Utami, Dwi Sari
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Pengelompokan Data yang Memuat Pencilandengan Kriteria Elbowdan Koefisien Silhouette (Algoritme K-Medoids) Utami, Dwi Sari; Saputro, Dewi Retno Sari
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2018: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1483.689 KB)

Abstract

Analisis kelompok adalah metode statistika multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan objek pengamatan yang memiliki kemiripan (karakteristik sama). Terdapat dua metode pengelompokan dalam analisis kelompok yaitu metode pengelompokan hierarchical (hierarki) dan nonhierarchical (nonhierarki). K-medoids merupakan metode pengelompokan nonhierarki yang mempartisi n data ke dalam k kelompok yang memiliki karakteristik sama dan menggunakan medoid (median) sebagai pusat kelompoknya. Dengan demikian, k-medoids ini robust terhadap adanya data pencilan. Dalam proses pengelompokan digunakan algoritme k-medoidsdengan kriteria elbow dan validasinya dengan koefisien silhouette. Kriteria elbow digunakan dengan melihat plot jumlah kuadrat sesatan (JKS) dari beberapa jumlah kelompok(k). Jika terbentuk siku (elbow) untuk nilai JKS pada suatu nilai k, maka nilai tersebut menjadi banyaknya kelompok yang akan dibentuk. Koefisien silhouette berada antara-1dan 1. Pada artikel ini dilakukan kajian kriteria elbow dan koefisien silhouette dengan algoritme k-medoids untuk pengelompokan data yang memuat pencilandan penerapannya pada kasus demam berdarah di Indonesia tahun 2016. Kajian menunjukkan bahwa pengelompokan kasus demam berdarah pada 34 provinsi di Indonesia tahun 2016 menghasilkan 3 kelompok dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0.6409981.