ANALISIS KLASTER METODE PAM (Partitioning Around Medoids)-LITE TERHADAP INDIKATOR KESEJAHTERAAN DAN KUALITAS HIDUP NEGARA-NEGARA DI DUNIA

Maya, Puspitasari (2024) ANALISIS KLASTER METODE PAM (Partitioning Around Medoids)-LITE TERHADAP INDIKATOR KESEJAHTERAAN DAN KUALITAS HIDUP NEGARA-NEGARA DI DUNIA. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM , UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	Text ABSTRAK - Maya Puspitasari.pdf Download (2MB) | Preview
	Text SKRIPSI FULL-1 - Maya Puspitasari.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
Preview	Text SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN - Maya Puspitasari.pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Metode PAM (Partitioning Around Medoids) -Lite adalah suatu metode klasterisasi yang lebih cepat dan efisien dari algoritma PAM. PAM-Lite dikembangkan untuk mengatasi masalah toleransi terhadap pencilan dan data berukuran besar. Dalam penelitian ini, metode PAM-Lite digunakan untuk mengelompokkan negara-negara di dunia berdasarkan indikator kesejahteraan dan kualitas hidup. Berdasarkan hasil analisis klaster PAM-Lite dapat disimpulkan banyaknya klaster optimal adalah sebanyak 6 klaster dengan nilai R-Square sebesar 0,7858. Banyaknya anggota untuk setiap klaster adalah Klaster 1 terdapat 67 negara, Klaster 2 terdapat 69 negara, Klaster 3 terdapat 24 negara, Klaster 4 terdapat 37 negara, Klaster 5 terdapat 7 negara, dan Klaster 6 terdapat 13 negara. Kata kunci : Data pencilan, Analisis klaster, PAM-Lite The PAM (Partitioning Around Medoids)-Lite method is a faster and more efficient clustering method than the PAM algorithm. PAM-Lite was developed to overcome the problem of outlier tolerance and large data size. In this study, the PAM-Lite method is used to cluster countries in the world based on welfare and quality of life indicators. Based on the results of the PAM-Lite cluster analysis, it can be concluded that the optimal number of clusters is 6 clusters with an R- Square value of 0.7858. The number of members for each cluster is obstained as follows : Cluster 1 is 67 countries, Cluster 2 is 69 countries, Cluster 3 is 24 countries, Cluster 4 is 37 countries, Cluster 5 is 7 countries, and Cluster 6 is 13 countries. Kata kunci : Outliers, Cluster Analysis , PAM-Lite

Item Type:	Other
Subjects:	?? 500 ??
Divisions:	Fakultas MIPA > Prodi Matematika
Depositing User:	. . Yulianti
Date Deposited:	13 Feb 2025 04:22
Last Modified:	13 Feb 2025 04:22
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/83494

Actions (login required)

View Item