## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN STATUS PENERIMA KIP KULIAH MAHASISWA UNIVERSITAS PAPUA
Eka Indriati, Nur’Ainun Suharyani Azisa, Ester Ivo Sihombing, Zharima Sukma Dewi Mokodompit Teknik Informatika, Universitas Papua Jln. Gunung Salju, Amban, Manokwari 98314 ekaindriati09@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini berisi mengenai pengelompokan status penerima KIP Kuliah di Universitas Papua. KIP Kuliah merupakan  program  bantuan  pendidikan  yang  diberikan  oleh  pemerintah  Indonesia  untuk  meningkatkan  akses pendidikan. Pada Universitas Papua proses seleksi calon penerima KIP Kuliah dilakukan secara manual dengan jumlah pendaftar  yang sangat banyak sehingga penentuan  KIP Kuliah kurang optimal. Penelitian  ini  bertujuan untuk menentukan calon penerima beasiswa KIP Kuliah di Universitas Papua menggunakan Algoritma K-Means Clustering dan  bahasa  pemrograman python pada tools  Jupyter  Notebook .  Algoritma K-Means  Clustering digunakan untuk mengelompokan setiap data kedalam cluster sehingga data yang mempunyai karakteristik yang sama  akan  dikelompokan  dalam cluster yang  sama  dan  sebaliknya  jika  data  yang  mempunyai  karakteristik berbeda akan dikelompokkan kedalam cluster yang lain. Hasil penelitian ini terdapat 2 hasil cluster yang akan menjadi  hasil  akhir  yaitu  data  yang  diterima  sebagai  penerima  KIP  Kuliah  sebanyak  687  data  dan  547  data dikelompokkan sebagai data yang tidak diterima sebagai penerima KIP Kuliah.
Kata kunci: Data mining, K-Means Clustering, KIP Kuliah

## 1. PENDAHULUAN
Pe l me l rintah Indo l ne l sia me l nyadari bahwa me l miliki  sumbe l r  daya  manusia  yang  be l rkualitas sangat pe l nting untuk ke l majuan dan ke l sukse l san dalam be l rbagai  aspe l k.  Untuk  me l wujudkan  hal  te l rse l but, Pe l me l rintah  Indo l ne l sia  be l rupaya  me l ningkatkan  akse l s pe l ndidikan  di  se l mua  tingkatan,  te l rmasuk  di pe l ndidikan  tinggi  tingkat  unive l rsitas.  Be l rdasarkan Undang-Undang  No l mo l r  12  tahun  2012  te l ntang Pe l ndidikan Tinggi, Pe l me l rintah Indo l ne l sia be l rke l wajiban  me l ningkatkan  akse l s  dan  ke l se l mpatan be l lajar  di  Pe l rguruan  Tinggi  se l rta  me l nyiapkan  insan Indo l ne l sia  yang  ce l rdas  dan  ko l mpe l titif  [1].  Maka dari itu pe l me l rintah indo l ne l sia me l miliki pro l gram yaitu PIP yang me l rupakan bantuan be l rupa uang tunai, pe l rluasan akse l s,  dan  ke l se l mpatan  be l lajar.    Pe l me l rintah me l mbe l rikan  bantuan  ke l pada  pe l se l rta  didik  dan mahasiswa  yang  be l rasal  dari  ke l luarga  miskin/re l ntan miskin  se l rta  me l miliki  pe l ncapaian  akade l mik  yang unggul  untuk  me l mbiayai  pe l ndidikan[1][2].  PIP Pe l ndidikan Tinggi untuk mahasiswa dibe l rikan dalam be l ntuk Kartu Indo l ne l sia Pintar Kuliah atau KIP Kuliah yang dibe l rikan pada kampus ne l gri maupun swasta. Unive l rsitas  Papua  me l rupakan  salah  satu unive l rsitas ne l ge l ri yang dipilih o l le l h pe l me l rintah untuk me l mbe l rikan  bantuan  be l rupa  KIP  Kuliah  ke l pada mahasiswanya.  Se l tiap  tahun,  jumlah  kuo l ta  pe l ne l rima KIP  Kuliah  yang  dibe l rikan  o l le l h  pe l me l rintah  ke l pada Unive l rsitas Papua be l rvariasi, namun tidak dipungkiri bahwa  kuo l ta  te l rse l but  tidak  se l lalu  cukup  untuk me l nampung se l luruh jumlah mahasiswa yang me l ndaftar  KIP  Kuliah,  te l rutama  me l ngingat  jumlah pe l ndaftar  yang  te l rus  me l ningkat  se l tiap  tahun.  Hal  ini me l nye l babkan      para  pe l ngambil  ke l putusan  (pihak
unive l rsitas)  ke l sulitan  dalam  me l ne l ntukan  pe l ne l rima KIP  Kuliah  se l cara  o l ptimal  dan  e l fe l sie l n.  Pe l ngambilan ke l putusan  pe l ne l rima  K  Kuliah  di  Unive l rsitas  Papua juga  masih  dilakukan  se l acara  manual  se l hingga me l mbutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.  Pada  tahun 2023  jumlah  pe l ndaftar  KIP  Kuliah  di  Unive l rsitas papua  be l rkisar  1234  mahasiswa.  De l ngan  jumah  data mahasiswa  pe l ndaftar  yang  banyak  te l rse l but  pihak unive l rsitas  harus  me l mantau  de l ngan  ce l rmat  ke l tika me l lakukan  pe l ngambilan  ke l putusan  pe l ne l rimaan  KIP Kuliah pada se l tiap calo l n mahasiswa untuk me l mastikan pe l mbe l rian pro l gram KIP Kuliah dilakukan se l cara te l pat dan se l suai.
Untuk me l mbantu pe l ngambilan ke l putusan dalam pro l se l s se l le l ksi calo l n pe l ne l rima KIP Kuliah se l cara te l pat de l ngan  jumlah  data  yang  cukup  banyak,  se l rta  dapat me l mbe l rikan e l fisie l nsi waktu maka dibutuhkan me l to l de l pe l ne l rapan Data  mining agar  pro l se l s  se l le l ksi  calo l n pe l ne l rima  KIP  Kuliah  Unive l rsitas  Papua  dapat dilakukan  de l ngan  ce l pat  dan  te l pat  sasaran[3]. Data mining adalah  pro l se l s  yang  me l nggunakan  te l knik statistik,  mate l matika,  ke l ce l rdasan  buatan,  dan  me l sin le l arning  untuk  me l nge l kstraksi  dan  me l ngide l ntifikasi info l rmasi  yang  be l rmanfaat  dan  pe l nge l tahuan  yang te l rkait be l rbagai database l be l sar[3]. Pada Data mining te l rdapat be l be l rapa me l to l de l , salah satunya yaitu me l to l de l algo l ritma K-Me l ans cluste l r ing.  Me l to l de l algo l ritma K- Me l ans cluste l r ing  akan  me l nge l lo l mpo l kkan  data  yang me l miliki  karakte l ristik  atau  po l la  yang  sama  ke l dalam se l buah  ke l lo l mpo l k  yang  sama,  dan  data  yang me l mpunyai  karate l ristik  atau  po l la  yang  be l rbe l da ke l dalam ke l lo l mpo l k lainya. Me l lalui cluste l r ing ini akan dike l tahui  info l rmasi  dari  se l kumpulan  data  yang be l sar[3]. Ke l le l bihan  me l to l de l K-Me l ans cluste l r ing
adalah  sangat  mudah  diimple l me l ntasikan  dan  paling banyak  digunakan  dalam cluste l r ing.  Algoritma  K- Means  relatif  lebih  efisien  dalam  mengolah  data dengan  jumlah  yang  besar  karena  memiliki  tingkat ketelitian yang bagus. Disisi lain, Algoritma K-Means juga mempunyai kekurangan yaitu dalam menganalisa dan menentukan jumlah cluster dalam pengelompokkan sebuah data.
Dalam pe l nggunaan algo l ritma K-Me l ans Cluste l r ing  se l bagai  me l to l de l pe l ngambilan  ke l putusan digunakan dua atribut yaitu Pe l nghasilan o l rang tua dan jumlah tanggungan. Ke l dua atribut akan dike l lo l mpo l kkan  be l rdasarkan  ke l samaan  karakte l ristik data  dan  akan  dibagi  me l njadi  be l be l rapa cluste l r . Pengelompokkan ini dilakukan dengan menggunakan bahasa  pemrograman python dan  menggunakan metode  elbow  untuk  penentuan  jumlah cluster .  Hasil cluster ini  nantinya  yang  akan  me l njadi  pe l ne l ntuan dalam pe l ngambilan ke l putusan pe l ne l rima KIP Kuliah di Unive l rsitas Papua.
Pe l ne l litian  ini  be l rtujuan  untuk  me l mpe l rmudah pe l nge l lo l mpo l kkan  data  mahasiswa  pe l ne l rima  KIP Kuliah  di  Unive l rsitas  Papua  de l ngan  status  dite l rima dan  tidak  dite l rima  se l rta  untuk  me l nge l valuasi ke l akuratan  me l to l de l K-Me l ans Cluste l r ing  te l rhadap pe l ngambilan ke l putusan pe l ne l rima KIP Kuliah.
2. TINJAUAN PUSTAKA .
2.1. Data mining
Data  mining adalah  pro l se l s  me l ncari  info l rmasi yang  te l rse l mbunyi  dari  dalam database l yang  be l sar se l rta me l miliki manfaat bagi pihak yang be l rke l pe l ntingan. Terdapat beberapa metode dalam data mining  yaitu  asosiasi,  regresi, clustering ,  klasifikasi dan lain-lain.  Pada penelitian ini metode yang dipakai yaitu clustering menggunakan  algoritma K-Means pada  pemrograman  pyhton.  Didalam data  mining te l rdapat langkah-langkah pro l se l s yang dimulai de l ngan me l nye l le l ksi  data  me l lalui  data  sumbe l r  ke l data  targe l t, se l lanjutnya masuk pada tahap pro l ce l ssing yaitu untuk me l mpe l rbaiki suatu kualitas data, pe l rubahan data, data mining dan  tahapan  inte l rpre l tasi  se l rta  e l valuasi  yang me l nghasilkan  suatu o l utput se l pe l rti  pe l nge l tahuan  yang baru[4][3].
2.2. Cluster ing Cluste l r ing adalah se l buah pro l se l s untuk me l nge l lo l mpo l kkan data ke l dalam be l be l rapa cluste l r atau ke l lo l mpo l k  se l hingga  data  dalam  satu cluste l r me l miliki tingkat  ke l miripan  yang  maksimum  dan  data  antar cluste l r me l miliki ke l miripin yang minimum[5]. Cluste l r adalah se l ke l lo l mpo l k atau se l kumpulan o l bje l k-o l bje l k data yang similar satu sama  lain dalam cluste l r yang sama dan  dissimilar  te l rhadap  o l bje l k-o l bje l k  yang  be l rbe l da cluste l r .  O l bje l k-o l bje l k  dike l lo l mpo l kkan  de l ngan  prinsip untuk  me l mpe l rbe l sar  ke l samaan  antara  o l bje l k-o l bje l k dalam  satu  ke l lo l mpo l k  ( cluste l r )  dan  me l ningkatkan pe l rbe l daan  di  antara  ke l lo l mpo l k-ke l lo l mpo l k  yang be l rbe l da. Cluste l r ing  be l rujuan  untuk  me l ngide l ntifikasi po l la alami atau struktur te l rse l mbunyi dalam data tanpa
me l nggunakan kate l go l ri atau labe l l se l be l lumnya. Pro l se l s pe l nge l lo l mpo l kan  me l libatkan  pe l nggunaan  algo l ritma yang  me l nganalisis  ke l samaan  atau  pe l rbe l daan  antara titik-titik data. [4][6].
2.3. Algoritma K-Means Algo l ritma K-Me l ans me l rupakan salah satu te l knik untuk  me l nge l lo l mpo l kkan  data  dalam  ke l lo l mpo l k  atau siste l m  partisi  yang  dise l suaikan  de l ngan  karakte l ristik masing-masing  bagian  data.  Istilah  pe l nge l lo l mpo l kan dalam K-Me l ans digunakan  untuk  me l nggambarkan suatu  algo l ritma  yang  me l ne l tapkan  se l tiap  e l le l me l n te l rhadap cluste l r de l ngan  ce l ntro l id  te l rde l kat  ( me l an ) dimulai de l ngan  me l misahkan  o l bje l k  me l njadi k cluste l r awal, lalu dite l tapkan o l bje l k ke l se l luruh cluste l r ce l ntro l id te l rde l kat biasanya dihitung be l rdasarkan jarak E l uclide l an[7][8].

## 2.4. Metode Elbow
Me l to l de l dan  analisis  ini  digunakan  untuk pe l milihan jumlah cluste l r atau ke l lo l mpo l k yang o l ptimal. Me l to l de l E l lbo l w  me l rupakan  se l buah  me l to l de l yang digunakan  untuk  me l mpe l ro l le l h  info l rmasi  jumlah cluste l r paling  baik,  de l ngan  me l mpe l rhatikan  hasil pe l rbandingan  antara cluste l r-cluste l r  yang  akan me l mbe l ntuk  siku  pada  titik  te l rte l ntu.  Pada  me l to l de l E l lbo l w nilai cluste l r te l rbaik akan diambil dari nilai Sum o l f  Square l E l rro l r (SSE l )  yang  me l ngalami  pe l nurunan yang  signifikan  dan  be l rbe l ntuk  siku,  se l makin  be l sar se l lisih  pe l nurunan  SSE l antar  k  dan  be l rbe l rntuk  siku be l rdasarkan  grafik  maka  hasil cluste l r te l rse l but  yang paling o l ptimal[9][10].

## 3. METODE PENELITIAN
Be l rikut tahapan  pe l ne l litian  yang  dilakukan  pada cluste l r ing  data  KIP  Kuliah  Unive l rsitas  Papua me l nggunakan Algo l ritma K-Me l ans Cluste l r ing :

## 3.1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  dilakukan  ide l ntifikasi  te l rhadap be l rbagai  pe l rmasalahan  yang  muncul  dalam  ko l nte l ks pe l ne l litian.  Pe l rmasalahan  utama  yang  muncul  adalah banyaknya  jumlah  data  pe l ndaftar  KIP  Kuliah  dan pe l nge l rjaan  pe l ngambilan  ke l putusan  yang  masih manual,  yang be l rdampak pada ke l tidak te l patan dalam pe l nyaluran  KIP  Kuliah  kare l na  kurangnya  akurasi, se l rta  me l nghabiskan  waktu  pe l nge l rjaan  yang  cukup lama. Untuk itu dibutuhkannya  me l to l de l Algo l ritma K- Me l ans Cluste l r ing  se l bagai  pe l nye l le l saian  dari  masalah te l rse l but.

## 3.2. Studi Literatur
Dalam tahap Studi Lite l ratur, dilakukan pe l ne l lusuran  dan  pe l mahaman  me l ndalam  te l rhadap landasan  te l o l ri  yang  dipe l ro l le l h  dari  be l rbagai  sumbe l r, te l rmasuk  buku,  jurnal  ilmiah,  se l rta  re l fe l re l nsi  lainnya yang re l le l van te l rkait de l ngan pe l rmasalahan  yang te l lah difo l rmulasikan.  Te l o l ri-te l o l ri  ini  me l njadi  acuan  utama untuk  me l nggali  so l lusi  yang  dibutuhkan  dalam pe l nye l le l saian masalah yang ada.
3.3. Pengumpulan Data
Me l to l de l pe l ngumpulan  data  me l rupakan  te l knik atau me l to l de l yang digunakan untuk  me l mpe l ro l le l h data agar  me l ndapatkan  info l rmasi  yang  dibutuhkan  untuk me l ncapai tujuan pe l ne l litian  [7]. Data yang digunakan dalam  pe l ne l litian  ini  me l rupakan  data  se l kunde l r  yang diambil dari We l bsite l KIP Kuliah. Data yang digunakan be l rupa  data  Mahasiswa  Pe l ndaftar  KIP  Kuliah  di Unive l rsitas Papua tahun 2023, yang te l rdiri dari 1.234 pe l ndaftar. Data yang te l lah dipe l ro l le l h ke l mudian dio l lah te l rle l bih dahulu untuk dapat digunakan[11] . Selanjutnya  dilakukan import data  ke Jupyter Notebook sebagai  langkah  awal  dalam  menganalisis data menggunakan bahasa pemrograman python .
Gambar 1. Data mahasiswa pe l ndaftar KIP kuliah
Gambar  1  menunjukan  daftar  data  calon penerima  KIP  Kuliah  yang  sudah  di  import  kedalam Jupyter Notebook dengan jumlah data sebanyak 1234 pendaftar  menggunakan  pustaka Pandas yang  sering digunakan dalam menganalisis data.
3.4. Pra Proses Data Tahap  pra  pro l se l s data  mining me l liputi  data cle l aning atau  pe l mbe l rsihan  data.  Dalam  tahap  ini apabila te l rdapat atribut ko l so l ng maupun tidak le l ngkap dan memerlukan data inisialisasi atau pe l ngubahan data me l njadi  fo l rmat  yang  se l suai  untuk  digunakan  dalam pro l se l s data  mining maka  akan  dilakukan  pra-proses data.    Adapun  be l ntuk  data  inisialisasi  yang  te l lah  di lakukan se l bagai be l rikut :
Tabe l l 1. Inisialisasi data pe l nghasilan Pelnghasilan Bolbolt Keltelrangan < Rp. 1.500.000 1 Sangat Relndah Rp. 1.500.000 – Rp. 2.500.000 2 Relndah Rp. 2.500.000 – Rp. 3.500.000 3 Seldang Rp. 3.500.000 – Rp. 4.500.000 4 Tinggi >  Rp. 4.500.000 5 Sangat Tinggi Tabe l l 2. Inisialisasi data jumlah tanggungan Jumlah Tanggungan Bolbolt Keltelrangan >  5 Olrang 1 Sangat Banyak 4 Olrang 2 Banyak 3 Olrang 3 Seldang
Jumlah Tanggungan Bolbolt Keltelrangan 2 Olrang 4 Seldikit 1 Olrang 5 Sangat Seldikit
Tabel 1 dan  2  merupakan tabel  hasil  inisialisasi pada  atribut  penghasilan  dan  jumlah  tanggungan. Inisialisasi dilakukan untuk mempermudah penerapan Algoritma K-Means .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Set
Be l rdasarkan  data  yang  dipe l ro l le l h  o l le l h  pe l nulis te l rdapat 1.234 data mahasiswa yang di te l lah me l ndaftar se l bagai  pe l ne l rima  KIP  Kuliah  di  Unive l rsitas  Papua. Data  yang  dipe l ro l le l h  te l rse l but  akan  digunakan  pada pe l ne l rapan Algo l ritma K-Me l ans Cluste l r ing. Data yang digunakan se l be l lumnya te l lah me l lalui tahap pra pro l se l s data,  dimana  te l lah  dilakukan  pe l mbe l rsihan  data  pada atribut  yang  tidak  digunakan  se l rta  me l no l rmalisasikan data  agar  siap  digunakan.  Data  te l rse l but  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 2. Data se l t
Gambar 2 menunjukan bahwa data yang telah di import sebanyak 1234 data kemudian diinisialisasikan agar dapat clustering pada tahap selanjutnya.
4.2. Penerapan Algoritma K-Means Be l rikut  langkah-langkah  pe l ne l rapan  Algo l ritma K-Me l ans Cluste l r ing : 1. Pe l ne l ntuan Jumlah Nilai Cluste l r (K)
Penentuan  jumlah  nilai  cluster  merupakan langkah awal untuk memulai penerapan Algoritma K-Means Clustering. Penetuan nilai k disesuaikan dengan kebutuhan yang diinginkan. Pada penelitian ini nilai K=2.
2. Memilih Titik Pusat Awal Pe l ne l ntuan pusat ce l ntro l id awal digunakan untuk pe l nge l lo l mpo l kan  atau cluste l r se l tiap  data  yang digunakan  pada  pe l ne l litian.  Pe l ne l ntuan  pusat ce l ntro l id  awal  dilakukan  se l cara  acak  se l hingga be l bas  digunakan  pada  data  ke l be l rapa.  De l ngan me l nggunakan ce l ntro l id maka dapat di cluste l r data yang  te l lah  didapat  me l njadi  2 cluste l r [12].  Untuk
pusat  ce l ntro l id  awal  dapat  dilihat  pada  tabe l l dibawah ini : Pro l se l s Ite l rasi 1 :
Tabe l l 3. Data ce l ntro l id awal Celntrolid Pelnghasilan Jumlah Tanggungan C0 0.07751092 0.08806405 C1 0.09734918 0.6750457
Tabel  3  merupakan  hasil  nilai  perhitungan pusat  centroid  dari  C0  dan  C1  pada  atribut penghasilan dan jumlah tanggungan. 3. Hitung Jarak Titik Pusat Pe l rhitungan ini dilakukan
de l ngan me l nggunakan Sum o l f Square l d E l rro l rs (SSE l ) untuk me l ngukur  se l jauh  mana  se l tiap  data  dalam  suatu cluste l r dari titik pusat cluste l r nya.
Gambar 3. Jarak titik pusat
Gambar  3  merupakan  hasil  perhitungan  jarak setiap data dari titik pusatnya dengan jumlah K= 2.
4. Hasil Clustering

## Gambar 4. Hasil clustering
Dari  gambar  4  tersebut  menunjukan  hasil pengelompokan menggunakan K-Means
berdasarkan  2  cluster  dengan  warna  ungu  dan kuning.
5. Me l milih Titik Pusat Baru K = 3 Pro l se l s Ite l rasi 2 :
Pe l milihan  titik  pusat  baru  dilakukan  untuk me l nge l ce l k apakah nilai pada ite l rasi baru me l miliki hasil yang sama de l ngan ite l rasi se l be l lumnya.
Tabe l l 4. Data ce l ntro l id Ce l ntro l id Pe l nghasilan Jumlah Tanggungan C0 0,02146264 0,08823529 C1 0,02489837 0,67936992 C2 0,71460177 0,3539823
Tabel  4  merupakan  hasil  nilai  perhitungan pusat  centroid  dari  C0,  C1,  dan  C2  pada  atribut penghasilan dan jumlah tanggungan.
6. Hitung Jarak Titik Pusat Pada pro l se l s ite l rasi ke l dua akhirnya dapat dilihat bahwa  nilai  ine l rtias  atau  SSE l se l suai  de l ngan  nilai pada  pro l se l s  ite l rasi  pe l rtama  se l hingga  tidak dipe l rlukan  uji  ite l rasi  lagi.  Be l rikut  gambar  hasil nilai ine l rtias atau SSE l pada pro l se l s ite l rasi 2 :
Gambar 5. Jarak titik pusat
Gambar  5  merupakan  hasil  perhitungan  jarak setiap data dari titik pusatnya dengan jumlah K=3.
Be l rdasarkan hasil uji ite l rasi 1 dan ite l rasi 2 maka dapat  dite l ntukan  bahwa  pe l nge l lo l mpo l kan  data mahasiswa dibagi me l njadi 2 cluste l r .
Gambar 6. Pe l nge l lo l mpo l kan data mahasiswa 2 cluste l r
Gambar  6  menunjukan  hasil  pengelompokan data mahasiswa kedalam 2 cluster.
7. Statistika
Gambar 7. Hasil statistika K=2
Gambar 7 menunjukan hasil statistika cluster 0 dan  cluster  1  dari  atribut  penghasilan  dan  jumlah tanggungan.
Pe l nge l lo l mpo l kkan status mahasiswa akan dibagi me l njadi 2 kate l go l ri se l suai de l ngan  hasil cluste l r ing me l nggunakan  algo l ritma K-Me l ans yaitu  Dite l rima dan  Tidak  Dite l rima.  Pe l nge l lo l mpo l kkan  status mahasiswa  dilihat  be l rdasarkan  hasil  Statistika cluste l r 2.
Pada  Statistika Cluste l r 0  dapat  dilihat  bahwa nilai  rata-rata  ( me l an )  dari  atribut  Pe l ngahasilan  = 1.389397  dan  nilai  rata-rata  dari  atribut  Jumlah Tanggungan  =  3.700183.  Se l dangkan  pada Statistika Cluste l r 1 dapat dilihat bahwa nilai rata- rata dari atribut Pe l nghasilan = 1.310044 dan nilai rata-rata  dari  atribut  Jumlah  Tanggungan  = 1.352256.
Be l rdasarkan  hasil  statistika  diatas  dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata dari Pe l nghasilan dan  Jumlah  Tanggungan Cluste l r 0  le l bih  tinggi dibandingkan  nilai  rata-rata  dari  Pe l nghasilan  dan Jumlah Tanggungan Cluste l r 1. Hal te l rse l but dapat dilihat be l rdasarkan tabe l l inisialisasi 1 dan 2 bahwa se l makin be l sar nilai bo l bo l t pada se l tiap atribut maka se l makin  ke l cil  ke l mungkinan  status  mahasiswa dinyatakan se l bagai pe l ne l rima KIP Kuliah. Se l hingga Cluste l r 0  masuk  pada  pe l nge l lo l mpo l kkan status  mahasiswa  Dite l rima  dan Cluste l r 1  masuk pada  pe l nge l lo l mpo l kkan  status  mahasiswa  Tidak Dite l rima.
8. Hasil Pe l nge l lo l mpo l kan Mahasiswa Be l rikut  gambar  pe l nge l lo l mpo l kkan  pe l ne l rima KIP Kuliah be l rdasarkan status Dite l rima dan Tidak Dite l rima :
Gambar 8. Hasil pe l nge l lo l mpo l kan status mahasiswa
Dari gambar 8 dapat dilihat bahwa satiap nama mahasiswa  telah  berhasil  dikelompokan  kedalam cluster dengan status diterima dan tidak diterima.
Hasil  clustering  dengan  2  cluster  mempunyai total  data  pembagian  kedalam  cluster  sebagai berikut :

## Gambar 9. Total data pembagian cluster
Dari  gambar  9  dapat  dilihat  bahwa  jumlah cluster  yang  terbentuk  dibagi  menjadi  2.  Cluster dengan  kategori  diterima  sebanyak  687  data  dan cluster  dengan  kategori  tidak  diterima  sebanyak 547 data.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Be l rdasarkan pe l ne l litian yang te l lah dilakukan o l le l h pe l ne l liti dapat disimpulkan bahwa de l ngan me l ne l rapkan me l to l de l algo l ritma K-Me l ans Cluste l r ing dan penggunaan  bahasa  pemrograman python pada tools Jupyter  Notebook dapat  dilakukan  pe l nge l lo l mpo l kkan status  mahasiswa  pe l ne l rima  KIP  me l njadi  2 cluste l r yaitu dite l rima ( cluste l r 1) dan tidak dite l rima ( cluste l r 0) dari jumlah ke l se l luruhan data se l banyak 1234 data. Dari 1234 data  yang  digunakan  merupakan data pendaftar beasiswa  KIP  Kuliah  tahun  2023.  Pengolahan  data yang  dilakukan  menghasilkan  kelompok  penerima KIP  Kuliah  yang  dipertimbangkan  menggunakan  2 atribut  dalam  penerapan  algoritma K-Means yaitu penghasilan dan jumlah tanggungan. Dari data te l rse l but te l rdapat  687  data  mahasiswa  de l ngan  status  dite l rima dan 547 data mahasiswa de l ngan status tidak dite l rima. Saran unuk pe l ne l litian be l rikutnya se l baiknya me l nggunakan  atribut  yang  le l bih  banyak  agar  hasil akurasi  yang  didapat  bisa  le l bih  baik  dari  pe l ne l litian se l be l lumnya.  Pe l ne l litian  ini  dapat  dike l mbangkan me l nggunakan algo l ritma lain ke l mudian me l mbandingkannya de l ngan hasil pe l ne l litian me l nggunakan K-Me l ans Cluste l r ing pada pe l ne l litian ini agar  dapat  mengetahui  perbedaan  serta  mendapatkan evaluasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Tinggi  dan  K.  I.  P.  K.  Me l rde l ka,  “KARTU INDO l NE l SIA PINTAR KULIAH,” 2023.
[2]  J. N. Utamajaya, “Siste l m Pe l ndukung Ke l putusan
Pe l ne l rima  Be l asiswa  Pro l gram  Indo l ne l sia  Pintar Me l nggunakan  Me l to l de l Algo l ritma  K-Me l ans Cluste l ring,”  vo l l.  9,  no l .  2,  hal.  167–175,  2022, do l i: 10.30865/juriko l m.v9i2.3971.
