Judul: Penggerombolan Perusahaan Budidaya Ikan di Indonesia dengan Metode K-Prototypes, Two Step Cluster (TSC), dan Gower
Abstrak: Subsektor perikanan memegang peranan yang penting terhadap perekonomian Indonesia. Perikanan dibagi menjadi dua, yaitu perikanan tangkap dan perikanan budidaya. Namun, perikanan budidaya lebih mendominasi terkait produksi perikanan nasional dibanding perikanan tangkap. Sumber produksi utama perikanan budidaya yaitu melalui perusahaan budidaya ikan. Pada tahun 2018 terdapat 258 perusahaan budidaya ikan berbadan hukum yang aktif di Indonesia dan diperoleh melalui Laporan Tahunan Perusahaan Budidaya Ikan yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Setiap perusahaan budidaya ikan memiliki karakteristik yang berbeda-beda, terutama mengenai keadaan perekonomian dan perkembangan usahanya, sehingga perlu dilakukan penggerombolan untuk lebih mudah memahami kondisi perusahaan-perusahaan tersebut melalui karakteristik gerombol yang dihasilkan. Salah satu metode statistik yang dapat dilakukan yaitu analisis gerombol (cluster analysis). Analisis gerombol klasik biasanya hanya dapat digunakan untuk pengolahan satu tipe data saja, yaitu tipe data numerik saja atau tipe data kategorik saja. Penelitian ini melibatkan 21 peubah, yaitu 8 peubah kategorik dan 13 peubah numerik. Oleh karena itu diperlukan metode penggerombolan yang tepat untuk melakukan penggerombolan perusahaan budidaya ikan di Indonesia. Beberapa metode yang dapat digunakan, yaitu K-Prototypes, Two Step Cluster, Metode Gower, Cluster Ensemble, dan Latent Class Cluster. Namun, penelitian ini hanya membatasi penggunaan dari tiga metode penggerombolan, yaitu K-Prototypes, Two Step Cluster (TSC), dan Gower. Hasil menunjukkan bahwa metode K-Prototypes merupakan metode penggerombolan perusahaan budidaya ikan terbaik dibanding metode TSC dan Gower. Hal ini dikarenakan metode ini menghasilkan nilai rasio antara keragaman di dalam gerombol dan keragaman antar gerombol yang paling kecil. Jumlah gerombol perusahaan budidaya ikan yang terbentuk yaitu sebanyak 6 gerombol. Jumlah anggota gerombol 1 sebanyak 8 anggota, gerombol 2 sebanyak 65 anggota, gerombol 3 sebanyak 19 anggota, gerombol 4 sebanyak 75 anggota, gerombol 5 sebanyak 14 anggota, dan gerombol 6 sebanyak 77 anggota., The fisheries subsector plays an important role in the Indonesian economy. Fisheries are divided into two, namely capture fisheries and aquaculture fisheries. However, the aquaculture fisheries dominates more than the capture fisheries in terms of national fisheries production. The main source of aquaculture production is through the aquaculture fisheries companies. In 2018 there were 258 aquaculture fisheries companies with legal entities that were active in Indonesia and they were obtained through the Annual Report of Aquaculture Fisheries Companies that conducted by the Statistics Indonesia (BPS). Each aquaculture fisheries company has different characteristics, especially regarding to the state of the economy and the development of its business, so clustering is necessary to more easily understand the conditions of these companies through the characteristics of the resulting clusters. One of the statistical methods that can be done is cluster analysis. Usually the classical cluster analysis only can be used for processing one data type, namely numerical data types or categorical data types. This study involved 21 variables, 8 categorical variables and 13 numerical variables. Therefore, appropriate clustering methods are needed to cluster the aquaculture fisheries companies in Indonesia. Several methods can be used, they were K-Prototypes, Two Step Cluster (TSC), Gower Method, Cluster Ensemble, and Latent Class Cluster. However, this study only limits the use of three clustering methods, namely K-Prototypes, Two Step Cluster (TSC), and Gower. The results show that the
Keyword: analisis gerombol, gower, k-prototypes, perusahaan budidaya ikan, two step cluster, cluster analysis, gower, k-prototypes, aquaculture fisheries companies, two step cluster

Judul: Evaluation of Provincial Bicluster Analysis Results and Potential Capture Fisheries in Indonesia, between the BCBimax and ISA Algorithms, Evaluation of Provincial Bicluster Analysis Results and Potential Capture Fisheries in Indonesia, between the BCBimax and ISA Algorithms
