## Analisis Faktor dan Pengelompokan Kecamatan berdasarkan Indikator Mutu Pendidikan Jenjang Pendidikan Dasar di Kabupaten Sidoarjo
Aridya Prayoga, Ismaini Zain Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 indonesia
e-mail : ismaini_z@statistika.its.ac.id
Abstrak— Pendidikan  merupakan  sebuah  proses pengubahan perilaku seseorang dalam upaya mendewasakan  manusia  melalui  pengajaran  dan pelatihan  yang  memiliki  standar  dalam  proses berjalannya.  Disisi  lain  indikator  Standar  Nasional Pendidikan  yang  digunakan  di  Indonesia  terdiri  dari lebih dari 50 indikator dan berbentuk multivariat. Oleh karena itu perlu kajian untuk memfaktorkan indikator- indikator  tersebut  sehingga  terbentuk  beberapa  faktor yang  dominan  berperan  terhadap  mutu  pendidikan serta perlu dilakukan pengelompokan daerah berdasarkan  faktor  yang  terbentuk  guna  mengetahui kelompok-kelompok  yang  diduga  memiliki  perbedaan mutu  pendidikan.  Penelitian  ini  menggunakan  data profil pendidikan  Kabupaten Sidoarjo tahun 2013 dan 2014  dengan  metode  analisis  faktor  dan  K-Means Cluster.  Hasil  analisis  untuk  jenjang  sekolah  dasar terbentuk  tiga  faktor  dominan.  Faktor  dominan  yang berperan  membentuk  mutu  pendidikan  tahun  2013 antara  lain  kualitas  sekolah,  jaminan  masyarakat,  dan umum, sedangkan pada tahun 2014 antara lain kualitas sekolah  dan  lulusan,  standarisasi  sekolah,  dan  umum. Kemudian  untuk  jenjang  sekolah  menengah  pertama terbentuk  empat  faktor  dominan.  Faktor  dominan berperan  membentuk  mutu  pendidikan  tahun  2013 antara lain pelayanan dan lulusan, standarisasi sekolah, siswa,  dan  umum,  sedangkan  pada  tahun  2014  antara lain  pelayanan  dan  lulusan,  siswa,  standarisasi  sekolah, dan  tenaga  pendidik.  Penelitian  ini  menghasilkan pengelompokkan  pada  jenjang  sekolah  dasar  dan sekolah  menengah  masing-masing  terbagi  menjadi  tiga kelompok dan dua kelompok.
Kata  Kunci— Analisis  Faktor,  Pendidikan,  K-means Cluster

## I. PENDAHULUAN
ENDIDIKAN  merupakan  sebuah  proses  pengubahan sikap  dan  perilaku  seseorang  atau  kelompok  dalam upaya mendewasakan manusia melalui pengajaran dan pelatihan.  Sesuai  bunyi  pasal  31  ayat  1  Undang-Undang Dasar  Republik  Indonesia  yang  berbunyi  bahwa  setiap warga  negara  berhak  mendapatkan  pendidikan  [1].  Oleh karena  itu  pemerintah  Indonesia  mencanangkan  program wajib  belajar  9  tahun  yang  artinya  mewajibkan mengenyam  minimal  pendidikan  dasar  yaitu  dari  SD sampai  SMP  yang  tertuang  dalam  PP  Nomor  47  tahun
2008 [2]. Guna menjaga mutu dan kualitas, pendidikan di Indonesia  menggunakan  Standar  Nasional  Pendidikan (SNP). Indikator yang digunakan terdiri dari lebih dari 50 indikator dan berbentuk multivariat.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  salah  satunya dilakukan  oleh  Suyatno  yang  meneliti  tentang  faktor- faktor  penentu  kualitas  pendidikan  sekolah  menengah umum  di  Jakarta  menggunakan  pendekatan  korelasi  [3]. Selanjutnya  Siregar  yang  mengklasifikasikan  SMUN  di Indonesia  berdasarkan  indikator  mutu  sekolah  dengan menggunakan  analisis  klaster  non  hirarki  menghasilkan  4 kelompok  dimana  SMUN  Jawa  dan  Bali  bergerombol pada  satu  kelompok  yang  didefinisikan  kelompok pendidikan  berkualitas  baik  sedangkan  diluar  Jawa  dan Bali  bergerombol  pada  tiga  kelompok  sisanya  dan memiliki kualitas lebih buruk [4].
Kabupaten  Sidoarjo  mendapat  pujian  pada  beberapa tahun terakhir. Berbagai pujian ini diberikan dalam bidang pendidika  dikarenakan  Kab.  Sidoarjo    pada  tahun  2012 berhasil  meraih  prestasi  yaitu  meraih  peringkat  pertama hasil Ujian Nasional (UN) SMA 2012 dan hasil UN SMP 2012 tingkat provinsi [5]. Pada tahun 2013 untuk hasil UN SMA peringkat Kab. Sidoarjo turun di posisi kedua namun tingkat  kelulusan  di  Kab.  Sidoarjo  yang  sebelumnya dinyatakan  hanya  99,83  persen  meningkat  menjadi  99,99 persen  [6].  Pujian  semakin  berdatangan  pada  tahun  2014 dimana Kab. Sidoarjo meraih tingkat kelulusan untuk UN SMA  mencapai  100  persen  dan  UN  SMP  hanya  ada  satu siswa  SMP  yang  tidak  lulus  sehingga  tingkat  kelulusan UN  SMP  mencapai  99,99  persen  [7].  Beberapa  berita tersebut  terkait  dengan  hasil  penelitian  yang  menyatakan bahwa  ada  pengaruh  antara  pendidikan,  sikap  dan  nilai- nilai  personal  pada  partisipasi  ekonomi  antara  daerah perkotaan  dan  pedesaan  [8].  Hal  ini  menyatakan  bahwa ada  variasi  atau  kesenjangan  antar  wilayah  di  Kab. Sidoarjo
Dari  penjabaran  sebelumnya,  peneliti  tertarik  untuk melakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengetahui faktor  yang  dominan  berperan  terhadap  mutu  pendidikan dasar  di  Kab.  Sidoarjo  serta  mengelompokan  menurut kecamatan  berdasarkan  faktor  yang  terbentuk.  Untuk mengetahui  hal  tersebut,  maka  digunakan  analisis multivariat,  meliputi  analisis  faktor  yang  bertujuan  untuk mengetahui  faktor  yang  dominan  berperan  terhadap  mutu pendidikan  di  Kab.  Sidoarjo  dan  dilanjutkan  analisis klaster  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  kelompok kecamatan  berdasarkan  indikator  mutu  pendidikan.  Pada penelitian  ini  peneliti  menggunakan  data  jenjang
P
pendidikan  dasar  yaitu  dari  jenjang  SD  dan  SMP  dengan menggunakan 3 standar  yaitu standar kompetensi lulusan, kompetensi  tenaga  pendidik,  dan  standar  sarana  dan prasarana.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif merupakan statistik yang digunakan untuk mendeskripsikan  atau menggambarkan  obyek penelitian  yang  diambil  dari  sampel  maupun  populasi. Statistika  deskriptif  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk menyajikan  karakteristik  pendidikan  pada  tiap  kecamatan yang  berada  di  Kabupaten  Sidoarjo.  Selain  itu,  statistika deskriptif  dapat  pula  digunakan  untuk  melihat  hubungan antara  dua  variabel  yang  biasa  disebut  dengan  tabulasi silang [9].

## B. Analisis Komponen Utama (Principle Component Analysis)
Analisis  Komponen  Utama  ( Principle  Component Analysis ) merupakan salah satu metode analisis multivariate yang  digunakan  untuk  mereduksi  dimensi  data  dalam struktur  dimensi  data  yang  lebih  sederhana.  Hal  ini dilakukan  untuk mempermudah  dalam  pengambilan interpretasi  suatu  keadaan  yang  mempunyai  banyak variabel. Analisis komponen utama secara aljabar merupakan kombinasi linier tertentu dari p variabel random X 1 ,  X 2 ,…,X P .  Secara  geometris  kombinasi  linier  ini menyatakan  seleksi  suatu  koordinat  baru  dengan  memutar system  koordinat  semula  dengan  X 1 ,  X 2 ,  …,  X P sebagai sumbu  koordinat.  Jika  random  vector  X  =  [X 1 ,  X 2 , …, X P ] berdistribusi multivariate normal  dengan  vector  mean  µ  = [µ 1 ,  µ 2 ,  …,  µ p ]  dan  matrik  varian  kovarian  dengan pasangan eigenvalue dan eigenvector adalah λ 1 ≥λ 2 ≥ …≥λ p > 0.  Maka  kombinasi  linier  komponen  utama adalah  sebagai berikut :
Y 1 = e 1 ’X = e 11 X 1 + e 21 X 2 + … + e p1 X p Y 2 = e 2 ’X = e 12 X 1 + e 22 X 2 + … + e p2 X p … Y p = e p ’X = e 1p X 1 + e 2p X 2 + … + e pp X p dengan Var (Y i ) = e i ’  e i i = 1, 2, 3, ..., p Kov (Y i , Y k ) = e i ’  e k i  ≠  k  =  1,  2,  3,  ...,p Komponen utama pertama adalah kombinasi linier dengan varian maksimum, yaitu dengan memaksimumkan varian Y i =  e i ’  e i .  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  memberi  batasan koefisien  vector  mempunyai  panjang  satu  atau  e 1  e 1 =  1. Dengan  demikian  dapat  didefinisikan  bahwa  komponen utama  pertama  adalah  kombinasi  linier  e 1 ’X  sedemikian hingga  var  e 1 ’X  maksimum bila e 1 ’e 1 =1.  Komponen  utama kedua  adalah  kombinasi  linier  e 2 ’X  sedemikian  hingga  var e 2 ’X  maksimum bila  e 2 ’e 2 =1  dan  kov  (e 1 ’X, e 2 ’X)=0. Dan secara umum komponen utama ke-i adalah kombinasi linier e 1 ’X sedemikian hingga var e 1 ’X maksimum bila e i ’e i =1 dan kov (e i ’X, e k ’X)=0 untuk k ≠ i. Hal ini menunjukkan bahwa antar  komponen  utama  tersebut  saling  bebas  dan  memiliki variasi sama dengan eigenvalue dari  sehingga
   pp    ...
22 11 =   p i Xi Var 1 ) ( =    p    ... 2 1
=   p i Yi Var 1 ) (
Persamaan (2) disebut total keragaman yang diterangkan  oleh  komponen  utama,  adapun  proporsi keragaman  yang  diterangkan  oleh  komponen  utama  ke-k adalah :
Apabila sebagian besar total keragaman dapat diterangkan oleh  beberapa  komponen  utama  misal  m,  maka  dengan mengganti  p  variabel  semula  dengan  m  komponen  utama diharapkan tidak banyak informasi yang hilang.
Koefisien korelasi antara Y i dan X k adalah :
 Yi ,Xk = ) ( ) ( ) , ( X Y X Y ki i k i Var Var Kov ; i, k = 1, 2, …, p  Yi ,Xk =      kk i ki kk i ik i e e 
Apabila  satuan  unit  pengukuran  setiap  variabel  yang diamati  berbeda,  maka  digunakan  matriks  korelasi  R  dari variabel terstandarisasi Z, yaitu :
S X Z i i i X   dimana   S i = standart deviasi X i
X = mean dari Xp untuk i = 1, 2, …, p maka vector baru Z = (Z 1 , Z 2 , …, Z p )’ berdistribusi multivariate normal dengan mean µ’ = (0, 0, …, 0) [10].

## C. Analisis Faktor
Analisis faktor adalah teknik analisis untuk menggambarkan  hubungan  keragaman  data  beberapa variabel  dalam  sejumlah  kecil  faktor.  Variabel-variabel yang  mempunyai  korelasi  tinggi  akan  dikelompokkan dalam  satu  faktor,  dimana  korelasi  antar  variabel  pada kelompok  satu  dengan    kelompok  lain  relatif  kecil. Analisis  faktor  dapat  disebut  sebagai  perluasan  dari analisis komponen utama [10]. Sebelum dilakukan analisis faktor  penting  dilakukan  uji  kecukupan  data  dengan menggunakan Kaiser  Mayer  Olkin (KMO)  dengan menggunakan hipotesis berikut.
Hipotesis : H 0 : Jumlah data cukup untuk dilakukan analisis faktor H 1 : Jumlah data tidak cukup untuk dilakukan analisis faktor.
Dengan rumus :
            p i p i p j ij p j ij p i p j ij a r r KMO 1 1 1 2 1 2 1 1 2
Keterangan :
= dan ,
 ij r koefisien korelasi antar variabel i dan j  ij a koefisien korelasi parsial antar variabel i dan j
Daerah  penolakannya  adalah  jika  nilai <  0,5 maka tolak H 0 . Jika diperoleh nilai > 0,5 maka dapat diputuskan  gagal tolak sehingga jumlah data  yang ada sudah  cukup  untuk  dilakukan  analisis  faktor.  Dalam
(2) % 100 1 x p k k k     (3) (1)
pengerjaan analisis faktor, langkah-langkah yang dilakukan adalah :
1. Menghitung korelasi semua variabel
Uji Bartlett digunakan  untuk  menguji  persamaan korelasi  antara  dua  atau  lebih  data  independen.  Jika variabel bersifat saling bebas atau independen  maka  korelasi  antar  variabel  sama  dengan matriks  identitas.  Hipotesis  pada  pengujian  ini  adalah sebagai berikut.
H 0 : = I (korelasi sama dengan matriks identitas) H 1 :  I (korelasi tidak sama dengan matriks identitas) Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut.
(   ̅) (∑ ∑ ( ̅) ̂ ∑ ( ̅    ̅) )
dengan, ̅ ∑ , ̅ (   ) ∑ ∑ ̂ (   ) {   ̅) }
(   )(   )
dimana,
̅ = rata-rata elemen diagonal pada kolom atau baris ke- dari matrik korelasi
̅ =  rata-rata keseluruhan dari elemen diagonal Daerah  penolakan jika  statistik  uji > (   )(   ) yang  mempunyai  arti  bahwa  terdapat  hubungan  antar variabel  karena  variabel-variabel  saling  berkorelasi.  Jika terjadi penolakan maka dapat dilakukan analisis faktor [11]. 2. Estimasi faktor loading Metode
untuk mengestimasi faktor loading menggunakan  dasar  analisis  komponen  utama,  yaitu    dari m  komponen  utama  pertama  (m  adalah  banyaknya eigenvalue  yang  mampu  menjelaskan  keragaman  data). Matriks  taksiran  dari  loading  faktor  yang  diberikan komponen utama adalah.
 1 1 [ ˆ e L    2 2 e  ...  m m e  
Keterangan :
i  = eigenvalue
i e = eigenvektor
Sehingga taksiran communality adalah :
2 2 12 2 11 2 1 ˆ ... ˆ ˆ ˆ m l l l h    
3. Rotasi faktor loading
Jika  faktor-faktor  yang  diperoleh  dari  analisis  faktor masih sulit diinterpretasikan, maka dilakukan transformasi pada  loading  faktors  dengan  menggunakan  metode  tegak lurus  Varimax  (Varimax  Orthogonal  Rotation),  yang menghasilkan loading faktors baru * L .
(mxm) pxm * (pxm) T L L ) ( 
dimana  T  adalah  matriks  transformasi  yang  dipilih sehingga didapat : TT’ = T’T = I Setelah dilakukan rotasi, selanjutnya mencari nilai masing- masing faktor m F F F ,..., , 2 1 .

## D. Analisis K-means Cluster
Kondisi  K-means  untuk  mendeskripsikan  sebuah algoritma  dari  metode  macquen  memasukan  tiap  item dalam  suatu  klaster  yang  mempunyai  jarak  sentroid  atau nilai rata-rata  paling dekat yaitu sebagai berikut. 1.  Membagi item-item tersebut kedalam inisial klaster K
2.  Diproses  melalui  daftar  item  lalu  memasukan  item kedalam  klaster  yang  mempunyai  sentroid  paling dekat.  Menghitung  ulang  klaster  sentroid  atau  nilai rata-rata    untuk dan menghilangkan item.
3.  Ulangi  langkah  2  sampai  tidak  ada  lagi  pengulangan proses yang terjadi.

## E. Standar Nasional Pendidikan di Indonesia
Pencapaian  mutu  pendidikan  untuk  pendidikan  dasar dan menengah dikaji berdasarkan delapan standar nasional pendidikan  dari  Badan  Standar  nasional  Pendidikan (BSNP).  Penjaminan  mutu  secara  langsung  tentu  saja memiliki kontribusi terhadap peningkatan mutu pendidikan. Jika ingin  membina budaya penjaminan  mutu di  setiap  satuan  pendidikan  perlu  memberi  petunjuk  atau panduan  pencapaian  mutu  yang  rinci  yaitu  berdasarkan pada  pencapaian  setiap  komponen  Standar  Nasional Pendidikan (SNP). Terdapat 8 (delapan) SNP berdasarkan PP Nomor 19 tahun 2005 antara lain [12].
1. Standar Isi,
2. Standar Proses,
3. Standar Kompetensi Lulusan,
4. Standar Kompetensi Pendidik dan Tenaga Kependidikan,
5. Standar Sarana dan Prasarana,
6. Standar Pengelolaan,
7. Standar Pembiayaan,
8. Standar Penilaian,

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data  sekunder  yaitu  data  profil  pendidikan  jenjang pendidikan  dasar  yaitu  Sekolah  Dasar  (SD)  dan  Sekolah menengah Pertama (SMP) Kabupaten Sidoarjo tahun 2013 dan  2014  yang  diperoleh  dari  Dinas  Pendidikan    Bidang Pengembangan Kabupaten Sidoarjo dengan unit penelitian yang  digunakan  adalah  18  Kecamatan  pada  Kabupaten Sidoarjo.  Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  sedangkan  unit penelitian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan SD SMP X 1 Persentase sekolah yang mudah dijangkau V
V X 2 Persentase ruang kelas yang layak (tidak rusak) V V X 3 Angka partisipasi murni
V V X 4 Angka partisipasi kasar
V V X 5 Persentase tenaga pendidiktersertifikasi V
V X 6 Persentase tenaga pendidik berijazah minimal DIV / S1
V V X 7 Persentase sekolah berstandar SNP akreditasi minimal B
V V X 8 Nilai UASBN V - X 9 Nilai UN - V X 10 Persentase peserta didik putus sekolah V
V X 11 Rasio siswa per kelas V V
Tabel 2. Unit Penelitian No Kecamatan
No Kecamatan 1. Sidoarjo 10. Balongbendo 2. Buduran 11. Tarik 3. Candi 12. Wonoayu 4. Porong 13. Prambon 5. Krembung 14. Taman 6. Tulangan 15. Sukodono (4)
7. Tanggulangin 16. Gedangan 8. Jabon 17. Waru 9. Krian 18. Sedati
Definisi  operasional  variabel  yang  digunakan  tercantum pada Tabel 3 sebagai berikut,
Tabel 3. Definisi Operasional Variabel Definisi X 1
Persentase jumah sekolah dasar yang mudah dijangkau dalam hal ini jarak antara rumah peserta didik dan sekolah relatif mudah dijangkau dibanding seluruh sekolah yang terdata. X 3
Persentase jumlah anak pada kelompok usia sekolah tertentu yang sedang bersekolah pada jenjang pendidikan yang sesuai dengan usianya terhadap jumlah seluruh anak pada kelompok usia sekolah yang bersangkutan Bila APK digunakan untuk mengetahui seberapa banyak penduduk usia sekolah yang sudah dapat memanfaatkan fasilitas pendidikan di suatu jenjang pendidikan tertentu tanpa melihat berapa usianya, maka Angka Partisipasi Murni (APM) mengukur proporsi anak yang bersekolah tepat waktu.
X 4 Persentase jumlah penduduk yang sedang bersekolah pada suatu jenjang pendidikan (berapapun usianya) terhadap jumlah penduduk usia sekolah yang sesuai dengan jenjang pendidikan tersebut.
X 8 Nilai UASBN adalah indikator evaluasi akhir pada jenjang pendidikan SD
X 9 Nilai UN adalah indikator evaluasi akhir pada jenjang pendidikan SMP
Langkah  analisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
1. Untuk mencapai tujuan pertama maka digunakan maka digunakan  diagram  batang  untuk  membandingkan setiap  variabel  pada  tiap  kecamatan  pada  tahun  2013 dan 2014 pada setiap jenjang pendidikan.
2. Untuk mencapai tujuan kedua maka digunakan analisis faktor.    Analisis  faktor  digunakan  karena  jumlah variabel penelitian sebesar 10 variabel dianggap terlalu besar  dibanding  jumlah  unit  penelitian  sebesar  18 kecamatan.  Langkah-langkah  untuk  mencapai  tujuan kedua adalah sebagai berikut.
a.Uji asumsi kecukupan data (KMO)
b.Uji bartlett untuk  menguji hubungan antara dua atau lebih  indikator  mutu  pendidikan  untuk  dilihat  nilai korelasinya
c.Mengestimasi  loading  faktor  menggunakan  dasar analisis komponen utama
d.Jika  faktor-faktor  yang  diperoleh  dari  analisis  faktor masih  sulit  diinterpretasikan,  maka  dilakukan transformasi pada loading faktors dengan menggunakan metode tegak lurus Varimax (Varimax Orthogonal Rotation),
e.Penamaan faktor;
3. Untuk mencapai tujuan ketiga maka dilakukan analisis K-means  klaster  berdasarkan  variabel  yang  paling dominan pada tiap faktor  yang terbentuk pada analisis sebelumnya a.Langkah-langkah K-Means Klaster
1.  Membagi  item-item  tersebut  kedalam  inisial  klaster K
2.  Diproses  melalui  daftar  item  lalu  memasukan  item kedalam  klaster  yang  mempunyai  sentroid  paling dekat,  menghitung  ulang  klaster  sentroid  atau  nilai rata-rata untuk mengilangkan item 3.  Mengulangi  langkah  satu  dan  dua  sampai  tidak  ada lagi pengulangan proses yang terjadi
b.Menentukan kelompok yang telah terbentuk c.Memvisualisasikan  hasil  pengelompokan  beserta karakteristik tiap kelompok dengan menggunakan peta.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Indikator Mutu Pendidikan Dasar
Karakteristik  indikator  mutu  pendidikan  dasar  di kecamatan-kecamatan  di  Kabupaten  Sidoarjo  mayoritas terjadi  perbaikan.  Namun  yang  perlu  diperhatikan  dan diperbaiki  adalah  masalah  keterjangkauan  fasilitas pendidikan  oleh  masyarakat  yang  masih  rendah  dan kompetensi  tenaga  pendidik.  Khusus  untuk  jenjang  SMP perlu  diperhatikan  angka  APM,  jumlah  sekolah  akreditasi minimal B dan angka putus sekolah.

## B. Faktor-Faktor yang Dominan Berperan dalam Mutu Pendidikan 1. Jenjang Sekolah Dasar (SD)
Berikut  merupakan  hasil  pengujian  berdasarkan jenjang  pendidikan  Sekolah  Dasar  (SD)  pada  tahun  2013 dan 2014.
Tabel 5. Pengujian Kelayakan Data Jenjang SD Pengujian 2013 2014 Kaiser Mayer Olkin 0,542 0,582 Bartlett (P-Value) 0,000 0,000
Tabel 5 menunjukkan bahwa hasil pengujian KMO  data tahun  2013  dan  2014  masing-masing  adalah  0,542  dan 0,582.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jumlah  data  yang  ada telah  layak  untuk  dilakukan  analisis  faktor.  Berdasarkan Tabel  5  juga  diketahui  bahwa p-value dalam  pengujian Bartlett data tahun 2013 dan 2014  adalah 0,000, sehingga diperoleh  keputusan  tolak  H0  karena p-value <     (0,05) yang  berarti  matriks  korelasi  data  pendidikan  jenjang  SD tidak sama dengan matriks identitas. Setelah uji kelayakan data terpenuhi maka selanjutnya dilakukan analisis faktor. Berikut merupakan hasil analisisnya.
Tabel 6 . Faktor Dominan Jenjang SD 2013 2014 Faktor SS Kum Faktor SS Kum Kualitas Sekolah 70,914 Kualitas Sekolah 73,803 Jaminan Masyarakat Standarisasi Sekolah Umum Umum
Data  pendidikan  jenjang  SD  tahun  2013,  diketahui bahwa pada jenjang SD tahun 2013  dan 2014  terbentuk 3 (tiga)  faktor,  karena  3  (tiga)  faktor  tersebut  memiliki eigenvalue lebih dari 1. 2. Jenjang Sekolah Menengah Pertama (SMP)
Berikut  merupakan  hasil  pengujian  berdasarkan jenjang  pendidikan  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP) pada tahun 2013 dan 2014.
Tabel 7 . Pengujian Kelayakan Data Jenjang SMP
Pengujian 2013 2014 Kaiser Mayer Olkin 0,518 0,424
Bartlett (P-Value) 0,000 0,000
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  hasil  pengujian  KMO data  tahun  2013  dan  2014  masing-masing  adalah  0,542 dan 0,424. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah data tahun 2013  telah  layak  untuk  dilakukan  analisis  factor  namun untuk data tahun 2014 menjadi batasan pada penelitian ini. Berdasarkan  Tabel  7 juga  diketahui  bahwa p-value dalam pengujian Bartlett data tahun 2013 dan 2014 adalah 0,000, sehingga diperoleh keputusan tolak H0 karena p-value < (0,05)  yang  berarti  matriks  korelasi  data  pendidikan jenjang  SMP  tidak  sama  dengan  matriks  identitas. Berdasarkan  hasil  uji  kelayakan  data  hanya  data  pada jenjang pendidikan SMP tahun 2014 yang tidak memenuhi uji  kecukupan  data.  Namun  uji  asumsi  pada  jenjang tersebut diabaikan karena keterbatasan data yang diperoleh sehingga  tidak  bisa  dilakukan  penambahan  data  dan menjadi batasan permasalahan pada penelitian ini. Setelah uji  kelayakan  data  terpenuhi  maka  selanjutnya  dilakukan analisis faktor.  Berikut merupakan hasil analisisnya.
Tabel 8. Faktor Dominan Jenjang SMP 2013 2014 Faktor SS Kum Faktor SS Kum Pelayanan dan Lulusan 79,344 Pelayanan dan Lulusan 77,676 Standarisasi Sekolah Siswa Siswa Standarisasi Sekolah Umum Tenaga Pendidik
Data  pendidikan  jenjang  SMP  tahun  2013,  diketahui bahwa pada jenjang SMP tahun 2013 dan 2014 terbentuk 4 (empat)  faktor,  karena  4  (empat)  faktor  tersebut  memiliki eigenvalue lebih dari 1.

## C. Analisis Kelompok

## 1.  Jenjang Sekolah Dasar
Pada  jenjang  SD  ini  menggunakan  nilai  faktor  skor dari tiga faktor yang terbentuk untuk mengelompokkan 18 kecamatan  yang  menjadi  unit  penelitian.  Berikut merupakan hasil analisisnya.
Tabel 9.
Uji Wilks Lambda SD Fungsi Wilks' Lambda Chi-square Df P-Value 2013 1 through 2 0,083 34,838 6 0,000 2 0,403 12,726 2 0,002 2014 1 through 2 0,091 33,617 6 0,000 2 0,360 14,294 2 0,001
Tabel  9  menjelaskan  baik  data  tahun  2013  dan  2014 terdapat  perbedaan  dari  rata-rata  fungsi  pembeda  antara tiga  kelompok  yang  terbentuk.  Oleh  karena  itu  penetapan tiga  kelompok  ini  telah  tepat.  Pada  Tabel  10  merupakan jumlah  anggota  pada  tiap  kelompok  sedangkan  Gambar  1 merupakan visualisai dari  hasil pengelompokkan.
Tabel 10 . Jumlah Anggota Tiap Kelompok SD Kelompok Tahun 2013 Tahun 2014 1 4 4 2 8 8
3 6 6
(a) (b)
Gambar 1 Peta Pengelompokan Jenjang SD Tahun 2013 (a) dan 2014 (b)
Berdasarkan  Gambar  1  (a)  pada  jenjang  SD  tahun 2013,  karakteristik  kelompok  pertama  memiliki  rata-rata tertinggi  pada  nilai  APM,  APK,  tenaga  pendidik tersertifikasi,  tenaga  pendidik  memiliki  kualifikasi pendidikan  minimal  setara  S1,  dan  angka  putus  sekolah terkecil.  Karakteristik  kelompok  kedua  memiliki  rata-rata tertinggi  pada  sekolah  terakreditasi  minimal  B,  nilai UASBN,  dan  jumlah  siswa  perkelas  terkecil.  Kemudian karakteristik  kelompok  ketiga  memiliki  rata-rata  tertinggi pada  keterjangkauan  fasilitas  SD,  dan  persentase  ruang kelas yang layak digunakan.
Berdasarkan  Gambar  1  (b)  pada  jenjang  SD  tahun 2014,  karakteristik  kelompok  pertama  memiliki  rata-rata tertinggi  pada  persentase  ruang  kelas  yang  layak digunakan,  nilai  APM,  APK,  dan  tenaga  pendidik  yang memiliki  kualifikasi  pendidikan  minimal  setara  S1. Karakteristik  kelompok  kedua  memiliki  rata-rata  tertinggi pada  keterjangkauan  fasilitas  SD,  tenaga  pendidik tersertifikasi,  sekolah  terakreditasi  minimal  B,  dan  angka putus sekolah terendah. Kemudian karakteristik kelompok ketiga memiliki rata-rata tertinggi pada nilai UASBN, dan jumlah siswa perkelas terkecil.
2 Jenjang Sekolah Menengah Pertama
Pada  jenjang  SD  ini  menggunakan  nilai  faktor  skor dari dua faktor yang terbentuk untuk mengelompokkan 18 kecamatan  yang  menjadi  unit  penelitian.  Berikut merupakan hasil analisisnya.
Tabel 11. Uji Wilks Lambda SMP Tahun Wilks' Lambda Chi-square Df P-Value 2013 0,301 16,809 4 0,002 2014 0,261 18,811 4 0,001
Tabel  11  menjelaskan  baik  data  tahun  2013  dan  2014 terdapat  perbedaan  dari  rata-rata  fungsi  pembeda  antara dua  kelompok  yang  terbentuk.  Oleh  karena  itu  penetapan dua  kelompok  ini  telah  tepat.  Pada  Tabel  12  merupakan jumlah  anggota  pada  tiap  kelompok  sedangkan  Gambar  2 merupakan visualisai dari  hasil pengelompokkan.
Tabel 12.

## Jumlah Anggota Tiap Kelompok SMP
Kelompok Tahun 2013 Tahun 2014 1 15 16
2 3 2 (a) (b)
Gambar  2 Peta  Pengelompokan  Jenjang  SMP  Tahun  2013  (a) dan 2014 (b)
Berdasarkan  Gambar  2  (a)  pada  jenjang  SMP  tahun 2013,  karakteristik  kelompok  pertama  memiliki  rata-rata tertinggi  pada  tenaga  pendidik  kualifikasi  pendidikan minimal  setara  S1,  sekolah  terakreditasi  minimal  B,  nilai UN, serta angka putus sekolah  dan jumlah sswa perkelas terkecil.  Karakteristik  kelompok  kedua  memiliki  rata-rata tertinggi  pada  keterjangkauan  fasilitas  SMP,  kelayakan ruang  kelas,  nilai  APM,  APK,  dan  tenaga  pendidik tersertifikasi.
Gambar  2  (b)  pada  jenjang  SMP  tahun  2014, karakteristik  kelompok  pertama  memiliki  rata-rata tertinggi  hanya  pada  kelayakan  ruang  kelas.  Sehingga karakteristik  kelompok  kedua  memiliki  rata-rata  tertinggi pada variabel sisanya.
V. KESIMPULAN DAN SARAN Karakteristik  indikator  mutu  pendidikan  dasar  di kecamatan-kecamatan  di  Kabupaten  Sidoarjo  mayoritas terjadi  perbaikan.  Namun  yang  perlu  diperhatikan  dan diperbaiki  adalah  masalah  keterjangkauan  fasilitas pendidikan  oleh  masyarakat  yang  masih  rendah  dan kompetensi  tenaga  pendidik.  Khusus  untuk  jenjang  SMP perlu  diperhatikan  angka  APM,  jumlah  sekolah  akreditasi minimal B dan angka putus sekolah,
Hasil  analisis  untuk  jenjang  SD  terbentuk  tiga  faktor dominan.  Faktor  dominan  yang  berperan  membentuk  mutu pendidikan  tahun  2013  antara  lain  kualitas  sekolah, sedangkan pada tahun 2014 antara lain kualitas sekolah dan lulusan.  Kemudian  untuk  jenjang  SMP  terbentuk  empat faktor dominan. Faktor dominan berperan membentuk mutu pendidikan  tahun  2013  antara  lain  pelayanan  dan  lulusan, sedangkan  pada  tahun  2014  antara  lain  pelayanan  dan lulusan,
Hasil  analisis  kelompok  untuk  jenjang  SD  baik  tahun 2013  maupun  2014  terdiri  dari  tiga  kelompok.  Sedangkan untuk jenjang SMP terdiri dari dua kelompok.
Saran  bagi  pemerintah  Kabupaten  Sidoarjo  perlunya untuk melakukan perbaikan pada pembangunan infrastrukur  pendidikan  terutama  di  kecamatan  yang memiliki  daerah  luas,  serta  fokus  pada  perbaikan kompetensi  tenaga  pendidik  dikarenakan  kompetensi tenaga  pendidik  dapat  meningkatkan  mutu  pendidikan  di suatu  daerah.  Kemudian  disarankan  untuk  penelitian selanjutnya dapat melakukan penelitian dengan menggunakan
indikator-indikator
lain
sehingga mendapatkan hasil yang lebih baik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Republik  Indonesia.  1945.  Undang-Undang  Dasar  pasal  31  ayah  1 Tahun 1945 tentang Hak Mendapat Pendidikan. Sekretariat Negara..
Jakarta.
[2] Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan. 2013. Indikator
Pendidikan di Indonesia. Kemdikbud. Jakarta.
[3] Suyatno,  T.  2012.  Faktor-Faktor  Penentu  Kualitas  Pendidikan Sekolah Menengah Umum. STIE Bhakti Pembangunan. Jakarta.
[4] Siregar, A. 2001. Klasifikasi SMU Negeri Di Indonesia Berdasarkan Indikator Mutu Sekolah. Institut Pertanian Bogor. Bogor.
[5] DPRD  Kabupaten  Sidoarjo.  2012.  Sidoarjo  Peringkat  Satu.  diambil dari : http://dprd-sidoarjokab.go.id/sidoarjo-peringkat-satu.html. (diakses 19 Maret 2015).
[6] Beritasidoarjo.com,  2013.  Tingkat  Kelulusan  SMA/Sederajat  Tahun
Ini 99,99 Persen. diambil dari :
http://www.beritasidoarjo.com/?p=3426. (diakses 19 Maret 2015).
[7] Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Sidoarjo.  2014.  Tingkat  Kelulusan Siswa  SMP  Sidoarjo  Capai  99,99  Persen.  diambil  dari  : http://www.humas-protokol.sidoarjokab.go.id/berita-170-tingkat- kelulusan-siswa-smp-sidoarjo-capai-9999-persen.html.  (diakses  19 Maret 2015).
[8] Zain,  I.  2007.  Pengaruh  Pendidikan,  Sikap  dan  Nilai-Nilai  Personal pada  Partisipasi  Ekonomi  antara  Daerah  Perkotaan  dan  Pedesaan. Disertasi. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
[9] Bhattacarya, G.K. dan Johnson, R.A. 1977. Statistical Concepts and Methods. John Wiley & Sons, New York.
[10] Johnson,  R.A.    dan  Wichern,  D.W.  2002.  Applied  Multivariate Analysis, Third Edition. Prentice Hall Inc:New Jersey.
[11] Morrison, D. F. 1990. Multivariate Statistical Methods. Edisi ketiga. The  Wharton  School  University  of  Pennsylvania,  United  Stated  of America.
[12] Lubis,  A.  2013.  Pelaksanaan  Standar  Nasional  dalam  Dunia Pendidikan. Universitas Negeri Medan. Medan.