Analisis Silhouette pada Perhitungan Pengukuran Jarak Antara Data Objek Menggunakan Metode Average Linkage Clustering

Abstract

"ABSTRAK ANALISIS SILHOUETTE PADA PERHITUNGAN PENGUKURAN JARAK ANTARA DATA OBJEK MENGGUNAKAN METODE AVERAGE LINKAGE CLUSTERING Oleh Syuroya 24010118120044 Average Linkage merupakan salah satu metode clustering data yang mengelompokkan sekumpulan objek-objek berdasarkan jarak rata-rata antar objek. Perhitungan ukuran jarak antar objek yang berbeda-beda akan menghasilkan hasil clustering yang berbeda. Dalam menentukan hasil clustering yang baik berdasarkan perhitungan ukuran jarak diperlukan evaluasi dan salah satu analisis evaluasi hasil clustering yang populer yaitu analisis Silhouette. Pada penelitian ini dilakukan analisis Silhouette terhadap perhitungan lima jenis ukuran jarak yaitu Euclidean distance, Manhatttan distance, Minkowski distance, Chebysev distance, dan Squared Euclidean distance menggunakan metode Average Linkage clustering. Berdasarkan hasil pengujian analisis Silhouette pada clustering dataset Healthy Lifestyle Cities Record 2021 yang berisi 44 kota teratas di seluruh dunia yang mengungkap gaya hidup sehat berdasarkan lima variabel, diperoleh nilai rata-rata Silhouette Coefficient dari Euclidean distance sebesar 0,36548 (Weak Structure), Manhattan distance sebesar 0,35783 (Weak Structure), Minkowski distance sebesar 0,36812 (Weak Structure), Chebysev distance sebesar 0,28299 (Weak Structure) dan Squared Euclidean distance sebesar 0,53802 (Good Structure). Squared Euclidean distance terpilih menjadi ukuran jarak terbaik dengan hasil clustering yaitu cluster 1 terdiri dari 32 kota dengan tingkat gaya hidup sehat yang tinggi, cluster 2 terdiri dari 9 kota dengan tingkat gaya hidup sehat yang sedang , cluster 3 terdiri dari 1 kota dengan tingkat gaya hidup sehat sangat tinggi dan cluster 4 terdiri dari 2 kota dengan tingkat gaya hidup sehat yang rendah. Kata Kunci : Average Linkage, Ukuran jarak, Analisis Silhouette "