Judul: Clustering Traditional Indonesian Food using a Two-step Method for Clustering Mixed Categorical and Numeric Data (TMCM)
Abstrak: Makanan tradisional merupakan makanan dan minuman yang berkembang disuatu daerah yang diolah menggunakan bahan-bahan lokal yang dilakukan secara turun temurun sehingga mempunyai cita rasa yang khas.Cita rasa yang khas dapat menjadi daya tarik untuk mencicipi makanan tradisional yang ada. Pemilihan jenis makanan tradisional bergatung pada preferensi masing-masing indivindu. Penelitian ini mencoba mengelompokkan makanan tradisional berdasarkan hasil kuisioner dari penelitian sebelumnya. Metode pengelompokan merupakan metode yang mengelompokan atribut atau objek yang sama kedalam satu kelompok. Metode clustering biasanya berfokus hanya pada data numerik atau hanya pada data ketegorik. Tetapi, pada penelitian ini data yang digunakan yaitu data numerik dan data kategorik (campuran). Penelitian ini menerapkan metode clustering untuk data campuran yaitu Two-Step Method for Clustering Mixed Categorical and Numeric Data (TMCM). Metode TMCM menghasilkan sebanyak 4 cluster. Profil cluster 1 yaitu itu makanan yang memiliki karakteritik rasa pedas netral, gurih netral, tidak manis, tidak asin, tidak asam. Profil cluster 2 dengan karakteristik rasa pedas netral, gurih, tidak manis, asin netral, tidak asam. Profil cluster 3 yaitu tidak pedas, gurih, manis netral, asin netral dan sangat tidak asam. Sedangkan Profil cluster 4 memiliki karakteristik rasa tidak pedas, gurih netral, manis netral, tidak manis, tidak asam.
Keyword: cluster, data campuran, makanan tradisional, TMCM

Judul: Clustering Pakan Ternak Ruminansia Berdasarkan Kandungan Kimia Menggunakan Enhanced K-Means.
Abstrak: Peternak sering mengalami kesulitan dalam penggantian suatu pakan dengan pakan lain agar kebutuhan ternak tetap terpenuhi. Oleh karena itu, perlu diketahui pakan-pakan yang mirip berdasarkan kandungan kimia pakan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan clustering pakan ternak ruminansia berdasarkan kandungan kimia menggunakan enhanced k-means. Enhanced k-means meningkatkan akurasi dengan menentukan nilai centroid awal secara sistematis dan menemukan cara yang efisien untuk melalukan clustering. Kandungan kimia yang digunakan sebagai input untuk clustering adalah kategori main constituents dan ruminant nutritive values. Data penelitian berjumlah 96 jenis pakan ternak ruminansia bersumber dari National Institute for Agricultural Research (INRA). Data ini adalah input untuk algoritme enhanced k-means. Hasil clustering dievaluasi menggunakan indeks Davies-Bouldin (DBI). Nilai DBI terkecil pada penelitian ini sebesar 5.58, diperoleh pada ukuran cluster 10.
Keyword: clustering, enhanced k-means, pakan, ruminansia

Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: