Analisis agglomerative hierarchical clustering berdasarkan pengurutan parsial graf hasse terhadap indikator kemiskinan di Jawa Timur

INDONESIA:

Kemiskinan merupakan isu sentral di berbagai negara di dunia. Pengentasan kemiskinan merupakan tujuan utama suatu negara. salah satu cara adalah mengidentifikasi kasus kemiskinan menggunakan analisis cluster. Dalam penelitian ini, dibahas analisis cluster menggunakan metode agglomerative hierarchical clustering berdasarkan pengurutan parsial graf Hasse. Sedangkan salah satu bentuk memfasilitasi analisis cluster adalah Graf Hasse. Oleh karena itu, dilakukan penelitian untuk mengetahui diklasifikasi wilayah-wilayah yang memiliki kedekatan atau kemiripan indikator kemiskinan berdasarkan pengurutan parsial graf Hasse serta mengurangi kasus kemiskinan di Jawa Timur yang masih tinggi. Terdapat 2 metode dalam analisis cluster, yaitu hirarki dan non-hirarki. Metode hirarki memiliki 2 metode, yaitu metode agglomerative dan divisive. Sebelum melakukan analisis cluster, menghitung uji multikolinieritas yang dilanjutkan menentukan jarak kedekatan dengan jarak Euclidean. Kemudian melakukan analisis cluster menggunakan metode agglomerative (single linkage dan complete linkage) untuk memperoleh solusi cluster terbaik. Hasilnya, bahwa metode single linkage memberikan solusi terbaik yang terdiri dari 5 cluster. Dengan bentuk pengurutan parsial graf Hasse yaitu, berdasarkan indikator gini rasio cluster 5 menjadi lapisan atas atau dominan, indikator indeks kedalaman cluster 4 menjadi lapisan atas atau dominan, indikator tingkat pengangguran terbuka dan angka harapan hidup cluster 1 menjadi lapisan atas atau dominan.

ENGLISH:

Poverty is a central issue in many countries in the world. Poverty alleviation is the main goal of a country. One way is identify poverty cases use cluster analysis. In this thesis, we discuss cluster analysis using the agglomerative hierarchical clustering method based on partial ordering of the Hasse graph. Meanwhile, one form of facilitating cluster analysis is the Hasse graph. Therefore, a study was conducted to determine the areas that have close or similar poverty indicators based on partial ordering of the Hasse graph and reduce poverty cases in East Java which are still high. There are two methods in cluster analysis, namely hierarchical and non-hierarchical. The hierarchical method has two methods, namely agglomerative and divisive methods. Before performing cluster analysis, calculate the multicollinearity test which is then continued to determine the proximity to the Euclidean distance. Then perform cluster analysis using agglomerative methods (single linkage and complete linkage) to obtain the best cluster solution. The result, that the single linkage method provides the best solution consisting of 5 clusters. With the partial sorting form of the Hasse graph, based on the Gini indicator, the cluster ratio 5 becomes the top layer or dominant, the depth index indicator cluster 4 becomes the top or dominant layer, the open unemployment rate indicator and the life expectancy in cluster 1 become the top layer or dominant.

ARABIC:

الفقر هو مشكلة مركزية في العديد من البلدان في العالم. والتخفيف من حدة الفقر هو الهدف الرئيسي للبلد. وتمت دراسة العديد من الأفكار والمفاهيم المتعلقة بالفقر ولكنها لم تحصل على نتائج مرضية. وإحدى طرق لتعريف حالة الفقر هو التحليل التجميع. وتحليل التجميع هو أسلوب متعدد المتغيرات بالهدف لتصنيف الكائنات التي لها نفس الخصائص. وأحد أشكال لتسهيل التحليل التجميعي هو (جراف هاسي). لذلك، قد أجراء البحث لمعرفة المناطق التي لديها مؤشر فقر قريبة أو متشابهة بناءً على الترتيب الجزئي جراف هاسي ولتقليل عدد حالة الفقر في جاوى الشرقية التي لا تزال مرتفعة. وهناك طريقتان في العنقودي، وهما الهرمي وغير الهرمي. والطريقة الهرمية لها طريقتان، هما التجميعية وطريقة القسمة. وقبل إجراء تحليل الكتلة، فأجرأ حساب اختبار ارتباط ثم استمر بتعيين القرب من المسافة Euclidean. ثم أجرأ تحليل التجميع بطريقة التكتل (الربط الفردي والربط الكامل) للحصول على أفضل الحل للتجميع. يحصل أن طريقة الربط الفردي توفر أفضل حل تتكون من 5. بشكل الترتيب الجزئي جراف هاسي، استنادًا إلى مؤشر جيني راسيو المجموعة 5 كالطبقة العليا أو الغالبة ومؤشر الكتلة مؤشر العمق للمجموعة 4 في الطبقة العليا أو الغالبة، ومؤشر معدل البطالة المفتوحة ومتوسط العمر المتوقع في المجموعة 1 كالطبقة العليا أو الغالبة.