Tingkat Partisipasi Pendidikan)
Oleh : Anindya Apriliyanti Pravitasari
Analisis pengelompokkan (cluster) merupakan salah satu analisis data
eksploratori yang banyak diminati berbagai kalangan dan berkembang dengan
sangat pesat. Metode pengelompokkan yang sedang berkembang saat ini adalah
pengelompokkan berdasarkan himpunan fuzzy atau yang disebut sebagai Fuzzy
Cluster Analysis. Keunggulan dari metode ini adalah mampu melakukan
pengelompokkan untuk data yang tersebar secara tidak teratur.
Algoritma fuzzy clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fuzzy C-means Cluster
(FCM). FCM merupakan pengembangan dari metode partitional K-means Cluster dengan pembobotan fuzzy. Penelitian ini mengkaji mengenai FCM dengan penerapan kasus nyata di bidang pendidikan, yaitu kasus pengelompokkan kecamatan di Kabupaten Tuban berdasarkan karakteristik pendidikan. Penentuan banyaknya kelompok dilakukan melalui perhitungan Indeks XB (Xie dan Beni).
Penelitian ini juga membuat algoritma FCM dalam bahasa pemrograman Visual Basic dengan Sistem Informasi Geografis (SIG), sehingga hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah perangkat lunak pendukung keputusan (Decission Support System) yang menggunakan algoritma FCM untuk mengelompokkan kecamatan di Kabupaten Tuban dengan lebih informatif. Hasil pengelompokkan menunjukkan bahwa kelompok kecamatan yang ditandai dengan nilai pusat cluster yang tinggi berarti tingkat partisipasi pendidikannya sudah bagus, hal ini berarti kesadaran masyarakat akan pendidikan di daerah tersebut sudah bagus, sebaliknya kecamatan dengan tingkat partisipasi yang rendah perlu mendapatkan perhatian dan tindak lanjut dari pemerintah dengan membuat kebijakan yang mengarah pada tingkat partisipasi pendidikan.
Kata kunci : analisis pengelompokkan, algoritma, FCM, Indeks XB, perangkat
lunak pendukung keputusan.
Thanks for Anindya ... and don't forget your friend's forever
Download
Oleh : Anindya Apriliyanti Pravitasari
Analisis pengelompokkan (cluster) merupakan salah satu analisis data
eksploratori yang banyak diminati berbagai kalangan dan berkembang dengan
sangat pesat. Metode pengelompokkan yang sedang berkembang saat ini adalah
pengelompokkan berdasarkan himpunan fuzzy atau yang disebut sebagai Fuzzy
Cluster Analysis. Keunggulan dari metode ini adalah mampu melakukan
pengelompokkan untuk data yang tersebar secara tidak teratur.
Algoritma fuzzy clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fuzzy C-means Cluster
(FCM). FCM merupakan pengembangan dari metode partitional K-means Cluster dengan pembobotan fuzzy. Penelitian ini mengkaji mengenai FCM dengan penerapan kasus nyata di bidang pendidikan, yaitu kasus pengelompokkan kecamatan di Kabupaten Tuban berdasarkan karakteristik pendidikan. Penentuan banyaknya kelompok dilakukan melalui perhitungan Indeks XB (Xie dan Beni).
Penelitian ini juga membuat algoritma FCM dalam bahasa pemrograman Visual Basic dengan Sistem Informasi Geografis (SIG), sehingga hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah perangkat lunak pendukung keputusan (Decission Support System) yang menggunakan algoritma FCM untuk mengelompokkan kecamatan di Kabupaten Tuban dengan lebih informatif. Hasil pengelompokkan menunjukkan bahwa kelompok kecamatan yang ditandai dengan nilai pusat cluster yang tinggi berarti tingkat partisipasi pendidikannya sudah bagus, hal ini berarti kesadaran masyarakat akan pendidikan di daerah tersebut sudah bagus, sebaliknya kecamatan dengan tingkat partisipasi yang rendah perlu mendapatkan perhatian dan tindak lanjut dari pemerintah dengan membuat kebijakan yang mengarah pada tingkat partisipasi pendidikan.
Kata kunci : analisis pengelompokkan, algoritma, FCM, Indeks XB, perangkat
lunak pendukung keputusan.
Thanks for Anindya ... and don't forget your friend's forever
Download
Klik dibawah ini untuk sosialisasi blog, Thanks...
