Pengaplikasian Minimum Spanning Tree Prim’s Algorithm Pada Metode Spatial K’luster Analysis By Tree Edge Removal (Studi Kasus : Data Infrastruktur Kabupaten Bantul Tahun 2019)
Abstract
Klasterisasi merupakan suatu metode analisis yang bertujuan untuk
mengelompokkan sekumpulan obyek dalam dua atau lebih kelompok berdasarkan
kesamaan karakteristik yang terdapat pada kelompok tersebut. Salah satu metode
klaster adalah pengelompokkan objek berdasarkan regionalisasi. Metode yang
digunakan pada penelitian ini adalah Spatial Kluster by Tree Edge Removal
(SKATER). SKATER merupakan metode regionalisasi klaster berdasarkan lokasi
dengan berkonsep pada autokorelasi spasial. Metode SKATER menggabungkan
contiguity matrix dengan distance matrix sebagai perhitungan cost untuk memilih
konektivitas minimum sesuai dengan prinsip algoritma prim. Pemilihan klaster
terbaik dilakukan dengan menghitung nilai kualitas partisi menggunakan
intracluster sum square of standard deviation. Penelitian ini bertujuan untuk
mengindentifikasi pola spasial dan menerapkan metode SKATER terhadap data
infrastruktur di Kabupaten Bantul tahun 2019 sebagai pemetaan terhadap
ketimpangan infrastruktur di wilayah tersebut. Hasil penelitian ini menujukkan
bahwa terdapat pola spasial pada data infrastruktur dan mendapatkan 3 kelompok
partisi terbaik berdasarkan nilai 𝑄(∏) terkecil; partisi ke-2 (3 kecamatan, 10.03) ≤
partisi ke-3 (6 kecamatan, 19.34) ≤ partisi ke-1 (8 kecamatan, 33.43).
Collections
- Statistics [901]