RINGKASAN LAPORAN PENGEMBANGAN ANALISIS HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING UNTUK DATA KATEGORIK DAN PEMBUATAN PACKAGENYA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN R

Rahman, Hairur, Harini, Sri ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9664-027X and Rozi, Fachrur ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6380-0297 RINGKASAN LAPORAN PENGEMBANGAN ANALISIS HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING UNTUK DATA KATEGORIK DAN PEMBUATAN PACKAGENYA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN R. LP2M UIN Maulana Malik Ibrahim.

Text Ringkasan Laporan.pdf Download (33kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) yang mampu menganalisis data kategorik melalui penerapan jarak Hamming sebagai ukuran dissimilarity. HAC tradisional umumnya dirancang untuk data numerik, sehingga penelitian ini berfokus pada perluasan fungsionalitas HAC untuk data kategorik yang sering ditemui dalam penelitian biologi, sosial dan bisnis. Selain itu, penelitian ini menghasilkan paket perangkat lunak berbasis bahasa pemrograman R yang diberi nama 'NOHAC' (Nominal Hierarchical Agglomerative Clustering), yang memfasilitasi analisis klaster dengan metode yang telah dikembangkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode HAC berbasis jarak Hamming dapat digunakan untuk mengelompokkan data kategorik. Paket NOHAC dilengkapi dengan fungsi-fungsi utama, seperti perhitungan jarak Hamming, konstruksi matriks jarak, dan proses klasterisasi hierarkis, yang telah diuji menggunakan data simulasi dan aplikasi nyata. Salah satu aplikasi nyata adalah pada data sekuens DNA dari spike protein SARS-CoV-2, yang menunjukkan kemampuan metode ini dalam mengidentifikasi struktur data kompleks. Pengembangan metode dan perangkat lunak ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam analisis data kategorik, memudahkan peneliti di berbagai bidang untuk melakukan analisis klaster secara lebih praktis.

Item Type:	Other
Keywords:	Hierarchical Agglomerative Clustering; Jarak Hamming; Data Kategorik; Paket NOHAC; Bahasa Pemrograman R
Subjects:	01 MATHEMATICAL SCIENCES > 0104 Statistics
Divisions:	Research and Community Service (Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat)
Depositing User:	Prof SRI HARINI
Date Deposited:	29 Nov 2024 12:40

Downloads

Origin of downloads

Actions (login required)

View Item