## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1516

## Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Penerima Program Bidikmisi Menggunakan Algoritma K-Medoids
Riski Nabila Hasanah Hutasuhut 1,* , Harly Okprana 1 , Bahrudi Efendi Damanik 2
1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: riskinabillah14@gmail.com 1
Abstrak− Beasiswa bidikmisi adalah suatu program yang memfasilitasi calon mahasiswa yang memiliki prestasi akademik yang baik namun  kurang  dalam  bidang  ekonomi  untuk  dapat  mengenyam  pendidikan  yang  bermutu  dengan  menerima  berbagai  fasilitas. Penyaluran beasiswa bidik misi kepada mahasiswa yang berasal dari keluarga kurang mampu harus melalui seleksi yang melibatkan kriteria-kriteria  tertentu.  Kriteria  tersebut  seperti:  penghasilan  orangtua,  pekerjaan  orangtua,  jumlah  tanggungan,  dan  kepemilikan rumah.Untuk  memudahkan  dalam  menentukan  calon  mahasiswa  penerima  bidikmisi  tersebut  digunakan  algoritma  k-medoids. Algoritma k-medoids merupakan salah satu algoritma dalam data mining untuk mengelompokan data berdasarkan nilai kriteria terdekat
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma K-Medoids; Bidikmisi
Abstract− Bidikmisi scholarship is a program that facilitates prospective students who have good academic achievements but lack in economics to be able to receive quality education by receiving various facilities. The distribution of Bidik Misi scholarships to students who  come  from  underprivileged  families  must  go  through  a  selection  involving  certain  criteria.  The  criteria  are:  parents'  income, parent's occupation, number of dependents, and home ownership. To make it  easier to determine prospective students who receive Bidikmisi, the K-Medoids algorithm is used. The K-Medoids algorithm is one of the algorithms in data mining to group data based on the closest criteria values.
Keywords: Data Mining; K-Medoids Algorithm; Bidikmisi

## 1. PENDAHULUAN
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat  sangat  bergantung  pada  tujuan  dan  proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  [1]–[3].  KDD  merupakan kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data, historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar, adapun metode yang digunakan pada proses data mining adalah dengan menggunakan metode K-MedoidS [4]. Metode K-Medoids merupakan bagian dari partitioning clustering, metode K-Medoids cukup efisien untuk dataset yang kecil. Langkah awal K-Medoids adalah mencari titik yang paling representative (medoids) dalam sebuah dataset dengan menghitung jarak dalam kelompok dari semua kemungkinan kombinasi dari medoids  sehingga jarak antar titik dalam suatu cluster kecil sedangkan jarak titik antar cluster besar [5]. Algoritma K-Medoids memiliki kelebihan untuk mengatasi kelemahan pada algoritma K-Means yang sensitive terhadap noise dan outlier, dimana objek dengan nilai yang besar yang memungkinkan menyimpang dari distribusi data  [6]–[8].  Program bidikmisi merupakan salah satu bentuk beasiswa  yang  berupa  bantuan  biaya  pendidikan  kepada  siswa-siswi  yang  akan  menjadi  calon  mahasiswa  di  sebuah kampus  tertentu.  Diselenggarakannya  beasiswa  bidikmisi  ini  untuk  meningkatkan  akses  dan  kesempatan  belajar  di perguruan tinggi atau swasta bagi peserta didik yang tidak mampu secara ekonomi dan berpotensi  baik secara akademik. Pemberian beasiswa dapat digolongkan menjadi pemberian secara percuma atau dengan ikatan kerja setelah selesainya pendidikan  sang penerima  beasiswa  tersebut,  lama  ikatan  dinasnya  juga  bermacam-macam  tergantung pada  peraturan yang  sudah  ditentukan  oleh  instansi  pemberi  beasiswa  ataupun  yang  merekomendasikan  beasiswa,  dan  pemberian beasiswa ini tentunya juga harus memperhatikan kriteria / atribut tertentu sebelum di berikan kepada calon mahasiswa yang bersangkutan. Tetapi program bidikmisi terkadang tidak sesuai apa yang diharapkan, misal yang dapat bidikmisi orang yang mampu secara ekonomi atau tidak memenuhi dengan kriteria yang telah ditentukan, sehingga calon penerima bidikmisi yang tidak mampu secara ekonomi dan berpotensi baik secara akademik tidak memiliki kuota untuk menerima bidikmisi tersebut.
Dalam mengatasi permasalahan yang dihadapi oleh program bantuan bidikmisi ada beberapa cara atau metode yang  dapat  digunakan,  salah  satunya  adalah  dengan  metode K-Medoids. Beberapa  penelitian  terdahulu  yang menggunakan metode K-Medoids diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Efori Bulolo di mana dalam penelitiannya dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma K-Medoids dapat diterapkan dalam menentukan calon mahasiswa yang layak mendapatkan beasiswa  bidikmisi, proses cluster atau pengelompokan data calon mahasiswa penerima bidikmisi dengan algoritma K-Medoids secara manual mempunyai hasil cluster atau pengelompokan yang sama dengan pengujian data yang sama dengan aplikasi rapidminer [9].
Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  informasi  kepada  perguruan  tinggi  agar  menyalurkan  program bidikmisi tepat sasaran.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1516

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Proses Pengumpulan Data
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di    Stikom  Tunas  Bangsa  yang  berlokasi  di  Jln.  Jendral  Sudirman  Blok  A  No.1-3 PematangSiantar. Waktu yang digunakan untuk mengumpulkan data yaitu selama 1 minggu pada tanggal 10 Juni  2021 sampai 18 Juni 2021. Data yang dikumpulkan diperoleh dari hasil observasi pada pihak kampus.

## 2.2 Analisis Data
Analisis data merupakan suatu proses pengelolahan data menjadi informasi dengan tujuan agar data dapat lebih mudah dipahami  sehingga  diperoleh suatu  kesimpulan.  Proses  analisis  data  dilakukan  setelah  proses  pengumpulan  data  yang dapat mendukung penelitian telah selesai dilakukan. Data yang digunakan oleh penulis untuk mendukung terlaksananya penelitian  ini  adalah  data  primer.  Data  primer  merupakan  data  yang  dikumpulkan  langsung  oleh  peneliti  melalui observasi.
Tabel 1. Data Calon Penerima Bidikmisi Tahun 2020 No Nama Penghasilan Orang Tua Pekerjaan Orang Tua Jumlah Tanggungan Status Kepemilikan Rumah KIP KKS 1. Indah Nur  Fazriah Rp. 750.001-Rp.1.000.000 Wiraswasta 3 orang Menumpang 2. Arziqa Fatimatul Hiya Rp. 750.001- Rp.1.000.000 Tidak bekerja 2 orang Sewa 3. Endike Mora Turnip Rp.1.000.00- Rp.1.250.000 Petani 5 orang Milik Sendiri 4. Andreas Jonandar Siregar <Rp. 250.000 Petani 3 orang Milik Sendiri 5. Muhammad Rifai Hasibuan Rp. 500.001 - Rp. 750.000 Petani 3 orang Milik Sendiri 6. Habib Rizky Al- Hafizh Saragih Rp.1.250.000- Rp.1.500.000 Pegawai Swasta 4 orang Milik Sendiri 7. Galuh  Arifah Rp. 500.001 - Rp. 750.000 Wiraswasta 3 orang Milik Sendir R4OY7P 352ER2 8. Kinanti Putri Lestari Rp. 750.001 - Rp.1.000.000 Petani 1 orang Milik Sendiri 9. Arya Yuzri Pratama Rp.2.750.000- Rp.3.000.000 Pegawai Swasta 2 orang Milik Sendiri 10. Deza Geraldin Salsabilah Saragih Rp.2.000.001 - Rp.2.250.000 Wirausaha 2 orang Menumpang 11. Ridho Muhammad Saputra Rp. 250.001 - Rp. 500.000 Wiraswasta 2 orang Milik Sendiri 13. MikhaelIstia Krishartant Rp. 1.000.001 - Rp.1.250.000 Wirausaha 4 orang Menumpang 14. Endike Mora Turnip Rp. 1.500.001- Rp. 1.750.000 Petani 5 orang Milik Sendiri 15. Nurul Huda Natasya Rp. 1.750.001- Rp. 2.000.00 Wiraswasta 2 orang Milik Sendiri 16. Muhammad Bintang Rp. 750.001 - Rp. 1.000.000 Wiraswasta 2 orang Milik Sendiri 17. Fani Rp. 250.001 - Rp. 500.000 Petani 7 orang Mlk Sendiri 18. Khoirul Ath Thoriq Rp. 500.001 - Rp. 750.000 Wiraswasta 3 orang Milik Sendiri 19. Masita Ramadani Damanik Rp. 750.001 - Rp. 1.000.000 Wiraswasta 4 orang Menumpang 20. Heryanto Pangaribuan Rp. 1.250.001 - Rp.1.500.000 Wiraswasta 4 orang Sewa 21. Yosephin Shevtau Rp. 1.000.001 -Rp.1.250. Wirausaha 4 orang Milik Sendiri TAGS3X 22 Fazira Taufiqani Rp. 1.500.001 - Rp.1.750.000 Wirausaha 3 orang Menumpang 23 Dwi Ninda Lestari Rp. 750.001 - Rp. 1.000.000 Wiraswasta 5 orang Milik Sendiri R1BX7V

## 2.3 Algoritma K-Medoids
Metode K-Medoids merupakan bagian dari partitioning clustering. Metode K-Medoids cukup efisien untuk dataset yang kecil. Algoritma K-Medoids hadir untuk mengatasi kelemahan Algoritma K-Means yang sensitive terhadap outlier karena suatu objek dengan suatu nilai yang besar mungkin secara substansial menyimpang dari distribusi data. Langkah awal K- Medoids adalah mencari titik yang paling representative(medoids) dalam sebuah dataset dengan menghitung jarak dalam kelompok dari semua kemungkinan kombinasi dari medoids sehingga jarak antar titik dalam suatu cluster kecil sedangkan jarak titik antar cluster besar. Algoritma K- Medoids memiliki kelebihan untuk mengatasi kelemahan pada pada algoritma K-Means  yang  sensitive  terhadap  noise  dan  outlier,  dimana  objek  dengan  nilai  yang  besar  yang  memungkinkan menyimpang pada dari distribusi data [10].

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1516

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data Menggunakan Algoritma K-Medoids
Dalam penelitian ini pengelolahan data di dapat dari Stikom Tunas Bangsa Pematangsiantar mengenai calon penerima bidikmisi tahun 2020. Adapun data penelitian di dapat pada tabel 1 diatas.
a) Algoritma  K-Medoids  tidak  dapat  memproses  data  yang  berupa  huruf,  maka  kriteria  dari  data  calon  penerima bidikmisi diubah kedalam bentuk angka. Data berbentuk angka yang telah diubah dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Data Calon Bidikmisi dalam bentuk angka No Medoid Nama A1 A2 A3 A4 A5 A6 1 C1 Indah Nur  Fazriah 4 3 3 1 0 0 2 C2 Arziqa Fatimatul Hiya 4 1 2 2 0 0 3 C3 Endike Mora Turnip 5 2 5 3 0 0 4 C4 Andreas Jonandar Siregar 1 2 3 3 0 0 5 C5 Muhammad Rifai Hasibuan 3 2 3 3 0 0 6 C6 Habib Rizky Al-Hafizh Saragih 5 5 4 3 0 0 7 C7 Galuh  Arifah 3 3 3 3 1 1 8 C8 Kinanti Putri Lestari 4 2 1 3 0 0 9 C9 Arya Yuzri Pratama 9 5 2 3 0 0 10 C10 Deza Geraldin Salsabilah Saragih 8 4 2 1 0 0 11 C11 Ridho Muhammad Saputra 2 3 2 3 0 0 12 C12 MikhaelIstia Krishartant 4 4 4 1 0 0 13 C13 Falhan Shihab 6 2 5 3 0 0 14 C14 Nurul Huda Natasya 7 3 2 3 0 0 15 C15 Muhammad Bintang 4 3 2 3 0 0 16 C16 Fani 2 2 7 3 0 0 17 C17 Khoirul Ath Thoriq 3 3 3 3 0 0 18 C18 Masita Ramadani Damanik 0 0 19 C19 Heryanto Pangaribuan 0 0 20 C20 Yosephin Shevtau TAGS3X 1 0 21 C21 Fazira Taufiqani 0 0 22 C22 Dwi Ninda Lestari R1BX7V 1 0
b) Setelah nilai  bobot ditentukan maka selanjutnya dilakukan  normalisasi data dengan rumus : (Data  - Minimal dari keseluruhan  data)  /  (Maksimal  Data  -  Minimal  Data)  Hasil  dari normalisasi  setiap  data dapat  dilihat pada  tabel  3. Sebagai berikut
Tabel 3 . Noemalisasi Data No Nama A1 A2 A3 A4 A5 A6 1 Indah Nur  Fazriah 0,375 0,5 0,333333333 0 0 0 2 Arziqa Fatimatul Hiya 0,375 0 0,166666667 0,5 0 0 3 Endike Mora Turnip 0,5 0,25 0,666666667 1 0 0 4 Andreas Jonandar Siregar 0 0,25 0,333333333 1 0 0 5 Muhammad Rifai Hasibuan 0,25 0,25 0,333333333 1 0 0 6 Habib Rizky Al-Hafizh 0,5 1 0,5 1 0 0 7 Galuh  Arifah 0,25 0,5 0,333333333 1 1 1 8 Kinanti Putri Lestari 0,375 0,25 0 1 0 0 9 Arya Yuzri Pratama 1 1 0,166666667 1 0 0 10 Deza Geraldin Salsabilah Saragih 0,875 0,75 0,166666667 0 0 0 11 Ridho Muhammad Saputra 0,125 0,5 0,166666667 1 0 0 12 MikhaelIstia Krishartant 0,375 0,75 0,5 0 0 0 13 Endike Mora Turnip 0,625 0,25 0,666666667 1 0 0 14 Nurul Huda Natasya 0,75 0,5 0,166666667 1 0 0 15 Muhammad Bintang 0,375 0,5 0,166666667 1 0 0 16 Fani 0,125 0,25 1 1 0 0 17 Khoirul Ath Thoriq 0,25 0,5 0,333333333 1 0 0 18 Masita Ramadani Damanik 0,375 0,5 0,5 0 0 0 19 Heryanto Pangaribuan 0,5 0,5 0,5 0,5 0 0 20 Yosephin Shevtauli Sidauruk 0 0,75 0,5 1 1 0 21 Fazira Taufiqani 0,625 0,75 0,333333333 0 0 0 22 Dwi Ninda Lestari 0,375 0,5 0,666666667 1 1 0
c) Langkah-langkah K-Medoids untuk menghitung jarak Antara titik centroid dengan titik tiap objek. Berikut adalah perhitungan Antara jarak pada medoid awal.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1516
Tabel 4. Medoid awal Iterasi-1
Nama Keterangan a b c d  e Indah Nur  Fazriah Data ke 1 sebagai pusat Cluster 0,375  0,5  0,333333333  0  0 Arziqa Fatimatul Hiya Data ke 2 sebagai pusat Cluster 0,375 0 0,166666667  0  0
Lalu dilakukan perhitungan untuk iterasi pertama, hasil yang diperoleh dari keseluruhan iterasi pertama dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Iterasi-1 No Medoid C1 C2 Kedekatan Cluster 1 C1 0 0,726483157 0 0 2 C2 0,506896878 0 0 1 3 C3 0,435012771  0,760345316  0,435012771 0 4 C4 0,450693909  0,693471541  0,450693909 0 5 C5 0,279508497  0,596575878  0,279508497 0 6 C6 0,541666667  1,173343987  0,541666667 0 7 C7 0,125 0,737158584 0,125 0 8 C8 0,416666667  0,583333333  0,416666667 0 9 C9 0,817559036  1,280868846  0,817559036 0 10 C10 0,559016994  1,030776406  0,559016994 0 11 C11 0,300462606 0,75 0,300462606 0 12 C12 0,25 0,961046883 0,25 0 13 C13 0,485912658  0,790569415  0,485912658 0 14 C14 0,410369075 0,80039053 0,410369075 0 15 C15 0,166666667  0,707106781  0,166666667 0 16 C16 0,754615428 1,03413947 0,754615428 0 17 C17 0,125 0,737158584 0,125 0 18 C18 0 0,78173596 0 0 19 C19 0,150231303  0,613788328  0,150231303 0 20 C20 0,480523441 1,0316182 0,480523441 0 21 C21 0,353553391  0,950146188  0,353553391 0 22 C22 0,333333333  0,866025404  0,333333333 0 Jumlah Cost 7,942689322  17,60608279 Total cost 25,54877211
d) Setelah diperoleh hasil dari setiap objek pada iterasi pertama, maka akan dilanjutkan untuk menghitung iterasi kedua. Untuk kandidat medoid baru pada itrasi kedua dapat diliat pada tabel berikut.
Tabel 6. ( Non-Medoid) Iterasi ke-2 Nama Keterangan a b c d  e Fazira Taufiqani Data ke 1 sebagai pusat Cluster  0,625  0,75  0,333333333  0  0 Dwi Ninda Lestari  Data ke 2 sebagai pusat Cluster  0,375 0,5 0,666666667  0  0
Lalu dilakukan perhitungan untuk iterasi kedua,  hasil yang diperoleh dari keseluruhan iterasi pertama dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan iterasi ke-2 No Cluster C1 C2 Kedekatan Cluster 1 C1 0,353553391  1,452966315  0,353553391 0 2 C2 0,950146188  1,322875656  0,950146188 0 3 C3 1,173343987  1,038327983  1,038327983 1 4 C4 1,280868846  1,146401374  1,146401374 1 5 C5 1,179247642  1,090521027  1,090521027 1 6 C6 1,051619122  1,137278672  1,051619122 0 7 C7 1,789727633  1,061478267  1,061478267 1 8 C8 1,193151755  1,227576655  1,193151755 0 9 C9 1,10946058 1,375 1,10946058 0 10 C10 0,300462606  1,600781059  0,300462606 0 11 C11 1,157703666  1,145643924  1,145643924 1 12 C12 0,300462606  1,445779298  0,300462606 0 13 C13 1,166666667  1,060660172  1,060660172 1 14 C14 1,051619122  1,179247642  1,051619122 0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1516
No Cluster C1 C2 Kedekatan Cluster 15 C15 1,073674894  1,118033989  1,073674894 0 16 C16 1,394433378  1,111805339  1,111805339 1 17 C17 1,096870548  1,061478267  1,061478267 1 18 C18 0,39086798 1,424000624 0,39086798 0 19 C19 0,596575878  1,137278672  0,596575878 0 20 C20 1,555121467  0,480523441  0,480523441 1 21 C21 0 1,495363204 0 0 22 C22 1,495363204 0 0 1 Jumlah Cost 21,66094116  25,11302158 Total cost 46,77396274
Setelah diperoleh hasil iterasi pertama dan kedua, hitunglah total simpangan dengan mencari selisih dari nila cost baru dan cost lama. S = total Cost Baru - Total Cost Lama. =  46,77396274 - 29,91281893 = 16,8611438
Sehingga diperoleh cluster sebagai berikut : C1 cluster tinggi (0)  = 12 item C2 cluster rendah (1) = 10 item
Hasil simpangan  S > 0 maka proses perhitungan cluster dihentikan sehingga hasil cluster yang di dapatkan dapat dilihat pada tabel  8  berikut ini:
Tabel 8. Hasil Cluster Perhitungan Manual No  Nama Cluster Terdekat 1 Indah Nur  Fazriah Cluster_0 2 Arziqa Fatimatul Hiya Cluster_0 3 Endike Mora Turnip Cluster_1 4 Andreas Jonandar Siregar Cluster_1 5 Muhammad Rifai Hasibuan Cluster_1 6 Habib Rizky Al-Hafizh Saragih Cluster_0 7 Galuh  Arifah Cluster_1 8 Kinanti Putri Lestari Cluster_0 9 Arya Yuzri Pratama Cluster_0 10 Deza Geraldin Salsabilah Saragih Cluster_0 11 Ridho Muhammad Saputra Cluster_1 12 MikhaelIstia Krishartant Cluster_0 13 Falhan Shihab Cluster_1 14 Nurul Huda Natasya Cluster_0 15 Muhammad Bintang Cluster_0 16  Fani Cluster_1 17  Khoirul Ath Thoriq Cluster_1 18  Masita Ramadani Damanik Cluster_0 19  Heryanto Pangaribuan Cluster_0 20  Yosephin Shevtauli Sidauruk Cluster_1 21  Fazira Taufiqani Cluster_0 22  Dwi Ninda Lestari Cluster_1
Dari  tabel  8  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  hasil  penentuan  data  dengan  menggunakan Rapidminer  5.3 dan menggunakan perhitungan algoritma K-Medoids telah diperoleh cluster layak sebanyak 10 orang yaitu atas nama, Endike Mora Turnip, Andreas Jonanadar Siregar, Muhammad Rifai Hasibuan, Galuh Arifah, Ridho Muhammad Saputra, Falhan Shihab, Fani, Khoirul Ath Thoriq, Yosephin Shevtauli Sidauruk, Dwi Ninda Lestari.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa algoritma K-Medoids dapat diterapkan dalam menentukan penerima program bidikmisi di Universitas Stikom Tunas Bangsa. Algoritma K-Medoids ini menarik kesimpulan yaitu: Penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Medoids  ini  dapat  digunakan  dalam  menentukan penerima program bidikmisi. Penelitian ini menggunakan 2 cluster yaitu cluster layak dan cluster tidak layak dengan perolehan cluster layak sebanyak 10 orang  sedangkan cluster tidak layak sebanyak 12 orang. Data diperoleh dari Stikom Tunas  Bangsa  yaitu  menentukan  penerima  program  bidikmisi  tahun  2020  dengan  mengimplementasikan  metode  data

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1516
mining salah satunya adalah Algoritma K-Medoids. Dengan penerapan algoritma K-Medoids, maka program bidikmisi sesuai dengan harapan harapan yang tepat dengan kriteria yang telah di tentukan.

## REFERENCES
[1] I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  M.  R.  Lubis,  “MEMANFAATKAN  ALGORITMA  K-MEANS  DALAM MENENTUKAN PEGAWAI  YANG LAYAK MENGIKUTI ASESSMENT CENTER UNTUK CLUSTERING PROGRAM SDP,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[2] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[3] D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujiannya . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[4] D.  N.  Batubara  and  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Tingkat  Kepuasan  Pengunjung  Taman  Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 588–592, 2019.
[5] S.  R.  Ningsih,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  J.  Jalaluddin,  and  A.  Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Dalam Pengelompokkan Penduduk Buta Huruf Menurut Provinsi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 721, 2019.
[6] M. Mesran et al. , Sistem Pendukung Keputusan & Data Mining . 2020.
[7] F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
[8] Z. Mustofa and I. S. Suasana, “Algoritma Clustering K-Medoids pada E-Goverment Bidang Information and Communication Technologi Dalam Penentuan Status Edgi,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[9] E. Buulolo, R. Syahputra, and A. Fau, “Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Calon Mahasiswa Yang Layak Mendapatkan Beasiswa Bidikmisi di Universitas Budi Darma,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 797, 2020.
[10]  C.  Astria,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  P.  Studi,  and S.  Informasi,  “PENERAPAN  K-MEDOID PADA  RUMAH  TANGGA YANG MEMILIKI SUMBER,” vol. 3, pp. 604–609, 2019.