Penelitian ini membahas strategi alternatif berupa pentargetan program-program bantuan pendidikan yang telah dijalankan oleh pemerintah diantaranya Bantuan Operasional Sekolah (BOS) dan Bantuan Siswa Miskin (BKM). Dilakukan analisis klaster untuk memetakan 497 kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan ciri-ciri atau karakteristik pendidikan dasarnya. Pembentukan klaster menggunakan k-means clustering pada 8 variabel yaitu APS SD, APS SMP, Angka Melek Huruf, Lama Sekolah rata-rata, Jumlah Sarana SD, Jumlah Sarana SMP, Jumlah Guru SD dan Jumlah Guru SMP. Hasilnya terbentuk 5 klaster dengan kesamaan karakteristik, yang kemudian disusun strategi bantuan pendidikan yang sesuai untuk masing-masing klaster. Perhitungan Data Indeks Pendidikan juga dilakukan sebagai validasi hasil klaster. Hasil Indeks Pendidikan sejalan dengan asumsi hasil klaster yaitu mengarah pada klaster-4 sebagai klaster terbaik, dilanjutkan oleh klaster-3, klaster-1, klaster-2 dan terakhir klaster-5.

---

This study focus on formulating alternative strategy to optimize the targeting of educational aid such as School Operational Aid (BOS) and Poor Student Aid (BSM). Cluster analysis is conducted to map all regencies in Indonesia based on its basic education characteristics. Clustering is done by k-means clustering using 8 variables, which is elementary and junior high school enrollment rate, illiteracy, average years of schooling, number of building facility and number of teachers. The results are formed 5 clusters with the same characteristics, which is then used to set a strategy and priority for educational aid in each cluster. Education Indexing is also done to validate the cluster results. The Education Index results are consistent with cluster results, with cluster-4 as the best, then followed by cluster-3, cluster-1, cluster-2 and cluster-5.