## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2670

## Clustering Penerima Beasiswa Yayasan Untuk Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means
Bernadus Gunawan Sudarsono * , Sri Poedji Lestari
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia Email Penulis Korespondensi: gunawanbernadus@ubk.ac.id
Abstrak– Pengelompokan  penerima  beasiswa  Bantuan  beasiswa  akan  dibuat  berdasarkan  nilai  yang  diakumulasikan menggunakan clustering dimana penerima beasiswa ini akan diberikan beasiswa dengan jumlah dan besaran yang berbeda, dikarenakan beasiswa dari yayasan terbatas dan memiliki tingkatan terhadap pembagiannya. Pembagian kelompok terhadap mahasiswa penerima beasiswa dari yayasan menggunakan metode clustering dari data mining dimana fungsi dari clustering yaitu cluster atau tugas mengkelomppokan suatu hal menggunakan pendekatan algoritma clustering yaitu algoritma K-means. Hasil dari clustering ini menunjukan mahasiswa berdasarkan kelompoknya terbagi atas empat golongan berdasarkan jumlah dari  kriteria,  hasil  pengelompokan  memperlihatkan  jumlah  dan  keputusan  yayasan  terhadap  pemberian  beasiswa  yayasan terhadap mahasiswanya.
Kata Kunci: Clustering; K-Means; Penerima Beasiswa.
Abstract –Grouping  of  scholarship  recipients  Scholarship  assistance  will  be  made  based  on  the  accumulated  value  using clustering where the scholarship recipients will be given scholarships with different amounts and sizes, because scholarships from  foundations  are  limited  and  have  levels  of  distribution.  The  division  of  groups  to  students  who  receive  scholarships from  foundations  uses  the  clustering  method  of  data  mining  where  the  function  of  clustering  is  a  cluster  or  the  task  of grouping something is using the clustering algorithm approach, namely the K-means algorithm. The results of this clustering show  that  students  based  on  their  groups  are  divided  into  four  groups  based  on  the  number  of  criteria,  the  results  of  the grouping show the number and decision of the foundation on granting foundation scholarships to students.
Keywords : Clustering; K-Means; Scholarship Grantee

## 1. PENDAHULUAN
Banyaknya anak-anak bangsa Indonesia yang memiliki kemampun belajar yang baik dan keinginan belajar yang tinggi  tetapi  terhalang  karena  sulinya  keuangan  dan  himpitan  ekonomi  yang  dihadapi  oleh  mahasiswa  dan keluarganya,  pemerintah  mendirikan  program  danan  bantuan  berupa  beasiswa    .Beasiswa  dapat  membantu banyak kalangan dalam menyelesaikan kesulitan ekonomi bagi pelajar-pelajar yang ingin meneruskan keinginan belajar untuk lanjut kejenjang pendidikan lebih tinggi[1], beasiswa memiliki banyak jenis yang disediakan pihak dalam negeri maupun luar negeri, pihak swasta maupun pihak pemerintahan demi mencapai satu tujuan bersama yaitu mencerdasrkan kehidupan bangsa melalui cikal bakal generasi terdidik terutama pada bidang pendidikan di jenjang perguruan tinggi[2].
Jenis  beasiswa  seperti  beasiswa  penghargan  seperti  mengikuti  suatu  kontestan  atau  ajang  yang menampilkan bakat dan emenangnya diberikan hadiah dan dana beasiswa, beasiswa bantuan bisa jadi beasiswa ini  diberikan  oleh  donator  atau  warga  yang  mampu  ingin  membantu  seseorang  dalam  dunia  pendidikannya, penelitian, akademik seperti beasiswa atass prestasi  maupun  bantuan dari  pihak yayasan, non akademik, dinas, dan berdasarkan sumber dana beasiswa dibagi atas beberapa seperti beasiswa dari pemerintahan yaitu Bidikmisi, LPI, BAPPENAS, LPDP. Beasiswa dari  negara maju  seperti  Chevening  (Inggris),  Fulbright (Amerika serikat), Beasiswa Nuffic Neso (NEC) (Belanda), dan lain-lain. Beasiswa komunitas dan yayasan[3][4].
Beasiswa yayasan adalah bantuan yang di berikan oleh pihak perguruan tinggi untuk diperuntukan kepada mahasiswa yang berasal  dari  kalangan yang kurang mampu, berprestasi  maupun aktif  agar  mahasiswa tersebut tetap  bisa  melanjutkan  ke  perguruan  tinggi.  Beasiswa  ini  di  salurkan  melalui  perguruan  tinggi  dan  berada  di bawah  donator pihak yayasan maupun perguruan tinggi  itu sendiri. Untuk seleksi  pendaftaran beasiswa. Untuk penyaluran  beasiswa  yayasan  ini  kepada  mahasiswa  baru  ini  juga  harus  memperhatikan  syarat-syarat  tertentu sebelum beasiswa itu di berikan kepada mahasiswa yang bersangkutan[5].
Untuk syarat yang harus di penuhi seperti penghasilan orang tua, displin mahasiswa, prestasi akademik di dalam mauun luar lingkungan kampus dan juga prerstasi mahasiswa dan IPK yang mahasiswa miliki.  Di dalam masalah  untuk  menentukan  penerima  beasiswa  yayasan  yang  akan  dikelomokan  untuk  mendapatkan  data  dan hasil yang lebih tepat dari nilai-nilai yang dimiiki peserta penerima beasiswa akan menggunakan Algoritma K- means  yang  di  mana  akan  mengkelompokan  dan    membagi  data  yang  ada.  Algortima  ini  akan  membagi  data kedalam  bentuk  cluster  sehingga  jika  ada  data  yang  sama  dan  mengantisipasi  tidak  terjadi  kesenjangan  dalam pembagian beasiswa dengan data yang memiliki nilai yang berbeda satu sama lain[6].
Tujuan  dari  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-means  yang  di  mana  di  gunakan  untuk  membantu perhitungan nilai  kemurniannya dari hasil clustering yang dilakukan. Dan juga tujuan dilakukan nya penelitian ini  untuk  membantu  klasterisasi  pengusulan  mahasiswa  yang  layak  dan  tidak  layak  untuk  menerima  beasiswa dengan 4 syarat yaitu penghasilan orang tua, disiplin, IPK (indek prestasi kumulatif), dan prestasi mahasiswa di

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2670
bidang akademi. Dan yang mana bertujuan untuk mempermudah melihat hasil dari nilai kemurniannya dari hasil clustering tersebut[7].
Penggunaan  metode  ini  dilakukan  karena  sudah  banyak  penelitian  terhadap  pengelompokan  suatu  hal menggunakan clustering dan pendekatan algoritma K-means seperti “Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang Mempunyai  Keluhan  Kesehatan  Dengan  Datamining  K-Means”[8],  Selanjutnya  Terdapat  Pada  Penelitian “Implementasi  K-Means  Clustering  Ujian  Nasional  Sekolah  Menengah  Pertama  Di  Indonesia  Tahun  2018”, “Sistem Pendukung Keputusan (Dss) Penyeleksian Pemilihan Penerima Beasiswa Sma N 1 Ulubelu Tanggamus Mengunakan  Data  Mining”  dan  masih  banyak  lagi,  dengan  hal  ini  menunjukan  penggunaan  metode  dan algoritma  ini  sangat  tepat  dalam  melakukan  pengelompokan  sebuah  data  segala  jenis  data  yang  berhubungan dengan pengelompokan akan lebih mudah dan tersortir menggunaka algoritma K-mean karena proses K-means memiliki beberapa keunggulan seperti sangat mudah dalam implementasi dan pembelajaran penerapannya[9][10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  secara  sistematis,  bertujuan  untuk memermudah  peneliti  dalam  merngkat  prosedur  dan  rangkaian  dalam  sebuah  penelitian  dan  lebih  terarah, penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang  menggunkan  model  penelitian  kuantitatif[11].  Model  kuantitatif  ini membantu dan mengarahkan dalam sebuah penelitian dalam bentuk penyelesaian sebuah masalah dalam bentuk penelitian  agar  pencapaian  tujuan  penelitian  tersebut  lebih  terarah  dengan  baik.[12].  Dalam  penelitian  ini dilakukan pengambilan data dengan menggunakan beberapa teknik penambilan data sebagai berikut:
1. Wawancara
Wawancara merupakan teknik yang paling sering  dilakukan dalam pengambilan data sebuah riset bertujuan agar  ebih  menggali  secara  detail  apa  yang  ingin  didapatkan  dalam  proses  pengambilan  informasi  tertentu dengan beberapa orang yang terkait.
2. Dokumentasi
Pada proses dokumentasi teknik ini digunakan untuk mendapatkan informasi sekaligus menyimpan data hasil dari  informasi  yang  didapatkan,  dokumentasi  bias  dilakukan  dengan  cara  merekam,  video,  data-data  yang tertuang dalam sebuah kertas dan lainnya.
3. Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  untuk  memberikan  pandangan  yang  pernah  dilakukan  peneliti  lain  untuk mendapatkan  hasil  yang  maksimal  dan  lebih  detail  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  pembuatan penelitian[13].

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan sebuah proses untuk menghasilkan informasi yang didapatkan melalui beberapa tahapan dalam mengenali dan memahami pola sebuah data yang sebelumny atida tersedia didalam sebuah database, data mining dapat memenukan sebuah pola kecenderungn data dalam berpasangan antra atribut satu dengan lainnya, menemukan  informasi  sebagai  data  bersifat  pembagian  dalam  sebuah  cluster,  data  mining  memilik  banyak fungsi tergantung kepada kebutuhan dalam menemukan data yang diperlukan, dalam sebuah data mining dikenal dengan  teknik  Knowledge  Discovery  in  Database  singkatan  dari  KDD  dimana  tahapan  pada  KDD  ini  yag digunakan daam mengelola sebuah pencarian data di dalam sebuah database.[14][15]

## 2.2 Clustering
clustering yang berarti cluster atau pengelompokan adalah salah satu metode dalam sebuah pengelompokan data mining  yang  digunakan  untuk  mengkelompokan  sebuah  data  yang  banyak  untuk  melihat  setiap  data  memiliki kemiripan dari masing-masing nilai yang bersifat homogen dan didapat melalui cara pengmatan terhadap objek- objek, data-data yang ingin diketahui cluster dati tiap data tersebut, dalam proses clustering biasanya sebuah data dibantu  menggunakan  pendekatan  sebuah  algoritma  bertujuan  untuk  lebih  memperinci  dan  target  dalam pengelempokan data jauh lebih terstruktur dalam sistem matematis[16][17].

## 2.3 Algoritma K-Means
Pengelompokan  data  mahasiswa  dengan  menggunakan  Algoritma  K-means,  yaitu  terdiri  dari  indeks  prestasi kumulatif  (IPK)  mahasiswa,  pendapatan  orang  tua,  disiplin,  dan  prestasi  non  akademik.  Untuk  penelitian  ini menggunakan  data  bantuan  dari  mahasiswa.  Algoritma  K-means  merupaka  algoritma  yang  di  mana  akan mengelompokan  data  kedalam  cluster  –  cluster  sehingga  jika  ada  data  yang  memiliki  karkter  yang sama  maka akan berada pada cluster yang sama dan data yang memiliki ketidak samaan akan berada di dalam cluster  yang lain, cara pengelompokan menggunakan k-means yaitu[18]:
1. Menentukan banyaknya yang akan di bentuk ada 4 cluster (k=4). Untuk penentuan cluster harus lebih  kecil dari pada banyak nya data (k<n).
2. Menetukan nilai secara manual atau random untuk pusat cluster awal sebanyak cluster yang ditentukan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2670
3. Untuk  menghitung  jarak  data  dengan  centroid  menggunakan  rumus  Euclidiean  Distance.  Persamaan  1 Euclidian Distance
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 −  𝑦 𝑖 )2 (1).
4. Mengecek setiap kedekatan data dengan jarak terkecil.
5. Centroid baru akan dihitung dengan melakukan perhitungan nilai rata-rata data pada setiap cluster.
6. Melakuakn perulangan jika perhitungan iterasi yang baru berbeda dengan iterasi sebelumnya, makan peroses akan di lanjutkan ke langkah perulangan selanjutnya. Namun jika iterasi yang baru di hitung memiliki hasil yang sama dengan iterasi belumnya, maka proses clustering selesai. Maka nilai pusat cluster ( 𝜇𝑗 ) pada iterasi terakhir akan di gunakan sebagai parameter yang dimana untuk menentukan kasifikasi data[19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini melakukan jarak terpendek antara setiap kriteria dan kondisi yang memiliki jenis dan karakteristik yang  hampir  sama  dengan  alternatif  lain,  dilakukan  dua  kali  iterasi,  pada  nilai  pernyataa  untuk  prestasi  non akademik dan  disiplin  menggunakan pernyataan  sangat  baik  yang bernilai  100, baik  bernila 80, cukup bernilai 60, buruk bernilai 40 dan sangat buruk bernilai 20, berikut kandidat calon peserta penerima beasiswa Yayasan. Penyelesaian menggunakan algoritma K-means[20].
Gambar 1. Kerja Algortima K-Means
Sampling data mahasiswa yang akan dilakukan clustering
Tabel 1. Data Mahasiswa.
No Nama IPK Prestasi N.A Disiplin Penghasilan Orang Tua 1 Ardiansyah Ritongah 3.4 Baik Baik 2.500.000 2 Amelia Zahra 2.00 cukup Sangat Baik 3.000.000 3 Beni Iskandar 2.7 Baik Baik 1.500.000 4 Budi Prasetya 3.2 Cukup Sangat Baik 3.000.000 5 Cela Arnis 3.8 Baik Baik 3.000.000 6 Citra Purnama 3.1 Cukup Baik 1.500.000 7 Lesti Rahma 2.79 Cukup Sangat baik 2.400.000 8 Risky Brama 2.66 Baik Cukup 2.300.000 9 Yeni Lubis 2.31 Buruk Baik 2.000.000 10 Zizi Arhima 2.10 Buruk Sangat Baik 2.200.000
Lakukan  peruahan  nilai  pernyataan  dengan  mengunakan  angka  untuk  dapat  melakukan  perhitungan menggunakan algoritma K-means.
Tabel 2. Data Nilai Mahasiswa. No Nama IPK Prestasi N.A Disiplin Penghasilan Orang Tua 1 Ardiansyah 3.4 80 80 2.5
Sampling data Menentukan Jumlah Cluster Tentukan nilai titik pusat (centroid) Menghitung jarak tiap Centroid Kelompokan data dengan jarak terdekat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2670
No Nama IPK Prestasi N.A Disiplin Penghasilan Orang Tua 2 Amelia Zahra 2 60 100 3 3 Beni Iskandar 2.7 80 80 1.5 4 Budi Prasetya 3.2 60 100 3 5 Cela Arnis 3.8 80 80 3 6 Citra Putri 3.1 60 80 1.5 7 Lesti Rahma 2.79 60 100 2.4 8 Risky Brama 2.66 80 60 2.3 9 Yeni Lubis 2.31 40 80 2 10 Zizi Arhima 2.1 40 100 2.2
Jumlah  cluster  yang  digunakan  ada  4  (empat)  sama  dengan  jumlah  kriteria  yang  terdapat  pada  data sampel, kemudian tentukan nilai centroid atau nilai pusat, nilai-nilai yang diambil sebagai nilai centroid dari data secara acak.
Tabel 3. nilai centroid awal/titik pusat Ardiansyah C1 3.4 80 80 2.5 Budi Prasetya C2 3.2 60 100 3 Lesti Rahma C3 2.79 60 100 2.4 Zizi arhima C4 2.1 40 100 2.2
Lakukan perhitungan jarak sebagai berikut:

## Cluster 1
√(3,4 − 3,4) 2 + (80 − 80) 2 + (80 − 80) 2 + (2.5 − 2.5) 2 = 0
√(2 − 3,4) 2 + (60 − 80) 2 + (100 − 80) 2 + (3 − 2.5) 2 = 28,323312 √(2,7 − 3,4) 2 + (80 − 80) 2 + (80 − 80) 2 + (1.5 − 2.5) 2 = 1,22065556 √(3,2 − 3,4) 2 + (60 − 80) 2 + (100 − 80) 2 + (3 − 2.5) 2 = 28,2893973
Cluster 2
√(3,4 − 3,2) 2 + (80 − 60) 2 + (80 − 100) 2 + (2.5 − 3) 2 = 28,289397
√(2 − 3,2) 2 + (60 − 60) 2 + (100 − 100) 2 + (3 − 3) 2 = 1,2 √(2,7 − 3,2) 2 + (80 − 60) 2 + (80 − 100) 2 + (1.5 − 3) 2 = 28,323312
√(3,2 − 3,2) 2 + (60 − 60) 2 + (100 − 100) 2 + (3 − 3) 2 = 0
Cluster 3
√(3,4 − 2,79) 2 + (80 − 60) 2 + (80 − 100) 2 + (2.5 − 2,4) 2 = 28,291025
√(2 − 2,79) 2 + (60 − 60) 2 + (100 − 100) 2 + (3 − 2,4) 2 = 0,9920181
√(2,7 − 2,79) 2 + (80 − 60) 2 + (80 − 100) 2 + (1.5 − 2,4) 2 = 28, 29873 √(3,2 − 2,79) 2 + (60 − 60) 2 + (100 − 100) 2 + (3 − 2,4) 2 = 0 ,7276049
Cluster 4
√(3,4 − 2,1) 2 + (80 − 40) 2 + (80 − 100) 2 + (2.5 − 2,2) 2 = 44,7412561
√(2 − 2,1) 2 + (60 − 40) 2 + (100 − 100) 2 + (3 − 2,2) 2 = 20,0162434
√(2,7 − 2,1) 2 + (80 − 40) 2 + (80 − 100) 2 + (1.5 − 2,2) 2 = 44,7308618
√(3,2 − 2,1) 2 + (60 − 40) 2 + (100 − 100) 2 + (3 − 2,2) 2 = 20,0461966
Tabel 4. Data Rekapitulasi  Nilai Mahasiswa. No Nama dc1 dc2 dc3 dc4 cluster 1 Ardiansyah 0 28,2893973  28,2910251  44,7412561 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2670
No Nama dc1 dc2 dc3 dc4 cluster 2 Amelia Zahra 28,323312 1,2 0,99201814  20,0162434 3 3 Beni Iskandar  1,22065556  28,3284309  28,2987297  44,7308618 1 4 Budi Prasetya  28,2893973 0 0,72670489  20,0461966 2 5 Cela Arnis 0,64031242  28,2906345  28,3086577  44,7608088 1 6 Citra putri 20,0272315  20,0564204  20,0226397  28,3105987 3 7 Lesti Rahma 20,0272315  0,72670489 0 20,0128983 2 8 Risky Brama 20,0146846  44,7300973  44,7216603  56,5714027 1 9 Yeni Lubis 40,0179722  28,3159337  28,2911718  20,0021024 3 10 Zizi Arhima 44,7412561  20,0461966  20,0128983 0 4
Aturan menggunakan cluster berikut ini:
Jika dc1 < dc2,  dc1 < dc3 dan dc1 < dc4 maka = cluster 1 Jika dc2<dc1, dc2<dc3, dc2 < dc4 maka = cluster 2 Jika dc3<dc1, dc3 < dc2  dan  dc3 < dc4 maka= cluster 3 Jika dc4<dc1, dc4 < dc2 dan dc4<dc3 maka= cluster 4.
Sehingga data diatas memperlihatkan data menjadi empat clustering seperti yang tertera pada table diatas, selanjutnya  untuk  mengetahui    jarak  antara  setiap  nilai  dilakukan  perhitungan  iterasi  ke  dua  dengan menggunakan  metode  dan  model  yang  sama  yaitu,  model  Eucliden,  sebelumnya  pada  iterasi  kedua  ini  nilai centroid awal didapat dari penjumlahan masing-masing cluster 1 dengan cluster 1, cluster 2 dengan cluster 2 dan seterusnya setelah dijumlahkan, cluster tersebut dibagi dengan banyak jumlah masing-masing cluster.
Tabel 5. Data Rekapitulasi  Nilai Mahasiswa.
No Nama dc1 dc2 dc3 dc4 cluster 1 Ardiansyah 81,1020524 84,7694003 100,354873 94,383581 1 2 Amelia Zahra 85,676891 89,6201607 104,546709 99,146648 1 3 Beni Iskandar 81,6843409 85,1214994 100,722093  94,6711578 1 4 Budi Prasetya 85,6366993 89,3865924 104,265128  98,6352817 1 5 Cela Arnis 80,8152009 84,5898038 100,164694  94,2236561 1 6 Citra putri 71,8794965 73,0828909 88,4792149  83,2526455 1 7 Lesti Rahma 85,963214 89,5807995 104,471263  98,7922605 1 8 Risky Brama 71,3825865 72,8867811 88,3609365  83,4838245 1 9 Yeni Lubis 66,4940863 65,2635016 79,6854379  76,1644151 1 10 Zizi Arhima 81,9047813 83,4577877 97,2582746  92,8396867 1
Kedekatan  hasil  pada  nilai  membuat  seluruh  cluster  menjadi  satu  cluster,  sehingga  tampak  keseluruhan data  memiliki  kedekatan  jarak  terhadap  satu  dengan  yang  lainnya  ,  sehingga  data  dan  pembagian  terhadap beasiswa dapat dilakukan secara merata berdasar nilai dan pengelompokan dari data tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Dari  proses  pengujian  terhadap  atribut  data  dilakukan  dalam  menentukan  kelompok  dari  masing-masing  data yang  sudah  memiliki  nilai  tersendiri,  penggunaan  metode  clustering  dengan  bantuan  algoritma  K-means merupakan  penerapan  salah  satu  metode  KDD  dalam  data  mining,  pada  tahapan  cluster  yaitu  iterasi  pertama, terbentuk  empat  clustering,  berdasarkan  pembobotan  data  masing-masing  data  yang  sudah  diakumulasikan menggunakan model Eucliden didapatkan empat pengkelompokan dari keseluruhan data, pada iterasi kedua data kembali dihitung menggunakan model Eucliden untuk melihat jarak kedekatan antara satu data dengan data yang lainya,  pada  hasil  akhir  terlihat  jelas  semua  data  meliliki  kedekatan  yang  sama  antara  satu  dengan  lainnya sehingga terbentuk satu pegelomokan berdasarkan jarak kedekatan dengan nilai data.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] A.  P.  Utomo,  “Pemodelan  Arsitektur  Enterprise  Sistem  Informasi  Akademik  Pada  Perguruan  Tinggi  Menggunakan Enterprise Architecture Planning,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 33, 2014, doi: 10.24176/simet.v5i1.129.
[3] R.  Taufiq  and  H.  P.  Sari,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jenis  Beasiswa  Menggunakan Knn,” J. Tek. Univ. Muhammadiyah Tangerang , vol. 8, no. 1, pp. 6–10, 2019.
[4] M. Mariko and A. Yaqin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Penerima Beasiswa Prestasi di Universitas Amikom Yogyakarta,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 3, p. 172, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i3.1180.
[5] Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2670
Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1– 5, 2018.
[6] S.  A.  Rahmah,  “Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  (  Studi  Kasus  Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja ),” J. Inf. Technol. Res. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[7] K.  D.  Maisari,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “Implementasi  Metode  TOPSIS  dengan  Pembobotan  Entropy  untuk Penentuan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  APBD  Kota  Bengkulu(  Studi  Kasus :  SMAN  8  Kota Bengkulu ),” J. Rekursif , vol. 5, no. 2, pp. 179–194, 2017.
[8] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[9] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Clustering  Pada  Penduduk  Yang  Mempunyai  Keluhan Kesehatan  Dengan  Datamining  K-Means,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[10]  E. Sugiyarti and A. Maseleno, “Sistem Pendukung Keputusan (Dss) Penyeleksian Pemilihan Penerima Beasiswa Sma N 1 Ulubelu Tanggamus Mengunakan Data Mining,” Konf. Mhs. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 62–69, 2018.
[11]  D.  N.  Hidayat,  “Dikotomi  Kualitatif  –  Kuantitatif  Dan  Varian  Paradigmatik  Dalam  Penelitian  Kualitatif,” Scriptura , vol. 2, no. 2, pp. 81–94, 2009, doi: 10.9744/scriptura.2.2.81-94.
[12]  R. Rahim, E. Buulolo, and N. Silalahi, “C4.5 Algorithm To Predict The Impact Of The Earthquake,” no. January, pp. 2–8, 2017, doi: 10.31227/osf.io/rbwmg.
[13]  D. Evanko, “Optical imaging of the native brain,” Nat. Methods , vol. 7, no. 1, p. 34, 2010, doi: 10.1038/nmeth.f.284.
[14]  D.  P.  Utomo,  “Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,” vol. 4, no. April, pp. 437–444, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[15]  R.  S.  Harahap,  “Komparasi Algoritma Klasifikasi  Decision Tree,  Naive  Bayes  Dan  Neural  Network    Untuk  Prediksi Penyakit  Ginjal  Kronis,” Konf.  Nas.  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  239-INF.244,  2016,  [Online]. Available: http://konferensi.nusamandiri.ac.id/prosiding/index.php/knit/article/view/129.
[16]  S. Defiyanti, “Integrasi Metode Clustering dan Klasifikasi untuk Data Numerik,” Citee , no. July, pp. 256–261, 2017.
[17]  E. Buulolo, Buku Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , I. 2020.
[18]  F. L. Gaol, T. Matsuo, and S. City, “The Digital Transformation of Enterprise Architecture on Culinary SMEs : A Case Study – Culinary SMEs in DKI Jakarta Province,” vol. 14, no. 2, pp. 275–289, 2020.
[19]  N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) PENERAPAN  CLUSTERING  PADA  PENDUDUK  YANG  MEMPUNYAI  KELUHAN  KESEHATAN  DENGAN DATAMINING K-MEANS,” [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/komik.
[20]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  “Data  Mining:  Concepts  and  Techniques,” Data  Min.  Concepts  Tech. ,  2012,  doi: 10.1016/C2009-0-61819-5.