IMPLEMENTASI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PADA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI TINGKAT PENDIDIKAN PENDUDUK KABUPATEN SEMARANG - Dewi, Syarafina; Pakereng, Magdalena A. Ineke (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2023)
Indonesia diperkirakan akan menghadapi bonus demografi pada tahun 2035. Sebagai upaya untuk menghadapi hal tersebut, negara Indonesia membutuhkan sumber daya manusia yang berkualitas salah satunya melalui pendidikan. Namun ditinjau dari Angka Partisipasi Kasar (APK) untuk tingkat pendidikan tinggi di Kabupaten Semarang masih tergolong rendah, yaitu 19,25%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat pendidikan berdasarkan jenis kelamin, umur, dan status individu dalam keluarga dengan menggunakan algoritma K-Means dan reduksi dimensi melalui metode Principal Component Analysis (PCA). Penelitian ini dilakukan dengan mengolah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional 2021 Maret (KOR) Wilayah Kabupaten Semarang yang bersumber dari data Badan Pusat Statistik (BPS). Setelah dilakukan analisis, dihasilkan dua komponen utama dengan proporsi kumulatif mencapai 70%. Kemudian, setelah dilakukan reduksi dimensi dengan menggunakan metode PCA, analisis klaster dilakukan dengan menggunakan algoritma K-means yang menghasilkan empat kelompok dengan karakteristik yang berbeda untuk masing-masing klaster.