## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA APLIKASI PENENTU PENERIMA BEASISWA MAHASISWA DI STMIK SINAR NUSANTARA SURAKARTA
Hendri Risman(killeroidz@gmail.com) Didik Nugroho (didikhoho@gmail.com) Yustina Retno WU(yustina.retno@gmail.com)

## ABSTRAK
Belum adanya sistem aplikasi yang dapat memberikan hasil keputusan alternatif yang dapat  dijadikan  pertimbangan  dalam  proses  mengambil  keputusan  saat  menentukan  calon penerima  beasiswa  sesuai  dengan  kriteria  dari  pihak  akademik  menjadi  kendala.  Salah  satu solusinya  yaitu  membuat  aplikasi  dengan  Metode  k-Nearest  Neighbor  dalam  membantu membuat  keputusan  alternatif  dalam  menentukan  calon  penerima  beasiswa.  Untuk  itu dibutuhkan    sistem  komputerisasi  yang  tepat  agar  dapat  terbentuk  sebuah  aplikasi  penentuan calon  penerima  beasiswa  dengan  menggunakan  metode  k-Nearest  Neighbor  dan  dapat membantu  mempermudah  tim  seleksi  beasiswa  dalam  menentukan  calon  penerima  beasiswa. Metode  pengumpulan  data  dengan  wawancara  dan  observasi,  metode  analisis  sistem  dengan diagram  Context,  HIPO,  DAD,  desain  database  dengan  ERD,  implementasi  program  dengan PHP  dan  database  mysql.  Kriteria  dalam  penentuan  calon  penerima  beasiswa  ini  yaitu Semester, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), penghasilan orang tua, dan Tanggungan Orang Tua. Dari  pengujian  yang  dilakukan  terhadap  22  data  sampel  yang  di  jadikan  acuan  dalam perhitungan  k-Nearest  Neighbor  dalam  menghasilkan  keputusan  diperoleh  nilai    kekuratan sebesar  90,90% yang mana dalam algoritma k-Nearest Neighbor nilai tersebut termasuk besar karena  algoritma  k-Nearest  Neighbor  tidak  menggunakan  parameter  untuk  dijadikan  acuan melainkan data sampel yang nilainya bervariasi .
Kata kunci : Beasiswa, KNN (K-Nearest Neighbor),Diagram Context, HIPO, Diagram Alir Data

## I. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) atau Decision  Support  Sistem [1]  adalah sistem  yang  bertujuan  untuk  menyediakan informasi,  membimbing,  memberikan  prediksi, serta  mengarahkan  pengguna  informasi  agar dapat  melakukan  pengambilan  keputusan dengan  lebih  baik  dan  berbasis  fakta  Secara hierarkis,  SPK  biasanya  dikembangkan  untuk pengguna pada tingkatan manajemen menengah dan tertinggi. SPK yang baik harus mampu  menggali  informasi  dari  database, melakukan analisis, serta memberikan interpretasi dalam bentuk yang mudah dipahami  dengan  format  yang  mudah  untuk digunakan.
Proses  pengambilan  keputusan  saat menentukan  calon  penerima  beasiswa  masih ada kendala yaitu belum adanya aplikasi yang dapat  memberikan  hasil  keputusan  alternatif dan  dapat  dijadikan  pertimbangan  dalam proses mengambil keputusan saat menentukan  calon  penerima  beasiswa  sesuai dengan kriteria dari pihak akademik.
Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini akan  dibahas  penerapan  metode K-Nearest Neighbor dalam pembuatan aplikasi pendukung  keputusan  dalam  menentukan calon penerima beasiswa.
Yang  menjadi  obyek  penelitian  dalam hal  ini  yaitu  seperti  semester  mahasiswa, Indeks
Prestasi
Kumulatif mahasiswa, penghasilan
orang
tua mahasiswa, tanggungan  orang  tua  mahasiswa    dan  data- data yang berkaitan dengan prosses penentuan calon penerima beasiswa.

## II. METODE PENELITIAN 2.1. Data Primer
Data Primer adalah data yang diperoleh  langsung dari  instansi  yang  menjadi obyek  penelitian  dalam  hal  ini  adalah  STMIK Sinar Nusantara Surakarta. Data yang diperoleh  seperti  data  semester  mahasiswa, indeks prestasi kumulatif mahasiswa, penghasilan orang tua mahasiswa, tanggungan orang tua mahasiswa, serta data- data tambahan yang  berkaitan  dengan prosses  penentuan  calon  penerima  beasiswa di STMIK Sinar nusantara Surakarta.

## 2.2. Data Sekunder
Data  Sekunder  adalah  data  yang
diperoleh dari buku yang mendukung penelitian.  Dalam  menyelesaikan  laporan  ini, data  diperoleh  dari  media  pustaka  tentang teori –teori  sistem  aplikasi  yang  digunakan dalam pembuatan Aplikasi Penentuan Penerima Beasiswa. Aplikasi ini menggunakan Bahasa Pemrograman PHP[4] sehingga dapat dijadikan  aplikasi  yang  baru  sesuai  dengan kaidah-kaidah sistem yang benar.

## III. TINJAUAN PUSTAKA 3.1 Sistem Pendukung Keputusan
Pada  dasarnya  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) dirancang untuk mendukung seluruh  tahap  pengambilan  keputusan  mulai dari  mengidentifikasi  masalah,  memilih  data yang  relevan,  menentukan  pendekatan  yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan,  sampai  mengevaluasi  pemilihan alternatif [1].
3.2 Beasiswa Beasiswa adalah Bantuan yang
membantu  orang  terutama  yang  masih sekolah  atau  kuliah  agar  mereka  dapat  cepat menyelesaikan tugasnya dalam rangka mencari  ilmu  pengetahuan  hingga  selesai. Bantuan  ini  bisasanya  berbentuk  dana  atau menunjang  biaya  atau  ongkos  yang  harus dikeluarkan oleh anak sekolah atau
mahasiswa
selama menempuh masa
pendidikan di tempat belajar yang di inginkan[2].
3.3 Metode k-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor merupakan  salah satu metode yang digunakan dalam pengklasifikasian.  Prinsip  kerja K-Nearest Neighbor (KNN) adalah mencari jarak terdekat antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan K- Nearest (neighbor) terdekatnya  dalam  data pelatihan.  Berikut  rumus  pencarian  jarak menggunakan rumus Euclidian . [3]
𝑑 𝑖 = (𝑥 2𝑖 −   𝑥 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1 ……………(1)
Dengan :
x
1 : sampel data
x 2 : data uji
i : variabel data dist : jarak p : dimensi data
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 kriteria Terdapat beberapa kriteria yang menjadi persyaratan untuk dapat mendapatkan  beasiswa  di  akademi  yang  di jadikan tempat penelitian. Dari metode-metode pengumpulan  data  yang  dilakukan  untuk menentukan calon penerima beasiswa ditemukanlah atribut-atribut kriteria yang menjadi  pertimbangan  untuk  mentukan  calon penerima  beasiswa  seperti  data  semester mahasiswa, Indeks Prestasi Kumulatif
mahasiswa, penghasilan orang tua
mahasiswa, tanggungan orang tua mahasiswa
4.2

## Perancangan Sistem
A. Context Diagram
Context  Diagram dibagi  menjadi  tiga entitas  antara  lain  Siswa,  Admin  dan  Kepala sekolah,  adapun  gambaran Context  Diagram ditunjukkan pada Gambar 1.
Data Sampel Laporan Hasil Seleksi Mahasiswa Admin Pengumuman Beasiswa Data Pemohon Ketua Akademi Laporan Hasil Seleksi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan penerima Beasiswa
Gambar 1. Context  Diagram Aplikasi Penentuan calon penerima beasiswa

## B. HIPO
Selanjutnya untuk diagram HIPO dibagi menjadi  tiga  proses  antara  lain  Input  data, Transaksi  dan  Pengolahan  laporan  gambaran mengenai HIPO pada aplikasi sistem pendukung keputusan ditunjukkan pada Gambar 2.
0 Aplikasi Penentuan Calon Penerima Beasiswa 1 Input 2 Proses 3 Output 1.1 Data Pemohon 1.2 Data Sampel
2.1 Kalkulasi Jarak euclidian 2.2 Penentuan k- nearest 3.2 Pengumuman Beasiswa 3.1
Lap. Cetak
Gambar 2.  HIPO Aplikasi Penentuan calon penerima beasiswa.
C. Data Flow Diagram (DFD) Data  Flow  Diagram suatu  gambaran sistem  secara  logical,  teknik  penggambaran alir  data  dengan  menggunakan  simbol-simbol tertentu. Adapun gambaran Data Flow Diagram level  0  pada  aplikasi  ini  ditunjukkan pada Gambar 3.

