Informasi Dokumen
- Penulis:
- Maria Riana Megawati
- Pengajar:
- Paulina Heruningsih Prima Rosa, S.Si., M.Sc.
- Puspaningtyas Sanjoyo Adi, S.T.,M.T.
- Sekolah: Universitas Sanata Dharma
- Mata Pelajaran: Teknik Informatika
- Topik: Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Sekolah Menengah Atas di DIY Berdasarkan Nilai Ujian Nasional dan Nilai Sekolah
- Tipe: Skripsi
- Tahun: 2015
- Kota: Yogyakarta
Ringkasan Dokumen
I. Relevansi Algoritma Fuzzy C-Means dengan Tujuan Pendidikan
Implementasi algoritma Fuzzy C-Means dalam pengelompokan sekolah menengah atas (SMA) di DIY berdasarkan nilai Ujian Nasional (UN) dan nilai sekolah memiliki relevansi signifikan dengan tujuan pendidikan. Algoritma ini memungkinkan analisis data numerik yang besar dan kompleks, seperti nilai UN dan nilai sekolah dari banyak SMA, untuk mengidentifikasi pola dan mengelompokkan sekolah-sekolah berdasarkan kesamaan prestasi akademik. Hasil pengelompokan ini dapat memberikan informasi berharga bagi para pembuat kebijakan pendidikan dan sekolah itu sendiri untuk memahami kekuatan dan kelemahan masing-masing sekolah serta merumuskan strategi peningkatan mutu pendidikan yang lebih tepat sasaran. Analisis ini mendukung pencapaian tujuan pendidikan yang berfokus pada peningkatan kualitas pembelajaran dan pencapaian hasil belajar siswa.
1.1. Pemetaan Kinerja Sekolah
Pengelompokan SMA berdasarkan nilai UN dan nilai sekolah memberikan gambaran yang komprehensif mengenai kinerja akademik sekolah. Data ini dapat digunakan untuk memetakan kinerja sekolah di seluruh DIY, mengidentifikasi sekolah-sekolah yang berkinerja tinggi dan rendah, serta mengkaji faktor-faktor yang berkontribusi pada perbedaan kinerja. Pemetaan ini mendukung proses evaluasi sekolah secara objektif dan sistematis, sehingga dapat membantu dalam pengambilan keputusan terkait kebijakan pendidikan dan alokasi sumber daya.
1.2. Identifikasi Kebutuhan Peningkatan Mutu
Dengan mengidentifikasi pola dan kelompok SMA berdasarkan kinerja akademiknya, penelitian ini membantu mengidentifikasi sekolah-sekolah yang memerlukan dukungan dan intervensi khusus untuk meningkatkan mutu pendidikan. Sekolah yang berada di kelompok berkinerja rendah dapat menjadi fokus perhatian bagi para pembuat kebijakan pendidikan, yang dapat berupa pelatihan guru, penyediaan sumber daya tambahan, atau program peningkatan mutu pembelajaran yang tertarget. Ini berkontribusi pada tercapainya tujuan pendidikan untuk pemerataan kualitas pendidikan dan pencapaian hasil belajar yang optimal bagi semua siswa.
1.3. Evaluasi Efektivitas Program Pendidikan
Hasil pengelompokan dapat digunakan untuk mengevaluasi efektivitas program dan kebijakan pendidikan yang telah diterapkan. Dengan membandingkan kinerja kelompok sekolah sebelum dan sesudah implementasi program tertentu, dapat diketahui sejauh mana program tersebut telah berhasil meningkatkan kualitas pendidikan. Evaluasi ini penting untuk memastikan bahwa program pendidikan yang telah dirumuskan memang efektif dan memberikan dampak positif pada pencapaian tujuan pendidikan.
II. Implikasi Pedagogis Algoritma Fuzzy C-Means
Implementasi algoritma Fuzzy C-Means memiliki implikasi pedagogis yang penting dalam konteks pendidikan. Hasil analisis data dapat memberikan wawasan berharga untuk meningkatkan strategi pengajaran dan pembelajaran. Analisis ini dapat membantu guru dan sekolah dalam mengidentifikasi metode pembelajaran yang efektif serta kekurangan yang perlu diperbaiki agar dapat meningkatkan prestasi siswa secara keseluruhan. Hasilnya dapat dipakai untuk menginformasikan praktik pengajaran berbasis data (data-driven instruction) yang semakin relevan dalam konteks peningkatan mutu pendidikan.
2.1. Pengembangan Kurikulum dan Pembelajaran
Data clustering dapat membantu dalam pengembangan kurikulum dan strategi pembelajaran yang lebih efektif. Dengan menganalisis pola prestasi siswa di berbagai kelompok sekolah, dapat diidentifikasi materi pembelajaran atau metode pengajaran yang lebih efektif untuk meningkatkan prestasi siswa. Informasi ini dapat digunakan untuk mendesain kurikulum yang lebih relevan dan adaptif terhadap kebutuhan siswa, serta mengembangkan model pembelajaran yang inovatif dan sesuai dengan karakteristik siswa dan konteks sekolah.
2.2. Peningkatan Kinerja Guru
Hasil analisis dapat digunakan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelatihan dan pengembangan profesional bagi guru. Sekolah dapat menggunakan data untuk menentukan area-area yang memerlukan pelatihan khusus bagi guru, agar mereka dapat meningkatkan keterampilan dan pengetahuan mereka dalam mengajar. Ini dapat membantu guru dalam meningkatkan kualitas pembelajaran dan prestasi siswa mereka, sesuai dengan kebutuhan spesifik masing-masing sekolah.
2.3. Evaluasi dan Perencanaan Pembelajaran
Informasi yang diperoleh dari pengelompokan sekolah dapat digunakan untuk mengevaluasi dan merencanakan program pembelajaran yang lebih efektif. Sekolah dapat menggunakan data untuk melacak kemajuan siswa dan mengidentifikasi area-area yang perlu ditingkatkan. Informasi ini dapat membantu dalam mengembangkan strategi intervensi pembelajaran yang tertarget dan disesuaikan dengan kebutuhan individual siswa dalam mencapai hasil belajar yang optimal.
