Judul: Clustering of Blank Spot Villages in Pemalang Regency using K-Means, Fuzzy C-Means (Fcm), Decision Trees and Weighted Scoring Method
Abstrak: Pandemi covid-19 berpengaruh terhadap tatanan kebiasaan masyarakat di seluruh penjuru dunia. Sektor pendidikan merupakan salah satu sektor yang terdampak dari adanya perubahan tatanan kebiasaan tersebut. Perubahan tatanan kebiasaan pada sektor pendidikan di Indonesia, tercermin dari perubahan kebijakan proses belajar mengajar secara tatap muka ke proses pembelajaran jarak jauh (PJJ / pembelajaran daring). Hal ini sejalan dengan surat edaran Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia nomor: 36962/ MPK.A/HK/2020 tertanggal 17 Maret 2020, tentang kebijakan pembelajaran daring selama masa pandemi covid-19 untuk mengurangi penyebaran virus corona. Beberapa penelitian yang telah dilakukan untuk mengkaji kendala proses PJJ, menghasilkan temuan bahwa kualitas jaringan internet merupakan kendala mayoritas dalam proses PJJ. Kondisi dimana tidak adanya jaringan internet di suatu daerah biasa disebut dengan blank spot. Permasalahan blank spot menjadi perhatian khusus Presiden Joko Widodo. Dalam rangka meminimalisir permasalahan blank spot, Presiden dan Kominfo RI merealisasikan program “Indonesia merdeka sinyal hingga pelosok negeri”. Program ini melibatkan seluruh kabupaten/kota di Indonesia untuk melakukan survei kualitas jaringan pada area terkecil desa, serta penataan dan penyempurnaan sistem jaringan komunikasi. Kabupaten Pemalang merupakan salah satu Kabupaten di Provinsi Jawa Tengah yang melakukan survei kualitas jaringan. Survei kualitas jaringan diinisiasi oleh Pemerintah Daerah melalui Dinas Komunikasi dan Informatika serta Badan Pusat Statistik Kabupaten Pemalang, yang mencakup survei kualitas jaringan desa, jumlah penduduk, ketersediaan tower telekomunikasi, dan keadaan geografi desa. Pada dasarnya kegiatan survei kualitas jaringan memerlukan sumber daya dan biaya yang relatif tidak sedikit sehingga untuk melakukan efisiensi kegiatan survei lapangan, diperlukan pendeteksian dini status blank spot desa berdasarkan karakteristik desa blank spot secara umum. Pendekatan metode statistika yang dapat digunakan untuk menduga suatu desa termasuk dalam status blank spot atau tidak adalah dengan menggunakan metode penggerombolan. Metode penggerombolan data dapat dibedakan menjadi metode supervised classification dan metode unsupervised classification. Metode penggerombolan supervised classification yang umumnya digunakan untuk menggerombolkan desa berdasarkan karakteristik desa adalah metode pohon keputusan dan metode penskoran terboboti. Dua metode ini dipilih karena memiliki tampilan hasil gerombol yang menarik dan mudah diinterpretasi oleh pengguna dalam bentuk diagram dan skor. Sedangkan pada metode penggerombolan unsupervised classification yang umumnya digunakan untuk menggerombolkan desa berdasarkan karakteristik desa adalah metode kmeans dan metode fuzzy c-means (fcm). Dua metode ini dipilih karena memiliki kekhususan ciri untuk menggerombolkan desa berdasarkan karakteristiknya secara tegas maupun samar (memungkinkan satu desa menjadi anggota lebih dari satu gerombol). Survei kualitas jaringan di Kabupaten Pemalang telah dilakukan, namun tidak menuntut kemungkinkan akan dilakukan survei baru pada desa hasil pemekaran. Hal ini dikarenakan adanya peningkatan jumlah kehamilan pasangan keluarga usia produktif di Kabupaten Pemalang. Data Dinas Kesehatan Kabupaten Pemalang menunjukan selama tahun 2018 – 2020 jumlah ibu hamil di Kabupaten Pemalang meningkat sebesar 6%. Peningkatan kepadatan jumlah penduduk yang signifikan dapat berdampak pada pemekaran desa di Kabupaten Pemalang beberapa tahun ke depan. Berdasarkan latar belakang tersebut maka penelitian tesis ini mengkaji terkait penggerombolan desa blank spot di Kabupaten Pemalang menggunakan pendekatan metode pohon keputusan, metode penskoran terboboti, metode k-means, dan metode fuzzy c-means (fcm). Tujuan kajian penelitian ini adalah menentukan metode mana yang lebih sesuai digunakan antara metode pohon keputusan dan metode penskoran terboboti (pada jenis metode supervised classification), serta antara metode k-means
Keyword: Blank Spot, Decision Tree, Fuzzy C-Means (Fcm), K-Means, Weighted Scoring

Judul: Penggerombolan Kabupaten / Kota Berdasarkan Faktor Stunting Menggunakan Metode Penggerombolan Dua Langkah Untuk Data Campuran
Abstrak: Kondisi stunting ditandai dengan pertumbuhan bayi dan anak-anak yang lambat, gagal mencapai tinggi badan yang diharapkan (normal). Stunting mencerminkan kekurangan gizi kronis selama periode paling kritis pertumbuhan dan perkembangan pada awal kehidupan. Untuk mengurangi prevalensi stunting, pemerintah Indonesia telah melakukan berbagai program, diantaranya stratifikasi provinsi berdasarkan prevalensi stunting balita dan tingkat kerawanan pangan. Berdasarkan stratifikasi tersebut, wilayah dalam strata yang sama akan diterapkan kebijakan yang sama tanpa melihat karakteristik faktor stunting daerah terkait. Analisis penggerombolan merupakan salah satu teknik statistik yang bertujuan mengorganisasi data menjadi beberapa kelompok sehingga tingkat kesamaan dalam kelompok tinggi dan tingkat kesamaan antar kelompok rendah. Metode dua langkah untuk penggerombolan data campuran (Two-Step Method For Clustering Mixed Categorical And Numeric Data/TMCM) merupakan metode penggerombolan data campuran numerik dan kategorik dengan memperhatikan adanya hubungan antara item kategorik. Kelebihan TMCM dibanding metode lain adalah transformasi peubah kategori dilakukan berdasarkan teori co-occurrence. Penelitian ini mengaplikasikan algoritma TMCM untuk penggerombolan kabupaten/kota berdasarkan faktor stunting. Data yang digunakan pada penelitian ini antara lain Data Indeks Pembangunan Kesehatan masyarakat 2013, Data Dasar Puskesmas 2013 dan Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2013. Penggerombolan kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan faktor stunting menggunakan TMCM menghasilkan 4 gerombol dengan anggota gerombol 1, gerombol 2, gerombol 3, dan gerombol 4 masing – masing adalah 90 kabupaten/kota, 36 kabupaten/kota, 352 kabupaten/kota dan 19 kabupaten/kota. Masing – masing gerombol memiliki permasalahan yang berbeda. Berdasarkan jumlah permasalahan yang dihadapi, gerombol 2 merupakan gerombol dengan jumlah permasalahan terbanyak disusul gerombol 3, gerombol 4, dan gerombol. Untuk itu, rekomendasi program harus disesuaikan dengan permasalahan yang dihadapi.
Keyword: stunting, analisis gerombol, TMCM, Pseudo F

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: