Judul: Penggerombolan Desa/Kelurahan di Provinsi Nusa Tenggara Timur Menggunakan Algoritma Two Step Cluster (TSC) dan Algoritma K-Prototypes.
Abstrak: Karakteristik wilayah desa/kelurahan di Indonesia berbeda-beda antara satu daerah dengan daerah lainnya. Pengelompokan desa/kelurahan diperlukan untuk mengidentifikasi karakter wilayah sehingga menghasilkan program kebijakan yang tepat sasaran. Analisis peubah ganda yang digunakan untuk mengelompokkan objek adalah analisis gerombol (cluster analysis). Analisis ini secara umum hanya digunakan pada data dengan ukuran yang tidak terlalu besar. Apabila amatan yang diteliti jumlahnya besar maka diperlukan algoritma yang lebih efisien dalam melakukan penggerombolan. Selain itu, penggunaan peubah campuran (numerik dan kategorik) juga akan berdampak pada pilihan jarak yang digunakan. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk memperoleh hasil gerombol terbaik pengelompokan wilayah desa/kelurahan di Provinsi Nusa Tenggara Timur berdasarkan indikator kemiskinan. Gerombol terbaik tersebut diperoleh dengan menerapkan algoritma Two Step Cluster (TSC), algoritma K-Prototypes, serta menggerombolkan desa/kelurahan dengan melakukan pemisahan amatan multivariate outlier. Kriteria yang digunakan untuk memperoleh hasil gerombol terbaik adalah dengan menghitung nilai rasio antara simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol. Nilai rasio yang terkecil menunjukkan hasil penggerombolan yang terbaik. Penggerombolan data awal dengan algoritma TSC menghasilkan 6 gerombol optimal. Algoritma K-Prototypes yang diterapkan pada jumlah gerombol sebanyak 2 hingga 9 gerombol menghasilkan solusi 5 gerombol sebagai gerombol optimal. Perhitungan rasio simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol menunjukkan bahwa hasil 6 gerombol TSC (2.6963) lebih kecil daripada hasil 5 gerombol K-Prototypes (3.4852). Algoritma terbaik dari perbandingan TSC dan K-Prototypes kemudian digunakan untuk menggerombolkan desa/kelurahan dengan melakukan pemisahan amatan multivariate outlier. Penggerombolan dengan perlakuan ini mendapatkan solusi 5 gerombol optimum berdasarkan algoritma TSC. Perhitungan rasio simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol diperoleh hasil penggerombolan data awal (k=6) yang nilai rasionya lebih rendah daripada penggerombolan pemisahan multivariate outlier (k=5). Hal ini berarti dari berbagai perbandingan yang dilakukan (perbandingan dua algoritma maupun perbandingan data awal dan pemisahan multivariate outlier) menghasilkan gerombol optimal terbaik pada 6 gerombol. Hasil uji t-student dan uji chi-square diperoleh hasil bahwa hanya gerombol 6 yang peubah berpengaruhnya terdiri dari seluruh peubah numerik dan kategorik. Visualisasi Chernoff Face dan radar chart memperlihatkan adanya kemiripan karakteristik peubah-peubah numerik pada gerombol 1, 3, dan 5.
Keyword: algoritma, gerombol, K-Prototypes, optimal, Two Step Cluster

Judul: Penggerombolan Desa/Kelurahan di Provinsi Banten Berdasarkan Indikator Kemiskinan Menggunakan Algoritme K-Prototypes
Abstrak: Provinsi Banten merupakan salah satu provinsi baru di Indonesia yang tidak luput dari permasalahan kemiskinan. Karakteristik wilayah yang berbeda menyebabkan adanya kesenjangan antar wilayah sampai level desa/kelurahan. Oleh karena itu, pengelompokan desa/kelurahan berdasarkan karakteristik wilayah dibutuhkan sebagai identifikasi awal pemetaan kemiskinan. Hasil pengelompokkan ini diharapkan dapat digunakan pemerintah untuk merencanakan pembangunan tepat sesuai sasaran. Analisis gerombol (cluster analysis) menjadi salah satu metode yang paling banyak digunakan untuk mengelompokkan sekumpulan objek menjadi beberapa gerombol. Objek-objek amatan tersebut dikelompokkan berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimiliki. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data Podes 2018 Provinsi Banten dengan pemilihan peubah berdasarkan indikator kemiskinan. Peubah terpilih tersebut merupakan peubah bertipe campuran (numerik dan kategorik). Algoritme K-prototypes merupakan salah satu metode penggerombolan yang mampu mengatasi data bertipe campuran. Selain itu, algoritme K-prototypes memiliki keunggulan diantaranya bekerja secara efektif dalam jumlah data atau amatan cukup besar dan formulanya berbasis ukuran jarak sehingga mudah diaplikasikan. Algoritme K-prototypes juga memiliki kelemahan yaitu menghasilkan solusi gerombol lokal optimal karena sensitif terhadap penentuan inisialisasi pusat gerombol sehingga menghasilkan gerombol yang tidak unik. Meskipun demikian, karakteristik gerombol yang dihasilkan relatif sama. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkan wilayah desa/kelurahan di Provinsi Banten berdasarkan indikator kemiskinan menggunakan algoritme K-prototypes. Selanjutnya menentukan jumlah gerombol optimal yang dihasilkan dari algoritme K-prototypes. Gerombol optimal tersebut divisualisasikan dalam bentuk grafik dan peta tematik disertai dengan interpretasi karakteristik dari masing-masing gerombol. Algoritme K-prototypes merupakan salah satu analisis gerombol nonhierarki yang menentukan jumlah gerombol di awal proses. Berbagai jumlah gerombol telah dicobakan dalam penelitian ini dari k=1 sampai k=15. Jumlah gerombol optimal ditentukan dari hasil evaluasi gerombol berdasarkan nilai rasio keragaman di dalam gerombol terhadap keragaman antar gerombol. Nilai rasio terkecil dianggap sebagai jumlah gerombol optimal. Pada penelitian ini menghasilkan nilai rasio terkecil sebesar 0.114 yaitu pada saat jumlah gerombol k=3. Penggerombolan menggunakan algoritme K-prototypes menghasilkan 3 gerombol optimal. Gerombol 1 diidentifikasikan sebagai wilayah dengan pencapaian pembangunan paling rendah dibandingkan gerombol lainnya. Gerombol 2 wilayah yang memiliki capaian pembangunan berkategori menengah dan gerombol 3 wilayah dengan capaian pembangunan paling tinggi dibandingkan gerombol lainnya. Kata kunci: Desa/kelurahan miskin, K-prototypes, penggerombolan, peubah campuran.
Keyword: Desa/kelurahan miskin, K-prototypes, penggerombolan, peubah campuran

Judul: Essential Fatty Acid Requirements of Catfish (Clarias batrachus Linn.) for Broodstock Development
Abstrak: This experiment was conducted to determine essential fatty acid requirements of catfish (Clarias batrachus Linn.) for broodstock development. The basic diet supplied to the test fish had protein and fat content 46.51 - 48.29% and 5.8 - 5.96% respectively. The five test diets differed in the essential fatty acid (EFA) level. Diet A contained 0.21% (36-fatty acid and 0.03% S3-fatty acid; diet B 0.67% d6-fatty acid and 2.09%&3-fatty acid; diet C 2.24KU6-fatty acid and 0.07%&3-fatty acid; diet 0 1.85%(;36-fatty acid and 0.56% a3-fatty acid; diet E 0.26% a6 fatty acid and 1.68% d3-fatty acid. Most of US-fatty acid in diet B and D were 1$:3 (33, on the other hand those in diet E were 20:s c33 and 22:6 W3.
Keyword: