Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Kampung Di Desa Bojong Berdasarkan Tingkat Pendidikan - Yuliantin, Yovi; Faqih, Ahmad; -, Kaslani (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2025)
- Desa Bojong menghadapi tantangan dalam memetakan tingkat pendidikan penduduknya secara terstruktur. Meskipun data tersedia, kurangnya pengorganisasian menyebabkan kesenjangan akses pendidikan, terutama di wilayah-wilayah tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat pendidikan warga Desa Bojong menggunakan algoritma K-Means, sehingga dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang kondisi pendidikan masyarakat. Data yang digunakan mencakup 6.237 penduduk dari 10 kampung, dengan atribut seperti usia, pendidikan terakhir, pekerjaan, dan status pernikahan. Proses analisis mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) dan dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster yang ideal adalah 7, dengan nilai terbaik 0,467 untuk Davies-Bouldin Index (DBI). Setiap klaster menunjukkan tingkat pendidikan tertentu. Cluster 6 memiliki tingkat pendidikan yang sangat tinggi, dengan banyak penduduk yang sampai perguruan tinggi. Sementara itu, Cluster 0 terdiri dari orang-orang yang hanya tamat SD atau bahkan tidak sekolah. Studi ini menunjukkan distribusi pendidikan di Desa Bojong. Hasil ini dapat membantu pemerintah desa membuat program pendidikan yang lebih baik. Kampung dengan tingkat pendidikan rendah dapat berkonsentrasi pada program yang meningkatkan akses pendidikan dasar, seperti literasi dan subsidi pendidikan, sedangkan kampung dengan tingkat pendidikan tinggi dapat berkonsentrasi pada pengembangan program pendidikan lanjutan atau pelatihan vokasional. Metode ini diharapkan dapat membantu Desa Bojong mengatasi kesenjangan pendidikan dan meningkatkan kualitas hidup warganya dengan menyediakan program yang tepat sasaran. Selain itu, penelitian ini membantu implementasi algoritma K-Means dalam pengelompokan data pendidikan di daerah pedesaan.