Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Sekar Wuni
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
K-Means Clustering untuk Mengelompokan Tingkat Putus Sekolah Jenjang SMP di Indonesia Sekar Wuni; Amril Mutoi Siregar; Dwi Sulistya Kusumaningrum
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 1 No. 1 (2020): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (487.75 KB)

Abstract

Mendapatkan pendidikan adalah hak setiap warga Negara Indonesia, dari tingkat Sekolah Dasar (SD), SekolahMenengah Pertama (SMP), hingga Sekolah Menengah Atas (SMA) maupun yang sederajat. Namun, ternyatamasih ada siswa yang tidak dapat menyelesaikan pendidikannya pada tingkat tertentu maupun melanjutkan kejenjang selanjutnya. Siswa yang tidak dapat menyelesaikan pendidikannya diberikan sebutan putus sekolah. Padasitus Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) terdapat banyak data yang disajikan, salah satunyaadalah data angka putus sekolah dari berbagai jenjang pendidikan dan tahun ajar. Data-data tersebut belum jelasdikarenakan belum dapat dikategorikan maupun dikelompokan berdasarkan besar kecilnya angka putus sekolah.Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penelitian ini mengolah data angka putus sekolah jenjang SMP diIndonesia dengan menggunakan terknik pada data mining yaitu clustering (pengelompokan) dengan menggunakanalgoritma K-Means. Pengelompokan pada data tersebut dibagi menjadi tiga kelompok yaitu kelompok tingkatputus sekolah jenjang SMP rendah, sedang, dan tinggi. Penelitian ini dilakukan menggunakan dua cara yaitu:perhitungan manual dengan menggunakan Microsoft Excel 2013 dan pengujian menggunakan tools Rapid Minerversi 5.3.000. Hasil dari penelitian ini yaitu provinsi yang masuk pada kelompok tingkat putus sekolah jenjangSMP rendah sebanyak 21 provinsi, kelompok sedang sebanyak 12 provinsi dan yang masuk pada kelompok tinggisebanyak 1 provinsi.
Co-Authors Dwi Sulistya Kusumaningrum Siregar, Amril Mutoi