Judul: Performance Evaluation of Biclustering Algorithm for Detecting Economic and Covid-19 Pandemic Vulnerability Patterns in Indonesia
Abstrak: Biclustering merupakan pengembangan dari analisis penggerombolan yang bertujuan mengelompokkan data secara simultan dari dua arah. Beberapa tahun terakhir ini, biclustering menjadi populer diterapkan di berbagai bidang lain selain bidang analisis biologis. Terdapat berbagai algoritme biclustering yang dapat digunakan dalam penerapannya. Namun, belum terdapat pedoman khusus dalam pemilihan algoritme biclustering yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk mengevaluasi kinerja algoritme biclustering guna mendapatkan informasi terkait karakteristik hasil biclustering yang dihasilkan oleh setiap algoritme. Fokus penelitian ini ialah pada evaluasi kinerja dua algoritme biclustering, yakni algoritme Cheng and Church (algoritme CC) dan Iterative Signature Algorithm (ISA). Pemilihan kedua algoritme tersebut didasarkan pada karakteristik dan keunggulannya masing-masing. Kedua algoritme tersebut akan diterapakan pada kasus data ekonomi akibat pandemi Covid-19 dalam rangka mendeteksi pola kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 di Indonesia. Pendeteksian pola kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 menggunakan biclustering menjadi isu penting untuk dilakukan guna mendapatkan gambaran pola spasial dan karakteristik bicluster dari kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 di Indonesia. Terdapat tiga metode analisis utama dalam penelitian ini, yakni analisis bicluster (biclustering) menggunakan algoritme CC, biclustering menggunakan ISA, dan evaluasi kinerja algoritme biclustering. Biclustering menggunakan algoritme CC dan ISA dilakukan secara terpisah pada setiap beberapa threshold yang telah ditentukan sehingga diperoleh hasil biclustering pada threshold optimal (kelompok bicluster optimal) untuk setiap algoritme. Setiap kelompok bicluster optimal tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi pola kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 di Indonesia. Sementara itu, evaluasi kinerja algoritme biclustering dilakukan dalam bentuk kajian keterbandingan hasil biclustering dari sisi keanggotaan, karakteristik, sebaran hasil biclustering, dan evaluasi kinerja. Evaluasi kinerja tersebut menggunakan dua fungsi evaluasi, yakni fungsi evaluasi intra bicluster dan inter bicluster. Kedua fungsi evaluasi tersebut digunakan pada setiap metode analisis untuk menentukan kualitas bicluster atau kelompok bicluster dan menentukan tingkat kemiripan antar kelompok bicluster. Biclustering menggunakan algoritme CC menghasilkan kelompok bicluster optimal pada threshold delta 0,01 dengan jumlah bicluster yang terbentuk sebanyak enam. Kelompok bicluster optimal algoritme CC memberikan hasil, yakni Indonesia didominasi oleh wilayah dengan jenis pola spasial pertama yang sebagian besar memiliki karakteristik tidak rentan. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar wilayah di Indonesia cenderung memiliki kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 yang rendah pada peubah penciri pola spasial pertama (bicluster 1). Sementara itu, biclustering menggunakan ISA menghasilkan kelompok bicluster optimal pada threshold baris -1,0 dan kolom -1,0 dengan jumlah bicluster yang terbentuk sebanyak tiga. Akan tetapi, dikarenakan adanya tumpang tindih antar tiga bicluster tersebut sehingga terbentuk lima jenis pola spasial yang berbeda. Kelompok bicluster optimal ISA memberikan hasil, yakni Indonesia didominasi oleh wilayah dengan jenis pola spasial kelima yang memiliki karakteristik tidak rentan. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar wilayah di Indonesia cenderung memiliki kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 yang rendah pada peubah penciri pola spasial kelima (overlap bicluster 1, 2, dan 3). Evaluasi kinerja algoritme biclustering dalam bentuk kajian keterbandingan hasil biclustering memberikan hasil bahwa kelompok bicluster optimal algoritme CC menghasilkan kualitas bicluster yang cenderung lebih baik. Hasil biclustering antar kedua algoritme yang dievaluasi menghasilkan tingkat kemiripan yang sangat rendah (20-31 persen). Hal ini ditunjukkan dengan perbedaan hasil keanggotaan wilayah dan karakteristik peubah pencirinya. Hasil biclustering algoritme CC cenderung homogen dengan karakter peubah penciri
Keyword: biclustering, Cheng and Church algorithm, inter bicluster, intra bicluster, iterative signature algorithm

Judul: Evaluation of Provincial Bicluster Analysis Results and Potential Capture Fisheries in Indonesia, between the BCBimax and ISA Algorithms, Evaluation of Provincial Bicluster Analysis Results and Potential Capture Fisheries in Indonesia, between the BCBimax and ISA Algorithms
Abstrak: Biclustering merupakan sebuah teknik penggerombolan secara simultan, yang menemukan submatriks dengan kemiripan sama antara baris dan kolomnya. Penggerombolan menggunakan biclustering akan terfokus pada konsep modelling dalam menemukan submatriks sebagai hasil bicluster yang optimal. Penerapan algoritme biclustering hingga saat ini telah banyak dikembangkan termasuk diluar bidang informatika. Namun, algoritme biclustering bukanlah algoritme yang spesifik atau belum ada aturan yang tepat dalam memilih algoritme yang sesuai untuk kriteria atau kasus data tertentu. Algoritme biclustering dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan terutama dalam sisi kemudahan dalam melakukan partisi matriks data menjadi sejumlah submatriks. Keunggulan dari sisi perbandingan matriks data juga menjadi salah satu faktor penerapan algoritme biclustering pada kasus data tertentu. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk menerapkan dua algoritme biclustering yaitu algoritme BCBimax dan Iterative Signature Algorithm (ISA). Kedua algoritme tersebut dipilih berdasarkan keunggulannya dari penerapan penelitian sebelumnya dalam kasus berbeda. Algoritme BCBimax tergolong cepat dan sederhana dalam sisi tahapan menemukan bicluster dengan cara menemukan submatriks yang berisi elemen 1 pada matriks biner. Sementara ISA mampu menemukan submatriks dengan menghitung rataan baris dan kolom pada matriks data dengan hingga memperoleh hasil yang konvergen. Penelitian ini bertujuan melakukan evaluasi terhadap kinerja kedua algoritme dalam menghasilkan bicluster optimal dan karakteristik keanggotaan yang terbentuk. Kedua algoritme diterapkan pada kasus data perikanan tangkap dalam upaya pemetaan potensi perikanan tangkap secara optimal. Pemetaan potensi perikanan tangkap menjadi isu penting dalam mendukung dan membantu pemerintah dalam mewujudkan perikanan berkelanjutan di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) Republik Indonesia pada tahun 2020. Matriks data terdiri dari 34 provinsi yang dirujuk sebagai baris dan 18 jenis ikan sebagai kolomnya. Satuan penelitian berupa volume produksi jenis ikan (ton). Secara umum, penelitian ini terdiri dari tiga tahapan penelitian. Pertama, eksplorasi data untuk melihat gambaran awal data perikanan tangkap. Kedua, menerapkan dua algoritme biclustering BCBimax dan ISA secara terpisah menurut percobaan ambang batas dari masing-masing algoritme. Berdasarkan kombinasi ambang batas akan ditentukan bicluster optimal yang digunakan untuk mendapatkan pemetaan potensi perikanan tangkap. Tahapan terakhir yaitu mengevaluasi hasil kinerja kedua algoritme dengan melihat keterbandingan hasil biclustering-nya. Evaluasi kinerja menggunakan dua fungsi evaluasi, yaitu fungsi evaluasi intra bicluster dan inter bicluster. Fungsi evaluasi intra bicluster digunakan untuk mengukur tingkat koherensi dalam mengukur kualitas bicluster, sedangkan fungsi evaluasi inter bicluster mengukur kualitas kelompok bicluster dengan menilai kemampuan suatu algoritme untuk memulihkan bicluster yang terdeteksi oleh bicluster lain. Biclustering menggunakan algoritme BCBimax menetapkan median dari setiap peubah sebagai skenario proses binarisasi. Selanjutnya, algoritme BCBimax menghasilkan kelompok bicluster optimal menggunakan ambang batas minimum baris 2 dan minimum kolom 2 dengan 11 bicluster yang terbentuk. BCBimax menggerombolkan sekitar 73,5% wilayah Indonesia sebagai hasil bicluster optimal. Karakteristik keanggotaan hasil bicluster optimal BCBimax secara umum tergolong ke dalam dua wilayah pemetaan yaitu wilayah dengan potensi jenis ikan rendah dan tinggi. Sementara algoritme ISA menetapkan 2 bicluster dengan ambang batas baris 1,2 dan kolom 1,2 sebagai hasil bicluster optimal. Hasil bicluster optimal dari algoritme ISA menggerombolkan wilayah yang potensi jenis ikannya tergolong sedang dan tinggi. Namun, algoritme ISA tidak menggerombolkan seluruh wilayah yang memiliki potensi jenis ikan tinggi dalam matriks data.
Keyword: algoritme BCBimax, iterative signature algorithm, biclustering, evaluasi inter bicluster, evaluasi intra bicluster

Judul: Kandungan nutrisi dan kadar kolesterol daging domba garut masa menyusu (Milk Lamb), muda (lumb) dan dewasa (Mutton)
Abstrak: Sheep meat is the god source of essential amino acids and other important nutrients for human growth. However, there is a controversial myth that mutton contains cholesterol which can generate a cardiovascular disease. Sheep m& is divided into milk lamb: lamb and muttoe milk lamb is derived h m pre-weaned lamb. Lamb is derived from post-weaned lamb with age is no more than one year. Mutton is derived from adult sheep. It has been known that the younger the sheep, the lesser the lipid content of the meat And so the cholesterol content of the meat.
Keyword: