## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971

## Penerapan Algoritma Clustering K-Means Data Mining dalam Pengelompokan Mahasiswa Penerima Beasiswa

## Ikbal Danu Setiawan, Agung Triayudi*
Prodi Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
Email: 1 ikbaldanusetiawan2017@student.unas.ac.id, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 23/02/2024; Accepted: 27/02/2024; Published: 28/02/2024
Abstrak− Beasiswa  merupakan  sebuah program  yang  diperuntukan  untuk  membantu  bagi  para pelajar  dalam  permasalahan ekonomi.  Bagi  perguruan  tinggi  khususnya  perguruan  tinggi  swasta  beasiswa  merupakan  sebuah  daya  tarik  ataupun  ajang promosi  kampus  untuk  menarik  minat  calon  mahasiswa  untuk  mendaftar  pada  kampus  tersebut.  Beasiswa  yang  diberikan oleh pihak kampus  merupakan beasiswa  mandiri  yang dimana berdasarkan dengan pendanaan oleh yayasan dari perguruan tinggi  tersebut.  Hal  tersebut  menjadi  sangat  penting  untuk  diperhatikan,  dimana  selain  memiliki  prestasi  calon  mahasiswa nantinya  juga  harus  dipertimbangkan  terhadap  kesiapan  ataupun  kemampuan  dalam  mengikuti  proses  pembelajaran  yang berlangsung  di  perguruan  tinggi  tersebut.  Maka  dari  itu,  memperhatikan  nilai  yang  didapatkan  dari  calon  mahasiswa sangatlah  penting  untuk  diperhatikan.  Permasalahan  lainnya  adalah  kuota  yang  diberikan  dari  yayasan  untuk  beasiswa jugalah  terbatas,  dimana  tidak  tercover  untuk  semua  calon  mahasiswa  yang  mendaftar  ataupun  mengajukan  dalam permohonan  beasiswa.  Dalam  hal  penentuan  ataupun  pemberian  beasiswa  ini  belum  terdapat  sebuah  standar  acuan  yang dipergunakan untuk penentuan dalam proses pengambilan keputusan, seringkali pemberian beasiswa menjadi salah sasaran. Kesalahan dalam pemberian beasiswa tersebut tentu saja sangat merugikan bagi pihak kampus. Oleh sebab itu, permasalahan ini  sudah  seharusnya  membutuhkan  perhatian  serta  penanganan  khusus.  Permasalahan  tersebut  dapat  mudah  diselesaikan dengan  meneumkan  sebuah  pola  aturan  dalam  penerimaan  beasiswa.  Data  mining  merupakan  sebuah  cara  proses  yang banyak dipergunakan saat ini, hal tersebut dikarenakan data mining sangat membantu dalam proses pengambilan keputusan. Pada proses yang dilakukan data mining, terbagi atas beberapa teknik didalamnya  seperti Clustering. Clustering merupakan sebuah  cara  untuk  melakukan  pengelompokan  data  baru.  Algoritma  K-Means  melakukan  proses  penyelesaian  berdasarkan dengan  pengelompokan,  maka  dari  itu  algoritma  K-Means  ini  digolongkan  menjadi  bagian  clustering  pada  data  mining. Tujuan  penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah  untuk  membantu  dalam  proses  pengelompokan  terhadap  calon  mahasiswa yang akan diprioritaskan dalam penerimaan beasiswa. Berdasarkan dengan hasil penelitian tersebut nantinya dapat membantu untuk mendapatkan mahasiswa yang benar – benar layak untuk mendapatkan beasiswa tersebut. Hasil yang didapatkan dari penelitian bahwasannya terdapat 2 (cluster) yang didapatkan dari proses algoritma K-Means. Dimana pada cluster 1 terdapat 10 data pengelompokan dan pada cluster 2 terdapat 5 data pengelompokan.
Kata Kunci: Mahasiswa; Beasiswa; Algoritma K-Means; Data Mining
Abstract− Scholarships are a program intended to help students with economic problems. For universities, especially private universities,  scholarships  are  an  attraction  or  a  campus  promotional  event  to  attract  prospective  students  to  register  at  the campus.  The  scholarships  provided  by  the  campus  are  independent  scholarships  which  are  based  on  funding  from  the university's foundation. This is very important to pay attention to, where apart from the achievements of prospective students, they  must  also  consider  their  readiness  or  ability  to  participate  in  the  learning  process  that  takes  place  at  the  university. Therefore, paying attention to the grades obtained from prospective students is very important to pay attention to. Another problem  is  that  the  quota  given  by  the  foundation  for  scholarships  is  also  limited,  which  is  not  covered  by  all  prospective students who register or submit scholarship applications. In terms of determining or awarding scholarships, there is not yet a reference standard that is used for determination in the decision-making process, so scholarship awards are often misdirected. Mistakes  in  awarding  scholarships  are  of  course  very  detrimental  to  the  campus.  Therefore,  this  problem  should  require special attention and treatment. This problem can be easily resolved by finding a pattern of rules for accepting scholarships. Data mining is a process method that is widely used today, this is because data mining is very helpful in the decision making process. The process carried out by data mining is divided into several techniques such as Clustering. Clustering is a way to group new data. The K-Means algorithm carries out a solution process based on grouping, therefore the K-Means algorithm is classified as a clustering part of data mining. The aim of the research to be carried out is to assist in the process of grouping prospective students who will be prioritized in receiving scholarships. Based on the results of this research, it can later help to find students who are truly  worthy of receiving the scholarship. The results obtained from the research are that there are 2 (clusters) obtained from the K-Means algorithm process. Where in cluster 1 there are 10 grouping data and in cluster 2 there are 5 grouping data.
Keywords: Students; Scholarship; K-Means Algorithm; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa merupakan sebuah program yang diperuntukan untuk membantu bagi para pelajar dalam permasalahan ekonomi.  Dengan  beasiswa  nantinya  para  pelajar  tidak  perlu  takut  lagi  untuk  memikiran  terhadap  biaya pendidikan yang perlu dikeluarkan, sehingga para pelajar lebih terfokus dalam melaksanakan pembelajaran yang dilakukannya[1], [2].
Program  beasiswa  sendiri  bukan  saja  terdapat  pada  jenjang  sekolah  baik  Sekolah  Dasar,  Sekolah Menengah  Pertama,  Sekolah  Menengah  Atas  ataupun  Sekolah  Menengah  Kejuruan,  namun  beasiswa  juga

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
terdapat  pada  jenjang  perguruan  tinggi.  Bagi  perguruan  tinggi  khususnya  perguruan  tinggi  swasta  beasiswa merupakan  sebuah  daya  tarik  ataupun  ajang  promosi  kampus  untuk  menarik  minat  calon  mahasiswa  untuk mendaftar pada kampus tersebut[3], [4].
Beasiswa  yang  diberikan  oleh  pihak  kampus  merupakan  beasiswa  mandiri  yang  dimana  berdasarkan dengan  pendanaan  oleh  yayasan  dari  perguruan  tinggi  tersebut.  Pada  umumnya  beasiswa  tersebut  biasanya diberikan  kepada  calon  mahasiswa  yang  memiliki  prestasi  baik  dibidang  akademik  ataupun  non  akademik. Seharusnya beasiswa juga harus  mempertimbangkan terhadap  faktor lainnya seperti nilai yang didapatkan oleh calon mahasiswa tersebut[5], [6].
Hal tersebut menjadi sangat penting untuk diperhatikan, dimana selain memiliki prestasi calon mahasiswa nantinya  juga  harus  dipertimbangkan  terhadap  kesiapan  ataupun  kemampuan  dalam  mengikuti  proses pembelajaran  yang  berlangsung  di  perguruan  tinggi  tersebut.  Dimana  calon  mahasiswa  diharuskan  untuk menyelesaikan studi tepat waktu dan juga tidak terdapat nilai yang baik[7], [8].
Maka  dari  itu,  memperhatikan  nilai  yang  didapatkan  dari  calon  mahasiswa  di  masa  Sekolah  Menangah Atas  ataupun  Sekolah  Menengah  Kejuruan  sangatlah  penting  untuk  diperhatikan.  Dimana  dengan mempertimbangkan nilai yang didapatkan dimasa Sekolah Menangah Atas ataupun Sekolah Menengah Kejuruan nantinya sebagai tolak ukur yang digunakan untuk memperkirakan calon mahasiswa tersebut mampu atau tidak dalam mengikuti pelajaran nantinya[9], [10].
Permasalahan lainnya adalah kuota yang diberikan dari yayasan untuk beasiswa jugalah terbatas, dimana tidak tercover untuk semua calon mahasiswa yang mendaftar ataupun mengajukan dalam permohonan beasiswa. Maka  dari  itu  pihak  penyelenggaran  beasiswa  ataupun  tim  penerima  mahasiswa  baru  di  perguruan  tinggi haruslah bijak dalam pengambilan keputusan terhadap calon mahasiswa yang mendapatkan beasiswa.
Dalam  hal  penentuan  ataupun  pemberian  beasiswa  ini  belum  terdapat  sebuah  standar  acuan  yang dipergunakan  untuk  penentuan  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  seringkali  pemberian  beasiswa  menjadi salah  sasaran.  Dimana  pemberian  beasiswa  yang  tidak  tepat  tentu  akan  merugikan  bagi  pihak  kampus  yang mengarapkan  mahasiswa  nantinya  dapat  mengikuti  perkuliahan  dengan  baik  dan  juga  tetap  berprestasi  demi menunjang kualitas dari kampus tersebut.
Kesalahan  dalam  pemberian  beasiswa  tersebut  tentu  saja  sangat  merugikan  bagi  pihak  kampus,  dimana dalam  pembatalan  pemberian  beasiswa  juga  diharuskan  membutuhkan  dasar  atau  landasan  pendukung  dalam pengambilan  keputusan.  Selain  itu  juga,  kesalahan  dalam  pemberian  beasiswa  yang  ditakutkan  adalah mahasiswa tidak dapat  mengikuti sebagaimana  mestinya  yang diharapkan dan juga  nilai  dari setiap matakuliah mendapatkan hasil yang buruk.
Oleh  sebab  itu,  permasalahan  ini  sudah  seharusnya  membutuhkan  perhatian  serta  penanganan  khusus. Bagi tim penyelenggara beasiswa ataupun penerimaan mahasiswa baru sudah seharusnya memiliki sebuah dasar acuan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  siapa  calon  mahasiswa  yang  layak  untuk menerima beasiswa dengan mempertimbangkan terhadap nilai yang didapatkan ketika masa Sekolah Menengah Atas ataupun Sekolah Menengah Kejuruan.
Permasalahan  tersebut  dapat  mudah  diselesaikan  dengan  menemukan  sebuah  pola  aturan  dalam penerimaan  beasiswa,  dimana  pola  tersebut  dapat  terlihat  berdasarkan  dengan  data  penerimaan  sebelumnya. Dimana  proses  penerimaan  beasiswa  sebelumnya  dapat  menjadi  sebagai  pertimbangan  dalam  pengambilan keputusan  yang  berlaku.  Data  –  data  sebelumnya  dapat  dipergunakan  kembali  dengan  melakukan  sebuah pemrosesan  sehingga  didapatkan  hasil  yang  dapat  digunakan  sebagai  pengambilan  keputusan.  Penyelesaian terhadap permasalahan tersebut juga membutuhkan sebuah cara atau biasa disebut dengan data mining.
Data mining merupakan sebuah cara proses yang banyak dipergunakan saat ini, hal tersebut dikarenakan data mining sangat membantu dalam proses pengambilan keputusan. Pada data mining nantinya akan dilakukan proses  penggalian  informasi  berdasarkan  dengan  data  –  data  yang  telah  tersimpan  sebelumnya,  kemudian  data tersebut  dipergunakan  kembali  sehingga  didapatkan  hasil  dalam  pengambilan  keputusan.  Sama  halnya  dengan proses penyelesaian yang diharapkan, oleh sebab itu data mining merupakan sebuah cara yang tepat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan berkaitan dengan pemrosesan data – data dimasa lampau[11]–[13].
