Judul: Clustering of Provinces in Indonesia Based on Public Health Index for the 2014-2018 Period Using the Fuzzy K-Means Method
Abstrak: Analisis peubah ganda yang bertujuan untuk menggerombolkan objek berdasarkan kemiripan karakteristiknya adalah analisis gerombol. Metode analisis gerombol yang sederhana dan umum digunakan yaitu k-rataan, namun metode tersebut memiliki kendala jika menggerombolkan data pengamatan dengan beberapa periode waktu. Oleh karena itu, untuk menggerombolkan data tersebut diperlukan metode penggerombolan lain. Metode k-rataan samar dapat digunakan untuk menggerombolkan data dengan beberapa periode waktu, karena hasil akhir dari metode tersebut berdasarkan derajat keanggotaan sehingga dapat dilihat perubahan di setiap waktunya. Penelitian ini menggerombolkan provinsi di Indonesia berdasarkan indeks kesehatan masyarakat tahun 2014-2018 menggunakan metode k-rataan samar. Jumlah gerombol optimum yang dihasilkan adalah empat gerombol. Karakteristik masing-masing gerombol yaitu gerombol satu dicirikan oleh tingginya indeks pembangunan manusia, prevalensi demam berdarah dengue, persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap sumber air minum layak dan sanitasi layak, persentase kunjungan neonatal 1, persentase imunisasi dasar pada bayi, dan persentase balita ditimbang. Gerombol dua dicirikan oleh angka melek huruf yang tinggi. Selanjutnya gerombol tiga dicirikan oleh tingginya persentase tempat-tempat umum yang memenuhi syarat kesehatan dan gerombol empat dicirikan oleh laju pertumbuhan produk domestik regional bruto serta prevalensi tuberkulosis yang tinggi.
Keyword: cluster, fuzzy k-means, membership degree, public health

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: Photovoltaic Effect In A CdS/P3HT-Chitosan Junction
Abstrak: A CdS/Polymer junction has been fabricated and it’s photovoltaic effect has been studied. The polymer is a blend of poly-3hexyltiophene (P3HT), chitosan and polyethileneglicol (PEG). Boron in situ doping of CdS using Chemical Bath Deposition (CBD) was investigated. The effect of B-doping and annealing on optical properties as well as on electrical and morphology of CdS film were studied. The structure and morphology of the film were detected by XRay Diffraction (XRD) and Scanning Electron Microscopy (SEM). The polymer film was sandwiched between the CdS semiconductor and an ITO glass to form an ITO/CdS/Polymer/ITO photovoltaic cell. Time constant (τ) and open circuit voltage (Voc) were investigated by using voltage censor. The bandgap of films were determined using absorbance edge method. The results of annealing optical bandgap of undoped CdS shifted from 2,49 eV down to 2,39 eV. Phase transition of CdS due to annealing temperature and induced lattice damage due to doping. The room temperature conductivity of polymer is 3,8 – 6,6 x 10-7 S/cm as function of frequency between 100 – 5000 Hz. The Voc of the fabricated cells ranges between 107 – 286 mV and time constant ranges between 2,5 to 43,75 s.
Keyword: