## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## KLASTERISASI SELEKSI MAHASISWA CALON PENERIMA BEASISWA YAYASAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Sabrina Aulia Rahmah 1 , Jovi Antares 2 1,2, Universitas Dharmawangsa Jl. K.L.Yos Sudarso No. 224, Medan, 20115 e-mail : sabrinaaulia@dharmawangsa.ac.id

## ABSTRAK
Perekomendasian  untuk  penerima  beasiswa  Yayasan  dikelompokkan  menjadi  3  clsuter  yaitu, diterima,  dipertimbangkan  dan  ditolak  sebagai  penerima  beasiswa  yayasan.  Algoritma  K-Means Clustering  merupakan  salah  satu  teknik  unsupervised  learning  yang  digunakan  untuk  merekomendasi penerima  beasiswa  yayasan.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  merekomendasikan  calon penerima  beasiswa  yayasan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering,  rekomendasi meghasilkan penempatan data pendaftar beasiswa ke masing-masing kelompok  cluster yang dihasilkan. Data pendaftar yang digunakan sebanyak 80 pendaftar. Melalui penyeleksian atribut k-means melakukan perhitungan  untuk  menempatkan  setiap  data  ke  cluster  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  dari  perhitungan yang telah diolah sebanyak 16% diterima, 61% dipertimbangkan dan 23% ditolak.
Kata kunci : Beasiswa, Clustering, K-Means Clustering, Hypertext Preprocessor (PHP)

## ABSTRACT
Recommendations  for  Foundation  scholarship  recipients  are  grouped  into  3  clusters,  namely, acceptance,  consideration  and  rejection  as  foundation  scholarship  recipients.  The  K-Means  Clustering algorithm  is  one  of  the  unsupervised  learning  techniques  used  to  recommend  foundation  scholarship recipients. The purpose of this study is to recommend prospective foundation scholarship recipients using the K-Means Clustering algorithm, the recommendations result in the placement of scholarship applicant data into each of the resulting cluster groups. Registrant data used as many as 80 registrants. Through selecting the k-means attribute, it performs calculations to place each data into a predetermined cluster. The  results  of  the  calculations  that  have  been  processed  are  16.3%  accepted,  61.3%  considered  and 22.5% rejected.
Keywords : Scholarship, Clustering, K-Means Clustering, Hypertext Preprocessor (PHP)

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  jenis  beasiswa  yang  ditawarkan untuk  seseorang  melanjutkan  pendidikan  ke tingkat  perguruan  tinggi  diantaranya  adalah beasiswa Yayasan. Beasiswa Yayasan merupakan beasiswa yang diberikan oleh Yayasan bagi calon mahasiswa  baru  untuk  masuk  perguruan  tinggi swasta. Salah satunya adalah Yayasan Pendidikan Dharmawangsa, yayasan memberikan beasiswa  berupa  gratis  uang  kuliah  selama  4 tahun  dengan  kata  lain  selama  awal  mula  kuliah hingga  akhir  kuliah.  Beasiswa  diberikan  kepada
mahasiswa  yang  kurang  mampu  dari  segi finansial  ekonomi  tetapi  memiliki  keinginan untuk  melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang perguruan tinggi. Beasiswa ini biasanya disalurkan  langsung  oleh  perguruan  tinggi  yang bersangkutan. Beasiswa sendiri diberikan kepada siswa  sekolah  tingkat  SMA/  SMK  yang  baru lulus  atau  paling  lama  2  tahun  setelah  lulus SMA/SMK.
Untuk seleksi pendaftaran beasiswa yayasan memiliki  persyaratan-persyaratan  yang  harus dipenuhi  calon  mahasiswa  penerima  sebelum

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
menerimanya. Adapun syarat yang harus dipenuhi  diantaranya  adalah  Nilai  Ujian  Akhir Sekolah  (UAS),  Nilai  Rapor,  Status  Rumah, Kondisi  Rumah,  Penghasilan  Orang  tua.  Dalam penyeleksian penerima beasiswa yayasan digunakan algoritma K-Means Clustering . Data  mining  merupakan  serangkaian  proses untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual dari  suatu  basis  data.  Data  mining  mulai  ada sejak 1990 -an sebagai cara yang benar dan tepat untuk  mengambil  pola  dan  informasi  yang digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara data untuk melakukan pengelompokkan ke dalam satu  atau  lebih Cluster sehingga  objek  -  objek yang berada dalam satu Cluster akan mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan lainnya (Putri et al., 2021).
Clustering
bisa diartikan
sebagai identifikasi kelas objek yang memiliki kemiripan dengan  data  yang  lain.  Dengan  menggunakan teknik Clustering dapat mengidentifikasi kepadatan  dan  jarak  daerah  dalam  objek  ruang dan  dapat  menemukan  secara  keseluuhan  pola distribusi  dan  kolerasi  antara  atribut  (Ginting  & Riandari, 2020).
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma pada unsupervised learning pada proses Clustering yang mengelompokan data berdasarkan  kemiripan  /  kesamaan.  Data  dengan karakter  sama  akan    dikelompokkan  pada  satu Cluster sedangkan  data  dengan  karakter  berbeda akan  dikelompokkan    pada Cluster yang  lain (Salam et al., 2020).
Algoritma
ini digunakan untuk mengelompokkan  calon  penerima  beasiswa dalam 3 kategori yaitu diterima, dipertimbangkan dang  ditolak.  Dengan  menggunakan  Algoritma K-Means Clustering dapat membantu klasterisasi pengusulan  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa kedalam  kategori  yang  layak  dan  tidak  layak untuk menerima beasiswa sesuai dengan kriteria- kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Penggunaan Algoritma K-means dilakukan  karena  sudah banyak  penelitian  terhadap  pengelompokkan suatu hal yang menggunakan Clustering . Pada  penelitian  sebelumnya  Algoritma K- means dilakukan dalam hal menentukan beasiswa yayasan  dengan  menghasilkan  empat  golongan berdasarkan jumlah dari kriteria, hasil pengelompokan  memperlihatkan  jumlah  dan keputusan  yayasan  terhadap  pemberian  beasiswa terhadap  mahasiswanya.  (Sudarsono  &  Lestari, 2021).    Pada  penelitian  yang  lain  Algoritma  K- means  dapat  membantu  untuk  mengklasifikasi
siswa-siswi yang sangat layak dalam mendapatkan  bantuan  berupa  beasiswa,  dari  128 data  set  yang  di  gunakan  menghasilkan perhitungan  yang  diperoleh  sebesar  C1:73  item, C2: 30 item dann C3: 25 Item (Manihuruk et al., 2020).    Algoritma K-Means  Clustering juga digunakan  dalam  mengelompokkan  provinsi lampung  yang  terkena  kasus covid-19 dengan membagi  kedalam  4 Cluster yaitu  zona  merah, zona  orange,  zona  kuning  dan  zona  hijau (Teknologi et al., 2021).
Algoritma K-means Clustering adalah salah satu  cara  untuk  mengkluster  sebuah  kumpulan data dan membagi data tersebut untuk membentuk sebuah Cluster yang baru (Rahayu et al.,  2019). K-Means  Clustering merupakan  salah satu  metode  data Clustering non  hirarki  yang berusaha  mempartisi  data  yang  ada  kedalam bentuk satu atau lebih Cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu Cluster (Rahmah, 2020).
Dalam  penelitian  ini  pengujiam  data menggunakan  aplikasi  PHP  yang  berbasis  web yang  dapat  diakses  menggunakan browser ,  yang mana  sampel  yang  digunakan  adalah  data-data dari calon mahasiswa penerima beasiswa yayasan yang  telah  mendaftar  sebelumnya.  PHP  adalah akronim dari Hypertext Preprocessor , yaitu suatu bahasa  pemrograman  berbasiskan  kode-kode (script )  yang  digunakan  untuk  mengolah  suatu data  dan  mengirimkannya  kembali  ke  web browser menjadi  kode  HTML (Hasan  & Muhammad, 2020).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Kerangka  penelitian  adalah  sebuah  alur yang  dibuat  untuk  memudahkan  penelitu  dalam menyelesaikan tahapan masalah.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
1. Mengidentifikasi masalah Identifikasi  masalah  dilakukan  sebelum adanya perhitungan data secara  manual dan secara  detail  tentang  pengelompokkan beasiswa  yayasan  di  Yayasana  Pendidikan Dharmawangsa.
2. Menganalisa masalah
Setelah  masalah    diidentifikasi  tahapan selanjutnya  adalah  menganalisa  masalah dengan menggunakan data
siswa/i SMA/SMK  yang  telah  mendaftar  untuk calaon mahasiswa penerima beasiswa yayasan.
3. Mengumpulkan  data  dan  Mengolah  data kedalam Algoritma K-Means Clustering Data yang telah dikumpulkan akan langsung
diolah dengan menggunakan rumus Algoritma K-Means yang  sudah  ada,  dan sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan.
4. Pengujian data Data diuji menggunakan aplikasi PHP yang berbasis  web untuk  memudahkannya dalam membaca hasil pengelompokkan.
5. Hasil Hasil yang didapat berupa grafik visualisasi persantase hasil data yang telah diolah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pemanfaatan  algoritma K-Means Clustering dalam mengelompokkan calon penerima  beasiswa  dibutuhkan  data  yang  terkait. Sumber  data  penelitian  didapat  dari  data  yang dikumpulkan  sebelumnya.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Nilai  Ujian  Akhir Sekolah  (UAS),  Nilai  Rapor,  Status  Rumah, Kondisi Rumah dan Penghasilan Orang Tua yang terdiri  dari  30  calon  mahasiswa,  data  yang diperolah  diolah  dengan  melakukan  pembagian terhadap 3 Cluster
yaitu Diterima, Dipertimbangkan dan Ditolak. Algoritma K-Means  Clustering merupakan algoritma  akan  mengelompokan  data  kedalam Cluster – Cluster sehingga  ketika  ada  data  yang memiliki  karkter  yang  sama  maka  akan  berada pada Cluster yang  sama  dan  data  yang  memiliki ketidak  samaan  akan  berada  di  dalam Cluster yang  lain,  berikuti  ini  merupakan  tahapan perhitungan algoritma Clustering , yaitu: (Sudarsono & Lestari, 2021)
1. Menentukan  banyaknya  yang  akan  di bentuk  ada  3 Cluster (k=3).  Untuk penentuan Cluster harus  lebih  kecil  dari pada banyak nya data (k<n).
2. Menetukan nilai secara manual atau random untuk  pusat Cluster awal  sebanyak Cluster yang ditentukan.
(1) Keterangan: Vij : Centroid rata-rata Cluster ke-1 untuk variabel kej Ni  : Jumlah anggota Cluster ke-i i,k  : Imdeks dari Cluster j   : Indeks dari Variabel Xkj: Nilai data ke-k variabel ke-j untuk Cluster tersebut
3. Untuk  menghitung  jarak  data  dengan centroid  menggunakan  rumus  Euclidiean Distance.
(2) Keterangan: De : Euclidien Distance i : Banyaknya objek
(x,y) : Koordinat objek
(s,t) :  Koordinat centroid
4. Mengecek  setiap  kedekatan  data  dengan jarak terkecil.
5. Centroid  baru  akan  dihitung  dengan melakukan  perhitungan  nilai  rata-rata  data pada setiap Cluster .
6. Melakukan  perulangan  jika  perhitungan iterasi  yang  baru  berbeda  dengan  iterasi sebelumnya,  maka  proses  akan  di  lanjutkan ke  langkah  perulangan  selanjutnya.  Namun jika  iterasi  yang  baru  di  hitung  memiliki hasil yang sama dengan iterasi sebelumnya, maka  proses Clustering selesai.  Maka  nilai pusat Cluster pada  iterasi  terakhir  akan  di gunakan  sebagai  parameter  yang  dimana untuk menentukan kasifikasi data Berikut adalah tampilan hasil yang digunakan  dengan  menerapkan  algoritma K-
Means Clustering
dengan menggunakan pengujian aplikasi PHP:
a) Tampilan Awal  Pada Aplikasi

## Gambar 2. Tampilan Awal
Tampilan  awal  berisi  tentang  penjelasan dari Data Mining Metode K-Means.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## b) Tampilan Atribut

## Gambar 3. Tampilan Atribut
Tampilan  atribut  menjelaskan  atribut  yang diguanakan  untuk  perhitungan  algoritma K- Means  Clustering beiri  kode  dan  nama  atribut. Kode atribut terdiri dari A01, A02, A03,A04,A05dan  nama  atributnya  terdiri  dari Nilai  UAS,  Nilai  Rapor,  Status  Rumah,  Kondisi Rumah, Penghadilan Orang Tua.
c) Tampilan Niali Atribut

## Gambar 4. Tampilan Nilai Atribut
Tampilan  nilai  atribut  berisi  tentang  nilai dari  masing-masing  dari  atribut.  Nilai  yang diberikan untuk nilai atribut adalah 0 dan 1.
d) Tampilan Alternatif

## Gambar 5. Tampilan Alternatif
Tampilan  ini  berisi  data  calon  mahasiswa penerima beasiswa yayasan yang akan diolah dan dikelompokkan.
e) Tampilan Perhitungan
Dalam  tampilan  perhitungan  ada  beberapa tampilan yang dijalankan sekaligus, diantaranya:
- Hasil Analisa

## Gambar 6. Hasil Analisa
- Maksismum  iterasi  yang  akan diolah
Gambar 7. Iterasi - Perhitungan Gambar 8 . Hasil Iterasi 1
Gambar 9. Jarak Terhadap Pusat Centroid
Gambar 10 . Hasil Iterasi 2
Gambar 11. Jarak Terhadap Pusat Centroid Baru

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## Gambar 13. Jarak Terhadap Pusat Centroid Baru
Karena  iterasi  (3)  sudah  mencapai  maksimum iterasi, maka iterasi dihentikan.

## Gambar 14. Grafik Hasil Centroid
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah dilakukan,  maka  didapatkan  hasil  yang  diolah menjadi  garfik.  Adapun  hasil  Grafik centroiding adalah  16%  Diterima,  61%,  Dipertimbangkan dan 23% Ditolak. Dengan hasil diatas menunjukkan  bahwa  untuk  penerima  beasiswa banyak calon mahasiswa yang dipertimbangkan.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengolahan yang sudah dilakukan maka  mendapatkan  hasil  bahwa  banyak  calon mahasiswa yang dipertimbangkan untuk penerima  beasiswa  yayasan,  dengan  adanya aplikasi  ini  membuat  pekerjaan  pihak  panitia menjadi lebih ringan  hanya dengan  memasukkan data  calon  penerima  kedalam  apliaksi  sesuai dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.

## 5. REFERENSI
Ginting, B., & Riandari, F. (2020). Implementasi
Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan  Bibit  Tanaman  Kopi Arabika. Journal of Innovation Information
Technology  and  Application  (JINITA) ,
2 (02), 146–151. https://doi.org/10.35970/jinita.v2i02.394
Hasan,  S.,  &  Muhammad,  N.  (2020).  Sistem Informasi Pembayaran Biaya Studi Berbasis  Web  Pada  Politeknik  Sains  Dan Teknologi  Wiratama  Maluku  Utara. IJIS  - Indonesian Journal On Information System , 5 (1), 44–55. https://doi.org/10.36549/ijis.v5i1.66 Manihuruk,  N.  A.,  Zarlis,  M.,  Irawan,  E.,  & Tambunan,  H.  S.  (2020).  Penerapan  Data Mining  Dalam  Mengelompokkan  Calon Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan Algoritma  K-Means. KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 4 (1), 29–34. https://doi.org/10.30865/komik.v4i1.2575 Putri,  sanni ucha, Irawan, E., & Rizky, F. (2021). Implementasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penyakit  Diabetes. KESATRIA(  Jurnal Penerapan Sistem Informasi Dan Manajemen , 2 (1), 39–46.
Putri,  E.  E.  (2020).  Analisis  tingkat  kejahatan jalanan  menggunakan  metode  fp-growth (studi  kasus  di  polresta  padang). Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information
Technology , 1 (1), 10-15.
Rahayu,  A.  E.,  Hikmah,  K.,  Yustia,  N.,  & Fauzan,  A.  C.  (2019).  Penerapan K-Means Clustering Untuk  Penentuan  Klasterisasi Beasiswa Bidikmisi Mahasiswa. ILKOMNIKA: Journal of Computer
Science and Applied Informatics , 1 (2), 82– 86. https://doi.org/10.28926/ilkomnika.v1i2.23
Rahmah,  S.  A.  (2020). KLASTERISASI  POLA
PENJUALAN PESTISIDA MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS CLUSTERING  (  STUDI  KASUS  DI  TOKO JUANDA TANI KECAMATAN HUTABAYU RAJA ) . 1 (1), 1–5. http://jurnal.dharmawangsa.ac.id/index.php /djtechno/article/view/964 Salam,  A.,  Adiatma,  D.,  &  Zeniarja,  J.  (2020). Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengklasteran untuk
Rekomendasi Penerima  Beasiswa  PPA  di  UDINUS.
JOINS  (Journal  of  Information  System) ,
5 (1), 62–68. https://doi.org/10.33633/joins.v5i1.3350

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Sudarsono,  B.  G.,  &  Lestari,  S.  P.  (2021). Clustering  Penerima  Beasiswa  Yayasan
Untuk Mahasiswa . 5 , 258–263. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2670
Teknologi, J., Jtsi, I., Provinsi, D. I., Dengan, L., & Means, A. K.-. (2021). ANALISIS DATA MINING  UNTUK  CLUSTERING  KASUS COVID-19 . 2 (2), 100–108.