Judul: Performance Evaluation of Biclustering Algorithm for Detecting Economic and Covid-19 Pandemic Vulnerability Patterns in Indonesia
Abstrak: Biclustering merupakan pengembangan dari analisis penggerombolan yang bertujuan mengelompokkan data secara simultan dari dua arah. Beberapa tahun terakhir ini, biclustering menjadi populer diterapkan di berbagai bidang lain selain bidang analisis biologis. Terdapat berbagai algoritme biclustering yang dapat digunakan dalam penerapannya. Namun, belum terdapat pedoman khusus dalam pemilihan algoritme biclustering yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk mengevaluasi kinerja algoritme biclustering guna mendapatkan informasi terkait karakteristik hasil biclustering yang dihasilkan oleh setiap algoritme. Fokus penelitian ini ialah pada evaluasi kinerja dua algoritme biclustering, yakni algoritme Cheng and Church (algoritme CC) dan Iterative Signature Algorithm (ISA). Pemilihan kedua algoritme tersebut didasarkan pada karakteristik dan keunggulannya masing-masing. Kedua algoritme tersebut akan diterapakan pada kasus data ekonomi akibat pandemi Covid-19 dalam rangka mendeteksi pola kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 di Indonesia. Pendeteksian pola kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 menggunakan biclustering menjadi isu penting untuk dilakukan guna mendapatkan gambaran pola spasial dan karakteristik bicluster dari kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 di Indonesia. Terdapat tiga metode analisis utama dalam penelitian ini, yakni analisis bicluster (biclustering) menggunakan algoritme CC, biclustering menggunakan ISA, dan evaluasi kinerja algoritme biclustering. Biclustering menggunakan algoritme CC dan ISA dilakukan secara terpisah pada setiap beberapa threshold yang telah ditentukan sehingga diperoleh hasil biclustering pada threshold optimal (kelompok bicluster optimal) untuk setiap algoritme. Setiap kelompok bicluster optimal tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi pola kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 di Indonesia. Sementara itu, evaluasi kinerja algoritme biclustering dilakukan dalam bentuk kajian keterbandingan hasil biclustering dari sisi keanggotaan, karakteristik, sebaran hasil biclustering, dan evaluasi kinerja. Evaluasi kinerja tersebut menggunakan dua fungsi evaluasi, yakni fungsi evaluasi intra bicluster dan inter bicluster. Kedua fungsi evaluasi tersebut digunakan pada setiap metode analisis untuk menentukan kualitas bicluster atau kelompok bicluster dan menentukan tingkat kemiripan antar kelompok bicluster. Biclustering menggunakan algoritme CC menghasilkan kelompok bicluster optimal pada threshold delta 0,01 dengan jumlah bicluster yang terbentuk sebanyak enam. Kelompok bicluster optimal algoritme CC memberikan hasil, yakni Indonesia didominasi oleh wilayah dengan jenis pola spasial pertama yang sebagian besar memiliki karakteristik tidak rentan. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar wilayah di Indonesia cenderung memiliki kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 yang rendah pada peubah penciri pola spasial pertama (bicluster 1). Sementara itu, biclustering menggunakan ISA menghasilkan kelompok bicluster optimal pada threshold baris -1,0 dan kolom -1,0 dengan jumlah bicluster yang terbentuk sebanyak tiga. Akan tetapi, dikarenakan adanya tumpang tindih antar tiga bicluster tersebut sehingga terbentuk lima jenis pola spasial yang berbeda. Kelompok bicluster optimal ISA memberikan hasil, yakni Indonesia didominasi oleh wilayah dengan jenis pola spasial kelima yang memiliki karakteristik tidak rentan. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar wilayah di Indonesia cenderung memiliki kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 yang rendah pada peubah penciri pola spasial kelima (overlap bicluster 1, 2, dan 3). Evaluasi kinerja algoritme biclustering dalam bentuk kajian keterbandingan hasil biclustering memberikan hasil bahwa kelompok bicluster optimal algoritme CC menghasilkan kualitas bicluster yang cenderung lebih baik. Hasil biclustering antar kedua algoritme yang dievaluasi menghasilkan tingkat kemiripan yang sangat rendah (20-31 persen). Hal ini ditunjukkan dengan perbedaan hasil keanggotaan wilayah dan karakteristik peubah pencirinya. Hasil biclustering algoritme CC cenderung homogen dengan karakter peubah penciri
Keyword: biclustering, Cheng and Church algorithm, inter bicluster, intra bicluster, iterative signature algorithm

Judul: Perbandingan Cluster Optimal pada AlgoritmaChengand Church Biclustering dan Algoritma K-Means untuk Mengetahui PolaDistribusi Ekspor Indonesia.
Abstrak: Clustering merupakan proses mengelompokan data ke dalam beberapa kelompok (cluster) sehingga data amatan dalam satu cluster memiliki kemiripan yang homogen dan data amatan antar cluster memiliki kemiripan yang heterogen (Tan 2006). Salah satu metode clustering yang umum dipakai sekarang ini adalah K-Means Clustering. Berbeda dengan analisis clustering, analisis biclustering merupakan pengelompokan untuk data dua dimensi. Biclustering memiliki kemampuan untuk menemukan himpunan bagian yang bermakna dari subjek dan peubah secara bersamaan. Salah satu metode analisis yang termasuk ke dalam biclustering yaitu algoritma Cheng dan Church (CC) atau disebut juga δ-biclustering (Cheng & Church, 2000). Tujuan algoritma δ-biclustering adalah untuk menemukan bicluster dengan nilai Mean Squared Residual (MSR) lebih kecil dari suatu nilai toleransi (δ) yang telah ditentukan (Kaban et al. 2019). Dalam kegiatan ekspor Indonesia selama kurun waktu tahun 2022, nilai pangsa ekspor Indonesia mencapai angka US$ 291,90 miliar. Selama kurun waktu tersebut juga, sebanyak 238 negara telah menjadi negara tujuan ekspor. Beberapa sektor komoditas yang menjadi komoditas utama ekspor adalah sektor pertanian, sektor industri pengolahan dan sektor pertambangan. Besarnya nilai ekspor, beragamnya komoditas serta banyaknya negara tujuan ekspor yang terlibat dalam kegiatan ekspor Indonesia, menjadi hal yang perlu dikaji lebih lanjut untuk dapat mengetahui pola distribusi barang ekspor Indonesia. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk memperoleh cluster optimal dengan menggunakan sebuah pemodelan bicluster, yaitu algoritma Cheng dan Church (CC) atau biasa disebut juga δ-Biclustering dan membandingkannya dengan algoritma K-Means Clustering sebagai algoritma clustering klasik. Seluruh algoritma pengelompokan tersebut akan diterapkan pada data ekspor Indonesia pada kurun waktu 2013 hingga 2022. Pra-prosesing data tersebut dilakukan dengan menggunakan metode data scaling dan juga Principal Component Analysis (PCA). Proses evaluasi terhadap kualitas bicluster diukur dengan menggunakan rataan MSR per volume dan indeks Liu dan Wang (Liu dan Wang, 2007). Pada penentuan jumlah cluster pada algoritma K-Means menggunakan metode elbow dan metode koefisien silhouette. Berdasarkan kedua metode tersebut jumlah cluster optimal sebanyak 2 cluster dan 7 cluster. Berdasarkan jumlah cluster optimal yang dihasilkan dibuat 6 skenario penelitian. Nilai rataan MSR/volume dengan nilai 0,822 pada skenario 2, yaitu: penerapan K-Means 7 cluster dengan normalisasi data menggunakan data scaling merupakan yang terkecil dibandingkan dengan nilai rataan MSR/volume pada kombinasi yang lainnya. Dengan demikian skenario 2 merupakan skenario terbaik yang diperoleh ketika penerapan algoritma K-Means. Algoritma CC Biclustering menggunakan nilai mean square residual (MSR) sebagai nilai toleransi (δ) dalam membentuk sebuah bicluster. Nilai toleransi (δ) yang digunakan adalah 0,10; 0,25; 0,40 dan 0,55. Berdasarkan beberapa jenis pra-prosesing data dan tingkat nilai toleransi (δ) sehingga didapatkan 12 skenario penelitian. Nilai rataan MSR/Volume terkecil diperoleh pada algoritma CC Biclustering menggunakan matriks data dengan data scaling pada nilai toleransi (δ) 0,10 (skenario 1), dengan nilai 0,077. Dengan demikian skenario 1 merupakan skenario terbaik yang diperoleh ketika menggunakan algoritma CC Biclustering. Berdasarkan nilai rataan MSR/Volume yang terkecil dari seluruh skenario baik dari hasil penerapan algoritma CC Biclustering dan K-Means diperoleh kesimpulan bahwa skenario 1 dari penerapan algoritma CC Biclustering merupakan skenario paling optimal yang dapat diterapkan pada data ekspor Indonesia kurun waktu tahun 2013-2022.
Keyword: Analisis Cluster, K-Means Clustering, Cheng and Church Biclustering

Judul: Hipomagnesemia Pada Sapi
Abstrak: Kejadian hipomagnesemia banyak ditemukan pada sapi, baik sapi potong, anak sapi, sapi perah maupun domba. Hewan-hewan yang peka adalah sapi-sapi yang mendapat ransum makanan dengan kandungan magnesium yang rendah dan sapi-sapi perah yang produksi air susunya tinggi. Sehubungan dengan kejadian hipomagnesemia banyak kerugian yang diderita oleh suatu peternakan dan kerugian ini secara nyata adalah hilangnya produksi susu dan kematian hewan secara mendadak sebelum mendapat penanganan khusus. Penanggulangan penyakit dapat dilakukan dengan perbaikan makanan yang cukup mengandung magnesium dan pemberian suntikan intra vena dengan magnesium sulfat pada sapi penderita atau dengan pemupukan tanah penggembalaan (pengangon an) dengan preparat magnesium (misalnya magnesium oksida) serta menghindarkan pemakaian pupuk terutama potasium dan nitrogen yang dapat menurunkan kandungan magnesium. Memberikan tempat-tempat berteduh di padang penggembalaan untuk berlindung sewaktu musim dingin. Hipomagnesemia pada sapi merupakan penyakit gangguan metabolisme yang dihubungkan dengan diet magnesium yang ren dah dalam ransum. Pada anak sapi penyakit ini merupakan penyakit defisiensi terhadap magnesium. Timbulnya gejala penyakit karena kurangnya magnesium dalam darah yang tidak bisa diimbangi dengan mobilisasi magnesium dari cadangan, karena mobilisasi berjalan relatif lamban. Gejala yang ditim bulkan akibat rendahnya kadar magnesium dalam darah yang sa ngat khas adalah kekejangan, yang diikuti oleh tremor musku lorum, hiperiritabilitas, kepekaan terhadap rangsangan - rangsangan maupun suara-suara yang gaduh dan terjadinya kematian karena kegagalan respirasi sebelum pertolongan diberikan. Tidak jarang kejadian hipomagnesemia diiringi dengan hipokalsemia, dimana kekejangan merupakan salah satu simptomnya. Magnesium sebagian besar diserap di usus halus seperti ga bagian tengah dan ekskresinya melalui fekal dan urin. Absorpsi kalsium yang rendah dari usus dan resorpsinya dari tulang dianggap membantu timbulnya hipomagnesemia yang disertai dengan hipokalsemia…dst
Keyword: