Judul: Evaluasi Kinerja Ukuran Ketakmiripan Piccolo dan Maharaj dalam Penggerombolan Data Deret Waktu (Studi Kasus: Penggerombolan Data Curah Hujan Bulanan Provinsi Banten).
Abstrak: Pemodelan dan peramalan deret waktu dapat dilakukan pada peubahtunggal. Namun, pemodelan menjadi tidak efisien jika terdapat banyak pengamatan. Penggerombolan deret waktu adalah suatu pendekatan yang sering digunakan sebagai teknik eksplorasi untuk data yang terdiri dari banyak objek. Permasalahan utama dalam penggerombolan deret waktu adalah penentuan ukuran ketakmiripan. Ukuran ketakmiripan yang sering digunakan adalah Piccolo dan Maharaj. Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi keakuratan analisis gerombol pada data deret waktu dengan menggunakan jarak Piccolo dan Maharaj dan membangun model peramalan pada level gerombol dengan menggunakan jarak terbaik. Kajian simulasi dilakukan terhadap data deret waktu yang dibangkitkan dan memiliki 3 gerombol model deret waktu, yaitu AR (1), AR (2), dan AR (3). Setiap gerombol terdiri dari 10 objek dengan 100 waktu. Proses penggerombolan objek dilakukan dengan metode agglomerativeWard menggunakan jarak Piccolo dan Maharaj. Setiap proses dalam kajian simulasi dilakukan pengulangan sebanyak 100 kali. Evaluasi terhadap ukuran ketakmiripan Piccolo dan Maharaj adalah dengan menghitung nilai akurasi dari kedua ukuran tersebut. Pada kajian aplikasi dilakukan terhadap data curah hujan bulanan Provinsi Banten periode waktu Januari 1998 hingga Desember 2018. Langkahnya adalah dengan melakukan pemodelan ARIMA pada level individu terhadap 19 lokasi stasiun curah hujan. Pemilihan model ARIMA pada level individu adalah berdasarkan nilai AIC. Semakin kecil nilai AIC maka semakin baik model tersebut. Selanjutnya dilakukan penggerombolan hirarki dengan menggunakan metode Ward. Berdasarkan kajian simulasi metode Piccolo memiliki rata-rata nilai akurasi yaitu sebesar 70 persen. Sedangkan metode Maharaj memiliki rata-rata nilai akurasi sebesar 56 persen. Hal ini berarti bahwa metode pengelompokan hirarki menggunakan pendekatan jarak Piccolo memiliki nilai akurasi yang lebih besar daripada pendekatan jarak Maharaj. Selanjutnya ukuran jarak terbaik ini diterapkan pada penggerombolan data curah hujan Provinsi Banten yang terdiri dari 19 stasiun. Hasil penggerombolan menunjukkan bahwa gerombol optimum yang terbentuk adalah sebanyak 3 gerombol. Berdasarkan perbandingan RMSE pada level individu dan gerombol memberikan hasil yang tidak jauh berbeda.Sehingga dapat dikatakan pemodelan level gerombol layak dan efektif. Model yang digunakan untuk melakukan peramalan adalah model level gerombol. Ketiga gerombol memiliki pola yang sama yaitu pola menurun. Namun secara umum model gerombol mampu memprediksi intensitas curah hujan dengan baik.
Keyword: jarak maharaj, jarak piccolo, penggerombolan deret waktu

Judul: Pengembangan Analisis Gerombol Berbasis Model Vector Autoregressive pada Data Deret Waktu Peubah Ganda dengan Data Hilang
Abstrak: Penggerombolan deret waktu peubah ganda berbasis model, berarti menggerombolkan individu berdasarkan kemiripan pola suatu model antar individu tersebut. Struktur data yang digunakan dalam penggerombolan individu tersebut, berdasarkan pada koefisien model yang terbentuk. Beberapa model deret waktu peubah ganda yaitu model vector autoregressive (VAR), model VAR in differences (VARD), dan vector error correction model (VECM). Dalam pemodelan data deret waktu peubah ganda sering ditemukan beberapa masalah di antaranya masalah kestasioneran dan kelengkapan data (data hilang). Selain itu, masalah data hilang juga diduga dapat menurunkan akurasi dalam penggerombolan. Oleh karena itu, permasalahan tersebut perlu ditangani sehingga penggerombolan menghasilkan gerombol dengan akurasi yang baik. Berdasarkan hal-hal tersebut maka tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu pertama, diperoleh model peramalan deret waktu peubah ganda dengan kemampuan daya forecasting yang baik pada berbagai kondisi kestasioneran. Kedua, menangani data hilang pada data deret waktu peubah ganda, dan mengembangkan metode penanganan data hilang pada data deret waktu peubah ganda. Ketiga, mengembangkan penggerombolan berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda dengan data hilang. Keempat, mengevaluasi kinerja cluster ensemble dalam pengembangan penggerombolan berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda dengan data hilang. Pada kajian kesatu (Bab III) dilakukan simulasi untuk membandingkan kinerja dari model VAR, VARD, dan VECM dalam hal kemampuan daya forecasting pada berbagai kondisi kestasioneran. Selain itu, juga dilakukan pemodelan pada data aktual. Secara keseluruhan, hasil evaluasi menunjukkan bahwa model peramalan deret waktu peubah ganda yang masih cukup baik digunakan dalam forecasting pada berbagai kondisi kestasioneran yaitu model vector autoregressive (model VAR). Model VAR (model peramalan deret waktu peubah ganda yang berkinerja masih cukup baik dalam hal forecasting di berbagai kondisi pada kajian kesatu) digunakan dalam pengembangan pada kajian kedua. Pengembangan yang dilakukan yaitu pengembangan metode penanganan data hilang berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda. Pengembangan metode penanganan data hilang pada kajian kedua (Bab IV) merupakan pengembangan dari metode VAR-IM. Metode VAR-IM merupakan suatu metode penanganan data hilang yang berbasis model VAR dan menggunakan pendekatan interpolasi linear dalam imputasi awalnya. Pendekatan tersebut dapat bekerja dengan baik ketika data bersifat linear. Hal ini menjadi keterbatasan ketika dalam data terdapat volatilitas. Berdasarkan hal tersebut dilakukan pengembangan dengan imputasi awal menggunakan moving average (MA). Selanjutnya, pengembangan metode penanganan data hilang tersebut dinamakan VAR-IMMA. Metode VAR-IMMA yaitu suatu pendekatan dalam penanganan data hilang berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda dan imputasi awal menggunakan moving average. Secara keseluruhan, hasil evaluasi perbandingan kinerja antara metode VAR-IM dan VAR-IMMA menunjukkan bahwa kinerja metode VAR-IMMA lebih baik dari kinerja VAR-IM. Hasil tersebut ditunjukkan dengan akurasi imputasi dari metode VAR-IMMA lebih baik dari akurasi metode VAR-IM. Metode VAR-IMMA (metode penanganan data hilang yang berkinerja paling baik pada kajian kedua) digunakan dalam pengembangan penggerombolan pada kajian ketiga (Bab V). Pada pengembangan ini dilakukan penggerombolan dengan penambahan imputasi data hilang menggunakan metode VAR-IMMA. Skenario data hilang yang digunakan yaitu data hilang sebesar 10% pada n kota yang terpilih secara acak (5, 10, 15, 20, dan 25 kota), dan data hilang sebesar 10% secara acak dari keseluruhan data (82 kota). Skenario penggerombolan pada kajian ini yaitu penggerombolan non ensemble dan
Keyword: cluster ensemble, data hilang, K-means, model VAR, moving average

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: