Judul: Kajian metode penggerombolan pada data campuran numerik dan kategorik
Abstrak: Dalam riset pemasaran, segmentasi merupakan salah satu topik yang paling populer. Alat analisis yang umum digunakan dalam melakukan segmentasi pasar yaitu analisis gerombol. Salah satu permasalahan yang dihadapi dalam penerapan analisis pada data riset pemasaran ialah peubah-peubah kriteria penggerombolan sebagai dasar segmentasi bersifat kategorik maupun campuran numerik dan kategorik. Berbagai gagasan pun dikembangkan untuk mendapatkan metode penggerombolan yang dapat diterapkan pada data campuran numerik dan kategorik. Salah satu gagasan yang muncul yaitu melakukan konversi terhadap data kategorik menjadi numerik atau sebaliknya sehingga diperoleh satu gugus data yang memiliki jenis skala yang sama. Gagasan konversi tersebut menjadi fokus dalam penelitian ini. Data yang digunakan terdiri atas data simulasi dan data empiris atau aktual retail penjual minuman ringan. Karakteristik data yang dibangkitkan berasal dari tiga populasi yang terpisah tegas dengan komposisi data dengan peubah numerik saja, peubah campuran, dan peubah kategorik saja. Karakteristik populasi yang dibangkitkan didasarkan pada ragam dan korelasi peubah numerik serta ukuran data contoh. Konversi dilakukan terhadap data numerik ke dalam data kategorik dan sebaliknya. Gugus data yang telah dikonversi ke dalam peubah numerik digerombolkan dengan metode k-means. Gugus data yang telah dikonversi ke dalam peubah kategorik digerombolkan dengan metode k-modes. Semua gugus data, tanpa dikonversi, digerombolkan dengan metode TSC. Rata-rata tingkat salah klasifikasi digunakan untuk membandingkan efektivitas ketiga metode. Secara keseluruhan, metode TSC memiliki keakuratan penggerombolan yang stabil dan ratarata tingkat salah klasifikasi kecil. Konversi data campuran ke dalam satu jenis skala peubah belum dapat dikatakan meningkatkan efektivitas penggerombolan dalam metode tidak berhirarki baik k-means maupun k-modes. Dalam penerapan metode TSC terhadap data aktual, berdasarkan kriteria penggerombolan BIC dan AIC, penggerombolan menghasilkan dua segmen yang perbedaannya menonjol pada jenis outlet dan harga jual produk minuman bermerk S dan F..
Keyword: K-Modes, K-Means, Two-step clustering, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Penggerombolan Peubah Campuran Dengan Metode KPrototypes, Cluster Ensemble, Dan Two-Step Method For Clustering Mixed Data (TMCM).
Abstrak: Analisis gerombol merupakan teknik peubah ganda untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Pada umumnya penggerombolan hanya dapat digunakan pada satu tipe peubah saja yaitu peubah bertipe numerik atau kategorik. Permasalahannya adalah bahwa data yang tersedia bisa saja merupakan peubah campuran (numerik dan kategorik). Oleh karena itu untuk melakukan penggerombolan yang tepat diperlukan metode penggerombolan yang dapat diterapkan pada peubah campuran. Beberapa metode yang telah dikembangan untuk penggerombolan data bertipe campuran adalah algoritme K-Prototypes, Cluster Ensemble dan Two-Step Method for Clustering Mixed Categorical and Numeric Data (TMCM). Penelitian ini membandingkan dan mengevaluasi ketiga metode penggerombolan peubah campuran tersebut pada beberapa kasus. Evaluasi kinerja hasil penggerombolan dengan memperhatikan rasio antara nilai simpangan baku di dalam kelompok (Sw) dan nilai simpangan baku antar kelompok (Sb) paling kecil. Kasus pertama yaitu pengerombolan desa berdasarkan karakteristik pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di Provinsi Sulawesi Barat. Kasus kedua yaitu penggerombolan desa berdasarkan indikator percepatan penurunan stunting di Kabupaten Timor Tengah Utara (TTU). Kemudian pada berbagai kombinasi peubah kasus kedua menggunakan skenario komposisi peubah numerik lebih banyak dari kategorik dan komposisi peubah kategorik lebih banyak dari numerik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan perbandingan nilai rasio Sw dan Sb dari ketiga metode penggerombolan peubah campuran menunjukkan bahwa metode K-Prototypes merupakan metode penggerombolan terbaik pada kasus pertama dengan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan yaitu 0,256 dan pada kasus kedua dengan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan yaitu 0,613 terkecil dibandingkan dibandingkan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan metode Cluster Ensemble dan TMCM. Selanjutnya, pada skenario menggunakan kombinasi peubah kategori lebih banyak dari peubah numerik pada kasus kedua metode K-Prototypes masih memiliki kinerja yang lebih baik dari metode lainnya karena dominan menghasilkan nilai rasio Sw dan Sb terkecil. Namun pada penggerombolan dengan menggunakan skenario peubah numerik lebih banyak dari peubah kategori pada kasus kedua, metode TMCM cenderung dominan menghasilkan nilai rasio Sw dan Sb terkecil dibandingkan metode K-Prototypes dan Cluster Ensemble.
Keyword: analisis gerombol, cluster ensemble, k-prototypes, peubah campuran, tmcm

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: