Penerapan K-Means Clustering Untuk Penentuan Klasterisasi

## Beasiswa Bidikmisi Mahasiswa
Agustin Ely Rahayu 1,* , Khoiril Hikmah 2 , Nanik Yustia Ningsih 3 , Abd. Charis Fauzan 4
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
1 agustinely25@gmail.com; 2 avp.khoir@gmail.com; 3 nanikyustia1999@gmail.com; 4 abdcharis@unublitar.ac.id * corresponding author

## PENDAHULUAN
Beasiswa  bidikmisi  adalah  bantuan  dari  pemerintah  diperuntukan  mahasiswa  yang berasal dari kelangan yang kurang mampu agar tetap bisa melanjutkan ke perguruan tinggi. Beasiswa  ini  disalurkan  melalui  perguruan  tinggi  di  bawah  Kementerian  Pendidikan  dan Budaya  (Mendikbud).  Seleksi  pendaftar  beasiswa  bidikmisi  dilakukan  saat  proses penerimaan  mahasiswa  baru  oleh  perguruan  tinggi  yang  ditunjuk  oleh  Mendikbud. Penyaluran beasiswa bidikmisi pada mahasiswa baru ini juga harus memperhatikan syarat- syarat tertentu sebelum di berikan kepada mahasiswa yang bersangkutan [1]. Syarat  yang harus dipenuhi seperti penghasilan orang tua, kondisi rumah, jumlah tanggungan orang tua, dan prestasi mahasiswa di bidang akademik. Mahasiswa lama bisa mengikuti pendaftaran beasiswa  bidikmisi  dengan  syarat  yang  ada  dengan  tambahan  IPK  yang  minimal  3.00. Algoritma  K-Means  adalah  salah  satu  cara  untuk  meclustering  data  dan  membagi  data yang ada untuk membentuk cluster. Algoritma ini membagi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakter yang sama diclusterkan ke dalam satu cluster yang sama [2]. Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jaroji,  Danuri,  &  Putra  [3]  yaitu  menerapkan Algoritma  K-means  untuk  menentukan  calon  penerima  Beasiswa  Bidikmisi  dari  hasil clustering  mahasiswa  yang  sangat  layak,  layak,  dipertimbangkan  dan  kurang  layak  untuk menerima  beasiswa  ini  dipertimbangakan  4  syarat  yaitu  keadaan  rumah,  jumlah tangunggan, prestasi di bidang akademik, penghasilan orang tua.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rismawan  &  Kusumadewi  [4]  yaitu  menerapkan Algoritma  k-means  untuk  menggelompokkan  data  berdasarkan  status  gizi  dan  ukuran tubuhnya  dengan  mengunakan  parameter  bentuk  badannya  sendiri,  sehingga  seseorang tersebut bisa mengontrol berat badan supaya terus dalam keaadan yang ideal [5]. Penelitian menggunakan Algoritma K-means juga digunakan untuk mengkasterisasi data pengusulan beasiswa Bantuan Belajar Mahasiswa (BBM) yang dibagi menjadi 3 centroid yaitu berhak
A R T I K E L I N F O

## A B S T R A K

## Article history
Diterima: 27 Oktober 2019 Direvisi: 15 November 2019 Diterbitkan: 30 Desember 2019 Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu    menentukan  centroid  calon beasiswa  sehingga  dapat  memberikan    pengusulan  dalam  kelompok sangat layak, layak, dipertimbangkan, dan kurang layak untuk menerima beasiswa  bidikmisi  dengan  6  syarat.  Penelitian  ini  menggunakan sebanyak  25  data  sintetis  menggunakan  algoritma  K-Means  yang mampu  membantu  mengklarifikasi  mahasiswa,  untuk  dipertimbangkan atu  tidak  layak  untuk  menerima  beasiswa  bidikmisi.  Jadi,  dengan adanya penelitian ini, membatu mengelompokkan penyaluran bidikmisi kepada mahasiswa dengan syarat seperti penghasilan orang tua, keadaan rumah,  jumlah  tanggungan  orang  tua,  dan  prestasi  mahasiswa  dalam bidang akademik.
Keywords
K-Means, Bidikmisi, Clustering
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 82-86
menerima,  dengan  pertimbangan,  dan  tidak  berhak  menerima  beasiswa  bidikmisi  [6]. Tujuan dari penelitian ini menggunakan algoritma K-means untuk membantu menghitung nilai  kemurniannya  dari  hasil  clustering  yang  dilakukan.  Tujuan  dari  penelutian  ini dilakukan untuk membantu klasterisasi pengusulan mahasiswa yang layak dan tidak layak untuk  menerima  beasiswa  dengan  4  syarat  yaitu  penghasilan  orang  tua,  keadaan  rumah, jumlah  tanggungan,  dan  prestasi  mahasiswa  di  bidang  akademik.  Dan  untuk mempermudah melihat hasil nilai kemurniannya dari hasil clustering tersebut.

## METODE
Pengelompokkan  data  mahasiswa  menggunakan  Algoritma K-Means ,  terdiri  dari indeks  prestasi  kumulatif  (IPK)  mahasiswa,  pendapatan  orang  tua,  jumlah  kehadiran,  dan jarak  tempuh  mahasiswa.  Penelitian  ini  menggunakan  data  buatan  mahasiswa.  Algoritma K-Means merupakan  algoritma  yang  mengelompokkam  data  ke  dalam cluster  –  cluster sehingga data yang memiliki karakter yang sama berada pada cluster yang sama dan data yang  memiliki  ketidaksamaan  berada  pada  cluster  yang  lain  [7],  cara  pengelompokkan menggunakan k-mean yaitu :
1. Menentukan  banyaknya  cluster  yang  dibentuk  ada  4  cluster (k=4).  Penentuan cluster  harus lebih kecil dari pada banyaknya data (k<n).
2. Menentukan  nilai  secara  manual  atau  random  untuk  pusat cluster awal  sebanyak cluster yang ditentukan.
3. Untuk  menghitung  jarak  data  dengan centroid menggunakan  rumus Euclidiean Distance. Persamaan 1 Euclidian Distance. [8]
(1)
4. Mengecek setiap data berdasarkan kedekatannya dengan jarak terkecil [9].
5. Centroid baru dihitung dengan menghitung nilai rata-rata data pada setiap cluster .
6. Melakukan  perulangan.  Jika  perhitugan  iterasi  baru  berbeda  dengan  iterasi sebelumnya,  maka  proses  dilanjutkan  ke  langkah  perulangan  selanjutnya.  Namun jika  iterasi  yang  baru  dihitung  sama  dengan  iterasi  sebelumnya,  maka  proses clustering selesai. Maka nilai pusat cluster (µj) pada iterasi terakhir akan digunakan sebagai parameter untuk menentukan klasifikasi data [10].

## PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  pengujian  yang  digunakan  berupa  data  calon  beasiswa  bidikmisi yang  menggunakan  data  sintetik  dengan  komponen  penyusun  data  sebagai  adalah mempunyai  6  atribut  yaitu  nis,  nama,  IPK  ,  jarak  tempuh,  kehadiran  mahasiswa,  dan pendapatan  orang  tua.  Jumlah instance adalah  25.  Perhitungan clustering mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Menentukan mahasiswa yang mendapatkan beasiswa. Jumlah kelompok ditetapkan berdasarkan pengusulan hasil seleksi beasiswa bidikmisi yaitu IPK mahasiwa, jarak tempuh  mahasiswa,  jumlah  kehadiran,  dan  pendapatan  orang  tua.  Oleh  karena  itu jumlah kelompok yang ditetapkan adalah 4 kelompok.
2. Inisialisasi pusat cluster ( centroid ) secara random.
Tabel 1. Tabel Pusat Clustering
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 82-86
NIS NAMA Ipk Mahasiswa Jarak Tempuh Jumlah Pendapatan Mahasiswa (Km) Kehadiran Orang Tua (Jt) 1755201001 Binti Masruroh 2.98 2 90 3 1755201002 Biyada Cyntia Irjayani 3.53 8 86 2 1755201003 Faizin Choirul Umam 3.03 7 79 1 1755201004 Heru Setiawan 3.18 6 84 2 1755201005 Ilham Kurniawan 2.73 7 77 1 1755201006 Indro Cahyo Wibowo 2.9 8 85 2 1755201007 Kharisma Sabbihatul 2.9 2 83 2 1755201008 Masyukur 2.95 9 76 2 1755201009 Nanik Yustia Ningsih 3.38 1 82 2 1755201010 Agustin Ely Rahayu 3.48 12 92 1 1755201011 Moh. Arif Rofiqi 3.63 15 83 1 1755201012 Muhammad Alwi Zamzami 3.33 15 82 3 1755201013 Nashihatus Sholihah 3.08 15 85 2 1755201014 Riska Fitri Alifah 3.16 16 89 3 1755201015 Ulfa Suzana Inda 2.95 13 88 2 1755201016 Egy Nadya 2.9 4 78 1 1755201017 Imam Baihaqi 3.38 4 76 1 1755201018 Winda Puji Larasati 2.83 4 73 3 1755201019 Naela Nur Choiriyiah 3.73 8 88 2 1755201020 Gunawan 3.18 2 88 1 1755201021 Fiqih Ainul  Qabib 3.48 2 88 1 1755201022 Dhinar Syarifudin 3 4 85 2 1755201023 Mujarotin Pratiwi 3.83 7 91 3 1755201024 Ilham Al Ma'arif 3.48 6 92 2 1755201025 Mistina Dia Rohmah 3.23 7 91 2
Pada  Tabel  1  menunjukkan  jumlah  kelompok ditetapkan  berdasarkan  pengusulam  hasil seleksi  beasiswa  bidikmisi  yaitu  IPK  mahasiwa,  jarak  tempuh  mahasiswa,  jumlah kehadiran,  dan  pendapatan  orang  tua.  Yang  nantinya    jumlah  kelompok yang  ditetapkan adalah 4 kelompok.

## Penentuan pusat awal
cluster
Tabel 2. Tabel Iterasi 1
Menentukan titik pusat clustering
Tabel.3 Tabel Perhitungan Jarak Pusat Clustering
NIS NAMA IPK Jarak tempuh Jumlah Pendapatan C1 C2 C3 C4 CLUSTER Mahasiswa (km) Kehadiran Orang tua (jt) 1755201001 Binti Masruroh 2.98 2 90 3 12.33 8.13 14.91 5.17 4 1755201002 Biyada Cyntia I 3.53 8 86 2 9.02 8.06 7.68 5.20 4 1755201003 Faizin Choirul 3.03 7 79 1 3.16 6.79 8.96 12.19 1 1755201004 Heru Setiawan 3.18 6 84 2 6.41 5.39 9.12 7.17 2 1755201005 Ilham K 2.73 7 77 1 3.17 7.90 10.04 14.18 1
Tabel  2  menunjukkan  penentuan  pusat  awal cluster .  Disini  kita  membagi  menjadi  4 cluster . Pada Tabel 3, Perhitungan jarak pusat cluster , yang mana pada cluster yang paling tinggi  nilainya  yiutu cluster yang  dipilih.  Tabel  4 menjelaskan  dalam  perhitungan  c1 berjumlah  6  dengan  melihat  data  dari  perhitungan  jarak  pusat cluster c1.  Dalam perhitungan  c2  berjumlah  6  dengan  melihat  data  dari  perhitungan  jarak  pusat cluster c2. Dalam  perhitungan  c3  berjumlah  9  dengan  melihat  data  dari  perhitungan  jarak  pusat cluster c3. Dalam perhitungan c4 berjumlah 4 dengan melihat data dari perhitungan jarak pusat cluster c4.  Tabel  5  menjelaskan  tetang  hasil  iterasi  yang  kedua  yang  menentukan hasil cluster dan  berhenti  di  iterasi  ke  2  karena  perhitungan  jarak  pusat  sudah  tidak berubah.
Tabel 4. Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Tabel 5. Tabel Iterasi 2

## KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  Algoritma  K-Means  bisa  membantu mengklasterisasi  calon  penerima  beasiswa  dalam  4  cluester  yaitu  sangat  layak,  kurang layak,  dipertimbangkan,  dan  tidak  layak  menerima  beasiswa  bidikmisi.  Hasil  klasterisasi hanya  merupakan  pengusulan  untuk  mengambil  keputusan  dan  bukan  sebagai  keputusan akhir penerima beasiswa bidikmisi mahasiswa.
1755201006 Indro Cahyo W 2.9 8 85 2 8.12 7.63 7.38 6.23 4 1755201007 Kharisma S 2.9 2 83 2 5.48 1.49 13.06 9.53 2 1755201008 Masyukur 2.95 9 76 2 5.48 10.01 9.30 15.19 1 1755201009 Nanik Yustia N 3.38 1 82 2 5.12 0.00 14.07 10.87 2 1755201010 Agustin Ely R 3.48 12 92 1 16.13 14.90 9.49 5.49 4 1755201011 Moh. Arif R 3.63 15 83 1 12.11 14.07 0.00 11.49 3 1755201012 Muhammad A 3.33 15 82 3 11.88 14.04 2.26 12.05 3 1755201013 Nashihatus S 3.08 15 85 2 13.08 14.32 2.30 10.08 3 1755201014 Riska Fitri A 3.16 16 89 3 16.40 16.58 6.42 9.24 3 1755201015 Ulfa Suzana I 2.95 13 88 2 13.49 13.42 5.52 6.84 3 1755201016 Egy Nadya 2.9 4 78 1 0.00 5.12 12.11 13.52 1 1755201017 Imam Baihaqi 3.38 4 76 1 2.06 6.78 13.04 15.43 1 1755201018 Winda Puji 2.83 4 73 3 5.39 9.56 15.02 18.28 1 1755201019 Naela Nur 3.73 8 88 2 10.85 9.23 8.66 3.32 4 1755201020 Gunawan 3.18 2 88 1 10.20 6.17 13.94 6.20 2 1755201021 Fiqih Ainul 3.48 2 88 1 10.21 6.17 13.93 6.17 2 1755201022 Dhinar S 3 4 85 2 7.07 4.26 11.24 6.83 2 1755201023 Mujarotin P 3.83 7 91 3 13.52 10.87 11.49 0.00 4 1755201024 Ilham Al Ma'arif 3.48 6 92 2 14.19 11.18 12.77 1.77 4

## REFERENSI
[1] J. Jaroji, D. Danuri, and F. P. Putra, “K-MEANS UNTUK MENENTUKAN CALON PENERIMA BEASISWA BIDIK MISI DI POLBENG,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , 2016.
[2] R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform. , 2018.
[3] A. Bastian et al. , “Penerapan Algoritma,” Jsi.Cs.Ui.Ac.Id , 2009.
[4] T. Rismawan and D. S. Kusumadewi, “Aplikasi K-Means Untuk Pengelompokkan Mahasiswa Berdasarkan Nilai Body Mass Index (Bmi) & Ukuran Kerangka,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , 2008.
[5] T. Rismawan, “Aplikasi K-Means Untuk Pengelompokkan Mahasiswa,” Apilkasi K-Means Untuk Pengelompokan Mhs. Berdasarkan Nilai Body Mass Ukuran Kerangka , 2008.
[6] mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , 2015.
[7] A. E. Wicaksono, “Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokan Peserta Didik di Sekolah untuk Memprediksi Calon Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus SMA N 6 Bekasi),” Jur. Tek. Inform. Univ. Gunadarma , 2016.
[8] Ediyanto, M. N. Mara, and N. Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metod K- Means Cluster Analysis,” Bul. Ilm. , 2013.
[9] N. Fitria Hastuti, “Pemanfaatan metode k-means clustering dalam penentuan penerima beasiswa,” Skripsi , 2013.
[10] A. Sani, “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Perusahaan,” J. Ilm. Teknol. Inf. , 2018.