Tujuan didirikannya Sudut Baca OPERA adalah untuk meningkatkan minat baca untuk masyarakat sekitar khususnya anak-anak. Kendala yang penulis temukan pada Sudut Baca OPERA ini adalah kesulitan pengajar dalam mengetahui minat membaca anak-anak. Hal ini menjadikan pengajar pada Sudut Baca OPERA sulit menilai bagaimana pola belajar anak-anak pada Sudut Baca OPERA. Maka dari itu penulis membangun sebuah sistem aplikasi data mining menggunakan metode K-Means. K-Means merupakan suatu algoritma yang digunakan dalam pengelompokkan secara pertisi yang memisahkan data kedalam kelompok yang berbeda-beda. Peneliti berharap dengan adanya aplikasi yang dibangun berdasarkan studi kasus yang ada, aplikasi ini dapat digunakan sebagai aplikasi untuk membantu dalam pengelompokkan (Clustering) data peminjam buku untuk mengetahui minat membaca anak-anak pada Sudut Baca OPERA.

The purpose of establishing Sudut Baca OPERA is to increase interest in reading for the surrounding community, especially children. The problem that the author finds in grouping book lending data at Sudut Baca OPERA has not used a computerized system to determine children's learning interest. This makes it difficult for teachers at the Sudut Baca OPERA to assess how the children's learning patterns are at the Sudut Baca OPERA. Therefore, the author tries to provide a solution to solve the problem by designing and building a data mining application system using the K-Means method. K-Means is an algorithm that is used in partition grouping which separates data into different groups. The researcher hopes that with the application that is built based on existing case studies, this application can be used as an application to assist in the clustering of book borrowers' data to determine children's learning interest in the Sudut Baca OPERA.