eprintid: 4208
rev_number: 9
eprint_status: archive
userid: 46
dir: disk0/00/00/42/08
datestamp: 2022-09-03 02:07:41
lastmod: 2022-09-03 17:40:48
status_changed: 2022-09-03 02:07:41
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Lisna Yusniyanti, Anisa
creators_name: Virgantari, Fitria
creators_name: Erika Faridhan, Yasmin
creators_NPM: 064116013
contributors_name: Virgantari, Fitria
contributors_name: Erika Faridhan, Yasmin
contributors_NIDN: 0411086701
contributors_NIDN: 0019047701
corp_creators: Universitas Pakuan
corp_creators: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
corp_creators: Matematika
title: PERBANDINGAN METODE AVERAGE LINKAGE DAN K-MEANS 
CLUSTER DALAM PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA 
BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN
ispublished: pub
subjects: QA
divisions: sch_mat
full_text_status: none
abstract: ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Average Linkage dan K�Means Cluster dalam pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan 
indikator kesejahteraan di bidang pendidikan, kesehatan, dan pendapatan. Data 
yan digunakan adalah populasi penduduk, persentase penduduk yang memiliki 
bantuan jaminan kesehatan, angka kesakitan, Indeks Pembangunan Manusia, 
rata-rata pengeluaran, serta persentase penduduk berusia lebih dari 15 tahun 
yang memiliki ijazah Sekolah Menengah Pertama pada 34 provinsi di Indonesia. 
Metode terbaik dipilih berdasarkan kriteria rasio ragam yang lebih minimum. 
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada metode Average Linkage
menghasilkan 3 klaster dengan klaster dua dan tiga terdiri dari 1 provinsi, dan 
klaster satu terdiri dari 32 provinsi. Sedangkan metode K-Means Cluster
menghasilkan klaster satu terdiri dari 14 provinsi, klaster dua terdiri dari 13 
provinsi dan klaster tiga terdiri dari 7 provinsi. Metode pengelompokan yang 
lebih baik memiliki klaster ideal dengan ragam yang lebih minimum. Metode
Average Linkage mempunyai rasio ragam sebesar 0.08275; sedangkan metode 
K-Means Cluster mempunyai rasio ragam sebesar 0.28881. Berdasarkan kriteria 
tersebut dapat disimpulkan metode Average Linkage memiliki kinerja lebih baik 
karena mempunyai rasio ragam yang jauh lebih kecil.
Kata kunci: pengelompokan provinsi, average linkage, k-means cluster, indikator 
kesejahteraan
date: 2021-02
date_type: published
institution: Universitas Pakuan
department: Matematika
thesis_type: Skripsi
thesis_name: Sarjana
citation:   Lisna Yusniyanti, Anisa and Virgantari, Fitria and Erika Faridhan, Yasmin  (2021) PERBANDINGAN METODE AVERAGE LINKAGE DAN K-MEANS CLUSTER DALAM PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN.  Skripsi thesis, Universitas Pakuan.