Judul: Perbandingan Metode K-Means dan AG K-Means dalam Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Pendidikan
Abstrak: Pembangunan pendidikan merupakan salah satu investasi sumber daya manusia yang dapat memicu daya saing bangsa di era global. Pendidikan dinilai dapat meningkatkan kualitas SDM sebagai faktor pendukung utama untuk meningkatkan produktivitas nasional di berbagai bidang dan sektor pembangunan. Oleh karena itu, perlu dilakukan penggerombolan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pendidikan untuk memudahkan pemerintah melaksanakan pembangunan di bidang pendidikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja penggerombolan dengan menggunakan metode k-means dan AG k-means. Kelebihan dari metode k-means adalah algoritmanya yang sederhana dan memberikan hasil yang cukup baik dalam mengelompokkan objek. Namun metode ini sangat bergantung pada penentuan titik pusat awal (initial centroid) yang ditentukan secara acak sehingga solusi gerombol tidak optimal. Metode alternatif yang dapat menentukan initial centroid yang lebih optimal adalah Algoritma Genetika (AG). Penggerombolan dilakukan berdasarkan indikator pendidikan dasar yaitu SD/MI serta SMP/MTs dan pendidikan menengah yaitu SMA/SMK/MA. Berdasarkan nilai rasio keragaman gerombol dari kedua metode, diperoleh hasil bahwa metode AG k-means memberikan hasil penggerombolan yang lebih optimal untuk menggerombolkan data indikator pendidikan di Indonesia
Keyword: AG k-means, algoritma genetika, k-means, pendidikan

Judul: Perbandingan Metode K-Means dan AG K-Means dalam Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Pendidikan
Abstrak: Pembangunan pendidikan merupakan salah satu investasi sumber daya manusia yang dapat memicu daya saing bangsa di era global. Pendidikan dinilai dapat meningkatkan kualitas SDM sebagai faktor pendukung utama untuk meningkatkan produktivitas nasional di berbagai bidang dan sektor pembangunan. Oleh karena itu, perlu dilakukan penggerombolan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pendidikan untuk memudahkan pemerintah melaksanakan pembangunan di bidang pendidikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja penggerombolan dengan menggunakan metode k-means dan AG k-means. Kelebihan dari metode k-means adalah algoritmanya yang sederhana dan memberikan hasil yang cukup baik dalam mengelompokkan objek. Namun metode ini sangat bergantung pada penentuan titik pusat awal (initial centroid) yang ditentukan secara acak sehingga solusi gerombol tidak optimal. Metode alternatif yang dapat menentukan initial centroid yang lebih optimal adalah Algoritma Genetika (AG). Penggerombolan dilakukan berdasarkan indikator pendidikan dasar yaitu SD/MI serta SMP/MTs dan pendidikan menengah yaitu SMA/SMK/MA. Berdasarkan nilai rasio keragaman gerombol dari kedua metode, diperoleh hasil bahwa metode AG k-means memberikan hasil penggerombolan yang lebih optimal untuk menggerombolkan data indikator pendidikan di Indonesia
Keyword: AG k-means, algoritma genetika, k-means, pendidikan

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: