Pengelompokan Kota/Kabupaten di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Indikator Keluarga Sehat Tahun 2019 Menggunakan Metode Average Linkage

Sophia Fauziah, Lisnur Wachidah

Abstract


Abstract. Cluster analysis is a method to form several subgroups by grouping objects that have characteristics according to their characteristics. Cluster analysis is divided into two methods, namely hierarchical and non-hierarchical. The hierarchical method is used to group objects with relatively small data sizes where the resulting cluster will be displayed on the dendrogram. The hierarchical way has two types of approaches, namely agglomerative and divisional. The agglomerative process starts with the individual as the object. The objects that have ties will first merge into sub-groups, and eventually, these sub-groups will merge into one cluster. There are five agglomerative approaches, namely single linkage, complete linkage, average linkage¸ward, and centroid. The weakness of the single linkage, complete linkage, ward, and centroid methods is that they cannot estimate every distance between points and cannot observe the average distance between all cluster observations. Therefore, this study uses average linkage because it can consider each distance between points and the average distance between all cluster observations. For this problem, secondary data will be used, namely healthy family indicator data in 2019. The results of the grouping of 27 cities/districts in West Java Province resulted in 4 clusters, namely cluster 1 consisting of 8 city/district members with an average family health condition of 39 .79%, cluster 2 consists of 12 city/district members with an average family health condition score of 31.61%, cluster 3 consists of 5 city/district members with an average family health condition score of 40.44% and cluster 3 4 consists of 2 city/district members with an average family health condition of 49.65%.

Keywords: Average Linkage, Cluster, Hierarki Method, Healthy Family Indicator

 Abstrak. Analisis cluster adalah suatu metode untuk membentuk beberapa subkelompok dengan mengelompokan objek-objek yang mempunyai kemiripan menurut karakteristiknya. Analisis cluster terbagi menjadi 2 metode yaitu hierarki dan non-hierarki. Metode hierarki adalah metode yang digunakan untuk mengelompokkan objek dengan ukuran data yang relatif sedikit dimana cluster yang dihasilkan akan ditampilkan pada dendogram. Metode hierarki memiliki dua jenis pendekatan yaitu agglomerative dan divisive. Pendekatan agglomerative dimulai dengan individu sebagai objek kemudian objek yang memiliki kemiripan akan digabungkan  terlebih dahulu menjadi sub kelompok, pada akhirnya sub kelompok ini akan digabung menjadi satu cluster. Terdapat lima metode pada pendeketan agglomerative yaitu single linkage, complete linkage, average linkage¸ ward dan centroid. Kelemahan dari metode single linkage, complete linkage, ward dan centroid adalah tidak dapat memperhitungkan setiap jarak antar titiknya dan tidak dapat meminimalkan rata-rata jarak antar semua pengamatan cluster. Maka dari itu, pada penelitian ini menggunakan average linkage karena dapat memperhitungkan setiap jarak antar titiknya dan meminimalkan rata-rata jarak antara semua pengamatan pasangan cluster. Untuk masalah ini akan digunakan pada data sekunder yaitu data indikator keluarga sehat tahun 2019. Hasil pengelompokkan dari 27 kota/kabupaten di Provinsi Jawa Barat menghasilkan 4 cluster yaitu cluster 1 terdiri dari 8 anggota kota/kabupaten dengan nilai rata-rata kondisi kesehatan keluarga sebesar 39,79%, cluster 2 terdiri dari 12 anggota kota/kabupaten dengan nilai rata-rata kondisi kesehatan keluarga sebesar 31,61% cluster 3 terdiri dari 5 anggota kota/kabupaten dengan nilai rata-rata kondisi kesehatan keluarga sebesar 40,44% dan cluster 4 terdiri dari 2 anggota kota/kabupaten dengan nilai rata-rata kondisi kesehatan keluarga sebesar 49,65%.

Kata Kunci: Average Linkage, Cluster, Metode Hierarki, Indikator Keluarga Sehat


Keywords


Average Linkage, Cluster, Metode Hierarki, Indikator Keluarga Sehat

Full Text:

PDF

References


Kementerian Kesehatan RI. (2016). Pedoman Indonesia Sehat Dengan Pendekatan Keluarga. Jakarta: Kemenkes RI

Aggarwal, C. C., & Reddy, C. K. (2013). Data Clustering Algorithms and Applications. New York: Chapmann and Hall.

Anon, n. (2021, January 12). Clustering Sckit Learn 0.24.0 Documentation. Retrieved from Scikit Learn: https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#hierarchical-clustering

Widarjono, A. (2010). Analisis Statistika Multivariat Terapan. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.

Kurniawan, & Yuniarto. (2016). Analisis Regresi Dasar dan Penerapannya dengan R. Jakarta: Kencana.

Hanada, S. (2021). Penggunaan Analisis Cluster Dalam Pengelompokkan Kecamatan di Kabupaten Karawang Berdasarkan Metode Kontrasepsi Peserta KB Aktif. Prosiding Statistika, 7(1), 42-49.

Shofwani Sheila Ghazia, Kudus Abdul. (2021). Penentuan Kriteria Pengunjung dalam Pemilihan Green Hotel di Kota Bandung Menggunakan Metode Discrete Choice Experiment dengan Desain Choice Sets Kombinatorial. Jurnal Riset Statistika, 1(1), 1-9




DOI: http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0.28129

Flag Counter