## Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K- Means Clustering dalam Pengelompokan Penerima Beasiswa KIP Kuliah

## Application of Data Mining Using the K-Means Clustering Algorithm in the Grouping of KIP Lecture Scholarship Recipients
Hendra Di Kesuma 1 , Syafi’ul Hamidani 2
1 Program Studi Sistem Informasi, UniversitasUIGM Palembang
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau
1 Jl. Jend. Sudirman KM 4 No. 62, 20 Ilir D IV Kec. Ilir Tim I Kota Palembang
2 Jl Yos Sudarso No. 97 A Kec Lubuklinggau Timur II Kota Lubuklinggau E-mail : hendra.dikesuma@uigm.ac,id 1 , hamidanipertama@gmail.com 2

## Abstract
Data mining is a technique for processing data with large data capacity or known as big data. The process used in this technique is known as the knowledge discovery process in the database. Where there are 4 models that can be applied to data mining, one of which is the cluster.  Clustering can be done with several algorithms, one of which is k-means clustering. Where this algorithm is used to assist in the process of grouping data based on the shortest distance from the cluster formed. In the KIP Lecture scholarship selection process, an analysis is needed that is able to classify data based on an assessment of the variables used so as to produce groups of data that have very close similarities. Where by grouping the data, participants can be identified who are eligible to receive KIP college scholarships according to predetermined standard criteria. The criteria used are parents' income, number of  parents'  dependents,  written  test  results.  Testing  the  results  of  the  k-means  clustering  analysis  uses  a  test application,  namely  rapidminer  5.  Clustering  is  done  to  be  able  to  determine  college  kip  applicants  who  are eligible  to  receive  scholarships.  From  the  results  of  the  analysis  and  testing,  it  was  found  that  the  number  of participants was based on predetermined clusters, namely in cluster 1 there were 6 people with disqualified status, cluster  2  with  7  people  with  reserve  status  and  cluster  3  with  7  people  passed.  From  the  results  of  these recommendations the tertiary institution can easily determine applicants who  are entitled to get a KIP college scholarship.
Keywords: Data Mining, K-Means Clustering, Scholarship, clustering

## Abstrak
Data mining merupakan teknik dalam melakukan pengolahan data dengan kapasitas data yang besar atau dikenal dengan bigdata. Proses yang digunakan pada teknik ini dikenal dengan proses knowledge discovery in database. Dimana terdapat 4 model yang dapat diterapkan pada data mining salah satunya adalah cluster. Pengelompokan dapat  dilakukan  dengan  beberapa  algoritma  salah  satunya  adalah  k-means  clustering.  Dimana  algoritma  ini digunakan  untuk  membantu  dalam  proses  pengelompokan  data  berdasarkan  jarak  terdekat  dari  cluster  yang dibentuk.  Pada  proses  seleksi  beasiswa  KIP  Kuliah  dibutuhkan  analisa  yang  mampu  mengelompokan  data berdasarkan penilaian terhadap variabel yang digunakan sehingga menghasilkan kelompok data yang memiliki kesamaan yang sangat dekat. Dimana dengan dilakukan pengelompokan data maka dapat diketahui peserta yang layak menerima beasiswa KIP kuliah sesuai dengan standar kriteria yang telah ditetapkan. Adapun kriteria yang digunakan adalah penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, hasil tes tertulis. Pengujian hasil analisa k-means clustering menggunakan aplikasi pengujian yaitu rapidminer 5. Pengelompokan dilakukan untuk dapat menentukan pendaftar kip kuliah yang layak menerima beasiswa.  Dari hasil analisa dan pengujian didapatkan jumlah peserta berdasarkan kluster yang telah ditentukan yaitu pada cluster 1 berjumlah 6 orang dengan status tidak lulus, kluster 2 berjumlah 7 orang status cadangan dan kluster 3 berjumlah 7 orang dinyatakan lulus. Dari hasil  rekomendasi  tersebut  pihak  perguruan  tinggi  dapat  dengan  mudah  dalam  menetapkan  pendaftar  yang berhak mendapatkan beasiswa KIP kuliah.
Kata kunci : Data Mining, K-Means Clustering, Beasiswa, pengelompokan

## 1. Pendahuluan
Beasiswa merupakan salah satu fasilitas yang di berikan pemerintah  untuk  membantu  siswa  ataupu  mahasiswa
dalam  menempuh  pendidikan.  Beasiswa  diperuntukan untuk  semua  level  pendidikan  yang  ada  diindonesia. Tujuan  adanya  beasiswa  pendidikan  adalah  untuk memberikan  kesempatan  dan  kesamaraatan  baik  putra
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5  No. 01 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i1.102
putri  Indonesia  untuk  mendapatkan  pendidikan  yang layak.  Saat  ini  bagi  calon  mahasiswa  yang  ingin melanjutkan  pendidikan  tinggi  pada  level  perguruan tinggi  pada  program  vokasi  dan  akademik  yaiut  dapat memanfaatkan  peluang  untuk  memperoleh  beasiswa pendidikan  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  beasiswa KIP  Kuliah.  Dimana  beasiswa  ini  diberikan  kepada mahasiswa dalam bentuk biaya kuliah dan biaya hidup. Adapun  peruntukan  beasiswa  ini  dimulai  mahasiswa kuliah sampai dengan selesai masa studi yaitu sebanyak 8  semseter.  Saat  ini  di  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya Lubuk  Linggau  telah  melakukan  proses  seleksi penerimaan mahasiswa baru melalui jalur beasiswa KIP Kuliah.  Tingginya  peminat  melalui  jalur  beasiswa menjadi  kendala  pada  bagian  pengelola  beasiswa  KIP kuliah  dikarenakan  jumlah  ataupun  kuota  yang diberikan  kepada  masing-masing  perguruan  tinggi terbatas. Maka perlu dilakukan analisa yang tepat untuk merekomendasikan calon mahasiswa baru yang berhak menerima  beasiswa  KIP  kuliah  berdasarkan  peraturan dan  persyaratan  yang  berlaku.  Saat  ini  proses  seleksi yang  dilakukan  sebatas  verifikasi  dan  validasi  secara manual  terhadap  berkas  pendaftar  yang  masuk. Kemudian  dilihat  berdasarkan  tingkat  kriteria  yang paling  penting  yaitu  hasil  tes  seleksi  dan  penghasilan orang tua. Proses tersebut belum menggambarkan hasil yang  tepat  karena  belum  dilakukan  analisa  data  untuk mengelompokan  data  yang  tepat  untuk  mengetahui penerima  beasiswa  KIP.  Oleh  karena  ini  penelitian  ini dilakukan  bertujuan  untuk  melakukan  analisa  dengan menerapkan  data  mining  menggunakan  algoritma  k- means  clustering  untuk  mengetahui  dan  menghasilkan kelompok  data  yang  tepat  sebagai  penerima  beasiswa KIP  kuliah  berdasarkan  kriteria  dan  sesuai  dengan jumlah  peserta  yang  mendaftar.  Sehingga  memberikan kemudahan  dan  ketepatan  bagi  pihak  perguruan  tinggi dalam melakukan proses seleksi penerima beasiswa.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1 Analisis Penelitian Terdahulu
Berdasarkan  analisa  penelitian  terdahulu  menurut mutaqin tentang pengelompokan judul skripsi mahasiswa dimana pengelompokan mahasiswa menggunakan  metode  clustering  dimana  Clustering  ini bertujuan  untuk  membagi  mahasiswa  ke  dalam  cluster berdasarkan nilai yang diperolehnya dari semester 1 s/d 7, sehingga dapat menghasilkan rekomendasi mahasiswa dalam mengambil topik skripsi[1] sedangkan menurut  sulistiyowati  tentang  pengelompokan  siswa kelas unggulan. Dimana pengelompokan kelas unggulan dilakukan  untuk  memudahkan  fasilitasi  pendidikan siswa  berdasarkan  perbedaan  kemampuannya  dalam belajar  dan  mengikuti  pembelajaran[2].  Selain  itu penelitian yang dilakukan sembiring yaitu pengelompokan siswa berprestasi dimana penelitian ini bertujuan  untuk  membangun  sistem  yang  dapat mempermudah  sekolah  dengan  cepat  dan  tepat  dalam pengelompokkan prestasi siswa[3]
2.2. Data Mining Data mining merupakan metode yang digunakan dalam pengolahan  data  berskala  besar.  Data  yang  diolah dengan teknik data mining ini kemudian menghasilkan suatu  pengetahuan  baru,  hasil  dari  pengolahan  data tersebut dapat digunakan dalam menentukan keputusan. Dalam data mining juga terdapat metode - metode yang dapat  digunakan  seperti  Classification,  Clustering, Estimation, Prediction, Association [4][5]

## 2.3. K-Means Clustering
Berbagai  algoritma  cerdas  untuk  menganalisa  telah banyak  diimplementasikan.  Salah  satunya  adalah algoritma  K-Means  Clustering  yang  merupakan algoritma  pengelompokkan  iterative  yang  sederhana diimplementasikan, relatif cepat, dan mudah beradaptasi [6][7].  K-means  clustering  merupakan  salah  satu algoritma machine learning yang sederhana dan populer digunakan  untuk  memecahkan  pengelompokan  data. Dalam  machine  learning,  k-means  clustering  termasuk kedalam jenis algoritma unsupervised learning[8][9]
Adapun  tahapan  penerapan  algoritma  K-Means Clustering adalah sebagai berikut [10]
a. Menentukan  Nilai  K  sebanyak  jumlah  cluster atau kelompok yang diinginkan
b. Pilih sebanyak K data dari set data sebagai pusat cluster (centroid) secara acak
c. Menghitung  jarak  antara  objek  dengan  masing masing  centroid.  Bisa  menggunakan  persamaan Euclidean Distance
𝑑(𝑥 𝑖 −  𝑥 𝑖 ) = √(𝑥 𝑖1 𝑥 𝑗1 ) 2 +(𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 ) 2 +(𝑥 𝑖3− 𝑥 𝑗3 ) 2
d. Mengelompokan objek berdasarkan jarak terdekat dengan centroid
e. Menentukan centroid baru dengan menggunakan persamaan
𝑐 𝑚(𝑞) = 1 𝑛 𝑚 ∑ 𝑋 𝑖(𝑞) 𝑛𝑚 𝑖=1
f. Ulangi langka 3 dan 4 hingga tidak ada lagi objek yang berpindah cluster
2.3. Rapidminer
RapidMiner adalah platform perangkat lunak data ilmu pengetahuan  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan dengan nama yang sama, yang menyediakan lingkungan terpadu  untuk  pembelajaran  mesin  (machine  learning), pembelajaran mendalam (deep learning), penambangan teks  (text  mining),  dan  analisis  prediktif  (predictive analytics[11]
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5  No. 01 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i1.102

## 3.   Metodologi Penelitian

## 3.1 Kerangka Penelitian
Rangkaian  kegiatan penelitian dapat dilakukan  melalui tahapan  penelitian  yang  dilakukan.  Adapun  tahapan penelitian  ini  adalah  seperti  pada  gambar  1  sebagai berikut[12].
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Pada  tahapan  awal  dilakukan  identifikasi  terhadap masalah  yang  ada  dan  melakukan  proses  studi literatur  terhadap  beberapa  sumber  diantaranya artikel,  buku  dan  karya  ilmiah  lainnya.  Adapun tujuan  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi yang dibutuhkan.
b. Tahapan selanjutnya adalah menganalisa permasalahan yaitu melakukan pemahaman terhadap permasalahan  pada  objek  penelitian  sesuai  dengan batasan  yang  telah  ditetapkan  sehingga  hasil penelitian dapat sesuai dengan yang diharapkan
c. Menentukan tujuan penelitian yaitu menetapkan arah penelitian  yang jelas agar hasil  yang diperoleh dari penelitian dapat bermanfaat bagi pengguna.
d. Selanjutnya  adalah  mempelajari  studi  literatur berkenaan dengan data mining, KDD, algoritma K- Means  Clustering  dan  sumber  data  lainnya  sesuai dengan kebutuhan penelitian. Agara penelitian dapat dilakukan sesuai dengan target dan tepat sasaran.
e. Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh data  utama  dengan  cara  melakukan  observasi  dan wawan  cara  pada  bagian  kemahasiswaan  adapun data  utama  yang  diperlukan  adalah  data  berkenaan dengan seleksi penerima beasiswa KIP Kuliah.
f. Tahap analisa data dilakukan dengan menggunakan algoritma  yang  dipilih  yaitu  K-Means-Clustering dengan  menerapkan  6  tahapan  pada  algoritma tersebut.
g. Dari  hasil  analisa  data  menggunakan  algoritma  K- Means  Clustering  selanjutnya  dilakukan  pengujian terhadap  hasil  analisa  menggunakan  algoritma dengan menerapkan aplikasi pengujian yaitu aplikasi rapidminer 5
h. Tahapan  akhir  adalah  hasil  analisis  adalah  melihat hasil analisis menggunakan algoritma dan menggunakan  aplikasi  pengujian  untuk  melihat kecocokan hasil  yang diperoleh sebagai dasar  yang dapat  digunakan  top  manajemen  memilih  peserta yang  layak  menerima  beasiswa  KIP  Kuliah berdasarkan hasil pengelompokan yang terbentuk.

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Tahapan  awal  dilakukan  dengan  memilih  dan menetapkan data yang diperoleh dari bagian kemahasiswaan  STMIK  BNJ  Lubuklinggau,  kemudian dilakukan  proses  pre-processing  agar  dapat  dilakukan proses transformasi data pendaftaran KIP Kuliah
Tabel 1. Data Pendaftar KIP Kuliah NoDaftar Penghasilan   Tanggungan   tes tertulis DF01 1 Juta 2 Orang 40 DF02 2 Juta 5 Orang 70 DF03 2 Juta 4 Orang 50 DF04 3 Juta 2 Orang 60 DF05 1 Juta 2 Orang 40 DF06 1 Juta 3 Orang 70 DF07 2 Juta 3 Orang 70 DF08 2 Juta 1 Orang 70 DF09 3 Juta 2 Orang 80 DF10 3 Juta 2 Orang 60 DF11 2 Juta 5 Orang 60 DF12 2 Juta 5 Orang 60 DF13 2 Juta 5 Orang 50 DF14 2 Juta 3 Orang 90 DF15 1 Juta 1 Orang 70 DF16 5 Juta 1 Orang 50 DF17 2 Juta 3 Orang 40 DF18 2 Juta 4 Orang 40 DF19 2 Juta 3 Orang 70 DF20 1 Juta 2 Orang 60
Kemudian data diolah menggunakan algoritma k-means clustering.
4.1 Memasukan data yang telah ditransformasi
Adapun  data  sampel  yang  digunakan  dari  hasil transformasi  data  adalah  seperti  pada  tabel  1  sebagai berikut :

## Tabel 2. Data Set yang telah ditransformasi
NoDaftar Penghasilan   Tanggungan   tes tertulis DF01 1 2 4 DF02 2 5 7 DF03 2 4 5 DF04 3 2 6 DF05 1 2 4 DF06 1 3 7 DF07 2 3 7 DF08 2 1 7 DF09 3 2 8 DF10 3 2 6 DF11 2 5 6 DF12 2 5 6
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5  No. 01 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i1.102
DF13 2 5 5 DF14 2 3 9 DF15 1 1 7 DF16 5 1 5 DF17 2 3 4 DF18 2 4 4 DF19 2 3 7 DF20 1 2 6

## 4.2 Penentuan Jumlah Kluster
Pada  penelitian  ini  penulis  penentukan  3  cluster  yang digunakan  untuk  pengelompokan  peserta  seleksi beasiswa KIP Kuliah yaitu Tidak Lulus, Cadangan dan Lulus seperti pada tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Data Kluster Cluster Min Max Cluster 1 0 7 Tidak Lulus 2 8 13 Cadangan 3 14 20 Lulus

## 4.3 Menentukan Centroid dari data set
Kemudian  tahapan  selanjutnya  adalah  menentukan centroid atau titik pusat yang diperoleh secara acak dari data set yang ada seperti pada tabel 3,4,5 sebagai berikut.
Tabel 4. Data Centroid 1 NoDaftar Penghasilan Tanggungan tes tertulis DF01 1 2 4 DF05 1 2 4 Cluster 1 1 2
4
Tabel 5. Data Centroid 2
NODaftar Penghasilan Tanggungan Tes tertulis DF03 2 4 5 DF04 3 2 6 DF06 1 3 7 DF07 2 3 7 DF08 2 1 7 DF09 3 2 8 DF10 3 2 6 DF11 2 5 6 DF12 2 5 6 DF13 2 5 5 DF15 1 1 7 DF16 5 1 5 DF17 2 3 4 DF18 2 4 4 DF19 2 3 7 DF20 1 2 6 Cluster 2 2,1875 2,875 6
Tabel 6. Data Centroid 3 NoDaftar Penghasilan Tanggungan tes tertulis DF02 2 5 7 DF14 2 3 9 Cluster 3 2 4 8
Kemudian  menghitung  jarak  terdekat  atau  minimum sehingga  dikelompokan  berdasarkan  jarak  terdekat terhadap centroid. Adapun nilai centroid yang diperoleh seperti pada tabel 2 sebagai berikut
Tabel 7. Hasil Perhitungan jarak minimum (nilai centroid) NoDaftar Penghasilan Ortu Tanggungan Ortu nilai tes tertulis C1 C2 C3 Min Cluster DF01 1 2 4 0 2,48511191 9 4,58257 6 0 1 DF02 2 5 7 4,3588989 4 2,35600960 3 1,41421 4 1,41421356 2 3 DF03 2 4 5 2,4494897 4 1,51683263 7 3 1,51683263 7 2 DF04 3 2 6 2,8284271 2 1,19406082 3 3 1,19406082 3 2 DF05 1 2 4 0 2,48511191 9 4,58257 6 0 1 DF06 1 3 7 3,1622776 6 1,55749197 4 1,73205 1 1,55749197 4 2 DF07 2 3 7 3,3166247 9 1,02507621 7 1,41421 4 1,02507621 7 2 DF08 2 1 7 3,3166247 9 2,13325602 1 3,16227 8 2,13325602 1 2 DF09 3 2 8 4,4721359 5 2,32933064 4 2,23606 8 2,23606797 7 2 DF10 3 2 6 2,8284271 2 1,19406082 3 3 1,19406082 3 2
DF11 2 5 6 3,7416573 9 2,13325602 1 2,23606 8 2,13325602 1 2 DF12 2 5 6 3,7416573 9 2,13325602 1 2,23606 8 2,13325602 1 2 DF13 2 5 5 3,3166247 9 2,35600960 3 3,16227 8 2,35600960 3 2 DF14 2 3 9 5,1961524 2 3,00845163 7 1,41421 4 1,41421356 2 3 DF15 1 1 7 3,1622776 6 2,43429276 2 3,31662 5 2,43429276 2 2 DF16 5 1 5 4,2426406 9 3,52502216 3 5,19615 2 3,52502216 3 2 DF17 2 3 4 1,4142135 6 2,01265527 4 4,12310 6 1,41421356 2 1 DF18 2 4 4 2,2360679 8 2,30234255 7 4 2,23606797 7 1 DF19 2 3 7 3,3166247 9 1,02507621 7 1,41421 4 1,02507621 7 2 DF20 1 2 6 2 1,47505296 5 3 1,47505296 5 2

## 4.4 Menghitung Jarak Terdekat
Kemudian  lakukan  proses  perhitungan  dengan  nilai centroid  yang  baru  dengan  cara  menjumlahkan  data peserta  dibagi  dengan  total  peserta  disetiap  centroid sehingga  diperoleh  jarak  terdekat  seperti  pada  tabel  8 sebagai berikut :
Tabel 8. Data Centroid Baru X1 X2 X3 Cluster 1 1,5 2,75 4 Cluster 2 2,2142857 2,7857143 6,285714286 Cluster 3 2 4 8
4.5  Menghitung  kembali  pusat  klaster  dengan keanggotan kluster yang baru
Pada tahapan ini dilakukan untuk mengetahui nilai pusat kluster apakah terjadi perubahan atau tidak. Jika terjadi perubahan  maka  dilakukan  perhitungan  kembali  pusat kluster  yang  baru  dan  jika  nilainya  tetap  maka  proses kluster  selesai  dilakukan  sehingga  menghasilkan  nilai kluster seperti pada tabel 9 sebagai berikut :
Tabel 9. Hasil Perhitungan Jarak Minimum (Nilai Centroid)
Nim Penghas ilan Ortu Tanggunga n Ortu nilai tes tertulis C1 C2 C3 Min Clust er keterang an DF01 1 2 4 2,70487089 0,90138781 9 4,58257 6 0,9013 88 2 tetap DF02 2 5 7 1,414214 2,33648960 5 3,78318 6488 1,4142 14 1 tetap DF03 2 4 5 1,677050983 1,78142341 6 3 1,6770 51 1 berubah DF04 3 2 6 2,610076627 1,14731274 3 3 1,1473 13 2 tetap DF05 1 2 4 2,70487089 0,90138781 9 4,58257 6 0,9013 88 2 tetap DF06 1 3 7 3,051638904 1,732051 1,42499 5525 1,4249 96 3 tetap DF07 2 3 7 3,051638904 1,414214 0,77591 2892 0,7759 13 3 tetap DF08 2 1 7 3,508917212 1,93517388 3 3,16227 8 1,9351 74 3 tetap DF09 3 2 8 4,337337893 2,04290709 2 2,23606 8 2,0429 07 3 tetap DF10 3 2 6 2,610076627 1,14731274 3 3 1,1473 13 2 berubah DF11 2 5 6 2,236068 2,24290263 8 3,05163 8904 2,2360 68 1 berubah DF12 2 5 6 2,236068 2,24290263 8 3,05163 8904 2,2360 68 1 berubah DF13 2 5 5 2,512468905 2,56944367 8 3,16227 8 2,5124 69
1 berubah
DF14 2 3 9 5,031152949 2,73115061 3 1,41421
4 1,4142 14 3 tetap DF15 1 1 7 3,508917212 3,316625 2,27452 619 2,2745 26 3 tetap DF16 5 1 5 4,038873605 3,54993532 6 5,19615 2 3,5499 35 2 tetap DF17 2 3 4 2,305716056 0,55901699 4 4,12310 6 0,5590 17 2 tetap DF18 2 4 4 1,346291202 2,59709413 8 4 1,3462 91 1 tetap DF19 2 3 7 3,051638904 1,414214 0,77591 2892 0,7759 13 3 tetap DF20 1 2 6 2,193741097 1,47426910 3 3 1,4742 69 2 tetap
Sampai  dengan  iterasi  ke  lima  dengan  proses perhitungan  nilai  centroid  baru  sehingga  didapatkan hasil pengelompokan data dan tidak ada perubahan pada nilai  kluster  pada  iterasi  keempat  dengan  menghitung nilai centroid baru sehingga didapatkan hasil penglompokan seperti pada tabel 10 sebagai berikut.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Jarak Minimum (nilai centroid) Iterasi 5
NoDaftar Penghasil an Ortu Tanggungan Ortu nilai tes tertulis C1 C2 C3 Min Clust er keterang an DF01 1 2 4 3,0935817 32 1,1832159 57 3,7416 57 1,1832 16 2 tetap DF02 2 5 7 1 2,9274985 8 3,4641 01615 1 1 tetap DF03 2 4 5 1,3416407 86 2,6504326 79 1,4142 14 1,3416 41 1 tetap DF04 3 2 6 2,4899799 2 1,0984587 25 3,1622 78 1,0984 59 2 tetap DF05 1 2 4 3,0935817 32 1,1832159 57 3,7416 57 1,1832 16 2 tetap DF06 1 3 7 2,8635642 13 1,5745916 43 2,4494 9 1,5745 92 3 tetap DF07 2 3 7 2,8284271 25 2,236068 0,9663 76892 0,9663 77 3 tetap DF08 2 1 7 3,4641016 15 1,1390876 44 4,1231 06 1,1390 88 3 tetap DF09 3 2 8 4,1713307 23 3,741657 1,3906 41686 1,3906 42 3 tetap DF10 3 2 6 2,4899799 2 1,0984587 25 3,1622 78 1,0984 59 2 tetap DF11 2 5 6 0 3,0342398 67 2,7202 94102 0 1 tetap DF12 2 5 6 0 3,0342398 67 2,7202 94102 0 1 tetap DF13 2 5 5 1 3,4413624 06 2,1908 9023 1 1 tetap DF14 2 3 9 4,8166378 32 3,605551 2,3793 18605 2,3793 19 3 tetap DF15 1 1 7 3,4928498 39 1,6861124 54 4,2426 41 1,6861 12 3 tetap DF16 5 1 5 4,0249223 59 3,4545454 55 5,0990 2 3,4545 45 2 tetap DF17 2 3 4 2,9737140 43 0,4472135 95 2,8284 27 0,4472 14 2 tetap DF18 2 4 4 1,0954451 15 3,4148436 31 2,2360 68 1,0954 45 1 tetap DF19 2 3 7 2,8284271 25 2,236068 0,9663 76892 0,9663 77 3 tetap DF20 1 2 6 2,1447610 59 1,5157574 55 3,1622
78 1,5157
57 2 tetap
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5  No. 01 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i1.102
4.6. Pengujian Hasil Analisa
Dari  hasil  analisa  perhitungan  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering  kemudian  dilakukan  pengujian hasil menggunakan aplikasi rapidminer 5.0. dimana data yang  digunakan  adalah  data  pendaftar  beasiswa  KIP Kuliah  pada  tahun  2022.  Kemudian  diperoleh  hasil pengujian seperti pada Gambar  2 dan 3 sebagai berikut
Gambar 2. Data View 3 Cluster
Gambar 3. Hasil Cluster Menggunakan Rapidminer
Dari  hasil  cluster  pada  gambar  menunjukkan  bahwa jumlah  pendaftar  yang  tergabung  pada  cluster  1 berjumlah  6  orang,  cluster  2  berjumlah  7  orang  dan cluster  3  berjumlah  7  orang.  Berdasarkan  kluster  yang terbentuk  bahwa  pendaftar  yang  direkomendasikan menerima  beasiswa  KIP  Kuliah  adalah  pendaftar  yang tergabung pada kluster 3 yaitu berjumlah 7 orang.

## 5.   Kesimpulan
5.1 Simpulan
Pada penelitian ini dapat ditarik kesimpulan bahwa algoritma  K-Means  Clustering  dapat  digunakan  dalam melakukan  analisa  pengelompokan  data  penerima beasiswa KIP Kuliah dimana dari data set diperoleh hasil analisa dan pengujian menggunakan aplikasi rapidminer bahwa  mahasiswa  yang  dinyatakan  lulus  seleksi beasiswa  berjumlah  7  orang  yaitu  pada  kluster  3.
Sedangkan  mahasiswa  yang  tidak  lulus  seleksi berjumlah 6 orang pada kluster 1 sedangkan pada kluster 2 mahasiswa dengan status cadangan sebagai penerima beasiswa KIP Kuliah.

## 5.2 Saran
Penulis  menyarankan  agar  penelitian  ini  dapat  perlu dilakukan  pembuatan  sistem  dalam  bentuk  aplikasi pengelompokan seleksi penerima beasiswa KIP Kuliah menggunakan  bahasa  pemrograman  berbasis  web  dan untuk  variabel  yang  digunakan  perlu  dilakukan  uji validitas  sehingga  variabel  yang  dipilih  benar  benar tepat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.

## Daftar Rujukan
[1] M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K-Means untuk
Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129. [2]
A.  Sulistiyawati  and  E.  Supriyanto,  “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” J.  Tekno  Kompak ,  vol.  15,  no.  2,  p.  25,  2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[3] S.  N.  Br  Sembiring,  H.  Winata,  and  S.  Kusnasari, “Pengelompokan  Prestasi  Siswa  Menggunakan  Algoritma K-Means,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 1, p. 31, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i1.4784.
[4] N.  Mirantika,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk  Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  di  Provinsi Jawa  Barat,” Nuansa  Inform. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  92–98, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4321.
[5] E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan
Metode  K-Means  dan  Optimasi  Jumlah  Cluster  dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa,” J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, pp. 95–100, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/evolusi/article/vi ew/10428/4839 [6] H.  Haviluddin,  S.  J.  Patandianan,  G.  M.  Putra,  N. Puspitasari, and H. S. Pakpahan, “Implementasi Metode K- Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 1, p. 13, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5182.
[7] J.  Hutagalung,  “Pemetaan  Siswa  Kelas  Unggulan Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.
[8] C. A. Sugianto, A. H. Rahayu, and A. Gusman, “Algoritma K-Means  untuk  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  pada Puskesmas Cigugur Tengah,” J. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 39–44, 2020, doi: 10.47292/joint.v2i2.30.
[9]
T. Hidayat, “Klasifikasi Data Jamaah Umroh Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 4, pp. 19–24, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.115.
[10] 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.
[11] N. Nur, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K- Means untuk Pengelompokkan Data Migrasi Penduduk Tiap Kecamatan  di  Kabupaten  Rembang,”  vol.  6,  pp.  729–738, 2023.
[12] R.  Yanto  and  R.  Khoiriah,  “Implementasi  Data  Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” Citec J. , 2015, doi: 2354-5771.