Judul: Penerapan metode penggerombolan berdasarkan gaussian mixture models dengan menggunakan algoritma expectation maximization
Abstrak: Model-based clustering bertujuan untuk mengoptimalkan kemiripan antara individu dengan menggunakan pendekatan model probabilistik. Keseluruhan data diasumsikan berasal dari campuran dua atau lebih sebaran peluang dengan proporsi tertentu. Data dapat digerombolkan dengan menggunakan Gaussian Mixture Models (GMM), yaitu mixture dari G sebaran peluang Gaussian. Masing-masing sebaran mewakili suatu gerombol dengan parameter tertentu. Parameter tersebut diduga menggunakan algoritma Expectation Maximization (EM) dengan nilai awal parameter diperoleh dari agglomerative hierarchical clustering. Metode ini menggunakan Bayes Information Criterion (BIC) untuk menentukan jumlah gerombol terbaik dengan berbagai karakteristik geometrik matriks peragam dari sebaran Gaussian. Dalam penelitian ini, GMM diterapkan pada beberapa pola sebaran data. Data dibangkitkan dari sebaran Gaussian dengan beberapa kondisi parameter, antara lain parameter vektor rataan dan matriks peragam ketiga gerombol identik, vektor rataan ketiga gerombol identik dengan matriks peragam yang berbeda, vektor rataan yang berbeda dengan matriks peragam yang identik, dan terakhir adalah parameter vektor rataan dan matriks peragam yang berbeda. Keefektifan GMM pada data tersebut dapat diketahui dengan menghitung rataan tingkat kesalahan klasifikasi. Kondisi lain yang dipertimbangkan dalam membangkitkan data adalah jarak antar pusat gerombol dan keragaman setiap gerombol untuk melihat keefektifan metode jika ketiga gerombol saling berjauhan, saling berdekatan, maupun saling tumpang tindih.
Keyword: 

Judul: Perbandingan Metode Cluster Ensemble, Two Step Cluster dan Metode Gower pada Penggerombolan Data Bertipe Campuran (Studi Kasus pada Penggerombolan Kecamatan di Kabupaten Malang Tahun 2017).
Abstrak: Pembangunan kesehatan didukung oleh tersedianya sarana kesehatan dan tenaga kesehatan yang memadai. Untuk memudahkan pemerintah dalam menetapkan kebijakan yang diambil, perlu dilakukan pengelompokan wilayah untuk mengetahui wilayah mana saja yang perlu pembenahan dalam sarana kesehatan dan tenaga kesehatan. Analisis gerombol digunakan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu. Analisis gerombol pada umumnya diterapkan pada objek dengan data bertipe numerik. Data sarana kesehatan dan tenaga kesehatan memiliki tipe kategorik dan numerik atau disebut juga data campuran, sehingga diperlukan penggerombolan untuk data bertipe campuran. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode cluster ensemble, metode two step cluster dan metode Gower dalam menggerombolkan data bertipe campuran. Kriteria pembanding yang digunakan adalah rasio antara simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol. Nilai rasio yang terkecil menunjukkan metode yang terbaik. Penggerombolan data kategorik pada metode cluster ensemble menggunakan algoritma squeezer menghasilkan 6 gerombol. Penggerombolan data numerik menggunakan metode hirarki penggabungan (agglomerative) menggunakan pautan lengkap dan pautan ward. Terdapat 4 kombinasi hasil penggerombolan metode cluster ensemble dimana hasil penggerombolan yang dipilih adalah pada metode Euclidean Complete 2 pada threshold 0.5-0.9 dengan nilai rasio sebesar 0.689, yang menghasilkan 5 gerombol. Penggerombolan metode two step cluster menggunakan kriteria BIC sebagai penentu jumlah gerombol. Jumlah gerombol yang dihasilkan oleh metode two step cluster adalah 2. Peneliti kemudian membandingkan dengan jumlah gerombol yang sama dengan hasil metode cluster ensemble yaitu 5 gerombol. Hasil rasio simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol menunjukkan bahwa rasio pada jumlah gerombol 5 memberikan nilai yang lebih kecil, yaitu sebesar 0.875. Oleh karena itu, pada penggerombolan two step cluster, jumlah gerombol yang dipilih adalah 5 gerombol. Penggerombolan metode Gower menggunakan ukuran ketidakmiripan Gower, lalu proses penggerombolannya menggunakan metode hirarki penggabungan dengan pautan lengkap dan pautan ward. Rasio simpangan baku dalam dan antar gerombol pada pautan lengkap memberikan nilai yang lebih kecil dibanding pautan ward yaitu sebesar 0.839. Jumlah gerombol yang dihasilkan pada metode penggerombolan Gower adalah 5 gerombol. Hasil penelitian menunjukkan metode cluster ensemble adalah metode yang paling baik dibandingkan metode two step cluster dan metode Gower dalam menggerombolkan data bertipe campuran yang memiliki nilai rasio simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol terkecil.
Keyword: cluster ensemble, data campuran, gower, two step cluster

Judul: Toxicity Nitrite on Physiological Responses of Day of Culture 30 Vannamei Shrimps Litopenaeus vannamei
Abstrak: Nitrit-N merupakan bentuk nitrogen yang relatif bersifat tidak stabil dan dapat teroksidasi serta terbentuk dari proses nitrifikasi. Nitrifikasi merupakan proses oksidasi amonia (NH3-N) menjadi nitrit-N (NO2-N) dan nitrat-N (NO3-N). Konsentrasi nitrit-N yang tinggi dalam suatu perairan bersifat toksik bagi udang vaname dan menyebabkan stres hingga kematian. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur toksisitas nitrit-N dalam lingkungan perairan terhadap produktivitas dan respons fisiologis udang vaname Litopenaeus vannamei DOC 30. Penelitian ini terbagi menjadi tiga tahap, yaitu uji pendahuluan, uji letal, dan uji subletal dengan menggunakan metode rancangan acak lengkap (RAL). Pengamatan mortalitas hewan uji dilakukan pada jam ke-24, 48, 72, dan 96. LC50 pemaparan nitrit-N selama 96 jam pada udang vaname ukuran DOC 30 adalah 88,88±28,35 mg L-1NO2-N. Konsentrasi nitrit-N pada penelitian ini menunjukkan penurunan seiring dengan lama waktu pemaparan nitrit-N. Pemaparan nitrit-N dengan konsentrasi 45 mg L-1 pada udang vaname DOC 30 dapat menekan survival rate mencapai 55,33±4,04%, penurunan pertumbuhan panjang mutlak sebesar 79,80 %, dan penurunan pertumbuhan bobot mutlak sebesar 85,70%, serta peningkatan respons fisiologis (Total hemocyte count, glukosa darah, dan kolesterol), Nitrite-N is a form of nitrogen that is relatively unstable and easily oxidized which is made up of the nitrification process. Nitrification is the process of ammonia (NH3-N) oxidation that turns into nitrite-N (NO2˗N) and nitrate-N (NO3- N). The high concentration of nitrite-N in particular water is toxic for the vannamei shrimps, and it causes stress to death. This research aims to measure the nitrite-N concentration in the water environments toward product as well as the physiological response of DOC 30 vannamei shrimp Litopenaeus vannamei. This research is divided into three steps, which are preliminary, lethal, and sub-lethal tests by using a completely randomized design method. The observation of the mortality of tested animals was conducted at the 24th, 48th, 72nd, and 96th hours. LC50 of the nitrite-N exposure for 96 hours at DOC 30 vannamei shrimps is 88,88±28,35 mg L-1 NO2-N. Nitrite-N concentration in this research showed the decline along with the duration of nitrite-N exposure. Nitrite-N exposure with the concentration of 45 mg L-1 in the DOC 30 vannamei shrimp can press of survival rate values until 55,33±4,04%, decline absolute length growth by 79,80 %, decline absolute weight growth by 85,70%, and increased physiological response (Total hemocyte count, glucose, cholesterol). Keywords: LC50, Litopenaeus vannamei, nitrite-N
Keyword: LC50, Litopenaeus vannamei, nitrite-N, stress, toxic