## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 508 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2927

## Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Clustering Prioritas Penerima Beasiswa
Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted: 15/01/2023 ; Accepted: 28/01/2023 ; Published: 29/01/2023
Abstrak− Beasiswa merupakan sebuah bentuk apresiasi yang diberikan kepada para pelajar. Pada perguruan tinggi beasiswa yang  biasa  diberikan  yaitu  beasiswa  dari  yayasan.  Keterbatasan  jumlah  beasiswa  yayasan  yang  disediakan  oleh  perguruan tinggi tentu menjadi sebuah permasalahan tersendiri bagi unsur pimpinan ataupun manajemen. Permasalahan yang dihadapi harus  diselesaikan  dengan  sebaik  –  baiknya.  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  pengelompokan  terhadap  mahasiswa/I  yang diprioritaskan untuk mendapatkan beasiswa yayasan. Proses penentuan tingkat prioritas bagi mahasiswa/I penerima beasiswa yayasan menjadi sebuah permasalahan baru bagi tim pengelola. Proses penyelesaian permasalahan dapat dilakukan dengan proses pengolahan data. Data mining merupakan sebuah proses pengolahan data untuk penggalian – penggalian informasi yang tersimpan pada dataset. Pada data mining proses pengelompokan data untuk proses penentuan prioritas tersebut termasuk dalam teknik clustering. K-Medoids merupakan bagian dari clustering data mining. K-Medoids dipergunakan pada data mining untuk proses pengelompokan dalam pembentukan clustering. Algoritma K-Medoids dapat membantu mempermudah dalam proses pembentukan cluster prioritas. Dalam hal ini terdapat 5 alternatif yang termasuk dalam Cluster 1 dan 5 alternatf termasuk dalam Cluster 2. Dengan adanya pembentukan cluster dari proses algritma K-Medoids tersebut dapat dengan mudah dalam proses pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering; Prioritas; Penerima; Beasiswa; K-Medoids
Abstract− Scholarships  are  a  form  of  appreciation  given  to  students.  In  college  scholarships  that  are  usually  given  are scholarships from foundations. The limited number of foundation scholarships provided by tertiary institutions is certainly a separate problem for elements of leadership or management. The problems encountered must be resolved as well as possible. Therefore, it is necessary to group students who are prioritized to get foundation scholarships. The process of determining priority levels for students receiving foundation scholarships has become a new problem for the management team. The process of solving the problem can be done by processing the data. Data mining is a data processing process for extracting information stored in datasets. In data mining, the process of grouping data for the priority determination process is included in the clustering technique. K-Medoids is part of clustering data mining. K-Medoids is used in data mining for the grouping process in forming clustering.  The  K-Medoids  algorithm  can  help  simplify  the  process  of  forming  priority  clusters.  In  this  case  there  are  5 alternatives included in Cluster 1 and 5 alternatives included in Cluster 2. With the formation of clusters from the K-Medoids algorithm process it can be easily in the decision making process.
Keywords : Data Mining; Clustering; Priority; Receiver; Scholarship; K-Medoids

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  merupakan  sebuah  bentuk  apresiasi  yang  diberikan  kepada  para  pelajar  baik  pada  tingkat  SD,  SMP, SMA ataupun Perguruan Tinggi. Beaasiswa diberikan terhadap mereka yang memenuhi kriteria ataupun ketentuan dalam proses penerimaan beasiswa. Selain itu beasiswa sendiri terdiri dari berbagai macam, baik beasiswa prestasi, beasiswa kurang mampu ataupun beasiswa lainnya[1], [2].
Pada perguruan tinggi beasiswa yang biasa diberikan yaitu beasiswa dari yayasan. Beasiswa yayasan pada umumnya  diberikan  bagi  mahasiswa/I  yang  membutuhkan  bantuan  untuk  biaya  perkuliahan  dikarenakan keterbatasan biaya untuk melanjutkan pendidikan. Selain itu beasiswa yayasan yang diberikan kepada mahasiswa/I sangatlah terbatas jumlahnya[3], [4].
Keterbatasan  jumlah  beasiswa  yayasan  yang  disediakan  oleh  perguruan  tinggi  tentu  menjadi  sebuah permasalahan tersendiri bagi unsur pimpinan ataupun manajemen. Hal tersebut dikarenakan jumlah mahasiswa/I yang memiliki keterbatasan dalam pembiayaan perkuliahan melebihi dari pada jumlah kuota yang diberikan untuk penerima beasiswa yayasan[5], [6].
Permasalahan yang dihadapi harus diselesaikan dengan sebaik – baiknya. Dikarenakan proses pemberian beasiswa  yayasan  yang  salah  tentu  saja  merugikan  bagi  mahasiswa  lainnya.  Beasiswa  yayasan  pada  umumnya sama seperti dengan beasiswa lainnya, dimana dalam proses pemberian beasiswa harus dilakukan proses pendataan terhadap atribut – atribut dalam proses pemberian beasiswa yayasan.
Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  pengelompokan  terhadap  mahasiswa/I  yang  diprioritaskan  untuk mendapatkan  beasiswa  yayasan.  Bagi  mahasiswa/I  yang  mendaftar  dan  dilakukan  pendataan  nantinya  akan dilakukan  pengelompokan  berdasarkan  dengan  tingkat  prioritas.  Bagi  mahasiswa  yang  termasuk  dalam  tingkat prioritas pertama diutamakan untuk mendapatkan bantuan beasiswa yayasan, sedangkan bagi mahasiswa/I yang termasuk dalam tingkat prioritas kedua harus menunggu tersebarnya mahasiswa/I yang termasuk dalam tingkat prioritas utama.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 508 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2927
Proses  penentuan  tingkat  prioritas  bagi  mahasiswa/I  penerima  beasiswa  yayasan  menjadi  sebuah permasalahan  baru  bagi  tim  pengelola.  Hal  tersebut  dikarenakan  belum  terdapatnya  sebuah  acuan  ataupun ketentuan dalam proses yang dilakukan untuk membentuk tingkat priortias bagi mahasiswa/I dalam kelompok – kelompok tertentu. Oleh sebab itu proses penyelesaian permasalahan harus diselesaikan dengan sebuah cara atau teknik khsusus.
Proses  penyelesaian  permasalahan  dapat  dilakukan  dengan  proses  pengolahan  data,  hal  tersebut dikarenakan pendataan yang dilakukan kepada mahasiswa/I menjadi sebuah kumpulan data tersendiri atau biasa disebut dataset. Pada dataset tersebut tersimpan informasi – informasi yang dapat dipergunakan bagi pengolah data untuk dipergunakan sebagai pengambilan keputusan. Proses pengolahan data tersebut biasa disebut dengan data mining.
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  pengolahan  data  untuk  penggalian  –  penggalian  informasi  yang tersimpan pada dataset. Penggalian data dan informasi  pada dataset  nantinya dapat  dipergunakan dalam proses pengambilan  keputusan.  Data  mining  sendiri  merupakan  sebuah  teknik  ataupun  bidang  ilmu  yang  dapat dipergunakan oleh berbagai macam rumpun pengetahuan yang berkaitan dengan pengolahan data[7]–[9].
Pada  data  mining  sendiri  untuk  proses  penyelesaian  permasalahan  diselesaikan  dengan  menggunakan algoritma – algortima tertentu. Beberapa algortima yang dapat dipergunakan untuk membantu proses penyelesaian pada data mining seperti Apriori, FP-Growth, Hash Based, Naïve Bayes, Rough Set, Decision Tree ataupun metode – metode lainnya[10]–[15]. Selain algoritma – algoritma tersebut proses penyelesaian pengelompokan pada data mining dapat diselesaikan dengan menggunakan clustering.
Pada data mining proses pengelompokan data untuk proses penentuan prioritas tersebut  termasuk dalam teknik  clustering.  Clustering  pada  data  mining  digunakan  untuk  mengelompokan  data  untuk  terbagi  dalam beberapa macam cluster tertentu. Dimana proses pembentukan cluster berdasarkan dengan tingkat kemiripan yang dimiliki antar data seperti karakteristik data. Salah satu algoritma yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada clustering yaitu Algoritma K-Medoids.
K-Medoids  merupakan  bagian  dari  clustering  data  mining.  K-Medoids  dipergunakan  pada  data  mining untuk proses pengelompokan dalam pembentukan clustering. Proses pembentukan clustering berdasarkan dengan tahapan iterasi yang dilakukan, pada tahapan iterasi dilakukan proses perhitungan jarak antar objek terhadap nilai centroid. Setelah dilakukan proses perhitungan jarak, selanjutnya proses pembentukan cluster berdasarkan dengan nilai jarak terdekat. Kemudian dilakukan proses perhitungan nilai rata – rata dari pembentukan clustering.
Penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh Sevi Dian Nirwana, dkk pada tahun 2022 dimana pada hasil penelitian didapatkan bahwa dengan menggunakan algoritma K-Medoids dapat dipergunakan untuk membentuk 3 cluster dan kinerjanya lebih baik dibandingkan dengan algoritma clustering lainnya[16]. Penelitian lainnya juga telah  dilakukan  di  tahun  yang  sama  oleh  Fahikra  Faisal,  dkk  dengan  hasil  penelitian  yang  didapatkan  yaitu Algoritma  K-Medoids  dapat  untuk  membentuk  clusterisasi  dengan  kinerja  lebih  baik  dibandingkan  dengan algortima lainnya[17].
Penelitian  yang  lain  dilakukan  juga  oleh  Rohan  Kristini  Purba  dan  Efori  Bu’ulolo  pada  tahun  2022 mendapatkan hasil penelitian bahwa dengan menerapkan algoritma K-Medoids memudahkan proses pengambilan keputusan  dan  juga  proses  menjadi  sangat  efektif  juga  cepat[18].  Ditahun  yang  sama  juga  telah  dilakukan penelitian oleh  Daffa Rafif Agustian  dan  Budi  Arif Dermawan dengan hasil penelitian yang didapatkan proses yang dilakukan pada K-Medoids dengan menghitung jarak terdekat dari data dapat membantu dan mempermudah dalam proses pembentukan cluster[19].
Berdasarkan  dengan  penjabaran  diatas  maka  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelesaikan permasalahan  dalam  proses  pembentukan  cluster  tingkat  prioritas  mahasiswa/I  dalam  penerimaan  beasiswa yayasan. Dimana pada proses penyelesaian pembentukan cluster dengan menggunakan peran data mining. Pada data  mining  sendiri  untuk  penyelesaian  permasalahan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Medoids.  Hasil  akhir yang  ingin  dicapai  dari  penelitian  yaitu  cluster  untuk  menentukan  mahasiswa/I  yang  menjadi  prioritas  dalam penerima beasiswa yayasan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi  merupakan  gambaran  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian.  Dengan  metodologi  dapat  melihat tahapan  apa  saja  yang  telah  dilakukan  dan  apa  tahapan  penelitian  selanjutnya  yang  akan  dilakukan.  Adapun metodologi penelitian tersebut dapat dilihat berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 508 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2927
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  penggunaan  data  kembali.  Penggunaan  data  kembali  pada  data  mining berdasarkan dengan proses pengolahan data yang dilakukan pada data mining. Proses yang dilakukan pada data mining  berkaitan  dengan  proses  pengumpulan  data  hingga  penggunaan  data  dengan  menggali  informasi  – informasi  yang  tersimpan  pada  data  yang  besar.  Penggalian  yang  dilakukan  untuk  proses  penemuan  pola hubungan, informasi ataupun pengetahuan[20], [21].

## 2.3 Algoritma K-Medoids
Algoirtma K-Medoids merupakan sebuah algoritma untuk menghitung nilai cost atau nilai rata – rata dari objek berdasarkan dengan klasteriasi. Proses pembentukan cluster berdasarkan jarak terdekat antar objek dengan  nilai centroid pada setiap cluster. Proses perhitungan jarak terdekat antar objek berdasarkan dengan Euclidean Distance. Adapun rumus yang digunakan untuk menghitung jarak terdekat yakni[16]–[18]:
dij = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Adapun  tahapan  –  tahapan  penyelesaian  yang  dilakukan  oleh  algoritma  K-Medoids  dapat  dilihat  pada berikut ini :
1. Menentukan banyaknya cluster (k) yang akan dibentuk
2. Menghitung jarak antar objek dengan menggunakan persamaan (1)
3. Menentukan nilai centroid baru untuk proses perhitungan jarak dan pembentukan cluster
4. Hitung nilai rata – rata ataupun cost dari proses cluster
5. Jika nilai cost baru lebih besar dari cost lama, maka proses telah berakhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Beasiswa yayasan merupakan salah satu bentuk bantuan yang dapat diberikan kepada mahasiswa/I yang terkendala dalam proses pembiayaan perkuliahan. Tetapi dalam proses pemberian beasiswa yayasan memiliki jumlah kuota yang terbatas. Jumlah yang terbatas tersebut menimbulkan permasalahan bagi tim pengelola. Maka dari itu, untuk memudahkan  dalam  proses  pemberian  beasiswa  yayasan  tersebut  dapat  dibentuk  cluster  untuk  melihat  tingkat prioritas  bagi  penerima  beasiswa  yayasan.  Dengan  menentukan  cluster  prioritas  dapat  lebih  mudah  untuk menentukan mahasiswa/I yang akan mendapatkan bantuan beasiswa yayasan. Dalam proses pembentukan cluster terlebih dahulu dilakukan proses pendataan terhadap mahasiswa/I. Dari pendataan tersebut terkumpulan sebuah kumpulan  data  ataupun  biasa  disebut  dengan  dataset.  Dengan  menggunakan  dataset  yang  telah  dikumpulkan tersebut dapat dipergunakan untuk proses pembentukan cluster berdasarkan dengan proses pengolahan data. Data mining merupakan proses pengolahan data untuk menemukan informasi – informasi baru ataupun pengetahuan – pengtahuan  yang  tersimpa  pada  dataset.  Didalam  prosesnya,  data  mining  dibantu  proses  penyelesain  dengan menggunakan  algoritma  tertentu.  Pada  proses  penyelesaian  permasalahan  dipergunakan  dengan  menggunakan algoritma K-Medoids.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 508 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2927

## 3.1.1 Penerapan Algoritma K-Medoids
Tahapan pertama yang dilakukan sebelum proses penerapan algoritma K-Medoids yaitu tersedianya data. Maka dari  itu  terlebih  dahulu  diketahui  data  yang  akan  digunakan  untuk  proses  penyelesaian.  Dalam  hal  ini  data merupakan proses pendataan tehadap mahasiswa/I. Adapun data tersebut dapat dilihat berikut:
Tabel 1. Data Mahasiswa/I Penerima Beasiswa Yayasan No  Alternatif Jumlah Prestasi Jumlah Tanggungan Orang Tua Jumlah Tunggakan Pembayaran Kepemilikan Rumah 1 A1 1 2 2 1 2 A2 1 1 3 1 3 A3 2 2 1 2 4 A4 1 1 2 2 5 A5 3 0 3 1 6 A6 2 3 2 2 7 A7 1 2 2 2 8 A8 1 1 1 1 9 A9 3 2 2 2 10 A10 2 2 2 1
Setelah  tersedianya  dapat  sepert  tabel  1.  Maka  selanjutnya  dapat  dilakukan  proses  penyelesaian  dengan menggunakan  algoritma  K-Medoids.  Proses  penyelesaian  dengan  algoritma  K-Medoids  diselesaikan  dengan menggunakan beberapa iterasi. Adapun proses penyelesaian dapat dilihat berikut

## Iterasi I
Sebelum  proses  penyelesaian  pada  iterasi  pertama,  terlebih  dahulu  ditentukan  nilai  centroid  awal  pada  setiap cluster yang ditentukan. Nilai centroid awal dipilih secara acak dari data yang tersedia. Adapun nilai centroid awal dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Nilai Centroid Awal Iterasi I No  Alternatif Jumlah Prestasi Jumlah Tanggungan Orang Tua Jumlah Tunggakan Pembayaran Kepemilikan Rumah Cluster 1 A4 1 1 2 2 C1 2 A9 3 2 2 2 C2
Setelah didapatkan nilai centroid awal maka dapat dihitung nilai jarak antar tiap data berdasarkan dengan perhitungan rumus jarak terdekat. Adapun proses perhitungan jarak dapat dilihat berikut:
Perhitungan Jarak Cluster 1
D1,1 (A1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = √(0) 2 + (1) 2 + (0) 2 + (−1) 2 = √2 = 1,41
Proses perhitungan dilakukan berulang sampai dengan alternatif kesepuluh Perhitungan Jarak Cluster 2
D1,1 (A1) = √(1 − 3) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = √(−2) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (−1) 2 = √5 = 2,24
Proses  perhitungan  dilakukan  berulang  sampai  dengan  alternatif  kesepuluh.  Setelah  dilakukan  proses perhitungan jarak, maka selanjutnya yaitu penenutan cluster. Adapun hasil perhitungan jarak dan penentuan cluster dapat dilihat berikut
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi I Alternatif  dc1 dc2 Cluster A1 1,41  2,24 C1 A2 1,41  2,65 C1 A3 1,73  1,41 C2 A4 0,00  2,24 C1 A5 2,65  2,45 C2 A6 2,24  1,41 C2 A7 1,00  2,00 C1 A8 1,41  2,65 C1 A9 2,24  0,00 C2 A10 1,73  1,41 C2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 508 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2927
Proses penentuan cluster berdasarkan nilai jarak terdekat jika dc1 < dc2 maka hasil pembentukan cluster yaitu C1. Sebaliknya jika dc2 < dc1 hasil pembentukan cluster yaitu C2. Setelah didapatkan proses pembentukan cluster  berikutnya  yaitu  proses  perhitungan  nilai  cost  berdasarkan  dengan  jarak  cluster  yang  terpilih.  Adapun perhitungan nilai cost dapat dilihat berikut:
Cost Iterasi I = 1,41 + 1,41 + 1,41 + 0,00 + 2,45 + 1,41 + 1,00 + 1,41 + 0,00 +1,41 = 11,93
Setelah dilakukan proses perhitungan nilai cost, maka dapat dilakukan proses untuk iterasi selanjutnya

## Iterasi II
Proses yang dilakukan pada iterasi  II sama dengan yang  dilakukan pada proses iterasi  I. Dimana langkah awal yaitu menentukan nilai centroid awal. Adapun nilai centroid awal pada iterasi II dapat dilihat berikut:
Tabel 4. Nilai Centroid Awal Iterasi II No  Alternatif Jumlah Prestasi Jumlah Tanggungan Orang Tua Jumlah Tunggakan Pembayaran Kepemilikan Rumah Cluster 1 A3 2 2 1 2 C1 2 A8 1 1 1 1 C2
Setelah didapatkan nilai centroid awal maka dapat dihitung nilai jarak antar tiap data berdasarkan dengan perhitungan rumus jarak terdekat. Adapun proses perhitungan jarak dapat dilihat berikut:
Perhitungan Jarak Cluster 1
D1,1 (A1) = √(1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 = √(−1) 2 + (0) 2 + (1) 2 + (−1) 2 = √3 = 1,73
Proses perhitungan dilakukan berulang sampai dengan alternatif kesepuluh Perhitungan Jarak Cluster 2
D1,1 (A1) = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 = √(0) 2 + (1) 2 + (1) 2 + (0) 2 = √2 = 1,41
Proses  perhitungan  dilakukan  berulang  sampai  dengan  alternatif  kesepuluh.  Setelah  dilakukan  proses perhitungan jarak, maka selanjutnya yaitu penenutan cluster. Adapun hasil perhitungan jarak dan penentuan cluster dapat dilihat berikut:

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi II
Alternatif dc1 dc2 Cluster A1 1,73  1,41 C2 A2 2,65  2,00 C2 A3 0,00  1,73 C1 A4 1,73  1,41 C2 A5 3,16  3,00 C2 A6 1,41  2,65 C1 A7 1,41  1,73 C1 A8 1,73  0,00 C2 A9 1,41  2,65 C1 A10 1,41  1,73 C1
Proses penentuan cluster berdasarkan nilai jarak terdekat jika dc1 < dc2 maka hasil pembentukan cluster yaitu C1. Sebaliknya jika dc2 < dc1 hasil pembentukan cluster yaitu C2. Setelah didapatkan proses pembentukan cluster  berikutnya  yaitu  proses  perhitungan  nilai  cost  berdasarkan  dengan  jarak  cluster  yang  terpilih.  Adapun perhitungan nilai cost dapat dilihat berikut:
Cost Iterasi II = 1,41 + 2,00 + 0,00 + 1,41 + 3,00 + 1,41 + 1,41 + 0,00 +1,41 + 1,41 = 13,49
Setelah didapatkan nilai cost pada Iterasi II, maka selanjutnya dapat dilakukan perbandingan dari nilai cost lama  dengan  nilai  cost  baru  sebagai  penentuan  berakhir  atau  tidaknya  proses  iterasi.  Berdasarkan  proses perhitungan dapat dilihat bahwasannya nilai cost baru (Iterasi II) 13,49 > dari nilai cost lama (Iterasi I) 11,93 . Maka dari itu proses telah dihentikan dan selanjutnya dapat diambil keputusan dalam proses pembentukan cluster seperti berikut
Tabel 6. Pembentukan Cluster Prioritas Cluster 1   Cluster 2 A3 A1 A6 A2 A7 A4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 508 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2927
Cluster 1   Cluster 2 A9 A5 A10 A8
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwasannya  A3,  A6,  A7,  A9  dan  A10  termasuk  dalam  cluster  1  yang menandakan bahwasannya alternatif tersebut menjadi prioritas dalam penerimaan beasiswa yayasan. Sedangkan alternatif A1, A2, A4, A5 dan A8 termasuk dalam cluster 2 dimana alternatif tersebut dapat diberikan beasiswa yayasan ketika seluruh cluster 1 sudah mendapatkan beasiswa yayasan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  proses  penelitian,  selanjutnya  yaitu  proses  akhir  penarikan  kesimpulan.  Adapun  kesimpulan yang  didapatkan  dari  penelitian  yang  dilakukan  yakni  Bahwasannya  datamining  dapat  dipergunakan  untuk membantu  proses  pengolahan  data  untuk  menemukan  infromasi  baru.  Algoritma  K-Medoids  dapat  membantu mempermudah  dalam  proses  pembentukan  cluster  prioritas.  Dalam  hal  ini  terdapat  5  alternatif  yang  termasuk dalam Cluster 1 dan 5 alternatf termasuk dalam Cluster 2. Dengan adanya pembentukan cluster dari proses algritma K-Medoids tersebut dapat dengan mudah dalam proses pengambilan keputusan

## REFERENCES
[1] 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.
[2] W. Susanto and A. Mulyani, “Analisa Algoritma C4. 5 Terhadap Penentuan Rekomendasi Penerima Beasiswa,” OKTAL J. Ilmu Komput. dan Sci. , vol. 99, no. 99, pp. 1607–1613, 2022, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/oktal/article/view/1034%0Ahttps://journal.mediapublikasi.id/index.php/okt al/article/download/1034/495.
[3] S.  Chodijah  and  M.  Iqbal,  “ENENTUAN  PENERIMA  BEASISWA  DI  STMIK  BANI  SALEH  DENGAN PERBANDINGAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN KNEAREST NEIGHBORS,” J. Inf. dan Komput. Vol , vol. 10, no. 1, 2022.
[4] 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.
[5] S. A. Rahmah and J. Antares, “Klasterisasi Seleksi Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa Yayasan Menggunakan K- Means Clustering,” I N F O R M a T I K a , vol. 13, no. 2, p. 25, 2022, doi: 10.36723/juri.v13i2.282.
[6] Gagan  Suganda,  Marsani  Asfi,  Ridho  Taufiq  Subagio,  and  Ricky  Perdana  Kusuma,  “Penentuan  Penerima  Bantuan Beasiswa Kartu Indonesia Pintar (Kip) Kuliah Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 193–199, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.4376.
[7] U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021.
[8] D. P. Indini, S. R. Siburian, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa  yang  Berhak  Menerima  Beasiswa  Yayasan,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Sosial,  Humaniora,  dan Teknologi , 2022, pp. 325–331.
[9] D.  P.  Utomo  and  S.  Aripin,  “Penerapan  Algoritma  C5  .  0  Untuk  Mengetahui  Pola  Kepuasan  Mahasiswa  di  Masa Pembelajaran Daring,” in Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , 2021, vol. 3, pp. 7–12.
[10]  Dwita Elisa Sinaga, Agus Perdana Windarto, and Rizki Alfadillah Nasution, “Analisis Data Mining Algoritma Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotek Franch Farma),” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 123–131, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.328.
[11]  M. Y. Putra and D. I. Putri, “Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Kelas XI,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 2, pp. 176–187, 2022.
[12]  I. Zuhdi, “Data Mining menggunakan Metode Rough Set dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Peralatan Komputer,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4, pp. 142–147, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.159.
[13]  A. Anggraini and L. Sianturi, “Implementasi Data Mining Algoritma Hash-Based Untuk Mengetahui Frekuensi Itemset Penjualan Alat-Alat Listrik ( Studi Kasus : PT . Asia Sinar Inti Abadi ),” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 36–40, 2022.
[14]  L.  S.  Nasution,  W.  R.  Maya,  and  F.  Sonata,  “Data  Mining  Untuk  Menganalisa  Pola  Pembelian  Perak  Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth Pada Toko Emas Dan Perak Adi Saputra Tanjung,” pp. 1–12, 2020.
[15]  Y. Andini, J. T. Hardinata, and Y. P. Purba, “Penerapan Data Mining pada Tata Letak Buku Di Perpustakaan Sintong Bingei Pematangsiantar dengan Metode Apriori,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 13, 2022, doi: 10.30645/jurasik.v7i1.410.
[16]  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.
[17]  F.  Faisal,  L.  A.  Giopani,  M.  Fitriah,  Z.  C.  Dwynne,  and  S.  Syahidatul,  “Comparison  of  K-Means  and  K-Medoids Algorithms  for  Temperature  Grouping  in  Riau  Province  Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk Pengelompokan Suhu di Provinsi Riau,” IJIRSE Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 128–134, 2022.
[18]  R.  K.  Purba  and  E.  Bu’ulolo,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dalam  Pengelompokan  Mahasiswa  yang  Layak Mendapat  Bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal,” INSOLOGI  J.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  79–86,  2022,  doi:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 508 − 514 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2927
10.55123/insologi.v1i2.195.
[19]  D.  R.  Agustian  and  B.  A.  Darmawan,  “Analisis  Clustering  Demam  Berdarah Dengue  Dengan  Algoritma  K-Medoids (Studi  Kasus  Kabupaten  Karawang),” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  18,  2022,  doi: 10.26798/jiko.v6i1.504.
[20]  F. Y. Rahman, I. I. Purnomo, and N. Hijriana, “PENERAPAN ALGORITMA DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS AIR,” Technologia , vol. 13, no. 3, pp. 228–232, 2022.
[21]  S. Ucha Putri, E. Irawan, and F. Rizky, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” Januari , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.