{"title":"利用 K-Means 算法对数字图书馆使用情况问卷调查结果的响应度进行分组","authors":"Fujianti Kusuma, Rudi Kurniawan","doi":"10.33795/jip.v10i2.4850","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Perpustakaan Digital telah menjadi bagian integral dalam pelayanan informasi di lembaga pendidikan tinggi, belum diketahuinya tingkat responsivitas Perpustakaan Digital menjadi masalah terkait karena sulit untuk menentukan dan mengidentifikasi evaluasi dan strategi perbaikan kedepan untuk memahami persepsi pengguna terhadap layanan yang disediakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan tingkat responsif pengguna terhadap layanan perpustakaan digital di STMIK IKMI Cirebon. Metode pengelompokan yang digunakan adalah algoritma K-Means untuk menganalisis hasil kuesioner yang mengevaluasi persepsi dan kepuasan pengguna terhadap berbagai aspek perpustakaan digital. Kuesioner dirancang tiga (3) parameter utama yang terdiri dari efektivitas, efisiensi, dan tingkat kepuasan pengguna (user experience). Hasil Clustering menunjukan Tiga kelompok utama, yaitu Cluster P1, P2, dan P3, diidentifikasi berdasarkan atribut yang berbeda. Cluster P1, dengan atribut X1, X2, dan X3, menunjukkan nilai jarak rata-rata antar centroid yang rendah (1.101) dan Davies Bouldin Index (DBI) yang rendah (0.841), menandakan tingkat kohesi dan pemisahan yang baik di antara anggota kelompok ini. Sementara Cluster P2 (dengan atribut Y1, Y2, Y3, dan Y4) menunjukkan nilai jarak antar centroid yang lebih tinggi (2.670) dan DBI yang lebih tinggi (1.285). mengindikasikan adanya sejumlah overlapping antar cluster atau pemisahan yang kurang optimal, terutama bila dibandingkan dengan Cluster P1.","PeriodicalId":232501,"journal":{"name":"Jurnal Informatika Polinema","volume":"4 2","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Pengelompokan Responsivitas Hasil Kuesioner terhadap Penggunaan Perpustakaan Digital Menggunakan Algoritma K-Means\",\"authors\":\"Fujianti Kusuma, Rudi Kurniawan\",\"doi\":\"10.33795/jip.v10i2.4850\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Perpustakaan Digital telah menjadi bagian integral dalam pelayanan informasi di lembaga pendidikan tinggi, belum diketahuinya tingkat responsivitas Perpustakaan Digital menjadi masalah terkait karena sulit untuk menentukan dan mengidentifikasi evaluasi dan strategi perbaikan kedepan untuk memahami persepsi pengguna terhadap layanan yang disediakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan tingkat responsif pengguna terhadap layanan perpustakaan digital di STMIK IKMI Cirebon. Metode pengelompokan yang digunakan adalah algoritma K-Means untuk menganalisis hasil kuesioner yang mengevaluasi persepsi dan kepuasan pengguna terhadap berbagai aspek perpustakaan digital. Kuesioner dirancang tiga (3) parameter utama yang terdiri dari efektivitas, efisiensi, dan tingkat kepuasan pengguna (user experience). Hasil Clustering menunjukan Tiga kelompok utama, yaitu Cluster P1, P2, dan P3, diidentifikasi berdasarkan atribut yang berbeda. Cluster P1, dengan atribut X1, X2, dan X3, menunjukkan nilai jarak rata-rata antar centroid yang rendah (1.101) dan Davies Bouldin Index (DBI) yang rendah (0.841), menandakan tingkat kohesi dan pemisahan yang baik di antara anggota kelompok ini. Sementara Cluster P2 (dengan atribut Y1, Y2, Y3, dan Y4) menunjukkan nilai jarak antar centroid yang lebih tinggi (2.670) dan DBI yang lebih tinggi (1.285). mengindikasikan adanya sejumlah overlapping antar cluster atau pemisahan yang kurang optimal, terutama bila dibandingkan dengan Cluster P1.\",\"PeriodicalId\":232501,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Informatika Polinema\",\"volume\":\"4 2\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-02-29\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Informatika Polinema\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.33795/jip.v10i2.4850\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Informatika Polinema","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33795/jip.v10i2.4850","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Pengelompokan Responsivitas Hasil Kuesioner terhadap Penggunaan Perpustakaan Digital Menggunakan Algoritma K-Means
Perpustakaan Digital telah menjadi bagian integral dalam pelayanan informasi di lembaga pendidikan tinggi, belum diketahuinya tingkat responsivitas Perpustakaan Digital menjadi masalah terkait karena sulit untuk menentukan dan mengidentifikasi evaluasi dan strategi perbaikan kedepan untuk memahami persepsi pengguna terhadap layanan yang disediakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan tingkat responsif pengguna terhadap layanan perpustakaan digital di STMIK IKMI Cirebon. Metode pengelompokan yang digunakan adalah algoritma K-Means untuk menganalisis hasil kuesioner yang mengevaluasi persepsi dan kepuasan pengguna terhadap berbagai aspek perpustakaan digital. Kuesioner dirancang tiga (3) parameter utama yang terdiri dari efektivitas, efisiensi, dan tingkat kepuasan pengguna (user experience). Hasil Clustering menunjukan Tiga kelompok utama, yaitu Cluster P1, P2, dan P3, diidentifikasi berdasarkan atribut yang berbeda. Cluster P1, dengan atribut X1, X2, dan X3, menunjukkan nilai jarak rata-rata antar centroid yang rendah (1.101) dan Davies Bouldin Index (DBI) yang rendah (0.841), menandakan tingkat kohesi dan pemisahan yang baik di antara anggota kelompok ini. Sementara Cluster P2 (dengan atribut Y1, Y2, Y3, dan Y4) menunjukkan nilai jarak antar centroid yang lebih tinggi (2.670) dan DBI yang lebih tinggi (1.285). mengindikasikan adanya sejumlah overlapping antar cluster atau pemisahan yang kurang optimal, terutama bila dibandingkan dengan Cluster P1.