Klasterisasi Sumber Daya Pendidikan Tinggi Antarprovinsi di Indonesia Tahun 2025 Menggunakan K-Means: K-Means Clustering of Higher Education Resources Across Indonesian Provinces in 2025 - Yulilawan, Kristia; Hardiansyah, Agung (Institut Riset dan Publikasi Indonesia, 2026)
Ketimpangan distribusi perguruan tinggi dan sumber daya pendidikan tinggi di Indonesia memengaruhi pemerataan akses dan kualitas layanan pendidikan tinggi. Dengan menggunakan data tahun 2025, penelitian ini mengelompokkan 38 provinsi menggunakan algoritma K-Means pada Orange Data Mining berdasarkan jumlah perguruan tinggi, tenaga pendidik, mahasiswa, rasio mahasiswa terhadap tenaga pendidik, dan kebutuhan tenaga pendidik. Data melalui tahap pra-pemrosesan, standardisasi z-score, pembentukan tiga cluster, dan evaluasi menggunakan Silhouette Score. Nilai silhouette rata-rata sebesar 0,520 menunjukkan struktur cluster yang cukup baik dan terpisah. Cluster 1 menggambarkan provinsi dengan kapasitas pendidikan tinggi yang relatif terbatas, Cluster 2 menunjukkan tekanan kebutuhan tenaga pendidik, dan Cluster 3 mencakup pusat-pusat aktivitas akademik nasional. Kebaruan penelitian terletak pada integrasi skala institusi, sumber daya akademik, jumlah mahasiswa, dan kecukupan tenaga pendidik dalam satu model clustering tingkat provinsi. Hasil penelitian ini menyediakan dasar empiris bagi kebijakan diferensial terkait pengembangan institusi, distribusi tenaga pendidik, dan penguatan kapasitas pendidikan tinggi.