Pada  proses  yang  dilakukan  data  mining,  terbagi  atas  beberapa  teknik  didalamnya  seperti  Clustering, Prediksi,  Estimasi,  Asosiasi  dan  Klasifikasi.  Pada  penyelesaian  ini  terfokus  pada  clustering.  Clustering merupakan  sebuah  cara  untuk  melakukan  pengelompokan  data  baru.  Dimana  pengelompokan  yang  dilakukan pada  clustering  berdasarkan  dengan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  data.  Karakterisitk  tersebut  nantinya dikelompokan  menjadi  sebuah  kelompok  –  kelompok  baru.  Proses  tersebut  juga  sesuai  dipergunakan  untuk proses penyelesaian yang dilakukan dalam penelitian, dimana nantinya dapat mengelompokan calon mahasiswa yang diperioritaskan untuk menerima beasiswa[14], [15].
Dalam  clustering  data  mining  sendiri,  terdapat  algoritma  penyelesaian  yang  digunakan  salah  satunya adalah  algoritma  K-Means.  Algoritma  K-Means  melakukan  proses  penyelesaian  berdasarkan  dengan pengelompokan, maka dari itu algoritma K-Means ini digolongkan menjadi bagian clustering pada data mining. Algoritma  K-Means  data  mining  dapat  dipergunakan  untuk  mengelompokan  data  yang  tidak  memiliki  target kelasnya. Dimana data yang dipergunakan bukan merupakan data supervised learning[16], [17].
Untuk  mendukung  terhadap  pelaksanaan  penelitian,  maka  dari  itu  diperlukan  sebuah  referensi  dari penelitian terdahulu terkait dengan penelitian  yang dilakukan. Dimana  hal tersebut dapat  dilihat dari penelitian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
yang dilakukan oleh Ronal Watrianthos, dkk pada tahun 2022 dengan judul penelitian Penerapan Algoritma K- Means  Pada  Pemetaan  Kemampuan  Penggunaan  Teknologi  Informasi  Remaja  dan  Dewasa  di  Indonesia  dari penelitian yang dilakukan dimana hasil yang didapatkan Sebagai salah satu metode pada unsupervised learning, algoritma  K-Means  digunakan  agar  data  set  dapat  diorganisasikan  ke  dalam  kelompok  dengan  item  lain  yang sebanding  dengannya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwasannya  terdapat  7  (tujuh)  cluster  yang didapatkan[18].
Selain  penelitian  tersebut,  juga  dilakukan  sebuah  penelitian  oleh  Tri  Bayu  Pamungkas,  dkk  pada  tahun 2023 dengan judul penelitian yang dilakukan Implementasi Data Mining Pada Stok Penggunaan Barang Di Gmf Aeroasia  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  serta  hasil  yang  didapatkan  adalah  Hasil  analisis  dan penelitian terhadap data penggunaan barang menggunakan algoritma k-means menunjukkan bahwa data berhasil dikelompokkan menjadi tiga klaster[19].
Penelitian  selanjutnya  yang  digunakan  sebagai  dasar  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yosi  Mayona,  dkk pada tahun 2022 dengan judul penelitian Data Mining Clustering Tingkat Kejahatan Dengan Metode Algoritma K-Means  (Studi  Kasus:  Kejaksaan  Negeri  Binjai)  dimana  hasil  yang  didapatkan  bahwasannya  Algoritma  K- Means merupakan algoritma non hirarki dari metode clustering yang mempunyai kemampuan mengelompokan data dalam jumlah  yang cukup besar , cepat dan efisien. Berdasarkan perhitungan dapat diketahui bahwa pada cluster 3 Pengelompokan tindak kejahatan[20].
Dan  penelitian  terakhir  yang  digunakan  sebagai  pendukung  penelitian  dilakukan  oleh  Riski  Askia Kurniawan,  dkk  pada  tahun  2022  dengan  judul  penelitian  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering Tempat  Makan  Di  Batubara  serta  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  bahwasannya  terdapat  2  (dua)  cluster yang terbentuk dari hasil proses penelitian[21].
Berdasarkan  dengan  penjabaran  permasalahan  yang  terjadi  maka  dari  itu  tujuan  penelitian  yang  akan dilakukan  adalah  untuk  membantu  dalam  proses  pengelompokan  terhadap  calon  mahasiswa  yang  akan diprioritaskan  dalam  penerimaan  beasiswa.  Berdasarkan  dengan  hasil  penelitian  tersebut  nantinya  dapat membantu untuk mendapatkan mahasiswa yang benar – benar layak untuk mendapatkan beasiswa tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan alur proses yang dilaksanakan pada penelitian. Dengan tahapan penelitian maka alur  proses  akan  tersusun  secara  baik.  Alur  proses  pada  tahapan  penelitian  dimulai  dari  tahapan  identifikasi masalaah sampai dengan tahapan laporan. Adapun tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Pada  masa  sekarang  ini  data  berkembang  dengan  sangat  pesat,  dimana  data  sangat  berperan  penting  bagi berbagai  macam  kalangan.  Berdasarkan  dengan  data  maka  akan  memudahkan  dalam  proses  pengambilan keputusan  yang  konkret  dan  jelas.  Namun  nyatanya  proses  dalam  pengambilan  keputusan  terhadap  data  bukan sebuah hal yang mudah, hal tersebut dikarenakan saling berkaitan antara atribut yang dimiliki dari data[2]–[7].
Peran  dari  data  mining  sangatlah  penting  terhadap  hal  tersebut,  hal  tersebut  dikarenakan  data  mining dipergunakan  untuk  membantu  mempermudah  dalam  penyelesaian  ataupun  pengolahan  data  yang  cukup  besar dan memiliki keterkaitan atribut yang cukup kompleks. Hal tersebut didasari dengan proses yang dilakukan dari data  mining  yaitu  dengan  melakukan  pengolahan  kembali  terhadap  data  yang  tersimpan  serta  mendapatkan sebuah informasi baru yang dapat dipergunakan untuk proses pengambilan keputusan[18], [20], [22].
Oleh  sebab  itu,  data  mining  dimasa  sekarang  ini  merupakan  proses  yang  penting  dan  sudah  hampir dipergunakan  oleh  berbagai  macam  kalangan  untuk  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang dilakukan.  Hasil  yang  didapatkan  pada  data  mining  juga  cukup  beragam,  dimana  hasil  yang  didapatkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
bergantung dengan bentuk seperti apa yang diinginkan, sehingga menyebabkan data mining lebih fleksibel untuk dipergunakan.

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoirtma  K-Means  merupakan  algoritma  clustering  pada  data  mining,  dimana  pada  algoritma  tersebut membagikan  data  dalam  kelompok  –  kelompok  tertentu  ataupun  disebut  dengan  cluster  berdasarkan  dengan karakterisitk ataupun kemiripan dari data. Pada clustering, algoritma K-Means saat ini banyak dipergunakan. Hal tersebut  dikarenakan  kemudahan  dalam  penggunaannya  dan  kesedarhanaan  dalam  proses  yang dilakukannya[23], [24].
Algoritma K-Means dapat dipergunakan untuk menyelesaiakn data yang cukup besar dengan mudahnya, dimana proses pada algoritma K-Means didasarkan dengan euclidean distance yang artinya berdasarkan dengan jarak  terdekat  yang  dimiliki  antara  objek  yang  satu  dengan  objek  yang  lainnya.  Adapun  tahapan  proses  yang dilakukan pada algoritma K-Means dapat dilihat seperti berikut[22], [25]–[27]:
1. Menentukan nilai K atau banyaknya cluster yang diinginkan dari hasil
2. Menentukan  nilai  centeroid  awal  dari  setiap  cluster.  Dimana  nilai  centeroid  awal  ditentukan  secara  acak (random) dari data yang tersedia
3. Menghitung jarak terdekat dari data yang ada terhadap data pada nilai centeroid cluster dengan menggunakan euclidean distance hingga didapatkan jarak paling terdekat. Adapun rumus yang digunakan untuk melakukan perhitungan jarak menggunakan rumus berikut:
(    )   |       |     √∑ ( ) (1)
4. Mengelompokan data berdasarkan dengan nilai jarak terdekat yang dimiliki antara data centeroid dengan data yang terdapat pada dataset.
5. Selanjutnya,  melanjutkan  proses  pada  iterasi  selanjutnya.  Untuk  melakukan  iterasi  selanjutnya  terlebih dahulu mencari nilai centeroid baru berdasarkan hasil pembentukan cluster. Adapun rumus yang digunakan untuk mencari nilai centeroid baru dari setiap cluster yaitu:
(     ) ∑
(2)
6. Mengulang kembali proses langkah 2 sampai dengan langkah 5. Dimana proses akan berhenti ketika sudah tidak terdapat perubahan terhadap hasil cluster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Beasiswa  merupakan program yang sangat membantu dalam melanjutkan studi. Beasiswa bukan saja diberikan oleh  pemerintah,  tetpai  juga  dapat  diberikan  secara  mandiri.  Bagi  perguruan  tinggi  swasta,  program  beasiswa menjadi  sebuah  media  promosi  atau  ajang  untuk  menarik  calon  mahasiswa  untuk  mendaftar  pada  perguruan tinggi  tersebut.  Pada  umumnya  pemberian  beasiswa  dilakukan  berdasarkan  dengan  prestasi  akademik  dan nonakademik,  seharusnya  pemberian  beasiswa  juga  harus  mempertimbangkan  terhadap  hasil  nilai  yang didapatkan  oleh  calon  mahasiswa  dimasa  Sekolah  Menengah  Atas  ataupun  Sekolah  Menengah  Kejuruan. Pertimbangan  terhadap  aspek  nilai  dikarenakan  ketika  menjadi  mahasiswa  nantinya  diharuskan  dan  dituntut untuk dapat  menyelesaikan  studi secara tepat  waktu  serta nilai  – nilai  yang didapatkan dari hasil pembelajaran matakuliah  juga  harus  memuaskan.  Sering  kali  pemberian  beasiswa  masih  dilakukan  tidak  sesuai  dengan sasarannya,  hal  tersebut  mengakibatkan  mahasiswa  tidak  dapat  mengikuti  pembelajaran  dengan  baik  yang menyebabkan masa studi menjadi terhambat serta nilai perkuliahan yang berantakan. Maka dari itu perlu sebuah penanganan  khusus  terhadap  permasalahan  yang  dihadapi.  Penyelesaian  dapat  dilakukan  dengan  melihat terhadap data – data mahasiswa sebelumnya yang mampu untuk mengikuti perkuliahan secara keseluruhan, dari data  tersebut  nantinya  akan  didapatkan  sebuah  pola  ataupun  informasi  yang  dapat  dipergunakan  dan dimanfaatkan dalam proses pengambilan keputusan. Berdasarkan dengan hal tersebut maka data mining sangat pantas dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan. Data mining merupakan sebuah proses penggalian data hingga  didapatkan  sebuah  informasi  yang  dipergunakan  untuk  proses  pengambilan  keputusan.  Dalam  data mining  sendiri,  terdapat  beberapa  macam  teknik  yang  dipergunakan  untuk  membantu  dalam  penyelesaian permasalahan,  salah  satunya  adalah  clustering.  Clustering  merupakan  sebuah  teknik  yang  dipergunakan  untuk melakukan  pengelompokan  berdasarkan  dengan  pembentkan  cluster  baru.  Pembentukan  cluster  tersebut berdasarkan  dengan  karakteristik  yang dimiliki dari data tersebut. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan  untuk membantu penyelesaian permasalahan dalam pengelompokan calon mahasiswa yang akan menerima beasiswa.

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Analisa  terhadap  masalah  merupakan  sebuah  hal  penting  yang  harus  dilakukan  dalam  penelitian,  tanpa  adanya analisa  masalah  maka  penelitian  tidak  mungkin  dapat  terselesaikan.  Setelah  dilakukaknnya  analisa  masalah seperti tampak pada pembahasan sebelumnya, maka dapat dilakukan proses penyelesaian terhadap penggunaan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
algoritma  K-Means.  Namun  sebelum  dilakukan  peneyelesaian  terlebih  dahulu  harus  diketahui  terhadap  dataset yang  akan  digunakan  dari  penelitian.  Adapun  dataset  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  dapat  dilihat  pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset Penelitian Nama Calon Mahasiswa  Nilai 1  Nilai 2  Nilai 3  Nilai 4  Nilai 5 Calon Mahasiswa 1 84 96 78 79 75 Calon Mahasiswa 2 88 96 95 78 82 Calon Mahasiswa 3 97 75 77 95 86 Calon Mahasiswa 4 76 93 98 77 93 Calon Mahasiswa 5 95 94 77 93 92 Calon Mahasiswa 6 87 92 85 78 85 Calon Mahasiswa 7 80 81 88 75 92 Calon Mahasiswa 8 86 79 93 80 86 Calon Mahasiswa 9 95 91 85 89 85 Calon Mahasiswa 10 98 94 88 88 87 Calon Mahasiswa 11 78 97 90 90 95 Calon Mahasiswa 12 96 80 82 78 75 Calon Mahasiswa 13 83 92 95 84 94 Calon Mahasiswa 14 82 90 84 94 89 Calon Mahasiswa 15 86 81 96 81 89
Pada  tabel  1  merupakan  dataset  yang  akan  digunakan  pada  penelitian,  dari  tabel  tersebut  dapat  terlihat bahwasannya terdapat 15 (lima belas) data calon  mahasiswa  yang akan  menerima beasiswa. Kemudian  setelah didapatkan  nilai  pada  dataset,  maka  selanjutnya  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means tersebut. Adapun penyelesaian dapat dilakukan seperti berikut:
1. Menentukan  nilai  K  atau  banyaknya  cluster  yang  diinginkan  dari  hasil;  Pada  penelitian  banyaknya  cluster yang akan dibentuk sebanyak 2 (dua) cluster.
2. Menentukan  nilai  centeroid  awal  dari  setiap  cluster.  Dimana  nilai  centeroid  awal  ditentukan  secara  acak (random)  dari  data  yang  tersedia;  Pada  tahapan  ini  nilai  centeroid  awal  untuk  setiap  cluster  diambil berdasarkan dengan data pada dataset. Maka dari itu untuk nilai centeroid awal yang digunakan pada Cluster 1  merupakan  nilai  calon  mahasiswa  10.  Sedangkan  nilai  centeroid  awal  yang  dignakan  pada  Cluster  2 merupakan  nilai  calon  mahasiswa  12.  Untuk  lebih  memudahkan  dalam  melihat  data  nilai  centeroid  awal, maka dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nilai Centeroid Awal Nama Calon Mahasiswa  Nilai 1  Nilai 2  Nilai 3  Nilai 4  Nilai 5 Calon Mahasiswa 10 98 94 88 88 87 Calon Mahasiswa 12 96 80 82 78 75
3. Setelah diketahui nilai centeroid awal untuk setiap cluster maka proses selanjutnya menghitung jarak terdekat dari data yang ada terhadap data pada nilai centeroid cluster dengan menggunakan euclidean distance hingga didapatkan  jarak  paling  terdekat.  Adapun  rumus  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  jarak menggunakan rumus berikut:
(    )   |       |     √∑ ( )
Cluser – 1
d(x1, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 22,91
d(x2, c1)
= √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 16,67
d(x3, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
= 23,09

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
d(x4, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
= 27,24 d(x5, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
= 13,42 d(x6, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
= 15,43 d(x7, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 26,21
d(x8, c1)
= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 21,42
d(x9, c1)
= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 5,66
d(x10, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 0
d(x11, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 21,93
d(x12, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 21,91
d(x13, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 18,52
d(x14, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 18,11
d(x15, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
= 20,74

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
Cluster – 2
d(x1, c2)
= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
= 20,42 d(x2, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 23,19
d(x3, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 21,47
d(x4, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 33,91
d(x5, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 27,13
d(x6, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 18,28
d(x7, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 24,31
d(x8, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 18,63
d(x9, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 18,76
d(x10, c2)
= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 21,91
d(x11, c2)
= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 34,94
d(x12, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
= 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
d(x13, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 29,65
d(x14, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
= 27,42 d(x15, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) = 22,4
4. Mengelompokan data berdasarkan dengan nilai jarak terdekat yang dimiliki antara data centeroid dengan data yang  terdapat  pada  dataset.  Setelah  proses  perhitungan  selesai,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses pengelompokan data dan untuk melihat data beradap pada kelompok atau Cluster atapun Cluster 2. Adapun hasil pengelompokan dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Pengelompokan Cluster Iterasi 1
Nama Calon Mahasiswa  Nilai 1  Nilai 2  Nilai 3  Nilai 4  Nilai 5
DC1 DC2 Hasil Cluster Calon Mahasiswa 1 84 96 78 79 75 22,91  20,42 C2 Calon Mahasiswa 2 88 96 95 78 82 16,67  23,19 C1 Calon Mahasiswa 3 97 75 77 95 86 23,09  21,47 C2 Calon Mahasiswa 4 76 93 98 77 93 27,24  33,91 C1 Calon Mahasiswa 5 95 94 77 93 92 13,42  27,13 C1 Calon Mahasiswa 6 87 92 85 78 85 15,43  18,28 C1 Calon Mahasiswa 7 80 81 88 75 92 26,21  24,31 C2 Calon Mahasiswa 8 86 79 93 80 86 21,42  18,63 C2 Calon Mahasiswa 9 95 91 85 89 85 5,66 18,76 C1 Calon Mahasiswa 10 98 94 88 88 87 0,00 21,91 C1 Calon Mahasiswa 11 78 97 90 90 95 21,93  34,94 C1 Calon Mahasiswa 12 96 80 82 78 75 21,91 0,00 C2 Calon Mahasiswa 13 83 92 95 84 94 18,52  29,65 C1 Calon Mahasiswa 14 82 90 84 94 89 18,11  27,42 C1 Calon Mahasiswa 15 86 81 96 81 89 20,74  22,41 C1
Hasil pengelompak terhadap cluster dapat dilihat pada tabel 3. Pada hasil di tabel tersebut dapat terlihat untuk data  berada  pada  cluster  mana.  Pada  data  tersebut  dapat  terlihat  bahwasannya  untuk  Cluster  1  terdapat  10 (sepuluh) data calon mahasiswa, sedangkan pada cluster 2 terdapat 5 (lima) data calon mahasiswa.

## Iterasi – 2
Selanjutnya,  melanjutkan  proses  pada  iterasi  selanjutnya.  Untuk  melakukan  iterasi  selanjutnya  terlebih  dahulu mencari  nilai  centeroid  baru  berdasarkan  hasil  pembentukan  cluster.  Adapun  rumus  yang  digunakan  untuk mencari nilai centeroid baru dari setiap cluster yaitu:
(     ) ∑
Tabel 4. Nilai Centeroid Baru Cluster 1 Nama Calon Mahasiswa Nilai 1 Nilai 2 Nilai 3 Nilai 4 Nilai 5 Calon Mahasiswa 2 88 96 95 78 82 Calon Mahasiswa 4 76 93 98 77 93 Calon Mahasiswa 5 95 94 77 93 92 Calon Mahasiswa 6 87 92 85 78 85 Calon Mahasiswa 9 95 91 85 89 85 Calon Mahasiswa 10 98 94 88 88 87 Calon Mahasiswa 11 78 97 90 90 95 Calon Mahasiswa 13 83 92 95 84 94 Calon Mahasiswa 14 82 90 84 94 89 Calon Mahasiswa 15 86 81 96 81 89

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
Nama Calon Mahasiswa Nilai 1 Nilai 2 Nilai 3 Nilai 4 Nilai 5 86,8 92 89,3 85,2 89,1
Setelah didapatkan nilai centeroid baru untuk cluster 1 pada tabel 4, maka dapat dilihat juga untuk nilai centeroid baru untuk cluster 2. Adapun nilai centeroid baru dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai Centeroid Baru Cluster 2 Nama Calon Mahasiswa  Nilai 1  Nilai 2  Nilai 3  Nilai 4  Nilai 5 Calon Mahasiswa 1 84 96 78 79 75 Calon Mahasiswa 3 97 75 77 95 86 Calon Mahasiswa 7 80 81 88 75 92 Calon Mahasiswa 8 86 79 93 80 86 Calon Mahasiswa 12 96 80 82 78 75 88,6 82,2 83,6 81,4 82,8
Setelah  didapatkan  nilai  centeroid  baru  pada  cluster  2  pada  tabel  5,  untuk  mempermudah  dalam  proses dan membaca data maka lebih baik data disusun pada tabel 6.
Tabel 6. Nilai Centeroid Baru Cluster 1 dan Cluster 2 Cluster  Nilai 1  Nilai 2  Nilai 3  Nilai 4  Nilai 5 C1 86,8 92 89,3 85,2 89,1 C2 88,6 82,2 83,6 81,4 82,8
Pada  tabel  6  dapat  dilihat  nilai  centeroid  baru  untuk  cluster  1  dan  cluster  2  pada  iterasi  2.  Maka selanjutnya  dengan  proses  yang  sama  seperti  iterasi  1.  Proses  terhadap  perhitungan  jarak  yang  dilakukan  pada iterasi  2  sama  halnya  dengan  perhitungan  jarak  pada  iterasi  1.  Jarak  dihitung  berdasarkan  data  dan  juga  nilai centeroid baru untuk  masing  – masing cluster. Adapaun untuk  hasil dari penentuan cluster pada iterasi 2 dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini :
Tabel 7. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi 2
Nama Calon Mahasiswa  Nilai 1  Nilai 2  Nilai 3  Nilai 4  Nilai 5
DC1 DC2 Hasil Cluster Calon Mahasiswa 1 84 96 78 79 75 19,72  17,59 C2 Calon Mahasiswa 2 88 96 95 78 82 12,34  18,25 C1 Calon Mahasiswa 3 97 75 77 95 86 25,49  19,00 C2 Calon Mahasiswa 4 76 93 98 77 93 16,61  24,62 C1 Calon Mahasiswa 5 95 94 77 93 92 17,08  21,05 C1 Calon Mahasiswa 6 87 92 85 78 85 9,34 10,81 C1 Calon Mahasiswa 7 80 81 88 75 92 16,77  14,84 C2 Calon Mahasiswa 8 86 79 93 80 86 14,83  10,84 C2 Calon Mahasiswa 9 95 91 85 89 85 10,86  13,53 C1 Calon Mahasiswa 10 98 94 88 88 87 11,97  17,55 C1 Calon Mahasiswa 11 78 97 90 90 95 12,68  24,40 C1 Calon Mahasiswa 12 96 80 82 78 75 23,08  11,60 C2 Calon Mahasiswa 13 83 92 95 84 94 8,51 19,74 C1 Calon Mahasiswa 14 82 90 84 94 89 11,51  17,37 C1 Calon Mahasiswa 15 86 81 96 81 89 13,57  14,16 C1
Pada tabel 7, dapat dilihat hasil dari perhitungan jarak untuk iterasi 2 dan juga hasil pengelompakan data terhadap  masing  –  masing  cluster.  Setelah  didapatkan  hasil  pada  iterasi  2,  maka  selanjutnya  dilakukan perbandingan  terhadap  hasil  yang  didapatkan  antara  hasil  clustering  pada  iterasi  1  dan  hasil  clustering  pada iterasi 2. Dimana untuk hasil tersebut dapat dilihat pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Hasil Perbandingan Cluster Iterasi 1 dan Iterasi 2
Nama Calon Mahasiswa  Nilai 1  Nilai 2  Nilai 3  Nilai 4  Nilai 5  Hasil Iterasi 1  Hasil Iterasi 2
Calon Mahasiswa 1 84 96 78 79 75 C2 C2 Calon Mahasiswa 2 88 96 95 78 82 C1 C1 Calon Mahasiswa 3 97 75 77 95 86 C2 C2 Calon Mahasiswa 4 76 93 98 77 93 C1 C1 Calon Mahasiswa 5 95 94 77 93 92 C1 C1 Calon Mahasiswa 6 87 92 85 78 85 C1 C1 Calon Mahasiswa 7 80 81 88 75 92 C2 C2 Calon Mahasiswa 8 86 79 93 80 86 C2 C2 Calon Mahasiswa 9 95 91 85 89 85 C1 C1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
Nama Calon Mahasiswa  Nilai 1  Nilai 2  Nilai 3  Nilai 4  Nilai 5  Hasil Iterasi 1  Hasil Iterasi 2
Calon Mahasiswa 10 98 94 88 88 87 C1 C1 Calon Mahasiswa 11 78 97 90 90 95 C1 C1 Calon Mahasiswa 12 96 80 82 78 75 C2 C2 Calon Mahasiswa 13 83 92 95 84 94 C1 C1 Calon Mahasiswa 14 82 90 84 94 89 C1 C1 Calon Mahasiswa 15 86 81 96 81 89 C1 C1
Dari tabel 8 diatas dapat dilihat hasil perbandingan clustering dapat pada iterasi 1 dan iterasi 2. Pada tabel tersebut  dapat  dilihat  bahwasannya  tidak  terdapat  perbedaan  hasil  clustering  data,  maka  dari  itu  proses  pada algoritma  K-Means  dihentikan  dan  berakhir  pada  iterasi  2.  Dari  hasil  tersebut,  maka  didapatkan  hasil pengelompokan calon mahasiswa seperti tabel 9 berikut:
Tabel 9. Hasil Pengelompokan Cluster Penerima Beasiswa Hasil Cluster 1 Hasil Cluster 2 Calon Mahasiswa 2 Calon Mahasiswa 1 Calon Mahasiswa 4 Calon Mahasiswa 3 Calon Mahasiswa 5 Calon Mahasiswa 7 Calon Mahasiswa 6 Calon Mahasiswa 8 Calon Mahasiswa 9 Calon Mahasiswa 12 Calon Mahasiswa 10
Calon Mahasiswa 11 Calon Mahasiswa 13 Calon Mahasiswa 14 Calon Mahasiswa 15
Tabel  9  merupakan  hasil  akhir  dari  proses  algoritma  K-Means,  pada  tabel  9  menjelaskan  secara  detail siapa saja yang termasuk dalam cluster. Dari data tersebut dapat dilihat bahwasannya terdapat 10 (sepuluh) data calon mahasiswa yang masuk dalam cluster 1 yaitu Calon Mahasiswa 2, Calon Mahasiswa 4, Calon Mahasiswa 5, Calon Mahasiswa 6, Calon Mahasiswa 9, Calon Mahasiswa 10, Calon Mahasiswa 11, Calon Mahasiswa 13, Calon  Mahasiswa  14,  dan  Calon  Mahasiswa  15.  Sedangkan  untuk  cluster  2  terdapat  5  (lima)  data  calon mahasiswa yaitu Calon Mahasiswa 1, Calon Mahasiswa 3, Calon Mahasiswa 7, Calon Mahasiswa 8 dan Calon Mahasiswa 12.

## 4. KESIMPULAN
Tahapan  akhir  dari  sebuah  penelitian  merupakan  penarikan  kesimpulan.  Dari  proses  yang  telah  dilaksanakan, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwasannya  Data  mining  merupakan  cara  yang  tepat  digunakan  untuk membantu dalam pengambilan keputusan, dimana hal tersebut dikarenakan data mining dapat digunakan untuk mengolah  data  yang  cukup  besar  serta  mendapatkan  sebuah  informasi  terhadap  proses  penggalian  data.  Proses pada  data  mining  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  clustering  dan  algoritma  K-Means.  Terdapat  2  hasil clustering  yang  didapatkan  serta  hasil  dari  penerapan  algoritma  K-Means  bahwasannya  terdapat  10  (sepuluh) data  calon  mahasiswa  yang  masuk  dalam  cluster  1  yaitu  Calon  Mahasiswa  2,  Calon  Mahasiswa  4,  Calon Mahasiswa  5,  Calon  Mahasiswa  6,  Calon  Mahasiswa  9,  Calon  Mahasiswa  10,  Calon  Mahasiswa  11,  Calon Mahasiswa 13, Calon Mahasiswa 14, dan Calon Mahasiswa 15. Sedangkan untuk cluster 2 terdapat 5 (lima) data calon  mahasiswa  yaitu  Calon Mahasiswa 1, Calon Mahasiswa 3, Calon  Mahasiswa 7, Calon Mahasiswa 8 dan Calon Mahasiswa 12.

## REFERENCES
[1]  L. Marlia, P. Ngatmini, and P. E. Tobing, “Analisis Segmentasi Pengunjung Mall Menggunakan Algoritma K-means dan Fuzzy C-means,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , pp. 240–247, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas%0D.
[2]  A.  S.  Wahyuni,  E.  Haerani,  E.  Budianita,  and  L.  Afrianti,  “Pemanfaatan  Algoritma  K-Means  Dalam Menentukan  Potensi  Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  0–7, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.7226.
[3]  E. Desi, S. Aliyah, S.  Lestari, and W. Dari, “Implementasi  Algoritma K-Means Untuk Penerimaan Siswa Baru Di SMANPAS Berdasarkan Nilai Rapot dan Hasil Tes,” It (Informatic Tech. J. , vol. 10, no. 1, p. 01, 2022, doi: 10.22303/it.10.1.2022.01-10.
[4]  G. Triyandana, L. A. Putri, and Y. Umaidah, “Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 6, no. 1, pp. 40–46, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3824.
[5]  D.  K.  Utami,  N.  Irawati,  and  Sumantri,  “Analisis  Metode  k-Means  pada  Clustering  Penerimaan  Bantuan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 430-441 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4971
PKH Desa Pulau Rakyat Tua,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 12, no. 3, pp. 953–961, 2023.
[6]  S.  Amaliyah,  Jasmir,  and  S.  Rianti,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Kelompok  Prioritas Penerima Bantuan PKH Menggunakan Metode Clustering K-Means Pada Desa Kuala Dendang,” J. Inform. Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) , vol. 3, no. 1, pp. 453–458, 2023, doi: 10.33998/jakakom.2023.3.1.802.
[7]  W. Febrianti and Mustopa Husein  Lubis,  “Data Mining dalam Mengidentifikasi Calon  Penerima Bantuan Satu  Keluarga  Satu  Sarjana  (SKSS)  dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis , vol. 4, pp. 53–58, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i2.117.
[8]  R. F. N. Alifah and A. C. Fauzan, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Berbasis Jarak Manhattan untuk Klasterisasi Konsentrasi Bidang Mahasiswa,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 5, no. 1, pp. 31–41, 2023, doi: 10.28926/ilkomnika.v5i1.542.
[9]  C. C. Hutagalung, F. A. Syam, Afriansyah, and A. Rozaq, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK  MENGENALI  POLA,”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  &  Ilmu  Komputer (SEMASTER) , 2023, vol. 2, no. 1, pp. 171–182.
[10]  F.  Salsabila,  I.  Fitrianti,  Y.  Umaidah,  and  N.  Heryana,  “PENERAPAN  METODE  CRISP-DM  UNTUK ANALISA PENDAPATAN BERSIH BULANAN PEKERJA INFORMAL DI PROVINSI JAWA BARAT DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” DINAMIK , vol. 28, no. September, pp. 64–66, 2023.
[11]  D.  P.  Utomo,  P.  Sirait,  and  R.  Yunis,  “Reduksi  Atribut  Pada  Dataset  Penyakit  Jantung  dan  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C5.  0,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  994–1006,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2355.
[12]  F.  Telaumbanua,  J.  M.  Purba,  and  D.  P.  Utomo,  “Analysis  of  Online  Learning  Understanding  Patterns  at Budi Darma University Using the C5 . 0 Algorithm,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 118–122, 2021, doi: 10.30865/ijics.v5i2.3129.
[13]  D. P. Utomo and S. Aripin, “Penerapan Algoritma C5. 0 Untuk Mengetahui Pola Kepuasan Mahasiswa di Masa Pembelajaran Daring,” 2021.
[14]  N.  Lusianah,  A.  Irma  Purnamasari,  and  B.  Nurhakim,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengelompokan Jumlah Wisatawan  Akomodasi Di Jawa Barat,” J. Eknonomi, Bisnis dan Manaj. , vol. 2, no. 1, pp. 254–268, 2023.
[15]  F. Nuraeni, D. Kurniadi, and G. Fauzian Dermawan, “Pemetaan Karakteristik Mahasiswa Penerima Kartu Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP-K)  menggunakan  Algoritma  K-Means++,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 11, no. 3, pp. 437–443, 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1439.
[16]  J.  Faran  and  R.  T.  Aldisa,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Dalam  Pengelompokan Kelas Untuk Mahasiswa Baru Program Magister,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 2, pp. 509–519, 2024, doi: 10.47065/josh.v5i2.4753.
[17]  A. S. Ilmananda and H. D. Ranglalin, “Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. SISFOTENIKA , vol. 13, no. 2, pp. 139–150, 2023, [Online]. Available: http://sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/index.php/ST.
[18]  R. Watrianthos, R. Handayani, A. F. P. Akhir, A. Ambiyar, and U. Verawardina, “Penerapan Algoritma K- Means Pada Pemetaan Kemampuan Penggunaan Teknologi Informasi Remaja dan Dewasa di Indonesia,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 45–50, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2264.
[19]  T.  B.  Pamungkas,  S.  Maesaroh,  and  P.  Ardiansyah,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Stok  Penggunaan Barang Di Gmf Aeroasia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. Ilm. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 112–123, 2023, doi: 10.47080/saintek.v7i2.2697.
[20]  Y.  Mayona,  R.  Buaton,  and  M.  Simanjutak,  “Data  Mining  Clustering  Tingkat  Kejahatan  Dengan  Metode Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri Binjai),” J. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 3, pp. 2548– 9739, 2022.
[21]  R.  A.  Kurniawan,  M.  S.  Hasibuan,  P.  Piramida,  and  R.  S.  Ramadhan,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Clustering Tempat Makan Di Batubara,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 01, no. 1, pp. 10–18, 2022, doi: 10.55537/cosie.v1i1.27.
[22]  L.  Awaliyah,  N.  Rahaningsih,  and  R.  D.  Dana,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-MEANS  DALAM ANALISIS CLUSTER KORBAN KEKERASAN DI PROVINSI JAWA BARAT,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 188–195, 2024.
[23]  A.  Situmorang,  Yusfrizal,  and  I.  Ambarita,  “Pengelompokan  Data  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk Meningkatkan Motivasi Belajar Siswa MTS Alwashliyah 48 Kebun Lada,” 2023.
[24]  D.  T.  Yuliana,  M.  I.  A.  Fathoni,  and  N.  Kurniawati,  “Penentuan  Penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  KIP Kuliah Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Focus Action Res. Math. (Factor M) , vol. 5, no. 1, pp. 127–141, 2022, doi: 10.30762/f_m.v5i1.570.
[25]  D. Kurniadi, Y. H. Agustin, H. I. N. Akbar, and I. Farida, “Penerapan Algoritma k-Means Clustering untuk Pengelompokan Pembangunan Jalan pada  Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan  Ruang,” AITI  J.  Teknol. Inf. , vol. 20, no. 1, pp. 64–77, 2023, doi: 10.24246/aiti.v20i1.64-77.
[26]  A. Asmana, Y. Arie Wijaya, and M. Martanto, “Clustering Data Calon Siswa Baru Menggunakan Metode K-Means Di Sekolah Menengah Kejuruan Wahidin Kota Cirebon,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
no. 2, pp. 552–559, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5236.
[27]  I. Irawan, U. Rizki, P. M. Jakak, M. B. Prayogi, and M. Rahman, “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam  Pengembangan  Strategi  Promosi  Berbasis  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi Kasus :Universitas Nurul Huda),” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, 2024.