analisis cluster

Pendahuluan Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimil ikinya. Analisis cluster mengklasifikasi objek sehingga setiap objek yang paling dekat kesamaannya dengan objek lain berada dalam cluster yang sama. Cluster-cluster yang terbentuk memiliki homogenitas internal yang tinggi dan heterogenitas eksternal yang tinggi. Berbeda dengan teknik multivariat lainnya, analisis ini tidak mengestimasi set vaiabel secara empiris sebaliknya menggunakan setvariabel yang ditentukan oleh peneliti itu sendiri. Fokus dari analisis cluster adlah membandingkan objek berdasarkan set variabel, hal inilah yang menyebabkan para ahli mendefinisikan set variabel sebagai tahap kritis dalam analisis cluster. Set variabel cluster adalah suatu set variabel yang merpresentasikan karakteristik yang dipakai objek-objek. Bedanya dengan analisis faktor adalah bahwa analisis cluster terfokus pada pengelompokan objek sedangkan analisis faktor terfokus pada kelompok variabel. Solusi analisis cluster bersifat tidak unik, anggota cluster untuk tiap penyelesaian/ solusi tergantung pada beberapa elemen prosedur dan beberapa solusi yang berbeda dapat diperoleh dengan mengubah satu elemen atau lebih. Solusi cluster secara keseluruhan bergantung pada variabel-variaabel yang digunakan sebagai dasar untuk menilai kesamaan. Penambahan atau pengurangan variabel-variabel yang relevan dapat mempengaruhi substansi hasi analisisi cluster.

One of functions of multivariate analysis is to group data. Multivariate analysis often used in grouping data are cluster analysis and biplot analysis. In this paper, a comparative analysis will be made between clusters analysis and biplot analysis for grouping the data. Technique used in the cluster analysis is k-mean method and biplot analysis used two-dimensional display. The results ware that biplot analysis produces are better in grouping accuracy than clusters analysis. But in general, biplot analysis can not be said to be better than clusters analysis in grouping the data and vice versa. Keywords: comparative, multivariate analysis , clusters analysis, biplot analysis

Museum heute, 2013