USULAN MODEL ALGORITMA UNTUK DISTANCE BASED CLUSTERING DENGAN FIXED CENTROID DAN BALANCED MEMBER = PROPOSED ALGORITHM MODEL FOR DISTANCE BASED CLUSTERING WITH FIXED CENTROID AND BALANCED MEMBERS

Penelitian ini memperkenalkan usulan model algoritma baru yang bertujuan untuk mengembangkan algoritma clustering dengan pendekatan centroid tetap (fixed centroid) dan keseimbangan anggota (balanced members) untuk mengatasi permasalahan sistem zonasi sekolah dan beberapa algoritma clustering yang menghasilkan cluster yang tidak seimbang salah satunya K-Means, sehingga mengakibatkan ketimpangan dalam distribusi anggota. Algoritma yang diusulkan mengadopsi metrik Haversine Distance untuk menghitung jarak antar titik data dan centroid. Tahap awal melibatkan penetapan lokasi centroid tetap berdasarkan kebutuhan aplikasi. Selanjutnya, anggota cluster ditentukan berdasarkan jarak terdekat, diikuti dengan mekanisme redistribusi untuk menjaga keseimbangan jumlah anggota antar cluster. Evaluasi algoritma dilakukan dengan menghitung total rata-rata jarak antar cluster. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma ini mampu menghasilkan cluster yang lebih seimbang. Selain itu, algoritma juga menunjukkan keunggulan dalam penerapan pada sistem zonasi sekolah dengan meningkatkan efisiensi distribusi siswa ke sekolah. Algoritma yang diusulkan tidak hanya relevan untuk sistem zonasi pendidikan, tetapi juga memiliki potensi penerapan luas pada aplikasi berbasis lokasi lainnya.