Optimalisasi Angka Partisipasi Sekolah Anak Usia Dini Untuk Meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia (Studi Kasus di Provinsi Nusa Tenggara Timur)

Anne Mudya Yolanda; Eva Eriani

doi:10.5300/jstar.v2i01.13

Penulis

Anne Mudya Yolanda Program Studi Statistika, Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Riau
Eva Eriani Pendidikan Islam Anak Usia Dini, Sekolah Tinggi Agama Islam (STAI) Auliaurrasyidin

DOI:

https://doi.org/10.5300/jstar.v2i01.13

Kata Kunci:

optimalization, school participation rate, early childhood education, k-means clustering

Abstrak

Mempersiapkan generasi penerus harus dimulai sejak masa kanak-kanak. Nusa Tenggara Timur (NTT) merupakan provinsi yang masih bergelut dengan angka partisipasi sekolah anak usia dini. Pada tahun 2020, angka partisipasi sekolah anak usia 0-6 tahun menurut kabupaten/kota di NTT adalah 18,03, dengan Indeks Pembangunan Manusia 65,19. Berdasarkan analisis klasterisasi K-means, angka partisipasi sekolah anak usia dini menurut kabupaten/kota usia 0-6 tahun menurut kabupaten/kota dapat dikelompokkan menjadi tiga klaster dengan masing-masing 9, 8, dan 5 kabupaten/kota. Untuk usia 5-6 tahun, dapat diklasifikasikan menjadi tiga klaster: kurang, cukup, dan baik, dengan masing-masing 6, 10, dan 6 kabupaten/kota. Kota Kupang, Alor, Ende, Ngada, Malaka, dan Kupang merupakan klaster-klaster yang kurang. Sumba Barat, Sumba Timur, Timor Tengah Selatan, Timor Tengah Utara, Belu, Lembata, Flores Timur, Sumba Tengah, Nagekeo, dan Manggarai Timur semuanya merupakan bagian dari klaster yang cukup. Kabupaten Sikka, Manggarai, Rote Ndao, Manggarai Barat, Sumba Barat Daya, dan Sabu Raijua termasuk dalam klaster yang baik. Berdasarkan analisis k-means clustering, pemerintah dapat menerapkan kebijakan tersegmentasi untuk mengoptimalkan Angka Partisipasi Sekolah Anak Usia Dini dalam rangka meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia. Optimalisasi ini dapat dimulai dengan meningkatkan alokasi dana pendidikan, khususnya untuk penyelenggaraan program pendidikan anak usia dini. Program penyuluhan diperlukan untuk meningkatkan pemahaman orang tua tentang mengapa anak-anak mereka harus mengikuti prasekolah. Selanjutnya, pemerintah harus memberikan pelatihan pengembangan keterampilan dan pengetahuan mengajar bagi para pendidik, baik guru, maupun praktisi pendidikan anak usia dini.

Referensi

Badan Pusat Statistik. (2020). Profil Anak Usia Dini. (Subdirektorat Statistik Pendidikan dan Kesejahteraan Sosial, Ed.) (2020th ed.). Jakarta: Fase usia dini merupakan periode esensial dalam proses perkembangan keterampilan dan kecerdasan anak yang nantinya memberikan berpengaruh besar pada kehidupan pada saat dewasa. Sehingga, diperlukan adanya stimulasi positif guna memaksimalkan tumbuh kemban.

Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur. (2020a). Angka Partisipasi Sekolah (APS) Umur 5-6 Tahun.

Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur. (2020b). Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Menurut Kabupaten/Kota tahun 2019 dan 2020 di provinsi Nusa Tenggara Timur.

Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur. (2020c). Persentase Penduduk (Laki-Laki+Perempuan) 0-6 Tahun Menurut Keikutsertaan Pendidikan Prasekolah (Persen).

Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur. (2020d). Persentase Penduduk Berumur 0-6 Tahun yang Pernah/Masih Mengikuti Pendidikan Prasekolah Menurut Jenis Pendidikan Prasekolah (Persen.

Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur. (2020e). Statistik Pendidikan Provinsi Nusa Tenggara Timur 2020. (Bidang Statistik Sosial, Ed.). Kupang.

Hansen, J. E., & Broekhuizen, M. L. (2020). Quality of the Language-Learning Environment and Vocabulary Development in Early Childhood Quality of the Language-Learning Environment and Vocabulary. Scandinavian Journal of Educational Research, 0(0), 1–16. https://doi.org/10.1080/00313831.2019.1705894

Hossain, Z., Akhtar, N., Ahmad, R. B., & Rahman, M. (2019). A dynamic K-means Clustering for Data Mining. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 13(2), 521–526. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v13.i2.pp521-526

Kassambara, A. (2017). Practical Guide To Cluster Analysis in R (First Edit). STHDA.

Moreno, A. J., & Schwartz, T. (2018). Social and Emotional Learning and Early Childhood Education : Redundant terms ? https://doi.org/10.1177/1463949118768040

Rani, Y., & Rohil, H. (2013). A Study of Hierarchical Clustering Algorithm. International Journal of Information and Computation Technology, 3(11), 1225–1232.

Republik Indonesia. Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 146 tahun 2014 tentang Kurikulum 2013 Anak Usia Dini, Pub. L. No. Jakarta: Direktorat Anak Usia Dini (2014). Indonesia.

Serra, A., & Tagliaferri, R. (2019). Unsupervised Learning : Clustering. Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, 1, 350–357. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809633-8.20487-1

Suryana, D. (2021). Pendidikan Anak Usia Dini Teori dan Praktik Pembelajaran. Jakarta: Kencana Prenada Media Guru.

Suyadi. (2014). Teori Pembelajaran Anak Usia Dini dalam Kajian Neurosains. Bandung: Remaja Rosdakarya.

Tandon, P., Hassairi, N., Soderberg, J., & Joseph, G. (2018). The relationship of gross motor and physical activity environments in child care settings with early learning outcomes. Early Child Development and Care, 0(0), 1–10. https://doi.org/10.1080/03004430.2018.1485670

Veijalainen, J., Reunamo, J., & Heikkilä, M. (2019). Early gender differences in emotional expressions and self-regulation in settings of early childhood education and care. Early Child Development and Care, 0(0), 1–14. https://doi.org/10.1080/03004430.2019.1611045

Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L., & Ye, K. (2012). Probability & Statistics for Engineers & Scientists (9th Editio). Boston: Pearson Education, Inc.