Judul: Cluster Analysis with K-Means, ICLARANS, and 3W-DBSCAN Algorithms on Data Containing Outliers
Abstrak: Analisis gerombol (cluster analysis) merupakan salah satu metode analisis yang dapat digunakan untuk memperoleh informasi dari data dengan banyak peubah, baik untuk data dalam jumlah kecil maupun data dalam jumlah besar. Salah satu permasalahan yang sering muncul pada data adalah adanya pencilan atau pengamatan yang nilainya menyimpang atau berbeda jauh dari pengamatan lainnya. Pencilan dapat menyebabkan analisis statistik yang digunakan, dalam hal ini adalah analisis gerombol memberikan hasil yang bias karena struktur dari gerombol yang terbentuk bisa menjadi tidak sesuai dengan keadaan sebenarnya. Hal ini menyebabkan gerombol yang dihasilkan menjadi tidak representatif. Pemilihan metode yang tepat tentunya menjadi hal yang harus dipertimbangkan. K-Means merupakan algoritma penggerombolan dasar yang populer dan sudah banyak digunakan dalam berbagai bidang. Namun, K-Means sebagai algoritma penggerombolan yang menggunakan mean sebagai pusat gerombolnya menjadi sensitif terhadap pencilan, sehingga menyebabkan gerombol yang dihasilkan menjadi tidak representatif. Hal ini menyebabkan diperlukannya algoritma penggerombolan lain yang lebih robust terhadap pencilan. ICLARANS, yang merupakan pengembangan dari algoritma CLARANS, merupakan salah satu algoritma k-medoids dimana algoritma ini robust terhadap data yang mengandung pencilan. Hal ini dikarenakan algortima tersebut menggunakan medoid sebagai pusat gerombol. Selain itu, terdapat algoritma penggerombolan berbasis desnsity yang juga robust terhadap pencilan, salah satunya adalah 3WDBSCAN. 3W-DBSCAN (Three-way Clustering Method based on an Improved DBSCAN) yang merupakan pengembangan dari algortima DBSCAN merupakan algortima penggerombolan yang berbasis kepadatan, dimana daerah dengan kepadatan tinggi dianggap sebagai satu gerombol dan daerah dengan kepadatan rendah atau tidak tergabung dalam gerombol tertentu dianggap sebagai noise/pencilan. Dalam prosesnya, noise/pencilan yang dihasilkan akan dipertimbangkan untuk masuk ke dalam gerombol tertentu berdasarkan aturan tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji dan mengevaluasi algoritma k-means, ICLARANS, dan 3WDBSCAN pada data simulasi yang dibangkitkan dengan kondisi tertentu untuk menemukan algoritma dengan performa terbaik. Lalu, algoritma tersebut juga akan diterapkan pada data indikator kinerja pembangunan ekonomi daerah dan melihat karakteristik dari hasil penggerombolan berdasarkan algoritma terbaik. Data simulasi dibangkitkan dengan mempertimbangkan kondisi jarak antar gerombol, yaitu jarak jauh yang akan memisahkan gerombol yang terbentuk (tidak overlap) dan jarak dekat yang akan membuat gerombol mejadi overlap. Persentase pencilan juga ditambahkan pada data, yaitu sebesar 0%, 5%, dan 10%. Data dibangkitkan dari 2 peubah dan 3 peubah untuk masing-masing 2 gerombol dan 3 gerombol. Analisis gerombol yang dilakukan pada data simulasi akan dilakukan perulangan sebanyak 100 kali dan akan dievaluasi dengan akurasi dan silhouette score. Dari hasil analisis data simulasi, diperoleh bahwa untuk data yang overlap, baik yang tidak mengandung pencilan atau yang mengandung pencilan, algoritma 3WDBSCAN memberikan performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan K-Means dan ICLARANS. Hal ini dilihat dari nilai silhouette score yang dihasilkan yang lebih tinggi dibandingkan K-Means dan ICLARANS. Untuk data yang tidak overlap dan mengandung pencilan algoritma ICLARANS memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan k-means untuk data yang dibangkitkan dari 3 peubah, baik 2 gerombol maupun 3 gerombol. Data empiris yang digunakan adalah data indikator kinerja pembangunan ekonomi daerah yang diperoleh dari website BPS kabupaten/kota dan provinsi di Indonesia. Hasil analsis algoritma K-Means, ICLARANS, dan 3WDBSCAN pada data ini menunjukkan bahwa algoritma 3WDBSCAN menghasilkan nilai silhouette index yang paling tinggi dibandingkan dua algoritma lainnya, yang
Keyword: analisis gerombol, k-means, pencilan, 3wdbscan, iclarans

Judul: Comparison Study of Distance Measures in Nonlinear Panel Data Clustering with K-Means Method
Abstrak: Analisis penggerombolan digunakan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan karakteristik antar objek. Analisis gerombol biasanya diterapakan pada data cross section akan tetapi pada penelitian ini analisis gerombol diterapkan pada data panel nonlinier dengan menggunakan metode k-means. Pemilihan metode jarak sangat berpengaruh terhadap optimasi penggerombolan. Data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua yaitu data simulasi dan data riil. Sehingga, tahap pertama dilakukan simulasi data untuk mendapatkan metode jarak terbaik pada data panel nonlinier. Metode jarak yang digunakan adalah Euclidean, Manhattan, Maximum, Frechet, dan Dynamic Time Warping (DTW). Berdasarkan hasil evaluasi seluruh skenario data simulasi dapat ditarik kesimpulan bahwa jika objek datanya tidak tumpang tindih dan memiliki rentang waktu yang panjang maka sebaiknya menggunakan metode jarak maksimum. Akan tetapi, jika objek datanya tumpang tindih dan memiliki rentang waktu yang pendek maka sebaiknya menggunakan metode jarak dtw atau frechet. Selanjutnya, implementasinya pada data Indonesian Coronavirus Disease (COVID-19) dengan tujuan untuk mengelompokkan Provinsi berdasarkan jumlah kasus positif aktif. Hasilnya menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal ketika dibentuk tiga gerombol dengan nilai kriteria Calinski Harabatz (CH) sebesar 143.459. Gerombol A beranggotakan 30 anggota Provinsi, Gerombol B tiga anggota Provinsi, sedangkan Gerombol C satu anggota yaitu Provinsi DKI Jakarta., Cluster analysis is used to group objects based on the similarity of characteristics between objects. Cluster analysis is usually applied to cross-sectional data, but in this study, cluster analysis was applied to nonlinear panel data using the K-Means method. The selection of the right distance measure affects the optimization of clustering. The data used in this study are simulation data and real data, so the first stage of the research was carried out by simulating data to obtain the best distance measure on nonlinear panel data. The distance measure used is Euclidean, Manhattan, Maximum, Fréchet, and Dynamic Time Warping (DTW). Based on the evaluation results of all simulation data scenarios, it can be concluded that if the data objects do not overlap and have a long time span, it is better to use the maximum distance measure. If the data objects overlap and have a short time span, then we recommend using the DTW or Fréchet spacing method. Furthermore, the implementation is carried out on Indonesian Coronavirus Disease (COVID-19) data with the aim of grouping Provinces based on the number of active positive cases. The results show that the number of clusters is optimal when three clusters are formed, with the value of the Calinski Harabatz (CH) criteria of 143,459. Cluster A consists of 30 provinces, Cluster B consists of three provinces, while Cluster C consists of one province, DKI Jakarta Province. Keywords: Coronavirus Disease; Calinski-
Keyword: Coronavirus Disease, Calinski-Harabatz, Dynamic Time Warping, Frechet, Maximum, K-Means

Judul: Ketahanan Benih Udang Vaname Litopenaeus vannamei SPF (Specific Pathogen Free) Terhadap Infeksi Buatan TSV (Taura Syndrome Virus)
Abstrak: White shrimp culture had suffered from losses due to the outbreak of TSV in which mortality could achieved 95%. Therefore SPF shrimp is required as a preventive effort. This research was conducted to evaluate the resistance of white shrimp seed obtained from several SPF broodstock to TSV. Infection of TSV was carried out by feeding flesh of TSV-infected shrimp to PL 30 for 2 days at a feeding rate of 50%. After that, shrimp was fed commercial diet at 10% feeding rate till the end of experiment (11 days of culture). Parameters observed included survival rate, clinical symptoms, and weigth gain. After 11 days of culture, all the tested shrimps were infected, showing clinical symptom namely black spot on the body and the tail became red. The highest survival rate was obtained at S6 code (77,33±3,51%), while the lowest was observed at S4 code but statistically was different significantly (P<0,05) compared to other.
Keyword: