Analisis Kualitas SDM Kota Semarang Berdasarkan Pendidikan: Pemetaan Kecamatan dengan Metode ROC dan SAW
Abstract
Kota Semarang memiliki 16 kecamatan dengan karakteristik demografis yang beragam, namun hingga saat ini belum tersedia sistem klasifikasi data yang mampu secara objektif dan terukur menggambarkan distribusi kualitas sumber daya manusia (SDM) antar wilayah administratif. Kualitas SDM menjadi fondasi utama dalam mendorong pembangunan wilayah, terutama di kawasan perkotaan yang kompleks secara sosial-ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan kualitas SDM Kota Semarang berdasarkan jenjang pendidikan penduduk pada masing-masing kecamatan, guna memberikan gambaran menyeluruh mengenai potensi manusia di tiap wilayah. Pendekatan yang digunakan bersifat kuantitatif deskriptif dengan memanfaatkan data publik yang diperoleh dari situs resmi Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Dispendukcapil) Kota Semarang. Data mencakup 16 kecamatan dengan indikator jenjang pendidikan mulai dari kategori belum sekolah, tidak tamat SD, tamat SD, SLTP, SLTA, hingga jenjang perguruan tinggi (D3, S1, S2, dan S3). Penentuan bobot tiap jenjang pendidikan dilakukan menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC) yang mempertimbangkan skala prioritas secara konsisten tanpa pembandingan berpasangan. Selanjutnya, skor akhir tiap kecamatan dihitung menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk memperoleh nilai agregat terstandarisasi. Hasil analisis menunjukkan adanya ketimpangan kualitas SDM antar wilayah; Kecamatan Tembalang (A10) meraih skor tertinggi sebesar 1,050, diikuti Banyumanik (A11) dan Semarang Barat (A13), yang umumnya memiliki jumlah penduduk berpendidikan tinggi lebih besar dibandingkan wilayah lain. Sementara itu, skor terendah tercatat di Kecamatan Tugu (A16) sebesar 0,095, Semarang Tengah (A1) dengan 0,224, dan Semarang Timur (A3) sebesar 0,232. Ketimpangan ini menegaskan perlunya perhatian dari pembuat kebijakan untuk menyusun strategi penguatan SDM secara lebih merata dan berbasis data. Kombinasi metode ROC dan SAW terbukti efektif dalam menghasilkan klasifikasi wilayah berbasis multikriteria yang objektif, efisien, dan dapat direplikasi dalam konteks kebijakan pendidikan maupun pembangunan daerah. Temuan ini dapat dijadikan dasar untuk merumuskan intervensi yang lebih tepat sasaran, seperti pembangunan infrastruktur pendidikan tambahan, penyebaran beasiswa lokal, pelatihan vokasi, serta program pemberdayaan masyarakat berbasis potensi lokal. Namun demikian, keterbatasan studi ini terletak pada belum diperhitungkannya variabel non-pendidikan seperti tingkat pengangguran, garis kemiskinan, dan partisipasi pelatihan non-formal. Oleh karena itu, studi lanjutan disarankan untuk mengintegrasikan indikator sosial-ekonomi lainnya guna memperoleh pemetaan kualitas SDM yang lebih komprehensif. Selain itu, penerapan Geographic Information System (GIS) dapat memperkaya visualisasi spasial dan meningkatkan pemahaman hasil analisis secara lebih interaktif dan aplikatif bagi para pengambil kebijakan.
References
S. Rahayu and A. Sindar, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 103–112, 2022, doi: 10.54082/jiki.28.
R. Sarita and L. Bachtiar, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Metode SAW dan AHP,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 56, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4573.
N. A. Khaliq, A. Josi, and L. Fujiyanti, “Sistem Informasi Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Menggunakan Metode SAW,” JSITIK J. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. Komput., vol. 1, no. 2, pp. 94–108, 2023, doi: 10.53624/jsitik.v1i2.162.
G. Sumadi, M. Y. Vebriandi, and E. Sudarsono, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Penerima Kip Kuliah Menggunakan Metode Ahp Dan Saw,” J. Teknol. Inf. Mura, vol. 14, no. 2, pp. 96–103, 2022, doi: 10.32767/jti.v14i2.1827.
Rozar Rayendra, Muhammad Qurthuby, and Mutiah Humairah, “Analisis Penetapan Strategi Pemasaran Menggunakan Metode SWOT Di PT. Pandawa Satria Nusantara,” J. Surya Tek., vol. 10, no. 2, pp. 866–874, 2023, doi: 10.37859/jst.v10i2.6429.
T. A. Siregar, “Analisa Penerapan Metode OCRA Pada Pertukaran Mahasiswa Dalam Mendukung Kampus Merdeka Dengan Pembobotan ROC,” J. Kaji. Ilm. Teknol. Inf. dan Komput., vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.62866/jutik.v1i1.35.
N. Y. Fadilah, S. Juanita, and P. Larasati, “Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan dengan Multi Kriteria menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 2, p. 158, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43233.
T. R. Khaizuran, Y. Yahfizham, and F. H. Sibarani, “Penerapan Metode ROC Dan SAW Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Program Percepatan,” J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 6, no. 1, pp. 66–77, Apr. 2025, doi: 10.55122/junsibi.v6i1.1563.
L. Tatang Arif Ilhami, Maulana Ashari, and Sofiansyah Fadli, “Rank Order Centroid (ROC) sebagai pembobotan kriteria dan metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Soc. Sci. Res., vol. Volume 4 N, no. E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246, pp. 3073–3088, 2024.
T. Sitanggang, B. Nadeak, and F. Fadlina, “Perbandingan Metode MAUT Dan OCRA Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Dengan Pembobotan ROC (SDN 101883 Pasar XIII),” Dharmas Educ. J., vol. 5, no. 2, pp. 1124–1134, Nov. 2024, doi: 10.56667/dejournal.v5i2.1547.
M. F. Rohman and B. Sisephaputra, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Beasiswa PPA Menggunakan Metode ROC dan MAUT Berbasis Website,” J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 03, pp. 358–368, 2024, doi: 10.26740/jinacs.v5n03.p358-368.
W. R. K. Jayawardani and M. Maryam, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Keluarga Harapan dengan Implementasi Metode SAW dan Pembobotan ROC,” Emit. J. Tek. Elektro, vol. 22, no. 2, pp. 99–109, 2022, doi: 10.23917/emitor.v22i2.18411.
M. A. Muhaimin, R. K. Niswatin, R. Wulanningrum, and H. Muttaqien, “Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sebuah Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Cafe Terbaik,” vol. 8, pp. 739–748, 2024.
