Analisis Hybrid Hierarchical Clustering Melalui Mutual Cluster, Bottom-Up Dan Top Down Menggunakan Jarak Euclidean Dan Mahalanobis
| Main Author: | Madani, BikriyahJauhar |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/153940/1/SKRIPSI.pdf http://repository.ub.ac.id/153940/ |
Daftar Isi:
- Analisis kelompok merupakan analisis yang digunakan untuk mengelompokkan objek berdasarkan ukuran kemiripan. Analisis kelompok dapat dilakukan dengan metode hybrid melalui mutual cluster, bottom-up dan top-down. Metode bottom-up dimulai dari kelompok yang sedikit anggota menjadi kelompok beranggota banyak. Sedangkan metode top-down dimulai dari kelompok tunggal hingga terbentuk kelompok beranggota sedikit. Pengelompokan hybrid melalui mutual cluster merupakan kombinasi metode bottom-up dan top-down dimana jarak maksimum antar objek dalam sebuah mutual cluster lebih kecil dibandingkan jarak minimum antar objek diluar mutual cluster. Jarak yang digunakan ada 2, yaitu jarak Euclidean dan Mahalanobis. Pemilihan metode terbaik menggunakan nilai Cluster Tightness Measure (CTM) dimana dapat digunakan untuk mengukur tingkat kebaikan pengelompokan optimal suatu algoritma. Nilai CTM ini lebih sederhana dan menggunakan ukuran yang didasarkan pada simpangan baku dari beberapa kelompok dengan beberapa peubah. Metode bottom-up menjadi metode yang lebih daripada metode top-down dan hybrid melalui mutual cluster dengan menggunakan jarak Euclidean dan Mahalanobis karena ukuran sampel yang digunakan pada penelitian ini relative kecil