Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Sekolah adalah lembaga pendidikan formal yang bertujuan untuk memberikan pengajaran dan pembelajaran kepada siswa dalam berbagai bidang studi. Sekolah terdiri dari berbagai jenjang pendidikan, taman kanak-kanak hingga sekolah menengah atas. Kualitas performa suatu sekolah dapat diukur dengan melihat capaian Ujian Nasionalnya. Ujian Nasional tingkat SMA wajib diikuti oleh seluruh siswa kelas 12 dan dilaksanakan untuk menetapkan standar nasional yang akan digunakan untuk mengendalikan mutu pendidikan secara nasional. Analisis performa sekolah pada umumnya menggunakan metode konvensional sistem peringkat atau ranking berdasarkan nilai rata-rata Ujian Nasional. Analisis data nilai Ujian Nasional juga dapat dilakukan dengan berbagai cara termasuk pengelompokan data menggunakan algoritma clustering maupun biclustering. Metode clustering dapat digunakan untuk mengidentifikasi nilai sekolah yang mirip satu sama lain. Salah satu metode clustering yang populer digunakan adalah metode hierarki dan metode partisi (metode K-Means). Tetapi pada kenyataannya, masing-masing mata pelajaran memiliki penilaian yang sangat berbeda dari mata pelajaran lainnya. Penerapan biclustering pada metode pengelompokan ini diperlukan untuk mengungkap pola hubungan yang tidak terlihat antara nilai dan mata pelajaran pada data. Hal ini diimplementasikan dalam pengelompokan secara bersamaan dan simultan antara SMA (baris) dan mata pelajaran (kolom). Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan SMA/MA di DKI Jakarta dan indikator nilai Ujian Nasional tahun 2019 menggunakan metode biclustering Cheng and Church dan Plaid Model serta membandingkan hasil penerapan metode tersebut menggunakan nilai indeks Jaccard dan variansi koherensi. Penelitian ini menggunakan data Capaian Nilai Ujian Nasional tahun 2019 pada SMA/MA di DKI Jakarta yang bersumber dari Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. Hasil penerapan metode biclustering Cheng and Church dan biclustering Plaid Model, menunjukkan bahwa bicluster-bicluster yang dihasilkan metode biclustering Plaid Model memiliki kisaran nilai indeks Jaccard dan variansi koherensi yang lebih rendah dibandingkan biclustering Cheng and Church. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode biclustering Plaid Model memberikan performa pengelompokan terbaik pada data Ujian Nasional. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu memberikan wawasan terkait metode yang sesuai untuk diterapkan pada data dengan kondisi yang serupa. ......A school is a formal educational institution aimed at providing teaching and learning to students in various fields of study. Schools consist of various levels of education, from kindergarten to high school. The quality of a school's performance can be measured by looking at its National Exam achievements. The National Exam at the high school level must be taken by all 12th-grade students and is conducted to establish national standards that will be used to control the quality of education on a national scale. School performance analysis generally uses conventional ranking systems based on the average National Exam scores. National Exam score data analysis can also be performed in various ways, including data clustering using clustering or biclustering algorithms. Clustering methods can be used to identify schools with similar scores. One of the popular clustering methods used is hierarchical clustering and partitioning methods (K-Means method). However, in reality, each subject has distinctly different assessments from other subjects. The application of biclustering in this clustering method is necessary to reveal hidden patterns of relationships between scores and subjects in the data. This is implemented in simultaneous grouping of both high schools (rows) and subjects (columns). This study aimsto cluster high schools (SMA/MA) in Jakarta and the 2019 National Exam score indicators using the Cheng and Church biclustering method and the Plaid Model biclustering method, and to compare the results of these methods using Jaccard index values and coherence variance. This study uses the 2019 National Exam Score Achievement data for high schools (SMA/MA) in Jakarta sourced from the Ministry of Education and Culture. The results of the application of the Cheng and Church biclustering method and the Plaid Model biclustering method show that the biclusters produced by the Plaid Model biclustering method have a lower range of Jaccard index values and coherence variance compared to Cheng and Church biclustering. The results of this study indicate that the Plaid Model biclustering method provides the best clustering performance for National Exam data. The findings of this study are expected to offer insights into the appropriate methods for application to similar data conditions.

Abstrak :
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu indikator yang dapat digunakan untuk menggambarkan tingkat kesejahteraan rakyat di Indonesia. Pada tahun 2021, Provinsi Papua dan Papua Barat menempati dua urutan terakhir berdasarkan nilai IPM di Indonesia. Hal ini menandakan bahwa kesejahteraan masyarakat di Provinsi Papua dan Papua Barat dalam menikmati hasil pembangunan mengalami ketertinggalan dibandingkan dengan provinsi lain. Tetapi, IPM hanya dapat menggambarkan kesejahteraan dari dimensi pembentuknya saja, sehingga dibutuhkan indikator lain yang dapat menggambarkan kesejahteraan dari berbagai dimensi yang lebih luas. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokan terhadap kabupaten/kota yang ada di Pulau Papua agar pemerintah lebih mudah dalam mengambil kebijakan yang tepat untuk mengatasi permasalahan kesejahteraan rakyat di Pulau Papua. Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis biclustering. Analisis biclustering merupakan metode pengembangan dari analisis clustering yang digunakan untuk mengelompokkan baris dan kolom pada data secara bersamaan. Salah satu metode dari analisis biclustering adalah menggunakan algoritma Cheng and Church. Algoritma Cheng and Church menghasilkan bicluster yang memiliki ukuran yang maksimal dan mempunyai nilai mean squared residue lebih kecil dari batas yang telah ditentukan. Evaluasi dari hasil biclustering menggunakan rata-rata mean squared residue terhadap volume bicluster dan indeks Jaccard yaitu kemiripan antara dua hasil biclustering. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data indikator kesejahteraan rakyat di pulau Papua tahun 2021. Analisis biclustering terhadap data indikator kesejahteraan rakyat di pulau Papua tahun 2021 menggunakan algoritma Cheng and Church mampu menghasilkan sebanyak 9 bicluster. Harapannya, pemerintah dapat membuat kebijakan yang tepat sesuai dengan masalah yang terjadi pada setiap bicluster. ......The Human Development Index (HDI) is one of the indicators that can be used to describe the level of people's welfare in Indonesia. In 2021, Papua and Papua Barat Provinces occupy the last two ranks based on HDI values in Indonesia. This indicates that the welfare of the people in Papua and Papua Barat Provinces in enjoying the results of development has lagged compared to other provinces. However, HDI can only describe welfare from the dimensions that form it, so other indicators are needed to describe welfare from a broader range of dimensions. In this study, a grouping of districts/cities in Papua Island is carried out so that the government can more easily take the right policy to overcome the problems of people's welfare in Papua Island.  The analysis used in this research is biclustering analysis. Biclustering analysis is a development method of clustering analysis used to simultaneously group rows and columns in the data. One method of biclustering analysis is using the Cheng and Church algorithm. Cheng and Church's algorithm produces a bicluster with a maximum size and a mean squared residue value smaller than the predetermined limit. Evaluation of the biclustering results uses the average mean squared residue of the bicluster volume and the Jaccard index, which is the similarity between the two biclustering results. The data used in this study are welfare indicators data on Papua Island in 2021. Biclustering analysis of welfare indicators data on Papua Island in 2021 using the Cheng and Church algorithm produced as many as 9 biclusters. The hope is that the government can make the right policy according to the problems that occur in each bicluster.