Analisis Pada Produk Susu Berdasarkan Komposisi Yang Terkandung Menggunakan Metode Hierarki Cluster

Authors

  • Puteri Fajar Addini STMIK Pelita Nusantara
  • Kevin Raih Saputra Dakhi STMIK Pelita Nusantara
  • Putri Cania Br Tarigan STMIK Pelita Nusantara

DOI:

https://doi.org/10.55338/saintek.v6i2.3841

Keywords:

Analisis, Hierarki , Susu, Komposisi, Ward

Abstract

Analisis cluster dengan metode hierarki adalah analisis yang penclusteran datanya dilakukan dengan cara mengukur jarak kedekatan pada setiap objek yang kemudian membentuk sebuah dendogram. Metode Ward merupakan salah satu metode hierarki cluster adalah metode pembentukan cluster yang didasari oleh hilangnya informasi akibat penggabungan objek menjadi cluster. Hal ini diukur dengan menggunakan jumlah total dari deviasi kuadrat pada mean cluster untuk setiap pengamatan. Error sum of squares (SSE) digunakan sebagai fungsi obJektif. Dua objek akan digabungkan jika mempunyai fungsi objektif terkecil diantara kemungkinan yang ada. Penggunaan analisis cluster dapat ditemukan dalam berbagai bidang. Contohnya pada bidang pemasaran dan gizi. Susu memiliki komponen gizi. Susu merupakan pendukung 4 sehat 5 sempurna. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka peneliti tertarik melakukan pengelompokkan terhadap beberapa jenis susu sesuai dengan kadar zat-zat yang terkandung didalamnya. Hasil penelitian cluster yang terbentuk berdasarkan komposisi kandungan 25 sampel susu adalah 9 cluster dimana cluster pertama memiliki 5 anggota, cluster kedua memilik 3 anggota, cluster ketiga memiliki 2 anggota, cluster keempat memiliki 3 anggota, cluster kelima 1 anggota, cluster keenam memiliki 3 anggota, cluster ketujuh memiliki 2 anggota, cluster kedelapan memiliki 2 anggota dan cluster kesembilan memiliki 4 anggota.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. New York: John Willey & Sons.

Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (second edition). New York: John Willey & Sons.

De Muth, J. E. (2014). Basic Statistics and Pharmaceutical Statical Applications (third edition). New York: Taylor & Francis Group, LLC.

Draper, N. R. & H. Smith. (1998). Analisis Regresi Terapan. New York : John Wiley and Sons, Inc

Hendayana, R. (2012). Application Method of Logistic Regression Analyze the Agricultural Technology Adaption.

Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression (Second Edition). New York: John. Wiley & Sond, INC.Juanda, B (2009). EKONOMETRIKA: Pemodelan dan Pendugaan. IPB Press

Kleinbaum, D. G. & Klein, M. (2010). Logistic Regression (third edition). New York: Springer

Ningtias, I. P., & Rahayu, S. P. (2017). Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Menggunakan Regresi Spasial. Jurnal SAINS DAN SENI ITS, 212-218

Oke & Oyeka, I. C. A. (2013). Estimating The Fisher's Scoring Matrix Formula from Logistic Model. American Journal Of Theoretical and Applied Statistics. 2013

Simamora, B. (2005). Analisis Multivariate Pemasaran. Jakarta : Gramedia Pustaka Umum.

Tan, P.(2006). Introduction To Data Mining. Boston:Pearson Education.

Turban, E. (2005). Decision support system and intelligent system.Yogyakarta:ANDI.

Downloads

Published

2024-08-09

How to Cite

Addini, P. F., Saputra Dakhi, K. R. ., & Tarigan, P. C. B. . (2024). Analisis Pada Produk Susu Berdasarkan Komposisi Yang Terkandung Menggunakan Metode Hierarki Cluster. Jurnal Sains Dan Teknologi, 6(2), 252-256. https://doi.org/10.55338/saintek.v6i2.3841

Issue

Vol. 6 No. 2 (2024): Jurnal Sains dan Teknologi

Section

Article

License

Copyright (c) 2024 Puteri Fajar Addini, Kevin Raih Saputra Dakhi, Putri Cania Br Tarigan

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.