Perbandingan Analisis Agglomerative Hierarchical Clustering Berdasarkan Indikator Pendidikan di Provinsi Jawa Barat

Authors

DOI:

https://doi.org/10.21831/pspmm.v7i1.273

Keywords:

Indeks Pendidikan, Analisis Cluster, Agglomerative Hierarchy Clustering

Abstract

Bidang pendidikan pada saat ini merupakan salah satu prioritas yang menjadi urgensi pemerintah. Berdasarkan Badan Pusat Statistik 2021, tercatat bahwa angka putus sekolah di Provinsi Jawa Barat menduduki peringkat pertama dari 34 provinsi di Indonesia. Fenomena ini tentunya menurunkan indeks pendidikan serta bertolak belakang dengan intensi penting yang menjadi fokus pembangunan pemerintah yakni pemerataan pendidikan. Pada penelitian ini akan dilakukan pemetaan wilayah di Provinsi Jawa Barat berdasarkan indeks pendidikan sehingga didapatkan perencanaan dan kebijakan pemerintah yang lebih akurat. Salah satu algoritma yang dapat digunakan dalam pengelompokan kabupaten berdasarkan indikator pendidikan adalah Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Beberapa metode pengelompokkan yang digunakan pada penelitian ini adalah AHC dengan metode single linkage, metode complete linkage, metode average linkage, dan metode ward. Hasil dari penelitian ini adalah perbandingan metode yang dilakukan berdasarkan nilai koefisien korelasi cophenetic. Berdasarkan analisis pada penelitian ini, diketahui gambaran pada sektor pendidikan di Provinsi Jawa Barat tahun 2021, yaitu masih terdapat indikasi belum tercapainya pemerataan pendidikan khususnya pada jenjang sekolah menengah atas hingga perguruan tinggi serta terpusatnya jumlah sekolah dan guru di klaster tertentu. Tinjauan indeks pendidikan ini dibentuk menjadi 4 klaster pada setiap masing-masing metode. Berdasarkan hasil perbandingan nilai koefisien korelasi cophenetic dari keempat metode pada analisis AHC, metode ward adalah metode terbaik dengan koefisien korelasi cophenetic terbesar (0,952).

Author Biographies

Asma' Khoirunnisa', Universitas Negeri Yogyakarta

Statistics Student in Mathematics Education Department

Firdaus Amruzain Satiranandi Wibowo, Universitas Negeri Yogyakarta

Statistics Student in Mathematics Education Department

Kimiantini Kismiantini, Universitas Negeri Yogyakarta

Statistics Lecturer in Mathematics Education Department

References

E. Muzdalifa, “Learning Loss Sebagai Dampak Pembelajaran Online Saat Kembali Tatap Muka Pasca Pandemi Covid 19,” GUAU: Jurnal Pendidikan Profesi Guru Agama Islam, vol. 2, no. 1, pp. 187–192, Jun. 2022, Accessed: Nov. 28, 2022. [Online]. Available: http://studentjournal.iaincurup.ac.id/index.php/guau/article/view/152

“Estimates of COVID-19 Impacts on Learning and Earning in Indonesia: How to Turn the Tide,” 2020. Accessed: Jan. 06, 2023. [Online]. Available: https://www.worldbank.org/en/country/indonesia/publication/estimates-of-covid-19-impacts-on-learning-and-earning-in-indonesia-how-to-turn-the-tide

Z. I. Alfianti, “Pengelompokan Wilayah Penyebaran COVID-19 di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 26, no. 2, pp. 111–122, 2021, doi: 10.35760/IK.2021.V26I2.4155.

BPS, “Provinsi Jawa Barat dalam Angka 2021,” https://jabar.bps.go.id/publication/2021/02/26/4d3f7ec6c519dda0b9785d45/provinsi-jawa-barat-dalam-angka-2021.html, 2021.

S. Sharma, J. Wiley, N. York, C. Brisbane, and T. Singapore, “Applied Multivariate Techniques.”

B. Everitt and T. Hothorn, “An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R (Use R),” 2011. [Online]. Available: http://www.springer.com/series/6991

A. Fadliana and F. Rozi, “Penerapan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering untuk Klasifikasi Kabupaten/Kota di Propinsi Jawa Timur Berdasarkan Kualitas Pelayanan Keluarga Berencana,” CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi, vol. 4, no. 1, pp. 35–40, Nov. 2015, doi: 10.18860/CA.V4I1.3172.

H. Hikmah, F. Fardinah, L. Qadrini, and E. Tande, “Analisis Klaster Pengelompokan Kecamatan di Sulawesi Barat Berdasarkan Indikator Pendidikan,” SAINTIFIK, vol. 8, no. 2, pp. 188–196, Jul. 2022, doi: 10.31605/SAINTIFIK.V8I2.383.

R. Arnold. Johnson and D. W. Wichern, Applied multivariate statistical analysis.

J. D. Miller, Statistics for Data Science. Birmingham: Packt Publishing, 2017.

A. Kassambara, Practical Guide to Cluster Analysis in R: Unsupervised Machine Learning (Multivariate Analysis), 1st ed. California: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017.

E. Widodo, N. N. Sari, I. Hidayati, F. Yubinas, M. Yuniarti, and R. D. Novyantika, “Analisis Cluster Penderita Disabilitas Mental di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2016,” in Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) III 2018, 2018. Accessed: Nov. 29, 2022. [Online]. Available: http://publikasiilmiah.ums.ac.id/handle/11617/10140

A. Y. Anas, A. W. Riana, and N. C. Apsari, “Desa dan Kota dalam Potret Pendidikan,” Prosiding Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, vol. 2, no. 3, Nov. 2015, doi: 10.24198/JPPM.V2I3.13592.

T. Purwandari and Y. Hidayat, “Pengelompokan Kabupaten dan Kota di Jawa Barat Menggunakan Principal Component Analysis Biplot,” Sempoa, May 2016, Accessed: Jan. 20, 2023. [Online]. Available: http://publikasiilmiah.ums.ac.id/handle/11617/7624

S. Syalomitha et al., “Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Menurut Indikator Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2020,” E-Prosiding Seminar Nasional Statistika | Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran, vol. 10, pp. 108–123, Dec. 2021, doi: 10.1234/PNS.V10I.80.

Published

2023-03-24