http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Cluster Mahasiswa Penerima Beasiswa dengan
Metode K-means dan SAW

## Analysis Cluster Scholarship Recipient Student Using K-means and SAW Methods
1 Ida Bagus Adisimakrisna Peling*, 2 Made Pasek Agus Ariawan, 3 Gde Brahupadhya Subiksa 1,2,3 Program Studi Sarjana Terapan Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bali Denpasar, Bali, Indonesia
*e-mail: adisimakrisna@pnb.ac.id
( received: 5 May 2024, revised: 23 May 2023, accepted: 28 May 2024)

## Abstrak
Seringkali penilaian dalam penerimaan beasiswa tidak dapat ditentukan secara pasti dan kriteria yang telah ditetapkan masih membutuhkan pertimbangan lebih lanjut. Tujuan dari program beasiswa adalah memberikan  kesempatan  kepada  mahasiswa  yang  memiliki  potensi  akademik  dan  terbatas  secara finansial untuk melanjutkan pendidikan mereka tanpa harus terbebani oleh biaya yang tinggi. Namun, pengelolaan dan manajemen beasiswa seringkali menjadi tugas yang rumit bagi institusi pendidikan. Dalam hal ini, penggunaan sistem pendukung keputusan dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam proses penentuan penerimaan beasiswa kepada siswa. Dengan menggunakan metode SAW dan K-Means , penelitian ini dapat memberikan peringkat prioritas bagi setiap cluster penerima beasiswa berdasarkan karakteristik yang relevan, seperti nilai IPK, presensi kehadiran, dan UKT dengan hasil yang  diperoleh cluster 1  mendapatkan  peringkat  1  dengan  karakteristik  data  anggota cluster berdasarkan  IPK  dan  presensi  kehadiran  bernilai  tinggi  dan  data  UKT  bernilai  sedang, cluster 2 mendapatkan  peringkat  2 dengan karakteristik  data data anggota cluster berdasarkan  IPK,  UKT  dan presensi  kehadiran  bernilai  tinggi  dan cluster 3  mendapatkan  peringkat  3  dengan  karakteristik  data anggota cluster berdasarkan IPK, UKT dan presensi kehadiran yang bernilai tidak konsisten. Hal ini membantu  institusi  pendidikan  dalam  mengambil  keputusan  yang  lebih  tepat  dan  efisien  dalam penentuan penerima beasiswa berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya.
Kata kunci: beasiswa, K-Means , SAW

## Abstract
Frequently, the determination of scholarship admission cannot be made with confidence, and the  established  criteria  nevertheless  need  to  be  taken  into  account.  The  scholarship program's goal is to give students who have academic potential but are struggling financially the chance to finish their education without being burdened by hefty expenditures. However, managing  and  administering  scholarships  can  be  a  challenging  endeavor  for  educational institutions.  In  this  situation,  using  a  decision  support  system  can  improve  the  efficacy  and efficiency  of  the  process  of  selecting  students  for  scholarships.  The  results  of  this  research obtained, cluster 1 got rank 1 with the data characteristics of cluster members based on GPA and high value attendance attendance and medium value UKT data, cluster 2 got rank 2 with the  data  characteristics  of  cluster  member  data  based  on  GPA,  UKT  and  high  value attendance  attendance  and  cluster  3  got  rank  3  with  cluster  member  data  characteristics based  on  GPA,  UKT  and  attendance  which  had  inconsistent  values.  This  study  was  able  to produce  priority  rankings  for  each  cluster  of  scholarship  recipients  based  on  important factors,  like  GPA  scores,  attendance,  and  UKT,  utilizing  the  SAW  and  K- meansmethodologies.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1334-1343

## Keywords: scholarship, K-Means, SAW

## 1 Pendahuluan
Sumber  daya  manusia  memiliki  peranan  penting  dalam  Pendidikan  tinggi,  salah  satu  cara pengembangan sumber daya manusia agar berkualitas adalah dengan diberikannya program beasiswa bagi mahasiswa. Beasiswa adalah salah satu bentuk program pembiayaan kuliah dengan tujuan untuk membantu  mahasiswa  dalam  melanjutkan  studinya  disebuah  perguruan  tinggi[1].  Program  beasiswa bertujuan  untuk  memberikan  kesempatan  kepada  mahasiswa  yang  memiliki  potensi  akademik  dan kurang  mampu  secara  finansial  agar  dapat  melanjutkan  studi  mereka  tanpa  beban  biaya  yang berlebihan.  Namun, manajemen  dan  pengelolaan  beasiswa  sering  kali menjadi  tugas yang  kompleks bagi institusi pendidikan. Beasiswa adalah bentuk bantuan keuangan yang diberikan kepada individu atau  kelompok  untuk  mendukung  pendidikan  atau  penelitian  mereka.  Biasanya,  beasiswa  diberikan berdasarkan  kriteria  tertentu,  seperti  prestasi  akademik,  potensi  kepemimpinan,  kebutuhan  finansial, atau  bidang  studi  tertentu.  Beasiswa  diberikan  oleh  pemerintah,  perusahaan,  atau  yayasan  dengan tujuan  membantu  meringankan  beban  siswa  maupun  mahasiswa  yang  kurang  mampu  agar  mereka dapat  melanjutkan  pendidikan  mereka[2].  Beasiswa  tidak  hanya  diperuntukkan  bagi  yang  kurang mampu secara finansial, tetapi juga seringkali diberikan sebagai penghargaan kepada yang memiliki prestasi unggul agar mereka semakin termotivasi dalam mengejar Pendidikan[3]. Beasiswa sering kali disediakan  bagi mahasiswa  universitas  yang memenuhi  kriteria  yang telah  ditentukan sesuai dengan persyaratan  yang  ada.  Sejumlah  besar  beasiswa  telah  disalurkan  secara  meluas  di  berbagai  institusi pendidikan,  termasuk  perguruan  tinggi  dan  universitas.  Salah  satu  faktor  yang  dapat  mendukung semangat belajar siswa adalah adanya bantuan pendidikan berupa beasiswa. Berbagai jenis beasiswa diberikan  kepada  siswa  yang  memiliki  prestasi  baik  akademik  maupun  non-akademik.  Mahasiswa merupakan individu yang terlibat dalam proses pendidikan di universitas. Situasi ekonomi mahasiswa bervariasi,  ada  yang  memiliki  keuangan  yang  cukup  baik,  sementara  yang  lain  hanya  memiliki keterbatasan keuangan. Dalam hal ini, pemberian beasiswa memiliki peran yang sangat penting dalam mendukung kelancaran pendidikan para mahasiswa tersebut[2]. Beasiswa dapat membantu orang tua mahasiswa mengurangi beban keuangan bulanan yang mereka tanggung untuk pendidikan anak-anak mereka.
Dalam  proses  pemberian  beasiswa,  kondisi  yang  sering  terjadi  adalah  penilaian  tidak  selalu ditentukan berdasarkan pertimbangan yang pasti dan kriteria yang telah ditetapkan. Proses penentuan pemberian  beasiswa  kepada  siswa  akan  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  jika  menggunakan  sistem pendukung keputusan. Tugas yang tidak mudah bagi universitas adalah menentukan mahasiswa mana yang  layak  menerima  beasiswa  dari  institusi  mereka[4].  Kekhawatiran  utama  adalah  memberikan beasiswa  kepada  mahasiswa  yang  tidak  memenuhi  syarat  dari  segi  keuangan  maupun  kualitas akademik  mereka.  Permasalahan  yang  sering  dihadapi  dalam  seleksi  beasiswa  salah  satunya ketidakmerataan  distribusi  beasiswa  dimana  beasiswa  cenderung  didistribusikan  secara  tidak  merata antara berbagai kelompok pelamar. Beasiswa yang terkonsentrasi pada kelompok-kelompok tertentu dapat  mengabaikan  kebutuhan  dan  potensi  calon  penerima  beasiswa  lainnya  yang  sebenarnya memenuhi syarat. Dalam praktiknya, proses seleksi penerima beasiswa di perguruan tinggi sering kali dilakukan secara subyektif. Penilaian yang lebih baik harus didasarkan pada pertimbangan yang jelas dan obyektif.
Pengelompokan  mahasiswa  penerima  beasiswa  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam manajemen  beasiswa.  Analisis cluster menjadi  salah  satu  metode  yang  berguna  untuk mengelompokkan mahasiswa penerima beasiswa berdasarkan kesamaan atau perbedaan karakteristik tertentu. Metode K-means dan SAW ( Simple Additive Weighting ) adalah dua pendekatan yang sering digunakan  dalam  analisis cluster untuk  tujuan  ini. Kmeans  clustering merupakan  algoritma  non hierarki  yang  dapat  digunakan  untuk  mengelompokan  data  berdasarkan  karakteristik  yang  hampir sama[5].  Metode K-means digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan  data  dan  membagi  data  ke dalam  kelompok-kelompok  yang  saling  berdekatan  berdasarkan  jarak  antara  titik-titik  data  tersebut [6]. K-means dapat membantu mengidentifikasi kelompok-kelompok mahasiswa berdasarkan variable- variabel  yang  digunakan,  pada  penelitian  ini  variable  yang  digunakan  yaitu  IPK  mahasiswa,  UKT mahasiswa  dan  presensi  kehadiran.  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  adalah  metode  pengambilan keputusan multi-kriteria yang dapat digunakan untuk menghitung skor relatif untuk setiap mahasiswa
penerima beasiswa [7]. Metode ini memungkinkan penentuan bobot yang berbeda bagi setiap variabel yang  relevan  dalam  analisis cluster .  Metode  SAW  sering  digunakan  sebagai  metode  penilaian  yang berkaitan  dengan  keputusan  dengan  berbagai  atribut  [8].  Dengan  SAW,  variabel-variabel  tersebut dapat  diurutkan  berdasarkan  tingkat  kepentingan  dan  kontribusinya  terhadap  pengelompokan mahasiswa.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan  kelompok-kelompok  mahasiswa  yang homogen  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  serta  menganalisis cluster mahasiswa penerima  beasiswa  dengan  menggunakan  kombinasi  metode K-means dan  SAW.  Diharapkan  bahwa analisis  ini  akan  membantu  dalam  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  karakteristik  kelompok- kelompok  mahasiswa  penerima  beasiswa,  serta  memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih baik  dalam  perencanaan  dan  pengembangan  program-program  beasiswa  di  masa  depan.  Dengan demikian, institusi pendidikan dapat mengelola beasiswa secara efektif dan efisien, serta memberikan manfaat yang optimal bagi mahasiswa penerima beasiswa.

## 2 Tinjauan Literatur
Imantika  et.  al  Mengelompokan  hasil  kuisioner  guru  dan  staff  menggunakan  metode K-mean, yang  selanjutnya  dilakukan  perangkingan  dengan  metode  AHP  untuk  memberikan  prioritas  dari cluster yang  dibuat  oleh  metode k-means. Metode Elbow,  SSE,  Connectivity,  Dunn-Index ,  dan Silhouette-Width digunakan dalam analisis cluster , dan hasilnya menunjukkan bahwa 2 dan 3 cluster adalah  jumlah  yang  optimal.  Kemudian  dibuat rangking untuk  masing-masing  kelompok  dosen  dan staf,  serta  rangking  secara  keseluruhan  dan  sesuai  kriteria.  Ketika  data  1  dikenai  uji  korelasi Spearman , hasilnya masing-masing 0,777 dan 0,888, menandakan korelasi yang kuat. Korelasi positif dapat dilihat pada kedua plot dispersi. mengembangkan sistem dashboard yang menunjukkan jumlah pegawai,  guru,  dan cluster ,  serta  individu  di  setiap cluster .  Termasuk  pada  72.5  dengan  kategori diterima  adalah  hasil  perhitungan  pengujian usability yang  dilakukan  dengan  metode Usability Testing System .[6].
Putra  et.  al  menguatkan  pernyataan  di  atas  mengenai  penggunaan  metode  SAW  pada penelitiannya.  Penelitiannya  menyatakan  bahwa  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah metode yang sangat baik dalam merangking siswa-siswa yang layak menerima beasiswa. Metode ini bekerja  berdasarkan  lima  kriteria  yang  diuji.  Dengan  menerapkan  metode  ini,  sekolah  akan mendapatkan informasi tentang siswa-siswa yang berhak menerima beasiswa[7].
Menurut  Wizsa  et.  al.  menyatakan  pada  penelitiannya  bahwa  metode  SAW  lebih  sensitif dibandingkan  metode  TOPSIS  berdasarkan  data  penerima  beasiswa  KIP  tahun  2020  di  IAIN Bukittinggi,  dengan  nilai  sensitivitas  sebesar  96,87  dibandingkan  dengan  81,96  untuk  metode TOPSIS.  Berdasarkan  temuan  ini,  metode  SAW  direkomendasikan  sebagai  sistem  pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  untuk  menentukan  calon  penerima  beasiswa  KIP  yang  akan  melanjutkan studi di IAIN Bukittinggi pada tahun berikutnya [9].
Marbun  et.  al  menganalisis  beberapa  metode  dalam  sistem  pendukung  pengambilan  keputusan untuk penerimaan beasiswa. Penelitian ini menganalisis penggunaan metode SAW, WP, dan TOPSIS dalam  sistem  pendukung  pengambilan  keputusan  di  perguruan  tinggi.  Beasiswa  yang  diteliti  adalah beasiswa PPA pendidikan yang diberikan oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi. Variabel penelitian ini mencakup  atribut  atau  kriteria  yang  telah ditetapkan  oleh  Direktorat Jenderal Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan  sebagaimana  tertera  dalam  panduan  Peningkatan  Prestasi Akademik  (PPA)  tahun  2018.  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  metode  klasik  FMADM seperti  SAW,  WP,  dan  TOPSIS.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penerapan  metode  SAW  dan WP  menghasilkan  peringkat  yang  sama,  sementara  metode  TOPSIS  menghasilkan  peringkat  yang berbeda[10].
Penelitian dari Khasanah et. al menyatakan bahwa idealnya, penerima beasiswa harus diberikan kepada  siswa  yang  sesuai.  Banyak  metode  yang  telah  digunakan  secara  luas  untuk  membantu manajemen  sekolah  dalam  memutuskan  penerima  beasiswa.  Namun,  metode-metode  tersebut  tidak memberikan informasi tambahan dan metode perbandingan lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  menyediakan  sistem  rekomendasi  seleksi  beasiswa  yang  sistematis  dan  objektif  serta menggunakan  analisis  sensitivitas  untuk  membandingkan  dua  metode  pendukung  keputusan  yang digunakan,  yaitu  metode Simple  Additive  Weighting dan  metode Weighted  Product .  Analisis
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
sensitivitas  menunjukkan  bahwa  metode Simple  Additive  Weighting lebih  unggul  daripada  metode Weighted  Product dalam  menentukan  rekomendasi  penerima  beasiswa  karena  memiliki  perubahan total yang lebih besar[11].
Sovia  et.  al  Melakukan  penelitian  dengan  sempel  20  siswa  di  SMAN  2  payakumbuh  untuk memilih  siswa  berprestasi  dengan  mengkombinasikan  metode K-means dan  SAW  penelitian  ini berhasil memudahkan proses pengelompokkan data siswa berprestasi serta menentukan prediksi untuk penerima  beasiswa  berprestasi  dengan  lebih  cepat  dan  tepat  sasaran.  Dari  20  data  siswa,  berhasil dikelompokkan menjadi 10 siswa berprestasi dan setelah dilakukan perangkingan, hanya 6 siswa yang berhak menerima beasiswa[12].
Sudarsono  dan  Lestari  melakukan  pengelompokan  penerima  beasiswa  dibuat  berdasarkan  nilai yang  diakumulasikan  menggunakan cluster ing,  karena  beasiswa  dari  yayasan  terbatas  dan  memiliki tingkatan  terhadap  pembagiannya  maka  penerima  beasiswa  ini  akan  mendapatkan  beasiswa  dengan jumlah  dan  besaran  yang  berbeda,  metode clustering dari  data  mining  digunakan  untuk  pembagian kelompok  terhadap  mahasiswa  penerima  beasiswa  dari  yayasan  dimana  fungsi  dari clustering yaitu cluster untuk  mengkelomppokan  suatu  hal  menggunakan  algoritma clustering yaitu  algoritma K- means .  Dalam  pengolahan  data,  metode cluster ing  dengan  algoritma K-means adalah  salah  satu metode  KDD  yang  digunakan.  Pada  tahapan cluster ing,  atau  iterasi  pertama,  terbentuk  empat pengkelompokan  berdasarkan  pembobotan  data  dari masing-masing  data  yang telah  diakumulasikan menggunakan  model Eucliden .  Empat  pengkelompokan  ini  dihasilkan  dari  proses  pengujian  atribut data untuk menentukan kelompok dari masing-masing data yang memiliki nilai khusus [13].
Setiyawati  dan  widiyanto  melakukan  penelitian  yang  dapat  memberikan  ranking  dari kualitas bunga  Viola.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dibahas  dan  pengujian  pada  SPK  yang  telah dilakukan,  diketahui  bahwa  penerapan  SAW  mampu  menempatkan  benih  bunga  Viola  dalam kelompok kualitas dan ranking berdasarkan kriteria yang ada, yaitu produktifitas, jumlah bunga, dan tinggi  tanaman.  Dengan  akurasi  83,34%,  penerapan  SAW  menentukan  kualitas  benih  bunga  Viola. Pengujian  pengguna  menunjukkan  bahwa  SPK  yang  dibangun  membantu  perusahaan  mengevaluasi kualitas benih bunga Viola dan membantu menyimpan data bunga Viola [14].
Khomsatun  et.  al  dalam  penelitiannya,  menggunakan K-means  Clustering untuk mengelompokkan  kecamatan  berdasarkan  kriteria  suhu,  dan Techniqeu  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  akan  digunakan  untuk  memberikan  perangkingan  kecamatan terbaik.  Kedua  pendekatan  menentukan  wilayah  mana  yang  cocok  untuk  tanaman  kentang  di Wonosobo.  Dengan  membandingkan  hasil  perhitungan  manual,  lima  kecamatan  dari  sepuluh kecamatan yang ada di Kabupaten Wonosobo diuji, dan sistem mendapatkan hasil akurasi terbaik 1,49 untuk kecamatan kejajar. Sistem ini sudah dapat memberikan rekomendasi yang cukup akurat untuk lokasi tanam yang tepat [15].
Saputa  et.  al  melakukan  penelitian  menggunakan  metode K-means  clustering dan Simple Additive  Weighting (SAW)  yang  digabungkan  untuk  memilih  dan  mengklasifikasikan  data  yang dibutuhkan  dalam  daftar  peringkat  lokasi  wisata  kuliner  di  jakarta  itu  sesuai  dengan  keinginan pengguna  atau  sesuai  dengan  lokasi  awal  pengguna.  Dalam  studi  yang  dilakukan,  metode K-means Clustering akan  membagi  tujuan  wisata  ke  dalam  kelompok-kelompok  berdasarkan  perkiraan  jarak antara titik awal pengguna dan alamat lokasi wisata, dan metode SAW kemudian akan mengurutkan kelompok-kelompok  tersebut  untuk  menentukan  lokasi  mana  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna.. Hasil pengujian menunjukkan bahwa K-means Clustering dan Simple Additive Weighting (SAW) metode dapat membeli rekomendasi wisata kuliner lokasi dengan peringkat terbaik dari setiap cluster berdasarkan bobot masing-masing kriteria dan input radius maksimum oleh pengguna [16]. Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  lainnya  yaitu  dilakukan  pengujian  kualitas cluster s ebanyak 10 kali uji dengan parameter uji yaitu jumlah iterasi, Sum of Square Error , Dunn Index dan Silhouette Index . Pengujian cluster secara berulang dilakukan untuk mengatasi salah satu kelemahan K-means yaitu  pada  penentuan centroid awal  sehingga  diperlukan  pengujian  berulang  untuk menentukan hasil yang lebih baik.

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1334-1343
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Alur matodelogi penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Tahap  pertama  yang  dilakukan  yaitu  pengumpulan  data  mahasiswa,  data  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu data diri mahasiswa, data IPK, data UKT, dan data presensi kehadiran mahasiswa. Data  yang  digunakan  adalah  data  mahasiswa  semester  2  pada  Prodi  S1  Kedokteran  Hewan Universitas Udayana.

## 3.2 Pre-procesing data
Tahap selanjutnya dilakukan pre-procesing data dari data mahasiswa yang digunakan, tujuan dari dilakukannya pre-procesing data adalah memproses data guna memastikan data memiliki struktur dan tipe  data  yang  sesuai  agar  siap  dianalisa.  Pada  tahap  ini  meliputi  proses  transformasi  nilai variable yang  ada  menjadi  rentang  nilai  dari  0-1  pada  setiap variable yang  digunakan  dalam  perhitungan clustering dengan K-Means. Tabel 1 merupakan tabel yang berisi data asli yang belum di transformasi untuk  perhitungan  menggunakan K-Means .  Tabel  2  merupakan  tabel  yang  sudah  ditransformasi menjadi rentang nilai dari 0-1 dari setiap variabel untuk perhitungan clustering dengan K-Means .
Tabel 1. Data sebelum transformasi No Nim Nama IPK Absensi UKT 1 22xxxxxxx1 Mahasiswa 1 3,85 100% UKT 3 2 22xxxxxxx2 Mahasiswa 2 3,78 100% UKT 3 3 22xxxxxxx3 Mahasiswa 3 3,90 100% UKT 3 4 22xxxxxxx4 Mahasiswa 4 3,68 100% UKT 3 Tabel 2. Data setelah transformasi No Nim Nama IPK Absensi UKT 1 22xxxxxxx1 Mahasiswa 1 0,961089 1 0,6 2 22xxxxxxx2 Mahasiswa 2 0,933852 1 0,6 3 22xxxxxxx3 Mahasiswa 3 0,980545 1 0,6 4 22xxxxxxx4 Mahasiswa 4 0,894942 1 0,6

## 3.3 Proses Clustering K-Means
Selanjutnya  proses clustering dengan  metode K-Means ,  pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah memasukan  data  mahasiswa  berupa  IPK,  UKT  dan  presensi  kehadiran  dengan  keluarannya  adalah kelompok  penerima  beasiswa . Kemudian  menentukan  nilai k sebagai  jumlah cluster dari  penerima beasiswa  yang  ingin  dibentuk.  Jumlah cluster disini  ditentukan  menggunakan  3 cluster .  Gambar  2 merupakan  alur  dari  metode K-means yang  dimulai  dari  menentukkan  jumlah cluster menggunakan metode elbow ,  kemudian  menentukan  asumsi  titik  pusat cluster lalu  hitung  jarak  objek  ke centroid dan kelompokkan objek berdasarkan jarak minimum, jika ada objek yang berpindah maka proses akan diulangi dari menentukan asumsi titik pusat cluster , jika tidak ada objek yang berpindak maka proses selesai.
Gambar 2. Alur Metode K-Means

## 3.4 Pengujian Cluster
Setelah itu setiap jumlah cluster dilakukan Sum of Square Error , Untuk mengukur keseragaman data yang ada ditiap – tiap cluster , dengan cara melakukan penjumlahan seluruh jarak masing-masing data  dengan  titik  pusat cluster. jika  nilai Sum  of  Square  Error yang  diperoleh  lebih  kecil,  semakin baik cluster yang dihasilkan . Dunn Index merupakan metrik yang digunakan dalam memvalidasi hasil pengelompokan dengan cara mengukur jarak antara dua cluster dan diameter cluster , nilai dunn index yang  tertinggi  merupakan  jumlah cluster yang  optimal. Silhouette  Index menghitung  rata-rata  dari nilai setiap titik pada himpunan data, jumlah cluster yang terbaik ditunjukkan dengan nilai Silhouette yang  semakin mendekati 1.  Keseluruhan pengujian tersebut  digunakan  untuk mencari  performa dari setiap cluster .  Pengujian  akan  dilakukan  sebanyak  10  kali  untuk mencari cluster optimal  yang  akan digunakan pada penelitian ini.

## 3.5 Proses Perangkingan SAW
Setelah  didapatkan  hasil  dari  proses K-Means ,  nilai  variable  tiap cluster yang  diperoleh  akan dirata-ratakan kemudian diproses menggunakan metode SAW untuk melakukan analisis dari masing- masing karakteristik setiap cluster yang ada. Cluster dengan ranking terbaik akan digunakan sebagai acuan dalam penerimaan beasiswa.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Tabel 3 merupakan tabel pengujian kualitas cluster dengan dilakukan proses uji sebanyak 10 kali dengan parameter uji yaitu jumlah iterasi, Sum of Square Error , Dunn Index dan Silhouette Index .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 3. Pengujian kualitas cluster No Uji Iterasi Sum of Square Error Dunn Index Silhouette Index 1 3 4,328023  0,185695 0,697508 2 3 5,291695  0,185695 0,688884 3 3 1,849203  0,435471 0,845591 4 2 1,849203  0,435471 0,845591 5 3 4,401916  0,196116 0,642625 6 4 4,328023  0,185695 0,697508 7 3 4,380407  0,196116 0,687167 8 3 4,401916  0,196116 0,642625 9 2 4,328023  0,185695 0,697508 10 4 4,328023  0,185695 0,697508

## Gambar 3. Hasil pengujian kualitas cluster
Berdasarkan tabel 3 dan gambar 3 dapat dilihat hasil pengujian kualitas cluster yang mana pada pengujian  no  uji  ke-4  yang  digunakan  sebagai  bahan  analisis  dalam  penelitian  ini  dikarenakan  nilai dari  10  kali  pengujian  yang  dilakukan  nilai  iterasi  yang  didapatkan  sebesar  2  yang  merupakan  nilai terkecil  dari  10  kali  pengujian  yang  dilakukan,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  waktu  yang diperlukan  untuk  metode K-means dalam  mengelompokan  data  paling  cepat  dalam  mencapai  waktu konvergen, begitu juga dengan nilai Sum of Square Error sebesar 1,849203 merupakan nilai terkecil yang menunjukkan semakin seragam data yang ada didalam masing-masing cluster . Pada nilai Dunn Index bernilai  sebesar  0,435471  yang  merupakan  nilai  terbesar  seluruh  pengujian  yang  mana  nilai dunn index yang  tertinggi  merupakan  jumlah cluster yang  optimal.  Nilai Silhouette  Index sebesar 0,845591  merupakan  nilai  nilai silhouette yang  paling  mendekati  1  yang  mana  hal  tersebut menunjukan nilai silhouette tersebut merupakan jumlah cluster yang terbaik.
Tabel 4. Hasil Clustering dengan K-Means No Nim Nama IPK Absen  UKT Cluster 1 22xxxxxxx1 Mahasiswa 1 0,9611 1 0,6 1 2 22xxxxxxx2 Mahasiswa 2 0,9339 1 0,6 1 3 22xxxxxxx3 Mahasiswa 3 0,9805 1 0,6 1 4 22xxxxxxx4 Mahasiswa 4 0,8949 1 0,6 1 5 22xxxxxxx6 Mahasiswa 5 0,8054 1 1 2 … … … … … … 133  22xxxxxx60 Mahasiswa 7 0
1 1 2 0 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

## Pengujian Kualitas Cluster
Iterasi
Sum of Square Error
Dunn Index
Silhouette Index
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 4 merupakan hasil dari proses cluster ing dengan menggunakan metode K-means dengan nilai k=3, didapatkan hasil cluster 1 sebanyak 78, cluster 2 sebanyak 45 dan cluster 3 sebanyak 10.

## Gambar 4. Visualisasi analisis cluster
Gambar  4  merupakan  visualisasi  dari  analisis cluster yang  mana centroid dari  masing-masing cluster disimbolkan dengan x, cluster 1 disimbolkan dengan + dengan data condong berada pada nilai IPK yang cenderung besar, nilai UKT yang cenderung sedang dan presensi kehadiran yang cenderung besar,  posisi  anggota cluster 1  cenderung  lebih  tinggi  dibandingkan  posisi  anggota cluster lainnya, cluster 2  disimbolkan  dengan + dengan  data  condong  berada  pada  nilai  IPK,  UKT  dan  presensi kehadiran  yang  cenderung  besar  dengan  posisi  anggota cluster berada  dibawah cluster 1, cluster 3 disimbolkan dengan o dengan kecenderungan data yang tidak konsisten dengan posisi anggota cluster berada dibawah anggota cluster 1 dan cluster 2.

## Tabel 5. Hasil perangkingan dengan SAW
Cluster IPK Absen  UKT SAW RANK 1 0,9201 1 0,6308  0,9631 1 2 0,8542 1 1 0,9499 2 3 0,7848 1 0,3 0,8271 3
Tabel 5 merupakan hasil perangkingan dengan menggunakan metode SAW, kriteria pembobotan merupakan  hasil  dari  rata-rata  IPK,  UKT  dan  presensi  kehadiran  dari  masing-masing cluster .  Hasil yang  diperoleh, cluster 1  mendapatkan  peringkat  1  dengan  karakteristik  data  anggota cluster berdasarkan  IPK  dan  presensi  kehadiran  bernilai  tinggi  dan  data  UKT  bernilai  sedang, cluster 2 mendapatkan  peringkat  2 dengan karakteristik  data data anggota cluster berdasarkan  IPK,  UKT  dan presensi  kehadiran  bernilai  tinggi  dan cluster 3  mendapatkan  peringkat  3  dengan  karakteristik  data anggota cluster berdasarkan IPK, UKT dan presensi kehadiran yang bernilai tidak konsisten.
Dilihat dari hasil pada gambar 4 dengan tabel 5 dapat disimpulkan bahwa analisis yang dilakukan dengan  metode  SAW  mendapatkan  hasil  yang  hampir  mendekati  hasil  analisis  yang  dilakukan berdasarkan visualisasi cluster . Sehingga penerapan metode SAW dapat digunakan sebagai penentuan prioritas pada hasil cluster menggunakan metode K-Means . Hal ini sejalan dengan penelitian Imantika dengan Judul Penerapan Metode K-meansClustering dan Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk Pengelompokan Kinerja Guru dan Karyawan pada SMA Brawijaya Smart School yang mana metode AHP digunakan untuk menentukan prioritas pada hasil cluster K-Means [6].

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  Metode  SAW  dapat  menentukan prioritas  penerima  beasiswa  dari cluster mahasiswa  yang  dikelompokan  dengan  metode K-means , prioritas  bagi  setiap cluster penerima  beasiswa  berdasarkan  karakteristik  yang  relevan,  seperti  nilai IPK, presensi kehadiran, dan UKT. Hal ini membantu institusi pendidikan membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif tentang siapa yang layak mendapatkan beasiswa berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya. Pemilihan centroid awal sangat menentukan pengelompokan data mahasiswa sehingga perlu dilakukan pengujian berulang kali untuk mendapatkan cluster yang optimal.

## Referensi
[1] A. R. Mido, T. H. Saputro, and E. I. H. Ujianto, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Universitas Teknologi Yogyakarta dengan Metode TOPSIS”, Jurnal Teknomatika. vol.12 no.1. 2019.
[2] A.  D.  Indriyanti,  D.  R.  Prehanto,  I.  G.  L.  E.  P.  Prismana,  Soeryanto,  B.  Sujatmiko,  and  J. Fikandda, “ Simple Additive Weighting algorithm to aid administrator decision making of the underprivileged  scholarship ,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  IOP  Publishing  Ltd, Dec. 2019.
[3] M.  R.  Mahendra,  S.  Fachrurrazi,  and  I.  Sahputra,  “ Decision  Support  System  For Determination  of  Bank  Indonesia  Scholarship  Recipients  Using  Technique  for  Order  of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  and  Simple  Additive  Weighting ”,  Journa  l  of Research Computer Science, April. 2022.
[4] J. Kuswanto, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Penerimaan Beasiswa”, Bulletin Of Computer Science Research . Vol.3 no.2 Feb. 2023.
[5] M.  Nishom  and  D.  S.  Wibowo,  “Implementasi  Metode K-means berbasis  Chi-Square  pada Sistem Pendukung Keputusan untuk Identifikasi Disparitas Kebutuhan Guru,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. 8, no. 2, p. 187, Nov. 2018.
[6] D.  Imantika,  F.  Abdurrachman  Bachtiar,  and  R.  I.  Rokhmawati,  “Penerapan  Metode K- meansClustering dan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  Pengelompokan  Kinerja Guru dan Karyawan pada SMA Brawijaya Smart School”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol. 3, No. 8, hlm. 7382-7390. Agustus. 2019.
[7] K.  Sasmita,  E.  Putra,  S.  Hidayatuloh,  P.  T.  Nguyen,  and  C.  Wibowo,  “ Decision  Support System Decision Support System for Proposing Scholarship Recipients to Best Students using SAW  View  project  Decision  Support  System  for  Proposing  Scholarship  Recipients  to  Best Students  using  SAW ,” International  Journal  of  Control  and  Automation ,  vol.  13,  no.  2,  pp. 103–109, 2020.
[8] M.  Y.  Fathoni,  D.  Darmansah,  and  D.  Januarita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Siswa Teladan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada SMK Telkom Purwokerto,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 346–353, Nov. 2021.
[9] U.  A.  Wizsa,  Y.  E.  Yuspita,  and  W.  D.  Rahayu,  “ Decision-Making  System  for  KIP  IAIN Bukittinggi  Scholarship  Recipients  Using  the  SAW  and  TOPSIS  Methods ,” Knowbase : International Journal of Knowledge in Database , vol. 2, no. 1, p. 85, Jun. 2022.
[10]  M.  Marbun,  M.  Zarlis,  and  Z.  Nasution,  “ Analysis  of  Application  of  the  SAW,  WP  and TOPSIS  Methods  in  Decision  Support  System  Determining  Scholarship  Recipients  at University ,” Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, Apr. 2021.
[11]  F.  N.  Khasanah,  R.  Trias  Handayanto,  H.  Herlawati,  D.  Thamrin,  P.  Prasojo,  and  E.  S.  H. Hutahaean, “ Decision support system for student scholarship recipients using simple additive weighting  method  with  sensitivity  analysis ,”  in 2020  5th  International  Conference  on Informatics and Computing, ICIC 2020 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Nov. 2020.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[12]  R.  Sovia,  E.  Praja,  W.  Mandala,  S.  Mardhiah,  J.  Raya,  and  L.  Begalung,  “Algoritma K- means dalam  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  dan  Metode  SAW  untuk  Prediksi  Penerima Beasiswa  Berprestasi”,  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika),  vol.6,  no.2. Agustus 2020.
[13]  B.  G.  Sudarsono  and  S.  P.  Lestari,  “ Clustering Penerima  Beasiswa  Yayasan  Untuk Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means,” Jurnal Media  Informatika Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 258, Jan. 2021.
[14]  N. Setiyawati and E. E. Widiyanto, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kualitas Benih Bunga  Viola  Menggunakan Simple  Additive  Weighting ”,  SISTEMASI:  Jurnal  Sistem Informasi. Vol. 10, No.3, 2021.
[15]  Khomsatun,  Dedy  Ikhsan,  M  Ali,  and  Kusrini,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan Lahan  Tanam  Di  Kabupaten  Wonosobo  Dengan K-meansClustering Dan Topsis ”,  Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika. Vol.9, No.1, Maret 2020.
[16]  A. Saputra, B. Mulyawan, and T. Sutrisno, “Rekomendasi Lokasi Wisata Kuliner Di Jakarta Menggunakan  Metode K-meansCluster ing  Dan  Simple  Additive  Weighting”,  Jurnal  Ilmu Komputer dan Sistem Informasi. 2019.