## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479

## Deteksi Outlier Hasil Clustering Algoritma K-Medoids Menggunakan Metode Boxplot Pada Data KIP Kuliah
Elsya Sabrina Asmita Simorangkir * , Andysah Putera Utama Siahaan, Leni Marlina, Darmeli Nasution, Zulham Sitorus
Pascasarjana, Magister Teknologi Informasi , Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1,* elsyasabrinaas@gmail.com, 2 andiesiahaan@gmail.com, 3 lheny@pancabudi.ac.id,
4 darmelinasution@dosen.pancabudi.ac.id, 5 zulhamsitorus@dosen.pancabudi.ac.id Email Penulis Korespondensi: elsyasabrinaas@gmail.com Submitted: 03/07/2024; Accepted: 14/08/2024; Published: 15/08/2024
Abstrak− Dalam proses pembentukan cluster dengan algoritma K-Medoids sering terjadi anomali hasil cluster seperti outlier. Nilai  ini  muncul  sebagai  pengecualian  dalam  pola  data  yang  ada.  Outlier  terjadi  karena  kesalahan  pengukuran,  kejadian langka, atau karena faktor lain yang tidak terduga. Pada penelitian ini, dataset yang digunakan adalah data calon mahasiswa penerima  KIP  di  Universitas  Budi  Darma,  dimana  tingginya  peminat  KIP  Kuliah  sementara  kuota  terbatas  yang mengakibatkan pengelola KIP Kuliah kadang kesulitan menentukan mahasiswa yang layak memperoleh KIP Kuliah. Untuk itu, teknik clustering K-Medoids digunakan untuk clustering data sebanyak 54 orang calon mahasiswa yang layak menerima KIP  Kuliah  Merdeka  dan  yang  tidak  layak.  Dari  hasil  cluster  tersebut  dilakukan  deteksi  outlier  dengan  metode  box  plot dengan  tujuan  mengetahui  apakah  setiap  anggota  cluster  benar-benar  berada  pada  cluster  yang  sesuai  atau  yang  tidak. Hasilnya cluster data dibagi menjadi 2(K-2). Pada pemilihan centroid secara max  min, cluster I terdiri atas 52 anggota dan cluster  II  terdiri  atas  2  anggota,  dimana  data  outliernya  terdiri  atas  3  data,  sedangkan  pemilihan  centroid  acak  (python), cluster  I  terdiri  atas  36  anggota  dan  cluster  II  18  anggota  dengan  data  outliernya  terdiri  atas  4  anggota.  Akurasi  hasil clustering antara pemilihan centroid secara max min dengan acak memiliki akurasi 64,81%, dan akurasi outliernya 75%.
Kata Kunci: KIP Kuliah; Outlier; K-Medoids; Box Plot
Abstract− In  the  process  of  forming  clusters  with  the  K-Medoids  algorithm,  cluster  result  anomalies  often  occur,  such  as outliers. This value appears as a revelation in existing data patterns. Outliers occur due to measurement errors, rare events, or due to other unexpected factors. In this research, the dataset used is data on prospective KIP recipient students at Budi Darma University,  where  there  is  a  high  level  of  interest  in  KIP  Kuliah  while  the  quota  is  limited,  which  means  that  KIP  Kuliah administrators sometimes have difficulty determining which students are eligible to receive KIP Kuliah. For this reason, the K-Medoids clustering technique was used to cluster data on 54 prospective students who were eligible to receive KIP Kuliah Merdeka  and  those  who  were  not  eligible.  From  the  cluster  results,  outlier  detection  was  carried  out  using  the  box  plot method with the aim of finding out whether each cluster member was actually in the appropriate cluster or not. The result is that the data cluster is divided into 2 (K-2). In the max min centroid selection, cluster I consists of 52 members and cluster II consists  of  2  members,  where  the  outlier  data  consists  of  3  data,  while  in  random  centroid  selection  (python),  cluster  I consists  of  36  members  and  cluster  II  18  members  with  data  The  outlier  consists  of  4  members.  The  accuracy  of  the clustering  results  between  max  min  and  random  centroid  selection  has  an  accuracy  of  64.81%,  and  the  outlier  accuracy  is 75%.
Keywords : KIP Kuliah; Outlier; K-Medoids; Box Plot

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  KIP  (Kartu  Indonsia  Pintar)  kuliah  merdeka  merupakan  program  pemerintah  untuk  membantu  calon mahasiswa  yang  memiliki  potensi  akademik  baik  tetapi  memiliki  keterbatasan  ekonomi  dengan  tujuan  untuk meningkatkan  akses  dan  kesempatan  belajar  bagi  keluarga  yang  kurang  mampu.  Calon  mahasiswa  yang  layak menerima  beasiswa  KIP  Kuliah  adalah  mahasiswa  yang  memenuhi  kriteria  ataupun  ketentuan  yang  ditetapkan oleh pemerintah yang tertulis pada Buku Panduan KIP Kuliah. Penyelengara dan pengelola penerima beasiswa KIP  Kuliah  bukan  hanya  Perguruan  Tinggi  Negeri  tetapi  juga  Perguruan  Tinggi  Swasta  yang  memenuhi persyaratan yang telah ditentukan[1].
Calon  mahasiswa  penerima  beasiswa  KIP  kuliah  merdeka  di  Universitas  Budi  Darma,  selain  harus memenuhi kriteria dan ketentuan yang telah ditetapkan juga harus mengikuti tes seleksi tertulis dan wawancara melalui  seleksi  mandiri.  Tingginya  peminat  melalui  jalur  beasiswa  menjadi  kendala  pada  bagian  pengelola beasiswa  KIP  kuliah  merdeka  dikarenakan  jumlah  ataupun  kuota  yang  diberikan  kepada  masing-masing perguruan tinggi terbatas. Selain itu yang sering terjadi di lapangan adalah calon mahasiswa yang mendapatkan beasiswa KIP kuliah merdeka ternyata mampu secara ekonomi dan juga adanya calon mahasiswa yang memiliki kriteria nilai yang hampir sama satu dengan lainnya. Dengan banyaknya data penerima KIP kuliah merdeka yang harus  dikelola,  ada  tantangan  yang  signifikan  dalam  memastikan  agar  bantuan  ini  benar-benar  sampai  kepada calon mahasiswa penerima yang memenuhi kriteria. Salah satu tantangan utama adalah adanya data yang tidak konsisten  atau  anomali,  yang  dikenal  sebagai  outlier.    Outlier  dalam  data  penerima  beasiswa  KIP  Kuliah merdeka memiliki banyak implikasi penting karena dapat menunjukkan kesalahan data. Dengan mendeteksi dan menganalisis  outlier,  program  dapat  lebih  efektif  dalam  memberikan  bantuan,  memastikan  keadilan,  dan meningkatkan keberhasilan penerima beasiswa.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479
Outlier  adalah  data  yang  mempunyai  karakteristik    berbeda  secara  signifikan  dengan  data  lain  dalam kelompoknya. Pencilan dapat terjadi karena berbagai alasan, seperti kesalahan pengukuran, kejadian langka, atau faktor  tidak terduga lainnya[2]. Mendeteksi dan  menangani outlier  memastikan   analisis data lebih akurat dan representatif,  serta  memberikan  informasi    berguna  seperti  mengidentifikasi  kesalahan  data,  menemukan peristiwa  luar  biasa,  dan  menemukan  tren  yang  tidak  biasa.  Ada  beberapa  cara  untuk  mengidentifikasi  outlier, salah satunya adalah box plot[3][4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Moh  Yamin  Darsyah  tentang  penggunaan  Stem  and  Leaf  dan  Boxplot untuk  analisis  data,  menggunakan  metode  grafik  stem  and  leaf  dan  boxplot  untuk  menganalisis  dan membandingkan  data  nilai  mahasiswa  dari  empat  fakultas  pada  salah  satu  perguruan  tinggi.  Tujuan  untuk mengetahui  penyebaran  data,  kesimetrisan,  dan  adanya  data  outlier  pada  nilai  mahasiswa  dari  tujuh  mata pelajaran ujian nasional. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode ini efektif dalam menggambarkan distribusi data dan mengidentifikasi outlier[5]. Penelitian yang dilakukan oleh Pardomuan Robinson Sihombing dkk tahun 2022  tentang  identifikasi  data  outlier  (pencilan)  dan  kenormalan  data  pada  data  univariat  serta  alternatif penyelesaiannya. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi data outlier dan memeriksa kenormalan data pada data univariat. Studi ini menggunakan data persentase kemiskinan di Indonesia untuk tahun 2022 yang diperoleh dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Hasil  penelitiannya  adalah  menunjukkan  bahwa  identifikasi  dan  penanganan outlier sangat penting dalam analisis data statistik untuk memastikan validitas hasil[6].
Pada penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnya, dimana pada penelitian ini melakukan deteksi outlier  hasil  dari  clustering  data  dengan  algoritma  K-Medoids  dengan  metode  box  plot.  Selain  itu,  data  yang digunakan sebagai sampel dan uji coba dinormalisasikan terlebih dahulu dengan metode max min dengan tujuan untuk  menyederhanakan  dan  menghilangkan  ketimbangan  nilai  antar  kriteria  dalam  data.  Pengujian  data menggunakan tools anaconda, editor jupyter notbook, bahasa pemrograman pyhton serta library yang digunakan adalah sklearn_extra.cluster import Kmedoids.
Penelitian  ini  tidak  terlepas  dari  peran  big  data.  Big  data  telah  menjadi  salah  satu  topik  utama  dalam teknologi informasi dan data analytics dalam beberapa dekade terakhir. Istilah ini mengacu pada kumpulan data yang  sangat  besar  dan  kompleks[7].  Volume  data  yang  besar  ini  memerlukan  metode  yang  efektif  untuk mengekstraksi  informasi  berharga.  Salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  adalah  clustering,  yang  bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok homogen berdasarkan kesamaan tertentu. Salah satu algoritma  yang  digunakan  untuk  masalah  clustering  adalah  Algoritma  K-Medoids[8].  K-Medoids  adalah algoritma  clustering  yang  bertujuan  untuk  meminimalkan  jarak  total  antara  titik  data  dan  pusat  cluster[9][10]. Algoritma  ini  lebih  tahan  terhadap  outlier  dan  data  dengan  distribusi  yang  tidak  normal[11].  Namun,  dalam proses  clustering,  seringkali  ada  data  yang  sangat  berbeda dari  data  lainnya  dalam  kelompok  yang  sama,  yang dikenal sebagai outlier[12].
Penelitian  mengenai  deteksi  outlier  pada  hasil  clustering  data  dengan  menggunakan  metode  boxplot menunjukkan  bahwa  pendekatan  ini  efektif  untuk  mengidentifikasi  anomali.  Integrasi  metode  clustering  dan boxplot  dalam  deteksi  ini  memungkinkan  identifikasi  dan  penanganan  outlier  yang  lebih  akurat,  sehingga mendukung tujuan utama program beasiswa yaitu memastikan penerima yang tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  ada  langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini,  adapun tahapan yang dilakukan seperti pada gambar 1 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479
a. Data Calon Mahasiswa
Penelitian  diawali  dengan  adanya  data  calon  mahasiswa  penerima  KIP  Kuliah  pada  bagian  pengelola  KIP Kuliah di Universitas Budi Darma. Data tersebut belum dianalisis dengan baik untuk digunakan sebagai salah satu  alternatif  dalam  pengambilan  keputusan  khususnya  dalam  penentuan  mahasiswa  yang  layak  dan  yang tidak layak menerima KIP Kuliah Merdeka di Universitas Budi Darma.
b. Identifikasi Masalah
Salah satu masalah yang dihadapi oleh pengelola KIP Kuliah di Universitas Budi Darma adalah jumlah calon mahasiswa  penerima  tidak  sebanding  dengan  kuota  yang  tersedia,  penentuan  mahasiswa  yang  layak  atau tidak  layak  kadang  kurang  tepat,  nilai  kriteria  mahasiswa  yang  hampir  sama  dan  lain  sebagainya  sehingga kadang pengelola KIP Kuliah kesulitan dalam menentukan mahasiswa yang layak dan tidak layak menerima KIP Kuliah.
c. Data Selekction
Data  KIP  Kuliah  yang  sudah  ada  sebelumnya  yaitu  dari  tahun  2018  sampai  tahun  2023  dilakukan  seleksi untuk menentukan data yang layak digunakan sebagai data sample dan data uji pada penelitian ini.
d. Pre-processing
Dari data yang sudah dilakukan dilakukan pre-processing yang terdiri atas kegiatan cleaning data, integration data, menghilangkan miss value data, mengisi data kosong dan menglekapi data kosong.
e. Transformation
Selanjutnya dilakukan proses perubahan data sesuai dengan kebutuhan dari algoritma clustering k-Medoids, dimana data terdiri atas attribute objek dan beberapa attribute kriteria. Kemudian merubah data dalam bentuk ketegori  menjadi  data  dalam  bentuk  numerik,  serta  melakukan  normalisasi  data  dengan  metode  max  min untuk  menyerdehanakan  data  dan  menghilangkan  ketimpangan  antar  kriteria  data.  Berikut  adalah  rumus untuk normalisasi data dengan max min[13].
(1)
f. Teknik Clustering K-Medoids
Setelah  data  ditransformasikan  maka  selanjutnya  data  diclusteringkan  dengan  algoritma  K-Medoids.  Pada penelitian  ini,  cluster  data  dibagi  menjadi  2(dua)  yaitu  cluster  layak  dan  yang  tidak  layak  (K=2).  Langkah awal  yang  dilakukan  untuk  cluster  data  adalah  menentukan  K,  kemudian  menentukan  nilai  centroid, menghitung jarak dengan  menggunakan  model Euclidean  distance,  menentukan cluster data dan  mengitung cost  nilai  cluster[14][4].  Pada  penelitian  ini  khusus  menentukan  nilai  centroid  dilakukan  dengan  dua  cara yaitu  secara  max  min  yaitu  berdasarkan  total  nilai  attribute  data,  dan  secara  acak  dengan  menggunakan bahasa pyton[15][16].
√ (2)
g. Evaluasi dan Analisis Hasil
Setelah  diperoleh  hasil  clustering  data,  maka  dilakukan  evaluasi  hasil  dan  analisis  hasil  clustering  berupa penamaan    clustering  dan  kesesuain  hasil  clustering  dengan  datanya.  Pada  penelitian  ini  untuk  penamaan clustering  yaitu  cluster  I  untuk  calon  mahasiswa  yang  layak  menerima  KIP  Kuliah  dan  cluster  II  untuk mahasiswa yang tidak layak menerima KIP Kuliah.
h. Deteksi Outlier dengan Box Plot
Setelah  memperoleh  hasil  dan  evalusi  hasi  clustering,  selanjutnya  dilakukan  deteksi  outlier  hasil  cluster dengan  metode  Box  Plot.  Deteksi  outlier  berdasarkan  Sum  of  Squared  Errors  (SSE),  dan  dari  nilai  SSE tersebut data diurutkan dari nilai SSE terkecil yang kenilai yang lebih besar. Selanjutnya dilakukan pencarian nilai  Q1,  Q2,  dan  Q3,  kemudian  dapat  nilai  jarak  batas  bawah  dan  nilai  jarak  batas  atas[17][18][19].  Nilai yang  diluar  dari  jarak  batas  bawah  dan  jarak  batas  atas,  itu  yamg  menjadi  data  outlier.  Persamaan  untuk mencari nilai SSE[20]:
∑ (3)
Rumus metode box plot:
(4) (5) (6)
i. Laporan Hasil Penelitian
Langkah  terakhir  adalah  menulis  hasil  penelitian  sebagai  bentuk  pertanggungjawaban  penulis  terhadap penelitian yang dilakukan, kemudian dipublish dalam bentuk artikel pada jurnal terakreditasi sehingga dapat bermanfaat menjadi salah satu referensi bagi penelitian selanjutnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penentuan  calon  mahasiswa  yang  layak  memperoleh  KIP  Kuliah  Merdeka  yang  diperlukan  adalah  data calon mahasiswa yang mengikuti seleksi calon mahasiswa KIP Kuliah sebelumnya. Data yang digunakan harus mempunyai attribute kriteria. Adapun datanya seperti pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Seleksi KIP Kuliah Merdeka No Nama Prestasi Sekolah Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Hasil Ujian 1 Agus Minta Riang Zega Kosong Petani 1,000,000 5 85 2 Desika Marbun Kosong Petani 1,500,000 1 91 3 Amran Saleh Harahap Kosong Karyawan Swasta 1,000,000 2 90 4 Anro Tamba Kosong Petani 1,000,000 3 86 5 Kristina Lenti Kristie Dakhi Kosong Petani 1,000,000 3 83 6 Kevin Maulana Putra Kota Lainnya 1,000,000 8 82 7 Ibnu Prinanda Kosong Lainnya 1,000,000 1 81 8 Bobi Firman Zega Kosong Petani 1,000,000 3 81 9 Patar Situmorang Kab Petani 1,000,000 5 80 10 Susi Mardiana Giawa Kab Petani 1,200,000 5 80 11 Ritrit Yanto Zai Kosong Petani 1,000,000 4 80 12 Rico Albert Andika Saragih Kab Petani 1,000,000 4 78 13 Mei Fides Purnawati Zega Prov Petani 1,000,000 4 77 14 Miko Putra Haposan Tinambunan Kab Lainnya 500,000 3 77 15 Elhanan Kris Daniel Simanjuntak Kosong Lainnya 1,000,000 3 77 16 Putri Patrisia Purba Kosong Wiraswasta 2,000,000 3 76 17 Justari Zega Kosong Petani 1,000,000 4 76 18 Enzel Febrianti Telaumbanua Kosong Petani 1,000,000 5 76 19 Friska Agusnayanti Zebua Kosong Petani 500,000 3 74 20 Devi Ritonga Kab Petani 1,000,000 4 74 21 Hardi Giat Sofian Manalu Kosong Petani 1,000,000 4 73 22 Walderina Situmeang Kosong Petani 2,000,000 4 73 23 Rani Selvira Kosong Petani 1,000,000 3 72 24 Ribka Tasya Simarmata Kosong Petani 2,000,000 5 71 25 Athillah Putra Windra Provinsi Lainnya 2,250,000 5 70 26 Najwa Saufa Silmi Kosong Petani 750,000 6 69 27 Otomosi Gulo Kosong Petani 1,000,000 5 69 28 Tetikariani Halawa Kosong Petani 1,000,000 3 66 29 Ampuni Waruwu Kosong Petani 1,000,000 5 65 30 Edarni Waruwu Kosong Petani 750,000 3 64 31 Lasria Mandalahi Kosong Petani 500,000 4 63 32 Elgayuliana Wau Kosong Petani 1,000,000 2 63 33 April Defi Ndruru Kosong Petani 1,000,000 7 60 34 Dika Sartika Kosong Petani 500,000 2 60 35 Agusliaman Telaumbanua Kab Petani 1,000,000 5 58 36 Fitriana Nasution Kosong Lainnya 2,000,000 4 55 37 Muhammad Febryanto Kosong Karyawan Swasta 4,500,000 6 54 38 Andrean Harahap Kosong Petani 1,000,000 3 54 39 Lasri Everyday Sihotang Kosong Petani 1,000,000 5 34 40 Rizky Maulana Kosong Petani 1,000,000 4 29 41 Anggy Editya Pratama Kab Wiraswasta 4,000,000 3 23 42 Wiyuda Pratama Kosong Pensiunan 1,000,000 1 43

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479
No Nama Prestasi Sekolah Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Hasil Ujian Maharaikan BUMN 43 Cici Alfiani Pradika Dita Kab Karyawan Swasta 2,500,000 2 37 44 Tantri Cepti Buana Kosong Buruh Harian Lepas 1,500,000 1 20 45 Tiara Syahri Hsb Kosong Buruh Harian Lepas 1,000,000 3 20 46 Rasiddin Rambe Kab Petani 1,000,000 6 38 47 Miranda Putri Kab Karyawan Swasta 2,400,000 1 24 48 Khairunnisah Kosong Petani 1,000,000 2 25 49 Ari Pradana Kosong Petani 700,000 3 40 50 Diana Prata Yanti Simangungsong Kosong Wiraswasta 1,000,000 1 43 51 Tri Rizky Ananda Kosong Tidak Bekerja 1,000,000 5 47 52 M. Andika HSb Kab Karyawan Swasta 2,500,000 2 41 53 Fathul Fauzan Kosong Karyawan Swasta 10,000,000 5 43 54 Nicolas Cage Sitanggang Kosong Petani 1,500,000 3 54
Tabel  1  diatas  terdiri  atas  beberapa  attribute  yaitu  nama  menjelaskan  tentang  nama  calon  mahasiswa, prestasi  sekolah  menjelaskan  tentang  prestasi  calon  mahasiswa  pada  saat  sekolah,  pekerjaan  orang  tua menjelaskan  tentang  pekerjaan  orang  tua  calon  mahasiswa,  penghasilan  orang  tua  menjelaskan  tentang  jumlah penghasilan  orang  tua  mahasiswa,  jumlah  tanggungan  menjelaskan  jumlah  tanggungan  yang  ditanggung  oleh orang tua calon mahasiwa dan hasil ujian menjelaskan nilai yang diperoleh calon mahasiswa pada saat mengikuti seleksi mandiri.
Berhubung pada algoritma K-Medoids data yang diproses hanya dalam bentuk numerik, maka data dalam bentuk kategori harus dirubah dalam bentuk numerik seperti pada tabel 2 dan tabel 3 berikut:
Tabel 2. Tabel Prestasi Sekolah Prestasi Numerik Kosong 1 Kab/ Kota 2 Provinsi 3 Tabel 3. Tabel Prestasi Sekolah Pekerjaan Orang Tua   Numerik Lainnya 1 Tidak Bekerja 2 Buruh Harian Lepas 3 Petani 4 Karyawan Swasta 5 Wiraswasta 6 Pensiunan BUMN 7
Berdasarkan  ketentuan  pada  tabel  2  dan  tabel  3  untuk  perubahan  data  dari  kategori  ke  numerik,  maka datanya berubah seperti pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Data Dalam Bentuk Numerik No Nama Prestasi Sekolah Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Hasil Ujian 1 Agus Minta Riang Zega 1 4 1,000,000 5 85 2 Desika Marbun 1 4 1,500,000 1 91 3 Amran Saleh Harahap 1 5 1,000,000 2 90 4 Anro Tamba 1 4 1,000,000 3 86 5 Kristina Lenti Kristie Dakhi 1 4 1,000,000 3 83 6 Kevin Maulana Putra 2 1 1,000,000 8 82 7 Ibnu Prinanda 1 1 1,000,000 1 81

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479
No Nama Prestasi Sekolah Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Hasil Ujian 8 Bobi Firman Zega 1 4 1,000,000 3 81 9 Patar Situmorang 2 4 1,000,000 5 80 10 Susi Mardiana Giawa 2 4 1,200,000 5 80 11 Ritrit Yanto Zai 1 4 1,000,000 4 80 12 Rico Albert Andika Saragih 2 4 1,000,000 4 78 13 Mei Fides Purnawati Zega 3 4 1,000,000 4 77 14 Miko Putra Haposan Tinambunan 2 1 500,000 3 77 15 Elhanan Kris Daniel Simanjuntak 1 1 1,000,000 3 77 16 Putri Patrisia Purba 1 6 2,000,000 3 76 17 Justari Zega 1 4 1,000,000 4 76 18 Enzel Febrianti Telaumbanua 1 4 1,000,000 5 76 19 Friska Agusnayanti Zebua 1 4 500,000 3 74 20 Devi Ritonga 2 4 1,000,000 4 74 21 Hardi Giat Sofian Manalu 1 4 1,000,000 4 73 22 Walderina Situmeang 1 4 2,000,000 4 73 23 Rani Selvira 1 4 1,000,000 3 72 24 Ribka Tasya Simarmata 1 4 2,000,000 5 71 25 Athillah Putra Windra 3 1 2,250,000 5 70 26 Najwa Saufa Silmi 1 4 750,000 6 69 27 Otomosi Gulo 1 4 1,000,000 5 69 28 Tetikariani Halawa 1 4 1,000,000 3 66 29 Ampuni Waruwu 1 4 1,000,000 5 65 30 Edarni Waruwu 1 4 750,000 3 64 31 Lasria Mandalahi 1 4 500,000 4 63 32 Elgayuliana Wau 1 4 1,000,000 2 63 33 April Defi Ndruru 1 4 1,000,000 7 60 34 Dika Sartika 1 4 500,000 2 60 35 Agusliaman Telaumbanua 2 4 1,000,000 5 58 36 Fitriana Nasution 1 1 2,000,000 4 55 37 Muhammad Febryanto 1 5 4,500,000 6 54 38 Andrean Harahap 1 4 1,000,000 3 54 39 Lasri Everyday Sihotang 1 4 1,000,000 5 34 40 Rizky Maulana 1 4 1,000,000 4 29 41 Anggy Editya Pratama 2 6 4,000,000 3 23 42 Wiyuda Pratama Maharaikan 1 7 1,000,000 1 43 43 Cici Alfiani Pradika Dita 2 5 2,500,000 2 37 44 Tantri Cepti Buana 1 3 1,500,000 1 20 45 Tiara Syahri Hsb 1 3 1,000,000 3 20 46 Rasiddin Rambe 2 4 1,000,000 6 38 47 Miranda Putri 2 5 2,400,000 1 24 48 Khairunnisah 1 4 1,000,000 2 25 49 Ari Pradana 1 4 700,000 3 40 50 Diana Prata Yanti Simangungsong 1 6 1,000,000 1 43 51 Tri Rizky Ananda 1 2 1,000,000 5 47 52 M. Andika HSb 2 5 2,500,000 2 41 53 Fathul Fauzan 1 5 10,000,000 5 43 54 Nicolas Cage Sitanggang 1 4 1,500,000 3 54
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  data  tersebut  diatas  dengan  model  max  min  dengan tujuan untuk menghindari ketimpangan pengaruh antar kriteria attribute pada data. Setelah data dinormalisasikan maka terjadi perubahan pada nilai attribute seperti pada tabel 5 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479
Tabel 5. Data Seleksi KIP Kuliah Merdeka Setelah Normalisasi
No Nama Prestasi Sekolah Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Hasil Ujian Total 1 Agus Minta Riang Zega 0 0.5 0.05 0.57 0.92 2,04 2 Desika Marbun 0 0.5 0.11 0.00 1.00 1,61 3 Amran Saleh Harahap 0 0.67 0.05 0.14 0.99 1,85 4 Anro Tamba 0 0.5 0.05 0.29 0.93 1,77 5 Kristina Lenti Kristie Dakhi 0 0.5 0.05 0.29 0.89 1,73 6 Kevin Maulana Putra 0.5 0 0.05 1.00 0.87 2,43 7 Ibnu Prinanda 0 0 0.05 0.00 0.86 0,91 8 Bobi Firman Zega 0 0.5 0.05 0.29 0.86 1,70 9 Patar Situmorang 0.5 0.5 0.05 0.57 0.85 2,47 10 Susi Mardiana Giawa 0.5 0.5 0.07 0.57 0.85 2,49 11 Ritrit Yanto Zai 0 0.5 0.05 0.43 0.85 1,83 12 Rico Albert Andika Saragih 0.5 0.5 0.05 0.43 0.82 2,30 13 Mei Fides Purnawati Zega 1 0.5 0.05 0.43 0.80 2,78 14 Miko Putra Haposan Tinambunan 0.5 0 0 0.29 0.80 1,59 15 Elhanan Kris Daniel Simanjuntak 0 0 0.05 0.29 0.80 1,14 16 Putri Patrisia Purba 0 0.83 0.16 0.29 0.79 2,07 17 Justari Zega 0 0.5 0.05 0.43 0.79 1,77 18 Enzel Febrianti Telaumbanua 0 0.5 0.05 0.57 0.79 1,91 19 Friska Agusnayanti Zebua 0 0.5 0 0.29 0.76 1,55 20 Devi Ritonga 0.5 0.5 0.05 0.43 0.76 2,24 21 Hardi Giat Sofian Manalu 0 0.5 0.05 0.43 0.75 1,73 22 Walderina Situmeang 0 0.5 0.16 0.43 0.75 1,83 23 Rani Selvira 0 0.5 0.05 0.29 0.73 1,57 24 Ribka Tasya Simarmata 0 0.5 0.16 0.57 0.72 1,95 25 Athillah Putra Windra 1 0 0.18 0.57 0.70 2,46 26 Najwa Saufa Silmi 0 0.5 0.03 0.71 0.69 1,93 27 Otomosi Gulo 0 0.5 0.05 0.57 0.69 1,81 28 Tetikariani Halawa 0 0.5 0.05 0.29 0.65 1,49 29 Ampuni Waruwu 0 0.5 0.05 0.57 0.63 1,76 30 Edarni Waruwu 0 0.5 0.03 0.29 0.62 1,43 31 Lasria Mandalahi 0 0.5 0 0.43 0.61 1,53 32 Elgayuliana Wau 0 0.5 0.05 0.14 0.61 1,30 33 April Defi Ndruru 0 0.5 0.05 0.86 0.56 1,97 34 Dika Sartika 0 0.5 0 0.14 0.56 1,21 35 Agusliaman Telaumbanua 0.5 0.5 0.05 0.57 0.54 2,16 36 Fitriana Nasution 0 0 0.16 0.43 0.49 1,08 37 Muhammad Febryanto 0 0.67 0.42 0.71 0.48 2,28 38 Andrean Harahap 0 0.5 0.05 0.29 0.48 1,32 39 Lasri Everyday Sihotang 0 0.5 0.05 0.57 0.20 1,32 40 Rizky Maulana 0 0.5 0.05 0.43 0.13 1,11 41 Anggy Editya Pratama 0.5 0.83 0.37 0.29 0.04 2,03 42 Wiyuda Pratama Maharaikan 0 1.00 0.05 0.00 0.32 1,38 43 Cici Alfiani Pradika 0.5 0.67 0.21 0.14 0.24 1,76

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479
No Nama Prestasi Sekolah Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Hasil Ujian Total Dita 44 Tantri Cepti Buana 0 0.33 0.11 0.00 0.00 0,44 45 Tiara Syahri Hsb 0 0.33 0.05 0.29 0.00 0,67 46 Rasiddin Rambe 0.5 0.5 0.05 0.71 0.25 2,02 47 Miranda Putri 0.5 0.67 0.2 0.00 0.06 1,42 48 Khairunnisah 0 0.5 0.05 0.14 0.07 0,77 49 Ari Pradana 0 0.5 0.02 0.29 0.28 1,09 50 Diana Prata Yanti Simangungsong 0 0.83 0.05 0.00 0.32 1,21 51 Tri Rizky Ananda 0 0.17 0.05 0.57 0.38 1,17 52 M. Andika HSb 0.5 0.67 0.21 0.14 0.30 1,82 53 Fathul Fauzan 0 0.67 1 0.57 0.32 2,56 54 Nicolas Cage Sitanggang 0 0.5 0.11 0.29 0.48 1,37
Tabel  5  merupakan  data  yang  telah  berubah,  dimana  nilai  setiap  kriteria  sudah  lebih  sederhana  yaitu minimal 0 dan maksimal 1 sehingga lebih mudah untuk dilakukan proses komputasi.

## 3.1 K-Medoids dengan Centroid Max Min
K-Medoids dengan Centroid Max Min merupakan penentuan nilai centroid berdasarkan nilai paling tinggi (max) dan  nilai  paling  rendah  (min)  dari  total penjumlahan  nilai  attribite  kriteria  data.  Attribute  kriteria  terdiri  atas  2 (dua) cluster yaitu data mahasiswa calon penerima KIP Kuliah merdeka yang layak menerima atau tidak layak menerima KIP Kuliah Merdeka, maka jumlah cluster (K)=2. a. Iterasi I
Nilai centroid (medoids) atau titik pusat diambil max min Pusat medoids 1 = 0, 0.33, 0.11, 0, 0 (44.Tantri Cepti Buana) Pusat medoids 2 = 1, 0.5, 0.05, 0.43, 0.80 (13.Mei Fides Purnawati Zega) Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  jarak  dengan  menggunakan  rumus  Euclidean  Distance,  dengan  hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Cluster Iterasi I Cluster Jumlah Anggota Anggota (No) I 43 2,3,4,5,7,8,11,15,16,17,18,19,21,22,23,24,26,27,28,29,30,31,32,33,34,36,37,38,39,40,41 ,42, 43,44,45,47,48,49,50,51,52,53,54 II 11 1,6,9,10,12,13,14,20,25,35,46
Dengan total nilai cost adalah 39,81 b. Iterasi II
Pusat medoids 1 = 0, 0.33, 0.05, 0.29, 0.00 (45.Tiara Syahri Hsb) Pusat medoids 2 = 0, 0.67, 1.00, 0.57, 0.32 (53.Fathul Fauzan) Dilakukan  perhitungan  jarak  dengan  menggunakan  rumus  Euclidean  Distance.  Adapun  hasil  clusternya sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Cluster Iterasi II Cluster Jumlah Anggota Anggota I 52 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32, 33,34,35,36,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49, 50,51,52,54 II 2 37,53
Dengan total nilai cost adalah 40,31. Karena nilai cost iterasi II lebih besar dari pada iterasi I maka proses iterasi berhenti.

## 3.2 K-Medoids dengan Centroid Acak
Untuk percobaan selanjutnya, mengclusterkan data calon mahasiswa yang layak menerima dan yang tidak layak dengan  nilai  centroid  dipilih  secara  acak  dengan  menggunakan  bahasa  Python.  Adapun  nilai  centroid  yang diperoleh secara acak / random adalah sebagai berikut:
Pusat medoids 1 = 0, 0.5, 0,05, 0.43, 0.75 (21.Hardi Giat Sofian Manalu.)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479
Pusat medoids 2 = 0, 0.5, 0.02, 0.29, 0.28 (49.Ari Pradana) Adapun hasil clusternya adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Cluster dengan Centroid Acak Cluster Jumlah Anggota Anggota I 36 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32, 33,35,36,37 II 18 34,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54

## 3.3 Deteksi Outlier Dengan Box Plot
Setelah diperoleh hasil clustering pengelompokkan calon mahasiswa yang layak dan tidak layak menerima KIP kuliah  Merdeka  yang  terdiri  atas  2  cluster  maka  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  SSE.  Setelah memperoleh  nilai  SSE  dari  masing-masing  cluster  maka  dilakukan  deteksi  outlier  data  dari  masing-masing cluster  yang  terbentuk  berdasarkan  nilai  SSE  nya  dengan  menggunakan  metode  box  plot.  Berikut  hasil  outlier dalam bentuk grafik nilai SSE cluster 1 :
Gambar 2. Grafik Outlier Cluster 1 Secara Max Min dan Acak
Gambar 2 merupakan grafik outlier cluster 1 secara max min dan acak dimana terdapat 3 data yang outlier yaitu  Kevin  Maulana  Putra  (No.6),  Mei  Fides  Purnawati  Zega  (No.13),  dan  Athillah  Putra  Windra  (No.25), dikarenakan data tersebut  melampaui batas bawah dan batas  atas  yaitu -0,295 sampai dengan 1,585 sedangkan jarak antar quartil adalah 0,47. Berikut hasil outlier dalam bentuk grafik nilai SSE cluster 2 :
Gambar 3. Grafik Outlier Cluster 2 Secara Max Min dan Acak
Gambar  3  merupakan  grafik  outlier  cluster  2  secara  max  min  dan  acak  /  Python  dimana  terdapat  satu outlier  yaitu  yaitu  Fathul  Fauzan  (No.53),  karena  pada  data  tersebut  khususnya  pada  clustering  data  dengan pemilihan nilai centroid secara acak.
Hasil clustering data dengan pemilihan nilai centroid max min dan secara acak memiliki kesamaan hasil sebanyak 35 data, sehingga nilai akurasi antara kedua teknik pemilihan centroid tersebut (35/54) x 100% yaitu 64,81%.  Untuk  data  outliernya  pada  pemilihan  centroid  secara  max  min  memiliki  3  data  outlier,  sedangkan secara acak / python terdiri atas 4 data yang outlier, sehingga akurasi outliernya adalah 3/4 x 100% =75%.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 893-902 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5479

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma  K-Medoids  berhasil  dalam mengelompokkan data mahasiswa  ke dalam 2 cluster yaitu cluster I merupakan cluster yang layak dan cluster II merupakan  cluster  yang  tidak  layak  menerima  beasiswa  KIP  kuliah  merdeka,  hasil  dari  pengelompokkan  data calon  mahasiwa  penerima  beasiswa  KIP  kuliah  merdeka  dengan  algoritma  k-Medoids  adalah  cluster  pertama memiliki 52 anggota  mahasiswa, dan cluster kedua  memiliki 2 anggota  mahasiswa, penerapan  metode boxplot untuk  mendeteksi outlier  hasil cluster pengelompokkan calon  mahasiswa  yaitu pada cluster pertama terdapat 3 data  outlier  dan  pada  cluster  kedua  tidak  terdapat  data  outlier,  outlier  yang  teridentifikasi  adalah  data  yang berada jauh dari medoid cluster, menunjukkan anomali atau karakteristik unik yang berbeda dari mayoritas data dalam  cluster  tersebut,  perbandingan  hasil  cluster  dengan  pemilihan  centroid  secara  max  min  dan  secara  acak memiliki kesamaan hasil cluster / akurasi hasil sebesar 64,81%, dan akurasi outliernya sebesar 75%.

## REFERENCES
[1] Puslapdik, PEDOMAN  PENDAFTARAN  KARTU  INDONESIA  PINTAR  KULIAH  -  KIP  KULIAH  MERDEKA  2022 .
Jakarta: Sekretaris Jenderal Kemendikbudristek, 2022. [Online]. Available: https://kip- kuliah.kemdikbud.go.id/uploads/Pedoman-Pendaftaran-KIP-K-2022-ver-20220202---final_cd9b5e.pdf
[2] G. Pu, L. Wang, J. Shen, and F. Dong, “A hybrid unsupervised clustering-based anomaly detection method,” Tsinghua Sci. Technol. , vol. 26, no. 2, pp. 146–153, 2021, doi: 10.26599/TST.2019.9010051.
[3] M. Menhendry, A. Alfian, E. Adril, J. Junaidi, and Z. Zulhendri, “Penerapan Quality Control pada Souvenir Logo PNP dengan Metode Box Plot dan Six Sigma,” J. Tek. Mesin , vol. 14, no. 2, pp. 112–117, 2021, doi: 10.30630/jtm.14.2.674.
[4] D.  F.  Pramesti,  Lahan,  M.  Tanzil  Furqon,  and  C.  Dewi,  “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk Pengelompokan  Data,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  9,  pp.  723–732,  2017,  doi: 10.1109/EUMC.2008.4751704.
[5] M. Y. Darsyah, “Penggunaan Stem and Leaf dan Boxplot untuk Analisis Data,” J. Pendidik. Mat. , vol. 1, no. 1, pp. 55– 67, 2014, [Online]. Available: http://103.97.100.145/index.php/JPMat/article/view/1045/1093
[6] P. R. Sihombing, S. Suryadiningrat, D.  A. Sunarjo, and Y. P. A. C. Yuda, “Identifikasi Data Outlier (Pencilan) dan Kenormalan Data Pada Data Univariat serta Alternatif Penyelesaiannya,” J. Ekon. Dan Stat. Indones. , vol. 2, no. 3, pp. 307–316, 2023, doi: 10.11594/jesi.02.03.07.
[7] S.  Bu’ulolo;Efori,  Mesran,  Hasibuan;Nelly  Astuti,  Utomo;Aripin;Soeb,  Putro  Utomo, Big  Data  Analysis  dengan Phyton untuk Perguruan Tinggi , I. Yogyakarta, 2023.
[8] Buulolo;Efori, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Yogyakarta: deepublish, 2020.
[9] E.  A.  Saputra  and  Y.  Nataliani,  “Analisis  Pengelompokan  Data  Nilai  Siswa  untuk  Menentukan  Siswa  Berprestasi Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means,” J.  Inf.  Syst.  Informatics ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  424–439,  2021,  doi: 10.51519/journalisi.v3i3.164.
[10]  B.  Wira,  A.  E.  Budianto,  and  A.  S.  Wiguna,  “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk  Mengetahui  Pola Pemilihan  Program  Studi  Mahasiwa  Baru  Tahun  2018  Di  Universitas  Kanjuruhan  Malang,” RAINSTEK    J.  Terap. Sains Teknol. , vol. 1, no. 3, pp. 53–68, 2019, doi: 10.21067/jtst.v1i3.3046.
[11]  P.  Arora,  Deepali,  and  S.  Varshney,  “Analysis  of  K-Means  and  K-Medoids  Algorithm  for  Big  Data,”  in Physics Procedia , 2016. doi: 10.1016/j.procs.2016.02.095.
[12]  E. Buulolo and R. Syahputra, “Implementasi Algoritma Clustering K-Means Untuk Mengelompokkan Mahasiswa Baru Yang Berpotensi ( Studi Kasus : Stmik Budi Darma ),” vol. 2, no. September, pp. 17–24, 2019.
[13]  D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N.  Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data  untuk  Klasifikasi  Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[14]  I.  Kamila et  al. ,  “Perbandingan Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids untuk Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar Muat di Provinsi Riau,” vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[15]  A.  Bhat,  “K-Medoids  Clustering  Using  Partitioning  Around  Medoids  for  Performing  Face  Recognition,” Int.  J.  Soft Comput. Math. Control , 2014, doi: 10.14810/ijscmc.2014.3301.
[16]  W.  A.  Triyanto,  “ALGORITMA  K-MEDOIDS  UNTUK  PENENTUAN  STRATEGI  PEMASARAN  PRODUK,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , 2015, doi: 10.24176/simet.v6i1.254.
[17]  C.  Zhang et  al. , “Unsupervised Anomaly  Detection Based on Deep  Autoencoding and Clustering,” Secur.  Commun. Networks , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/7389943.
[18]  B.  Tang  and  H.  He,  “A  local  density-based  approach  for  outlier detection,” Neurocomputing ,  vol.  241,  pp.  171–180, 2017, doi: 10.1016/j.neucom.2017.02.039.
[19]  I. S. Rufiana, W. Wahyudi, and D. A. Nurhidayah, “Misinterpretasi Mahasiswa pada Representasi Histogram dan Box Plot,” ANARGYA J. Ilm. Pendidik. Mat. , vol. 3, no. 2, pp. 82–87, 2020, doi: 10.24176/anargya.v3i2.5324.
[20]  N.  Puspitasari,  G.  Lempas,  H.  Hamdani,  H.  Haviuddin,  and  A.  Septiarini,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan Algoritma K-Medoids Pada Kasus Covid-19 di Indonesia,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 4, pp. 2015– 2027, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.2994.