1 / 11

Arief Rahman Susanto 05410100197

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.

yama
Download Presentation

Arief Rahman Susanto 05410100197

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADAAN BUKU PERPUSTAKAAN STIKOM SURABAYA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING AriefRahmanSusanto 05410100197

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

  3. 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.

  4. 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 menyesuaikandengan yang adadiperpustakaan STIKOM.

  5. 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.

  6. Flowchart Algoritma K-Means

  7. Sistem Flow Lama MenentukanBuku yang AkanDibeli

  8. Sistem Flow MenentukanBuku yang AkanDibeli

  9. Program

  10. Kesimpulan • AplikasiSistemPendukungKeputusanPengadaanBukuPerpustakaan STIKOM Surabaya MenggunakanMetodeK-MeansClusteringmampumenghasilkan output berupa data-data DDC yang sudahdikelompokkanberdasarkancluster-cluster yang terbentuksertamemberikaninformasitahunangkatanterbanyak yang melakukantransaksipeminjamanpadacluster-clustertersebut. Dari hasilujicoba yang telahdilakukandenganmenggunakan data yang samatetapidiolahdengannilai-nilai parameter yang berbedadapatmenghasilkanpengelompokan data yang berbeda pula, halinidisebabkan DDC tersebutadakemungkinanberpindahpadakelompok lain, inimenunjukkanbahwasistemsudahberjalandenganbenar.

  11. Dari hasilujicobadananalisa yang dilakukanmembuktikanbahwaaplikasi yang dibuatdapatmemberikanrekomendasikepadamanajemenperpustakaandalammenentukan DDC apa yang paling diminatiolehtahunangkatantertentu, sehinggadiharapkanbisamemberikansolusibagimanajemenperpustakaandalampengadaanbukubaru. • Data yang dihasilkandarihasilujicobatiapclusterdigunakanuntukrekomendasi DDC padatiapangkatan. Data tersebutantara lain: • Clusterpertamaadalah DDC Management of Productionuntukangkatan 2009. • Clusterkeduaadalah DDC Java Programminguntukangkatan 2010. • Clusterketigaadalah DDC Algoritmauntukangkatan 2011. • Clusterkeempatadalah DDC Java Progamminguntukangkatan 2008.

More Related