ANALISIS CLUSTER TIME SERIES DALAM PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN NILAI PDRB - Luh Putu Widya Adnyani; Pardomuan Robinson Sihombing (Jurnal Bayesian : Jurnal Ilmiah Statistika dan Ekonometrika, 2021)
Cluster time series merupakan metode pengelompokkan data runtun waktu yang dapat digunakan untuk mengelompokkan provinsi-provinsi yang ada di Indonesia berdasarkan nilai PDRB. Analisis cluster yang dilakukan menggunakan jarak dynamic time warping (DTW) dan jarak Euclid. Penggunaan kedua jarak tersebut dibandingkan untuk mengetahui hasil penggerombolan terbaik, khususnya pada kasus pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan nilai Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB). Hasil penelitian menyimpulkan bahwa dengan membentuk enam cluster maka diperoleh koefisien Silhouette untuk metode DTW sebesar 0,68 sedangkan untuk metode Euclidien memiliki koefisien Silhouette sebesar 0,605. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa kedua metode tersebut membentuk cluster dengan kategori good classifications