Perbandingan Metode Cluster Ensemble, Two Step Cluster dan Metode Gower pada Penggerombolan Data Bertipe Campuran (Studi Kasus pada Penggerombolan Kecamatan di Kabupaten Malang Tahun 2017).

Abstract

Pembangunan kesehatan didukung oleh tersedianya sarana kesehatan dan tenaga kesehatan yang memadai. Untuk memudahkan pemerintah dalam menetapkan kebijakan yang diambil, perlu dilakukan pengelompokan wilayah untuk mengetahui wilayah mana saja yang perlu pembenahan dalam sarana kesehatan dan tenaga kesehatan. Analisis gerombol digunakan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu. Analisis gerombol pada umumnya diterapkan pada objek dengan data bertipe numerik. Data sarana kesehatan dan tenaga kesehatan memiliki tipe kategorik dan numerik atau disebut juga data campuran, sehingga diperlukan penggerombolan untuk data bertipe campuran. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode cluster ensemble, metode two step cluster dan metode Gower dalam menggerombolkan data bertipe campuran. Kriteria pembanding yang digunakan adalah rasio antara simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol. Nilai rasio yang terkecil menunjukkan metode yang terbaik. Penggerombolan data kategorik pada metode cluster ensemble menggunakan algoritma squeezer menghasilkan 6 gerombol. Penggerombolan data numerik menggunakan metode hirarki penggabungan (agglomerative) menggunakan pautan lengkap dan pautan ward. Terdapat 4 kombinasi hasil penggerombolan metode cluster ensemble dimana hasil penggerombolan yang dipilih adalah pada metode Euclidean Complete 2 pada threshold 0.5-0.9 dengan nilai rasio sebesar 0.689, yang menghasilkan 5 gerombol. Penggerombolan metode two step cluster menggunakan kriteria BIC sebagai penentu jumlah gerombol. Jumlah gerombol yang dihasilkan oleh metode two step cluster adalah 2. Peneliti kemudian membandingkan dengan jumlah gerombol yang sama dengan hasil metode cluster ensemble yaitu 5 gerombol. Hasil rasio simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol menunjukkan bahwa rasio pada jumlah gerombol 5 memberikan nilai yang lebih kecil, yaitu sebesar 0.875. Oleh karena itu, pada penggerombolan two step cluster, jumlah gerombol yang dipilih adalah 5 gerombol. Penggerombolan metode Gower menggunakan ukuran ketidakmiripan Gower, lalu proses penggerombolannya menggunakan metode hirarki penggabungan dengan pautan lengkap dan pautan ward. Rasio simpangan baku dalam dan antar gerombol pada pautan lengkap memberikan nilai yang lebih kecil dibanding pautan ward yaitu sebesar 0.839. Jumlah gerombol yang dihasilkan pada metode penggerombolan Gower adalah 5 gerombol. Hasil penelitian menunjukkan metode cluster ensemble adalah metode yang paling baik dibandingkan metode two step cluster dan metode Gower dalam menggerombolkan data bertipe campuran yang memiliki nilai rasio simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol terkecil.