ANALISIS CLUSTER TIME SERIES DALAM PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN NILAI PDRB

Authors

  • Luh Putu Widya Adnyani Universitas Indraprasta PGRI
  • Pardomuan Robinson Sihombing Badan Pusat Statistik, Jakarta

DOI:

https://doi.org/10.46306/bay.v1i1.5

Keywords:

Clustering Time Series, dynamic time warping, Euclidien

Abstract

Cluster time series merupakan metode pengelompokkan data runtun waktu yang dapat digunakan untuk mengelompokkan provinsi-provinsi yang ada di Indonesia berdasarkan nilai PDRB.  Analisis cluster yang dilakukan menggunakan jarak dynamic time warping (DTW) dan jarak Euclid. Penggunaan kedua jarak tersebut dibandingkan untuk mengetahui hasil penggerombolan terbaik, khususnya pada kasus pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan nilai Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB).  Hasil penelitian menyimpulkan bahwa dengan membentuk enam cluster maka diperoleh koefisien Silhouette untuk metode DTW sebesar 0,68 sedangkan untuk metode Euclidien memiliki koefisien Silhouette sebesar 0,605. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa kedua metode tersebut membentuk cluster dengan kategori good classifications

References

Artha, K. S., & Winarko, E. (2016). Perbandingan Eros, Euclidean Distance dan Dynamite Time Warping dalam Klasifikasi Data Multivariate Time Series Menggunakan KNN. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Teknik Informatika, (pp. 223-228).

Berndt, D., & Clifford, J. (1994). Using Dynamic Time Warping to Find Patterns in Time Series. Knowledge Discovery in Databases Workshop, (pp. 359-370).

Johnson, A., & Wichern, D. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis. Edisi ke-5. New York: Prentice-Hall, Inc.

Kaufman, L., & Rousseeuw, P. (1990). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. New Jersey (US): : John Wiley and Sons Inc.

Liao, T. (2005). Pattern Recognition. In .. Liao, Clustering Of Time Series Data Survey (pp. 1857-1874).

Munthe, A. (2019). Penerapan Clustering Time Series untuk Menggerombolkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Nilai Produksi Padi. Jurnal Litbang Sukowati, 2(2), 1-11.

Sahputra, A. (2020). Clustering Time Series Analysis untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota di Indonesia Berdasarkan Nilai Inflasi. ETD Unsyiah Universitas Syiah Kuala Banda Aceh.

Downloads

Published

2021-03-02

Issue

Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Bayesian : Jurnal Ilmiah Statistika dan Ekonometrika

Section

Articles

License

Copyright (c) 2020 Jurnal Bayesian

Creative Commons License

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