Judul: Grouping of Provinces in Indonesia Based on Variables that Cause Stunting using Hierarchical Cluster Analysis
Abstrak: Stunting merupakan suatu kondisi akibat kekurangan gizi kronis yang menyebabkan tinggi badan anak lebih pendek jika dibandingkan dengan anak seusianya. Prevalensi stunting Indonesia masih melebihi standar yang ditetapkan oleh WHO. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan karakteristik penyebab stunting. Analisis cluster merupakan salah satu metode statistika yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek dengan karakteristik yang mirip. Pengelompokkan provinsi dilakukan menggunakan analisis cluster hierarki yang terdiri dari single linkage, complete linkage, average linkage, Ward’s method, dan centroid method. Koefisien korelasi Cophenetic digunakan untuk menentukan metode cluster terbaik dan penentuan jumlah cluster optimal menggunakan koefisien Silhouette. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode centroid memiliki koefisien korelasi Cophenetic tertinggi dengan empat cluster. Cluster pertama terdiri dari satu provinsi dengan karakteristik penyebab stunting rendah, cluster kedua terdiri dari tiga provinsi dengan karakteristik penyebab stunting sangat tinggi, cluster ketiga terdiri dari delapan provinsi dengan karakteristik penyebab stunting sedang, dan cluster keempat terdiri dari 22 provinsi dengan karakteristik penyebab stunting tinggi., Stunting is a condition due to chronic malnutrition that causes children to be shorter in height compared to their age. The prevalence of stunting in Indonesia still exceeds the standards set by WHO. This study aims to classify provinces in Indonesia based on the characteristics of the causes of stunting. Cluster analysis is a statistical method used to group objects with similar characteristics. Province grouping is done using hierarchical cluster analysis consisting of single linkage, complete linkage, average linkage, Ward’s method, and centroid method. The Cophenetic correlation coefficient was used to determine the best cluster method and the optimal number of clusters using the Silhouette coefficient. The analysis results show that the centroid method has the highest Cophenetic correlation coefficient with four clusters. The first cluster consists of one province with low stunting characteristics, the second consists of three provinces with very high stunting characteristics, the third consists of eight provinces with moderate stunting characteristics, and the fourth consists of 22 provinces with high stunting characteristics.
Keyword: analisis cluster hierarki, koefisien korelasi Cophenetic, koefisien Silhouette, stunting

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: Rancang Bangun Elemen Pemanas Bahan Bakar Minyak Nyamplung Untuk Motor Bakar Diesel dengan Memanfaatkan Panas Gas Buang
Abstrak: Tamanu oil is one of biosolar substituter as diesel engine fuel. High viscosity of tamanu oil becomes main obstacle in direct using of tamanu oil as diesel engine fuel. Heater element is made to decrease tamanu oil viscosity. Heater element is benefitted high temperature of diesel engine exhaust gas as reheating source. Optimum temperature which is needed to reduce tamanu oil viscosity of 3-5 cSt is 110 Celcius degree (biosolar viscosity of 30oC is 5-7 cSt). IV design of element heater has optimum tamanu oil reheating. There are four kind of tamanu oil that has different treatment. degumming neutralization (N4) tamanu oil has best quality with the lowest viscosity of 30cSt in 30oC. Tamanu oil (N4) usage as fuel occur reduction power of 12.26 %, torsion of 9.59 %, power maximum of diesel engine is 5.39 kW and maximum torsion of 123.74 Nm. Maximum power of diesel engine using biosolar is 5.99 kW and maximum torsion of 144.53 Nm. But then, tamanu oil can replace biosolar (fossil energy), without made as biodiesel first and mixed with biosolar.
Keyword: