## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805

## Penentuan Penerima Beasiswa PPA Usulan dengan Menerapkan K-Means Clustering dan Multi Attribute Utility Theory Method

## Mesran
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak− Pemerintah  meluncurkan  Program  Beasiswa  Prestasi  Akademik  (PPA)  Usulan  untuk  membantu  mahasiswa  berprestasi. Beasiswa  ini  terbuka  bagi  mahasiswa  diploma  dan  sarjana  di  seluruh  Indonesia,  baik  di  perguruan  tinggi  negeri  maupun  swasta. Rekomendasi  untuk  beasiswa  ini  dapat  diajukan  oleh  berbagai  pihak,  seperti  universitas,  pemerintah,  LSM,  atau organisasi/perusahaan.  Disamping  itu,  program  ini  masih  memiliki  beberapa  kekurangan  dalam  penyalurannya  seperti  Kurangnya data  akurat  mengenai  kondisi  ekonomi  dan  prestasi  akademik  mahasiswa  menghambat  proses  penentuan penerima  beasiswa  yang tepat sasaran, Banyaknya pelamar dan proses manual yang digunakan memakan waktu lama dan berpotensi menimbulkan kesalahan. Hal  ini  menyebabkan  keterlambatan  penyaluran  beasiswa  kepada  penerima,  selain  itu  Kurangnya  kriteria  yang  jelas  dan  terukur dalam proses penilaian membuka peluang nepotisme dan favoritisme, sehingga penerima beasiswa tidak selalu yang paling berhak. Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  maka  digunakan  teknik  data  mining  yaitu  K-Means  Clustering  dan  Pengambilan  keputusan dengan menggunakan metode MAUT. Adapun alasan penelitian ini  menggabungkan kedua metode tersebut  dikarenakan K-Means mengelompokkan mahasiswa dengan nilai IPK yang serupa, sehingga data yang diseleksi dengan MAUT menjadi lebih sedikit. Ada 5 kriteria yang digunakan untuk menyeleksi penerima beasiswa diantaranya IPK, Pendapatan orang tua, Prestasi akademik,  Prestasi non-akademik  dan  Etika.  Penelitian  ini  mengambil  sampel  150  mahasiswa.  Data  dikelompokkan  dengan  K-Means  Clustering menjadi dua cluster dengan nilai centroid akhir Cluster_0 : 3,636 (79 data)dan Cluster_1: 2,897 (71 data). Cluster_0 dipilih  untuk proses selanjutnya karena memiliki nilai centroid lebih tinggi. Hasil seleksi dengan metode MAUT, 15 mahasiswa dinyatakan berhak menerima beasiswa. Mahasiswa dengan nilai akhir tertinggi adalah Monalisa Marbun (0,583) dan terendah (peringkat ke-15) adalah Jonathan Panca S P Gultom (0,386).
Kata Kunci: Beasiswa PPA Usulan; Data Mining; Sistem Pendukung Keputusan; K-Means Clustering; Metode MAUT
Abstract− The government launched the Proposed Academic Achievement Scholarship (PPA) Program to help outstanding students. This  scholarship  is  open  to  diploma  and  undergraduate  students  throughout  Indonesia,  both  at  state  and  private  universities. Recommendations  for  this  scholarship  can  be  submitted  by  various  parties,  such  as  universities,  government,  NGOs,  or organizations/companies. Apart from that, this program still has several shortcomings in its distribution, such as the lack of accurate data regarding the economic conditions and academic achievements of students which hinders the process of determining scholarship recipients who are on target, the large number of applicants and the manual process used takes a long time and has the potential to cause errors. This causes delays in distributing scholarships to recipients, in addition to the lack of clear and measurable criteria in the assessment process opening up opportunities for nepotism and favoritism, so that scholarship recipients are not always the most capable. To overcome this problem, data  mining techniques are used, namely  K-Means Clustering and decision  making using the MAUT method. The reason this research combines the two methods is because K-Means groups students with similar GPA values, so that  less  data  is  selected  using  MAUT.  There  are  5  criteria  used  to  select  scholarship  recipients  including  GPA,  parents'  income, academic achievement, non-academic achievement and ethics. This research sample took 150 students. Data was collected using K- Means  Clustering  into  two  clusters  with  the  final  centroid  value  of  Cluster_0:  3,636  (79  data)  and  Cluster_1:  2,897  (71  data). Cluster_0 was chosen for the next process because it has a higher centroid value. As a result of selection using the MAUT method, 15 students were declared entitled to receive scholarships. The student with the highest final score was Monalisa Marbun (0.583) and the lowest (15th place) was Jonathan Panca S P Gultom (0.386).
Keyword: Proposed PPA Scholarship; Data Mining; Decision Support Systems; K-Means Clustering; MAUT Method

## 1. PENDAHULUAN
Program  Beasiswa  Prestasi  Akademik  (PPA)  Usulan  merupakan  inisiatif  pemerintah  untuk  mendukung  mahasiswa berprestasi.  Bantuan  biaya  pendidikan  ini  diperuntukkan  bagi  mahasiswa  program  diploma  dan  sarjana  di  perguruan tinggi negeri maupun swasta di seluruh Indonesia. Beasiswa ini diberikan berdasarkan rekomendasi dari berbagai pihak, seperti Universitas, Pemerintah, Lembaga Swadaya Masyarakat (LSM) atau Organisasi/Perusahaan. Program Beasiswa PPA  Usulan,  meskipun  bertujuan  mulia,  masih  memiliki  beberapa  kekurangan  dalam  penyalurannya.  Salah  satu kekurangan utama adalah kurangnya ketepatan sasaran dalam pemberian beasiswa. Hal ini disebabkan oleh Kurangnya data  akurat  mengenai  kondisi  ekonomi  dan  prestasi  akademik  mahasiswa  menghambat  proses  penentuan  penerima beasiswa  yang  tepat  sasaran.  Selain  itu,  Banyaknya  pelamar  beasiswa  dan  proses  manual  yang  digunakan  dalam penyaluran  beasiswa  memakan  waktu  lama  dan  rawan  kesalahan.  Hal  ini  menyebabkan  keterlambatan  dalam penyaluran beasiswa kepada penerima. Penyebab lainnya adalah kurangnya kriteria yang jelas dan terukur dalam proses penilaian beasiswa  membuka  peluang terjadinya  nepotisme dan favoritisme, sehingga  penerima  beasiswa  tidak selalu yang paling berhak. Berdasarkan permasalahan tersebut maka penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan dua teknik penyelesaian masalah yang saling berhubungan, yaitu teknik data mining dan sistem pengambilan keputusan.
Data  mining  memiliki  berbagai  metode  dengan  kegunaan  masing-masing,  seperti  metode  Naive  Bayes  yang digunakan  sebagai  metode  pengklasifikasian,  K-Means  digunakan  untuk  proses  pencarian  cluster  (pengelompokkan), Random  Forest  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dan  ada  banyak  metode  data  mining  lainnya  lagi. Selain pemanfaatan data mining, penelitian ini juga menggunakan salah satu metode SPK yaitu metode Multi Attribute Utility Theory atau dikenal dengan kata MAUT Method. Alasan peneliti menggunakan metode K-Means dan MAUT

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
Method dikarenakan, jika hanya menggunakan metode MAUT saja dalam penentuan mahasiswa yang berhak menerima beasiswa  PPA  Usulan,  tentunya  memerlukan  waktu  yang  lama  untuk  menyeleksi  mahasiswa  dengan  jumlah  ratusan orang.  Penelitian  ini  juga  tentunya  berfokus  pada  prestasi  mahasiswa  tersebut  maka  sebaiknya  dilakukan pengelompokkan  terhadap  mahasiswa  dengan  nilai  IPK  yang  saling  berdekatan  agar  dikelompokkan  menjadi  satu kelompok  (membentuk  satu  cluster  untuk  menampung  beberaoa  cluster  dengan  nilai  yang  serupa)  dan  tentunya  hal tersebut  menjadi  lebih  efesien  dimana  sekaligus  dilakukan  penyeleksian  tahap  awal  sehingga  dalam  penyeleksian selanjutnya dengan menggunakan metode MAUT, data mahasiswa yang diseleksi lebih sedikit.
Untuk mendukung penyelesaian penelitian ini, maka diperlukan beberapa sumber terpercaya dan juga beebrapa penelitian yang dapat dijadikan sebagai referensi untuk mempermudah penyelesaian penelitian ini. Ada banyak peneliti yang telah melakukan penelitian serupa baik metode atau permasalahan yang dibahas, diantaranya Usanto S melakukan penelitian tepatnya pada tahun 2023, Penelitian tersebut bertujuan untuk membantu pihak kampus dalam proses seleksi penerima beasiswa KIP (Kartu Indonesia Pintar) dengan menggunakan metode data  mining. Pada penelitian tersebut, algoritma  K-Means  Clustering  diterapkan  untuk  mengelompokkan  data  calon  penerima  beasiswa  KIP  berdasarkan karakteristik mereka. Algoritma ini akan membagi data menjadi beberapa kelompok (cluster) yang memiliki kesamaan karakteristik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 3 cluster yaitu Cluster 1 berjumlah 52 data yang diterima sebagai penerima beasiswa KIP. Cluster 2 dengan jumlah 32 data yang direkomendasikan untuk dipertimbangkan lebih lanjut. Cluster 3 dengan jumlah 16 data yang tidak diterima. Penerapan metode data mining dengan algoritma K-Means Clustering  ini  membantu  pihak  kampus  dalam  menyeleksi  penerima  beasiswa  KIP  dengan  lebih  efektif  dan  efisien (Usanto Usanto, 2023).
M.  Hildan  Bahruddin,  dan  rekan  lainnya  melakukan  peneltiian  pada  tahun  2023,  Sistem  ini  menggunakan pendekatan  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  yang  memungkinkan  pertimbangan  preferensi  subjektif  dan pengaturan bobot pada berbagai kriteria dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa  sistem  ini  mampu  memberikan  nilai  utilitas  yang  bervariasi,  dari  0,2333  hingga  0,9667.  Nilai  utilitas  yang mendekati 1  menunjukkan kandidat  yang paling ideal.  Penerapan sistem ini  membantu LAZISMU  dalam  mengambil keputusan seleksi calon penerima beasiswa secara lebih akurat dan efisien, serta memastikan alokasi sumber daya yang tepat dan memberikan manfaat optimal bagi para mahasiswa yang memenuhi kriteria(Bahruddin, 2019).
Pada tahun 2023, Sukamto dan Aidil Fitriansyah melakukan penelitian yang bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  menentukan  perpustakaan  sekolah  yang  layak  diakreditasi.  Penelitian  ini menggunakan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  dengan  9  sekolah  jenjang  SMP  sebagai  alternatif. Kriteria  yang digunakan dalam SPK ini mengacu pada instrumen akreditasi perpustakaan sekolah, yang terdiri dari 6 kriteria yang meliputi Koleksi, Sarana dan Prasarana, Pelayanan Perpustakaan, Tenaga Perpustakaan, Penyelenggaraan dan  Pengelolaan  dan  Penguatan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  PS  4  (SMPN  27)  dengan  nilai  0,977,  PS  5 (SMPIT Imam An-Nawawi) dengan nilai 0,873, dan PS 3 (SMPN 34) dengan nilai 0,861 merupakan tiga perpustakaan sekolah yang layak untuk diakreditasi(Sukamto & Fitriansyah, n.d.).
Penelitian  dilakukan  di  SMAN  2  Payakumbuh  oleh  Rini  Sovia  dan  dua  rekannya  pada  tahun  2020  dimana terdapat 20 data siswa yang mengajukan beasiswa. Beasiswa prestasi bertujuan untuk memotivasi siswa berprestasi agar terus  belajar  giat.  Namun,  pemberiannya  sering  tidak  tepat  sasaran  dan  terbatasnya  dana  membuat  banyak  siswa berprestasi tidak mendapatkannya. Hal ini dapat menurunkan semangat  mereka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi  K-Means  dan  SAW  dapat  mempermudah  proses  pengelompokkan  dan  penentuan  prediksi  penerima beasiswa. Dari 20 siswa, 10 dikategorikan berprestasi dan 6 di antaranya berhak menerima beasiswa(Sovia et al., 2020).

## 2. METODOLOGY PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Proses penelitian terstruktur dan logis, dengan setiap langkahnya berkontribusi pada hasil penelitian yang berkualitas. Tahapan penelitian bagaikan peta yang memandu peneliti dari awal hingga akhir penelitian. Berikut tahapan penelitian yang dilakukan:
1. Analisis  masalah  merupakan  sebuah  langkah  krusial  dalam  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengungkap  dan memahami permasalahan  yang ingin diteliti. Proses ini  melibatkan pengumpulan informasi dan data  yang relevan dengan  permasalahan  tersebut.  Pentingnya  analisis  masalah  terletak  pada  perannya  dalam  menentukan  arah  dan fokus  penelitian.  Jika  analisis  masalah  tidak  dilakukan  dengan  baik,  penelitian  dapat  kehilangan  fokus  dan berpotensi menghasilkan hasil yang tidak bermanfaat.
2. Studi literatur merupakan suatu metode untuk mengkaji suatu topik dengan cara mengumpulkan, menganalisis, dan menggabungkan informasi dari berbagai  sumber terpercaya. Proses ini dilakukan secara  sistematis dan terstruktur untuk mencapai tujuan tertentu.
3. Pengumpulan  data  merupakan  proses  untuk  memperoleh  informasi  yang  diperlukan  untuk  menjawab  rumusan masalah. Metode pengumpulan data yang dapat digunakan dalam penelitian antara lain:
a. Observasi
b. Wawancara
c. Kuesioner d. Studi dokumentasi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
4. Data  yang  telah  terkumpul  diolah  dengan  algoritma  yang  dipilih.  Dalam  penelitian  ini,  algoritma  K-Means clustering  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi.  Algoritma  K-Means  dievaluasi  menggunakan platform  RapidMiner.  Kemudian  salah  satu  cluster  dijadikan  sebagai  sapel  untuk  pengambil  keputusan  dengan menggunakan metode MAUT.
5. Tahap implementasi dalam penelitian bukan hanya pelengkap, tapi juga elemen krusial yang menunjukkan dampak nyata  penelitian  bagi  masyarakat.  Hasil  implementasi  menjadi  bukti  konkret  bahwa  penelitian  mampu  menjawab kebutuhan  dan  memberikan  solusi  bagi  permasalahan  di  lapangan.  Lebih  dari  sekadar  teori,  implementasi menunjukkan aplikasi praktis penelitian dan manfaatnya bagi kehidupan. Dengan demikian, penelitian tidak hanya berhenti di ranah akademis, tapi juga berkontribusi positif bagi kemajuan masyarakat.
6. Laporan  penelitian  adalah  sebuah  dokumen  yang  menyajikan  temuan  dan  hasil  penelitian  secara  menyeluruh. Penulisannya harus menggunakan bahasa yang mudah dipahami dan terstruktur dengan sistematis.
Berdasarkan  penjelasan  dari  tahapan  penelitian  diatas,  berikut  gambar  1  menggambarkan  tahapan-tahapan tersebut secara visual.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menganalisis  data  dengan  teknik  pembelajaran  mesin  untuk  menemukan  pengetahuan berharga secara otomatis. Pengetahuan ini bermanfaat untuk masa depan karena membantu membentuk pola yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Data yang digunakan dalam data mining biasanya bervolume besar (big data), sehingga  teknik  ini  sangat  penting.  Data  mining  memiliki  klasifikasi  yang  berbeda-beda,  dan  setiap  jenis  masalah membutuhkan pendekatan  yang sesuai.  Beberapa kelompok dalam data  mining  yaitu Klasifikasi,  Regresi,  Clustering, Asosiasi  dan  lainnya.  Data  mining  adalah  alat  yang  kuat  untuk  menemukan  pengetahuan  dari  data. Teknik  ini  dapat digunakan di berbagai bidang, seperti bisnis, keuangan, kesehatan, dan ilmu pengetahuan(Hafizah, 2022)(Nainel et al., 2020)(Azhari et al., 2021)(Widaningsih, 2019)(Maulidiya & Jananto, 2020).

## 2.3 K-Means Clustering
K-Means  adalah  sebuah  metode  canggih  dalam  analisis  data  yang  mampu  mengelompokkan  data  secara  otomatis berdasarkan kesamaannya. Algoritma ini bekerja dengan mencari "pusat kelompok" (disebut centroid) yang mewakili karakteristik  setiap  kelompok.  Data  dengan  kesamaan  ciri  akan  dikumpulkan  dalam  kelompok  yang  sama.  Misalkan Anda  memiliki  data  tentang  pelanggan  toko  online,  termasuk  usia,  jenis  kelamin,  dan  riwayat  pembelian.  K-Means dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  kesamaan  demografis  dan  perilaku  mereka.  Hal  ini memungkinkan  Anda  untuk  mengirimkan  penawaran  yang  ditargetkan,  meningkatkan  retensi  pelanggan,  dan mengembangkan strategi pemasaran yang efektif. Berikut langkah-langkah yang dapat diikuti dalam pengelompokkan (clustering)  menerapkan  metode  K-Means(Nurzaman,  2023)(Masjunedi  et  al.,  2023)(Marpaung  et  al.,  2023)(Rofiq  et al., 2021)(Harli Trimulya Suandi As & Zahrotun, 2021):
1. Tentukan jumlah cluster
2. Dalam iterasi pertama, hitunglah pusat centroid dengan menggunakan nilai data yang diambil secara acak sebagai pusat centroid awal

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
𝐾𝑖 = 1 𝑀 ∑ 𝑋 𝑗 𝑀 𝑗=1 (1)
3. Gunakan centroid awal untuk menghitung jarak terdekat
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑋, 𝑌) = √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan dari beberapa simbol rumus yang digunakan yaitu d(x,y) merupakan jarak data ke x ke pusat cluster y, Xi merupakan data ke-i pada atribut data ke n dan Yimerupakan data ke-j pada atribut data ke n 4. Pengelompokan data dilakukan dengan cara menggabungkan data-data yang memiliki nilai-nilai yang hampir sama. Data-data  yang  memiliki  kesamaan  paling  tinggi  akan  menjadi  satu  kelompok,  yang  disebut  cluster.  Di  sisi  lain, data-data yang memiliki perbedaan lebih besar akan dipisahkan ke dalam cluster yang berbeda.
5. Proses ini dimulai dengan menghitung centroid awal untuk setiap cluster. Kemudian, data dikategorikan ke dalam cluster  dengan  centroid  yang  memiliki  jarak  minimum.  Setelah  itu,  centroid  baru  dihitung  berdasarkan  data  yang terkumpul  dalam  cluster.  Centroid  baru  ini  dibandingkan  dengan  centroid  lama.  Jika  ada  perubahan,  proses pengelompokan data diulang kembali. Proses ini terus diulang hingga tidak ada lagi perubahan pada posisi centroid.

## 2.4 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  alat  canggih  yang  terintegrasi  dengan  komputer  untuk membantu  proses  pengambilan  keputusan  dalam  organisasi  atau  perusahaan.  SPK  bekerja  dengan  menyediakan informasi,  analisis  data,  dan  berbagai  alat  bantu  yang  mempermudah  pengolahan  informasi.  Keunggulan  utama  SPK terletak  pada  kemampuannya  menangani  masalah  semi-terstruktur  atau  tidak  terstruktur.  Berbeda  dengan  masalah terstruktur  yang  memiliki  solusi  baku,  masalah  semi-terstruktur  dan  tidak  terstruktur  memiliki  solusi  yang  kompleks dan  tergantung  pada  situasi.  SPK  membantu  para  pengambil  keputusan  dalam  situasi  seperti  ini  dengan  memberikan informasi yang komprehensif dan membantu mereka memilih solusi terbaik. SPK menyediakan berbagai metode untuk membantu pengambilan keputusan, beberapa di antaranya PSI, EXPROM II, WASPAS, OCRA, TOPSIS, MAUT, SAW, COPRAS,  MOORA,  AHP,  ARAS,  WP,  EDAS,  MOOSRA(Alfansyah  et  al.,  2023)(Mesran,  Triayudi,  et  al., 2023)(Nasution et al., 2024)(Ardinsah et al., 2023).

## 2.5 Metode MAUT
Multi Attribute Utility Theory (MAUT) adalah sebuah cara untuk memilih sesuatu dengan mempertimbangkan banyak faktor.  Cara  ini  berdasarkan  pada  keinginan  seseorang  terhadap  kelebihan  dari  setiap  pilihan.  Kelebihan  ini  disebut atribut. MAUT membantu kita membandingkan pilihan-pilihan yang berbeda. Contohnya, saat memilih mobil, kita bisa mempertimbangkan harga, mesin, interior, dan keamanan. MAUT membantu kita menentukan mobil mana yang paling sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhan  kita(Mesran,  Harahap,  et  al.,  2023)(Mareti  &  Ayunda,  2023)(Oktaria, 2023)(Lubis  et  al.,  2023).  Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  proses  perankingan  menggunakan  metode MAUT(Okmarizal & Defit, 2023)(Dewasasmita & Hendry, 2023)(Murti et al., 2023):
1. Identifikasi kriteria
Sebelum mengambil keputusan penting, kita perlu menentukan apa saja yang menjadi pertimbangan utama. Hal ini ibarat  membuat  daftar  faktor-faktor  yang  akan  menjadi  penentu  pilihan  terbaik.  Faktor-faktor  tersebutlah  yang disebut kriteria.
2. Pemberian bobot
Langkah  krusial  setelah  menentukan  kriteria  adalah  menimbang  nilai  masing-masing.  Penimbangan  ini  dilakukan dengan memberikan bobot yang menunjukkan tingkat kepentingannya dibandingkan kriteria lain.
3. Penilaian alternatif
Tahap berikutnya adalah mengevaluasi setiap pilihan berdasarkan setiap kriteria yang telah ditetapkan. Penilaian ini dapat dilakukan dengan menggunakan dua cara:
a. Skala Numerik:
Memberikan  nilai  numerik  pada  setiap  pilihan  untuk  setiap  kriteria,  nilai  numerik  ini  dapat  berupa  angka, misalnya  1  sampai  10,  atau  persentase.  Semakin  tinggi  nilainya,  semakin  baik  pilihan  tersebut  memenuhi kriteria.
b. Skala Ordinal:
Mengurutkan pilihan berdasarkan setiap kriteria, urutan ini  dapat berupa peringkat, misalnya dari yang terbaik hingga yang terburuk, atau kategori, misalnya "memenuhi", "cukup memenuhi", dan "tidak memenuhi”.
4. Perhitungan nilai utilitas
Setiap pilihan memiliki nilai yang menunjukkan tingkat kepuasan yang bisa diperoleh. Nilai ini, yang disebut nilai utilitas, dapat dihitung dengan beberapa langkah berikut:
a. Buatlah matriks evaluasi untuk mempertimbangkan beberapa opsi saat mengambil keputusan ( Xij ).
𝑋 𝑖𝑗 =   [ 𝑟 1𝑖 𝑟 1𝑗 … 𝑟 1𝑛 𝑟 2𝑖 𝑟 2𝑗 … 𝑟 2𝑛 …
… … … 𝑟 𝑚𝑖 𝑟 𝑚𝑗 … 𝑟 𝑚𝑛 ] (1)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
b. Hitung normalisasi matriks saat ini ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ). Kriteria Benefit : r ij ∗ = rij−min(rij) max(rij)−min(rij) (2) Kriteria Cost : 𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗)− 𝑟𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗) ) (3)
c. Hitung Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 )
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1,71 (4)
d. Menghitung nilai evaluasi keseluruhan ( 𝑢 𝑗 )
𝑢 𝑗 =   ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑖=0 (5)
Nilai  utilitas  ( 𝑢 𝑗 )  menunjukkan  tingkat  kecocokan  setiap  alternatif.  Nilai  ini  dihitung  dengan  menggabungkan bobot  atribut  ( 𝑤 𝑗 )  dan  tingkat  aktual  ( 𝑢 𝑖𝑗 )  dari  setiap  alternatif. Alternatif  dengan  nilai  utilitas  tertinggi  merupakan pilihan yang paling direkomendasikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penentuan mahasiswa yang berhak menerima PPA susulan, tentunya banyak mahasiswa yang berantusias untuk mendaftarkan dirinya, data mahasiswa yang telah mendaftar untuk penerimaan beasiswa PPA Usulan sebanyak 200 data sedangkan  kuota  yang  diterima  hanya  10  orang  saja,  sehingga  jika  dilakukan  penyeleksian  dengan  Multi  Attribute Utility  Theory  Method  (MAUT  Method),  tentunya  memerlukan  waktu  yang  lama  serta  hasilnya  kurang  tepat.  Oleh karena  itu  di  penelitian  ini  perlu  melakukan  dua  tahap  penyeleksian  yaitu  tahap  pertama  melakukan  clustering (pengelompokkan) menggunakan metode K-Means Clustering untuk memperoleh data mahasiswa yang dikelompokkan kedalam  cluster  terbaik,  kemudian  untuk  penyeleksian  tahap  kedua  yaitu  memanfaatkan  metode  dalam  mengambil sebuah keputusan, metode yang digunakan yaitu Multi Attribute Utility Theory Method (MAUT Method). Berikut data mahasiswa yang dijadikan sebagai sampel dalam peneltian ini.
Tabel 1. Sampel Data No. Nama Mahasiswa IPK Semester  Pendapatan_Ortu 1 Sema Hati Gulo 3,96 2 4,1 2 Yerius Zebua 2,87 2 2,7 3 Aderai Sianturi 3,56 2 2,2 4 Aurina Nadapdap 3,91 6 4,5 5 Salsa Nabila 2,94 6 4,4 6 Hasanuddin Hasibuan 2,89 4 3,8 7 Julaysa 2,83 2 2,1 8 Sanna Marsaulina Nababan 3,66 2 4,7 9 Leonardo Oktaf Bradli Manao  2,84 4 3 10 Immanuel Ryan Karel Ginting  3,76 6 4,9 11 Nurul Fadilah 2,98 2 2,7 12 Alfian Helmi 2,96 4 3,2 13 Marselius Hulu 2,6 2 4,3 14 Gracesya Bunga Zuliani 3,2 2 4,7 15 Priston Pasaribu 2,96 2 4,6 ... ....
... ... ... ... .... ... ... ... 149  M. Arriq Adefa 3,81 2 2,8 150  Aliyah Putri Wannia 3,57 4 3,9
Berdasarkan tabel 1, terdapat satu atribut yang digunakan sebagai pencarian nilai terdekat dari masing-masing data  yaitu nilai IPK saja, data akan dikelompokkan kedalam cluster-cluster. Jumlah cluster yang akan dibentuk dapat ditentukan  dengan  menggunakan  aplikasi  rapidminer.  Didalam  aplikasi  tersebut  ada  banyak  operato  yang  dapat dimanfaatkan  sesuai  dengan  kebutuhan  masing-masing,  pada  penelitian  ini  menggunakan  operator  Cluster  Distance Performance untuk menilai jumlah cluster yang cocok digunakan dalam penelitian ini, lebih jelasnya lagi dapat dilihat pada gambar berikut.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
Gambar 2 . Proses Penentuan Jumlah Cluster
Gambar 2 diatas  merupakan  sebuah proses dalam apliaksi rapid mider untuk  menentukan jumlah cluster  yang akan  dibentuk  pada  penelitian  ini,  adapun  sebagai  inputan  pada  gambar  tersebut  menggunakan  operator  read  Excel dikarenakan  data  yang  digunakan  berbentuk  excel,  kemudian  digunakan  operator  Multiply  untuk  menghubungkan sampel data dengan 4 buah operator k-means dengan ketentuan masing-masing jumlah cluster sebanyak 2 cluster (K- Means K=2), 3 cluster (K-Means K=3), 4 cluster (K-Means K=4) dan 5 cluster (K-Means K=5). Selain itu tentunya di perlukan juga sebuah operator untuk menghitung performa setiap cluster yang dibentuk dengan memanfaatkan opertor Cluster  Distance  Performance  dengan  membandingan  nilai  Davies  Bouldin  masing-masing  jumlah  cluster  tersebut. Kemudian jalankan proses tersebut sehingga tampil hasil berikut.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3 : (a) Performance K=2, (b) Performance K=3, (c) Performance K=4 dan (d) Performance K=5
Berdasarkan gambar diatas, terlihat bahwa besar Davies Bouldin untuk 2 cluster adalah -0,467, 3 cluster sebesar -0,484,  untuk  4  cluster  sebesar  -0,503  dan  nilai  Davies  Bouldin  untuk  5  cluster  sebesar  -0,497.  Sehingga,  pada penelitian  ini  akan  menggunakan  ketentuan  nilai  Davies  Bouldin  tertinggi  yaitu  penelitian  ini  akan  membentuk  2 cluster.

## 3.1 Penerapan K-Means Clustering
Dalam  penerapan  K-Means  Clustering  umumnya  dilakukan  pencarian  pusat  centroid  dan  jarak  terdekat  antar  cluster untuk  membentuk  cluster  baru.  Proses  tersebut  dilakukan  secara  berulang-ulang  hingga  letak  cluster  tidak  berpindah (berubah) antara iterasi sebelumnya dengan iterasi sesudahnya. Dalam penentuan cluster, penelitian ini memanfaatkan aplikasi rapidminer yaitu melakukan pengelompokkan terhadap 2 cluster dimana sebelumnya telah ditentukan dengan memanfaatkan performance Davies Bouldin pada gambar 2 dan 3. Berikut gambar perolehan centroid akhir yang akan dijadikan sebagai penentuan data cluster yang akan digunakan dalam proses penyeleksian selanjutnya.
1. Jumlah cluster yang akan dibentuk sebanyak 2 cluster (K1 dan K2)
2. Pusat (centroid) cluster akhir yang diperoleh

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
Berdasarkan gambar 4 diatas, terlihat bahwa pusat cluster_0 sebesar 3,636 dan cluster_1 sebesar 2,897, berdasarkan hasil  tersebut  maka  berikut  cluster  model  yang  menunjukkan  jumlah  data  yang  dikelompokkan  kedalam  cluster masing-masing.

## Gambar 5 . Cluster Model
Berdasarkan gambar 5, sebanyak 79 data mahasiswa yang di kelompokkan kedalam cluster 0 (cluster pertama) dan 71  data  yang  dikelompokkan  kedalam  cluster  1.  Lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  tabel  2  berikut  data  yang dikelompokkan kedalam cluster 0 dan 1.
Tabel 2. Letak Cluster No. Nama_Mahasiswa IPK Letak Cluster 1 Sema Hati Gulo 3.96 cluster_0 2 Yerius Zebua 2.87 cluster_1 3 Aderai Sianturi 3.56 cluster_0 4 Aurina Nadapdap 3.91 cluster_0 5 Salsa Nabila 2.94 cluster_1 6 Hasanuddin Hasibuan 2.89 cluster_1 7 Julaysa 2.83 cluster_1 8 Sanna Marsaulina Nababan 3.66 cluster_0 9 Leonardo Oktaf Bradli Manao  2.84 cluster_1 10 Immanuel Ryan Karel Ginting  3.76 cluster_0 11 Nurul Fadilah 2.98 cluster_1 12 Alfian Helmi 2.96 cluster_1 13 Marselius Hulu 2.6 cluster_1 14 Gracesya Bunga Zuliani 3.2 cluster_1 15 Priston Pasaribu 2.96 cluster_1 ... ... ... ... ... ... ... ... 149  M. Arriq Adefa 3.81 cluster_0 150  Aliyah Putri Wannia 3.57 cluster_0
Berdasarkan  tabel  2,  maka  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses  penyeleksian  menggunakan  metode  MAUT sebanyak 79 data yang dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Data Mahasiswa Lulus Tahap 1 No. Nama_Mahasiswa IPK 1 Sema Hati Gulo 3.96 2 Aderai Sianturi 3.56 3 Aurina Nadapdap 3.91 4 Sanna Marsaulina Nababan 3.66 5 Immanuel Ryan Karel Ginting  3.76 6 Mhd. Agung Toni Setiawan 3.76 7 Adnan Pagaruyung Nasution 3.42 8 Lastri Manik 3.54 9 Prima Casri Simamora 3.84 10 Ricky P Sihombing 3.97 11 Resti Rahayu 3.51 12 Yohana Sinaga 3.71 13 M. Yudha Pratama 3.81 14 Risna Sari Rambe 3.34 15 Nurul Hidayah Harahap 3.32 ... ... ... ... ... ...

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
No. Nama_Mahasiswa IPK 78 M. Arriq Adefa 3.81 79 Aliyah Putri Wannia 3.57
Pada tabel 3, hanya satu atribut yang digunakan dalam pembentukan cluster dengan menerapkan metode K-Means Clustering sehingga dalam penerapan metode MAUT perlu ditambahkan lagi atribut (keriteria) sebagai rules dalam penyeleksian.  Berikut  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  penentuan  penerimaan  beasiswa  PPA  Usulan,  dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Jenis Kriteria Kode Kriteria  Keterangan Jenis Kriteria C1 IPK Benefit C2 Pendapatan Orang Tua Cost C3 Prestasi Akademik Benefit C4 Prestasi Non-Akademik Benefit C5 Etika Benefit
Berdasarkan tabel 4, maka Data Mahasiswa Lulus Tahap 1 pada tabel 3 perlu dilakukan penilaian kembali dengan menggunakan  kriteria  yang  telah  di-update  sehingga  jumlah  kriteria  yang  akan  digunakan  sebanyak  5  kriteria meliputi  IPK,  Pendapatan  Orang  Tua,  Prestasi Akademik,  Prestasi  Non-Akademik  dan  Etika.  Dimana  hanya  satu kriteria yang berjenis cost yaitu C2. Berikut tabel 5, tabel sampel data yang digunakan.
Tabel 4. Sampel Data Nama_Mahasiswa IPK Pendapatan Orang Tua Prestasi Akademik Prestasi Non- Akademik Etika Sema Hati Gulo 3,96 4100000 3 3 Baik Aderai Sianturi 3,56 2700000 1 0 Cukup Baik Aurina Nadapdap 3,91 2200000 4 3 Baik Sanna Marsaulina Nababan 3,66 4500000 0 1 Baik Immanuel Ryan Karel Ginting 3,76 4400000 2 2 Baik Mhd. Agung Toni Setiawan 3,76 3800000 4 1 Sangat Baik Adnan Pagaruyung Nasution 3,42 2100000 1 0 Sangat Baik Lastri Manik 3,54 4700000 2 0 Cukup Baik Prima Casri Simamora 3,84 3000000 2 3 Cukup Baik Ricky P Sihombing 3,97 4900000 3 1 Cukup Baik Resti Rahayu 3,51 2700000 0 1 Sangat Baik Yohana Sinaga 3,71 3200000 1 2 Cukup Baik M. Yudha Pratama 3,81 4300000 5 0 Baik Risna Sari Rambe 3,34 4700000 1 2 Baik Nurul Hidayah Harahap 3,32 4600000 2 1 Cukup Baik ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... M. Arriq Adefa 3,81 4500000 1 3 Cukup Baik Aliyah Putri Wannia 3,57 2800000 0 0 Sangat Baik
Dalam tabel 4, nilai kriteria prestasi akademik dan non akademik ditentukan berdasarkan jumlah prestasi mahasiswa tersebut berdasarkan bukti prestasi seperti certificate atau bukti  lainnya. Selain itu, terdapat juga kriteria lingusitik yang berarti perlu dilakukan perbaikan bobot agar bernilai numerik, kriteria tersebut adalah kriteria etika. Berikut tabel perbaikan bobot untuk kriteria etika.
Tabel 5. Nilai Bobot Kriteria Etika (C5) Keterangan Nilai Bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang Baik 2 Buruk 1
Setelah dilakukan perbaikan bobot terhadap kriteria lingusitik pada tabel 5, maka dilakukan penyesuaian antara tabel 4  yaitu  tabel  sampel  data  dengan  tabel  perbaikan  nilai  bobot  kriteria  tabel  5  sehingga  hasil  penyesuaian  tersebut dapat dilihat pada tabel 6 berikut yang dikenal dengan tabel rating kecocokan.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
Tabel 6. Rating Kecocokan
Kode Alternatif Alternatif C1 C2 C3  C4  C5 A1 Sema Hati Gulo 3,96  4100000 3 3 4 A2 Aderai Sianturi 3,56  2700000 1 0 3 A3 Aurina Nadapdap 3,91  2200000 4 3 4 A4 Sanna Marsaulina Nababan 3,66  4500000 0 1 4 A5 Immanuel Ryan Karel Ginting  3,76  4400000 2 2 4 A6 Mhd. Agung Toni Setiawan 3,76  3800000 4 1 5 A7 Adnan Pagaruyung Nasution 3,42  2100000 1 0 5 A8 Lastri Manik 3,54  4700000 2 0 3 A9 Prima Casri Simamora 3,84  3000000 2 3 3 A10 Ricky P Sihombing 3,97  4900000 3 1 3 A11 Resti Rahayu 3,51  2700000 0 1 5 A12 Yohana Sinaga 3,71  3200000 1 2 3 A13 M. Yudha Pratama 3,81  4300000 5 0 4 A14 Risna Sari Rambe 3,34  4700000 1 2 4 A15 Nurul Hidayah Harahap 3,32  4600000 2 1 3 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... A78 M. Arriq Adefa 3,81  4500000 1 3 3 A79 Aliyah Putri Wannia 3,57  2800000 0 0 5

## 3.2 Penerapan Metode MAUT
Berikut adalah uraian mengenai penerapan metode MAUT dalam menentukan penerima beasiswa PPA Usulan. Dimulai dengan  pembuatan  matriks  keputusan  yang  memuat  nilai  rating  kecocokan  setiap  kandidat,  hingga  perhitungan  nilai evaluasi keseluruhan. Berikut adalah tahapan-tahapannya:
a. Matriks evaluasi untuk mempertimbangkan beberapa opsi saat mengambil keputusan ( Xij ).
3,96  4100000 3 3 4
3,56  2700000 1 0 3
3,91  2200000 4 3 4
3,66  4500000 0 1 4
3,76  4400000 2 2 4 3,76  3800000 4 1 5 3,42  2100000 1 0 5 3,54  4700000 2 0 3 3,84  3000000 2 3 3 Xij =  3,97  4900000 3 1 3 3,51  2700000 0 1 5 3,71  3200000 1 2 3 3,81  4300000 5 0 4 3,34  4700000 1 2 4 3,32  4600000 2 1 3 ... ... ...  ...  ... ... ... ...  ...  ...
3,81  4500000 1 3 3
3,57  2800000 0 0 5 b. Hitung normalisasi matriks saat ini ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ).
Kriteria Benefit (C1, C3, C4 dan C5) : 𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟𝑖𝑗−𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥(𝑟𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗)
Kriteria C1:
𝑟 11 ∗ = 3, 6−3,27 4−3,27 = 0,945 𝑟 21 ∗ = 3,56−3,27 4−3,27 = 0,397 𝑟 31 ∗ = 3, 1−3,27 4−3,27 = 0,877 𝑟 41 ∗ = 3,66−3,27 4−3,27 = 0,534

