64
Centroid Method
Dalam
metode
centroid, jarak
antarkluster
adalah
jarak
antara
centroid
mereka.
Centroid
sendiri
adalah
rata-rata
semua
anggota
dalam cluste®.
Dari
pendekatan
hierarkis,
sejauh
ini
metode
average
linkage
dan
metode
Ward’s
merupakan metode terbaik.(Simamora,2005,p218).
Dalam penelitian ini,
peneliti menggunakan software SPSS untuk menentukan berapa jumlah
klaster
yang
akan dibentuk
dengan
metode Ward’s dan
memilih ukuran
jarak squared euclidean
distance (Simamora,2005,p220).
Dan selanjutnya, akan
digunakan dengan K-means
Cluster.
o
Divisive, dalam
prosesnya
merupakan
kebalikan
dari
metode
aglomeratif.
Metode ini
dimulai
dengan menempatkan semua objek sebagai satu
klaster.
Lalu,
secara
bertahap,
objek-objek dipisahkan
ke
dalam
klaster-klaster
yang
berbeda, sampai semua objek menjadi klaster sendiri-sendiri.
2)
Non-
Hierarchical (K-means Cluster) yaitu,
metode
pengelompokkan
di
mana
jumlah kelompok yang terbentuk sudah diketahui oleh peneliti. (Simamora,
2005,p141). Pengelompokkan
secara
hierarki
biasanya
digunakan untuk
jumlah
sampel yang relatif sedikit, sedangkan untuk data yang banyak (diatas 200
sampel) dapat digunakan klaster K-means (Suliyanto,2005,p141).
 |