## D. Entity Relationship Diagram
Tabel-tabel Entity Relationship Diagram merupakan bagan yang menggambarkan  hubungan  antar  tabel-tabel yang terdapat dalam database. Entity Relationship Diagram atau sering juga disingkat  dengan  ER  Diagram  dibuat  untuk menggambarkan  hubungan  antar  satu  tabel dengan  tabel  yang  lainnya  yang  terdapat dalam database Bea. ER Diagram ditunjukkan pada Gambar 4.
Admin 1 Master Data 2 Proses 3 Output Dt.Sampel Dt.Mahasiswa Dt.mahasiswa Dt.Sampel datapenerima datatidakditerima Ketua Akademik Laporan Hasil Seleksi Pe ng um um an l B ea sis w a Mahasiswa Dt.Sampel 1 Tb.mahasiswa 2 Tb.Sampel 3 Tb.datapenerima Ju m la h k 4 Tb.tdkmenerima D ata Pe m oh on Data Penerima Data tdk penerima
Gambar 3. DFD
Mhs Menghasilkan l 1 nim nama jk semester ipk penghasilan alamat tahunaju tanggungan Data Penerima l M nim nama jk semester ipk penghasilan alamat tahun tanggungan tdkmenerima nim nama jk semester ipk penghasilan alamat tahun tanggungan M e n g h a si lk a n l M l 1
Gambar 4. Entity Relationship Diagram

## 4.3 Pembahasan

## 4.3.1 Gambaran Umum Model
Pada  penenlitian  ini  diberikan  asumsi bahwa sistem ini hanya menangani penentuan keputusan  status  penerima  beasiswa  untuk jenis  beasiswa  BBM  yang  salah  satu  syarat menerimanya  yaitu  minimal  IPK  2.5  dan tingkat  pendidikan  Diploma  3  dengan  tingkat semester  tertinggi  yaitu  6.  Input  Data  yang  di masukkan  adalah  berupa  NIM,  nama,  jenis kelamin,  alamat,  dan  kriteria  beasiswa  yang digunakan  untuk  penentuan  (semester,  ipk, penghasilan orang tua, tanggungan orang tua.

## 4.3.2 Data Sampel
Data  sampel  yang  digunakan  dalam perhitungan  algoritma    terlihat  pada  tabel  1. Data  tersebut  diperoleh  dari  data  penerima beasiswa  BBM  di  STMIK  Sinar    Nusantara Surakarta.
Tabel 1. Data Sampel
Nim Semest er IPK Penghasila n Tang gung an Menerima Didik Haryanto 5 3.00 350000 2 Ya Ahmad Shodiq 3 3.07 997100 2 Ya Gunawan 3 2.95 500000 3 Ya Sholeh Hari P 3 2.98 840000 2 Ya Nanda Anast A 3 3.07 1500000 3 Ya Ulfah Maylasani 3 3.11 600000 3 Ya Sigit Hermawan 5 2.87 700000 3 Ya Efrita Dea P 3 2.98 276250 2 Ya M. Imam Rosyadi 3 2.57 500000 4 Ya Desi Sulistyowati 3 3.33 767135 2 Ya Mita Winingrum 5 2.54 1000000 3 Ya Mega Puspita W 5 2.88 1344200 1 Tidak Erik Gita P 3 2.51 1250000 3 Tidak Penansius 3 2.63 1000000 2 Tidak
Nim Semest er IPK Penghasila n
Tang gung an Menerima Budiman 3 2.51 3000000 1 Tidak Pekik Purbo S 3 2.59 800000 2 Tidak Ahmad Fatoni 5 2.75 1500000 2 Tidak Heri Mulyatmo 3 2.91 3000000 2 Tidak Hari Catur P 3 2.89 2200000 2 Tidak Eko Wahyudion o 5 2.71 1300000 2 Tidak Danang Kurniawan 5 2.95 2050000 1 Tidak Andi Setyawan 3 2.55 900000 2 Tidak Untuk memperkecil jarak yang dihasilkan  dari  perhitungan,  data    dikonversi berdasarkan parameter maksimal dari tiap tiap kriteria,  kecuali  kriteria  penghasilan  orang  tua dan  tanggungan  orang  tua  yang  diambil  dari nilai maksimal yang ada di data sampel.
Tabel 2.  Sampel  data  siswa  yang  telah  di normalisasi
Nama Sem este r IPK Pengh asilan Tanggun gan Meneri ma Didik Haryanto 8.33 7.5 8.57 5 Ya Ahmad Shodiq 5 7.68 3.01 5 Ya Gunawan 5 7.38 6 7.5 Ya Sholeh Hari P 5 7.45 3.57 5 Ya Nanda Anast A 5 7.68 2 7.5 Ya Ulfah Maylasani 5 7.78 5 7.5
Ya
Sigit Hermawa n 8.33 7.18 4.29 7.5 Ya Efrita Dea P 5 7.45 10.86 5 Ya M. Imam Rosyadi 5 6.43 6 10
Ya
Desi Sulistyow ati 5 8.33 3.91 5 Ya Mita Winingru m 8.33 6.35 3 7.5 Ya Mega Puspita W 8.33 7.2 2.23 2.5 Tidak Erik Gita P 5 6.28 2.4 7.5 Tidak Penansiu s 5 6.58 3 5 Tidak Budiman 5 6.28 1 2.5 Tidak Pekik Purbo S 5 6.48 3.75 5 Tidak Ahmad Fatoni 8.33 6.88 2 5 Tidak Heri Mulyatmo 5 7.28 1 5 Tidak Hari Catur P 5 7.23 1.36 5 Tidak
Eko Wahyudio no 8.33 6.78 2.31 5 Tidak Danang Kurniawa n 8.33 7.38 1.46 2.5 Tidak Andi Setyawan 5 6.38 3.33 5 Tidak

## 4.3.3 Hasil
Misalkan  Data  yang  akan  di  ujikan sebagai berikut : Nama = Andi Semester = 3 IPK = 2.5 Penghasilan  = 750.000 Tanggungan  = 3 Dengan Hasil Konversi Semester = 5 IPK = 6.25 Penghasil = 4 Tanggungan  = 7.5
Data  tersebut  dihitung  dengan  metode k- NN untuk mendapatkan hasil berupa keputusan  status  menerima  beasiswa.  Nilai  K yang digunakan adalah 5.
Rumus  euclidian  digunakan  untuk  mencari jarak data Andi terhadap data sampel.
. Tabel 3. Data sampel dengan Jarak Euclidian Nama Menerima Jarak Didik Haryanto Ya 6.31 Ahmad Shodiq Ya 3.05 Gunawan Ya 2.3 Sholeh Hari P Ya 2.81 Nanda Anast A Ya 2.46 Ulfah Maylasani Ya 1.83 Sigit Hermawan Ya 3.47 Efrita Dea P Ya 7.4 M Imam Royadi Ya 3.21 Desi Sulistyowati Ya 3.25 Mita Winingrum Ya 3.48 Mega Puspita W Tidak 6.33 Erik Gita P Tidak 1.6 Penansius Tidak 2.71 Budiman Tidak 5.83 Pekik Purbo S Tidak 2.52 Ahmad Fatoni Tidak 4.66 Heri Mulyatmo Tidak 4.04 Hari Catur P Tidak 3.77 Eko Wahyudiono Tidak 4.53 Danang Kurniawan Tidak 6.62 Andi Setyawan Tidak 2.59
Pengurutan  Data  dari  nilai  jarak  terkecil kebesar dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4. Pengurutan Data sampel Berdasarkan Jarak terkecil Nama Menerima Jarak Erik Gita P Tidak 1.6 Ulfah Maylasani Ya 1.83 Gunawan Ya 2.3 Nanda Anast A Ya 2.46 Pekik Purbo S Tidak 2.52 Andi Setyawan Tidak 2.59 Penansius Tidak 2.71 Sholeh Hari P Ya 2.81 Ahmad Shodiq Ya 3.05 M Imam Royadi Ya 3.21 Desi Sulistyowati Ya 3.25 Sigit Hermawan Ya 3.47 Mita Winingrum Ya 3.48 Hari Catur P Tidak 3.77 Heri Mulyatmo Tidak 4.04 Eko Wahyudiono Tidak 4.53 Ahmad Fatoni Tidak 4.66 Budiman Tidak 5.83 Didik Haryanto Ya 6.31 Mega Puspita W Tidak 6.33 Danang Kurniawan Tidak 6.62 Efrita Dea P Ya 7.4
Dari hasil pengurutan data berdasarkan nilai  jarak,  diambil  sejumlah  nilai  K,  yaitu  5 data teratas (nilai jaraknya paling kecil). Maka, didapatkan hasil seperti yang ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. 5 data teratas hasil pengurutan data
Nama Menerima Jarak Erik Gita P Tidak 1.6 Ulfah Maylasani Ya 1.83 Gunawan Ya 2.3 Nanda Anast A Ya 2.46 Pekik Purbo S Tidak 2.52
Dari hasil pengurutan data Berdasarkan  Jarak  terkecil  diambil  data sejumlah  nilai  K,  yaitu  5  data,      maka didapatkan      hasil      status      menerima beasiswa   sebagai berikut:
 Ya     =  3  Tidak =  2
Setelah didapatkan hasil status menerima  dan  dibandingkan  jumlahnya,  maka diperoleh  keputusan  bahwa  status  menerima Andi adalah  ”Ya”  atau  dapat  menerima beasiswa.

## 4.4 Implementasi  Sistem
Sesuai  dengan  pembahasan  yang dilakukan diatas maka perlu di berikan data uji dalam melakukan implementasi sistem.
Data  tersebut  dimasukkan  kedalam sistem melalui form input data.
a . Form Input Data
Gambar 5. Form Input Data
Selanjutnya  data  di  proses  dalam proses  penentuan  yang  melibatkan  data sampel  dan  data  uji.  Setelah  data  terproses, hasil  seleksi  ditampilkan  dengan  5  data sampel  terdekat  serta  tabel  laporan  singkat hasil  penseleksian  yang  di  tampilkan  pada gambar 7.
b. Penseleksian Pemohon Beasiswa
Gambar 6. Penseleksian Pemohon
c. Hasil Penseleksian
Gambar 7. Hasil Seleksi
Hasil  seleksi  tiap  data  uji  ditampilkan beserta  k-nya  dan    hasil  pengujian  untuk semua  data  uji  yang  diujikan  ditampilkan secara ringkas beserta hasil seleksi pada tabel laporan seleksi.
d. Simpan ke data sampel
Gambar 8. Simpan Data Sampel
Hasil  seleksi  dapat  disimpan  menjadi data sampel dan hasil seleksi dapat dicetak ke dalam  bentuk  laporan  cetak  persetujuan penerima beasiswa.
e. Laporan Cetak Persetujuan

## Gambar 9 Laporan Cetak Persetujuan
Hasil  seleksi  penerima  beasiswa  yang berstatus menerima dibuatkan laporan persetujuan  untuk  diajukan  kepada  ketua akademik  untuk  mendapatkan  persetujuan untuk menerima beasiswa.

## 4.5 Pengujian Sistem
Uji  validitas  Sistem[5]  disini  yaitu pengujian data sampel yang ada dengan data sampel itu sendiri untuk melakukan peninjauan keakuratan sistem untuk menentukan keputusan,  karena  k-Nearest  Neighbor  tidak menggunakan parameter
yang telah ditetapkan  untuk  dijadikan  acuan  dalam menentukan keputusan melainkan data sampel yang bervariasi nilainya.
Nilai K yang digunakan dalam pengujian adalah 5. Pengujian validitas sistem untuk  data  sampel  dengan  cara  melakukan perhitungan  setiap  baris  data  pada  Tabel  1 dengan  melibatkan  data  sampel  itu  sendiri. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil  Pengujian  dengan  setiap baris data sampel dengan data itu sendiri No Nama Sampel Knn Hasil 1 Didik Haryanto Ya Ya Sesuai 2 Ahmad Shodiq Ya Ya Sesuai 3 Gunawan Ya Ya Sesuai 4 Sholeh Hari P Ya Ya Sesuai 5 Nanda Anast Ya Tidak Tidak 6 Ulfah Maylasani Ya Ya Sesuai 7 Sigit Hermawan Ya Ya Sesuai 8 Efrita Dea P Ya Ya Sesuai 9 M Imam R Ya Ya Sesuai 10 Desi Sulistyowati Ya Ya Sesuai 11 Mita Winingrum Ya Tidak Tidak 12 Mega Puspita W Tidak Tidak Sesuai 13 Erik Gita P Tidak Tidak Sesuai 14 Penansius Tidak Tidak Sesuai 15 Budiman Tidak Tidak Sesuai 16 Pekik Purbo S Tidak Tidak Sesuai 17 Ahmad Fatoni Tidak Tidak Sesuai 18 Heri Mulyatmo Tidak Tidak Sesuai 19 Hari Catur P Tidak Tidak Sesuai 20 Eko Wahyudiono Tidak Tidak Sesuai 21 Danang Kurniawan Tidak Tidak Sesuai 22 Andi Setyawan Tidak Tidak Sesuai
Hasil  pengujian  validitas  sistem  untuk Data  Sampel  diatas  menyatakan  bahwa    dari dua puluh dua data sampel hanya data sampel Nanda  anast  dan  Mita  Winingrum  yang  hasil
status  nya  tidak  sesuai  dengan  sistem.  Jika dibuat prosentase maka diperoleh :
Prosentase Validitas
= Jumlah Data Sampel Sesuai Jumlah data sampel x100% = 20 22 x100% = 90 , 90%  ...................(2)
Hasil  Pengujian  diatas  menyatakan bahwa berdasarkan data sampel yang digunakan kinerja sistem mencapai 90,90%.

## V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penerapan  metode k-Nearest  Neighbor pada  Aplikasi  Penentuan calon  penerima  beasiswa STMIK  Sinar Nusantara Surakarta ini, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1.  Metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  1. merupakan  metode  klasifikasi  yang  dapat digunakan  untuk  memberikan  keputusan alternatif dalam menentukan calon penerima  beasiswa  berdasarkan  data-data yang telah diperoleh (data sampel ).
2.  Kinerja  sistem  berdasarkan  data  sampel yang  digunakan  mencapai  90,90%  dan termasuk hasil yang baik mengingat bahwa metode
k-Nearest
Neighbor
tidak menggunakan parameter yang telah ditentukan  untuk  menentukan  keputusan melainkan menggunakan data sampel yang nilainya bervariasi.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  ingin  disampaikan sebagai berikut:
1.  Metode  K-Nearest  neighbor  (KNN)  dapat diterapkan  dengan  baik  jika  data  sampel yang  digunakan  juga  baik.  Dalam  artian data  sampel  tersebut  menjadi  acuan  untuk menentukan  penerimaan  beasiswa,  maka dengan  memberi  banyak  data  yang  baik dapat  meningkatkan  kinerja  sistem  dengan metode ini.
2.  Diharapkan sistem ini juga dapat menangani ukuran data dalam jumlah yang besar  sehingga  memiliki  data  yang  lebih bervariasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kadarsah,  Suryadi  dan  M.  Ali  Ramdani,
2002. Sistem Pendukun Keputusan: Suatu  Wacana  Struktural  Idealisasi  dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan, Bandung: Remaja Rosdakarya.
[2] Anne  Ahira.  (2012). Beasiswa,  Arti, Tujuan,  dan  Syaratnya .  Diambil    tanggal 10 Desember  2012 pukul 14.00 WIB dari http://www.anneahira.com/beasiswa.html.
[3]   Agusta, Yudi. 2007. K-Means - Penerepan,  Permasalahan  dan  Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika. 3 : 47-60.
http://datamining.japati.net/dataupload/ha di11877  26593.pdf  (akses  :  14  Februari 2008).
[4]   Madcoms  (2004). Aplikasi  Program  PHP dan  MySQL  Untuk  Membuat  Website Interaktif. Yogyakarta : Penerbit Andi.
[5]   Hermaduanti,  Ninki  dan  Sri  Kusumadewi, 2008. Sistem  Pendukung  Keputusan Berbasis  Sms  Untuk  Menentukan  Status
Gizi Dengan Metode K-NEAREST NEIGHBOR, Yogyakarta : SNATI.