Judul: Evaluation of the Results of Clustering People's Welfare  Data in Indonesia Using Cluster and Bicluster Analysis
Abstrak: Di Indonesia, pandemi Covid pertama kali muncul pada awal Maret tahun 2020. Hal ini menyebabkan 3 hingga 4 juta orang kehilangan pekerjaan. Potensi pengangguran akan semakin besar, oleh karena itu kehadiran negara dalam berbagai sektor kehidupan masyarakat menjadi sangat penting. Pemerintah perlu memiliki kapasitas untuk menjamin kesejahteraan masyarakat, menyediakan akses pendidikan yang luas, menciptakan peluang kerja, membangun infrastruktur yang mendukung aktivitas sosial ekonomi, menjaga lingkungan yang sehat, dan memastikan keamanan yang merata bagi seluruh penduduk. Badan Pusat Statistik (BPS) mengeluarkan publikasi tahunan tentang indikator kesejahteraan masyarakat. Pada penelitian ini dilakukan penggerombolan terhadap indikator kesejahteraan masyarakat tahun 2020 yang berisi 34 provinsi berdasarkan kemiripan karakteristik kesejahteraan rakyat. Dalam melakukan penggerombolan terdapat dua kelompok pendekatan, yaitu pendekatan dengan metode analisis gerombol (gerombol klasik) dan pendekatan bicluster. Pada penelitian ini akan dilihat bagaimana kinerja dari masing-masing pendekatan tersebut. Menganalisis penggerombolan data kesejahteraan masyarakat Indonesia perlu menjadi perhatian utama untuk memahami pola dan karakteristik kesejahteraan di setiap wilayah atau provinsi. Analisis gerombol yang umumnya digunakan adalah penggerombolan satu arah yang mengasumsikan bahwa objek-objek memiliki kemiripan karakteristik di semua baris atau kolom, sehingga objek pada baris digerombolkan berdasarkan kemiripan pada kolom atau peubah pada kolom digerombol berdasarkan kemiripan pada baris. Metode penggerombolan seperti ini masih memiliki keterbatasan ketika digunakan untuk data dua arah yang ingin mengeksplorasi hubungan antara kelompok objek tertentu dengan kelompok peubah tertentu secara bersama-sama. Biclustering merupakan perkembangan dari analisis penggerombolan yang bertujuan untuk menggerombolkan data dari dua dimensi secara simultan. Terdapat tiga metode analisis utama dalam penelitian ini, yakni analisis gerombol menggunakan K-Means, analisis bicluster (biclustering) menggunakan algoritme Cheng and Church (CC), dan evaluasi kinerja hasil analisis gerombol dan biclustering. Analisis gerombol dan Biclustering dilakukan secara terpisah pada setiap beberapa ambang batas yang telah ditentukan sehingga diperoleh hasil penggerombolan pada ambang batas optimal untuk setiap algoritma. Hasil dari masing-masing algoritma tersebut dapat digunakan untuk melihat pola kesejahteraan rakyat di Indonesia. Sementara itu, evaluasi kinerja hasil masing masing algoritma baik K-Means maupun CC dilakukan dalam bentuk kajian keterbandingan hasil penggerombolan dari sisi keanggotaan, karakteristik, sebaran hasil penggerombolan dan hasil ambang batas yang digunakan yaitu Mean Squared Residu (MSR). Analisis gerombol menggunakan algoritma K-Means menghasilkan gerombol yang optimal dengan hasil k=4, dan MSR sebesar 0,42251 sedangkan biclustering menggunakan algoritme CC menghasilkan bicluster optimal pada ambang batas (δ) = 0.1 dengan nilai MSR sebesar 0,098 dan jumlah bicluster yang terbentuk sebanyak 4. Walaupun sama-sama menghasilkan 4 gerombol, analisis gerombol dan analisis bicluster terdapat beberapa perbedaan pada setiap gerombol yang ada dalam masing-masing analisis. Analisis gerombol yang menggunakan algoritma K-Means menghasilkan 4 gerombol yang masing-masing anggotanya berjumlah 17, 7, 9 dan 1 sedangkan analisis bicluster yang menggunakan algoritma CC menghasilkan 4 bicluster yang anggotanya masing-masing 15x12, 9x10, 7x7, 3x10. Gerombol 1 hasil metode K-Means dan hasil metode CC secara keseluruhan mendominasi pulau Sumatera dan Kalimantan, Tetapi pada metode CC pulau Kalimantan masih terdapat provinsi yang berada dalam gerombol 2, sedangkan pada metode K-Means semua provinsi yang ada di Kalimantan terdapat pada gerombol 1 sedangkan Gerombol 2 berisi provinsi-provinsi yang ada di pulau Jawa baik metode K-means maupun CC. Gerombol 3 tersebar di Papua, Sulawesi dan Sumatera pada kedua
Keyword: Bicluster, analisis gerombol, algoritma Cheng and Church, K Means

Judul: Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Pelayanan Kesehatan Tahun 2015 dengan Metode K-Means, Fuzzy CMeans, dan Fuzzy C-Shell.
Abstrak: Indikator pelayanan kesehatan terdiri dari sarana kesehatan, tenaga kesehatan, dan pembiayaan kesehatan. Indikator ini sangat mempengaruhi derajat kesehatan suatu negara. Akan tetapi, nilai indikator tersebut belum tersebar secara merata di seluruh wilayah Indonesia khususnya di wilayah terpencil. Oleh karena itu, pengelompokan provinsi di Indonesia perlu dilakukan agar terlihat kelompok provinsi yang belum memiliki pelayanan kesehatan yang cukup. Pada analisis peubah ganda salah satu metode pengelompokan yang sering digunakan adalah analisis gerombol. Salah satu metode analisis ini adalah K-Means, yang menggelompokkan objek menjadi anggota gerombol tertentu dan tidak menjadi anggota gerombol yang lainnya. Metode ini dikenal dengan hard clustering. Pendekatan lain dalam melakukan penggerombolan didasarkan pada teori himpunan fuzzy yang dikenal dengan penggerombolan fuzzy. Pada penggerombolan ini setiap elemen berpeluang untuk menjadi anggota pada setiap gerombol, seperti Fuzzy C-Means (FCM) dan Fuzzy C-Shell (FCS). Kedua metode ini berbeda dalam algoritmanya, FCM dicirikan oleh pusat gerombol, sedangkan FCS dicirikan oleh pusat gerombol dan jari-jari. Oleh sebab itu, tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil penggerombolan dengan metode K-Means, FCM, dan FCS pada kasus penggerombolan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pelayanan kesehatan tahun 2015. Data yang digunakan merupakan data sekunder diambil dari profil kesehatan Indonesia 2015, bersumber dari hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Peubah yang digunakan adalah rasio puskesmas per 30.000 penduduk, rasio rumah sakit per 100.000 penduduk, rasio dokter per puskesmas, rasio perawat per puskesmas, rasio bidan per puskesmas, rasio lima jenis tenaga kesehatan promotif dan preventif per puskesmas, rasio dokter umum per 100.000 penduduk, rasio dokter gigi per 100.000 penduduk, rasio tenaga kesehatan masyarakat per 100.000 penduduk, rasio tenaga kesehatan lingkungan per 100.000 penduduk, persentase realisasi dana dekonsentrasi kesehatan terhadap pagu RKAKL DIPA, persentase realisasi dana tugas pembantuan kesehatan terhadap pagu RKA-KL DIPA, dan persentase realisasi dana kesehatan terhadap APBD. Pada penelitian ini Provinsi DKI Jakarta tidak dimasukkan kedalam analisis penggerombolan. Hal ini dikarenakan sebagian besar data pada setiap peubah dari Provinsi DKI Jakarta tidak dilaporkan secara lengkap. Hasil analisis gerombol menunjukkan bahwa provinsi di Indonesia dikelompokkan menjadi lima gerombol. Banyaknya gerombol tersebut berdasarkan kriteria gerombol optimum yang diberikan oleh rata-rata indeks validitas Xie Beni (XB) pada metode FCM dan FCS. Metode FCM menghasilkan rata-rata indeks XB minimum sebesar 0.013 dan metode FCS sebesar 0.00019. Terdapat perbedaan anggota gerombol dari setiap metode. Perbedaan anggota gerombol yang dihasilkan metode FCM dan metode K-Means adalah sebesar 9.09%. Sedangkan metode FCS dan K-Means adalah sebesar 60.6%. Pada kasus ini metode penggerombolan menggunakan derajat keanggotaan memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode K-Means. Metode FCM memberikan hasil yang lebih baik dalam menggelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pelayanan kesehatan tahun 2015, dengan rasio simpangan baku dalam dan antar gerombol terkecil, yaitu sebesar 1.248. Gerombol 1 terdiri dari tujuh provinsi, yaitu Aceh, Kalimantan Tengah, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua. Gerombol 1 mencirikan indikator sarana kesehatan yang tinggi. Selanjutnya, sebagian peubah indikator tenaga kesehatan dan pembiayaan kesehatan tergolong tinggi. Gerombol 2 beranggotakan sembilan provinsi, yaitu Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, NTT, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara, Sulawesi Selatan, dan Gorontalo. Gerombol 2 memiliki karakteristik dominan pada indikator pembiayaan kesehatan yang tinggi. Selanjutnya, gerombol ini mencirikan
Keyword: K-Means, Fuzzy C-Means, Fuzzy C-Shell, Indeks Validitas Xie Beni

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: