Menentukan Tingkat Pendidikan Masyarakat Berdasarkan  Jumlah Lulusan Kota Semarang Dengan Metode Moora

Angelo Risang Kadisi; Syarifatul Muhajannah; Prind Triajeng Pungkasanti

doi:10.33365/teknokompak.v19i2.67

Angelo Risang Kadisi Universitas Semarang
Syarifatul Muhajannah Universitas Semarang
Prind Triajeng Pungkasanti Universitas Semarang

DOI: https://doi.org/10.33365/teknokompak.v19i2.67

Keywords: Tingkat Pendidikan, Moora, Kelulusan, Kecamatan, Kota Semarang, Sistem Pendukung Keputusan

Abstract

Permasalahan dalam penelitian ini adalah ketimpangan tingkat pendidikan di berbagai kecamatan di Kota Semarang, yang terlihat dari perbedaan angka kelulusan di setiap jenjang pendidikan. Ketimpangan ini dapat disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk keterbatasan akses pendidikan, kondisi ekonomi masyarakat, serta kurangnya kesadaran akan pentingnya pendidikan tinggi. Maka dari itu dibutuhkan solusi bagaimana pihak terkait seperti pemerintah dapat menentukan tingkat pendidikan masyarakat bagi setiap kecamatan berdasarkan angka kelulusan yang dimiliki di setiap jenjang pendidikan. Penelitian ini dilakukan untuk memberikan pertimbangan rekomendasi secara lebih matang kepada pemerintah dalam proses pengambilan keputusan berdasarkan data, khususnya yang berkaitan dengan upaya peningkatan kualitas pendidikan di wilayah yang masih tergolong rendah tingkat pendidikannya. Penentuan tingkat pendidikan ini dihitung menurut setiap kecamatan di Kota Semarang dengan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis Of Ratio Analysis). Masing-masing jenjang pendidikan merupakan kriteria yang diberikan bobot dengan teknik pembobotan Rank Sum. Alternatif yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 16 alternatif yang semuanya adalah kecamatan yang ada di Semarang. Sebagai kriteria yang diganakan pada perhitungan ini adalah setiap jenjang pendidikan yang ada di kota Semarang. Jenjang pendidikan yang digunakan pada perhitungan ini adalah belum/tidak menempuh pendidikan, belum tamat SD/sederajat, hingga lulusan SD, SLTP/sederajat, SLTA/sederajat, Diploma I/II, Diploma III/Akademi, Diploma IV/Strata I, Strata II, dan Strata III. Hasil implementasi metode MOORA dalam sistem pendukung keputusan dengan pembobotan Rank Sum untuk kriteria kecamatan yang memperoleh hasil paling rendah dalam tingkat pendidikan adalah Tugu dengan nilai Yi sebesar 0.0299. Berdasarkan data UNESCO 2023 jumlah besaran presentase lulusan sarjana di Indonesia adalah 10,51%. Dari hal tersebut dapat dikatakan bahwa hasil yang diperoleh sudah sesuai dengan penelitian, karena Kecamatan Tugu menjadi salah satu daerah paling rendah tingkat presentase lulusan sarjananya. Kecamatan ini hanya menyumbang angka presentase lulusan sarjana sebesar 7,45% berdasarkan data DISDUKCAPIL Kota Semarang 2023. Jumlah presentase lulusan sarjana di Kecamaan Tugu ini jelas dibawah dari nilai presentase yang ada di Indonesia berdasarkan data UNESCO. Dengan adanya penelitian ini diharapkan pemerintah mampu mengambil langkah serius dalam menangani daerah yang kualitas tingkat lulusanya paling rendah. Melalui hasil penelitian ini, nantinya pemerintah dapat memberikan informasi terkait tingkat pendidikan masyarakat berdasarkan tingkat lulusan kota semarang. Pemerintah juga dapat mengambil langkah strategis dan serius dalam menangani wilayahwilayah dengan kualitas pendidikan yang rendah, sehingga upaya pemerataan mutu pendidikan dapat tercapai secara lebih optimal.

References

[1] S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[2] Dispendukcapil.semarangkota.go.id, “Statistik Agregat Pendidikan Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Semarang,” dispendukcapil.semarangkota.go.id, 2023. https://dispendukcapil.semarangkota.go.id/statistik-agregat-pendidikan/?semester=S1&tahun=2023&submit-statistik=true (accessed Nov. 25, 2024).
[3] M. Z. Yusuf, N. Hidayati, M. G. Wibowo, and N. Khusniati, “PENGARUH PENDIDIKAN DAN IPM TERHADAP YOGYAKARTA,” 2020.
[4] B. Susetyo and Karwono, “PETA MUTU SATUAN PENDIDIKAN INDONESIA BERDASARKAN AKREDITASI TAHUN 2020,” vol. 14, pp. 1–10, 2021.
[5] Z. Kaffa, S. S. Budi, and N. Gistituati, “Kebijakan Penerapan Sistem Zonasi,” vol. 5, pp. 1870–1877, 2021.
[6] P. Andrearini, “Jumlah Lulusan Perguruan Tinggi di RI Masih Jauh di Bawah Rata-rata Dunia,” https://kumparan.com/, 2024. https://kumparan.com/kumparannews/jumlah-lulusan-perguruan-tinggi-di-ri-masih-jauh-di-bawah-rata-rata-dunia-22m9q9DPEQP/full (accessed Dec. 20, 2024).
[7] Purwadi, W. R. Maya, and A. Calam, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemasangan Lokasi Strategis Wifi . Id Pada Telkom ( Studi Kasus Pada Pemsangan Wifi . Id Di Beberapa Lokasi Medan Menggunakan Metode Oreste,” vol. 19, no. 1, 2020.
[8] S. Manurung, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU DAN PEGAWAI TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MOORA,” vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[9] A. Muharsyah, S. R. Hayati, M. I. Setiawan, H. Nurdiyanto, and Yuhandri, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ),” vol. 5, no. 1, pp. 19–23, 2018.
[10] J. Hutagalung and M. T. I. R, “Pemilihan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan Metode Aras, Copras, dan Waspas,” vol. 10, pp. 354–367, 2021.
[11] S. Laia, F. Sonata, and S. Yakub, “Kelayakan Hasil Scanner Data Pasien Covid 19 Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” vol. 1, 2022.
[12] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) ) pada Sistem Pendukung Keputusan, Cetakan 1. Yogyakarta: Deepublish Publisher, 2017.
[13] J. Hutagalung, Kombinasi K-Means Clustering dan Metode MOORA. 2021.
[14] P. S. Ramadhan, M. Ramadhan, and M. Dahria, “Penerapan Metode WASPAS Dan MOORA Dalam Pengambilan Keputusan,” vol. 6, no. 2, pp. 162–167, 2021.
[15] D. O. Sihombing, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konsentrasi Mata Kuliah dengan Metode MOORA,” vol. 5, no. 4, pp. 942–956, 2024, doi: 10.47065/josyc.v5i4.5780.
[16] C. T. Hendratama and S. Wibisono, “IMPLEMENTASI METODE MOORA ( MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS ) DALAM PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI PERGURUAN TINGGI KOTA SEMARANG,” vol. 7, no. 1, pp. 41–52, 2022.
[17] M. A. Ramadhan and M. Fakhriza, “Implementasi Metode COPRAS dengan Pembobotan Entropy dalam Sistem Seleksi Koordinator Sensus Kecamatan ( Koseka ),” vol. 7, no. 3, 2024, doi: 10.32493/jtsi.v7i3.41878.
[18] D. M. El Faritsi, D. Saripurna, and I. Mariami, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Tenaga Pengajar Menggunakan Metode MOORA,” vol. 1, pp. 239–249, 2022.
[19] A. Mitra, “Application of multi-objective optimization on the basis of ratio analysis ( MOORA ) for selection of cotton fabrics for optimal thermal comfort,” no. July, 2021, doi: 10.1108/RJTA-02-2021-0021.
[20] Mesran, J. H. Lubis, and I. F. Rahmad, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis ( MOORA ) dalam Keputusan Penerimaan Siswa Baru,” vol. 1, no. 2, 2022.
[21] A. P. R. Pinem, H. Indriyawati, and B. A. Pramono, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Industri Berbasis Spasial Menggunakan Metode MOORA,” vol. 7, no. 3, pp. 639–646, 2020.
[22] I. Rosita, Gunawan, and D. Apriani, “Penerapan Metode Moora Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Media Promosi Sekolah ( Studi Kasus : SMK Airlangga Balikpapan ),” 2020.
[23] S. Proboningrum and A. Sidauruk, “PEMILIHAN SUPPLIER KAIN DENGAN METODE MOORA,” vol. 8, no. 1, pp. 43–48, 2021.
[24] S. Alam, “Tingkat pendidikan dan pengangguran di Indonesia (Telaah serapan tenaga kerja SMA/SMK dan Sarjana),” J. Ilm. Bongaya, 2016.