## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 632 − 638 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1294

## Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Pengelompokan Data Penerima Bantuan Uang Kuliah Tunggal Bagi Mahasiswa Terdampak Covid-19
Reza Andrea 1,* , Nursobah 2
1 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia
2 STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* Reza.andrea@gmail.com, 2 nursobah@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: reza.andrea@gmail.com Submitted: 02/03/2022 ; Accepted: 07/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− Masih berlansungnya masa pandemic Covid-19 sangat mempengaruhin berbagai aspek kehidupan salah satunya masalah Ekonomi. Permasalahan ini sangat berdampak pada bidang pendidikan salah satunya pada pada jenjang perguruan tinggi. dimana banyak  mahasiswa  yang orangtua/penanggung  biaya  kuliah  mengalami  kendala  finansial  karena  terdampak pandemi  Covid-19. Sehingga diperlukan suatu cara yang efektif sebagai rekomendasi dalam menganalisa data mahasiswa berdasarkan sosial ekonomi orang tua setiap mahasiswa dalam menentukan kelompok Penerima UKT. Banyak cara yang dapat digunakan salah satunya dengan memanfaatkan  data  mining  untuk  melakukan  pengelompokan  data  mahasiswa  yang  berhak  mendapatkan  UKT  dengan menggunkan  metode  K-Medoids.  Penerapan  metode  K-Medoids  digunakan  dalam  melakukan  pengelompokan  data  mahasiswa yang  layak  menerima  dana  bantuan  UKT  dengan  tujuan  sebagai  rekomendasi  dalam  menganalisa  data  mahasiswa  berdasarkan sosial ekonomi orang tua setiap mahasiswa dalam menentukan kelompok Penerima UKT bagi pihak perguruan tinngi. Apaun hasil dari  penerapan  metode  K-medoids  maka  didapatkan  kelompok  yang  layak  direkomndasikan  berdasrkan  Hasil Cluster/Pengelompokan 0 dengan jumlah data mahasiswa sebanyak 8 orang berdasarkan hasil perytimbangan dari kreteria yang digunkan yaitu Pekerjaan Orang Tua, Status Kepemilikan Rumah dan Penghasilan Orang Tua
Kata Kunci: UKT; Pengelompokan; Data Mining; K-Medoids
Abstract− The ongoing Covid-19 pandemic period greatly affects various aspects of life, one of which is the issue of the economy. This  problem  has  an  impact  on  the  field  of  education,  one  of  which  is  at  the  university  level.  where  many  students  whose parents/insurers of tuition fees are experiencing financial constraints due to the impact of the Covid-19 pandemic. So we need an effective  way  as  a  recommendation  in  analyzing  student  data  based  on  the  socioeconomic  status  of  each  student's  parents  in determining the group of UKT recipients. There are many ways that can be used, one of which is by utilizing data mining to group data for students who are entitled to get UKT using the K-Medoids method. The application of the K-Medoids method is used to group data on students who are eligible to receive UKT assistance funds with the aim of being a recommendation in analyzing student data based on the socioeconomic status of each student's parents in determining the UKT recipient group for the university. Whatever the results of the application of the K-medoids method, a group that deserves to be recommended is based on the results of  Cluster  /  Grouping 0  with  a  total  student  data of 8 people based  on  the  results of  consideration  of  the  criteria  used,  namely Parents' Occupation, Home Ownership Status and Parents' Income
Keywords : UKT; Grouping; Data Mining; K-Medoids

## 1. PENDAHULUAN
Masih  berlansungnya  masa  pandemic  Covid-19  sangat  mempengaruhin  berbagai  aspek  kehidupan  salah  satunya masalah  Ekonomi.  Permasalahan  ini  sangat  berdampak  pada  bidang  pendidikan  salah  satunya  pada  pada  jenjang perguruan tinggi. dimana  banyak mahasiswa yang orangtua/penanggung biaya kuliah mengalami kendala finansial karena  terdampak  pandemi  Covid-19.  Sehingga  dalam  mengatasi  hal  tersebut  pemerintah  khususnya  Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi pada tanggal 4 Agustus 2021 telah menyampaikan program lanjutan bantuan UKT/SPP bagi mahasiswa yang terdampak Covid-19. Bantuan Uang kuliah Tunggal (UKT) diperuntukan bagi mahasiswa aktif yang mengalami kodisi keungan sehingga memerlukan bantuan bukan mahasiswa yang telah mendapatkan Beasiswa baik dari Pemerintah maupun Swasta.
Masing-masing setiap perguruan tinggi mendapatkan kuota bantuan UKT sesuai dengan pengusulan masing- masing  perguruan  tinggi.  Namun  dalam  melakukan  penyeleksian  banyak  mengalami  kendala  salahsatunya penyeleksian data mahasiswa yang berhak meneriman bantuan tersebut. Sehingga diperlukan suatu cara yang efektif sebagai  rekomendasi  dalam  menganalisa  data  mahasiswa  berdasarkan  sosial  ekonomi  orang  tua  setiap  mahasiswa dalam menentukan kelompok Penerima UKT. Banyak cara yang dapat digunakan salah satunya dengan memanfaatkan data mining untuk melakukan pengelompokan data mahasiswa yang berhak mendapatkan UKT.
Data  mining  adalah  proses  untuk  menemukan  pola,  korelasi  dan  tren  baru  yang  memiliki  bermakna  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  baru  dari  kumpulan  data  yang  besar[1].  Oleh  sebab  itu  dalam  melakukan pengelompokan  data  mahasiswa  yang  berhak  mendaptkan  UKT  metode  yang  digunakan  dalam  data  mining  salah satunya metode K-Medoids. Metode   K-Medoids adalah  sekelompok teknik  clustering partisi yang meminimalkan jarak antara titik berlabel  dalam sebuah cluster dan titik yang ditunjuk sebagai pusat klister[2]. Penerapan metode K- Medoids  digunakan  dalam  melakukan  pengelompokan  data  mahasiswa  yang  layak  menerima  dana  bantuan  UKT. Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya  tentang  kesamaan  objek  penelitian  dan  metode,  maka  penulis menjadikan bahan acuan dalam pembuatan penelitian ini. Penelitian pada tahun. 2021 yang dilakukan oleh Yuki Rizki Adam  Nugraha  tentang  klasifikasi  penyesuaian  Uang  Kuliah  Tunggal  dengan  menggunakan  metode  SAV  dimana mendapatkan akurasi sebesar 83,00% dari sampel data yang diuji coba dengan rekomendasi 67 siswa dari 100 siswa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 632 − 638 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1294
yang  mendapatkan  penyesuaian  Uang  Kuliah  Tunggal  [3].  Penelitian  pada  tahun  2020  yang  dilakukan  oleh  Efori Bulolo dkk dalam mentukan colon penerima yang layak menerima bantuan bidikmisi dengan menggunakan metode K-Medoids  yang  layak  menerima  sebanyak  2  orang  berdasarkan  cluster  2  [4].  Penelitian  pada  tahun  2019  yang dilakukan oleh Jefri Arianto dalam melakukan pengelompokan data penduduk kurang mampu dengan menggunkan metode K-Medoids mampu mengelopokan data dengan kondisi penduduk kurang mampu sebesar 6 kepala keluarga dari  25  sampel  data  yang  digunakan  [5].  Penelitian  pada  tahun  2017  yang  dilakukan  oleh  Sofi  Defiyanti  dkk menjelaskan  semua  data  yang  diolah  mampu  dikelompokan  dengan  K-Medoids  dalam  pengklasteran  pelamar beasiswa [6]. Dapat disimpulkan metode K-Medoids mampu melakukan pengelopokan data-data berdasarkan kriteria, jarak, kondisi dan krakteristiksdata yang digunakan [7][8][9].
Berdasarkan permasalahan dan penelitian terkait di atas, penulis berminat untuk membuat penelitian tentang pengelopokan data mahasiswa penerima bantun  Uang Kuliah Tunggal.  Dengan tujuan sebagai rekomendasi  dalam menganalisa data mahasiswa berdasarkan sosial ekonomi orang tua setiap mahasiswa dalam menentukan kelompok Penerima UKT bagi pihak perguruan tinngi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian  tahapan penelitian dalam pengelompokan data mahasiswa penerima bantun Uang Kuliah Tunggal dengan menggunkan metode K-Medoids dilakukan beberapa tahapn penelitian seperti dibawah ini:
1. Identifikasi masalah, pada tahapan ini dilakukan untuk mengetahui permasalahan dan metode yang digunakan pada penelitian ini.
2. Wawancara  ( interview ),  ditahap  ini  melakukan  konsultasi  atau  tanya  jawab  secara  langsung  kepada  pihak Perguruan Tinggi Swasta
3. Studi  literatur,  ditahap  ini  penulis  mempelajari  beberapa  kajian  literatur  terkait  dengan  penelitian  yang  telah dibuat oleh beberapa orang sebelumnya termasuk juga mempelajari jurnal-jurnal atau buku-buku yang berkaitan dengan Data Mining dan Bantuan UKT.
4. Analisa  masalah,  pada  tahap  analisa  ini  penulis  melakukan  pengumpulan  data,  mempelajari  dan  melakukan perumusan demi mendukung penelitian ini dalam melakukan proses pengolahan data.
5. Penerapan metode, tahap ini merupakan tahap pengelompokan data mahasiswa dengan  metode K-Medoids  yang dimana hasil akhir dari penelitian ini menghasilkan Kelompoh data siswa berdasarkan sosial ekonomi orang tua setiap mahasiswa.
Berdasarkan tahapan penelitian diatas  dapat digamabarkan dalam bentuk diagram sebagai berikut ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Bantuan Uang Kuliah Tunggal
Bantuan Uang kuliah Tunggal (UKT) diperuntukan bagi mahasiswa aktif yang mengalami kodisi keungan sehingga memerlukan bantuan bukan mahasiswa yang telah mendapatkan Beasiswa baik dari Pemerintah maupun Swasta. Yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 632 − 638 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1294
diatur  dalam  Ketentuan  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Nomor  25  Tahun  2020  tentang  Ketentuan Penyesuaian UKT, Dana Bantuan UKT Mahasiswa, BOS Afirmasi dan BOS Kinerja [10].

## 2.3 Data Mining
Data mining adalah proses untuk menemukan pola, korelasi dan tren baru yang memiliki bermakna yang bertujuan untuk mendapatkan informasi baru dari kumpulan data yang besar[1]. Banyak orang mengartikan data mining sebagai persamaan  dari  istilah  yang  populer  seperti  Knowledge  Discovery  Data  (KDD),  dan  yang  lain  mengartikan  data mining hanya sebagai langkah penting dalam proses penemuan pengetahuan [11][12][13].

## 2.4 Metode K-Medoids
Metode  K-Medoids adalah sekelompok teknik clustering partisi yang meminimalkan jarak antara titik berlabel  dalam sebuah cluster dan titik yang ditunjuk sebagai pusat klister[2]. K-medoids tidak menentukan nilai rata-rata dari objek dalam cluster sebagai titik acuan, tapi menggunakan medoids (median), yang merupakan objek yang paling terletak dipusat sebuah cluster. Dengan demikian, metode partisi masih dapat dilakukan berdasarkan prinsip meminimalkan jumlah dari ketidak samaan antara setiap objek dan titik acuan yang sesuai (medoids)[14]. Adapun Langkah-langkah metode K-Medoids dapat dilihat seperti dibawah ini [15][16]: 1. Siapkan data yang dijadikan Sampel
2. Tentukan jumlah cluster sebanyak k
3. Tentukan titik pusat secara acak/nilai centroid
4. Menghitung jarak Euclidian Distance dengan persamaan:
𝑑 𝑖𝑗 =   √∑ (𝑋 𝑖𝑎 − 𝑋 𝑗𝑎 ) 2 = 𝑝 𝑎=1 √(𝑋 𝑖 − 𝑋 𝑗 ) ′ (𝑋 𝑖 − 𝑋 𝑗 ) (1)
5. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
6. Hitunglah total cost yang diperoleh dari perhitungan jarak dengan mengambil nilai terkecil dalam cluster
7. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoid baru
8. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru  – total distance lama. Jika S < 0, maka ukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid.
9. Ulangi langkah 3 sampai 5 hingga tidak terjadi perubahan medoid, sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Dalam melakukan pengelompokan data penerima bantuan uang kuliah tunggal bagi mahasiswa terdampak Covid-19. Sampel data yang digunkan sebanyak 30 masiswa yang diambil secara acak.  Adapun sampel data yang digunkan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Data Sampel No  Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua 1 Artina Daeli Petani Milik Sendiri 2.000.000 2 Ridho Adrian Nelayan Sewa 1.800.000 3 Ria Zulkarnaen Harahap Wiraswasta Milik Sendiri 3.000.000 4 Azmi Aziza Petani Sewa 18.000.000 5 Wiyuda Pratama Mahardika PNS Milik Sendiri 5.000.000 6 Rizkah Fadillah Wiraswasta Sewa 3.000.000 7 Julfan Riski Ariansah Siagian Petani Milik Sendiri 1.400.000 8 Isa Azhari Petani Milik Sendiri 1.800.000 9 Egi Prades Wiraswasta Milik Sendiri 2.500.000 10 Wahyu Harry Bai Lumban Batu Petani Milik Sendiri 2.000.000 …  ………… ………… ………… ………… …  ………… ………… ………… ………… 30  Eviyani Nelayan Sewa 2.500.000
Maka  proses  selanjutnya  melakukan  trssformasi  data  dikarenakan  metode  K-medoids  dengan  persamaan Euclidean distance tidak dapat memproses data yang berupa huruf, maka kriteria dari sampel data ditrasformasikan kebentuk angka pada kriteria Pekerjaan Orang Tua dan Status Kepemilikan Rumah. Dimana untuk kriterian Pekerjaan Orang Tua variabel Petani dan Nelayan diberi angka 1, variabel Wiraswasta anggka 2 dan varibel PNS diberi angka

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 632 − 638 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1294
3. Untuk Kriteria Status Kepemilikan Rumah variable sewa diberi angka 1 dan variable milik sendiri diberi angka 2, Adapun hasil trasformasi sampel data dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Trasformasi Data Sampel No  Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua 1 Artina Daeli 1 2 2.000.000 2 Ridho Adrian 1 1 1.800.000 3 Ria Zulkarnaen Harahap 2 2 3.000.000 4 Azmi Aziza 1 1 18.00.000 5 Wiyuda Pratama Mahardika 3 2 5.000.000 6 Rizkah Fadillah 2 1 3.000.000 7 Julfan Riski Ariansah Siagian 1 2 1.400.000 8 Isa Azhari 1 2 1.800.000 9 Egi Prades 2 2 2.500.000 10 Wahyu Harry Bai Lumban Batu 1 2 2.000.000 …  ………… ………… ………… ………… …  ………… ………… ………… ………… 30 Eviyani 1 1 2.500.000
Adapun prose penerapan metode K-medoids dalam pengelompokan data mahasiswa berdasarkan sampel data yang telah ditrasformasikan sebagai berikut:
1. Tentukan jumlah cluster sebanyak k
Jumlah Cluster yang digunakan sebanyak 2 sampel
2. Tentukan titik pusat secara acak/nilai centroid
Penentuan titik pusat dilakukan secara acak seperti tabel dibawah ini:
Tabel 3. Nilai Centroid Awal Pusat Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua Pusat Medoid 1  Azmi Aziza 1 1 18.00.000 Pusat Medoid 2  Rizqina Silaban  1 2 3.000.000 3. Menghitung jarak Euclidian Distance dengan persamaan (1): \
Pusat Medoid 1
𝑑 11 =   √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2.000.000 − 1.800.00) 2 = 200.000 Pusat Medoid 2 𝑑 11 =   √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2.000.000 − 3.000.00) 2 = 1.000.000 Sehingga didapatkan hasil jarak Euclidian Distance pada masing-masing pusat Medoit seperti tabel dibawah ini:
Tabel 4. Hasil perhitungan Pada Iterasi 1 No  Nama Medoid 1 Medoid 2 Cluster 1  Artina Daeli 200.000 1.000.000 0 2  Ridho Adrian 0 1.200.000 0 3  Ria Zulkarnaen Harahap 1.200.000 1 1 4  Azmi Aziza 0 1.200.000 0 5  Wiyuda Pratama Mahardika 3.200.000 2.000.000 1 6  Rizkah Fadillah 1.200.000 1 1 7  Julfan Riski Ariansah Siagian 400.000 1.600.000 0 8  Isa Azhari 1 1.200.000 0 9  Egi Prades 700.000 500.000 1 10  Wahyu Harry Bai Lumban Batu 200.000 1.000.000 0 ….  ………… ………… ………… ………… ….  ………… ………… ………… ………… 30  Eviyani 700.000 500.000 1
Hasil Cluster berdasarkan pada jarak terpendek jika Medoid 1< Medoid 2 maka 0 4. Hitunglah total cost yang diperoleh dari perhitungan jarak dengan mengambil nilai terkecil dalam cluster Total Cost iterasi 1
= 200.000+0+1+0+2.000.000+1+400.000+1+500.000200.000+2.000.000+1+500.000+200.000
+500.000+500.000+1+2.000.000+400.000+1+0+1.500.000+4.000.000+500.000+1+500.000+1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 632 − 638 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1294
+3.000.000+500.000+500.000 = 19.900.009
5. Tentukan titik pusat ke dua
Penentuan titik pusat dilakukan secara acak seperti tabel dibawah ini:
Tabel 5. Nilai Centroid Kedua Pusat Nama Pekerjaan Orang Tua Status Kepemilikan Rumah Penghasilan Orang Tua Pusat Medoid 1  Isa Azhari 1 2 1.800.000 Pusat Medoid 2  Februari Giawa  2 2 3.000.000 6. Menghitung jarak Euclidian Distance dengan persamaan (1) pada titik pusat kedua
Pusat Medoid 1 𝑑 11 =   √(1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2.000.000 − 1.800.00) 2 = 2.00.000
Pusat Medoid 2 𝑑 11 =   √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2.000.000 − 3.000.00) 2 = 1.000.000
Sehingga didapatkan hasil jarak Euclidian Distance pada masing-masing pusat Medoit seperti tabel dibawah ini:
Tabel 6. Hasil perhitungan Pada Iterasi 2 No  Nama Medoid 1 Medoid 2 Cluster 1  Artina Daeli 200.000 1.000.000 0 2  Ridho Adrian 1 1.200.000 0 3  Ria Zulkarnaen Harahap 1.200.000 0 1 4  Azmi Aziza 1 1.200.000 0 5  Wiyuda Pratama Mahardika 3.200.000 2.000.000 1 6  Rizkah Fadillah 1.200.000 1 1 7  Julfan Riski Ariansah Siagian 400.000 1.600.000 0 8  Isa Azhari 0 1.200.000 0 9  Egi Prades 700.000 500.000 1 10  Wahyu Harry Bai Lumban Batu  200.000 1.000.000 0 ….  ………… ………… ………… ………… ….  ………… ………… ………… ………… 30  Eviyani 700.000 500.000 1
Hasil Cluster berdasarkan pada jarak terpendek jika Medoid 1< Medoid 2 maka 0
7. Hitunglah total cost yang diperoleh dari perhitungan jarak dengan mengambil nilai terkecil dalam cluster Total Cost iterasi kedua
= 200.000+10+1+2.000.000+1400.000+0+500.000200.000 +2.000.000+1+500.000200.000+500.000+500.000+
0+2.000.000+800.000+1+1+1.500.000+4.000.000+500.000+0+500.000+1+3.000.000+500.000+500.000 =21.500.007 Setelah tolal cost itersi kedua didapatkan maka lakukan perbandingan antara tolal cost lama dengan total cost baru dimana total cost baru = 21.500.007 lebih tinggi dibandingkan total cost lama = 19.900.009 sehingga pencarian itrasi selajutnya diberhentikan. Maka hasil perhitungan iterasi kedua yang dijadikan cluster pengelompokan data mahasiswa penerima UKT seperti tabel dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Cluster/Pengelompokan 0
Tabel 7. Hasil Cluster/Pengelompokan 1
No  Nama
1  Ria Zulkarnaen Harahap 2  Wiyuda Pratama Mahardika 3  Rizkah Fadillah 4  Egi Prades No  Nama 1  Artina Daeli
2  Ridho Adrian
3  Azmi Aziza
4  Julfan Riski Ariansah Siagian
5  Isa Azhari
6  Wahyu Harry Bai Lumban Batu
7  Annisa Apriliani
8  Siti Hummairoh

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 632 − 638 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1294
No  Nama 5  Santho Baido Hasian Manullang
6  Arlansyah Tanjung
7  Alexander Pandapotan Manullang
8  Ketrin Munthe
9  Siska Kristiana Simanullang 10  Februari Giawa 11  Amanudin Harahap 12  Adinda RahmadhaniMelisa 13  Rizqina Silaban 14  Meli Rahmawati 15  Syahbalyan Ari Lubis 16  Andreas Gerhard Simorangkir 17  Shakya Suci Kamara 18  Febrianus Gea 19  Sri Widari Hasibuan 20  Dina Nur Mugniyyi
21  Mei Warni Zendrato
22  Eviyani
Berdasarkan hasil dari penerapan metode K-medoids maka didapatkan kelompok yang layak direkomndasikan berdasrkan  Hasil  Cluster/Pengelompokan  0  dengan  jumlah  data  mahasiswa  sebanyak  8  orang  berdasarkan  hasil perytimbangan dari kreteria yang digunkan yaitu Pekerjaan Orang Tua, Status Kepemilikan Rumah dan Penghasilan Orang Tua.

## 3.2 Hasil Pengujian
Adapun  hasil  pengujian  dalam  menentukan pengelompokan  data  penerima  bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal  bagi mahasiswa  terdampak  Covid-19  dengan  menggunkan  aplikasi  data  Mining  yaitu  rapidminer  dengan  hasil Cluster/Pengelompokan dan bentuk Cluster Model dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 1. Hasil Cluster/Pengelompokan Dengan Aplikasi Rapidminer
Gambar 2. Hasil Cluster Model Dengan Aplikasi Rapidminer

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 632 − 638 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1294

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan bab hasil dan pembahasan maka dapat disimpulkan penerapan data mining dengan menggunkan metode K-medoids  dalam  menentukan pengelompokan  data  penerima  bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal  bagi  mahasiswa terdampak Covid-19 dapat diterapkan berdasarkan hasil  penerapan metode secara manual  dimana jumlah cluster 0 dan cluster 1 sama dengan pengujian aplikasi data mining yaitu rapidminer sehingga yang layak direkomendasikan data mahasiswa darisapel uji berdasrkan cluster/pengelompokan 0 yang terdiri dari 8 orang.

## REFERENCES
[1] Z. Nabila, A. R. Isnain, Permata, dan Z. Abidin, “ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID- 19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, hal. 100–108, 2021.
[2] F. Firzada dan Y. Yunus, “Klasterisasi Tingkat Masa Studi Tepat Waktu Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Medoids,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, no. 3, hal. 160–166, 2021.
[3] Y.  R.  A.  Nugraha,  “IMPLEMENTASI  ALGORITME  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  UNTUK  KLASIFIKASI PENYESUAIAN UANG KULIAH TUNGGAL TERDAMPAK PANDEMI COVID-19,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, hal. 210–218, 2021.
[4] E.  Buulolo,  R.  Syahputra,  dan  A.  Fau,  “Algoritma  K-Medoids  Untuk  Menentukan  Calon  Mahasiswa  Yang  Layak Mendapatkan Beasiswa Bidikmisi di Universitas Budi Darma,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, no. 3, hal. 797–805, 2020.
[5] J.  Arianto,  “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  PENGELOMPOKAN  PENDUDUK  KURANG  MAMPU  DESA SAMBIREJO TIMUR DENGAN ALGORITMA K-MEDOIDS,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, hal. 569–573, 2019.
[6] S.  Defiyanti,  M.  Jajuli,  dan  N.  R.  W,  “OptimalisasiK-Medoid  Dalam  Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar  Beasiswa DenganCubic Clustering Criterion,” J. Nas. Teknol. Sist. , vol. 3, no. 1, hal. 211–218, 2017.
[7] N. Pulungan, Suhada, dan D. Suhendro, “PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK MENGELOMPOKKAN PENDUDUK 15 TAHUN KEATAS MENURUT LAPANGAN PEKERJAAN UTAMA,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, hal. 329–334, 2019.
[8] F.  Hardiyanti,  H.  S.  Tambunan,  dan  I.  S.  Saragih,  “PENERAPAN  METODE  K-MEDOIDS  CLUSTERING  PADA PENANGANAN KASUS DIARE DI INDONESIA,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, hal. 598–603, 2019.
[9] T. Juninda, Mustakim, dan E. Andri, “Penerapan Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokan Penyakit di Pekanbaru Riau,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 11 Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau , 2019, hal. 42–49.
[10]  R. Dirkareshza, D. M. Azura, dan R. Pradana, “Kebijakan Pemerintah di Masa Pandemi Covid-19: Antara Negara Sejahtera dan Negara Sehat,” J. Mercat. , vol. 4, no. 1, hal. 46–55, 2021.
[11]  A. Wanto et al. , Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12]  M.  A.  Puspa,  “Implementasi  Data  Mining  Klasifikasi  Algoritma  C4  .  5  Dalam  Perekrutan  Perangkat  Desa,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 1, no. 2, hal. 92–97, 2019.
[13]  Mariani,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada Persediaan  Barang  Minuman Larutan  Cap  Kaki  Tiga  (  Studi  Kasus :  PT Adyajati Lestari ),” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 1, no. 1, hal. 7–27, 2019.
[14]  D.  Marlina,  N.  F.  Putri,  A.  Fernando,  dan  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT , vol. 4, no. 2, hal. 64–71, 2018.
[15]  S.  Sundari, I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  Jalaluddin,  dan  A. Wanto,  “Analisis K-Medoids  Clustering Dalam  Pengelompokkan  Data  Imunisasi  Campak  Balita  di  Indonesia,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information Science (SENARIS) , 2019, hal. 687–696.
[16]  Z.  Mustofa  dan  I.  S.  Suasana,  “ALGORITMA  CLUSTERING  K-MEDOIDS  PADA  E-GOVERNMENT  BIDANG INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY  DALAM PENENTUAN STATUS EDGI,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, hal. 1–10, 2018.