## PENGELOMPOKAN TINGKAT PENDIDIKAN BERDASARKAN JUMLAH SEKOLAH DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Zulia Imami Alfianti* 1 1,2 Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Kabupaten Karawang Jl. Banten No. 1, Karangpawitan, Karawang E-mail : *zulia.zim@bsi.ac.id
ABSTRAK- Pendidikan  di  Indonesia  terbagi  menjadi  tiga  jenis  yaitu  pendidikan  formal,  pendidikan  non formal dan pendidikan Informal. Jarak tempuh sekolah dengan tempat tinggal mempengaruhi tingkat pendidikan sekolah  dasar  dan  menengah.  Banyak  masyarakat  yang  tidak  melanjutkan  sekolah  dikarenakan  jarak  tempuh sekolah  dengan  tempat  tinggal  memiliki  jarak  tempuh  yang  sangat  jauh.  Peristiwa  ini  tentunya  menurunkan tingkat indeks pendidikan di provinsi Jawa Barat dan meningkatkan angka kemiskinan. Pada penelitian ini akan dilakukan  pengklusteran  wilayah  berdasarkan  jumlah  sekolah  dasar  dan  menengah  untuk  menentukan  indeks pendidikan  di provinsi Jawa Barat menggunakan algoritma K-Means . Pengklasteran dilakukan untuk membagi kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  Menjadi  tiga cluster yaitu  tinggi,  sedang,  dan  menengah  berdasarkan jumlah  sekolah  dasar  dan  menengah  pada  provinsi  Jawa  Barat.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  terdapat  44% wilayah yang memiliki indeks pendidikan rendah, 37 % memiliki indeks pendidikan sedang, dan 19 % memiliki indeks  pendidikan  yang  tinggi  berdasarkan  jumlah  sekolah  dasar  menengah  yng  tersebar  di  seluruh kabupaten/kota pada provinsi Jawa Barat.
Kata kunci : Pendidikan; Provinsi Jawa Barat; Algoritma K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  di  Indonesia  diatur  melalui  Undang- Undang  Nomor  20  Tahun  2003  tentang  Sistem Pendidikan  Nasional.  Pendidikan  di  Indonesia terbagi  ke  dalam  tiga  jalur  utama,  yaitu  formal, nonformal, dan informal. Pendidikan juga dibagi ke dalam  empat  jenjang,  yaitu  anak  usia  dini,  dasar, menengah,  dan  tinggi  [1].    Pendidikan  merupakan aspek  penting  dalam  kehidupan  karena  terkait dengan kualitas sumber daya manusia sebagai kunci pertumbuhan  Negara.  Negara  Indonesia  menempati peringkat  6  terbawah  memiliki  kualitas  pendidikan yang  rendah  yaitu  ada  di  peringkat  55  dari  73 Negara ASEAN.
Indeks pendidikan di Provinsi Jawa Barat sangat perlu  diperhatikan  mengingat  beberapa  waktu  ini banyaknya  siswa  yang  tidak  melanjutkan  sekolah dikarenakan  jarak  tempuh  sekolah  yang  sulit dijangkau  [2].  Peristiwa  ini  tentunya  menurunkan tingkat  sumber  daya  manusia  yang  ada  di  provinsi jawa  barat  dan  meningkatkan  angka  kemiskinan. Untuk  mengentas  masalah  SDM  di  Indonesia, transformasi pendidikan merupakan suatu keniscayaan  karena  dengan  ini  pendidikan  manusia Indonesia seutuhnya dapat terlaksana [3]. penurunan jumlah sekolah pada tahun ajaran 2020/2021 secara umum  terjadi  pada  sekolah  swasta  terutama  pada jenjang pendidikan menengah [4]
Beberapa  wilayah  bahkan  masih  banyak  yang minim pengetahuan dikarenakan kurangnya kesadaran  akan  pentingnya  pendidikan.  Dalam penelitian ini penulis akan mengelompokan wilayah berdasarkan  indeks  pendidikan  di  provinsi  jawa barat  menggunakan  metode  K-Means  untuk
mengetahui  wilayah  yang  tingkat  pendidikannya tergolong  rendah  yang  tentunya  membutuhkan perhatian  khusus  oleh  pemerintah  khususnya  Dinas Pendidikan Provinsi Jawa Barat.
Data  mining  yang  biasa  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) merupakan  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian  data  historis  untuk  menemukan keteraturan,  pola  hubungan  dalam  himpunan  data yang  berukuran  besar  [5].  Hasil  perhitungan  dari data  mining  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan.  Teknik  dalam  data  mining  yang digunakan  untuk  melakukan  pengelompokkan sejumlah  data  atau  objek  ke  dalam  cluster  (grup) disebut  dengan clustering yang  memungkinkan pengelompokan  data  jumlah  sekolah  dasar  dan menengah di provinsi jawa barat.

## 2. ISI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan metode  klasifikasi  K-Means.  K-means  merupakan salah  satu  metode  clustering  non  hirarki  yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu  atau  lebih  cluster.  Metode  ini  mempartisi  data ke  dalam  cluster  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karateristik  yang  berbeda  di  kelompokan  ke  dalam cluster  yang  lain  [6].  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  Referensi  Pendidikan (Jumlah  sekolah  dasar  dan  menengah    dari Kemendikbud  di  Provinsi  Jawa  Barat  yaitu https://referensi.data.kemdikbud.go.id  data  yang
digunakan  adalah  data  referensi  pendidikan  yang direkap pada tanggal 7 Desember 2021. Data mining disebut  juga  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  melakukan  ekstraksi  informasi  dari tumpukan  data.  Proses  pencarian  informasi  tersebut akan menemukan pola kecenderungan dari data yang kemudian  hasil  dari  penambangan  (mining)  dapat menjadi  informasi  yang  mudah  dipahami  [7]. Analisis  cluster  merupakan  salah  satu  teknik  data mining  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi sekelompok  objek  yang  mempunyai  kemiripan karakteristik  tertentu  yang  dapat  dipisahkan  dengan kelompok  objek  lainnya,  sehingga  objek  yang berada  dalam  kelompok  yang  sama  relatif  lebih homogen  daripada  objek  yang  berada  pada kelompok  yang  berbeda  [8].  K-Means  yaitu  salah satu  dari  metode  pengelompokkan  data  nonhierarki (sekatan)  yang  dapat  mempartisi  data  kedalam bentuk  dua  kelompok  ataupun  lebih  [9].  K-Means clustering  merupakan  sebuah  konstanta  dari sejumlah cluster yang diinginkan, sedangkan Means atau dapat didefinisikan sebagai cluster adalah suatu nilai  rata-rata  dari  sekumpulan  populasi  data  [10].
Metode KMeans digunakan untuk mengelompokkan data  ke  dalam  beberapa  kelompok,  data  dalam  satu kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama  dan mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dengan  data dari  kelompok  yang  lain  [11].  Metode  ini  berusaha meminimalkan variasi antar data yang ada di dalam suatu cluster dan  memaksimalkan  variasi data  yang ada di cluster lainnya.

## 2.2. Hasil dan Pembahasan
Proses  pengelompokkan  indeks  pendidikan daerah  berdasarkan  jumlah  sekolah  dasar  dan menengah  di  Provinsi  Jawa  Barat  menggunakan algoritma  K-Means.  Langkah  pertama  yang dilakukan  adalah  menentukan  jumlah  cluster  yang ditentukan  yaitu  jumlah  cluster  harus  lebih  sedikit dari jumlah data yang akan diteliti. Selanjutnya, pilih titik centroid secara acak yang nantinya titik ini akan menjadi  centroid  dari  masing-masing  cluster. Kemudian  hitung  jarak  dan  alokasikan  masing- masing  data  ke  centroid  terdekat.  Setelah  itu, tentukan centroid baru dari data yang ada di masing- masing  cluster.  Apabila  masih  ada  data  yang berpindah cluster atau ada perubahan  nilai centroid, maka  kembali  hitung  jarak  dan  alokasikan  kembali data  ke  masing-masing  centroid.  Jika  tidak  ada perpindahan  cluster  atau  perubahan  nilai  centroid maka  hentikan  proses  clustering.  Langkah-langkah dalam  metode K-Means  dari data  yang  akan  diteliti digambarkan  dalam  flowchart  yang  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Ya Tidak
Gambar 1 . Langkah-Langkah Pengklusteran Menggunakan Metode K-Means
Langkah  pertama  yang  dilakukan  pada  proses clustering  menggunakan  metode  K-Means  adalah menentukan jumlah cluster awal secara bebas yaitu 3 cluster dan centroid dari data 30 Kecamatan di Kabupaten Karawang yang ditandai dengan K1 sampai dengan  K30.  Ditentukan  3  titik  centroid  awal yaitu  K17,  K18,  K27  diambil  dari  jumlah  kasus tinggi,  sedang/menengah,  dan  rendah.  Data  sekolah dasar  dan  menengah  pada  provinsi  jawa  barat  di dapat dilihat pada Tabel 1.
Perhitungan titik centroid Start Centroid berubah? Data Sekolah Jawa Barat Menentukan Jumlah Cluster (k) Hitung Jarak data dengan Pusat cluster
Menentukan Anggota Cluster Selesai
Tabel 1. Data Sekolah Dasar dan Menengah
Kabupaten Provinsi Jawa Barat pada Tanggal 04 Januari 2022 Kota/Kab. SD SMP SMA SMK Bogor 2,499 1,099 307 361 Sukabumi 1,563 669 213 163 Cianjur 1,490 556 166 186 Bandung 1,656 576 233 137 Sumedang 670 203 57 89 Garut 1,893 734 260 176 Tasikmalaya 1,315 505 169 135 Ciamis 914 247 84 68 Kuningan 751 177 58 41 Majalengka 759 208 57 55 Cirebon 1,109 342 114 109 Indramayu 1,045 311 86 137 Subang 1,005 252 80 109 Purwakarta 479 176 66 57 Karawang 1,098 269 73 115 Bekasi 1,248 531 168 190 Bandung Barat 884 330 134 100 Pangandaran 345 88 24 31 Kota Bandung 549 310 166 121 Kota Bogor 343 175 73 103 Kota Sukabumi 149 74 38 29 Kota Cirebon 183 61 34 27 Kota Bekasi 852 387 144 141 Kota Depok 580 329 98 125 Kota Cimahi 138 62 24 23 Kota Tasikmalaya 288 136 64 51 Kota Banjar 110 42 13 17
Sumber: https://referensi.data.kemdikbud.go.id/
Dari  data  jumlah  sekolah  27  Kabupaten/kota  di provinsi  jawa  barat  tersebut  ditentukan  tiga  cluster yaitu data ke-1, 8, dan 27 sebagai titik pusat centroid awal  yang  dipilih  berdasarkan  data  jumlah  sekolah pada  masing-masing  kota/kabupaten  pada  provinsi Jawa  Barat  sehingga  didapatkan  satu  kabupaten yang  memiliki  jumlah  sekolah  dasar  dan memnengah  yang  terbanyak,  satu  kabupaten/kota yang mempunyai jumlah sekolah sedang/menengah, dan  satu  kabupaten/kota  yang  memiliki  jumlah sekolah  terendah  dari  27  kabupaten/kota  pada provinsi jawa barat yang ditetapkan sebagai centroid awal.  Centroid  awal  yang  sebelumnya  sudah ditentukan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pemilihan Titik Centroid Awal
Centroid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 2,499 1,099 307 361 C2 914 247 84 68
C3 110 42 13
17
Setelah ditentukan centroid awal, langkah selanjutnya adalah menghitung jarak antara centroid awal  dengan  titik centroid menggunakan  rumus sebagai berikut:
Hasil  yang  didapatkan  untuk  menentukan  jarak antara  centroid  awal  dengan  titik  centroid menggunakan  rumus  eucledian  distance  yang hasilnya  terdapat  pada tabel  3 ini,  kemudian  dipilih centroid  mana  dari  masing-masing  kode  yang memiliki jarak terpendek:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Cluster dengan Titik Centroid Kode C1 C2 C3 K1 0 1836.76 2651.29 K2 1053.10 790.53 1601.76 K3 1167.66 669.25 1490.15 K4 1019.72 828.11 1654.71 K5 2069.91 250.28 588.76 K6 732.73 1112.76 1935.00 K7 1350.85 488.95 1305.62 K8 1836.76 0 834.31 K9 2017.42 181.31 657.04 K10 1994.39 162.61 672.41 K11 1614.28 222.78 1051.98 K12 1683.47 161.31 983.01 K13 1750.56 100.01 926.32 K14 2254.51 441.26 398.15 K15 1663.42 191.49 1020.23 K16 1391.46 462.76 1260.20 K17 1815.93 106.36 838.77 K18 2418.84 594.98 240.12 K19 2121.90 383.04 546.59 K20 2371.37 576.68 288.05 K21 2599.17 786.63 57.56 K22 2574.37 757.05 78.93 K23 1815.08 179.92 837.92 K24 2091.61 348.89 567.58 K25 2616.10 801.26 36.61 K26 2443.57 636.30 210.42 K27 2651.29 834.31 0 Tabel 4. Keanggotaan Cluster Hasil Perhitungan Centroid pada Iterasi 1 Centroid Keanggotaan Cluster C1 K1 K6 C2 K2 K3 K4 K5 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K15 K16 K17 K19 K23
K24 C3 K14 K18 K20 K21 K22 K25 K26 K27 Tabel 5. Nilai Centroid dari Hasil Perhitungan Iterasi 1 Centroid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 2196 916.5 283.5 268.5 C2 1028.7  364.82  123.52  118.88 C3 254.37  101.75 42 42.25
Dari  hasil  perhitungan  untuk  mencari  jarak terpendek  pada  Tabel  3  didapatkan  jarak  terpendek antara  data  dengan  centroid  sehingga  didapatkan keanggotaan  cluster  yaitu  C1  sebanyak  8,  C2 sebanyak 8, dan C3 sebanyak 14, dapat dilihat pada Tabel 4. Langkah selanjutnya yaitu dengan kembali menghitung  nilai  rata-rata  anggota  cluster  sehingga didapatkan nilai centroid iterasi 1 yang dapat dilihat pada  Tabel  5:  Hasil  yang  didapatkan  di  iterasi  1 ternyata  ada  perubahan  nilai  centroid,  maka diharuskan melakukan perhitungan kembali menggunakan  rumus  eucledian  distance  untuk menentukan  jarak  antara  centroid  dengan  titik centroid  yang  hasilnya  terdapat  pada  Tabel  6, kemudian  dipilih  kembali  centroid  mana  dari masing-masing kode yang memiliki jarak terpendek, hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada Tabel 6
Tabel 6. Nilai Centroid  Hasil Kode C1 C2 C3 K1 366.36 1671.24 2490.91 K2 691.40 622.85 1441.55 K3 805.61 505.61 1330.09 K4 653.74 671.12 1494.96 K5 1709.17 400.21 430.58 K6 366.36 951.41 1774.89 K7 988.14 322.39 1145.54 K8 1473.68 176.61 677.22 K9 1654.53 350.36 502.55 K10 1632.12 325.33 516.06 K11 1251.31 84.59 893.16 K12 1322.01 69.99 824.49 K13 1388.12 123.62 769.35 K14 1894.32 587.34 238.24 K15 1301.05 128.65 863.67 K16 1032.86 287.64 1099.66 K17 1454.67 150.39 678.47 K18 2058.24 749.47 94.08 K19 1765.22 484.69 389.55 K20 2013.73 713.46 133.68 K21 2240.01 934.80 109.84 K22 2214.63 907.73 83.97
K23 1456.85 180.62 677.25 K24 1735.40 450.89 409.46 K25 2256.79 950.87 125.76 K26 2084.49 780.48 53.51 K27 2291.84 985.30 160.91 Tabel 7. Nilai Centroid yang Dihasilkan pada Iterasi 2 Centroid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 2016 803 266.66  224.66 C2 1050.21  356.21  114.5 117 C3 316.4 145.3 60 58.4
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  centroid  pada iterasi  2  terdapat  perbedaan  antara  nilai  centroid yang  dihasilkan pada iterasi  1.  Sehingga diperlukan iterasi  berikutnya  dengan  melakukan  perhitungan kembali jarak antara data dengan nilai centroid yang terakhir  untuk  kemudian  ditentukan  kembali keanggotaan  cluster  melalui  jarak  terkecil  antara data  dengan  cluster  serta  hitung  nilai  centroid berikutnya Berikut  ini  nilai  centroid  dari  iterasi  2  yang  dapat dilihat  pada  Tabel  7.  Hasil  yang  didapatkan  untuk menentukan  jarak  Antara  centroid  dengan  titik centroid  menggunakan  rumus  eucledian  distance pada iterasi 3 yang hasilnya dijabarkan pada Tabel 8, kemudian dipilih centroid mana dari masing-masing kode  yang  memiliki  jarak  terpendek,  hasil perhitungan  tersebut  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak Cluster dengan
Titik Centroid Sebelumnya Untuk Menentukan Centroid pada Iterasi 3 Kode C1 C2 C3 K1 584.05 1657.49 2413.68 K2 479.42 610.41 1364.77 K3 591.02 490.65 1254.40 K4 435.83 655.53 1419.90 K5 1494.68 414.88 359.59 K6 149.34 936.83 1698.84 K7 773.16 309.10 1069.73 K8 1257.55 183.88 606.74 K9 1438.53 361.40 436.10 K10 1416.62 337.52 447.04 K11 1035.30 61.00 819.98 K12 1106.90 57.30 751.77 K13 1172.15 118.99 698.93 K14 1680.43 603.91 165.58 K15 1085.08 107.77 793.45 K16 821.42 279.03 1022.55 K17 1240.28 170.24 602.90 K18 1843.87 764.75 78.40
K19 1554.35 505.98 310.45 K20 1801.56 731.37 61.21 K21 2026.74 951.53 185.62 K22 2000.91 924.00 162.98 K23 1244.98 204.16 599.30 K24 1524.84 471.35 330.31 K25 2043.40 967.32 203.25 K26 1871.39 797.72 31.04 K27 2078.32 1001.51 239.15
Setelah  dilahkukan  perhitungan  jarak  data  dengan titik centroid,  didapatkan  hasil perhitungan  centorid pada iterasi 3. Berikut ini nilai centroid dari iterasi 3 yang dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Centroid yang Dihasilkan pada Iterasi 3 Centroid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 1902.75  769.5 253.25  209.25 C2 1039.16  342.91  111.08  115.5 C3 348.54 150.54  59.72 61.18
Tabel 10 . Hasil Perhitungan Jarak Cluster dengan Titik Centroid Sebelumnya Untuk Menentukan Centroid pada Iterasi 4 Kode C1 C2 C3 K1 700.00 1673.74 2382.23 K2 359.56 627.19 1333.24 K3 473.38 506.59 1222.36 K4 322.42 670.92 1387.88 K5 1376.07 399.35 326.90 K6 50.06 952.79 1667.04 K7 654.23 325.71 1027.81 K8 1139.83 166.90 574.17 K9 1320.61 344.87 403.83 K10 1298.36 321.37 414.51 K11 917.73 70.20 787.51 K12 989.52 46.30 719.18 K13 1055.37 102.18 666.27 K14 1561.26 589.15 133.12 K15 969.27 101.86 760.77 K16 702.29 296.27 991.00 K17 1121.23 158.14 570.91 K18 1724.92 749.38 78.17 K19 1434.98 494.36 283.68 K20 1682.26 717.25 50.53 K21 1907.40 936.76 217.22 K22 1881.70 908.99 193.01 K23 1125.60 196.74 568.19 K24 1405.31 459.66 301.58 K25 1924.09 952.44 234.31 K26 1752.02 783.22 63.23 K27 1959.05 986.52 269.85
Tabel 11. Nilai Centroid yang Dihasilkan pada Iterasi 4 Centorid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 1820.2 726.8 235.8 204.6 C2 998.18 323.54 106.09 109.09 C3 348.54 150.54 59.72 61.18
Tabel 12. Hasil Perhitungan Jarak Cluster dengan Titik Centroid Sebelumnya Untuk Menentukan Centroid pada Iterasi 5 Kode C1 C2 C3 K1 792.98 1719.76 2382.23 K2 267.84 672.82 1333.24 K3 378.71 552.65 1222.36 K4 232.98 716.47 1387.88 K5 1281.66 353.62 326.90 K6 82.19 998.66 1667.04 K7 560.11 371.38 1037.81 K8 1045.51 122.97 574.17 K9 1226.31 299.20 403.83 K10 1204.01 275.48 414.51 K11 823.31 112.62 787.51 K12 894.89 59.42 719.18 K13 960.93 76.45 666.27 K14 1467.24 534.72 133.12 K15 875.03 118.61 760.77 K16 608.73 340.33 991.00 K17 1027.24 118.07 570.91 K18 1630.72 703.53 78.17 K19 1342.21 453.51 283.68 K20 1588.53 672.65 50.53 K21 1813.56 891.31 217.22 K22 1787.72 863.35 193.01 K23 1032.15 166.88 568.19 K24 1312.12 418.59 301.58 K25 1830.18 906.90 243.31 K26 1658.24 738.02 63.23 K27 1865.09 940.89 269.85 Tabel 12. Nilai Centroid yang Dihasilkan pada Iterasi 5 Centroid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 C1 1820.2 726.8 235.8 204.6 C2 998.18 323.54 106.09 109.09 C3 348.54 150.54 59.72 61.18
Setelah dilakukan perhitungan, proses iterasi terhenti di  iterasi  5  karena  nilai  centroid  iterasi  5  sama dengan  nilai  centroid  iterasi  4.  Perbandingan  nilai centroid  yang  berasal  dari  iterasi  awal  sampai dengan iterasi 3 tersebut dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Perbandingan Nilai Centroid pada Iterasi Awal sampai Iterasi 5 Centroid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 Iterasi 0 C1 2,499 1,099 307 361 C2 914 247 84 68 C3 110 42 13 17 Iterasi 1 C1 2196 916.5 283.5 268.5 C2 1028.70  364.82 123.52 118.88 C3 245.37 101.75 42 42.25 Iterasi 2 C1 2016 803 266.66 224.66 C2 1050.21  356.21 114.5 117 C3 316.4 145.3 60 58.4 Iterasi 3 C1 1902.75  769.5 253.25 209.25 C2 1039.15  342.91 111.08 115.5 C3 348.54 150.54 59.72 61.18 Iterasi 4 C1 1820.2 726.8 235.8 204.6 C2 998.18 323.54 106.09 59.72 C3 348.54 150.54 59.72 61.18 Iterasi 5 C1 1820.2 726.8 235.8 204.6 C2 998.18 323.54 106.09 59.72 C3 348.54 150.54 59.72 61.18
Setelah  dilakukan  perbandingan  nilai  centroid  pada Tabel  13,  proses  iterasi  berhenti  pada  iterasi  5 karena  nilai  centroid  pada  iterasi  5  sama  dengan nilai  centroid  pada  iterasi  4.  Sehingga  didapatkan keanggotaan  cluster  seperti  ditampilkan  pada  Tabel 14.
Tabel 14. Keanggotaan Cluster Hasil Perhitungan Centroid pada Iterasi 5 Centroid Keanggotaan Cluster C1 K1 K2 K3 K4 K6 C2 K7  K8  K9  K10  K11  K12  K13  K15 K16 K17 C3 K5 K14 K18  K19 K20 K21  K22 K23 K24 K25 K26 K27
Gambar 2. Diagram Hasil Pengklasteran Index Pendidikan Sekolah dasar dan menengah
Wilayah Provinsi Jawa Barat
Pada  diagram  lingkaran  diatas  yang dihasilkan dari proses clustering terdapat 19%  yaitu 5  kabupaten/kota  yang  memiliki  tingkat  pendidikan tinggi,  37% terdiri dari 10  kabupaten/kota  memiliki tingkat  pendidikan  sedang/menengah  karena  berada diantara  persentasi  tingkat  tinggi  dan  rendah,  dan 44%  terdiri  dari  12  kelurahan  memiliki  tingkat pendidikan rendah.

## 3. KESIMPULAN
Dari  hasil  clustering  jumlah  sekolah  dasar  dan menengah di provinsi jawa barat diatas, maka untuk lebih  jelasnya  penulis  gambarkan  pada  sebuah diagram lingkaran yang ditampilkan pada Gambar 2. Hasil  perhitungan  menggunakan  metode  K-Means pada diagram lingkaran yang terdapat pada Gambar 2,  dari  27  kabupaten/kota  di  wilayah  Provinsi  Jawa Barat  yang  telah  melewati  proses  clustering menggunakan metode K-Means dibagi menjadi tiga cluster  indeks  pendidikan  yang  dikategorikan menjadi  tiga  wilayah  tingkat  pendidikan  yang memiliki tingkat pendidikan tinggi memiliki jumlah sekolah  terbanyak,  wilayah  yang  memiliki  tingkat pendidikan sedang/menengah yang memiliki jumlah sekolah  dasar  dan  menengah  sedang,  dan  wilayah yang  memiliki  tingkat  pendidikan  rendah  memiliki jumlah  sekolah  dasar  dan  menengah  berjumlah sedikit.

## 4. PENUTUP
Setelah  dilakukan  proses  pengelompokkan wilayah  untuk  menentukan  tingkat  pendidikan  di Provinsi  Jawa  Barat  dengan  menggunakan  metode K-Means  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  27 kabupaten/kota  yang  ada  di  Provinsi  Jawa  Barat 44%  wilayah  termasuk  kedalam  kategori  tingkat pendidikan  yang  rendah,  37%  wilayah  termasuk kedalam  kategori  tingkat  pendidikan  sedang,  dan 19%  wilayah  termasuk  kedalam  kategori  tingkat pendidikan tinggi berdasarkan jumlah sekolah dasar dan menengah di provinsi Jawa Barat.
Untuk mengembangkan penelitian ini, dibutuhkan  penelitian  lanjutan  metode  clustering terhadap  tingkat  pendidikan  yang  lebih  luas  yaitu pada 34 provinsi di Indonesia yang dilakukan secara lebih  valid  dengan  ditetapkan  nilai  centroid  terbaik untuk mengetahui pengelompokkan wilayah berdasarkan tingkat pendidikan di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  M.  Hasanah,  “Penyelenggaraan  Jalur Pendidikan  Formal  dan  Nonformal  (Studi Kasus  di  PAUD  Terpadu  Salsabila  Al- Muthi’in  Yogyakarta),” Desember ,  vol.  1, no. 2, pp. 84–97, 2019.
[2] R.  Nur  Hayati,  Supriadi,  “ANALISIS FAKTOR  PENYEBAB  ANAK  TIDAK
MELANJUTKAN PENDIDIKAN KE
SEKOLAH  MENENGAH  ATAS  Nur
Hayati,  Supriadi,  Rustiyarso  Program  Studi
Pendidikan Sosiologi FKIP UNTAN
Pontianak,” no. 1, pp. 1–11, 2011.
[3] H. Widodo, “Potret Pendidikan Di Indonesia Dan  Kesiapannya  Dalam  Menghadapi Masyarakat Ekonomi Asia (Mea),” Cendekia  J.  Educ.  Soc. ,  vol.  13,  no.  2,  p. 293, 2016,
doi: 10.21154/cendekia.v13i2.250.
[4] “Statistik  Pendidikan  2021  Badan  Pusat Statistik,” Badan Pus. Stat. , 2021.
[5] S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E. Handayani,  “Implementasi  Data  Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket
Data  Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-
Means  Clustering,” J.  Ilm.  Teknol.  dan Rekayasa ,  vol.  25,  no.  1,  pp.  76–88,  2020,
doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[6] H.  Sy,  Rismayani,  and  A.  Syam,  “Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Pengelompokan  Penyebaran  Diare  Di  Kota Makassar,” SISITI  Semin. Ilm. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 73–82, 2019.
[7] Z.  I.  Alfianti,  “Pengelompokan  Wilayah Penyebaran Covid-19 Di Kabupaten
Karawang  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 26, no.
2, pp. 111–122, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i2.4155.
[8] T.  Suprawoto,  “Klasifikasi  data  mahasiswa menggunakan  metode  k-  means  untuk menunjang  pemilihan  strategi  pemasaran,” vol. 1, no. 1, pp. 12–18, 2016.
[9] M.  H.  Adiya  and  Y.  Desnelita,  “Jurnal Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada  RSUD Pekanbaru,” vol. 01, pp. 17–24, 2019.
[10]   dkk  Sugiono,  “Pengelompokan  Perilaku Mahasiswa  Pada  Perkuliahan  E-Learning dengan  K-Means  Clustering,” J.  Kaji.  Ilm. , vol. 19, no. 2, pp. 126–133, 2019.
[11]  Z.  I.  Alfianti,  M.  A.  Azis,  A.  Fauzi,  F.  T. Informasi,  and  U.  B.  Saranainformatika, “JurnalMantik,”  vol.  4,  no.  4,  pp.  2336– 2341, 2021.
Contac person Author:     Zulia Imami Alfianti Hp :085894753748