Data Mining Untuk Klasterisasi Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Data Pokok Pendidikan Nasional - Rossa Amelia Manik; Atik Ariesta (Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta, 2023)
Tidak semua wilayah memiliki pemerataan dalam pendidikannya, oleh karena itu diperlukan adanya perhatian khusus oleh pemerintah terhadap wilayah yang dinilai kurang dalam pemerataan pendidikannya. Pengelompokkan serta penggolangan tingkatan Pendidikan suatu wilayah akan mempermudah pemerintah dalam pertimbangan wilayah mana saja yang memerlukan atensi lebih dalam penyelenggaraan Pendidikan. Dengan adanya pengelompokan tersebut akan dapan dilihat wilayah mana saja yang jumlah pendidikannya terbilang rendah atau tinggi pada suatu wilayah. Data yang diperoleh dengan kurun waktu semester Genap 2021- 2022. Pada penelitian ini Teknik dari data mining untuk klasterisasi Provinsi Di Indonesia yaitu dengan menggunakanalgoritma K-Means. Data dari penelitian ini bersumber dari website dataset dapo.kemendikbud.go.id. Dataset terdiri dari 34 provinsi data. Yang terdiri dari total sekolah, total guru, total peserta didik, dan total tendik pada kategori SD, SMP, SMA, dan SMK. Data yang telah dikumpulkan akan diolah dengan melakukan clustering dalam 2 cluster yaitu Cluster 0 (Tingkat Pendidikan Tinggi) terdapat 3 provinsi di Indonesia yang berada pada wilayah Indonesia Bagian Barat dan Pada Cluster 1 (Tingkat Pendidikan Rendah)terdapat 31 Provinsi. Hasil yang diperoleh dapat menjadi masukkan bagi pemerintah dan dinas sosial dalam menganalisa provinsi menurut tingkat pendidikan.