OPTIMALISASI PENGELOMPOKAN KECAMATAN BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DAN DAVIES BOULDIN INDEX
Abstract
pemerintah. Diperlukan informasi pendukung mengenai kondisi pendidikan tersebut agar
perencanaan dan kebijakan pemerintah dapat tepat sasaran. Salah satu perencanaan yang
diharapkan pemerintah adalah pemerataan pendidikan. Indikator pendidikan terdapat pada
kecamatan sebagai salah satu organisasi pemerintah. Pengetahuan mengenai informasi pemerataan
pendidikan diperlukan untuk pengelompokan kecamatan berdasarkan indikator pendidikan.
Pengelompokan (clustering) merupakan salah satu metode data mining yang membagi data ke
dalam kelompok – kelompok yang mempunyai objek dengan kemiripan karakteristiknya. Salah
satu metode clustering adalah Self organizing Maps (SOM). Pada penelitian ini, akan
mengoptimalkan kelompok kecamatan untuk mendapatkan tingkat kemiripan yang terbaik
menggunakan metode Davies Bouildin Index (DBI) dari hasil pengelompokan kecamatan
menggunakan SOM. Pada uji coba yang telah dilakukan menggunakan jumlah kelompok dari tiga
sampai dengan sepuluh kelompok dengan menggunakan learning rate sebesar 0.9 dan nilai
centroid acak. Sehingga diperoleh kelompok kecamatan yang paling optimal berdasarkan
kemiripan karakteristiknya.
Full Text:
PDFReferences
Silia Karti, Hanna dan Irhamah. 2013.
Pengelompokkan kabupaten/kota di
propinsi jawa Timur Berdasarkan Indikator
Pendidikan SMA/SMK/MA dengan
Metode C-Means dan Fuzzy CMeans.Institut teknologi Sepuluh
Nopember (ITS). Surabaya Vol. 2(2),
-3520 (2301-928X Print).
Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin
Kumar, 2006. Introduction to Data
Mining. Addison Wesley.
Davies, D. L.; Bouldin, D. W. "A Cluster
Separation Measure", IEEE Transactions
on Pattern Analysis and Machine
Intelligence (2): 224, 1979.
Refbacks
- There are currently no refbacks.
==============================================================================================================
Prosiding SEMNASTEK Fakultas Teknik
Universitas Muhammadiyah Jakarta
Jl. Cempaka Putih Tengah 27
Jakarta Pusat 10510
T. 021.4256024, 4244016 / F. 021.4256023
ISSN : 2407 – 1846
e-ISSN : 2460 – 8416
==============================================================================================================