Perbandingan Kinerja Algoritma Clustering K-Means dan K-Medoids dalam Pengelompokan Sekolah di Provinsi Riau Berdasarkan Ketersediaan Sarana dan Prasarana

Abstract

Pendidikan yang berkualitas sangat dipengaruhi oleh ketersediaan sarana dan prasarana yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma clustering, yaitu K-Means dan K-Medoids, dalam mengelompokkan 497 sekolah negeri di Provinsi Riau yang terdiri dari jenjang SD, SMP, SMA, dan SMK. Data yang dianalisis meliputi jumlah guru, siswa, ruang kelas, laboratorium, akses internet, sanitasi, dan status akreditasi. Data diperoleh dari Dinas Pendidikan dan Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Riau, kemudian dianalisis melalui Exploratory Data Analysis (EDA), preprocessing, dan reduksi dimensi dengan Principal Component Analysis (PCA). Hasil evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) dengan k=3 menunjukkan bahwa K-Medoids menghasilkan cluster yang lebih terpisah dan lebih baik (0,61) dibandingkan K-Means (0,80). Keunggulan K-Medoids terletak pada ketahanannya terhadap outlier dan distribusi data yang tidak merata. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan dalam perencanaan kebijakan pendidikan yang lebih merata dan tepat sasaran di Provinsi Riau.