Abstrak: Biclustering merupakan sebuah teknik penggerombolan secara simultan, yang menemukan submatriks dengan kemiripan sama antara baris dan kolomnya. Penggerombolan menggunakan biclustering akan terfokus pada konsep modelling dalam menemukan submatriks sebagai hasil bicluster yang optimal. Penerapan algoritme biclustering hingga saat ini telah banyak dikembangkan termasuk diluar bidang informatika. Namun, algoritme biclustering bukanlah algoritme yang spesifik atau belum ada aturan yang tepat dalam memilih algoritme yang sesuai untuk kriteria atau kasus data tertentu. Algoritme biclustering dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan terutama dalam sisi kemudahan dalam melakukan partisi matriks data menjadi sejumlah submatriks. Keunggulan dari sisi perbandingan matriks data juga menjadi salah satu faktor penerapan algoritme biclustering pada kasus data tertentu. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk menerapkan dua algoritme biclustering yaitu algoritme BCBimax dan Iterative Signature Algorithm (ISA). Kedua algoritme tersebut dipilih berdasarkan keunggulannya dari penerapan penelitian sebelumnya dalam kasus berbeda. Algoritme BCBimax tergolong cepat dan sederhana dalam sisi tahapan menemukan bicluster dengan cara menemukan submatriks yang berisi elemen 1 pada matriks biner. Sementara ISA mampu menemukan submatriks dengan menghitung rataan baris dan kolom pada matriks data dengan hingga memperoleh hasil yang konvergen. Penelitian ini bertujuan melakukan evaluasi terhadap kinerja kedua algoritme dalam menghasilkan bicluster optimal dan karakteristik keanggotaan yang terbentuk. Kedua algoritme diterapkan pada kasus data perikanan tangkap dalam upaya pemetaan potensi perikanan tangkap secara optimal. Pemetaan potensi perikanan tangkap menjadi isu penting dalam mendukung dan membantu pemerintah dalam mewujudkan perikanan berkelanjutan di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) Republik Indonesia pada tahun 2020. Matriks data terdiri dari 34 provinsi yang dirujuk sebagai baris dan 18 jenis ikan sebagai kolomnya. Satuan penelitian berupa volume produksi jenis ikan (ton). Secara umum, penelitian ini terdiri dari tiga tahapan penelitian. Pertama, eksplorasi data untuk melihat gambaran awal data perikanan tangkap. Kedua, menerapkan dua algoritme biclustering BCBimax dan ISA secara terpisah menurut percobaan ambang batas dari masing-masing algoritme. Berdasarkan kombinasi ambang batas akan ditentukan bicluster optimal yang digunakan untuk mendapatkan pemetaan potensi perikanan tangkap. Tahapan terakhir yaitu mengevaluasi hasil kinerja kedua algoritme dengan melihat keterbandingan hasil biclustering-nya. Evaluasi kinerja menggunakan dua fungsi evaluasi, yaitu fungsi evaluasi intra bicluster dan inter bicluster. Fungsi evaluasi intra bicluster digunakan untuk mengukur tingkat koherensi dalam mengukur kualitas bicluster, sedangkan fungsi evaluasi inter bicluster mengukur kualitas kelompok bicluster dengan menilai kemampuan suatu algoritme untuk memulihkan bicluster yang terdeteksi oleh bicluster lain. Biclustering menggunakan algoritme BCBimax menetapkan median dari setiap peubah sebagai skenario proses binarisasi. Selanjutnya, algoritme BCBimax menghasilkan kelompok bicluster optimal menggunakan ambang batas minimum baris 2 dan minimum kolom 2 dengan 11 bicluster yang terbentuk. BCBimax menggerombolkan sekitar 73,5% wilayah Indonesia sebagai hasil bicluster optimal. Karakteristik keanggotaan hasil bicluster optimal BCBimax secara umum tergolong ke dalam dua wilayah pemetaan yaitu wilayah dengan potensi jenis ikan rendah dan tinggi. Sementara algoritme ISA menetapkan 2 bicluster dengan ambang batas baris 1,2 dan kolom 1,2 sebagai hasil bicluster optimal. Hasil bicluster optimal dari algoritme ISA menggerombolkan wilayah yang potensi jenis ikannya tergolong sedang dan tinggi. Namun, algoritme ISA tidak menggerombolkan seluruh wilayah yang memiliki potensi jenis ikan tinggi dalam matriks data.
Keyword: algoritme BCBimax, iterative signature algorithm, biclustering, evaluasi inter bicluster, evaluasi intra bicluster

Judul: Thermal-Solarimeter Calibration Various Measurements
Abstrak: Sun radiation is a primary energy source for physical atmospheric processes that determine weather and climate conditions. Those sun radiation energy is in the form of electromagnetic wave which if it reaches earth surface, it can change into thermal/heat energy. Thermal/heat energy was measured by “black body” absorbance media , with LM35 as its sensor, and Printed Circuit Board (PCB) as the material. Metal was painted by black coloured pain so that it can be ale to catch the thermal energy well. This research’s aim is to see the efectivity of “black body” absorbance media area size with various diameter sizes, namely, 10 cm, 9 cm, 8 cm, 7 cm, 6 cm, and 5 cm and the relation between “black body” absorbance media area with accumulated thermal. Solarimeter sensor is used as calibrator with its sensitivity15 μV/watt/m, so that 1 mV/watt/m2 equal to 66,7 watt/m2 . The result of this research indicates that that “black-body” temperature sensor with its diameter size 5 cm has the highest effectivity, compared with other sensors. Black-body sensor area is not directly proportionally/liniearly followed by the accumulated thermal. Bigger area size of “black body” absorbance media, bigger accumulated thermal, but it wouldn’be linear.
Keyword: