Data Driven Problem Solution pada Pendidikan dengan Clustering dan Pattern Mining

Abstract

Permasalahan dalam dunia pendidikan, seperti ketimpangan akses, kualitas, dan hasil pembelajaran, sering kali membutuhkan pendekatan inovatif untuk menemukan solusi yang efektif. Dalam konteks ini, data-driven solutions menawarkan potensi besar untuk menggali wawasan tersembunyi dari data pendidikan yang kompleks. Penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis clustering dan pattern mining untuk menganalisis data pendidikan, mengidentifikasi pola, dan menyusun rekomendasi strategis. Metode clustering digunakan untuk mengelompokkan wilayah atau institusi berdasarkan karakteristik tertentu, seperti tingkat partisipasi siswa, performa akademik, dan akses fasilitas pendidikan. Sementara itu, teknik pattern mining membantu menemukan hubungan tersembunyi dan pola signifikan yang dapat menjadi dasar untuk pengambilan keputusan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu memberikan panduan yang lebih terarah dalam mengatasi permasalahan pendidikan, seperti distribusi sumber daya yang tidak merata dan peningkatan kualitas pembelajaran. Studi ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan kebijakan pendidikan berbasis data yang lebih efektif dan berkelanjutan.