## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 330 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2112

## Penerapan Normalisasi Data Dalam Mengelompokkan Data Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Prioritas Bantuan Uang Kuliah Tunggal
Muhammad Rafli Kusnaidi, Timotius Gulo, Soeb Aripin *
Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 rafli.kusnaidi@gmail.com, 2 timotiusgulo@gmail.com, 3,* soebaripin@gmail.com Submitted: 15/08/2022 ; Accepted: 24/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak- Pada Universitas Budi Darma terdapat kendala dalam memberikan batuan UKT dimana labat dan kurang sasaran bagi mahasiswa  yang  mendapatkan.  Hal  itu  terjadi  dikarenakan  yang  layak  mendapatkan  bantuan  ini  adalah  mahasiswa  yang kesulitan biaya oleh sebab itu diperlukan suatu cara dengan melakukan pengelompokan data mahasiswa berdasarkan jenjang sosial yang dimiliki. Dalam menentukan mashasisw/mahasiswi yang layak mendapatkan batuan dapat memanfaatkan data-data mahasiswa yang sedang menjalani studi belajarnya di Universitas Budi Darma. Dengan menggali iformasi berdasarkan data- data mahasisw. Agar data tersebut dapat digunakan terlebih dahulu maka dilakukan normalisasi data agar memperoleh data yang lebih akurat. Diman data mahasiswa dapat dikelompokkan dengan tepat, maka harus dilakukan normalisasi data Salah satu  metode  normalisasi  yang  sering  digunakan  dalam  melakukan  normalisasi  data  adalah  Metode  decimal  scaling  yang merupakan metode transformasi data dengan normalisasi untuk menyamakan rentang nilai pada setiap atribut dengan skala tertentu  dengan  menggerakkan  nilai  desimal  dari  data  ke  arah  yang  diinginkan  Setelah  data  ternormalisasi  maka  proses selanjutnya  menggali  informasi  data  mahasiswa  dengan  menerapkan  datamining.  Penerapan  datamining  dilakukan  untuk mendapatkan informasi berupa kelompok data mahasiswa yang digunakan sebagai prioritas dalam mendapatkan bantuan UKT. Adapun metode yang digunakan dalam mengelompokan data mahasiswa dengan menggunakan algoritma K-Means.Adapun pengujian metode secara manual yaitu terdapat 3 cluster dimana jumlah cluster 0 cluster 1 dan cluster 3 sama dengan pengujian aplikasi data mining yaitu rapidminer sehingga yang layak menjadi prioritas mendapatkan bantuan uang kuliah berdasarkan sampel  yaitu cluster/pengelompokan 0 yang terdiri dari 22 orang. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh penerapan normalisasi data dalam  metode K-Means untuk mengelompokan data mahasiswa yang digunakan sebagai rekomendasi dalam pemilihan pemberian bantuan UKT
Kata Kunci: Normalisasi; Data; Pengelompokan; Prioritas; UKT; K-Means
Abstract- At Budi Darma University there are obstacles in providing UKT rocks where it is profitable and less targeted for students  who  get  it.  This  happened  because  those  who  deserved  this  assistance  were  students  who  had  difficulty  in  costs, therefore we needed a way by grouping student data based on their social level. In determining the students who deserve to get the  rock,  they  can  use  the  data  of  students  who  are  undergoing  their  studies  at  Budi  Darma  University.  By  digging  up information based on student data. So that the data can be used first, the data normalization is carried out in order to obtain more  accurate  data.  Where  student  data  can  be  grouped  correctly,  data  normalization  must  be  carried  out.  One  of  the normalization methods that are often used in normalizing data is the decimal scaling method which is a data transformation method with normalization to equalize the range of values on each attribute with a certain scale by moving the decimal value from  data  in  the  desired  direction  After  the  data  is  normalized,  the  next  process  is to  explore  student data  information  by applying data mining. The application of data mining is carried out to obtain information in the form of student data groups that are used as a priority in obtaining UKT assistance. The method used in classifying student data is using the K-Means algorithm. The manual testing method is that there are 3 clusters where the number of clusters 0 cluster 1 and cluster 3 is the same as testing data mining applications, namely rapidminer so that those who deserve to be prioritized get tuition assistance based on the sample, namely cluster / grouping 0 which consists of 22 people. This study aims to see the effect of applying data normalization in the K-Means method to classify student data which is used as a recommendation in the selection of UKT assistance.
Keywords: Normalization; Data; Grouping; Priority; UKT; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Uang Kuliah Tunggal (UKT) merupakan suatu sistem yang diterapkan dalam melakukan pembiayaan perkuliahan yang ditanggung oleh mahasiswa.  Perguruan Tinggi Negeri yang berada di bawah Kementerian Riset, Teknologi, dan  Pendidikan  Tinggi  (Kemenristek  Dikti).  Dengan  tujuan  yaitu  membantu  orang  tua  mahasiswa  yang pekerjaannya  terkena  dampak  Covid-19  sehingga  mahasiswa  tersebut  tetap  dapat  melanjutkan  studinya  tanpa terhalangi  kendala  biayan  [1].  Bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal  (UKT)  ini  di  distribusikan  kepada  masyarakat melalui perguruan tinggi, dimana Pemerintah memberikan tanggung jawab kepada pihak suatu Perguruan tinggi untuk dapat memilih mahasiswa yang layak untuk mendapat bantuan Uang Kuliah Tunggal (UKT) tersebut salah satu perguruan tinggi yang mendapatkan bantuan UKT adalah Universitas Budi Darma Medan.
Pada Universitas Budi Darma terdapat kendala dalam memberikan batuan UKT dimana labat dan kurang sasaran  bagi  mahasiswa  yang  mendapatkan.  Hal  itu  terjadi  dikarenakan  yang  layak  mendapatkan  bantuan  ini adalah mahasiswa yang kesulitan biaya oleh sebab itu diperlukan suatu cara dengan melakukan pengelompokan data mahasiswa berdasarkan jenjang sosial yang dimiliki. Dalam menentukan mashasisw/mahasiswi yang layak mendapatkan  batuan  dapat  memanfaatkan  data-data  mahasiswa  yang  sedang  menjalani  studi  belajarnya  di Universitas Budi  Darma. Dengan menggali iformasi  berdasarkan data-data mahasisw.  Agar data tersebut  dapat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 330 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2112
digunakan terlebih dahulu maka dilakukan normalisasi data agar memperoleh data yang lebih akurat. Diman data mahasiswa dapat dikelompokkan dengan tepat, maka harus dilakukan normalisasi data.
Metode normalisasi data adalah proses membuat beberapa variabel memiliki rentang nilai yang sama, tidak ada  yang  terlalu  besar  maupun  terlalu  kecil  sehingga  dapat  membuat  analisis  statistik  menjadi  lebih  mudah. Adapun  metode  dalam  melakukan  normalisasi  data  yaitu  Min-Max  normalization,  Z-score  Normalization,  dan Decimal  Scaling  Normalization[2].  Salah  satu  metode  normalisasi  yang  sering  digunakan  dalam  melakukan normalisasi  data adalah  Metode decimal  scaling  yang merupakan metode transformasi  data dengan normalisasi untuk menyamakan rentang nilai pada setiap atribut dengan skala tertentu dengan menggerakkan nilai desimal dari data ke arah yang diinginkan. Agar dapat  menghasilkan data yang lebih baik. Berdasarkan penelitian terdahulu menyebutkan bahwaperbedaan rentang nilai pada setiap atribut dalam proses transformasi datamenyebabkantidak berfungsinya atribut yang memiliki nilai jauh lebih kecil dibandingkan dengan atribut-atribut lainnya, sehingga data yang telah dinormalisasi  dengan metode decimal  scalinglebih baik  hasilnya  secara  signifikan    daripada klasifikasi tanpa melakukan transformasi data[3].
Setelah  data  ternormalisasi  maka  proses  selanjutnya  menggali  informasi  data  mahasiswa  dengan menerapkan datamining. Penerapan datamining dilakukan untuk  mendapatkan informasi  berupa kelompok  data mahasiswa yang digunakan sebagai prioritas dalam mendapatkan bantuan UKT. Adapun metode yang digunakan dalam  mengelompokan  data  mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Algoritma  K-Means  adalah algoritma  yang  digunakan  pada  algoritma  Clustering  dimana  penerpan  algoritma  ini  dilakukan  dengan mengelompokan  data  kedalam  beberapa  klompok/partisi  dengan  tujuan  untuk  menggali  informasi  pada  setiap kelompok/partisi[4].  Adapu  penelitian  terkait  dengan  problem  permasalahan  dan  metode  yang  digukan  dalam penelitian ini yang dijadikan sebagai bahan acuan.
Penelitian yang dilakukan oleh Tuti Hartati, Dkk pada tahun 2021 dimana penerapan algoritma K-Means dalam melakukan pengelompokan wilayah promosi  kampus berdasarkan sampel data set  sebanyak  675 dengan hasil  jumlah  cluster  sebyak  30  nilai  paling  mendekati  0  adalah  k  =  29  dengan  Davies  bouldin:  0.070,  dengan persebaran anggota cluster terbanyak ada pada cluster 16 berisi anggota Cluster 115  items[5]. Penetilian yang di lakukan  Abu  salam,  Dkk  pada  tahun  2020  tentang  penerapan  Algoritma  K-Means  dalam  pengklasteran  untuk rekomendasi penerimaan beasiswa PPA di udinus, algoritma K-Means dapat menghasilkan rekomendasi penerima beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  dengan  melibatkan  7  atribut  dan  dengan  jumlah  dataset  yang banyak  dengan  jumlah  data  set  441,  sebanyak  154  mahasiswa  direkomendasikan  mendapatkan  beasiswa  PPA sedangkan  287  lainya  tidak  mendapatkan  beasiswa[6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurul  Rohmawati,  Dkk pada  tahun  2015  tentang  implementasi  algoritma K-Means  dalam  pengklasteran  mahasiswa  pelamar  beasiswa, Dimana  dengan  perhintungan  perbandingan  nilai  purity  measure  pada  hasil  clustering  dari  algoritma  k-means, Diketahui nilai purity pada dataset data kodifikasi sebagian untuk hasil cluster algoritma k-means sebesar 0.611 atau 61.11%. Pada dataset kodifikasi keseluruhan nilai purity hasil cluster algoritma k-means sebesar 0.806 atau sebesar 80.56%. Untuk dataset data asli nilai purityhasilcluster algoritma k-means sebesar 0.750 atau 75%. Maka dapat disimpulkan bahwa tingkat akurasi clustering dari hasil cluster algoritma k-means berdasarkan nilai purity measure, dataset yang dikodifikasi keseluruhan lebih baik dari pada dataset yang di kodifikasi sebagian dan dataset data asli[7].
Berdasarkan permasalahan dan penelitian terdahulu yang dijadikan acuan maka penelitian ini bertujuan untuk  melihat  pengaruh  normalisasi  data  dalam  pernarapan  algoritma  K-Means  untuk  mengelompokan  data mahasiswa yang digunakan sebagai rekomendasi dalam pemilihan pemberian bantuan UKT .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian tahapan penelitian dalam pengelompokan data mahasiswa penerima bantuan Uang Kuliah Tunggal dengan menggunkan metode K-Means dilakukan beberapa tahapn penelitian seperti dibawah ini:
1. Identifikasi masalah, pada tahapan ini dilakukan untuk mengetahui permasalahan dan metode yang digunakan pada penelitian ini.
2. Wawancara  ( interview ),  ditahap  ini  melakukan  konsultasi  atau  tanya  jawab  secara  langsung  kepada  pihak Perguruan Tinggi Swasta
3. Studi Kepustakaan adalah tahapan dimana peneliti melakukan salah satu cara atau teknik dalam mencari dan menemukan  fakta-fakta  atau  informasi  denagn  cara  melakukan  tinjauan  pustaka  dari  berbagai  sumber  atau referensi yang nyata.
4. Analisa masalah, pada tahap analisa ini penulis melakukan pengumpulan data, mempelajari  dan melakukan perumusan demi mendukung penelitian ini dalam melakukan proses pengolahan data.
5. Penerapan Metode, pada tahap ini merupakan tahap normalisasi data dengan pengelompokan data mahasiswa dengan  metode  K-Medoids  yang  dimana  hasil  akhir  dari  penelitian  ini  menghasilkan  Kelompoh  data  siswa berdasarkan sosial ekonomi orang tua setiap mahasiswa.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 330 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2112
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Bantuan Uang Kuliah Tunggal
Bantuan Uang kuliah Tunggal (UKT) diperuntukan bagi mahasiswa aktiffyangmengalamikodisi keungan sehingga memerlukan bantuan bukan mahasiswa yang telah mendapatkan Beasiswa baik dari Pemerintah maupun Swasta. Yang diatur dalam Ketentuan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 25 Tahun 2020 tentang Ketentuan Penyesuaian UKT, Dana Bantuan UKT Mahasiswa, BOS Afirmasi dan BOS Kinerja[8].

## 2.3 Data Mining
Data mining adalah proses untuk menemukan pola, korelasi dan tren baru yang memiliki bermakna yang bertujuan untuk  mendapatkan  informasi  baru  dari  kumpulan  data  yang  besar[1].  Banyak  orang  mengartikan data  mining sebagai persamaan dari istilah yang populer seperti Knowledge Discovery Data (KDD), dan yang lain mengartikan data mining hanya sebagai langkah penting dalam proses penemuan pengetahuan[9].

## 2.4 Normalisasi Data
Merupakan  suatu  kumpulan  file  data  yang  saling  terhubung  dan  juga  dikendalikan  secara  terpusat.  Database mengkonsolidasikan  banyak  records  yang  dahulu  disimpan  di  dalam  fTes  yang  terpisah-pisah  ke  dalam  satu penampung records, sehingga bisa digunakan oleh berbagai users dan aplikasi pengolah data.[10]
Decimal scalling merupakan metode normalisasi dengan menggerakkan nilai decimal dari data ke arah yang diinginkan[2]. Metode decimal scalling bekerja dengan cara menggeser titik desimal pada nilai data. Banyaknya penggeseran titik desimal bergantung pada nilai maksimum absolut dari masing-masing fitur data atau variabel[3]. Decimal  scalling  digunakan  ketika  nilai  berada  dalam  rentang  logaritmik,  misalnya  rentang  suatu  nilai  adalah antara 0 dan 1 sedangkan nilai lain pada rentang 0 dan 1000[11].  Adapun rumus decimal scalling adalah sebagai berikut :
newdata = data/i (1) Keterangan :
Newdata  = Data hasil normalisasi i = Adalah nilai max dari kriteria

## 2.5 Metode K-Means
Metode K-Means adalah salah satu teknik dalam data mining untuk mengelompokan (Clustering) data kedalam beberapa  kelompok  berdasarkan  jarak,  kriteria,  kondisi  atau  karakteristik.  Data  dalam  satu  kelompok  harus memiliki  jarak  terpendek,  kriteria,  kondisi  atau  karakterisktik  yang  sama  atau  hampir  sama  antara satu  dengan lainnya. Algoritma K-Means dapat mengelompokan objek yang memiliki kemiripan[6]. Adapun langkah-langkah dalam pengelompokan data dengan Algoritma K-Means adalah sebagai berikut: 1.   Menyiapkan sampling data
2.   Menentukan jumlah cluster
3.   Menentukan nilai centroid/titik pusat
4.   Menghitung jarak masing-masing centroid
5.   Mengelompokan data berdasarkan jarak terpendek

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 330 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2112
Untuk  Menentukan  jarak  masing-masing centroid berdasarkan  jarak  terpendek,  kriteria,  kondisi  atau karateristik yang sama atau hampir sama, menggunakan model Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
𝒅 𝒊𝒋 = √(𝒙 𝟏𝒊 − 𝒙 𝟏𝒋 ) 𝟐 + (𝒙 𝟐𝒊 − 𝒙 𝟐𝒋 ) 𝟐 + ⋯ +   (𝒙 𝒌𝒊 − 𝒙 𝒌𝒋 ) 𝟐 (2)
Keterangan: 𝑑 𝑖𝑗 = Jarak dari data ke i ke pusat cluster j 𝑥 𝑘𝑖 = Data dari ke − i pada 𝑎𝑡𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 data ke − k 𝑥 𝑘𝑗 = Data dari ke − j pada 𝑎𝑡𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 data ke − k

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Dalam menetukan pioritas mehasiswa yang layak mendapatkan rekomendasi bantuan UKT dilakukan denga cara mengelompokan data penerima bantuan uang kuliah tunggal bagi mahasiswa terdampak Covid-19 . Sampel data yang digunkan sebanyak 100 masiswa yang diambil secara acak.  Adapun sampel data yang digunkan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Data Sampel No Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua 1  Atira Nabila Nelayan Sewa 2.500.000 2  Sawitri Wiraswasta Sewa 18.000.00 3 Meliana Sabet Tambunan Petani Milik Sendiri 2.000.000 4  Desi Novria Siregar Petani Milik Sendiri 1.800.000 5  Handayani Simanjuntak   Wiraswasta Milik Sendiri 2.500.000 6  Mardiana Pasaribu Petani Sewa 18.000.00 7  Yamolala Hulu PNS Milik Sendiri 5.000.000 8  David Ridwan Hakim Wiraswasta Sewa 3.000.000 9 Misael Oktavianda Harefa Petani Milik Sendiri 1.400.000 10  Muhammad Ali Petani Milik Sendiri 2.000.000 ….  ………… ………… ………… ………… ….  ………… ………… ………… ………… 10 0  Siti Rugun Manurung Petani Milik Sendiri 2.000.000
Maka proses selajutnya melakukan trasformasi data agar data sampel data dilakukan normalisasi data. Adapun hasil proses trasformasi data sebagai berikut:
Tabel 2. Data Sampel Hasil Trasformasi No Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua 1  Atira Nabila 1 1 2.500.000 2  Sawitri 2 1 18.000.00 3 Meliana Sabet Tambunan 1 2 2.000.000 4  Desi Novria Siregar 1 2 1.800.000 5  Handayani Simanjuntak   2 2 2.500.000 6  Mardiana Pasaribu 1 1 18.000.00 7  Yamolala Hulu 3 2 5.000.000 8  David Ridwan Hakim 2 1 3.000.000 9 Misael Oktavianda Harefa 2 2 1.400.000 10  Muhammad Ali 1 2 2.000.000 ….  ………… ………… ………… ………… ….  ………… ………… ………… ………… 10 0  Siti Rugun Manurung 1 2 2.000.000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 330 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2112
Keterangan:
1. Pekerjaan Orang Tua
a. Variabel Nelyan dan Petani =1
b. Variabel Wiraswasta =2
c. Variabel PNS = 3
2. Status Kepemilikan Rumah
a. Variabel Sewa =1
b. Variabel Milik Sendiri =2
Adapun peroses perhitungan metode desimal scaling untuk normalisasi data mahasiswa pada Universitas Budi Darma  sebagai berikut:
1. Normalisaki kriteria Pekerjaan Orang Tua
Newdata 1 = 1/3=0,33
2. Normalisasi Status Kepemilikan Rumah
Newdata 1 = 1/2=0,5
3. Normalisasi Penghasilan Orang Tua
Newdata 1 = 2.500.000/5000.000=25000
Untuk melihat hasil normalisasi pada setiap kriteria yang digunakan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 3. Data Sampel Hasil Normalisasi Data
No Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua 1  Atira Nabila 0,333333333 0,5 0,5 2  Sawitri 0,666666667 0,5 0,36 3 Meliana Sabet Tambunan 0,333333333 1 0,4 4  Desi Novria Siregar 0,333333333 1 0,36 5  Handayani Simanjuntak   0,666666667 1 0,5 6  Mardiana Pasaribu 0,333333333 0,5 0,36 7  Yamolala Hulu 1 1 1 8  David Ridwan Hakim 0,666666667 0,5 0,6 9 Misael Oktavianda Harefa 0,666666667 1 0,28 10  Muhammad Ali 0,333333333 1 0,4 ….  ………… ………… ………… ………… ….  ………… ………… ………… ………… 10 0  Siti Rugun Manurung 0,333333333 1 0,5
Setelah data sampel dilakukan normalisasi  data maka proses selajutnya melakukan pengolompokan data dengan menggunakan metode K-Means. Adapun prose penerapan metode K-Means dalam pengelompokan data mahasiswa berdasarkan sampel data yang telah normalisasikan dengan metode desimal scaling sebagai berikut: 1.  Menyiapkan sampling data
Data sapel yang telah dinomalisasikan pada tabel 3 diatas
2.   Menentukan jumlah cluster
Jumlah cluster / kelompok yaitu 3 sesuai dengan jumah attribute kriteria
3.   Menentukan nilai centroid/titik pusat
Menentukan nilai centroid awal / titik pusat awal, dengan 3 (tiga) record data sesuai dengan jumlah attribute kriteria. Nilai centroid awal / titik pusat awal diperoleh dari data mahasiswa secara acak.
Tabel 4. Nilai Centroid Awal Pusat Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua Pusat C0 Muhammad Ali 0,333333333 1 0,4 Pusat C1 Siti Nurhalizah 1 1 1 Pusat C2 Senila Zebua 0,666666667 1 0,5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 330 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2112
4.   Menghitung jarak masing-masing centroid
a. Cluster C1:
d (𝑥 1 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2
= √( 0,333333333 − 0,333333333 ) 2 + (0,5 − 1) 2 + (0,5 − 0,4) 2 = 25000000 b. Cluster C2:
d (𝑥 1 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 = √( 0,333333333 − 1) 2 + (0,5 − 1) 2 + (0,5 − 1) 2 = 25000000 c. Cluster C3:
d (𝑥 1 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 = √( 0,333333333 − 0,666666667 ) 2 + (0,5 − 1) 2 + (0,5 − 0,5) 2 = 25000000 Untuk hasil pada masing cluster dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 5. Hasil Masing-Masing Centroid
Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua DC1  DC2  DC3 Atira Nabila 0,3333 0,5 0,5 0,2600 0,9444 0,3611 Sawitri 0,6667 0,5 0,36 0,3627 0,7707 0,2696 Meliana Sabet Tambunan 0,3333 1 0,4 0,0000 0,8044 0,1211 Desi Novria Siregar  0,3333 1 0,36 0,0016 0,8540 0,1307 Handayani Simanjuntak 0,6667 1 0,5 0,1211 0,3611 0,0000 Mardiana Pasaribu 0,3333 0,5 0,36 0,2516 1,1040 0,3807 Yamolala Hulu 1,0000 1 1 0,8044 0,0000 0,3611 David Ridwan Hakim 0,6667 0,5 0,6 0,4011 0,5211 0,2600 Misael Oktavianda Harefa 0,6667 1 0,28 0,1255 0,6295 0,0484 Muhammad Ali 0,3333 1 0,4 0,2600 0,9444 0,3611 ………… ………… ………… ………… …… … …… … …… … ………… ………… ………… ………… …… … …… … …… … Siti Rugun Manurung 0,3333 1 0,5 1,4444 0,1600 0,9211
5.   Mengelompokan data berdasarkan jarak terpendek
Aturan yang digunakan untuk mengelompokan / cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak adalah a.  Jika dc1 < dc2 dan dc1 < d3 maka cluster =1 b.  Jika dc2 < dc1 dan dc2 < d3 maka cluster =2 c.  Jika dc3 < dc1 dan dc3 < d2 maka cluster =3
Tabel 5. Hasil Cluster Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilik an Rumah Penghasil an Orang Tua DC1 DC2 DC3 Cluster Atira Nabila 0,3333 0,5 0,5 0,2600 0,9444 0,3611 C2 Sawitri 0,6667 0,5 0,36 0,3627 0,7707 0,2696 C0 Meliana Sabet Tambunan 0,3333 1 0,4 0,0000 0,8044 0,1211 C0 Desi Novria Siregar 0,3333 1 0,36 0,0016 0,8540 0,1307 C0 Handayani Simanjuntak 0,6667 1 0,5 0,1211 0,3611 0,0000 C2 Mardiana Pasaribu 0,3333 0,5 0,36 0,2516 1,1040 0,3807 C0 Yamolala Hulu 1,0000 1 1 0,8044 0,0000 0,3611 C1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 330 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2112
Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilik an Rumah Penghasil an Orang Tua DC1 DC2 DC3 Cluster David Ridwan Hakim 0,6667 0,5 0,6 0,4011 0,5211 0,2600 C0 Misael Oktavianda Harefa 0,6667 1 0,28 0,1255 0,6295 0,0484 C0 Muhammad Ali 0,3333 1 0,4 0,2600 0,9444 0,3611 C0 ………… ………… ………… …………  ……… ……… ……… ………… ………… ………… …………  ……… ……… ……… Siti Rugun Manurung 0,3333 1 0,5 1,4444 0,1600 0,9211 C2
Proses selajutnya melakukan iterasi ke dua dengan pencarian nilai centroid / titik pusat awal pada iterasi ke-2 diperolah dari nilai rata-rata penjumlahan anggota masing-masing cluster, setelah itu dibagi dengan jumlah anggota masing-masing cluster. Adapun hasil yang didapat pada tabel dibawah ini:
Tabel 6. Nilai Centroid Pada Iterasi Ke-2
Pusat Iterasi Ke2  Pekerjaan Orang Tua  Status Kepemilikan Rumah  Penghasilan Orang Tua Pusat C0  0,513888889 0,833333333 0,385 Pusat C1  0,944444444 1 1,033333333 Pusat C2  0,55 0,875 0,565
Maka  proses  selajutnya  lakukan  hal  yang  sama  dari  langkah  4  dan  5  sampai  ditemukan  tidak  terjadi perubahan cluster antara cluster sebelumnya dengan cluster selajutnya dalam penelitian ini proses pencarian itersai berhenti pada iterasi  ke 5 dimana hasil cluster  iterasi  5 memiliki hasil yang sama  dengan hasil cluster iterasi  4 seperti tabel hasil dibawah
Tabel 7. Hasil Cluster Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua DC1  DC2  DC3 Clus ter Atira Nabila 0,3333 0,5 0,5 0,0115 0,0115 0,0187 C1 Sawitri 0,6667 0,5 0,36 0,0230 0,0115 0,0135 C0 Meliana Sabet Tambunan 0,3333 1 0,4 0,0115 0,0230 0,0150 C1 Desi Novria Siregar 0,3333 1 0,36 0,0115 0,0230 0,0135 C1 Handayani Simanjuntak 0,6667 1 0,5 0,0230 0,0230 0,0187 C0 Mardiana Pasaribu 0,3333 0,5 0,36 0,0115 0,0115 0,0135 C1 Yamolala Hulu 1,0000 1 1 0,0345 0,0230 0,0374 C2 David Ridwan Hakim 0,6667 0,5 0,6 0,0230 0,0115 0,0224 C0 Misael Oktavianda Harefa 0,6667 1 0,28 0,0230 0,0230 0,0105 C0 Muhammad Ali 0,3333 1 0,4 0,0115 0,0230 0,0150 C1 ………… ………… ………… ………… …… … …… … …… … ………… ………… ………… ………… …… … …… … …… … Siti Rugun Manurung 0,3333 1 0,5 0,0115 0,0230 0,0187 C2
Berdasarkan data pengujian itersai 5 didapatkan kelompok cluster C0 sebanyak 22 orang, C1 sebanyak 23 orang dan C1 sebayak 5 orang. Sehingga dapat disimpulkan yang mendapatkan prioritas bantuan uang kuliah tunggal sebanyak 22 orang yang berada pada kelompok cluster C0.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 330 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2112
Tabel 6. Hasil Cluster/Pengelompokan 1

## 3.2 Hasil Pengujian
Adapun  hasil  pengujian  dalam  menentukan pengelompokan  data  mahasiswa  yang  menjadi  prioritas  penerima bantuan  Uang  Kuliah Tunggal  bagi  mahasiswa  terdampak  Covid-19  dengan  menggunkan  aplikasi data  Mining yaitu rapidminer dengan hasil  Cluster/Pengelompokan dan bentuk Cluster Model  berdasarkan hasil normalisasi desimal scaling dan pengelompokan menggunkan metode K-Means dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 2. Hasil Cluster/Pengelompokan Dengan Aplikasi Rapidminer
Gambar 3. Hasil Cluster Model Dengan Aplikasi Rapidminer

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dalam  penelitian  ini  tentang  penerapan  normalisasi  data  dalam mengelompokkan data mahasiswa dengan menggunakan metode K-Means untuk  menentukan prioritas bantuan
No Nama
1  Sawitri 2  Handayani Simanjuntak 3  David Ridwan Hakim 4  Misael Oktavianda Harefa 5  Misael Oktavianda 6  Rohan Kristini Purba 7  Jepri Saprianto Sitorus 8  Muhammad Karel 9  Khamsah Anugrah Parma Nasution 10  Dira Amalia 11  Nelly Irawani Manurung 12  Devi Lestari Lase 13  Indah Cahaya Gea 14  Dwina Pri Indini 15  Zaza Mutiara Arini 16  Lusiana Misimani Giawa 17  Rohan Kristini Purba
18  Jepri Saprianto Sitorus
19  Wanda Anisa
20  Sartika R. Siburian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 330 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2112
Uang Kuliah Tunggal. Dimana metode yang digunakan dalam normalisasi data yaitu Desimal Scaling dan metode pengelompokan data yaitu K-Means dengan hasil pengujian metode secara manual yaitu terdapat 3 cluster dimana jumlah cluster 0 cluster 1 dan cluster 3 sama dengan pengujian aplikasi  data mining yaitu rapidminer sehingga yang layak menjadi prioritas mendapatkan bantuan uang kuliah berdasarkan sampel yaitu cluster/pengelompokan 0 yang terdiri dari 22 orang.

## REFERENCES
[1] T. H. B. Aviani dan A. T. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemberian Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, hal. 102–119, 2020.
[2] D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  dan  N.  Chamidah,  “PERBANDINGAN  NORMALISASI  DATA  UNTUK KLASIFIKASI WINE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 1, hal. 78–82, 2019.
[3] A. R. Aziz, B. Warsito, dan A. Prahutama, “Pengaruh Transformasi Data Pada Metode Learning Vector Quantization Terhadap  Akurasi  Klasifikasi  Diagnosis  Penyakit  Jantung,” J.  Gaussian ,  vol.  10,  no.  1,  hal.  21–30,  2021,  doi: 10.14710/j.gauss.v10i1.30933.
[4] Z.  Nabila,  A.  R.  Isnain,  Permata,  dan  Z.  Abidin,  “ANALISIS  DATA  MINING  UNTUK  CLUSTERING  KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, hal. 100–108, 2021.
[5] H.  Tuti,  N.  Odi,  dan  W.  Eko,  “ANALISIS  DAN  PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS  DALAM  STRATEGI PROMOSI KAMPUS AKADEMI MARITIM SUAKA BAHARI,” J. Sains Teknol. Transp. Marit. , vol. 3, no. 1, hal. 1– 7, 2021.
[6] S.  Defiyanti,  M.  Jajuli,  dan  N.  Rohmawati,  “Optimalisasi  K-MEDOID  dalam  Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar Beasiswa dengan CUBIC CLUSTERING CRITERION,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, hal. 211–218, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i1.2017.211-218.
[7] mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , vol. I, no. 2, hal. 62–68, 2015.
[8] Rianda Dirkareshza, D. M. Azura, dan R. Pradana, “Government Policy During The Covid-19 Pandemi: Between Walfare State and Healthy State,” J. Mercat. , vol. 14, no. 1, hal. 46–55, 2021.
[9] “Data Mining _ Algoritma dan Implementasi - Anjar Wanto, Muhammad Noor Hasan Siregar, Agus Perdana Windarto, Dedy Hartama, Ni Luh Wiwik.” .
[10]  M. Iskandar, C. C. Henry, dan A. Aulia, “Perancangan Database Sistem Informasi Akuntansi menggunakan Kombinasi REA Model, ERD, dan Normalisasi Data,” Bina Ekon. Maj. llmiah Fak. Ekon. Unpar , vol. Volume 15, hal. 18, 2011.
[11]  N.  Chamidah,  Wiharto,  dan  U.  Salamah,  “Pengaruh  Normalisasi  Data  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagasi Gradient Descent Adaptive Gain (BPGDAG) untuk Klasifikasi,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 1, no. 1, hal. 28, 2016, doi: 10.20961/its.v1i1.582.