Sistem pendukung keputusan pada pengembangan koleksi Dinas Perpustakaan Umum dan Arsip Daerah Kota Malang dengan k-means clustering

INDONESIA

Pengelolaan koleksi yang tepat dan sesuai kebutuhan pemustaka menjadi tantangan bagi Dinas Perpustakaan Umum dan Arsip Daerah Kota Malang yang masih menggunakan hasil survei dan wawancara tanpa dukungan alat yang sistematis. Oleh karena itu, diperlukan penelitian tentang sistem pendukung keputusan pada pengembangan koleksi Dinas Perpustakaan Umum dan Arsip Daerah Kota Malang dengan k-means clustering. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui skor silhouette hasil k-means clustering pada sistem pendukung keputusan pengembangan koleksi. Variabel yang digunakan meliputi nomor divisi berdasarkan Dewey Decimal Classification, jumlah peminjaman, dan jumlah eksemplar. Data diperoleh dari riwayat transaksi peminjaman koleksi selama periode 1 Juli 2023 hingga 30 Juni 2024. Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan 5 tahapan yaitu pengumpulan data, pre-processing, pemilihan jumlah cluster, analisis menggunakan k-means clustering, dan perhitungan skor silhouette. Hasil akhir k-means clustering terdiri dari dua cluster yaitu, cluster 0 dengan frekuensi peminjaman rendah, dan cluster 1 dengan frekuensi peminjaman tinggi. Evaluasi terhadap model clustering dilakukan menggunakan silhouette coefficient dengan skor sebesar 0,8305 yang menunjukkan bahwa pengelompokan data dilakukan dengan baik dan masing-masing koleksi telah dialokasikan ke dalam cluster yang sesuai.

ENGLISH

Right collection management based on user needs is a challenge for the General Library and Regional Archive Office of Malang City, which still uses questionnaires and interviews without systematic tool support. Hence, it is important to research the decision-supporting system of the General Library and Regional Archive Office collection development using k-means clustering. The research aims to determine the silhouette score of k-means clustering of the collection development decision-supporting system. The research employed variables of division number based on the Dewey Decimal Classification, check out or borrowing number, and total books. The researcher took the data from check-out history from July 1, 2023 to June 30, 2024. The research consisted of five stages: data collection, pre-processing, total cluster determining, analysis using k-means clustering, and silhouette score calculation. The final result of k-means clustering comprised of two clusters, cluster 0 with low borrowing frequency and cluster 1 with high borrowing frequency. The evaluation of the clustering model used a silhouette coefficient with a score of 0.8305 showing that the data classification is conducted well and each collection has been allocated to the right cluster.

ARABIC:

ا الحتياجات المستفيدين تُعد تحدًيا لمكتب المكتبات العامة واألرشيف المحلي إدارة المجموعات بشكل صحيح ووفقً
مدينة ماالنج، التي ال تزال تعتمد على نتائج االستطالعات والمقابالت دون دعم من أدوات منضمة. لذلك، هناك حاجة
إلى بحث حول نظام دعم القرار في تطوير مجموعات مكتب المكتبات العامة واألرشيف المحلي مدينة ماالنج
باستخدام تقنية التجميع القائم على خوارزمية التجميع بالمتوسط means-k. هدف هذا البحث إلى معرفة نتيجة قيمة
اسيلويت الناتجة عن التجميع بالمتوسط means-k في نظام دعم القرار لتطوير المجموعات. تشمل المتغيرات
ا لنظام تصنيف ديوي العشري، وعدد اإلعارات، وعدد النسخ. تم الحصول على البيانات من
المستخدمة رقم القسم وفقً
تاريخ المعامالت الخاصة بإعارة المجموعات خالل الفترة من ١ يوليو ٢٠٢٣ إلى ٣٠ يونيو .٢٠٢٤ تمت دراسة هذا
البحث من خالل تطبيق ٥ مراحل وهي جمع البيانات، المعالجة المبدئية، اختيار عدد المجموعات، التحليل باستخدام
خوارزمية التجميع بالمتوسط means-k، وحساب درجة اسيلويت. النتيجة النهائية للتجميع بالمتوسط تتكون من
مجموعتين: المجموعة الصفرية بتكرار اإلعارة منخفض، والمجموعة األولى بتكرار اإلعارة مرتفع. تم تقييم نموذج
التجميع باستخدام معامل اسيلويت بدرجة ٠.٨٣٠٥ مما يدل على أن تجميع البيانات تم بشكل جيد وأن كل مجموعة قد
تم تخصيصها في المجموعة المناسبة.