Pembentukan Pola Peminjaman Buku Pada Perpustakaan Dengan Menerapkan Metode CART dan Normalisasi Z-Score


  • A Ahyuna * Mail Universitas Dipa Makassar, Makassar, Indonesia
  • Marlin Lasena Universitas Ichsan Gorontalo Utara, Gorontalo Utara, Indonesia
  • Rosihan Aminuddin Universitas Patria Artha, Gowa, Indonesia
  • Ardimansyah Ardimansyah Universitas Dipa Makassar, Makassar, Indonesia
  • Zulfi Azhar Universitas Dharmawangsa, Medan, Indonesia
  • (*) Corresponding Author
Keywords: Data Mining; Pattern; Borrowing; Book; Z-Score Normalization; CART method

Abstract

The library is a service place that is useful as a place to borrow all kinds of books to read or as reference material in the form of images, text or other forms. In simplifying book borrowing strategies, the library utilizes realistic borrowing data as an object for strategy discovery by exploring knowledge that can provide information to simplify the book borrowing system. Data Mining can be interpreted as data mining, where in the data mining process a data mining process is carried out which aims to find important, valuable and useful information in a very large collection of databases. If the data held is very large, it is necessary to carry out a preliminary process as a stage to help simplify the process carried out in data mining, or this process is known as data normalization. One method that can be used in the process of normalizing data is the Z-Score Normalization method. The Z-Score Normalization method is a process in the preprocessing stage by decomposing numerical attribute data which can change the values ​​in the data into a certain range. The Z-Score Normalization method itself can also be combined with other methods such as the CART method. The CART method is a method used to carry out the classification process in data mining. The classification process carried out using the CART method is based on the formation of a decision tree with the binary values ​​obtained. The CART method itself is a method used to assist in processing all types of data such as continuous, ordinal, nominal and other data. The results obtained from the Cart Method research can be applied to obtain book borrowing patterns or book association relationships in libraries in the form of rules which can provide important information about book borrowing patterns in the library

Downloads

Download data is not yet available.

References

D. Rusdianto, Sutiyono, and L. Zaelan, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Mengetahui Pola Peminjaman Buku di Perpustakaan Universitas,” J. Sist. Inf., vol. 02, no. 02, pp. 1–10, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.unibba.ac.id/index.php/j-sika/article/view/376.

J. Nasir, “Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.5482.

P. A. Minarni, M. S. Hasibuan, and F. D. Prasetya, “Implementasi Data Mining dalam Analisa Pola Peminjaman Buku di Perpustaakaan Universitas Muhammadiyah Pringsewu Menggunakan Metode Association Rule,” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi. Masy. 2021, pp. 95–104, 2021.

S. Saefudin and D. Fernando, “Penerapan Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan Algoritma Apriori,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 7, no. 1, p. 50, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i1.1899.

I. G. A. S. Melati, R. L. Rahardian, and I. M. L. P. Pringgadhan, “Asosiasi Rule Mining Untuk Rekomendasi Pada Transaksi Peminjaman Buku Menggunakan Frequent Pattern,” J. Tek. Inf. dan Komput., vol. 5, no. 1, p. 168, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.497.

I. M. Haryani, Dicky Nofriansyah, “Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Buku Di Perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Cyber TechTech, vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/315.

Murdani, A. S. Sembiring, and T. S. Alasi, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Pada Peminjaman Buku di Perpustakaan Pada Pesantren Babul Ulum,” J. ARMADA Inform., vol. 7, no. 2, pp. 1–6, 2022.

I. M. Karo Karo and H. Hendriyana, “Klasifikasi Penderita Diabetes menggunakan Algoritma Machine Learning dan Z-Score,” J. Teknol. Terpadu, vol. 8, no. 2, pp. 94–99, 2022, doi: 10.54914/jtt.v8i2.564.

S. Z. H. Rukmana, A. Aziz, and W. Harianto, “Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor (Knn) Dengan Normalisasi Dan Seleksi Fitur Untuk Klasifikasi Penyakit Liver,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 439–445, 2022.

Ahmad Harmain, P. Paiman, H. Kurniawan, K. Kusrini, and Dina Maulina, “Normalisasi Data Untuk Efisiensi K-Means Pada Pengelompokan Wilayah Berpotensi Kebakaran Hutan Dan Lahan Berdasarkan Sebaran Titik Panas,” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 2, no. 2, pp. 83–89, 2022, doi: 10.46764/teknimedia.v2i2.49.

A. N. Ikhsan, P. Subarkah, and R. S. Alifian, “Komparasi Algoritme K-NN, Naïve Bayes, dan Cart untuk Memprediksi Penerima Beasiswa,” JST (Jurnal Sains dan Teknol., vol. 12, no. 2, pp. 309–316, 2023, doi: 10.23887/jstundiksha.v12i2.51745.

F. Detami, E. Umar, P. Mikku Ate, and S. Maris Sumba, “Sistem Informasi Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma Cart Decision Tree Pada SMA Kristen Gollu Watu,” J. Sist. Inf. Dan Inform., vol. 1, no. 2, pp. 106–114, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis.

A. Purnamawati, M. N. Winnarto, and M. Mailasari, “Analisis Cart (Classification and Regression Trees) Untuk Prediksi Pengguna Sepeda Berdasarkan Cuaca,” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 1, p. 14, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1478.

N. Tou and P. M. Endraswari, “Implementasi Data Mining Dalam Klasifikasi Hasil Diagnosa Pasien Bpjs Menggunakan Algoritma Cart,” JIKA (Jurnal Inform., vol. 6, no. 2, p. 170, 2022, doi: 10.31000/jika.v6i2.6164.

R. G. Whendasmoro and J. Joseph, “Analisis Penerapan Normalisasi Data Dengan Menggunakan Z-Score Pada Kinerja Algoritma K-NN,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 4, p. 872, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4526.

E. Bakker, “Implementasi Data Mining Clustering Data Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-Means untuk Menentukan Penambahan Koleksi Buku di Perpustakaan UPY,” Semin. Nas. Din. Inform., pp. 22–25, 2020.

L. Iryani, “Penerapan Datamining Menentukan Minat Baca Mahasiswa Di Perpustakaan Universitas Bina Darma Palembang Menggunakan Metode Clustering Application of Data Mining Determines Interest Reading in Students At Universitas Bina Darma Palembang Using Clustering Met,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 3, no. 1, 2020.

L. C. Defitri, “Normalisasi Data Siswa Dengan Model Desimal Scaling Untuk Siswa Menerima Bantuan Dengan Algoritma K-Medoids,” Bull. Inf. Syst., vol. 1, no. 2, pp. 55–59, 2024.

S. E. Saqila, I. P. Ferina, and A. Iskandar, “Analisis Perbandingan Kinerja Clustering Data Mining Untuk Normalisasi Dataset,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 5, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.6919.

M. Sholeh, D. Andayati, and R. Y. Rachmawati, “Data Mining Model Klasifikasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Dengan Normalisasi Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” TeIKa, vol. 12, no. 02, pp. 77–87, 2022, doi: 10.36342/teika.v12i02.2911.

M. R. Kusnaidi, T. Gulo, and S. Aripin, “Penerapan Normalisasi Data Dalam Mengelompokkan Data Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Prioritas Bantuan Uang Kuliah Tunggal,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 4, pp. 330–338, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2112.

A. Aribowo, R. Kuswandhie, and Y. Primadasa, “Penerapan dan Implementasi Algoritma CART Dalam Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan PKH Di Desa Ngadirejo,” CogITo Smart J., vol. 7, no. 1, pp. 40–51, 2021, doi: 10.31154/cogito.v7i1.293.40-51.

R. Yulistiani, N. C. Putra, Q. Said, and I. Ernawati, “Klasifikasi dan Prediksi Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia Menggunakan Metode Classification and Regression Tree (CART),” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl., pp. 123–130, 2020.

S. Kasus, S. M. A. Negeri, K. Amanda, D. Saripurna, and M. Z. Siambaton, “Penerapan Algoritma Cart dalam Penentuan Jurusan Siswa di SMA,” J. Ilmu Komput., vol. 2, no. 4, 2024.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Pembentukan Pola Peminjaman Buku Pada Perpustakaan Dengan Menerapkan Metode CART dan Normalisasi Z-Score

Dimensions Badge
Article History
Submitted: 2024-05-29
Published: 2024-06-29
Abstract View: 48 times
PDF Download: 87 times
How to Cite
Ahyuna, A., Lasena, M., Aminuddin, R., Ardimansyah, A., & Azhar, Z. (2024). Pembentukan Pola Peminjaman Buku Pada Perpustakaan Dengan Menerapkan Metode CART dan Normalisasi Z-Score. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 6(1), 314-324. https://doi.org/10.47065/bits.v6i1.5238
Issue
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)