Analisis kluster untuk data binary

WAHYUNI, Indar Sri, Prof. Drs. H. Subanar, Ph.D

2009 | Tesis | S2 Matematika

Analisis kluster merupakan suatu teknik multivariat yang bertujuan mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya. Objek-objek yang berada dalam satu kluster mempunyai sifat yang relatif homogen daripada objek-objek yang berada dalam kluster yang berbeda. Tahap-tahap yang perlu diperhatikan dalam analisis kluster adalah menentukan metode (prosedur) pembentukan kluster dan menentukan ukuran jarak (kemiripan). Untuk data yang berbentuk binary ukuran kemiripannya menggunakan koefisien asosiasi kemudian dilanjutkan dengan melakukan analisis kecocokan (matching type analysis). Pemilihan koefisien asosiasi dan metode pembentukan kluster yang digunakan akan mempengaruhi keakuratan kluster yang terbentuk.

Cluster analysis is multivariate technique that purpose for grouping objects (or items) based on their characteristics. The objects in a cluster has homogen characteristic than the other clusters. The main steps in cluster analysis is to obtain clustering methods and distance measures. For binary data distance measure use association coefficient and then matching type analysis. The choosing association coefficient and clustering method used will impact goodness of cluster.

Kata Kunci : Analisis kluster,Data binary,Keofisien similaritas,Tipe matching,Koefisien korelasi cophenetic, Cluster Analysis, Binary Data, Similarities Coefficient, Matching Type, Cophenetic Correlation Coefficient.