Penerapan metode Agglomerative Hierarchical Clustering untuk klasifikasi Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur berdasarkan kualitas pelayanan keluarga berencana

Fadliana, Alfi (2015) Penerapan metode Agglomerative Hierarchical Clustering untuk klasifikasi Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur berdasarkan kualitas pelayanan keluarga berencana. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.

[img]
Preview
Text (Fulltext)
10610077.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (4MB) | Preview

Abstract

INDONESIA:

Metode agglomerative hierarchical clustering merupakan metode analisis cluster yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya, yang dimulai dengan objek-objek individual sampai objek-objek tersebut bergabung menjadi satu cluster tunggal. Metode agglomerative hierarchical clustering terbagi menjadi beberapa algoritma, di antaranya metode single linkage, complete linkage, average linkage, dan ward. Penelitian ini membandingkan keempat metode dalam agglomerative hierarchical clustering dengan tujuan untuk mendapatkan solusi cluster terbaik dalam kasus pengklasifikasian kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur berdasarkan kualitas pelayanan Keluarga Berencana (KB).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan hasil uji validitas cluster, diketahui bahwa metode average linkage memberikan solusi cluster yang lebih baik bila dibandingkan dengan metode agglomerative hierarchical clustering lainnya (single linkage, complete linkage, dan ward). Solusi cluster pada metode average linkage menghasilkan 4 cluster dengan karakteristik yang berbeda. Cluster 1 terdiri dari 18 kabupaten/kota dengan karakteristik tingkat kualifikasi klinik KB dan tingkat kompetensi tenaga pelayanan KB “sangat rendah”. Cluster 2 terdiri dari satu kabupaten dengan karakteristik tingkat kualifikasi klinik KB “cukup baik”, dan tingkat kompetensi tenaga pelayanan KB “rendah”. Cluster 3 terdiri dari 15 kabupaten/kota dengan karakteristik tingkat kualifikasi klinik KB “rendah” dan tingkat kompetensi tenaga pelayanan KB “sedang”. Cluster 4 terdiri dari empat kabupaten dengan karakteristik tingkat kualifikasi klinik KB “sedang” dan tingkat kompetensi tenaga pelayanan KB “cukup baik”.

ENGLISH:

Agglomerative hierarchical clustering method is cluster analysis method whose primary purpose is to group objects based on its characteristics, it begins with the individual objects until the objects are fused into a single cluster. Agglomerative hierarchical clustering methods are divided into single linkage, complete linkage, average linkage, and ward. This research compared the four agglomerative hierarchical clustering methods in order to get the best cluster solution in the case of the classification of regencies/cities in East Java province based on the quality of “Keluarga Berencana” (KB) services.

The results of this research showed that based on calculation of cophenetic correlation coefficient, the best cluster solution is produced by average linkage method. This method obtained four clusters with the different characteristics. 18 regencies/cities in cluster 1 have an “extremely bad condition” on the qualification of KB clinics and the competence of KB service personnel. One regency in cluster 2 has a “good condition” on the qualification of KB clinics and “bad condition” on the competence of KB service personnel. 15 regencies/cities in cluster 3 have a “bad condition” on the qualification of KB clinics and “medium condition” on the competence of KB service personnel. Four regencies/cities in cluster 4 have a “medium condition” on the qualification of KB clinics and a “good condition” on the competence of KB service personnel.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Supervisor: Rozi, Fachrur and Nashichuddin, Achmad
Keywords: Analisis; Cluster; Agglomerative; Hierarchical; Clustering; Uji; Validitas; Cluster; Keluarga; Berencana; (KB); Cluster; Analysis; Agglomerative; Hierarchical; Clustering; Cophenetic; Correlation; Coefficient; Keluarga; Berencana; (KB)
Departement: Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Matematika
Depositing User: Nanum Sovia
Date Deposited: 15 May 2017 08:29
Last Modified: 15 May 2017 08:29
URI: http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/6442

Actions (login required)

View Item View Item