomputerisasi yang mendukung

umumnya

pengambilan keputusan pada suatu organisasi.

menunjukkan

Tujuan utama dari DSS yaitu untuk mendukung

ringkasan

dan

perbulan

meningkatkan

pengambilan

keputusan

(Turban, 2005: 138).

menurut

Turban

SIM

(2005:

20)

yang

untuk

Manajemen

perubahan, fleksibilitas, manajer

“Organisasi

bisa

saja

penjualan

utama. Menekankan

Memberikan

dan

untuk memandu seluruh personelnya dalam

Dengan adanya SPK rutin

memecahkan masalah, ia dapat memiliki DSS

tidak perlu susah payah membantu

tersendiri untuk pemasaran, keuangan, dan

menghubungkan

akuntansi, sistem SCM untuk produksi, dan

pengguna dengan alur

beberapa sistem pakar untuk membuat diagnosis

informasi

dan help desk perbaikan”. Jadi bisa dikatakan

menghasilkan

perbedaan antara Sistem Pendukung Keputusan

model,

(SPK) dengan Sistem Informasi Manajemen

pertanyaan khusus yang

(SIM) dapat dilihat pada Tabel 1.

semakin diperluas serta

Tabel 1. Perbedaan Antara Sistem Pendukung

respon

SPK

(Laudon, 2005)

semi

Manajemen (SIM)

tak terstruktur.

yang

diambil

dan

non rutin dan kendali dirangkum dari sistem pengguna.

pemrosesan transaksi

kendali

model-

terstruktur

Keputusan (SPK)

kemampuan baru untuk baku berdasarkan data

dan

dan

menyelesaikan Menyelesaikan

menganalisis

regular terjadwal dan

data

umum perusahaan.

asumsi

Sistem Informasi

serangkaian

aliran

terstruktur,

Sistem Pendukung

Menghasilkan laporan

cepat. berdasarkan

menampilkan grafik.

Keputusan dengan Sistem Informasi Manajemen

Memberikan

kepada laporan

memiliki suatu sistem manajemen pengetahuan

keputusan-keputusan

pada

penjualan

wilayah

membedakan DSS dengan Sistem Informasi adalah

Sebuah

masing-masing

Sesuai dengan konsep DSS diatas, maka

milik

dan masalah-masalah

masalah terstruktur.

4. Algoritma K-means K-means adalah algoritma clustering untuk data mining yang diciptakan tahun 70an dan berguna untuk melakukan clustering secara unsupervised learning (pembelajaran yang tidak

4

terawasi)

dalam

suatu

kumpulan

data

berdasarkan parameter tertentu. Menurut Kardi, K-means

adalah

sebuah

algoritma

memprediksi

berapakah

K

seharusnya.

untuk

c. Tidak akan bekerja dengan baik

mengklasifikasikan atau mengelompokkan objek-

dengan cluster yang tidak berbentuk

objek (dalam hal ini data) berdasarkan parameter

bulat.

tertentu ke dalam sejumlah group.

d. Pembagian awal yang berbeda dapat

K-means memiliki propeti : selalu ada

menghasilkan akhir cluster yang

K cluster, paling tidak memiliki satu data dalam

berbeda. Hal ini membantu untuk

tiap cluster, cluster ini merupakan non-hierarki

menjalankan

dan tidak akan terjadi overlap, dan setiap member

menggunakan nilai K yang berbeda,

dari

untuk perbandingan hasil akhir yang

sebuah

cluster

berdekatan

di-cluster

terhadap cluster lainnya karena kedekatan tidak selalu

melibatkan

pusat

dari

cluster

kembali

program

diperoleh.

itu.

Berikut adalah langkah-langkah dalam

Kelebihan dari K-means cluster adalah : (Kardi,

memproses algoritma K-means : (Larose,

2007)

2007)

a. Dengan jumlah variable yang besar,

1. Langkah pertama : tentukan terlebih

K-means dapat berjalan lebih cepat

dahulu

daripada hierarchical clustering (jika

diinginkan.

k-cluster

yang

2. Langkah kedua : lakukan inisialisasi

k kecil).

b. K-means

memungkinkan

menghasilkan cluster yang lebih rapat

jumlah

daripada

clustering,

hierarchical

terutama

jika

cluster

untuk menentukan pusat cluster. 3. Langkah ketiga : untuk tiap baris yang ada, temukan pusat cluster yang terdekat. Untuk menghitung distance atau jarak antara

berupa bola. Selain memiliki kelebihan, K-means juga memiliki kekurangan. Kekurangan dari

dengan

pusat

cluster

data

digunakan

rumus Distance Euclidian :

algoritma K-means ini adalah : (Kardi, 2007) membandingkan

(Sumber : Kantardzic, 2003)

kualitas dari hasil cluster (seperti

Dimana Xi adalah data, Mk adalah

untuk perbedaan pembagian awal

centroid dari tiap-tiap cluster dan p

atau nilai dari K yang mempengaruhi

adalah jumlah kriteria yang ada.

a. Kesulitan

dalam

4. Langkah keempat : menentukan grup

hasil). b. Jumlah cluster yang tepat dapat membuat

kesulitan

berdasarkan jarak terpendek.

dalam

5

5. Langkah kelima : untuk tiap k

Dimana p € Ci mewakili tiap data di dalam

cluster, temukan centroid (means)

cluster ke-I dan mi mewakili centroid dari cluster

dari cluster tersebut dan update

ke-i.

lokasi dari pusat cluster ke dalam nilai centroid baru.

Dari hasil cluster yang dihasilkan oleh algoritma K-means ini masih belum diketahui cluster mana yang potensial. Untuk mencari

(Sumber : Jurnal Sistem dan

cluster yang potensial terdapat berbagai cara.

Informatika Vol. 3, 2007)

Salah satunya adalah menggunakan Distance

Dimana M k adalah mean yang baru,

Ecludian, akan tetapi ecludian untuk mencari

N

adalah jumlah dari pola pada

cluster yang potensial dicari dengan menghitung

cluster k, dan X jk adalah pola nomor

jarak centroid tiap-tiap cluster dengan titik nol

urutan k yang menjadi anggota

sehingga rumus ecludiannya menjadi seperti

cluster.

rumus di bawah ini.

k

6. Langkah keenam : ulangi langkah ketiga 3 sampai ke 5 hingga batas nilai iterasi atau nilai toleransi (selisih M lama dan baru yang

(Sumber : Kantardzic, 2003)

diperbolehkan untuk menghentikan

Dimana adalah centroid dari tiap-tiap cluster dan

algoritma)

p adalah jumlah kriteria.

yang

ditentukan

atau

masih ada data yang berpindah.

Dalam hal manfaat, algoritma ini tidak

Algoritma ini akan berhenti apabila

menjamin hasil yang optimal. Kualitas hasil akhir

centroid tidak berubah lagi. Dengan kata lain,

bergantung kepada besarnya jumlah cluster, dan

algoritma berhenti ketika semua cluster C1, C2,

dalam latihannya dapat lebih buruk dari hasil

C3…..Ck, dan semua baris dimiliki oleh setiap

optimal. Semenjak algoritma ini menjadi lebih

pusat cluster dalam cluster tersebut. Alternative

cepat,

lain, algoritma akan berhenti ketika beberapa

algoritma

criteria telah diketemukan, seperti tidak adanya

menghasilkan cluster terbaik.

metode ini

yang

biasanya

dalam beberapa

menjalankan waktu

dan

pengurangan yang signifikan di dalam sum of PERANCANGAN SISTEM

squared errors:

Tugas

akhir

ini

berupa

proyek

pembuatan aplikasi penentuan buku baru pada (Sumber : Larose, 2005)

perpustakaan dengan menggunakan desktop. Desktop ini dibuat sebagai media informasi seperti:

6

transaksi

peminjaman,

data

buku,

data

mahasiswa, dan informasi-informasi yang di butuhkan lainnya sehingga dalam memenuhi kebutuhan informasi dapat terpecahkan.

Database

Gambar 1. Blok diagram sistem pengadaan buku perpustakaan

Sistem Flow Menentukan Buku yang Akan Dibeli Pertama

petugas

perpustakaan

melakukan proses menghitung jumlah peminjam.

Gambar 2. Sistem Flow Menentukan Buku yang

Proses ini mengambil database DDC, Angkatan

Akan Dibeli

dan Transaksi pinjaman 2011. Hasil dari proses yaitu jumlah peminjam yang akan dimasukkan ke

HASIL DAN PEMBAHASAN

dalam database. Jika seluruh tanggal yang dipilih dalam satu periode belum habis, maka akan kembali ke proses menghitung jumlah peminjam. Jika sudah habis, maka akan dilanjutkan ke proses clustering K-Means. Proses ini akan mengambil database jumlah peminjam. Output dari proses clustering ada dua, pertama adalah angkatan dan DDC yang direkomendasikan, kedua

adalah

semester

direkomendasikan.

dan

DDC

yang

Tujuan dibangunnya sistem ini adalah untuk membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Buku Perpustakaan yang dapat membantu petugas untuk menentukan buku baru yang akan dipasok ke dalam Perpustakaan STIKOM Surabaya. 1. Form Utama Pada saat pertama kali muncul form utama akan dalam keadaan pasif dimana menu yang hanya bisa diakses adalah menu Login.

7

Untuk mengaktifkan menu-menu lain, user harus

3.

login terlebih dahulu.

Form Pinjaman Pada desain form pinjaman terdapat

kategori pencarian yang terdiri dari semua, ID, induk, NIM, tanggal pinjam, jam pinjam, tanggal kembali 1, tanggal kembali 2, judul urut, DDC. Terdapat data grid untuk menampilkan data ID, induk, NIM, tanggal pinjam, jam pinjam, tanggal kembali 1, tanggal kembali 2, judul urut, DDC dan hapus. Tombol import berfungsi untuk mengambil data pinjaman, tombol hapus untuk menghapus data dan tombol tutup untuk menutup Gambar 4.1. Form Utama

tampilan form pinjaman.

2. Form DDC Pada

form

DDC,

ditampilkan

keseluruhan data DDC. Ada fasilitas cari data DDC berdasarkan semua, DDC, nama dan keterangan. Keseluruhan data DDC ditampilkan pada datagrid. Tombol tambah untuk menambah data DDC, ubah untuk mengubah data DDC, hapus untuk menghapus data DDC dan tutup untuk menutup tampilan.

Gambar 4.3 Form Pinjaman 4.

Form Import Data Pinjaman Buku

Form ini berfungsi untuk mengambil data dari database excel yang sesuai dengan format tertentu. Apabila tidak sesuai maka file tidak dapat diambil. Data yang ditampilkan terdiri dari induk, NIM, tanggal pinjam, jam pinjam, tanggal kembali 1, tanggal kembali 2, judul urut, DDC dan hapus. Gambar 4.2 Form DDC

8

6.

Form Laporan Hasil Perhitungan

Gambar 4.4 Form Import Data Pinjaman Buku

5.

Form K-Means

Gambar 4.6 Form Laporan Hasil Perhitungan Form ini menghasilkan laporan data tiap cluster untuk tiap angkatan. Misalkan dari data uji coba yang dilakukan, cluster 1 menghasilkan DDC

Management of Production untuk

angkatan 2009, cluster 2 menghasilkan DDC Java Programming untuk angkatan 2010, cluster 3 menghasilkan DDC Algoritma untuk angkatan 2011 dan cluster 4 menghasilkan DDC Java Gambar 4.5 Form K-Means

Programming untuk angkatan 2008.

Form ini memproses data pinjaman sesuai dengan K-Means clustering. Data yang

KESIMPULAN

dipilih bisa sesuai dengan tanggal berapa sampai tanggal berapa. Lalu angkatan yang dipilih bisa dari 2008 saja ataupun dari 2008 sampai dengan 2011. Pada proses

ini cluster awal bisa

ditentukan sejumlah berapa cluster dan nilainya juga bisa ditentukan. Pada tombol hitung, maka akan dilakukan proses clustering sesuai dengan berapa iterasi. Hasil akhir akan langsung dapat dilihat.

Berdasarkan hasil uji coba dan analisa yang telah dilakukan dalam pembuatan aplikasi Pengadaan Buku Baru Perpustakaan STIKOM SURABAYA, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Aplikasi yang dibuat dapat mendukung manajemen perpustakaan dalam menentukan buku baru apa yang harus dibeli. 2. Aplikasi penilaian DDC menghasilkan nilai pada setiap DDC dan akan menghasilkan nilai akhir sebagai ukuran untuk menentukan kriteria DDC.

9

3. Berdasarkan dari uji coba yang telah

Larose, Daniel T. 2005. Discovering Knowledge

dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode

In Data An Introduction To Data Mining.

K-Means dapat menghasilkan cluster yang

New Jersey : A John Wiley & Sons, Inc.

dianggap potensial berdasarkan jarak data dengan centroid/ mean terdekat.

Sistem

4. Hasil penilaian DDC sudah dapat digunakan untuk mengetahui buku apa yang harus dibeli sesuai DDC. 5. Dengan

Laudon, Kenneth C. And Jane P.Laudon. 2005. Informasi

Mengelola

Manajemen

Perusahaan

:

Digital.

Yogyakarta : Penerbit Andi. Saleh, Ir. Abdul Rahman, M.Sc. 2010. Definisi

adanya

sistem

ini,

dapat

Perpustakaan,

mempermudah dan mempercepat proses

http://rahman.staff.ipb.ac.id/2010/12/07/

pembelian buku baru.

definisi-perpustakaan/, diakses 25 April 2010).

DAFTAR PUSTAKA Basuki,

Sulistyo.

1991.

Pengantar

Ilmu

Perpustakaan. Gramedia Pustaka Utama ervhint_hunter. 2011. Arsitektur PostgresQL, (http://www.docstoc.com/docs/10939054 9/Arsitektur-PostgresQL---001, diakses 7 April 2012). Gunadarma. 2005. Teknik-teknik Data Mining. (http://staffsite.gunadarma.ac.id/, diakses 10 April 2012). Han, Jiawei and Micheline Kamber. 2007. Data Mining: Concepts and Techniques. San Fransisco : Mogan Kaufman Publhisers. Kardi. 2007. K-means Clustering Tutorial, (http://people.revoledu.com/kardi/index. html, diakses 2 April 2012). Kantardzic,

Mehmed.

Concepts,

2003.

Models,

Data

Mining:

Methods,

and

Algorithms. New Jerysey : A John Wiley & Sons, Inc.

10