Pengelompokkan Kecamatan Berdasarkan Alat Kontrasepsi Menggunakan Algoritma K-Means

Sari, Putri Puspita; Kismiantini, Kismiantini

doi:10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1134

Cited by 6 publications

(6 citation statements)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Peranan guru akan terganggu jika kuantitas guru tidak memenuhi rasio ideal antara jumlah guru dengan peserta didik (Qori, 2022). Jumlah peserta didik melebihi kapasitas guru tentunya akan membuat pelaksanaan pendidikan di sekolah terkendala.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Pemetaan Penempatan Guru Sekolah Dasar Se-Kota Lhokseumawe

Nurmayuli,

Lailatussaadah,

Mustika

2024

J. Obs. J. Pendidik. Anak Usia Dini

View full text Add to dashboard Cite

Faktanya di Aceh rasio jumlah guru dan siswa kita ini sekitar 1:16 untuk tingkat SD sendiri, sudah termasuk memadai. Akan tetapi sebaran data guru yang tidak merata, walaupun masih dalam satu zona. Inilah yang menyebabkan, ada sekolah yang mengalami kekurangan guru. Tujuan penelitian ini ialah menganalisis pemetaan penempatan guru SD di Kota Lhokseumawe. Metode penelitian yang digunakan ialah kualitatif deskriptif dan teknik pengumpulan data menggunakan angket survey. Hasil penelitian menunjukkan jumlah rombel sebanyak 621 unit untuk seluruh sekolah SD, sedangkan guru yang terdata pada tahun 2022 sebanyak 555 orang guru PNS/PPPK. Kemudian dalam rentang 5 tahun kedepan, ada guru yang memasuki usia pensiun sebanyak 88 orang (guru kelas 72 orang, guru PAI 9 orang dan guru PJOK 7 orang). Analisis pemetaan yang terfokus pada guru PNS/PPPK, 5 tahun ke depan semua guru mengalami kekurangan, sedangkan analisis pendataan seluruh guru yang ada, maka hanya guru kelas yang mengalami kekurangan mencapai 35 orang guru untuk di sebarkan pada 3 kecamatan. Jika pemerintah memaksimalkan kinerja guru dengan memeratakan guru, baik PNS/PPPK ataupun non PNS/PPPK yang ada, maka akan lebih efisien pemetaan guru di kota Lhokseumawe. Dapat disimpulkan bahwa pemetaan penempatan guru SD kota Lhokseumawe masih memadai apabila pemerdayaan guru secara keseluruhan yang ada baik PNS/PPPK dan non PNS/PPPK.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Pemetaan Penempatan Guru Sekolah Dasar Se-Kota Lhokseumawe

Nurmayuli,

Lailatussaadah,

Mustika

2024

J. Obs. J. Pendidik. Anak Usia Dini

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Sebagai salah satu negara kepulauan terbesar di dunia, Indonesia mempunyai banyak tempat wisata seperti wisata bahari, wisata gunung dan taman atau situs cagar Dalam penelitian (Sari & Hartama, 2018) wisata asing dikelompokkan menjadi 3 cluster menggunakan algoritma K-Means dengan rincian cluster 0 sejumlah 1 propinsi, cluster 1 sejumlah 2 propinsi dan cluster 2 sejumlah 31 propinsi. (Listiani et al, 2019) melakukan penelitian dalam mengelompokkan data penduduk bungursari ke dalam 4 cluster yakni C1 untuk pekerja mandiri, C2 untuk pekerjaan wirausaha, C3 Rumus yang digunakan untuk menentukan nilai centroid yaitu (Khotimah, 2014) dalam:…”

Section: Pengantarunclassified

Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clusterisasi Jumlah Kunjungan Tamu Asing Pada Hotel Berbintang Menurut Provinsi di Indonesia

Hellyana

Fadlilah

2023

Evolusi

View full text Add to dashboard Cite

Sebagai negara kepulauan, Indonesia memiliki banyak daya tarik wisata sehingga banyak tamu asing atau wisatawan yang berkunjung ke daerah di Indonesia. Dengan adanya daya tarik wisata, pemerintah berupaya untuk menyediakan fasilitas hotel guna menunjang dan meningkatkan ekonomi masyarakat. Hotel sendiri merupakan tempat khusus yang disediakan untuk menginap yang dikelola oleh pihak swasta. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengelompokkan tamu asing yang menginap di hotel berbintang berdasarkan propinsi mulai tahun 2016 sampai tahun 2021. Perhitungan pengelompokkan menggunakan algoritma K-Means, dimana algoritma K-Means adalah satu jenis metode pengelompokkam nonhierarki dengan membagi data dengan jumlah yang besar besar menjadi cluster/kelompok. Hasil yang didapat dari implementasi algoritma K-Means ini didapatkan 4 propinsi masuk ke dalam kelompok/cluster 0 (jumlah kunjungan tinggi), 6 propinsi masuk ke dalam cluster 1 (jumlah kunjungan sedang) dan 24 propinsi masuk ke dalam cluster 2 (jumlah kunjungan rendah).

show abstract

“…Algoritma K-means merupakan salah satu metode data klustering non hierarchy yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok [9]. Metode yang digunakan untuk mengekstraksi data tersebut adalah metode Clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means.…”

Section: Algoritma K-meansunclassified

Infografis Kependudukan Kota Makassar Menggunakan Algoritma K-Means

Nur,

Raharjo,

Chaerul

2023

ELEKTERIKA

View full text Add to dashboard Cite

Makassar City is the fourth-largest city in Indonesia and the largest in Eastern Indonesia with an area of 175.77 square km and a population of Â±1.5 people in 2019, divided into 15 districts and 143 sub-districts. Uneven population density in each sub-district has an impact on the emergence of social problems in society such as: unhealthy environment, chaotic building management, population registration information that is not updated. To overcome this problem, it is necessary to have population info graphics that show the population, age of the population, education, etc. With info graphic data on the population of Makassar city that can be accessed online, people looking for data can use it as a reference. To achieve the objectives of this research, the K-means algorithm method is used to divide observations into K clusters where each observation is a member of the cluster with the closest average value, through an iterative process until the grouping converges. The K-means algorithm can be used on population data. For example, the grouping of population data is divided into three clusters, namely (cluster 1) dense, (cluster 2) medium and (cluster 3) not dense. The results obtained show that five districts: Mariso, Mamajang, Makassar, Bontoala and Tallo are the districts with the densest populations.

show abstract

Pengelompokkan Kecamatan Berdasarkan Alat Kontrasepsi Menggunakan Algoritma K-Means

Cited by 6 publications

References 2 publications

Analisis Pemetaan Penempatan Guru Sekolah Dasar Se-Kota Lhokseumawe

Analisis Pemetaan Penempatan Guru Sekolah Dasar Se-Kota Lhokseumawe

Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clusterisasi Jumlah Kunjungan Tamu Asing Pada Hotel Berbintang Menurut Provinsi di Indonesia

Infografis Kependudukan Kota Makassar Menggunakan Algoritma K-Means

Contact Info

Product

Resources

About