Perbandingan Hasil Pengelompokan menggunakan Analisis Cluster Berhirarki, K-Means Cluster, dan Cluster Ensemble (Studi Kasus Data Indikator Pelayanan Kesehatan Ibu Hamil)

  • Suhaeni C
  • Kurnia A
  • Ristiyanti R
N/ACitations
Citations of this article
295Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Pengelompokan merupakan kegiatan di bidang riset yang banyak digunakan hingga saat ini. Terlebih di era big data seperti sekarang. Banyak metode yang berkembang untuk keperluan tersebut. Penelitian ini membandingkan hasil pengelompokan menggunakan metode cluster hierarki, k-means cluster, dan cluster ensemble pada pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pelayanan kesehatan ibu hamil. Hasil analisis menunjukkan bahwa cluster ensemble merupakan metode yang paling tepat dalam mengelompokkan provinsi-provinsi tersebut. Cluster yang dihasilkan adalah 3 (tiga) cluster. Kata Kunci: analisis cluster, cluster ensemble, cluster hierarki, k-means cluster.

Cite

CITATION STYLE

APA

Suhaeni, C., Kurnia, A., & Ristiyanti, R. (2018). Perbandingan Hasil Pengelompokan menggunakan Analisis Cluster Berhirarki, K-Means Cluster, dan Cluster Ensemble (Studi Kasus Data Indikator Pelayanan Kesehatan Ibu Hamil). JURNAL MEDIA INFOTAMA, 14(1). https://doi.org/10.37676/jmi.v14i1.469

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free