Rismasari, Nurul and Dr. Ir. Solimun, M.S, (2021) Penggunaan Jarak Euclidean Dan Korelasi Pearson Pada Metode Bottom-Up, Top-Down Dan Hybrid Clustering Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Analisis kelompok bertujuan untuk mengelompokan objekobjek berdasarkan kemiripan karakteristik. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan kabupaten/kota di Jawa Timur berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat tahun 2019. Metode pengelompokan yang digunakan yaitu bottom-up (average linkage), top-down (kmeans) dan hybrid clustering. Jarak Euclidean dan korelasi Pearson digunakan untuk mengukur kemiripan antar objek. Terdapat 10 peubah yang menggambarkan kesejahteraan rakyat dalam bidang pendidikan, kesehatan dan ekonomi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode bottom-up menjadi metode terbaik dengan jarak Euclidean, sedangkan hybrid clustering merupakan metode pengelompokan terbaik menggunakan jarak korelasi Pearson. Penentuan metode pengelompokan terbaik didasarkan pada nilai rasio simpangan baku yang terkecil. Pengelompokan dengan metode bottom-up dengan jarak Euclidean menghasilkan 4 kelompok optimum dengan kelompok 1 sampai 4 memiliki taraf kesejahteraan rakyat rendah, menengah, tinggi dan sangat tinggi secara berturutturut. Pengelompokan dengan metode hybrid clustering dengan jarak korelasi Pearson menghasilkan 5 kelompok optimum dengan kelompok 1 sampai 5 memiliki taraf kesejahteraan rakyat sangat rendah, rendah, menengah, tinggi dan sangat tinggi secara berturutturut.
English Abstract
The cluster analysis aims to classify objects based on similar characteristics. The purpose of this study is to group districts/cities in East Java based on the people's welfare indicators in 2019. The grouping methods used are bottom-up (average linkage), top-down (k-means) and hybrid clustering. Euclidean distance and Pearson correlation were used to measure similarities between objects. There are 10 variables that describe the welfare of the people in the fields of education, health and economy. The results showed that the bottom-up method was the best method with Euclidean distances, while hybrid clustering was the best clustering method using the Pearson correlation distance. The determination of the best classification method is based on the smallest standard deviation ratio. Grouping using the bottom-up method with the Euclidean distance resulted in 4 optimum groups with groups 1 to 4 having low, medium, high and very high welfare levels of the people, respectively. Clustering using the hybrid clustering method with Pearson correlation distance resulted in 5 optimum groups with groups 1 to 5 having very low, low, medium, high and very high welfare levels of the people, respectively.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0521090047 |
| Uncontrolled Keywords: | Bottom-Up, Hybrid Clustering, Jarak Euclidean, Jarak Korelasi Pearson, Nilai Rasio Simpangan Baku, Top- Down , Bottom-Up, Hybrid Clustering, Euclidean Distance, Pearson Correlation Distance, Standard Deviation Ratio Value, Top-Down |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika |
| Depositing User: | Zainul Mustofa |
| Date Deposited: | 20 May 2022 07:02 |
| Last Modified: | 20 May 2022 07:02 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/190675 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
- Nurul Rismasari.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (3MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |