Judul: Perbandingan Metode K-Means dan AG K-Means dalam Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Pendidikan
Abstrak: Pembangunan pendidikan merupakan salah satu investasi sumber daya manusia yang dapat memicu daya saing bangsa di era global. Pendidikan dinilai dapat meningkatkan kualitas SDM sebagai faktor pendukung utama untuk meningkatkan produktivitas nasional di berbagai bidang dan sektor pembangunan. Oleh karena itu, perlu dilakukan penggerombolan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pendidikan untuk memudahkan pemerintah melaksanakan pembangunan di bidang pendidikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja penggerombolan dengan menggunakan metode k-means dan AG k-means. Kelebihan dari metode k-means adalah algoritmanya yang sederhana dan memberikan hasil yang cukup baik dalam mengelompokkan objek. Namun metode ini sangat bergantung pada penentuan titik pusat awal (initial centroid) yang ditentukan secara acak sehingga solusi gerombol tidak optimal. Metode alternatif yang dapat menentukan initial centroid yang lebih optimal adalah Algoritma Genetika (AG). Penggerombolan dilakukan berdasarkan indikator pendidikan dasar yaitu SD/MI serta SMP/MTs dan pendidikan menengah yaitu SMA/SMK/MA. Berdasarkan nilai rasio keragaman gerombol dari kedua metode, diperoleh hasil bahwa metode AG k-means memberikan hasil penggerombolan yang lebih optimal untuk menggerombolkan data indikator pendidikan di Indonesia
Keyword: AG k-means, algoritma genetika, k-means, pendidikan

Judul: Penerapan K-Medoids dalam Penggerombolan Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Pendidikan Jenjang SMA
Abstrak: Program wajib belajar 12 tahun dicanangkan pemerintah pusat pada tahun 2012, tetapi di Indonesia masih terdapat ketimpangan pendidikan khususnya jenjang SMA. Untuk mengatasi hal tersebut, penting mengetahui daerah-daerah mana yang harus ditingkatkan pendidikannya. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pendidikan jenjang SMA serta mendapatkan deskripsi dari masing-masing gerombol yang terbentuk Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis gerombol. Oleh karena terdapatnya pencilan pada data, maka metode analisis gerombol yang tepat digunakan adalah K-Medoids. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah terbentuknya empat gerombol. Gerombol 1 terdiri dari tiga provinsi yang memiliki karakteristik tingginya persentase putus sekolah, rasio murid-guru, dan persentase ruang kelas kondisi baik, serta rendahnya persentase mengulang. Gerombol 2 beranggotakan 21 provinsi memiliki karakteristik tingginya persentase lulusan, rasio murid-sekolah, dan rasio murid-kelas sangat tinggi, serta rendahnya persentase putus sekolah. Gerombol 3 beranggotakan delapan provinsi memiliki karakteristik tingginya persentase guru layak, dan rendahnya rasio murid-guru, serta rasio murid-kelas. Sementara itu, Gerombol 4 beranggotakan dua provinsi memiliki karaktetistik tingginya persentase mengulang dan rendahnya persentase lulusan, rasio murid-sekolah, persentase guru layak, serta persentase kelas kondisi baik. Daerah yang perlu lebih diperhatikan ada pada Gerombol 4 karena memiliki beberapa aspek pendidikan yang kurang baik., In 2012, the 12-year compulsory education program was launched by Indonesian government. But there is still educational inequality, especially at senior high school. To resolve this problem, it is important to know which areas should be improved in terms of education. This study clusters provinces in Indonesia based on senior high school education indicators and obtain descriptions of each cluster. The method used in this study is cluster analysis. Due to the presence of outliers, the clustering method K-Medoids is used. The result of this study is four clusters are formed. Cluster 1 has three provinces which are characterized by high percentage of dropout, student-teacher ratio, and percentage of classrooms with good condition, as well as low percentage of repetition. Cluster 2 has 21 provinces which are characterized by high percentage of graduate, student-school ratio, and student-classroom ratio, as well as low percentage of dropout. Cluster 3 has eight provinces which are characterized by high percentage of eligible teachers, as well as low student-teacher ratio and student-classroom ratio. Meanwhile Cluster 4 has two provinces which are characterized by high percentage of repetition, as well as low percentage of graduate, student-school ratio, percentage of eligible teachers, and percentage of classrooms with good condition. Areas in Cluster 4 should be paid more attention because they have some educational aspects that are not good enough.
Keyword: cluster analysis, education, k-medoids, high school

Judul: Studi Kasus Liver Neoplasia pada Anjing Shih Tzu
Abstrak: Liver neoplasia is the excessive and uncontrolled replication of hepatocytes that forms nodules visible in ultrasonography. The purpose of this study is to study and discuss the characteristic, diagnosis and treatment of liver neoplasm through the interpretation of ultrasonography and hematology in a Shih Tzu dog. Ultrasonography is conducted with a Chison Q8 ultrasound machine with a 5 to 7 MHz frequency convex probe on lateral recumbency. The blood cells, liver enzymes and nodules sizes were the main parameters in this study. The results in the period of three years from 2021 to 2023 were interpreted and supported with secondary data sources. The Shih Tzu dog is 14 years old in the year 2023 with a body weight of 5.21kg. No obvious clinical signs were observed during previous examinations. However, lethargy, vomiting and anorexia were recorded in its latest examination. Thrombocytosis, granulocytosis, high liver enzymes and hypoglycemia, which are some of the neoplastic clinical manifestations were also presented by this patient. Besides, liver neoplasm, spleen neoplasm and biliary sludge were the sonogram findings of this patient. The liver and spleen neoplasm was observed stable, while the biliary sludge volume fluctuated. The treatment strategy recorded is Ondansetron, Samylin®, Ornipural and Ursodeoxycholic acid.
Keyword: Blood biochemistry profile, Hematology, Liver Neoplasia, Shih Tzu, Ultrasonography