Judul: Kajian Empirik Kinerja Algoritma Khusus Partial Distance Strategy (PDS) dan Imputasi.
Abstrak: Analisis gerombol merupakan metode eksplorasi untuk mengelompokkan objek-objek yang memiliki karakteristik yang mirip ke dalam satu gerombol. Seperti analisis statistika standar lainnya, analisis gerombol hanya bisa dilakukan pada data set lengkap. Permasalahan yang sering dihadapi dalam kenyataan sehari-hari sering ditemukan data tidak lengkap pada suatu data set. Penggerombolan data tidak lengkap bisa dilakukan dengan melakukan preprocessing terlebih dulu atau menggunakan algoritma khusus. Preprocessing dilakukan dengan imputasi atau marginalisasi. Imputasi merupakan penambahan nilai tertentu terhadap data tidak lengkap sedangkan marginalisasi merupakan penghapusan terhadap data tidak lengkap. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kinerja penggerombolan data tidak lengkap menggunakan imputasi dan algortima khusus partial distance strategy (PDS) pada data iris dan menerapkannya terhadap data nilai S-1 Pascasarjana Statistika. Hasil penggerombolan data tidak lengkap dari data iris menunjukkan bahwa algoritma khusus PDS lebih baik dibanding imputasi. Penggerombolan terhadap data nilai S-1 Pascasarjana Statistika menghasilkan dua gerombol. Banyaknya gerombol dipilih berdasarkan metode Connectivity, Dunn, dan Silhouette.
Keyword: analisis gerombol, data tidak lengkap, imputasi, partial distance strategy

Judul: Penerapan Analisis Gerombol Data Tidak Lengkap Dengan Algoritma Khusus Pada Data Kesejahteraan Rakyat Provinsi Aceh
Abstrak: Analisis gerombol merupakan teknik peubah ganda yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimilikinya (Mattjik dan Sumertajaya 2011). Semakin mirip dua objek, maka semakin besar kemungkinan dua objek tersebut untuk dikelompokkan dalam satu gerombol. Analisis gerombol secara umum memerlukan data yang lengkap. Permasalahan yang sering terjadi pada analisis gerombol adalah ditemukan kumpulan objek atau peubah dengan data tidak lengkap. Secara umum penanganan data tidak lengkap pada analisis gerombol dapat dilakukan dengan tiga pendekatan. Pendekatan pertama adalah mengabaikan data yang tidak lengkap (marginalisasi). Kelemahan dari pendekatan ini adalah mengakibatkan kehilangan banyak informasi. Pendekatan kedua adalah menduga data yang tidak lengkap. Pendugaan data dilakukan dengan metode imputasi, yaitu menduga data tidak lengkap menggunakan angka nol, nilai median, nilai rata-rata, dan lainnya. Pendugaan dengan metode imputasi lebih sering digunakan dengan alasan lebih mudah dan sederhana (Safitri 2015). Kelemahan metode imputasi dikemukakan oleh Wagstaff dan Laidler (2005) yaitu hasil pendugaan dari metode imputasi tidak efisien karena memberikan informasi yang tidak berarti. Pendekatan ke tiga yaitu metode tanpa imputasi yang digunakan untuk mengatasi kelemahan dari metode imputasi. Beberapa penelitian yang mengembangkan metode tanpa imputasi antara lain. Wagstaff (2004) melakukan penelitian penggerombolan untuk data tidak lengkap tanpa imputasi dengan pendekatan k-means soft constraints (KSC). Matyja dan Simiński (2014) telah melakukan penelitian penggerombolan untuk data tidak lengkap dengan membandingkan metode imputasi, marginalisasi dan algoritma khusus penggerombolan. Beberapa algorima khusus penggerombolan yang digunakan seperti partial distance strategy (PDS), optimum completion strategy (OCS), serta nearest prototype strategy (NPS). PDS merupakan algoritma khusus penggerombolan data tidak lengkap tanpa imputasi, sedangkan metode OCS dan NPS merupakan algorima khusus penggerombolan data tidak lengkap dengan mengambil teknik imputasi di dalam proses iterasinya. Hasil perbandingan tersebut memperoleh kesimpulan bahwa metode algoritma khusus lebih unggul dalam menggerombolkan data tidak lengkap dibanding metode imputasi dan marginalisasi. Safitri (2015) telah mengkaji metode gerombol tanpa imputasi dengan membandingkan metode KSC dan metode PDS. Pada penelitian tersebut didapat kesimpulan bahwa metode PDS lebih unggul dibanding metode KSC. Pada penelitian ini, digunakan metode algoritma khusus yaitu metode OCS dan NPS yang diterapkan untuk menggerombolkan data kesejahteraan rakyat Provinsi Aceh tahun 2006. Selanjutnya metode tersebut dibandingkan dengan metode PDS dari hasil penelitian Safitri (2015). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan data yang sama dengan penelitian Safitri (2015). Peubah yang digunakan ditinjau dari berbagai sumber, seperti Rencana Pembangunan Jangka Panjang (RPJP), Millenium Development Goals (MDGs), dan indikator kesejahteraan yang dipublikasikan oleh BPS dan BAPPENAS Provinsi Aceh tahun 2007 yang bekerjasama dengan instansi pemerintah lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan dan mengevaluasi hasil gerombol kabupaten/kota di Provinsi Aceh tahun 2006. Penggerombolan dilakukan berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat. Metode Penggerombolan yang digunakan adalah metode OCS dan NPS. Evaluasi hasil penggerombolan dilakukan dengan dua cara yaitu menggunakan RMSSTD dan Pseudo F. Pada penelitian ini pseudo F tidak dapat digunakan untuk mengevaluasi hasil penggerombolan karena setiap jumlah gerombol memiliki penciri yang berbeda-beda. Hasil gerombol optimum dapat ditentukan berdasarkan hasil RMSSTD. Jumlah gerombol optimum yang diperoleh dari metode OCS yaitu 5 gerombol dengan nilai RMSSTD terkecil 0,6459. Pada metode NPS, jumlah gerombol dengan nilai RMSSD terkecil diperoleh sebanyak 6 gerombol
Keyword: gerombol, CS, NPS, RMSSTD, Pseudo F

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: