Penulis / NIM

MUZDALIFA DEARIVANY Z. MAMU / 413416003

Program Studi

S1 - STATISTIKA

Pembimbing 1 / NIDN

Dra. LAILANY YAHYA, M.Si / 0019126805

Pembimbing 2 / NIDN

MUHAMMAD REZKY FRIESTA PAYU, M.Si / 0015128902

Abstrak

K-Means adalah metode populer dalam analisis klaster yang mempartisi himpunan data kedalam beberapa klaster berdasarkan jarak. Namun, hasil pengelompokkannya sangat bergantung pada pemilihan nilai centroid awal sehingga solusi yang dihasilkan dapat bersifat local optimum. Dalam penelitian ini dilakukan penentuan nilai centroid awal menggunakan metode Agglomerative Hiearrachical Clustering. Pengelompokkan dilakukan pada kab/kota di 13 provinsi yang ada di wilayah Indonesia timur berdasarkan indikator pendidikan tahun 2019 dengan tujuan untuk mengetahui perbandingan kinerja pengelompokkan K-Means dengan dan tanpa inisiasi centroid dengan metode AHC. Hasil pengelompokkan dievaluasi menggunakan nilai Davies Bouldien Index dan menunjukkan bahwa pengelompokkan K-Means dengan Agglomerative Hiearachical Clustering memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan KMeans sederhana. Kab/kota dikelompokkan kedalam 3 klaster untuk pengelompokkan berdasarkan variabel Angka Partisipasi Kasar (APK) dan Angka Partisipasi Murni (APM) serta 5 klaster untuk pengelompokkan berdasarkan variabel Angka Mengulang, Angka Putus Sekolah dan Rasio Siswa Guru.

Download berkas

Abstrak

Bab I : Pendahuluan

Bab V : Kesimpulan, Saran dan Daftar Pustaka