Judul: Penerapan analisis gerombol dalam pengelompokan bank-bank berdasarkan kriteria kesehatannya
Abstrak: Bank-bank yang bertumbuhan pada masa deregulasi ini memiliki tingkat kesehatan yang berbeda-beda. Pada tulisan ini tingkat kesehatan dilihat dari rasio ROA, c/i, LDR, cm/al, CAR, PM, serta Asset. Pada penelitian ini ingin diperlihatkan penggunaan analisis gerombol dalam pengelompokan bank-bank tersebut berdasarkan tingkat kesehatannya. Data yang berupa indikator tingkat kesehatan bank tersebut mula- mula dicari komponen utamanya dengan Analisis Komponen Utama. Hasilnya dilihat secara grafis dengan Biplot. Analisis gerombol yang digunakan adalah penggerombolan berhirarki dengan metode pautan rataan. Dari hasil analisis gerombol terbentuk 11 gerombol. Gerombol per- tama yang berisi 60 bank menunjukan bahwa kesehatan bank pada umum- nya serupa. Bank-bank dalam gerombol 3, 7, 8, dan 11 adalah bank yang sehat. Bank-bank dalam gerombol 5 adalah bank-bank yang tidak sehat.
Keyword: 

Judul: Penggerombolan Debitur Berdasarkan Karakteristik Nasabah dengan Analisis Gerombol Laten
Abstrak: Bapak Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si. Analisis gerombol adalah suatu metode untuk mengklasifikasikan obyek atau suatu kasus ke dalam suatu kelompok yang relatif homogen, yang disebut gerombol (cluster), dimana keragaman obyek dalam satu gerombol lebih kecil dibandingkan keragaman obyek antar gerombol. Metode penggerombolan yang biasa digunakan adalah penggerombolan berbasiskan jarak. Obyek dengan skala pengukuran kategorik maupun campuran kategorik tidak dapat digerombolkan dengan metode penggerombolan biasa. Metode yang digunakan untuk data bertipe kategorik atau campuran kontinu (numerik) dan kategorik, adalah Analisis Gerombol Laten (Latent Cluster Analysis). Analisis gerombol laten digunakan untuk menggerombolkan debitur pada data kredit bank X. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 9 peubah yang terdiri dari peubah bertipe kategorik dan kontinu. Peubah-peubahnya adalah Besar Angsuran, Status Tempat Tinggal, Pendidikan, Jenis Kelamin, Status Pernikahan, Pekerjaan, Lama Pinjaman, Usia, dan Banyaknya Tanggungan. Gerombol optimal yang dihasilkan sebanyak 8 gerombol berdasarkan nilai Bayesian Information Criterion (BIC) terkecil. Peubah Usia, Status Tempat Tinggal, Pendidikan, Jenis Kelamin, Status Pernikahan, Banyaknya Tanggungan, dan Besar Angsuran adalah peubah pembentuk gerombol 1. Peubah Pekerjaan adalah peubah pembentuk gerombol 3 dan peubah Lama Pinjaman adalah peubah pembentuk gerombol 5.
Keyword: latent cluster analysis, BIC, Credit

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: