Penerapan Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise dengan Density-Based Clustering Validation pada Sekolah Negeri di Provinsi Kalimantan Timur

PUTRI, Salsabilla Aulia (2026) Penerapan Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise dengan Density-Based Clustering Validation pada Sekolah Negeri di Provinsi Kalimantan Timur. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. Cover.pdf Download (136kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (321kB)
	Text 4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (324kB)
	Text 5. Kata Pengantar.pdf Download (74kB)
	Text 6. Abstrak.pdf Download (83kB)
	Text 7. Abstract.pdf Download (70kB)
	Text 8. Daftar Isi.pdf Download (69kB)
	Text 12. BAB I.pdf Download (121kB)
	Text 17. Daftar Pustaka.pdf Download (106kB)

Abstract

Pemerataan akses pendidikan menengah atas di Provinsi Kalimantan Timur
menghadapi tantangan berupa ketimpangan distribusi sekolah dan potensi
kelebihan kapasitas (overcapacity) pada wilayah tertentu. Penelitian ini
menerapkanmetode Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications
with Noise (HDBSCAN) dengan jarak euclidean. Penelitian bertujuan untuk
menganalisis pola persebaran spasial 187 sekolah negeri jenjang menengah atas di
Provinsi Kalimantan Timur berdasarkan data koordinat geografis yaitu latitude dan
longitude. Proses clustering diawali dengan menentukan parameter optimal melalui
eksplorasi nilai minimum samples dan minimum cluster size. Kombinasi parameter
pts= 4 dan cl = 9 dipilih berdasarkan nilai Density-Based Clustering Validation
(DBCV) yang paling tinggi dan stabil. Hasil clusterisasi menunjukkan
terbentuknya lima cluster utama disertai noise. Performa cluster diukur
menggunakan DBCV menghasilkan nilai sebesar 0,69823 yang mengindikasikan
kualitas cluster yang baik. Nilai tersebut juga mencerminkan bahwa model mampu
menangkap pola spasial secara memadai berdasarkan distribusi geografis sekolah.
Cluster yang terbentuk menggambarkan wilayah dengan konsentrasi sekolah yang
relatif berdekatan, sedangkan objek yang teridentifikasi sebagai noise menunjukkan
lokasi sekolah dengan kedekatan spasial yang rendah terhadap cluster manapun dan
karenanya penting untuk ditinjau secara khusus dalam konteks pemerataan layanan
pendidikan.
Kata Kunci: HDBSCAN, DBCV, Overcapacity, Pendidikan, Jarak Euclidean

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Sciences and Mathemathic
Divisions:	Faculty of Science and Mathematics > Department of Statistics
Depositing User:	Yemima Laras Sekarsari
Date Deposited:	04 Mar 2026 07:40
Last Modified:	04 Mar 2026 07:40
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/46599

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Undip Repository