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
𝑟 51 ∗ = 3,76−3,27 4−3,27 = 0,671
Hitung nilai normalisasi C1 hingga data ke 79 ( 𝑟 7 ,1 ∗ ), steelah dihitung semua data maka hitung juga untuk kriteria C3, C4, dan C5 dengan menggunakan rumus yang sama dengan normalisasi kriteria C1.
Kriteria Cost (C2) : 𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗)− 𝑟𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗) )
𝑟 12 ∗ = 1 + ( 2000000−4100000 4 00000−2000000 ) = 0,055
𝑟 22 ∗ = 1 + ( 2000000−2700000 4 00000−2000000 ) = 0,603
𝑟 32 ∗ = 1 + ( 2000000−2200000 4 00000−2000000 ) = 0,123
𝑟 42 ∗ = 1 + ( 2000000−4500000 4 00000−2000000 ) = 0,466
𝑟 52 ∗ = 1 + ( 2000000−4400000 4 00000−2000000 ) = 0,329
Hitung nilai normalisasi C2 hingga data ke 79 ( 𝑟 7 ,2 ∗ ), setelah dilakukan perhitungan pencarian normalisasi terhadap semua kriteria (benefit dan cost), berikut matriks ternormalisasi yang diperoleh.
0,945  0,055  0,600  1,000  0,500
0,397  0,603  0,200  0,000  0,000 0,877  0,123  0,800  1,000  0,500
0,534  0,466  0,000  0,333  0,500 0,671  0,329  0,400  0,667  0,500 0,671  0,329  0,800  0,333  1,000
0,205  0,795  0,200  0,000  1,000
R * ij =  0,370  0,630  0,400  0,000  0,000
0,781  0,219  0,400  1,000  0,000
0,959  0,041  0,600  0,333  0,000
0,329  0,671  0,000  0,333  1,000
0,603  0,397  0,200  0,667  0,000
0,740  0,260  1,000  0,000  0,500 0,096  0,904  0,200  0,667  0,500 0,068  0,932  0,400  0,333  0,000
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0,740  0,260  0,200  1,000  0,000 0,411  0,589  0,000  0,000  1,000
c. Hitung Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 ): 𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1,71
Kriteria C1
𝑈 11 = 𝑒( ,   ) 2 −1 1.71 = 0,844
𝑈 21 = 𝑒( ,   ) 2 −1 1.71 = 0,100
𝑈 31 = 𝑒( ,   ) 2 −1 1.71 = 0,676
𝑈 41 = 𝑒( ,   ) 2 −1 1.71 = 0,193
𝑈 51 = 𝑒( ,   ) 2 −1 1.71 = 0,333
Hitung Utilitas Marjinal C1 hingga data ke 79 ( 𝑈 7 ,1 ), selanjutnya lakukan juga menghitung Utilitas Marjinal (Uij) untuk kriteria C2 hingga C5, mengikuti langkah yang sama seperti yang telah dilakukan pada kriteria C1. Setelah semua  perhitungan  Utilitas  Marjinal  untuk  seluruh  kriteria  (C1  hingga  C5)  selesai,  tabel  berikut  menunjukkan matriks Utilitas Marjinal yang diperoleh.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
0,844  0,002  0,253  1,005  0,166
0,100  0,256  0,024  0,000  0,000
0,676  0,009  0,524  1,005  0,166
0,193  0,142  0,000  0,069  0,166
0,333  0,067  0,101  0,327  0,166
0,333  0,067  0,524  0,069  1,005 0,025  0,515  0,024  0,000  1,005
Uij =  0,086  0,285  0,101  0,000  0,000
0,491  0,029  0,101  1,005  0,000
0,882  0,001  0,253  0,069  0,000
0,067  0,333  0,000  0,069  1,005
0,256  0,100  0,024  0,327  0,000 0,426  0,041  1,005  0,000  0,166 0,005  0,740  0,024  0,327  0,166 0,003  0,808  0,101  0,069  0,000
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
0,426  0,041  0,024  1,005  0,000
0,108  0,243  0,000  0,000  1,005
d. Menghitung nilai evaluasi keseluruhan ( 𝑢 𝑗 ), dimana nilai wj yang digunakan berturut [0,35; 0,25; 0,15; 0,15; 0,1]. 𝑢 𝑗 =   ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑖=0
U 1 = (0,844 ∗ 0,35) + (0,002 ∗ 0,25) + (0,253 ∗ 0,15) + (1,005 ∗ 0,15) + (0,166 ∗ 0,1) = 0,501 U 2 = (0,100 ∗ 0,35) + (0,256 ∗ 0,25) + (0,024 ∗ 0,15) + (0,000 ∗ 0,15) + (0,000 ∗ 0,1) = 0,103 U 3 = (0,676 ∗ 0,35) + (0,009 ∗ 0,25) + (0,524 ∗ 0,15) + (1,005 ∗ 0,15) + (0,166 ∗ 0,1) = 0,485 U 4 = (0,193 ∗ 0,35) + (0,142 ∗ 0,25) + (0,000 ∗ 0,15) + (0,069 ∗ 0,15) + (0,166 ∗ 0,1) = 0,130 U 5 = (0,333 ∗ 0,35) + (0,067 ∗ 0,25) + (0,101 ∗ 0,15) + (0,327 ∗ 0,15) + (0,166 ∗ 0,1) = 0,214
Hitung nilai evaluasi hingga data ke 79 (U 79 ), setelah melalui proses penghitungan nilai evaluasi keseluruhan untuk seluruh  data  mahasiswa,  tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  penerima  beasiswa  PPA  Usulan.  Penentuan  ini dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai  evaluasi  keseluruhan  dari  setiap  data  mahasiswa.  Sebanyak  15 mahasiswa dengan nilai evaluasi keseluruhan tertinggi akan berhak menerima beasiswa PPA Usulan. Berikut tabel 7 yang  menunjukkan  peringkat  data  mahasiswa  calon  penerima  beasiswa  PPA  Usulan  berdasarkan  nilai  evaluasi keseluruhan.
Tabel 7. Nilai Evaluasi Keseluruhan Alternatif Nilai Akhir (Uj)  Rank Sema Hati Gulo 0,501 3 Aderai Sianturi 0,103 79 Aurina Nadapdap 0,485 5 Sanna Marsaulina Nababan 0,130 74 Immanuel Ryan Karel Ginting  0,214 61 Mhd. Agung Toni Setiawan 0,323 31 Adnan Pagaruyung Nasution 0,242 54 Lastri Manik 0,116 78 Prima Casri Simamora 0,345 26 Ricky P Sihombing 0,357 20 Resti Rahayu 0,217 59 Yohana Sinaga 0,167 69 M. Yudha Pratama 0,327 30 Risna Sari Rambe 0,256 47 Nurul Hidayah Harahap 0,228 57 ... ... ... ... ... ... M. Arriq Adefa 0,314 34 Aliyah Putri Wannia 0,199 64
Berdasarkan  tabel  7,  setelah  dilakukan  penyeleksian  terhadap  150  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa  PPA Usulan, maka mahasiswa yang berhak menerima bantuan tersebut setelah dilakukan dua tahap penyeleksian yaitu tahap

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
pertama  dengan  membagi  data  kedalam  dua  cluster  menggunakan  K-Means  Clustering  dan  tahap  kedua  yaitu mengambil sebuah keputusan dengan menggunakan metode MAUT. Berikut tabel 8, tabel mahasiswa yang menerima beasiswa PPA Usulan.
Tabel 8. Daftar Nama Mahasiswa yang Menerima Beasiswa PPA Usulan Alternatif Nilai Akhir  Rank Monalisa Marbun 0,583 1 Jay Manondang Simbolon 0,567 2 Sema Hati Gulo 0,501 3 Agus Sulaiman Pulungan 0,494 4 Aurina Nadapdap 0,485 5 Annisa Siregar 0,443 6 Sri Monica 0,432 7 Khairunnisa 0,43 8 Zainuddin 0,424 9 Hardiyan 0,406 10 Fahri Nur Wahid 0,403 11 Frina Sulastri Simanjuntak 0,394 12 Gusti Nilai Putri Gulo 0,394 13 Farhan Alkadri Siregar 0,391 14 Jonathan Panca S P Gultom  0,386 15

## 4. KESIMPULAN
Program  Beasiswa  Prestasi Akademik  (PPA)  Usulan  memiliki  tujuan  mulia  untuk  membantu  mahasiswa  berprestasi, namun  masih  terdapat  kekurangan  dalam  penyalurannya,  seperti  kurangnya  ketepatan  sasaran,  proses  manual  yang memakan  waktu,  dan  kurangnya  kriteria  yang  jelas.  Penelitian  ini  mengusulkan  solusi  dengan  memanfaatkan  dua teknik: data mining dan sistem pengambilan keputusan. Data mining digunakan untuk pengelompokkan data mahasiswa dengan  nilai  IPK  yang  serupa,  dan  selanjutnya  metode  MAUT  digunakan  untuk  menyeleksi  mahasiswa  yang  berhak menerima  beasiswa  berdasarkan  kriteria  IPK,  pendapatan  orang  tua,  prestasi  akademik,  prestasi  non-akademik,  dan etika.  Dari  150  calon  penerima  beasiswa,  15  mahasiswa  dengan  nilai  akhir  perolehan  tertinggi  berhak  menerima bantuan.  Penerima  dengan  nilai  tertinggi  adalah  Monalisa  Marbun  (0,583)  dan  terendah  adalah  Jonathan  Panca  S  P Gultom (0,386).

## REFERENCES
Alfansyah, I., Sibagariang, J., Fadillah, R., & Assarani,  D. (2023). Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi Dosen Non Komputer Terbaik Menerapkan Metode SAW. Journal of Decision Support System Research , 1 (1), 30–36. Ardinsah, A.,  Mesran,  M.,  &  Triayudi, A.  (2023).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Aplikasi  Chat  Terbaik Menggunakan Metode  OCRA Dengan Pembobotan ROC. Journal of Computer System  and Informatics (JoSYC) , 4 (4), 891–898.
Azhari,  M.,  Situmorang,  Z.,  &  Rosnelly,  R.  (2021).  Perbandingan  Akurasi,  Recall,  dan  Presisi  Klasifikasi  pada Algoritma  C4.5,  Random  Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 5 (2),  640. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2937
Bahruddin,  M.  H.  (2019). Sistem  Pendukung  Pengambil  Keputusan  Penerima  Beasiswa  LAZISMU  dengan  Metode MAUT . 125–132.
Dewasasmita, E. Y., & Hendry, H. (2023). Perbandingan Metode SAW, MAUT, ORESTE, TOPSIS dalam Pendukung Keputusan Pembangunan Supermarket di Kabupaten Pati. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 7 (2), 555–569.
Hafizah, A. S. L. T. T. H. (2022). Data Mining Estimasi Biaya Produksi Ikan Kembung Rebus Dengan Regresi Linier Berganda. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) , Vol 1, No 6 (2022): EDISI NOVEMBER 2022 , 888–897.
Harli  Trimulya  Suandi  As,  B.,  &  Zahrotun,  L.  (2021).  PENERAPAN  DATA  MINING  DALAM MENGELOMPOKKAN  DATA  RIWAYAT  AKADEMIK  SEBELUM  KULIAH  DAN  DATA  KELULUSAN MAHASISWA  MENGGUNAKAN  METODE  AGGLOMERATIVE  HIERARCHICAL  CLUSTERING (Implementation Of Data Mining In Grouping Academic History Data Before Students And Stud. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer Dan Aplikasinya , 3 (1), 62–71.
Lubis, M. Z., Fadillah, R., & Lubis, R. M. F. (2023). Decision Support System for Determining New Branch Locations Applying  the  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Method. International  Journal  of  Informatics  and  Data Science , 1 (1), 36–45.
Mareti, G. T., & Ayunda, A. T. (2023). Komparasi Metode  Maut dan Moora dalam Pemilihan Sunscreen untuk  Kulit Menggunakan Pembobotan ROC. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 5 (2), 553–564.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 232-244 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5805
Marpaung,  P.,  Pebrian,  I.,  &  Putri,  W.  (2023).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Kepadatan  Penduduk Kabupaten  Deli  Serdang  Menggunakan  Algoritma  K-Means. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Sistem  Informasi (JIKOMSI) , 6 (2), 64–70.
Masjunedi,  M.,  Suarna,  N.,  &  Wijaya,  Y.  A.  (2023).  Analisa  Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Untuk Pengelompokan Data Transaksi Konsumen. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 7 (2), 1322–1328. Maulidiya, H., & Jananto, A. (2020). Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori dan FP-Growth sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako. Proceeding SENDIU 2020 , 6 , 36–42.
Mesran, M., Harahap, A., & Nugroho, F. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Chat Terbaik Dalam Mendukung Pembelajaran Daring di Masa  Pandemi Covid Menggunakan Metode  Multi Attribute Utility Theory. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) , 4 (3), 474–484.
Mesran,  M.,  Triayudi,  A.,  Nofrisa,  D.,  &  Fadillah,  R.  (2023).  Penerapan  Metode  EXPROM  II  Dalam  Menentukan Tempat Wisata Pantai Terbaik. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) , 5 (2), 337–346.
Murti, W. K., Triayudi, A., & Mesran, M. (2023). Penentuan Mahasiswa Berprestasi dengan Menerapkan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) , 5 (1), 122–130.
Nainel, Y.  L.,  Buulolo,  E.,  &  Lubis,  I.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Estimasi  Penjualan  Obat  Berdasarkan Pengaruh  Brand  Image  Dengan  Algoritma  Expectation  Maximization  (Studi  Kasus:  PT.  Pyridam  Farma  Tbk). JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 7 (2), 214. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i2.2097
Nasution, A. A., Aldisa, R. T., Mesran, M., & Fadillah, R. (2024). Penerapan Metode Multi Objective Optimization on The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  dalam  Penentuan  Pembimbing  Skripsi  Terbaik. Journal  of  Information System Research (JOSH) , 5 (2), 614–620.
Nurzaman,  M.  Y.  (2023).  Implementasi  K-Means  Clustering  Dalam  Pengelompokkan  Banyaknya  Jumlah  Petani Berdasarkan Kecamatan Di Provinsi Jawa Barat. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 10 (3), 131–144.
Okmarizal,  B.,  &  Defit,  S.  (2023).  Implementasi  Metode  AHP  Dan  Maut  untuk  Rekomendasi  Produk  Tupperware Terlaris. Jurnal KomtekInfo , 109–115.
Oktaria, I. (2023). Kombinasi Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler. Jurnal Ilmiah Informatika Dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) , 2 (1), 1–11. Rofiq,  M.  A.,  Qoiriah,  A.,  Kom,  S.,  &  Kom,  M.  (2021).  Pengelompokan  Kategori  Buku  Berdasarkan  Judul Menggunakan  Algoritma  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  Dan  K-Medoids. Journal  of  Informatics  and Computer Science (JINACS) , 2 (03), 220–227.
Sovia, R., Praja, E., Mandala, W., & Mardhiah, S. (2020). Algoritma K-Means dalam Pemilihan Siswa Berprestasi dan Metode SAW untuk Prediksi . 6 (2), 181–187.
Sukamto, S., & Fitriansyah, A. (n.d.). Application of the MAUT Method to Determine Eligibility for Accredited School Libraries. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) , 8 (2), 384–392.
Usanto  Usanto.  (2023).  Penerapan  Data  Mining  Dengan  Mengimplementasikan  Algoritma  K-Means  Dalam  Proses Clustering Untuk Pengelompokan Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa KIP. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 5 (1). https://doi.org/10.47065/bits.v5i1.3411
Widaningsih,  S.  (2019).  Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm. Jurnal Tekno Insentif , 13 (1), 16– 25. https://doi.org/10.36787/jti.v13i1.78