Text

Analisis Klaster Metode Ward dan Average linkage dengan Validasi Dunn Index dan Koefisien Korelasi Cophenetic (Studi Kasus: Kecelakaan Lalu Lintas Berdasarkan Jenis Kendaraan Tiap Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2018)

---

ABSTRAK

Berdasarkan data Kepolisian Daerah Jawa Tengah, kecelakaan lalu lintas di Jawa Tengah dari tahun 2017 hingga 2018 meningkat dari 17.522 menjadi 19.016 atau sebesar 8,54 persen. Untuk dapat mengurangi jumlah kecelakaan lalu lintas di Jawa Tengah, maka dilakukan langkah awal dengan mengelompokkan kabupaten/kota yang memiliki karakteristik tingkat kecelakaan yang sama berdasarkan jenis kendaraan dengan analisis klaster. Metode ward dan average linkage adalah metode analisis klaster hierarki, dimana metode ward merupakan metode yang dapat memaksimumkan homogenitas dalam klaster. Sedangkan metode average linkage dapat menghasilkan klaster dengan varian dalam klaster yang kecil. Pada penelitian ini menggunakan ukuran jarak squared euclidean untuk mengukur kemiripan antara pasangan objek. Untuk mengetahui mutu hasil pengklasteran digunakan uji validasi dunn index dan koefisien korelasi cophenetic. Berdasarkan hasil pengklasteran tersebut diperoleh jumlah klaster optimal pada q = 5 untuk metode average linkage dengan hasil validasi dunn index = 0,08571196 dan koefisien korelasi cophenetic = 0,687458.

Kata Kunci: Kecelakaan, Analisis Klaster, Metode Ward, Average linkage, Jarak squared euclidean, dunn index, Koefisien korelasi cophenetic

ABSTRACT

Based on Central Java Regional Police data, traffic accidents from 2017 to 2018 increased from 17.522 to 19.016 or 8,54 percent. To reduce the number of traffic accidents in Central Java, the initial step was carried out by grouping districts/cities that had the same accident level characteristics based on vehicle type with cluster analysis. The ward and average linkage method is a hierarchical cluster analysis method. ward method can maximize cluster homogeneity. While the average linkage method can generate clusters with small cluster variants. In this study using a measure of squared euclidean distance to measure the similarity between pairs of objects. To determine the quality of clustering results, the validation dunn index and cophenetic coefficients corelation are used. Based on the results of the clustering, the optimal number of clusters is obtained at q = 5 for the average linkage method with the results of validation dunn index = 0,08571196 and the rcoph = 0,687458.

Keywords: Accidents, Cluster Analysis, Ward Method, Average linkage, Squared Euclidean Distance, dunn index, Cophenetic Correlation Coefficient

---

Ketersediaan

731E19III

731 E 19-ii

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

731 E 19-ii

Penerbit

: ., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

512.9434

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

KIMIA BAHAN ALAM

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Sisca Indah Pratiwi

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar