## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2240

## Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Calon Mahasiswa Yang Layak Mendapatkan Beasiswa Bidikmisi di Universitas Budi Darma
Efori Buulolo * , Rian Syahputra, Alwin Fau
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* buuloloefori21@gmail.com, 2 ryansyah93@gmail.com, 3 alwinfau@gmail.com Email Penulis Korespondensi: buuloloefori21@gmail.com
Abstrak− Beasiswa  bidikmisi  merupakan  program  pemerintah  untuk  membantu  calon  mahasiswa  baru  yang  mampu  secara akademik  dan tidak mampu  secara  ekonomi.  Bentuk  beasiswa  bidikmisi  yaitu  bantuan  biaya  pendidikan  dan  bantuan  biaya hidup.  Mulai  tahun  2018  Universitas  Budi  Darma  mulai  menerima  mahasiswa  baru  melalui  jalur  beasiswa  bidikmisi, penerimaan  mahasiswa  baru  melalui  jalur  bidikmisi  harus  memenuhi  persyaratan  yang  telah  ditetapkan  oleh  pemerintah. Penentuan layak atau tidak seorang calon mahasiswa baru penerima bidikmisi berdasarkan nilai raport, prestasi disekolah, hasil ujian seleksi dan wawancara.  Selama ini pihak penyelenggara dan pengelola bidikmisi di Universitas Budi Darma  kesulitan menentukan calon mahasiswa yang benar-benar layak menerima beasiswa bidikmisi selain karena kuota yang sangat terbatas dan  jumlah  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa  bidikmisi  yang  banyak  juga  karena  nilai  setiap  kriteria  calon  mahasiswa penerima bidikmisi yang hampir sama atau mirip antara satu dengan lainnya. Untuk memudahkan dalam menentukan calon mahasiswa  penerima beasiswa  bidikmisi  tersebut  digunakan  algoritma K-Medoids.  Algoritma K-Medoids merupakan  salah satu algoritma dalam data mining untuk mengelompokan data berdasarkan nilai kriteria terdekat.
Kata Kunci: Mahasiswa, Beasiswa, Bidikmisi, Algoritma, K-Medoids
Abstract− Bidikmisi scholarship is a government program to help prospective new students who are academically capable and economically incapable. The Bidikmisi scholarship is a form of tuition assistance and living expenses. Starting in 2018 Budi Darma University began accepting new students through the bidikmisi scholarship path, admission of new students through the  bidikmisi  path  must  meet  the  requirements  set  by  the  government.  Determination  of  whether  or  not  a  prospective  new student is a recipient of bidikmisi based on report cards, school performance, results of selection tests and interviews. During this  time  the  organizers  and  managers  of  bidikmisi  at  Budi  Darma  University  have  had  difficulty  determining  prospective students who are truly eligible to receive bidikmisi scholarships in addition to the very limited quota and the large number of prospective students receiving bidikmisi scholarships as well as the value of each criteria for prospective students receivin g bidikmisi which is almost the same or similar to one another. To make it easier to determine prospective students receiving the Bidikmisi scholarship, the K-Medoids algorithm is used. K-Medoids algorithm is one of the algorithms in data mining to group data based on the closest criteria value.
Keywords : Students, Scholarships, Bidikmisi, Algorithms, K-Medoids

## 1. PENDAHULUAN
Program  beasiswa  bidikmisi  merupakan  program  pemerintah  untuk  membantu  calon  mahasiswa  yang  mampu secara akademik dan tidak mampu secara ekonomi[1]. Program beasiswa bidikmisi mulai diselenggarakan pada tahun 2010 dengan tujuan untuk meningkatkan akses dan kesempatan belajar bagi keluarga atau masyarakat yang kurang mampu. Penyelengara dan pengelola beasiswa bidikmisi bukan hanya Perguruan Tinggi Negeri tetapi juga Perguruan Tinggi Swasta yang memenuhi persyarakat yang telah ditentukan.
Bentuk beasiswa bidikmisi yang diberikan pemerintah kepada mahasiswa penerima adalah bantuan biaya pendidikan  yang  ditransfer  langsung  kerekening  Perguruan  Tinggi  dan  biaya  hidup  yang  ditransfer  langsung kerekening mahasiswa penerima sehingga mahasiswa dapat bebas dari uang pangkal, SPP dan biaya lainnya. Calon mahasiswa  yang  layak  menerima  bidikmisi  adalah  mahasiswa  yang  memenuhi  persayaratan  atau  kriteria  yang telah ditetapkan pemerintah seperti mempunyai prestasi dan kurang mampu secara ekonomi serta kriteria lainnya. Mulai pada tahun 2018 salah satu program studi di  Universitas Budi Darma(sebelumnya STMIK Budi Darma) sudah  terakreditas  B(Baik)  yaitu  Teknik  Informatika  sehingga  Universitas  Budi  Darma  memenuhi  persyaratan untuk  menyelenggarakan  dan  mengelola  beasiswa  bidikmisi.  Mulai  TA.  2018/2019  Universitas  Budi  Darma menerima  calon  mahasiswa  baru  melalui  jalur  beasiswa  bidikmisi.  Penerimaan  calon  mahasiswa  melalui  jalur beasiswa bidikmisi di Universitas Budi Darma berdasarkan kriteria dan ketentuan yang ditetapkan oleh pemerintah yang tertulis pada Buku Panduan Bidikmisi.
Calon mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi di Universitas Budi Darma selain harus memenuhi kriteria dan ketentuan yang telah ditetapkan juga harus mengikuti ujian seleksi tertulis dan wawancara yang dilaksanakan oleh Universitas Budi Darma melalui seleksi mandiri. Penentuan layak atau tidaknya seorang calon mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi yaitu berdasarkan nilai raport, prestasi disekolah, tingkat ekonomi keluarga, hasil ujian  tertulis  dan  wawancara.  Berhubung  jumlah  kuota  penerima  beasiswa  bidikmisi  setiap  tahunnya  sangat terbatas maka tidak semua calon mahasiswa penerima bidikmisik yang mengikuti ujian seleksi dan wawancara diterima.  Selama  ini  pihak  penyelenggara  dan  pengelola  bidikmisi  di  Universitas  Budi  Darma  kesulitan menentukan  calon  mahasiswa  yang  benar-benar  layak  menerima  beasiswa  bidikmisi  selain  karena  kuota  yang sangat terbatas dan jumlah calon mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi yang banyak juga karena nilai setiap kriteria calon mahasiswa penerima bidikmisi yang hampir sama atau mirip antara satu dengan lainnya. Oleh karena

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2240
itu dibutuhkan suatu algoritma yang dapat mengelompokan calon mahasiswa penerima bidikmisi yang benar-benar layak menerima beasiswa bidikmisi.
Data mining adalah teknik pencarian informasi / pengetahuan /  penggalian informasi / pengetahuan dari data yang berukuran besar[2]. Salah satu fungsi dan tujuan data mining adalah fungsi clustering / pengelompokkan artinya  data  yang  memiliki  kemiripan  dikelompokan  ke dalam  satu cluster [3][4].  Pada  tahun  2017  oleh  Dyang Falila Pramesti, dkk melakukan penelitian dengan topik pengelompokan potensi kebakaran hutan / lahan dengan algoritma K-Medoids clustering . Hasil penelitian menyimpulkan bahwa cluster satu menghasilkan nilai rata-rata brightness temperature lebih dari 330 0 K dan nilai rata-rata confidence lebih dari 80% sehingga memiliki potensi tinggi kebakaran hutan / lahan. Cluster dua menghasilkan nilai rata-rata brightness temperature kurang dari 330 0 K dan  nilai  rata-rata confidence dibawah  80%  sehingga  potensi  sedang  kebakaran  hutan  /  lahan[5].  Begitu  juga penelitian yang dilakukan oleh Wiwit Agus Triyanto pada tahun 2015 dengan topik algoritma K-Medoids untuk menentukan strategi pemasaran produk. Hasi penelitian adalah strategi pemasaran produk dapat dilakukan melalui promosi berdasarkan jumlah barang yang paling banyak dibeli[6].
