Cover Image

Perbandingan Indeks Validitas Gap Statistic dan Indeks Validitas Silhouette pada K-Means Cluster :Studi Kasus pada Data Penyusunan Kinerja Makro Ekonomi dan Sosial tentang Pembangunan Manusia Jawa Tim

Main Author: Ratnasari, Dewi
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2011
Subjects:
519.5 Statistical mathematics
Online Access: http://repository.ub.ac.id/152786/1/051104946.pdf
http://repository.ub.ac.id/152786/
ctrlnum 152786
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/152786/</relation><title>Perbandingan Indeks Validitas Gap Statistic dan Indeks Validitas Silhouette pada K-Means Cluster :Studi Kasus pada Data Penyusunan Kinerja Makro Ekonomi dan Sosial tentang Pembangunan Manusia Jawa Tim</title><creator>Ratnasari, Dewi</creator><subject>519.5 Statistical mathematics</subject><description>K-Means Cluster merupakan metode pengelompokan data non hirarki yang berusaha mempartisi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster, dengan mengasumsikan banyaknya kelompok diketahui dan telah didefinisikan. Validitas cluster perlu dilakukan karena belum ada dasar yang kuat mengenai jumlah kelompok terbaik dalam penentuan jumlah kelompok pada analisis cluster. Tibshirani et al. (2001) dan Pramono (2005) telah melakukan penelitian tentang berbagai metode penentuan jumlah kelompok optimal dengan menggunakan indeks validitas. Pada penelitian ini digunakan indeks validitas Gap Statistic dan indeks validitas Silhouette dalam menentukan jumlah optimum kelompok. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan indeks validitas Gap Statistic dan indeks validitas Silhouette berdasarkan nilai Cluster Tightness Measure (CTM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Penyusunan Kinerja Makro Ekonomi dan Sosial Jawa Timur tentang Pembangunan Manusia dari Tahun 2005- 2008 dengan 4 variabel penelitian pada sampel berukuran 38. Hasil penelitian yang diperoleh dari keseluruhan hasil pengelompokan menunjukkan bahwa Indeks validitas Silhouette menghasilkan nilai CTM terkecil. Sehingga dapat disimpulkan bahwa indeks validitas Silhouette merupakan indeks validitas yang lebih baik dalam penentuan jumlah cluster optimum dibandingkan indeks validitas Gap Statistic pada metode K-means Cluster. Perbandingan hasil pengelompokan pada indeks validitas Silhouette dengan k=3 dari Tahun 2005 ke Tahun 2008 menunjukkan pergeseran hasil pengelompokan. Pemerintah harus mengarahkan perhatian pada wilayah yang masuk pada kelompok 3. Karena, wilayah yang masuk pada kelompok 3 adalah wilayah yang memiliki indeks kesehatan, indeks pendidikan, daya beli dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang paling rendah dibandingkan kelompok yang lain.</description><date>2011-10-17</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/152786/1/051104946.pdf</identifier><identifier> Ratnasari, Dewi (2011) Perbandingan Indeks Validitas Gap Statistic dan Indeks Validitas Silhouette pada K-Means Cluster :Studi Kasus pada Data Penyusunan Kinerja Makro Ekonomi dan Sosial tentang Pembangunan Manusia Jawa Tim. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/MIPA/2011/322/051104946</relation><recordID>152786</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Ratnasari, Dewi
title Perbandingan Indeks Validitas Gap Statistic dan Indeks Validitas Silhouette pada K-Means Cluster :Studi Kasus pada Data Penyusunan Kinerja Makro Ekonomi dan Sosial tentang Pembangunan Manusia Jawa Tim
publishDate 2011
topic 519.5 Statistical mathematics
url http://repository.ub.ac.id/152786/1/051104946.pdf
http://repository.ub.ac.id/152786/
contents K-Means Cluster merupakan metode pengelompokan data non hirarki yang berusaha mempartisi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster, dengan mengasumsikan banyaknya kelompok diketahui dan telah didefinisikan. Validitas cluster perlu dilakukan karena belum ada dasar yang kuat mengenai jumlah kelompok terbaik dalam penentuan jumlah kelompok pada analisis cluster. Tibshirani et al. (2001) dan Pramono (2005) telah melakukan penelitian tentang berbagai metode penentuan jumlah kelompok optimal dengan menggunakan indeks validitas. Pada penelitian ini digunakan indeks validitas Gap Statistic dan indeks validitas Silhouette dalam menentukan jumlah optimum kelompok. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan indeks validitas Gap Statistic dan indeks validitas Silhouette berdasarkan nilai Cluster Tightness Measure (CTM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Penyusunan Kinerja Makro Ekonomi dan Sosial Jawa Timur tentang Pembangunan Manusia dari Tahun 2005- 2008 dengan 4 variabel penelitian pada sampel berukuran 38. Hasil penelitian yang diperoleh dari keseluruhan hasil pengelompokan menunjukkan bahwa Indeks validitas Silhouette menghasilkan nilai CTM terkecil. Sehingga dapat disimpulkan bahwa indeks validitas Silhouette merupakan indeks validitas yang lebih baik dalam penentuan jumlah cluster optimum dibandingkan indeks validitas Gap Statistic pada metode K-means Cluster. Perbandingan hasil pengelompokan pada indeks validitas Silhouette dengan k=3 dari Tahun 2005 ke Tahun 2008 menunjukkan pergeseran hasil pengelompokan. Pemerintah harus mengarahkan perhatian pada wilayah yang masuk pada kelompok 3. Karena, wilayah yang masuk pada kelompok 3 adalah wilayah yang memiliki indeks kesehatan, indeks pendidikan, daya beli dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang paling rendah dibandingkan kelompok yang lain.
id IOS4666.152786
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2021-10-27T08:53:33Z
last_indexed 2021-10-28T07:39:31Z
recordtype dc
_version_ 1751454566800424960
score 17.538404

Lihat Juga