Judul: Multiple Attribute Decision Making dengan Pembobotan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Tingkat Kesehatan 33 Provinsi di Indonesia)
Abstrak: Menentukan prioritas provinsi bermasalah kesehatan dengan indicator mutlak Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) sebagai dasar kriteria pertimbangan, dapat dipandang sebagai kasus Multiple Attribute Decision Making (MADM). Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan melakukan pembobotan terhadap indikator mutlak IPKM, kemudian menyusun peringkat provinsi bermasalah kesehatan. Pada penelitian ini ditentukan nilai bobot indikator mutlak IPKM dan peringkat provinsi bermasalah kesehatan. Berdasarkan pembobotan dengan Algoritme Genetika (AG) diketahui bahwa nilai bobot tertinggi terdapat pada indikator presentase rumah tangga dengan akses sanitasi bagus, presentase imunisasi lengkap, rasio bidan terhadap desa, dan presentase persalinan oleh tenaga kesehatan. Tiga peringkat terbawah provinsi bermasalah kesehatan terdapat pada Provinsi DI Yogyakarta, DKI Jakarta, dan Bali. Sedangkan tiga peringkat teratas provinsi bermasalah kesehatan terdapat pada Provinsi Papua, Nusa Tenggara Timur, dan Maluku. Oleh karena itu, berdasarkan 11 indikator mutlak IPKM, Provinsi Papua, Nusa Tenggara Timur, dan Maluku derajat kesehatannya lebih rendah dibandingkan dengan provinsi lainnya, sehingga lebih membutuhkan prioritas pembangunan kesehatan dan alokasi bantuan dari pusat ke daerah….
Keyword: Genetic Algorithm, Health Level, MADM, Pembobotan peubah atribut, Perangkingan peubah

Judul: Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Kesehatan Lingkungan dengan Metode K-Medoids dan Penanganan Pencilan Ekstrem
Abstrak: Kesehatan lingkungan merupakan faktor penting dalam upaya meningkatkan kesehatan masyarakat. Setiap provinsi memiliki pencapaian indikator kesehatan lingkungan yang berbeda-beda. Akibatnya, prioritas rencana kesehatan lingkungan di setiap provinsi akan berbeda. Penggerombolan provinsi akan mempermudah untuk menentukan prioritas bagi pembangunan kesehatan lingkungan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator kesehatan lingkungan tahun 2021 dengan mempertimbangkan keberadaan pencilan ekstrem, serta mendapatkan karakteristik dari masing-masing gerombol yang terbentuk. Data yang digunakan adalah indikator kesehatan lingkungan tahun 2021 yang diperoleh dari publikasi Profil Kesehatan Indonesia oleh Kementerian Kesehatan, meliputi 34 provinsi dan 10 peubah numerik. Penggerombolan provinsi dilakukan dengan metode K-Medoids yang robust terhadap pencilan. Pengaruh keberadaan pencilan ekstrem diatasi dengan dua pendekatan, pertama dengan menyisihkan peubah yang memiliki data ekstrem, kedua dengan menganggap data ekstrem sebagai data hilang dan melakukan imputasi terhadap data ekstrem tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan dengan imputasi data memberikan hasil yang lebih informatif, menghasilkan empat gerombol optimum dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0,23. Gerombol 3 terdiri atas enam provinsi merupakan provinsi dengan karakteristik kesehatan lingkungan baik, sedangkan gerombol 1 terdiri atas delapan provinsi memiliki karakteristik kesehatan lingkungan buruk. Gerombol 2 dan 4 memiliki karakteristik kesehatan lingkungan sedang., Environmental health is an important factor in improving public health. Each province has different achievements in environmental health indicators. Therefore, the prioritization of environmental health plans in each province will be different. Clustering provinces will make it easier to determine priorities for environmental health development. This research aims to cluster provinces in Indonesia based on environmental health indicators in 2021 by considering the presence of extreme outliers, and characterize each cluster formed. The data used are environmental health indicators in 2021 from Indonesia Health Profile publication by the Ministry of Health, covering 34 provinces and 10 numerical variables. Province clustering was applied using the K-Medoids method robust to outliers. The impact of extreme outliers was addressed with two approaches, first by excluding variables that have extreme data, second by considering extreme data as missing data and imputing the extreme data. Results showed that the imputation approach provided more informative results, producing four optimum clusters with a silhouette coefficient of 0.23. Cluster 3 was six provinces with good environmental health characteristics, while cluster 1 was eight provinces with poor environmental health characteristics. Clusters 2 and 4 have environmental health characteristics that are moderate.
Keyword: cluster analysis, environmental health, extreme outlier, k-medoids, silhouette coefficient

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4