PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING PADA PENDAFTARAN ANGGOTA PERPUSTAKAAN DI DINAS KEARSIPAN DAN PERPUSTAKAAN PROVINSI JAWA TENGAH
Bibliographic record
Abstract
Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Provinsi Jawa Tengah merupakan pusat pengolahan buku dan arsip yang ada di Kota Semarang. Yang menyediakan berbagai jenis layanan dan juga koleksi, karena itu hampir setiap hari masyarakat umum dari berbagai latar belakang datang ke perpustakaan untuk menikmati layanan dan koleksi yang disediakan. Para pengunjung diwajibkan memiliki kartu anggota perpustakaan, jadi setiap hari banyak masyarakat yang ingin mendaftar menjadi anggota. Untuk mengelompokan kalangan masyarakat yang mendaftar di perpustakaan menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means yang diharapkan dapat membantu untuk mengetahui kalangan apa yang mendominasi pendaftaran anggota di perpustakaan. Penelitian ini menggunakan 2007data dengan jumlah cluster 3 cluster.
 Hasil dari perhitungan untuk masing –masing cluster adalah untuk cluster 1 berjumlah 173data, untuk yang mendominasi pendaftaran anggota pada cluster 1 adalah berusia 17 sampai 25 tahun, bertingkat pendidikan S1 yang merupakan Pegawai Swasta. Cluster 2 berjumlah 967 yang mendominasi adalah berusia 17 sampai 25 tahun, bertingkat pendidikan S1 yang merupakan Mahasiswa. Cluster 3 berjumlah 867 data yang mendominasi adalah berusia 6 sampai 11 tahun yang bertingkat pendidikan SD yang merupakan sebagai Pelajar.
 Kata Kunci: Pendaftaran Anggota Perpustakaan, Data Mining, Clustering, K-Means
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".