Judul: Alternatif Penggerombolan Daerah Tertinggal di Indonesia Menggunakan Metode K-Rataan
Abstrak: Kesenjangan wilayah merupakan masalah nasional yang hingga saat ini belum mampu terselesaikan dengan baik. Konsep daerah tertinggal telah diperkenalkan sejak Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2005-2009 untuk mengatasi kesenjangan wilayah antardaerah. Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal dan Transmigrasi (Kemendesa) menetapkan daerah tertinggal setiap lima tahun sekali secara nasional berdasarkan kriteria, indikator, dan sub indikator ketertinggalan daerah menggunakan konsep indeks ketertinggalan. Pada pelaksanaannya masih terdapat banyak pertanyaan terhadap hasil penetapan daerah tertinggal yang dilakukan oleh Kemendesa. Terdapat daerah yang terlihat maju namun dikategorikan sebagai daerah tertinggal dan sebaliknya daerah yang terlihat tertinggal dikategorikan sebagai daerah maju. Oleh karena itu diperlukan kajian menggunakan metode penggerombolan lain berbasis data terbaru. Pada penelitian ini analisis gerombol k-rataan digunakan dalam penentuan status ketertinggalan daerah. Hasil perhitungan indeks Davies Bouldin didapatkan jumlah gerombol yang optimum sebanyak 5 gerombol dengan daerah tertinggal sebanyak 192 kabupaten. Hasil penggerombolan ini menghasilkan kesesuaian 72.40% dengan Kemendesa. Setelah dilakukan eksplorasi lebih lanjut, ternyata kabupaten yang dikategorikan sebagai daerah tertinggal oleh Kemendesa, namun oleh k-rataan dikategorikan sebagai daerah tidak tertinggal, memiliki karakteristik mendekati daerah tidak tertinggal dan juga sebaliknya. Hal ini menunjukkan bahwa metode k-rataan lebih baik dalam menggerombolkan daerah tertinggal dan tidak tertinggal dibandingkan dengan metode Kemendesa.
Keyword: Davies Bouldin index, disadvantaged region, k-means

Judul: Penggerombolan daerah tertinggal di Indonesia dengan Fuzzy K-Rataan:
Abstrak: Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal Republik Indonesia (KNPDT) melakukan penggerombolan daerah tertinggal menggunakan 4 gerombol yaitu agak tertinggal, tertinggal, sangat tertinggal dan sangat parah ketertinggalannya. Penggerombolan yang dilakukan oleh KNPDT didasarkan pada rataan terboboti dari indikator-indikator yang diukur. Salah satu kelemahan rataan terboboti adalah penentuan bobot yang ditetapkan untuk masing-masing indikator secara subjektifitas. Disamping itu, data pencilan akan mempengaruhi hasil pengelompokkan dari rataan terboboti tersebut. Oleh karena itu, konsep jarak dapat digunakan sebagai penyelesaian dari kelemahan rataan terboboti. Analisis gerombol merupakan salah satu analisis peubah ganda yang menggunakan konsep jarak dalam mengelompokkan objek. Metode penelitian terdiri dari dua tahap yaitu eksplorasi data dan analisis data dengan metode K-Rataan dan Fuzzy K-Rataan. Eksplorasi data terdiri dari deskripsi data dengan diagram kotak garis dan pemeriksaan korelasi antar peubah. Analisis K-Rataan dan Fuzzy K-Rataan terdiri dari tahapan analisis penggerombolan dan tahapan analisis kebaikan metode. Pengurutan berdasarkan jumlah keseluruhan nilai pusat gerombol menghasilkan nilai di mana semakin besar nilai tersebut maka semakin mendekati sangat parah ketertinggalan suatu daerah. Hasil penggerombolan metode KRataan menunjukkan bahwa 76 daerah yang masuk ke dalam gerombol daerah agak tertinggal, 50 daerah terkategori daerah tertinggal, 46 daerah yang termasuk ke dalam gerombol daerah sangat tertinggal, dan 36 daerah tergolong daerah sangat parah ketertinggalannya. Sedangkan hasil penggerombolan daerah tertinggal dengan metode Fuzzy K-Rataan diperoleh sebanyak 79 daerah yang masuk ke dalam gerombol daerah agak tertinggal, 64 daerah terkategori daerah tertinggal, 25 daerah yang termasuk ke dalam gerombol daerah sangat tertinggal, dan 58 daerah tergolong daerah sangat parah ketertinggalannya. Penilaian kebaikan metode penggerombolan K-Rataan dan Fuzzy K-Rataan menghasilkan nilai rasio rata-rata jarak objek pada metode Fuzzy K-Rataan jauh lebih besar dibandingkan metode K-Rataan. Fakta ini menunjukkan bahwa Fuzzy K-Rataan lebih baik daripada K-Rataan. Hal ini didukung pada nilai keragaman di luar gerombol dengan nilai keragaman dalam gerombol. Nilai rasio keragaman yang dihasilkan metode Fuzzy K-Rataan lebih besar daripada metode K-Rataan. Demikian pula nilai fungsi tujuan metode Fuzzy K-Rataan jauh lebih kecil dibandingkan metode K-Rataan. Jadi, metode Fuzzy K-Rataan lebih baik dalam melakukan penggerombolan dibandingkan metode K-Rataan untuk data daerah tertinggal di Indonesia.
Keyword: 

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity