Kualitas Pengelompokkan Titik Kumpul Penjemputan Siswa Menuju Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering - Lili Kartikawati (Ideguru: Jurnal Karya Ilmiah Guru, 2023)
Kebutuhan angkutan cerdas sekolah sangat mendesak untuk dapat dipikirkan bersama. Pelanggaran aturan berlalu lintas di SMK Negeri 4 Yogyakarta diantaranya pelanggaran aturan berlalu lintas yang dilakukan siswa tingkat X, usia belum memenuhi syarat untuk dapat menggunakan kendaraan bermotor sesuai UU no 22 tahun 2009 pasal 81. Data DAPODIK menunjukkan lebih dari 50% siswa menggunakan sepeda motor ke sekolah dari 1944 jumlah siswa di sekolah. Solusi untuk menghidupkan kembali sarana transportasi umum sangat dibutuhkan dengan metode yang dapat menghadirkan layanan bernilai efektif dan efisien. Bus sekolah sebagai salah satu alternatif solusi transportasi umum yang membutuhkan strategi optimasi titik kumpul siswa (halte cerdas). Penelitian sebelumnya yang terkait angkutan cerdas dan penyelesaian masalah rute bus sekolah diantaranya berjudul Optimasi Travelling Salesman Problem Pada Angkutan Sekolah Menggunakan Algoritme Genetika (Assayyis et al., 2020) dan penelitian berjudul Shareability Network Based Decomposition Approach for Solving Large-scale Multi-modal School Bus Routing Problems (Guo & Samaranayake, 2020) telah memanfaatkan beberapa algoritma PROBLEM SOLVING OPTIMATION (PSO), penelitian ini akan mengkombinasikan clustering dan optimasi untuk mendapatkan jumlah titik kumpul. Bahasa python dengan platform anaconda sebagai aplikasi clustering dan pengukuran kualitas algoritma K-Means. Pengukuran kualitas clustering menggunakan metode DAVIES BOULDIN INDEX (DBI) dan metode elbow untuk mendapatkan jumlah titik kumpul. Titik kumpul siswa berdasarkan motode clustering ini menggambarkan halte cerdas sebagai pemberhentian bus sekolah yang memberikan dampak transportasi umum bernilai efektif dan efisien.