Judul: Penggerombolan Peubah Campuran Dengan Metode KPrototypes, Cluster Ensemble, Dan Two-Step Method For Clustering Mixed Data (TMCM).
Abstrak: Analisis gerombol merupakan teknik peubah ganda untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Pada umumnya penggerombolan hanya dapat digunakan pada satu tipe peubah saja yaitu peubah bertipe numerik atau kategorik. Permasalahannya adalah bahwa data yang tersedia bisa saja merupakan peubah campuran (numerik dan kategorik). Oleh karena itu untuk melakukan penggerombolan yang tepat diperlukan metode penggerombolan yang dapat diterapkan pada peubah campuran. Beberapa metode yang telah dikembangan untuk penggerombolan data bertipe campuran adalah algoritme K-Prototypes, Cluster Ensemble dan Two-Step Method for Clustering Mixed Categorical and Numeric Data (TMCM). Penelitian ini membandingkan dan mengevaluasi ketiga metode penggerombolan peubah campuran tersebut pada beberapa kasus. Evaluasi kinerja hasil penggerombolan dengan memperhatikan rasio antara nilai simpangan baku di dalam kelompok (Sw) dan nilai simpangan baku antar kelompok (Sb) paling kecil. Kasus pertama yaitu pengerombolan desa berdasarkan karakteristik pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di Provinsi Sulawesi Barat. Kasus kedua yaitu penggerombolan desa berdasarkan indikator percepatan penurunan stunting di Kabupaten Timor Tengah Utara (TTU). Kemudian pada berbagai kombinasi peubah kasus kedua menggunakan skenario komposisi peubah numerik lebih banyak dari kategorik dan komposisi peubah kategorik lebih banyak dari numerik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan perbandingan nilai rasio Sw dan Sb dari ketiga metode penggerombolan peubah campuran menunjukkan bahwa metode K-Prototypes merupakan metode penggerombolan terbaik pada kasus pertama dengan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan yaitu 0,256 dan pada kasus kedua dengan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan yaitu 0,613 terkecil dibandingkan dibandingkan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan metode Cluster Ensemble dan TMCM. Selanjutnya, pada skenario menggunakan kombinasi peubah kategori lebih banyak dari peubah numerik pada kasus kedua metode K-Prototypes masih memiliki kinerja yang lebih baik dari metode lainnya karena dominan menghasilkan nilai rasio Sw dan Sb terkecil. Namun pada penggerombolan dengan menggunakan skenario peubah numerik lebih banyak dari peubah kategori pada kasus kedua, metode TMCM cenderung dominan menghasilkan nilai rasio Sw dan Sb terkecil dibandingkan metode K-Prototypes dan Cluster Ensemble.
Keyword: analisis gerombol, cluster ensemble, k-prototypes, peubah campuran, tmcm

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: 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: