## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 509−519 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4753

## Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Dalam Pengelompokan Kelas Untuk Mahasiswa Baru Program Magister
Jhiro Faran 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Magister Teknologi Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta,
Indonesia
Email: 1 jhirofaran2022@student.unas.ac.id, 2,* rimatamaraa@gmail.com 2* Email Koresponding: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 03/01/2024; Accepted: 21/01/2024; Published: 22/01/2024
Abstrak− Penelitian  ini  membahas  perbandingan  dua  algoritma  pengelompokan,  yaitu  K-Means  dan  K-Medoids,  dalam konteks pengelompokan kelas untuk mahasiswa baru program magister. Pemilihan algoritma pengelompokan yang tepat dapat membantu  perguruan  tinggi  mengoptimalkan  alokasi  sumber  daya  dan  memaksimalkan  pengalaman  belajar  mahasiswa.  K- Means adalah salah satu algoritma clustering yang populer, yang bekerja dengan membagi data ke dalam sejumlah kelompok yang homogen berdasarkan jarak antara titik data dan pusat kluster. Sementara itu, K-Medoids adalah variasi dari K-Means yang menggunakan titik data aktual sebagai representasi kluster, yang menjadikannya lebih tahan terhadap outlier. Penelitian ini  melibatkan  dataset  mahasiswa  baru  program  magister  yang  mencakup  berbagai  atribut,  seperti  nilai  ujian  masuk,  latar belakang  pendidikan,  dan  preferensi  jurusan.  Hasil  perbandingan  antara  K-Means  dan  K-Medoids  dilakukan  dengan mempertimbangkan metrik evaluasi clustering seperti SSE (Sum of Squared Errors) dan Silhouette Score. Hasil eksperimen menunjukkan  bahwa  kinerja  K-Means  dan  K-Medoids  berbeda  tergantung  pada  karakteristik  dataset.  K-Means  cenderung menghasilkan kelompok yang lebih homogen, tetapi lebih sensitif terhadap outlier. Sebaliknya, K-Medoids cenderung lebih stabil  dalam  mengatasi  outlier,  tetapi  mungkin  menghasilkan  kelompok  yang  kurang  homogen.  Oleh  karena  itu,  pemilihan algoritma clustering yang sesuai harus didasarkan pada tujuan dan karakteristik khusus dari populasi mahasiswa baru program magister. Penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi perguruan tinggi dalam perencanaan alokasi kelas, mentor, dan sumber daya lainnya untuk mahasiswa baru. Keputusan yang tepat dalam pengelompokan kelas dapat meningkatkan retensi mahasiswa, kepuasan belajar, dan keberhasilan akademis. Selain itu, penelitian ini juga merangsang diskusi lebih lanjut dalam menggabungkan  metode  clustering  yang  berbeda  untuk  mencapai  hasil  yang  lebih  optimal  dalam  pengelompokan  kelas mahasiswa baru program magister.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma K-Means; Algoritma K-Medoids; Mahasiswa Program Magister
Abstract− This research discusses a comparison of two grouping algorithms, namely K-Means and K-Medoids, in the context of class grouping for new master's program students. Choosing the right clustering algorithm can help universities optimize resource allocation and maximize student learning experiences. K-Means is a popular clustering algorithm, which works by dividing  data  into  a  number  of  homogeneous  groups  based  on  the  distance  between  data  points  and  the  cluster  center. Meanwhile, K-Medoids is a variation of K-Means that uses actual data points as a cluster representation, which makes it more resistant to outliers. This research involves a dataset of new master's program students which includes various attributes, such as entrance exam scores, educational background, and major preferences. The comparison results between K-Means and K- Medoids were carried out by considering clustering evaluation metrics such as SSE (Sum of Squared Errors) and Silhouette Score. Experimental results show that the performance of K-Means and K-Medoids differs depending on the characteristics of the dataset. K-Means tends to produce more homogeneous groups, but is more sensitive to outliers. In contrast, K-Medoids tend  to  be  more  stable  in  dealing  with  outliers,  but  may  produce  less  homogeneous  groups.  Therefore,  the  selection  of  an appropriate clustering algorithm should be based on the specific goals and characteristics of the new master's program student population.  This  research  provides  valuable  insight  for  colleges  in  planning  the  allocation  of  classes,  mentors,  and  other resources  for  new  students.  The  right  decisions  in  class  grouping  can  increase  student  retention,  learning  satisfaction,  and academic  success.  In  addition,  this  research  also  stimulates  further  discussion  in  combining  different  clustering  methods  to achieve more optimal results in grouping classes of new master's program students.
Keywords: Data Mining; K-Means Algorithm; K-Medoids Algorithm; Master's Program Students

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan  mahasiswa  baru  dalam  program  magister  memiliki  implikasi  yang  sangat  signifikan  dalam pengelolaan pendidikan tinggi. Perguruan tinggi dan universitas di seluruh dunia memiliki tanggung jawab besar untuk mengatur komposisi kelas dan kelompok mahasiswa dengan cermat, dengan tujuan mencapai hasil akademik yang telah ditetapkan dan memenuhi standar kualitas yang tinggi. Dalam hal ini, pengelompokan kelas menjadi elemen utama dalam memastikan bahwa pengalaman belajar mahasiswa berjalan secara efisien, memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan potensi akademik mereka, dan mencapai hasil yang optimal sesuai dengan tujuan pendidikan  yang  telah  ditetapkan.  Keputusan  mengenai  bagaimana  cara  mengelompokkan  mahasiswa  baru  di dalam  kelas  memiliki  dampak  yang  signifikan  pada  berbagai  aspek  pendidikan  tinggi.  Ini  mencakup  alokasi sumber daya, seperti penugasan pengajar, penentuan ruang kuliah yang tepat, serta penyusunan materi pendidikan yang sesuai dengan tingkat kemampuan dan kebutuhan mahasiswa [1][2].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 509−519 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4753
Pengelompokan  kelas  yang  efektif  memiliki  dampak  besar  pada  manajemen  sumber  daya  di  perguruan tinggi,  termasuk  alokasi  pengajar,  pemanfaatan  ruang  kuliah,  dan  penyusunan  materi  pendidikan.  Selain  itu, pengelompokan  yang  baik  juga  membantu  mengurangi  beban  pengajar  dengan  meminimalkan  perbedaan kemampuan dan preferensi  mahasiswa dalam satu  kelas. Oleh  karena itu, penentuan algoritma pengelompokan yang  cocok  dan  efisien  menjadi  tantangan  penting  dalam  pengaturan  pendidikan  tinggi.  Keputusan  yang  tepat dapat  meningkatkan  pengalaman  belajar  mahasiswa,  mengoptimalkan  pemanfaatan  sumber  daya,  serta berkontribusi  pada  kesuksesan  akademik  dan  retensi  mahasiswa,  menjadikan  aspek  ini  krusial  dalam  upaya meningkatkan kualitas pendidikan tinggi secara keseluruhan. Pengelompokan kelas yang efektif memungkinkan perguruan tinggi untuk mengalokasikan sumber daya dengan bijak,
Pengelompokan  kelas  adalah  elemen  penting  dalam  manajemen  pendidikan  tinggi  yang  memengaruhi pengalaman belajar dan efisiensi sumber daya [3][4]. Dalam pengelompokan mahasiswa baru program magister, K-Means dan K-Medoids menjadi algoritma clustering yang relevan. K-Means membagi data menjadi kelompok berdasarkan  jarak  ke  pusat  kluster,  sedangkan  K-Medoids  menggunakan  titik  data  aktual  sebagai  representasi kluster,  lebih  tahan  terhadap  outlier  [5][6].  Dalam  konteks  ini,  permasalahan  yang  dihadapi  adalah  bagaimana menciptakan kelompok yang homogen berdasarkan atribut seperti nilai ujian masuk, latar belakang pendidikan, dan preferensi jurusan. Variabilitas besar antara mahasiswa baru membuatnya semakin kompleks, dengan outlier yang memerlukan perhatian khusus. Pertimbangan lain termasuk jumlah mahasiswa dalam satu kelas, distribusi kelompok,  dan  seimbangnya  beban  pengajar.  Keputusan  yang  tepat  dalam  memilih  algoritma  pengelompokan sangat memengaruhi pengalaman belajar, retensi, dan kesuksesan akademik mahasiswa [7][8].
Oleh  karena  itu,  penelitian  perbandingan  antara  K-Means  dan  K-Medoids  dalam  pengelompokan  kelas untuk  mahasiswa  baru  program  magister  menjadi  relevan  dan  penting.  Kualitas  pengelompokan  kelas  dapat memengaruhi  pengalaman  belajar  mahasiswa  dan  efisiensi  pengelolaan  sumber  daya.  Sebagai  contoh,  jika mahasiswa dengan tingkat kemampuan yang mirip ditempatkan dalam satu kelas, maka pengajar dapat lebih fokus pada metode pengajaran yang lebih spesifik dan sesuai dengan tingkat tersebut. Selain itu, pengelompokan kelas yang  baik  juga  dapat  meminimalkan  perbedaan  antara  mahasiswa  dalam  satu  kelas,  yang  dapat  meningkatkan interaksi sosial dan kolaborasi dalam lingkungan pembelajaran. Namun, pengelompokan kelas yang kurang tepat dapat  menghasilkan  masalah  yang  melibatkan  perbedaan  yang  signifikan  antara  mahasiswa  dalam  satu  kelas, sehingga pengajar harus menghadapi tantangan dalam merancang kurikulum yang sesuai untuk semua tingkatan kemampuan tersebut. Oleh karena itu, pemilihan algoritma pengelompokan yang paling cocok dan efektif menjadi sangat penting dalam konteks pendidikan tinggi [9].
Dalam  penelitian  ini,  akan  fokus  pada  dua  algoritma  utama  dalam  clustering,  yaitu  K-Means  dan  K- Medoids. K-Means adalah metode yang membagi data ke dalam kelompok berdasarkan jarak antara titik data dan pusat kluster. Setiap titik data akan diatributkan ke kluster yang memiliki pusat terdekat dengannya. Sementara K- Medoids,  variasi  dari  K-Means,  menggunakan  titik  data  aktual  sebagai  representasi  kluster,  yang  membuatnya lebih tahan terhadap outlier. Hasil eksperimen akan memberikan wawasan tentang kinerja relatif dari dua algoritma ini dalam konteks pengelompokan mahasiswa baru program magister [10][11].
Berdasarkan penelitian terkait yang di teliti oleh Sevi Dian Nirwana Dkk pada tahun 2022 yang membahas tentang pebandingan algoritma K-Means Dan K-Medoids Dalam Clustering Rata-rata penambahan kasus Covid- 19. Pada penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Dari clustering yang dilakukan, tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara algoritma K-Means dengan K-Medoids. Sehingga keduanya optimal dalam melakukan clustering ratarata penambahan kasus Covid-19 di Provinsi Sumatera Selatan. Berdasarkan DBI terkecil yang dihasilkan dari masing-masing agoritma, menunjukkan bahwa jumlah K cluster yang optimal pada Algoritma K-Means adalah 2 cluster yang anggotanya terbagi antara Kota Palembang di luar wilayah Kota Palembang dengan DBI 0,078 [12].
Selanjutnya penelitian terkait  kedua  yang diteliti pada tahun 2022 oleh Gideon bartolomeus Dkkdengan judul  “Analisa  perbandingan  algoritma  K-Means,  K-Medoids,  dan  X-Means  untuk  pengelompokan  kinerja pegawai”.  Penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  Berdasarkan  hasil  yang  diuji  dalam  performance  davies bouldin index pada setiap algoritma yang diterapkan pada penelitian ini, algoritma k-means menjadi metode yang terbaik dalam menentukan data kinerja pegawai ke dalam kriteria cluster yang dibutuhkan, karena memiliki nilai DBI paling terkecil, di mana cluster yang dihasilkan dalam metode k-means kriteria nilai tinggi ( 𝐶 1) berjumlah 3 pegawai, sedangkan nilai rendah ( 𝐶 0) berjumlah 25 pegawai[13] .
Berikutnya penelitian yang diteliti oleh Mufidah Herviany Dkk pada tahun 2021 yang membahas tentang Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk  PePengelompokan  Daerah  Rawan  tanah  Longsor. Menyimpulkan  bahwa  pengelompokkan  dengan  menggunakan  metode  K-Means  lebih  optimal  dibandingkan dengan mengguakan metode K-Medoids pada data kejadian tanah longsor Provinsi Jawa Barat pada tahun 2019 dengan jumlah k paling optimal adalah k = 6. Perolehan cluster dominan, menunjukkan bahwa kluster 2 merupakan kluster dengan jumlah daerah paling banyak. Dan jumlah kejadian terbanyak terletak pada kluster 5 dengan jumlah daerah adalah 4 daerah dan jumlah kejadian sebanyak 106 kejadian [14].
Selanjutnya  penelitian terkait  yang diterbitkan pada tahun 2019 oleh Insanul Kamila Dkk yang berjudul “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk  pengelompokan  Data  Transaksi  Muat  di  Provinsi jambi”. Pada penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Perbandingan antar kedua algoritma clustering, K-Medoids dan  K-Means  tidak  menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan  mengenai  pengelompokkan  data.  Adapun  dalam pengolahannya,  K-Means  hanya  membutuhkan  waktu  rata-rata  1  detik  sedangkan  pengolahan  data  pada  K-

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 509−519 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4753
Medoids  membutuhkan  waktu  rata-rata  1  menit  38  detik  yang  artinya  apabila  makin  tinggi  iterasi  dan pengelompokkan yang ditentukan, maka pengolahan data akan semakin lama [15].
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan panduan yang berguna bagi perguruan tinggi dalam merancang pengelompokan  kelas  yang  lebih  efektif  dan  efisien  untuk  mahasiswa  baru  program  magister.  Keputusan  yang tepat  dalam  pemilihan  algoritma  clustering  dapat  meningkatkan  pengalaman  belajar,  tingkat  retensi,  dan kesuksesan akademik mahasiswa, yang merupakan faktor penting dalam meningkatkan kualitas pendidikan tinggi secara keseluruhan. Selain itu, penelitian ini juga merangsang diskusi lebih lanjut dalam menggabungkan metode clustering yang berbeda untuk mencapai hasil yang lebih optimal dalam pengelompokan kelas mahasiswa baru program magister.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  ekstraksi  dan  analisis  yang  cermat  dari  data  yang  luas  dan  kompleks  untuk mengidentifikasi pola, informasi, atau pengetahuan yang berharga dan tersembunyi. Tujuan utama dari data mining adalah  untuk  mengungkap  wawasan  yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan,  prediksi,  serta mendukung  perencanaan  strategis  [16].  Data  mining  melibatkan  berbagai  metode  statistik,  matematika,  teknik komputasi,  dan  kecerdasan  buatan.  Ini  melibatkan  eksplorasi  data  untuk  menemukan  hubungan  yang  mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. Proses ini mencakup pembersihan dan transformasi data, pengelompokan, klasifikasi, analisis asosiasi, dan pembuatan model prediktif [17][18].

## 2.2 Algoritma K-MeansClustering
Algoritma K-Means merupakan salah satu teknik pengelompokan data yang digunakan dalam analisis data dan data  mining.  Tujuannya  adalah  untuk  mengelompokkan  data  atau  observasi  ke  dalam  kelompok-kelompok homogen berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu [19][20]. Proses K-Means dimulai dengan pemilihan jumlah kluster yang diinginkan (K) dan penempatan acak titik awal sebagai pusat kluster. Selanjutnya, data dipetakan ke kluster yang memiliki pusat terdekat, dan pusat kluster dihitung ulang berdasarkan data yang ada di dalam kluster tersebut. Proses ini berulang hingga tidak ada perubahan signifikan dalam penempatan data ke kluster dan pusat kluster tetap stabil. Adapun langkah-langkah algoritma K-means ialah sebagai berikut : a. Menetukan jumlah nilai K sebagai total cluster
b. MengambiL sejumlah titik acak sebanyak nilai K
c. Melakukan  perhitungan  jarak  menggunakan  rumus  Euclidean  Distance  antara  setiap  data  input  dan  setiap centroid,  sehingga  ditemukan  jarak  terdekat  antara  data  dan  centroid.Berikut    rumus  persamaan  euclidean Distance:
d(xi, μj)√∑(xi −  μj) 2 (1)
Keterangan: xi ∶ data kriteria μj = centroid pada cluster ke − j
d. Mengelompokkan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid yang memiliki jarak terkecil.
e. Mengganti  nilai  centroid  dengan  nilai  baru  yang  dihitung  sebagai  rata-rata  dari  data  dalam  cluster  yang bersangkutan, menggunakan rumus yang sesuai:
μj(t + 1) = 1 Nsj ∑ xj jϵSj (2)
Keterangan ∶ μj(t + 1) ∶ centroid  baru pada iterasi ke (t + 1) N 𝐬𝐣 ∶ banyak data pada cluster S J
f. Teruskan perulangan dari langkah 2 hingga 5 sampai tidak ada perubahan dalam anggota setiap cluster.

## 2.3 Algoritma K-Medoids
Algoritma K-medoids adalah metode dalam analisis klaster yang digunakan untuk mengelompokkan data menjadi K  kelompok  berdasarkan  kedekatan  antara  data-data  dalam  kelompok  yang  sama  [21].  Algoritma  ini  berawal dengan  inisialisasi  K  medoid  awal,  menghitung  jarak  antara  data-data  dan  medoid,  membentuk  kluster,  dan menghitung total jarak. Kemudian, algoritma mencoba memperbaharui medoid dengan mencari perubahan yang menghasilkan  total  jarak  terkecil,  dan  langkah-langkah  ini  diulangi  hingga  medoid  tidak  berubah  atau  jumlah iterasi maksimum tercapai. Hasil akhir dari algoritma ini adalah K kluster, masing-masing dengan medoid yang mewakili kelompok tersebut [22].  Adapun langkah penyelesaian algoritma K-Medoids sebagai berikut : a. Pilih jumlah kluster yang akan dibentuk (K) b. Pilih secara acak pusat kluster sesuai dengan jumlah K yang akan dibentuk.

## Journal of Information System Research (JOSH)
c. Mengukur  atau  menghitung  jarak  (cost)  dengan  menggunakan  rumus  jarak  Euclidean  distance  dengan menggunakan rumus berikut ini :
d Euclidean (X, Y) = √∑ (X i − Y i ) 2 n i=1 (3)
d. Tentukan posisi kluster berdasarkan nilai minimum dari jarak Cost (C1 hingga Cn).
e. Lakukan  perhitungan  total  jarak  minimum  antara  medoid  (titik  pusat  kluster)  yang  telah  ditentukan sebelumnya.
f. Pilih titik medoid baru (non-medoid) secara acak dari sampel data untuk iterasi berikutnya (menggunakan data yang bukan medoid sebelumnya).
g. Melakukan perhitungan jarak (cost) dengan menerapkan rumus jarak Euclidean seperti yang dijelaskan pada langkah 3, serta melanjutkan dengan melaksanakan langkah 4 dan 5.
h. Menyusun jumlah keseluruhan simpangan (S).
S = Medoid Cost Baru − Medoid Cost Lama
(4)
Apabila nilai S kurang dari nol ( S < 0 ), maka langkah 6 akan diulangi hingga mendapatkan nilai simpangan (S) yang lebih besar dari nol ( S > 0 ). Sebaliknya, jika nilai S lebih besar dari Nol ( S > 0 ), maka proses perhitungan dianggap selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
pada tahap analisa, penulis memperoleh 50 data mahasiswa mahasiswa pendaftar program magister. Yang mana 50 data tersebut yang nantinya akan digunakan pada penerapan Algoritma K-Means dan Algoritma K-Medoids. Pada  pengolahan  data  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  memerlukan  data.  dan  Data Tersebut dilihat pada tabel 1 dibawah ini:

## Tabel 1. Data Pendaftar Program Magister
No.  Nama Mahasiswa  Nilai IPK (S1)  Nilai Ujian Saringan Masuk   Nilai Test TOEFL 1 Dwina 3,90 95 500 2 Riskah 3,85 90 495 3 Mirzah 3,90 95 495 4 Wiyudah 3,85 90 490 5 Fadilah 3,80 80 500 6 Yuni 3,85 85 450 7 Nola 3,90 90 475 8 Tessa 3,85 90 480 9 Siti Apsah 3,90 90 495 10 Putra 3,90 85 495 11 Febri 3,85 90 495 12 Rian 3,90 95 495 13 Ardin 3,90 95 495 14 Sandi 3,90 95 495 15 Alwi 3,90 95 495 16 Cintia 3,90 95 495 17 Nisa 3,90 95 495 18 Syila 3,90 95 495 19 Seyla 3,90 95 495 20 Sekar 3,75 80 480 21 Joko 3,80 85 480 22 Amel 3,85 95 500 23 Safrial 3,85 90 495 24 Arga 3,85 90 495 25 Amri 3,85 95 500 26 Tesi 3,85 95 500 27 Kitty adel 3,85 95 500 28 Yesika 3,85 95 500 29 Petra 3,85 95 500 30 Bentra 3,85 95 500 31 Sinta 3,85 95 500 32 Putra 3,85 95 500

## Journal of Information System Research (JOSH)
No.  Nama Mahasiswa  Nilai IPK (S1)  Nilai Ujian Saringan Masuk   Nilai Test TOEFL 33 Seyla 3,85 95 500 34 Satriasdi 3,85 85 500 35 Ade andreas 3,85 95 500 36 Arkan 3,85 90 495 37 Fikri 3,75 90 475 38 Putri 3,85 90 495 39 Rayni 3,85 90 495 40 Rahma 3,85 85 495 41 Amaluddin 3,85 80 495 42 Melysa 3,90 85 495 43 Meli 3,85 90 495 44 Ali 3,80 85 450 45 Imran 3,75 85 475 46 Siska 3,85 85 495 47 Desi 3,85 90 495 48 Yani 3,85 85 495 49 Utami 3,90 90 500 50 Ikram 3,90 90 490

## 3.2 Penerapan Algoritma K-Means
Adapun langkah perhitungan menggunakan algoritma K-Means dapat dilihat berikut ini : Iterasi ke-1 a. Menentukan jumlah nilai K (Cluster)
b. Pemilihan Titik pusat awal sebanyak nilai Cluster.
Pemilihan lokasi awal untuk pusat centroid digunakan dalam pengelompokan atau pengelompokan setiap data dalam penelitian. Penentuan pusat centroid awal dilakukan secara acak, sehingga data mana yang digunakan menjadi bebas. Untuk centroid awal dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Centroid Awal
No.  Centroid Nilai IPK (S1) Nilai Ujian Saringan Masuk   Nilai Test TOEFL Cluster 1 Centroid 1 3,90 95 500 Cluster 1 (Kelas A) 2 Centroid 2 3,85 90 495 Cluster 2 (Kelas B
c. Menghitung jarak terdekat ke Centroid (untuk cluster 1 dan 2 disesuaikan dengan rumus masing-masing). 1. Jarak data nomor 1 dengan titik centroid 1
= √(3,90 − 3,90) 2 + (95 − 95) 2 + (500 − 500) 2 = 0 2. Jarak data nomor 1 dengan titik centroid 2 = √(3,85 − 3,90) 2 + (90 − 95) 2 + (495 − 500) 2 = 7,071244586
Selanjutnya untuk hasil perhitungan jarak minimum data nomor 3 hingga data ke 50 dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini. Untuk langkah perhitungannya sesuaikan dengan perhitungan data nomor 1.
Tabel 3. Hasil Perhitungan  jarak minimum Iterasi ke-1
No.  Nama Mahasiswa Cluster 1 Cluster 2 Jarak Terdekat  Kelompok Data 1 Dwina 0 7,071244586 0 Cluster1 2 Riskah 7,071244586 0 0 Cluster2 3 Mirzah 5 5,000249994 5 Cluster1 4 Wiyudah 11,18045169 5 5 Cluster2 5 Fadilah 15,00033333  11,18045169 11,18045169 Cluster2 6 Yuni 50,99021965  45,27692569 45,27692569 Cluster2 7 Nola 25,49509757 20,0000625 20,0000625 Cluster2 8 Tessa 20,61558876 15 15 Cluster2 9 Siti Apsah 7,071067812 0,05 0,05 Cluster2 10 Putra 11,18033989  5,000249994 5,000249994 Cluster2 11 Febri 7,071244586 0 0 Cluster2 12 Rian 5 5,000249994 5 Cluster1 13 Ardin 5 5,000249994 5 Cluster1 14 Sandi 5 5,000249994 5 Cluster1 15 Alwi 5 5,000249994 5 Cluster1 16 Cintia 5 5,000249994 5 Cluster1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 509−519 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4753
No.  Nama Mahasiswa Cluster 1 Cluster 2 Jarak Terdekat  Kelompok Data 17 Nisa 5 5,000249994 5 Cluster1 18 Syila 5 5,000249994 5 Cluster1 19 Seyla 5 5,000249994 5 Cluster1 20 sekar 25,00045 18,02803373 18,02803373 Cluster2 21 Joko 22,36090338  15,81146736 15,81146736 Cluster2 22 Amel 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 23 Safrial 7,071244586 0 0 Cluster2 24 Arga 7,071244586 0 0 Cluster2 25 Amri 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 26 Tesi 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 27 Kitty adel 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 28 Yesika 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 29 Petra 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 30 Bentra 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 31 Sinta 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 32 Putra 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 33 Seyla 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 34 Satriasdi 10,000125 7,071067812 7,071067812 Cluster2 35 Ade andreas 0,05 7,071067812 0,05 Cluster1 36 Arkan 7,071244586 0 0 Cluster2 37 Fikri 25,49553883 20,00025 20,00025 Cluster2 38 Putri 7,071244586 0 0 Cluster2 39 Rayni 7,071244586 0 0 Cluster2 40 Rahma 11,18045169 5 5 Cluster2 41 Amaluddin 15,81146736 10 10 Cluster2 42 melysa 11,18033989  5,000249994 5,000249994 Cluster2 43 Meli 7,071244586 0 0 Cluster2 44 Ali 50,99029319 45,2769533 45,2769533 Cluster2 45 Imran 26,92624185  20,61577066 20,61577066 Cluster2 46 Siska 11,18045169 5 5 Cluster2 47 Desi 7,071244586 0 0 Cluster2 48 Yani 11,18045169 5 5 Cluster2 49 Utami 5 5,000249994 5 Cluster1 50 Ikram 11,18033989  5,000249994 5,000249994 Cluster2
d. Pengelompokan setiap data berdasarkan kedekatan dengan centroid (jarak terpendek). Berdasarkan  tabel  7  di  atas  data  telah  dikelompokkan  kedalam  3  centroid  berdasarkan  jarak  minimum  dari masing-masing cluster yang telah dihitung.
e. Proses  pembaruan  nilai  centroid  melibatkan  perhitungan  rata-rata  cluster  yang  bersangkutan,  sehingga mendapatkan nilai centroid baru.
setelah  didapatkan  hasil  pengelompokan  cluster  berdasarkan  jarak  minimum  maka  dilakukan  perhitungan iterasi dengan menggunakan nilai centroid yang baru. berikut didapatkan hasil nilai centroid baru dengan cara:
Tabel 4. Pusat Cluster/Centroid Baru Iterasi 2
Centroid Nilai IPK (S1)  Nilai Ujian Saringan Masuk   Nilai Test TOEFL Centroid 1 3,875 94,77272727 497,9545455 Centroid 2 3,842857143 87,14285714 488,0357143
f. Jika hasil pengelompokan pusat cluster/centroid berpindah, selanjutnya ulangi langkah ke 3. Dan jika data yang di kelompokkan tidak berpindah. Maka proses perhitungan iterasi selesai.
Setelah dilakukan proses perhitungan, maka didapatkan hasil bahwa proses iterasi terhenti pada iterasi ke- 5. Yang dimana hasil pusat cluster/centroid iterasi 5 hasil pengelompokan clusternya sama (tidak ada letak centroid yang berubah. Berikut dapat dilihat hasil perhitungan jarak iterasi ke 4 dan ke 5 pada tabel 9 dan tabel 10.
Tabel 5. Jarak Minimum Iterasi 4
No. Nama Mahasiswa Nilai IPK (S1) Nilai Ujian Saringan Masuk Nilai Test TOEFL C1 C2 Jarak Terpendek Kelompok Data 1  Dwina 3,90 95 500 7,936268253  24,62234757  7,936268253 Cluster1 2  Riskah 3,85 90 495 1,805560363 18,2003434  1,805560363 Cluster1

## Journal of Information System Research (JOSH)
No. Nama Mahasiswa Nilai IPK (S1) Nilai Ujian Saringan Masuk Nilai Test TOEFL C1 C2 Jarak Terpendek Kelompok Data 3  Mirzah 3,90 95 495 6,702894765  20,15589244  6,702894765 Cluster1 4  Wiyudah 3,85 90 490 5,933337397  13,46300487  5,933337397 Cluster1 5  Fadilah 3,80 80 500 9,380041957  23,04886114  9,380041957 Cluster1 6  Yuni 3,85 85 450 45,81586386  27,50004545  27,50004545 Cluster2 7  Nola 3,90 90 475 20,76150065  5,591064299  5,591064299 Cluster2 8  Tessa 3,85 90 480 15,78269247  5,590393546  5,590393546 Cluster2 ...  .... .... .... .... .... .... .... .... 50  Ikram 3,90 90 490 5,933512956 13,4632834  5,933512956 Cluster1 Tabel 6. Jarak minimum iterasi 5 No. Nama Mahasiswa Nilai IPK (S1) Nilai Ujian Saringan Masuk Nilai Test TOEFL C1 C2 Jarak Terpendek Kelompok Data 1  Dwina 3,90 95 500 114,1465407  1982,777581  114,1465407  Cluster1 2  Riskah 3,85 90 495 119,8103715  1988,569453  119,8103715  Cluster1 3  Mirzah 3,90 95 495 119,1089113  1987,702678  119,1089113  Cluster1 4  Wiyudah 3,85 90 490 124,7478462  1993,492781  124,7478462  Cluster1 5  Fadilah 3,80 80 500 116,9706053  1985,420612  116,9706053  Cluster1 6  Yuni 3,85 85 450 165,0440097  2033,752313  165,0440097  Cluster1 7  Nola 3,90 90 475 139,5866496  2008,264658  139,5866496  Cluster1 8  Tessa 3,85 90 480 134,6366411  2003,340577  134,6366411  Cluster1 ...  .... .... .... .... .... .... .... .... 50  Ikram 3,90 90 490 124,7474759  1993,492397  124,7474759  Cluster1
Selanjutnya setelah dilakukan proses perhitungan , maka didapatkan hasil pengelompokan data mahasiswa sebagai  C1  sebanyak  50  data  yaitu  Sebagai  data  yang  lulus  dalam  pengelompokan  kelas.  Dari  tabel  ini,  dapat dilihat  bahwa  seluruh  mahasiswa  termasuk  dalam  "Cluster1".  Cluster  ini  didasarkan  pada  perhitungan  jarak terpendek,  yang  mengindikasikan  bahwa  mahasiswa-mahasiswa  dalam  tabel  memiliki  kesamaan  dalam  atribut yang diukur. Dalam kasus ini, kemungkinan mereka memiliki prestasi akademik yang sejenis, seperti nilai IPK yang  tinggi  dan  nilai  Ujian  Saringan  Masuk  serta  TOEFL  yang  baik.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa pengelompokan di ambil dari iterasi ke 4 yaitu nilai cluster 1 terdiri dari 40 data dan nilai cluster 2 terdiri dari 10 data.

## 3.3 Penerapan Algoritma K-Medoids
Berikut ini dapat dilihat  proses dalam melakukan perhitungan dengan menggunakan algoritma K-Medoids : a. Memilih jumlah kluster yang akan dibentuk b. memilih secara acak pusat kluster sesuai dengan jumlah K yang akan dibentuk.
Tabel 7. Pusat Medoids iterasi 1 No.  Centroid Nilai IPK (S1) Nilai Ujian Saringan Masuk   Nilai Test TOEFL Cluster 1 Centroid 1 3,90 95 500 Cluster 1 (Kelas A) 2 Centroid 2 3,85 90 495 Cluster 2 (Kelas B
c. Mengukur  atau  menghitung  jarak  (cost)  dengan  menggunakan  rumus  jarak  Euclidean  distance  dengan menggunakan rumus berikut ini :
1. Jarak data nomor 1 dengan titik centroid 1
= √(3,90 − 3,90) 2 + (95 − 95) 2 + (500 − 500) 2 = 0 2. Jarak data nomor 1 dengan titik centroid 2
= √(3,85 − 3,90) 2 + (90 − 95) 2 + (495 − 500) 2 = 7,07124486
Tabel 8. Jarak minimum iterasi 1 perhitungan Medoid
No. Nama Mahasiswa Nilai IPK (S1) Nilai Ujian Saringan Masuk Nilai Test TOEFL C1 C2 Jarak Terpendek kelompok data 1 Dwina 3,90 95 500 0 7,071244586 0  Cluster1

## Journal of Information System Research (JOSH)
No. Nama Mahasiswa Nilai IPK (S1) Nilai Ujian Saringan Masuk Nilai Test TOEFL C1 C2 Jarak Terpendek kelompok data 2 Riskah 3,85 90 495 7,071244586 0 0  Cluster2 3 Mirzah 3,90 95 495 5 5,000249994 5  Cluster1 4 Wiyudah 3,85 90 490 11,18045169 5 5  Cluster2 5 Fadilah 3,80 80 500 15,00033333 11,18045169 11,18045169  Cluster2 6 Yuni 3,85 85 450 50,99021965 45,27692569 45,27692569  Cluster2 7 Nola 3,90 90 475 25,49509757 20,0000625 20,0000625  Cluster2 8 Tessa 3,85 90 480 20,61558876 15 15  Cluster2 9 Siti Apsah 3,90 90 495 7,071067812 0,05 0,05  Cluster2 10 Putra 3,90 85 495 11,18033989 5,000249994 5,000249994  Cluster2 11 Febri 3,85 90 495 7,071244586 0 0  Cluster2 12 Rian 3,90 95 495 5 5,000249994 5  Cluster1 13 Ardin 3,90 95 495 5 5,000249994 5  Cluster1 14 Sandi 3,90 95 495 5 5,000249994 5  Cluster1 15 Alwi 3,90 95 495 5 5,000249994 5  Cluster1 16 Cintia 3,90 95 495 5 5,000249994 5  Cluster1 17 Nisa 3,90 95 495 5 5,000249994 5  Cluster1 18 Syila 3,90 95 495 5 5,000249994 5  Cluster1 19 Seyla 3,90 95 495 5 5,000249994 5  Cluster1 20 Sekar 3,75 80 480 25,00045 18,02803373 18,02803373  Cluster2 21 Joko 3,80 85 480 22,36090338 15,81146736 15,81146736  Cluster2 22 Amel 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 23 Safrial 3,85 90 495 7,071244586 0 0  Cluster2 24 Arga 3,85 90 495 7,071244586 0 0  Cluster2 25 Amri 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 26 Tesi 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 27 Kitty adel 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 28 Yesika 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 29 Petra 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 30 Bentra 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 31 Sinta 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 32 Putra 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 33 Seyla 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 34 Satriasdi 3,85 85 500 10,000125 7,071067812 7,071067812  Cluster2 35 Ade andreas 3,85 95 500 0,05 7,071067812 0,05  Cluster1 36 Arkan 3,85 90 495 7,071244586 0 0  Cluster2 37 Fikri 3,75 90 475 25,49553883 20,00025 20,00025  Cluster2 38 Putri 3,85 90 495 7,071244586 0 0  Cluster2 39 Rayni 3,85 90 495 7,071244586 0 0  Cluster2 40 Rahma 3,85 85 495 11,18045169 5 5  Cluster2 41 Amaluddin   3,85 80 495 15,81146736 10 10  Cluster2 42 Melysa 3,90 85 495 11,18033989 5,000249994 5,000249994  Cluster2 43 Meli 3,85 90 495 7,071244586 0 0  Cluster2 44 Ali 3,80 85 450 50,99029319 45,2769533 45,2769533  Cluster2 45 Imran 3,75 85 475 26,92624185 20,61577066 20,61577066  Cluster2 46 Siska 3,85 85 495 11,18045169 5 5  Cluster2 47 Desi 3,85 90 495 7,071244586 0 0  Cluster2 48 Yani 3,85 85 495 11,18045169 5 5  Cluster2 49 Utami 3,90 90 500 5 5,000249994 5  Cluster1 50 Ikram 3,90 90 490 11,18033989 5,000249994 5,000249994  Cluster2 Jumlah Kedekatan 313,8617327
d. Menetukan  posisi kluster berdasarkan nilai minimum dari jarak Cost (C1 hingga Cn).
e. Lakukan  perhitungan  total  jarak  minimum  antara  medoid  (titik  pusat  kluster)  yang  telah  ditentukan sebelumnya.
f. Pilih titik medoid baru (non-medoid) secara acak dari sampel data untuk iterasi berikutnya (menggunakan data yang bukan medoid sebelumnya).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 509−519 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4753
Tabel 9. Iterasi baru Pusat Medoids baru
No.  Centroid Nilai IPK (S1)  Nilai Ujian Saringan Masuk   Nilai Test TOEFL 3 Centroid 1 3,90 95 495 4 Centroid 2 3,85 90 490
g. Melakukan perhitungan jarak (cost) dengan menerapkan rumus jarak Euclidean seperti yang dijelaskan pada langkah 3, serta melanjutkan dengan melaksanakan langkah 4 dan 5.
Tabel 10. Jarak minimum iterasi 2 perhitungan Medoid
No . Nama Mahasiswa Nilai IPK (S1) Nilai Ujian Saringan Masuk Nilai Test TOEFL C1 C2 Jarak Terpendek kelompok data 1 Dwina 3,90 95 500 5 11,18045169 5 Cluster1 2 Riskah 3,85 90 495 5,000249994 5 5 Cluster2 3 Mirzah 3,90 95 495 0 7,071244586 0 Cluster1 4 Wiyudah 3,85 90 490 7,071244586 0 0 Cluster2 5 Fadilah 3,80 80 500 15,81170453 14,14222401 14,14222401 Cluster2 6 Yuni 3,85 85 450 46,0977494 40,31128874 40,31128874 Cluster2 7 Nola 3,90 90 475 20,61552813 15,00008333 15,00008333 Cluster2 8 Tessa 3,85 90 480 15,81146736 10 10 Cluster2 9 Siti Apsah 3,90 90 495 5 5,000249994 5 Cluster1 10 Putra 3,90 85 495 10 7,071244586 7,071244586 Cluster2 11 Febri 3,85 90 495 5,000249994 5 5 Cluster2 12 Rian 3,90 95 495 0 7,071244586 0 Cluster1 13 Ardin 3,90 95 495 0 7,071244586 0 Cluster1 14 Sandi 3,90 95 495 0 7,071244586 0 Cluster1 15 Alwi 3,90 95 495 0 7,071244586 0 Cluster1 16 Cintia 3,90 95 495 0 7,071244586 0 Cluster1 17 Nisa 3,90 95 495 0 7,071244586 0 Cluster1 18 Syila 3,90 95 495 0 7,071244586 0 Cluster1 19 Seyla 3,90 95 495 0 7,071244586 0 Cluster1 20 Sekar 3,75 80 480 21,21373376 14,14248917 14,14248917 Cluster2 21 Joko 3,80 85 480 18,02803373 11,18045169 11,18045169 Cluster2 22 Amel 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 23 Safrial 3,85 90 495 5,000249994 5 5 Cluster2 24 Arga 3,85 90 495 5,000249994 5 5 Cluster2 25 Amri 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 26 Tesi 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 27 Kitty adel 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 28 Yesika 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 29 Petra 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 30 Bentra 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 31 Sinta 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 32 Putra 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 33 Seyla 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 34 Satriasdi 3,85 85 500 11,18045169 11,18033989 11,18033989 Cluster2 35 Ade andreas 3,85 95 500 5,000249994 11,18033989 5,000249994 Cluster1 36 Arkan 3,85 90 495 5,000249994 5 5 Cluster2 37 Fikri 3,75 90 475 20,61607383 15,00033333 15,00033333 Cluster2 38 Putri 3,85 90 495 5,000249994 5 5 Cluster2 39 Rayni 3,85 90 495 5,000249994 5 5 Cluster2 40 Rahma 3,85 85 495 10,000125 7,071067812 7,071067812 Cluster2 41 Amaluddin 3,85 80 495 15,00008333 11,18033989 11,18033989 Cluster2 42 Melysa 3,90 85 495 10 7,071244586 7,071244586 Cluster2 43 Meli 3,85 90 495 5,000249994 5 5 Cluster2 44 Ali 3,80 85 450 46,09783075 40,31131975 40,31131975 Cluster2 45 Imran 3,75 85 475 22,36118288 15,81170453 15,81170453 Cluster2 46 Siska 3,85 85 495 10,000125 7,071067812 7,071067812 Cluster2 47 Desi 3,85 90 495 5,000249994 5 5 Cluster2 48 Yani 3,85 85 495 10,000125 7,071067812 7,071067812 Cluster2 49 Utami 3,90 90 500 7,071067812 10,000125 7,071067812 Cluster1 50 Ikram 3,90 90 490 7,071067812 0,05 0,05 Cluster2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 509−519 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4753
Jumlah kedekatan 350,7400847
h. Menyusun jumlah keseluruhan simpangan (S).
Tabel 11. Jumlah keseluruhan simpangan (S)
Selisih Kedekatan Rumus = jumlah kedekatan Iterasi 2 - jumlah kedekatan Iterasi Ke 1 selisih kedekatan
36,87835196
jika selisih iterasi > 0, maka iterasi berhenti dan cluster ada pada iterasi sebelumnya

## 4. KESIMPULAN
Dalam analisis data pendaftar program magister yang melibatkan 50 mahasiswa, dua algoritma clustering, yaitu K-Means dan K-Medoids, telah diterapkan. Pada langkah awal K-Means, pusat kluster awal dipilih secara acak, dan  data  mahasiswa  dikelompokkan  berdasarkan  jarak  terpendek  ke  pusat  kluster  terdekat.  Setelah  beberapa iterasi, K-Means menghasilkan dua kluster dengan 40 mahasiswa dalam Kluster 1 dan 10 mahasiswa dalam Kluster 2. Di sisi lain, K-Medoids juga dimulai dengan pemilihan pusat kluster acak dan perhitungan jarak dengan rumus Euclidean distance. Setelah beberapa iterasi, K-Medoids juga menghasilkan dua kluster, dengan data yang serupa dalam Kluster 1 dan Kluster 2. Meskipun kedua algoritma menghasilkan hasil yang mirip dalam pengelompokan mahasiswa,  perbedaan  dalam  pemilihan  pusat  kluster  dan  perhitungan  jarak  dapat  memengaruhi  hasil  akhir. Keduanya  adalah  alat  yang  berguna  untuk  analisis  data,  dan  pemilihan  di  antara  keduanya  harus  disesuaikan dengan konteks dan karakteristik data yang sedang dihadapi.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] Baskoro,  Sriyanto,  and  L.  Setya  Rini,  “Prediksi  Penerima  Beasiswa  dengan  Menggunakan  Teknik  Data  Mining  di Universitas  Muhammadiyah  Pringsewu,”  Semin.  Nas.  Has.  Penelit.  dan  Pengabdi.  Masy.  Inst.  Inform.  dan  Bisnis Darmajaya, pp. 87–94, 2021.
[3] 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.
[4] S. A. Rahmah and J. Antares, “Klasterisasi Seleksi Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa Yayasan Menggunakan K- Means Clustering,” INFORMATIKA, vol. 13, no. 2, pp. 25–30, 2022.
[5] F. Firzada and Y. Yuhandri, “Klasterisasi Tingkat  Masa Studi Tepat  Waktu Mahasiswa Menggunakan Algoritma K- Medoids,” J. Sistim Inf. dan Teknol., pp. 162–168, 2021.
[6] E. Rahmah, “Penerapan Algoritma  K-Medoids Clustering untuk menentukan Strategi Promosi Pada Data Mahasiswa (Studi  Kasus:  STIKES  PERINTIS  PADANG),”  Penerapan  Algoritm.  K-Medoids  Clust.  untuk  menentukan  Strateg. Promosi Pada Data Mhs. (Studi Kasus STIKES PERINTIS PADANG), vol. 5, no. 03, pp. 556–564, 2022.
[7] D.  APRIZA  and  S.  Samsuryadi,  “Perbandingan  Metode  Euclidean  Distance  Dengan  Coefficient  Correlation  Pada Klasifikasi Penyakit Multiple Sclerosis Lesion …,” 2019, [Online]. Available:
https://repository.unsri.ac.id/23207/%0Ahttps://repository.unsri.ac.id/23207/52/RAMA_55201_09121402019_0004027 101_01_front_ref.pdf.
[8] A. Fauzy, “Perbandingan Algoritma K-Means dan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Komoditas Tanaman Biofarmaka di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2018,” 2020.
[9] V. Agustin, “Perbandingan Analisis Clustering K-Means Dan K-Medoids Pada Data Penyakit Di Indonesia Tahun 2019,” 2021.
[10]  A. Athifaturrofifah, R. Goejantoro, and D. Yuniarti, “Perbandingan Pengelompokan K-Means dan K-Medoids Pada Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas,” EKSPONENSIAL, vol. 10, no. 2, pp. 143–152, 2020.
[11]  A.  Lesmana,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Dalam  Penclusteran  Data  Penjualan  PT.  United Teknologi Integrasi.” Universitas Mercu Buana Jakarta-Menteng, 2022.
[12]  S. D. Nirwana, M. I. Jambak, and A. Bardadi, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Dalam Clustering Rata-Rata Penambahan Kasus Covid-19 Berdasarkan Kota/Kabupaten Di Provinsi Sumatera Selatan,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 126–131, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.5127.
[13]  G.  B.  Kaligis  and  S.  Yulianto,  “Analisa  Perbandingan  Algoritma  K-Means,  K-Medoids,  Dan  X-Means  Untuk Pengelompokkan Kinerja Pegawai,” IT-Explore J. Penerapan Teknol. Inf. dan Komun., vol. 1, no. 3, pp. 179–193, 2022, doi: 10.24246/itexplore.v1i3.2022.pp179-193.
[14]  M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T.  Nurhidayah,  and  Kasini,  “Comparison of  K-Means  and  K-Medoids  Algorithms  for Grouping Landslide Prone Areas in West Java Province,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021.
[15]  I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 509−519 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4753
[16]  N. S. L. Zulfa and A. Hadiana, “Kajian Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Dalam Strategi Promosi (Studi Kasus: Universitas Islam Al-Ihya Kuningan),” J. Fak. Tek. Kuningan, vol. 2, no. 2, pp. 57–62, 2021.
[17]  N.  A.  Manihuruk,  M.  Zarlis,  E.  Irawan,  H.  S.  Tambunan,  and  I.  Irawan,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Mengelompokkan  Calon  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[18]  A.  Supriyadi,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dengan  K-Medoids  Pada Pengelompokan  Armada  Kendaraan  Truk  Berdasarkan  Produktivitas,”  JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform., vol. 6, no. 2, pp. 229–240, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i2.2008.
[19]  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, pp. 258–263, 2021.
[20]  D.  J.  Lubis  and  M.  B.  Tamam,  “Penerapan  K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Beasiswa  Santri  di  Pondok  Pesantren Miftahul  Huda  Bogor,”  Teknois    J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  dan  Sains,  vol.  12,  no.  1,  pp.  7–20,  2022,  doi: 10.36350/jbs.v12i1.125.
[21]  A. Supriyadi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Perbandingan algoritma k-means dengan k-medoids pada pengelompokan armada kendaraan truk berdasarkan produktivitas,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 6, no. 2, pp. 229–240, 2021.
[22]  N. A. S. Z. Abidin, R. D. Avila, A. Hermatyar, and R. Rismayani, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Daerah Produksi Kakao,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 2, pp. 383–391, 2022.