IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PEMETAAN KONDISI PERPUSTAKAAN DI INDONESIA BERDASARKAN PROVINSI TAHUN 2023 - Amalia, Suci; Sabila, Amalia; Anisa Basulina, Nur; Prasetia, Dika; Wilantara, M Pandu; Ditha Tania, Ken; Rifai, Ahmad (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Perpustakaan memiliki peran strategis dalam peningkatan literasi dan penyediaan akses informasi bagi masyarakat di seluruh Indonesia. Namun, penyebaran dan pengelolaan perpustakaan yang belum merata menyebabkan kesenjangan dalam akses dan kualitas layanan, khususnya di tingkat kabupaten/kota. Permasalahan ini diperburuk oleh kurangnya pemanfaatan data yang ada untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data perpustakaan kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan karakteristik tertentu guna mengidentifikasi pola distribusi dan kesenjangan layanan perpustakaan. Metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan pendekatan algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan bersumber dari Perpustakaan Nasional dan mencakup atribut seperti jumlah perpustakaan, tenaga perpustakaan, koleksi, anggota, dan anggaran. Hasil klasterisasi menunjukkan bahwa data perpustakaan dapat dikelompokkan menjadi enam klaster utama yang mana setiap klaster memiliki karakteristik berbeda, dari provinsi dengan layanan perpustakaan sangat tertinggal (Papua Pegunungan) hingga yang sangat unggul seperti DKI Jakarta. Sebagian besar provinsi berada dalam klaster dengan kebutuhan peningkatan standar dan koleksi. Visualisasi pairplot membantu memahami pola hubungan antar variabel. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perumusan kebijakan yang lebih tepat sasaran dalam pengembangan layanan perpustakaan di Indonesia