HIERARCHICAL CLUSTERING MULTISCALE BOOTSTRAP PADA CAPAIAN DIMENSI IPM TAHUN 2020 YANG TERDAMPAK COVID-19 - Anjeli Dwi Laksmi; Dadan Kusnandar; Nurfitri Imro’ah (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2023)
Analisis cluster hirarki adalah pengamatan yang dipakai guna melakukan pengelompokan data (objek) menurut kriterianya. Salah satu metode di analisis cluster yang dapat dipakai guna melakukan pengelompokan data pada berbagai aspek adalah metode average linkage. Penelitian ini menggunakan data dari variabel yang mempengaruhi capaian dimensi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) ketika periode 2020 yang terdampak Covid-19, ialah dimensi umur panjang serta hidup sehat, dimensi pengetahuan, serta dimensi standar hidup layak. Pengkajian ini memiliki tujuan guna melakukan pengelompokan Kabupaten/Kota di Kalimantan Barat menurut data yang diperoleh dengan memakai metode hierarchical clustering multiscale bootstrap. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu, metode hirarki menggunakan average linkage untuk membentuk cluster dilanjutkan dengan multiscale bootstrap untuk melihat validitas hasil cluster berdasarkan nilai approximately unbiased (AU) jika memiliki nilai ≥ 0,95 maka valid. Dengan metode average linkage terbentuk sebanyak empat cluster yaitu cluster pertama terdiri dari Kabupaten Sambas, Kabupaten Bengkayang, Kabupaten Mempawah, Kabupaten Kubu Raya, Kota Pontianak, dan Kota Singkawang. Cluster kedua terdiri dari Kabupaten Landak dan Kabupaten Kapuas Hulu. Cluster ketiga terdiri dari Kabupaten Sanggau, Kabupaten Ketapang, Kabupaten Sintang, Kabupaten Sekadau, dan Kabupaten Melawi. Kemudian yang terakhir cluster keempat terdiri dari Kabupaten Kayong Utara. Hasil cluster kemudian dilanjutkan dengan multiscale bootstrap dengan melihat nilai AU diperoleh hasilnya yaitu cluster pertama, cluster kedua, dan cluster ketiga valid sedangkan cluster keempat tidak valid. Kata Kunci: Average Linkage, Multiscale Bootstrap, IPM