Judul: Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Pelayanan Kesehatan Tahun 2015 dengan Metode K-Means, Fuzzy CMeans, dan Fuzzy C-Shell.
Abstrak: Indikator pelayanan kesehatan terdiri dari sarana kesehatan, tenaga kesehatan, dan pembiayaan kesehatan. Indikator ini sangat mempengaruhi derajat kesehatan suatu negara. Akan tetapi, nilai indikator tersebut belum tersebar secara merata di seluruh wilayah Indonesia khususnya di wilayah terpencil. Oleh karena itu, pengelompokan provinsi di Indonesia perlu dilakukan agar terlihat kelompok provinsi yang belum memiliki pelayanan kesehatan yang cukup. Pada analisis peubah ganda salah satu metode pengelompokan yang sering digunakan adalah analisis gerombol. Salah satu metode analisis ini adalah K-Means, yang menggelompokkan objek menjadi anggota gerombol tertentu dan tidak menjadi anggota gerombol yang lainnya. Metode ini dikenal dengan hard clustering. Pendekatan lain dalam melakukan penggerombolan didasarkan pada teori himpunan fuzzy yang dikenal dengan penggerombolan fuzzy. Pada penggerombolan ini setiap elemen berpeluang untuk menjadi anggota pada setiap gerombol, seperti Fuzzy C-Means (FCM) dan Fuzzy C-Shell (FCS). Kedua metode ini berbeda dalam algoritmanya, FCM dicirikan oleh pusat gerombol, sedangkan FCS dicirikan oleh pusat gerombol dan jari-jari. Oleh sebab itu, tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil penggerombolan dengan metode K-Means, FCM, dan FCS pada kasus penggerombolan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pelayanan kesehatan tahun 2015. Data yang digunakan merupakan data sekunder diambil dari profil kesehatan Indonesia 2015, bersumber dari hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Peubah yang digunakan adalah rasio puskesmas per 30.000 penduduk, rasio rumah sakit per 100.000 penduduk, rasio dokter per puskesmas, rasio perawat per puskesmas, rasio bidan per puskesmas, rasio lima jenis tenaga kesehatan promotif dan preventif per puskesmas, rasio dokter umum per 100.000 penduduk, rasio dokter gigi per 100.000 penduduk, rasio tenaga kesehatan masyarakat per 100.000 penduduk, rasio tenaga kesehatan lingkungan per 100.000 penduduk, persentase realisasi dana dekonsentrasi kesehatan terhadap pagu RKAKL DIPA, persentase realisasi dana tugas pembantuan kesehatan terhadap pagu RKA-KL DIPA, dan persentase realisasi dana kesehatan terhadap APBD. Pada penelitian ini Provinsi DKI Jakarta tidak dimasukkan kedalam analisis penggerombolan. Hal ini dikarenakan sebagian besar data pada setiap peubah dari Provinsi DKI Jakarta tidak dilaporkan secara lengkap. Hasil analisis gerombol menunjukkan bahwa provinsi di Indonesia dikelompokkan menjadi lima gerombol. Banyaknya gerombol tersebut berdasarkan kriteria gerombol optimum yang diberikan oleh rata-rata indeks validitas Xie Beni (XB) pada metode FCM dan FCS. Metode FCM menghasilkan rata-rata indeks XB minimum sebesar 0.013 dan metode FCS sebesar 0.00019. Terdapat perbedaan anggota gerombol dari setiap metode. Perbedaan anggota gerombol yang dihasilkan metode FCM dan metode K-Means adalah sebesar 9.09%. Sedangkan metode FCS dan K-Means adalah sebesar 60.6%. Pada kasus ini metode penggerombolan menggunakan derajat keanggotaan memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode K-Means. Metode FCM memberikan hasil yang lebih baik dalam menggelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pelayanan kesehatan tahun 2015, dengan rasio simpangan baku dalam dan antar gerombol terkecil, yaitu sebesar 1.248. Gerombol 1 terdiri dari tujuh provinsi, yaitu Aceh, Kalimantan Tengah, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua. Gerombol 1 mencirikan indikator sarana kesehatan yang tinggi. Selanjutnya, sebagian peubah indikator tenaga kesehatan dan pembiayaan kesehatan tergolong tinggi. Gerombol 2 beranggotakan sembilan provinsi, yaitu Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, NTT, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara, Sulawesi Selatan, dan Gorontalo. Gerombol 2 memiliki karakteristik dominan pada indikator pembiayaan kesehatan yang tinggi. Selanjutnya, gerombol ini mencirikan
Keyword: K-Means, Fuzzy C-Means, Fuzzy C-Shell, Indeks Validitas Xie Beni

Judul: Clustering of Provinces in Indonesia Based on Public Health Index for the 2014-2018 Period Using the Fuzzy K-Means Method
Abstrak: Analisis peubah ganda yang bertujuan untuk menggerombolkan objek berdasarkan kemiripan karakteristiknya adalah analisis gerombol. Metode analisis gerombol yang sederhana dan umum digunakan yaitu k-rataan, namun metode tersebut memiliki kendala jika menggerombolkan data pengamatan dengan beberapa periode waktu. Oleh karena itu, untuk menggerombolkan data tersebut diperlukan metode penggerombolan lain. Metode k-rataan samar dapat digunakan untuk menggerombolkan data dengan beberapa periode waktu, karena hasil akhir dari metode tersebut berdasarkan derajat keanggotaan sehingga dapat dilihat perubahan di setiap waktunya. Penelitian ini menggerombolkan provinsi di Indonesia berdasarkan indeks kesehatan masyarakat tahun 2014-2018 menggunakan metode k-rataan samar. Jumlah gerombol optimum yang dihasilkan adalah empat gerombol. Karakteristik masing-masing gerombol yaitu gerombol satu dicirikan oleh tingginya indeks pembangunan manusia, prevalensi demam berdarah dengue, persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap sumber air minum layak dan sanitasi layak, persentase kunjungan neonatal 1, persentase imunisasi dasar pada bayi, dan persentase balita ditimbang. Gerombol dua dicirikan oleh angka melek huruf yang tinggi. Selanjutnya gerombol tiga dicirikan oleh tingginya persentase tempat-tempat umum yang memenuhi syarat kesehatan dan gerombol empat dicirikan oleh laju pertumbuhan produk domestik regional bruto serta prevalensi tuberkulosis yang tinggi.
Keyword: cluster, fuzzy k-means, membership degree, public health

Judul: Apatite Growth Optimation on Chicken Mucouse by Fourier Transform Infrared (FTIR) Characterization
Abstrak: Some experiment had been conducted to grow apatite from supersaturated solution of calcium phosphate ions on chicken mucouse. The calcium and phosphate ions were originated from Ca(NO3)2 and (NH4)2HPO4. Carbonate ions from (NH4)2CO3 was also used as starting solution. Experiment was carried out within about 5 hours at temperature 370 C and pH 7. Value of Ca+ : PO4 3- was 1.67, while molar ratio of CO3 2- : PO4 3- was 0.5 : 1. Molarity of molar ratio CO3 2- : PO4 3- variated approximately 0.15 : 0.30, 0.51 : 1.02, and 0.90 : 1.80. Mass of mucouse powder was constant 0.75 gram. The analysis result of Fourier Transform Infrared (FTIR) showed that the precipitation was apatite carbonate type A and B. In these experiment it was found out that the mucouse reduce the crystallinity of apatite precipitant, and the growth of apatite crystal was optimum at solution with molar ratio CO3 2- : PO4 3- about 0.15 : 0.30.
Keyword: