51
2:hal.110.
g. Langkah 7: Interpretasi Cluster pada metode K-Means
Setelah cluster terbentuk maka tahap selanjutnya adalah memberi ciri spesifik untuk menggambarkan isi cluster tersebut dan berdasarkan tabel rata-rata jumlah
kasus penyakit di tiap kecamatan, maka diperoleh sebagai berikut : 1 Cluster 1 beranggotakan tiga kecamatan dimana cluster pertama memiliki
rata-rata kasus penyakit yang paling tinggi dari ketiga cluster yaitu 9500,733 dan dapat dikelompokkam menjadi kelompok kecamatan dengan
jumlah kasus penyakit yang rawan. 2 Cluster 2 beranggotakan 59 kecamatan dimana cluster kedua memiliki
rata-rata kasus penyakit yang lebih tinggi dari cluster 2 dan lebih rendah dari cluster 1 yaitu 996,7288 Sehingga cluster 2 dapat dikelompokkam
menjadi kelompok kecamatan dengan jumlah kasus penyakit yang cukup rawan.
3 Cluster 3 beranggotakan 16 kecamatan dimana cluster ketiga memiliki rata-rata kasus penyakit yang paling rendah dari ketiga cluster yaitu
618,7375. Sehingga cluster 3 dapat dikelompokkam menjadi kelompok kecamatan dengan jumlah kasus penyakit yang rendah atau kelompok
kecamatan yang memiliki tingkat kesehatan yang baik. Dari hasil pengclusteran yang telah terbentuk diperoleh kelompok
daerahkecamatan dengan tingkat kesehatan yang baik hingga rawan penyakit berturut-turut adalah cluster 3, cluster 2, cluster 1, yang digambarkan pada peta
propinsi D.I.Yogyakarta berikut :
4 a
t d
s b
Gamb Keteran
4. Pemilihan a. Perhitung
Dari pr telah dijelask
dihitung sim s
b
pada me 1 Simpa
Sebelum simpangan b
baku kelomp bar 4. Peta ilu
ngan : =
= =
n Metode T gan Simpan
roses pengel kan sebelum
mpangan bak etode comple
angan baku d m menghitu
baku kelomp pok ke-k s
k
ustrasi daera Daerah den
Daerah den Daerah den
Terbaik deng ngan Baku d
lompokan m mnya telah di
ku dalam ke ete linkage s
dalam kelom ung nilai
pok ke-k. Be :
52
ah hasil clus ngan tingkat k
ngan tingkat k ngan tingkat k
gan Simpan dengan Met
menggunakan iperoleh 3 c
elompok s
w
sebagai berik mpok s
w
s
w
terlebih erikut diberik
ter dengan m kesehatan ba
kesehatan ku kesehatan ya
ngan Baku tode
Comple
n metode c luster. Kemu
w
dan simpa kut :
dahulu d kan contoh p
metode K-M aik
urang baik ang rawan p
ete Linkage
complete lin udian selanj
angan antar
dilakukan p perhitungan
Means
enyakit
nkage yang utnya akan
kelompok
perhitungan simpangan
53
Dengan melihat pada lampiran 11hal.104, berikut diberikan contoh perhitungan simpangan baku kelompok ke-k s
k
: s
1
=
=
, ,
, ,
… ,
,
=
156,6184
Untuk hasil keseluruhan nilai s
k
sebagai berikut : Tabel 4.1 Simpangan Baku Metode complete linkage
Cluster Simpangan baku
Cluster I
156,6184
Cluster II 886,7579
Cluster III
732,8346
Jadi dapat dihitung nilai simpangan baku dalam kelompok s
w
sebagai berikut: s
w
= ∑
=
s
1
+ s
2
+ s
3
=
, ,
,
= 592,0703 2 Simpangan baku antar kelompok s
b
Dengan melihat pada lampiran 11 hal.110 maka dapat dihitung simpangan baku antar kelompok s
b
dengan terlebih dahulu menghitung rataan keseluruhan kelompok sebagai berikut :
, ,
,
54
= 4433,659 Dengan perhitungan nilai s
b
sebagai berikut : =
=
, ,
, ,
, ,
= 4660,703 Selanjutnya dari nilai rasio minimum s
w
terhadap s
b
, dalam hal ini metode yang baik dilihat dari nilai rasio yang minimum Barakbah dan Arai.2007
sebagai berikut:
x 100
=
, ,
=
0,127035
b. Perhitungan Simpangan Baku dengan Metode Average Linkage
Dari proses pengelompokan menggunakan metode average linkage yang telah dijelaskan sebelumnya telah diperoleh 3 cluster. Kemudian selanjutnya akan
dihitung simpangan baku dalam kelompok s
w
dan simpangan antar kelompok s
b
pada metode average linkage sebagai berikut : 1 Simpangan baku dalam kelompok s
w
Sebelum menghitung nilai s
w
terlebih dahulu dilakukan perhitungan simpangan baku kelompok ke-k. Berikut diberikan contoh perhitungan simpangan
baku kelompok ke-k s
k
: Dengan melihat pada lampiran 11 hal.110, berikut diberikan contoh perhitungan
Kategori