Klasterisasi Kabupaten Berdasarkan Index Pendidikan Penduduk Menggunakan Fuzzy C-Means - Asmaul Husnah Nasrullah (Sakura Digital Nusantara, 2024)
Penelitian ini menganalisis penggunaan algoritma Fuzzy C-Means untuk mengelompokkan kabupaten di Sulawesi Selatan berdasarkan tingkat pendidikan penduduk. Ditemukan dua kelompok berbeda dengan beberapa kabupaten masuk ke masing-masing kelompok setelah 17 iterasi mencapai solusi optimal. Hasil pengelompokan divisualisasikan dengan grafik titik sebar. Algoritma Fuzzy C-Means dieksekusi menggunakan Python dengan parameter tertentu. Penelitian bertujuan meningkatkan kualitas pendidikan dengan alokasi sumber daya yang tepat dan identifikasi kabupaten berdasarkan pendidikan tertinggi. Data yang digunakan mencakup indikator pendidikan dan Upah Minimum Kabupaten atau Kota. Hasil penelitian diharapkan memberikan masukan untuk kebijakan pendidikan yang lebih tepat sasaran di Sulawesi Selatan. Algoritma Fuzzy C-Means efektif untuk analisis dan pengelompokkan data pendidikan dalam pengambilan keputusan kebijakan pendidikan. Kata Kunci: Fuzzy, C-Means, Klasterisasi, Pendidikan, Kabupaten