ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 4 No. 3 (2022), 153-161
DOI: 10.35580/variansiunm38
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## Hybrid Hierarchical Clustering dalam Pengelompokan Daerah Rawan Bencana Tanah Longsor di Sulawesi Selatan
Fithriyah Azzahrah 1 , Suwardi Annas 2 , Zulkifli Rais 3
Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Keywords: Hybrid Hierarchical Clustering, Lanslide, Grouping.

## Abstract:
This study aims to describe and classify areas prone to landslides in South Sulawesi. The  method  used  is  Hybrid  Hierarchical  Clustering.  The  data  used  is  landslide  disaster  data sourced  from  the  National  Disaster  Management  Agency  (BNPB)  for  2018-2020  in  South Sulawesi.  The  variables  used  are  the  number  of  landslides,  deaths,  damaged  houses,  injured victims,  and  damaged  public  facilities.  Grouping  using  the  Hybrid  Hierarchical  Clustering method with mutual clusters using bottom-up and top-down methods. Grouping with bottom-up method produces 2 groups, top-down method produces 2 groups and 1 best mutual cluster. The ratio results in the bottom-up method is 0.84, the top-down method is 1.07 and the mutual cluster is 0.84. The grouping results obtained were 2 groups.

## 1. Pendahuluan *
Analisis cluster atau  kelompok  merupakan  salah  satu  metode  dalam  analisis  statistik  multivariat  yang digunakan  untuk  mengelompokkan  objek-objek  ke  dalam  suatu  kelompok  berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki, sehingga objek-objek dalam suatu kelompok memiliki ciri-ciri yang lebih homogen dibandingkan dengan objek dalam kelompok lain. (Azma, 2015). Ada dua jenis metode clustering , yaitu Hierarki ( Bottom-up Clustering ) dan Non Hierarki ( Top-down  Clustering ).  Metode  Hierarki  terdiri  dari Linkage  Method ( Single  Linkage,  Complete  Linkage,  Average Linkage),    Centroid  Linkage dan Ward  Method .  Sedangkan  metode Non  Hierarki sendiri  terdiri  dari K-Means (Muhidin, 2017) . untuk menggunakan kedua metode tersebut digunakan metode Hybrid hierarchical clustering.
Hybrid merupakan  metode  yang  menggabungkan  keunggulan  Hierarki  dan  Non  Hierarki  yang  akan memberikan  hasil  terbaik.  Sebuah  kelompok  dipilih  berdasarkan  kriteria  tertentu  pada  setiap  langkah  untuk  dibagi sehingga menghasilkan jumlah kelompok yang diinginkan (Murugesan & Zhang, 2011). metode hybrid pada penelitian ini menggunakan mutual cluster . Mutual cluster merupakan kelompok yang memakai jarak maksimum antar partner pada kelompok lebih kecil atas jarak minimum menuju titik di kelompok luar (Chipman & Tibshirani, 2006). Metode hybrid hierarchical clustering adalah salah satu metode yang cocok digunakan dalam melakukan pengelompokan.
Dengan  ini  metode Hybrid  hierarchical  clustering dapat  diaplikasikan  dalam  melakukan  pengelompokan daerah rawan bencana tanah longsor. Bencana alam adalah bencana yang diakibatkan oleh peristiwa atau serangkaian peristiwa  yang  disebabkan  oleh  alam  antara  lain  berupa  gempa  bumi,  tsunami,  gunung  meletus,  banjir,  kekeringan, angin topan, dan tanah  longsor  (BNPB, 2021).  Tanah  longsor merupakan salah satu jenis gerakan massa tanah atau batuan, ataupun percampuran keduanya, menuruni atau keluar lereng akibat terganggunya kestabilan tanah atau batuan penyusun lereng  (BNPB, 2021)
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  penulis  akan  melakukan  penelitian  yang  berjudul  “ Hybrid Hierarchical Clustering dalam Pengelompokan daerah rawan bencana tanah longsor di Sulawesi Selatan”
* Corresponding author.
E-mail address : fithriyah2608@gmail.com
Fitriyah et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 153-161 154

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Analisis Cluster
Analisis cluster atau kelompok  yaitu suatu kelompok dalam teknik  multivariat  yang  terdapat pada  metode interdependensi yaitu tidak terdapat satu pun variabel yang diartikan sebagai suatu variabel bebas atau variabel terikat. Tujuan dari analisis cluster yaitu melakukan pengelompokan objek berdasarkan variabel yang memiliki karakteristik yang relatif sama (Djafar dkk., 2021).
Adapun  langkah  Pemrosesan  data  dari  kumpulan  data  mentah  yang  dapat  dikelompokkan  menjadi  satu maupun beberapa kelompok adalah sebagai berikut:
1) Mengatur ukuran jarak antar objek (similarity).
2) Standarisasi data
Untuk melakukan Standarisasi data dapat dilihat pada persamaan berikut:
𝑍 𝑖 = 𝑥 𝑖 −𝑥̅ 𝑠
Keterangan:
𝑍 𝑖 = standarisasi variabel
𝑥 𝑖 = data ke i
𝑥̅ = rata-rata keselurahan data tiap variabel s = standar deviasi
3) Melakukan proses pengelompokan.

## 2.2. Metode Silhouette Coefficient
Metode Silhouette  Coefficient merupakan  gabungan  dari  metode cohesion dan separation. Metode  ini digunakan untuk melihat kualitas dan kekuatan cluster , seberapa baik atau buruknya suatu objek ditempatkan dalam suatu cluster (Dewi  &  Pramita,  2019) . Tahapan  perhitungan Silhouette Coefficient adalah  sebagai  berikut     (Prima, 2021):
1) Menghitung  rata-rata jarak  dari  suatu  objek  misalkan  i dengan semua     objek  lain  yang  masih  berada dalam  satu cluster
2) Menghitung rata-rata jarak dari objek i tersebut dengan semua objek yang berada di cluster lain, dan diambil nilai paling minimumnya.
3) Nilai silhouette coefficient
s(i) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) max(𝑎(𝑖),𝑏(𝑖))
Nilai yang didapat dari metode silhouette coefficient terletak pada kisaran nilai -1 hingga 1. Jika nilai silhouette coefficient mendekati nilai 1, maka semakin baik pengelompokan objeknya dalam satu cluster .

## 2.3. Pengelompokan Bottom-up Clustering
Pengelompokan bottom-up merupakan proses pengelompokan  yang dilakukan dari pengamatan objek-objek yang memiliki kesamaan sehingga bergabung menjadi suatu kelompok kecil dan dari kelompok-kelompok kecil yang terbentuk akan digabungkan menjadi satu kelompok besar yang berisikan semua kelompok (Nugroho, 2008) Salah satu metode dalam pengelompokan ini adalah Complete linkage. Complete linkage disebut juga pendekatan tetangga terjauh. (Awaliah, 2018). Metode ini menggunakan jarak yang paling jauh antara  dua kelompok yang berbeda 𝐵 𝑟 dan 𝐵 𝑠 yang didefinisikan pada Persamaan berikut:
Fitriyah et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 153-161 155
h( 𝐵 𝑟 , 𝐵 𝑠 ) = max {d ( 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) ; 𝑥 𝑖 anggota 𝐵 𝑟 dan 𝑥 𝑗 anggota 𝐵 𝑠 } dimana kelompok 𝐵 𝑟 dan 𝐵 𝑠 akan digabung jika h( 𝐵 𝑟 , 𝐵 𝑠 ) adalah jarak yang terbesar.

## 2.4. Pengelompokan Top-down Clusterin
Metode  Non  Hierarki  ( Top-down  clustering )  sering  disebut  sebagai  metode k-means.  K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan data kedalam kelompok sehingga data berkarakteristik sama dimasukkan kedalam satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan kedalam kelompok lain (Hidayat dkk, 2017). Langkah-langkah pengelompokan top-down clustering (Mariyani dkk, 2011):
1) Mempartisi objek kedalam k kelompok awal
2) Menghitung pusat kelompok dapat dilihat pada Persamaan berikut
𝐶 (𝐴)𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 dimana:
C (A)I = Pusat kelompok A pada variabel ke-i
A = 1,2,…, k n i = Jumlah objek pada variabel ke-i y ij = Nilai dari objek ke-j pada variabel ke-i I = 1,2,…, p P = Banyaknya variabel
3) Menghitung jarak setiap objek terhadap pusat kelompok (jarak yang digunakan adalah jarak euclidean)
4) Menentukan objek yang lebih dekat dengan pusat kelompok

## 2.5. Metode Hybrid Hierarchical Clustering
Metode Hybrid merupakan metode yang terjadi dari penggabungan dua metode yakni bottom-up clustering yaitu  metode cluster yang  diawali  dari  kelompok  kecil  menjadi  satu  kelompok  besar  dan top-down  clustering yaitu metode cluster yang diawali dari satu kelompok besar yang dipecah menjadi kelompok yang lebih kecil. Metode analisis hierarchical  clustering terbagi  jadi  dua  yaitu agglomerative (penggabungan)  dan divisive (pemecahan)  (Alfira  dkk, 2016). Untuk metode Hybrid hierarchical clustering ini dilakukan dengan Mutual cluster . Mutual cluster adalah suatu pengelompokan dimana digunakan jarak paling besar antar bagian pada kelompok terkecil dari jarak yang terpendek pada tiap titik di luar kelompok (Chipman & Tibshirani, 2006). Langkah-langkah atau algoritma dari metode hybrid hierachical clustering dengan mutual cluster adalah sebagai berikut:
1) Melakukan pengelompokan secara bottom-up.
2) Mengidentifikasi mutual cluster.
3) Melakukan pengelompokan metode top-down (k-means),  dimana tiap mutual cluster tidak boleh terpisah. Hal ini untuk mengubah sementara mutual cluster dari objek dengan pusat mutual cluster tersebut.
4) Jika telah melakukan pengelompokan secara top-down, maka dilanjutkan dengan memisahkan tiap mutual cluster dan melakukan pengelompokan top-down tiap mutual cluster
Fitriyah et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 153-161 156

## 2.6. Penentuan Metode Kelompok Terbaik
Menurut  (Laraswati,  2013)  Jika  nilai 𝒔 𝒘 minimum  dan 𝒔 𝒃 maksimum  atau  dalam  hal  ini  metode  terbaik menghasilkan  nilai  rasio  simpangan  baku  minimum 𝒔 𝒘 terhadap 𝒔 𝒃 hal  ini  merupakan  pengelompokan  yang  baik. Dengan rumus seperti pada Persamaan berikut
S = 𝒔 𝒘 𝒔 𝒃 × 100%

## 2.7. Bencana Alam Tanah Longsor
Bencana tanah longsor merupakan bencana alam geologi yang dapat menimbulkan korban jiwa dan kerugian material yang sangat besar, seperti terjadinya pendangkalan, terganggunya jalur lalu lintas, rusaknya lahan pertanian, permukiman, jembatan, saluran irigasi dan prasarana fisik lainnya (Faizana dkk, 2015).
Tanah  longsor terjadi  kerena  ada  gangguan  kestabilan  pada  tanah  atau  batuan  penyusun  lereng.  Gangguan kestabilan  lereng tersebut dapat  dikontrol oleh kondisi  morfologi (terutama kemiringan  lereng), kondisi  batuan atau tanah penyusun lereng, dan kondisi hidrologi atau tata air pada lereng. (Faizana dkk, 2015)

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1. Jenis Penelitian
Jenis  dari  penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif  eksploratif  yang  bertujuan  untuk  mengambarkan  suatu fenomena tanah longsor.

## 3.2. Jenis dan Sumber Data
Jenis data pada penelitian ini adalah data sekunder yaitu data yang diperoleh dan dikumpulkan dari sumber data informasi yang telah ada. Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari publikasi pada website Badan Nasional Penanggulangan Bencana 2021 (BNPB, 2021)

## 3.3. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1) Melakukan  analisis deskriptif  untuk mengetahui gambaran suatu data yang akan digunakan.
2) Melakukan standarisasi data.
3) Pengelompokan tiap kabupaten di Sulawesi Selatan secara bottom-up clustering dengan metode complete linkage
4) Pengelompokan tiap kabupaten di Sulawesi Selatan dengan cara top-down clustering dengan k-means .
5) Pengelompokan kabupaten-kabupaten di Sulawesi Selatan secara hybrid  hierarchical clustering dengan mutual cluster . 6) Menentukan metode  kelompok  terbaik untuk top-down, bottom-up, dan mutual cluster berdasarkan  hasil  nilai  rasio untuk pengelompokan daerah rawan bencana tanah longsor di Sulawesi Selatan.
Fitriyah et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 153-161 157

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Metode Bottom-up Clustering
Metode Bottom-up clustering yang digunakan dalam melakukan pengelompokan daerah rawan bencana tanah longsor di Sulawesi Selatan, dimana pada metode ini digunakan aturan complete linkage.
Pada penelitian ini digunakan metode Silhouette coefficient dalam menentukan banyaknya jumlah kelompok yang terbentuk . plot Silhouette coefficient dapat dilihat pada Gambar 4.1
Gambar 4. 1 Plot silhouette coefficient complete linkage
Berdasarkan Gambar 4.1 puncak tertinggi pada plot terdapat pada angka 2, oleh karena itu dapat kita ketahui bahwa jumlah kelompok yang terbentuk adalah sebanyak 2 kelompok.
Gambar 4.2 Dendogram Bottom-up clustering
Dendogram pada Gambar 4.2  merupakan  hasil pengelompokan bottom up clustering dengan  menggunakan metode complete linkage yang ditandai dengan mutual cluster. Hasil dendogram tersebut menerangkan bahwa terdapat 1 buah mutual cluster yang terbentuk.

## 4.2. Metode Top-down Clustering

## 4.2.1. Menentukan banyaknya jumlah kelompok yang akan dibentuk.
Dalam melakukan pengelompokan, terlebih dahulu harus menentukan banyaknya jumlah kelompok, hal ini  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil  pengelompokan  yang  akan  diperoleh.  Pada  penelitian  ini  digunakan metode  s ilhouette  coefficient dalam  menentukan  banyaknya  jumlah  kelompok . Berikut  Plot silhouette coefficient :
Fitriyah et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 153-161 158
Gambar 4.3 Plot silhouette coefficient k-means
Berdasarkan  Gambar  4.3  dapat  kita  ketahui  bahwa  puncak  tertinggi  terdapat  pada  angka  2,  maka banyaknya kelompok yang akan dibentuk adalah sebanyak 2 kelompok atau cluster.

## 4.2.2. Pengelompokan dengan menggunakan metode K-Means.
K-Means merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  daerah  rawan bencana  tanah  longsor  di  Sulawesi  Selatan.  Dengan  menggunakan  metode silhouette  coefficient untuk menentukan jumlah kelompok yang dibentuk dan kelompok yang terbentuk sebanyak 2 kelompok.
Gambar 4.4 Plot Top-down clustering
Pada Gambar 4.4 menunjukkan daerah dengan kode 21 dan 22 atau daerah Tana Toraja dan Toraja Utara merupakan anggota kelompok 1 dan 22 lainnya merupakan anggota kelompok 2.

## 4.3. Hybrid Hierarchical Clustering Dengan Metode Mutual Cluster
Setelah  melakukan  pengelompokan  secara bottom-up dan top-down, didapatkan  hasil  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 4.5 dimana pada  sumbu  horizontal  merupakan kode pada setiap kabupaten dan sumbu  vertikal adalah  nilai besaran jarak yang terbentuk pada Gambar  4.5 menunjukkan bahwa terdapat 11 mutual cluster yang terbentuk yang ditandai dengan adanya belah ketupat, namun karena masing-masing cluster saling berhubungan maka hanya 1 mutual cluster yang terbaik
Gambar 4.5 Dendogram mutual cluster
Fitriyah et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 153-161 159

## 4.4. Menentukan Metode Kelompok Terbaik
Metode terbaik dapat diketahui dengan melihat hasil nilai rasio pada masing-masing metode.
Tabel 4.1 Hasil Nilai Rasio Metode Rasio Bottom-up clustering 0,84 Top-down clustering 1,07 Mutual cluster 0.84
Berdasarkan Tabel 4.1, dapat kita ketahui bahwa kelompok  metode terbaik adalah metode bottom-up dengan menggunakan aturan complete linkage dan mutual cluster , karena pada metode tersebut memiliki hasil rasio yang lebih rendah dari metode top-down clustering.
Untuk  melihat  keadaan  daerah  berdasarkan  hasil  pengelompokan  yang  terbentuk,  maka  digunakan  metode terbaik  yaitu mutual  cluster. Dari seluruh objek penelitian sebanyak 24 daerah di Sulawesi Selatan diambil rata-rata dari  masing-masing  variabel  bencana tanah  longsor  ( 𝑿 ̅ ). Selanjutnya rata-rata masing-masing kelompok dari setiap variabel ( 𝑿 ̅𝒄) sehingga diperoleh deskriptif kelompok setiap variabel yang diberikan pada tabel  4.2.
Tabel 4.2 Deskriptif kelompok mutual cluster Variabel 𝑿 ̅ 𝑿 ̅𝒄 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑿 𝟏 2,88 -0,19 4,51 𝑿 𝟐 0,59 -0,16 3,61 𝑿 𝟑 0,75 -0,12 2,74 𝑿 𝟒 8,83 -0,13 3,05 𝑿 𝟓 0,5 -0,14 3,29
Setiap variabel pada kelompok diberi tanda jika ( 𝐗 ̅ ≤ 𝐗̅𝐜 ) maka diberi tanda positif (+) sedangkan jika ( 𝐗 ̅ ≥ 𝐗 ̅𝐜 ) maka diberi tanda (-) . uraian karakteristik tiap kelompok dapat dilihat pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3 Karakteristik kelompok mutual cluster Cluster 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝑿 𝟒 𝑿 𝟓 1 - - - - - 2 + + + - +
Fitriyah et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 153-161 160
Berdasarkan Tabel 4.3 terlihat bahwa daerah yang berada pada kelompok 1 dikelompokkan berdasarkan nilai rata-rata variabel yang rendah. Sehingga daerah yang berada pada kelompok ini merupakan daerah yang tidak rawan akan bencana tanah longsor.
Daerah yang berada pada kelompok 2 merupakan daerah yang memiliki rata-rata yang rendah pada variabel jumlah rumah rusak dan variabel lainnya seperti jumlah kejadian tanah longsor, korban meninggal, korban terluka, dan fasilitas rusak memiliki rata-rata yang tinggi. Oleh karena itu, daerah yang berada pada kelompok 2 dimana anggota kelompoknya adalah Tana Toraja yang merupakan daerah yang rawan terdampak bencana tanah longsor.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  rasio  dari  masing-masing  metode,  diperoleh  hasil  untuk  metode bottom-up  clustering sebesar 0,84 , top-down clustering sebesar 1,07 , dan mutual cluster sebesar 0,84 . Dari hasil rasio tersebut dapat diketahui bahwa  metode  terbaik  pada  penelitian  ini  adalah  metode bottom-up  clustering dan mutual  cluster .  Adapun  hasil pengelompokan dengan metode Mutual cluster adalah 2 kelompok terbentuk dimana pada kelompok 1  terdiri dari 23 anggota  kelompok  dimana  anggotanya  adalah  Bantaeng,  Barru,  Bone,  Bulukumba,  Enrekang,  Gowa,  Jeneponto, Kepelauan  Selayar,  Luwu,  Luwu  Timur,  Luwu  Utara,  Maros,  Pangkep,  Pinrang,  Sidrap,  Sinjai,  Soppeng,  Takalar, Toraja Utara, Wajo, Makassar, Palopo dan Parepare dan kelompok 2 terdiri 1 anggota kelompok yaitu Tana Toraja . Dimana hasil dari daerah yang berada pada kelompok 2 merupakan daerah yang memiliki rata-rata yang rendah pada variabel  jumlah rumah rusak dan variabel  lainnya seperti  jumlah kejadian tanah  longsor, korban  meninggal, korban terluka,  dan  fasilitas  rusak  memiliki  rata-rata  yang  tinggi.  maka  dari  itu,  daerah  yang  berada  pada  kelompok  2 merupakan daerah yang rawan terdampak bencana tanah longsor, daerah tersebut adalah Tana Toraja.

## References
Alfira, A., Hermin, F., & Wiraningsih, E. D. (2016). Analisis Hybrid Mutual Clustering menggunakan Jarak Square Euclidean . 2–3. Awaliah, R. (2018). Analisis Clustering untuk mengelompokkan tingkat kesejahteraan kabupaten/kota berdasarkan sosial ekonomi rumah tangga di wilayah Provinsi Sulawesi Selatan . 75383. Azma, S. (2015). Perbandingan Analisis Klaster Menggunakan Metode Single Linkage , Complete Linkage , Average Linkage Dan K-Means Untuk Pengelompokan . BNPB. (2021). Definisi Bencana . Badan Nasional Penanggulangan Bencana. Chipman, H., & Tibshirani, R. (2006). Hybrid hierarchical clustering with applications to microarray data. Biostatistics , 7 (2), 286–301. https://doi.org/10.1093/biostatistics/kxj007 Dewi, D. A. I. C., & Pramita, D. A. K. (2019). Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali. Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi Dan Informatika , 9 (3), 102–109. https://doi.org/10.31940/matrix.v9i3.1662 Djafar, N. M., Wijayanti, L. N., Elprilita, A. R., & Widodo, E. (2021). Pengelompokan Produksi Perkebunan Menurut Kabupaten/Kota Jawa Tengah Tahun 2020 Menggunakan Hierarchical Clustering. Journal of Mathematics Education and Science , 4 (2), 59–66. https://doi.org/10.32665/james.v4i2.230 Faizana, F., Nugraha, A. L., & Yuwono, B. D. (2015). Pemetan Risiko Bencana Tanah Longsor Kota Semarang. Jurnal Geodesi Undip , 4 (1), 42.
Hidayat, R., Wasono, R., & Darsyah, M. Y. (2017). Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Dan Fuzzy C-Means. Prosiding Seminar Nasional & Internasional , 240–250.
https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/psn12012010/article/view/3017/2932 Laraswati, T. F. (2013). Perbandingan kinerja Metode Complete Linkage, Metode Average Linkage, dan Metode K- Means dalam menentukan hasil Analisis Cluster . 9 (2), 62–68. Mariyani, D., Purnami, S. W., & Winahju, W. S. (2011). Penerapan Hybrid Hierarchical Clustering melalui Mutual Cluster dalam Pengelompokan Kabupaten di Jawa Timur Berdasarkan Variabel Sektor Pertanian . 1–10. Muhidin, A. (2017). Analisa Metode Hierarchical Clsutering dan K-Mean dengan Model LRFMP pada Segmentasi Pelanggan. SIGMA, Jurnal Teknologi Pelita Bangsa , 7 (1), 82–83. Murugesan, K., & Zhang, J. (2011). Hybrid Hierarchical Clustering: an Experimental Analysis . 5. http://www.cs.uky.edu/~jzhang/pub/MINING/keer1.html Nugroho, S. (2008). Statistika Multivariat Terapan (J. Rizal (ed.); Edisi Pert). Unib Press.
Fitriyah et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 153-161 161
Prima, G. R. (2021). Analisa Perbandingan Nilai K Terbaik Untuk Clustering K-Means Menggunakan Pendekatan Elbow Dan Silhouette Pada Citra Aksara Jawa Oleh : Comparative Analysis Of The Best K-Value For Clustering K-Means Using Elbow And Silhouette Approach On Javanese Script .