Onny Kartika Hitasari, Onny Kartika
Unknown Affiliation

Published : 3 Documents
Articles

Found 3 Documents
Search

PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN ANGKA PARTISIPASI PENDIDIKAN JENJANG SMA/MA/PAKET C DENGAN FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING Hitasari, Onny Kartika; Safitri, Diah; Suparti, Suparti
Jurnal Gaussian Vol 4, No 4 (2015): Wisuda periode Oktober 2015
Publisher : Jurusan Statistika UNDIP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (540.033 KB)

Abstract

Education is one aspect of nation building is very important to realize the human resource development and national character. Awareness of the importance of education can be seen through education enrollment rates. This study aims to classify the enrollment rates in the district / city Central Java. The data used is the Gross Enrollment Rate (GER), Net Enrollment Rate (NER) and School Enrollment Rate (SER) at the district / city in Central Java Province in 2013. The grouping method used in this study is Fuzzy Subtractive Clustering. The results showed that the best cluster grouping enrollment rates in Central Java Province which consists of 4 clusters with value of cluster variant is 0.00749 and radii between 0.35 to 0.50. Keywords: education participation rate, GER, NER, SER, Fuzzy Subtractive Clustering
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN ANGKA PARTISIPASI PENDIDIKAN JENJANG SMA/MA/PAKET C DENGAN FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING Hitasari, Onny Kartika; Safitri, Diah; Suparti, Suparti
Jurnal Gaussian Vol 4, No 4 (2015): Wisuda periode Oktober 2015
Publisher : Departemen Statistika FSM Undip

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (540.033 KB)

Abstract

Education is one aspect of nation building is very important to realize the human resource development and national character. Awareness of the importance of education can be seen through education enrollment rates. This study aims to classify the enrollment rates in the district / city Central Java. The data used is the Gross Enrollment Rate (GER), Net Enrollment Rate (NER) and School Enrollment Rate (SER) at the district / city in Central Java Province in 2013. The grouping method used in this study is Fuzzy Subtractive Clustering. The results showed that the best cluster grouping enrollment rates in Central Java Province which consists of 4 clusters with value of cluster variant is 0.00749 and radii between 0.35 to 0.50. Keywords: education participation rate, GER, NER, SER, Fuzzy Subtractive Clustering
FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING BERDASARKAN KEJADIAN BENCANA ALAM PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH Safitri, Diah; Rahmawati, Rita; Hitasari, Onny Kartika
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 5, No 2 (2017): Jurnal Statistika
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muham

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Bencana alam adalah bencana yang diakibatkan oleh peristiwa atau serangkaianperistiwa yang disebabkan oleh alam.  Provinsi Jawa Tengah terdiri dari 76kabupaten/kota, kabupaten/kota tersebut dapat dikelompokkan menjadi beberapakelompok berdasarkan frekuensi terjadinya bencana, yang mana masing-masingkelompok mempunyai karakteristik yang berbeda berdasarkan kejadian bencana alam.Metode untuk mengelompokkan yang digunakan dalam penelitian ini adalah FuzzySubtractive Clustering yang merupakan metode dalam fuzzy. Dari penelitian ini dapatdisimpulkan bahwa cluster dengan jari-jari 0,92 ? 0,94 merupakan jumlah cluster yangterbaik yang digunakan dalam permasalahan ini. Pada jari-jari (r) antara 0,92 ? 0,94diperoleh kesamaan kecenderungan data yang masuk pada setiap cluster, maka clusteryang terbentuk dengan r = 0,92 sampai 0,94 adalah sebagai berikut, cluster 1 terdapat14 Kabupaten/Kota, cluster 2 terdapat 7 Kabupaten/Kota, cluster 3 terdapat 7Kabupaten/Kota, cluster 4 terdapat 5 Kabupaten/Kota, dan Cluster 5 terdapat 2 Kabupaten/Kota.Kata Kunci: bencana alam, fuzzy subtractive clustering