Klasterisasi Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik

Nurahman Nurahman, Agung Purwanto, Sigit Mulyanto
{"title":"Klasterisasi Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik","authors":"Nurahman Nurahman, Agung Purwanto, Sigit Mulyanto","doi":"10.30812/matrik.v21i2.1411","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Fasilitas pendidikan merupakan salah satu indikator untuk tercapainya capaian pembelajaran di sekolah. Keberadaan fasilitas, guru, dan tenaga pendidik sangat dibutuhkan pada lingkungan sekolah. Untuk memudahkan pemerintah setempat  dalam penanganan pemerataan kebutuhan sekolah, maka diperlukan pengklasteran atau pengelompokan sekolah. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu pihak pemerintah dalam mengklaster sekolah tertentu menjadi beberapa cluster, sehingga memudahkan untuk melakukan pendampingan maupun pengadaan kebutuhan sekolah dilingkungan pemerintah Kabupaten Seruyan. Klasterisasi dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means. Penerapan Algoritma K-Means dengan menentukan nilai Cluster yaitu 3. Hasil penelitian menunjukan bahwa setiap Cluster memiliki jumlah keanggotaannya masing-masing. Pada Cluster0 terdiri dari 178 sekolah, Cluster1 terdiri dari 3 sekolah, dan Cluster2 terdiri dari 43 sekolah. Kemudian hasil pemeringkatan Cluster secara berurutan diperoleh dari Cluster1, Cluster0, dan terakhir adalah Cluster2. Selanjutnya dalam pengujian performance algoritma K-Means dengan membagi menjadi 3 Cluster diperoleh nilai Davies Bouldin Index senilai -0,695. Dari hasil pegolahan dan analisis data terdapat 43 sekolah dalam cluster rendah, sehingga penelitian ini merekomendasikan perlu dilakukan pendampingan dan pengadaan kebutuhan sekolah terhadap sekolah cluster rendah oleh dinas pendidikan pada pemerintah kabupaten Seruyan.","PeriodicalId":364657,"journal":{"name":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","volume":"200 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"6","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30812/matrik.v21i2.1411","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 6

Abstract

Fasilitas pendidikan merupakan salah satu indikator untuk tercapainya capaian pembelajaran di sekolah. Keberadaan fasilitas, guru, dan tenaga pendidik sangat dibutuhkan pada lingkungan sekolah. Untuk memudahkan pemerintah setempat  dalam penanganan pemerataan kebutuhan sekolah, maka diperlukan pengklasteran atau pengelompokan sekolah. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu pihak pemerintah dalam mengklaster sekolah tertentu menjadi beberapa cluster, sehingga memudahkan untuk melakukan pendampingan maupun pengadaan kebutuhan sekolah dilingkungan pemerintah Kabupaten Seruyan. Klasterisasi dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means. Penerapan Algoritma K-Means dengan menentukan nilai Cluster yaitu 3. Hasil penelitian menunjukan bahwa setiap Cluster memiliki jumlah keanggotaannya masing-masing. Pada Cluster0 terdiri dari 178 sekolah, Cluster1 terdiri dari 3 sekolah, dan Cluster2 terdiri dari 43 sekolah. Kemudian hasil pemeringkatan Cluster secara berurutan diperoleh dari Cluster1, Cluster0, dan terakhir adalah Cluster2. Selanjutnya dalam pengujian performance algoritma K-Means dengan membagi menjadi 3 Cluster diperoleh nilai Davies Bouldin Index senilai -0,695. Dari hasil pegolahan dan analisis data terdapat 43 sekolah dalam cluster rendah, sehingga penelitian ini merekomendasikan perlu dilakukan pendampingan dan pengadaan kebutuhan sekolah terhadap sekolah cluster rendah oleh dinas pendidikan pada pemerintah kabupaten Seruyan.
学校的标准使用基于设施、教育工作者和教育工作者的k -手段算法
教育设施是达到学校成绩的一个指标。学校环境迫切需要设施、教师和教师。为了方便地方政府照顾学校的需要,必须建立学校集群。这项研究的目的是帮助政府将某一所学校组织成多个集群,从而有助于在偏远地区的学校裁员和学校需求采购。标准是通过使用k -意义算法来实现的。从定义星系团的值为3来定义k - mewhich算法的应用。研究结果表明,每个集群都有其各自的成员数量。集群0由178所学校组成,集群1由3所学校组成,集群由43所学校组成。然后顺序结合的结果从Cluster1, Cluster0获得,最后是Cluster2。在测试k -意义表现算法时,将3个星系团分成三组,获得了价值为- 0.695的戴维斯·布尔丁指数(Davies Bouldin Index)。在学习和数据分析的结果中,有43所学校处于低集群中,因此该研究建议,应该由也门区政府教育机构对低集群学校进行裁员和供应。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信