Judul: Penggerombolan Desa/Kelurahan di Provinsi Banten Berdasarkan Indikator Kemiskinan Menggunakan Algoritme K-Prototypes
Abstrak: Provinsi Banten merupakan salah satu provinsi baru di Indonesia yang tidak luput dari permasalahan kemiskinan. Karakteristik wilayah yang berbeda menyebabkan adanya kesenjangan antar wilayah sampai level desa/kelurahan. Oleh karena itu, pengelompokan desa/kelurahan berdasarkan karakteristik wilayah dibutuhkan sebagai identifikasi awal pemetaan kemiskinan. Hasil pengelompokkan ini diharapkan dapat digunakan pemerintah untuk merencanakan pembangunan tepat sesuai sasaran. Analisis gerombol (cluster analysis) menjadi salah satu metode yang paling banyak digunakan untuk mengelompokkan sekumpulan objek menjadi beberapa gerombol. Objek-objek amatan tersebut dikelompokkan berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimiliki. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data Podes 2018 Provinsi Banten dengan pemilihan peubah berdasarkan indikator kemiskinan. Peubah terpilih tersebut merupakan peubah bertipe campuran (numerik dan kategorik). Algoritme K-prototypes merupakan salah satu metode penggerombolan yang mampu mengatasi data bertipe campuran. Selain itu, algoritme K-prototypes memiliki keunggulan diantaranya bekerja secara efektif dalam jumlah data atau amatan cukup besar dan formulanya berbasis ukuran jarak sehingga mudah diaplikasikan. Algoritme K-prototypes juga memiliki kelemahan yaitu menghasilkan solusi gerombol lokal optimal karena sensitif terhadap penentuan inisialisasi pusat gerombol sehingga menghasilkan gerombol yang tidak unik. Meskipun demikian, karakteristik gerombol yang dihasilkan relatif sama. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkan wilayah desa/kelurahan di Provinsi Banten berdasarkan indikator kemiskinan menggunakan algoritme K-prototypes. Selanjutnya menentukan jumlah gerombol optimal yang dihasilkan dari algoritme K-prototypes. Gerombol optimal tersebut divisualisasikan dalam bentuk grafik dan peta tematik disertai dengan interpretasi karakteristik dari masing-masing gerombol. Algoritme K-prototypes merupakan salah satu analisis gerombol nonhierarki yang menentukan jumlah gerombol di awal proses. Berbagai jumlah gerombol telah dicobakan dalam penelitian ini dari k=1 sampai k=15. Jumlah gerombol optimal ditentukan dari hasil evaluasi gerombol berdasarkan nilai rasio keragaman di dalam gerombol terhadap keragaman antar gerombol. Nilai rasio terkecil dianggap sebagai jumlah gerombol optimal. Pada penelitian ini menghasilkan nilai rasio terkecil sebesar 0.114 yaitu pada saat jumlah gerombol k=3. Penggerombolan menggunakan algoritme K-prototypes menghasilkan 3 gerombol optimal. Gerombol 1 diidentifikasikan sebagai wilayah dengan pencapaian pembangunan paling rendah dibandingkan gerombol lainnya. Gerombol 2 wilayah yang memiliki capaian pembangunan berkategori menengah dan gerombol 3 wilayah dengan capaian pembangunan paling tinggi dibandingkan gerombol lainnya. Kata kunci: Desa/kelurahan miskin, K-prototypes, penggerombolan, peubah campuran.
Keyword: Desa/kelurahan miskin, K-prototypes, penggerombolan, peubah campuran

Judul: Analisis Gerombol K-Means dan K-Error Untuk Pengelompokan Desa-Desa di Jawa Barat Berdasarkan Indikator Kemiskinan
Abstrak: Kemiskinan menjadi salah satu permasalahan yang cukup ponting di Jawa Bara!. Hal ini ditunjukkan oleh data dari BKKBN yaitu adanya peningkatan jumlah pedudnk miskin dari tabun ketahun mulai dari tahun 2003. Kemiskinan teIjadi bukan hanya karena rendahnya pendapatan saja tetapi juga karena keterbatasan sarana dan prasarana rumah-tangga di desa tersebut. Maka diperlukan adanya suatu evaluasi dan studi kasus yang dapat menghasilkan pengelompokkan desadesa di Jawa Bamt untuk mengetahui karakteristik-karakteristik desa-desa terse but sehingga dapat menentukan desa-desa yang diprioritaskan untuk mendapatkan bantuan dari pemerintah. Kebanyakan metode penggerombolan tidak mempertimbangkan adanya informasi kekeliruan yang terkait dengan data. Maka dalam penelitian ini digunakan metode penggerombolan berdasarkan galat yaitu K-Error. Menurut Kumar dan Patel (2005) metode penggerombolan K-Error dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode penggerombolan K-Means. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkan desa-desa di Jawa Barat berdasarkan indikator kemiskinan untuk mengetahui desa-desa mana yang perlu diberikan bantuan dari pemerintah agar program pemerintab tepat sasaran menggunakan .Igoritma K-Means dan K-Error kemudian membandingkan karakteristik hasil penggerombolan kedua metode tersebut. Data yang digunakan dalarn penelitian ini berasal dari data SUSENAS tahun 2005 unlnk propinsi Jawa Barat yang tordiri dari 23 kota dan 1026 dcsa. Berdasarkan plot KU, dan KUz, ada 4 gerombol yang terbentuk dan dari hasil penggerombolan menggunakan metode K-Means dan K-Error, desa-desa yang memiliki jumlah penduduk miskin tertinggi ada peda gerombol 2. Rata-rata jarak dalam gerombol pada metode K-Means relatif lebih besar dihalldingkall rata-fa", jurak dalam geromboi pada metode K-EITOr. Jadi, dengan memasukkan galat dalum pcnggcrc-mool.1i1fiYu .:!u.pat meminimalkan rata-rata jarak obscrvasi ke pusat gerombolnya, s,cningga ::icrodc ~-~-:~;';Dr d;:p,ct rnt::nghasHkan pcnggerornboian yang lebih ba,k.
Keyword: 

Judul: Essential Fatty Acid Requirements of Catfish (Clarias batrachus Linn.) for Broodstock Development
Abstrak: This experiment was conducted to determine essential fatty acid requirements of catfish (Clarias batrachus Linn.) for broodstock development. The basic diet supplied to the test fish had protein and fat content 46.51 - 48.29% and 5.8 - 5.96% respectively. The five test diets differed in the essential fatty acid (EFA) level. Diet A contained 0.21% (36-fatty acid and 0.03% S3-fatty acid; diet B 0.67% d6-fatty acid and 2.09%&3-fatty acid; diet C 2.24KU6-fatty acid and 0.07%&3-fatty acid; diet 0 1.85%(;36-fatty acid and 0.56% a3-fatty acid; diet E 0.26% a6 fatty acid and 1.68% d3-fatty acid. Most of US-fatty acid in diet B and D were 1$:3 (33, on the other hand those in diet E were 20:s c33 and 22:6 W3.
Keyword: