Salsabila Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Statistika 2023 id Indonesia

Skripsi

Analisis cluster adalah teknik multivariat yang berkaitan dengan identifikasi kelompok. Tujuan dari analisis cluster adalah untuk mempartisi sekumpulan observasi menjadi sejumlah kelompok atau cluster yang tidak diketahui sedemikian rupa sehingga semua observasi dalam satu cluster memiliki karakteristik yang serupa sementara observasi dalam cluster yang berbeda tidak serupa. K-means merupakan metode dalam analisis cluster yang sangat andal dalam mengelompokan data bertipe numerik, sedangkan k-modes merupakan pengembangan dari metode k-means yang dapat digunakan untuk mengelompokan data bertipe kategorik. Pada kenyataannya, sering kali data bertipe numerik dan kategorik berada dalam satu dataset yang sama sehingga proses pengelompokan juga perlu dilakukan pada kedua tipe data tersebut secara bersama. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data rawan pangan yang bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Dalam dataset tersebut terdapat data bertipe numerik dan kategorik, sehingga algoritma pengelompokan yang digunakan pada penelitian ini adalah k-prototypes dan k-medoids yang dapat digunakan pada data bertipe campuran. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan metode terbaik diantara k-prototypes dan k-medoids dengan membandingkan nilai koefisien silhouette serta mendapatkan karakteristik dari cluster berdasarkan jumlah cluster paling optimum. Berdasarkan hasil penelitian, metode k-prototypes merupakan metode terbaik karena menghasilkan nilai koefisien silhouette tertinggi sebesar 0,2817 dengan jumlah cluster optimum sebanyak 2 cluster. Variabel yang memiliki rata-rata dan modus berbeda dari kedua cluster adalah variabel pendidikan tertinggi KRT, jumlah ART 5 tahun ke atas yang memiliki tabungan, jenis lantai tempat tinggal, jenis dinding tempat tinggal, luas lantai tempat tinggal, dan sumber air minum. CLUSTER ANALYSIS 519.53 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 112425 2023-07-06 09:29:27 2023-07-07 11:19:20 machine generated