## Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering  untuk Mengetahui Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia Provinsi Riau
Mentari Aulia Putri 1 , Alwis Nazir 2 , Lestari Handayani 3 , Iis Afrianty 4 1,2,3,4 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Pekanbaru, Indonesia.
E-mail : 1 11950121717@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 lestari.handayani@uin-suska.ac.id,
4 iis.afriaty@uin-suska.ac.id
Abstrak . Beasiswa  Bank  Indonesia  merupakan  bentuk  dukungan  finansial  yang  diberikan  Bank  Indonesia untuk para mahasiswa di Perguruan Tinggi Negeri dan Swasta terpilih. Melihat data penerima yang diperoleh sejak tiga tahun terakhir yakni 2020, 2021 dan 2022, perlu dilakukan pencarian pola karakteristik penerima beasiswa Bank Indonesia dikarenakan pihak Bank Indonesia belum memiliki pola.  Metode yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  data  mining  yang  menggunakan  algoritma  K-Medoids  dan  aplikasi rapidminer.  Data  diperoleh  bersumber  dari  Humas Bank Indonesia  berupa  data  penerima  beasiswa tahun 2020,2021, dan 2022. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu IPK, Program Studi, dan Semester. Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  pada  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Dumai  penerima  beasiswa  didominasi  oleh mahasiswa  Teknik  Informatika.  Pada  UIN  Suska  Riau,  penerima  beasiswa  didominasi  oleh  mahasiswa program  studi  Ilmu  Komunikasi  dan  Fakultas  Pertanian  Peternakan  semester  7.  Pada  Universitas  Riau penerima beasiswa didominasi oleh mahasiswa dari Fakultas Ilmu Sosial dan Politik, Fakultas Ekonomi dan bisnis, program studi Pendidikan Ekonomi, Program Studi Ilmu Hukum semester 7. Pada Universitas Lancang Kuning  didominasi  oleh  mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  sesmeter  7.  Pada  Universitas Muhammadiyah Riau beasiswa ini didominasi oleh mahasiswa Program Studi Sistem Informasi semester 7. Kemudian  juga  dapat  dilihat  bahwa  mahasiswa  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia  di  tiap  Universitas didominasi oleh mahasiswa yang memiliki IPK besar dari  3.5.
Kata Kunci : Beasiswa, Data Mining, K-Medoid, Pola.
Abstract. Bank Indonesia Scholarships are a form of financial support provided by Bank Indonesia for students at selected State and Private Universities. Looking at the beneficiary data obtained for the last three years, namely  2020,  2021  and  2022,  it ’ s  necessary  to  look  for  patterns  in  the  characteristics  of  Bank  Indonesia scholarship recipients because Bank Indonesia does not yet have a pattern. The method used in this study is a data mining method that uses the K-Medoids algorithm and the rapidminer application. The data was obtained from Bank Indonesia Public Relations in the form of data on scholarship recipients for 2020, 2021, and 2022. The variables used in this study were GPA, Study Program, and Semester. The results of this study are that at the Dumai College of Technology, scholarship recipients are dominated by Informatics Engineering students. At UIN Suska Riau, scholarship recipients are dominated by Communication Sciences study program and the Faculty  of  Agriculture  and  Animal  Husbandry  semester  7.  At  Riau  University  scholarship  recipients  are dominated by students from the Faculty of Social and Political Sciences, Faculty of Economics and Business, Economics Education study program, 7th semester Law Study Program. At Lancang Kuning University it was dominated  by  7th  semester  students  of  the  Faculty  of  Economics  and  Business.  At  Muhammadiyah  Riau University this scholarship was dominated by Systems Study Program students Semester 7 information. Then it can also be seen that students receiving Bank Indonesia scholarships at each university are dominated by students who have a large GPA of 3.5.
Keyword : Schoolarsip, Data Mining, K-Medoid, Pattern.

## PENDAHULUAN
Dunia  Pendidikan  saat  ini  terkhusus  di  perguruan  tinggi,  sangat  banyak  beasiswa  yang diberikan untuk mahasiswa [1]. Beasiswa adalah salah satu bentuk bantuan keuangan yang berasal dari  berbagai  sumber.  Diantaranya  dari  pemerintahan,  perusahaan  swasta,  perguruan  tinggi,  serta Lembaga-lembaga dengan tujuan untuk membantu kelangsungan pendidikan yang ditempuh [2]–[5].
Dukungan  finansial  tersebut  diberikan  menurut  klasifikasi,  kualitas,  dan  kompetensi  si  penerima beasiswa [4].  Salah satu dari banyaknya beasiswa tersebut ialah beasiswa Bank Indonesia.
Beasiswa  Bank  Indonesia  merupakan  bentuk  dukungan  finansial  yang  diberikan  Bank Indonesia  untuk  para  mahasiswa di  Perguruan Tinggi  Negeri dan  Swasta terpilih.  Lima perguruan tinggi  tersebut  diantaranya  Universitas  Riau,  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau, Universitas  Muhammadiyah  Riau,  Universitas  Lancang  Kuning,  serta  Sekolah  Tinggi  Teknologi Dumai. Dengan adanya beasiswa ini, Bank Indonesia akan memberikan dukungan finansial yabg bisa digunakan  untuk  biaya  pendidikan,  kebutuhan  studi,  dan  juga  biaya  selama  kuliah  [6].  Adanya beasiswa  ini  merupakan  wujud  nyata  dari  salah  satu  visi  dan  misi  dari  Bank  Indonesia.  Bank Indonesia  memiliki  visi  untuk  meningkatkan  partisipasi  perguruan  tinggi,  indeks  pencapaian pembangunan  manusia  dan  daya  saing  bangsa;  mendorong  kaum  muda  untuk  memperoleh pendidikan yang lebih tinggi; memperluas perkumpulan mahasiswa yang memiliki wawasan terkait kebanksentralan untuk menjadi garda terdepan Bank Indonesia ( frontliners) , agen perubahan ( change agents) ,  dan pemimpin  masa  depan  ( future  leader) ;  mengoptimalkan  potensi  dan  meningkatkan efisiensi untuk mendatangkan sumber daya manusia (SDM) yang mandiri dan produktif [7]. Beasiswa ini dapat diperoleh mahasiswa yang sedang melakukan studi di universitas yang bekerja sama dengan Bank Indonesia.
Bank Indonesia mulai menjalankan program beasiswa ini dari  tahun 2011, yang awalnya hanya untuk mahasiswa S-1. Mulai tahun 2020, mahasiswa D-3 juga diberi kesempatan untuk mendapatkan beasiswa  ini.  Kemudian,  pada  tahun  2021  Bank  Indonesia  memperluas  cakupannya  yakni  dengan menambah kesempatan untuk mahasiswa D-4 yang berasal dari politeknik [8]. Melihat data penerima yang diperoleh sejak tiga tahun terakhir yakni 2020, 2021 dan 2022, perlu dilakukan pencarian pola karakteristik  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia  dikarenakan  pihak  Bank  Indonesia  belum mengetahui  pola  karakteristik  dari  penerima  beasiswanya,  hal  tersebut  dikatakan  langsung  oleh pembina  Beasiswa  Bank  Indonesia.  Salah  satu  dari  banyaknya  metode  yang  bisa  dipakai  untuk menemukan pola tersebut ialah metode k-medoids clustering .
Algoritma  K-Medoids  ialah  algoritma  dengan  teknik clustering atau  pengelompokan yang bisa  digunakan  dalam  pengelompokkan  objek-objek  dalam cluster - cluster dengan  objek  yang similar atau  sama  [9]–[11].  Algoritma  ini  memiliki  kelebihan  dibandingkan  dengan  algoritma lainnya,  yakni  algoritma  K-Medoids  dapat  mengatasi  kekurangan  dari  algoritma  K-Means  yaitu sensitif terhadap noise dan outlier dimana objek dengan nilai besar dapat menyimpang dari distribusi data.  [12].  Algoritma  K-Medoid  dimulai  dengan  menemukan  titik  representatif  ( medoid )  dalam kumpulan data dengan  menghitung jarak grup dari semua kemungkinan kombinasi medoid sehingga jarak antar titik dalam sebuah cluster bernilai kecil dan jarak antar cluster bernilai besar [9].

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan melalui enam tahapan. Tahapan penelitian tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Dalam  tahap  ini  peneliti  melakukan  analisa  dari  permasalahan  yang  ada,  dimulai  dari pengenalan masalah hingga mengetahui permasalahan apa yang terjadi agar menemukan solusi yang terbaik.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mewawancarai  pihak  Humas  Bank  Indonesia  yang sekaligus  menjadi  pembina  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia.  Data  yang  diperoleh  yakni  data penerima beasiswa tahun 2020, 2021, dan 2022 dari lima universitas yaitu Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau (USR), Universitas Riau (UR), Universitas Muhammadiyah Riau (UMRI), Universitas  Lancang  Kuning  (UNILAK),  dan  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Dumai  (STTD).  Data tersebut terdiri dari nama, program studi, IPK, dan semester.

## 2.3 Perhitungan Algoritma K-Medoid
Perhitungan  pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  K-Medoid. Flowchart dari Algoritma K-Medoid dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-Medoid
Berikut merupakan penjelasan terkait flowchart dari Algoritma K-Medoids :
a. Menginisialisasi titik pusat cluster sejumlah k (jumlah cluster ).
b. Menghitung setiap objek ke cluster paling dekat dengan memakai persamaan rumus Euclidian Distance. Rumus Euclidian Distance sebagai berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑖 (1)
Dimana d(x,y) : Jarak data ke pusat cluster, x : data asli, y : data medoid, dan i : Jumlah atribut data.
c. Setelah jarak Euclidian Distance didapatkan, selanjutnyainisialisasikan lagi pusat cluster baru yang dipilih secara acak yang akan menjadi calon non medoids .
d. Menghitung jarak setiap objek yang berada pada setiap cluster dengan calon non medoids .
e. Melakukan  perhitungan  deviasi  total  (S)  dengan  perhitungan  total distance baru  –  total distance lama.  Jika  nilai  S  <  0,  lakukan  penukaran  objek  dengan  data non-medoid untuk membentuk kumpulan k objek baru sebagai medoid .
f. Kemudian  ulangi  langkah  c–e  sampai  tidak  ada  perubahan  pada medoid ,  sehingga menghasilkan cluster dan anggotanya.
g.

## 2.4 Implementasi dan Hasil
Implementasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  bantuan tools  RapidMiner untuk mendapatkan hasil yang di inginkan. Di dalam tools RapidMiner dilakukan pengujian dengan metode Davies Bouldien Index (DBI). DBI adalah metode penilaian kualifikasi dari sebuah cluster . Metode ini mengukur seberapa baik suatu cluster data dengan menghitung rasio antara jarak cluster dengan cluster lainnya.

## 2.6 Penarikan Kesimpulan
Kesimpulan diambil dari hasil penelitian ini dengan perhitungan algoritma K-Medoid. Dalam penelitian ini dilakukan lima kali pengolahan data menggunakan algoritma K-medoid sesuai dengan jumlah Universitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Proses penelitian menggunakan data dari penerima beasiswa Bank Indonesia tahun 2020, 2021, dan  2022.  Penelitian  ini  dikhususkan  pada  mahasiswa  Strata  1  di  lima  Universitas.    Data  yang didapatkan  oleh  peneliti  yaitu  Nama,  Program  Studi,  IPK,  dan  Semester.  Setelah  dilakukan pembersihan dan penyaringan, diperoleh dataset yang lebih akurat dari masing-masing universitas. Dataset yang  diimpor ke RapidMiner adalah dataset yang dirapikan menggunakan Microsoft Excel. Data dapat dilihat pada Tabel 1,2,3,4, dan 5.
Tabel 1. Penerima Beasiswa UIN Suska Riau NO NAMA PROGRAM STUDI SEMESTER  IPK 1 Fauzi Nur Rizki Pend. Matematika 5 3,4 2 Nadya Tafari Pend. Matematika 7 3,54 3 Dhiya U Syamsi Jamali Sist. Informasi 7 3,65 4 Dinda Andani Putri Agroteknologi 7 3,46 5 Fiya Fhadilah Ihsani Agroteknologi 7 3,82 …  … … … … 168  Vina Febriawati Akuntansi 5 3,82 169  Windy Ayu Pratiwi Matematika 7 3,46 170 Zulfikri Ilmu Komunikasi 7 3,75 Tabel 2. Penerima Beasiswa Universitas Riau NO NAMA PROGRAM STUDI SEMESTER  IPK 1 Bob Marta Hub. Intl 5 3,89 2 Rud Calara Cintia S Hub. Intl 7 3,46 3 Agung Prayoga Ilmu Hukum 7 3,85 4 Nur Farah Datulaida Ilmu Hukum 7 3,79 5 Futri Aslamiah Ilmu Hukum 7 3,87 … … …. … … 251  Vivian Meilani Situmorang Ilmu Komunikasi 7 3,66 252 Winda Safitri Ekonomi Pembangunan 5 3,73
253 Yessy Anggina Lubis Ekonomi Pembangunan 5 3,7 Tabel 3. Penerima Beasiswa Universitas Muhammadiyah Riau NO NAMA PROGRAM STUDI SEMESTER  IPK 1 Abrianto Pasaribu Ilmu Komunikasi 5 3,78 2 Alfikri Habibullah Ekonomi Pembangunan 5 3,72 3 Alfina Safira Zahra Ekonomi Pembangunan 7 3,71 4 Alif Rahman Irnanda Z Ilmu Hukum 5 3,69 5 Ane Erisa Denis Ilmu Komunikasi 5 3,76 … …. … … … 139 Wahyu Miftahani S1 Akuntansi 5 3,73 140 Yesika S1 Pend. Ipa 7 3,78 141 Yudi Winaldi S1 Akuntansi 7 3,57 Tabel 4. Penerima Beasiswa Universitas Lancang Kuning NO NAMA PROGRAM STUDI SEMESTER  IPK 1 Varida Septian Siagian Ilmu Hukum 7 3,75 2 Erika Lumban Gaol Agribisnis 7 3,22 3 Risma Karlina Akuntansi 7 3,64 4 Heru Kurniawan Ilmu Hukum 7 3,43 5 Theresia Genade Manajemen 5 3,38 … … … … … 156 Yulan Sherlina Manajemen 5 3,54 157 Yulita Mila Akuntansi 7 3,68 158 Yunita Zein Gultom Ilmu Administrasi Negara 3 3,59 Tabel 5. Penerima Beasiswa Sekolah Tinggi Teknologi Dumai NO NAMA PROGRAM STUDI SEMESTER  IPK 1 Abu Dzar Musaiyid Teknik Informatika 3 3,88 2 Ahmad Nasa'i Teknik Informatika 3 3,85 3 Alfian Nur Ardhi Teknik Informatika 3 3,69 4 Alfina Sukma Teknik Informatika 3 3,58 5 Ananta Ctobba Lapolapo Teknik Informatika 5 3,74 … … … … … 123 Trisma Wardayanti Teknik Industri 5 3,75 124 Wahyu Susilawati Teknik Informatika 5 3,8 125  Yohanes Hendrawan Sitorus Teknik Industri 5 3,68

## 3.2 Pemodelan Data
Proses clustering mengunakan data dengan atribut Program Studi, Semester, dan IPK. Untuk memermudah penelitian agar bisa melihat pola karakteristik dari tiap universitas, data Program Studi dan IPK akan dikatagorikan menjadi beberapa bagian. Proses pengkategorian untuk IPK dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Kategori IPK IPK Kategori <=3.5 1 >3.5 2
Untuk  parameter  program  studi  dilakukan  pemodelan  data  dengan  mengubahnya  menjadi angka.  Setiap  Universitas  memiliki  program  studi  masing-masing.  Sehingga  pemodelan  dilakukan pada  tiap  universitas.  Pemodelan  parameter  program  studi  pada  Universitas  Islam  Negeri  Sultan Syarif Kasim Riau dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Pemodelan data Program Studi Program Studi Pemodelan Pend. Matematika 1 Sistem Informasi 2 Agroteknologi 3 Ilmu Komunikasi 4 Peternakan 5 Manajemen 6 Akuntansi 7 Ekonomi Syariah 8 Ilmu Hukum 9 Hukum Ekonomi Syariah 10 Ekonomi Islam 11 Teknik Industri 12 Administrasi Negara 13 Gizi 14 Teknik Informatika 15 Matematika 16
Untuk Sekolah Tinggi Teknologi Dumai dilakukan pemodelan data program studi sebanyak 3,  untuk  Universitas  Lancang  Kuning  sebanyak  11,  untuk  Universitas  Riau  sebanyak  25,  dan Universitas Muhammadiyah Riau sebanyak 12.

## 3.3 Pengolahan Data
Data diatas akan diolah dengan menggunakan algorima k-medoid. Berikut proses pengolahan data menggunakan algoritma k-medoid.
a. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster ). Banyak cluster yang akan digunakan yaitu 3 cluster . Dari 170 objek pada data UIN Suska Riau dipilih secara acak, diasumsikan objek ke- 1, ke-2, dan ke-3 sebagai medoid awal.
Tabel 8 . Medoid Awal Medoid Program Studi  Semester IPK C0 1 5 1 C1 1 7 2 C2 2 7 2
b. Menghitung jarak paling dekat ( cost ) menggunakan Persamaan (1). Perhitungan dengan medoid awal adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 0 𝑑(1,0) = √(1 − 1) 2 + (5 − 5) 2 + (1 − 1) 2 = 0
2. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 1 𝑑(1,1) = √(1 − 1) 2 + (7 − 5) 2 + (2 − 1) 2 = 2,2360
3. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 2 𝑑(1,0) = √(2 − 1) 2 + (7 − 5) 2 + (2 − 1) 2 = 2,4494
Hasil dari seluruh perhitungan terhadap data dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9 . Hasil Perhitungan Iterasi Ke-1 Objek Ke Cost 1 Cost 2 Cost 3 1 0 2,236068  2,44949 2 2,236068 0 1 3 2,44949 1 0 4 2,828427  2,236068  1,414214 5 3 2 1 … … … … … … … … 168 6,082763  6,324555  5,385165 169 15,13275 15,0333  14,03567 170 3,741657 3 2 Jumlah 931,0668  904,8922  756,0449 Total Cost 2592,004
c. Tentukan kandidat medoid baru ( non-medoid ) di iterasi 2. Kandidat medoid baru dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Medoid Baru ( Non-Medoid ) Medoid Program Studi  Semester IPK C0 3 7 2 C1 3 7 1 C2 4 7 1
Hitung    jarak  untuk  setiap  objek  dalam  iterasi  kedua  menggunakan  medoid    baru  dengan persamaan (1). Perhitungannya adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 0 𝑑(1,0) = √(3 − 1) 2 + (7 − 5) 2 + (2 − 1) 2 = 3
2. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 1
𝑑(1,1) = √(3 − 1) 2 + (7 − 5) 2 + (1 − 1) 2 = 2,82842
3. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 2 𝑑(1,0) = √(4 − 1) 2 + (7 − 5) 2 + (1 − 1) 2 = 3,60555 Hasil dari perhitungan iterasi ke-2 dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Iterasi Ke-2
Objek Ke Cost 1 Cost 2 Cost 3 1 3 2,828427  3,605551 2 2 2,236068  3,162278 3 1 1,414214  2,236068 4 1 0 1 … … … … … … … … 168 4,472136  4,582576  3,741657 169 13,0384 13 12 170 1 1,414214 1 Jumlah 627,3829  659,6998  580,7364 Total Cost  1867,819
d. Menghitung total simpangan (S) dengan cara menghitung total distance baru – total distance lama.  Jika  hasil  nilai  S  <  0  ganti  objek  dengan  data cluster  non  medoids untuk  membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoids .
𝑆 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑏𝑎𝑟𝑢 − 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑆 = 1867,819 − 2592,004 𝑆 = −724,185
Ulangi  proses  dengan  memilih  secara  acak  objek  pada  masing-masing cluster sebagai kandidat  medoid hingga  S  >  0,  maka  proses perhitungan cluster dihentikan. e. Lakukan perhitungan pada setiap universitas, sehingga tiap universitas memiliki hasil cluster .

## 3.4 Implementasi dan Hasil
Setelah dilakukan proses pengolahan data, selanjutnya dilakukan pengimplementasian data kedalam  sebuah tools untuk  melihat  bagaimana  pola  karakteristik  penerima  beasiswa  Bank Indonesia  dari  tiap  Universitas. Tools yang  digunakan  adalah RapidMiner .  Untuk  menentukan jumlah cluster terbaik, maka peneliti melihat nilai Davies Bouldin Index dari tiap jumlah klasternya terlebih  dahulu.  Berikut  merupakan  data  jumlah  klaster  terbaik  dengan  metode Davies  Bouldin Index pada RapidMiner di tiap universitas.
Tabel 12. Jumlah Cluster Terbaik tiap Universitas Universitas Nilai DBI  Jumlah Cluster Terbaik Sekolah Tinggi Teknologi Dumai 0.250 4 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 0.251 3 Universitas Riau 0.219 3 Universitas Lancang Kuning 0.297 5 Universitas Muhammadiyah Riau 0.221 5 1. Sekolah Tinggi Teknologi Dumai
Gambar 3. Cluster Model Sekolah Tinggi Teknologi Dumai
Hasil cluster menunjukan  bahwa  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia  Sekolah  Tinggi Teknologi  Dumai  didominasi  oleh cluster 1 dengan 48 anggota. Dalam cluster 1 tersebut seluruh mahasiswa nya berasal dari program studi Teknik Informatika semester 5. Kemudian 36  mahasiswa  memiliki  IPK  besar  dari  3,5.  Sisanya  memiliki  IPK  lebih  kecil  atau  sama dengan 3,5.
2. Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Gambar 4. Cluster Model UIN Suska Riau
Hasil cluster menunjukan  bahwa  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia  Universitas  Islam Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  didominasi  oleh cluster 0  dengan  92  anggota.  Dalam cluster 0 tersebut,  terdapat  42 mahasiswa program  studi  Ilmu Komunikasi  , 4 mahasiswa program  studi  Pendidikan  Matematika,  9  mahasiswa  program  studi  Sistem  Informasi,  23 mahasiswa  program  studi  Agroteknologi,  6  mahasiswa  program  studi  Peternakan,  dan  7 mahasiswa  program  studi  manajemen.  Juga  terdapat  57  mahasiswa  semester  7,  dan  34 mahasiswa  semester  5.  Untuk  IPK,  78  mahasiswa  memiliki  IPK  besar  dari  3,5.  Sisanya memiliki IPK lebih kecil atau sama dengan 3,5.

## 3. Universitas Riau

## Gambar 5. Cluster Model Universitas Riau
Hasil cluster menunjukan  bahwa  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia  Universitas  Riau didominasi  oleh cluster 0  dengan  130  anggota.  Dalam cluster 0  tersebut,  terdapat  39 mahasiswa Manajemen , 34 mahasiswa Hubungan Internasional, 21 mahasiswa Pendidikan Ekonomi,  20  mahasiswa  Ilmu  Hukum,  dan  16  mahasiswa  Ilmu  Pemerintahan.  Kemudian terdapat  81  mahasiswa  semester  7,  dan  49  mahasiswa  semester  5.  Untuk  IPK,  115 mahasiswa memiliki IPK besar dari 3,5. Sisanya memiliki IPK lebih kecil atau sama dengan 3,5.

## 4. Universitas Lancang Kuning
Gambar 6. Cluster Model Universitas Lancang Kuning
Hasil cluster menunjukan bahwa penerima beasiswa Bank Indonesia Universitas Lancang Kuning didominasi oleh cluster 3 dengan 47 anggota. Dalam cluster 3 tersebut, terdapat 23 mahasiswa  Akuntansi,  20  Mahasiswa  Manajemen,  dan  4  mahasiswa  Teknik  Informatika. Seluruh  mahasiswa  pada cluster ini  berada  pada  semester  7.  Untuk  IPK,  32  mahasiswa memiliki IPK besar dari 3,5. Sisanya memiliki IPK lebih kecil atau sama dengan 3,5.
5. Universitas Muhammadiyah Riau

## Gambar 7. Cluster Model Universitas Muhammadiyah Riau
Hasil cluster menunjukan  bahwa  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia  Universitas Muhammadiyah Riau didominasi oleh cluster 3 dengan 38 anggota. Dalam cluster 3 tersebut, terdapat 21  mahasiswa  Sistem  Informasi,  8  Mahasiswa  Ekonomi  Pembangunan,  dan  9  mahasiswa  Ilmu Hukum. 32 Mahasiswa berada pada semester 7 dan 6 Mahasiswa pada semester 5. Untuk IPK, 36 mahasiswa memiliki IPK besar dari 3,5. Sisanya memiliki IPK lebih kecil atau sama dengan 3,5.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka  peneliti  menyimpulkan  bahwa  metode K-Medoid Clustering dapat  diimplementasikan  untuk  melihat  pola  karakteristik  penerima  beasiswa  Bank Indonesia  dari  tiap  universitas  tahun  2020,2021,2022.  Pada  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Dumai, penerima  beasiswa  didominasi  oleh  mahasiswa  Teknik  Informatika  semester  5.  Pada  UIN  Suska Riau, penerima beasiswa didominasi oleh mahasiswa program studi Ilmu Komunikasi dan Fakultas Pertanian  Peternakan  semester  7.  Pada  Universitas  Riau  penerima  beasiswa  didominasi  oleh mahasiswa  dari  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Politik,  Fakultas  Ekonomi  dan  bisnis,  program  studi Pendidikan  Ekonomi,  Program  Studi  Ilmu  Hukum  semester  7.  Pada  Universitas  Lancang  Kuning didominasi  oleh  mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  sesmeter  7.  Pada  Universitas Muhammadiyah  Riau  beasiswa  ini  didominasi  oleh  mahasiswa  Program  Studi  Sistem  Informasi semester 7. Kemudian juga dapat dilihat bahwa mahasiswa penerima beasiswa Bank Indonesia di tiap Universitas didominasi oleh mahasiswa yang memiliki IPK besar dari  3.5.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. I. A. Putera and M. G. L. Putra, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada Kpw Bank Indonesia Balikpapan,” vol. 14, no. 2, pp. 110–120, 2020, doi: 10.35457/antivirus.v14i2.1213.
[2] D.  P.  Indini,  S.  R.  Siburian,  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Algoritma  DBSCAN  untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa yang Berhak Menerima Beasiswa Yayasan,” Pros. Semin. Nas. Sos. Humaniora, dan Teknol. , pp. 325–331, 2022.
[3] N. A. Manihuruk, M. Zarlis, E. Irawan, and H. S. Tambunan, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan  Calon  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  29–34,  2020,  doi: 10.30865/komik.v4i1.2575.
[4] A.  Mardiana,  D.  Abdurahman,  and  P.  Putriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa Bank Indonesia Studi Kasus Universitas Majalengka,” INFOTECH J. , vol. 8, no. 1, pp. 13–21, 2022, doi: 10.31949/infotech.v8i1.1664.
[5] A.  Salam,  D.  Adiatma,  and  J.  Zeniarja,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengklasteran untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa PPA di UDINUS,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 62–68, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3350.
[6] “Generasi Baru Indonesia ( Genbi ),” 2021. https://www.generasibaruindonesia.com/beasiswa (accessed Nov. 04, 2022).
[7] “Asesment  Beasiswa  Bank  Indonesia  dan  Penngenalan  GenBi  Sumbar  -  KMS  Universitas Bung hatta.” https://kms.bunghatta.ac.id/berita-asesment-beasiswa-bank-indonesia-dan- penngenalan-genbi-sumbar.html (accessed Nov. 04, 2022).
[8] “Beasiswa Bank Indonesia  untuk  Mahasiswa, Ini  Persyaratan  Umumnya!” https://blog.myskill.id/masa-kuliah/beasiswa-bank-indonesia/ (accessed Nov. 04, 2022).
[9] G. Dwilestari, Mulyawan, Martanto, and I. Ali, “Analisis Clustering menggunakan K-Medoid pada Data Penduduk Miskin Indonesia,” JURSIMA J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 9, no. 3, pp. 282–290, 2021.
[10]  R. Gustrianda and D. I. Mulyana, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 27, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[11]  A. R. S. Alam, A. M. Ayulya, A. Syaifullah, D. Oktoriani, and M. Rahmadani, “Penerapan Data  Mining  Terhadap  Vaksinasi  Covid-19  Berdasarkan  Efek  Samping  Setelah  Vaksin Menggunakan  Algoritma  K-Medoids  Clustering,” SENTIMAS  Semin.  Nas.  Penelit.  dan Pengabdi. Masy. , pp. 105–110, 2022.
[12]  R.  N.  H.  Hutasuhut,  H.  Okprana,  and  B.  E.  Damanik,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Menentukan Penerima Program Bidikmisi Menggunakan Algoritma K-Medoids,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 11, pp. 667–672, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i11.1516.