Pemetaan Penyebaran Guru di Provinsi Banten dengan Menggunakan Metode Spatial Clustering K-Means (Studi kasus : Wilayah Provinsi Banten)
Keywords:
Penyebaran Guru, Clustering, Data Mining, Algoritma K-Means, Sistem Informasi GeografisAbstract
Tingkat pendidikan di Indonesia masih tergolong rendah, salah satu penyumbang peran terbesar dari pendidikan adalah peran guru. Pemerataan guru di Indonesia tidak merata di semua wilayah, sebagian besar guru hanya menempati wilayah perkotaan. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik tahun 2013, Provinsi Banten memilikiIndeks Pembangunan Manusia terendah di pulau Jawa. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memetakan penyebaran guru di wilayah Provinsi Banten. Pada penelitian ini pengelompokan menggunakan algoritma K-Means berdasarkan jumlah guru, jumlah murid dan jumlah sekolah pada jenjang pendidikan Sekolah Dasar, Sekolah Menengah Pertama dan Sekolah Menengah Atas. Hasil pengelompokan kemudian dipetakan dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis. Hasil dari penelitian ini adalah pemetaan wilayah Provinsi Banten berdasarkan jenjang pendidikan yang memiliki kekurangan, kecukupan dan kelebihan guru sesuai dengan kabupaten/kota. Manfaat dari hasil penelitian ini adalah dapat menjadi saran bagi Dinas Pendidikan Provinsi Banten dalam hal pemerataan guru.
Downloads
References
Muhammad, 2015. Kualitas Pendidikan Indonesia di Mata Dunia. Diambil 01 Juli 2017 dari https://www.taralite.com/artikel/post/kualitas-pendidikan-indonesia-di-mata-dunia/.
Rusdi, A, 2014. Distribusi Guru Tak Merata Penyebab Mutu Pendidikan Rendah. Diambil 30 Juni 2017 dari https://www.ajnn.net/news/distribusi-guru-tak-merata-penyebab-mutu-pendidikan-rendah/index.html.
BPH UMY, 2012. Anies Baswedan: Distribusi Guru di Indonesia Belum Merata. Diambil 01 Juli 2017 dari http://www.umy.ac.id/anies-baswedan-distribusi-guru-di-indonesia-belum-merata.html.
Aparatur Sipil Negara, 2014. Data Kelebihan dan Kekurangan Guru di Indonesia. Diambil 30 Juni 2017 dari http://www.asncpns.com/2014/04/data-kelebihan-dan-kekurangan-guru-di.html.
BPS, 2013. Indeks Pembangunan Manusia Menurut Provinsi, 1996–2013. Diambil 30 Juni 2017 dari https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/909.
SatelitNews, 2012. 60 Persen Guru PNS Banten Numpuk Diperkotaan. Diambil 22 Juni 2017 http://satelitnews.co.id/2012/03/16/60-persen-guru-pns-banten-numpuk-diperkotaan.
Panjaitan, M. Implementasi Algoritma K-Means Dan Analytic Hierarchy Process (AHP) Untuk Klasterisasi Guru Dan Memilih Guru Terbaik. Diambil 22 Juni 2017 dari https://www.academia.edu/9684064/Implementasi_Algoritma_K-Means_Dan_Analytic_Hierarchy_Process_AHP_Untuk_Klasterisasi_Guru_Dan_Memilih_Guru_Terbaik.
Aronoff, S, 1989. Mengenal SIG dan Data Spasial. Diambil 24 Juni 2016 dari http://osgeo.ft.ugm.ac.id/mengenal-sig-dan-data-spasial/.
Samino, 2006, Sistem Informasi Geografis Sekolah Menengah Atas (SMA/SMK) di Yogyakarta, Skripsi S-1 Universitas Ahmad Dahlan.
Kharistiani, E, 2013, Juni. Sistem Informasi Geografis Pemetaan Potensi SMA/SMK Berbasis Web, Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Vol. 01 No. 01.
Oyelade, O. J., Oladipupo, O. O., Obagbuwa, I. C., 2010. Application of k-Means Clustering algorithm for prediction of Students’ Academic Performance, International Journal of Computer Science and Information Security, Vol. 07 No. 01.
Syafrianto, A, 2012. Perancangan Aplikasi K-Means Untuk Pengelompokkan Mahasiswa STMIK Elrahma Yogyakarta Berdasarkan Frekuensi Kunjungan Ke Perpustakaan Dan IPK. Skripsi. Yogyakarta: Fakultas Teknik Informatika, STMIK EL-RAHMA Yogyakarta.
Ihsan, M. S., Dengen, N., Hairah, U., 2017. Sistem Informasi Pemetaan Siswa Berprestasi Di Bidang Olahraga Kecamatan Samarinda Seberang, Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Vol. 02 No. 01.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Indonesian Journal of Computing and Modeling is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
