Judul: Penerapan Metode DBSCAN dalam Memperbaiki Kinerja K-Means untuk Penggerombolan Data Tweet.
Abstrak: Text Mining merupakan penyarian informasi dari data teks. Konsep penting yang terdapat pada text mining adalah konversi pola data teks menjadi data terstruktur melalui tahapan pra-processing dan vector space model. Penelitian ini berupaya untuk menerapkan metode -Means untuk menggerombolkan data teks. Proses penggerombolan dilakukan tanpa dan dengan memerhatikan amatan yang terindikasi sebagai amatan noise. Pendeteksian amatan terindikasi noise dilakukan dengan metode Density-based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN). Metode evaluasi kebaikan penggerombolan menggunakan metode Silhouette Coefficient ( ). Data yang digunakan adalah data Twitter kampanye Pilkada Jawa Barat 2018 sejak 15 sampai dengan 20 Februari 2018 yang diolah secara kumulatif per-hari. Hasil kajian menunjukkan bahwa DBSCAN mampu memperbaiki kinerja -Means dalam penggerombolan berdasarkan nilai yang lebih tinggi daripada -Means tanpa menyisihkan amatan noise.
Keyword: analisis gerombol, data teks, DBSCAN, Means, silhouette coefficient

Judul: Cluster Analysis with K-Means, ICLARANS, and 3W-DBSCAN Algorithms on Data Containing Outliers
Abstrak: Analisis gerombol (cluster analysis) merupakan salah satu metode analisis yang dapat digunakan untuk memperoleh informasi dari data dengan banyak peubah, baik untuk data dalam jumlah kecil maupun data dalam jumlah besar. Salah satu permasalahan yang sering muncul pada data adalah adanya pencilan atau pengamatan yang nilainya menyimpang atau berbeda jauh dari pengamatan lainnya. Pencilan dapat menyebabkan analisis statistik yang digunakan, dalam hal ini adalah analisis gerombol memberikan hasil yang bias karena struktur dari gerombol yang terbentuk bisa menjadi tidak sesuai dengan keadaan sebenarnya. Hal ini menyebabkan gerombol yang dihasilkan menjadi tidak representatif. Pemilihan metode yang tepat tentunya menjadi hal yang harus dipertimbangkan. K-Means merupakan algoritma penggerombolan dasar yang populer dan sudah banyak digunakan dalam berbagai bidang. Namun, K-Means sebagai algoritma penggerombolan yang menggunakan mean sebagai pusat gerombolnya menjadi sensitif terhadap pencilan, sehingga menyebabkan gerombol yang dihasilkan menjadi tidak representatif. Hal ini menyebabkan diperlukannya algoritma penggerombolan lain yang lebih robust terhadap pencilan. ICLARANS, yang merupakan pengembangan dari algoritma CLARANS, merupakan salah satu algoritma k-medoids dimana algoritma ini robust terhadap data yang mengandung pencilan. Hal ini dikarenakan algortima tersebut menggunakan medoid sebagai pusat gerombol. Selain itu, terdapat algoritma penggerombolan berbasis desnsity yang juga robust terhadap pencilan, salah satunya adalah 3WDBSCAN. 3W-DBSCAN (Three-way Clustering Method based on an Improved DBSCAN) yang merupakan pengembangan dari algortima DBSCAN merupakan algortima penggerombolan yang berbasis kepadatan, dimana daerah dengan kepadatan tinggi dianggap sebagai satu gerombol dan daerah dengan kepadatan rendah atau tidak tergabung dalam gerombol tertentu dianggap sebagai noise/pencilan. Dalam prosesnya, noise/pencilan yang dihasilkan akan dipertimbangkan untuk masuk ke dalam gerombol tertentu berdasarkan aturan tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji dan mengevaluasi algoritma k-means, ICLARANS, dan 3WDBSCAN pada data simulasi yang dibangkitkan dengan kondisi tertentu untuk menemukan algoritma dengan performa terbaik. Lalu, algoritma tersebut juga akan diterapkan pada data indikator kinerja pembangunan ekonomi daerah dan melihat karakteristik dari hasil penggerombolan berdasarkan algoritma terbaik. Data simulasi dibangkitkan dengan mempertimbangkan kondisi jarak antar gerombol, yaitu jarak jauh yang akan memisahkan gerombol yang terbentuk (tidak overlap) dan jarak dekat yang akan membuat gerombol mejadi overlap. Persentase pencilan juga ditambahkan pada data, yaitu sebesar 0%, 5%, dan 10%. Data dibangkitkan dari 2 peubah dan 3 peubah untuk masing-masing 2 gerombol dan 3 gerombol. Analisis gerombol yang dilakukan pada data simulasi akan dilakukan perulangan sebanyak 100 kali dan akan dievaluasi dengan akurasi dan silhouette score. Dari hasil analisis data simulasi, diperoleh bahwa untuk data yang overlap, baik yang tidak mengandung pencilan atau yang mengandung pencilan, algoritma 3WDBSCAN memberikan performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan K-Means dan ICLARANS. Hal ini dilihat dari nilai silhouette score yang dihasilkan yang lebih tinggi dibandingkan K-Means dan ICLARANS. Untuk data yang tidak overlap dan mengandung pencilan algoritma ICLARANS memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan k-means untuk data yang dibangkitkan dari 3 peubah, baik 2 gerombol maupun 3 gerombol. Data empiris yang digunakan adalah data indikator kinerja pembangunan ekonomi daerah yang diperoleh dari website BPS kabupaten/kota dan provinsi di Indonesia. Hasil analsis algoritma K-Means, ICLARANS, dan 3WDBSCAN pada data ini menunjukkan bahwa algoritma 3WDBSCAN menghasilkan nilai silhouette index yang paling tinggi dibandingkan dua algoritma lainnya, yang
Keyword: analisis gerombol, k-means, pencilan, 3wdbscan, iclarans

Judul: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum