## PENGELOMPOKAN SISWA DALAM MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN PRESTASI AKADEMIK DENGAN ALGORITMA K-MEANS
Zulham 1 , Buyung Solihin Hasugian 2
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Dharmawangsa
Email : zulham@dharmawangsa.ac.id 1 , buyung@dharmawangsa.ac.id 2
RINGKASAN - Beasiswa  merupakan  bantuan  yang  diberikan  kepada seseorang  dengan  tujuan  dipergunakan  untuk  menjalani Pendidikan  sehingga dengan begitu pendidikan orang tersebut bisa selesai sesuai  waktu yang telah ditentukan.  Pemberian  beasiswa  biasanya  dilaksanakan  berbagai  Lembaga baik  negeri  maupun  swasta  berdasarkan  prestasi  yang  diraih  oleh  orang tersebut.  Untuk  mempermudah  dalam  proses  penentuan  penerima  beasiswa yang  berprestasi  maka  dibuatlah  sebuah  program  Data  mining.  Data  mining merupakan  sistem  yang  berguna  dalam  membantu  user  dalam  menentukan sebuah  penetuan  berdasarkan  data  dengan  proses  yang  sistematis.  Data mining  biasanya  digunakan  untuk  menentukan  suatu  hal  yang  memiliki banyak   data. Dalam   penyelesaian   masalah   terkait   penentuan penerima beasiswa siswa berprestasi, metode yang digunakan adalah metode K-Means. Metode K-Means ini juga memiliki perhitungan yang mudah dipahami.

## Kata Kunci: Data Mining, K-Means, Algoritma, Beasiswa.

## PENDAHULUAN
Beasiswa  merupakan  bantuan  yang  diberikan  kepada  seseorang dengan  tujuan  dipergunakan  untuk  menjalani  Pendidikan  sehingga  dengan begitu  pendidikan  orang  tersebut  bisa  selesai  sesuai  waktu  yang  telah ditentukan.  Pembagian  beasiswa  dilakukan  oleh  beberapa  lembaga  untuk membantu  seseorang  yang  kurang  mampu  ataupun  berprestasi  selama menempuh  studinya.  Beasiswa  ini  diberikan  bertujuan  agar  meringankan beban  yang  dijani  oleh  orang  tersebut.  Pemberian  beasiswa  dapat dikategorikan  pada  pemberian  berdasarkan  prestasi  ataupun  pemberian karena keadaan ekonomi.
SMK  Negeri  1  Lubuk  Pakam  merupakan  sekolah  yang  berada  di Sumatera  Utara  yang  mana  sekolah  tersebut  selalu  memberikan  beasiswa
kepada  calon  siswanya  baik  yang  berprestasi  maupun  karena  alasan ekonomi.  Pada  prosesnya  sekolah  tersebut  mengalami  kesulitan  dalam menentukan  calon  penerima  beasiswa  setiap  tahunnya.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan solusi agar kedepannya SMK Negeri 1 Lubuk Pakam bisa menentukan dan  mengelompokkan calon  siswa  mana saja yang akan diberikan beasiswa sesuai dengan kriteria yang telah diinginkan.
Dengan  teknik  data  mining  dimana  menggunakan  algoritma  K-Means dianggap  paling  sesuai  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Adapun algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  yang  dapat  membuat cluster sesuai  dengan  kategori  yang  diinginkan  khususnya  jika  terdapat  kemiripan data yang diperoleh.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakah  cara  atau  langkah  yang  harus  dilakukan untuk  mengumpulkan  suatu  informasi  yang  berisikan  data  yang  kita  peroleh dari seorang pakar atau ahli dalam bidangnya.

## 1. Data Collecting
Dalam        teknik        pengumpulan        data        terdapat  beberapa  yang dilakukan di antaranya yaitu sebagai berikut:
a. Observasi  adalah  teknik  pengumpulan  data  dengan  melakukan tinjauan langsung ketempat dimana kita melakukan penelitian.
b. Wawancara merupakan cara dimana kita dapat memperoleh sebuah informasi  secara  rinci,  langsung,  mendalam,  tidak  terstruktur,  dan individu untuk menghasilkan sebuah informasi yang akurat .
Tabel 1
Data Primer

## 2. Studi Literatur
Dalam   studi   literatur, penulis mendapatkan referensi dari berbagai jurnal yang ada baik nasional maupun internasional.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
1. Metode Pengembangan Sistem
Dalam  merancang  sistem  ini  khususnya software penulis  mengadopsi beberapa metode diantaranya algoritma waterfall atau algoritma air terjun.
2. Algoritma Sistem
Algoritma  sistem  merupakan  salah  satu  urutan  maupun  langkah-langkah cara  pembuatan  sistem  sehingga  memberikan  intruksi  luaran  yang diinginkan berdasarkan ide atau masukan yang diberikan.
3. Penerapan Metode K-Means
Berikut    ini    adalah    perhitungan    metode K-Means untuk mendapatkan penerima  beasiswa.  Tahap  ini  dilakukan  penerapan  algoritma  K-means dengan rumus:
Penerapan  jumlah  cluster  (K)  yaitu  3 cluster ,  Setelah  menetapkan  jumlah cluster ,  Tentukan  titik  pusat  awal cluster (Centroid),  Berikut  ini  titik Centroid yang telah dipilih:
Tabel 2 Centroid Awal Centroid Inisialisasi Nilai Rata-rata Jumlah Nilai Jumlah Nilai Praktek Keadaan Centroid 1 S1 90,35 2349 2349 Tinggi Centroid 2 S29 85,58 2225 2225 Sedang Centroid 3 S23 82,38 2142 2142 Rendah
Hitung jarak data ke Centroid menggunakan rumus Euclidean , data tersebut akan  ditetapkan  sebagai  anggota  dari cluster terdekatnya.  Menghitung distance (jarak)  antara  variabel  dari  setiap  sampel  data  dengan Centroid yaitu:
Dengan Centroid S1 (90,35;2349;2349) Jarak antara S1 dengan titik S1 = √(∑_(i=1)^n (Xi-Yi)^2 ) =√((90,35-90,35)^2+(2349-2349) ^2+ (2349- 2349)^2) = 0,00 Dengan Centroid S29 (85,58;2225;2225) Jarak antara S1 dengan titik S29 = √(∑_(i=1)^n (Xi-Yi)^2 ) = √((90,35-85,58)^2+(2349-2225)^2+(2349-2225)^2) = 15.398,75 Dengan Centroid S23 (82,38;2142;2142) Jarak antara S1 dengan titik S23 = √(∑_(i=1)^n(Xi-Yi)^2 ) = √((90,35-82,38)^2+(2349-2142)^2+(2349-2142)^2) = 42.912,52
Tabel 3 Literasi 1
Dari tabel 3 di dapat keanggotaan sebagai berikut:
-  C1 = {S1,S17,S34,S50}
-  C2 = {S2,S3,S5, S6,S7,S8, S9,S10,S11, S12,S13,S14, S15,S16,S18,S19,S20,S21,S22,S24,S25,S26,S27,S28,S30,S31,S32,S33,S35 ,S36,S38,S39,S40,S41,S42,S43,S44,S45,S46,S47,S48,S49}
- C3 = {S4,S29,S23,S37}
Keterangan:
BCV: Between Cluster Variation
WCV: Within Cluster Variation
Pada langkah ini dihitung pula rasio besaran BCV dan WCV:
Karena Centroid m1= (90,35;2349;2349), m2= (85,58;2225;2225), m3= (82,38;2142;2142)
d(m1,m2) =  √((90,35-85,58)^2+(2349- 2225)^2+(2349-2225)^2 ) = 15.398,75 d(m1,m3)= √((90,35-82,38)^2+(2349-2142)^2+(2349-2142)^2 ) = 42.912,52 d(m2,m3) =√((85,58-82,38)^2+(2225-2142)^2+(2349-2142)^2 )= 6.899,24
BCV  = d(m1,m2) + d(m1,m3) +d(m2,m3) = 65.210,51
WCV  =  adalah  memilih  jumlah  jarak  terkecil  di  pangkat  dua  antara  data dengan centroid pada masing-masing cluster = 6.899,24
Sehingga Besar Rasio =  BCV/WCV  = 65.210,51/6.899,24 = 9,45 Lakukan pembaruan Centroid dari  hasil cluster seperti berikut:
-  C1 = rata-rata {S1,S17,S34,S50} = (89,90; 2337) - C2 = rata-rata {S2,S3,S5, S6,S7,S8, S9,S10,S11, S12,S13,S14,S15,S16,S18,S19,S20,S21,S22,S24,S25,S26,S27,S28,S30,S31 ,S32,S33,S35,S36,S38,S39,S40,S41,S42,S43,S44,S45,S46,S47,S48,S49}= (85,84;2232) - C3 = rata-rata {S4,S29,S23,S37} = (83,80;2179)
Nilai  Centroid  akan  berubah  dari  nilai  centroid  sebelumnya,  maka selanjutnya algoritma dilanjutkan ketahap selanjutnya.
Kemudian  hitunglah  literasi  2  sama  seperti  pada  literasi  1  sehingga mendapatkan nilai rasio yang sama dengan nilai rasio yang sebelumnya. Dibawah  ini  adalah  perhitungannya  literasi  kedua.  Rumusnya  adalah Euclidian=√(∑_(i=1)^n (Xi-Yi)^2 )
Objek V1
Dengan Centroid M1 (89,90; 2337;2337)
- Jarak antara S1 dengan titik M1 = √(∑_(i=1)^n(Xi-Yi)^2 )
=√((90,35-89,90) ^2+(2349-2337)^2+(2349-2337)^2) = 132,45
Dengan Centroid M2 (85,84; 2232;2232)
- Jarak antara S1 dengan titik M2 = √(∑_(i=1)^n (Xi-Yi)^2
=√((90,35-85,84)^2+(2349-2232)^2+(2349-2232)^2) = 13.700,88
Dengan Centroid M3 (83,80; 2179;2179)
- Jarak antara S1 dengan titik M3 = √(∑_(i=1)^n(Xi-Yi)^2 ) = √((90,35-83,80)^2+(2349-2179)^2+(2349- 2179)^2) = 28,942,75
Lakukan proses perhitungan yang sama sampai dengan objek ke 50 adapun hasil dari perhitungan literasi 2 dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4 Literasi 2
Dari tabel 4 didapat keanggotaan sebagai berikut:
- C1 = {S1,S17, S20,S34,S50}
- C2 = {S2,S3,S5,S6,S7,S8,S10,S11,S12,S14,S15,S16,S19,S21,S22,S24,S27,S28,
S30,S31,S32,S33,S35,S36,S38,S39,S40,S41,S43,S44,S45,S47,S48,S49} - C3 ={S4,S9,S13,S18,S23,S25,S26,37,42,46}
Tabel 5
Literasi 3
Dari tabel 5 di dapat keanggotaan sebagai berikut:
-  C1 = {S1,S17, S20, S34, S50} - C2 = {S2,S3,S5,S6,S7,S8,S10,S11,S12,S14,S15,S16, S19,S21,S22,S24,S27,S28,S30,
S31,S32,S33,S35,S36,S38.S39.S40.S41,S43,S44,S45,S47,S48,S49} -  C3 = {S4,S9,S13,S18,S23,S25,S26,S37,S42,S46}
Setelah dilakukan sebanyak 3 iterasi dan nilai Centroid nya  sama dari  nilai centroid sebelumnya  yaitu centroid 2,  maka  hasil  akhirnya  adalah  sebagai berikut:
Tabel 6 Pengelompokkan Hasil Cluster
Tabel 7 Hasil Kategori Tinggi Tabel 8 Hasil Kategori Sedang Tabel 9 Hasil Kategori Rendah
Maka dari hasil clustering diatas didapatkan kesimpulan yaitu yang berhak untuk  mendapatkan  beasiswa  adalah  siswa  yang  memiliki clustering
tertinggi  yaitu  Adam  Syahputra,  Mhd  Duta  Riansyah,  Muhammad  Ridho Siregar, Billy Hendrawan, dan Udin Darwansyah.

## SIMPULAN
Dari hasil penelitian ini maka dapat disimpukan sebagai berikut:
1. Untuk  mendesain  sistem  pada  penelitian  ini,  didapatkan  bahwasannya system  yang  dirancang  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam  menentukan kelayakan penerima beasiswa.
2. Data  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  ini  adalah  data  yang  didapat dari hasil observasi di Sekolah yang bersangkutan.
3. Untuk  membangun  system  yang  baik,  digunakan  sebuah  metode  yaitu metode  K-Means  dalam  penyelesaian  masalah  dalam  menentukan kelayakan penerima beasiswa.
4. Sistem yang dibangun sudah layak digunakan pada kantor sekolah yang bersangkutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Asroni  and  R.  Adrian. Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang . J. Ilm. Semesta Tek., vol. 18, no. 1, pp. 76– 82, 2015.
G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita. Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan . J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17– 24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
H.  Irsyad  and  M.  R.  Pribadi. Implementasi  Text  Mining  Dalam  Pengelompokan  Data Tweet Pertanian Indonesia Dengan K-Means. KURAWAL J. Teknol. Inf. dan Ind.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  164–172,  2020,  [Online].  Available: https://t.co/FXtzMcbdHp.
H. Priyatman, F. Sajid, and D. Haldivany. Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering  untuk  Memprediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa .  J.  Edukasi  dan
Penelit. Inform., vol. 5, no. 1, p. 62, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
A.  H.  Nasyuha,  Zulham,  I.  Jang  Cik,  M.  Amin,  S.  Candra  Setia,  and  D.  Siregar. An
Integrated  Multi  Criteria  Decision  Making  Method  for  Fashion  Selection .  J.
Phys. Conf. Ser., vol. 1424, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1424/1/012030. Sugiono,  S.  Nurdiani,  S.  Linawati,  R.  A.  Safitri,  and  E.  P.  Saputra.  “ Pengelompokan Perilaku Mahasiswa Pada Perkuliahan E-Learning dengan K-Means Clustering . J. Kaji. Ilm., vol. 19, no. 2, pp. 126–133, 2019.
D. Triyansyah and D. Fitrianah. Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing . J. Telekomun. dan Komput., vol. 8, no. 3, p. 163, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
R. S. and N. Tes. Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru . J. Lentera Ict, vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.
R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah. Analisis  K-Means  Clustering pada Data Sepeda Motor . INFORMAL Informatics J., vol. 5, no. 1, p. 10, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E.  Handayani. Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K- Means Clustering . J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
R. A. Indraputra and R. Fitriana. K-Means Clustering Data COVID-19. J. Tek. Ind., vol. 10, no. 3, p. 3, 2020.
H.  Sy,  Rismayani,  and  A.  Syam. Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Pengelompokan Penyebaran Diare Di Kota Makassar . SISITI  Semin. Ilm. Sist.
Inf. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 73–82, 2019.