## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 70−85 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3411
Penerapan Data Mining Dengan Mengimplementasikan Algoritma K- Means  Dalam Proses Clustering Untuk Pengelompokan Mahasiswa
Calon Penerima Beasiswa KIP

## Usanto S
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi, Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma, Jakarta, Indonesia Email: usanto.s@swadharma.ac.id
Email Penulis Korespondensi: usanto.s@swadharma.ac.id Submitted: 02/05/2023 ; Accepted: 28/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Penelitian  ini  berisi  tentang  pengelompokan  calon  mahasiswa  yang  akan  menerima  beasiswa  KIP.  Data  mining merupakan sebuah konsepsi atau rancangan yang dibuat dengan tujuan mencari suatu nilai tambah yang terdapat dalam database yang akan dapat mengidentifikasi suatu informasi pengetahuan yang berguna. Pada penelitian ini, diterapkan konsep data mining guna  untuk  membantu  pihak  kampus  dalam  memprediksi  mahasiswa  yang  akan  memperoleh  beasiswa    KIP  dengan mengimplementasikan      Algoritma  K-MeansClustering,  yang  dimana  algoritma  K-MeansClustering  ini  nantinya  dapat mengelompokkan  setiap  data  kedalam  cluster  sehingga  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama  akan  dikelompokkan dalam  sebuah  cluster  yang  sama  dan  sebaliknya  jika  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  maka  dikelompokkan kedalam sebuah cluster yang lain. Hasil dari penelitian ini terdapat 3 hasil cluster yang akan menjadi hasil akhir yaitu Data yang diterima  sebagai  penerima  beasiswa  sebanyak  52  data,  32  data  dikelompokkan  sebagai  data  penerima  yang  akan  direkom  ke tahap berikutnya. sedangkan sisa 16 data dikelompokkan sebagai data yang tidak diterima.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma K-MeansClustering; Beasiswa KIP
Abstract− This  research  is  about  the  grouping  of  prospective  students  who  will  receive  KIP  scholarships.  Data  mining  is  a conception or design made with the aim of finding an added value contained in a database that will be able to identify a useful knowledge information. In this study, the concept of data mining was applied to assist campuses in predicting students who will get  KIP  scholarships  by  implementing  the  K-MeansClustering  Algorithm,  where  the  K-MeansClustering  algorithm  can  later group each data into clusters so that data that has the same characteristics will be grouped in the same cluster and vice versa if the data has different characteristics then it is grouped into another cluster. The results of this study are 3 cluster results which will be the final result, namely data received as scholarship recipients as many as 52 data, 32 data are grouped as recipient data which will be recommended to the next stage. while the remaining 16 data are grouped as data that is not accepted.
Keywords: Data Mining; K-Means Clustering Algorithm; KIP Scholarship

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  KIP  merupakan  suatu  program  pemerintahan  yang  ditujukan  untuk  mahasiswa  dari  seluruh  Indonesia, program beasiswa KIP tertuju bagi mahasiswa yang memiliki keterbatasan dalam hal ekonomi dan memiliki prestasi secara akademik. Proses penentuan keputusan penerima beasiswa KIP bagi calon mahasiswa berdasarkan 3 kriteria yaitu dilihat dari Penghasilan Orang Tua, nilai akhir sekolah, Jumlah Tanggungan Keluarga. Program beasiswa KIP dilakukan  oleh  negara  yang  bersifat  formal  yang  diberikan  pada  kampus  negri  maupun  swasta.  Masing-masing pihak kampus harus bisa memonitor semua calon mahasiswa agar memperoleh program beasiswa yang akan di beri kepada calon mahasiswa yang mimiliki nilai-nilai akademik yang bagus dan baik serta yang orangtua nya memiliki penghasilan yang dibawah rata-rata[1][2][3].
Berdasarkan pendaftar beasiswa yang cukup banyak, contohnya pendaftar yang ingin mendapatkan beasiswa KIP  sebanyak  100  orang,  sehingga  menimbulkan  para  pengambil  keputusan  kesulitan  dalam  penentuan  penerima beasiswa  KIP  secara  tepat  dan  sesuai.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan  sistem  yang  mampu  memprediksi  penerima beasiswa,  yang  nantinya  sistem  tersebut  mampu  mengurangi  tingkat  kesalahan  dalam  pengelompokan  data  siapa yang akan menerima beasiswa. Sistem yang akan digunakan ialah sistem data mining.
Data  Mining merupakan  bagian  dari  proses  KDD  ( Knowledge  Discovery  in  Database) yang  terdiri  dari beberapa  langkah  yaitu  pemilihan  data,  pengolahan,  transformasi, Data  Mining, Evaluasi  hasil.  Penggunaan  data mining  pada  penelitianini  berfungsi  dalam  menentukan  kelompok  dari  nilai  akademik  akademik  peserta  didik beserta gaji orangtuanya[4][5].
Dalam penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Rizki Muliono dan Zulfikar Sembiring pada tahun 2019, fokus mereka adalah menginvestigasi permasalahan terkait pemberian tunjangan kepada dosen yang telah menyusun dokumen pengajar seperti Silabus, Kontrak Kuliah,  RPS, dan RPP. Evaluasi  dilakukan oleh LP2MP menggunakan algoritma  clustering  K-Means,  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan  kesamaan  nilai karakteristik agar proses pengelompokkan menjadi lebih efektif. Dari hasil penelitian tersebut, ditemukan perbedaan tingkat akurasi sebesar 53,33%[6].
Pada  tahun  2022,  Ayu  Pangestu  dan Taufik  Ridwan  melakukan  penelitian  dengan  tujuan  mengelompokkan penggunaan  air  berdasarkan  volume  penggunaan  dalam  kubikasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan informasi  tentang  kelompok  pengguna  air  berdasarkan  data  penjualan  air  di  PAM  Kerta  Raharja.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma K-Means.  Data  yang  telah  diproses  menggunakan  aplikasi  Weka

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
akan  dikelompokkan  menjadi  tiga  kategori,  yaitu  hemat,  sedang,  dan  boros.  Dari  hasil  perhitungan  menggunakan algoritma  K-Means,  diperoleh  nilai  centroid  0  sebesar  (46,6),  centroid  1  sebesar  (13,6),  dan  centroid  2  sebesar (25,4). Kelompok cluster 0 terdiri dari 9 orang dan merupakan kelompok pelanggan yang termasuk dalam kategori boros. Kelompok cluster 1 adalah kelompok pelanggan dengan penggunaan air sedang, sedangkan kelompok cluster 2 merupakan kelompok pelanggan yang hemat[7].
Selain  itu,  Abu  Salam  dkk.  dalam  penelitian  berjudul  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada  Rekomendasi Klaster  Penerima  Beasiswa  PPA  UDINUS”  menyatakan  bahwa  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  meningkatkan penelitian  yang  dilakukan,  dapat  dibuat  sistem  aplikasi  untuk  menerapkan  PPA  penerimaan  beasiswa  dengan menggunakan  algoritma  K-Means.  Penelitian  ini  hanya  berfokus  pada  metode  clustering  dengan  menggunakan algoritma K-Mean [8].
Studi  berikutnya  yang  dilakukan  oleh  Hendro  Priyatman,  dkk  pada  tahun  2019,  menggunakan  algoritma clustering  yang sama dengan penelitian ini, yaitu algoritma K-means. Selain pengelompokkan berbasis cluster, K- means  juga  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  cluster,  di  mana  hasil  clustering  dapat  digunakan  untuk memprediksi objek di masa depan. Dalam penelitian tersebut, para peneliti memprediksi waktu kelulusan di sebuah perguruan  tinggi.  Proses  iterasinya  dilakukan  dengan  cepat,  hanya  melalui  dua  iterasi,  dan  hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  mampu  menampilkan  informasi  mengenai  kelulusan.  Namun,  waktu  kelulusan tidak dapat ditentukan secara pasti karena hal tersebut tergantung pada keputusan masing-masing mahasiswa[9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Defenisi  dari  Data  Mining  merupakan  teknik  yang  dilakukan  untuk  menemukan  suatu  yang  bermakna  oleh  suatu model  dengan  cara  memilih  data  yang  berukuran  besar.  Teknik  Data  Mining  biasanya  menggunakan  metode Matematika,  Statistika  maupun  memanfaatkan  teknologi  artivicial  intelligence.  Didalam  Data  Mining  terdapat tahapan-tahapan  untuk  prosesnya  yang  diawali  dengan  menyeleksi  data  melalui  data  sumber  k  data  target, selanjutnya  tahap  processing  untuk  memperbaiki    suatu  kualitas  data,  perubahan  data,  data  mining  dan  tahapan interpretasi serta evaluasi yang menghasilkan suatu output seperti pengetahuan yang baru [10][11][12][13].

## 2.2 Clustering
Pengelompokan  atau  disebut  dalam  data  mining  itu  clustering  adalah  salah  satu  metode  dalam  data  mining  yang digunakan  untuk  mengkategorikan  data  ke  dalam  kelompok  atau  klaster  berdasarkan  karakteristik  atau  atribut tertentu.  Tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  pola  alami  atau  struktur  tersembunyi  dalam  data  tanpa menggunakan  kategori  atau  label  sebelumnya.  Proses  pengelompokan  melibatkan  penggunaan  algoritma  yang menganalisis  kesamaan  atau  perbedaan  antara  titik-titik  data.  Algoritma-algoritma  ini  berusaha  untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  klaster  sehingga  data  yang  berada  dalam  satu  klaster  memiliki  tingkat  kesamaan yang  tinggi,  sementara  data  antar  klaster  memiliki  perbedaan  yang  signifikan[14][15][16].  Beberapa  metode  yang umum  digunakan  dalam  pengelompokan  adalah  K-Means,  Fuzzy  Substractive,  K-Medoids,  CLARANS,  AHC, DBSCAN, dan metode lainnya[17][18][19][20].

## 2.3 Algoritma K-Means Clustering
Algoritma K-Means adalah salah satu  algoritma yang memiliki sifat unsupervised learning. Fungsi dari  Algoritma K-Means ialah pengelompokan data kedalam data cluster-cluster, yang dimana algoritma k-means dapat  menerima data  tanpa  adanya  label  kategori.  Selain  dari  bersifat Unsupervised  Learning ,  Algoritma K-means juga  termasuk dalam kategori metode non-hierarki. Algoritma K-Means memiliki langkah-langkah Proses perhitungan matematika [21][22][23]. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut[24][25]: a. Penentuan jumlah nilai K sebagai jumlah cluster-cluster yang akan dibentuk b. Memilih titik acak sebanyak nilai K
c. Menghitung  jarak  setiap  data  input  terhadap  masing-masing  Centroid  dengan  menggunakan  rumus  jarak Euclidean Distance sehingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid. Berikut  rumus persamaan euclidean Distance:
𝑑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗)√∑(𝑥𝑖 −  𝜇𝑗) 2
(1)
Dimana: 𝑥𝑖 ∶ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝜇𝑗 = 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑 pada 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 ke − j
d. Mengelompokkan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil)
e. Memperbaharui  nilai centroid .  nilai centroid baru  diperoleh  dari  rata-rata cluster yang  bersangkutan  dengan menggunakan rumus :
𝜇𝑗(𝑡 + 1) = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑥𝑗 𝑗𝜖𝑆𝑗 (2)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 70−85 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3411
Dimana ∶ 𝜇𝑗(𝑡 + 1) ∶ 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑  baru pada iterasi ke (t + 1) 𝑁 𝒔𝒋 ∶ banyak data pada 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑆 𝐽
f. Lakukan perulangan dari langkah 2 hingga 5, hingga anggota setia cluster tidak ada yang berubah.

## 2.4 Beasiswa KIP
Beasiswa KIP (Kartu Indonesia Pintar) adalah program beasiswa yang disediakan oleh pemerintah Indonesia untuk membantu  siswa  yang  berasal  dari  keluarga  kurang  mampu  agar  dapat  melanjutkan  pendidikan  mereka  hingga jenjang  SMA/SMK/sederajat.  Program  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akses  dan  mutu  pendidikan  bagi masyarakat  Indonesia  yang  kurang  mampu,  dengan  memberikan  bantuan  biaya  pendidikan,  uang  saku,  dan perlengkapan  sekolah  bagi  siswa  yang  terpilih.  Beasiswa  KIP  diberikan  secara  bertahap  selama  tiga  tahun  dan penerima  beasiswa  diharapkan  dapat  mempertahankan  prestasi  akademik  yang  baik.  Penerima  beasiswa  KIP  juga diwajibkan  untuk  mengikuti  program  bimbingan dan  pelatihan  yang  disediakan  oleh  pemerintah  untuk  membantu mereka mengembangkan kemampuan akademik dan non-akademik mereka[26][27].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  analisa,  penulis  memperoleh  100  data  mahasiswa  yang  direkomendasikan  sebagai  pendaftar  beasiswa KIP,  Yang  mana  100  data  tersebut  yang  nantinya  akan  digunakan  pada  penerapan  Algoritma  K-Means.  Pada pengolahan  data  dengan  menggunakan  algoritma K-Means memerlukan  data.  Data  Tersebut  terdiri  dapat  dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Pendaftar No. Nama Mahasiswa Nilai Akhir Sekolah Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orangtua 1 Alfiansyah 75 2.000.000 2 2 Rika Tersia 77 2.000.000 3 3 Aldi Pratama 77 2.000.000 3 4 Sandro Adi 75 2.000.000 3 5 Merry 75 2.000.000 3 6 Siti Aminah 85 2.000.000 3 7 Maysarah 77 2.000.000 2 8 Yuni Pratiwi 85 2.000.000 2 9 Reka Alfahri 77 2.000.000 2 10 Melysah 77 2.000.000 2 11 Meli Ratna 77 2.000.000 2 12 Riski Akbar 77 2.000.000 2 13 Khairu Azam 80 2.000.000 2 14 Fahri Tsawa 80 2.000.000 2 15 Hasmi Siska 80 2.000.000 1 16 Rapta Tanjung 90 2.000.000 1 17 Anirahayu 90 2.000.000 2 18 Yusuf 77 2.000.000 3 19 Kitti Adhea 85 2.000.000 2 20 Fanny Keysia 77 2.000.000 3 21 Fikri Ramadhan 75 2.000.000 1 22 Anesya 75 2.000.000 4 23 Fahrozi 75 2.000.000 5 24 Ayyub Ayyubi 77 2.000.000 4 25 Haris Pratama 77 2.000.000 3 26 Agnes Natasya 77 2.000.000 3 27 Melati Putri 77 2.000.000 3 28 Sindi Syahfitri 75 2.000.000 3 29 Amel 75 1.500.000 2 30 Restya Putri 75 1.500.000 6 31 Laila Ramadhan 75 1.500.000 3 32 Sinta Amelia 77 1.500.000 3 33 Junaidi 90 1.500.000 3 34 Maria 80 1.500.000 3 35 Weldyan Apros 80 1.500.000 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
36 Fenny Simarmata 90 1.500.000 1 37 Verinda Ferry 90 1.500.000 2 38 Sarda Miyanti 80 1.500.000 2 39 Afifah Alqomaruh 80 1.500.000 3 40 Rani Sucika 85 1.600.000 3 41 Lilis 85 2.000.000 4 42 Syahraini 90 2.000.000 5 43 Sella Putri 75 2.000.000 5 44 Amaluddin 90 2.000.000 4 45 Mia Amelia 85 2.000.000 4 46 Andi Irawan 85 2.000.000 4 47 Alviansyah Hidayah Siregar 80 2.000.000 4 48 Putra Hamonangan Tumanggor 80 2.000.000 4 49 Anggun Evany Siahaan 90 2.000.000 3 50 Siki Hati Halawa 85 2.000.000 2 51 Amanda Mutia Bahri 90 2.000.000 3 52 Abdul Rahman Nasution 90 2.000.000 2 53 Niko Fransisko Aritonang 75 2.000.000 3 54 Rudha Raihan 75 1.500.000 2 55 M Arriq Adefa 75 1.500.000 3 56 Muhammad Rizky 90 1.500.000 2 57 Suci Notaria Baene 90 1.500.000 3 58 Novarisa Br Sianturi 90 1.600.000 3 59 Gebi Lubis 90 1.600.000 3 60 Elwin Gea 90 1.600.000 5 61 Fitriani Purba 75 1.600.000 5 62 Agung Safardhan 75 1.600.000 5 63 Rani Patricia Manalu 90 2.500.000 4 64 Kenny Minton Aswie 90 2.500.000 3 65 Selvia Rama Dianti 90 1.500.000 6 66 Desmi Waruwu 80 1.500.000 6 67 Farhan Rizaldi Lubis 80 1.500.000 5 68 Josua Felix Demson Sirait 80 1.500.000 4 69 Sandro Willy 80 1.500.000 4 70 Akbar Alamsyah Tanjung 80 1.500.000 4 71 Jumadil Arifin Siregar 80 1.500.000 4 72 Muliana Halawa 80 1.500.000 4 73 Selviana Br Tarigan 80 1.500.000 4 74 Fahrul Rozi 80 1.500.000 4 75 Adila Amalia 80 1.500.000 4 76 Samuel Sihotang 80 1.500.000 4 77 Oktacviana  Wulandari 85 1.500.000 4 78 L.Prilda Enoniasita Bawamenewi 85 1.500.000 4 79 Juni Novika Matondang 80 1.500.000 2 80 Rosaima Situmorang 80 1.500.000 2 81 Reni Novryanti Br Sembiring 80 1.500.000 2 82 Ipan Sigalingging 80 1.500.000 2 83 Frederikus Abdi M.Sihotang 90 1.500.000 2 84 Muhammad Abrar Arief Tanjung 80 1.500.000 3 85 Muhammad Rafli Kusnaidi 80 1.500.000 3 86 Afriyani Nasution 80 2.000.000 4 87 Sri Novita Sari Br.Gtg 80 2.000.000 4 88 Piter Saputra Hondro 80 2.000.000 5 89 Azbi Muzaqi 85 2.000.000 3 90 Siti Nurhalizah 75 2.000.000 2 91 Wanda Anisa 90 2.000.000 2 92 Ahmad Fachriansyah 90 2.000.000 3 93 Dameliana Tambunan 80 2.000.000 4 94 Muhammad Ali 80 2.000.000 5 95 Khairul Faza Lubis 90 2.000.000 4 96 Jihadussabil 80 2.000.000 3 97 Salsadilla Chairunnisyah 80 2.000.000 3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
98 Muhammad Haiqal 80 2.000.000 3 99 Mhd Safrin Syah 80 2.000.000 3 100 Rayni Simanullang 85 1.500.000 4
Selanjutnya dilakukan inisialisasi data untuk penilaian nilai akhir sekolah. Dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Data Penilaian untuk nilai akhir sekolah Nilai Keterangan 70-75 1 76-79 2 80-84 3 85-89 4 90-100 5
Berikutnya dilakukan inisialisasi data untuk data Penghasilan Ortang Tua. Dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Data Penghasilan Orang Tua Jumlah Penghasilan  Keterangan Rp. 1.500.000 4 Rp. 1.600.000 3 Rp. 2.000.000 2 Rp. 2.500.000 1
Berikutnya  dilakukan  inisialisasi  data  untuk  Jumlah  Tanggungan  Ortang  Tua.  Dapat  dilihat  pada  tabel  4 berikut ini:
Tabel 4. Data Jumlah Tanggungan Orang Tua Tanggungan  Keterangan 1 orang 1 2 orang 2 3 orang 3 4 orang 4 5 orang 5 6 orang 6
Adapun  Tabel  data  pendaftar  yang  di  normalisasikan  berdasarkan  nilai  yang  sudah  ditentukan  dapat  dilihat pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Data Normalisasi Data Pendaftar No Nama Mahasiswa Nilai Akhir Sekolah Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orangtua 1 Alfiansyah 1 2 2 2 Rika Tersia 2 2 3 3 Aldi Pratama 2 2 3 4 Sandro Adi 1 2 3 5 Merry 1 2 3 6 Siti Aminah 4 2 3 7 Maysarah 2 2 2 8 Yuni Pratiwi 4 2 2 9 Reka Alfahri 2 2 2 10 Melysah 2 2 2 11 Meli Ratna 2 2 2 12 Riski Akbar 2 2 2 13 Khairu Azam 3 2 2 14 Fahri Tsawa 3 2 2 15 Hasmi Siska 3 2 1 16 Rapta Tanjung 5 2 1 17 Anirahayu 5 2 2 18 Yusuf 2 2 3 19 Kitti Adhea 4 2 2 20 Fanny Keysia 2 2 3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
21 Fikri Ramadhan 1 2 1 22 Anesya 1 2 4 23 Fahrozi 1 2 5 24 Ayyub Ayyubi 2 2 4 25 Haris Pratama 2 2 3 26 Agnes Natasya 2 2 3 27 Melati Putri 2 2 3 28 Sindi Syahfitri 1 2 3 29 Amel 1 4 2 30 Restya Putri 1 4 6 31 Laila Ramadhan 1 4 3 32 Sinta Amelia 2 4 3 33 Junaidi 5 4 3 34 Maria 3 4 3 35 Weldyan Apros 3 4 1 36 Fenny Simarmata 5 4 1 37 Verinda Ferry 5 4 2 38 Sarda Miyanti 3 4 2 39 Afifah Alqomaruh 3 4 3 40 Rani Sucika 4 3 3 41 Lilis 4 2 4 42 Syahraini 5 2 5 43 Sella Putri 1 2 5 44 Amaluddin 5 2 4 45 Mia Amelia 4 2 4 46 Andi Irawan 4 2 4 47 Alviansyah Hidayah Siregar 3 2 4 48 Putra Hamonangan Tumanggor 3 2 4 49 Anggun Evany Siahaan 5 2 3 50 Siki Hati Halawa 4 2 2 51 Amanda Mutia Bahri 5 2 3 52 Abdul Rahman Nasution 5 2 2 53 Niko Fransisko Aritonang 1 2 3 54 Rudha Raihan 1 4 2 55 M Arriq Adefa 1 4 3 56 Muhammad Rizky 5 4 2 57 Suci Notaria Baene 5 4 3 58 Novarisa Br Sianturi 5 3 3 59 Gebi Lubis 5 3 3 60 Elwin Gea 5 3 5 61 Fitriani Purba 1 3 5 62 Agung Safardhan 1 3 5 63 Rani Patricia Manalu 5 1 4 64 Kenny Minton Aswie 5 1 3 65 Selvia Rama Dianti 5 4 6 66 Desmi Waruwu 3 4 6 67 Farhan Rizaldi Lubis 3 4 5 68 Josua Felix Demson Sirait 3 4 4 69 Sandro Willy 3 4 4 70 Akbar Alamsyah Tanjung 3 4 4 71 Jumadil Arifin Siregar 3 4 4 72 Muliana Halawa 3 4 4 73 Selviana Br Tarigan 3 4 4 74 Fahrul Rozi 3 4 4 75 Adila Amalia 3 4 4 76 Samuel Sihotang 3 4 4 77 Oktacviana  Wulandari 4 4 4 78 L.Prilda Enoniasita Bawamenewi 4 4 4 79 Juni Novika Matondang 3 4 2 80 Rosaima Situmorang 3 4 2 81 Reni Novryanti Br Sembiring 3 4 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 70−85 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3411
82 Ipan Sigalingging 3 4 2 83 Frederikus Abdi M.Sihotang 5 4 2 84 Muhammad Abrar Arief Tanjung 3 4 3 85 Muhammad Rafli Kusnaidi 3 4 3 86 Afriyani Nasution 3 2 4 87 Sri Novita Sari Br.Gtg 3 2 4 88 Piter Saputra Hondro 3 2 5 89 Azbi Muzaqi 4 2 3 90 Siti Nurhalizah 1 2 2 91 Wanda Anisa 5 2 2 92 Ahmad Fachriansyah 5 2 3 93 Dameliana Tambunan 3 2 4 94 Muhammad Ali 3 2 5 95 Khairul Faza Lubis 5 2 4 96 Jihadussabil 3 2 3 97 Salsadilla Chairunnisyah 3 2 3 98 Muhammad Haiqal 3 2 3 99 Mhd Safrin Syah 3 2 3 10 0 Rayni Simanullang 4 4 4

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Selanjutnya dilakukan langkah-langkah penyelesaian algoritma K-Means: Iterasi ke-1 a. Penentuan jumlah nilai cluster (K)
b. Memilih Titik pusat awal sebanyak nilai K.
yang  dimana  penentuan  pusat  centroid  awal  digunakan  Untuk  pengelompokan  atau  cluster  setiap  data  yang digunakan pada penelitian. Pusat centroid awal ditentukan secara acak sehingga bebas digunakan data keberapa. Untuk centroid awal dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Data Centroid Awal Centroid No. data Nilai Akhir Sekolah penghasilan orang tua jumlah tanggungan orangtua Cluster Centroid 1 6 4 2 3 Lulus Centroid 2 10 2 2 2 Rekom Centroid 3 1 1 2 2 Tidak Lulus
c. Menghitung jarak terdekat ke Centroid.
1. Jarak data nomor 1 dengan titik centroid 1
= √(1 − 4) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 3) 2 = 3.16227766 2. Jarak data nomor 1 dengan titik centroid 2 = √(2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 2) 2 = 1 3. Jarak data nomor 1 dengan titik centroid 3 = √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 2) 2 = 0
Selanjutnya untuk hasil perhitungan jarak minimum data nomor 2 hingga data ke 100 dapat dilihat pada tabel 7 dibawah ini. Untuk langkah perhitungannya sesuaikan dengan perhitungan data nomor 1.
Tabel 7. Hasil Perhitungan  jarak minimum Iterasi ke-1
No.  Nama Mahasiswa C1 C2 C3 Kelompok 1 Alfiansyah 3,16227766 1 0 C3 2 Rika Tersia 2 1 1,414213562  C2 3 Aldi Pratama 2 1 1,414213562  C2 4 Sandro Adi 3 1,414213562  1 C3 5 Merry 3 1,414213562  1 C3 6 Siti Aminah 0 2,236067977  3,16227766 C1 7 Maysarah 2,236067977  0 1 C2 8 Yuni Pratiwi 1 2 3 C1 9 Reka Alfahri 2,236067977  0 1 C2 10 Melysah 2,236067977  0 1 C2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
11 Meli Ratna 2,236067977  0 1 C2 12 Riski Akbar 2,236067977  0 1 C2 13 Khairu Azam 1,414213562  1 2 C2 14 Fahri Tsawa 1,414213562  1 2 C2 15 Hasmi Siska 2,236067977  1,414213562  2,236067977  C2 16 Rapta Tanjung 2,236067977  3,16227766 4,123105626  C1 17 Anirahayu 1,414213562  3 4 C1 18 Yusuf 2 1 1,414213562  C2 19 Kitti Adhea 1 2 3 C1 20 Fanny Keysia 2 1 1,414213562  C2 21 Fikri Ramadhan 3,605551275  1,414213562  1 C3 22 Anesya 3,16227766 2,236067977  2 C3 23 Fahrozi 3,605551275  3,16227766 3 C3 24 Ayyub Ayyubi 2,236067977  2 2,236067977  C2 25 Haris Pratama 2 1 1,414213562  C2 26 Agnes Natasya 2 1 1,414213562  C2 27 Melati Putri 2 1 1,414213562  C2 28 Sindi Syahfitri 3 1,414213562  1 C3 29 Amel 3,741657387  2,236067977  2 C3 30 Restya Putri 4,69041576 4,582575695  4,472135955  C3 31 Laila Ramadhan 3,605551275  2,449489743  2,236067977  C3 32 Sinta Amelia 2,828427125  2,236067977  2,449489743  C2 33 Junaidi 2,236067977  3,741657387  4,582575695  C1 34 Maria 2,236067977  2,449489743  3 C1 35 Weldyan Apros 3 2,449489743  3 C2 36 Fenny Simarmata 3 3,741657387  4,582575695  C1 37 Verinda Ferry 2,449489743  3,605551275  4,472135955  C1 38 Sarda Miyanti 2,449489743  2,236067977  2,828427125  C2 39 Afifah Alqomaruh 2,236067977  2,449489743  3 C1 40 Rani Sucika 1 2,449489743  3,31662479 C1 41 Lilis 1 2,828427125  3,605551275  C1 42 Syahraini 2,236067977  4,242640687  5 C1 43 Sella Putri 3,605551275  3,16227766 3 C3 44 Amaluddin 1,414213562  3,605551275  4,472135955  C1 45 Mia Amelia 1 2,828427125  3,605551275  C1 46 Andi Irawan 1 2,828427125  3,605551275  C1 47 Alviansyah Hidayah Siregar 1,414213562  2,236067977  2,828427125  C1 48 Putra Hamonangan Tumanggor 1,414213562  2,236067977  2,828427125  C1 49 Anggun Evany Siahaan 1 3,16227766 4,123105626  C1 50 Siki Hati Halawa 1 2 3 C1 51 Amanda Mutia Bahri 1 3,16227766 4,123105626  C1 52 Abdul Rahman Nasution 1,414213562  3 4 C1 53 Niko Fransisko Aritonang 3 1,414213562  1 C3 54 Rudha Raihan 3,741657387  2,236067977  2 C3 55 M Arriq Adefa 3,605551275  2,449489743  2,236067977  C3 56 Muhammad Rizky 2,449489743  3,605551275  4,472135955  C1 57 Suci Notaria Baene 2,236067977  3,741657387  4,582575695  C1 58 Novarisa Br Sianturi 1,414213562  3,31662479 4,242640687  C1 59 Gebi Lubis 1,414213562  3,31662479 4,242640687  C1 60 Elwin Gea 2,449489743  4,358898944  5,099019514  C1 61 Fitriani Purba 3,741657387  3,31662479 3,16227766 C3 62 Agung Safardhan 3,741657387  3,31662479 3,16227766 C3 63 Rani Patricia Manalu 1,732050808  3,741657387  4,582575695  C1 64 Kenny Minton Aswie 1,414213562  3,31662479 4,242640687  C1 65 Selvia Rama Dianti 3,741657387  5,385164807  6 C1 66 Desmi Waruwu 3,741657387  4,582575695  4,898979486  C1 67 Farhan Rizaldi Lubis 3 3,741657387  4,123105626  C1 68 Josua Felix Demson Sirait 2,449489743  3 3,464101615  C1 69 Sandro Willy 2,449489743  3 3,464101615  C1 70 Akbar Alamsyah Tanjung 2,449489743  3 3,464101615  C1 71 Jumadil Arifin Siregar 2,449489743  3 3,464101615  C1 72 Muliana Halawa 2,449489743  3 3,464101615  C1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 70−85 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3411
73 Selviana Br Tarigan 2,449489743  3 3,464101615  C1 74 Fahrul Rozi 2,449489743  3 3,464101615  C1 75 Adila Amalia 2,449489743  3 3,464101615  C1 76 Samuel Sihotang 2,449489743  3 3,464101615  C1 77 Oktacviana  Wulandari 2,236067977  3,464101615  4,123105626  C1 78 L.Prilda Enoniasita Bawamenewi  2,236067977  3,464101615  4,123105626  C1 79 Juni Novika Matondang 2,449489743  2,236067977  2,828427125  C2 80 Rosaima Situmorang 2,449489743  2,236067977  2,828427125  C2 81 Reni Novryanti Br Sembiring 2,449489743  2,236067977  2,828427125  C2 82 Ipan Sigalingging 2,449489743  2,236067977  2,828427125  C2 83 Frederikus Abdi M.Sihotang 2,449489743  3,605551275  4,472135955  C1 84 Muhammad Abrar Arief Tanjung  2,236067977  2,449489743  3 C1 85 Muhammad Rafli Kusnaidi 2,236067977  2,449489743  3 C1 86 Afriyani Nasution 1,414213562  2,236067977  2,828427125  C1 87 Sri Novita Sari Br.Gtg 1,414213562  2,236067977  2,828427125  C1 88 Piter Saputra Hondro 2,236067977  3,16227766 3,605551275  C1 89 Azbi Muzaqi 0 2,236067977  3,16227766 C1 90 Siti Nurhalizah 3,16227766 1 0 C3 91 Wanda Anisa 1,414213562  3 4 C1 92 Ahmad Fachriansyah 1 3,16227766 4,123105626  C1 93 Dameliana Tambunan 1,414213562  2,236067977  2,828427125  C1 94 Muhammad Ali 2,236067977  3,16227766 3,605551275  C1 95 Khairul Faza Lubis 1,414213562  3,605551275  4,472135955  C1 96 Jihadussabil 1 1,414213562  2,236067977  C1 97 Salsadilla Chairunnisyah 1 1,414213562  2,236067977  C1 98 Muhammad Haiqal 1 1,414213562  2,236067977  C1 99 Mhd Safrin Syah 1 1,414213562  2,236067977  C1 100  Rayni Simanullang 2,236067977  3,464101615  4,123105626  C1
d. Pengelompokan setiap data berdasarkan kedekatan dengan centroid (jarak terpendek).
Berdasarkan  tabel  7  di  atas  data  telah  dikelompokkan  kedalam  3  centroid  berdasarkan  jarak  minimum  dari masing-masing cluster yang telah dihitung.
e. Memperbaharui nilai centroid, dan nilai centroid baru diperoleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan. setelah didapatkan hasil pengelompokan cluster berdasarkan jarak minimum maka dilakukan perhitungan iterasi dengan menggunakan nilai centroid yang baru. berikut didapatkan hasil nilai centroid baru:
Tabel 8. Pusat Cluster/Centroid Baru Iterasi 2 Centroid Nilai Akhir Sekolah penghasilan orang tua jumlah tanggungan orangtua Centroid 1 4 3 3 Centroid 2 2 3 2 Centroid 3 1 3 3
f. Selanjutnya,  jika  hasil  pengelompokan  pusat  cluster/centroid  berpindah,  selanjutnya  ulangi  langkah  ke  3.  Dan jika data yang di kelompokkan tidak berpindah. Maka proses perhitungan iterasi selesai.
Setelah dilakukan proses perhitungan, maka didapatkan hasil bahwa proses iterasi terhenti pada iterasi ke-5. Yang  dimana  hasil  pusat  cluster/centroid  iterasi  ke  4  dan  5  sama  (tidak  ada  letak  centroid  yang  berubah.  Berikut dapat dilihat hasil perhitungan jarak iterasi ke 4 dan ke 5 pada tabel 9 dan tabel 10.
Tabel 9. Jarak Minimum Iterasi 4 No. Nama Mahasiswa C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 Alfiansyah 3,370698317  1,816168876  1,904968832 C2 2 Rika Tersia 2,155764697  1,074994067  1,415593957 C2 3 Aldi Pratama 2,155764697  1,074994067  1,415593957 C2 4 Sandro Adi 3,077133406  1,874234538  1,119779554 C3 5 Merry 3,077133406  1,874234538  1,119779554 C3 6 Siti Aminah 1,002229657  1,56247449 3,082840614 C1 7 Maysarah 2,557377284  0,970219836  2,09258363 C2 8 Yuni Pratiwi 1,702151999  1,492327315  3,44657892 C2 9 Reka Alfahri 2,557377284  0,970219836  2,09258363 C2 10 Melysah 2,557377284  0,970219836  2,09258363 C2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
11 Meli Ratna 2,557377284  0,970219836  2,09258363 C2 12 Riski Akbar 2,557377284  0,970219836  2,09258363 C2 13 Khairu Azam 1,928406078  0,764319091  2,67000117 C2 14 Fahri Tsawa 1,928406078  0,764319091  2,67000117 C2 15 Hasmi Siska 2,758914124  1,53944729 3,391740888 C2 16 Rapta Tanjung 2,822897448  2,766877707  4,796238761 C2 17 Anirahayu 2,018884062  2,422787229  4,316121668 C1 18 Yusuf 2,155764697  1,074994067  1,415593957 C2 19 Kitti Adhea 1,702151999  1,492327315  3,44657892 C2 20 Fanny Keysia 2,155764697  1,074994067  1,415593957 C2 21 Fikri Ramadhan 3,905696389  2,254813445  2,829117574 C2 22 Anesya 3,094493958  2,393123653  0,9375 C3 23 Fahrozi 3,418045599  3,152986922  1,582373613 C3 24 Ayyub Ayyubi 2,180473409  1,835728182  1,276286116 C3 25 Haris Pratama 2,155764697  1,074994067  1,415593957 C2 26 Agnes Natasya 2,155764697  1,074994067  1,415593957 C2 27 Melati Putri 2,155764697  1,074994067  1,415593957 C2 28 Sindi Syahfitri 3,077133406  1,874234538  1,119779554 C3 29 Amel 3,433682946  2,238918288  2,031971026 C3 30 Restya Putri 4,027250923  4,227280208  2,574666241 C3 31 Laila Ramadhan 3,146000863  2,286272253  1,324351256 C3 32 Sinta Amelia 2,252974225  1,694077318  1,582373613 C3 33 Junaidi 1,616046764  2,792573972  4,093153583 C1 34 Maria 1,501487358  1,585167216  2,292140103 C1 35 Weldyan Apros 2,835520864  2,020936336  3,464665388 C2 36 Fenny Simarmata 2,897813215  3,061028905  4,84808274 C1 37 Verinda Ferry 2,122372325  2,753939664  4,373660509 C1 38 Sarda Miyanti 2,036497343  1,516070377  2,762047474 C2 39 Afifah Alqomaruh 1,501487358  1,585167216  2,292140103 C1 40 Rani Sucika 0,467707173  1,516070377  2,958700095 C1 41 Lilis 1,054327816  2,157686781  3,021407991 C1 42 Syahraini 2,09697912 3,53733729 4,183766993 C1 43 Sella Putri 3,418045599  3,152986922  1,582373613 C3 44 Amaluddin 1,513333596  2,880706404  3,984834532 C1 45 Mia Amelia 1,054327816  2,157686781  3,021407991 C1 46 Andi Irawan 1,054327816  2,157686781  3,021407991 C1 47 Alviansyah Hidayah Siregar 1,390336547  1,735728983  2,09258363 C1 48 Putra Hamonangan Tumanggor 1,390336547  1,735728983  2,09258363 C1 49 Anggun Evany Siahaan 1,477509971  2,466613807  4,031613356 C1 50 Siki Hati Halawa 1,702151999  1,492327315  3,44657892 C2 51 Amanda Mutia Bahri 1,477509971  2,466613807  4,031613356 C1 52 Abdul Rahman Nasution 2,018884062  2,422787229  4,316121668 C1 53 Niko Fransisko Aritonang 3,077133406  1,874234538  1,119779554 C3 54 Rudha Raihan 3,433682946  2,238918288  2,031971026 C3 55 M Arriq Adefa 3,146000863  2,286272253  1,324351256 C3 56 Muhammad Rizky 2,122372325  2,753939664  4,373660509 C1 57 Suci Notaria Baene 1,616046764  2,792573972  4,093153583 C1 58 Novarisa Br Sianturi 1,182083512  2,437483647  3,9375 C1 59 Gebi Lubis 1,182083512  2,437483647  3,9375 C1 60 Elwin Gea 1,900422885  3,517086573  4,093153583 C1 61 Fitriani Purba 3,301109121  3,130250691  1,324351256 C3 62 Agung Safardhan 3,301109121  3,130250691  1,324351256 C3 63 Rani Patricia Manalu 2,252974225  3,231304153  4,316121668 C1 64 Kenny Minton Aswie 2,229069313  2,868281858  4,359346998 C1 65 Selvia Rama Dianti 2,988818448  4,521208525  4,650688793 C1 66 Desmi Waruwu 2,928462542  3,893020966  3,182594264 C1 67 Farhan Rizaldi Lubis 2,113941816  2,990205098  2,55027572 C1 68 Josua Felix Demson Sirait 1,536752141  2,174175894  2,208824631 C1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 70−85 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3411
69 Sandro Willy 1,536752141  2,174175894  2,208824631 C1 70 Akbar Alamsyah Tanjung 1,536752141  2,174175894  2,208824631 C1 71 Jumadil Arifin Siregar 1,536752141  2,174175894  2,208824631 C1 72 Muliana Halawa 1,536752141  2,174175894  2,208824631 C1 73 Selviana Br Tarigan 1,536752141  2,174175894  2,208824631 C1 74 Fahrul Rozi 1,536752141  2,174175894  2,208824631 C1 75 Adila Amalia 1,536752141  2,174175894  2,208824631 C1 76 Samuel Sihotang 1,536752141  2,174175894  2,208824631 C1 77 Oktacviana  Wulandari 1,241039311  2,523865678  3,103047897 C1 78 L.Prilda Enoniasita Bawamenewi 1,241039311  2,523865678  3,103047897 C1 79 Juni Novika Matondang 2,036497343  1,516070377  2,762047474 C2 80 Rosaima Situmorang 2,036497343  1,516070377  2,762047474 C2 81 Reni Novryanti Br Sembiring 2,036497343  1,516070377  2,762047474 C2 82 Ipan Sigalingging 2,036497343  1,516070377  2,762047474 C2 83 Frederikus Abdi M.Sihotang 2,122372325  2,753939664  4,373660509 C1 84 Muhammad Abrar Arief Tanjung 1,501487358  1,585167216  2,292140103 C1 85 Muhammad Rafli Kusnaidi 1,501487358  1,585167216  2,292140103 C1 86 Afriyani Nasution 1,390336547  1,735728983  2,09258363 C1 87 Sri Novita Sari Br.Gtg 1,390336547  1,735728983  2,09258363 C1 88 Piter Saputra Hondro 2,010019545  2,68831561 2,450286973 C1 89 Azbi Muzaqi 1,002229657  1,56247449 3,082840614 C1 90 Siti Nurhalizah 3,370698317  1,816168876  1,904968832 C2 91 Wanda Anisa 2,018884062  2,422787229  4,316121668 C1 92 Ahmad Fachriansyah 1,477509971  2,466613807  4,031613356 C1 93 Dameliana Tambunan 1,390336547  1,735728983  2,09258363 C1 94 Muhammad Ali 2,010019545  2,68831561 2,450286973 C1 95 Khairul Faza Lubis 1,513333596  2,880706404  3,984834532 C1 96 Jihadussabil 1,351256029  0,893571143  2,180345443 C2 97 Salsadilla Chairunnisyah 1,351256029  0,893571143  2,180345443 C2 98 Muhammad Haiqal 1,351256029  0,893571143  2,180345443 C2 99 Mhd Safrin Syah 1,351256029  0,893571143  2,180345443 C2 100  Rayni Simanullang 1,241039311  2,523865678  3,103047897 C1 Tabel 10. Jarak minimum iterasi 5 No.  Nama Mahasiswa C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 Alfiansyah 3,574078687  1,651821911  2,103754085  C2 2 Rika Tersia 2,338021846  1,05048352 1,432054905  C2 3 Aldi Pratama 2,338021846  1,05048352 1,432054905  C2 4 Sandro Adi 3,23517328 1,814115659  1,34193191 C3 5 Merry 3,23517328 1,814115659  1,34193191 C3 6 Siti Aminah 1,210927807  1,651821911  2,924171891  C1 7 Maysarah 2,788196274  0,735537643  2,162355487  C2 8 Yuni Pratiwi 1,942688462  1,47173898 3,34301978 C2 9 Reka Alfahri 2,788196274  0,735537643  2,162355487  C2 10 Melysah 2,788196274  0,735537643  2,162355487  C2 11 Meli Ratna 2,788196274  0,735537643  2,162355487  C2 12 Riski Akbar 2,788196274  0,735537643  2,162355487  C2 13 Khairu Azam 2,184957313  0,5945718 2,631687909  C2 14 Fahri Tsawa 2,184957313  0,5945718 2,631687909  C2 15 Hasmi Siska 3,013591009  1,338288319  3,398644031  C2 16 Rapta Tanjung 3,013591009  2,723236241  4,695825939  C2 17 Anirahayu 2,184957313  2,44510033 4,17441987 C1 18 Yusuf 2,338021846  1,05048352 1,432054905  C2 19 Kitti Adhea 1,942688462  1,47173898 3,34301978 C2 20 Fanny Keysia 2,338021846  1,05048352 1,432054905  C2 21 Fikri Ramadhan 4,133005053  2,041081974  3,008451637  C2 22 Anesya 3,18726432 2,419403981  1,084334473  C3 23 Fahrozi 3,442522555  3,227385261  1,597116542  C3 24 Ayyub Ayyubi 2,271267013  1,91468421 1,194060823  C3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
25 Haris Pratama 2,338021846  1,05048352 1,432054905  C2 26 Agnes Natasya 2,338021846  1,05048352 1,432054905  C2 27 Melati Putri 2,338021846  1,05048352 1,432054905  C2 28 Sindi Syahfitri 3,23517328 1,814115659  1,34193191 C3 29 Amel 3,563301192  2,286594766  2,103754085  C3 30 Restya Putri 3,932727572  4,413447136  2,434292762  C3 31 Laila Ramadhan 3,2232628 2,406452914  1,34193191 C3 32 Sinta Amelia 2,321513101  1,898292819  1,432054905  C3 33 Junaidi 1,545775882  3,006828167  3,847178349  C1 34 Maria 1,545775882  1,848246635  2,073832503  C1 35 Weldyan Apros 3,000801175  2,071476677  3,398644031  C2 36 Fenny Simarmata 3,000801175  3,148970566  4,695825939  C1 37 Verinda Ferry 2,16728295 2,911789076  4,17441987 C1 38 Sarda Miyanti 2,16728295 1,689235219  2,631687909  C2 39 Afifah Alqomaruh 1,545775882  1,848246635  2,073832503  C1 40 Rani Sucika 0,654128898  1,725837659  2,747868492  C1 41 Lilis 1,076407844  2,300220777  2,815276407  C1 42 Syahraini 1,962386694  3,696757447  3,943447889  C1 43 Sella Putri 3,442522555  3,227385261  1,597116542  C3 44 Amaluddin 1,469235803  3,017203279  3,76507387 C1 45 Mia Amelia 1,076407844  2,300220777  2,815276407  C1 46 Andi Irawan 1,076407844  2,300220777  2,815276407  C1 47 Alviansyah Hidayah Siregar 1,469235803  1,865077914  1,917232706  C1 48 Putra Hamonangan Tumanggor 1,469235803  1,865077914  1,917232706  C1 49 Anggun Evany Siahaan 1,570460491  2,557540933  3,847178349  C1 50 Siki Hati Halawa 1,942688462  1,47173898 3,34301978 C2 51 Amanda Mutia Bahri 1,570460491  2,557540933  3,847178349  C1 52 Abdul Rahman Nasution 2,184957313  2,44510033 4,17441987 C1 53 Niko Fransisko Aritonang 3,23517328 1,814115659  1,34193191 C3 54 Rudha Raihan 3,563301192  2,286594766  2,103754085  C3 55 M Arriq Adefa 3,2232628 2,406452914  1,34193191 C3 56 Muhammad Rizky 2,16728295 2,911789076  4,17441987 C1 57 Suci Notaria Baene 1,545775882  3,006828167  3,847178349  C1 58 Novarisa Br Sianturi 1,19494126 2,605957717  3,714940275  C1 59 Gebi Lubis 1,19494126 2,605957717  3,714940275  C1 60 Elwin Gea 1,677050983  3,730417621  3,81454863 C1 61 Fitriani Purba 3,288236609  3,265886652  1,245303678  C3 62 Agung Safardhan 3,288236609  3,265886652  1,245303678  C3 63 Rani Patricia Manalu 2,279718269  3,294467427  4,144367413  C1 64 Kenny Minton Aswie 2,346232659  2,879412375  4,219097208  C1 65 Selvia Rama Dianti 2,732461556  4,767443301  4,350377139  C1 66 Desmi Waruwu 2,732461556  4,135639688  2,90271963 C1 67 Farhan Rizaldi Lubis 1,942688462  3,246693029  2,247394325  C1 68 Josua Felix Demson Sirait 1,442820422  2,44510033 1,917232706  C1 69 Sandro Willy 1,442820422  2,44510033 1,917232706  C1 70 Akbar Alamsyah Tanjung 1,442820422  2,44510033 1,917232706  C1 71 Jumadil Arifin Siregar 1,442820422  2,44510033 1,917232706  C1 72 Muliana Halawa 1,442820422  2,44510033 1,917232706  C1 73 Selviana Br Tarigan 1,442820422  2,44510033 1,917232706  C1 74 Fahrul Rozi 1,442820422  2,44510033 1,917232706  C1 75 Adila Amalia 1,442820422  2,44510033 1,917232706  C1 76 Samuel Sihotang 1,442820422  2,44510033 1,917232706  C1 77 Oktacviana  Wulandari 1,040062868  2,791239084  2,815276407  C1 78 L.Prilda Enoniasita Bawamenewi  1,040062868  2,791239084  2,815276407  C1 79 Juni Novika Matondang 2,16728295 1,689235219  2,631687909  C2 80 Rosaima Situmorang 2,16728295 1,689235219  2,631687909  C2 81 Reni Novryanti Br Sembiring 2,16728295 1,689235219  2,631687909  C2 82 Ipan Sigalingging 2,16728295 1,689235219  2,631687909  C2 83 Frederikus Abdi M.Sihotang 2,16728295 2,911789076  4,17441987 C1 84 Muhammad Abrar Arief Tanjung  1,545775882  1,848246635  2,073832503  C1 85 Muhammad Rafli Kusnaidi 1,545775882  1,848246635  2,073832503  C1 86 Afriyani Nasution 1,469235803  1,865077914  1,917232706  C1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
87 Sri Novita Sari Br.Gtg 1,469235803  1,865077914  1,917232706  C1 88 Piter Saputra Hondro 1,962386694  2,835668462  2,247394325  C1 89 Azbi Muzaqi 1,210927807  1,651821911  2,924171891  C1 90 Siti Nurhalizah 3,574078687  1,651821911  2,103754085  C2 91 Wanda Anisa 2,184957313  2,44510033 4,17441987 C1 92 Ahmad Fachriansyah 1,570460491  2,557540933  3,847178349  C1 93 Dameliana Tambunan 1,469235803  1,865077914  1,917232706  C1 94 Muhammad Ali 1,962386694  2,835668462  2,247394325  C1 95 Khairul Faza Lubis 1,469235803  3,017203279  3,76507387 C1 96 Jihadussabil 1,570460491  0,957087052  2,073832503  C2 97 Salsadilla Chairunnisyah 1,570460491  0,957087052  2,073832503  C2 98 Muhammad Haiqal 1,570460491  0,957087052  2,073832503  C2 99 Mhd Safrin Syah 1,570460491  0,957087052  2,073832503  C2 100  Rayni Simanullang 1,040062868  2,791239084  2,815276407  C1
Selanjutnya setelah dilakukan proses perhitungan , maka didapatkan hasil pengelompokan data mahasiswa sebagai C1 sebanyak 52 data yaitu data yang lulus mendapatkan beasiswa KIP. C2 sebanyak 32 data yaitu data yang akan direkom untuk mendapatkan beasiswa KIP ditahap kedua dan C3 sebanyak 16 data yaitu data mahasiswa yang sama sekali tidak diterima sebagai penerima beasiswa KIP.  Untuk pengelompokan data C1, C2 dan C3 dapat dilihat pada tabel 11, 12, 13 berikut ini:
Tabel 11. Data Mahasiswa Yang Lulus (C1)
No. Nama Mahasiswa 6 Siti Aminah 17 Anirahayu 33 Junaidi 34 Maria 36 Fenny Simarmata 37 Verinda Ferry 39 Afifah Alqomaruh 40 Rani Sucika 41 Lilis 42 Syahraini 44 Amaluddin 45 Mia Amelia 46 Andi Irawan 47 Alviansyah Hidayah Siregar 48 Putra Hamonangan Tumanggor 49 Anggun Evany Siahaan 51 Amanda Mutia Bahri 52 Abdul Rahman Nasution 56 Muhammad Rizky 57 Suci Notaria Baene 58 Novarisa Br Sianturi 59 Gebi Lubis 60 Elwin Gea 63 Rani Patricia Manalu 64 Kenny Minton Aswie 65 Selvia Rama Dianti 66 Desmi Waruwu 67 Farhan Rizaldi Lubis 68 Josua Felix Demson Sirait 69 Sandro Willy 70 Akbar Alamsyah Tanjung 71 Jumadil Arifin Siregar 72 Muliana Halawa 73 Selviana Br Tarigan 74 Fahrul Rozi 75 Adila Amalia 76 Samuel Sihotang 77 Oktacviana  Wulandari 78 L.Prilda Enoniasita Bawamenewi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
83 Frederikus Abdi M.Sihotang 84 Muhammad Abrar Arief Tanjung 85 Muhammad Rafli Kusnaidi 86 Afriyani Nasution 87 Sri Novita Sari Br.Gtg 88 Piter Saputra Hondro 89 Azbi Muzaqi 91 Wanda Anisa 92 Ahmad Fachriansyah 93 Dameliana Tambunan 94 Muhammad Ali 95 Khairul Faza Lubis 100
Rayni Simanullang
Selanjutnya pada tabel 12 terdapat data mahasiswa yang akan di rekom untuk mendapatkan beasiswa KIP di tahap selanjutnya.
Tabel 12 . Data Mahasiswa Rekom Tahap Berikutnya No. Nama Mahasiswa 1 Alfiansyah 2 Rika Tersia 3 Aldi Pratama 7 Maysarah 8 Yuni Pratiwi 9 Reka Alfahri 10 Melysah 11 Meli Ratna 12 Riski Akbar 13 Khairu Azam 14 Fahri Tsawa 15 Hasmi Siska 16 Rapta Tanjung 18 Yusuf 19 Kitti Adhea 20 Fanny Keysia 21 Fikri Ramadhan 25 Haris Pratama 26 Agnes Natasya 27 Melati Putri 35 Weldyan Apros 38 Sarda Miyanti 50 Siki Hati Halawa 79 Juni Novika Matondang 80 Rosaima Situmorang 81 Reni Novryanti Br Sembiring 82 Ipan Sigalingging 90 Siti Nurhalizah 96 Jihadussabil 97 Salsadilla Chairunnisyah 98 Muhammad Haiqal 99 Mhd Safrin Syah
Pada tabel 13 dibawah ini terdapat 16 data mahasiswa yang tidak lulus.
Tabel 13. Data Mahasiswa yang Tidak Lulus
No. Nama Mahasiswa 4 Sandro Adi 5 Merry 22 Anesya 23 Fahrozi 24 Ayyub Ayyubi 28 Sindi Syahfitri

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 70−85 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3411
29 Amel 30 Restya Putri 31 Laila Ramadhan 32 Sinta Amelia 43 Sella Putri 53 Niko Fransisko Aritonang 54 Rudha Raihan 55 M Arriq Adefa 61 Fitriani Purba 62 Agung Safardhan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode clustering  algoritma  K-Means  dapat  memberikan  rekomendasi  bagi  penerima  beasiswa  KIP.  dalam  penelitian  ini total  data  sebanyak  100  data    mahasiswa.  Dari  100  data  tersebut,  terdapat  52  data  yang  lulus  diterima  sebagai penerima  beasiswa,  32  data  diterima  sebagai  data  yang  akan  di  rekom  untuk  mendapatkan  beasiswa  di  tahap berikutnya Dan 16 data dikelompokkan sebagai data yang tidak lulus.

## REFERENCES
[1] Baskoro,  Sriyanto,  and  L.  Setya  Rini,  “Prediksi  Penerima  Beasiswa  dengan  Menggunakan  Teknik  Data  Mining  di Universitas  Muhammadiyah  Pringsewu,”  Semin.  Nas.  Has.  Penelit.  dan  Pengabdi.  Masy.  Inst.  Inform.  dan  Bisnis Darmajaya, pp. 87–94, 2021.
[2] B. G. Sudarsono and S. P. Lestari, “Clustering Penerima Beasiswa Yayasan Untuk Mahasiswa Menggunakan Metode K- Means,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, pp. 258–263, 2021.
[3] S. A. Rahmah and J. Antares, “Klasterisasi Seleksi Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa Yayasan Menggunakan K-Means Clustering,” INFORMATIKA, vol. 13, no. 2, pp. 25–30, 2022.
[4] D. Aulia, M. Safii, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Proses Clustering Penilaian Kinerja Aparatur Sipil Negera di Sekretariat DPRD Pematangsiantar,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 6, no. 1, p. 47, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.270.
[5] A.  Asroni,  H.  Fitri,  and E.  Prasetyo,  “Penerapan  Metode  Clustering  dengan  Algoritma  K-Means  pada  Pengelompokkan Data  Calon  Mahasiswa  Baru  di  Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta  (Studi  Kasus:  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),” Semesta Tek., vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018.
[6] R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining  Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi  Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 272–279, 2019.
[7] A.  Pangestu  and  T.  Ridwan,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Pengelompokan  Pelanggan Berdasarkan Kubikasi Air Terjual Menggunakan Weka,” JUST IT J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput., vol. 12, no. 3, pp. 67–71, 2022.
[8] 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.
[9] H. Priyatman, F. Sajid, and D. Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J. Edukasi Dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 1, p. 62, 2019.
[10]  N. A. Manihuruk, M. Zarlis, E. Irawan, H. S. Tambunan, and I. Irawan, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Calon  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[11]  M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random  Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  2,  p.  640,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[12]  S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[13]  H.  Maulidiya  and  A.  Jananto,  “Asosiasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  sebagai  Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” Proceeding SENDIU 2020, vol. 6, pp. 36–42, 2020.
[14]  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.
[15]  M.  A.  Rofiq,  A.  Qoiriah,  S.  Kom,  and  M.  Kom,  “Pengelompokan  Kategori  Buku  Berdasarkan  Judul  Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering Dan K-Medoids,”  J. Informatics Comput. Sci., vol. 2, no. 03, pp. 220– 227, 2021.
[16]  B. Harli Trimulya Suandi As and L. Zahrotun, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN DATA RIWAYAT  AKADEMIK  SEBELUM  KULIAH  DAN  DATA  KELULUSAN  MAHASISWA  MENGGUNAKAN METODE  AGGLOMERATIVE  HIERARCHICAL  CLUSTERING  (Implementation  Of  Data  Mining  In  Grouping Academic History Data Before Students And Stud,” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl., vol. 3, no. 1, pp. 62–71, 2021, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[17]  S.  Sindi,  W.  R.  O.  Ningse,  I.  A.  Sihombing,  F.  I.  R.  H.  Zer,  and  D.  Hartama,  “Analisis  algoritma  k-medoids  clustering

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
dalam pengelompokan penyebaran covid-19 di indonesia,” J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020.
[18]  D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform., vol. 9, no. 3, pp. 102– 109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[19]  A. N. Fadhilah and A. Jananto, “KLASTERISASI LITERATUR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE AHC DI DINAS KEARSIPAN DAN PERPUSTAKAAN PROVINSI JAWA TENGAH,” 2021.
[20]  Marjiyono,  “Penerapan  Algoritma  Ahc Algorithm  Dalam  Aplikasi  Ppembagian Kelas  Siswa  Baru,”  Semin. Nas.  Teknol. Inf. dan Multimed. 2015, pp. 6–8, 2015.
[21]  .  F.,  F.  T.  Kesuma,  and  S.  P.  Tamba,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Penjualan  Sparepart  Toyota  Dengan Metode  K-Means  Clustering,”  J.  Sist.  Inf. dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA), vol.  2, no. 2,  pp. 67–72,  2020, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.376.
[22]  S.  A.  Rahmah,  “KLASTERISASI  POLA  PENJUALAN  PESTISIDA  MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS CLUSTERING ( STUDI KASUS DI TOKO JUANDA TANI KECAMATAN HUTABAYU RAJA ),” vol. 1, no. 1, pp. 1– 5, 2020.
[23]  M. A. K-means, “1 , 2 , 3 1,” vol. 1, no. 2, pp. 161–166, 2021.
[24]  M. Marsono, D. Saripurna, and M. Zunaidi, “Analisis Data Mining Pada Strategi Penjualan Produk PT Aquasolve Sanaria Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 4, no. 1, p. 127, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.60.
[25]  B.  D.  Mudzakkir,  “Pengelompokan  Data  Penjualan  Produk  Pada  Pt  Advanta  Seeds  Indonesia  Menggunakan  Metode  K- Means,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 34–40, 2018.
[26]  K. Khotimah, “Teknik Data Mining menggunakan Algoritma Decision Tree (C4. 5) untuk Prediksi Seleksi Beasiswa Jalur KIP pada Universitas Muhammadiyah Kotabumi,” J. SIMADA (Sistem Inf. dan Manaj. Basis Data), vol. 4, no. 2, pp. 145– 152, 2021.
[27]  I. Arfyanti, M. Fahmi, and P. Adytia, “Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Penentuan Pola Penerima Beasiswa KIP Kuliah,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1196–1201, 2022.