Judul: Segmentasi Mahasiswa Baru S1 IPB Berdasarkan Karakteristiknya Menggunakan Algoritme K-Prototypes
Abstrak: Mekanisme penyeleksian calon mahasiswa baru IPB terdiri dari SNMPTN, SBMPTN, dan jalur mandiri. Mahasiswa baru yang terpilih berasal dari berbagai latar belakang. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji hasil penggerombolan algoritme k-prototypes pada 2 percobaan yang berbeda dan melakukan segmentasi mahasiswa baru S1 IPB berdasarkan karakteristiknya menggunakan algoritme kprototypes. Algoritme k-prototypes akan menghasilkan hasil yang yang tidak unik, tetapi karakteristik antar gerombolnya relatif sama. Hasil penggerombolan algoritme k-prototypes pada percobaan 1 dan percobaan 2 menghasilkan gerombol optimal yang sama yaitu sebanyak 3 gerombol. Karakteristik gerombol pada percobaan 1 dan percobaan 2 memiliki kemiripan. Berdasarkan segmentasinya, terlihat bahwa gerombol 1 merupakan kelompok mahasiswa jalur ujian tulis dan tergolong ke dalam golongan menengah ke atas. Gerombol 2 merupakan kelompok mahasiswa jalur nilai rapor dan tergolong ke dalam golongan menengah ke bawah. Gerombol 3 merupakan kelompok yang terdiri dari berbagai karakteristik mahasiswa.
Keyword: analisis gerombol, algoritme k-prototypes, segmentasi

Judul: Klasterisasi Sekolah pada Penerimaan Mahasiswa Baru IPB University Jalur Rapor Menggunakan Algoritma K-Prototypes
Abstrak: Institut Pertanian Bogor atau IPB University merupakan perguruan tinggi negeri yang meraih peringkat pertama sebagai perguruan tinggi terbaik di Indonesia menurut Kemendikubristek pada tahun 2020 yang memiliki tiga jalur utama dalam sistem seleksi penerimaan mahasiswa baru. SNBP merupakan salah satu jalur penerimaan mahasiswa baru di IPB University berdasarkan nilai rapor tanpa tes. Seleksi penerimaan mahasiswa baru berdasarkan nilai rapor perlu dibuat indeks sekolah untuk melihat kualitas dan komitmen masing-masing sekolah dengan melakukan pengelompokan sekolah-sekolah pada pendaftar SNBP. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah algoritma K-Prototypes. K-Prototypes dapat digunakan untuk mengelompokkan data berukuran besar dan bertipe campuran (numerik dan kategorik) dengan mengkombinasikan ukuran jarak dari dua metode non-hirarki, yaitu algoritma K-Means dan K-Modes. Berdasarkan hasil analisis, algoritma K-Prototypes menghasilkan tiga gerombol optimal dengan masingmasing gerombol memiliki karakteristik yang berbeda. Gerombol 1 merupakan gerombol terendah karena terdiri dari sekolah-sekolah yang memiliki kualitas dan komitmen paling rendah pada penerimaan mahasiswa baru di IPB University jalur rapor. Gerombol 2 memiliki kualitas yang tidak lebih baik dari gerombol 3 namun berada di atas gerombol 1. Gerombol 3 merupakan gerombol terbaik karena terdiri dari sekolah sekolah yang memiliki kualitas dan komitmen tinggi pada penerimaan mahasiswa baru di IPB University jalur rapor. Mayoritas sekolah pada gerombol ini merupakan sekolah unggul yang terlibat hampir pada seluruh jalur penerimaan dan sebagian besar sekolahnya melakukan daftar ulang ke IPB University saat dinyatakan lolos jalur rapor., Institut Pertanian Bogor or IPB University is a state university that was ranked first as the best university in Indonesia according to the Ministry of Research and Technology in 2020 which has three main channels in the new student admission selection system. SNBP is one of the new student admission pathways at IPB University based on report cards without a test. Selection of new student admissions based on report cards needs to create a school index to see the quality and commitment of each school by grouping schools in SNBP applicants. One method that can be used is the K-Prototypes algorithm. K-Prototypes can be used to cluster large and mixed type data (numeric and categorical) by combining distance measures from two non-hierarchical methods, namely the K-Means and K-Modes algorithms. Based on the analysis, the K-Prototypes algorithm produces three optimal clusters with each cluster having different characteristics. Cluster 1 is the lowest cluster because it consists of schools that have the lowest quality and commitment to new student admissions at IPB University through the report card route. Cluster 2 has a quality that is not better than cluster 3 but is above cluster 1. Cluster 3 is the best cluster because it consists of schools that have high quality and commitment to new student admissions at IPB University through the report card route.
Keyword: cluster, k-prototypes, new students, school, SNBP

Judul: The Effect Cassava Leaves Meal in The Diets on Body Weigbt, Percentage of Digestive Tract and Viscera of Mule Duck.
Abstrak: The mule ducks are the crossbreed between common duck females (Anas plathyrhynchos) and muscovy ducks (Cairino moschata) to improve the meat production in order to meet the animal protein requirement of the people. One of the problems in husbandry farming is highly feed cost. This problem can be solved with using highly available local sources and cheapness. Cassava leaves (Manihot esculenta Crantz) is the one local sources which can be used as an alternative feed, because it contains a rather high protein (24.1%) aud vitamin A (10,000-13,000 IU). A highly Hydrocyanide (HCN) as well as crude fiber in the cassava leaves are the limiting factors to be used as poultry diet. The ducks have more ability in digest the crude fiber than chicken. So that, using some cassava leaves in the diet does not make any problem.
Keyword: