## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Algoritma K-Means dalam Pemilihan Siswa Berprestasi dan Metode SAW untuk Prediksi Penerima Beasiswa Berprestasi
Rini Sovia #1 , Eka Praja Wiyata Mandala #2 , Sitty Mardhiah #3 ,
# Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang
Jalan Raya Lubuk Begalung, Padang
1 rini_sovia@upiyptk.ac.id
2 ekaprajawm@upiyptk.ac.id
3 dhiahmsitty@gmail.com
Abstrak — Beasiswa  prestasi  merupakan  beasiswa  yang diberikan  kepada  siswa  berprestasi    di  sekolah  agar  dapat memberikan  motivasi  lebih  giat  dalam  belajar.  Namun, pemberian  beasiswa  sering  tidak  tepat  sasaran  dan ketersediaan dana beasiswa yang terbatas  membuat banyak siswa yang berprestasi tidak dapat memperolehnya sehingga siswa yang berprestasi akan turun semangatnya untuk terus belajar. Agar lebih mudah dalam memilih siswa berprestasi, maka diperlukan pendekatan data mining untuk mengelompokkan  siswa  berprestasi  dengan  menggunakan Algoritma  K-Means dan  selanjutnya  bisa  dibuat  sistem pendukung  keputusan  untuk  melakukan  perangkingan dengan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) dari  siswa berprestasi  yang  sudah  dikelompokkan  sehingga  akan diperoleh  siswa  yang  berprestasi  yang  berhak  menerima beasiswa.  Penelitian  ini  menggunakan  5  kriteria  yaitu  nilai rata-rata  siswa,  peringkat,  nilai  sikap,  nilai  ekstrakurikuler dan  prestasi  akademik  maupun  non  akademik.  Penelitian dilakukan di SMAN 2 Payakumbuh. Ada 20 data siswa yang mengajukan beasiswa digunakan dalam penelitian ini.  Hasil penelitian  ini  dengan  menggabungkan  K-Means  dan  SAW, ternyata dapat mempermudah proses pengelompokkan data siswa  berprestasi  dan  penetuan  prediksi  penerima  beasiswa berprestasi karena lebih cepat dan lebih tepat sasaran.  Dari 20  data  siswa  yang  mengajukan  beasiswa,  dikelompokkan menjadi  10  siswa  yang  berprestasi  dan  dilakukan perangkingan sehingga hanya 6 siswa yang berhak menerima beasiswa.
Kata  kunci — Prediksi,  Siswa  Berprestasi,  Beasiswa Berprestasi, K-Means, SAW

## I. P ENDAHULUAN
Dana  beasiswa  yang  akan  diberikan  kepada  siswa berprestasi  seringkali  terbatas  sehingga  tidak  mencukupi untuk  diberikan  kepada  seluruh  siswa  yang  ingin mendapatkan beasiswa, dan kadang pemberian beasiswanya  tidak  tepat  sasaran.    Untuk  itu  dipilihlah beberapa  siswa  yang  benar  benar  layak  untuk  diberikan beasiswa.  Karena  banyaknya  siswa  yang  mengurus beasiswa  dan  sudah  memenuhi  persyaratan  namun  pihak sekolah  membutuh  waktu  untuk  menentukan  siswa  mana
yang  layak  mendapatkan  beasiswa.  Masalah  seperti  ini dihadapi oleh SMAN 2 Payakumbuh.
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membantu pihak  sekolah  dalam  mengelompokkan  siswa  yang berprestasi di sekolah kemudian dapat melakukan prediksi dalam  menentukan  siswa  yang  berhak  memperoleh beasiswa berprestasi.
Pendidikan  memiliki  peran  yang  amat  penting  dalam masyarakat  karena  pendidikan  merupakan  upaya  untuk memperbaiki taraf hidup manusia. Hal ini dijelaskan dalam UU  No.20/2003  mengenai  pendidikan  yang  menyatakan bahwa  pendidikan  merupakan  usaha  sadar  dan  terencana untuk  menimbulkan  suasana  belajar  serta  proses pembelajaran supaya peserta didik dapat secara aktif dalam pengembangan potensi diri [1].
Data  mining dapat  diartikan  sebagai  proses  ekstraksi informasi  baru  yang  diperoleh  dari  bongkahan  data  yang besar untuk membantu dalam mengambil keputusan. Istilah data  mining dapat  juga  disebut knowledge  discovery [2]. Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  dengan  basis komputer untuk pengambilan keputusan untuk menangani masalah-masalah semi terstruktur [3].
Berdasarkan  penelitian  [4]  mengenai  membandingkan klasifikasi Naive  Bayes menggunakan Laplacian dan K- Nearest Neighbor (K-NN) untuk seleksi penerima beasiswa. Digunakan  dua  metode  dimaksudkan  agar  dapat dibandingkan  metode  mana  yang  lebih  akurat  untuk digunakan.  Dari  hasil  penelitian  mengungkapkan  metode Naive  Bayes dengan Laplacian lebih  tepat  digunakan dibandingkan metode K-Nearest Neighbor.
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah algoritma K-Means yang  merupakan teknik klastering dan metode SAW dalam  mencari  penjumlahan  bobot  pada rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut Hasil anlisa dapat dilihat dari perhitungan K-Means dalam mengelompokkan  siswa  berprestasi  dan  metode SAW digunakan dalam menentukan siswa yang berprestasi mana yang layak diberikan beasiswa berprestasi.
Clustering adalah  mengelompokan  data,  dari  hasil observasi  kasus  ke  dalam  kelas  yang  mirip.  Perbedaan algoritma clustering dan klasifikasi adalah clustering tidak memiliki class/target/label ,  jadi  bisa  dikatakan  sebagai unsupervised  learning [6]. Clustering bukan  klasifikasi karena tidak mengelompokkan kelas data yang telah ada [7].
K-Means adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan dalam  pengelompokkan  data  non-hierarki  yang  akan membagi  data  ke  dalam  dua  kelompok  atau  lebih  [8].  K - Means  clustering hanya  bisa  mengerjakan  data  berupa angka, maka untuk data yang tidak berbentuk angka, maka harus diinisialisasikan dahulu ke  dalam  bentuk angka  [2]. K-Means termasuk ke dalam metode Non-Hierarchy [9]. Sistem  pendukung  keputusan  adalah  menggabungkan sumber  kecerdasan  setiap  individu  dengan  kemampuan dari sebuah komponen untuk dapat memperbaiki mutu dari sebuah keputusan. Sistem pendukung keputusan juga bisa dikatakan sebagai sistem informasi dengan basis komputer untuk  manajemen  dalam  pengambilan  keputusan  yang dapat menangani masalah-masalah semi terstruktur [3].
Karakteristik utama sistem pendukung keputusan adalah memiliki kemampuan untuk menyelesaikan  masalah tidak terstruktur. Dimana, sistem pendukung keputusan merupakan  pengembangan  lebih  lanjut    dari    sistem manajemen  yang  terkomputerisasi  dan  bersifat    interaktif dengan pemakainya [10].
Simple  Additive  Weighting  (SAW) adalah  metode  yang dipakai  untuk  mencari  alternatif  yang  lebih  optimal  dari beberapa  alternatif  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan. Metode SAW merupakan  metode  yang  dikenal  sebagai metode  penjumlahan  terbobot  dimana  dibutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  kesuatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  alternatif  yang  ada  [11]. Metode  ini  membantu  mengambil  keputusan  dalam memilih  sebuah  alternatif  yang  memberikan  hasil  paling mendekati tujuan [12].
Prestasi belajar sering diartikan sebagai berapa jauh hasil yang  dapat  dicapai  oleh  siswa  dalam  penyelesaian  tugas- tugas  atau  penguasaan  materi  pelajaran  yang  diperoleh pada  jangka  waktu  tertentu.  Untuk  memperoleh  prestasi yang baik, maka dibutuhkan pengelompokan peserta didik [13].
Saat  ini,  dalam  penentuan  siswa  yang  berprestasi seharusnya tidak dinilai  dari  aspek akademik saja,  namun juga  dapat  dilihat  dari  aspek  non-akademik  juga  seperti presensi, ekstrakulikuler, kepribadian, dan kedisplinan. Hal ini  dikarenakan  kemampuan  setiap  siswa  berbeda. Sehingga  siswa  dapat  dikatakan  berprestasi  tidak  hanya dilihat dari nilai mata pelajaran saja tetapi kemampuan diri juga harus menjadi pendukung penilaian [14].
Pengajuan  beasiswa  adalah  hal  yang  mempunyai peranan penting dalam kelanjutan studi. Di sekolah banyak sekali  beasiswa  untuk  siswa,  baik  beasiswa  berprestasi maupun kurang mampu [15].
