Determinan Pendidikan di Indonesia Menggunakan Metode K-Means Clustering

Mochammad Luthfan Nur Rafif Falah; Novia Amilatus Solekha

doi:10.64845/jhp.v2i1.161

Authors

Mochammad Luthfan Nur Rafif Falah Universitas Terbuka Author
Novia Amilatus Solekha STMIK PPKIA Tarakan Author

DOI:

https://doi.org/10.64845/jhp.v2i1.161

Keywords:

Analisis Klaster, Faktor Pendidikan, K-Means Clustering

Abstract

Pendidikan merupakan faktor utama dalam pembangunan sumber daya manusia yang berkualitas dan unggul. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pendidikan di Indonesia pada tahun 2024 menggunakan metode K-Means Clustering. Data yang digunakan adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang mencakup lima variabel utama: Angka Melek Aksara, Angka Partisipasi Sekolah (APS), Angka Buta Aksara, Angka Partisipasi Kasar (APK), dan Angka Partisipasi Murni (APM). Metode K-Means Clustering diterapkan untuk mengelompokkan 38 provinsi di Indonesia ke dalam tiga klaster berdasarkan karakteristik pendidikan masing-masing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klaster pertama terdiri dari provinsi dengan tingkat pendidikan rendah, klaster kedua dengan tingkat pendidikan sedang, dan klaster ketiga dengan tingkat pendidikan tinggi. Uji ANOVA menunjukkan bahwa variabel Angka Melek Aksara memiliki pengaruh paling signifikan dalam pembentukan klaster. Hasil Penelitian ini memberikan wawasan bagi pemerintah dan pemangku kepentingan dalam merancang kebijakan pendidikan yang lebih efektif sesuai dengan kebutuhan tiap daerah.

References

Abid, A., & Setiawan, R. P. (2023). Pemanfaatan Metode Clustering untuk Menganalisa Penduduk Kebumen yang Memiliki Keterampilan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK). Journal of Data Science Theory and Application, 2(2), 36–41.

Arifah, S., Swedia, E. R., & Septian, M. R. D. (2023). Analisis Perbandingan Algoritma Clustering Dalam Melakukan Segmentasi Warna Pada Citra Jajan Tradisional. Sebatik, 27(1), 70–76. https://doi.org/10.46984/sebatik.v27i1.2273

Asroni, A., & Adrian, R. (2016). Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang. Semesta Teknika, 18(1), 76–82. https://doi.org/10.18196/st.v18i1.708

Aulia, S. (2021). Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja). Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi, 1(1), 1–5. https://doi.org/10.46576/djtechno.v1i1.964

Auliya, D., Islam, A., & Marlina, E. (2024). Analisis Diskriminan Terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Prestasi Belajar Siswa Dalam Mata Pelajaran Matematika. Jurnal Riset Matematika Dan Sains Terapan, 4, 30–36.

Azzam Al Fauzie, M., & Akhir Putra, J. (2023). Clustering Data Menggunakan Metode K-Means untuk Rekomendasikan Pembelajaran Akademik bagi Siswa Aktif dalam Ekstrakurikuler. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika Dan Komputer, 4(1), 642–648. https://doi.org/10.30865/klik.v4i1.1116

BPS. (2024). Statistik Pendidikan 2024. Jakarta: Badan Pusat Statistik.

Cantika, R., Fauzi, A., & Sihombing, A. (2024). Penerapan Metode Clustering Untuk Mengetahui Kepatuhan Wajib Pajak Bumi Dan Bangunan Pada Desa Perkebunan Tanjung Keliling kemampuannya dalam memajukan kesejahteraan masyarakat . Untuk mencapai tujuan yang dan / atau perairan pedalaman dan / atau laut . A. Jurnal Publikasi Sistem Informasi Dan Telekomunikasi, 2(4).

Fakhri, D. A., Defit, S., & Sumijan. (2021). Optimalisasi Pelayanan Perpustakaan terhadap Minat Baca Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 3, 160–166. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i3.137

Kasa, M. Y. S., Abolladaka, J., & Br Simanungkalit, E. F. (2022). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pendidikan Anak Di Kelurahan Fatukbot Kecamatan Atambua Selatan Kabupaten Belu. Journal Economic Education, Business and Accounting, 1(2), 79–86. https://doi.org/10.35508/jeeba.v1i2.8699

Lestari, W. (2019). Clustering Data Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menunjang Strategi Promosi (Studi Kasus : STMIK Bina Bangsa Kendari). Simkom, 4(2), 35–48. https://doi.org/10.51717/simkom.v4i2.37

Nur Afidah, N. (2023). Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-means untuk Pengelompokkan Data Migrasi Penduduk Tiap Kecamatan di Kabupaten Rembang. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 6, 729–738. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/

Safitri, W., Nopianti, H., & Widiono, S. (2024). Analisis Perbandingan Tren Angka Partisipasi Sekolah Berdasarkan Jenis Kelamin ; Laki-laki dan Perempuan di Kota Bengkulu Periode ( 2014-2023 ). Jurnal Manajemen Pendidikan Dan Ilmu Sosial, 5(6), 2651–2659. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/%0AAnalisis

Salsabila, A. (2020). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Prestasi Belajar Siswa Sekolah Dasar. Jurnal Pendidikan Dan Dakwah, 2(2), 278–288.

Tri Cahaya, D., Puspita, D., & Syahri, R. (2024). Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Potensi Padi Di Kota Pagar Alam. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2), 2187–2193. https://doi.org/10.36040/jati.v8i2.9432

Via Septiani. (2023). Types And Levels Of Education In The National Education System In Indonesia. ATTAQWA: Jurnal Pendidikan Islam Dan Anak Usia Dini, 2(3), 118–125. https://doi.org/10.58355/attaqwa.v2i3.4

Determinan Pendidikan di Indonesia Menggunakan Metode K-Means Clustering

Authors

DOI:

Keywords:

Abstract

References

Downloads

Published

Issue

Section

License

How to Cite

Similar Articles

SPECIAL MENU