Judul: Pengkajian Keakuratan Twosteo cluster dalam Menentukan Banyaknya Gerombol Populasi
Abstrak: Algoritma analisis gerombol seperti metode penggerombolan hirarki dan krataan tidak dapat menangani peubah (atribut) campuran kategorik dan numerik, serta penentuan banyaknya gerombol. Metode TwoStep Cluster (Chiu et al. 2001) dapat menangani peubah campuran kategorik dan numerik dan penentuan banyaknya gerombol secara objektif (otomatis). Penelitian ini mengevaluasi keakuratan TwoStep Cluster dalam menghasilkan banyaknya gerombol dan ukuran gerombol yang sama dengan populasi yang sebenarnya. Perbandingan struktur gerombol dalam populasi hipotetik dengan hasil penduga banyaknya gerombol yang dihasilkan dari algoritma TwoStep Cluster dapat diperoleh dengan studi simulasi. Algoritma TwoStep Cluster sangat akurat dalam menduga banyaknya gerombol dan sebaran ukuran gerombol sebenarnya jika semua peubah kontinu. Transformasi peubah kategorik ke dalam bentuk biner dan memperlakukannya sebagai peubah numerik meningkatkan keakuratan TwoStep Cluster dalam menduga banyaknya gerombol, bilamana peubah kriteria penggerombolan merupakan peubah campuran. Selain itu TwoStep Cluster juga sangat akurat dalam menghasilkan gerombol yang sama dengan populasi sebenarnya pada kasus-kasus data yang terpisah secara tegas, atau setidaknya terlihat adanya perbedaan penggerombolan pada data yang dianalisis.
Keyword: 

Judul: Aplikasi Metode TwoStep Cluster pada Ukuran Data Berbeda, Studi Kasus: Data Potensi Desa 2006 untuk Wilayah Jawa Barat.
Abstrak: Analisis gerombol dilakukan untuk mengidentifikasi struktur kelompok data sebenarnya dimana masing-masing kelompok memiliki kemiripan tersendiri. Permasalahan yang biasa ditemukan pada analisis gerombol yaitu data yang ada umumnya tidak hanya bertipe kontinu namun juga bertipe kategorik, serta dalam menentukan jumlah gerombol akhir yang dilakukan secara subyektif oleh peneliti. Metode TwoStep Cluster mampu memberi solusi untuk peubah data yang bertipe campuran antara peubah kontinu dan kategorik serta secara otomatis membentuk gerombol yang optimal bagi kebutuhan data yang sangat besar. Penerapan metode TwoStep Cluster dilakukan pada data Podes SE2006 untuk wilayah Jawa Barat yang memiliki ukuran data besar, kemudian dilakukan kembali pada data Bandung yang memiliki ukuran data kecil. Penggerombolan pada data Jawa Barat menghasilkan tiga gerombol yaitu gerombol perkotaan, pedesaan, dan industri. Sedangkan penggerombolan pada data Bandung menghasilkan dua gerombol yaitu gerombol perkotaan dan pedesaan. Terbentuknya gerombol yang berbeda pada data besar dan data kecil disebabkan oleh jumlah data yang berbeda sehingga rataan centroid pada gerombol yang terbentuk saat proses algoritma TwoStep Cluster berbeda. Perbandingan penerapan metode TwoStep Cluster pada data berukuran besar dengan data berukuran kecil, menghasilkan persentase kesesuaian cukup baik yaitu sebesar 66,32%.
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: