Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 5

IMPLEMENTASI K-MEANS DAN DAVIES BOULDIN INDEX UNTUK PENGELOMPOKAN DAERAH DI SULAWESI TENGGARA BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN DENGAN VISUALISASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer · Vol. 4 No. 1 (2026) · pp. 21–28

DOI
10.33772/anoatik.v4i1.133
ISSN
2987-7652
Published
2026-07-28
Publisher
Program Studi Ilmu Komputer FMIPA-UHO
Language
ind
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means yang diintegrasikan dengan Davies-Bouldin Index (DBI) untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan indikator pendidikan. Metode DBI berfungsi menentukan jumlah klaster optimal secara objektif sebelum proses klasterisasi dengan K-Means dilakukan. Hasil penelitian memperoleh jumlah klaster terbaik k=2 (nilai DBI 0,6035) yang mengelompokkan 17 wilayah menjadi dua klaster yang kohesif. Hasil klastering divalidasi secara visual menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan berhasil divisualisasikan dalam peta tematik berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) melalui sistem web yang dibangun dengan framework Streamlit. Simpulan penelitian ini adalah kombinasi K-Means dan DBI menghasilkan klasterisasi wilayah yang objektif dan terukur, serta sistem web memudahkan visualisasi hasilnya secara interaktif

Keywords

Collaboration network of the authors

19 authors · 47 co-authorship links · 1 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Halu Oleo
  • Universitas Gadjah Mada
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
La SurimiUniversitas Halu Oleo3
Gusti Arviana RahmanUniversitas Halu Oleo2
Andi TenriawaruUniversitas Halu Oleo2
Sri Ayu LestariAffiliation unknown2
Dian Safitri DurukaUniversitas Halu Oleo1
Umu KhabibahUniversitas Halu Oleo1
Amal AnugraUniversitas Halu Oleo1
Gunawan GunawanUniversitas Halu Oleo1
La Ode Muhammad Hafidz Abdillah Sam MongkitoUniversitas Halu Oleo1
Budi Wijaya RaufUniversitas Halu Oleo1
Ferdinand Murni HamunduUniversitas Halu Oleo1
Fazlul Rachmat MubbaraqUniversitas Halu Oleo1
Achirul Slamet SugiartoAffiliation unknown1
La Ode SaidiAffiliation unknown1
Ferdinand Murni HamunduAffiliation unknown1
Edi WinarkoUniversitas Gadjah Mada1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://anoatik.uho.ac.id/index.php/atik/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id-ID">IMPLEMENTASI K-MEANS DAN DAVIES BOULDIN INDEX UNTUK PENGELOMPOKAN DAERAH DI SULAWESI TENGGARA BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN DENGAN VISUALISASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS</dc:title>
	<dc:creator>Sahrul</dc:creator>
	<dc:creator>Ransi, Natalis</dc:creator>
	<dc:creator>Arfan, Muhammad</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">K-Means</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">DBI</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">SIG</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">Klasterisasi</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="id-ID">Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means yang diintegrasikan dengan Davies-Bouldin Index (DBI) untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan indikator pendidikan. Metode DBI berfungsi menentukan jumlah klaster optimal secara objektif sebelum proses klasterisasi dengan K-Means dilakukan. Hasil penelitian memperoleh jumlah klaster terbaik k=2 (nilai DBI 0,6035) yang mengelompokkan 17 wilayah menjadi dua klaster yang kohesif. Hasil klastering divalidasi secara visual menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan berhasil divisualisasikan dalam peta tematik berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) melalui sistem web yang dibangun dengan framework Streamlit. Simpulan penelitian ini adalah kombinasi K-Means dan DBI menghasilkan klasterisasi wilayah yang objektif dan terukur, serta sistem web memudahkan visualisasi hasilnya secara interaktif</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="id-ID">Program Studi Ilmu Komputer FMIPA-UHO</dc:publisher>
	<dc:date>2026-07-28</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://anoatik.uho.ac.id/index.php/atik/article/view/133</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.33772/anoatik.v4i1.133</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi &amp; Komputer; Vol. 4 No. 1 (2026): Juni 2026; 21-28</dc:source>
	<dc:source xml:lang="id-ID">AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer; Vol 4 No 1 (2026): Juni 2026; 21-28</dc:source>
	<dc:source>2987-7652</dc:source>
	<dc:source>10.33772/anoatik.v4i1</dc:source>
	<dc:language>ind</dc:language>
	<dc:relation>https://anoatik.uho.ac.id/index.php/atik/article/view/133/51</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="id-ID">Hak Cipta (c) 2026 Sahrul; Natalis Ransi, Muhammad Arfan</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="id-ID">https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>