Judul: Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Kasus Kriminalitas Golongan Kejahatan Konvensional Menggunakan Metode K-Medoid
Abstrak: Tindakan kejahatan atau kriminalitas adalah suatu tindakan seseorang atau sekelompok orang yang melanggar hukum dan merugikan orang lain yang menjadi korban, baik dari segi materil (ekonomis) maupun psikologisnya. Kejahatan konvensional merupakan salah satu golongan kejahatan yang paling mendominasi di Indonesia. Banyaknya kasus kejahatan konvensional meningkat setiap tahunnya, maka perlu dilakukan penggerombolan provinsi di Indonesia berdasarkan kasus kriminalitas golongan kejahatan konvensional. Penggerombolan ini dilakukan agar jenis kejahatan konvensional yang terjadi di suatu provinsi dapat diidentifikasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pemerintah dan kepolisian dalam rangka menekan tingkat kejahatan konvensional (conventional crime rate). Secara eksplorasi diketahui bahwa ada beberapa provinsi yang menjadi pencilan pada beberapa jenis kejahatan, sehingga penggerombolannya menggunakan metode k-medoid dengan jarak Euclidean. Penentuan ukuran gerombol optimal dan evaluasi hasil penggerombolan dilakukan berdasarkan nilai koefisien silhouette, indeks Dunn dan indeks connectivity. Penelitian ini menghasilkan tiga gerombol dengan nilai koefisien silhouette 0,27; indeks Dunn sebesar 0,22 dan indeks connectivity sebesar 17,86., Crime is an act of a person or group of people who violate the law and harm other people who are victims, both in terms of material (economic) and psychological. Conventional crime is one of the most dominating crime groups in Indonesia. As the number of conventional crime cases increases every year, it is necessary to cluster provinces in Indonesia based on conventional criminal cases. This clustering is carried out so that the types of conventional crimes that occur in a province can be identified. The results of this study are expected to help the government and the police to reduce the conventional crime rate. Explorationally, it is known that several provinces are outliers in several types of crime. Hence, the clustering uses the k-medoid method with Euclidean distance. Determination of the optimal cluster size and evaluation of the clustering results are carried out based on the silhouette coefficient, Dunn index, and connectivity index. This study resulted in three clusters with a silhouette coefficient value of 0,27; Dunn index of 0,22 and connectivity index of 17,86.
Keyword: cluster analysis, conventional crime, k-medoid

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: Utilization of hydrolized duckweed (Lemna minor) meal as a soybean replacement in Nile tilapia (Oreochromis niloticus) diet,
Abstrak: Tilapia is a fast growing fish widely cultured in many tropical and sub tropical countries. The recent production figures reported our global production estimates for 2015 is 5,576.8 metric tons. In developing countries the major challenges facing aquaculture industry is high cost of production associated with fish feeds. Feed represents 40-70% of operating costs for aquaculture operations, increasing expenses and potential declining supplies soybean meal have led scientists to search for less expensive but compatible alternative protein sources for fish feed; most of which are based on animal or plant protein sources. The objectives of study was to determine the incubation period for hydrolysis of duckweed and to evaluate the use of hydrolized duckweed as aprotein source for the growth performance of Nile tilapia Three experiments were conducted to determine the composition and digestibility of hydrolyzed duckweed meal by sheep rumen liquor as the replacement of soybean meal in the diet of Nile tilapia. The first trial examined the effectivity of sheep rumen liquor enzyme to decrease crude fiber contents of (DWM), the added volume of sheep rumen liquor was 100 ml/kg DWM and then it was incubated for 0, 12, 24 hr . The second trial was to evaluate the apparent digestibility of hydrolyzed DWM for Nile Tilapia, apparent digestibility were determined using chromic oxide indicator added to both reference diet and test diets. The feed ingredients used in the trial were hydrolyzed DWM (HDWM) and unhydrolyzed DWM (DWM). Ten fish with an average weight of 18±0.36g were used in the trial and reared in the aquarium of size 30×40×50cm for 15 days; feces were collected from three replicates using a fecal collection column attached to the aquarium. Third trial was to evaluate the growth performance of Tilapia fed test diet with hydrolyzed Duckweed meal (HDWM). The experimental design was set according to completely randomized design with four treatments and three replicates of HDWM inclusion levels that is 0%, 15%, 30% and 45%. Nile tilapia fish with initial body weight of 18±0.36g was kept in 12 units aquarium size of 30×40×50cm at stocking density of 10fish/aquarium, the fish were fed two times a day at 08:00am and 16:00pm to apparent satiation for a period of 60 days. The results indicated that duckweed meal (DWM) hydrolyzed with 100 mL/kg and incubated for 24 hrs showed the lowest crude fiber contents of 13.68% compared to other treatments. Total digestibility of hydrolyzed duckweed (HDWM) meal was 87.3% compared with unhydrolyzed duckweed (DWM) which was 66.8%. Total final weight (TFW), survival rate (SR), specific growth rate (SGR), feed conversional rate (FCR) and protein retention (PR) shows growth performance at 15% inclusion. The results of this study showed that 100mL/kg sheep rumen liquor at incubation period of 24 hr can be suitable for hydrolysis of duckweed to reduce crude fiber also hydrolyzed duckweed can substitute soybean meal at an incubation rate of 15% in the diet of Nile tilapia and had the same growth and FCR with control diet
Keyword: Digestibility, Duckweed meal, Growth performance, Sheep rumen