Pengelompokan Sekolah Menengah Atas (SMA) Di Sidoarjo Menggunakan Similarity Weight And Filter Method (SWFM)

Prakoso, Aryo Joko (2017) Pengelompokan Sekolah Menengah Atas (SMA) Di Sidoarjo Menggunakan Similarity Weight And Filter Method (SWFM). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of Tugas Akhir_1313100059_Aryo Joko Prakoso.pdf]
Preview
Text
Tugas Akhir_1313100059_Aryo Joko Prakoso.pdf - Published Version

Download (888kB) | Preview
[thumbnail of 1313100059-Undergraduate_Theses.pdf]
Preview
Text
1313100059-Undergraduate_Theses.pdf - Published Version

Download (775kB) | Preview

Abstract

Pendidikan merupakan faktor yang sangat penting dalam kemajuan suatu negara. Sektor pendidikan ini harus menjadi fokus utama dalam pembangunan. Salah satu tahapan dalam pendidikan formal adalah Sekolah Menengah Atas (SMA). Pada jenjang SMA inilah anak akan mulai mempersiapkan diri dalam bidang dunia kerja maupun lingkungan yang lebih luas, sehingga kompetensi SMA perlu mendapat perhatian guna mencetak lulusan yang terbaik. SMA yang difokuskan pada penelitian ini adalah SMA di kabupaten Sidoarjo. Kabupaten Sidoarjo memiliki jumlah SMA terbanyak ketiga setelah kabupaten Lamongan, dan Malang. Kabupaten Sidoarjo menduduki peringkat pertama pada rata-rata nilai UN di Jawa Timur untuk jurusan IPA maupun IPS. Aspek pendidikan SMA yang diteliti adalah rasio siswa per rombel, jumlah guru tetap, jumlah guru non-tetap, jumlah lulusan per kelas, luas lahan, daya listrik, status sekolah, akreditasi, dan waktu penyelenggaraan. Penelitian ini dilakukan guna mengelompokkan SMA-SMA di kabupaten Sidoarjo dengan jumlah SMA sebanyak 51 menggunakan similarity weight and filter method (SWFM). Metode ini dapat menggabungkan kelompok data yang berbeda (nominal, ordinal, interval, dan rasio). SWFM mempunyai keunggulan sebagai metode pada campuran variabel numerik dan kategorik dengan tidak mentransformasi ke variabel numerik, pemilihan metode disesuaikan dengan karakteristik data yang berukuran kecil dengan melibatkan seluruh karakteristik. Pada analisis klaster data numerik, diperoleh empat jumlah kelompok optimum menggunakan metode hierarki single linkage dengan nilai R-square 92,48% dan jumlah masing-masing kelompok berturut-turut sebesar 17 SMA, 31 SMA, 2 SMA, dan 1 SMA. Sedangkan analisis klaster data ketegorik menggunakan metode non-hierarki k-modes dihasilkan dua kelompok dengan kelompok pertama sebanyak 46 SMA dan kelompok kedua 5 SMA. Metode ensemble SWFM menghasilkan nilai rasio terkecil pada jumlah kelompok sebanyak tiga sebesar 0,3329.
==================================================================== Education is one of important factor growth in a country. Main focus of development should be in education sector. One of the stages in formal education is Senior High School (SMA). At this stage of senior high school, student will begin to prepare themselves in the jobs environment, so the quality of senior high school needs attention in order to make the best graduates. Object that focused on this research is SMA in Sidoarjo district. The third highest number of schools in East Java is Sidoarjo after Lamongan, and Malang. And Sidoarjo has the highest on the average of UN in East Java for science and social science majors. Variable of senior high school are ratio of students per study group, number of permanent teachers, number of non-permanent teachers, number of graduates per class, land area, electric power, school status, accreditation, and time of operation. In this research was conducted to classify SMA in Sidoarjo with 51 SMA amount using similarity weight and filter method (SWFM). This method can combine different data groups (nominal, ordinal, interval, and ratio). SWFM has the advantage of a method on a mix of numerical and categorical variables without transforming into numerical variables, the method is adjusted to the characteristics of small data by involving all the characteristics. In the numerical data cluster analysis, there were four optimum groups using a single linkage hierarchy method with R-square 92.48% and the number of each group was 17 SMA, 31 SMA, 2 SMA, and 1 SMA respectively. While the categorical data cluster analysis using non-hierarchy k-modes method produced two groups with the first group of 46 SMA and the second group of 5 SMA. The ensemble SWFM method yields the smallest value of the ratio in the number of groups of three by 0.3329.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.53 Pra p
Uncontrolled Keywords: Analisis Klaster; K-Modes; Sekolah Menengah Atas (SMA); Similarity Weight and Filter Method
Subjects: L Education > LB Theory and practice of education > LB1603 Secondary Education. High schools
Q Science > QA Mathematics > QA278 Cluster Analysis. Multivariate analysis. Correspondence analysis (Statistics)
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Prakoso Aryo Joko
Date Deposited: 10 Jan 2018 05:00
Last Modified: 05 Mar 2019 03:04
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/48643

Actions (login required)

View Item View Item