Penerapan K-Means untuk Mengklasifikasikan Tingkat Keterampilan Teknologi Informasi dan Komunikasi  di Pulau Jawa

Frisma  Handayanna; sunarti sunarti

doi:10.33633/joins.v10i1.12917

Penulis

Frisma Handayanna Universitas Nusa Mandiri
sunarti sunarti Universitas Bina Sarana Informatika https://orcid.org/0000-0001-8899-8458

DOI:

https://doi.org/10.33633/joins.v10i1.12917

Kata Kunci:

Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK), Clustering, K-Means

Abstrak

Indonesaia tepatnya Pulau Jawa menjadi sentra kegiatan ekonomi, pendidikan, dan teknologi. Seiring berkembangnya teknologi informasi dan komunikasi (TIK), kebutuhan akan keterampilan digital semakin meningkat. Permasalahan penelitian masih ada perbedaan signifikan dalam tingkat penguasaan keterampilan TIK, khususnya pada kelompok usia 15–59 tahun, memiliki akses ke berbagai teknologi modern, TIK sangat vital mendorong perkembangan diwilayah. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan tingkat keterampilan TIK remaja dan dewasa usia 15–59 tahun berdasarkan data 2022–2024 dengan metode algoritma K-Means Clustering. Dimana metode ini mampu mengklasifikasikan data pada klaster yang mendasar pada kemiripan karakteristik tanpa memerlukan label kelas. Data dianalisis dan dikelompokkan menjadi klaster keterampilan dari rendah hingga tinggi. Hasil penelitian menunjukkan pola distribusi keterampilan yang dapat menjadi acuan pemerintah dan lembaga pelatihan dalam menyusun program pengembangan kapasitas digital secara lebih merata dan sesuai kebutuhan wilayah. Pendekatan berbasis data ini mendukung peningkatan literasi dan keterampilan TIK secara lebih efisien, tepat sasaran, dan berkelanjutan di Pulau Jawa.

Referensi

D. Wiryany, S. Natasha, and R. Kurniawan, “Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi terhadap Perubahan Sistem Komunikasi Indonesia,” J. Nomosleca, vol. 8, no. 2, pp. 242–252, 2022, doi: 10.26905/nomosleca.v8i2.8821.

Bangsawan, N. Nuryartono, and S. H. Pasaribu, “Impact of Information and Communication Technology on Economic Growth in Western and Eastern Region of Indonesia,” J. Ekon. Dan Kebijak. Pembang., vol. 12, no. 2, pp. 146–158, 2023, doi: 10.29244/jekp.12.2.2023.146-158.

R. Watrianthos, R. Handayani, A. Fitrah, P. Akhir, and U. Verawardina, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Pemetaan Kemampuan Penggunaan Teknologi Informasi Remaja dan Dewasa di Indonesia,” vol. 4, no. 1, pp. 45–50, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2264.

S. Blanc, A. Conchado, J. V. B. Dualde, A. Monteiro, and L. Grindei, “Digital competence development in schools : a study on the association of problem ‑ solving with autonomy and digital attitudes,” Int. J. STEM Educ., 2025, doi: 10.1186/s40594-025-00534-6.

N. P. Permatasari, A. W. Wijayanto, and W. Marsisno, “Analisis Cluster Kondisi Keterampilan , Akses dan Fasilitas Teknologi Informasi dan Komunikasi di Indonesia Cluster Analysis Conditions of Access , Facilities , and Information and Computer Technology Skills in Indonesia,” vol. 13, no. 148, 2024, doi: 10.34010/komputika.v13i1.10796.

A. Junaedy, A. Huraerah, A. W. Abdullah, and A. Rivai, “Pengaruh Teknologi Informasi Dan Komunikasi Terhadap Pendidikan Indonesia,” J. Penelit. dan Kaji. Sos. Keagamaan, vol. 18, pp. 133–146, 2021.

E. A. Firdaus, S. Maulani, and A. B. Dharmawan, “Pengukuran Minat Baca Mahasiswa Dengan Metode Clustering Di Perpustakaan Akademi Keperawatan Rs.Dustira Cimahi Menggunakan Data Mining,” J. Nuansa Inform., vol. 15, no. 1, pp. 32–40, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i1.3856.

Suharni, “Data Mining Analisis Cluster K-Means Pada Indeks Pembangunan Teknologi , Informasi dan Telekomunikasi,” JTIS, vol. 3, pp. 92–96, 2020.

M. Takdir, S. Hatta, D. Ariyadi, and M. Lutfi, “Digital Divide Against Development E-Government in the District Sinjai,” J. Off. J. Pemikir. Ilm. dan Pendidik. Adm. Perkantoran, vol. 7, no. 2, pp. 183–190, 2021.

Rahmawatin, N. P. Permatasari, A. W. Wijayanto, and W. Marsisno, “Analisis Cluster Kondisi Keterampilan, Akses dan Fasilitas Teknologi Informasi dan Komunikasi di Indonesia,” J. Sist. Komput., vol. 13, no. 1, pp. 83–92, 2024, doi: 10.34010/komputika.v13i1.10796.

L. Suriani, “Pengelompokan Data Kriminal Pada Poldasu Menentukan Pola Daerah Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Data Mining Algoritma K-Means Clustering,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 1, pp. 151–157, 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1955.

L. Y. Hutabarat, G. Indra, P. Ika, M. Safii, and S. Widodo, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Pengelompokan Jumlah Penduduk Berdasarkan Kelurahan di Kota Pematangsiantar,” J. Ilmu Komput. dan Teknol., vol. 2, no. 2, pp. 20–26, 2021.

D. Nurfitriana and Apriade Voutama, “Penerapan K-Means Dan Rank Order Centroid Pada Proporsi Individu Dengan Keterampilan Teknologi Informasi Dan Komputer,” J. Teknol. Terpadu, vol. 9, no. 2, pp. 70–78, 2023.

A. Abrianto, “Application Of K-Means Clustering Algorithm For Determining Pip Scholarship Recipients At Smpn 9 Blitar,” JOSAR, vol. 9, no. 1, pp. 204–214, 2024.

N. R. Mufidah and Z. Fatah, “Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Kepadatan Penduduk Menurut Provinsi 2021 Menggunakan Algoritma K-means Dengan Rapid Miner,” Gudang J. Multisiplin Ilmu, vol. 2, no. November, pp. 167–173, 2024.

D. A. Azhari, Y. Maulita, and S. Ramadani, “Pengelompokan Data Kriminal untuk Menentukan Pola Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Algoritma K-Means ( Studi Kasus : Polsek Hamparan Perak ),” J. Ilmu Komput. dan Ilmu Pengetah. Alam, vol. 2, no. 5, 2024.

K. K. Ningrum, M. Joni, and Anisatul Farida, “Penerapan algoritma k-means untuk pengelompokkan penilaian akhir semester di sdn kadokan 01 sukoharjo,” Infotech J., vol. 9, no. 1, pp. 190–197, 2023.

M. Mustika, Y. Ardilla, A. Manuhutu, N. Ahmad, and Imanuddin, Data Mining dan Aplikasinya, Pertama. Bandung: Widia Bhakti Persada Bandung, 2021.