| Juni 2023 | Volume 5 Nomor 1 | Hal. 10 – 18 DOI https://doi.org/10.30598/jmsvol5issue1pp10-18 Website: https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/sciencemap
PENERAPAN ANALISIS KLASTER HIERARKI UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/ KOTA DI PROVINSI MALUKU BERDASARKAN STATUS PENDIDIKAN
Novita Serly Laamena 1* , Taufan Talib 2
1 Prodi Statistika, FMIPA, Universitas Pattimura
2 Prodi Pendidikan Matematika, FKIP, Universitas Pattimura Jalan Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti, Poka, Ambon, Indonesia
Submitted: February 22,2023 Revised: April 24, 2023 Accepted: May 23, 2023 *Corresponding author. Email : novitaslaamena@gmail.com

## Abstrak
Salah satu tujuan utama pendidikan adalah mengembangkan potensi dan mencerdaskan individu dengan  lebih  baik. Pendidikan  merupakan  upaya  untuk  membantu  jiwa  anak-anak  didik  baik lahir maupun batin menuju ke arah peradaban manusia yang lebih baik . Penelitian ini dilakukan untuk  mengelompokkan  kebupaten/kota  di  provinsi  Maluku  berdasarkan  status  pendidikan menggunakan  analisis  klaster  hierarki  dengan  metode single  linkage , average  linkage dan metode ward’s . Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengklasteran menggunakan metode single linkage dan average  linkage hampir  sama,  sedangkan  pengklasteran  dengan  metode ward’s memiliki hasil yang cukup berbeda. Pengelompokan menggunakan metode single linkage dan average linkage menunjukkan kota ambon adalah satu-satunya kota yang selalu memiliki klaster sendiri dan tidak bergabung dengan kabupaten/kota yang lain. Hal ini menunjukkan bahwa kota ambon  memiliki  status  pendidikan  yang  cukup  berbeda  dengan  kabupaten/kota  yang  lain  di Provinsi Maluku. Kabupaten/Kota yang selalau berada pada klaster yang sama yaitu klaster 1, baik  pada  metode single  linkage,  average  linkage maupun  metode ward’s adalah  Kabupaten Kepulauan Tanimbar, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Maluku Tengah dan Kota Tual
Kata Kunci : analisis klaster hierarki, single linkage , average linkage , ward’s , status pendidikan

## Abstract
One of the main goals of education is to develop potential and to educate individuals. Education is an effort to help the souls of students both physically and mentally towards a better human civilization. This research was conducted to group districts/cities in Maluku province based on educational status using hierarchical cluster analysis with the single linkage, average linkage and ward's methods. The results showed that clustering using the single linkage and average linkage methods  was  almost  the  same,  while  clustering  using  the  ward's  method  had  quite  different results. Clustering using the single linkage and average linkage methods shows that Ambon city is the only city that always has its own cluster and does not join other districts/cities. This shows that the city of Ambon has an education status that is quite different from other districts/cities in Maluku Province. Regencies/cities that are always in the same cluster, namely cluster 1, both in the single linkage method, average linkage and the ward's method are Tanimbar Islands Regency, Southeast Maluku Regency, Central Maluku Regency and Tual City.
Keywords : hierarchical  cluster  analysis,  single  linkage,  average  linkage,  ward’s  educational status

## 1. Pendahuluan
Salah satu tujuan utama dari pendidikan adalah mengembangkan potensi dan mencerdaskan individu dengan lebih baik. Dengan tujuan ini, diharapkan mereka yang memiliki pendidikan yang baik dapat memiliki kreativitas, pengetahuan, kepribadian, mandiri dan menjadi pribadi yang lebih bertanggung jawab. Pendidikan merupakan upaya untuk membantu jiwa anak-anak didik baik lahir maupun batin, menuju ke arah peradaban manusiawi yang lebih baik. Menurut UU No. 20 Tahun 2003  pasal  3  Tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional,  tujuan  pendidikan  nasional  adalah  untuk mengembangkan  potensi  peserta  didik  agar  menjadi  manusia  yang  beriman  dan  bertakwa  kepada Tuhan Yang Maha Esa, berakhlak mulia, sehat, berilmu, cakap, kreatif, mandiri, dan menjadi warga negara  yang  demokratis  serta  bertanggung  jawab.  Oleh  karena  itu,  pendidikan  sangatlah  penting karena  pendidikan  merupakan  salah  satu  upaya  untuk  mensejahterakan  masyarakat.Namun kenyataannya,  pemerataan  pendidikan  di  Indonesia  itu  belum  terlaksana  dengan  baik  termasukdi provinsi Maluku.
Secara administratif, provinsi Maluku terbagi menjadi 9 kabupaten dan 2 kota yang tentunya akan  memberikan  gambaran  tentang  status  pendidikan  yang  bervariasi.  Berdasarkan  data kesejahteraan sosial tahun 2021 yang diperoleh dari BPS Provinsi Maluku, didapati bahwa rata-rata 10,46%  masyarakat  tidak  memiliki  ijazah  sama  sekali,  yang  artinya  masyarakat  ini  tidak  pernah mengenyam  pendidikan.    Rata-rata  masyarakat  memiliki  pendidikan  paling  tinggi  adalah SMA/Sederajat  (30,50%),  dan  yang  memiliki  ijazah  DI/DII/DIII  rata-rata  2,26%  serta  ijazah S1/S2/S3/Profesi, rata-ratanya adalah 9,71%. Hal ini haruslah menjadi perhatian pemerintah daerah maupun  pemerintah  pusat  ketika  membuat  strategi  kebijakan  pembangunan  nasional,  karena pendidikan yang baik akan mempengaruhi kualitas sumber daya manusia.
Untuk mengatasi hal tersebut, pemerintah memerlukan gambaran kondisi kesejahteraan sosial yang  dapat  mengelompokan  kebupaten/kota  di  provinsi  Maluku  berdasarkan  status  pendidikan, sehingga  dapat  menentukan  kabupaten/kota  mana  saja  yang  harus  diprioritaskan  untuk  mendapat perhatian  khusus  dari  pemerintah.    Dalam  Statistika,  pengelompokan  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  analisis  klaster.  Dalam  pengelompokannya  digunakan  suatu  ukuran  yang  dapat menerangkan  kedekatan  antar  data  untuk  menerangkan  struktur  grup  sederhana  dari  data  yang kompleks, yaitu ukuran jarak. Ukuran jarak yang sering digunakan adalah ukuran jarak Euclidean (Johnson dan Wichern, 1982).
Penelitian  tentang  analisis  klaster  hierarki  pernah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti, diantaranya  Rahmawati  L  (2013)  melakukan  penelitian  tentang  Analisis  Kelompok  Dengan Menggunakan  Metode  Hierarki  Untuk  Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Di  Jawa  Timur  Berdasar Indikator Kesehatan, Putri R dan Widodo E (2017) juga melakukan penelitian tentang analisis klaster hierarki  untuk  pengelompokkan  kabupaten/kota  di  jawa  tengah  berdsarkan  indikator  indeks pembangunan manusia (IPM) tahun 2015, selanjutnya Alwi dan Hasrul (2018) melakukan penelitian dengan  judul  analisis  klaster  untuk  pengelompokkan  kabupaten/kota  di  provinsi  sulawesi  selatan berdasarkan  indikator  kesejahteraan  rakyat.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan menerapkan  analisis  klaster  hierarki  untuk  pengelompokan  kabupaten/kota  di  provinsi  Maluku berdasarkan status pendidikan.

## 2. Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  BPS Provinsi  Maluku,  yaitu  data  Kesejahteraan  Rakyat  Provinsi  Maluku  Tahun  2021  (Data  Status Pendidikan).  Kabupaten/  Kota  di  provinsi  Maluku  yang  datanya  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Kabupaten Kepulauan Tanimbar, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Maluku Tengah, Kabupaten  Buru,  Kabupaten  Kepulauan  Aru,  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat,  Kabupaten  Seram Bagian Timur, Kabupaten Maluku Barat Daya, Kabupaten Buru Selatan, Kota Ambon dan Kota Tual. Data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Histogram Data Penelitian
Variabel dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian
Variabel Keterangan Status Pendidikan 𝑿 𝟏 Tidak/belum pernah sekolah 𝑿 𝟐 SD/Sederajat 𝑿 𝟑 SMP/Sederajat 𝑿 𝟒 SMA/Sederajat 𝑿 𝟓 DI/DII/DIII 𝑿 𝟔 S1/S2/S3/Profesi
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan analisis klaster hirearki dengan metode Single Linkage, Average Linkage dan Wards dengan tahapan sebagai berikut:
a. Mengumpulkan data
b. Analisis Statistik Deskriptif
c. Uji Asumsi Analisis Klaster
1) Uji KMO. Pengujian ini dilakukan menggunakan nilai Kaiser-Mayer-Olkin (KMO). Jika nilai KMO lebih dari 0,5 maka dapat disimpulkan bahwa sampel dapat mewakili populasi dan variabel-variabel dapat dipakai untuk dianalisis lebih lanjut.
2) Uji Multikolinieritas.
Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinieritas, kita harus mengetahui koefisien korelasi antar variabel . Jika koefisien korelasi melebihi 0.8 maka dapat dikatakan terdapat hubungan antar variabel tersebut (Gujarati, 2003). Oleh karena itu, asumsi akan terpenuhi jika tidak terjadi gejala multikolineritas, dalam hal ini koefisien korelasi kurang dari atau sama dengan 0,8
d. Analisis Klaster menggunakan metode Single Linkage , Average Linkage dan Ward’s .
1) Single  Linkage adalah  pengelompokan  yang  dilakukan  dengan  menggabungkan pengamatan objek yang memiliki kesamaan terdekat. Jika ditentuka matriks jarak D = {dij} dan objek koresponden adalah U dan V, jadi untuk membentuk klaster (UV), maka harus ditentukan jarak antara (UV) dengan klaster lain misalnya W (Johnson, 2007), dengan cara sebagai berikut:
𝑑 (𝑈𝑉)𝑊 = min⁡{𝑑 (𝑈𝑤), 𝑑 (𝑈𝑤)⁡ } dengan : 𝑑 𝑈𝑉 : Jarak antara U dan W 𝑑 𝑉𝑊 : Jarak antara V dan W 𝑑 (𝑈𝑉)𝑊 : Jarak minimum antara objek UV dan W
2) Average  linkage  merupakan  perlakuan  antara  dua  klaster  sebagai  jarak  ratarata  antara semua  pasangan  item  dimana  salah  satu  pasangan  item  milik  masingmasing  klaster. Dimulai  dengan  mencari matriks  D={dik}  untuk  menentukan objek,  misalnya U  dan V,
objek ini akan bergabung dalam klaster (UV) (Johnson, 2007). Rumus Jarak antara UV dan klaster W adalah sebagai berikut :
𝑑 (𝑈𝑉)𝑊 = ∑ ∑ 𝑑 𝑖𝑘 𝑘 𝑖 𝑁 (𝑈𝑉) 𝑁 𝑤 dengan : 𝑑 𝑖𝑘 : Jarak antara objek i dalam klaster (UV) dan objek k dalam klaster W 𝑁 (𝑈𝑉) : Jumlah item dalam klaster (UV) 𝑁 𝑤 : Jumlah item dalam klaster  (W)

## 3) Metode Ward’S
Metode varians yang umum digunakan adalah metode ward’s dimana rata-rata untuk setiap klaster dihitung, lalu dihitung jarak antara setiap obyek dan nilai rata-rata kemudian jarak tersebut  dihitung  semua.  Pada  setiap  tahap,  dua  klaster  yang  memiliki  kenaikan  sum  of square dalam klaster yang terkecil digabungkan.
e. Menentukan banyaknya klaster
f. Melakukan Interpretasi

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel N Minimum  Maksimum X1 11 3.67 23.18 X2 11 9.23 35.03 X3 11 18.36 27.43 X4 11 20.41 45.91 X5 11 1.23 3.35 X6 11 7.40 19.49
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa  variabel  X1  memiliki  nilai  minimum  3.67  dan Maksimum  23.18.  Variabel  X2  memiliki  nilai  minimum  9.23  dan  maksimum  35.03,  variabel  X3 memiliki  nilai  minimum  18.36  dan  nilai  maksimum  27.43,  variabel  X4  memiliki  nilai  minimum 20.41  dan  maksimum  45.91,  variabel  X5  memiliki  nilai  minimum  1.23  dan  maksimum  3.35  dan variabel X6 memiliki nilai minimum 7.40 dan maksimum 19.49.

## 3.2 Uji Asumsi
Uji KMO
Nilai KMO dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai KMO

## KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .533 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 57.508 df 15 Sig. .000
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat bahwa nilai KMO lebih dari 0,5 maka dapat disimpulkan bahwa  sampel  dapat  mewakili  populasi  dan  variabel-variabel  dapat  dipakai  untuk  dianalisis  lebih lanjut.

## Uji Multikolinieritas
Hasil uji Multikolineritas menggunakan koefisien korelasi, dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Koefisien Korelasi Variabel Correlations X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1 1 .172 .325 -.737 ** -.508 -.467 X2 .172 1 .233 -.685 * -.729 * -.690 * X3 .325 .233 1 -.561 -.224 -.514 X4 -.737 ** -.685 * -.561 1 .711 * .599 X5 -.508 -.729 * -.224 .711 * 1 .606 * X6 -.467 -.690 * -.514 .599 .606 * 1
Berdasarkan koefisien korelasi antar variabel pada Tabel 2, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinieritas.

## 3.3 Analisis Klaster

## Metode Single Linkage
Pengelompokan Kabupaten/Kota dengan menggunakan Metode Single Linkage dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengelompokan Kabupaten/Kota menggunakan Metode Single Linkage
Case 4 Clusters 3 Clusters 2 Clusters 1:Kepulauan Tanimbar 1 1 1 2:Maluku Tenggara 1 1 1 3:Maluku Tengah 1 1 1 4:Buru 1 1 1 5:Kepualauan Aru 2 1 1 6:Seram Bagian Barat 1 1 1 7:Seram bagian Timur 1 1 1 8:Maluku Barat Daya 1 1 1 9:Buru Selatan 3 2 1 10:Kota Ambon 4 3 2 11:Kota Tual 1 1 1
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  dilihat  pengklasteran  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku berdasarkan status pendidikan Tahun 2021 adalah:
a. Jika dibentuk 4 klaster, maka yang termasuk dalam klaster 1 ada 7  Kabupaten yaitu Kabupaten Kepulauan  Tanimbar,  Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kabupaten Buru,  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat,  Kabupaten  Seram  Bagian  Timur,  Kabupaten  Maluku Barat  Daya  dan  1  kota  yaitu  Kota  Tual.  Yang  termasuk  dalam  klaster  2  yaitu  Kabupaten Kepulauan Aru, klaster 3 yaitu Kabupaten Buru Selatan dan klaster 4 Kota Ambon.
b. Jika  dibentuk  dalam  3  Klaster,  maka  yang  termasuk  dalam  klaster  1  adalah  Kabupaten Kepulauan  Tanimbar,  Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kabupaten Buru, Kabupaten  Kepulauan  Aru,  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat, Kabupaten Seram  Bagian Timur,  Kabupaten  Maluku  Barat  Daya  Kota  Tual.  Yang  termasuk  dalam  klaster  2  yaitu Kabupaten Buru Selatan dan Klaster 3 yaitu Kota Ambon.
c. Jika dibentuk dalam 2 klaster, maka yang termasuk dalam klaster 1 yaitu Kabupaten Kepulauan Tanimbar,  Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kabupaten  Buru, Kabupaten Kepulauan Aru, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Seram Bagian Timur, Kabupaten Maluku Barat Daya , Kabupaten Buru Selatan dan Kota Tual sedangkan Klaster 2 adalah Kota Ambon.
Hasil pengklasteran menggunakan metode Single Linkage dapat divisualisasikan dalam bentuk dendogram pada Gambar 2.
Gambar 2. Dendogram menggunakan Metode Single Linkage

## Metode Average Linkage
Pengelompokan  Kabupaten/Kota  dengan  menggunakan  Metode  Average  Linkage  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengelompokan Kabupaten/Kota menggunakan Metode Average Linkage
Case 4 Clusters 3 Clusters 2 Clusters 1:Kepulauan Tanimbar 1 1 1 2:Maluku Tenggara 1 1 1 3:Maluku Tengah 1 1 1 4:Buru 1 1 1 5:Kepualauan Aru 2 1 1 6:Seram Bagian Barat 1 1 1 7:Seram bagian Timur 1 1 1 8:Maluku Barat Daya 2 1 1 9:Buru Selatan 3 2 1 10:Kota Ambon 4 3 2 11:Kota Tual 1 1 1
Berdasarkan  Tabel  6,  dapat  dilihat  pengklasteran  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku berdasarkan status pendidikan Tahun 2021 adalah:
a. Jika  dibentuk  4  klaster,  maka  yang  termasuk  dalam  klaster  1  adalah  Kabupaten  Kepulauan Tanimbar,  Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kabupaten  Buru, Kabupaten  Seram  Bagian  Barat,  Kabupaten  Seram  Bagian  Timur,  dan    Kota  Tual.  Yang termasuk dalam klaster 2 yaitu Kabupaten Kepulauan Aru dan Kabupaten Maluku Barat Daya, klaster 3 yaitu Kabupaten Buru Selatan dan klaster 4 Kota Ambon.
b. Jika  dibentuk  dalam  3  Klaster,  maka  yang  termasuk  dalam  klaster  1  adalah  Kabupaten Kepulauan  Tanimbar,  Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kabupaten Buru, Kabupaten  Kepulauan  Aru,  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat, Kabupaten Seram  Bagian Timur,  Kabupaten  Maluku  Barat  Daya  dan  Kota  Tual.  Yang  termasuk  dalam  klaster  2  yaitu Kabupaten Buru Selatan dan Klaster 3 yaitu Kota Ambon.
c. Jika dibentuk dalam 2 klaster, maka yang termasuk dalam klaster 1 yaitu Kabupaten Kepulauan Tanimbar,  Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kabupaten  Buru,
Kabupaten Kepulauan Aru, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Seram Bagian Timur, Kabupaten Maluku Barat Daya , Kabupaten Buru Selatan dan Kota Tual sedangkan Klaster 2 adalah Kota Ambon.
Hasil pengklasteran menggunakan metode Average Linkage dapat divisualisasikan dalam bentuk dendogram pada Gambar 3.
Gambar 3. Dendogram menggunakan Metode Average Linkage

## Metode Ward’s
Pengelompokan  Kabupaten/Kota  dengan  menggunakan  Metode Ward’s dapat  dilihat  pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengelompokan Kabupaten/Kota menggunakan Metode Ward’s Case 4 Clusters 3 Clusters 2 Clusters 1:Kepulauan Tanimbar 1 1 1 2:Maluku Tenggara 1 1 1 3:Maluku Tengah 1 1 1 4:Buru 2 2 2 5:Kepualauan Aru 3 2 2 6:Seram Bagian Barat 2 2 2 7:Seram bagian Timur 2 2 2 8:Maluku Barat Daya 3 2 2 9:Buru Selatan 2 2 2 10:Kota Ambon 4 3 1 11:Kota Tual 1 1 1
Berdasarkan  Tabel  7,  dapat  dilihat  pengklasteran  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku berdasarkan status pendidikan Tahun 2021 adalah:
a. Jika  dibentuk  4  klaster,  maka  yang  termasuk  dalam  klaster  1  adalah  Kabupaten  Kepulauan Tanimbar, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Maluku Tengah dan Kota Tual. Klaster 2 terdiri atas Kabupaten Buru, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Seram Bagian Timur, dan Kabupaten Buru Selatan. Klaster 3 terdiri atas Kabupaten Kepulauan Aru dan Kabupaten Maluku Barat Daya. Klaster 4 yaitu Kota Ambon.
b. Jika  dibentuk  3  klaster,  maka  yang  termasuk  dalam  klaster  1  adalah  Kabupaten  Kepulauan Tanimbar, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Maluku Tengah dan Kota Tual. Klaster 2
terdiri  atas  Kabupaten  Buru,  Kabupaten  Kepulauan  Aru    Kabupaten  Seram  Bagian  Barat, Kabupaten Seram Bagian Timur, Kabupaten Maluku Barat Daya dan Kabupaten Buru Selatan. Klaster 3 yaitu Kota Ambon.
c. Jika  dibentuk  3  klaster,  maka  yang  termasuk  dalam  klaster  1  adalah  Kabupaten  Kepulauan Tanimbar,  Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten  Maluku  Tengah,  Kota  Tual  dan  Kota Ambon. Klaster 2 terdiri atas Kabupaten Buru, Kabupaten Kepulauan Aru  Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Seram Bagian Timur, Kabupaten Maluku Barat Daya dan Kabupaten Buru Selatan.
Hasil pengklasteran menggunakan metode Ward’s dapat divisualisasikan dalam bentuk dendogram pada Gambar 4.
Gambar 4. Dendogram menggunakan Metode Ward’s

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan maka dapat disimpulkan bahwa:
a. Pengklasteran  berdasarkan  status  pendidikan  di  provinsi  Maluku  tahun  2021  menggunakan Metode Ward’s , cukup berbeda dengan hasil pengklasteran menggunakan metode single linkage dan average linkage .
b. Pengklasteran menggunakan metode single linkage pada dasarnya sama dengan Pengklasteran menggunakan metode single linkage , yang berbeda adalah pengelompokan untuk 4 klaster. Pada metode single linkage , Kabupaten Maluku Barat daya masuk pada klaster 1, sedangkan pada metode average linkage Kabupaten Maluku Barat daya masuk pada klaster 2.
c. Berdasarkan Hasil Pengklasteran menggunakan Metode Single Linkage dan Metode Average Linkage , Kota Ambon tidak pernah tergabung dengan kabupaten/kota lain dalam satu klaster. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kota  ambon  memiliki  status  pendidikan  yang  cukup  berbeda dengan kabupaten/kota yang lain di Provinsi Maluku
d. Kabupaten/Kota yang selalau berada pada klaster yang sama, baik pada metode single linkage , average  linkage maupun  metode ward’s adalah  Kabupaten  Kepulauan Tanimbar,  Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Maluku Tengah dan Kota Tual.

## Daftar Pustaka
Alwi W, Hasrul M. (2018). Analisis klaster untuk pengelompokkan kabupaten/kota di provinsi sulawesi selatan berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat. Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinua) 6(1):35: Makassar: UIN Alaudin Makassar
Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics. Third Edition . Mc.Graw-Hill: Singapore.
Johnson. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis . USA: Pearson Education International
Johnson, R.  A. dan Wincern, D. W. (1982). Applied Multivariate Statistical Analysis . New Jersey: Prentice Hal, Inc.
Lintong,  Rocky,  Yohanes  A.  R.  Langi,  &  Charles  E.  Mongi.  2019.  Penerapan  Analisis  Faktor  Terhadap Kualitas dan Kepuasan Pelayanan Pasien Rumah Sakit TK-II R.W Mongisidi. Jurnal Matematika dan Aplikasi , Vol. 9, No. 1, pp. 24-30.
Putri  R,  Widodo  E.  (2017). Analisis  klaster  hierarki  untuk  pengelompokkan  kabupaten/kota  di jawa  tengah berdasarkan indikator indeks pembangunan manusia (IPM) tahun 2015. Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional  Integrasi  Matematika  dan  Nilai  Islami) Vol.1,  No.1,  Juli  2017,  229-239:  Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia
Rahmawati  L.  (2013). Analisis  kelompok  dengan  menggunakan  Metode  Hierarki  untuk  pengelompokan kabupaten/kota  di  jawa  timur  berdasarkan  indikator  kesehatan .  Published  Thesis:  Malang: Universitas Negeri Malang
Usman Husaini (2013). Manajemen Teori, Praktik dan Riset Pendidikan . Jakarta: Bumi Aksara