Beasiswa harus diberikan kepada penerima yang berhak mendapatkannya.  Akan  tetapi,  dalam  melakukan  seleksi pemberian  beasiswa,  biasanya  akan  mengalami  kesulitan karena  banyaknya  yang  mengajukan  beasiswa  dan  tidak
sedikitnya  kriteria  yang  digunakan  serta  sedikitnya  kuota penerima beasiswa setiap periodenya, untuk itu diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam penentuan penerima beasiswa [16].
II. M ETODE P ENELITIAN
A. Alur Proses K-Means
Penelitian  ini  memiliki  tahapan  yang  harus  dilakukan mulai  dari  analisa  data  sampai  hasil.  Proses K-Means dilakukan untuk mengelompokkan siswa  yang berprestasi di sekolah. Proses K-Means dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur proses K-Means
Proses  dimulai  dari  penentuan  jumlah  klaster, dilanjutkan  dengan  membangkitkan  titik  pusat  kalster secara  acak.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  jarak menggunakan  persamaan Euclidean  Distance seperti persamaan 1 :
𝐷 (𝐶,𝐸) = √(𝐸 1 − 𝐶 1 ) 2 (1)
Setelah  jarak  diperoleh,  maka  dikelompokkan  data berdasarkan  jarak  terdekat.  Kemudian  cari  titik  pusat klaster  yang  baru.  Bandingkan  titik  pusat  klaster  baru dengan  yang  lama,  jika tidak sama,  maka proses di ulang kembali.

## B. Alur Proses SAW
Setelah proses K-Means selesai maka proses selanjutnya adalah memprediksi siswa yang berhak mendapat beasiswa dengan  menggunakan SAW .  Proses SAW terlihat  pada Gambar 2.
Setelah  hasil  klaster  diperoleh,  langkah  selanjutnya adalah  menentukan  kriteria  dan  memberikan  nilai  bobot pada  masing-masing  kriteria.  Kemudian  dilakukan pembuatan  matriks  keputusan  dan  dilakukan  normalisasi. Pasangkan  masing-masing  matriks  keputusan  dengan masing-masing  bobot  kreiteria.  Hitung  dan  lakukan perangkingan.
Gambar 2. Alur Proses SAW

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengelompokkan Siswa Berprestasi dengan K-Means
Penelitian  ini  menggunakan  data  siswa  kelas  XI  dan kelas XII yang mengajukan beasiswa prestasi di SMAN 2 Payakumbuh. Data diperoleh dari Wakil Kesiswaan SMAN 2  Payakumbuh  berupa  nilai  rata-rata  dari  siswa  yang mengajukan beasiswa yang diperoleh dari nilai tugas, nilai ulangan  harian,  nilai  UTS  dan  nilai  UAS.  Data  lain  yang diperoleh  adalah  rangking  di  kelas,  nilai  sikap,  nilai ekstrakurikuler dan prestasi akademik dan non-akademik.
Data siswa  ini  yang diperoleh  ini akan dikelompokkan untuk mencari siswa yang berprestasi dengan kriteria nilai Tugas (A), nilai UH (B), nilai UTS (C) dan nilai UAS (D). Dari  semua  kreiteria  diatas,  maka  akan  diperoleh  Nilai Rata-Rata  (E)  siswa.  Nilai  dari  masing-masing  kriteria diatas  diperoleh  dengan  melakukan  wawancara  dan memperoleh data langsung dari pihak sekolah.
Terdapat  20  orang  siswa  yang  mengajukan  beasiswa prestasi,  namun  tidak  semuanya  termasuk  siswa  yang berprestasi.  Maka,  diperlukan  cara  untuk  mengelompok- kan  siswa  tersebut,  mana  yang  termasuk  siswa  yang berprestasi  dan  mana  yang  tidak.  Data  siswa  yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Dari Tabel 1 diatas terdapat nilai Rata-rata (E). Nilai ini akan  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  siswa  agar diperoleh  siswa  yang  berprestasi.  Pengelompokkan dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means. Algoritma K-Means dimulai dengan menentukan nilai k yaitu  jumlah  klaster  yang  ingin  dibentuk.  Pada  penelitian ini  akan  dibentuk  2  buah  klaster  yaitu  Siswa  Berprestasi (C1)  dan  Siswa  Kurang  Berprestasi  (C2).  Langkah berikutnya  adalah  menentukan  titik  pusat  untuk  masing- masing  klaster  ( centroid )  secara random .  Untuk  C1 diberikan nilai 79 dan untuk C2 diberikan nilai 77. Tahap selanjutnya adalah  menghitung  jarak  masing-masing  nilai Rata-rata (E) ke C1 dan C2.
Sehingga  dapat  diperoleh  jarak  masing-masing  seperti Tabel 2.
TABEL I D ATA S ISWA YANG M ENGAJUKAN B EASISWA No NIS Nilai Tugas Nilai UH Nilai UTS Nilai UAS Rata- rata (A) (B) (C) (D) (E) 1 1711 82 91 70 85 82,000 2 1715 89 68 89 60 76,500 3 1726 90 85 95 98 92,000 4 1747 87 80 87 95 87,250 5 1751 65 75 65 65 67,500 6 1760 70 75 61 54 65,000 7 1767 77 76 88 85 81,500 8 1768 84 82 65 55 71,500 9 1769 86 87 95 93 90,250 10 1771 78 78 71 70 74,250 11 1773 84 88 80 85 84,250 12 1774 78 77 65 85 76,250 13 1775 77 87 80 78 80,500 14 1780 96 98 78 76 87,000 15 1791 84 81 76 98 84,750 16 1802 82 98 70 95 86,250 17 1804 80 88 63 55 71,500 18 1805 83 71 88 65 76,750 19 1809 87 68 65 84 76,000 20 1811 86 76 68 76 76,500 TABEL II
J ARAK R ATA -R ATA (E) K E C1 DAN C2 C1 C2 C1 C2 E1 3,000 4,000 E11 5,250 6,250 E2 2,500 1,500 E12 2,750 1,750 E3 13,000 14,000 E13 1,500 2,500 E4 8,250 9,250 E14 8,000 9,000 E5 11,500 10,500 E15 5,750 6,750 E6 14,000 13,000 E16 7,250 8,250 E7 2,500 3,500 E17 7,500 6,500 E8 7,500 6,500 E18 2,250 1,250 E9 11,250 12,250 E19 3,000 2,000 E10 4,750 3,750 E20 2,500 1,500
Tahapan  selanjutnya  adalah  kelompokkan  nilai  Rata- rata  (E)  berdasarkan  jarak  terpendek  ke  C1  dan  C2, sehingga  dapat  diperoleh  kelompok  nilai  Rata-rata  (E) sebagai berikut :
Anggota C1 :
E1, E3, E4, E7, E9, E11, E13, E14, E15, E16 Anggota C2 :
E2, E5, E6, E8, E10, E12, E17, E18, E19, E20
Kemudian tentukan nilai centroid baru (C1baru dan C2baru) seperti berikut ini :
𝐶1𝑏𝑎𝑟𝑢 =
3,000 + 13,000 + 8,250 + 2,500 + 11,250 + 5,250 + 1,500 + 8,000 + 5,750 + 7,250
10
C1baru = 85,575
𝐶2𝑏𝑎𝑟𝑢 = 1,500 + 10,500 + 13,000 + 6,500 + 3,750 + 1,750 + 6,500 + 1,250 + 2,000 + 1,500 10

## C2baru = 73,175
Setelah  memperoleh  nilai centroid baru,  bandingkan nilai centroid baru  dengan centroid lama. Centroid baru tidak  sama  dengan centroid lama,  maka  dilakukan perhitungan  jarak kembali dengan  menggunakan centroid baru. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL III J ARAK R ATA -R ATA (E) K E C1 BARU DAN C2 BARU C1 C2 C1 C2 E1 3,575 8,825 E11 1,325 11,075 E2 9,075 3,325 E12 9,325 3,075 E3 6,425 18,825 E13 5,075 7,325 E4 1,675 14,075 E14 1,425 13,825 E5 18,075 5,675 E15 0,825 11,575 E6 20,575 8,175 E16 0,675 13,075 E7 4,075 8,325 E17 14,075 1,675 E8 14,075 1,675 E18 8,825 3,575 E9 4,675 17,075 E19 9,575 2,825 E10 11,325 1,075 E20 9,075 3,325
Kelompokkan  kembali  nilai  Rata-rata  (E)  berdasarkan jarak  terpendek  ke  C1baru  dan  C2baru,  sehingga  dapat diperoleh kelompok nilai Rata-rata (E) sebagai berikut : Anggota C1 :
E1, E3, E4, E7, E9, E11, E13, E14, E15, E16 Anggota C2 :
E2, E5, E6, E8, E10, E12, E17, E18, E19, E20
Karena  tidak  terjadi  perubahan  anggota  klaster,  maka proses K-Means dihentikan.  Dari  hasil  perhitungan K- Means, terdapat 10 orang siswa yang masuk kategori siswa berprestasi seperti pada Tabel 4.
TABEL IIV K ELOMPOK S ISWA B ERPRESTASI No NIS Nilai Tugas Nilai UH Nilai UTS Nilai UAS Rata- rata (A) (B) (C) (D) (E) 1 1711 82 91 70 85 82,000 2 1726 90 85 95 98 92,000 3 1747 87 80 87 95 87,250 4 1767 77 76 88 85 81,500 5 1769 86 87 95 93 90,250 6 1773 84 88 80 85 84,250 7 1775 77 87 80 78 80,500 8 1780 96 98 78 76 87,000 9 1791 84 81 76 98 84,750 10 1802 82 98 70 95 86,250

## B. Penentuan Beasiswa Berprestasi dengan SAW
Hasil  pengelompokkan  dari K-Means lalu  diproses dengan SAW guna  untuk  mencari  siswa  yang  akan  diberi beasiswa berprestasi.
Langkah pertama adalah menentukan kriteria yang akan digunakan  dalam  proses SAW ,  dimana  terdapat  5  kriteria dan langsung ditentukan bobot sesuai dengan tingkat yang telihat pada Tabel 5.
TABEL V K RITERIA P ENERIMA B EASISWA DAN B OBOTNYA Kode Kriteria Bobot K1 Nilai rata-rata 0,25 K2 Rangking 0,20 K3 Sikap 0,15 K4 Ekstrakurikuler 0,15 K5 Prestasi akademik dan non akademik 0,25
Kriteria  nilai  rata-rata  (K1)  merupakan  kriteria  yang paling  penting  dalam  pengambilan  keputusan  pemberian beasiswa.  Harus  dikelompokkan  atribut  dan  diberikan bobot masing-masing atribut seperti pada Tabel 6.
TABEL VI A TRIBUT N ILAI R ATA -R ATA (K1) DAN B OBOT Nilai Rata-rata   Skala Nilai Bobot 91-100 5 1 81-90 4 0,8 71-80 3 0,6 51-70 2 0,5 0-50 1 0,2
Kriteria rangking siswa (K2) merupakan peringkat siswa di kelas. Rangking  memiliki 5 atribut dan masing-masing diberikan bobot seperti pada Tabel 7.
TABEL VII A TRIBUT R ANGKING (K2) DAN B OBOT Rangking Skala Nilai Bobot Sangat Tinggi 1 1 Tinggi 2-4 0,8 Menengah 5-7 0,6 Rendah 8-10 0,5 Sangat Rendah ≥11 0,2
Kriteria  sikap  (K3)  berasal  dari  nilai  sikap  siswa  yang ada  di  sekolah,  biasanya  berupa  huruf  A,B,C,D,E  yang mana didalam huruf tersebut ada nilai yang disklakan dari 5 sampai dengan 1 dan memiliki bobot masing-masingnya, seperti pada Tabel 8.
TABEL VIII A TRIBUT S IKAP (K3) DAN B OBOT Sikap Keterangan Nilai A 5 1 B 4 0,8 C 3 0,6 D 2 0,4 E 1 0,2
Kriteria  ekstrakurikuler  (K4)  juga  sama  dengan  sikap, nilainya  berupa  huruf dimana  masing-masingnya  terdapat skala nilai dan bobot seperti pada Tabel 9.
TABEL IX A TRIBUT E KSTRAKURIKULER (K4) DAN B OBOT Sikap Keterangan Nilai A 5 1 B 4 0,8 C 3 0,6 D 2 0,4 E 1 0,2
Kriteria  prestasi  akademik  dan  non  akademik  (K5) merupakan jumlah prestasi yang diperoleh oleh siswa yang dibuktikan  dalam  sertifikat  tertulis.  Terdapat  beberapa atribut dan masing-masing bobotnya pada Tabel 10.
TABEL X A TRIBUT P RESTASI A KADEMIK DAN N ON -A KADEMIK (K5) DAN B OBOT Prestasi Akademik dan Non Akademik Skala Nilai Bobot Sangat Banyak 9 ≤ 1 Banyak 6 – 8 0,75 Cukup 3 – 5 0,55 Kurang 1 – 2 0,35 Tidak Ada 0 0
Data  10  siswa  berpretasi  yang  akan  ditentukan  dengan metode SAW lengkap dengan kriteria dari  masing-masing siswa, terlihat pada Tabel 11.
TABEL XI
DATA SISWA BEPRESTASI
No NIS Rata- rata Rang king Sikap Ekskul Prestasi (K1) (K2) (K3) (K4) (K5) 1 1711 82,00 3 A B 2 2 1726 92,00 1 A A 4 3 1747 87,25 8 A B 0 4 1767 81,50 6 B A 1 5 1769 90,25 4 A A 2 6 1773 84,25 9 B A 0 7 1775 80,50 4 A A 0 8 1780 87,00 9 A A 0 9 1791 84,75 5 B B 2 10 1802 86,25 6 B B 1
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  nilai  rating kecocokan pada setiap kriteria seperti pada Tabel 12.
Dari  hasil  nilai  rating  kecocokan  diatas,  maka  dapat dibentuk tabel  rating  kecocokan sebagai  berikut, sebelum itu kita lakukan normalisasi matriks X terlebih dahulu.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  proses  normalisasi yang telah didapat dari matriks X. Dilakukan perhitungan normalisasi dari matriks X:
𝑅11 = 0,8 max(0,8; 1; 0,8; 0,8; 1; 0,8; 0,8; 0,8; 0,8; 0,8) = 0,8 1
𝑅11 = 0,8
𝑅21 = 0,8 max (0,8; 1; 0,5; 0,6; 0,8; 0,5; 0,8; 0,5; 0,6; 0,6) = 0,8 1
𝑅21 = 0,8 𝑅31 = 1 max (1; 1; 1; 0,8; 1; 0,8; 1; 1; 0,8; 0,8) = 1 1 𝑅31 = 1 𝑅41 = 0,8 max (0,8; 1; 0,8; 0,8; 1; 0,8; 0,8; 0,8; 0,8; 0,8) = 0,8 1 𝑅41 = 0,8 𝑅51 = 0,35 max (0,35; 0,55; 0; 0,35; 0,35; 0; 0; 0; 0,35; 0,35) 𝑅51 = 0,35 0,55 =  0,636 TABEL XII R ATING K ECOCOKAN
N o NIS Rata -rata Rangkin g Sika p Eksku l Prestas i (K1) (K2) (K3) (K4) (K5) 1 1711 0,8 0,8 1 0,8 0,35 2 1726 1 1 1 1 0,55 3 1747 0,8 0,5 1 0,8 0 4 1767 0,8 0,6 0,8 1 0,35 5 1769 1 0,8 1 1 0,35 6 1773 0,8 0,5 0,8 1 0 7 1775 0,8 0,8 1 1 0 8 1780 0,8 0,5 1 1 0 9 1791 0,8 0,6 0,8 0,8 0,35 10 1802 0,8 0,6 0,8 0,8 0,35
Hasil  dari  normalisasi  diatas  lalu  dimasukkan  matriks ternormalisasi  (R)  untuk  nantinya  dilanjutkkan  pencarian perangkingannya.
W = [ 0,25 ; 0,20 ;  0,15 ; 0,15 ; 0,25 ],
Pencarian perangkingan:
V1   =  (0,8)*(0,25)+(0,8)*(0,20)+(1)*(0,15)+ (0,8)*(0,15) +(0,636)*(0,25) V1   =  0,2 + 0,16 + 0,15+ 0,12 + 0,158  = 0,788 V2   =    (1)*(0,25)+(1)*(0,20)+(1)*(0,15)+
(1)*(0,15)  + (1)*(0,25)
V2   =  0,25 + 0,20 + 0,15+ 0,15 + 0,25 = 1 V3   =   (0,8)*(0,25)+(0,5)*(0,20)+(1)*(0,15)+
(0,8)*(0,15)  + (0)*(0,25)
V3   =  0,2 + 0,1+ 0,15+ 0,12 + 0 = 0,57 V4   =   (0,8)*(0,25)+(0,6)*(0,20)+(0,8)*(0,15)+
(1)*(0,15)  + (0,636)*(0,25)
V4   =  0,2 + 0,12+ 0,12+ 0,15 + 0,159 = 0,749 V5   =   (1)*(0,25)+(0,8)*(0,20)+(1)*(0,15)+ (1)*(0,15)  + (0,636)*(0,25) V5   =  0,25 + 0,16+ 0,15+ 0,15 + 0,159 = 0,869 V6   =   (0,8)*(0,25)+(0,5)*(0,20)+(0,8)*(0,15)+
(1)*(0,15)  + (0)*(0,25)
V6   =  0,2 + 0,1+ 0,12+ 0,15 + 0 = 0,57
V7   =   (0,8)*(0,25)+(0,8)*(0,20)+(1)*(0,15)+
(1)*(0,15)  + (0)*(0,25)
V7   =  0,2 + 0,16+ 0,15+ 0,15 + 0 = 0,66
V8   =   (0,8)*(0,25)+(0,5)*(0,20)+(1)*(0,15)+
(1)*(0,15)  + (0)*(0,25) V8   =  0,2 + 0,1+ 0,15+ 0,15 + 0 = 0,6
V9   =   (0,8)*(0,25)+(0,6)*(0,20)+(0,8)*(0,15)+ (0,8)*(0,15)  + (0,636)*(0,25) V9   =  0,2 + 0,12+ 0,12+ 0,12+ 0,159 = 0,719 V10  =   (0,8)*(0,25)+(0,6)*(0,20)+(0,8)*(0,15)+
(0,8)*(0,15) + (0,636)*(0,25)
V10  =  0,2 + 0,12+ 0,12+ 0,12 + 0,159 = 0,719
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  perangkingan  hasil perhitungan dapat dilihat lebih lengkapnya pada Tabel 13.
. TABEL 13 R ANGKING P ENERIMA B EASISWA Rangking NIS Nilai V Keputusan 1 1726 1 Menerima 2 1769 0,869 Menerima 3 1711 0,788 Menerima 4 1767 0,749 Menerima 5 1802 0,719 Menerima 6 1791 0,719 Menerima 7 1775 0,66 Tidak Menerima 8 1780 0,6 Tidak Menerima 9 1747 0,57 Tidak Menerima 10 1773 0,57 Tidak Menerima
Jadi, dari 10 siswa berprestasi, hanya 6 siswa yang akan menerima  beasiswa  prestasi.  Hal  ini  bisa  disesuaikan dengan kuota beasiswa yang akan diberikan oleh sekolah. Dalam  hal  ini,  kuota  beasiswa  yang  tersedia  di  sekolah hanya 6 beasiswa, maka dari proses perangkingan dengan metode SAW, maka yang akan berhak menerima beasiswa adalah  siswa  yang  menempati  rangking  1  sampai  dengan rangking 6.

## C. Implementasi Aplikasi Penentuan Beasiswa
Penelitian ini menghasilkan sistem pendukung keputusan  yang  bisa  mengelompokkan  siswa  berprestasi dan  menentukan  siswa  yang  berhak  mendapat  beasiswa prestasi tersebut.
Sistem  pendukung  keputusan  dibuat  dengan  memakai bahasa  pemrograman  PHP  dan  dibantu  dengan  basis  data MySQL. Sistem pendukung keputusan ini digunakan oleh Wakil Kesiswaan yang ada di sekolah.
Halaman utama yang bisa diakses adalah halaman Login, dimana  Wakil  Kesiswaan  harus  memasukkan  username dan password, seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman Login
Setelah  berhasil  login,  Wakil  Kesiswaan  dapat memasukkan data siswa yang mengajukan beasiswa untuk dapat  dikelompokkan  dengan  algoritma K-Means, sehingga  diperoleh  Siswa  yang  Berprestasi.  Data  siswa berprestasi yang dimasukkan dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Data Siswa Berprestasi
Setelah  proses  K-Means  selesai,  dilakukan  proses perangkingan  dengan  metode SAW ,  untuk  memperoleh siswa berprestasi yang berhak mendapat beasiswa prestasi. Hasil perangkingan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Keputusan Beasiswa Berprestasi

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  aplikasi  yang dihasilkan  dari  penelitian  ini  sudah  dilakukan  pengujian dengan metode black box untuk memeriksa fungsional dari aplikasi  yang  dihasilkan.  Pengujian  dilakukan  oleh  wakil kesiswaan SMAN 2 Payakumbuh dengan cara menjalankan aplikasi ini dan menyatakan hasil aplikasi ini sesuai dengan proses yang ada di sekolah tersebut. Wakil kesiswaan SMAN 2 Payakumbuh  juga  menyatakan pihak sekolah  akan  sangat  terbantu  jika  aplikasi  ini  bisa digunakan di SMAN 2 Payakumbuh.
Jadi,  dari  pernyataan  diatas  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  aplikasi  ini  dapat  memberi  kemudahan  bagi  pihak sekolah  dalam  pengelompokkan  siswa  yang  berprestasi dengan  menggunakan  data  mining  algoritma    K -Means yang terdiri dari nilai tugas, nilai UH, nilai UTS, dan nilai UAS  untuk  mendapatkan  nilai  Rata-Rata.  Analisis menggunakan  metode SAW dengan  kriteria  nilai  rata-rata yang dikelompokkan dalam skala nilai 1-5, rangking yang dikelompokkan  dengan  skala  sangat  tinggi,  menengah, rendah  dan  sangat  rendah,  sikap  dengan  skala  nilai  A-E, dan  ekstrakurikuler  dengan    nilai  A-E,  serta  prestasi akademik  dan  non  akademik  dengan    sangat  banyak, banyak,  cukup,  kurang  dan  tidak  ada.  Hasil  Pengolahan data  dengan  menggunakan  kedua  metode  menghasilkan keputusan Menerima dan Tidak Menerima .

## R EFERENSI
[1] M. Muslihudin and D. Hartini, “Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Untuk Penerimaan Beasiswa Di SMA PGRI 1 Talang Padang Dengan Model Fuzzy Multiple Attribute Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 4, pp. 34–40, 2017.
[2] M.  L.  Sibuea  and  A.  Safta,  “Pemetaan  Siswa  Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring,” JURTEKSI , vol. 4, no. 1, pp. 85–92, 2017.
[3] T. Susilowati, S. Suyono, and E. S. Suranti, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Pada SMAN 1  Bangunrejo  Menggunakan  Metode  SAW,”  in Seminar Nasional Inovasi Teknologi , 2017, vol. 1, no. 1, pp. 151–158.
[4] D. Rahmawati, A. B. Setiawan, and F. R. Hariri, “ANALISA PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES DENGAN  LAPLACIAN  DAN  K-NEAREST  NEIGHTBOR (K-NN) PADA SELEKSI PENERIMA BEASISWA.”
[5] R. Gunawan, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi  Siswa  Berdasarkan  Status  Sosial  Dan  Kedisiplinan Pada Smk Bayu  Pertiwi Menggunakan Metode Regresi  Linier Berganda,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan Komputer) , vol. 17, no. 2, pp. 175–183, 2018.
[6] N.  Butarbutar,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhun, “Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means
Dalam Pengelompokan Data Siswa Berdasarkan Prestasi Nilai Akademik  Siswa,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 46–55, 2017.
[7]
H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,” JEPIN  (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 62–66, 2019.
[8] E. Prasetyo, “Data Mining konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB,” Yogyakarta Andi , 2012.
[9] D. E. Putri, “Metode Non Hierarchy Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan  Tingkat  Kelarisan  Barang  (Studi  Kasus: Koperasi Keluarga Besar Semen Padang),” Pros. Senat. , vol. 1,
2015.
[10] S.  Eniyati,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan Keputusan  untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW (Simple Additive Weighting),” Dinamik , vol. 16, no. 2, 2011.
[11] A.  Topadang  and  T.  R.  Tulili,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SISWA  BERPRESTASI  DI JEMAAT  MORIA  SAMARINDA  SEBERANG  DENGAN METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGTHTING,” J.  Sains Terap. Teknol. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 5–9, 2019.
[12] F. Frieyadie and others, “Penggunaan Metode Simple Additive Weighting  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Beasiswa  untuk Siswa Berprestasi,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. Dan Teknol. Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2017.
[13] N.  Jannah  and  T.  Yulianto,  “Mengelompokkan  Siswa Berprestasi Akademik dengan Menggunakan Metode K Means Kelas VII MTs Hidayatul Mubtadi’in Pancoran Kadur,” Zeta- Math J. , vol. 2, no. 2, pp. 41–45, 2016.
[14] J.  Irjaya  Kartika,  E.  Santoso,  and  Sutrisno,  “Penentuan  Siswa Berprestasi  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan Weighted  Product (Studi  Kasus: SMP Negeri 3 Mejayan),” J.
Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  2548,  p.  964X, 2017.
[15] J.  Parhusip,  D.  O.  Enny,  and  T.  R.  Jekwoso,  “APLIKASI SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SISWA BERPRESTASI DI SMP NEGERI-8 PALANGKA RAYA,” J. Inform. , vol. 17, no. 1, pp. 32–48, 2017.
[16] B.  Basri,  “METODE  WEIGHTD  PRODUCT  (WP)  DALAM SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN BEASISWA  PRESTASI,” J.  INSYPRO  (Information  Syst. Process. , vol. 2, no. 1, 2017.