Implementasi Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Penerima Program Indonesia Pintar (PIP) - Moh. Syahrul Iskandar; Zaehol Fatah (PT. Gudang Pustaka Cendekia, 2024)
Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan program pemerintah yang bertujuan untuk meningkatkan akses pendidikan bagi siswa dari keluarga kurang mampu. Mekanisme seleksi yang efektif dan akurat diperlukan untuk memastikan bantuan tepat sasaran. Algoritma k-means clustering untuk mengelompokkan siswa berdasarkan indikator tertentu, seperti jumlah siswa di sekolah yang berada pada kabupaten atau kota di tingkat (SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi). Tujuan dari metode ini untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam menentukan penerima PIP dengan mengidentifikasi kelompok siswa yang paling membutuhkan dukungan. K-means clustering bekerja dengan membagi data menjadi beberapa cluster tergantung pada kesamaan pola fitur yang digunakan. Proses ini memungkinkan untuk mengidentifikasi kelompok siswa dengan prioritas dukungan berbeda, misalnya siswa dengan kebutuhan tinggi dan rendah. Pendekatan ini diharapkan dapat menjadikan hasil seleksi penerima PIP lebih obyektif dan efisien, serta membantu agar dapat diberikan dengan lebih akurat dan merata. Algoritma K-means dapat mengungkap pola tersembunyi pada data pendidikan dan lebih mendukung proses distribusi PIP. Hasil ini membantu pengambil kebijakan meningkatkan kualitas program dan memastikan bahwa dukungan menjangkau siswa yang benar – benar membutuhkannya.