BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perpustakaan daerah

BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perpustakaan daerah merupakan unit kerja sebagai tempat untuk
mengatur mengelola menyimpan dan mengumpulkan koleksi bahan pustaka
seperti buku yang dapat digunakan untuk sumber informasi pendidikan.
Pendidikan mempunyai peranan yang penting bagi manusia, dengan demikian
pendidikan yang berkualitas meningkatkan kecerdasan suatu bangsa dan
merupakan proses pembangunan nasional yang dapat meningkatkan
pertumbuhan ekonomi suatu negara. Dengan mendorong manusia untuk lebih
kualitas maka diperlukan beberapa sumber, salah satu sumber yang paling
banyak digunakan yaitu buku dan komputer.
Komputer
merupakan
suatu
sistem
elektronik
yang
dapat
memanipulasi data dengan cepat dan tepat serta dirancang dan di
organisasikan secara otomatis menerima dan menyimpan data input,
memprosesnya dan menghasilkan output berdasarkan intruksi-intruksi yang
sudah tersimpan didalam sebuah memory.
Pada perpustakaan Kunci Ilmu Kendal pengelolaan data dilakukan
secara
konvensional
mulai
dari
pengumpulan,
pencatatan,
seleksi,
penyimpanan. Kendala yang dihadapi adalah kesulitan mencari data dan
mendapatkan informasi dari perpustakaan. Hal ini dapat menyita waktu pada
saat pencarian informasi. Misal dengan mencari data peminjam, seorang
pustakawan membutuhkan waktu yang cukup lama untuk membuka daftar
buku peminjaman dalam rak buku yang sudah ada dalam perpustakaan
terlebih dahulu, kemudian mencari data peminjaman, dan menyesuaikan buku
yang ditulis, dan menghitung batas waktu peminjaman. Bila peminjam
mengembalikan buku telat maka dikenakan denda yang sudah ditentukan,
kemudian pustakawan menghitung denda yang harus dibayar oleh peminjam.
TF (Term Frequency) banyak digunakan ketika banyak kata yang
muncul pada sebuah dokumen, sedangkan IDF ( Inverse Document
Frequency) banyak digunakan ketika dokumen mengandung kata. Penulis
memilih menggunakan TF-IDF karena memudahkan pengelompokkan
dokumen yang mengandung kata dalam mencari kunci-kunci ketika mencari
suatu dokumen agar lebih cepat dan praktis.
Pada penelitian sebelumnya terdapat cara dan metode yang dapat
digunakan untuk klasterisasi. Penelitian yang menjadi acuan penulis adalah
klasterisasi untuk pencarian buku referensi dengan menggunakan metode KMeans yang telah dilakukan Deka Dwinavinta Candra Nugraha, Zumrotun
Naimah, Makhfuzi Fahmi, dan Novi Setiani meneliti tentang pengunjung
yang sulit mendapatkan buku referensi sesuai dengan kebutuhan, Karena
kurangnya fasilitas yang dapat mengklasterisasi buku-buku sesuai dengan
kategori dengan menggunakan teknik clustering yang
merupakan teknik
pengelompokan sejumlah data/obyek ke dalam cluster (group) sehingga
dalam setiap cluster akan berisi data yang semirip mungkin. Teknik clustering
ini menerapkan pada Perpustakaan Pusat Universitas Islam Indonesia yang
akan mengelompokan judul buku sesuai dengan kategorinya. Buku-buku
yang memiliki cluster yang sama akan digunakan sebagai bahan untuk
analisis dalam pengambilan keputusan bertujuan untuk mempermudah
pustakawan (petugas perpustakaan) dalam pengelolaan peletakan buku yang
diminati dan merancang strategi dalam meningkatkan minat baca mahasiswa.
Sebuah buku dapat dikelompokan ke dalam kategori tertentu berdasarkan
kata-kata yang terkandung pada judul buku. Penelitian ini bertujuan untuk
membuat aplikasi klasterisasi dan pencarian buku supaya lebih mudah dan
akurat. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahsa pemrograman PHP,
database MySQL, dan menggunakan metode K-Means. Kategori buku yang
digunakan ada enam, Agama, Bahasa, Kesenian,Olah Raga, Sejarah Umum,
Anak-anak. Dengan enam kategori dihasilkan sebuah aplikasi klasterisasi dan
pencarian dengan penerapan metode K-means untuk pengelompokan
pengguna pada Bapersip Provinsi Jawa Timur.
Dalam tugas akhir ini algoritma K-Means adalah algoritma klasterisasi
yang cocok dengan pengklasterisasian. Metode yang dilakukan dengan
konsep probabilitas adalah K-Means. Diharapkan dengan tugas akhir ini,
dapat mengklasteringkan berbagai macam kategori perpustakaan dengan baik
dan mendapatkan beberapa kelompok yang tepat sesuai dengan kategori yang
dimilikinya. Setelah diklasteringkan menjadi beberapa kelompok yang sesuai,
akan diterapkan suatu pengkatagorian terhadap kelompok buku. Hasil dari
pengkatagorian dapat mengetahui jenis buku dan dapat mudah ditemukan
dalam perpustakaan. Dengan adanya solusi tersebut diharapkan membantu
pembaca menemukan dokumen yang sesuai kategori yang dicari di
Perpustakaan Kunci Ilmu Kendal. Dari latar belakang diatas maka diajukan
judul tugas akhir dengan judul “Pengelompokan Dokumen dengan Algoritma
Naive Bayes pada Perpustakaan Kunci Ilmu Kendal”.
1.2. Perumusan Masalah
Dilihat dari uraian diatas dalam pengelompokan dokumen masih
belum optimal pada Perpustakaan Kunci Ilmu Kendal. Sehingga karyawan
masih merasa kesulitan untuk pencarian dokumen. Berdasarkan latar
belakang diatas maka perumusan masalah yaitu :
Bagaimana performa K-Means dalam sering terjadinya kesalahan
dalam
sirkulasi
peminjaman
buku
karena
data-data
yang
belum
terdokumentasi dengan baik.
1.3. Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dalam laporan tugas akhir antara lain sebagai
berikut :
1. Menggunakan text document.
2. Menggunakan metode K-Means untuk penerapan sistem temu kembali.
3. Pemrograman menggunakan Visual Basic 6.0, database MySQL.
4. Sistem menggunakan algoritma term frequency-inverce document
frequency (TF-IDF).
5. Data yang di pakai tahun 2014-2015.
6. Katagori yang digunakan yaitu : Agama, Bahasa, Kesenian, Olahraga,
Sejarah Umum, Anak-anak.
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian untuk mengetahui performa K-Means dalam
mengurangi terjadinya kesalahan peminjaman dan pengambilan buku.
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian diharapkan bermanfaat untuk
pihak, beberapa
pihak yang terkait yaitu :
 Mahasiswa
a. Untuk memenuhi persyaratan dalam menyelesaikan program studi
Teknik Informatika S-1 pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian
Nuswantoro.
b. Untuk menambah wawasan dalam penggunaan Algoritma Naive Bayes
Classifier untuk pengklasifikasian katagori buku pada Perpustakaan
Kunci Ilmu Kendal.
 Akademik
a. Untuk referensi penelitian yang menggunakan Algoritma Naive Bayes
Clasifier.
b. Untuk bahan pengevaluasi akademik.