Judul: Evaluasi konsep jarak dan metode penggerombolan untuk data biner
Abstrak: Analisis gerombol adalah salah satu analisis statistika yang digunakan untuk mengelompokan objek ke dalam kelompok. Prinsip utama analisis ini adalah mengelompokkan objek yang sama/seragam kc dalam satu gerombol. Keseragaman ini didasarkan pada ukuran kedekatan. Ukuran kcdekalan yang digunakm1 dapat berupa ukuranjarak atau uklll'an kesamaan/kemiripan. Belakangan ini, penerapan analisis gerombol sudah sangat luas. Dalam dunia praktisi, terkadang data biner lebih menarik dan mudah diukur dibandingkan data pengukuran (measurement). Sehingga pacla kenyataannya data biner lebih sering dijumpai di lapangmL Untuk jenis data biner, ada beberapa konsep jarak dan metode perbaikan jarak yang dapat digunakan. Untuk mengevaluasi kombinasi setiap metode tersebut, dapat dilakukan dengan simulasi. Dalam penelitian ini evaluasi dilakukan dengan membandingkan nilai salah klasifikasi setiap pasang kombinasi metode. Hasil simulasi menunjukkan bahwa w1tuk jenis data biner konsep jarak kurang mempengaruhi nilai salah klasifikasi mmun lebih dipengaruhi oleh perbedaan metode perbaikan jarak. Jika terjadi kesalahan dalam penentuan jumlah kelompok, konsep jarak semakin berpengaruh terhadap perbedaan nilai salah klasifikasi bila jumlah kelompoknya semakin besar dari jumlah kelompok yang sebenarnya. Apabila jt1111lah kelompoknya semakin kecil dari jrnnlah kelompok yang sebenamya, konsep jarak semakin tidak bcrpengaruh terhadap perbedaan nilai salah klasifikasi.
Keyword: 

Judul: Kajian Analisis Gerombol Berbasis Model pada Data yang Menyebar Normal Ganda
Abstrak: Analisis gerombol merupakan suatu metode penggerombolan yang bertujuan untuk mengelompokkan objek ke dalam beberapa kelompok sedemikian hingga objek yang berada di dalam kelompok yang sama cenderung mempunyai karakteristik yang lebih homogen dari pada objek yang berada di kelompok yang berbeda. Hal ini dilakukan dengan suatu ukuran jarak seperti jarak euclidean. Pengukuran kemiripan antar objek dengan menggunakan jarak akan sangat sulit dilakukan jika ukuran data yang digunakan sangat besar dan kondisi objek yang ada saling tumpang tindih. Dengan memperhatikan sebaran dari data yang digunakan untuk penggerombolan, Mclachlan dan Basford (1988) memberikan suatu pendekatan terbaru dalam analisis gerombol yaitu penggerombolan berbasis model campuran. Metode ini mengasumsikan bahwa sebaran data yang digunakan adalah sebaran campuran dengan setiap subpopulasi mewakili suatu gerombol yang berbeda. Tujuan dari metode ini adalah untuk mengoptimalkan kemiripan antar objek dengan menggunakan pendekatan model peluang. Tehnik perpindahan objek berdasarkan pada algoritma Expectation Maximization (EM) dan penentuan jumlah gerombol ditentukan berdasarkan nilai Bayes Information Criterion (BIC) terbesar. Penggunaan algoritma EM dalam pendugaan parameternya dikarenakan algoritma tersebut merupakan metode perhitungan iterasi yang sangat cocok untuk pendugaan parameter dari fungsi kemungkinan pada data tidak lengkap seperti yang terdapat pada sebaran campuran. Sama halnya dengan metode penggerombolan lainnya, metode penggerombolan berbasis model dilakukan untuk mengetahui jumlah gerombol maupun anggota tiap gerombol. Dengan demikian, efektifitas dari metode ini dibandingkan dengan metode berdasarkan ukuran jarak adalah suatu hal yang sangat penting untuk diketahui. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengkaji efektifitas analisis gerombol berbasis model yang meliputi efektifitas pada beberapa kondisi jarak antar pusat gerombol, perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan serta efektifitas analisis penggerombolan berbasis model berdasarkan maximum likelihood (MLE) dan maximum posterior (MAP) pada beberapa contoh penerapan. Perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan, keefektifannya dapat dikethaui dengan menghitung persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi yang dihasilkan, sedangkan efektifitas MLE dan MAP dapat diketahui berdasarkan persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi serta nilai BIC yang dihasilkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil simulasi dan data dari paket Mclust ver 3.4.8 pada R 2.12.1. Data simulasi yang dibangkitkan merupakan data himpunan campuran normal ganda dengan kondisi titik pusat gerombol, ragam dan tingkat korelasi antar peubah yang beragam. ...dst
Keyword: analisis gerombol, model campuran, BIC, algoritma EM, maksimum likelihood, konjugasi sebaran awal

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: