PENCARIAN CLUSTER OPTIMUM PADA SINGLE LINKAGE, COMPLETE LINKAGE DAN AVERAGE LINKAGE

Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Pub Date : 2019-07-05 DOI:10.26418/bbimst.v8i3.33173

Nurmaulia Ningsih, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana

{"title":"PENCARIAN CLUSTER OPTIMUM PADA SINGLE LINKAGE, COMPLETE LINKAGE DAN AVERAGE LINKAGE","authors":"Nurmaulia Ningsih, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana","doi":"10.26418/bbimst.v8i3.33173","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang digunakan untuk mengelompokkan objek/kasus (responden) menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil dimana setiap kelompok berisi objek/kasus yang mirip satu sama lain. Dalam analisis cluster dua prosedur yang digunakan untuk pengelompokan yaitu analisis cluster hierarki dan non-hierarki. Penentuan jumlah cluster optimum yang tepat untuk digunakan diperoleh melalui identifikasi pola pergerakan varian pada cluster yang mencapai global optimum. Penemuan posisi cluster yang mencapai global optimum pada pola pergerakan varian diperoleh melalui penerapan metode valley-tracing. Pada penelitian, digunakan penerapan analisis cluster hierarki untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Kalimantan Barat berdasarkan indikator IPM. Dari hasil analisis pembentukan cluster optimum pada metode single linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 4 cluster. Pada metode complete linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 5 cluster. Metode average linkage menghasilkan cluster optimum sebanyak 5 cluster Kata Kunci : Analisis Multivariat, Analisis Cluster, Cluster Optimum ","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"263 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"4","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i3.33173","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 4

Abstract

Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang digunakan untuk mengelompokkan objek/kasus (responden) menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil dimana setiap kelompok berisi objek/kasus yang mirip satu sama lain. Dalam analisis cluster dua prosedur yang digunakan untuk pengelompokan yaitu analisis cluster hierarki dan non-hierarki. Penentuan jumlah cluster optimum yang tepat untuk digunakan diperoleh melalui identifikasi pola pergerakan varian pada cluster yang mencapai global optimum. Penemuan posisi cluster yang mencapai global optimum pada pola pergerakan varian diperoleh melalui penerapan metode valley-tracing. Pada penelitian, digunakan penerapan analisis cluster hierarki untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Kalimantan Barat berdasarkan indikator IPM. Dari hasil analisis pembentukan cluster optimum pada metode single linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 4 cluster. Pada metode complete linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 5 cluster. Metode average linkage menghasilkan cluster optimum sebanyak 5 cluster Kata Kunci : Analisis Multivariat, Analisis Cluster, Cluster Optimum

查看原文本刊更多论文

铅笔簇最优连杆单连杆，全连杆单连杆

集群分析是一种多变量技术，用来将物体/病例(受访者)分组成更小的群体，每个小组都包含彼此相似的对象/案例。在集群分析中，用于分组分析的两种程序是层次结构和非层次集群分析。通过识别实现全球最佳的集群的变异模式，确定可供使用的最佳集群数量。通过采用山谷追踪方法，在变种的运动模式上找到全局最佳位置。在研究中，根据IPM的指标，利用等级集群分析的应用，将西加里曼丹地区/城市分组。单次链接方法上的优化集群分析结果获得了4个优化集群。在完整的链接方法中获得了最佳的5个集群。平均链接方法可产生5个关键字的最佳集群:多变量分析、集群分析、优化集群

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya

自引率

0.00%

发文量