Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Penerapan Algoritma XGBoost untuk Seleksi Atribut pada K-Means dalam Clustering Penerima KIP Kuliah
Amiruddin Program Studi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia amier.76@gmail.com Rezqiwati Ishak Program Studi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia rezqi.uig@gmail.com Diterima : Juni 2023 Disetujui : Juli 2023 Dipublikasi
: Juli 2023
Abstrak—Pada  proses  clustering  prioritas  penerima  bantuan Kartu Indonesia Pintar Kuliah dengan algoritma K-Means ada beberapa  masalah  yang  muncul  yaitu  masalah  seleksi  atribut yang  penting  dan  penentuan  nilai  K  yang  optimum  sehingga membuat  proses  clustering  tidak  maksimal  dan  tidak  ideal. Masalah  pemilihan  atribut  yang  penting  akan  diselesaikan dengan menggunakan algoritma XGBoost yang terbukti dapat digunakan  untuk  memecahkan  masalah  seperti  pada  proses clustering  prioritas  penerima  bantuan  KIP  Kuliah.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  XGBoost  dapat menentukan  3  (tiga)  atribut  yang  paling  penting  yaitu Pekerjaan Ayah, Penghasilan Ibu dan Luas Bangunan dari 12 (dua belas) atribut yang ada yaitu Pekerjaan  Ayah, Pekerjaan Ibu, Penghasilan Ayah, Penghasilan Ibu, Jumlah Tanggungan, Kepemilikan  Rumah,  Sumber  Listrik,  Luas  Tanah,  Luas Bangunan,  Sumber  Air,  MCK,  Prestasi  dan  metode  Elbow terbukti  dapat  menentukan  nilai  K  yang  optimum  yaitu  nilai K=4. Berdasarkan penggunaan 3 (tiga) atribut terbaik dan nilai K=4  sebagai  nilai  K  optimum  berhasil  didapatkan  clustering yang paling maksimal dan ideal dengan nilai index terkecil yaitu 0.819 dengan menggunakan metode pengujian Davies-Bouldin Index .
Kata Kunci— XGBoost; K-Means; Elbow; Seleksi Atribut; KIP

## Kuliah.
Abstract — In the process of clustering the priority of the recipient Indonesian smart school cards with the K-Means algorithm, there are  several  problems  that arise, namely  the problem  of  selecting important  attributes  and  determining  the  optimal  value  of  K,  so that  the  process  is  not  maximum  and  is  not  ideal.  Important attribute selection problems will be solved using proven XGBoost algorithm that can be used to solve problems such as in the process of  clustering  the  priority  of  recipients  of  school  KIP  assistance. The  results  of  the  research  showed  that  the  XGBoost  algorithm can  determine  the  3  (three)  most  important  attributes,  namely Father’s Work, Mother’s Production and Building Size from the 12  (twelve)  attributs  that  exist:  Father's  Job,  Mothers’  Work, Fathers’  Income,  Mothers’  Revenue,  Number  of  Dependants, Home  Ownership,  Electrical  Resources,  Land  Area,  Building Area,  Water  Resource,  MCK,  Performance  and  Elbow  Method proved to determine the optimal K value of K=4. Based on the use of the 3 (three) best attributes and the value of K = 4 as the optimal K value, the maximum and ideal clustering with the smallest index value is 0.819 using the Davies-Bouldin Index test method.
Keywords—  XGBoost;  K-Means;  Elbow;  Attribute  Selection; Class KIP.

## I. Pendahuluan
Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  Kuliah  merupakan program Pemerintah Indonesia yang diberikan kepada anak- anak kurang mampu melalui Program Indonesia Pintar untuk membantu  mereka  melanjutkan  sekolah  hingga  Perguruan Tinggi[1].  Karena  kuota  bantuan  yang  terbatas  khususnya untuk  perguruan  tinggi  swasta,  maka  perguruan  tinggi menghadapi  kesulitan  dalam  menentukan  penerima  yang paling  layak  berdasarkan  kriteria  yang  berlaku,  untuk  itu diperlukan  suatu  teknik  pengelompokan  prioritas  penerima bantuan tersebut.
Beberapa  algoritma  yang  banyak  digunakan  dalam pengelompokkan  atau clustering data  untuk  menyelesaikan masalah tersebut di atas yaitu algoritma K-Means Clustering , Hierarchical Clustering , Means Shift Clustering , DBSCAN ( Density-Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with Noise),  Gaussian  Mixture  Models (GMM)  dan Spectral Clustering [2][3][4].  Masing-masing  algoritma  tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan tergantung dari dimensi data atau atribut yang akan digunakan.
Algoritma K-Means Clustering dipilih dalam penelitian ini  karena  algoritma  ini  memiliki  beberapa  kelebihan  yaitu (a).  Sederhana  dan  cepat  :  Algoritma  K-Means  mudah digunakan  dan  cepat  dalam  mengklasifikasikan  data, terutama dengan jumlah klaster yang kecil, (b). Skalabilitas : K-Means  cocok  untuk  dataset  besar  dan  berkinerja  baik dalam  hal  skala  data,  (c).  Efisien  dalam  ruang  atribut  yang tinggi  :  K-Means  dapat  menangani  dataset  dengan  banyak atribut,  (d).  Interpretasi  sederhana:  Hasil  K-Means  dapat dianggap  sebagai  klaster-klaster  terpisah  secara  intuitif  [5]. Algoritma  ini  juga  sudah  banyak  digunakan  peneliti sebelumnya  diantaranya  dilakukan  oleh  [6][7][8],  namun semua  penelitian  ini  belum  menggunakan  seleksi  atribut hanya  memilih  beberapa  atribut  secara  manual  dari  atribut yang digunakan.
Algoritma K-Means memiliki juga kelemahan diantaranya  :  (a).  Sensitif  terhadap  inisialisasi  :  K-Means
sangat  peka  terhadap  inisialisasi centroid awal,  yang  dapat menyebabkan  berbagai  hasil clustering .  (b).  Membutuhkan jumlah  klaster  yang  diketahui  :  K-Means  memerlukan  data sebelumnya  tentang  jumlah  klaster  yang  diharapkan  dalam dataset. (c). Sensitif terhadap outlier : kehadiran outlier dapat memengaruhi K-Means, yang dapat mengganggu pemisahan klaster yang ideal. (d). Hanya berlaku untuk atribut numerik: K-Means  hanya  dapat  digunakan  untuk  data  dengan  atribut numerik; tidak dapat digunakan langsung untuk atribut teks atau  kategorikal  (e).  K-Means  tidak  dapat  memberikan informasi  secara  langsung  tentang  fitur  atau  atribut  yang paling penting untuk pembentukan klaster [5].
Salah satu kelemahan atau permasalahan pada algoritma K-Means adalah tidak dapat menentukan atribut yang paling penting dalam menghasilkan clustering yang ideal, sehingga diperlukan algoritma lain untuk mengatasi masalah tersebut. Ada  beberapa  algoritma  yang  bisa  digunakan  diantaranya  : Silhouette  Score , Mean  Difference dan Gradient  Boosting ( XGBoost ). Algoritma Silhouette Score dan Mean Difference tidak dapat secara otomatis menentukan urutan atribut yang penting  sedangkan  pada  XGBoost  hal  tersebut  dapat dilakukan  secara  otomatis,  sehingga  pada  penelitian menggunakan  algoritma  XGBoost  dalam  pemelihan  atribut yang penting untuk mendapat hasil clustering yang ideal.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode XGBoost  untuk  seleksi  atribut  yang  penting  pada  K-Means dalam  c lustering prioritas  penerima  Kartu  Indonesia  Pintar Kuliah  sehingga  didapatkan  hasil clustering yang  paling ideal.

## II. METODE

## A. Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini digunakan tahapan penelitian seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Dataset  :  pada  tahapan  ini  dilakukan  pengambilan Dataset  yaitu  Dataset  pemohon  KIP  Kuliah  pada Universitas Ichsan Gorontalo Tahun 2022 sebanyak 134 Data
2. Transformasi  Data  :  pada  tahapan  dilakukan  konversi atribut  bernilai  kategori  menjadi  numerik,  karena algoritma  K-Means  hanya  dapat  mengelola  data  yang bertipe Numerik
3. Seleksi  Atribut  :  pada  tahapan  ini  dilakukan  seleksi atribut  paling  penting  dari  12  atribut  yang  ada menggunakan algoritma XGBoost.
4. Pemilihan nilai K Optimum : pada tahap ini ditentukan nilai  K  atau  jumlah  klaster  optimum  yang  akan digunakan pada algoritma K-Means
5. Clustering : pada tahap ini dilakukan proses Clustering berdasarkan atribut yang paling penting
6. Evaluasi  Hasil Clustering :  pada  tahap  ini  dilakukan Evaluasi  hasil clustering dengan  membanding  jumlah atribut  dan  jumlah  klaster  yang  digunakan,  pengujian menggunakan algoritma Davies-Bouldin Index.
7. Visualisasi  dan  Analisis  :  pada  tahap  ini  dilakukan visualisasi hasil clustering dan analisis untuk menyimpulkan hasil setiap klaster.

## B. Algoritma XGBoost
XGBoost  Sebenarnya  adalah  algoritma  yang  lebih banyak digunakan dalam pemodelan prediktif, seperti regresi dan klasifikasi. Meskipun XGBoost dapat menghasilkan skor kepentingan  atribut,  biasanya  digunakan  untuk  menentukan atribut  yang  paling  penting  dalam  pemodelan  prediktif, bukan  untuk  seleksi  atribut  untuk clustering K-Means[9]. Meskipun demikian, XGBoost dapat digunakan sebagai alat tambahan  untuk  analisis  atribut  pada clustering K-Means. Berikut tahapan penerapannya[10] :
1. Melakukan clustering menggunakan algoritma K-Means untuk membagi data menjadi klaster-klaster tertentu.
2. Menggabungkan hasil clustering dengan dataset asli
3. Memisahkan atribut dan label klaster
4. Membangun  model  XGBoost  untuk  memperbaiki clustering
5. Menghitung skor kepentingan setiap atribut
6. Menampilkan  atribut  yang  paling  penting  berdasarkan skor kepentingan tertinggi

## C. Metode Elbow
Metode  Elbow  (siku)  adalah  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  menentukan  jumlah  klaster  yang  optimal dalam  algoritma clustering seperti  K-Means.  Metode  ini didasarkan pada visualisasi grafik jumlah klaster dibandingkan variabilitas ( inertia ) dalam
clustering [11][12][13].
Berikut adalah langkah-langkah dalam metode Elbow:
1. Lakukan clustering pada dataset dengan berbagai jumlah klaster yang berbeda.
2. Hitung  variabilitas  (inertia)  dari  setiap  clustering  yang dihasilkan..
3. Plot grafik jumlah klaster dibandingkan variabilitas.
4. Pada  grafik    cari  titik  siku  yang  menunjukkan  titik  di mana penurunan variabilitas menurun secara signifikan ketika jumlah klaster meningkat.
D. K-Means Clustering
K-Means adalah algoritma clustering yang populer dan sederhana  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke dalam  kelompok-kelompok  atau  klaster  berdasarkan kesamaan  atribut.  Tujuan  utama  dari  algoritma  K-Means adalah  untuk  meminimalkan  jarak  antara  setiap  titik  data dengan centroid (pusat) klaster yang sesuai[5][2].
Secara  umum,  langkah-langkah  dalam  algoritma  K-Means adalah sebagai berikut:
Langkah 1: Inisialisasi a. Pilih jumlah klaster yang diinginkan
b. Pilih titik-titik awal sebagai centroid klaster secara acak atau menggunakan metode inisialisasi tertentu.
Langkah 2: Assignment
a. Hitung jarak antara setiap titik data dan centroid klaster menggunakan  metrik  jarak  tertentu  (misalnya,  jarak Euclidean atau jarak Manhattan).
𝑑 𝑖𝑘 = √∑ (𝐶 𝑖𝑗 − 𝐶 𝑘𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana:
C ij = pusat cluster
C kj = data
b. Tentukan  klaster  terdekat  untuk  setiap  titik  dengan memilih centroid dengan jarak terkecil.
c. Setiap titik akan di-assign ke klaster yang sesuai.
Langkah 3: Update Centroid
a. Hitung  rata-rata  dari  semua  titik  dalam  setiap  klaster yang dihasilkan pada langkah sebelumnya.
b. Gunakan rata-rata tersebut sebagai centroid baru untuk masing-masing klaster.
Langkah 4: Iterasi,
Ulangi  langkah  2  dan  3  hingga  konvergensi  tercapai. Konvergensi  biasanya  terjadi  ketika  tidak  ada  perubahan dalam assignment klaster  atau  ketika  jumlah  iterasi maksimum tercapai

## E. Davies-Bouldin Index
Davies–Bouldin  index  (DBI)  yang  diperkenalkan  oleh David  L.  Davies  dan  Donald W.  Bouldin  pada  tahun 1979, adalah  metrik  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur kualitas clustering .  Metrik  ini  menggabungkan  ukuran seberapa  baik  klaster  yang  dibentuk  dan  seberapa  kompak klaster tersebut. Semakin rendah nilai DBInya, semakin baik clustering yang dihasilkan[11].
1. Lakukan clustering pada dataset dengan K-Means.
2. Hitung centroid (pusat) dari setiap klaster.
3. Hitung jarak antara setiap pasangan centroid dan simpan hasilnya dalam matriks jarak antar-klaster.
4. Untuk setiap klaster, hitung nilai R(i), yang merupakan rata-rata jarak antara centroid klaster tersebut dan semua titik dalam klaster itu sendiri dengan  rumus :
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑆𝑖+𝑆𝑗 𝑑𝑖𝑗 (2)
dimana:
- Rij adalah nilai R untuk klaster i dan j.
- d ij adalah jarak antara centroid klaster i dan j.
- S i dan  S j adalah  jarak  rata-rata  antara  setiap  titik klaster i dan centroid dari klaster j
5. Hitung  nilai  DB,  yang  merupakan  rata-rata  dari  semua nilai DB untuk setiap klaster. Rumusnya adalah:
𝐷𝐵 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥𝑅 𝑖𝑗,𝑖≠𝑗 𝑘 𝑖=1 (3) III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses clustering dilakukan  sesuai  dengan  tahapan penelitian  yang  diuraikan  di  atas,  mulai  dari  pengolahan
dataset hingga visualisasi. Ini dilakukan menggunakan tools Google Colaboratory dengan bahasa pemrograman Python, dan library seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, dan Scikit Learn[14]. Dataset yang digunakan sebanyak 134 data sesuai dengan jumlah pemohon KIP Kuliah tahun 2022 pada Universitas Ichsan Gorontalo.

## A. Pengumpulan Dataset
Dataset yang digunakan merupakan dataset Private yaitu data  pemohon  KIP  Kuliah  pada  Universitas  Ichsan Gorontalo[15], Adapun atribut yang digunakan seperti pada Tabel 1 berikut ini :
TABEL 1. ATRIBUT DATASET KIP KULIAH No Atribut Nilai Atribut 1 Pekerjaan Ayah - Tidak Bekerja - Petani
- Nelayan - Peg. Swasta - Wirausaha - Lainnya 2 Pekerjaan Ibu - Tidak Bekerja - Petani - Wirausaha - Lainnya 3 Penghasilan Ayah - Tidak Berpenghasilan
- < Rp. 250.000
- Rp. 250.001 - Rp. 500.000 - Rp. 500.001 - Rp. 750.000 - Rp. 750.001 - Rp. 1.000.000 - >Rp. 1.000.000 4 Penghasilan Ibu - Tidak Berpenghasilan - <Rp. 250.000
- Rp. 250.001 - Rp.500.000
- Rp. 500.001 - Rp.750.000
- Rp. 750.001 - Rp.1.000.000
- >Rp. 1.000.000 5 Jumlah Tanggungan - 1-2 Orang - 3-4 Orang - >4 Orang 6 Kepemilikan Rumah - Tidak Memiliki - Menumpang - Sendiri 7 Sumber Listrik - Tidak Ada - Menumpang tetangga - PLN
- PLN dan Genset
- Tenaga Surya 8 Luas Tanah - < 25 M2 - 25-50 M2 - 50-99 M2 - 100-200 M2 - >200 M2 9 Luas Bangunan - < 25 M2 - 25-50 M2 - 50-99 M2
- 100-200 M2 - >200 M2 10 Sumber Air - Sungai/Mata Air - Sumur - PDAM - Kemasan 11 MCK - Berbagi Pakai - Kepemilikan Sendiri Diluar - Kepemilikan Sendiri Didalam 12 Prestasi - Tidak Ada - Tingkat Kabupaten/Kota - Tingkat Nasional - Tingkat Provinsi

## B. Transformasi Data
Sebelum dilakukan transformasi data atribut pada Tabel 1 di atas, maka dataset sudah harus bersih data kosong, tidak konsisten dan lainnya. Proses transformasi yaitu melakukan konversi  nilai  atribut  dari  nilai  kategori  ke  nilai  numerik karena pada  algoritma  K-Means  hanya  bisa  mengelola  data berjenis numerik. Berikut pada Tabel 2 contoh transformasi nilai atribut pada salah satu atribut yang digunakan.

## TABEL 2. SAMPEL TRANSFORMASI NILAI ATRIBUT
Nilai Atribut Nilai Konversi Tidak Bekerja 1 Petani 2 Nelayan 3 Peg. Swasta 4 Wirausaha 5 Lainnya 6
Semua atribut pada Tabel 1 di atas dilakukan konversi nilai seperti pada Tabel 2 di atas agar bisa diproses dengan algoritma K-Means Clustering .

## C. Seleksi Atribut
Setelah semua atribut dikonversi ke nilai numerik, tahap selanjutnya  dilakukan  seleksi  atribut  yang  paling  penting dengan  menggunakan  Algoritma  XGBoost.  Adapun  nilai skor  untuk  masing-masing  atribut  setelah  dilakukan  proses seleksi  atribut  melalui tools Python  didapatkan  hasil  pada Tabel 3.

## TABEL 3. HASIL SELEKSI ATRIBUT
No Atribut Skor Nilai 1 Pekerjaan Ayah 0.24280505 2 Pekerjaan Ibu 0.04341467 3 Penghasilan Ayah 0.04936758 4 Penghasilan Ibu 0.193563 5 Jumlah Tanggungan 0.02889493 6 Kepemilikan Rumah 0.01300715 7 Sumber Listrik 0 8 Luas Tanah 0.12334969 9 Luas Bangunan 0.21694902 10 Sumber Air 0.02042621 11 MCK 0.01916789 12 Prestasi 0.04905481
Berdasarkan  skor  Nilai  pada  Tabel  3,  dipilih  3  (tiga) atribut  yang  paling  tinggi  skornya  yaitu  :  Pekerjaan  Ayah, Penghasilan  Ibu  dan  Luas  Bangunan  sebagai  atribut  yang penting  dalam  menghasilkan  klasster  yang  ideal.  Pemilihan hanya  3 (tiga) atribut yang digunakan supaya memudahkan dalam melakukan analisis dan visualisasi hasil clustering .

## D. Pemilihan Nilai K Optimum
Sebelum dilakukan proses pemodelan dengan K-Means, terlebih  dahulu  dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan
nilai  K  atau  jumlah  cluster  yang  optimum  dengan menggunakan  metode  Elbow.  Berikut  grafik  Elbow  yang dihasilkan setelah diporses melalui tools Python seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Visualisasi Hasil Metode Elbow
Berdasarkan  gambar  2  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa posisi  jumlah  cluster  yang  optimum  berada  pada  nilai  4 (empat)  cluster  karena  dengan  melihat  titik  pada  graph dimana penurunan inersia tidak lagi signifikan setelah titik 4 (empat), sehingga ini dijadikan sebagai nilai K yang optimum dalam pemodelan K-Means.

## E. Proses Clustering dengan  K-Means
Setelah  ditentukan  atribut  dan  nilai  K  (jumlah  klaster) yang  akan  digunakan,  maka  tahap  selanjutnya  adalah melakukan  pemodelan  dengan  algoritma  K-Means.  Proses pemodelan  ini  menggunakan tools Python  dengan menggunakan library KMeans    dari  Sklearn.  Adapun  hasil pemodelan  dengan    menggunakan  4  (empat)  kluster  dapat dilihat hasilnya pada Tabel 4.

## TABEL 4. HASIL CLUSTERING
Cluster Titik Centroids Jumlah Data Pekerjaan Ayah Penghasilan Ibu Luas Bangunan 1 2.42 5.33 3.91 12 2 2.03 1.79 1.29 65 3 5.80 1.42 2.62 42 4 2.20 1.46 4.20 15

## F. Evaluasi Hasil Clustering
Hasil clustering dengan  menggunakan  algoritma  K- Means  dapat diukur atau dievaluasi hasil jumlah klaster yang dihasilkan. Adapun Teknik evaluasi yang digunakan adalah menggunakan  Davies-Bouldin  Index,  dimana  pada  metode ini  akan  mengukur  sejauh  mana  klaster  berbeda  satu  sama lain.  Semakin  rendah  nilai  indeksnya,  maka  hasil  klaster semakin baik. Hasil Eksprimen dapat dilihat pada Tabel 5.

## TABEL 5. HASIL PENGUJIAN
Jumlah Atribut Jumlah Cluster 2 3 4 5 12 1.638 1.538 1.461 1.499 6 1.205 1.334 1.209 1.345 3 terbaik 0.891 0.959 0.819 0.836
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  index terkecil  yaitu  0,819  yang  didapat  dari  penggunaan  3  (tiga) terbaik  terbaik  berdasarkan  hasil  seleksi  atribut  terpenting dan  jumlah  cluster  optimum  yaitu  4  (empat)  berdasarkan perhitungan nilai K optimum.

## G. Visualisasi dan Analisis Hasil Clustering
Setelah  didapatkan  hasil  pengukuran clustering yang paling  ideal,  maka  selanjutnya  dibuatkan  visualisasi  dalam bentuk grafik 3 (tiga) dimensi agar dapat dilakukan analisis setiap  kelompok  klaster  yang  dihasilkan.  hasil  visualisasi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi Hasil Clustering
Berdasarkan Gambar 3, dapat dilihat bahwa pembagian kelompok  atau  klaster  dengan  jelas  bisa  dibedakan  antara cluster satu dengan cluster lainnya.
Berdasarkan  Gambar  3  dan  Tabel  4,  dapat  dilakukan analisis  hasil clustering yaitu  (a).  klaster  1  :  merupakan kelompok prioritas ke empat penerima bantuan KIP Kuliah, (b).  klaster  2  :  merupakan  kelompok  prioritas  pertama penerima  bantuan  KIP  Kuliah,  (c).  klaster  3  :  merupakan kelompok prioritas ke dua penerima bantuan KIP Kuliah dan ((d).  klaster  4  :  merupakan  kelompok  prioritas  ke  tiga penerima bantuan KIP Kuliah.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  diuraikan  di atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menerapkan algoritma  XGBoost  untuk  pemilihan  atribut  yang  paling penting  pada  K-Means  dalam clustering prioritas  penerima bantuan KIP Kuliah terbukti dapat menghasilkan clustering yang ideal, hal ini berdasarkan hasil pemilihan dari 12 (dua belas)  atribut  yang  ada  dipilih  3  (tiga)  atribut  yang  paling penting yaitu (1). Pekerjaan Ayah, (2). Penghasiln Ibu,  (3). Luas  Bangunan  dan  berdasarkan  pengukuran  evaluasi  hasil clustering didapatkan  nilai  index  terkecil  yaitu  0.819  dari
penggunaan  3  (tiga)  atribut  terbaik  dan  nilai  K  (jumlah klaster)=4 sebagai nilai K optimum.

## R EFFERENSI
[1] Puslapdik, Pedoman Pendaftaran Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP Kuliah) . Jakarta: Puslapdik, 2021.
[2] “Clustering,” scikit-learn developers . https://scikit- learn.org/stable/modules/clustering.html# (accessed May 20, 2023).
[3] “Algoritma Clustering Data Science Terupdate 2022.” https://dqlab.id/algoritma-clustering-data- science-terupdate-2022 (accessed May 25, 2023).
[4] D. T. Larose, Data Mining Methods and Models .
2006.
[5] R. Primartha, Algoritma Machine Learning .
Bandung: Informatika, 2021.
[6] D. T. Yuliana, M. I. A. Fathoni, and N. Kurniawati, “Penentuan Penerima Kartu Indonesia Pintar KIP Kuliah dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Focus ACTion Res. Math. , vol. 5, no. 1, pp. 127–141, 2022, doi: 10.30762/f.
[7] M. S. Sompa and R. Ishak, “Clustering Tingkat Ekonomi Mahasiswa Calon Penerima Kartu Indonesia Pintar ( KIP ) Kuliah Metode K-Means,” J. BALOK , vol. 1, no. 2, pp. 65–71, 2022.
[8] F. Nuraeni, D. Kurniadi, and G. F. Dermawan, “Pemetaan Karakteristik Mahasiswa Penerima Kartu Indonesia Pintar Kuliah ( KIP-K ) menggunakan Algoritma K-Means ++,” J. SISFOKOM , vol. 11, pp. 437–443, 2023.
[9] T. Chen and C. Guestrin, “XGBoost : A Scalable Tree Boosting System,” 2016.
[10] “XGBoost Documentation,” xgboost developers . https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/ (accessed May 15, 2023).
[11] “Clustering Performance Evaluation,” scikit-learn developers . https://scikit- learn.org/stable/modules/clustering.html#clustering- performance-evaluation (accessed May 20, 2023).
[12] A. B. H. Kiat, Y. Azhar, and V. Rahmayanti, “Penerapan Metode K-Means Dengan Metode Elbow Untuk Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model RFM (Recency, Frequency & Monetary),”
Repositor , vol. 2, no. 7, pp. 945–952, 2020.
[13] R. Ishak and Amiruddin, “Clustering Tingkat Pemahaman Dasar Mahasiswa Pada Pra-Perkuliahan Probabilitas Statistika Dengan Metode K-Means,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, pp. 65–69, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.11997.
[14] T. Wahyono, Fundamental of Python for Machine Learning . Yogyakarta: Gava Media, 2018.
[15] BAAK UNISAN, “Dataset Pemohon KIP Kuliah,” Gorontalo, 2023.