Analisis Clustering Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Pembangunan Manusia Untuk Mendukung Perencanaan Kebijakan Publik
Keywords:
Indeks Pembangunan Manusia, K-Means Clustering, KebijakanAbstract
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pembangunan manusia guna mendukung perencanaan kebijakan publik yang lebih tepat sasaran. Metode yang digunakan adalah analisis K-Means Clustering dengan pendekatan kuantitatif deskriptif, menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS). Hasil analisis menunjukkan terbentuknya tiga klaster provinsi dengan karakteristik capaian pembangunan yang berbeda, dengan perbedaan paling mencolok terdapat pada indikator Angka Harapan Hidup (AHH) dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS). Temuan ini menegaskan bahwa hasil clustering dapat digunakan sebagai dasar untuk prioritas intervensi kebijakan, khususnya dalam peningkatan layanan kesehatan dan pemerataan pendidikan pada wilayah dengan capaian terendah.
Kata Kunci: Indeks Pembangunan Manusia, K-Means Clustering, Kebijakan
References
Akmal, M. N. N., Yusuf, A., Munier, A. M., & Noor, M. T. R. (2025). Analisis K-Means Cluster Kabupaten / Kota Di Provinsi Kalimantan Selatan Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia. Komputika: Jurnal Sistem Komputer, 14. 10.34010/Komputika.V14i2.16301
Badan Pusat Statistik. (2024). [Metode Baru] Angka Harapan Hidup (AHH) Menurut Provinsi Dan Jenis Kelamin, 2024. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2024). [Metode Baru] Indeks Pembangunan Manusia Menurut Provinsi, 2024. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2024). Rata-Rata Lama Sekolah Penduduk Umur 15 Tahun Ke Atas Menurut Provinsi, 2024. Badan Pusat Statistik.
Dewanto, F. W., & Rahmawati, F. (2021). Analisis Ketimpangan Pembangunan Ekonomi Antarwilayah ( Studi Di Kawasan Barat Indonesia Dan Kawasan Timur Indonesia ) Tahun 2014-2018. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi, 4(1), 46–60.
Efendi, B., Nasution, D. P., Rusiadi, & Pratiwi, D. (2024). Teori Indeks Pembangunan Manusia Dan Pertumbuhan Ekonomi (M. Jannah (Ed.); 1st Ed.). Tahta Media Group.
Fahmiyah, I., & Ningrum, R. A. (2023). Human Development Clustering In Indonesia : Using K-Means Method And Based On Human Development Index Categories. Journal Of Advanced Technology And Multidiscipline (JATM), 02(01), 27–33.
Ginanjar, R. A. F., Sutjipto, H., Suhendra, I., & Anwar, C. J. (2024). A Theil Decomposition Of Regional Grouping I N Indonesia ’ S Human Development Index. Economics Development Analysis Journal, 13(3), 338–354.
Hakim, M. L. (2024). Dinamika Kemiskinan Dan Efektivitas Program Pemberdayaan Masyarakat Dalam Meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia (Ipm). Pangripta Sembada: Jurnal Perencanaan Pembangunan, 1(1), 24-39.
Ishak, R., Nurmawanti, & Amiruddin. (2024). Optimasi K-Means Pada Clustering Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Random Forest. Jambura Journal Of Electrical And Electronics Engineering, 7(1), 41–47.
Musfiani. (2019). Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode Partisi Pada. Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster), 08(4), 893–902.
Ramadanti, V. (2020). Kebijakan Berbasis Bukti (Based Policy Evidence) Dalam Perencanaan Pembangunan Di Kota Makassar (Studi Kasus Pada BAPPEDA Kota Makassar) (Doctoral Dissertation, Universitas Negeri Makassar).
Sabrin, S. M., & Setiawan, T. H. (2025). Clustering Analysis Of Provincial Inindonesia Based On The 2023 Human Development Index Indicators Using Thek-Medoids Algorithm. Jurnal Matematika Unand, 14(1), 93–102.
Santoso, E., Anggraini, S., Pembangunan, E., & Jember, U. (2024). Disparitas Pembangunan Antar Wilayah Di Indonesia: Model Data Panel. Cermin : Jurnal Penelitian, 8(2), 355–367.
Sirodj, D. A. N., Sumertajaya, I. M., & Kurnia, A. (2023). Analisis Clustering Time Series Untuk Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia Jenis Kelamin Perempuan. Jurnal Statistika, 23(1), 29–37.
