Judul: Kajian Penggerombolan Data Deret Waktu dengan Menggunakan Beberapa Ukuran Jarak
Abstrak: Analisis gerombol data deret waktu merupakan salah satu teknik data mining yang dikembangkan untuk menggerombolkan objek berdasarkan data deret waktunya. Algoritme penggerombolan pada data deret waktu dilakukan dengan mengubah atau mengganti ukuran jarak untuk data statis dengan ukuran jarak yang sesuai untuk data deret waktu. Penelitian ini bertujuan menggerombolkan data deret waktu dengan menggunakan beberapa ukuran jarak yaitu jarak autokorelasi, jarak kompleksitas, dan jarak Dynamic Time Warping (DTW) pada data nilai ekspor Indonesia menurut negara tujuan. Metode penggerombolan yang digunakan adalah penggabungan dari metode hierarki dan algoritme k-rataan. Penerapan ketiga jarak pada penelitian ini juga dilakukan dengan menggunakan metode resampling bootstrap untuk melihat konsistensi dalam penentuan jarak terbaik. Koefisien korelasi cophenetic digunakan untuk menentukan jarak terbaik dari hasil penggerombolan metode hierarki dan kriteria yang digunakan untuk mengevaluasi hasil penggerombolan dari algoritme k- rataan adalah koefisien silhouette. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa jarak DTW merupakan jarak terbaik dengan nilai koefisien korelasi cophenetic sebesar 0.98. Evaluasi hasil penggerombolan dengan menggunakan algoritme k- rataan menghasilkan dua gerombol dari penggerombolan sembilan belas negara tujuan ekspor Indonesia dengan menggunakan jarak DTW dan diperoleh nilai koefisien silhouette sebesar 0.52.
Keyword: Cluster analysis, Correlation cophenetic, DTW, Silhouette coefficient, Eksplorasi data, Metode resompling bootstrap, Pengujian stasioneritas

Judul: Evaluasi Kinerja Ukuran Ketakmiripan Piccolo dan Maharaj dalam Penggerombolan Data Deret Waktu (Studi Kasus: Penggerombolan Data Curah Hujan Bulanan Provinsi Banten).
Abstrak: Pemodelan dan peramalan deret waktu dapat dilakukan pada peubahtunggal. Namun, pemodelan menjadi tidak efisien jika terdapat banyak pengamatan. Penggerombolan deret waktu adalah suatu pendekatan yang sering digunakan sebagai teknik eksplorasi untuk data yang terdiri dari banyak objek. Permasalahan utama dalam penggerombolan deret waktu adalah penentuan ukuran ketakmiripan. Ukuran ketakmiripan yang sering digunakan adalah Piccolo dan Maharaj. Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi keakuratan analisis gerombol pada data deret waktu dengan menggunakan jarak Piccolo dan Maharaj dan membangun model peramalan pada level gerombol dengan menggunakan jarak terbaik. Kajian simulasi dilakukan terhadap data deret waktu yang dibangkitkan dan memiliki 3 gerombol model deret waktu, yaitu AR (1), AR (2), dan AR (3). Setiap gerombol terdiri dari 10 objek dengan 100 waktu. Proses penggerombolan objek dilakukan dengan metode agglomerativeWard menggunakan jarak Piccolo dan Maharaj. Setiap proses dalam kajian simulasi dilakukan pengulangan sebanyak 100 kali. Evaluasi terhadap ukuran ketakmiripan Piccolo dan Maharaj adalah dengan menghitung nilai akurasi dari kedua ukuran tersebut. Pada kajian aplikasi dilakukan terhadap data curah hujan bulanan Provinsi Banten periode waktu Januari 1998 hingga Desember 2018. Langkahnya adalah dengan melakukan pemodelan ARIMA pada level individu terhadap 19 lokasi stasiun curah hujan. Pemilihan model ARIMA pada level individu adalah berdasarkan nilai AIC. Semakin kecil nilai AIC maka semakin baik model tersebut. Selanjutnya dilakukan penggerombolan hirarki dengan menggunakan metode Ward. Berdasarkan kajian simulasi metode Piccolo memiliki rata-rata nilai akurasi yaitu sebesar 70 persen. Sedangkan metode Maharaj memiliki rata-rata nilai akurasi sebesar 56 persen. Hal ini berarti bahwa metode pengelompokan hirarki menggunakan pendekatan jarak Piccolo memiliki nilai akurasi yang lebih besar daripada pendekatan jarak Maharaj. Selanjutnya ukuran jarak terbaik ini diterapkan pada penggerombolan data curah hujan Provinsi Banten yang terdiri dari 19 stasiun. Hasil penggerombolan menunjukkan bahwa gerombol optimum yang terbentuk adalah sebanyak 3 gerombol. Berdasarkan perbandingan RMSE pada level individu dan gerombol memberikan hasil yang tidak jauh berbeda.Sehingga dapat dikatakan pemodelan level gerombol layak dan efektif. Model yang digunakan untuk melakukan peramalan adalah model level gerombol. Ketiga gerombol memiliki pola yang sama yaitu pola menurun. Namun secara umum model gerombol mampu memprediksi intensitas curah hujan dengan baik.
Keyword: jarak maharaj, jarak piccolo, penggerombolan deret waktu

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: