Judul: Pengembangan Library Python untuk Mencari Persamaan Terbaik dalam Perhitungan Kemiripan dan Jarak pada Data Biner
Abstrak: Fitur biner memiliki informasi yang cukup penting dalam analisis data. Pendekatan yang biasa dilakukan dalam menganalisis data tersebut yaitu menggunakan perhitungan kemiripan dan jarak. Namun, banyaknya persamaan untuk menghitung kemiripan ataupun jarak yang ada menyebabkan pemilihan persamaan tersebut sangat penting untuk menghasilkan analisis yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan mengembangkan library Python untuk menentukan persamaan kemiripan dan jarak yang paling baik untuk kasus kardiovaskular menggunakan metode waterfall. Hasilnya terdapat dua class utama yang dikembangkan, yaitu PairBestMeasures untuk menganalisis data berdasarkan pasangan target dan AgglomerativeBestMeasures untuk menganalisis penggunaan persamaan jarak dan kemiripan dalam agglomerative clustering. Pada kasus kardiovaskular, kemiripan Sokal Sneath 4 merupakan persamaan yang didapat untuk analisis berdasarkan pasangan target dan Baroni urbani buser 2 merupakan persamaan kemiripan yang didapat dalam analisis agglomerative clustering. Pada akhir penelitian dilakukan deployment berupa library dan dokumentasi ke situs PyPi dan readthedocs., Binary features have quite important information in data analysis. The common approach in analyzing the data is to use similarity and dissimilarity calculations. However, from the many equations to calculate the existing similarities or distances, the selection of these equations is crucial to produce a better analysis. This study aims to develop a Python library to determine the best similarity equation for cardiovascular case using the waterfall method. As a result, there are two main classes developed, namely PairBestMeasures to analyze data based on target pairs and AgglomerativeBestMeasures to analyze the use of distance and similarity equations in agglomerative clustering. In the cardiovascular case, the Sokal Sneath 4 similarity is the equation obtained for analysis based on target pairs and Baroni urbani buser 2 is the similarity equation obtained in agglomerative clustering analysis. At the end of the research, the deployment of libraries and documentation to the PyPi and readthedocs sites is carried out.
Keyword: binary, python, similarity, waterfall

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: 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: