Analisis Klaster

1. A n a l i s i s K l a s t e r
D o s e n P e n g a m p u : R a n i N o o r a e n i , S . S T . , M . S t a t .

2. Pengertian

3. 1
2
3
Kegunaan
identifikasi banyaknya cluster dari
sekumpulan obyek
identifikasi karakteristik setiap cluster
prediksi jumlah anggota masing-
masing subpopulasi
berdasarkanperhitungan anggota
setiap cluster yang diperoleh dari data
sampel

4. BASIS KLASTERING DAN INPUT
Basis Input

5. Tujuan dan Ciri
Homogenitas internal
(within cluster)
Heterogenitas external
(between cluster)

6. 1
2
3
Langkah
pengelompoka
n dalam
analisis klaster
Mengukur kesamaan jarak
Membentuk cluster secara hierarkis
Menentukan jumlah cluster.

7. U k u r a n K e m i r i p a n

8. Ukuran Kemiripan
jarak euclidean Ukuran Mikowski Ukuran Mahalanobis

9. 1
2
3
4
Sifat-sifat
ukuran
kemiripan
d(uv)≥ 0
d(uu)= 0
d(uv)= d(vu)
d(uv) akan meningkat nilainya dengan semakin
tak miripnya gerombol u dan v Nilai jarak
tersebut akan disajikan dalam matriks jarak
yang disebut dengan matriks
proksimitas/proximity
9

10. Konsep kesamaan

11. The Interobject Measures Similarity
Correlational
Measures
Distance
Measures
Association
Measures

12. Asumsi
Kecukupan Sampel mewakili
Populasi Pengaruh Multikolinieritas

13. M e t o d e P e m b e n t u k a n
K l a s t e r

14. Metode Pembentukan Klaster
Metode Hierarki Metode Non-Hierarki

15. Metode Hierarki
Aglomerasi Pemecahan

16. 1
2
3
4
5
Metode
Aglomerasi
dalam
pembentukan
klaster
Metode Hierarki

17. Metode Non-Hierarki

18. Metode Non-Hierarki
Sequential
threshold
Parallel
Threshold Optimalisasi

19. D e n d o g r a m

20. Dendogram

27. A n a l i s i s K l a s t e r
d e n g a n S P S S

28. Soal
Kota
pendapata
n
pinjama
n
hibah
konsums
i
penduduk
A 55 5.6 9 50 25
B 61 8 7 62 41
C 58 3.9 7 60 32
D 67 5.5 7 64 51
E 71 5.7 6 70 42
F 76 7.6 8 80 29
G 81 8.7 9 80 57
H 56 7.1 6 86 29
I 84 7.6 7 82 46
J 88 6.5 8 86 52
K 84 6.8 9 88 61
L 90 8 9 90 66

29. 1. Buka SPSS kemudian buat variabel dan tipe
datanya.

30. 2. Lakukan entri data sesuai dengan kasus

31. 3. Lakukan transformasi atau standardisasi
data

32. 4. Sehingga muncul output deskriptif statistik.

37. Output

38. Output

39. Output

40. Output

41. Output
Perincian Jumlah Klaster

42. Output
Dendogram