Judul: Clustering of Blank Spot Villages in Pemalang Regency using K-Means, Fuzzy C-Means (Fcm), Decision Trees and Weighted Scoring Method
Abstrak: Pandemi covid-19 berpengaruh terhadap tatanan kebiasaan masyarakat di seluruh penjuru dunia. Sektor pendidikan merupakan salah satu sektor yang terdampak dari adanya perubahan tatanan kebiasaan tersebut. Perubahan tatanan kebiasaan pada sektor pendidikan di Indonesia, tercermin dari perubahan kebijakan proses belajar mengajar secara tatap muka ke proses pembelajaran jarak jauh (PJJ / pembelajaran daring). Hal ini sejalan dengan surat edaran Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia nomor: 36962/ MPK.A/HK/2020 tertanggal 17 Maret 2020, tentang kebijakan pembelajaran daring selama masa pandemi covid-19 untuk mengurangi penyebaran virus corona. Beberapa penelitian yang telah dilakukan untuk mengkaji kendala proses PJJ, menghasilkan temuan bahwa kualitas jaringan internet merupakan kendala mayoritas dalam proses PJJ. Kondisi dimana tidak adanya jaringan internet di suatu daerah biasa disebut dengan blank spot. Permasalahan blank spot menjadi perhatian khusus Presiden Joko Widodo. Dalam rangka meminimalisir permasalahan blank spot, Presiden dan Kominfo RI merealisasikan program “Indonesia merdeka sinyal hingga pelosok negeri”. Program ini melibatkan seluruh kabupaten/kota di Indonesia untuk melakukan survei kualitas jaringan pada area terkecil desa, serta penataan dan penyempurnaan sistem jaringan komunikasi. Kabupaten Pemalang merupakan salah satu Kabupaten di Provinsi Jawa Tengah yang melakukan survei kualitas jaringan. Survei kualitas jaringan diinisiasi oleh Pemerintah Daerah melalui Dinas Komunikasi dan Informatika serta Badan Pusat Statistik Kabupaten Pemalang, yang mencakup survei kualitas jaringan desa, jumlah penduduk, ketersediaan tower telekomunikasi, dan keadaan geografi desa. Pada dasarnya kegiatan survei kualitas jaringan memerlukan sumber daya dan biaya yang relatif tidak sedikit sehingga untuk melakukan efisiensi kegiatan survei lapangan, diperlukan pendeteksian dini status blank spot desa berdasarkan karakteristik desa blank spot secara umum. Pendekatan metode statistika yang dapat digunakan untuk menduga suatu desa termasuk dalam status blank spot atau tidak adalah dengan menggunakan metode penggerombolan. Metode penggerombolan data dapat dibedakan menjadi metode supervised classification dan metode unsupervised classification. Metode penggerombolan supervised classification yang umumnya digunakan untuk menggerombolkan desa berdasarkan karakteristik desa adalah metode pohon keputusan dan metode penskoran terboboti. Dua metode ini dipilih karena memiliki tampilan hasil gerombol yang menarik dan mudah diinterpretasi oleh pengguna dalam bentuk diagram dan skor. Sedangkan pada metode penggerombolan unsupervised classification yang umumnya digunakan untuk menggerombolkan desa berdasarkan karakteristik desa adalah metode kmeans dan metode fuzzy c-means (fcm). Dua metode ini dipilih karena memiliki kekhususan ciri untuk menggerombolkan desa berdasarkan karakteristiknya secara tegas maupun samar (memungkinkan satu desa menjadi anggota lebih dari satu gerombol). Survei kualitas jaringan di Kabupaten Pemalang telah dilakukan, namun tidak menuntut kemungkinkan akan dilakukan survei baru pada desa hasil pemekaran. Hal ini dikarenakan adanya peningkatan jumlah kehamilan pasangan keluarga usia produktif di Kabupaten Pemalang. Data Dinas Kesehatan Kabupaten Pemalang menunjukan selama tahun 2018 – 2020 jumlah ibu hamil di Kabupaten Pemalang meningkat sebesar 6%. Peningkatan kepadatan jumlah penduduk yang signifikan dapat berdampak pada pemekaran desa di Kabupaten Pemalang beberapa tahun ke depan. Berdasarkan latar belakang tersebut maka penelitian tesis ini mengkaji terkait penggerombolan desa blank spot di Kabupaten Pemalang menggunakan pendekatan metode pohon keputusan, metode penskoran terboboti, metode k-means, dan metode fuzzy c-means (fcm). Tujuan kajian penelitian ini adalah menentukan metode mana yang lebih sesuai digunakan antara metode pohon keputusan dan metode penskoran terboboti (pada jenis metode supervised classification), serta antara metode k-means
Keyword: Blank Spot, Decision Tree, Fuzzy C-Means (Fcm), K-Means, Weighted Scoring

Judul: Analysis of Subdistrict Clustering Analysis and Disease Incidence Trends in West Java Province Based on JKN Participants Primary Services
Abstrak: Mahadata sering dianggap sebagai komoditas paling berharga dari era digital saat ini. Hal ini karena data yang besar dan beragam dapat memberikan pandangan yang jelas tentang konsumen, pasar, dan lingkungan bisnis. Namun demikian, data tersebut tidak bermanfaat jika tidak dapat diolah dan dianalisis dengan tepat. Hal inilah yang menjadikan analisis mahadata memiliki peran yang penting. Analisis mahadata adalah proses mengekstrak informasi dan pengetahuan dari data yang besar, kompleks, dan beragam. Dalam bisnis, analisis mahadata digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan pendapatan. Dalam industri kesehatan, analisis mahadata digunakan untuk meningkatkan perawatan pasien dan meningkatkan efisiensi sistem kesehatan. BPJS Kesehatan adalah badan yang memiliki tugas dalam menyelenggarakan jaminan kesehatan bagi seluruh rakyat Indonesia yang disebut sebagai Jaminan Kesehatan Nasional (JKN). Selama ini pelayanan kesehatan peserta JKN lebih banyak berupa pelayanan kuratif atau pelayanan kesehatan setelah sakit. Biaya untuk pelayanan kuratif apalagi jika dilakukan di rumah sakit tentu lebih besar sehingga perlu dikendalikan untuk mendukung keberlangsungan program JKN. Salah satu upaya yang bisa dilakukan adalah dengan mendorong pola hidup sehat di masyarakat melalui program promotif preventif dan meningkatkan kualitas pelayanan di fasilitas kesehatan (faskes) primer. Laporan statistik JKN 2014-2018 yang dikeluarkan oleh Dewan Jaminan Sosial Nasional menyajikan kondisi menarik bahwa pada tahun 2018 Provinsi Jawa Barat menjadi wilayah dengan jumlah puskesmas paling banyak di Indonesia. Namun capaian tersebut berlawanan dengan angka rasio puskesmas per 100.000 peserta menjadi salah satu yang paling kecil di Indonesia. Nilai rasio tersebut menggambarkan ketersediaan pilihan faskes bagi peserta JKN dimana semakin kecil nilainya maka semakin terbatas pilihannya. Nilai tersebut dapat juga menjadi penanda bahwa suatu faskes sudah melebihi kapasitas atau tidak ideal. Penelitian yang dilakukan di wilayah Kota Depok menunjukkan bahwa sebagian besar puskesmas dengan rasio rujukan yang tinggi tidak memiliki kelengkapan sarana dan prasarana. Salah satu alasan dilakukan rujukan adalah karena beberapa obat-obatan tidak tersedia di puskesmas. Rasio rujukan adalah ukuran kecenderungan faskes primer melakukan rujukan ke faskes lain. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengoptimalkan pelayanan kesehatan primer dan pemerataan sarana dan prasarana pada cakupan daerah yang luas secara efisien adalah dengan profiling dan menggerombolkan daerah di Provinsi Jawa Barat hingga lingkup kecamatan yang memiliki kemiripan karakteristik kejadian penyakit. Kemudian dari kelompok yang terbentuk akan dilakukan analisis tren dan peramalan kejadian di masa mendatang. Metode yang digunakan untuk mendapatkan penggerombolan terbaik adalah penggerombolan berhierarki dan cluster ensemble. Adapun data penelitan yang dikaji adalah data sampel pelayanan primer kapitasi BPJS Kesehatan periode 2017-2018. Beberapa peubah penting antara lain: data diagnosis penyakit primer (ICD-10) pasien di puskesmas, waktu pelayanan, jenis kunjungan, dan lokasi kecamatan pelayanan. Salah satu permasalahan statistika dalam pemrosesan dan analisis mahadata adalah kemungkinan ditemukannya nilai yang hilang (missing value). Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu dilakukan proses imputasi untuk mendapatkan data yang lengkap. Penelitian ini menggunakan beberapa metrik evaluasi yaitu koefisien Silhouette, Dunn index, Davies-Bouldin index, dan C-index untuk menentukan jumlah gerombol optimal yang terbentuk. Selain itu analisis deskriptif dan visualisasi terhadap hasil penggerombolan juga digunakan sebagai pertimbangan dalam pemilihan gerombol optimal. Hasil evaluasi diperoleh metode optimal adalah penggerombolan berhierarki dengan pautan average linkage. Metode tersebut menghasilkan tiga gerombol dengan rincian: gerombol 1 terdiri dari 5
Keyword: clustering, disease incidence, ensemble, hierarchical, sub-districts

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: