Judul: Clustering data kategorik menggunakan algoritma K-histogram (studi kasus: data PPMB IPB)
Abstrak: Perkembangan teknologi mengakibatkan meningkatnya data dalam jumlah besar. Namun sering kali data yang tersin~pan belum dimanfaatkan secara maksimal sehingga terjadi penumpukan data. Kasus ini terjadi di Panitia Penerimaan Mahasiswa Barn Institut Pertanian Bogor (PPMB WB). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma k-histogram dalam clustering data kategorik, dan unruk mendapatkan karakteristik data dari hasil clzrstering. Data yang digunakan adaIah data kategorik pelamar tahun 2004 dengan pilihan pelrama program sarjana di Fakultas Pertanian, IPB. Data tersebut meliputi data asal pelamar, pilihan pertama pelamar, kategori sekolah pelamar, dan keputusan, sebanyak 1899 baris dan 4field yditu: Propinsi, Pilihanl, Putusanl, dan Kategori. Penentuan inisialisasi nilai awal k-histogram dilakukan dengan memilih nilai k record pertama. Proses ciusfering dilakukan untuk 2 sampai dengan 10 ukuran cluster , dengan batasan iterasi 50 kali untuk setiap ukuran cluster. HasiI clustering dari algoritma k-histogram dievaluasi menggunakan nilai cohesion dm distinctness dari setiap hasil cluster. Penelitian menunjukkan bahwa hasil clustering yang terbaik berada pada ukuran cluster 10 dengan 1 kali iterasi, dengan nilai cohesion 1.2455000 dan distinctness 0.0652344, dengan penyebaran yang tidak merata di setiap ciusternya. tJntuk setiap cluster, dilakukan pengamatan terhadap niiai cohesion yang menunjukkan keberagaman objek di dalarn cltrster tersebut dan distinctness yang menyatakan ketidakmiripan objek antar-cluster. Nilai cohesion yang lebih keciI menunjukkan keberagamnya objek di dalam cluster tersebut semakin besar. Semakin besar niIai cohesion, keragaman, semakin besar nilainya, maka sernakin besar ketidakmiripan (dissimilar) antar-cluster (intercluster). Kata Icunci: Clustering, Data Kategorik, K-Histogram, Cohesion, Distinctness
Keyword: 

Judul: Pembentukan sistem inferensi fuzzy mamdani dengan fuzzy C-means untuk data mahasiswa baru IPB tahun 2000 - 2004
Abstrak: Data Panitia Penerimaan Mahasiswa Baru (PPMB) dan data direktorat Tingkat Persiapan Bersama (TPB) merupakan beberapa koleksi data yang ada di Institut Pertanian Bogor (IPB). Data PPMB ini terdiri dari data-data penerimaan mahasiswa baru melalui jalur: Ujian Seleksi Masuk IPB (USMI), Ujian Masuk Perguruan Tinggi Negeri (UMPTN), dan Prestasi Internasional dan Nasional (PIN). Penelitian dan analisis terhadap data-data tersebut masih kurang dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data PPMB IPB khususnya jalur USMI dengan melakukan data mining sebagai salah satu tahapan proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Teknik data mining yang digunakan adalah teknik clustering dengan algoritma Fuzzy CMeans (FCM). Hasil keluaran clustering ini dijadikan masukan untuk sistem inferensi fuzzy (FIS) metode Mamdani. Data PPMB meliputi data nilai pelamar dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2004, data nilai terpilih (data nilai mahasiswa yang diterima di IPB) dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2004. Sedangkan data dari TPB meliputi data nilai IPK mahasiswa TPB dari tahun akademik 2000/2001 sampai tahun akademik 2004/2005. Penelitian dilakukan dengan mengambil data mahasiswa Fakultas Pertanian (Faperta) dari tahun akademik 2000/2001 sampai tahun akademik 2004/2005. Clustering dilakukan pada data nilai rataan Matematika, Fisika, Kimia, Biologi, dan IPK TPB untuk mahasiswa Faperta berasal dari pulau Jawa, luar pulau Jawa, dan berasal dari satu sekolah (SLTA 1 Bogor) menghasilkan masing-masing dua buah cluster yang valid. Berdasarkan hasil pengujian pada FIS terhadap data hasil clustering, masih diperoleh error berkisar 0.6 untuk mahasiswa yang berasal dari satu pulau, dan 0.8 untuk mahasiswa yang berasal dari satu sekolah.
Keyword: 

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: