Analisis Data Argumen Tentang Penerapan Kebijakan Sistem Zonasi Pada Pendaftaran Sekolah Dengan Menggunakan K-Means Clustering

Authors

  • Ika Pusvitaningrum Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga

DOI:

https://doi.org/10.24002/jbi.v11i2.3575

Abstract

Abstract. Equality of the education in Indonesia is very essential. To pursue this equality, the government has strived for educational reforms comprehensively. One of the government’s efforts is applying the school zoning system which prioritizes the candidates in new students’ registration who have settled near the school. This system arises a controversy in the society. Therefore, this research aims to analyze parent’s argument towards this zoning based- registration. It can be used as an evaluation for schools and the ministry of Education to embrace the zoning system in the new academic year. In this research, the data used was the real data gathered from the questionnaire distributed to the society. There were 380 data taken from 181 male respondents and 199 female respondents from 2 sub-districts in Pati districts. They are Margoyoso sub-district and Tayu sub-district. The data were processed by clustering using K-Means method.

Keywords: zoning, area, controversy, Clustering, K-Means

Abstrak. Pemerataan kualitas pendidikan di Indonesia sangat penting. Untuk mewujudkannya, pemerintah telah mengambil tindakan untuk mengupayakan reformasi sekolah secara menyeluruh. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah yaitu dengan menerapkan sistem zonasi yang memprioritaskan calon pendaftar peserta didik baru yang tempat tinggalnya lebih dekat dengan sekolah. Sistem ini menjadi faktor timbulnya kontroversi di kalangan masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk menganalisa argumen orang tua terhadap pendaftaran sistem zonasi. Penelitian ini dapat digunakan sebagai evaluasi bagi sekolah dan Dinas Pendidikan untuk siap menghadapi sistem zonasi pada tahun ajaran baru. Dalam penelitian ini, data yang digunakan merupakan data real yang didapat dari penyebaran kuesioner kepada masyarakat. Ditemukan ada 380 data yang terdiri dari 181 responden laki – laki dan 199 responden perempuan dari 2 kecamatan yang ada di kabupaten Pati, yaitu kecamatan Margoyoso dan Tayu. Data diolah dengan melakukan clustering dengan metode K-Means.

Kata Kunci: zonasi, rayon, kontroversi, Clustering, K-Means

References

R. G. I. Pradewi, “Kebijakan sistem zonasi dalam perspektif pendidikan,” J. Manaj. dan Supervisi Pendidik., vol. 4, no. 1, pp. 28–34, 2019.

I. A. P. R. Dewi, N. Suharsono, dan M. A. Meitriana, “Persepsi warga sekolah dan orang tua siswa terhadap sistem zonasi,” J. Pendidik. Ekon., vol. 11, no. 2, pp. 552–561, 2019.

E. Andina, “Sistem zonasi dan dampak psikososial bagi peserta didik,” Maj. Info Singk. Bid. Kesejaht. Sos. Puslit Badan Keahlian DPR, vol. 9, no. 14, pp. 9–12, 2017, [Online]. Available: www. puslit.dpr.go.id.

A. A. Safarah dan U. B. Wibowo, “Program zonasi di sekolah dasar sebagai upaya pemerataan kualitas pendidikan di indonesia,” Lentera Pendidik. J. Ilmu Tarb. dan Kegur., vol. 21, no. 2, pp. 206-213, 2018, [Online] doi: 10.24252/lp.2018v21n2i6.

A. Sholikhah, “Statistik deskriptif dalam penelitian kualitatif,” J. KOMUNIKA, vol. 10, no. 2, pp. 342–362, 2016.

E. Muningsih dan S. Kiswati, “Sistem aplikasi berbasis optimasi metode elbow untuk penentuan clustering pelanggan,” Joutica, vol. 3, no. 1, pp. 117-124, 2018, [Online] doi: 10.30736/jti.v3i1.196.

E. Muningsih, “Optimasi jumlah cluster k-means dengan metode elbow untuk pemetaan pelanggan,” di Seminar Nasional Elinvo, 14 September 2017, pp. 105–114.

M. Lutfi, E. Sukiyah, dan N. Sulaksana, “Analisis zonasi lahan usaha tambang menggunakan metode K-means clustering berbasis sistem informasi geografi,” J. Teknol. Miner. dan Batubara, vol. 15, no. 1, pp. 49–61, 2019, [Online] doi: 10.30556/jtmb.vol15.no1.2019.978.

N. P. E. Merliana, Ernawati, dan A. J. Santoso, “Analisa penentuan jumlah cluster terbaik pada metode k-means,” di Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu, Semarang, Indonesia, 2015, pp. 978–979.

Jaroji, Danuri, dan F. P. Putra, “K-means untuk menentukan calon penerima beasiswa bidik misi di polbeng,” J. Inovtekpolbeng- Seri Inform., vol. 1, no. 1, pp. 87–94, 2016.

M. N. Mara dan N. Satyahadewi, “Pengklasifikasian karakteristik dengan metode k-means cluster analysis,” vol. 2, no. 2, pp. 133–136, 2013

Downloads

Published

2020-11-02