K-Means Analysis of Indonesia’s 2025 Education Participation Disparities
DOI:
https://doi.org/10.36914/jrtk.v1.i1.23Kata Kunci:
K-Means, Clustering, Angka Partisipasi Murni, Pendidikan, IndonesiaAbstrak
Angka Partisipasi Murni (APM) merupakan indikator penting untuk menilai tingkat partisipasi masyarakat dalam sistem pendidikan di Indonesia pada berbagai jenjang pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan 38 provinsi di Indonesia ke dalam beberapa klaster berdasarkan nilai APM pada tiga jenjang pendidikan, yaitu sekolah dasar/sederajat, sekolah menengah pertama/sederajat, dan sekolah menengah atas/sederajat, dengan menggunakan metode klasterisasi K-Means. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Statistics Indonesia tahun 2025. Proses penelitian melibatkan beberapa tahapan, meliputi prapemrosesan data, normalisasi menggunakan teknik StandardScaler, identifikasi jumlah klaster optimal melalui Elbow Method, serta evaluasi performa klasterisasi menggunakan Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan Calinski-Harabasz Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa provinsi-provinsi di Indonesia secara optimal terbagi ke dalam dua klaster utama. Klaster 0 mencakup 32 provinsi yang ditandai dengan nilai APM relatif tinggi (SD: 96.53%, SMP: 79.16%, SMA: 66.49%), sedangkan Klaster 1 terdiri atas enam provinsi di wilayah Papua yang menunjukkan tingkat partisipasi pendidikan relatif lebih rendah (SD: 78.35%, SMP: 56.07%, SMA: 40.31%). Selain itu, model klasterisasi menghasilkan performa evaluasi yang sangat baik, ditunjukkan oleh nilai Silhouette Score sebesar 0,8463, Davies-Bouldin Index sebesar 0,2478, dan Calinski-Harabasz Index sebesar 324,8115, yang mengindikasikan kualitas klaster dan tingkat pemisahan antarkelompok yang tinggi. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang bermanfaat bagi para pembuat kebijakan dalam merancang strategi pendidikan yang lebih efektif, tepat sasaran, dan sesuai dengan karakteristik wilayah di Indonesia.
Referensi
Abduh, M., Basiru, A. A., Narayana, M. W., Safitri, N., & Fauzi, R. (2022). Potret Pendidikan di Daerah Terpencil Kampung Manceri Cigudeg Kabupaten Bogor. Jurnal Citizenship Virtues, 2(1), 291–300.
Ardianti, R., Memi, & Lestari, A. (2025). KETIMPANGAN PENDIDIKAN DI INDONESIA: KAJIAN LITERATUR DAN WAWANCARA. Global Research and Innovation Journal, 01(02), 65–70.
Das, D., Kayal, P., & Maiti, M. (2023). A K-means clustering model for analyzing the Bitcoin extreme value returns. Decision Analytics Journal, 6, 100152. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2022.100152
Hardiani, T. (2022). ANALISIS CLUSTERING KASUS COVID 19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika, 11(2), 156–165.
Manik, R. A., & Ariesta, A. (2023). Data Mining Untuk Klasterisasi Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Data Pokok Pendidikan Nasional. Jurnal TICOM: Technology of Information and Communication, 11(3), 159–164.
Marthasari, G. I. (2021). ANALISIS DATA PENDIDIKAN TINGGI MENGGUNAKAN PENDEKATAN DATA MINING. Jurnal Simantec, 5(3), 165–172.
Mustakim, Z., & Kamal, R. (2021). K-MEANS CLUSTERING FOR CLASSIFYING THE QUALITY MANAGEMENT OF SECONDARY EDUCATION IN INDONESIA. Jurnal Cakrawala Pendidikan, 40(3), 725–737. https://doi.org/10.21831/cp.v40i3.40150
Qi, K.-T., Zhang, H.-S., Zheng, Y.-G., Zhang, Y., & Ding, L.-Y. (2023). Stripe segmentation of oceanic internal waves in SAR images based on Gabor transform and K-means clustering. Oceanologia, 65(4), 548–555. https://doi.org/10.1016/j.oceano.2023.06.006
Statistik, B. P. (2025). Angka Partisipasi Murni (APM) Menurut Provinsi dan Jenjang Pendidikan 2025.
Wala, J., & Umar, R. (2024). Implementasi K-Means Clustering pada Pengelompokan Pasien Penyakit Jantung. 9(3), 205–216.
Yulisasih, B. N., Herman, H., Sunardi, S., & Yuliansyah, H. (2024). Evaluation of K-Means Clustering Using Silhouette Score Method on Customer Segmentation. ILKOM Jurnal Ilmiah; Vol 16, No 3 (2024)DO - 10.33096/Ilkom.V16i3.2325.330-342 . https://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILKOM/article/view/2325
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 Universitas Tarakanita
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution–NonCommercial-4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0).
