## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering
Darlinda * , Joy Nashar Utamajaya
Prodi Sistem Informasi, STMIK Borneo Internasional, Balikpapan, Indonesia Email: 1,* darlinda.18@stmik-borneo.ac.id, 2 joy.nashar@stmik-borneo.ac.id Email Penulis Korespondensi: darlinda.18@stmik-borneo.ac.id Submitted 30-03-2022 ; Accepted 09-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
SDN  020  PPU  merupakan  salah  satu  Sekolah  Dasar  yang  mendapatkan  beasiswa  Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  setiap  tahunnya. Program Indonesia Pintar merupakan kerja sama tiga kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud), Kementerian Sosial (Kemensos), dan Kementerian Agama (Kemenag). Program Indonesia Pintar dirancang untuk membantu anak-anak usia sekolah dari keluarga miskin/rentan miskin/prioritas tetap mendapatkan layanan pendidikan sampai tamat pendidikan menengah, baik melalui jalur pendidikan formal (mulai SD/MI hingga lulus SMA/SMK/MA) melalui program ini pemerintah berupaya mencegah peserta didik dari kemungkinan putus sekolah, dan diharapkan dapat menarik siswa putus sekolah agar kembali melanjutkan pendidikannya. Berdasarkan hasil evaluasi pelaksanaan pengolahaan data terdapat masalah penyaluran beasiswa karena sering terjadi kerumitan dalam mengusulkan kelayakan penerima beasiswa. Dengan adanya permasalahan tersebut, maka diperlukan sistem pendukung keputusan untuk membantu pihak  sekolah  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  dengan  menggunakan  metode  algoritma  k-Means  clustering  menggunakan Rapidminer studio versi 9.10. Penelitian ini menggunakan 236 data siswa SDN 020 PPU yang terdiri dari 5 variabel penelitian yaitu Nama, Jumlah Tanggungan Orang Tua, Nilai Rapot, Pekerjaan dan Jumlah Penghasilan Orang Tua. Berdasarkan hasil pengolahan data terdapat 70 data yang termasuk cluster 1 dengan status penerima beasiswa tepat sasaran kemudian 118 data yang termasuk cluster 1 dengan status penerima beasiswa tidak tepat sasaran. dan 48 data yang terasuk cluster 2 dengan status penerima beaisiswa tidak tepat sasaran.
Kata Kunci: Kemiskinan; Data Mining; Clustering; Algoritma K-Means; Program Indonesia Pintar.

## Abstract
SDN 020 PPU is one of the elementary schools that receive scholarships from the  Program Indonesia Pintar (PIP) every year. The Smart  Indonesia  Program  is  a  collaboration  of  three  ministries  of  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemendikbud),  the Kementerian Sosial (Kemensos), and the Kementerian Agama (Kemenag). Program Indonesia Pintar is designed to help school-age children from poor/vulnerable/poor priority families continue to receive education services until they finish secondary education, either through formal education (starting from SD/MI to graduating from SMA/SMK/MA) through this program the government seeks to prevent students from the possibility of dropping out of school, and is expected to attract dropouts to return to continue their education. Based on the results of the evaluation of the implementation of data processing, there are problems in distributing scholarships because there are often complications in proposing the eligibility of scholarship recipients. With these problems, a decision support system is needed to assist the school in determining scholarship recipients using the k-Means clustering algorithm method using Rapidminer studio version 9.10. This study uses 236 student data at SDN 020 PPU which consists of 5 research variables, namely Name, Number of Dependent Parents, Report Value, Occupation and Total Income of Parents. Based on the results of data processing, there are 70 data including cluster 1 with scholarship recipient status right on target, then 118 data including cluster 1 with scholarship recipient status not being targeted. and 48 data belonging to cluster 2 with scholarship recipient status not on target.
Keywords : Poverty; Data Mining; Clustering; K-Means Algorithm; the Program Indonesia Pintar

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  apabila  pendapatan  suatu  komunitas  berada  dibawah  satu  garis  kemiskinan  tertentu.  Kemiskinana juga  berarti  kekurangan  kebutuhan  sosial,  termasuk  keterkucilan  sosial,  ketergantungan,  dan  ketidakmampuan  untuk berpartisipasi  dalam  kehidupan  masyarakat  yang  layak.  Secara  arti  sempitnya  kemiskinan  dipahami  sebagai  keadaan kekurangan uang dan barang untuk menjamin kelangsungan hidup. Dapat ditarik kesimpulan kemiskinan ini merupakan suatu keadaan dimana sesorang atau sekelompok orang yang kebutuhannya atau pemenuhan kebutuhannya yang dibawah rata-rata atau terbilang rendah dari yang seharusnya (Khomsan, 2015)[1].
Program Indonesia Pintar (PIP) atau yang bisa sebut program Kartu Indonesia Pintar ini merupakan program yang dibuat khusus untuk anak usia 6-21 tahun yang berasal dari keluarga yang tidak mampu (miskin) untuk mendapatkan layanan  pendidikan.  Bantuan  biaya  yang  diberikan  berbeda-beda,  dilihat  dari  tingkatan  pendidikannya.  Anak  SD mendapatkan  bantuan  sebesar  Rp.450.000,  anak  SMP  sebesar  Rp.750.000,  dan  anak  SMA  sebesar  Rp.1.000.000. (Kominfo, 2016)[2].
SDN 020 Penajam Paser  Utara merupakan salah satu Sekolah Dasar yang berlokasi di Jl. Pondo Uma RT. 04, Saloloang,  Kec.Penajam,  Kab.  Penajam  Paser  Utara  Prov.  Kalimantan  Timur  dapat  dikatakan  memiliki  banyak  siswa yang kurang mampu. Pada tahun 2021 tercatat sebanyak 236  siswa dimulai dari kelas 1 s/d kelas 6 dengan banyaknya jumlah peserta didik, tentu pemantauan yang dilakukan secara manual tidak akan efektif, sehingga peserta didik yang memiliki nilai akademiknya baik atau yang orang tuanya berpenghasilan kurang dari cukup tidak semuanya terpantau dan sulit  diprediksi  untuk  mendapatkan  beasiswa  berdasarkan  nilai  akademiknya  atau  berdasarkan  gaji  orang  tuanya. Berdasarkan  pada  kriteria  penerima  beasiswa  maka  terdapat  beberapa  atribut  yang  akan  diolah  diantaranya  Jumlah Tanggungan  Orang  Tua,  Nilai  rapot,  Pekerjaan,  Jumlah  Penghasilan  Orang  Tua.  Permsalahan  yang  terjadi  dalam
melakukan  seleksi  penerimaan  beasiswa  di  SDN  020  PPU  adalah  sulitnya  mengelola  data  dan  atribut  dalam  jumlah banyak untuk menentukan penerima beasiswa  sehingga mengakibatkan beasiswa tersebut tidak tepat sasaran. Maksud dari  tidak  tepat  sasarannya  disini  adalah  siswa  yang  seharusnya  layak  mendapatkan  beasiswa  malah  tidak mendapatkannya, justru siswa yang tidak layak malah mendapatkan beasiswa tersebut. Tentunya pihak SDN 020 PPU juga menginginkan agar proses seleksi beasiswa dapat berjalan dengan semestinya.
Maka dari itu diperlukan suatu cara untuk membantu pihak guru dan staf TU dalam menentukan siswa yang layak menerima beasiswa pada tahun berikutnya, mengingat beasiswa tersebut sangat membantu untuk melanjutkan pendidikan keluarga yang kurang mampu maupun anak yang putus sekolah karena terkendala ekonomi. Pada Penelitian ini penulis bermaksud untuk membantu pihak sekolah dan staf TU dalam mengelompokkan (mengkluster) data siswa miskin yang layak menerima beasiswa secara tepat menggunakan metode clustering dengan menggunakan algoritma k-means sebagai sistem pendukung keputusan yang tepat. Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support Sistems merupakan suatu reaksi terhadap beberapa solusi alternatif yang dilakukan secara sadar dengan menganalisa kemungkinan-kemungkinan dari alternatif tersebut bersama konsekuensinya yang harus dipertimbangkan dalam sebuah kondisi atau keadaaan[3]
Metode  yang  digunakan  untuk  mengolah  dataset  tersebut  adalah  Metode  k-Means  untuk  pengklasifikasian (clustering).  Clustering  adalah  proses  mengklasifikasikan  data  menjadi  sejumlah  kelompok  (cluster)  dari  data  yang berukuran besar ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai  karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain[2]. Kelebihan  Metode  K-means  Clustering  ini  sangat  sederhana  diimplementasikan  dan  paling  paling  banyak  digunakan dalam  pengklasteran.  Dari  hasil  pengklusteran  data  siswa  yang  memenuhi  kriteria  penerima  PIP  tersebut  maka  akan didapatkan hasil perhitungan pengelompokan kelayakan calon penerima beasiswa[4]. Dari hasil penelitian ini di harapkan peran penting para guru untuk memberi bantuan secara merata dan tepat sasaran kepada siswa miskin/rentan miskin di SDN 020 PPU. Tujuan dari penelitian ini menggunakan Algoritma K-Means yang dimana digunakan untuk membantu perhitungan nilai kemurniannya dari hasil clustering yang dilakukan sangatlah tepat. Penelitian ini menggunakan lima kriteria yaitu Nilai Rapot, Pekerjaan Orang Tua, Jumlah Tanggungan Orang Tua, Nilai Rapot, dan Penghasilan Orang Tua.
Salah  satu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sabrina  Aulia  Rahmah  dan  Jovi  Antares  dengan  menggunakan Algoritma  K-Means,  Peneliti  menggunakan  Algoritma  Rapidminer  untuk  melakukan  pengelompokkan  penerima beasiswa.  Berdasarkan  80  data  pendaftar.  Melalui  penyeleksian  atribut  k-means  melakukan  perhitungan  untuk menempatkan  setiap  data  ke  cluster  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  dari  perhitungan  yang  telah  diolah  sebanyak  16% diterima,  61%  dipertimbangkan  dan  23%  ditolak[5].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Anggoro  Eko  Wicaksono dengan Pada penelitian ini dikembangkan suatu konsep data mining untuk membantu memprediksi peserta didik yang mendapatkan program beasiswa dengan menggunakan algoritma K-MeansClustering. Algoritma ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokan ke dalam satu cluster yang sama dan data  yang  mempunyai  karateristik  yang  berbeda  dikelompokan  ke  dalam  cluster  yang  lain[6].  Kemudian Penelitian“Pengelompokan Potensi Produksi Buah-Buahan di Provinsi Sumatera Utara dengan Menerapkan K-Clustering (Studi  Kasus  :  Dinas  Tanaman  Pangan  dan  Holtikultura)[7].  Penelitian  “Pemanfaatan  Rapid  Miner  Studio  8.2  Untuk Pengelompokan  Data  Penjualan  Aksesoris  Menggunakan  Algoritma  K-Means”[8].  Penelitian  “Sistem  Informasi Geografis Pemetaan Warga Kurang Mampu Di Kelurahan Karangbesuki Menggunakan Metode K-Means Clustering”[9]. Penelitian  “Penerapan  Metode  SMART  dalam  Pengambilan  keputusan  penerima  beasiswa  yayasan  AMIK  Tunas Bangsa”[10].  Penelitian  “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C4.5  untuk  seleksi  penerima  beasiswa  tingkat Universitas”[11].
Dari  latar  belakang  tersebut  maka  akan  dilakukan  penelitian  tentang  peran  data  mining  dalam  menyelesaikan permasalahan untuk proses seleksi penerima calon beasiswa. Adapun teknik yang diimplemtasikan adalah teknik data mining metode clustering dengan Algoritma K-Means akan diterapkan pada penelitian ini untuk memecahkan masalah tersebut serta dapat mengolongkan data keluarga yang masih tergolong memang kurang mampu (miskin), sederhana dan kaya dalam hal membiayai atau menyekolahkan anak-anak mereka.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  untuk  rekomendasi  terhadap  data    calon  siswa  yang  akan  menerima  beasiswa  maka diperlukan sebuah proses untuk mengolah data tersebut menjadi sebuah hasil prediksi penerima beasiswa seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian a. Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  hal  apa  saja  yang  menjadi  permasalahan  dalam  penelitian  ini  sehingga diperlukan data mining menggunakan algoritma k-means menggunakan metode clustering dalam penentuan Sistem Pendukung keputusan Program Indonesia Pintar. Adapun permasalahan dalam penelitian ini yaitu tidak tersedianya data penerima beasiswa yang akurat sehingga penyaluran beasiswa tidak tepat sasaran karena kurangnya ketelitian dan terdapat kerumitan dalam pengolahan data dalam menentukan siswa yang kurang mampu.
b. Studi Literatur
Pada tahapan in Studi Literatur dilakukan dengan membaca dan memahami landasan-landasan teori yang diperoleh dari  beberapa  sumber  seperti  buku,  jurnal  ilmiah  dan  juga  referensi  lainnya  tentang  permasalahan  yang  telah dirumuskan, teori ini dapat dijadikan pedoman untuk mendapatkan solusi.
c. Pengumpulan Data
Pengumpulan data mentah dilakukan dengan cara peneliti mendatangi SDN 020 PPU dan meminta izin kepada para guru  dan  staf  TU  perihal  permintaan  data  untuk  tujuan  penelitian,  dengan  mengambil  data  dari  beberapa  variabel untuk menentukan penerima beasiswa program indonesia Pintar. Adapun bentuk data yang diperoleh dari SDN 020 dapat dijelaskan pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Data Pendukung siswa Kurang Mampu Nama JTO Nilai  Pekerjaan JPO Achmad Dhaffa Aszhafran 1 8.8  Karyawan Swasta 2,000,000 Adhelia Nurfaiza 1 7.5  Buruh 1,000,000 Adibah Rahmah 3 6.9  PNS/TNI/Polri 2,000,000 ADINDA MAHARATU ANZANY 1 7  Buruh 1,000,000 Adzkia Mairah Paswa 1 7  Karyawan Swasta 2,000,000 Affan Erliansyah 1 6.5  Lainnya 5,000,000 Afiqah Az Zahra 3 8.5  Wiraswasta 500,000 Ahmad Alif 1 8  Buruh 1,000,000 Ahmad Ramadhan 2 7.8  Karyawan Swasta 2,000,000 Aisyah Raudhatul Ruslina 1 8  Karyawan Swasta 5,000,000 Aisyah Salsabila 2 8  Tidak bekerja 500,000 Aisyah Yasmin Hilwa 2 8  Petani 2,000,000 Akhmad Taufiq 2 9  Petani 2,000,000 Alif Vakhry Dafa Ramadhan 1 8.7  Karyawan Swasta 2,000,000 Alifah Bilbina 3 7.6  Petani 2,000,000 Alisya Azka alfarahma 1 8.7  Petani 1,000,000 Aliya Nur Aqilah 1 6.94  Buruh 1,000,000 Amanda Lestari 2 7.68  Buruh 1,000,000 Ameliya Sakila 2 7.88  Wiraswasta 1,000,000 Amhelia Nurhikma 2 7.14  Wiraswasta 1,000,000 ………………….. …… …..  …………… ………….. Andi Alfina Ayu Faraditya 2 8.8  PNS/TNI/Polri 2,000,000
d. Pra Proses Data
Pada tahap pra proses data mining meliputi data cleaning atau pembersihan data yang didalamnya terdapat atribut kosong maupun tidak lengkap, data integration atau pengubahan data menjadi format yang sesuai untuk  digunakan dalam proses data mining, Pada tahap integration ini di lakukan konversi nilai atau memberikan pembobotan pada
data asli oleh pihak terkait yang berwenang melakukan pembobotan. Dimana data di berikan bobot dari data nominal ke data numerik untuk mempermudah perhitungan k – means. Adapun bentuk data intergartion hasil konversi yang telah di lakukan di tunjukan pada Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4.
Tabel 2. Hasil Konversi Pekerjaan Pekerjaan Bobot Buruh 1 Petani 2 Nelayan 3 Pedagang 4 Karyawan 5 Tabel 3. Hasil Konversi Penghasilan Penghasilan Bobot <500 1 500.000-1.000.000 2 1.000.000-2.000.000 3 2.000.000-3.000.000 4 3.000.000-4.000.000 5 Tabel 4. Hasil Konversi Jumlah Tanggungan Jumlah Tanggungan Bobot 7-8 1 5-6 2 3-4 3 1-2 4 0 5 Tabel 5. Hasil Konversi Nilai Raport Nilai Raport Bobot 9-10 1 7-8 2 6-7 3 5-6 4 4-5 5
e. Proses Data Mining
Data yang telah didapatkan kemudian akan diolah dengan proses data mining dimana pengolahan ini menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan software Rapidminer studio . Hasil proses ini adalah data yang dikelompokkan berdasarkan kemiripan karakteristik setiap data sehingga ditemukan pola dan informasi yang tersembunyi dari data- data tersebut[12].
f. Evalusi Hasil
Pada tahapan ini akan dijelaskan hasil pengolahan data yang telah dilakukan.

## 2.1 Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  merupakan  sebuah  alat  untuk  mengumpulkan  data  atau  mengukur  objek  dari  sebuah  variabel penelitian.  Untuk  mendapatkan  data yang  benar  dan  sesuai dengan  keadaan  yang  sebenarnya,  maka  dibutuhkan  suatu instrument  yang  valid  dan  konsisten  dalam  memberikan  data  hasil  penelitian  (reliable)[13].  Pada  penelitian  ini  akan digunakan beberapa instrument penelitian, antara lain sebagai berikut :
1. Perangkat Lunak (Software)
Perangkat  lunak  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  software  rapidminer  9.10  digunakan  untuk mengkluster dataset berupa data siswa kurang mampu di SDN 020.
2. Penelitian ini menggunakan dataset siswa SDN 020 yang kurang mampu tahun 2021 sebanyak 236 data yang telah melalui proses cleaning dan transformation yang terdiri dari beberapa variabel yaitu Pekerjaan, Jumlah Penghasilan Orang Tua, Jumlah Tanggungan Orang Tua, dan Nilai Raport. Hasil proses ini merupakan data yang dikelompokkan berdasarkan kemiripan karakteristik setiap data sehingga ditemukan pola dan informasi yang tersembunyi dari data- data tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi penelitian ini menggunakan perhitungan Algoritma K-Means yang dilakukan dengan menggunakan tools Rapid  Miner  Studio.  Rapid  Miner  sebagai  tools  yang  mampu  memudahkan  usernya  dalam  melakukan  perhitungan menggunakan  operator.  Operator  berfungsi  untuk  memodifikasi  data  dan  selanjutnya  dihubungkan  dengan  node-node operator[14].  Sedangkan  tugas  user  menghubungkan  node-node  tersebut  untuk  melihat  hasil  dari  tampilan  grafik perhitungan. Rapid Miner pada gambar 1 digunakan untuk melakukan proses ekstraksi data menggunakan metode yang ada pada data mining[12].
Dari proses penelitian yang dilakukan didapatkan hasil dari 236 dataset daftar siswa/siswi SDN 020 PPU tahun 2021.    terdapat  118  data  mengikuti  cluster  0  yang  artinya  direkomendasikan  diterima  atau  mendapatkan  beasiswa sedangkan 118 data lainnya mengikuti cluster 1 yang artinya tidak direkomendasikan atau tidak mendapatkan beasiswa.

## 3.1 Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data seluruh siswa SDN 020 PPU yang telah terdata oleh pihak sekolah yang nantinya akan direkomendasikan untuk mendapatkan beasiswa program indonesia lalu ditransformasikan dari  data non-numeric .  Selanjutnya  dilakukan  sebuah  proses  inisiasi  kedalam  bentuk  numeric  agar  data  dapat  diolah dengan mudah[15]. Data Penerima beasiswa yang akan digunakan untuk perhitungan sebanyak 236 data dan 5 variabel yang telah didapatkan dari Staf TU tahun 2021, seperti ditampilkan pada tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Dataset penerima mahasiswa Nama JTO Nilai Pekerjaan JPO Achmad Dhaffa Aszhafran 4 2 5 4 Adhelia Nurfaiza 4 2 1 2 Adibah Rahmah 3 3 5 4 ADINDA MAHARATU ANZANY 4 2 1 2 Adzkia Mairah Paswa 4 2 5 4 Affan Erliansyah 4 3 5 5 Afiqah Az Zahra 3 1 5 2 Ahmad Alif 4 2 1 2 Ahmad Ramadhan 4 2 5 3 Aisyah Raudhatul Ruslina 4 2 5 5 Aisyah Salsabila 4 2 0 1 Aisyah Yasmin Hilwa 4 2 2 2 Akhmad Taufiq 4 1 2 2 Alif Vakhry Dafa Ramadhan 4 2 5 2 Alifah Bilbina 3 2 2 2 Alisya Azka alfarahma 4 2 2 2 Aliya Nur Aqilah 4 3 1 2 Amanda Lestari 4 2 1 2 Ameliya Sakila 4 2 5 2 Amhelia Nurhikma 4 2 5 2 ………………….. …… ….. ……………  ………….. Andi Alfina Ayu Faraditya 4 2 5 3

## 3.2 Pengolahan Data dengan Software Rapidminer
Untuk  Mengelompokkan  data  dalam  penelitian  ini,  akan    dilakukan  dengan  menggunakan  software  rapidminer  9.10 sebagai berikut:
a. Buka software rapidminer studio versi 9.10
b. Lalu pilih menu file kemudian pilih new proses
c. Masuk kedalam panel operator seperti yang terlihat pda gambar 1 kemudian ketik read excel , Lalu drag operator read excel  agar  operator  tersebut  muncul  di  panel  process  dan  bisa  digunakan  untuk  memasukan  data excel yang  telah melalui tahap data cleansing dan data transformation. seperti yang terlihat pada gambar 1 berikut
d. Langkah selanjutnya adalah memasukan model yang akan digunakan untuk proses clustering data mining dengan cara masuk ke menu operator kemudian pilih K-Means seperti pada gambar 2 berikut
Gambar 3. Memilih Pemodelan Clustering
e. Selanjutnya, Pada proses clustering tentukan terlebih dahulu jumlah klasternya menjadi K=3 dan mixed measure menjadi mixed Euclidean distance seperti pada gambar 3
Gambar 4. Menentukan Jumlah K
f. Selanjutnya adalah menghubungkan konektor masing–masing proses pada main process seperti pada gambar 4 dan selanjutnya klik button run untuk memulai pengklusteran.

## Gambar 5. Main Process Data Mining
3.2 Hasil Klasterisasi dengan Algoritma K-Means
a. Data View
Setelah melewati  tahapan proses K-Means  Clustering menggunakan aplikasi  Rapidminer Studio 9.10 maka  proses berikutnya  adalah  menampilkan  hasil  dari  penerapan  tersebut.  Pada  Gambar  5  Akan  ditampilkan  data  View  hasil Clusterisasi yang telah didapatkan sebagai berikut
Gambar 6 merupakan sheet untuk menampilkan database yang telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan clusternya berjumlah 236 data.
b. Cluster Model
Tampilan  hasil  seperti  gambar  7  berupa  hasil  pengujian  dataset  yang  berjumlah  236  data  siswa  tidak  mampu menggunakan software rapidminer 9.10, sehingga berbentuk 3 cluster. Pada cluster 0 (cluster pertama) terdapat 70 data, cluster 1 (cluster kedua) terdapat 118 data dan cluster 2 (cluster ketiga) terdapat 48 data.
Gambar 7. Cluster Model Hasil Data Mining
c. Folder View
Pada Gambar 8 dibawah ini merupakan gambar Folder view siswa dengan status layak menerima beasiswa Program Indonesia Pintar  dimana pada clutser 0 (Cluster pertama)  terdapat  70  Nama  siswa  yang masuk kategori penerima beasiswa dengan Status pekerjaan orang tua sebagai Buruh, Tanggungan orang tua 4, memiliki nilai rapot diatas 7, dan  memiliki  penghasilan  Kurang  dari  Rp.1.000.000.  Berikut  ini  ditampilkan  Nama  beasiswa  penerima  Program Indonesia Pintar gambar 8 berikut.
Gambar 8. Folder View
d. Visualization Hasil Clustering
Chart merupakan tampilan grafik hasil pengelompokan atau cluster data siswa kurang mampu pada SDN 020 PPU menggunakan 5 Variabel penelitian dengan Jumlah 3 Cluster. Berikut ini tampilan Visualization Gambar Tampilan Bar (column) pada chart dan Tampilan Pie pada Chart pada Gambar 9 dan Gambar 10 berikut:
Gambar 10. Tampilan Pie pada Chart

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  disimpulan  bahwa  telah  diterapkan  Metode  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk mengelompokan data siswa kurang mampu yang berhak mendapatkan beasiswa Program Indonesia Pintar. Pengolahan data  yang  dilakukan  menghasilkan  kelompok  penerima  beasiswa  yang  dipertimbangkan  menggunakan  5  variabel penelitian,  sehingga  pihak  sekolah  bisa  lebih mudah  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  Program  Indonesia  Pintar dengan teknik Data Mining. Berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan dapat diketahui terdapat 2 cluster yang  dihasilkan  dalam  mengelompokkan  pengolahan  data  terdapat  70    data  yang  termasuk  cluster  1  dengan  status penerima beasiswa tepat sasaran kemudian 118 data yang termasuk cluster 1 dengan status penerima beasiswa tidak tepat sasaran. dan 48 data yang terasuk cluster 2 dengan status penerima beaisiswa tidak tepat sasaran. Dari hasil analisis data dapat ditarik kesimpulan yaitu siswa penerima beasiswa yaitu siswa yang benar-benar tidak mampu. Dimana penerima beasiswa  tersebut  orang  tuanya  bekerja  sebagai  buruh,  jumlah  tanggungan  orang  tua  4  orang,  nilai  rapot  diatas  7 dan penghasilan orang tua kurang dari 1.000.000.

## REFERENCES
[1] E. Fammaldo and L. Hakim, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Keluarga Untuk  Program  Kartu  Indonesia  Pintar,” J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi  Terap. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–31,  2019,  doi: 10.33197/jitter.vol5.iss1.2018.249.
[2] B. G. Sudarsono and S. P. Lestari, “Clustering Penerima Beasiswa Yayasan Untuk Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 258, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2670.
[3] U. Syafiqoh and S. Informasi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pemberian Bantuan Biaya Pendidikan Menggunakan Algoritma K-Means,” pp. 37–42, 2014.
[4] 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.
[5] J. Informatika, S. A. Rahmah, J. Antares, and U. Dharmawangsa, “Beasiswa Yayasan Menggunakan K-Means,” vol. 13, no. 2, pp. 25–30, 2021.
[6] A.  E.  Wicaksono,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan  Peserta  Didik  Di Sekolah Untuk  Memprediksi  Calon Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  Rekayasa ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  206–216,  2016, [Online]. Available: http://www.sman16bekasi.sch.id.
[7] H. Mahulae, “Pengelompokan Potensi Produksi Buah-Buahan di Provinsi Sumatera Utara dengan Menerapkan K-Clustering (Studi Kasus : Dinas Tanaman Pangan dan Holtikultura),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 312, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2122.
[8] M. Mardalius, “Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 123–132, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.36.
[9] M. Ali Hasymi, A. Faisol, and F. Ariwibisono, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Warga Kurang Mampu Di Kelurahan Karang Besuki Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 284–290, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3269.
[10]  S. R. Andani, “Penerapan Metode SMART dalam Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa Yayasan AMIK Tunas Bangsa,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 3, p. 166, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i3.30112.
[11]  N.  Hijriana  and  M.  Rasyidan,  “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C4.5  Untuk  Seleksi  Calon  Penerima  Beasiswa Tingkat Universitas,” Sains Dan Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 9–13, 2017.
[12]  B. Rahmat C.T.I. et al. , “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap. 2017 , no. April, pp. 58–60, 2017.
[13]  M. M. K-means, “Penerapan Data Mining untuk Clustering Data Penduduk Miskin,” vol. 3, no. 1, pp. 31–37, 2021.
[14]  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.
[15]  L.  G.  Rady  Putra  and  A.  Anggrawan,  “Pengelompokan  Penerima  Bantuan  Sosial  Masyarakat  dengan  Metode  K-Means,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  205–214,  2021,  doi: 10.30812/matrik.v21i1.1554.