[3]  H.  Kurniawan  dan  S.  De l fit,  “JO l URNAL  O l F APPLIE l D CO l MPUTE l R SCIE l NCE l AND TE l CHNO l LO l GY  (  JACO l ST  )  Data  Mining Me l nggunakan  Me l to l de l K-Me l ans  Cluste l ring Untuk  Me l ne l ntukan  Be l saran  Uang  Kuliah Tunggal,” vo l l. 1, no l . 2, hal. 80–89, 2020.
[4]  C. Pe l ne l rima, B. Kip, dan S. Usanto l , “Pe l ne l rapan Data  Mining  De l ngan  Me l ngimple l me l ntasikan Algo l ritma  K-  Me l ans  Dalam  Pro l se l s  Cluste l ring Untuk Pe l nge l lo l mpo l kan Mahasiswa,” vo l l. 5, no l . 1, 2023, do l i: 10.47065/bits.v5i1.3411.
[5]  D. T. Yuliana e l t al. , “Pe l ne l ntuan Pe l ne l rima Kartu Indo l ne l sia Pintar KIP Kuliah de l ngan Me l nggunakan  Me l to l de l K-Me l ans  Cluste l ring,” vo l l. 5, no l . 1, hal. 127–141, 2022, do l i: 10.30762/f. [6]  S.  Kasus,  D.  I.  Unive l rsitas,  dan  M.  Rawas, “DATA  MINING  PE l NE l RAPAN  ME l TO l DE l K- ME l ANS
CLUSTE l RING UNTUK ME l NGE l LO l MPO l KKAN PE l NE l RIMA BANTUAN  KARTU  INDO l NE l SIA  PINTAR,” hal. 1095–1100, 2023. [7]  T.  E l le l ktro l ,  U.  A.  Dahlan,  S.  Info l rmasi,  U.  A. Dahlan,  M.  Info l rmatika,  dan  U.  A.  Dahlan, “Pe l ne l rapan  Algo l ritma  K  -  Me l ans  pada
Pe l nge l lo l mpo l kan  Data  Pe l ndaftar  Bantuan  Biaya Pe l ndidikan e l fe l ktif dan akurat , salah satu me l to l de l untuk  pe l nge l lo l mpo l kan  data  yaitu  me l to l de l algo l ritma  K  -  Pe l ne l litian  te l rdahulu  me l nge l nai me l to l de l k-me l ans  yang  dilakukan  o l le l h  Darlinda dan  yayasan  me l nggunakan  me l to l de l k-me l ans  , dimana  jumlah  klaste l r  dari  hasil  pe l rhitungan,”
vo l l. 8, no l . 2, hal. 352–366, 2022.
[8]  M. S. So l mpa dan R. Ishak,  “Cluste l ring Tingkat E l ko l no l mi  Mahasiswa  Calo l n  Pe l ne l rima  Kartu Indo l ne l sia  Pintar  (  KIP  )  Kuliah  Me l to l de l K-
Me l ans,” vo l l. 1, no l . 2, hal. 65–71, 2022.
[9]  A. T. Rahman dan U. S. Mare l t, “Co l al Trade l Data Cluste l rung  Using  K-Me l ans  (  Case l Study  PT  . Glo l bal Bangkit Utama ),” vo l l. 6, no l . 1, hal. 24– 31, 2017.
[10]  A. Ilmiah, H. Rise l t, A. F. Fe l brianti, A. H. Cabral, dan  G.  Anuraga,  “K-ME l ANS  CLUSTE l RING DE l NGAN ME l TO l DE l E l LBO l W UNTUK PE l NGE l LO l MPO l KAN KABUPATE l N DAN KO l TA DI JAWA TIMUR,” hal. 863–870, 2018. [11]  S. M. De l wi, A. P. Windarto l , I. S. Damanik, dan H.  Satria,  “Analisa  Me l to l de l K-Me l ans  pada Pe l nge l lo l mpo l kan Kriminalitas Me l nurut Wilayah,” hal. 620–625, 2019.
[12]  C.  Astria,  A.  P.  Windarto l ,  A.  Wanto l ,  dan  E l . Irawan, “Me l to l de l K-Me l ans Pada Pe l nge l lo l mpo l kan Wilayah  Pe l ndistribusian Listrik,”  hal. 306–312, 2019.