Pengelompokan Provinsi berdasarkan Aspek Pembangunan Pendidikan di Indonesia Tahun 2023 menggunakan Analisis Cluster

Nurfajriyani Nurfajriyani; Dentina Dewi Amaliana; Sri Pingit Wulandari

doi:10.62383/pentagon.v2i4.309

Authors

Nurfajriyani Nurfajriyani Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Dentina Dewi Amaliana Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Sri Pingit Wulandari Institut Teknologi Sepuluh Nopember

DOI:

https://doi.org/10.62383/pentagon.v2i4.309

Keywords:

Cluster Analysis, Average Linkage, Educational Development

Abstract

Improving the quality of Human Resources (HR) is a major challenge in facing global competition. Education as the main means of improving the quality of HR in Indonesia is still faced with the problem of inequality of access and quality between regions. This inequality causes disparities in educational development between urban and remote areas. This study focuses on grouping provinces in Indonesia based on aspects of educational development in 2023, using cluster analysis. Secondary data from the Central Statistics Agency (BPS) is used as the basis for analysis, including variables of average length of schooling, Gross Participation Rate (APK), Pure Participation Rate (APM), number of senior high schools, and community literacy development index. This study uses hierarchical and non-hierarchical cluster analysis methods to group provinces in Indonesia. The results of the hierarchical cluster analysis using the average linkage method show the most optimal cluster with the formation of three clusters. The first cluster consists of 31 provinces, the second cluster consists of 2 provinces, and the third cluster consists of 1 province. Data characteristics show large variations in the number of senior high schools and relative homogeneity in the average length of schooling between provinces.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abels, P., Nguyen, H. D. M., Kawamura, H., & Chikada, M. (2021). Global quality assurance system of higher education in the United States, Vietnam, and Japan: Possible? European Journal of Educational Sciences, 8(3), 63–80. https://doi.org/10.19044/ejes.v8no3a63

Amah, N., Wahyuningsih, S., Deny, F., & Amijaya, T. (2017). Analisis cluster non-hirarki dengan menggunakan metode K-Modes pada mahasiswa program studi statistika angkatan 2015 FMIPA Universitas Mulawarman. Jurnal Eksponensial, 8(1), 9–16.

Apriliana, T., & Widodo, E. (2023). Analisis cluster hierarki untuk pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah base transceiver station dan kekuatan sinyal. KONSTELASI Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, 3(2), 286–296.

Arsham, M., & Lovric, M. (2011). Bartlett's test. Statistical Management Science, 1–2.

Faradiba, & Nomleni, M. V. (2024). Analisis indikator pendidikan di Indonesia periode 1994-2022. Jurnal Penelitian Inovasi, 4(1), 121–128.

Ginting, E. V., Ginting, R. R., Hasibuan, R. J., & Perangin-angin, L. M. (2022). Analisis faktor tidak meratanya pendidikan di SDN0704 Sungai Korang. Jurnal Pendidikan Indonesia, 3(4), 407–416.

Hermanto, B. I. P., Gio, D., Nazriani, P. U., Bahri, S., Sirait, R., Syahputra, K. J., Shara, Y., & Lubis, I. T. (2024). Aplikasi metode statistika korelasi Pearson & Spearman di artikel jurnal nasional bidang psikologi dengan SPSS (1st ed.). Uwais Inspirasi Indonesia.

Hikmah, F., Fardinah, L., Qadrini, L., & Tande, E. (2022). Analisis klaster pengelompokan kecamatan di Sulawesi Barat berdasarkan indikator pendidikan. SAINTIFIK Jurnal Matematika Sains, dan Pembelajarannya, 8(2), 188–196.

Imro’ah, N., Ayuningtias, I., & Debataraja, N. N. (2019). Analisis cluster non-hirarki dengan metode K-Modes. Bimaster Bul. Ilmiah Matematika Statistika dan Terapan, 8(4), 909–916.

Kurniawan, R., Mukarrobin, M., & Mahradianur. (2021). Klastering tingkat pendidikan di DKI Jakarta pada tingkat kecamatan menggunakan algoritma K-Means. Technologia, 12(4), 234–240.

Mukhaiyar, U., Rontos, F., Handoko, K., & Kardiyanti, S. (2022). Analisis faktor-faktor yang memengaruhi angka partisipasi kasar SMA/sederajat di Indonesia menggunakan regresi ridge. Euler Jurnal Ilmiah Matematika Sains dan Teknologi, 10(2), 222–234.

Rahmana, S. P., Firda, A., & Rahayu, A. (2013). Analisis pola hubungan kerugian negara akibat korupsi dengan demografi koruptor di Jawa Timur. Jurnal Sains dan Seni POMITS, 2(1), 305–306.

Rahmawati, L., Sihwi, S. W., & Suryani, E. (2016). Analisa clustering menggunakan metode K-Means dan hierarchical clustering (Studi kasus: Dokumen skripsi jurusan kimia, FMIPA, Universitas Sebelas Maret). Jurnal Teknologi Informasi ITSmart, 3(2), 66.

Ramadhani, L., Purnamasari, I., & Amijaya, F. D. T. (2018). Penerapan metode complete linkage dan metode hierarchical clustering multiscale bootstrap (Studi kasus: Kemiskinan di Kalimantan Timur tahun 2016). Eksponensial, 9(1), 1–10.

Romadon, R. R., Darmawan, H., & Oktaviani, I. N. (2021). Pedoman pengukuran indeks pembangunan literasi masyarakat. Perpusnas PRESS.

Rusli, J., Gaffar, J., Bakhri, S., & Ahmad, M. A. (2014). Pengujian normal multivariat dan homoskedastisitas matriks varians-kovarians pada prestasi belajar dan kredit lulus mahasiswa UNM angkatan 2014. Scribd.

Sabrina, R., Manurung, A. I., & Sirait, B. A. (2022). Peningkatan rata-rata lama sekolah (RLS) dari harapan lama sekolah (HLS) di Sumatera Utara. Jurnal Pendidikan Tambusai, 6(1), 4784–4792.

Safira, N., & Wibowo, Y. H. (2021). Angka partisipasi kasar dan angka partisipasi murni sebagai indikator keberhasilan pendidikan Indonesia. Jurnal PAKAR Pendidik, 19(2), 101–115.

Setyawan, D. A., Fahradina, N., Pd, M., Faelasofi, R., Widyasari, T., & Mawardati, R. (2022). Statistika Terapan. Tahta Media.

Sinaga, S. J., Satyahadewi, N., & Perdana, H. (2023). Determining the optimum number of clusters in hierarchical clustering using Pseudo-F. Euler Jurnal Ilmiah Matematika Sains dan Teknologi, 11(2), 372–382.

Suhaeni, C., Kurnia, A., & Ristiyanti, R. (2018). Perbandingan hasil pengelompokan menggunakan analisis cluster berhirarki, K-Means cluster, dan cluster ensemble (Studi kasus data indikator pelayanan kesehatan ibu hamil). Jurnal Media Infotama, 14(1).