KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 670-679 DOI 10.30865/klik.v3i6.788 https://djournals.com/klik

## Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
Agung Surya Maulana * , Alwis Nazir, Lestari Handayani, Iis Afrianty
Fakultas Sains dan Teknolgi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950115369@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 lestari.handayani@uin-suska.ac.id,
4 iis.afrianty@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950115369@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Beasiswa  adalah  sebuah  program  dalam  wujud  bantuan  keuangan  yang  ditujukan  pada  individu  untuk  melanjutkan pendidikan mereka dengan tujuan membantu mengurangi beban keuangan selama masa studi, terutama dalam situasi sulit, sehingga dapat membantu memperlancar proses belajar. Berdasarkan data terkait penerima beasiswa yang didapatkan pada tahun 2020, 2021 dan  2022,  diperlukan  analisa  untuk  melihat  karakteristik  dari  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia  sebab  Bank  Indonesia  belum mengetahuinya,  hal  tersebut  dikatakan  langsung  oleh  pembina  Beasiswa  Bank  Indonesia.  Metode  yang  dibutuhkan  untuk pengelompokan data yaitu data mining dengan algoritma Fuzzy C- Means dan menggunakan sebuah sistem komputerisasi yaitu aplikasi RapidMiner . Penelitian ini menggunakan variabel Indeks  Prestasi Kumulatif (IPK), Semester , dan Program Studi. Hasil penelitian yang diperoleh yakni pada Universitas Riau selama tiga tahun tersebut pola yang dibentuk yakni mahasiswa Fakultas Ilmu Sosial dan politik  dengan  IPK  besar  dari  3,5.  Pada  Universitas  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau,  Universitas  Muhammadiyah  Riau,  dan Universitas  Lancang  Kuning  memiliki  pola  yang  sama  yakni  mahasiswa  dengan  IPK  di  atas  3,5.  Kemudian  pada  Sekolah  Tinggi Teknologi dumai yaitu mahasiswa Teknik Informatika dengan IPK besar dari 3,5.
Kata Kunci: Beasiswa; Fuzzy C-Means; Clustering
Abstract− Scholarship is a program in the form of financial assistance aimed at individuals to continue their education with the aim of helping reduce the financial burden during the study period, especially in difficult situations, so that it can help expedite the learning process. Based on data related to scholarship recipients obtained in 2020, 2021 and 2022, analysis is needed to see the characteristics of Bank Indonesia scholarship recipients because Bank Indonesia does not yet know this, this was said directly by the Bank Indonesia Scholarship  supervisor.  The  method  needed  for  grouping  data  is  data  mining  with  the  Fuzzy  C-Means  algorithm  and  using  a computerized system, namely the RapidMiner application. This study uses the Cumulative Grade Point Average (GPA), Semester, and Study Program variables. The research results obtained were at Riau University for three years, the pattern formed was students of the Faculty of Social and Political Sciences with a large GPA of 3.5. At Sultan Syarif Kasim Riau State University, Riau Muhammadiyah University, and Lancang Kuning University have the same pattern, namely students with a GPA above 3.5. Then at the Dumai College of Technology, namely Informatics Engineering students with a large GPA of 3.5.
Keywords : Scholarship; Fuzzy C-Means; Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Data Mining ialah teknik ekstraksi yang bertujuan mendapatkan data atau informasi berharga yang bersifat tersirat dan belum terungkap [1]. Data Mining memanfaatkan metodologi artificial intelligence , matematika, machine learning , dan statistika  untuk  mengekstraksi  dan mengenali informasi  yang  bernilai serta pengetahuan terkait  sekumpulan data yang besar [2]. Data  mining dalam  lingkup  informatika  sering  disebut  metode  pengerukan  data  yang  bertujuan  untuk menemukan pola tersirat dalam kumpulan data dengan tujuan menghasilkan pengetahuan atau informasi baru [3]. Data mining juga bisa dipakai untuk mengelompokan mahasiswa yang layak memperoleh beasiswa [4], [5]. Beasiswa adalah sebuah program dalam wujud bantuan keuangan yang ditujukan pada individu untuk melanjutkan pendidikan  mereka  dengan  tujuan  membantu  mengurangi  beban  keuangan  selama  masa  studi,  terutama  dalam  situasi sulit, sehingga dapat membantu memperlancar proses belajar [6]–[8]. Pemberian dana beasiswa dapat dibedakan menjadi pemberian  gratis  atau  pemberian  dengan  persyaratan  kerja  (dikenal  sebagai  perjanjian  dinas)  setelah  menyelesaikan pendidikan.  Durasi  perjanjian  dinas  bervariasi,  tergantung  pada  institusi  yang  memberikan  dana  bantuan  tersebut  [4]. Salah satu dari banyaknya jenis beasiswa yakni beasiswa yang diberikan oleh Bank Indonesia.
Beasiswa  Bank  Indonesia  ialah  wujud  dedikasi  Bank  Indonesia  pada  dunia  pendidikan  dalam  bentuk  bantuan keuangan yang ditujukan pada pelajar atau mahasiswa. Program Beasiswa Bank Indonesia diberikan untuk mahasiswa yang mempunyai keterbatasan ekonomi, minimal sudah menyelesaikan 40 SKS atau sedang menempuh semester ketiga, dengan batas usia penerima beasiswa maksimal 23 tahun , serta tidak memperoleh beasiswa dari sumber lainnya [4]. Dari hasil analisia, maka dalam studi ini dibutuhkan pencarian ciri khas penerima bantuan beasiswa Bank Indonesia karena Bank  Indonesia  diketahui  belum  mengetahui  hal  tersebut.  Salah  satu  teknik  yang  bisa  dipakai  untuk  menemukan  ciri tersebut adalah teknik pengelompokan dengan algoritma Fuzzy C-Means clustering . Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) ialah algoritma sederhana dan banyak diterapkan untuk pengelompokan data dikarenakan menghasilkan estimasi yang efektif serta tidak membutuhkan banyak variabel[9], [10]. FCM memanfaatkan pola pengelompokan fuzzy untuk memungkinkan data menjadi bagian dari semua klaster yang ditemukan dengan jenjang keanggotaan bervariasi dimulai dari nilai 0 sampai dengan 1 [11]. Tingkat keanggotaan menetapkan keberadaan sebuah data dalam suatu klaster. Fuzzy C- Means Clustering ialah metode guna memperoleh cluster optimal dalam lingkup vektor dengan menggunakan bentuk umum Euclidean sebagai jarak antar vector . Pemodelan fuzzy benar-benar terbantu dengan fuzzy clustering , terkhusus  pengidentifikasian aturan fuzzy [12].
Agung Surya Maulana, Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
Beberapa penelitian terkait yang menggunakan Fuzzy C-Means Clustering adalah yang pertama, pengelompokan dalam menentukan siapa yang lebih berhak menerima beasiswa pada SMKN 1 Tanggerang Selatan, hasilnya menunjukan bahwa 17 dari 30 siswa tidak berhak menerima beasiswa[13]. Selanjutnya pada penelitian lain, dilakukan pengelompokan guna menentukan calon mahasiswa yang harus mengikuti kuliah matrikulasi atau tidak. Hasil penelitiannya yakni pada klaster layak sebanyak 178 siswa, dan klaster tidak layak sebanyak 222 siswa [14]. Selain itu juga ada penelitian terkait penyeleksian beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) di SMA Negeri 2 Kupang menggunakan Fuzzy C-Means. Hasil dari  penelitiannya  yaitu  240 siswa pada klaster 1 dan 182 siswa pada klaster 2  [15]. Kemudian penelitian selanjutnya mengelompokan  Program Bantuan Siswa Miskin (BSM)  SDN Jabang 1, dalam penelitian ini diperoleh hasil yakni 10 siswa mendapatkan bantuan dan 10 siswa lainnya tidak [16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dijalankan melalui enam langkah. Langkah-langkah tersebut bisa dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahap Penelitan
Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini  dimulai  dari  pengidentifikasian  masalah,  mempeljari  literatur, mengumpulkan  data,  memproses  data  dengan  algoritma,  pengimplementasian,  menguji  validitas,  dan  akan  berakhir dengan tahap pembuatan kesimpulan. Berikut pembahasan terkait tahapan dalam penelitian ini.
a. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  permasalahan  yang  dimulai  dari  pengenalan  masalah  hingga  mengetahui permasalahan apa yang terjadi agar menemukan solusi yang terbaik.
b. Mempelajari Literatur
Mempelajari literatur adalah tinjauan terhadap literatur yang telah ada mengenai topik terkait studi yang tengah dilaksanakan  [17].  Tujuan  dari  mempelajari  literatur  yaitu  untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  apa  yang  telah diketahui tentang topik tersebut, serta untuk menentukan arah penelitian selanjutnya [18]. Adapun tahapan memepelajari literatur pada penelitian ini meliputi proses mengumpulkan informasi yang relavan dari berbagai sumber seperti jurnal, website, buku dan sumber lainnya.
c. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data ialah proses pengumpulan informasi yang diperlukan guna membantu menjawab pertanyaan penelitian  ini  [19].  Informasi  pada  penelitian  ini  didapatkan  dari  proses  interaksi  dengan  perwakilan  Humas  Bank Indonesia  yang  bertanggung  jawab  dalam  pengelolaan  penerimaan  beasiswa  Bank  Indonesia.  Data  yang  terkumpul mencakup informasi mengenai penerima beasiswa pada tahun 2020, 2021, dan 2022, termasuk identitas, program studi, indeks prestasi, serta semester yang dijalani.
d. Memproses data ke Algoritma Fuzzy C-Means
Perhitungan  pada  penelitian  kali  ini  dikerjakan  dengan  Algoritma Fuzzy  C-Means .  Skema  Algoritma  ini ditampillkan pada Gambar 2.
Agung Surya Maulana, Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
Gambar 2. Flowchart Algoritma Fuzzy C-Means
Metode Fuzzy C- Means menggunakan algoritma seperti di bawah ini [12]: a. Masukkan data, 𝑋 ,ini adalah matriks dengan dimensi 𝑛 × 𝑚 ( 𝑛 adalah jumlah data sampel, dan 𝑚 adalah atribut yang dimiliki tiap data). 𝑋𝑖𝑗 yakni data ke- 𝑖 ( 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛 ), dan atribut yang ke- 𝑗 ( 𝑗 = 1,2, ⋯ , 𝑚 ). b. Tetapkan: 1. Banyaknya klaster = 𝑐 2. Pangkat = 𝑤 3. Iterasi maksimal = MaxIter 4. Eror paling kecil diharapkan = 𝜉 5. Fungsi objektif pertama = 𝑃 0 = 0 6. Iterasi pertama = 𝑡 = 1
c. Hasilkan  angka  acak 𝜇𝑖𝑘 , 𝑖 =  1,2, ⋯ , 𝑛 ; 𝑘 =  1,2, ⋯ , 𝑐 ;  sebagai  unsur-unsur  matriks  partisi  awal 𝑈 .  Lakukan perhitungan jumlah tiap kolom dengan memakai persamaan 1:
𝑄 𝑖 = ∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 (1)
Hitung :
𝜇 𝑖𝑘 = 𝜇 𝑖𝑘 𝑄 𝑖 (2)
d. Tentukan pusat klaster ke- 𝑘 , 𝑉𝑘𝑗 dalam hal ini 𝑘 = 1,2, ⋯ , 𝑐 kemudian 𝑗 = 1,2, ⋯ , 𝑚
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 . 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖−1 (3)
e. Tentukan fungsi objektif iterasi yang ke- 𝑡 , 𝑃 t
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ ([∑(𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (4)
f. Tentukan perubahan matriks partisi
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (5)
Agung Surya Maulana, Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
Dalam hal ini : 𝑖 = 1, 2, ⋯ , 𝑛 kemudian 𝑘 = 1, 2, ⋯ , c g. Periksa keadaan berhenti 1. Jika keadaan: (| 𝑃𝑡 – 𝑃𝑡 − 1| < 𝜉 ) atau ( 𝑡 > Maxlter) kondisi berhenti; 2. Jika belum : 𝑡 = 𝑡 + 1, lakukan kembali dari tahap d.
e. Implementasi dan Hasil
Implementasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  bantuan tools  RapidMiner untuk  mendapatkan  hasil  yang  di inginkan. Data yang tersedia di import ke RapidMiner untuk memprosesnya.
f. Menguji Validitas
Di dalam tools RapidMiner dilakukan pengujian dengan metode Davies Bouldien Index (DBI). DBI adalah metode penilaian  kualifikasi  dari  sebuah cluster .  Teknik  ini  memperkirakan  efektivitas  suatu  klaster  data  dengan  menghitung perbandingan jarak di antara klaster dengan klaster yang lainnya [20].
g. Kesimpulan
Hasil penelitian ini disimpulkan dengan menggunakan Algoritna Fuzzy C- Means . Sebanyak 15 kali pengerjaan data dengan menggunakan algoritma Fuzzy C- Means dilakukan dalam penelitian ini. Proses pengolahan data dilakukan untuk setiap tahun pada lima perguruan tinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  penerima  beasiswa  Bank  indonesia  tahun  2020,  2021  dan  2022.  Penelitian  ini dikhususkan  pada  mahasiswa  Sastra  1  (S1)  di  5 Universitas.  Dari  5  Universitas  tersebut,  data  akan  di  olah  per tahun sehingga akan melakukan 15 kali pengolahan. Data yang didapatkan oleh peneliti yaitu Nama, Program Studi, IPK dan Semester. Setelah dilakukan penghapusan dan penyaringan, didapatkan dataset yang lebih terperinci dari setiap perguruan tinggi. Dataset yang akan diimpor ke dalam RapidMiner merupakan dataset yang dibuat menggunakan Microsoft Excel . Data Universitas Riau selama 3 tahun ditampilkan dalam tabel 1, 2 dan 3.
Tabel 1. Penerima Beasiswa UNRI Tahun 2020 NO NAMA PROGRAM STUDI SEMESTER IPK 1 Bob Marta Hub.Internasional 5 3,89 2 Rud Clara Cintia Simanjuntak Hub.Internasional 7 3,46 3 Agung Prayoga Ilmu Hukum 7 3,85 … … … … … … … … … … 74 Siti Nuraisah Teknologi Industri Pertanian 5 3,33 75 Fathiyyah Alda Nabilah Manajemen 5 3,82 Tabel 2. Penerima Beasiswa UNRI Tahun 2021 NO NAMA PROGRAM STUDI SEMESTER IPK 1 Abdan Sakur Teknik Pertanian 7 3,17 2 Ade Indriana Isra Manajemen 7 3,61 3 Agus Santoso. S Manajemen 7 3,7 … … … … … … … … … … 102 Yola Zulmi Matematika 7 3,06 103 Zira Meilina Shahara Ilmu Pemerintahan 7 3,69 Tabel 3. Penerima Beasiswa UNRI Tahun 2022 NO NAMA PROGRAM STUDI SEMESTER IPK 1 Adinda Nadin Ilmu Administrasi Publik 5 3,75 2 Afni Renasti Sosiologi 7 3,77 3 Afrian Hidayat Hubungan Internasional 5 3,61 … … … … … … … … … … 74 Winda Safitri Ekonomi Pembangunan 5 3,73 75 Yessy Anggina Lubis Ekonomi Pembangunan 5 3,7
Untuk empat universitas lainnya yakni Universtas Islam Negeri Sultan Syarief Kasim Riau,Universitas Lancang Kuning,Universitas Muhammadiyah Riau, dan Sekolah Tinggi Teknologi Dumai juga memiliki atribut yang sama. Untuk total penerima beasiswa tiap Universitas dalam 3 tahun ditunjukkan dalam tabel 4.
Agung Surya Maulana, Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
Tabel 4. Data Jumlah Penerima Beasiswa
Universitas Tahun    Jumlah Penerima Sekolah Tinggi Teknologi Dumai 2020 50 2021 39 2022 36 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 2020 50 2021 70 2022 50 Universitas Riau 2020 75 2021 103 2022 75 Universitas Lancang Kuning 2020 38 2021 70 2022 50 Universitas Muhammadiyah Riau 2020 50 2021 60 2022 29

## 3.2 Pemodelan Data
Klasterisasi dilakukan mengunakan data Program Studi, Semester, dan IPK. Untuk mempermudah penelitian agar bisa melihat pola karakteristik dari tiap universitas per tahunnya, data Program  Studi dan IPK akan  dikatagorikan  menjadi beberapa bagian. Proses pengategorian untuk IPK adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Kategori IPK IPK Kategori <=3.5 1 >3.5 2
Untuk  parameter  program  studi  dilakukan  pemodelan  data  dengan  mengubahnya  menjadi  angka.  Setiap Universitas memiliki program studi masing-masing dan setiap tahunnya total program studi dari penerima beasiswa bisa bertambah  dan  berkurang.  Sehingga  pemodelan  dilakukan  pada  setiap  universitas  di  setiap  tahunnya.  Pemodelan parameter program studi pada Universitas Riau tahun 2020 ditunjukkan  dalam tabel 6.
Tabel 6. Program Studi Universitas Riau tahun 2020 Program Studi Ket Hubungan Internasional 1 Ilmu Hukum 2 Manajemen 3 … … … … Agrobisnis Perikanan 14 Administrasi Bisnis 15
Untuk Universitas Riau tahun 2021 dilakukan pemodelan data program studi sebanyak 17, tahun 2022 sebanyak 20. Untuk Universitas Islam Negeri (UIN) Sultan Syarif Kasim Riau 2020 dan 2022 dilakukan pemodelan data program studi sebanyak 11, tahun 2021 sebanyak  16. Untuk Universitas Lancang Kuning tahun 2020 dilakukan pemodelan data program  studi sebanyak 9, tahun 2021 sebanyak  7, tahun 2022 sebanyak  8. Untuk Universitas Muhammadiyah Riau tahun  2020  dilakukan  pemodelan  data  program  studi  sebanyak  10,  tahun  2021  sebanyak    9, tahun 2022  sebanyak    8. Kemudian  terakhir  untuk  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Dumai  tahun  2020,  2021,  dan  2022  dilakukan  pemodelan  data program studi sebanyak 3.

## 3.3 Pengolahan Data
Data  yang  diperoleh,  kemudian  diproses  dengan  menggunakan  algoritma Fuzzy  C-  Means .  Di  bawah  ini  tahapan pemrosesan data dengan algoritma Fuzzy C-Means . Dalam pemrosesan berikut ini, digunakan data Universitas Riau pada tahun 2021.
a. Tentukan : 1. Jumlah cluster =3 2. Maksimum iterasi =50 3. Error terkecil = 0,0001
4. Fungsi objektif awal =0 5. Iterasi pertama = 1
Agung Surya Maulana, Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
b. Hasilkan angka acak sehingga membentuk matriks partisi awal U.
Tabel 7. Matriks Partisi Awal
Data ke- k1 k2 k3 1 0,3 0,5 0,2 2 0,2 0,3 0,5 3 0,2 0,2 0,6 … … … .. … … … … 102 0,3 0,2 0,5 103 0,2 0,1 0,7
c. Menghitung pusat cluster
Dengan menggunakan persamaan 3, didapatkan titik pusat dari klaster yang terbentuk pada iterasi pertama. Titik pusat klaster pada putaran pertama terlihat di tabel 8.
Tabel 8. Pusat Cluster Iterasi 1 Cluster 1 6,04143763  1,530232558 1,909090909 2 5,77574967 1,4589309 1,814863103 3 6,54046639  1,477366255 1,856652949
d. Menghitung fungsi objektif pada iterasi pertama.
Menghitung  fungsi  objektif  untuk  iterasi  yang  pertama  dilakukan  dengan  memakai  persamaan  4.  Hasil  yang diperoleh adalah 712,3498389. Nilai ini selanjutnya dipakai dalam memastikan iterasi dihentikan atau dilanjutkan.
e. Menghitung transformasi matriks partisi
Perubahan atau transformasi matriks partisi U dihitung memakai persamaan 5, dan menghasilkan nilai yang tertera pada tabel 9.
Tabel 9. Perubahan Matriks Partisi U Data ke- u1 u2 u3 1 0,32 0,29 0,39 2 0,32 0,28 0,40 3 0,32 0,28 0,40 … … … … … … … … 102 0,31 0,30 0,39 103 0,34 0,38 0,28
f. Cek kondisi berhenti Jika memenuhi persyaratan maka berhenti.
Karena | 𝑃 1 − 𝑃 0 | = |712,3498389 − 0| = 712,3498389> nilai error), dan iterasi =1< MaxIter(50), proses disambung ke iterasi 2 (t=2). Pengulangan dilanjutkan sampai nilai |Pt - Pt-1| < є, atau t > MaxIter . Dengan memanfaatkan perangkat lunak RapidMiner , hasil perhitungan yang diperoleh adalah titik pusat klaster, derajat keanggotaan atau matriks U, dan nilai Fungsi Objektif.

## 3.4 Implementasi Dan Hasil
Setelah dilakukan proses pengolahan data, selanjutnya dilakukan pengimplementasian data kedalam sebuah tools untuk melihat bagaiana pola karakteristik dari penerima beasiswa Bank Indonesia dari 5 Universitas setiap tahunnya. Tools yang digunakan  adalah RapidMiner .  Untuk  menentukan  jumlah  cluster  terbaik,  maka  peneliti melihat  nilai Davies  Bouldin Index dari tiap jumlah klasternya terlebih dahulu. Berikut merupakan data jumlah klaster terbaik dengan metode Davies Bouldin Index pada RapidMiner di tiap universitas dan tiap tahun.
Tabel 10. Jumlah Cluster Terbaik tiap Universitas dan tiap Tahun
Universitas Tahun  Nilai DBI  Jumlah Cluster Terbaik Sekolah Tinggi Teknologi Dumai 2020 0.311 5 2021 0.161 5 2022 0.186 5 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 2020 0.294 5 2021 0.199 5 2022 0.238 5 Universitas Riau 2020 0.231 3 2021 0.235 3
Agung Surya Maulana, Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
2022 0.173 3 Universitas Lancang Kuning 2020 0.172 3 2021 0.237 3 2022 0.226 3 Universitas Muhammadiyah Riau 2020 0.172 3 2021 0.178 5 2022 0.169 5
Pada tabel 10 dapat dilihat perbedaan jumlah cluster dari beberapa universitas. Hal tersebut dipengaruhi oleh nilai Davies Bouldien Index (DBI). Semakin kecil nilai DBI nyam aka akan semakin baik. Sehingga jumlah cluster yang dipilih yakni jumlah cluster dengan nilai DBI paling kecil. Selanjutnya untuk melihat hasil clustering setiap tahunnya ditunjukkan dalam tabel 11.
Tabel 11. Hasil Clustering Universitas Tahun Cluster Model Penjelasan Universitas Riau 2020 Hasil cluster menunjukan bahwa penerima beasiswa Universitas  Riau  2020  didominasi  oleh  cluster  1 dengan  40  anggota.  Pada  cluster  1,  17  mahasiswa berasal  dari  Prodi  Ilmu  Hukum,  13  mahasiswa  dari Prodi  Manajemen,  8  mahasiswa  Hubungan Internasional, dan 2 mahasiswa Pendidikan Ekonomi. Kemudian  29  mahasiswa  semester  7  dan  11 mahasiswa semester 5. Serta 35 mahasiswa memiliki IPK diatas 3.5. 2021 Hasil cluster menunjukkan bahwa penerima beasiswa Universitas  Riau  2021  didominasi  oleh  cluster  2 dengan  57  anggota.  Melihat  nilai  DBI,  cluster terbaiknya  ialah  cluster  1  dengan  28  anggota.  Pada cluster 1, 14 mahasiswa berasal dari Prodi Hubungan Internasional, 6 mahasiswa dari Prodi Matematika, 3 mahasiswa  dari  Prodi  Administrasi  Publik,  3 mahasiswa dari Ilmu Hukum, dan 2 mahasiswa dari Prodi Administrasi Bisnis. Kemudian 20 mahasiswa semester  5  dan  8  mahasiswa  semester  7.  Serta  23 mahasiswa  mempunyai  Indeks  Prestasi  Kumlatif (IPK) di atas 3.5 dan 5 mahasiswa mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) di bawah 3.5. 2022 Hasil cluster menunjukan bahwa penerima beasiswa Universitas  Riau  2022  didominasi  oleh  cluster  1 dengan  43  anggota.  Melihat  nilai  DBI,  cluster terbaiknya ialah cluster 2 dengan 14 Anggota. Pada cluster  2,  5  mahasiswa  berasal  dari  Prodi  Ekonomi Pembangunan,  4  mahasiswa  dari  Prodi  Teknik Informatika,  2  mahasiswa  berasal  dari  Teknologi Hasil  Pertanian,  1  mahasiswa  berasal  dari  Prodi Agroteknologi,  1  mahasiswa  berasal  dari  Prodi Pendidikan Matematika dan 1 mahasiswa berasal dari Prodi  Hukum  Pidana.  Kemudian  5  mahasiswa  dari semester 5 dan 9 mahasiswa dari semester 7. Serta 14 mahasiswa  mempunyai  Indeks  Prestasi  Kumlatif (IPK) diatas 3.5. Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 2020 Hasil  cluster  menunjukkan  bahwa  beasiswa  UIN Suska Riau 2020 didominasi oleh cluster 2 dengan 12 anggota. Pada cluster 2, 7 mahasiswa dari Prodi Ilmu Komunikasi,  3  mahasiswa  dari  Prodi  Peternakan,  2 mahasiswa  dari  Prodi Agroteknologi.  Kemudian  12 mahasiswa  dari  semester  5,  Serta  11  mahasiswa mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) diatas 3.5 dan  1  mahasiswa  mempunyai  Indeks  Prestasi Kumlatif (IPK) dibawah 3.5.
Agung Surya Maulana, Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
2021 Hasil cluster menujukan bahwa beasiswa UIN Suska
Riau  2021  didominasi  oleh  cluster  1  dengan  22 anggota.  Pada  cluster  1,  16  mahasiswa  dari  Prodi Ekonomi Syariah, 4 mahasiswa dari Prodi Peternakan dan  2  mahasiswa  dari  Prodi  Administrasi  Negara. Kemudian  22  mahasiswa  dari  semester  7,  Serta  19 mahasiswa  mempunyai  Indeks  Prestasi  Kumlatif (IPK)  diatas 3.5 dan 3 mahasiswa mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) dibawah 3.5. 2022 Hasil cluster menunjukan bahwa beasiswa UIN Suska Riau  2022  didominasi  oleh  cluster  2  dengan  17 anggota.  Pada  cluster  2,  7  mahasiswa  dari  Prodi Agroteknologi, Kemudian 7 mahasiswa dari semester 7,  Serta  6  mahasiswa  mempunyai  Indeks  Prestasi Kumlatif  (IPK)    diatas  3.5  dan  1  mahasiswa mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) dibawah 3.5. Universitas Lancang Kuning 2020 Hasil  cluster  menunjukan  bahwa  beasiswa Universitas  Lancang  Kuning  2020  didominasi  oleh cluster  2  dengan  19  anggota.  Melihat  nilai  DBI, cluster terbaik ialah cluster 0 dengan 9 anggota, Pada cluster 0, 7 mahasiswa berasal dari Prodi Manajemen dan  2  mahasiswa  berasal  dari  Prodi  Akuntansi. Kemudian  9  mahasiswa  dari  semester  5,  Serta  6 mahasiswa  mempunyai  Indeks  Prestasi  Kumlatif (IPK) diatas 3.5 dan 3 mahasiswa mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) dibawah 3.5. 2021 Hasil  cluster  menunjukan  bahwa  beasiswa Universitas  Lancang  Kuning  2021  didominasi  oleh cluster  2  dengan  20  anggota.  Pada  cluster  2,  17 mahasiswa  berasal  dari  Prodi  Manajemen,  2 mahasiswa  berasal  dari  Prodi  Ilmu  Hukum  dan  1 mahasiswa berasal dari Prodi Akutansi. Kemudian 20 mahasiswa  dari  semester  20,  Serta  11  mahasiswa mempunyai  Indeks  Prestasi  Kumlatif (IPK)    di  atas 3.5  dan  9  mahsiswa  mempunyai  Indeks  Prestasi Kumlatif (IPK) di bawah 3.5. 2022 Hasil  cluster  menunjukan  bahwa  beasiswa Universitas  Lancang  Kuning  2022  didominasi  oleh cluster  2  dengan  24  anggota.  Dengan  melihat  nilai
DBI,  cluster  terbaik  ialah  cluster  1  dengan  14 anggota,  Pada  cluster  1,  7  mahasiswa  berasal  dari Prodi  Ilmu  Hukum,  5  mahasiswa  berasal  dari Program  studi  Ilmu  Administrasi  Negara  serta  2 mahasiswa berasal dari Prodi Manjemen. Kemudian 1 mahasiswa dari semester 5 dan 13 mahasiswa dari semester  7,  Serta  12 mahasiswa  mempunyai  Indeks Prestasi Kumlatif (IPK)  diatas 3.5 dan 2 mahasiswa mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) dibawah 3.5. Universitas Muhammadiyah Riau 2020 Hasil  cluster  menunjukan  bahwa  beasiswa
Universitas  Muhammadiyah  Riau  2020  didominasi oleh cluster 2 dengan 23 anggota. Melihat nilai DBI, cluster terbaik ialah cluster 0 dengan 6 anggota. Pada cluster 0, 5 mahasiswa dari Prodi Pendidikan Bahasa Inggris dan 1 mahasiswa dari Prodi Pendidikan IPA. Kemudian  6  mahasiswa  dari  semester  5.  Serta  6 mahasiswa  mempunyai  Indeks  Prestasi  Kumlatif (IPK) diatas 3.5.
Agung Surya Maulana, Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
2021 Hasil cluster dari beasiswa Universitas
Muhammadiyah  Riau  2021  didominasi  oleh  oleh cluster  2  dengan  23  anggota.  Melihat  nilai  DBI, cluster terbaik ialah cluster 0 dengan 6 anggota. Pada cluster  0,  4  mahasiswa  berasal  dari  Prodi  Ilmu Komunikasi  dan  2  mahasiswa  berasal  dari  Prodi Perbankan  Syariah.  Kemudian  6  mahasiswa  dari semester 5 dan mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) diatas 3.5. 2022 Hasil cluster dari beasiswa Universitas
Muhammadiyah  Riau  2022  didominasi  oleh  oleh cluster 1 dengan 9 anggota. Melihat nilai DBI, cluster terbaik ialah cluster 4 dengan 4 anggota. Pada cluster 4, 3 mahasiswa dari Prodi Akuntansi dan 1 mahasiswa dari  Sistem  Informasi.  Kemudian  4  mahasiswa  dari semester 5 dan mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) diatas3.5. Sekolah Tinggi Teknologi Dumai 2020 Hasil  cluster  menunjukan  bahwa  beasiswa  Sekolah Tinggi  Teknologi  Dumai  2020  memiliki  2  cluster terbaik pada cluster 0 dengan anggota 12 dan cluster 2  dengan  anggota  7,  Pada  cluster  0,  12  mahasiswa berasal dari Prodi Teknik Informatika, semester 5 dan memiliki IPK diatas 3.5. Kemudian pada cluster 2, 7 mahasiswa  berasal  dari  Prodi  Teknik  Informatika dengan  semester  5  dan  mempunyai  Indeks  Prestasi Kumlatif (IPK) dibawah 3.5. 2021 Hasil cluster menunjukkan bahwa beasiswa Sekolah Tinggi  Teknologi  Dumai  2021  didominasi  oleh cluster  0  dengan  13  anggota.  Pada  cluster  0,  13 mahasiswa  berasal  dari  Prodi  Teknik  Informatika. Kemudian  13  mahasiswa  dari  semester  7  dan mempunyai  Indeks  Prestasi  Kumlatif  (IPK)  diatas 3.5. 2022 Hasil cluster dari beasiswa Sekolah Tinggi Teknologi Dumai  2022  memiliki  2  cluster terbaik  berdasarkan nilai  DBI nya yaitu cluster 3 dengan 6  anggota dan cluster  4  dengan  6  anggota.  Pada  cluster  3,  6 mahasiswa berasal dari Prodi Teknik Informatika dan pada cluster 4, 6 mahasiswa berasal dari Prodi Teknik Informatika. Kemudian pada cluster 3, 6 mahasiswa dari semester 5 dan 5 mahasiswa mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) diatas 3.5 dan 1 mahasiswa mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) dibawah 3.5. Serta pada cluster 4, 6 mahasiswa dari semester 5 dan  6  mahasiswa  mempunyai  Indeks  Prestasi Kumlatif (IPK) diatas 3.5.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  penelitian  berhasil  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwasanya  Algoritma Fuzzy  C-Means clustering  dapat digunakan untuk melihat pola karakteristik dari penerima beasiswa Bank Indonesia Provinsi Riau di 5 Universitas pada tahun 2020, 2021 dan 2022. Setelah dilakukan 15 kali pengolahan dengan bantuan tools RapidMiner , didapatkan jumlah cluster yang beragam, ada yang jumlah cluster nya 5 dan ada yang 3. Hal tersebut dipengaruhi oleh nilai Davies Bouldien Index (DBI) setiap cluster nya. Semakin kecil nilai DBI nya maka semakin baik cluster tersebut. Dari Hasil penngolahan setiap Universitas Per-tahunnya diperoleh hasil yakni Pada Universitas Riau pola yang terbentuk pada Universitas Riau yakni Mahasiswa Fakultas Ilmu Sosial dan Politik dengan Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) di atas 3,5.  Pada Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, pola yang terbentuk ialah Mahasiswa yang mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK)    di  atas  3,5.    Pada  Universitas  Lancang  Kuning  pola  yang  terbentuk  ialah  Mahasiswa  yang  mempunyai  Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) di atas 3,5. Pada Universitas Muhammadiyah Riau pola yang terbentuk ialah Mahasiswa yang mempunyai Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) di atas 3,5.  Pada Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, pola yang terbentuk ialah
Agung Surya Maulana, Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia
Mahasiswa Teknik informatika dengan Indeks Prestasi Kumlatif (IPK) di atas 3,5. Dari penelitian ini, diketahui bahwa penerima beasiswa Bank Indonesia tahun 2020, 2021 dan 2022 dari setiap universitas didominasi oleh mahasiswa dengan Indeks Prestasi Kumlatif (IPK)  yang besar dari 3,5.

## REFERENCES
[1] M. A. Muslim, B. Prasetiyo, Mirqotussa’adah, E. L. H. Mawarni, A. J. Herowati, and A. Nurzahputra, Data Mining Algoritma C4.5 (Disertai contoh kasus dan penerapannya dengan program komputer), Cetakan Pe. Semarang, 2019.
[2] N. A. Manihuruk, M. Zarlis, E. Irawan, and H. S. Tambunan, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Calon Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, pp. 29–34, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2575.
[3] A. Aziz, A. Siregar, and C. Zonyfar, “Penerapan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Kabupaten Kota  Berdasarkan  Produksi  Padi  di  Provinsi  Jawa  Barat,”  …  Student  J.  …,  vol.  III,  pp.  1–8,  2022,  [Online].  Available: https://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/view/411
[4] A. E. Rahayu, K. Hikmah, N. Yustia, and A. C. Fauzan, “Penerapan K-Means Clustering Untuk Penentuan Klasterisasi Beasiswa Bidikmisi Mahasiswa,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 82–86, 2019, doi: 10.28926/ilkomnika.v1i2.23.
[5] P. Putriani and A. Mardiana, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bank Indonesia Studi Kasus Universitas Majalengka,” INFOTECH J., vol. 8, no. 1, pp. 13–21, 2022, doi: 10.31949/infotech.v8i1.1664.
[6] S.  A.  Rahmah  and  J. Antares,  “Klasterisasi  Seleksi  Mahasiswa  Calon  Penerima  Beasiswa Yayasan  Menggunakan K-Means Clustering,” I N F O R M a T I K a, vol. 13, no. 2, p. 25, 2022, doi: 10.36723/juri.v13i2.282.
[7] A. Salam, D. Adiatma, and J. Zeniarja, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa PPA di UDINUS,” JOINS (Journal Inf. Syst., vol. 5, no. 1, pp. 62–68, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3350.
[8] D.  P.  Indini,  S.  R.  Siburian,  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Algoritma  DBSCAN  untuk  Clustering  Seleksi  Penentuan Mahasiswa yang Berhak Menerima Beasiswa Yayasan,” Pros. Semin. Nas. Sos. Humaniora, dan Teknol., pp. 325–331, 2022.
[9] S. Sidjara and A. P. Aryati, “Pengelompokan Jenis Penerimaan Pajak di Kota Makassar Menggunakan Fuzzy Clustering,” vol. 10, no. 1, pp. 98–102, 2022.
[10]  Muhammad Abor; Pitrawati, “Penentuan Penerima Beasiswa Dengan Algoritma Fuzzy C-Means,” J. Inf. dan Komput., vol. 7, pp. 31–36, 2019.
[11]  W. Sanusi, A. Zaky, and B. N. Afni, “Analisis Fuzzy C-Means dan Penerapannya Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Faktor-faktor Penyebab Gizi Buruk,” J. Math. Comput. Stat., vol. 2, no. 1, p. 47, 2020, doi: 10.35580/jmathcos.v2i1.12458.
[12]  D. L. Rahakbauw, V. Y. I. Ilwaru, and M. H. Hahury, “Implementasi Fuzzy C-Means Clustering Dalam Penentuan Beasiswa,” J. Ilmu Mat. dan Terap., vol. 11, pp. 1–12, 2017.
[13]  A. N. Anwar, “IMPLEMENTASI FUZZY C-MEAN ( FCM ),” vol. VI, no. 01, 2023.
[14]  S.  Mujilahwati  and  R.  Wardhani,  “Implementasi  Fuzzy  C-Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai  Masuk Perguruan Tinggi,” Joutica, vol. 6, no. 1, p. 448, 2021, doi: 10.30736/jti.v6i1.582.
[15]  M.  Thiaralivta,  G.  Kadja,  N.  Dessy,  B.  S.  Djahi,  and  M.  D.  A.  N.  Metode,  “PENERAPAN  METODE  FUZZY  C-MEANS DALAM  PENENTUAN  PENERIMA  BEASISWA  PROGRAM  INDONESIA  PINTAR  (  PIP  )  (  STUDI  KASUS :  SMA NEGERI 2 KUPANG ),” vol. 11, no. 1, 2023, doi: 10.35508/jicon.v11i1.9846.
[16]  S. Wahyudi, R. H. Irawan, and ..., “Fuzzy K-Means Dalam Prediksi Bantuan Sekolah SDN Jabang 1,” Pros. SEMNAS …, pp. 255–260, 2021, [Online]. Available:
https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/1138%0Ahttps://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/a rticle/download/1138/739
[17]  M. Muhardi, “Penentuan Penerima Beasiswa Dengan Algoritma Fuzzy C-Means,” J. Inf. dan Komput., vol. 7, no. 2, pp. 37–46, 2019, doi: 10.35959/jik.v7i2.148.
[18]  W.  Gunawan  and  B.  S.  P.  Diwiryo,  “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Clustering  Sistem  Crowdfunding pada  Sektor Industri Kreatif Berbasis Web,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 2, p. 193, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.38018.
[19]  A. K. Wijaya, “Implementasi data mining dengan algoritma fuzzy C - Means (studi kasus penjualan di UD Subur Baru),” Jur. Tek. Inform. FASILKOM UDINUS, pp. 1–8, 2014.
[20]  A.  F.  Muhammad,  “Klasterisasi  Proses  Seleksi  Pemain  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Study  Kasus :  Tim  Hockey Kabupaten  Kendal),”  Jur.  Tek.  Inform.  FIK  UDINUS,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–5,  2015,  [Online].  Available: http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/16498