F ocus ACT ion O f R esearch M athematic
Volume 5, No. 1, Desember, 2022 Page 127-141

## Penentuan Penerima Kartu Indonesia Pintar KIP Kuliah dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering
Devi Tri Yuliana 1* ,  M. Ivan Ariful Fathoni 2 , Naning Kurniawati 3 1*,2,3 Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri, Bojonegoro, Indonesia
* Corresponding author. Jl. Ahmad Yani No.10, Jambean, 62115, Bojonegoro, Indonesia
E-mail: yulianadevitri@gmail.com 1*) fathoni@unugiri.ac.id 2) naningkurniawati@unugiri.ac.id 3) Keywords ABSTRACT Beasiswa, KIP kuliah, K- Means Clustering, Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP-Kuliah)  adalah  salah  satu  upaya untuk  membantu  asa  para  siswa  yang  memiliki  keterbatasan ekonomi  tetapi  berprestasi  untuk  melakukan  studi  di  perguruan tinggi. Dalam mengambil keputusan untuk menentukan mahasiswa yang layak menerima beasiswa KIP Kuliah dan mahasiswa yang tidak layak menerima beasiswa KIP Kuliah pada prosesnya membutuhkan waktu yang lama. Maka akan diterapkan metode K-Means Clustering. Karena K-Means mempunyai  kemampuan  mengelompokkan  data dalam  jumlah  yang  cukup  besar  dengan  waktu  yang  cukup  cepat. Dengan menerapkan metode K-Means Clustering untuk penentuan klasterisasi  penerima  beasiswa  KIP  Kuliah  mahasiswa.  Maka,  akan mengetahui hasil dari klasterisasi beasiswa KIP Kuliah. Pendaftar KIP Kuliah  yang  berjumlah  346  mahasiswa  pada  tahun  akademik 2020/2021.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  4  kriteria,  yaitu penerima  bantuan  KIP/KKS,  jumlah  tanggungan,  luas  tanah  dan penghasilan orang tua. Dari hasil penelitian, dilakukan perhitungan sebanyak  6  kali  iterasi.  Pada  perhitungan  tersebut  didapatkan  hasil bahwa  terdapat  219  atau  63,5%  mahasiswa  yang  layak  menerima beasiswa KIP Kuliah dan 127 atau 36,5% mahasiswa yang tidak layak menerima  beasiswa  KIP  Kuliah.  Sedangkan  pada  perhitungan  di lapangan  sebanyak  246  mahasiswa  yang  layak  menerima  beasiswa KIP Kuliah dan sebanyak 100 mahasiswa yang tidak layak menerima beasiswa  KIP  Kuliah.  Pada  hasil  akhir  dalam  perhitungan  tersebut, disimpulkan  bahwa  metode K-Means  Clustering efektif  digunakan untuk  menentukan  penerima  beasiswa  KIP  Kuliah  di  Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri, Bojonegoro.
Scholarship, The Indonesian Smart College Card (KIP- Kuliah), K-Means Clustering, The Indonesian Smart College Card (KIP-Kuliah) is one of the efforts to  help  the  hopes  of  students  who  have  economic  limitations  but excel in studying in higher education. The process takes a long time to  determine  students  who  are  eligible  to  receive  the  KIP  Tuition scholarship and those who are not eligible to receive the KIP Tuition scholarship.  Then  the  K-Means  Clustering  method  will  be  applied because K-Means can group large amounts of data in a reasonably fast time. By using the K-Means Clustering method to determine the clustering of KIP scholarship recipients for student lectures. Then, you will know the results of the clustering of the KIP College scholarships. KIP  Lecture  registrants  totaled  346  students  in  the  2020/2021 academic  year.  This  study  used  four  criteria:  recipients  of  KIP/KKS assistance,  the  number  of  dependents,  land  area,  and  parents' income. From the study results, the calculation was carried out for six iterations.  The  analysis  shows  that  219  or  63.5%  of  students  are eligible  to  receive  the  KIP  Lecture  scholarship and 127  or  36.5%  of the students are not eligible to receive the KIP Lecture scholarship. Meanwhile, in-field calculations, 246 students were eligible to receive the  KIP  Lecture  scholarship,  and  100  students  were  not  eligible  to receive  the  KIP  Lecture  scholarship.  In  the  final  result  of  the calculation,  it  was  concluded  that  the  K-Means  Clustering  method was  effectively  used  to  determine  the  recipients  of  the  KIP Scholarship  at  the  Nahdlatul  Ulama  Sunan  Giri  University, Bojonegoro.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## PENDAHULUAN
Lembaga  Pendidikan  yang  terletak di  kota  Bojonegoro  yaitu  Universitas Nahdlatul  Ulama  Sunan  Giri  menyediakan berbagai  beasiswa,  mulai  dari  Beasiswa Bidikmisi/Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah
(KIP-Kuliah),  Beasiswa  Program  Prestasi
Akademik (PPA), Beasiswa Program
Penelusuran  Minat  dan  Bakat  (PMDK),
Beasiswa  Tahfidz,  Beasiswa  Pembantu
Cabang Nahdlatul Ulama (PCNU), Beasiswa
Pemerintahan
Kabupaten (Pemkab),
Beasiswa  Generasi  Islam  Unggul  Religius (Genius)  dan  Beasiswa  Bantuan  Belajar Mahasiswa  (BBM).  Beasiswa  bidikmisi disalurkan melalui perguruan tinggi
dibawah
Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi Republik
Indonesia. Beasiswa bidikmisi resmi
digantikan  oleh  Kartu  Indonesia  Pintar Kuliah  (KIP-Kuliah)  berdasarkan  Anggaran Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBN). Ada beberapa kriteria mahasiswa yang bisa
mendapatkan  beasiswa  bidikmisi  yaitu
Prestasi,  Penghasilan  Orang  Tua,  Jumlah
Tanggungan,  Luas  Tanah  dan  Penerima
Bantuan  Sosial  Berupa  KIP/KKS.  Karena kurangnya penyeleksian penerima beasiswa KIP Kuliah mengakibatkan banyak mahasiswa  yang  lebih  membutuhkan bantuan  terabaikan.  Seharusnya  harus lebih teliti terkait mahasiswa yang menerima  beasiswa  KIP  Kuliah.  Sehingga ada  peluang  besar  buat  mahasiswa  yang benar-benar membutuhkan bisa bergabung  menjadi  mahasiswa  penerima beasiswa  KIP  Kuliah.  Maka  dari  itu  akan dilakukan klasterisasi atau clustering.
Clustering  adalah  sebuah  proses untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam beberapa  cluster  atau  kelompok  sehingga data  dalam  satu  cluster  memiliki  tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster  memiliki  kemiripin  yang  minimum (Tan  et  al.,  2006).  Klasterisasi  dalam penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan metode K-Means. Karena metode K-Means memiliki  ketelitian  yang  cukup  tinggi terhadap ukuran objek sehingga algoritma ini relatif lebih terukur. K-Means merupakan suatu algoritma pengklasteran yang  cukup  sederhana  yang  mempartisi database  kedalam  beberapa  clusteran, algoritma  K-Means  sangat  mudah  untuk diimplementasikan  dan  dijalankan,  relatif
cepat,  mudah  disesuaikan  dan  banyak digunakan (Wu & Kumar, 2009).
Metode Algoritma K-Means Clustering dapat digunakan dalam permasalahan  Pendidikan,  misalkan  pada penentuan  siswa  kelas  unggulan  pada salah satu sekolah di Lampung
(Sulistiyawati & Supriyanto, 2021).
Penelitian  terkait  dengan  keefektifan  K-
Means  pernah  dilakukan  oleh  Sibuea  & Safta  (2017)  menggunakan  dataset  data nilai  siswa  dan  menghasilkan  pembuktian bahwa menggunakan metode algoritma K-
Means  Clustering  dapat  menentukan pengelompokkan  prestasi  siswa  tinggi, menengah  dan  cukup.  Kemudian  Fauziah Nur,  M.  Zarlis  dan  Benny  Benyamin Nasution  (2017)  menggunakan  metode Algoritma K-Means untuk pengelompokan Jurusan pada Sekolah Menengah Kejuruan.
Clustering pada permasalahan
Pendidikan  juga  dapat  dilakukan  dalam penentuan penerima beasiswa. Pada
penelitian
sebelumnya, terdapat
rekomendasi penentuan mahasiswa
penerima  beasiswa  dengan  menerapkan metode Naive Bayes. Metode Naive bayes merupakan metode probabilistik pengklasifikasian dilakukan melalui training set  sejumlah  data  secara  efisien.  Akan tetapi,  pada  penelitian  tersebut,  hasil tingkat akurasi data algoritma Naive Bayes
yang  diperoleh  kurang  maksimal  (Sumiah
&  Mirantika,  2020).  Sedangkan  penelitian yang  membahas  tentang  klasifikasi  siswa yang  berhak  menerima  beasiswa  di  UN
PGRI kediri diperoleh hasil bahwa algoritma
K-Means  Clustering  dapat  membantu dalam  mengklasifikasi  siswa  yang  berhak menerima beasiswa, siswa yang dipertimbangkan  menerima,  dan  siswa yang  tidak  berhak  menerima  dengan kriteria yang telah ditentukan (Yahya et al., 2021).
Algoritma K-Means Clustering mampu  membantu  proses  menentukan siswa  yang  mendapatkan  beasiswa  secara otomatis,  sehingga  proses  pelaporan menjadi lebih efektif dan efisien. Metode K-
Means  berusaha  mengelompokkan  data yang  ada  kedalam  beberapa  kelompok, dimana  data  dalam  satu  kelompok mempunyai  karakteristik  yang  sama  satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  di dalam kelompok yang lain. Maka kita akan mengetahui hasil dari klasterisasi beasiswa KIP Kuliah mahasiswa menggunakan
metode K-Means  Clustering.  Berbeda
dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Yahya,  dkk  (2021),  pada  penelitian  ini mengambil permasalahan penentuan
penerima beasiswa KIP Kuliah di Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri.

## METODE
Penelitian  ini  termasuk  penelitian kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  bertujuan untuk menghitung dan membangun model statistik  untuk  menjelaskan  objek  yang diteliti.  Penelitian  kuantitatif  digunakan untuk  meneliti  sampel  atau  populasi tertentu.  Teknik  pengambilan  sampel umumnya  dilakukan  secara  acak  atau random.  Desain  penelitian  merupakan langkah-langkah  yang  akan  dilakukan dalam menyelesaikan penelitian. Berikut ini adalah langkah-langkah dalam menyelesaikan penelitian.
Langkah-Langkah  Penelitian:  (1)
Mulai,  (2)  Tahap  pendahuluan  merupakan beberapa  kegiatan  untuk  mempersiapkan penelitian  yang  akan  dilakukan.  Agar proses  penelitian  dapat  tersusun  secara sistematis.  (3)  Proses  pengumpulan  data tebagi menjadi tiga tahap yaitu tahap studi literatur, observasi dan wawancara. (4) Pre-
Processing  data  dilakukan  dengan  cara seleksi  variabel  dan  transformasi  data  (5) Proses K-Means  Clustering  (Irwansyah  &
Faisal,  2015) :  a.  Menentukan  jumlah  k sebagai jumlah klaster yang akan dibentuk,
b.  Menetapkan  secara  acak  data  k  yang
menjadi  pusat  awal  lokasi  klaster,  c.
Menghitung  jarak  setiap  data  ke  masing- masing centroid menggunakan persamaan Euclidean Distance yaitu sebagai berikut 1)
Mengelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdeka antara data dengan centroidnya. 2) Menentukan posisi centroid baru (k). 3) Kembali ke langkah c jika posisi centroid  baru  dengan  centroid  lama  tidak sama.
( , )
= ( ) −   ( ) (1)
(6)  Analisis  hasil  akhir  dari  penentuan
klasterisasi  penerima  beasiswa  KIP  Kuliah
Mahasiswa  dari  perhitungan K-Means
Clustering mampu mengelompokkan mahasiswa yang layak mendapatkan beasiswa  KIP  Kuliah  dan  mahasiswa  yang tidak  layak  mendapatkan  beasiswa  KIP Kuliah. (7) Selesai.
Perkuliahan
tahun ajaran
2020/2021.  Sebanyak  346  mahasiswa mendaftar beasiswa Kuliah KIP tahun ajaran
2020/2021.  Dalam  penelitian  ini  akan
digunakan 5 kriteria yaitu prestasi,
pendapatan orang tua, jumlah tanggungan,  luas  tanah,  dan  penerima bantuan berupa KIP/KKS.
Setelah mendapatkan  data,  proses  selanjutnya adalah  mentransformasikan  data  tersebut.
Data dapat diolah menggunakan algoritma K-Means Clustering.  Pada  kriteria  ini  yang diinisialisasi adalah Prestasi diubah menjadi X1, Pendapatan Orang Tua diubah menjadi X2,  Jumlah  Tanggungan  diubah  menjadi X3,  Luas  Tanah  diubah  menjadi  X4,  dan Penerima  Bantuan  Sosial  KKS  diubah menjadi  X5.  Analisis  data  yang  digunakan untuk  menentukan  clustering  mahasiswa penerima  beasiswa  KIP  adalah  dengan
menggunakan algoritma K-Means Clustering yang kemudian dihitung menggunakan data excel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Subjek  dalam  penelitian  ini  adalah mahasiswa yang mendaftar KIP Tujuan dari proses transformasi data adalah Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data pelamar  Beasiswa  KIP  Tahun  Pelajaran
2020/2021 dengan menggunakan
Algoritma K-Means  Clustering.  Langkah- langkah dalam melakukan pengelompokan data sebagai berikut.

## Pengumpulan Data
Pendaftar KIP Kuliah, berjumlah 346 mahasiswa  pada  tahun  ajaran  2020/2021. Ada 7 kriteria dalam menentukan penerimaan  KIP  Perguruan  Tinggi,  yaitu
Penerima Bantuan berupa KIP/KKS,
Pekerjaan  Orang  Tua,  Penghasilan  Orang
Tua, Jumlah Tanggungan, Luas Tanah, Luas
Bangunan, dan Prestasi.

## Penyeleksian Data
Data  mahasiswa  pendaftar  KIP
Kuliah disaring terlebih dahulu dan diambil beberapa kriteria untuk dianalisis. Terdapat empat  kriteria  yang  digunakan  yaitu Penerima  KIP/KKS,  Jumlah  Tanggungan,
Luas Tanah dan Penghasilan Orang Tua.

## Transformasi Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses transformasi data  mentah  menjadi  data yang mudah dikelola menggunakan algoritma K-Means Clustering. seperti pada
Tabel 1 sampai Tabel 5. Hasil transformasi data ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 1.  Keterangan Transformasi Kriteria
No Kriteria Keterangan 1 X1 Penerima KIP/KKS 2 X2 Jumlah Tanggungan 3 X3 Luas Tanah 4 X4 Penghasilan Orang Tua Tabel 2. Keterangan Transformasi Penerima KIP/KKS No Penerima KIP/KKS Keterangan 1 1 Penerima KIP/KKS yang tidak terdata 2 2 Penerima KIP/KKS yang terdata Tabel 3.  Keterangan Transformasi Jumlah Tanggungan No Jumlah Tanggungan Keterangan 1 1 <2 Orang 2 2 3 – 4 Orang 3 3 >4 Orang Tabel 4. Keterangan Transformasi Luas Tanah No Luas Tanah Keterangan 1 1 >100 2 2 25 – 100 3 3 <25
Tabel 5. Keterangan Transformasi Penghasilan Orang Tua
No Penghasilan Orang Tua Keterangan 1 1 >Rp. 2.000.000,00 2 2 Rp. 1.000.000,00 – Rp. 2.000.000,00 3 3 <Rp. 1.000.000,00 Tabel 6. Data Setelah Ditransformasi Kode Mahasiswa X1 X2 X3 X4 001 1 2 2 2 002 2 1 0 0 003 2 2 0 0 004 2 1 0 0 005 2 2 0 0 006 1 1 3 1 007 1 2 1 2 008 1 2 2 2 009 2 1 0 0 010 1 1 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 342 2 2 0 0 343 2 1 2 1 344 1 1 1 3 345 2 1 3 0 346 1 2 1 2 Tabel 7. Titik awal Pusat cluster Titik Pusat Cluster Kode Mahasiswa X1  X2  X3  X4 C1 175 2 2 3 3 C2 306 1 1 1 3
Dalam  menggunakan  algoritma K-
Means  akan  melakukan  pengulangan tahapan  hingga  terjadi  kestabilan.  Peneliti melakukan enam kali iterasi dalam melakukan pengujian menggunakan algoritma K-Means  pada  data  mahasiswa pendaftar  KIP  Kuliah  dengan  tahapan
sebagai  berikut.  (1)  Menentukan  jumlah k
sebagai jumlah cluster yang akan dibentuk,
pada penelitian ini terdiri dari 2 cluster yaitu
mahasiswa yang  layak  menerima  beasiswa KIP Kuliah dan mahasiswa yang tidak layak menerima beasiswa KIP Kuliah. (2)
Menetapkan secara acak data sebagai titik
awal  pusat cluster.  Pada  perhitungan  ini
dipilih  centroid  seperti  pada  Tabel  7.  (3)
Menghitung    jarak  terdekat  terhadap centroid,  setiap  data  akan  dihitung  jarak terdekat  dengan  centroid  yang  sudah ditentukan pada tahap sebelumnya dengan menggunakan rumus Euclidean. Berikut ini beberapa hasil perhitungan jarak Euclidean Distance, pada titik pusat cluster 1.
D(1,1)=
(1 − 2) + (2 − 2) + (2 − 3) + (2 − 3)
= 1,7321
Berikut ini beberapa hasil perhitungan jarak
Euclidean Distance, pada titik pusat cluster
2.

## D(1,2)=
(1 − 1) + (2 − 1) + (2 − 1) + (2 − 3)
= 1,7321
Dari  hasil  perhitungan  diatas  didapatkan hasil bahwa jarak data mahasiswa pertama dengan pusat custer  kedua adalah 1,7321.
Berdasarkan  hasil  dari  kedua  perhitungan diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  jarak terdekat  data  mahasiswa  pertama  adalah
1,7321  atau  terletak  pada cluster  2.  Hasil
dari  seluruh  perhitungan  data  di  atas diperoleh data seperti pada Tabel 8.
Tabel 8.  Hasil Perhitungan Setiap Data Ke Setiap Cluster  Iterasi Ke-1 Kode Mahasiswa X1 X2 X3 X4 Kelompok Data 001 1 2 2 2 C2 002 2 1 0 0 C2 003 2 2 0 0 C2 004 2 1 0 0 C2 005 2 2 0 0 C2 006 1 1 3 1 C1 007 1 2 1 2 C2 008 1 2 2 2 C2 009 2 1 0 0 C2 010 1 1 1 1 C2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 342 2 2 0 0 C2 343 2 1 2 1 C2 344 1 1 1 3 C2 345 2 1 3 0 C1 346 1 2 1 2 C2
(4) Setelah semua data berada pada cluster terdekat,  kemudian  menghitung  kembali
pusat  cluster  yang  baru  berdasarkan  rata- rata  anggota  yang  ada  pada  cluster
tersebut.  Dalam  hal  ini  jika  centroid  yang baru konvergen dengan centroid yang lama maka  hentikan  iterasi,  jika  tidak  maka lanjutkan  iterasi  berikutnya.  Penghentian iterasi dilakukan karena saat centroid baru yang  dibangkitkan  dengan  centroid  yang lama akan menyebabkan konvergensi pada grup  atau  cluster  sehingga  tidak  perlu menghitung jarak data terhadap centroidnya lagi. (5) Pengelompokkan hasil cluster  pada  iterasi  pertama  belum konvergen, dalam hal ini bangkitkan ulang centroid baru dengan rumus:
= ∑ (2)
Keterangan :
C : Centroid data
m  :  anggota  data  yang  termasuk kedalam centroid tertentu
n  :  jumlah  data  yang  mejadi  anggota centroid tertentu.
Dari  tabel  Hasil  Perhitungan  Setiap Data Ke Setiap Cluster  Iterasi Ke-1, kita dapat  menentukan  titik  pusat  cluster yang baru.
Berikut adalah hasil perhitungan untuk menentukan pusat cluster baru berdasarkan data cluster setelah iterasi
ke-1 seperti pada Tabel 9. Tabel 9. Titik Pusat Cluster Setelah Iterasi Ke-1 Cluster Center Point X1 X2 X3 X4 C1 1,377 1,793 2,774 2,491 C2 1,508 1,604 0,782 1,546 Berikut ini beberapa hasil
perhitungan jarak Euclidean Distance, pada titik pusat cluster 1.
D(1,1)=
(1 − 1,3774) + (2 − 1,7925) + (2 − 2,7736) + (2 − 2,4906)
= 1,0122
Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  hasil bahwa  jarak  data  mahasiswa  pertama dengan  pusat cluster  pertama  adalah
1,0122.
Berikut ini beberapa hasil perhitungan jarak Euclidean Distance, pada titik pusat cluster
2.

## D(1,2)=
(1 − 1,5085) + (2 − 1,6041) + (2 − 0,7816) + (2 − 1,5461) = 1,4512
Berdasarkan  hasil  dari  kedua  perhitungan diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  jarak terdekat  data  mahasiswa  pertama  adalah 1,0122 atau terletak pada cluster 1.  Berikut adalah  hasil  perhitungan  setiap  data  ke setiap cluster iterasi ke-2 seperti pada Tabel
10.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Setiap Data Ke Setiap Cluster Iterasi ke- 2
Kode Mahasiswa X1  X2  X3  X4 Kelompok Data 001 1 2 2 2 C1 002 2 1 0 0 C2 003 2 2 0 0 C2 004 2 1 0 0 C2 005 2 2 0 0 C2 006 1 1 3 1 C1 007 1 2 1 2 C2 008 1 2 2 2 C1 009 2 1 0 0 C2 010 1 1 1 1 C2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 342 2 2 0 0 C2 343 2 1 2 1 C2 344 1 1 1 3 C2 345 2 1 3 0 C1 346 1 2 1 2 C2 Tetapkan kembali setiap objek
menggunakan pusat cluster baru. Jika pusat cluster  tidak  berubah  lagi  maka  proses clustering selesai. Atau kembali ke langkah nomor  3  sampai  pusat  cluster  tidak berubah  lagi,  setelah  melakukan  proses
iterasi  2,  3,  4,  5,  dan  6.  Dari  tabel  Hasil Perhitungan  untuk  Setiap  Data  Ke  Setiap Cluster Iterasi, kita dapat menentukan yang baru titik pusat cluster. Seperti pada Tabel 11.
Tabel 11. Titik Pusat Cluster Setelah Iterasi Ke-4 Cluster Center Point X1 X2 X3 X4 C1 1,230 1,618 1,631 2,636 C2 1,907 1,677 0,173 0,102 Berikut ini beberapa hasil perhitungan jarak
Euclidean Distance, pada titik pusat cluster
1.
D(1,1)=
(1 − 1,2304) + (2 − 1,6175) + (2 − 1,6313) + (2 − 2,6359)
= 0,8601
Dari  hasil  perhitungan  didapatkan hasil bahwa jarak data mahasiswa pertama dengan  pusat cluster    pertama  adalah
0,8601.
Berikut ini beberapa hasil perhitungan jarak
Euclidean Distance, pada titik pusat cluster
2.

## D(1,2)=
(1 − 1,9070) + (2 − 1,6772) + (2 − 0,1732) + (2 − 0,1024) = 2,8045 Berdasarkan  hasil  dari  kedua  perhitungan
diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  jarak
terdekat  data  mahasiswa  pertama  adalah
0,8601 atau terletak pada cluster 1. Dalam penelitian ini, iterasi clustering  data  mahasiswa  dilakukan sebanyak 6 kali iterasi. Berikut adalah hasil perhitungan  setiap  data  ke  setiap cluster iterasi ke-5 seperti pada Tabel 12.
Tabel 12.  Hasil Perhitungan Setiap Data Ke Setiap Cluster Iterasi ke- 5 Kode Mahasiswa X1  X2  X3  X4 Kelompok Data 001 1 2 2 2 C1 002 2 1 0 0 C2 003 2 2 0 0 C2 004 2 1 0 0 C2 005 2 2 0 0 C2 006 1 1 3 1 C1 007 1 2 1 2 C1 008 1 2 2 2 C1 009 2 1 0 0 C2 010 1 1 1 1 C2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 342 2 2 0 0 C2 343 2 1 2 1 C1 344 1 1 1 3 C1 345 2 1 3 0 C2 346 1 2 1 2 C1
Tabel 13. Titik Pusat Cluster Setelah Iterasi Ke-5
Dari tabel hasil iterasi ke-5 dapat dilihat  centroid  baru  yang  dihasilkan dari iterasi k-5 dengan hasil iterasi ke-4 tidak sama atau mengalami perubahan,
maka  perlu  dilakukan  iterasi  ke-6.  Dari tabel  hasil  perhitungan  setiap  data  ke setiap cluster    iterasi  ke-5  kita  dapat
Cluster Center Point X1 X2 X3 X4 C1 1,232  1,621  1,626  2,626 C2 1,929  1,661  0,158  0,079
menentukan  titik  pusat cluster  yang baru. Seperti pada Tabel 13.
Berikut ini beberapa hasil perhitungan  jarak  Euclidean  Distance,
pada titik pusat cluster 1.
D(1,1)=
(1 − 1,2329) + (2 − 1,6210) + (2 − 1,6256) + (2 − 2,6256)
= 0,8541
Dari hasil perhitungan didapatkan hasil bahwa  jarak  data  mahasiswa  pertama dengan  pusat custer    pertama  adalah
0,8541.
Berikut  ini  beberapa  hasil  perhitungan jarak  Euclidean  Distance,  pada  titik pusat cluster 2.
D(1,2)=
(1 − 1,9291) + (2 − 1,6614) + (2 − 0,1575) + (2 − 0,0787)
= 2,8397
Berdasarkan hasil dari kedua perhitungan  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  jarak  terdekat  data  mahasiswa pertama  adalah  0,8541  atau  terletak pada cluster  1.  Berikut  adalah  hasil perhitungan  setiap  data  ke  setiap cluster iterasi ke-6 seperti pada tabel 14.
Tabel 14.  Hasil Perhitungaan Setiap Data Ke Setiap Cluster Iterasi ke- 6
Kode Mahasiswa X1  X2  X3  X4 Kelompok Data 001 1 2 2 2 C1 002 2 1 0 0 C2 003 2 2 0 0 C2 004 2 1 0 0 C2 005 2 2 0 0 C2 006 1 1 3 1 C1 007 1 2 1 2 C1 008 1 2 2 2 C1 009 2 1 0 0 C2 010 1 1 1 1 C2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 342 2 2 0 0 C2 343 2 1 2 1 C1 344 1 1 1 3 C1 345 2 1 3 0 C2 346 1 2 1 2 C1
Dari  tabel  hasil  iterasi  6  dapat dilihat  centroid  baru  yang  dihasilkan
dari  iterasi  6  dengan  hasil  iterasi  5 adalah  sama  atau  tidak  mengalami
perubahan  nilai  dan  tidak  berpindah dari cluster  satu  ke  cluster  dua.
Sehingga proses iterasi dihentikan atau selesai.  Dari  hasil  penelitian  terdapat 219  mahasiswa  yang  layak  menerima beasiswa KIP Kuliah dan 127 mahasiswa yang tidak layak menerima beasiswa KIP Kuliah. Sedangkan pada hasil perhitungan  dilapangan  terdapat  246 mahasiswa yang layak menerima beasiswa  KIP  Kuliah  dan  terdapat  100 mahasiswa  yang  tidak  layak  menerima beasiswa KIP Kuliah.
Pada mahasiswa pertama dalam
perhitungan metode
K-Means
Clustering dan hasil dilapangan dengan kriteria tersebut didapatkan hasil bahwa mahasiswa  pertama  layak  menerima bantuan KIP Kuliah. pada mahasiswa ke- 63    dengan  kriteria  tertentu  pada perhitungan K-Means Clustering
didapatkan hasil bahwa mahasiswa ke-
63  tidak layak menerima beasiswa KIP
Kuliah,  namun  pada  perhitungan  di lapangan  mahasiswa  ke-63      layak menerima  beasiswa  KIP  Kuliah.  Jika dilihat  dari  kriteria  yang  dimasukkan, mahasiswa ke-63 tidak layak menerima KIP  Kuliah.  Karena  pada  kriteria  yang
dimasukkan ada dua kriteria yang tidak di  isi  yaitu  pada  kriteria  penghasilan orang tua dan luas tanah. Pada kriteria jumlah tanggungan terdapat <2
tanggungan, dan pada kriteria penerima  KIP/KKS  mahasiswa  ke-63 sudah  terdata.  Jika  dilihat  dari  kriteria tersebut, jadi mahasiswa ke-63  ini tidak layak  menerima  beasiswa  KIP  Kuliah sesuai  dengan  perhitungan K-Means Clustering.
Pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  Jaroji,  Danuri  dan  Fajri  Profesio Putra (2016) yaitu melakukan penelitian seleksi beasiswa bidik misi di Politeknik Negeri  Bengkalis.  Dan  pada  penelitian tersebut mampu menghasilkan pembuktian bahwa menggunakan metode  Algoritma  K-Means  mampu mengelompokkan calon penerima beasiswa bidik misi.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah  dilakukan  untuk  menentukan clustering penerima beasiswa KIP Kuliah dengan  menerapkan  metode K-Means
Clustering,  dapat  disimpulkan  bahwa Algoritma  K-Means  dapat  membantu
mengelompokkan calon penerima
beasiswa  menjadi  2  cluster,  yaitu  C1 yang  berhak  menerima  beasiswa  KIP
Kuliah,  dan  C2  yang  tidak  berhak
menerima KIP Kuliah. Dari hasil penelitian  diperoleh  6  kali  iterasi dengan hasil perhitungan menunjukkan bahwa  terdapat  219  atau  63,5% mahasiswa  yang  berhak  menerima beasiswa KIP Kuliah dan 127 atau 36,5% mahasiswa yang tidak berhak menerima beasiswa  KIP  Kuliah.  Dari  analisis perbandingan  hasil  clustering  dengan algoritma K-Means dan hasil dilapangan  menunjukkan  bahwa  hasil algoritma  K-Means  lebih  akurat  dalam klasterisasi.  Sehingga  pada  hasil  akhir perhitungan  dapat  diketahui  bahwa metode K-Means  Clustering  layak digunakan untuk menentukan penerima  Beasiswa  KIP  Kuliah  di Universitas Nahdlatul Ulama Universitas Sunan  Giri  Bojonegoro.  Tidak  terlepas dari  kekurangan  dan  kelemahannya.
Saran  untuk pengembangan  penelitian selanjutnya dari peneliti ini adalah perlu menambahkan  beberapa  kriteria  agar perhitungan yang dihasilkan jauh lebih optimal. Dan untuk peneliti selanjutnya
dapat  dikembangkan  lagi  algoritma K-
Means Clustering dengan sistem aplikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Irwansyah, E., & Faisal, M. (2015). Advanced Clustering: Teori dan Aplikasi. Deepublish.
Nur, F., Zarlis, M., & Nasution, B. B. (2017). Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada Siswa Baru Sekolah Menengah Kejuruan  Untuk  Clustering  Jurusan.
InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan, 1(2), 100–105.
Sibuea, M. L., & Safta, A. (2017). Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode  K-Means  Clustring. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 4(1), 85–92. Sulistiyawati,  A.,  &  Supriyanto,  E.  (2021). Implementasi Algoritma K-means
Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan. Jurnal  Tekno  Kompak,
15(2), 25–36.
Sumiah,  A.,  &  Mirantika,  N.  (2020).
Perbandingan Metode K-Nearest
Neighbor  dan  Naive  Bayes  untuk
Rekomendasi  Penentuan  Mahasiswa
Penerima  Beasiswa  pada  Universitas Kuningan. Buffer  Informatika,  6(1),  1– 14.
Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction  to  Data  Mining,  Boston: Person Education. Inc.
Wu,  X.,  &  Kumar,  V.  (2009). The  top  ten algorithms in data mining. CRC press.
Yahya,  M.  Z.,  Widyadara,  M.  A.  D.,  & Sahertian,  J.  (2021).  Pengklusteran Data  Siswa  Untuk  Seleksi Penerimaan Beasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-
Means  Berbasis  Mobile. Prosiding SEMNAS  INOTEK  (Seminar  Nasional Inovasi Teknologi), 5(1), 270–274.