Ensembel ROCK Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Faktor Konsumsi Air Bersih Rumah Tangga (Kabupaten atau Kota di Jawa Timur)

Vinda Ferdhiani, Ismaini Zain

Abstract


Akses penduduk terhadap air bersih dan sanitasi merupakan salah satu indikator SDGs yang akan dicapai pada tahun 2030 termasuk di Provinsi Jawa Timur. Indikator terhadap air bersih dapat dilihat dari kebutuhan konsumsi air bersih pada suatu wilayah. Faktor yang mempengaruhi konsumsi air bersih diantaranya adalah pendapatan, pengeluaran total rumahtangga, dpendidikan kepala rumahtangga, dan ada atau tidaknya sumber air PDAM. Faktor-faktor tersebut memiliki data berskala numerik dan kategorik. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan pengelompokkan dengan melibatkan data numerik dan kategorik adalah metode Ensemble ROCK. Terdapat 3 variabel numerik yang digunakan yaitu kepadatan penduduk, persentase tingkat pendidikan terakhir kepala rumahtangga dibawah SMA, dan rata-rata pengeluaran sebulan terakhir, serta terdapat 4 variabel kategorik yaitu sumber air minum, sumber air masak, sumbe air mandi/cuci, dan penggunaan air PAM. Unit penelitian ini adalah kabupaten dan kota. Penelitian dengan variabel numerik menggunakan metode hirarki Agglomerative yaitu single, complete, average linkage, dan ward serta untuk variabel kategorik menggunakan metode ROCK. Dari hasil dengan variabel numerik dan kategorik dilakukan pengelompokkan menggunakan metode Ensembel ROCK. Hasil analisis pengelompokkan data numerik diperoleh pengelompokkan sebanyak 5 kelompok terdiri dari 25 kabupaten dalam klaster pertama, 1 kabupaten pada klaster dua, 2 kabupaten dalam klaster ketiga, 9 kabupaten/kota dalam klaster keempat, dan 1 kota dalam klaster 5. Sedangkan untuk analisis pengelompokkan data kategorik diperoleh hasil pengelompokkan sebanyak 2 klaster terdiri dari 3 kota dalam klaster pertama dan 35 kabupaten/kota dalam klaster dua. Pada penggabungan hasil numerik dan kategorik diperoleh nilai rasio terkecil yaitu 4.82x10-11 dengan hasil terbentuk 2 klaster yaitu 28 kabupaten/kota masuk dalam klaster pertama dan 10 kabupaten/kota masuk dalam klaster dua.

Keywords


air bersih; analisis klaster; ensemble ROCK; hirarki; SDGs;

Full Text:

PDF

References


Alvionita. (2017). Metode Ensembel ROCK dan SWFM Untuk Pengelompokkan Data Campuran Numerik dan Kategorik pada Kasus Aksesi Jeruk. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Ramdhany, R. (2017). Pengelompokkan Desa di Kabupaten Bondowoso Berdasarkan Data Campuran Numerik dan Kategorik Menggunakan Metode Ensembel I. S. Jacobs and C. P. Bean, “Fine particles, thin films and exchange anisotropy,” in Magnetism, vol. III, G. T. Rado and H. Suhl, Eds. New York: Academic, 1963, pp. 271–350.

Johnson, R. A., & Bhattacharyya, G. K. (2010). Statistics Principle and Method (6th ed.). United State of America: John Wiley & Sons, Inc.

Sharma, S. (1996). Applied Multivariate Technique. New York: John Wiley and Sons, Inc.

Guha, S., Rastogi, R., & Shim, K. (2000). ROCK: A Robust Clustering Algorithm for Categorical Attributes. Proceedings of the 15th International Conference on Data Engineering.

Yoon, H. S., Ahn, S. Y., Lee, S. H., Cho, S. B., & Kim, J. H. (2006). Heterogeneous Clustering Ensemble Method For Combining Different Cluster Result. BioDM 2006, 82-91.

Bunkers, M. J., & James, R. M. (1996). Definition of Climate Region in The Nothern Plains Using an Objective Cluster Modification Technique. Journal of Climate, 130-146.

Daniel, W. (1989). Statistika Nonparametrik Terapan. (A. T. W., Trans.) Jakarta: PT. Gramedia.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

© 2017-2020 | Hak Cipta Dilindungi | Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran | Powered by OJS