## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343

## Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengetahui Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia (BI)
Qurrata A’yuni * , Alwis Nazir, Lestari Handayani, Iis Afrianty
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950121728@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: 11950121728@students.uin-suska.ac.id
Abstrak −Beasiswa Bank Indonesia  merupakan jenis beasiswa yang bersumber dari Bank Indonesia untuk mahasiswa  dari Perguruan Tinggi Negeri, Perguruan Tinggi Swasta, serta Politeknik yang terpilih.  Dari data penerima beasiswa yang sudah lulus  seleksi  dari  tahun  2020,  2021,  2022  perguruan  tinggi  di  Riau,  perlu  dilakukan  pencarian  pola  karakteristik  penerima beasiswa,  karena  pihak  Bank  Indonesia  belum  mempunyai  pola.  Untuk  mengetahui  pola  penerima  beasiswa,  peneliti menerapkan metode data mining yakni dengan algoritma K-Means Clustering. Parameter yang digunakan berjumlah 4 yaitu program  studi,  semester,  IPK,  dan  jenjang.  Hasil  dari  penelitian  dengan  menggunakan  RapidMiner  diperoleh  cluster  0 didominasi oleh mahasiswa dari program studi Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga, berada di semester 5, dan jenjang D3. Cluster 1 didominasi oleh mahasiswa dari program studi Akuntasi dan Manajemen, berada di semester 7, dengan IPK besar dari atau sama dengan 3.51, dan jenjang S1. Cluster 2 didominasi oleh mahasiswa dari program studi Keperawatan, berada di semester 5, dengan IPK besar dari atau sama dengan 3.51, dan jenjang D3. Cluster 3 didominasi oleh mahasiswa oleh program studi Hubungan  Internasional,  berada  di  semester  7,  dengan  IPK  besar  dari  atau  sama  dengan  3.51,  dan  jenjang  S1.  Cluster  4 didominasi oleh mahasiswa dari program studi Teknik Informatika, berada di semester 5, dengan IPK besar dari atau sama dengan 3.51, dan jenjang S1. Dapat dilihat bahwa penerima beasiswa Bank Indonesia didominasi oleh mahasiswa dengan nilai IPK tinggi atau sama dengan 3.51. Selain itu juga didominasi oleh mahasiswa yang berada di jenjang S1. Pengujian dilakukan menggunakan DBI dengan k=5 menghasilkan nilai validitas sebesar 0.121.
Kata Kunci: Beasiswa; Data Mining; K-Means; Pola
Abstract −Bank Indonesia Scholarships are a type of scholarship sourced from Bank Indonesia for students from selected State Universities, Private Universities, and Polytechnics. From the data on scholarship recipients who have passed the selection from 2020, 2021, 2022 universities in Riau, it is necessary to look for the behavior patterns of scholarship recipien because Bank Indonesia does not yet have a pattern. To find the pattem from scholarship recipients using the method of data mining with K-Means Clustering algorithm. The parameters used are 4, namely study program, semester, GPA, and level. The results of the study using RapidMiner showed that cluster 0 was dominated by students from the Commerce Shipping Management study program, who were in semester 5 and D3 level. Cluster 1 is dominated by students from the Accounting and Management study program, in semester 7, with GPA greater than or equal to 3.51, and S1 level. Cluster 2 is dominated by students from the Nursing study program, in semester 5, with GPA greater than or equal to 3.51, and D3 level. Cluster 3 is dominated by students from the International Relations study program, in semester 7, with GPA greater than or equal to 3.51, and S1 level. Cluster 4 is dominated by students from the Informatics Engineering study program, in semester 5, with GPA greater than or equal to 3.51, and S1 level. It show that the recipients of Bank Indonesia scholarships are dominated by students with high GPA scores or equal to 3.51. In addition, it is also dominated by students who are at the S1 level. Tests were carried out using DBI with k=5 resulting in a validity value of 0.121.
Keywords: Scholarship; Data Mining; K-Means; Pattern

## 1. PENDAHULUAN
Bangsa Indonesia memiliki banyak anak-anak yang mempunyai kemampuan belajar bagus dan keinginan tinggi untuk  mencapai  cita-citanya  [1],[2].  Namun,  hal  ini  terhambat  oleh  masalah  keuangan  dan  tekanan  ekonomi, terutama  yang  dialami  oleh  keluarga  dan  mahasiswa.  Saat  ini  pemerintah  melakukan  berbagai  upaya  untuk menyelesaikan permasalahan ekonomi yang dihadapi oleh mahasiswa. Upaya yang dilakukan pemerintah untuk membantu mahasiswa yaitu dengan dibentuknya program dana bantuan berupa beasiswa [3].
Beasiswa  adalah  pemberian  berupa  bantuan  baik  itu  berupa  barang  maupun  uang  yang  diberikan  untuk perindividu bertujuan membantu pendidikan yang tengah dijalani [4],[5]. Beasiswa juga disebut dengan pendanaan perindividu yang tidak disediakan oleh dana sendiri atau orang tua untuk dipakai sebagai kelanjutan pendidikan [6],[7]. Akan tetapi, hal itu disediakan oleh pemerintah, lembaga pendidikan, universitas, dan perusahaan swasta. Tujuan  dari  program  beasiswa  adalah  untuk  meringankan  tekanan  keuangan  yang  dihadapi  mahasiswa  dalam menempuh  masa  studi  kuliah  [3].  Mahasiswa  yang  dipilih  untuk  beasiswa  berdasarkan  jenis  beasiswa  yang ditawarkan. Salah satu program beasiswa yang ada saat ini ialah beasiswa yang dipersembahkan Bank Indonesia (BI).
Mahasiswa pada Perguruan Tinggi Negeri, Perguruan Tinggi Swasta, dan Politeknik tertentu di Indonesia dapat mengajukan dan menerima Beasiswa Bank Indonesia [6]. Beasiswa dari Bank Indonesia ini akan membantu hal-hal seperti biaya kuliah, buku, dan biaya hidup [8]. Agar memenuhi syarat untuk mendapatkan Beasiswa Bank Indonesia, seorang siswa harus berasal dari latar belakang berpenghasilan rendah, telah menyelesaikan 40 atau berada di semester ketiga perguruan tinggi, tidak lebih dari 23 tahun pada saat mereka dipilih, bukan penerima beasiswa lainnya, dan bersedia berkontribusi aktif dalam pengelolaan dan pengembangan Generasi Baru Indonesia

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343
(GenBI) [9]. Persyaratan tersebut harus dilengkapi oleh mahasiswa untuk melakukan pendaftaran beasiswa Bank Indonesia. Setelah memenuhi persyaratan, maka akan dilakukan proses seleksi.
Dari data penerima beasiswa yang sudah lulus seleksi dari tahun 2020, 2021, 2022 perguruan tinggi di Riau, perlu dilakukan pencarian pola karakteristik penerima beasiswa Bank Indonesia (BI). Menurut hasil wawancara dengan  pembina  Beasiswa  Bank  Indonesia,  hal  ini  perlu  dilakukan  karena  pihak  Bank  Indonesia  (BI)  belum mempunyai pola penerima beasiswa tersebut. Untuk pencarian pola tersebut, akan dilakukan pengelompokan dari data penerima beasiswa. Metode yang dipakai untuk pengelompokan dalam penelitian ini yaitu algoritma K-Means Clustering [10],[11].
Algoritma  K-Means  clustering  merupakan  teknik  data  mining  yang  dapat  mengelompokkan  objek berdasarkan kesamaan karakteristiknya [12]. Algoritma K-Means Clustering bisa meng-cluster banyak data dalam waktu  relatif  singkat  dan  efisiensi  yang  tinggi  [13],[14].  Penggunaan  algoritma  ini  pilihan  yang  tepat  dalam melakukan  pengelompokan  sebuah  data  [1].  Teknik  K-Means  Clustering  berguna  untuk  mengatur  dan menyederhanakan berbagai macam data terkait cluster karena mudah digunakan dan diimplementasikan.
Beberapa  penelitian  terkait  yang  menggunakan  K-Means  Clustering  adalah  pengelompokan  pemeroleh beasiswa  dari  Yayasan  untuk  mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  yang diimplementasikan menggunakan RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan 3 kategori beasiswa Yayasan, yaitu 50%,  60%,  dan  100%  [15].  Dalam  penelitian  lain  terkait  rekomendasi  calon  mahasiswa  yang  mendapatkan beasiswa Yayasan dengan algoritma K-Means Clustering. Hasil penelitian menunjukkan 23% calon mahasiswa ditolak, 61% dipertimbangkan, dan 16% diterima [16]. Penelitian selanjutnya oleh [17] terkait penentuan calon beasiswa  UKT  dengan  K-Means  Clustering  yang  diimplementasikan  menggunakan  RapidMiner.  Hasilnya menunjukkan 215 anggota layak menerima beasiswa UKT, 104 anggota tidak layak, dan 202 kurang layak.
Para  peneliti  juga  membandingkan  K-Means  dengan  berbagai  metode  pengelompokan  lain  dalam  studi yang diteliti. Penelitian [18] menunjukkan bahwa dalam hal pengelompokan produk asuransi yang ditawarkan oleh perusahaan nasional, teknik K-Means mencapai nilai Davies Boldin Index (DBI) yang lebih baik daripada metode K-Medoids. Selain itu, dikembangkan aplikasi clustering armada kendaraan berbasis web dengan metode studi K- Means karena relevansinya tinggi berdasarkan nilai DBI [19].
Tujuan  dilakukannya penelitian  ini  ialah untuk  memberi  informasi  yang  memiliki manfaat  untuk pihak- pihak yang terkait dalam pengidentifikasian pola khas penerima beasiswa Bank Indonesia (BI) di Provinsi Riau dengan menggunakan teknik K-Means Clustering.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan dari penelitian yang direncanakan digambarkan dalam Gambar 1 sebagai berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Analisa masalah dilakukan pada tahap  ini, dimulai dengan deskripsi masalah hingga mengetahui permasalahan yang ada untuk mengidentifikasi solusi yang paling efektif.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data dalam penelitian ini didapatkan dari pihak Humas Bank Indonesia yang sekaligus menjadi pembina penerima beasiswa  Bank  Indonesia.    Data  yang  diperoleh  yakni  data  penerima  beasiswa  tahun  2020,  2021,  dan  2022 berjumlah  1077  data  yang  terdiri  dari  6  perguruan  tinggi  di  Riau  yaitu  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif Kasim Riau (USR), Universitas Lancang Kuning (UNILAK), Politeknik Bengkalis (POLBENG), Sekolah Tinggi Teknologi Dumai (STTD), Universitas Riau (UR), dan Universitas Muhammadiyah Riau (UMRI). Parameter yang diperoleh terdiri dari nama, program studi, indeks prestasi kumulatif (IPK), semester, dan jenjang.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343

## 2.3 Perhitungan Algoritma K-Means
Data yang didapatkan pada tahap pengumpulan data, akan diproses dan diolah mengimplementasikan algoritma K-Means. Flowchart untuk algoritma K-Means dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Flowchart Algoritma K-Means
Tahapan untuk perhitungan algoritma K-Means dijelaskan di bawah ini: a. Tetapkan banyaknya jumlah cluster (k)
b. Pilih random titik pusat untuk cluster (centroid)
c. Pakai rumus Euclidean Distance untuk mendapatkan jarak tiap data terhadap centroid, rumusnya yakni:
d(x, y) = √∑ (x i − y i n i=1 ) 2 (1)
Keterangan: d(x,y)
: jarak data x dan y
x
: titik data objek y : titik data centroid
i
: banyaknya objek
d. Kelompokkan data yang sudah dikalkulasikan menurut jarak terkecil (minimum) antara data tersebut dengan pusat cluster atau data centroid dan mendapatkan cluster baru.
e. Lakukan  perhitungan  kembali  berdasarkan  data  yang  mengikuti  cluster  masing-masing  untuk  pusat  cluster (centroid)  baru.  Nilai  centroid  baru  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  rata-rata  data  terhadap  setiap  cluster. Rumus sebagai Berikut:
CI = x1+x2+x3+⋯+xn ∑ x (2)
Keterangan: CI : centroid baru
x1 : nilai cluster ke-1 xn : nilai cluster ke-n
x : jumlah data
f. Setelah dapat centroid baru, maka lakukan iterasi selanjutnya atau ulangi langkah c samapai e  sampai tidak ditemukan data yang berpindah-pindah dari cluster.

## 2.4 Implementasi dan Hasil
Implementasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  bantuan  tools  rapidminer  untuk  mendapatkan  hasil  yang  di inginkan.

## 2.5 Uji Validitas
Tahap ini dilakukan guna menemukan jumlah cluster terbaik dari pemodelan cluster. Pengujian pada penelitian ini menggunakan Davies Bouldien Index (DBI). DBI merupakan suatu teknik yang digunakan untuk menilai kualitas sebuah cluster dengan melihat kedekatan antar hasil cluster [20]. Hasil cluster nilai DBI akan semakin baik jika dekat dengan 0 yang diperoleh menggunakan metode clustering.

## 2.6 Penarikan Kesimpulan
Hasil kajian yang diperolehi digunakan untuk membuat kesimpulan dengan menggunakan algoritma K-Means.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses penelitian menggunakan data dari penerima Beasiswa Bank Indonesia di Provinsi Riau tahun 2020, 2021, 2022.  Parameter  yang  digunakan pada  penelitian  adalah  nama,  program  studi,  indeks  prestasi  kumulatif  (IPK), semester, dan jenjang. Data penerima beasiswa bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penerima Beasiswa Bank Indonesia No Nama Program Studi Semester IPK Jenjang 1 Fauzi Nur Rizki Pendidikan Matematika 5 3,40 S1 2 Nadya Tafari Pendidikan Matematika 7 3,54 S1 3 Dhiya U Syamsi Jamali Sistem Informasi 7 3,65 S1 4 Dinda Andani Putri Agroteknologi 7 3,46 S1 5 Fiya Fhadilah Ihsani Agroteknologi 7 3,82 S1 6 Fahrul Rozi Ilmu Komunikasi 7 3,56 S1 7 Iismuliati Peternakan 7 3,53 S1 8 Firman Syahputra Peternakan 5 3,53 S1 9 Haridsyah Peternakan 5 3,67 S1 10 Sherin Rizkina Agroteknologi 5 3,89 S1 … … … … … … … … … … … … 1076 Rizma Tia Yuniar Keperawatan 5 3,84 D3 1077 Yurdi Halawa Keperawatan 5 3,89 D3

## 3.1 Pemodelan Data
Data kriteria program studi, semester, IPK, dan jenjang digunakan dalam proses clustering. Untuk mempermudah penelitian agar bisa melihat pola karakteristik data program studi, IPK, dan jenjang akan dikategorikan menjadi beberapa bagian. Proses pengategorian pada Tabel 2 untuk parameter program studi sebagai berikut.
Tabel 2. Kategori Program Studi Program Studi Ket Pendidikan Matematika 1 Sistem Informasi 2 Agroteknologi 3
Untuk  parameter  IPK  dilakukan  pemodelan  data  dengan  diubah  ke  dalam  bentuk  numerical.  Proses pengategorian pada Tabel 3 untuk parameter IPK sebagai berikut.
Tabel 3. Kategori IPK IPK Ket <=3,50 1 >=3,51 2
Parameter  Jenjang  dilakukan  pemodelan  data  diubah  ke  dalam  bentuk  numerical.  Proses  pengategorian pada Tabel 4 untuk parameter jenjang sebagai berikut.
Tabel 4. Kategori Jenjang Jenjang  Ket D3 1 S1 2

## 3.2 Pengolahan Data
Data  pada  Tabel  1  kemudian  diproses  dengan  perhitungan  K-Means  Clustering.  Berikut  proses  pengolahan datanya.
a. Tentukan  banyaknya  cluster(k).  Jumlah  cluster  ditentukan  berdasarkan  kebutuhan  yang  ingin  dihasilkan. Jumlah cluster yang akan digunakan yaitu 5 cluster.
b. Tentukan nilai titik cluster (centroid) awal sebanyak cluster (k). Nilai centroid diperoleh secara acak. Berikut titik cluster awal pada Tabel 5.
Tabel 5. Titik Cluster Awal (Iterasi-1)
Centroid  Program Studi  Semester  IPK  Jenjang C0 2 7 2 2 C1 3 7 2 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343
Centroid  Program Studi  Semester  IPK  Jenjang C2 4 5 2 2 C3 4 5 2 2 C4 5 5 2 2
c. Menghitung jarak terdekat data terhadap setiap nilai centroid yakni dengan Persamaan (1).
1. Perhitungan data ke-1 terhadap centroid cluster 0
d(1,0) = √(1 − 2) 2 + (5 − 7) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 6 2. Perhitungan data ke-1 terhadap centroid cluster 1 d(1,1) = √(1 − 3) 2 + (5 − 7) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 7 3. Perhitungan data ke-1 terhadap centroid cluster 2 d(1,2) = √(1 − 4) 2 + (5 − 5) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 4 4. Perhitungan data ke-1 terhadap centroid cluster 3 d(1,3) = √(1 − 4) 2 + (5 − 7) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 8 5. Perhitungan data ke-1 terhadap centroid cluster 4 d(1,4) = √(1 − 5) 2 + (5 − 5) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 5
Berdasarkan hasil perhitungan dengan rumus Euclidean Distance pada data ke-1, maka didapatkan hasil bahwa  data  ke-1  paling  dekat  dengan  cluster  2  berdasarkan  nilai  terkecil  diantara  nilai  perhitungan  cluster lainnya. Sehingga data ke-1 termasuk kedalam kelompok cluster 2. Selanjutnya, perhitungan dilakukan sampai data ke-1077 hingga masing-masing data menemukan hasil jarak terdekat dengan cluster.
d. Setelah  dilakukan  perhitungan  jarak  data  terhadap  centroid,  selanjutnya  adalah  pengelompokkan  data berdasarkan nilai terdekat (terkecil). Hasil pengelompokan dapat dilihat dalam Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Pengelompokan Data
Objek ke-  C0  C1  C2  C3  C4  Jarak Terkecil  Cluster
1 6 7 4 8 5 4 2 2 1 2 7 3 8 1 0 3 0 1 6 2 7 0 0 4 1 0 5 1 6 0 1 5 1 0 5 1 6 0 1 … …   …   …   …   … … … … …   …   …   …   … … … 1076 53 52 47 51 46 46 4 1077 53 52 47 51 46 46 4
e. Hitung nilai rata-rata setiap atribut data dalam  cluster dengan memperbarui nilai centroid baru untuk iterasi berikutnya. Berikut perhitungan nilai centroid baru yakni dengan Persamaan (2).
1. Rata-rata data pada cluster 0
CI(prodi) = 51 28 = 1.82 CI(semester) = 196 28 = 7 CI(ipk) = 50 28 = 1.78 CI(strata) = 56 28 = 2 2. Rata-rata data pada cluster 1
CI(prodi) = 45 15 = 3 CI(semester) = 105 15 = 7 CI(ipk) = 29 15 = 1.93 CI(strata) = 30 15 = 2 3. Rata-rata data pada cluster 2
CI(prodi) = 193 61 = 3.16 CI(semester) = 305 61 = 5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343
CI(ipk) = 119 61 = 1.95 CI(strata) = 122 61 = 2
4. Rata-rata data pada cluster 3
CI(prodi) = 7341 432 = 16.99 CI(semester) = 3026 432 = 7.00 CI(ipk) = 770 432 = 1.78 CI(strata) = 855 432 = 1.97 5. Rata-rata data pada cluster 4
CI(prodi) = 11277 541 = 20.84 CI(semester) = 2536 541 = 4.68 CI(ipk) = 932 541 = 1.72 CI(strata) = 931 541 = 1.72
Hasil dari kalkulasi untuk nilai centroid baru di iterasi-2 bisa dilihat dalam Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Centroid Baru (Iterasi-2)
Centroid  Program Studi  Semester  IPK  Jenjang C0 1.82 7 1.78 2 C1 3 7 1.93 2 C2 3.16 5 1.95 2 C3 16.99 7.00 1.78 1.97 C4 20.84 4.68 1.72 1.72
f. Lakukan perhitungan kembali jarak data dengan nilai centroid baru. Proses c hingga e akan diulang kembali, jika  tidak  ada  data  yang  berpindah  cluster  atau  iterasi  terakhir  memiliki  data  yang  sama  dengan  iterasi sebelumnnya.

## 3.3 Implementasi dan Hasil
Setelah data diolah, selanjutnya dilakukan pengimplementasian data kedalam sebuah  tools untuk menghasilkan sebuah model dan hasil. RapidMiner yang digunakan sebagai Tools. Pada Gambar 3 menggambarkan hasil cluster model dengan menggunakan RapidMiner dapat dilihat sebagai berikut.

## Gambar 3. Cluster Model
Hasil cluster pada Gambar 3 menunjukkan cluster 0 mempunyai 145 items, cluster 1 mempunyai 463 items, cluster 2 mempunyai 82 items, cluster 3 mempunyai 147 items, dan cluster 4 mempunyai 240 items. Berikut data hasil cluster 0 pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Cluster 0 No Nama Program Studi Semester  IPK  Jenjang  Cluster 1 Anwar Bukhori Pertanian 5 1 2 0 2 Rubiati Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 1 1 0 3 Fitri Handayani Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 1 1 0 4 Sindi Claudia Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 2 1 0 5 Dumadi Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 2 1 0 6 Muhammad Padil Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 1 1 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343
No Nama Program Studi Semester  IPK  Jenjang  Cluster 7 Akbar Maulana Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 2 1 0 8 M. Rizki Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 5 2 1 0 9 Muhamad Syahir Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 5 2 1 0 10 Andre Syahreza Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 5 2 1 0 11 Budi Rahmadani Putra Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 1 1 0 12 Suwandi Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 1 1 0 13 Murniati Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 1 1 0 14 Alif Mukminin Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga 3 1 1 0 … … … … … ... ... … … … … … ... ... 144 Mutia Fatma Administrasi Bisnis 5 2 2 0 145 Sinta Mutiara Br Administrasi Bisnis 5 2 2 0
Hasil  cluster  0  menunjukkan  penerima  beasiswa  dari  program  studi  ketatalaksanaan  pelayaran  niaga berjumlah  38  orang,  administrasi  bisnis  25  orang,  teknik  sipil  24  orang,  akuntansi  keuangan  publik  24  orang, nautika 16 orang, teknik perkapalan 6 orang, pertanian 2 orang, bahasa inggris 3 orang, teknik elektro 3 orang, teknik mesin 2 orang, dan rekayasa perangkat lunak 2 orang. Parameter semester menunjukkan mahasiswa yang berada  di  semester  tiga  berjumlah  34  orang,  semester  lima  91  orang,  semester  tujuh  19  orang,  dan  semester sembilan 1 orang. Parameter IPK menunjukkan mahasiswa yang  mempunyai nilai IPK  kecil atau sama dengan 3.50 berjumlah 73 orang dan besar atau sama dengan 3.51 berjumlah 72 orang. Sedangkan untuk parameter jenjang mahasiwa yang berada di D3 berjumlah 89 orang dan S1 56 orang. Dapat dilihat bahwa hasil cluster 0 didominasi oleh mahasiswa dari program studi ketatalaksanaan pelayaran niaga, berada di semester 5, dan jenjang D3. Berikut data hasil cluster 1 pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Cluster 1 No Nama Program Studi Semester IPK Jenjang Cluster 1 Nadia Tifany Manajemen 5 2 2 1 2 Al Fiona Sinta Manajemen 5 2 2 1 3 Nina Sriwahyuni Manajemen 7 2 2 1 4 Galuh Diah Pitaloka Manajemen 7 2 2 1 5 Muftia Fitri Zahra Manajemen 7 2 2 1 6 Eriska Yuliarti Akuntansi 7 2 2 1 7 Wulan Akuntansi 5 2 2 1 … … … … … ... ... … … … … … ... ... 457 Ridho Dwi Darma Akuntansi 7 2 2 1 458 Shandy Ramadhan Akuntansi 7 2 2 1 459 Sopia Ananda Akuntansi 5 2 2 1 460 Tio Irfandi Ilmu Komunikasi 5 2 2 1 461 Tri Rahayu Ramadani Akuntansi 7 2 2 1 462 Wahyu Miftahani Akuntansi 5 2 2 1 463 Yudi Winaldi Akuntansi 7 2 2 1
Hasil  cluster  1  menunjukkan  penerima  beasiswa  dari  program  studi  akuntansi  berjumlah  110  orang, manajemen 108  orang,  ilmu komunikasi  68  orang,  ilmu  hukum  65  orang,  sistem  informasi  40  orang,  ekonomi syariah 31 orang, agroteknologi 23 orang, peternakan 10 orang, dan pendidikan matematika 8 orang. Parameter semester  menunjukkan  mahasiswa  yang  berada  di  semester  tiga  berjumlah  6  orang,  semester  lima  195  orang, semester tujuh 260 orang, dan semester sembilan 2 orang. Parameter IPK menunjukkan mahasiswa yang memiliki nilai IPK kecil atau sama dengan 3.50 berjumlah 59 orang dan besar atau sama dengan 3.51 berjumlah 404 orang. Sedangkan untuk parameter jenjang mahasiwa yang berada di D3 berjumlah 9 orang dan S1 454 orang. Dapat dilihat bahwa hasil cluster 1 didominasi oleh mahasiswa dari program studi akuntasi dan manajemen, berada di semester 7, dengan IPK tinggi atau sama dengan 3.51, dan jenjang S1. Berikut data hasil cluster 2 pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Cluster 2
No Nama Program Studi Semester  IPK  Jenjang  Cluster 1 Chyntya Dwi Rahmadani Keperawatan 5 2 1 2 2 Delvi Delvira Keperawatan 3 2 1 2 3 Deya Oktarysa Keperawatan 5 2 1 2 4 Dinda Puspita Dewi Keperawatan 3 2 1 2 5 Evitasari Keuangan dan Perbankan 3 2 1 2 6 Friska Nabila Putri Keperawatan 3 2 1 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343
No Nama Program Studi Semester  IPK  Jenjang  Cluster 7 Hasambua Keperawatan 3 2 1 2 8 Lala Narwiyana Keperawatan 3 2 1 2 9 Razky Ihsanul Sably Keperawatan 3 2 1 2 10 Retni Rindayu Putri Keperawatan 3 2 1 2 11 Rizky Nur Handayani Keuangan dan Perbankan 5 2 1 2 12 Roma Dela Br Manik Keperawatan 5 2 1 2 … … … … … ... … … … … … … ... … 81 Rizma Tia Yuniar Keperawatan 5 2 1 2 82 Yurdi Halawa Keperawatan 5 2 1 2
Hasil  cluster  2  menunjukkan  penerima  beasiswa  dari  program  studi  keperawatan  berjumlah  37  orang, keuangan dan perbankan 9 orang, pendidikan ipa 7 orang, usaha perjalanan wisata 7 orang, pendidikan bahasa inggris  5  orang,  perbankan  syariah  5  orang,  kehutanan  3  orang,  hukum  tata  negara  2  orang,  psikologi  islam  2 orang, perpajakan 2 orang, perdata bisnis 1 orang, ilmu komputer 1 orang, dan hukum pidana 1 orang. Parameter semester menunjukkan mahasiswa yang berada di semester tiga berjumlah 10 orang, semester lima 44 orang, dan semester tujuh 28 orang. Parameter IPK menunjukkan mahasiswa yang memiliki nilai IPK kecil atau sama dengan 3.50 berjumlah 3 orang dan besar atau sama dengan 3.51 79 orang. Sedangkan untuk parameter jenjang mahasiwa yang  berada  di  D3 berjumlah  49  orang  dan  S1  33  orang.    Dapat  dilihat  bahwa  hasil  cluster  2  didominasi  oleh mahasiswa dari program studi Keperawatan, berada di semester 5, dengan IPK tinggi atau sama dengan 3.51, dan jenjang D3. Berikut hasil cluster 3 pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Cluster 3 No Nama Program Studi Semester  IPK  Jenjang  Cluster 1 Bob Marta Hubungan Internasional 5 2 2 3 2 Rud Calara Cintia Hubungan Internasional 7 1 2 3 3 Irfandi Hernaldi Pendidikan Ekonomi 7 2 2 3 4 Elfira Teknologi Hasil Pertanian 5 1 2 3 5 Aisyah Sri Utari Ekonomi Pembangunan 7 2 2 3 6 Jeantama Akmadani Ekonomi Pembangunan 7 1 2 3 7 Eko Sumantri Teknologi Hasil Pertanian 5 1 2 3 8 Anisa Rahmadani Pendidikan Ekonomi 7 2 2 3 9 Jodi Misyendi Hubungan Internasional 7 2 2 3 10 Laposa Mirta Dea Roja Hubungan Internasional 5 2 2 3 11 Dymas Ilham D Hubungan Internasional 7 2 2 3 … … … … … ... ... … … … … … ... ... 144 Tazkia Surryihda K Hubungan Internasional 5 2 2 3 145 Virginia Asoka Puri Ekonomi Pembangunan 7 2 2 3 146 Winda Safitri Ekonomi Pembangunan 5 2 2 3 147 Yessy Anggina Lubis Ekonomi Pembangunan 5 2 2 3
Hasil cluster 3 menunjukkan penerima beasiswa dari program studi hubungan internasional berjumlah 34 orang, pendidikan ekonomi 26 orang, ekonomi pembangunan 19 orang, ilmu pemerintahan 16 orang, administrasi bisnis internasional 16 orang, teknik perancangan jalan dan jembatan 8 orang, teknik pertanian 7 orang, sosiologi 7 orang, teknologi hasil pertanian 5 orang, bisnis internasional 3 orang, teknologi industri pertanian 2 orang, teknik listrik  2  orang,  agrobisnis  perikanan  1  orang,  dan  TM  produksi  dan  perawatan  1  orang.  Parameter  semester menunjukkan mahasiswa yang berada di semester tiga berjumlah 5 orang, semester lima 68 orang, dan semester tujuh 74 orang. Parameter IPK menunjukkan mahasiswa yang memiliki  nilai IPK kecil atau sama dengan 3.50 berjumlah 39 orang dan besar atau sama dengan 3.51 108 orang. Sedangkan untuk parameter jenjang mahasiwa berada di S1 berjumlah 33 orang. Dapat dilihat bahwa hasil cluster 3 didominasi oleh mahasiswa oleh program studi Hubungan Internasional, berada di semester 7, dengan IPK  tinggi atau sama dengan 3.51, dan jenjang S1. Berikut hasil cluster 4 pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Cluster 4 No Nama Program Studi Semester  IPK  Jenjang  Cluster 1 Chonie Merintiona Hukum Ekonomi Syariah 5 2 2 4 2 Nabila Frizka Putri F Hukum Ekonomi Syariah 5 2 2 4 3 Silvia Nadrah N Ekonomi Islam 5 2 2 4 4 Erika Lumban Gaol Agribisnis 7 1 2 4 5 Rafesa Berlian Naldo Teknik Informatika 7 2 2 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343
No Nama Program Studi Semester  IPK  Jenjang  Cluster 6 Juni Yulfianti Hutabarat Ilmu Administrasi Negara 5 2 2 4 7 Talenta Yohana K. Panjaitan Ilmu Administrasi Negara 5 1 2 4 8 Diana Sheren Hutagalung Ilmu Administrasi Publik 7 1 2 4 9 Lisna Christiany S Ilmu Administrasi Negara 5 2 2 4 10 Feryandi Hutapea Ilmu Administrasi Negara 5 2 2 4 11 Ilfan Sukri Ilmu Administrasi Negara 5 1 2 4 12 Delfy Agustina Ilmu Administrasi Negara 5 1 2 4 13 Elfira Nurul Ilma Teknik Informatika 3 1 1 4 14 Fitrah Desmalini Teknik Informatika 3 1 1 4 15 Muhammad Hafiz Teknik Informatika 5 1 1 4 16 Zulfikar Fitrah Teknik Informatika 5 1 1 4 17 Rabiatul Rahmadanis Teknik Informatika 5 1 1 4 18 Fera Fitrianti Teknik Informatika 5 2 1 4 19 Abu Dzar Musaiyid Teknik Informatika 3 2 2 4 20 Ahmad Nasa'i Teknik Informatika 3 2 2 4 21 Alfian Nur Ardhi Teknik Informatika 3 2 2 4 22 Alfina Sukma Teknik Informatika 3 2 2 4 … … … … … ... ... … … … … … ... ... 237 Muhammad Abdullah Teknik Informatika 5 2 2 4 238 Muhammad Albani Teknik Informatika 7 2 2 4 239 Muhammad Leonza Teknik Informatika 5 2 2 4 240 Putri Altika Sari Teknik Informatika 5 2 2 4
Hasil  cluster  4  menunjukkan  penerima  beasiswa  dari  program  studi  teknik  informatika  berjumlah  130 orang, ilmu administrasi negara 44 orang, teknik industri 29 orang, agribisnis 16 orang, matematika 8 orang, ilmu administrasi publik 7 orang, hukum ekonomi syariah 4 orang, ekonomi islam 1 orang, dan gizi 1 orang. Parameter semester menunjukkan mahasiswa yang berada di semester tiga berjumlah 29 orang, semester lima 120 orang, dan semester tujuh 91 orang. Parameter IPK menunjukkan mahasiswa yang memiliki nilai IPK kecil atau sama dengan 3.50  berjumlah  79  orang  dan  besar  atau  sama  dengan  3.51  161  orang.  Sedangkan  untuk  parameter  jenjang mahasiwa yang berada di D3 berjumlah 11 orang dan S1 229 orang. Dapat dilihat bahwa hasil cluster 4 didominasi oleh mahasiswa dari program studi Teknik Informatika, berada di semester 5, dengan IPK tinggi atau sama dengan 3.51, dan jenjang S1.

## 3.4 Pengujian Data
Tahapan pengujian data dilakukan untuk memperoleh informasi terkait total cluster yang terbaik. Dalam penelitian ini, metode DBI dipakai untuk pengujian data. Pengujian dilakukan untuk melihat nilai jarak antar cluster dengan melakukan percobaan mulai dari 3 sampai 7 cluster. Metode DBI menyatakan bahwa 5 cluster adalah cluster yang terbaik diantara cluster lainnya. Pada metode DBI menghasilkan validitas sebesar 0.121. Berikut pada Gambar 4 merupkan hasil dari uji performance dengan implementasi DBI.
Gambar 4. Hasil Uji Performance

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan penelitian, diperoleh kesimpulan yaitu parameter yang digunakan berjumlah 4 yaitu program studi, semester, IPK, dan  jenjang. Total k yang digunakan yakni sebanyak 5 (lima). Hasil pengujian  kelayakan menggunakan RapidMiner untuk 1077 data penerima beasiswa Bank Indonesia tahun 2020, 2021, 2022 diperoleh cluster 0 didominasi oleh mahasiswa dari program studi Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga, berada di semester 5, dan  jenjang  D3.  Cluster  1  didominasi  oleh  mahasiswa  dari program  studi  Akuntasi  dan Manajemen,  berada  di semester 7, dengan IPK besar dari atau sama dengan 3.51, dan jenjang S1. Cluster 2 didominasi oleh mahasiswa dari program studi Keperawatan, berada di semester 5, dengan IPK besar dari atau sama dengan 3.51, dan jenjang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 530 − 539 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3343
D3.  Cluster  3  didominasi  oleh  mahasiswa  oleh  program  studi  Hubungan  Internasional,  berada  di  semester  7, dengan IPK besar dari atau sama dengan 3.51, dan jenjang S1. Cluster 4 didominasi oleh mahasiswa dari program studi Teknik Informatika, berada di semester 5, dengan IPK  besar dari atau sama dengan 3.51, dan jenjang S1. Dapat  dilihat bahwa  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia  didominasi  oleh  mahasiswa  yang  memiliki  IPK  tinggi atau sama dengan 3.51 dan juga berada di jenjang S1. Hasil pengujian yang dilakukan menggunakan metode DBI dengan nilai validitas sebesar 0.121 diperoleh cluster terbaik pada k=5.

## REFERENCES
[1] 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, p. 258, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2670.
[2] H. S. Tambunan, I. Gunawan, and S. Sumarno, “Prediksi Jumlah Pendapatan Beasiswa PPA dan BBP Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  3,  no.  4,  p.  346,  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1327.
[3] 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.
[4] 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.
[5] 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.
[6] P.  Putriani  and  A.  Mardiana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bank  Indonesia  Menggunakan Metode Logika Fuzzy Dan Saw ( Studi Kasus Universitas Majalengka ),” Infotech J., vol. 8, no. 1, pp. 13–21, 2022.
[7] F. S. Sagala, M. Mugiarso, and W. Priatna, “Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Rekomendasi Pemberian Beasiswa  Bagi  Siswa  Berprestasi,”  J.  Students‘  Res.  Comput.  Sci.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  111–120,  2021,  doi: 10.31599/jsrcs.v2i2.840.
[8] Generasibaruindonesia.com,  “Program  Beasiswa  Bank  Indonesia.”  https://www.generasibaruindonesia.com/beasiswa (accessed Nov. 04, 2022).
[9] R.  Widayanto,  “Seleksi  Beasiswa  Bank  Indonesia  2022.”  http://baakk.unnes.ac.id/berita-1122-seleksi-beasiswa-bank- indonesia-2022.html (accessed Nov. 05, 2022).
[10]  D.  J.  Lubis  and  M.  B.  Tamam,  “Penerapan  K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Beasiswa  Santri  di  Pondok  Pesantren Miftahul  Huda  Bogor,”  Teknois    J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  dan  Sains,  vol.  12,  no.  1,  pp.  7–20,  2022,  doi: 10.36350/jbs.v12i1.125.
[11]  U. Ma’rifatin, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Penyakit Pasien Pada Puskesmas Warujayeng,” Semin. Nas. Inov. Teknol., no. 2549–7952, pp. 285–291, 2020.
[12]  S. Aulia, “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.964.
[13]  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.
[14]  C. Kamila, M. A. A. S, G. R. Namang, and R. R. F. Syah, “Systematic Literature Review: Penggunaan Algoritma K- Means Untuk Clustering di Indonesia dalam Bidang Pendidikan,” J. Intech, vol. 2, no. 1, pp. 19–24, 2021.
[15]  B. Harahap and A. Rambe, “Implementasi K-Means Clustering Terhadap Mahasiswa yang Menerima Beasiswa Yayasan Pendidikan Battuta di Universitas Battuta Tahun 2020/2021 Studi Kasus Prodi Informatika,” Informatika, vol. 9, no. 3, pp. 90–97, 2021, doi: 10.36987/informatika.v9i3.2185.
[16]  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.
[17]  D. N. Cahya, M. Hidayat, and M. F. Asnawi, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Calon Penerima Beasiswa UKT di Universitas Sains Al- Qur ’ an,” vol. 1, no. 1, pp. 26–32, 2022.
[18]  F. Farahdinna, I. Nurdiansyah, A. Suryani, and A. Wibowo, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Dalam Klasterisasi  Produk  Asuransi  Perusahaan  Nasional,”  J.  Ilm.  FIFO,  vol.  11,  no.  2,  p.  208,  2019,  doi: 10.22441/fifo.2019.v11i2.010.
[19]  A.  Supriyadi,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dengan  K-Medoids  Pada Pengelompokan  Armada  Kendaraan  Truk  Berdasarkan  Produktivitas,”  JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform., vol. 6, no. 2, pp. 229–240, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i2.2008.
[20]  S.  B.  F.  Ginting,  S.  Sawaluddin,  and  M.  Zarlis,  “Kombinasi  Pembobotan  Symmetrical  Uncertainty  Pada  K-Means Clustering Dalam Peningkatan Kinerja Pengelompokan Data,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 484, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3366.