Perbandingan Penggerombolan Tingkat Pencemaran Udara dengan K- Medoid dan CLARA berdasarkan Indeks Kualitas Udara (IKU) di Provinsi Sulawesi Selatan

Authors

  • Irwan Thaha Universitas Negeri Makassar
  • Maya Sari Wahyuni Universitas Negeri Makassar
  • Sutamrin Sutamrin Universitas Negeri Makassar
  • A. Muhammad Mu’adz Universitas Negeri Makassar

DOI:

https://doi.org/10.30605/proximal.v7i1.3074

Keywords:

Cluster Analysis, K-Medoid, CLARA, IKU

Abstract

Analisis statistika multivariat yang pada akhirnya menghasilkan sejumlah gerombol. Pengelompokan dilakukan pada objek/pengamatan (baris) dalam data yang memiliki kemiripan sangat besar dengan objek/pengamatan lainnya dalam satu gerombol. Kemiripan tersebut diukur menggunakan jarak euclidean. Analisis gerombol terbagi menjadi dua yaitu hierarki dan non-hierarki. Penelitian ini menerapkan analisis gerombol non-hierarki yaitu metode k-medoid untuk menggerombolkan kabupaten/kota beserta empat sektornya yaitu transportasi, industri/agro industri, pemukiman, perkantoran/komersial di Provinsi Sulawesi Selatan berdasarkan indikator penyusun nilai Indeks Kualitas Udara (IKU) tahun 2019 dan 2020. IKU ditetapkan sebagai salah satu instrumen untuk mengukur tingkat pencemaran udara di suatu wilayah, baik secara nasional maupun di Provinsi dan Kabupaten/Kota. IKU dikategorikan berdasarkan enam status Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH). Untuk mendapatkan hasil gerombol dari metode k-medoid dan CLARA maka dilakukan penggerombolan berdasarkan perhitungan nilai IKU yaitu k = 6. Peneliti menggunakan confusion matrix untuk membandingkan hasil gerombol berdasar hasil gerombol metode k-medoid dan CLARA.. Dari penelitian yang dilakukan diperoleh hasil algoritma k-medoid untuk data 2019 maupun 2020 memiliki presentase Accuracy, Precision dan Recall lebih tinggi dibanding metode CLARA. Hasil tersebut membuktikan bahwa metode k-medoid mempunyai performa lebih baik bila dibandingkan dengan CLARA, karena mempunyai tinngkat akurasi dan recall lebih tinggi bila dibandingkan dengan CLARA. Itu disebabkan karena CLARA tergantung pada pemilihan dan ukuran sampel.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Ahmad. Z., Irwan., dan Imanuel. A. S., (2022). Penerapan K-Means Clustering dalam Pengelompokan Data (Studi Kasus Profil Mahasiswa Matematika FMIPA UNM). Journal of Mathematics, Computations, and Statistics. 163–176. https://doi.org/10.35580/jmathcos.v5i2.38820 DOI: https://doi.org/10.35580/jmathcos.v5i2.38820

Cahyadahrena, M. B. (2015). Deteksi Pencilan Pada Data Titik Panas Menggunakan Clustering Berbasis Medoids. Skripsi: Institut Pertanian Bogor.

Gujarati, D. N., C.Porter, D., & Mangunsong, R. C. (2012). Dasar-dasar Ekonometrika Buku 2 Edisi 5 (Basic Econometrics) / Damodar N.Gujarati. In Jakarta : Salemba Empat (5th ed., Vol. 28, Issue 3). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.12.019 DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.12.019

Hair Jr, J. F., Black Barry J, W. C., & Anderson, B. R. E. (2010). Multivariate Data Analysis Seventh Edition. Pearson. https://doi.org/10.4324/9781351269360 DOI: https://doi.org/10.4324/9781351269360

Halkidi, M., Batistakis, Y., & Vazirgiannis, M. (2001). On clustering validation techniques. Journal of Intelligent Information Systems, 17(2–3), 107–145. https://doi.org/10.1023/A:1012801612483 DOI: https://doi.org/10.1023/A:1012801612483

Herawatie, D., & Purbandini, E. W. (2014). Perbandingan Algoritma Pengelompokan Non-Hierarki untuk Dataset Dokumen. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Yogyakarta, 11–16.

Irwan., Maya, S. W., Sulaiman., Andi. M. M., (2022). Analisis K-Medoid Untuk Pemetaan Tingkat Pencemaran Udara di Provinsi Sulawesi Selatan. Journal of Mathematics, Computations, and Statistics, 106 – 120. https://doi.org/10.35580/jmathcos.v5i2.38215 DOI: https://doi.org/10.35580/jmathcos.v5i2.38215

Irwan., Sahlan, S., dan Asmelia, P. A., (2022). Pengelompokan Jenis Penerimaan Pajak di Kota Makassar Menggunakan Fuzzy Clustering. EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi. 98-102. https://doi.org/10.34312/euler.v10i1.14225 DOI: https://doi.org/10.34312/euler.v10i1.14225

Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis 6th edition.pdf. Prentice Hall.

Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. (1990). Finding Group in Data. John Willey & Sons, Inc. DOI: https://doi.org/10.1002/9780470316801

Laporan Dinas Lingkungan, H. D. (2020). Laporan IKLH 2020 Dinas Lingkungan Hidup dan Kehutanan DIY.

Masito, A. (2018). Risk Assessment Ambient Air Quality (NO2 And SO2) and The Respiratory Disorders to Communities in the Kalianak Area of Surabaya. Jurnal Kesehatan Lingkungan, 10(4), 394. https://doi.org/10.20473/jkl.v10i4.2018.394-401 DOI: https://doi.org/10.20473/jkl.v10i4.2018.394-401

Rifa, I. H., Pratiwi, H., & Respatiwulan. (2019). Implementasi algoritma clara untuk data gempa bumi di indonesia 1 1,2,3. 2006, 161–166.

Riyanto, U. (2019). Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Mengklasifikasikan Jumlah Pembaca Artikel Online. JIKA (Jurnal Informatika), 2(2), 62–72. https://doi.org/10.31000/.v2i2.1521 DOI: https://doi.org/10.31000/.v2i2.1521

Sihombing, R. E., Rachmatin, D., & Dahlan, J. A. (2019). Program Aplikasi Bahasa R Untuk Pengelompokan Objek Menggunakan Metode K-medoids Clustering. Program Aplikasi Bahasa R Untuk Pengelompokan Objek Menggunakan Metode K-medoids Clustering, 7(1), 58–79.

Soemarwoto, O. (1992). Analis Dampak Lingkungan. In GMU Press (Vol. 8, Issue 2, pp. 428–435). GMU Press.

Sokolova, M., & Lapalme, G. (2009). A systematic analysis of performance measures for classification tasks. Information Processing and Management, 45(4), 427–437. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2009.03.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2009.03.002

Supranto, J. (2004). Analisis multivariat : Arti dan Interpretasi. Jakarta: Rineka Cipta.

Suwardi, A., Uca., Irwan., Rahmat H. S., dan Zulkifli R., (2022). Using k-Means and Self Organizing Maps in Clustering Air Pollution Distribution in Makassar City, Indonesia. Jambura Journal Of Mathematics. 167 – 176. https://doi.org/10.34312/jjom.v4i1.11883 DOI: https://doi.org/10.34312/jjom.v4i1.11883

Suwardi, A., Irwan., Rahmat. H. S. dan Zulkifli. R., (2022). Algorithm K-Prototype for Clustering The Earthquake on Sulawesi Island. Jurnal Varian. 189-195. https://doi.org/10.30812/varian.v5i2.1908 DOI: https://doi.org/10.30812/varian.v5i2.1908

Downloads

Published

2023-11-17

How to Cite

Thaha, I., Wahyuni, M. S., Sutamrin, S., & Mu’adz, A. M. (2023). Perbandingan Penggerombolan Tingkat Pencemaran Udara dengan K- Medoid dan CLARA berdasarkan Indeks Kualitas Udara (IKU) di Provinsi Sulawesi Selatan . Proximal: Jurnal Penelitian Matematika Dan Pendidikan Matematika, 7(1), 27–43. https://doi.org/10.30605/proximal.v7i1.3074