Abstrak—Pendidikan  adalah  hal  yang  sangat  penting  bagi bangsa.  Mutu  pendidikan  yang  baik  akan  mencetak  generasi yang  berkualitas  dan  menjadi  kunci  untuk  membangun  dan memperbaiki  negara.  Dalam  konsep  pendidikan,  pemerintah telah  memberikan  acuan  agar  sekolah  di  Indonesia  memiliki kualitas  yang  baik,  salah  satunya  adalah  dengan  menerbitkan Standar  Nasional  Pendidikan  (SNP).  Pada  penelitian  ini dilakukan  pengelompokan  mutu  pendidikan  pada  142.294 sekolah dasar tahun 2018 menggunakan metode Fuzzy C-Means pada  sekolah  dan  kota  di  Indonesia  dengan  variabel  yang digunakan  adalah  delapan  standar  nasional  pendidikan  yaitu standar  kompetensi  kelulusan,  standar  isi,  standar  proses, standar  penilaian,  standar  PTK,  standar  sarana  prasarana, standar  pengelolaan,  dan  standar  pembiayaan.  Sebelum melakukan pengelompokkan dilakukan imputasi missing value dengan menggunakan metode regresi. Digunakan metode Fuzzy C-Means  pada  clustering  dikarenakan  data  SNP  SD  di Indonesia  memiliki  banyak  data  outlier  sehingga  lebih  cocok digunakan metode Fuzzy C-Means. Berdasarkan nilai pseudo f jumlah kelompok sekolah di Indonesia yang optimum adalah 4 dan jumlah kelompok kota di Indonesia yang optimum adalah 3.  Hampir  semua  kota  di  Pulau  Jawa  berada  pada  cluster terbaik  sedangkan  kota  di  Pulau  Papua  hampir  semuanya berada pada cluster yang kurang baik.
Kata Kunci— Clustering, Fuzzy C-Means, Imputasi Missing Value, Regresi, Sekolah Dasar, SNP.

## I. PENDAHULUAN
ENDIDIKAN  adalah  hal  yang  sangat  penting  bagi bangsa.  Mutu  pendidikan  yang  baik  akan  mencetak generasi  yang  berkualitas  dan  menjadi  kunci  untuk membangun dan memperbaiki negara. Pemerintah Indonesia telah melakukan beberapa upaya di bidang pendidikan, salah satunya  dengan  menerbitkan  program  wajib  belajar  sejak  2 Mei  1984.  Menurut  undang-undang  tentang  sistem pendidikan  nasional  pasal  1  ayat  18  wajib  belajar  adalah program pendidikan minimal yang harus diikuti oleh Warga Negara  Indonesia  atas  tanggung  jawab  Pemerintah  dan Pemerintah  Daerah  [1].  Dari  ketiga  jenjang  sekolah  di Indonesia jumlah sekolah terbanyak adalah pada jenjang SD. Jumlah  sekolah  dasar  di  Indonesia  menurut  Badan  Pusat Statistik  pada  tahun  ajaran  2017/2018  adalah  sebanyak 148.244  sekolah  yang  tersebar  di  seluruh  provinsi  di Indonesia  dengan  APK  (Angka  Partisipasi  Kasar)  jenjang sekolah dasar di Indonesia sebesar 108,61% dimana nilai ini lebih  dari  100%  yang  artinya  jumlah  murid  SD/sederajat lebih  banyak  dibandingkan  jumlah  anak  usia  SD  (7-12 tahun). Data BPS juga menunjukkan bahwa hampir seluruh provinsi  di  Indonesia  sudah  mencapai  APK  SD  melebihi angka 100% kecuali Papua yang hanya mencapai 94,47% [2].
Data  tersebut  menunjukkan  bahwa  jumlah  SD/sederajat  di Indonesia sudah cukup dan hampir seluruh penduduk usia SD (7-12) telah terlayani pendidikannya. Dari sekian banyaknya sekolah  dasar  yang  ada  di  Indonesia  masih  dipertanyakan kualitas dari sekolah-sekolah tersebut.
Ada  beberapa  alat  pengukuran  yang  diterapkan  untuk mengukur  kualitas  pendidikan  di  tiap  negara,  salah  satunya adalah PISA yang dilakukan The Organisation for Economic Co-operation  and  Development  (OECD).  Programme  for International  Student  Assesment  (PISA)  merupakan  survei evaluasi sistem pendidikan di dunia yang mengukur kinerja siswa  kelas  pendidikan  menengah.  Hasil  pada  tahun  2018 yang diumumkan pada bulan Desember 2019 menempatkan siswa Indonesia di jajaran nilai terendah terhadap pengukuran membaca, matematika, dan sains.
Pada kategori kemampuan membaca, Indonesia menempati peringkat ke-6 dari bawah (74) dengan skor rata- rata 371. Turun dari peringkat 64 pada tahun 2015. Lalu pada kategori matematika, Indonesia berada di peringkat ke-7 dari bawah (73) dengan skor rata-rata 379. Turun dari peringkat 63 pada tahun 2015. Sementara pada kategori kinerja sains, Indonesia  berada  di  peringkat  ke-9  dari  bawah  (71),  yakni dengan rata-rata skor 396. Turun dari peringkat 62 pada tahun 2015 [3].
Di  Indonesia  pemerintah  telah  memberikan  acuan  agar sekolah  di  Indonesia  memiliki  kualitas  yang  baik,  salah satunya  adalah  dengan  menerbitkan  Standar  Nasional Pendidikan (SNP). Menurut Peraturan Pemerintah nomor 19 tahun  2005  bab  1  pasal  1  ayat  1,  yang  dimaksud  dengan standar nasional pendidikan adalah kriteria minimal tentang sistem  pendidikan  di  seluruh  wilayah  hukum  Negara Kesatuan  Republik  Indonesia  [4].  Setiap  Lembaga pendidikan dituntut untuk memenuhi kriteria minimum yang telah  ditentukan  guna  tercapainya  tujuan  pemerataan pendidikan  di  wilayah  hukum  Negara  Kesatuan  Republik Indonesia.
Adanya standar nasional pendidikan diharapkan penerapan kebijakan  dalam  setiap  sekolah  menjadi  lebih  terarah  serta dapat  memeratakan  standar  mutu  pendidikan  di  Indonesia. Namun demikian persoalan yang dihadapi Indonesia adalah kualitas  dari  setiap  sekolah  yang  masih  jauh  dari  yang diharapkan terutama Indonesia daerah timur.
Pemerintah  khususnya  Kementrian  Pendidikan  dan Kebudayaan  telah  melakukan  evaluasi  mutu  pendidikan jenjang  sekolah  dasar  yang  dilaksanakan  periodik  setiap tahun. Hasil evaluasi mutu tersebut adalah nilai capaian pada masing-masing  standar  nasional  pendidikan  dan  dihasilkan lima  kelompok  yakni  menuju  SNP  1  (M1),  menuju  SNP  2

## Pengelompokkan Mutu Sekolah Dasar di Indonesia Berdasarkan Standar Nasional Pendidikan dengan Metode Fuzzy C-Means
Nur Achmey Selgi Harwanti dan Agnes Tuti Rumiati Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : agnes_tuti@statistika.its.ac.id
P
(M2), menuju SNP 3 (M3), menuju SNP 4 (M4), dan  telah SNP.    Selain  dari  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan penelitian  mengenai  pemetaan  sekolah  berdasarkan  SNP telah  beberapa  kali  dilakukan  sebelumnya,  diantaranya adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dyah  Anggun  Sekar Faradisa yang berjudul Pemetaan Mutu SMK Negeri di Jawa Timur menggunakan Metode Fuzzy C-Means dan K-Means. Pada  penelitian  tersebut  didapatkan  bahwa  metode pengelompokan  terbaik  adalah  menggunakan  metode  K- means dengan 4 cluster.
Selain  itu  juga  dilakukan  penelitian  yang  berjudul Pengelompokan  Mutu  Pendidikan  SMP  dan  Pengaruh Indikator  Standar  Nasional  Pendidikan  terhadap  Mutu Kelulusan SMP Negeri di Jawa Timur oleh Khusnul Fatimah. Penelitian tersebut menggunakan metode hierarki, K-Means dan  Fuzzy  C-Means  untuk  memetakan  mutu  SMP  di  Jawa Timur berdasarkan SNP dan analisis pengaruh SNP terhadap mutu kelulusan dengan metode MARS.
Metode  terbaik  yang  dihasilkan  untuk  pengelompokan adalah  metode  K-Means  dengan  jumlah  cluster  optimum  6 cluster.  Dari  kedua  penelitian  ini  didapatkan  nilai  icdrate yang  hampir  sama  antara  metode  K-Means  dan  Fuzzy  C- Means.  Pada  jenjang  SD  telah  dilakukan  penelitian  oleh Puspa  Desi  Tri  Andini  yang  berjudul  Pemodelan  Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Mutu Pendidikan Sekolah Dasar di  Provinsi  Jawa  Timur  Berdasarkan  Standar  Nasional Pendidikan  Menggunakan  Structural  Equation  Modelling- Partial Least Square.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengelompokan  mutu pendidikan jenjang sekolah dasar di Indonesia menggunakan metode  Fuzzy  C-Means  dengan  variabel  yang  digunakan adalah  delapan  standar  nasional  pendidikan.  Digunakan metode  tersebut  dikarenakan  Fuzzy  C-Means  merupakan metode  clustering  non-hierarki  yang  merupakan  metode pengelompokan  berdasarkan  kenyataan  bahwa  objek-objek tertentu  secara  tegas  tidak  dapat  dikelompokkan  pada kelompok  tertentu  sehingga  metode  Fuzzy  C-Means  cocok digunakan pada data outlier.
Selain itu pada penelitian ini akan dilakukan pengelompokkan pada rata-rata standar nasional pendidikan jenjang SD tiap kota di Indonesia dengan metode Fuzzy C- Means agar dapat dilihat kota-kota mana yang memiliki rata- rata sekolah dengan kualitas pendidikan yang masih kurang dari  standar  yang  telah  ditentukan.  Penanganan  terhadap missing value pada data standar sarana prasarana dilakukan dengan  metode  imputasi  regresi.  Digunakan  standar  sarana prasarana karena nilai standar sarana prasarana paling rendah dibandingkan dengan standar lain.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Standar Nasional Pendidikan
Standar  Nasional  Pendidikan  digunakan  sebagai  acuan pengembangan kurikulum, tenaga kependidikan, sarana dan prasarana, pengelolaan, dan pembiayaan dan pengembangan standar nasional pendidikan serta pemantauan dan pelaporan pencapaiannya secara nasional dilaksanakan oleh suatu badan standarisasi, penjaminan, dan pengendalian mutu pendidikan. Standar nasional pendidikan meliputi beberapa standar yang dijabarkan sebagai berikut.

## 1) Standar Kompetensi Lulusan
Standar  Kompetensi  Lulusan  adalah  kriteria  minimal tentang  kualifikasi  kemampuan  lulusan  yang  mencakup sikap, pengetahuan dan keterampilan [5].

## 2) Standar Isi
Standar isi adalah kriteria mengenai ruang lingkup materi dan tingkat kompetensi untuk mencapai kompetensi lulusan pada  jenjang  dan  jenis  pendidikan  tertentu.  Ruang  lingkup materi  dirumuskan  berdasarkan  kriteria  muatan  wajib  yang ditetapkan  sesuai  ketentuan  peraturan  perundang-undangan, konsep  keilmuan  dan  karakteristik  satuan  pendidikan  dan program pendidikan [6].

## 3) Standar Proses
Standar  proses  adalah  kriteria  mengenai  pelaksanaan pembelajaran  pada  satuan  pendidikan  untuk  mencapai standar  kompetensi  lulusan.  Standar  proses  dikembangkan mengacu  pada  standar  kompetensi  lulusan  dan  standar  isi yang telah ditetapkan [7].

## 4) Standar Penilaian
Standar  penilaian  pendidikan  adalah  kriteria    mengenai lingkup, tujuan, manfaat, prinsip, mekanisme, prosedur, dan instrument penilaian hasil belajar peserta didik [8].
5) Standar Pendidik dan Tenaga Kependidikan
Standar Pendidik dan Tenaga Kependidikan adalah kriteria kualifikasi  akademik  dan  kompetensi  sebagai  agen pembelajaranm sehat jasmani dan rohani, serta kemampuan untuk mewujudkan tujuan pendidikan nasional [9].

## 6) Standar Sarana Prasarana
Standar  sarana  dan  prasarana  adalah  kriteria  sarana  yang wajib  dimiliki  setiap  sekolah  meliputi  perabot,  peralatan pendidikan,  media  pendidikan,  buku  dan  sumber  belajar lainnya,  bahan  habis  pakai,    serta  perlengkapan  lain  yang diperlukan.

## 7) Standar Pengelolaan
Standar  pengelolaan  oleh  sekolah  adalah  kriteria  yang berkaitan dengan perencanaan, pelaksanaan, dan pengawasan kegiatan  pendidikan  pada  tingkat  sekolah  agar  tercapai efisiensi  dan  efektivitas  penyelenggaran  pendidikan. Pengelolaan sekolah menjadi tanggung jawab kepala sekolah [4].

## 8) Standar Pembiayaan
Standar  pembiayaan  adalah  kriteria  mengenai  komponen dan besarnya biaya operasi satuan pendidikan yang berlaku selama satu tahun. Pembiayaan pendidikan terdiri atas biaya investasi, biaya operasi, dan biaya personal [10].

## B. Sistem Pendataan Mutu Pendidikan
Pemetaan mutu adalah proses terkait kegiatan pengumpulan,  pengolahan,  analisis  data  dan  informasi tentang capaian pemenuhan standar nasional pendidikan dari mulai  tingkat  sekolah,  kabupaten/kota,  provinsi,  hingga nasional.  Pemetaan  mutu  pendidikan  berfungsi  untuk memberikan gambaran kepada berbagai pemangku kepentingan  tentang  capaian  pemenuhan  standar  nasional pendidikan. Pemetaan mutu pendidikan dapat dimanfaatkan oleh  sekolah,  pemerintah  daerah,  dan  pemerintah  sebagai acuan  dalam  perencanaan  perbaikan  dan  peningkatan  mutu pendidikan sesuai kewenangan masing-masing.
Perhitungan  capaian  SNP  merupakan  agregasi  dari  dua sumber  data  pemetaan  mutu  yaitu  data  primer  dan  data sekunder. Dari masing-masing standar terdapat beberapa
indikator  dan  tiap  satu  indikator  terdiri  dari  beberapa  sub indikator.  Perhitungan  nilai  komposit  sub  indikator  secara matematis dituliskan sebagai berikut 𝑈 𝑡𝑢𝑣 = ∑ (𝑎 𝑡𝑢𝑣(𝑖) × 𝑋 𝑡𝑢𝑣(𝑖) ) 𝑛 𝑖=1 + ∑ (𝑎 𝑡𝑢𝑣(𝑗) × 𝑌 𝑡𝑢𝑣(𝑗) ) 𝑚 𝑗=1 (1)
dimana,
𝑈 𝑡𝑢𝑣 =  Capaian  sub   indikator ke- 𝑣 ,    indikator ke- 𝑢 ,  dan standar ke- 𝑡 . 𝑋 𝑡𝑢𝑣(𝑖) =  Nilai  data  primer  ke- 𝑖 untuk  sub  indikator  ke- 𝑣 , indikator ke- 𝑢 , dan standar ke- 𝑡 𝑌 𝑡𝑢𝑣(𝑗) = Nilai data sekunder ke- 𝑗 untuk sub indikator ke- 𝑣 , indikator ke- 𝑢 , dan standar ke- 𝑡 . 𝑎 𝑡𝑢𝑣(𝑗) = Bobot nilai data untuk sub indikator ke- 𝑣 , indikator ke- 𝑢 , dan standar ke- 𝑡 .
Capaian  indikator  pada  umumnya  merupakan  rataan aritmatik dan sub indikator dalam indikator yang sama. Hal tersebut  berlaku  pada  Sebagian  besar  indikator  yang  sama. Hal  tersebut  berlaku  pada  Sebagian  besar  indikator.  Secara matematis,  perhitungan  nilai  komposit  capaian  indikator dituliskan sebagai berikut:
𝑇 𝑡𝑢 = ∑ (𝛽 𝑡𝑢(𝑘) × 𝑈 𝑡𝑢(𝑘) ) 𝑣 𝑘=1 (2)
dimana,
𝑇 𝑡𝑢 = Capaian  indikator ke- 𝑢 pada standar ke- 𝑡 . 𝛽 𝑡𝑢(𝑘) = Bobor nilai pada sub indikator ke-k, indikator ke- 𝑢 , dan standar ke- 𝑡 .
Nilai akhir capaian standar dihitung sebagai berikut;
𝑆 𝑡 = ∑ (𝛾 𝑡(𝑙) × 𝑈 𝑡𝑢(𝑙) ) 𝑢 𝑡=1 (3)
dimana,
𝑆 𝑡 = Capaian  standar ke- 𝑡 . 𝛾 𝑡(𝑙) = Bobor nilai indikator ke- 𝑢 pada standar ke- 𝑡 .
Seluruh  angka  capaian  baik  subindikator  hingga  standar mengalami  proses re-scalling angka  capaian  ke  skala  0 hingga  7.  Pencapaian  terhadap  SNP  (Standar  Nasional Pendidikan)  yang  dihitung  dengan  menggunakan  metode komposit dikategorikan  kedalam  5  jenis  yaitu  Menuju  SNP (Standar  Nasional  Pendidikan)  1,  Menuju  SNP  (Standar Nasional  Pendidikan)  2,  Menuju  SNP  (Standar  Nasional Pendidikan) 3, Menuju SNP  4, dan SNP.
Pembagian rentang kategori capaian SNP didasarkan pada fungsi  standar  deviasi.  Terdapat  lima  tahapan  pencapaian SNP  (Standar  Nasional  Pendidikan  )  dengan  batas  atas  dan batas  bawah  pada  masing-masing  tahapan  dituliskan  pada Tabel 1.

## C. Imputasi Missing Value
Missing value dapat terjadi dikarenakan informasi tentang obyek  sulit  dicari,  tidak  diberikan  atau  informasi  tersebut memang  tidak  ada.  Penanganan missing  value dapat dilakukan  dengan  imputasi  yaitu  proses  pengisian  atau penggantian  missing  values  pada  dataset  dengan  nilai-nilai yang mungkin berdasarkan informasi yang didapatkan pada dataset tersebut. Salah satu metode imputasi tersebut adalah dengan menggunakan metode regresi.
Pada  metode  regresi,  variabel  respon  atau  biasa  juga disebut  variabel  bergantung  serta  variabel explanary atau biasa juga disebut variabel penduga atau variabel bebas [11]. Regresi  linier  terbagi  atas  dua  jenis  yaitu  regresi  linier sederhana dan regresi linier berganda.
Regresi  linier  sederhana  merupakan  model  regresi  linier yang terdiri dari satu variabel tak bebas (Y) dan satu variabel bebas  (X)  sedangkan  regresi  linier  berganda  merupakan model  regresi  yang  terdiri  dari  satu  variabel  tak  bebas  dan memiliki lebih dari satu variabel bebas.
Model  regresi  berganda  adalah  model  yang  mempelajari tentang  ketergantungan  variabel  respon  terhadap  dua  atau lebih  variabel  bebas  [12].  Pada  imputasi  missing  value dengan  metode  regresi  variabel  Y  adalah  variabel  yang memiliki  missing  sedangkan  variabel  X  adalah  variabel lengkap  tanpa  missing  data.  Model  regresi  linear  secara umum adalah seperti yang ditampilkan pada persamaan 4.
𝑌 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖 +. . . . +𝛽 𝑝 𝑋 𝑝𝑖 (4)
Pada pemilihan model terbaik digunakan metode stepwise yaitu  memilih  variabel  bebas  berdasarkan  korelasi  parsial terbesar  dengan  variabel  bebas  yang  sudah  masuk  dalam model [13].

## D. Analisis Cluster
Analisis cluster atau  pengelompokan  merupakan  teknik lama yang tidak memiliki asumsi yang fokus pada banyaknya kelompok  atau  struktur  kelompok.  Pengelompokan  atau cluster data didasarkan pada persamaan atau jarak.
Tabel 1 .
Tahapan capaian SNP oleh Kemendikbud
Batas Menuju SNP 1 Menuju SNP 2 Menuju SNP 3 Menuju SNP 4 Sudah SNP Atas 0,00 2,05 3,71 5,07 6,67 Bawah 2,04 3,70 5,06 6,66 7,00
Tabel 2. Variabel penelitian No. Variabel Keterangan Skala 1 X 1 Standar Kompetensi Lulusan Interval 2 X 2 Standar Isi Interval 3 X 3 Standar Proses Interval 4 X 4 Standar Penilaian Interval 5 X 5 Standar Pendidik dan Tenaga Kependidikan Interval 6 X 6 Standar Sarana Prasarana Interval 7 X 7 Standar Pengelolaan Interval 8 X 8 Standar Pembiayaan Interval Tabel 3. Variabel imputasi missing value
Variabel Kode
Keterangan Y 1
SUB 6.1.2 Rasio luas lahan sesuai dengan jumlah siswa Y 2 SUB 6.1.3 Kondisi  lahan  sekolah  memenuhi persyaratan Y 3 SUB 6.1.4 Rasio  luas  bangunan  sesuai  dengan jumlah siswa Y 4 SUB 6.2.13 Kondisi  tempat  bermain/lapangan layak pakai Y 5 SUB 6.3.20 Kondisi ruang sirkulasi layak pakai X 1 SUB 6.1.5 Kondisi bangunan sekolah memenuhi persyaratan X 2 SUB 6.2.1 Memiliki ruang kelas sesuai standar X 3 SUB 6.2.3 Memiliki  ruang  perpustakaan  sesuai standar X 4 SUB 6.2.10 Kondisi ruang kelas layak pakai X 5 SUB 6.3.1 Memiliki  ruang  pimpinan  sesuai standar X 6 SUB 6.3.2 Memiliki ruang guru sesuai standar X 7 SUB 6.3.3 Memiliki ruang UKS sesuai standar X 8 SUB 6.3.5 Memiliki jamban sesuai standar X 9 SUB 6.3.14 Kondisi ruang pimpinan layak pakai X 10 SUB 6.3.15 Kondisi ruang guru layak pakai X 11 SUB 6.3.16 Kondisi ruang UKS layak pakai X 12 SUB 6.3.18 Kondisi jamban sesuai standar
Metode  pengelompokan  terbagi  menjadi  metode  hierarki dan  non  hierarki.  Pada  metode  non  hierarki,  banyaknya kelompok yakni 𝑘 sudah ditentukan telebih dahulu. Metode ini dapat diaplikasikan untuk data dengan jumlah yang lebih banyak daripada dengan menggunakan metode hierarki [14].
E. Fuzzy C-Means
Fuzzy  C-means meperkenalkan  suatu  variabel m yang merupakan weighting  exponent dari membership  function . Variabel  ini  dapat  mengubah  besar  pengaruh  dari membership  function ,  dalam  proses  pengelompokan menggunakan metode fuzzy c-means , m mempunyai wilayah nilai  lebih  besar  dari  1  ( m >  1). Membership  function mempunyai jangkauan nilai 0 ≤ 𝑢 𝑖𝑗 ≤ 1. Untuk metode fuzzy c-means , objective  function yang  digunakan  adalah  seperti yang ditunjukkan pada Persamaan 5.
𝐽(𝑋, 𝑈, 𝑉) = ∑ ∑ (𝑢 𝑖𝑘 ) 𝑚 𝐷 𝑖𝑘 2 𝑐 𝑖=1 𝑛 𝑘=1 (5)
Berikut merupakan algoritma fuzzy c-mean . 1) Klasifikasi Data
Menentukan  data  yang  akan  dikelompokkan  dan  berupa matriks  berukuran n x k dengan n adalah  banyaknya  sampel dan k adalah banyaknya variabel pengelompokan. 𝑥 𝑗𝑘 adalah nilai data ke- j untuk variabel ke- k.
2) Penentuan Beberapa Komponen Menentukan beberapa komponen, diantaranya:
a. Banyaknya kelompok ( 𝑛 𝑐 )
b. Pangkat atau weighted exponent ( m ) c. Maksimum iterasi ( maxiter ) d. Error terkecil yang diharapkan ( 𝜀 )
e. Fungsi objektif (P 0 = 0)
f. Iterasi awal yaitu t = 1
3) Menentukan Inisisasi Awal
Menentukan  inisisasi  awal  matriks  partisi  U  dengan ∑ 𝑢 𝑖𝑛 𝑛 𝑐 𝑖=1 = 1
𝑈 = [ 𝑢 11 𝑢 12 ⋯ 𝑢 1𝑛 𝑢 21 𝑢 22 ⋯ 𝑢 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 𝑢 𝑖1 𝑢 𝑖2 ⋯ 𝑢 𝑖𝑛 ]

## 4) Menghitung Centroid
Menghitung centroid dengan  rumus  seperti  pada Persamaan 6.
∑ (𝑢 𝑖𝑘 ) 𝑚 𝑦 𝑘 𝑛 𝑘=1 ∑ (𝑢 𝑖𝑘 ) 𝑚 𝑛 𝑘=1 (6)
5) Menghitung Distance Space
Menghitung distance  space yang  merupakan  jarak Euclidian kuadrat dengan rumus pada Persamaan 7. 𝐷 𝑖𝑘 = ∑ ‖𝑥 𝑘 − 𝑣 𝑖 ‖ 2 = √∑ (𝑥 𝑘 − 𝑣 𝑖 ) 2 𝑐 𝑖=1 𝑐 𝑖=1 (7)
6) Menghitung Nilai Membership Function Menghitung  nilai membership  function masing-masing data ke masing-masing kelompok dengan rumus yang dapat dilihat pada Persamaan 8 [15].
𝑢 𝑖𝑘 = ∑ [( 𝐷 𝑘𝑖 𝐷 𝑘𝑗 ) 2 𝑚−1 ] −1 𝑐 𝑗=1 (8)

## F. Pseudo F-Statistics
Metode  alternatif  dalam  menentukan  jumlah  kelompok optimum adalah dengan melihat nilai tertinggi dari Calinkski- Harabasz  pseudo F-statistic (𝐹 𝐶𝐻 ) yang  ditunjukkan  pada rumus seperti pada Persamaan 9.
𝐹 𝐶𝐻 = ( 𝑅2 𝑛𝑐−1 ) ( 1−𝑅2 𝑛−𝑛𝑐 ) (9)
dimana,
𝑅 2 = 𝑆𝑆𝑇−𝑆𝑆𝐸 𝑆𝑆𝑇
Tabel 4.
Variabel penelitian karakteristik cluster Variabel Skala Rasio Guru Murid Rasio Rasio Rombel Rasio
Tabel 5. Perbedaan standar sarpras sebelum dan setelah imputasi
Sarpras Sebelum Imputasi Sarpas Setelah Imputasi Mean 3,8463 5,1220 Median 4,0218 5,3085 Tabel 6.
Deskriptif standar nasional pendidikan jenjang SD
Kode Standar Mean S1 Standar Kompetensi Lulusan 6,0712 S2 Standar Isi 5,7470 S3 Standar Proses 6,4524 S4 Standar Penilaian 6,0312 S5 Standar PTK 3,8947 S6 Standar Sarana Prasarana 5,1220 S7 Standar Pengelolaan 5,7837 S8 Standar Pembiayaan 5,8180 Tabel 7.
Perbedaan standar sarpras sebelum dan setelah imputasi
CLuster Jumlah Keterangan SNP 0 Telah Mencapai SNP M4 131085 Menuju SNP Tingkat 4 M3 8443 Menuju SNP Tingkat 3 M2 2762 Menuju SNP Tingkat 2 M1 4 Menuju SNP Tingkat 1 Tabel 8. Pseudo F Jumlah Klaster Pseudo F 4 58204,01 5
47019,81
6 39515,31 Tabel 9. Status pemeringkatan cluster Cluster Status Anggota Persentase Cluster 1 Telah Memenuhi SNP 63.477 45% Cluster 2 Cukup Memenuhi SNP 44.680 31% Cluster 3 Kurang Memenuhi SNP 31.487 22% Cluster 4 Belum Memenuhi SNP 2.650 2%

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber data
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder  yang  diperoleh  dari  aplikasi  penjaminan  mutu pendidikan (PMP) Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan. Data  yang  digunakan  pada  analisis  cluster  adalah  delapan standar  nasional  pendidikan  pada  142.296  sekolah  dasar  di Indonesia  tahun  2018,  sedangkan  pada  imputasi  missing value dilakukan dengan data sub indikator sarana prasarana yang berjumlah 17 sub indikator.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditunjukkan  oleh  Tabel  2.  Sedangkan  variabel  yang digunakan untuk melihat karakteristik tiap cluster dijelaskan pada  Tabel  3.  Sedangkan  variabel  yang  digunakan  untuk melihat karakteristik tiap cluster dijelaskan pada Tabel 4.

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini dijabarkan sebagai berikut:
1) Imputasi Missing Value
Melakukan Imputasi missing value dengan cara:
a. Mengevaluasi  jumlah missing  value sub  indikator  pada standar sarana prasarana.
b. Mengambil sampel sebanyak 1112 sekolah secara random
c. Membuat  model  regresi  stepwise  dengan  Y  adalah  sub indikator yang memiliki missing value dan X adalah sub indikator lain pada standar sarana prasarana.
d. Mengimputasi missing  value dengan  model  yang  telah terbentuk.
e. Mengubah nilai sub indikator menjadi nilai indikator baru dengan menggunakan Persamaan 2.
f. Mengubah  nilai  indikator  menjadi  nilai  standar  sarana prasarana baru dengan menggunakan Persamaan 3.
2) Analisis Statistika Deskriptif
Melakukan  analisis  statistika  deskriptif  pada  data  SD  di Indonesia berdasarkan delapan Standar Nasional Pendidikan (SNP).

## 3) Pengelompokan Mutu Pendidikan
Melakukan  pengelompokan  mutu  pendidikan  sekolah dasar di Indonesia berdasarkan Standar Nasional Pendidikan (SNP)  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means pada data.
4) Interpretasi Hasil
Melakukan  interpretasi  dari  hasil  yang  diperoleh  dan melihat karakteristik dari tiap-tiap cluster yang dihasilkan.

## 5) Pengelompokan Kota
Melakukan pengelompokan kota di Indonesia berdasarkan Standar  Nasional  Pendidikan  (SNP)  Sekolah  Dasar  dengan cara menghitung rata-rata  delapan variabel standar nasional pendidikan  sekolah  dasar  tiap  kota  di  Indonesia  kemudian mengelompokkan  dengan  metode fuzzy  C-Means seperti yang telah dijelaskan pada langkah 3.
6) Peta Pengelompokan Kota
Membuat peta dari hasil pengelompokan kota  yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya.
7) Kesimpulan dan Saran Menarik kesimpulan dan saran dari hasil penelitian.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Preprocessing dan Karakteristik Data
Sebelum  melakukan  analisis clustering terlebih  dahulu dilakukan preprocessing pada  sub  indikator  standar  sarana prasarana.  Standar  sarana  prasarana  memiliki  17  sub indikator  dengan  5  sub  indikator  memiliki missing  value . Missing value pada sub indikator tersebut akan diatasi dengan imputasi metode regresi dimana sub indikator yang memiliki missing  value akan  menjadi  variabel  Y  dan  variabel  yang termasuk  dalam  standar  6  (Sarana  Prasarana)  dan  tidak memiliki missing value akan menjadi variabel X. Didapatkan 5 model regresi untuk imputasi. Selanjutnya model tersebut diimputasikan pada masing-masing sub indikator dan dengan menggunakan  rumus  2  dan  3  sub  indikator  diubah  menjadi nilai standar sarana prasarana yang baru.
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  nilai  rata-rata  pada standar  sarana  prasarana  naik  sebesar  1,2757  setelah diimputasi, begitupula nilai tengah standar sarana prasarana naik sebesar 1,2867 setelah diimputasi. Hal ini menunjukkan bahwa  hasil  imputasi  dapat  menaikkan  nilai  standar  sarana prasarana. Selanjutnya dilakukan analisis untuk mengetahui karakteristik pada 8 Standar Nasional Pendidikan Jenjang SD di Indonesia secara keseluruhan.
Pada Tabel 6 diketahui bahwa variabel yang memiliki nilai nilai  rata-rata  tertinggi  adalah  standar  proses  dengan  nilai rata-rata  sebesar  6,5424.  Sedangkan  nilai  rata-rata  terendah adalah  variabel  standar  pendidik  dan  tenaga  kependidikan (TPK)  dengan  nilai  rata-rata  sebesar  3,8947.  Seperti  yang telah  dijelaskan  pada  sub  bab  2.1  poin  e  disebutkan  bahwa indikator  penyusun  standar  tenaga  kependidikan  adalah ketersediaan  dan  kompetensi  guru,  kepala  sekolah,  tenaga kependidikan,  laboran,  dan  pustakawan  sesuai  ketentuan. Dengan nilai Standar tenaga kependidikan (TPK) yang sangat rendah dibandingkan standar lainnya maka sekolah dasar di Indonesia  masih  sangat  kurang  dalam  hal  kualitas  sumber daya manusia pendidik dan tenaga kependidikan.
Selanjutnya merupakan karakteristik dari pengelompokkan  yang  telah  dilakukan  oleh  Kemendikbud. Secara umum Kemendikbud telah mengelompokkan sekolah menjadi  5  kelompok  yaitu  Menuju  SNP  Tingkat  1  (M1), Menuju SNP Tingkat 2 (M2), Menuju SNP Tingkat 3 (M3), Menuju SNP Tingkat 4 (M4), dan SNP.
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  tidak  ada  satu sekolah  pun  yang  telah  mencapai  kategori  SNP  menurut capaian  pengelompokkan  kemendikbud  sehingga  sekolah dasar di Indonesia hanya tergolong dalam 4 kelompok yakni M4  atau  menuju  SNP  tingkat  4  dengan  persentase  sekolah terbanyak  yaitu  92%  dari  jumlah  sekolah,  M3  atau  menuju SNP tingkat 3  dengan persentase 5,9%, M2 atau menuju SNP tingkat 2 dengan persentase 1,94%, dan M1 atau menuju SNP tingkat 1 yang hanya beranggotakan 4 sekolah.

## B. Pengelompokan  Mutu  Pendidikan  Jenjang  SD  di Indonesia
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pengelompokan  mutu pendidikan jenjang SD di Indonesia sehingga akan diketahui sekolah  sekolah  yang  memiliki  kemiripan  berdasarkan Standar  Nasional  Pendidikan  (SNP).  Pengelompokan dilakukan dengan menggunakan metode fuzzy C-Means.
Pada  analisis  ini  banyak cluster yang  ditentukan  yaitu sebanyak  4,5,  dan  6 cluster. Tabel  6.  memuat  hasil pengelompokan dari 142.294 sekolah dasar di Indonesia pada 4 hingga 6 cluster dengan metode fuzzy C means. Dari hasil pengelompokan tersebut akan dipilih jumlah cluster optimum dengan melihat Pseudo F-Statistic. Berikut merupakan nilai pseudo F dari tiap cluster yang dihasilkan.
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  nilai  Pseudo  F terbesar  yakni  pada cluster 4  sebesar  58204,01  yang menunjukkan  bahwa  banyak cluster optimum  adalah  4 cluster. Analisis yang dilakukan selanjutnya adalah melihat perbedaan  karakteristik  antar cluster. Untuk  mengetahui karakteristik  keempat  kelompok  yang  telah  terbentuk dilakukan  perbandingan  rata-rata  antar cluster seperti  yang terlihat pada Gambar 1.
Gambar  1  dapat  diketahui  secara  visual  kelompok  yang memiliki  rata-rata  terbaik  hingga  terendah.  Sekolah  yang termasuk  dalam cluster 1  yang  ditunjukkan  dengan  warna biru terlihat memiliki rata-rata tertinggi pada semua standar, sedangkan  pada cluster 4  yang  ditunjukkan  dengan  warna merah secara visual memiliki rata-rata terendah. Berdasarkan karakteristik  tiap cluster secara  visual  maupun  tabel,  maka dapat  diberikan  status  pemerinkatan  pada  masing  masing kelompok sekolah yang terbentuk sebagai berikut.
Pada  Tabel  9  dapat  diketahui  jumlah  anggota  paling banyak yaitu pada cluster 1 atau sekolah dengan status telah memenuhi dengan persentase 45% atau total 63.477 sekolah dimana  nilai  ini  berarti  bahwa  45%  SD  di  Indonesia  telah memiliki mutu pendidikan yang baik. Kemudian terdapat 2% sekolah yang masih berada pada Cluster 4 atau Sekolah yang belum  memenuhi  SNP  yaitu  sebanyak  2.650  sekolah. Analisis selanjutnya dilakukan perbandingan pengelompokan Fuzzy  C-Means dengan  pengelompokkan yang telah dilakukan oleh kemendikbud.
Berdasarkan Tabel 10 dapat dilihat bahwa seluruh anggota Cluster 1  (terbaik)  dalam  pengelompokkan  kemendikbud
juga telah digolongkan dalam kelompok terbaik (M4) namun cluster 2  dan cluster 3  dalam  pengelompokkan Fuzzy  C- Means mayoritas masih digolongkan pada kelompok terbaik (M4). Selanjutnya dapat dilihat karakteristik tambahan pada tiap tiap cluster pada metode Fuzzy C-Means.
Pada  Tabel  11  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata  rasio  guru murid  di  keempat cluster berkisar  antara  nilai  13-16  yang berarti  bahwa  rata-rata  1  guru  di  Indonesia  mengajar  13 hingga 16 murid. Nilai rata-rata ini masih kurang dari rasio guru  murid  ideal  yang  ditentukan  pemerintah  dalam Peraturan  Pemerintah  Nomor  74  Tahun  2008  tentang  guru pasl  17  yang  menyebutkan  bahwa  rasio  minimal  jumlah peserta  didik  terhadap  gurunya  pada  jenjang  SD  adalah sebanyak  20:1.  Rasio  Rombel  adalah  perbandingan  jumlah rombel  dengan  jumlah  siswa.  Rata-rata  rasio  rombel  di keempat cluster berkisar  antara  17  hingga  21  yang  berarti bahwa 1 rombel di jenjang SD rata-rata terdiri dari 17 hingga 21 murid.
Nilai  rata-rata  ini  tidak  lebih  besar  jika  dibandingkan dengan permendikbud no. 22 tahun 2016 yang menyebutkan bahwa  rasio  rombel  jenjang  SD  di  Indonesia  yang  ideal adalah 28 peserta didik per rombel .

## C. Pengelompokan Mutu Tiap Kota di Indonesia berdasarkan SNP Jenjang SD
Setelah melakukan pengelompokkan pada sekolah dasar di Indonesia selanjutnya akan dilakukan pengelompokkan 514 kota  di  Indonesia  berdasarkan  rata-rata  standar  nasional pendidikan  sekolah  dasar  di  kota  tersebut.  Perlu  digaris bawahi bahwa pada analisis ini data yang digunakan adalah rata-rata sehingga tidak mempresentasikan tiap-tiap sekolah namun  hanya  rata-rata  per  kota.  Banyak cluster yang ditentukan  yaitu  sebanyak  3  dan  4 cluster. Pada  Tabel  12 ditunjukkan  suatu  nilai  pseudo  F  dari  tiap cluster yang dihasilkan.
Berdasarkan Tabel 12 dapat dilihat bahwa nilai Pseudo F pada  3 cluster lebih  besar  dibandingkan  4 cluster .  Hal  ini menunjukkan  bahwa  banyak cluster optimum  adalah  3 cluster. Analisis yang dilakukan selanjutnya adalah melihat perbedaan  karakteristik  antar cluster. Untuk  mengetahui
Gambar 1 . Radar chart rata-rata tiap cluster.
Gambar 2. Radar chart rata-rata tiap cluster kota. SKL Standar Isi Standar
Proses Standar Penilaian Standar PTK Standar Sarpras Standar Pengel… Standar Pembia… Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 0 2 4 6 8 SKL Standar Isi
Standar Proses Standar Penilaian Standar PTK Standar Sarpras Standar Pengelo… Standar Pembia… Cluster A Cluster B Cluster C Tabel 10. Perbandingan anggota kelompok Fuzzy-C
Means Pengelompokan Kemendikbud M4 M3 M2 M1 Cluster 1 63.477 0 0 0 Cluster 2 44.602 78 0 0 Cluster 3 23.006 8362 119 0 Cluster 4 0 3 2643 4
Tabel 11. Rata-rata rasio guru murid dan rasio rombel Cluster Rasio Guru Murid Rasio Rombel 1 15,513 20,245 2 15,099 19,078 3 13,940 17,749 4 14,641 18,460
Tabel 12. Pseudo-F kota
Jumlah Klaster Pseudo F
3
300,132 4 250,608
karakteristik ketiga kelompok yang telah terbentuk dilakukan perbandingan rata-rata antar cluster seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar  2  dapat  diketahui  secara  visual  kelompok  yang memiliki  rata-rata  terbaik  hingga  terendah.  Kota  yang termasuk  dalam cluster A  yang  ditunjukkan  dengan  warna biru terlihat memiliki rata-rata tertinggi pada semua standar, sedangkan  pada cluster C  yang  ditunjukkan  dengan  warna merah secara visual memiliki rata-rata terendah.
Berdasarkan  karakteristik  tiap cluster secara  visual maupun  tabel,  maka  dapat  diberikan  status  pemeringkatan dan  penggantian  nama  pada  masing  masing  kelompok  kota yang  terbentuk  agar  nama  kelompok  tidak  sama  dengan pengelompokkan pada sekolah.
Pada  Tabel  13  dapat  diketahui  jumlah  anggota  paling banyak  yaitu  pada cluster A  atau  kota  dengan  rata-rata sekolah telah memenuhi SNP dengan persentase 54,86% atau total 282 kota dimana nilai ini berarti bahwa 54,86% kota di Indonesia  telah  memiliki  mutu  pendidikan  yang  baik. Kemudian  terdapat  8,56%  kota  yang  masih  berada  pada Cluster C  atau  kota  dengan  rata-rata  sekolah  belum memenuhi SNP yaitu sebanyak 44 kota.  Berikut adalah peta clustering kota  di  Indonesia  berdasarkan  rata-rata  standar nasional pendidikan jenjang SD.
Pada Gambar 3 menunjukkan bahwa hampir seluruh kota di Pulau Jawa termasuk dalam cluster A atau kota yang telah memenuhi kriteria SNP. Hal yang berbeda ditunjukkan pada pulau  papua  dimana  mayoritas  kota  di  Pulau  Papua  masih berada  pada cluster C  yang  berarti  kota  di  Pulau  Papua mayoritas memiliki rata-rata sekolah yang belum memenuhi kriteria SNP. Bahkan di Pulau Papua tidak ada satu pun kota yang  memiliki  rata-rata  sekolah  telah  memenuhi  kriteria SNP. Hal ini menunjukkan suatu ketimpangan dimana Pulau Jawa  telah  memiliki  rata-rata  sekolah  dengan  kualitas pendidikan yang baik sedangkan Pulau Papua masih kurang dalam hal mutu pendidikan.

## V. KESIMPULAN
Hasil imputasi pada sub indikator standar sarana prasarana dengan  metode  regresi  dapat  menaikkan  rata-rata  standar sarana prasarana dari 3,8463 menjadi 5,1220 sehingga nilai standar  sarana-prasarana  menjadi  lebih  baik.  Variabel  yang memiliki nilai median dan rata-rata terendah adalah variabel standar  pendidik  dan  tenaga  kependidikan  sedangkan  yang memiliki nilai tertinggi adalah standar proses. Jumlah cluster optimum pada pengelompokan sekolah di Indonesia dengan menggunakan  metode Fuzzy  C-Means adalah  4 cluster dengan  urutan    yang  memiliki  mutu  paling  baik  secara berturut turut adalah cluster 1 dengan jumlah anggota 63.477
SD, cluster 2  dengan  jumlah  anggota  44.680  SD, cluster 3 dengan  jumlah  anggota  31.487  SD,  dan cluster 4  dengan jumlah  anggota  2.650  SD.  Terdapat  45%  SD  di  Indonesia yang tergolong dalam cluster 1 (Telah memenuhi SNP). 3. Jumlah  cluster  optimum  pada  pengelompokan  kota  di Indonesia  dengan  menggun  akan  metode  Fuzzy  C-Means adalah  3  cluster  dengan  urutan  yang  memiliki  mutu  paling baik  secara  berturut  turut  adalah  cluster  A  dengan  jumlah anggota 282 kota, cluster B dengan jumlah anggota 188 kota, dan  cluster  C  dengan  jumlah  anggota  44  kota.  Terdapat 54,86%  kota  di  Indonesia  yang  tergolong  dalam  cluster  A (Telah memenuhi SNP).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Departemen Pendidikan Nasional, “Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2003  tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional.”  Departemen  Pendidikan Nasional, Jakarta, p. 33, 2003.
[2]  Badan  Pusat  Statistik, Potret  Pendidikan  Indonesia  Statistik Pendidikan . Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2018.
[3]  OECD,  “Programme  for  International  Student  Assessment  (PISA).” Organisation for Economic Co-operation and Development, Perancis, 2019.
[4]  Badan Standar Nasional Pendidikan, “Permendiknas Nomor 19 Tahun 2007 tentang Standar Pengelolaan Pendidikan untuk Satuan Pendidikan Dasar dan Menengah.” BSNP, Jakarta, p. 50, 2007.
[5]  Badan Standar Nasional Pendidikan, “Permendiknas Nomor 20 Tahun 2016  tentang  Standar  Kompetensi  Lulusan  untuk  Satuan  Pendidikan Dasar dan Menengah.” BSNP, Jakarta, p. 8, 2016.
[6]  Badan Standar Nasional Pendidikan, “Permendiknas Nomor 21 Tahun 2016  tentang  Standar  Isi  untuk  Satuan  Pendidikan  Dasar  dan Menengah.” BSNP, Jakarta, p. 234, 2016.
[7]  Badan Standar Nasional Pendidikan, “Permendiknas Nomor 22 Tahun 2016  tentang  Standar  Proses  untuk  Satuan  Pendidikan  Dasar  dan Menengah.” BSNP, Jakarta, p. 15, 2016.
[8]  Badan Standar Nasional Pendidikan, “Permendiknas Nomor 23 Tahun 2016  tentang  Standar  Penilaian  Pendidikan  untuk  Satuan  Pendidikan Dasar dan Menengah.” BSNP, Jakarta, p. 12, 2016.
[9]  Badan Standar Nasional Pendidikan, “Permendiknas Nomor 13 Tahun 2015 tentang Standar Pendidik dan Tenaga Kependidikan untuk Satuan Pendidikan Dasar dan Menengah.” BSNP, Jakarta, p. 23, 2015.
[10]  Badan Standar Nasional Pendidikan, “Permendiknas Nomor 69 Tahun 2009  Tentang  Standar  Pembiayaan  Untuk  Satuan  Pendidikan  Dasar dan Menengah.” BSNP, Jakarta, p. 21, 2009.
[11]  Nawari, Analisis Regresi dengan MS Excel 2007 dan SPSS . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2010.
[12]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: McGraw-Hill, 2004.
[13]  H. Hanum, “Perbandingan metode stepwise, best subset regression, dan fraksi  dalam  pemilihan  model  regresi  berganda  terbaik,” J.  Penelit. Sains , vol. 14, no. 2A, pp. 1–6, 2011.
[14]  R.  A.  Johnson  and  D.  W.  Wicherin, Applied  Multivariate  Statistical Analysis , 6th ed. New Jersey: Person Prentice Hall, 2007.
[15]  J. C. Bezdek, R. Ehrlich, and W. Full, “FCM: Fuzzy c-means clustering algotihm,” Compters Geosci. , vol. 10, no. 2–3, pp. 191–203, 1984
.
Tabel 13.
Status pemeringkatan cluster kota Cluster Status Anggota Persentase Cluster A Rata-Rata Sekolah Telah Memenuhi SNP 282 54,86% Cluster B Rata-Rata Sekolah Cukup Memenuhi SNP 188 36,58% Cluster C Rata-Rata Sekolah Belum Memenuhi SNP 44 8,56%
Gambar 3. Peta cluster kota di Indonesia.