Berdasarkan uraian diatas, algoritma K-Medoids sangat cocok untuk pengelompokan data-data berdasarkan kriteria [7]. Algoritma K-Medoids adalah salah satu teknik dalam data mining untuk mengelompokkan ( clustering ) data kedalam beberapa kelompok berdasarkan jarak, kriteria, kondisi dan karakteristik[8][9].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Berikut adalah kerangka penelitian yang dilakukan oleh penulis:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Penulis mengidentifikasi masalah yang akan menjadi pokok penelitian. Penulis mengidentifikasi masalah yaitu adanya kesulitan yang dialami oleh pihak penyelenggara dan pengelola bidikmisi di Universitas Budi Darma berdasarkan rumusan masalah yang telah diuraikan dilatar belakang masalah.
2. Studi Pustaka
Setelah  penulis  mengidentifikasi  masalah,  penulis  mempelajari  teori-teori  yang  berkaitan  dengan  pokok pembahasan. Teori tersebut diperoleh dari buku, jurnal, prosiding, artikel, dan internet.
3. Pengumpulan Data
Penulis  melakukan  observasi  langsung  dengan  melakukan  wawancara  kepada  pihak  penyelenggara  dan pengelola bidikmisi Universitas Budi Darma sekaligus pengambilan sampel data untuk penelitian ini.
Mulai Identifikasi Masalah Studi Pustaka Pengumpulan Data Analisa Pengujian Laporan dan Publikasi Selesai Laporan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2240
4. Analisa
Data  yang  telah  dikumpulkan  dianalisa  untuk  mengetahui  yang  menjadi  pokok  masalah  dan  solusi  dari penelitian sesuai dengan topik pembahasan. Pokok masalah dalam penelitian ini adalah adanya kesulitan dari pihak  penyelenggara  dan  pengelolah  beasiswa  bidikmisi  Universitas  Budi  Darma  dalam  menentukan  calon mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi yang benar-benar layak menerima karena kuota yang sangat terbatas sedangkan  jumlah calon penerima banyak dan kriteria serta nilai calon penerima yang hampir sama.
5. Penerapan
Untuk membantu pihak penyelanggara dan pengelola beasiswa bidikmisi di Universitas Budi Darma dalam mengelompokan  calon  penerima  beasiswa  bidikmisi  yang  benar-benar  layak  menerima,  maka  digunakan teknik data mining algoritma K-Medoids.
6. Pengujian
Perhitungan  manual  dengan  data  calon  penerima  beasiswa  bidikmisi  menggunakan  algoritma  K-Medoids menghasilkan  pengelompokan  data  mahasiswa  yang  benar-benar  layak  menerima  dan  yang  tidak  layak. Dengan menggunakan data yang sama maka data dikelompokan menggunakan aplikasi Rapidminer, tujuannya adalah untuk membanding perhitungan manual dan perhitungan berbasis komputer, jika hasilnya sama atau hampir menyerupai maka proses serta data yang digunakan sudah benar.
7. Laporan
Tahap yang dilakukan penulis dalam penelitian ini adalah menulis laporan penelitian dan melakukan publikasi dalam bentuk karya ilmiah.

## 2.2 Sampel Data
Data yang digunakan sebagai sampel data dalam analisa data mahasiswa yang layak mendapat beasiswa bidikmisi di Universitas Budi Darma adalah data calon penerima beasiswa bidikmisi yang telah mendaftar dan mengikuti proses penerimaan calon mahasiswa dengan jalur beasiswa bidikmisi.
Tabel 1 . Data calon penerima beasiswa bidikmisi No. Nama Calon Mahasiswa Nilai Ujian Seleksi Prestasi di Sekolah Ekonomi Keluarga Status Kepemilikan Rumah Dinding- Lantai Rumah 1 Cici Alfiani Pradika Dita 20 Rata-rata Ranking 7 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Batu Keramik 2 Tantri Cepti Buana 20 Rata-rata Ranking 15 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Semen Keramik 3 Tiara Syahri Hsb 38 Rati-rata Ranking 3 Kelas Kurang Mampu Sewa Papan Semen 4 Rasiddin Rambe 24 Rara-rata Ranking 8 Kelas Kurang Mampu Milik Sendiri Papan Semen 5 Miranda Putri 25 Rata-Rata Ranking 12 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Semen Keramik 6 Khairunnisah 40 Rata-rata Ranking 2 Kelas Tidak Mampu Milik Sendiri Papan Semen 7 Ari Pradana 43 Rata-rata rangking 1 Kelas Kurang Mampu Milik Sendiri Semen Semen 8 Diana Prata Yanti Simangungsong 47 Rata-rata Ranking 5 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Semen Keramik 9 Tri Rizky Ananda 41 Rata-rata Ranking 5 Kelas Tidak Mampu Sewa Semen Semen 10 Wiyuda Pratama Maharaikan 37 Rata-rata Ranking 5 Kelas Kurang Mampu Milik Sendiri Semen Semen 11 Anggy Editya Pratama 43 Rata-rata Rangking 9 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Batu Keramik
Algoritma  K-Medoids  dengan  persamaan  Euclidean  distance  tidak  dapat  memproses  data  yang  berupa huruf, maka kriteria dari data calon mahasiswa penerima bidikmisi dirubah kebentuk angka. Kriteria Nilai Ujian Seleksi diranking berdasarkan perolehan nilainya yaitu 47(1), 43(2), 43(2), 41(3), 40(4), 38(5), 37(6), 25(7), 24(8), 20(9), dan 20(9). Kriteria Prestasi Sekolah yaitu rata-rata ranking 1 kelas(1), rata-rata ranking 2 kelas(2), rata-rata ranking 3 kelas(3), rata-rata ranking 5 kelas(5), rata-rata ranking 1 kelas(1), rata-rata ranking 7 kelas(7), rata-rata ranking 8 kelas(8),  rata-rata ranking 9 kelas(9), rata-rata ranking 12 kelas(12), dan rata-rata ranking 15 kelas(15). Kriteria  Ekonomi  Keluarga  yaitu  tidak  mampu(1),  kurang  mampu(2),  dan  cukup  mampu(3).  Kriteria  Status Kepemilikan Rumah yaitu sewa(1), dan milik sendiri(2). Kriteria Dinding Lantai Rumah yaitu papan-semen(1), semen-semen(2), semen keramik(3), dan batu keramik(4).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2240
Tabel 2 . Data calon penerima beasiswa bidikmisi dalam bentuk angka
No. Nama Mahasiswa Nilai Ujian Seleksi Prestasi di Sekolah Ekonomi Keluarga Status Kepemilikan Rumah Dinding Lantai Rumah 1 Cici Alfiani Pradika Dita 9 7 3 2 4 2 Tantri Cepti Buana 9 15 3 2 3 3 Tiara Syahri Hsb 5 3 2 1 1 4 Rasiddin Rambe 8 8 2 2 1 5 Miranda Putri 7 12 3 2 3 6 Khairunnisah 4 2 1 2 1 7 Ari Pradana 2 1 2 2 2 8 Diana Prata Yanti Simangungsong 1 5 3 2 3 9 Tri Rizky Ananda 3 5 1 1 2 10 Wiyuda Pratama Maharaikan 6 5 2 2 2 11 Anggy Editya Pratama 2 9 3 2 4

## 2.3 Pengelompokan
Proses  pengelompokan  data  calon  penerima  beasiswa  bidikmisi  menggunakan  algoritma  K-Medoids  dengan menggunakan persamaan Euclidean distance.
1. Siapkan sample data yang dikelompokan
2. Tentukan jumlah cluster (K)
3. Tentukan nilai centroid / titik pusat secara acak
4. Menghitung jarak dengan persamaan model Euclidean Distance
𝑑 𝑖𝑗 = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ +   (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2
5. Dari hasil perhitungan jarak lakukan cluster / pengelompokan data dengan membandingkan hasil perhitungan jarak dari setiap masing-masing nilai centroid yaitu nilai yg lebih kecil satu cluster dan nilai lebih besar satu cluster
6. Hitunglah total cost yang diperoleh dari perhitungan jarak dengan mengambil nilai terkecil dalam cluster 7. Tentukan nilai centroid / titik pusat terbaru secara acak
8. Hitung jarak dengan persamaan model Euclidean Distance berdasarkan nilai centroid / titik pusat terbaru 9. Dari hasil perhitungan jarak lakukan cluster / pengelompokan data dengan membanding hasil perhitungan jarak dari setiap masing-masing nilai centroid yaitu nilai yg lebih kecil satu cluster dan nilai lebih besar satu cluster 10. Hitunglah total cost yang diperoleh dari perhitungan jarak dengan mengambil nilai terkecil dalam cluster 11. Bandingkan total cost yaitu perhitungan total cost terbaru dengan perhitungan total cost lama. Jika lebih besar total cost terbaru dari pada total cost lama maka proses berhenti, tetapi jika sebaliknya maka proses dilanjutkan kembali dengan penentuan nilai centroid terbaru secara acak[10][11][9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa
1. Menentukan jumlah cluster (K)
Pada analisa data calon mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi, ditentukan cluster (K) yaitu 4(empat) artinya target kelompok data yang dibentuk sebanyak 4(empat) cluster.

## 2. Menentukan nilai centroid awal / pusat
Selanjutnya  ditentukan  nilai centroid yang  dipilih  secara  acak  dari  data  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa bidikmisi.
Tabel 3 . Nilai centroid yang dipilih secara acak 1 Cici Alfiani Pradika Dita 9 7 3 2 4 Pusat Medoid 1 2 Tantri Cepti Buana 9 15 3 2 3 Pusat Medoid 2 6 Khairunnisah 4 2 1 2 1 Pusat Medoid 3 11 Anggy Editya Pratama 2 9 3 2 4 Pusat Medoid 4
3. Menghitung jarak dengan persamaan Euclidean Distance dan penentuan cluster

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2240
Hasil perhitungan jarak dengan berdasarkan nilai centroid pada Tabel 3 adalah sebagai berikut:
Tabel 4 . Rekapitulasi hasil perhitungan jarak No  Nama Medoid 1 Medoid 2 Medoid 3 Medoid 4 Cluster 1 Cici Alfiani Pradika Dita 0,00 8,06 7,94 7,28 0 2 Tantri Cepti Buana 8,06 0,00 14,21 9,27 2 3 Tiara Syahri Hsb 6,56 12,88 2,00 7,48 1 4 Rasiddin Rambe 3,46 7,42 7,28 6,86 0 5 Miranda Putri 5,48 3,61 10,82 5,92 2 6 Khairunnisah 7,94 14,21 0,00 8,12 1 7 Ari Pradana 9,49 15,72 2,65 8,31 1 8 Diana Prata Yanti Simangungsong 8,31 12,81 5,10 4,24 3 9 Tri Rizky Ananda 7,00 11,92 3,46 5,10 1 10 Wiyuda Pratama Maharaikan 4,24 10,54 3,87 6,08 1 11 Anggy Editya Pratama 7,28 9,27 8,12 0,00 3
Hasil cluster / pengelompokan didasarkan pada jarak terpendek, jika medoid 1<medoid 2 dan medoid  1<medoid 3 dan medoid 1< medoid 4, maka termasuk dalam cluster 0, jika medoid  2< medoid 1 dan medoid 2< medoid 3 dan medoid 2< medoid 4, maka termasuk kedalam cluster 2, jika medoid 3< medoid 1 dan medoid  3< medoid 2 dan medoid 3<medoid 4, maka termasuk kedalam cluster 1, dan jika medoid 4< medoid 1 dan Medoid 4< Medoid 2 dan Medoid 4< Medoid 3 maka termasuk cluster 3.
4. Perhitungan total cost
Hitungan total cost berdasarkan nilai terkecil dari perolehan nilai medoid adalah 0,00 + 0,00 + 2,00 + 3,46 + 3,61 + 0,00 + 2,65 + 4,24 + 3,46 + 3,87 + 0,00 = 23,29, dengan hasil pengelompokan adalah Cluster 0={Cici Alfiani Pradika Dita, Rasiddin Rambe} Cluster 1={Tiara Syahri Hsb, Khairunnisah, Ari Pradana, Tri Rizky Ananda, Wiyuda Pratama Maharaikan} Cluster 2={Tantri Cepti Buana, Miranda Putri} Cluster 3={Diana Prata Yanti Simangungsong, Anggy Editya Pratama}
5. Penentuan nilai centroid / titik pusat kedua Selanjutnya adalah penentuan nilai centroid / titik pusat terbaru secara acak.
Tabel 5 . Nilai centroid / titik pusat terbaru secara acak 5 Miranda Putri 7 12 3 2 3 Pusat Medoid 1 7 Ari Pradana 2 1 2 2 2 Pusat Medoid 2 10 Wiyuda Pratama Maharaikan 6 5 2 2 2 Pusat Medoid 3 11  Anggy Editya Pratama 2 9 3 2 4 Pusat Medoid 4
6. Perhitungan nilai jarak dengan persamaan Euclidean Distance berdasarkan nilai centroid / titik pusat kedua kedua dan penentuan cluster
Hasil perhitungan jarak dengan berdasarkan nilai centroid /  titik pusat terbaru pada Tabel 5 adalah sebagai berikut:
Tabel 6 . Rekapitulasi hasil perhitungan jarak berdasarkan nilai centroid / titik pusat terbaru No  Nama C1 C2 C3 C4 Cluster 1 Cici Alfiani Pradika Dita 5,48 9,49 4,24 7,28 1 2 Tantri Cepti Buana 3,61 15,72 10,54 9,27 0 3 Tiara Syahri Hsb 9,54 3,87 2,65 7,48 1 4 Rasiddin Rambe 4,69 9,27 3,74 6,86 1 5 Miranda Putri 0,00 12,17 7,21 5,92 0 6 Khairunnisah 10,82 2,65 3,87 8,12 2 7 Ari Pradana 12,17 0,00 5,66 8,31 2 8 Diana Prata Yanti Simangungsong 9,22 4,36 5,20 4,24 3 9 Tri Rizky Ananda 8,43 4,36 3,32 5,10 1 10 Wiyuda Pratama Maharaikan 7,21 5,66 0,00 6,08 1 11 Anggy Editya Pratama 5,92 8,31 6,08 0,00 3
Hasil cluster / pengelompokan didasarkan pada jarak terpendek, jika medoid 1<medoid 2 dan medoid  1<medoid 3 dan medoid 1< medoid 4, maka termasuk dalam cluster 0, jika medoid  2< medoid 1 dan medoid 2< medoid 3 dan medoid 2< medoid 4, maka termasuk kedalam cluster 2, jika medoid 3< medoid 1 dan medoid  3< medoid 2 dan medoid 3<medoid 4, maka termasuk kedalam cluster 1, dan jika medoid 4< medoid 1 dan medoid 4< medoid 2 dan medoid 4< medoid 3 maka termasuk cluster 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2240
7. Perhitungan total cost Hitungan total cost berdasarkan nilai terkecil dari perolehan nilai medoid adalah 4,24 + 3,61 + 2,65 + 3,74 + 0,00+ 2,65 + 0,00 + 4,24 + 3,32 + 0,00 + 0,00 = 24,45, dengan hasil pengelompokan adalah Cluster 0={Tantri Cepti Buana, Miranda Putri } Cluster 1={Cici Alfiani Pradika Dita, Tiara Syahri Hsb, Rasiddin Rambe, Tri Rizky Ananda, Wiyuda Pratama Maharaikan}
Cluster 2={Khairunnisah, Ari Pradana} Cluster 3={Diana Prata Yanti Simangungsong, Anggy Editya Pratama}
8. Perbandingan nilai total cost lama dengan total cost terbaru Perbandingan nilai total cost lama dengan nilai total cost terbaru yaitu total cost lama = 23,29 dan total cost terbaru adalah =24,45. Nilai total cost terbaru lebih tinggi dari pada nilai total cost lama sehingga proses pencarian nilai dihentikan. Oleh karena itu, hasil cluster / pengelompokan dari perhitungan nilai centroid terbaru yang digunakan yaitu.
9. Penbentukan Cluster Cluster 0
Tabel 7 . Cluster 0 No . Nama Calon Mahasiswa Nilai Ujian Seleksi Prestasi di Sekolah Ekonomi Keluarga Status Kepemilika n Rumah Dinding- Lantai Rumah 2 Tantri Cepti Buana 20 Rata-rata  Ranking 15 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Semen Keramik 5 Miranda Putri 25 Rata-Rata  Ranking 12 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Semen Keramik Cluster 1 Tabel 8 . Cluster 1 No. Nama Calon Mahasiswa Nilai Ujian Seleksi Prestasi di Sekolah Ekonomi Keluarga Status Kepemilikan Rumah Dinding- Lantai Rumah 1 Cici Alfiani Pradika Dita 20 Rata-rata Ranking 7 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Batu Keramik 3 Tiara Syahri Hsb 38 Rati-rata Ranking 3 Kelas Kurang Mampu Sewa Papan Semen 4 Rasiddin Rambe 24 Rara-rata Ranking 8 Kelas Kurang Mampu Milik Sendiri Papan Semen 9 Tri Rizky Ananda 41 Rata-rata Ranking 5 Kelas Tidak Mampu Sewa Semen Semen 10 Wiyuda Pratama Maharaikan 37 Rata-rata Ranking 5 Kelas Kurang Mampu Milik Sendiri Semen Semen Cluster 2 Tabel 9 . Cluster 2 No. Nama Calon Mahasiswa Nilai  Ujian Seleksi Prestasi di Sekolah Ekonomi Keluarga Status Kepemilikan Rumah Dinding- Lantai Rumah 6 Khairunnisah 40 Rata-rata Ranking 2 Kelas Tidak Mampu Milik Sendiri Papan Semen 7 Ari Pradana 43 Rata-rata rangking 1 Kelas Kurang Mampu Milik Sendiri Semen Semen
Cluster 3
Tabel 10 . Cluster 3 No. Nama Calon Mahasiswa Nilai  Ujian Seleksi Prestasi di Sekolah Ekonomi Keluarga Status Kepemilikan Rumah Dinding- Lantai Rumah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2240
8 Diana  Prata  Yanti Simangungsong 47 Rata-rata Ranking 5 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Semen Keramik 11 Anggy Editya Pratama 43 Rata-rata  Rangking 9 Kelas Cukup Mampu Milik Sendiri Batu Keramik
Dari cluster /  pengelompokan  data  calon  penerima  beasiswa  bidikmisi  di  Universitas  Budi  Darma  dengan algoritma K-Medoids, dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yaitu nilai ujian seleksi, prestasi di sekolah, ekonomi  keluarga,  status  kepemilikan  rumah  dan  dinding  lantai  rumah,  maka  yang  lebih  layak  mendapatkan beasiswa bidikmisi adalah cluster 2.

## 3.1 Pengujian
Tampilan hasil import data calon penerima beasiswa bidikmisi di Universitas Budi Darma, dimana data tersebut sudah rubah dalam bentuk angka diaplikasi rapidminer[12][13].
Gambar 2 . Import data calon penerima beasiswa bidikmisi
Proses menghubungkan data calon mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi dengan K-Medoids.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2240
Hasil pengelompokan data dengan K-Medoids dalam bentuk cluster model.
Gambar 4 . Pengelompokan data dengan K-Medoids dalam bentuk cluster model
Hasil cluster / pengelompokan data dengan K-Medoids dalam bentuk root cluster.
Gambar 5 . Cluster dengan K-Medoids dalam bentuk root cluster
Hasil pengujian  data calon  mahasiswa  penerima  beasiswa  bidikmisi  dengan  aplikasi  rapidminer  dengan menggunakan K-Medoids mempunyai hasil yang sama dengan perhitungan manual dengan algoritma K-Medoids dimana cluster 0 terdiri atas data nomor 2 dan 3. Cluster 1 terdiri atas data nomor 1, 3, 4, 9, 10. Cluster 2 terdiri atas data nomor 6 dan 7. Cluster 3 terdiri atas data nomor 8 dan 11.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  diatas,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma  K-Medoids  dapat  diterapkan  dalam menentukan  calon  mahasiswa yang  layak  mendapatkan  beasiswa  bidikmisi  di  Universitas  Budi  Darma.  Proses cluster / pengelompokan data calon mahasiswa penerima bidikmisi dengan algoritma K-Medoids secara manual mempunyai  hasil cluster /  pengelompokan  yang  sama  dengan  pengujian  data  yang  sama  dengan  aplikasi rapidminer. Data calon mahsiswa penerima beasiswa bidikmisi dapat dibentuk kedalam 4(empat) cluster , cluster 0 terdiri atas 2 anggota, cluster 1 terdiri atas 5 anggota, cluster 2 terdiri atas 2 anggota, dan cluster 3 terdiri atas 2 anggota.

## REFERENCES
[1] Ditjen Belmawa Kemenristekdikti, Penduan Pendaftaran Beasiswa Bidikmisi 2019. Jakarta: Ristekdikti, 2019.
[2] E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat ( Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ),” Pelita Inform. Budi Darma, vol. 4, no. Agustus 2013, pp. 71–83, 2013.
[3] A. Widayanti, “Analisis Kluster untuk Mengelompokkan Performansi Mahasiswa Fakultas Ilmu Terapan Ditinjau dari Bidang Akademik dan Non Akademik,” J. Teknol. Inf., vol. 1, no. 6, pp. 229–231, 2013.
[4] A.  Syahrin,  “Implementasi  algoritma  k-means  untuk  klasterisasi  mahasiswa  berdasarkan  prediksi  waktu  kelulusan skripsi,” UPN “Veteran” Jatim, vol. 1–23, 2013.
[5] D.  F.  Pramesti,  Lahan,  M.  Tanzil  Furqon,  and  C.  Dewi,  “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk Pengelompokan Data,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 9, pp. 723–732, 2017.
[6] W.  A.  Triyanto,  “ALGORITMA  K-MEDOIDS  UNTUK  PENENTUAN  STRATEGI  PEMASARAN  PRODUK,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., 2015.
[7] J. O. Ong, “Implementasi Algotritma K-means clustering untuk menentukan strategi marketing president university,” J. Ilm. Tek. Ind., vol. vol.12, no, no. juni, pp. 10–20, 2013.
[8] A.  Bhat,  “K-Medoids  Clustering  Using  Partitioning  Around  Medoids  for  Performing  Face  Recognition,”  Int.  J.  Soft

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2240
Comput. Math. Control, 2014.
[9] P. Arora, Deepali, and S. Varshney, “Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm for Big Data,” in Physics Procedia, 2016.
[10]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Yogyakarta: deepublish, 2020.
[11]  I. Kamila et al., “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[12]  Aprilla Dennis, “Belajar Data Mining dengan RapidMiner,” Innov. Knowl. Manag. Bus. Glob. Theory Pract. Vols 1 2, 2013.
[13]  V. Kotu and B. Deshpande, Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with RapidMiner. 2014.