Judul: Modified Method of Selection Initial Centroid in K-Means Clustering
Abstrak: Cluster analysis is one of multivariate technique, clustering is a process of classifying object into groups which have similarity. The result of clustering will show that objects in one cluster will be more homogeneous than others. There are two methods in classic clustering analysis i.e. hierarchical clusters method and non-hierarchical cluster method. Determination of the number of clusters which formed by them is done subjectively or based on literature. One of the non-hierarchical cluster method is k-means clustering. Characteristics of k-means clustering is a good computational performance, but k-means clustering is very sensitive to select initial centroid because k-means method select initial centroid random from data so that the results of the k-means clustering are not unique. In this research, k-means method was compared with modified method of selection initial centroid in k-means. According to Sona and Sujatha (2013), the method of centroid selection is focused on improving performance of k-means clustering algorithm. Performance of modification method in selecting initial centroid will be compared in simulation data, and then apply the modified method in secondary data. The data in this research consist of two sources i.e. simulated data and secondary data. Simulated data were generated data multivariate normal distribution (μ,Ʃ) which useful to measure the performance of modified method of selection initial centroid in k-means and k-means method. Secondary data which used in this research, BPS’s data in Bengkulu province was village potential data in 2011. Simulation data were the generated data numeric type which consisted of three clusters, and each cluster consist of three variables. Simulation data is divided into three conditions i.e a). distance between each centroid near, b). distance between each centroid medium, c). distance between each centroid far. Every data condition applied in small (n=300), medium (n=900), and lagre number (n=1500). Modification method of selection initial centroid in k-means has better performance than k-means clustering method. It is based on number iterations is formed, there is no member of each clusters that switch positions (convergent). The number of iterations on the modified method of selection initial centroid in k-means method will increase if the variance from data is enhanced. The results of modified method of seletion initial centroid in k-means method is determined into three clusters. It is based on purpose of clustering by village potential data for view infrastructure and facilities in Bengkulu province. This clustering is villages with adequate infrastructure, villages with inadequate infrastructure, and villages with lack adequate infrastructure.
Keyword: Bengkulu province, clustering, k-means, modified selection initial centroid

Judul: Optimasi Clustering K-Means dengan Algoritma Genetika Multiobyektif
Abstrak: Clustering (pengelompokkan) merupakan suatu teknik yang membagi kumpulan obyek kedalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan sifat. Kualitas pengelompokkan yang bagus mempunyai sifat memiliki tingkat kemiripan yang tinggi dalam suatu cluster dan memiliki tingkat kemiripan yang rendah antar cluster. K-Means merupakan salah satu teknik clustering partisioning dan tiap-tiap kelompok direpresentasikan dengan nilai rata-ratanya. Kelemahan K-Means diantaranya sulit mencapai optimum global, karena sangat tergantung dengan pemilihan awal titik pusat. Pada proses iterasinya, K-Means tidak selalu menghasilkan nilai varian dalam cluster yang minimum dan varian antar cluster yang maksimum, sehingga kualitas cluster yang dihasilkan kurang bagus. Kelemahan lain jumlah cluster yang tidak diketahui oleh pengguna yang dan belum ada metode yang efisien dan bersifat universal dalam pemilihan jumlah kelompok tersebut. K-Means sensitif terhadap outlier. Pada proses perhitungan, semua obyek dimasukkan termasuk yang outlier, sehingga mempengaruhi bentuk cluster yang dihasilkan. Keterbatasan lain adalah K-Means hanya bekerja pada atribut numerik, dan tidak bisa untuk variabel kategori. Untuk meningkatkan kinerja clustering K-Means, salah satu metode yang bisa digunakan adalah algoritma genetika. Algoritma ini berbasis teori evolusi dan biologi, yang dapat melakukan pencaharian dalam ukuran besar dan non linier. Untuk mencapai kondisi konvergen digunakan operator genetik yaitu persilangan, mutasi dan elitism yang dievolusikan dalam fungsi fitness. Penelitian ini melakukan perbandingan K-Means dan K-Means algoritma genetika multiobyektif, dengan 2 fungsi tujuan yaitu meminimumkan varian dalam cluster dan memaksimalkan varian antar cluster. Perbandingan dilakukan pada data iris dan data wine dari UCI Machine Learning. Metode algoritma genetika multiobyektif yang digunakan non dominasi sorting dengan pendekatan pareto rangking. Fungsi fitness berdasarkan pareto rangking adalah dummy fitness sesuai dengan nilai rangking. Penyelesaian dari pareto rangking berupa pasangan koordinat nilai varian dalam cluster dan varian antar cluster yang terbagi menjadi front sesuai rangking. Penyelesaian berada pada front pertama yang memiliki nilai rangking satu, berupa himpunan pasangan nilai yang saling tidak mendominasi antar solusi. Evaluasi kuantitatif hasil clustering bisa dengan beberapa pendekatan antara lain Hubert Statistic, Indeks Dun dan Indeks Davies Bouldin. Pendekatan Indeks Davies Bouldin bertujuan untuk memaksimalkan jarak antar cluster dan pada waktu yang sama mencoba untuk meminimalkan jarak antar cluster. Pada penelitian ini untuk mencari penyelesaian optimum menggunakan kriteria indeks validitas Davies Bouldin serta kesesuaian jumlah cluster yang dihasilkan. ..dst
Keyword: K-Means, algoritma genetika multiobyektif, himpunan penyelesaian yang tidak saling mendominasi, pareto rangking

Judul: Mempelajari Pembuatan Silase dari Isi Rumen Sapi
Abstrak: Isi rumen meerupakan limbah abatoar (rumah pemotongan hewan) yang sampai saat ini belum banyak termanfaatkan. Bagi abatoar, isi rumen menjadi masalah, karena tidak dapat ditangani dengan sistem pembuangan di selokan. Menurut BPS, selama tahun 1983, telah dibuang kurang lebih 27.5 ribu ton isi rumen sapi.
Keyword: