Perbandingan Hasil Analisis Kelompok Hierarki pada Data Nonmetrik Menggunakan Ukuran Asosiasi Simple Matching, Jaccard, Ochiai, dan Kulczynski II
| Main Author: | MariatusSholihah |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2010
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/152418/1/051003259.pdf http://repository.ub.ac.id/152418/ |
Daftar Isi:
- Analisis kelompok merupakan suatu metode dalam analisis peubah ganda yang mempunyai tujuan mengelompokkan sejumlah objek ke dalam sejumlah kelompok berdasarkan kesamaan antar objek yang dikelompokkan. Penggunaan ukuran kesamaan didasarkan pada jenis data yang digunakan. Hair et al. (2010) menjelaskan jika data yang akan dilakukan analisis kelompok adalah data nonmetrik maka digunakan ukuran asosiasi untuk menghitung nilai kesamaan antar objek. Berbagai macam ukuran asosiasi dapat digunakan untuk mengelompokkan data nonmetrik. Penggunaan ukuran asosiasi yang berbeda akan berpengaruh terhadap hasil pengelompokan. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan ukuran asosiasi Simple Matching, Jaccard, Ochiai, dan Kulczynski II untuk mengetahui ukuran asosiasi terbaik dalam mengelompokkan data nonmetrik, di mana kriteria perbandingannya berdasarkan pada nilai CM (Compactness Measure). Suatu kelompok dikatakan baik jika memiliki nilai CM yang kecil. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah 50 data sekunder yang memiliki peubah amatan berskala nominal dan ordinal (nonmetrik). Hasil penelitian menunjukkan bahwa ukuran asosiasi yang paling baik dalam mengelompokkan data nonmetrik adalah ukuran asosiasi Jaccard, di mana dari 50 data yang digunakan terdapat 42 data (84%) yang menghasilkan nilai CM paling kecil pada ukuran asosiasi Jaccard.