## 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.v8i2.7394

## Pengelompokan Siswa Layak Penerima Beasiswa dengan Menerapkan Algoritma K-Means Clustering Data Mining
Bartolomius Harpad 1,* , Muhammad Fahmi 1 , Pajar Pahrudin 1 , Reza Andrea 2
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia Email: 1,* harpad@wicida.ac.id, 2 fahmi@wicidq.ac.id, 3 pajar@wicida.ac.id, 4 Reza@politanisamarinda.ac.id Email Penulis Korespondensi: harpad@wicida.ac.id
Abstrak− Beasiswa adalah bantuan keuangan yang diberikan kepada individu dengan tujuan untuk membantu mereka dalam membiayai pendidikan yang sedang ditempuh. Untuk mengatasi kesenjangan antara masyarakat ekonomi menengah ke atas dan  masyarakat  ekonomi  menengah  ke  bawah  dalam  mendapatkan  pendidikan  berkualitas.  Tujuan  dari  program  ini  adalah untuk  memberikan  kesempatan  kepada  siswa-siswa  yang  kurang  mampu  secara  finansial  agar  dapat  merasakan  pendidikan berkualitas. Dalam proses yang terjadi pada pemberian beasiswa, seharusnya dimiliki sebuah landasan dasar yang kuat dalam proses penentuan dan pengambilan keputusan yang terjadi. Dimana proses pemberian beasiswa yang dilakukan selama ini tidak seharusnya diberikan kepada para siswa yang benar – benar layak. Permasalahan ataupun dampak yang terjadi dari hal tersebut adalah  program  pemberian  beasiswa  tersebut  tidaklah  berjalan  sesuai  dengan  tujuan  program  yaitu  membantu  dalam kesenjangan perekonomian bagi para siswa. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah dengan meninjau kembali terhadap data penerima sebelumnya. Data mining merupakan sebuah proses penggalian ulang terhadap data. Penggalian dilakukan dengan cara mengkaji ulang setiap informasi yang terdapat pada data. Dalam penelitian ini,  digunakan  metode  analisis  klaster  yang  merupakan  teknik  multivariat  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  objek berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki.  Clustering  merupakan  proses  pengelompokan  terhadap  data.  Dimana  proses pengelompokan yang dilakukan terhadap data merupakan pengelompokan yang belum memiliki target dari kelas atau disebut unsupervised learning. Hasil yang didapatkan pada penelitian bahawasannya terdapat 2 cluster dari penerapan algoritma K- Means. Pada cluster 1 terdapat 6 siswa didalamnya dan pada cluster 2 terdapat 4 siswa didalamnya
Kata Kunci: Pengelompokan; Siswa; Penerima; Beasiswa; Data Mining; Algoritma K-Means
Abstract− Scholarships are financial assistance given to individuals with the aim of assisting them in financing the education they  are  pursuing.  To  overcome  the  gap  between  upper  middle  economic  communities  and  lower  middle  economic communities in obtaining quality education. The aim of this program is to provide opportunities for financially disadvantaged students to experience quality education. In the process that occurs in awarding scholarships, there should be a strong basic foundation in the process of determining and making decisions that occur. Where the process of providing scholarships carried out so far should not be given to students who truly deserve it. The problem or impact that occurs from this is that the scholarship program does not run in accordance with the program's objectives, namely helping in the economic gap for students. One way that can be used to resolve this problem is to review previous recipient data. Data mining is a process of re-excavating data. Excavation is carried out by reviewing all the information contained in the data. In this research, the cluster analysis method is used, which is a multivariate technique used to group objects based on their characteristics. Clustering is the process of grouping data. Where the grouping process carried out on data is a grouping that does not yet have a class target or is called unsupervised learning. The results obtained in the research show that there are 2 clusters from the application of the K-Means algorithm. In cluster 1 there are 6 students in it and in cluster 2 there are 4 students in it.
Keywords: Grouping; Student; Recipient; Scholarship; Data Mining; K-Means Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa adalah bantuan keuangan yang diberikan kepada individu dengan tujuan untuk membantu mereka dalam membiayai  pendidikan  yang  sedang  ditempuh.  Terdapat  berbagai  macam  beasiswa  yang  tersedia  untuk  siswa, bergantung pada organisasi atau yayasan yang memberikannya. Beasiswa biasanya diberikan kepada siswa yang termasuk dalam kategori ataupun syarat yang telah ditentukan[1], [2].
Untuk  mengatasi  kesenjangan  antara  masyarakat  ekonomi  menengah  ke  atas  dan  masyarakat  ekonomi menengah  ke  bawah  dalam  mendapatkan  pendidikan  berkualitas,  banyak  sekolah  yang  menyelenggarakan terhadap  program  pemberian  beasiswa.  Tujuan  dari  program  ini  adalah  untuk  memberikan  kesempatan  kepada siswa-siswa yang kurang mampu secara finansial agar dapat merasakan pendidikan berkualitas. Pada umumnya beasiswa  diberikan  kepada  para  siswa  yang  memiliki  nilai  akademik  yang  baik,  dimana  pemberian  beasiswa tersebut  bertujuan  agar  kiranya  siswa  yang  memiliki  prestasi  akademik  baik  secara  nilai  dapat  tetap  untuk melanjutkan pendidikannya hingga menyelesaikan masa studinya tersebut[3], [4].
Dalam proses yang terjadi pada pemberian beasiswa, seharusnya dimiliki sebuah landasan dasar yang kuat dalam proses penentuan dan pengambilan keputusan yang terjadi. Dalam hal ini masih terjadi sebuah kekeliruan dimana penerima dari beasiswa masih belum diberikan secara tepat sasaran. Dimana proses pemberian beasiswa yang  dilakukan  selama  ini  tidak  seharusnya  diberikan  kepada  para  siswa  yang  benar – benar  layak  untuk mendapatkan beasiswa tersebut. Sehingga menimbulkan sebuah permasalahan dan juga dampak baru nantinya[5], [6].
Permasalahan ataupun dampak yang terjadi dari hal tersebut adalah program pemberian beasiswa tersebut tidaklah berjalan sesuai dengan tujuan program yaitu membantu dalam kesenjangan perekonomian bagi para siswa.

## 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.v8i2.7394
Dampak  lainnya  adalah  program  tersebut  tidaklah  menjadi  program  yang  dinantikan  oleh  para  siswa  lainnya melainkan dapat dipandang sebelah mata dikarenakan pemberian beasiswa tersebut tidaklah tepat sasaran. Maka dari  itu  permasalahan  tersebut  hendaknya  harus  diselesaikan  dengan  bijak  dan  baik  serta  segera  mungkin  agar kiranya tidak menimbulkan dampak yang lebih luas.
Salah satu cara yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah dengan meninjau kembali terhadap data penerima sebelumnya, dimana pada data tersebut dapat dilihat sebenarnya mana siswa yang layak mendapatkan beasiswa dan mana siswa yang tidak layak untuk mendapatkan beasiswa. Kemudian dari data tersebut nantinya akan ditemukan sebuah pola baru ataupun juga sebuah landasan dasar yang dapat dipergunakan untuk membantu dan mempermudah dalam proses pengambilan keputusan. Maka dari itu dibutuhkanlah sebuah cara khusus untuk menyelesaikan tersebut atau biasa disebut dengan data mining[7], [8].
Data mining merupakan sebuah proses penggalian ulang terhadap data. Penggalian dilakukan dengan cara mengkaji ulang setiap informasi yang terdapat pada data. Data yang dilakukan penggalian ulang pada data mining merupakan data yang telah tersimpan sebelumnya pada gudang data  dimasa lampau dan dimanfaatkan kembali dengan menemukan sebuah informasi – informasi baru dan juga pengetahuan – pengetahuan baru yang nantinya dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Pada data mining sendiri juga terdapat beberapa teknik yang  digunakan,  dimana  pada  penelitian  ini  clustering  merupakan  teknik  yang  sangat  sesuai  untuk  membantu dalam menyelesaikan permasalahan[9], [10], [11].
Dalam penelitian ini, digunakan metode analisis klaster yang merupakan teknik multivariat yang digunakan untuk mengelompokkan objek berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Clustering adalah metode data mining yang dilakukan  tanpa  bimbingan  (unsupervised),  karena  tidak  ada  atribut  tertentu  yang  digunakan  sebagai  panduan dalam proses pembelajaran. Dalam metode ini, semua atribut input diperlakukan secara sama dan tidak ada atribut yang mendominasi proses clustering[12], [13].
Clustering  merupakan  proses  pengelompokan  terhadap  data.  Dimana  proses  pengelompokan  yang dilakukan  terhadap  data  merupakan  pengelompokan  yang  belum  memiliki  target  dari  kelas  atau  disebut unsupervised  learning.  Proses  pengelompokan  terhadap  data  nantinya  akan  membentuk  sebuah  cluster  baru, dimana pembentukan cluster baru terhadap data berdasarkan dengan nilai karakteristik yang dimiliki oleh setiap data.  Berdasarkan  dengan  nilai  karakteristik  tersebut  nantinya  akan  dilakukan  sebuah  proses  pengelompokan terhadap  data  baru.  Pada  clustering  sendiri  juga  terdapat  sebuah  algoritma  yang  nantinya  dipergunakan  untuk membantu dalam proses pengelompokan ataupun pembentukan clustering dimana algoritma yang biasa digunakan adalah algoritma K-Means[14], [15].
Algoritma  K-Means  Clustering  bagian  dari  proses  clustering  data  mining  yang  melakukan  proses pembantukan kelompok dengan membuat sebuah cluster baru. Pembantukan cluster baru pada Algoritma K-Means dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  jarak  dari  setiap  data.  Dimana  setiap  data  nantinya  akan  dilakukan perhitungan jarak terdekat dengan menggunakan euclidean distance[16], [17].
Dalam  rangka  mendukung  penelitian  ini,  diperlukan  referensi  dari  penelitian-penelitian  terkait  yang menjadi  dasar  bagi  penelitian  ini.  Penelitian  tersebut  menggunakan  metode  yang  sama  dalam  pengambilan keputusan, dengan tujuan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam mengelompokkan siapa yang akan layak  menerima  beasiswa.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  meliputi  dalam sebuah  studi  yang  dilakukan  oleh  Rendy  Novianto  dan  Leonard  Goeirmanto  pada  tahun  2019  dengan  judul penelitian  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  Menganalisa  Bisnis Perusahaan  Asuransi  dimana  hasil  dari  penelitian  K-Means  dapat  di  terapkan  untuk  mengelompokan  data  nilai pertanggungan, premi dan claim berdasarkan clustering dengan nilai terendah sedang dan tertinggi berdasarkan ketentuan  perusahaan.  Dengan  pengelompokan  sebanyak  3  cluster  dimana  memiliki  batasan  nilai  yang berbeda[18].
Penelitian lainnya juga telah dilakukan oleh Zulfa Nabila, dkk pada tahun 2021 dimana judul dari penelitian yang  dilakukan  adalah  Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan Algoritma K-Means serta hasil dari penelitian dengan algoritma K-Means dengan atribut Kabupaten/Kota, Suspek, Probable,  Konfirmasi  Positif,  Selesai  Isolasi,  dan  Kematian  yang  digunakan  dalam  proses  perhitungan  dan membagi data ke dalam 4 cluster yang dikategorikan sebagai Zona Merah, Zona Orange, Zona Kuning dan Zona Hijau[19].
Penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2022  oleh  Elsa  Ramadanti  dan  Muhamad  Muslih  dengan  judul penelitian  Penerapan  Data  Mining  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Populasi  Ayam  Petelur  Di  Indonesia dimana  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  yaitu  bahwasannya  dengan  algoritma  K-Means  data  dapat dikelompokkan ke dalam 3 cluster yaitu cluster populasi tinggi, sedang, dan rendah[20].
Ditahun yang sama pada 2022 juga telah dilakukan penelitian oleh Cornelia Selvi Dinta Sembiring, dkk dengan judul dari penelitian  yang dilakukan Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma K-Means Untuk Menentukan Judul Skripsi Dan Jurnal Penelitian (Studi Kasus FTIK Unpri) dimana pada penelitian tersebut hasil yang  didapatkan  bahwasannya  dapat  mengelompokkan  data  mahasiswa  seesuai  dengan  skill  dan  basic  yang didominasi pada mata kuliah yang paling banyak diminati sebagai acuan dalam pengembangannya[21].
Tujuan  yang  dilakukan  penelitian  serta  perbedaan  yang  dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya bahwasannya  pada  penelitian  ini  nantinya  akan  membantu  untuk  mempermudah  proses  dalam  pembentukan kelompok ataupun cluster bagi siswa yang layak untuk menerima beasiswa. Selain itu juga, dari hasil penelitian

## 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.v8i2.7394
ini  nantinya  sebagai  dasar  landasan  ataupun  acuan  yang  dipergunakan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan. Proses yang dilakukan pada penelitian berdasarkan dengan penggalian data pada data mining. Dimana penggalian untuk  menemukan sebuah informasi ataupun pengetahuan baru dari data. Pada proses nantinya dibantu dengan menggunakan teknik clustering data mining serta algoritma K-Means.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah  cara  untuk  menemukan  pola  yang  menarik  dan  pengetahuan  dalam  data  yang besar.  Pada  data  mining  menggunakan  teknik  matematika,  statistik,  artificial  intelegent  serta  machine  learning untuk mengidentifikasi dan mengekstrasi menjadi informasi atau pengetahuan yang bermanfaat yang di ambil dari berbagai database yang besar[6], [13], [16].
Data mining adalah proses untuk menemukan korelasi, pola, dan tren baru yang bermakna dengan memilah- milah data dalam jumlah besar yang disimpan di dalam repositori, menggunakan teknologi pengenalan pola serta teknik statistik dan matematika. Data mining adalah proses menemukan pola dan pengetahuan menarik dari data dalam jumlah yang besar[14], [18].

## 2.2 Clustering
Cluster merupakan kumpulan objek data yang memiliki kemiripan antara satu dengan yang lain dalam kelompok lain. Clustering atau lebih di kenal dengan analisis cluster merupakan proses pengelompokan satu set benda fisik ataupun abstrak kedalam satu kelas objek yang sama. Clustering mengacu pada pengelompokan seperti record, pengamatan,  atau  memperhatikan  dan  membentuk  kelas  objek-objek  yang  memiliki  kemiripan.  Cluster  adalah kumpulan  dari  record  yang  memiliki  kemiripan  satu  sama  lain,  dan  berbeda  dengan  record  di  klaster  lain. Clustering mencoba untuk membagi seluruh kumpulan data menjadi kelompok-kelompok yang relatif memiliki kemiripan, di mana kemiripan record dalam satu kelompok akan bernilai maksimal, sedangkan kemiripan dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal[1], [11], [16].

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma k-means adalah salah satu teknik dalam data mining untuk megelompokkan (Clustering) data kedalam beberapa  kelompok  berdasarkan  jarak,  kriteria,  kondisi  atau  karakteristik.  Data  dalam  satu  kelompok  harus memiliki jarak terpendek, kriteria, kondisi atau karakteristik yang sama atau hampir sama antara satu dengan yang lainnya. Algoritma dapat mengelompokkan objek yang memiliki kemiripan. Tahapan perhitungan Algoritma K- means Clustering secara umum dapat dijelaskan sebagai berikut[13], [15], [17]:
1. Menentukan  banyaknya  cluster:  Langkah  pertama  adalah  menentukan  jumlah  cluster  yang  akan  dibentuk. Jumlah cluster ini harus lebih kecil atau sama dengan jumlah kriteria atau atribut yang ada dalam data.
2. Inisialisasi  titik  pusat  cluster  (centroid):  Setelah  menentukan  jumlah  cluster,  langkah  selanjutnya  adalah menginisialisasi titik pusat cluster. Titik pusat cluster dapat diambil menggunakan metode minimal, rata-rata, atau  maksimal dari setiap  kriteria. Pada setiap kriteria, akan ada satu titik pusat cluster untuk setiap cluster yang ditentukan.
3. Menghitung jarak antara titik data objek ke titik data pusat (centroid): Pada tahap ini, perhitungan jarak antara setiap titik data objek dengan setiap titik pusat cluster dilakukan menggunakan rumus Euclidean Distance atau rumus jarak lainnya. Jarak antara data objek dan titik pusat cluster dapat memberikan informasi tentang sejauh mana data objek tersebut berada dari setiap cluster.
4. Pengelompokan  data  objek  untuk  menentukan  anggota  cluster  berdasarkan  jarak  minimum:  Setelah menghitung jarak antara  setiap titik data objek dengan  setiap titik pusat cluster, langkah selanjutnya adalah melakukan  pengelompokan  data  objek  ke  dalam  cluster  berdasarkan  jarak  minimum.  Data  objek  akan ditempatkan  dalam  cluster  yang  memiliki  jarak  minimum  dengan  data  tersebut.  Hal  ini  dapat  diwakili  oleh matriks biner, di mana nilai 1 menunjukkan data yang termasuk dalam cluster tertentu, dan nilai 0 menunjukkan data yang tidak termasuk dalam cluster tersebut.
5. Kalkulasi ulang titik pusat cluster: Setelah data objek dikelompokkan ke dalam cluster, langkah selanjutnya adalah menghitung ulang titik pusat cluster untuk setiap cluster yang terbentuk. Pada langkah ini, titik pusat cluster  dihitung  ulang  dengan  menggunakan  rata-rata  dari  atribut  data  objek  yang  termasuk  dalam  cluster tersebut.
6. Evaluasi konvergensi: Tahap 4 dan 5 diulang secara iteratif hingga titik pusat cluster tidak berubah tempat. Proses ini dilakukan untuk mengevaluasi konvergensi algoritma, yaitu ketika titik pusat cluster tidak berubah setelah pengelompokan data objek.Tahapan 4 dan 5 diulang secara berulang sampai titik pusat cluster tidak berubah, yang menandakan konvergensi algoritma. Proses ini dilakukan untuk mencapai hasil clustering yang optimal,  di  mana  data  objek  dikelompokkan  dengan  baik  berdasarkan  kesamaan  atribut  atau  kriteria  yang dimiliki.
Perlu  diperhatikan  bahwa  dalam  penjelasan  ini,  hanya  dijelaskan  secara  umum  mengenai  tahapan perhitungan Algoritma K-means Clustering Analysis. Terdapat beberapa variasi dan metode alternatif yang dapat

## 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.v8i2.7394
digunakan dalam algoritma ini, tergantung pada konteks dan kebutuhan spesifik analisis clustering yang dilakukan. Untuk menentukan jarak masing masing centroid berdasarkan jarak terpendek, kriteria, kondisi atau karakteristik yang sama atau hampir sama,menggunakan model Euclidean yang dirumuskan sebagai  berikut [14], [16], [20]:
d ij = √(X 1i − X 1j ) 2 + (X 2i − X 2j )
2 +. . . +(X ki − X kj )² (1)
Keterangan : d ij = jarak dari data ke i ke pusat cluster j X ki = data dari ke – i pada attribute data ke – k X kj = data dari ke – j pada attribute data ke – k

## 2.3 Metodologi Penelitian
Tahapan penelitian merupakan alur proses yang dilaksanakan pada penelitian. Dengan tahapan penelitian maka alur  proses  akan  tersusun  secara  baik.  Alur  proses  pada  tahapan  penelitian  dimulai  dari  tahapan  identifikasi masalah sampai dengan tahapan laporan. Adapun tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 beriktu:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 dapat dilihat terhadap tahapan penelitian, dimana pada gambar tersebut tampak jelas setiap tahapan yang dilalui pada penelitian. Adapun penjabaran terkait dengan setiap tahapan pada penelitian dapat dilihat berikut:
1. Mengidetifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  penulis  menguraikan  apa  yang  menjadi  masalah  sebelum  sampai  pada  tahap  pembahasan selanjutnya agar pembahasan suatu masalah dapat terarah atau fokus pada suatu tujuan.
2. Pengumpulan Data
Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data yang akan digunakan dalam melakukan penelitian dengan cara wawancara. Pengumpulan data dilakukan langsung kepada pihak yang bersangkutan.
3. Studi Literatur
Pada tahapan ini, dilakukan pemahaman terhadap objek yang akan diteliti, dengan membaca berbagai sumber referensi seperti, buku-buku, jurnal, maupun sumber bacaan lainnya.
4. Analisa Data
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  maka  pada  tahapan  ini  dilakukan  analisa  terhadap  data  yang  telah dikumpulkan untuk mengetahui apakah data tersebut bisa digunakan untuk mengelompokan beasiswa untuk siswa.
5. Penerapan Metode K-Means
Pada tahapan ini penulis melakuakan proses pemecahan masalah dengan menerapkan metode K-Means dimana data diproses untuk menanggapi perumusan masalah.
6. Implementasi
Implementasi  merupakan  tahap  penerapan  dari  proses  analisa  dan  merancang  sistem,  dimana  data  akan diproses  kedalam  perangkat  lunak  sistem  (source  code),  tujuannya  untuk  mengetahui  apakah  sistem  dapat berjalan sesuai kebutuhan.
7. Pengujian
Pembuatan Laporan hasil penelitian Mulai Identifikasi Ruang Lingkup Masalah Pengumpulan DataSet Mempelajari Literatur Analisa Data Penerapan Algoritma K-Means Implementasi Pengujian Selesai

## 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.v8i2.7394
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  pengujian  maka  hasil  dari  pengujian  tersebut  kembali  dianalisa  untuk memastikan apakah hasil tersebut sesuai dengan tujuan dari penelitian ini dilakukan.
8. Dokumentasi
Dokumentasi ini merupakan tahap yang paling akhir dilakukan setelah pengujian. Tujuannya untuk menyajikan sebuah informasi  yang akurat serta diakui  kebenarannya  melalui bukti-bukti dokumen  yang  sudah di  miliki oleh penulisan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemberian beasiswa kepada para siswa merupakan sebuah hal yang cukup penting, hal tersebut dikarenakan untuk mengatasi kesenjangan ekonomi yang terjadi antara siswa. Beasiswa biasanya diberikan kepada para siswa yang memiliki terhadap prestasi akademik baik secara nilai ataupun hal lainnya. Tujuan dari pemberian tersebut agar kiranya para siswa tersebut masih dapat melanjutkan sekolahnya hingga selesai pada tingkat bangku sekolahan. Dalam proses pemberian beasiswa sudah seharusnya memiliki sebuah landasan dasar yang kuat untuk menentukan proses pemberian beasiswa, hal tersebut dikarenakan jika tidak terdapat landasan yang dimiliki dalam pengambilan keputusan maka tujuan program tidak akan tercapai sebagaimana mestinya. Hal tersebut terbukti dimana pada saat ini para siswa yang menerima bantuan beasiswa tersebut bukanlah siswa yang benar – benar layak mendapatkan beasiswa tersebut, dimana seharusnya masih terdapat siswa lainnya yang lebih layak untuk mendapatkan beasiswa tersebut.  Hal  tersebut  tentu  menjadi  sebuah  permasalahan  yang  cukup  serius,  dimana  jika  pemberian  beasiswa tidak tepat sasaran  maka tujuan dari program tentu tidak akan tercapai. Proses penyelesaian dari permasalahan tersebut hendaklah didasari sebuah alasan yang kuat, dimana untuk mempermudah  dalam menentukan landasan dalam pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan mempertimbangkan terhadap data – data dimasa lampau. Data dimasa lampau nantinya akan dilakukan proses pengolahan kembali hingga didapatkan sebuah aturan dalam pengmbilan  keputusan.  Data  mining  merupakan  sebuah  cara  yang  tepat  digunakan  untuk  membantu  dalam menyelesaikan masalah, dimana pada data mining proses yang dilakukan dengan melakukan penggalian informasi ulang pada data sehingga dihasilkan sebuah informasi baru yang tersimpan pada data. Informasi tersebut nantinya dapat dipakai sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Pada data mining juga memerlukan sebuah cara yang bernama clustering. Dimana clustering pada data mining bertujuan untuk membentuk melakukan pengelompokan data  berdasarkan  dengan  pembentukan  cluster  baru.  Pada  clustering  juga  terdapat  algoritma  yang  digunakan, dimana algoritma yang dapat digunakan adalah algoritma K-Means.

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Sebelum  dilakukan  proses  pada  algoritma  K-Means,  lebih  baik  diketahui  terlebih  dahulu  terhadap  data  yang digunakan  pada  penelitian.  Dimana  pada  data  tersebut  nantinya  akan  dilakukan  sebuah  proses  penggalian  data ataupun  penemuan  sebuah  informasi  baru  dari  kumpulan  data  tersebut.  Data  yang  digunakan  nantinya  disebut sebagai data set. Adapun yang menjadi data pada penelitian dapat dilihat berikut:
Tabel 1. Data Penelitian Nama Siswa Nilai Mata Pelajaran Matematika  Bahasa Indonesia  Bahasa Inggris  IPA  IPS Calon Siswa 1 91 92 82 95 88 Calon Siswa 2 88 96 84 88 98 Calon Siswa 3 84 86 81 91 84 Calon Siswa 4 99 92 95 99 82 Calon Siswa 5 81 88 82 80 99 Calon Siswa 6 99 82 85 84 82 Calon Siswa 7 89 95 92 83 91 Calon Siswa 8 92 91 98 85 97 Calon Siswa 9 93 89 97 95 86 Calon Siswa 10 95 82 82 98 97
Dapat dilihat pada tabel 1 terhadap data penelitian yang akan digunakan. Pada tabel tersebut dapat dilihat terdapat 10 calon siswa dan juga 5 atribut  nilai  mata pelajaran  yang digunakan dalam pengambilan  keputusan. Setelah  diketahui  terhadap  data  penelitian  maka  proses  terhadap  algortima  K-Means  dapat  dilakukan.  Adapun proses yang dilakukan dapat dilihat berikut:
1. Menentukan jumlah cluster; Pada penelitian ini yang menjadi jumlah cluster atau pengelompokan data adalah 2 (dua). Dimana data pada tabel 1 tersebut nantinya akan dikelompokan terhadap 2 cluster baru.
2. Setelah  ditentukan  banyaknya  cluster,  maka  selanjutnya  penentukan  nilai  centeroid  awal  dari  proses  pada iterasi 1. Penentuan nilai centeroid awal pada data untuk menentukan nilai masing  – masing titik pusat pada cluster. Adapun nilai centeroid awal dari setiap cluster dapat dilihat berikut:

## 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.v8i2.7394
Tabel 2. Nilai Centeroid Awal Masing – Masing Cluster Iterasi I
Nama Siswa Nilai Mata Pelajaran Cluster Matematika  Bahasa Indonesia  Bahasa Inggris  IPA  IPS Calon Siswa 1 91 92 82 95 88 C1 Calon Siswa 2 88 96 84 88 98 C2
3. Setelah  didapatkan  nilai  centeroid  awal  dari  masing  –  masing  cluster,  maka  selanjutnya  proses  dilakukan dengan menghitung nilai masing – masing jarak untuk setiap data. Adapun untuk menghitung jarak dan proses dapat menggunakan rumus berikut serta proses dibawah ini:
d ij = √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 )
2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 )
2 +. . . +(𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 )² (1)
𝑑(𝐶𝑆1, 𝐶1) = √(91 − 91) 2 + (92 − 92) 2 + (82 − 82) 2 + (95 − 95) 2 + (88 − 88) 2 =   √0 = 0 𝑑(𝐶𝑆1, 𝐶2) = √(91 − 88) 2 + (92 − 96) 2 + (82 − 84) 2 + (95 − 88) 2 + (88 − 98) 2 =   √178 = 13,34 𝑑(𝐶𝑆2, 𝐶1) = √(88 − 91) 2 + (96 − 92) 2 + (84 − 82) 2 + (88 − 95) 2 + (98 − 88) 2 =   √178 = 13,34 𝑑(𝐶𝑆2, 𝐶2) = √(88 − 88) 2 + (96 − 96) 2 + (84 − 84) 2 + (99 − 88) 2 + (98 − 98) 2 =   √0 = 0 𝑑(𝐶𝑆3, 𝐶1) = √(84 − 91) 2 + (86 − 92) 2 + (81 − 82) 2 + (91 − 95) 2 + (84 − 88) 2 =   √118 = 10,86 𝑑(𝐶𝑆3, 𝐶2) = √(84 − 88) 2 + (86 − 96) 2 + (81 − 84) 2 + (91 − 88) 2 + (84 − 98) 2 =   √330 = 18,17 𝑑(𝐶𝑆4, 𝐶1) = √(99 − 91) 2 + (92 − 92) 2 + (95 − 82) 2 + (99 − 95) 2 + (82 − 88) 2 =   √285 = 16,88 𝑑(𝐶𝑆4, 𝐶2) = √(99 − 88) 2 + (92 − 96) 2 + (95 − 84) 2 + (99 − 88) 2 + (82 − 98) 2 =   √635 = 25,20 𝑑(𝐶𝑆5, 𝐶1) = √(81 − 91) 2 + (88 − 92) 2 + (82 − 82) 2 + (80 − 95) 2 + (90 − 88) 2 =   √462 = 21,49 𝑑(𝐶𝑆5, 𝐶2) = √(81 − 88) 2 + (88 − 96) 2 + (82 − 84) 2 + (80 − 88) 2 + (90 − 98) 2 =   √182 =13,49
𝑑(𝐶𝑆6, 𝐶1) = √(99 − 91) 2 + (82 − 92) 2 + (85 − 82) 2 + (84 − 95) 2 + (82 − 88) 2 =   √330 = 18,17 𝑑(𝐶𝑆6, 𝐶2) = √(99 − 88) 2 + (82 − 96) 2 + (85 − 84) 2 + (84 − 88) 2 + (82 − 98) 2 =   √590 = 24,29 𝑑(𝐶𝑆7, 𝐶1) = √(89 − 91) 2 + (95 − 92) 2 + (92 − 82) 2 + (83 − 95) 2 + (91 − 88) 2 =   √266 = 16,31 𝑑(𝐶𝑆7, 𝐶2) = √(89 − 88) 2 + (95 − 96) 2 + (92 − 84) 2 + (83 − 88) 2 + (91 − 98) 2 =   √140 = 11,83 𝑑(𝐶𝑆8, 𝐶1) = √(92 − 91) 2 + (91 − 92) 2 + (98 − 82) 2 + (85 − 95) 2 + (97 − 88) 2 =   √439 = 20,95 𝑑(𝐶𝑆8, 𝐶2) = √(92 − 88) 2 + (91 − 96) 2 + (98 − 84) 2 + (85 − 88) 2 + (97 − 98) 2 =   √247 =15,72 𝑑(𝐶𝑆9, 𝐶1) = √(93 − 91) 2 + (89 − 92) 2 + (97 − 82) 2 + (95 − 95) 2 + (86 − 88) 2 =   √242 = 15,56 𝑑(𝐶𝑆9, 𝐶2) = √(93 − 88) 2 + (89 − 96) 2 + (97 − 84) 2 + (96 − 88) 2 + (86 − 98) 2 =   √436 = 20,88 𝑑(𝐶𝑆10, 𝐶1) = √(95 − 91) 2 + (82 − 92) 2 + (82 − 82) 2 + (98 − 95) 2 + (97 − 88) 2 =   √206 = 14,35 𝑑(𝐶𝑆10, 𝐶2) = √(95 − 88) 2 + (82 − 96) 2 + (82 − 84) 2 + (98 − 88) 2 + (97 − 98) 2 =   √350 =18,71
4. Setelah  dilakukan  proses  perhitugan  jarak  seperti  pada  proses  diatas,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses penyusunan  hasil  data  dan  hasil  cluster  dari  data.  Penyusunan  ataupun  penentuan  hasil  cluster  berdasarkan dengan nilai terdekat dari data. Adapun hasil pembentukan cluster dapat dilihat bertikut:
Tabel 3. Hasil Pembentukan Cluster Iterasi 1 Nama Siswa Nilai Mata Pelajaran dc1 dc1 Cluster Matematika Bahasa Indonesia Bahasa Inggris IPA  IPS Calon Siswa 1 91 92 82 95 88 0,00 13,34 C1 Calon Siswa 2 88 96 84 88 98 13,34 0,00 C2 Calon Siswa 3 84 86 81 91 84 10,86  18,17 C1 Calon Siswa 4 99 92 95 99 82 16,88  25,20 C1 Calon Siswa 5 81 88 82 80 99 21,49  13,49 C2 Calon Siswa 6 99 82 85 84 82 18,17  24,29 C1 Calon Siswa 7 89 95 92 83 91 16,31  11,83 C2 Calon Siswa 8 92 91 98 85 97 20,95  15,72 C2 Calon Siswa 9 93 89 97 95 86 15,56  20,88 C1 Calon Siswa 10 95 82 82 98 97 14,35  18,71 C1
Pada  tabel  3  diatas  dapat  dilihat  terhadap  hasil  pembentukan  cluster  baru  untuk  proses  iterasi  1,  kemudian setelah selesai tahapan tersebut maka selanjutnya dilakukan tahapan terhadap iterasi selanjutnya.
5. Tahapan  selanjutnya  yaitu  pembentukan  nilai  centeroid  baru  untuk  proses  pada  iterasi  2,  dimana  untuk mendapatkan nilai centeroid baru dilakukan perhitungan nilai rata – rata dari nilai pembentukan cluster. Untuk nilai centeroid baru pada iterasi 2 dapat dilihat berikut:

## 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.v8i2.7394
Tabel 4. Nilai Centeroid Baru Cluster 1
Nama Siswa Nilai Mata Pelajaran Matematika  Bahasa Indonesia  Bahasa Inggris IPA IPS Calon Siswa 1 91 92 82 95 88 Calon Siswa 3 84 86 81 91 84 Calon Siswa 4 99 92 95 99 82 Calon Siswa 6 99 82 85 84 82 Calon Siswa 9 93 89 97 95 86 Calon Siswa 10 95 82 82 98 97 C1 93,50 87,17 87,00 93,67  86,50
Setelah didapatkan nilai centeroid baru untuk cluster 1, maka selanjutnya mencari nilai centeroid baru untuk cluster 2. Dimana nilai tersebut dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 5. Nilai Centeroid Baru Cluster 2 Nama Siswa Nilai Mata Pelajaran Matematika  Bahasa Indonesia  Bahasa Inggris IPA IPS Calon Siswa 2 88 96 84 88 98 Calon Siswa 5 81 88 82 80 99 Calon Siswa 7 89 95 92 83 91 Calon Siswa 8 92 91 98 85 97 C2 87,50 92,50 89,00 84,00  96,25
Setelah didapatkan nilai centeroid baru pada cluster 2, untuk memudahkan melihat nilai centeroid dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Nilai Centeroid Baru Cluster  Matematika  Bahasa Indonesia  Bahasa Inggris IPA IPS C1 93,50 87,17 87,00 93,67  86,50 C2 87,50 92,50 89,00 84,00  96,25
6. Setelah diketahui untuk nilai centeroid baru pada masing  – masing cluster untuk iterasi 2, maka selanjutnya proses dapat dilakukan. Proses yang dilakukan yaitu menghitung kembali nilai jarak terdekat antara data yang sebelumnya dengan nilai centeroid baru. Dimana proses yang dilakukan sama seperti dengan proses pada iterasi 1. Maka dari itu untuk hasil perhitungan jarak pada iterasi 2 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 7. Hasil Perhitungan Jarak dan Pembentukan Cluster Iterasi 2
Nama Siswa Nilai Mata Pelajaran dc1 dc1 Cluster Matematika Bahasa Indonesia Bahasa Inggris IPA  IPS Calon Siswa 1 91 92 82 95 88 7,66 15,83 C1 Calon Siswa 2 88 96 84 88 98 16,78 7,52 C2 Calon Siswa 3 84 86 81 91 84 11,87  17,82 C1 Calon Siswa 4 99 92 95 99 82 12,90  24,42 C1 Calon Siswa 5 81 88 82 80 99 22,91  11,62 C2 Calon Siswa 6 99 82 85 84 82 13,22  21,48 C1 Calon Siswa 7 89 95 92 83 91 15,51 6,79 C2 Calon Siswa 8 92 91 98 85 97 17,98  10,25 C2 Calon Siswa 9 93 89 97 95 86 10,28  18,24 C1 Calon Siswa 10 95 82 82 98 97 13,53  20,30 C1
Pada tabel 7 dapat dilihat terhadap hasil perhitungan jarak iterasi 2 dimana proses yang dilakukan sama seperti dengan iterasi 1 dan juga pembentukan cluster berdasarkan dengan hasil perhitungan jarak pada iterasi 2.
7. Proses selanjutnya  yang dilakukan adalah melakukan perbandingan hasil pembentukan cluster 1 dan 2 pada iterasi baru dan iterasi selanjutnya. Proses perbandingan hasil dilakukan untuk melihat apakah tahapan iterasi masih terus berlanjut atau tidak. Untuk hasil perbandingan cluster dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 8. Hasil Perbandingan Cluster Iterasi 1 dan Iterasi 2
Nama Siswa Nilai Mata Pelajaran Iterasi 1  Iterasi 2 Matematika  Bahasa Indonesia  Bahasa Inggris  IPA  IPS Calon Siswa 1 91 92 82 95 88 C1 C1 Calon Siswa 2 88 96 84 88 98 C2 C2

## 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.v8i2.7394
Nama Siswa Nilai Mata Pelajaran Iterasi 1  Iterasi 2 Matematika  Bahasa Indonesia  Bahasa Inggris  IPA  IPS Calon Siswa 3 84 86 81 91 84 C1 C1 Calon Siswa 4 99 92 95 99 82 C1 C1 Calon Siswa 5 81 88 82 80 99 C2 C2 Calon Siswa 6 99 82 85 84 82 C1 C1 Calon Siswa 7 89 95 92 83 91 C2 C2 Calon Siswa 8 92 91 98 85 97 C2 C2 Calon Siswa 9 93 89 97 95 86 C1 C1 Calon Siswa 10 95 82 82 98 97 C1 C1
Pada tabel 8 diatas dapat dilihat hasil pembentukan cluster untuk iterasi 1 dan iterasi 2. Pada hasil tersebut dapat dilihat bahwasannya tidak terdapat perbedaan hasil cluster maka dari itu proses sudah berhenti dan selesai pada iterasi 2.
8. Setelah proses iterasi selesai, maka selanjutnya membagikan data pada masing  - masing cluster, dimana tujuan dari membagikan data adalah agar kiranya data dapat tersusun dengan baik dan dapat dilihat dengan mudah. Adapun untuk hasil pembentukan cluster akhir dapat dilihat berikut:

## Tabel 9. Hasil Pengelompokan Cluster Penerima Beasiswa
Hasil Cluster 1  Hasil Cluster 2 Calon Siswa 1 Calon Siswa 2 Calon Siswa 3 Calon Siswa 5 Calon Siswa 4 Calon Siswa 7 Calon Siswa 6 Calon Siswa 8 Calon Siswa 9
Calon Siswa 10
Pada tabel 9 dapat dilihat hasil pembentukan atau pengelompokan akhir dari cluster, dimana pada tabel tersebut untuk Cluster 1 terdapat 6 (enam) data didalamnya dan untuk cluster 2 terdapat 4 (empat) data didalamnya.

## 4. KESIMPULAN
Setelah seluruh rangkaian proses penelitian dilakukan maka proses akhir dari penelitian adalah penyusunan dari kesimpulan. Kesimpulan sendiri merupakan ringkasan penelitian dari awal sampai dengan hasil penelitian adapun yang menjadi kesimpulan dari penelitian bahwasannya dengan dilakukan penelitian ini dapat membantu dengan mudah menentukan kelompok terhadap siswa yang berhak menerima beasiswa. Selain itu juga, dengan penelitian ini didapati juga terhadap landasan atau model yang dapat dipergunakan untuk melakukan pengambilan keputusan. Data mining sendiri dapat dipergunakan untuk membantu dalam proses penggalian informasi dari data. Dengan menerapkan teknik clustering data mining pada penelitian dapat membantu dengan mudah untuk melakukan proses pengelompokan  ataupun  pembentukan  cluster.  Hasil  dari  penerapan  algoritma  K-Means  didapatkan  hasil bahwasannya terdapat 2 cluster dari pembentukan data serta untuk Cluster 1 terdapat 6 (enam) data didalamnya dan untuk cluster 2 terdapat 4 (empat) data didalamnya.

## REFERENCES
[1] I. Arfyanti, M. Fahmi, and P. Adytia, “Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Penentuan Pola Penerima Beasiswa KIP Kuliah,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1196–1201, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2275.
[2] W. Ningsih, B. Budiman, and I. Umami, “Implementasi  Algoritma Naïve Bayes Untuk Menentukan Calon Penerima Beasiswa Di SMK YPM 14 Sumobito Jombang,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 4, no. 2, pp. 446–454, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i2.570.
[3] M. Riyyan and H. Firdaus, “PERBANDINGAN ALGORITME NAÃ•VE BAYES DAN KNN TERHADAP DATA PENERIMAAN BEASISWA (Studi Kasus Lembaga Beasiswa Baznas Jabar),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron., vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i1.547.
[4] A.  S.  Suweleh,  D.  Susilowati,  and  U.  Bumigora,  “Aplikasi  Penentuan  Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Algoritma C4.5,” J. BITe, vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020, doi: 10.30812/bite.v2i1.798.
[5] D. P. Indini, S. R. Siburian, Nurhasanah, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa yang Berhak Menerima Beasiswa Yayasan,” in Prosiding Seminar Nasional Sosial, Humaniora, dan Teknologi, 2022, pp. 325–331.
[6] A.  Sumiah  and  N.  Mirantika,  “Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes  untuk  Rekomendasi Penentuan Mahasiswa Penerima Beasiswa pada Universitas Kuningan,” Buffer Inform., vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[7] K. Khotimah, “Teknik Data Mining menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5) untuk Prediksi Seleksi Beasiswa Jalur KIP pada Universitas Muhammadiyah Kotabumi,” J. SIMADA (Sistem Inf. dan Manaj. Basis Data), vol. 4, no. 2, pp. 145–152, 2022, doi: 10.30873/simada.v4i2.3064.
[8] B. Baskoro, S. Sriyanto, and L. S. Rini, “Prediksi Penerima Beasiswa dengan Menggunakan Teknik Data Mining di Universitas  Muhammadiyah  Pringsewu,”  Pros.  Semin.  Nas.  Darmajaya,  vol.  1,  no.  0,  pp.  87–94,  2021,  [Online].

## 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.v8i2.7394
Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/article/view/2918.
[9] D.  P.  Utomo  and  S.  Aripin,  “Penerapan  Algoritma  C5.  0  Untuk  Mengetahui  Pola  Kepuasan  Mahasiswa  di  Masa Pembelajaran Daring,” in Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 2021, pp. 7–12.
[10]  D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2355.
[11]  F. Telaumbanua, J. M. Purba, and D. P. Utomo, “Analysis of Online Learning Understanding Patterns at Budi Darma University Using the C5. 0 Algorithm,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 2, 2021.
[12]  A. A. Argasah and D. Gustian, “Data Mining Analysis To Determine Employee Salaries According To Needs Based on the  K-Medoids  Clustering  Algorithm,”  J.  Tek.  Inform.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  29–36,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.154.
[13]  S. Ramadhani, D. Azzahra, and T. Z, “Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms in Text Mining based on Davies Bouldin Index Testing for Classification of Student’s Thesis,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 13, no. 1, pp. 24–33, 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9292.
[14]  D. A. Juliantho and B. Hendrik, “Komparasi Algoritma K-Means Dan K-Medoids Dalam Clustering Penyebaran Kasus Covid 19,” Jised J. Inf. Syst. Educ. Dev., vol. 1, no. 2, pp. 30–32, 2023.
[15]  D.  Hastari,  F.  Nurunnisa,  S.  Winanda,  and  D.  Dwi  Aprillia,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk MengelompokkanData Negara Berdasarkan Faktor Sosial-Ekonomi dan Kesehatan,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy., pp. 274–281, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas.
[16]  N. T. Luchia, H. Handayani, F. S. Hamdi, D. Erlangga, and S. F. Octavia, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Pada Pengelompokan Data Miskin di Indonesia,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 35–41, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.422.
[17]  M. Herviany, S. Putri Delima, T. Nurhidayah, and K. Kasini, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokkan  Daerah  Rawan  Tanah  Longsor  Pada  Provinsi  Jawa  Barat,”  MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.60.
[18]  R.  Novianto  and  L.  Goeirmanto,  “Penerapan  Data  Mining  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Menganalisa Bisnis Perusahaan Asuransi,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 6, no. 1, pp. 85–95, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v6i1.150.
[19]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  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,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[20]  E. Ramadanti and M. Muslih, “Penerapan Data Mining Algoritma K-Means Clustering Pada Populasi Ayam Petelur Di Indonesia,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i1.2155.
[21]  C. S. D. B. Sembiring, L. Hanum, and S. P. Tamba, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menentukan  Judul  Skripsi  Dan  Jurnal  Penelitian  (Studi  Kasus  Ftik  Unpri),”  J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA),
vol.
5, no. 2, pp. 80–85, 2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2393.