Pengelompokan Buku Berdasarkan Data Sirkulasi Perpustakaan Universitas Brawijaya Tiap Fakultas Dengan Algoritma ROCK (RObust Clustering using LinKs)
| Main Author: | YullinaEkaS |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2010
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/152448/1/051000468.pdf http://repository.ub.ac.id/152448/ |
Daftar Isi:
- Knowledge atas suatu data dapat digunakan oleh perpustakaan untuk membantu menentukan program-program yang berkaitan dengan fungsi dan tujuan dari perpustakaan. Salah satu cara untuk mendapatkan knowledge adalah dengan membuat suatu aplikasi berdasar konsep data mining. Selama ini program-program kegiatan Perpustakaan Universitas Brawijaya dilaksanakan atas dasar pengamatan sekilas dari data yang dimiliki dan dari intuisi pengambil keputusan, bukan dari pengolahan informasi dan knowledge. Oleh karena itu, pengambil keputusan yang berguna untuk proses analisa data perlu memakai suatu sistem yang dapat mendukung dalam mengambil keputusan secara cepat dan tepat. Clustering adalah cara yang efektif dalam pengumpulan data yang berwujud poin-poin dimana poin-poin dalam kelopok tersebut memiliki ciri yang sama/mirip dengan poin-poin di kelompok lain yang berbeda. Dalam Tugas Akhir ini ditunjukkan bagaimana cara mengelompokkan data kategori dengan menggunakan Algoritma Clustering ROCK (RObust Clustering using linKs). Metode ini, terletak pada pengukuran dengan pendekatan non-metrik yang relevan dengan situasi dimana domain (data asal) berada / tabel persamaan adalah satu-satunya sumber teori. Dari output tersebut, pengambil keputusan dapat mengetahui informasi yang ada, misalnya suatu cluster dapat menunjukkan peminatan mahasiswa terhadap atribut buku tertentu. Informasi ini akan memberikan pertimbangan tambahan bagi Perpustakaan Universitas Brawijaya dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini menunjukkan bahwa ROCK tidak hanya menghasilkan kualitas cluster yang lebih baik tetapi juga menunjukkan data dengan skala yang baik.