Judul: Evaluation of the Results of Clustering People's Welfare  Data in Indonesia Using Cluster and Bicluster Analysis
Abstrak: Di Indonesia, pandemi Covid pertama kali muncul pada awal Maret tahun 2020. Hal ini menyebabkan 3 hingga 4 juta orang kehilangan pekerjaan. Potensi pengangguran akan semakin besar, oleh karena itu kehadiran negara dalam berbagai sektor kehidupan masyarakat menjadi sangat penting. Pemerintah perlu memiliki kapasitas untuk menjamin kesejahteraan masyarakat, menyediakan akses pendidikan yang luas, menciptakan peluang kerja, membangun infrastruktur yang mendukung aktivitas sosial ekonomi, menjaga lingkungan yang sehat, dan memastikan keamanan yang merata bagi seluruh penduduk. Badan Pusat Statistik (BPS) mengeluarkan publikasi tahunan tentang indikator kesejahteraan masyarakat. Pada penelitian ini dilakukan penggerombolan terhadap indikator kesejahteraan masyarakat tahun 2020 yang berisi 34 provinsi berdasarkan kemiripan karakteristik kesejahteraan rakyat. Dalam melakukan penggerombolan terdapat dua kelompok pendekatan, yaitu pendekatan dengan metode analisis gerombol (gerombol klasik) dan pendekatan bicluster. Pada penelitian ini akan dilihat bagaimana kinerja dari masing-masing pendekatan tersebut. Menganalisis penggerombolan data kesejahteraan masyarakat Indonesia perlu menjadi perhatian utama untuk memahami pola dan karakteristik kesejahteraan di setiap wilayah atau provinsi. Analisis gerombol yang umumnya digunakan adalah penggerombolan satu arah yang mengasumsikan bahwa objek-objek memiliki kemiripan karakteristik di semua baris atau kolom, sehingga objek pada baris digerombolkan berdasarkan kemiripan pada kolom atau peubah pada kolom digerombol berdasarkan kemiripan pada baris. Metode penggerombolan seperti ini masih memiliki keterbatasan ketika digunakan untuk data dua arah yang ingin mengeksplorasi hubungan antara kelompok objek tertentu dengan kelompok peubah tertentu secara bersama-sama. Biclustering merupakan perkembangan dari analisis penggerombolan yang bertujuan untuk menggerombolkan data dari dua dimensi secara simultan. Terdapat tiga metode analisis utama dalam penelitian ini, yakni analisis gerombol menggunakan K-Means, analisis bicluster (biclustering) menggunakan algoritme Cheng and Church (CC), dan evaluasi kinerja hasil analisis gerombol dan biclustering. Analisis gerombol dan Biclustering dilakukan secara terpisah pada setiap beberapa ambang batas yang telah ditentukan sehingga diperoleh hasil penggerombolan pada ambang batas optimal untuk setiap algoritma. Hasil dari masing-masing algoritma tersebut dapat digunakan untuk melihat pola kesejahteraan rakyat di Indonesia. Sementara itu, evaluasi kinerja hasil masing masing algoritma baik K-Means maupun CC dilakukan dalam bentuk kajian keterbandingan hasil penggerombolan dari sisi keanggotaan, karakteristik, sebaran hasil penggerombolan dan hasil ambang batas yang digunakan yaitu Mean Squared Residu (MSR). Analisis gerombol menggunakan algoritma K-Means menghasilkan gerombol yang optimal dengan hasil k=4, dan MSR sebesar 0,42251 sedangkan biclustering menggunakan algoritme CC menghasilkan bicluster optimal pada ambang batas (δ) = 0.1 dengan nilai MSR sebesar 0,098 dan jumlah bicluster yang terbentuk sebanyak 4. Walaupun sama-sama menghasilkan 4 gerombol, analisis gerombol dan analisis bicluster terdapat beberapa perbedaan pada setiap gerombol yang ada dalam masing-masing analisis. Analisis gerombol yang menggunakan algoritma K-Means menghasilkan 4 gerombol yang masing-masing anggotanya berjumlah 17, 7, 9 dan 1 sedangkan analisis bicluster yang menggunakan algoritma CC menghasilkan 4 bicluster yang anggotanya masing-masing 15x12, 9x10, 7x7, 3x10. Gerombol 1 hasil metode K-Means dan hasil metode CC secara keseluruhan mendominasi pulau Sumatera dan Kalimantan, Tetapi pada metode CC pulau Kalimantan masih terdapat provinsi yang berada dalam gerombol 2, sedangkan pada metode K-Means semua provinsi yang ada di Kalimantan terdapat pada gerombol 1 sedangkan Gerombol 2 berisi provinsi-provinsi yang ada di pulau Jawa baik metode K-means maupun CC. Gerombol 3 tersebar di Papua, Sulawesi dan Sumatera pada kedua
Keyword: Bicluster, analisis gerombol, algoritma Cheng and Church, K Means

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: 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: