Emerging Statistics and Data Science Journal
Vol. 4 No. 2 (2026): Emerging Statistics and Data Science Journal

PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN KUALITAS PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE KLASTER HIRARKI: PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN KUALITAS PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE KLASTER HIRARKI

Akhmad Faris Mubarak (Unknown)
Farhan Afdhal Muhtadi (Unknown)
Fika Fadillah Muharam (Unknown)
Nisa Beauty Utami (Unknown)
Pingki Ratna Anjani (Unknown)
Edy Widodo (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 May 2026

Abstract

Kualitas pendidikan merupakan faktor penting dalam pembangunan Sumber Daya Manusia dan penunjang utama menuju Indonesia Emas 2045. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh Angka Partisipasi Sekolah (APS), Angka Partisipasi Kasar (APK), Angka Partisipasi Murni (APM), dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS) terhadap kondisi pendidikan di Indonesia tahun 2023. Metode klaster hirarki dengan pendekatan Ward’s Method digunakan untuk mengelompokkan provinsi berdasarkan indikator pendidikan. Hasil analisis menunjukkan tiga klaster provinsi. Klaster 1 meliputi Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Bengkulu, Kep. Riau, DI Yogyakarta, Bali, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, dan Maluku. Klaster 2 mencakup Riau, Jambi, Sumatera Selatan, dan sebagian besar provinsi lainnya. Klaster 3 terdiri dari Lampung, Kep. Bangka Belitung, Jawa Tengah dan provinsi lainnya. Ketidakmerataan ini dipengaruhi oleh akses pendidikan, keterbatasan infrastruktur, dan kualitas sumber daya manusia. Penelitian ini memberikan gambaran tentang kondisi pendidikan di Indonesia yang dapat menjadi dasar evaluasi lebih lanjut untuk meningkatkan pemerataan pendidikan sebagai langkah strategis mendukung pencapaian Indonesia Emas 2045. Implikasi kebijakan dari penelitian ini menekankan perlunya intervensi berbasis data yang difokuskan pada peningkatan infrastruktur pendidikan, pemerataan tenaga pendidik, dan penguatan program afirmasi di wilayah-wilayah yang masih tertinggal.

Copyrights © 2026






Journal Info

Abbrev

esds

Publisher

Subject

Computer Science & IT Mathematics

Description

ESDS publishes scientific articles on statistics and its applications, and also in terms of big data and data science. The article can be a research result, a case study, or a literature review, with coverage: - Statistical Methodology – Articles dealing with new and innovative data analysis ...