Eksplorasi Pola Ketimpangan Pendidikan Dasar di Indonesia Melalui Segmentasi Wilayah Berbasis Clustering - Mahendra, Alfianas Shofi Tafta; Ferdyan Candra Adinata; Adiv Prasetiyo Nugroho; Nova Bryan Haidar; Muhammad Arifin (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2025)
Ketimpangan dalam penyediaan dan kualitas layanan pendidikan dasar masih menjadi isu strategis di Indonesia, terutama di tingkat kabupaten/kota. Perbedaan jumlah guru, kapasitas rombongan belajar, serta angka putus sekolah dan pengulangan kelas mencerminkan tantangan yang bervariasi antar wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi pola ketimpangan tersebut melalui pendekatan segmentasi wilayah menggunakan algoritma clustering K-Means. Data yang dianalisis bersumber dari Kementerian Pendidikan, mencakup indikator rasio guru per siswa, jumlah rombel, serta angka putus dan mengulang di jenjang pendidikan dasar. Proses analisis meliputi praproses data, normalisasi, pemilihan jumlah klaster optimal menggunakan elbow method, dan visualisasi hasil klasterisasi dengan Principal Component Analysis (PCA). Hasil penelitian menghasilkan tiga segmen wilayah dengan karakteristik berbeda, yang merepresentasikan tingkat kerentanan dan keberhasilan pendidikan dasar. Temuan ini memberikan landasan awal bagi pemangku kebijakan untuk merancang intervensi yang lebih kontekstual dan berbasis data dalam upaya pemerataan pendidikan.