Perbandingan Analisis Cluster Hierarki Aglomeratif dengan Menggunakan Metode Single Linkage, Complete Linkage Dan Average Linkage (Studi Kasus: Indikator Kemiskinan Ditinjau dari Sektor Perumahan dan Lingkungan di Kabupaten Gunungkidul Tahun 2015)
Abstract
Kemiskinan masih menjadi persoalan pelik bagi Indonesia meski hal yang sama terjadi di hampir semua negara berkembang di dunia. Daerah Istimewa Yogyakarta salah satu provinsi dengan persentase penduduk miskin di atas rata-rata nasional bahkan menjadi provinsi termiskin di Pulau Jawa pada tahun 2015. Berdasarkan data yang dipublikasi Badan Pusat Statistik di Daerah Istimewa Yogyakarta, Kabupaten Gunungkidul menjadi kabupaten termiskin. Salah satu penanggulangannya adalah dengan mengelompokkan desa di Kabupaten Gunungkidul berdasarkan tingkat kemiskinan ditinjau sektor perumahan dan lingkungan. Metode pengelompokkan yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis cluster hierarki aglomeratif dengan metode single linkage, metode complete linkage dan metode average linkage. Perbandingan metode dilakukan dengan menggunakan nilai simpangan baku. Hasil pada penelitian ini diketahui gambaran kemiskinan pada sektor perumahan dan lingkungan di Kabupaten Gunungkidul tahun 2015, yaitu masih banyak desa dengan tingkat kemiskinan tinggi, terutama pada daerah dengan kondisi geografis yang masih berupa perbukitan dan batu kapur, yang menyebabkan minimnya sumber mata air dan kurangnya lahan pertanian. Pada analisis cluster, tingkat kemiskinan yang ditinjau dari sektor perumahan dan lingkungan dibentuk menjadi 4 cluster pada masing-masing metode yaitu sangat rendah, rendah, sedang dan tinggi. Berdasarkan hasil perbandingan nilai simpangan baku ketiga metode analisis cluster, didapatkan metode average linkage adalah metode terbaik dengan nilai simpangan baku terkecil (0.015).
Collections
- Statistics [1220]
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Perbandingan Hasil Pengelompokan Menggunakan Metode Single Linkage, Ward Linkage (Hirarki) dan Algoritma K-Means (Studi Kasus:Jumlah Kunjungan Pasien pada Semua Puskesmas Daerah di Kabupaten Dompu)
Faruk, Abdul (Universitas Islam Indonesia, 2016-11-17)The purpose from this research is to discover the characteristic and applying data mining algorithm to cluster the number of visitors of clinic in Dompu district. Hence, it can help government to make appropriate decisions ... -
Perbandingan Hasil Pengelompokkan antara Metode Average Linkage, Ward, Complete Linkage, dan Single Linkage (Studi Kasus : Indikator Kesehatan Indonesia Tahun 2015)
Utami, Nurhuda Dwi (Universitas Islam Indonesia, 2017)Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan Metode Agglomerative Clustering yang terdiri dari Average Linkage, Ward, Complete Linkage, dan Single Linkage untuk mengetahui karakteristik dari pengelompokkan provinsi di ... -
Analisis Klaster Menggunakan Metode Agglomerative Dan Metode K-Means Dalam Pengelompokan Tingkat Kriminalitas Di Indoensia Tahun 2019 (Studi Kasus : Data Jumlah Kejahatan Berdasarkan Jenis Kejahatan Tahun 2019)
SITI RAHMAWATI HINDO (Universitas Islam Indonesia, 2021-06-04)Sebagai masyarakat Indonesia merasa aman adalah suatu UUD Republik Indonesia 1945 Pasal 28G ayat (1) menyebutkan “Setiap orang berhak atas perlindungan diri pribadi, keluarga, kehormatan, martabat, dan harta benda ...
