PENERAPAN SIMILARITY WEIGHT AND FILTER METHOD UNTUK MENGELOMPOKKAN SMA BERDASARKAN SARANA PRASARANA DAN SDM (Studi Kasus: SMA di Provinsi Kalimantan Barat) - Sindia, Eri; Martha, Shantika; Perdana, Hendra (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2025)
Similarity Weight and Filter Method (SWFM) merupakan metode pada analisis cluster yang digunakan untuk menangani data campuran numerik dan kategorik. Keduanya tersusun dari hasil analisis cluster data numerik dan kategorik yang kemudian digabungkan. Permasalahan utama pendidikan yaitu minimnya sarana dan prasarana serta kekurangan guru terutama ditingkat Sekolah Menengah Atas (SMA). Pembangunan dan pemerataan pendidikan masih sulit dilaksanakan secara maksimal oleh pemerintah. Sehingga untuk mempermudah penyaluran bantuan maka perlu dilakukan pengelompokan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan SMA berdasarkan sarana prasarana dan Sumber Daya Manusia (SDM) di Provinsi Kalimantan Barat dengan SWFM. Data pada penelitian ini bersumber dari Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) yaitu Data Pokok Pendidikan pada jenjang SMA tahun 2024 yang terdiri data numerik dan kategorik. Data numerik dikelompokan dengan metode Ward yang menghasilkan jumlah cluster optimum yaitu 3 cluster. Sedangkan data kategorik dikelompokan menggunakan metode K-Modes menghasilkan jumlah cluster optimum sebanyak 2. Hasil pengelompokan data numerik dan data kategorik kemudian digabung dengan metode SWFM sehingga diperoleh jumlah cluster sebanyak 5. Cluster 1 terdiri dari 131 SMA dengan sarana prasarana dan SDM yang tidak memadai, cluster 2 terdiri dari 185 SMA dengan sarana prasarana dan SDM yang kurang memadai, cluster 3 terdiri dari 12 SMA dimana memiliki sarana prasarana dan SDM yang sangat memadai, cluster 4 terdiri dari 61 SMA dimana memiliki sarana prasarana dan SDM yang memadai, dan cluster 5 terdiri dari 16 SMA yang sarana prasarana dan SDM yang cukup memadai.