Judul: Penggerombolan Daerah di Indonesia dengan K-Medoid dan CLARA (Studi Kasus Peubah Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2015).
Abstrak: Analisis gerombol digunakan untuk mengelompokkan objek-objek dengan kesamaan karakteristik yang tinggi dalam satu gerombol sementara objek-objek dengan ketidaksamaan karakteristik berada dalam gerombol yang berbeda. Analisis gerombol terbagi menjadi metode hierarkhi dan metode tidak berhierarkhi. Metode hierarkhi menggunakan struktur seperti pohon pada keputusan penggerombolan objeknya. Metode tidak berhierarkhi menempatkan objek-objek ke pusat gerombol terdekat saat banyaknya gerombol sudah ditentukan. Pusat gerombol terbagi menjadi rataan dan median. Kelemahan dari pusat gerombol rataan yaitu tidak kekar terhadap adanya pencilan. Hal tersebut berbeda dengan pusat gerombol median -medoid yang kekar terhadap pencilan. Permasalahan data yang besar juga menjadi perhatian dalam penelitian ini, maka digunakanlah CLARA sebagai pengembangan dari metode -medoid. Penelitian ini menerapkan metode -medoid dan CLARA untuk menggerombolkan kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan indikator penyusun IPM tahun 2015. IPM dikategorikan menjadi empat kategori. CLARA dibangun dari gerombol yang dihasilkan oleh metode -medoid dengan banyaknya gerombol terbaik (dua gerombol) dan empat gerombol. Cara ini digunakan untuk mengetahui keefektivan metode CLARA yang dibandingkan dengan penggerombolan berdasar nilai IPM. Tingkat kemiripan antara hasil dari metode pengkategorian berdasarkan nilai IPM dan metode CLARA adalah 41.44%, sedangkan dengan metode -medoid adalah 39.30%. Metode -medoid dan CLARA mempunyai kriteria penggerombolan yang lebih jelas jika dilihat pada masing-masing indikatornya sehingga dapat dijadikan sebagai alternatif memetakan kabupaten/kota di Indonesia berdasar indikator penyusun IPM.
Keyword: analisis gerombol, CLARA, IPM, -medoid

Judul: Optimization of Provincial Clustering Based on Sustainable Development Goals with Hierarchical Clustering, K-Medoids, and DBSCAN
Abstrak: Analisis gerombol merupakan teknik statistika untuk mengidentifikasi gerombol bermakna dari objek data multivariat berdasarkan ukuran kemiripan. Selain memilih ukuran kemiripan, ketepatan dalam menerapkan metode pembentukan gerombol juga menjadi hal fundamental. Karakteristik data dapat memengaruhi performa analisis gerombol. Data multidimensional dengan jumlah dimensi yang besar memiliki tantangan adanya curse of dimensionality. Salah satu cara mengatasi masalah tersebut adalah dengan melakukan reduksi dimensi. Penelitian ini mengevaluasi performa metode reduksi dimensi analisis komponen utama dan t-SNE, serta membandingkan tiga metode penggerombolan yaitu metode hierarki, metode partisi dengan algoritma K-Medoids, dan metode berbasis kepekatan dengan algoritma Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) pada data multidimensi, studi kasus penggerombolan provinsi berdasarkan tujuan pembangunan berkelanjutan (TPB). Evaluasi kinerja hasil penggerombolan didasarkan pada tiga indeks validitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi t-SNE dengan algoritma hierarki pautan tunggal atau dengan DBSCAN menghasilkan gerombol paling optimal dengan nilai Silhouette tertinggi (0,56), indeks Davies-Bouldin terendah (0,47), dan indeks Calinski-Harabasz tertinggi (75,04) dibandingkan hasil penggerombolan algoritma lainnya. Penggerombolan optimal tersebut menghasilkan tujuh gerombol provinsi dengan karakteristik pencapaian TPB yang berbeda. Terdapat dua gerombol yang menunjukkan pencapaian TPB rendah, sehingga memerlukan perhatian ekstra sesuai dengan karakteristiknya masing-masing. Gerombol-gerombol tersebut terdiri atas provinsi di wilayah timur Indonesia., Cluster analysis is a statistical technique used to identify meaningful clusters from multivariate data objects based on similarity measures. In addition to choosing the right similarity measures, the accuracy in applying clustering methods is also fundamental. The characteristics of the data can influence the performance of cluster analysis. Multidimensional data with many dimensions face the challenge known as the curse of dimensionality. Dimensionality reduction helps address this issue. This study evaluates the performance of two dimensionality reduction methods, principal component analysis and t-SNE, and compares three clustering methods: hierarchical clustering, K-Medoids, and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). The study focuses on clustering provinces based on sustainable development goals (SDGs). Clustering performance is evaluated using three validity indices. Results indicate that combining t-SNE with the single-linkage hierarchical algorithm or DBSCAN produces the most optimal clusters. These methods achieve the highest Silhouette score (0.56), the lowest Davies-Bouldin index (0.47), and the highest Calinski-Harabasz index (75.04) compared to other algorithms. The optimal clustering results in seven distinct clusters of provinces with different SDGs achievement characteristics. Two clusters, comprising provinces in eastern Indonesia, show low SDGs achievement and require extra attention based on their specific characteristics.
Keyword: cluster analysis, DBSCAN, principal component analysis, sustainable development goals, t-SNE

Judul: Electrophoretic Coating of Apatite Compouds on Stainless Steel 316L.
Abstrak: Stainless steel (SS) 316L is a metal which is used to bone plate. However, this metal still has low biocompatibility in a human body. The metal is coated by HAp in order to increase its biocompatibility. HAp on SS 316L is coated by electrophoretic deposition (EPD) method. We used two variables in EPD process, such as voltage and coating time to obtain the best coating. The XRD difractogram showed that SS 316L has been coated by HAp. Physical observation used by microscope optics showed that the best coating is achieved on 120V during 2 minutes.
Keyword: