Pemetaan Ketimpangan Capaian Pendidikan Antarprovinsi di Indonesia Menggunakan K-Means Clustering dengan Validasi Davies-Bouldin dan Silhouette Score

Moh Ali  Ridla; Naurah Nadhifah; Melita Nur Azizah

doi:10.35968/jsi.v13i2.2124

Penulis

Moh Ali Ridla
Naurah Nadhifah
Melita Nur Azizah

DOI:

https://doi.org/10.35968/jsi.v13i2.2124

Kata Kunci:

K-Means, Klasterisasi, Indikator Pendidikan, Provinsi di Indonesia, RapidMiner

Abstrak

Ketimpangan kualitas pendidikan antardaerah masih menjadi tantangan nyata di Indonesia, sehingga diperlukan pemetaan wilayah yang akurat sebagai dasar pengambilan kebijakan yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan 38 provinsi di Indonesia berdasarkan indikator capaian pendidikan guna mengidentifikasi wilayah dengan kesenjangan ekstrem. Metode yang digunakan adalah algoritma K-Means Clustering dengan tahapan seleksi atribut dan normalisasi data berbasis Z-Score yang dieksekusi menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Validasi jumlah klaster optimal dilakukan melalui pendekatan Elbow Method serta metrik evaluasi ganda, yaitu Davies-Bouldin Index (DBI) dan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi 3 klaster merupakan yang paling optimal, dengan nilai DBI terendah (0,58) dan Silhouette Score tertinggi (0,78). Pengelompokan ini berhasil mengidentifikasi dua Daerah Otonom Baru (DOB) di Papua, yaitu Provinsi Papua Pegunungan dan Provinsi Papua Tengah, yang termasuk dalam klaster mutu pendidikan rendah (kritis) dengan kesenjangan capaian pendidikan dan angka buta aksara yang sangat ekstrem dibandingkan wilayah lainnya. Kesimpulannya, penerapan algoritma K-Means berbasis validasi komprehensif terbukti efektif untuk menyoroti wilayah-wilayah prioritas, sehingga dapat menjadi landasan empiris bagi pemerintah dalam upaya pemerataan fasilitas pendidikan secara spesifik di Indonesia.

Referensi

Amatebelle, C. E., S. T. Owolabi, A. A. Ogundeji, C. C. Okolie, S. T. Owolabi, A. A. Ogundeji, and C. C. A. Okolie. 2025. “A Systematic Analysis of Remote Sensing and Geographic Information System Applications for Flood Disaster Risk Management.” Journal of Spatial Science 70(3):441–68. doi:10.1080/14498596.2025.2476973.

Anam, Misbakhul, and Annisa Maulana Majid. 2025. “Analisis Pola Pengangguran Menggunakan Metode Clustering Algoritma K-Means Di Wilayah Kabupaten Cirebon.” 4(4):1691–1701.

Awaludin, Muryan. 2019. “Penerapan Radio Frequency Identification Pada Sistem Informasi Perpustakaan Sebagai Alat Bantu Mahasiswa Universitas Xyz.” Jurnal Sistem Informasi Universitas Suryadarma 6(2):203–12. doi:10.35968/jsi.v6i2.326.

Awaludin, Muryan, Nuraisah, Ratih Nurdiyani, and Sari. 2025. Data Mining Untuk Kesehatan: Meingkatakan Diagnostik Dan Perawatan Pasien.

Awaludin, Muryan, Hepi Nuryadi, and Gerly Nasuha Pribadi. 2024. “Sistem Otomatisasi Laporan Untuk Optimalisasi Pelaporan Data Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat Di Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma.” JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma 12(1):1–7. doi:https://doi.org/10.35968/jsi.v12i1.

Awaludin, Muryan, and Yoke Lucia R. Rehatalanit. 2026. “Optimizing YOLOv8 Architecture and Augmentation for Efficient License Plate Detection.” Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi 15(2):99–105. doi:10.22146/jnteti.v1512.24886.

Gartika, Dewi, and Muthya Diana. 2024. “Jejaring Kebijakan Dalam Pelaksanaan Program Ecovillage Di Desa Mekarmukti, Kabupaten Bandung Barat.” Cr Journal (Creative Research for West Java Development) 6(01):15–28. doi:10.34147/crj.v6i01.222.

Irwansyah, Muhammad Aziiz, Yelli Nur Alinda, Risma Nur Aini, and Intan Aidita Alfitrah. 2025. “KLASIFIKASI KUALITAS PENDIDIKAN SEKOLAH DASAR.” 7(1):1008–20.

K-means, Menggunakan Metode Algoritma. 2024. “Inti Nusa Mandiri.” 18(2):157–65.

Maesarah, Sagita, Zaehol Fatah, Universitas Ibrahimy, Situbondo Jawa Timur, Universitas Ibrahimy, and Situbondo Jawa Timur. 2024. “PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN WILAYAH.” 1(6):114–20.

Mufadhol. 2017. Arsitektur Sistem Komputer (Perangkat Keras).

Polgan, Jurnal Minfo, Siti Rohaniyah, Ade Irma Purnamasari, Data Mining, and Algoritma K-means. 2023. “CLUSTERING DATA PENCARI KERJA MENURUT TINGKAT PENDIDIKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS.” 12:1–14.

Pratiwi, Yosinta. 2023. “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Menentukan Angka Harapan Hidup Berdasarkan Tingkat Provinsi.”

Sari, Yunita Ratna, Arby Sudewa, Diah Ayu Lestari, Tri Ika Jaya, Teknologi Informasi, Universitas Budi, Jl Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, and D. K. I. Jakarta. 2020. “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS UNTUK CLUSTERING DATA KEMISKINAN PROVINSI BANTEN MENGGUNAKAN RAPIDMINER.” 5(2):192–98.