Penentuan Cluster Hierarki Optimal Pada Berbagai Linkage dan Jarak (Studi Perilaku Kreditur Bank X)

Putra, Fauzan Rismanda Rosanta and Dr. Adji Achmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Sc. (2021) Penentuan Cluster Hierarki Optimal Pada Berbagai Linkage dan Jarak (Studi Perilaku Kreditur Bank X). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pengelompokan nasabah kreditur KPR di Bank X berdasarkan penilaian 6 K. dengan menggunakan metode pengukuran jarak Euclidean distance, Manhattan distance, dan Mahalanobis distance. Sedangkan untuk metode pengelompokan menggunakan Ward’s method, Complete Linkage, dan Average Linkage. Beberapa metode pengukuran jarak membutuhkan syarat tertentu, seperti Euclidean distance dan Manhattan distance yang mengharuskan tidak terdapat korelasi antar variabel yang digunakan. Pada penelitian ini akan membandingkan hasil pengelompokan menggunakan ketiga metode berdasarkan rasio simpangan baku antar cluster dan dalam cluster. Teknik pengambilan sampel menggunakan metode nonprobability sampling dengan basis purposive sampling. Ukuran sampel pada penelitian ini adalah 300 nasabah. Rasio simpangan baku antar cluster dan dalam cluster menunjukkan bahwa hasil pengelompokan metode Ward dengan Mahalanobis distance lebih baik dibandingkan hasil pengelompokan menggunakan metode lainnya. Hasil analisis cluster menggunakan metode Ward dengan Mahalanobis distance adalah cluster satu terdiri dari 137 nasabah dengan kepatuhan sebagai aspek tertinggi, cluster dua terdiri dari 119 nasabah dengan condition sebagai aspek tertinggi, sedangkan cluster tiga terdiri dari 44 nasabah dengan capital sebagai aspek tertinggi.

English Abstract

Cluster analysis is a multivariate technique that aims to classify objects based on characteristic similarities. The purpose of this study is to classify creditors in Bank X based on evaluation of 6 K using the Euclidean distance, Manhattan distance, and Mahalanobis distance as distance measurements method. Then Ward’s method, Complete Linkage and Average Linkage method as linkage methods. Some measurements methods needs specific condition, like Single Linkage and Manhattan Linkage that needs the data free from correlation between variables. This research will compare the results of grouping of all methods based on standard deviation ratio between groups. The sampling technique used in this study is the nonprobability sampling method on the basis of purposive sampling. The sample size in this study was 300 tourists. The ratio of standard deviation between clusters and in clusters, the results of Ward method with Mahalanobis distance is better than the other methods. Ward method with Mahalanobis distance group results are cluster one, consisting of 137 clients with the highest aspect is obedient, cluster two consists of 119 clients with the highest aspect is condition, and cluster three consists of 44 clients with the highest aspect is capital.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	052309
Uncontrolled Keywords:	Cluster Analysis, Euclidean distance, Manhattan distance, Mahalanobis distance, Ward’s Method, Complete Linkage, Average Linkage.
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika
Depositing User:	Unnamed user with email prayoga
Date Deposited:	20 Jan 2024 15:18
Last Modified:	20 Jan 2024 15:18
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/212787

Text (DALAM MASA EMBARGO) Fauzan Putra.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2025. Download (2MB)

Actions (login required)

View Item