Judul: Clustering composition of medical herbs using K-means algorithm
Abstrak: Jamu adalah obat tradisional berbahan alami. Jamu merupakan warisan budaya Indonesia yang dipercaya bermanfaat untuk kesehatan. Dalam perkembangannya telah dilakukan penelitian tentang hubungan antara komposisi dan khasiat jamu yang memiliki aktivitas farmakologi tertentu. Namun, dalam perkembangannya hubungan khasiat jamu dengan komposisi yang terkandung di dalamnya menjadi topik yang menarik untuk dikembangkan. Clustering adalah salah satu metode pengelompokan sejumlah obyek berdasarkan ciri atau atribut tertentu ke dalam sejumlah kelompok (cluster). Metode ini digunakan untuk mengelompokkan tanaman herbal penyusun jamu untuk dianalisa hubungan antara khasiat dengan komposisi jamu menggunakan algoritme K-means. Tanaman jamu yang dikelompokkan memiliki khasiat yang sama dengan efikasi yang dominan pada kelompoknya., Jamu is a traditional medicine that made from natural ingredients. Jamu is Indonesian national heritage that believed to be useful for health. In the development of the research has been done, found the relationship between the composition and efficacy of herbs that have specific pharmacological activity. However, the efficacy of herbal medicine development relationship with the composition becomes an interesting topic to be developed. Clustering is one of method to grouping a number of objects based on certain characteristics or attributes into a number of groups (clusters). This method is used to classify the ingredients of herbs that used to compose jamu and analyze relationship between efficacy and composition of jamu using k-means algorithm. Herbs are classified as having the same efficacy of the dominant group. Keywords: Clustering, Herbal Medicine, Herbs, K-means
Keyword: Clustering, Jamu, K-means, Tanaman Herbal

Judul: Clustering Jamur Asterinaceae Menggunakan Metode K-Means
Abstrak: Fungi are one of the many cultivated crops by farmers in upland areas. Fungi are beings who are heterotrophic eukaryotes, which absorbs organic matter from the environment so that his life is parasitic and saprophyte. Diversity of these fungi cause difficulty to distinguish between one type and another. Before identifying fungi taxa Asterinaceae Australia, a grouping or clustering method is required to recognize the fungi by their characteristics. In grouping these fungi, characteristics possessed are first converted into binary form. K-Means clustering method is then utilized. There are three main stages for the clustering purpose, namely normalization, K-Means method, and Davies Bouldin Index calculation. The results show that the best clustering is obtained with 10 clusters.
Keyword: K-Means., fungi Asterinaceae, Davies Bouldin Index

Judul: Egg drop syndrome 1976 ( EDS '76 )
Abstrak: Dalam Rancangan Pelita Ketiga (1979/80 - 1983/84) dijelaskan bahwa tujuan pembangunan antara lain adalah me ningkatkan mutu gizi pola komsumsi masyarakat melalui pe- ningkatan penyediaan karbohidrat, protein dan vitamin. Selain daging dan susu, telur adalah sumber protein hewani yang sangat penting. Oleh sebab itu dalam rangka peningkatan penyediaan protein pemerintah terus berusaha meningkatakan produksi telur dengan menggalakan peternak- an rakyat dan peternakan komersil yang telah maju. Peter- nakan yang telah maju dapat berfungsi sebagai pusat latih an dan pengembangan usaha peternakan rakyat disekitarnya. Mereka dapat sebagai sumber bibit dan tehnologi bagi pe ternakan rakyat. Menurut data dari Bulletin Statistik dan Ekonomi. Ter nak (1981) produksi telur dari Repelita I sampai Repelita III terus meningkat. Dalam Repelita I terdapat kenaikan produksi telur +4,2% per tahun. Dalam Repelita II produk- si telur meningkat +13,8% per tahun dan dalam 2 tahun Re- pelita III (1979-1980) terdapat kenaikan rata-rata produk si telur +6,93% per tahun. ...
Keyword: