Studi Komparatif Metode K-Medoids dan DBSCAN dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Partisipasi Pendidikan

Azahra, Cindy Mayesra (2026) Studi Komparatif Metode K-Medoids dan DBSCAN dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Partisipasi Pendidikan. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) 01. Cover & Abstrak.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (BAB I) 02. BAB I.pdf - Published Version Download (285kB)
	Text (BAB V) 03. BAB V.pdf - Published Version Download (275kB)
	Text (Daftar Pustaka) 04. Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (241kB)
	Text (Skripsi Fulltext) 05. Skripsi Fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Pendidikan merupakan salah satu faktor penting dalam peningkatan kualitas sumber daya manusia dan menjadi fokus pembangunan nasional di Indonesia. Namun, pada jenjang Sekolah Menengah Atas (SMA), partisipasi pendidikan masih menunjukkan variasi antarprovinsi, yang tercermin dari nilai Angka Partisipasi Murni (APM), Angka Partisipasi Kasar (APK), dan Angka Partisipasi Sekolah (APS) tahun 2024. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan kesamaan indikator tersebut menggunakan metode K-Medoids dan Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). Kualitas pengelompokan dievaluasi menggunakan Silhouette Coefficient. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Medoids menghasilkan 3 cluster dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,5119 yang merepresentasikan kategori tinggi, menengah, dan rendah. Sementara itu, metode DBSCAN menghasilkan 2 cluster dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,5651 serta mengidentifikasi beberapa provinsi sebagai noise. Meskipun nilai Silhouette Coefficient DBSCAN lebih tinggi, metode K-Medoids dinilai lebih sesuai karena mampu mengelompokkan seluruh provinsi sehingga hasil lebih mudah diinterpretasikan.

Actions (login required)

View Item