PERBANDINGAN METODE AVERAGE LINKAGE DAN K-MEANS DALAM MENGELOMPOKKAN PERSEBARAN KASUS PENYAKIT MULUT DAN KUKU DI INDONESIA

ANGEL, INA (2024) PERBANDINGAN METODE AVERAGE LINKAGE DAN K-MEANS DALAM MENGELOMPOKKAN PERSEBARAN KASUS PENYAKIT MULUT DAN KUKU DI INDONESIA. S1 thesis, Universitas Mataram.

	Text Angelina_SKRIPSI Final...pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text Angelina_Jurnal SKRIPSI.pdf Download (1MB)

Abstract

Analisis cluster merupakan teknik peubah ganda yang memiliki tujuan utama untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan hasil pengelompokan persebaran kasus Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) di Indonesia menggunakan metode average linkage dan k-means. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menentukan metode terbaik dalam mengelompokkan persebaran kasus PMK di Indonesia di antara kedua metode yang digunakan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data 27 provinsi yang terdampak di Indonesia yang terdiri dari enam variabel persebaran kasus PMK di Indonesia. Berdasarkan hasil validasi cluster, jumlah cluster optimal yang terbentuk pada metode average linkage sebanyak 4 cluster, sedangkan pada metode k-means sebanyak 3 cluster. Berdasarkan nilai rasio simpangan baku diperoleh hasil bahwa hasil pengelompokan dengan metode average linkage lebih baik dibandingkan dengan hasil pengelompokan dengan metode k-means. Hal ini karena pada metode average linkage diperoleh nilai rasio simpangan baku yang lebih kecil dibandingkan metode k-means, yaitu sebesar 0,035, sedangkan pada metode k-means diperoleh nilai rasio simpangan baku sebesar 0,258. Oleh karena itu, diperoleh metode average linkage lebih baik dibandingkan metode k-means dalam mengelompokkan persebaran kasus PMK di Indonesia.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Analisis Cluster, Average Linkage, K-Means, PMK
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam
Depositing User:	Meike Megawati
Date Deposited:	21 Feb 2024 08:44
Last Modified:	21 Feb 2024 08:44
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/44486

Actions (login required)

View Item