Judul: Kajian Penggerombolan Data Deret Waktu dengan Menggunakan Beberapa Ukuran Jarak
Abstrak: Analisis gerombol data deret waktu merupakan salah satu teknik data mining yang dikembangkan untuk menggerombolkan objek berdasarkan data deret waktunya. Algoritme penggerombolan pada data deret waktu dilakukan dengan mengubah atau mengganti ukuran jarak untuk data statis dengan ukuran jarak yang sesuai untuk data deret waktu. Penelitian ini bertujuan menggerombolkan data deret waktu dengan menggunakan beberapa ukuran jarak yaitu jarak autokorelasi, jarak kompleksitas, dan jarak Dynamic Time Warping (DTW) pada data nilai ekspor Indonesia menurut negara tujuan. Metode penggerombolan yang digunakan adalah penggabungan dari metode hierarki dan algoritme k-rataan. Penerapan ketiga jarak pada penelitian ini juga dilakukan dengan menggunakan metode resampling bootstrap untuk melihat konsistensi dalam penentuan jarak terbaik. Koefisien korelasi cophenetic digunakan untuk menentukan jarak terbaik dari hasil penggerombolan metode hierarki dan kriteria yang digunakan untuk mengevaluasi hasil penggerombolan dari algoritme k- rataan adalah koefisien silhouette. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa jarak DTW merupakan jarak terbaik dengan nilai koefisien korelasi cophenetic sebesar 0.98. Evaluasi hasil penggerombolan dengan menggunakan algoritme k- rataan menghasilkan dua gerombol dari penggerombolan sembilan belas negara tujuan ekspor Indonesia dengan menggunakan jarak DTW dan diperoleh nilai koefisien silhouette sebesar 0.52.
Keyword: Cluster analysis, Correlation cophenetic, DTW, Silhouette coefficient, Eksplorasi data, Metode resompling bootstrap, Pengujian stasioneritas

Judul: Analisis deret waktu melalui transformasi ke dalam data biner
Abstrak: Dalam penelitian ini dicoba suatu metode untuk menganalisis suatu data deret waktu, dimana data yang digunakan kontinu kemudian ditransformasikan ke dalam deret waktu diskret yaitu deres waktu biner Transformasi yang digunakan adalah clipping (pemotongan) pada nilai tertentu. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan data deret waktu AR(1) dengan parameter yang berbeda-beda. Adapun parameter yang digunakan adalah 0.28, 0.43. dan 0.82 dengan ukuran data 350, 500 dan 1000 untuk setiap parameter. Sebelum dilakukan pemotongan data deret waktu AR(1) dilakukan penambahan pencilan sehingga dapat dikatakan data deret waktu tersebut terkontaminasi. Kemudian dilakukan perbandingan antara data asal dan data terkontaminasi terhadap data deret waktu dari transformasi biner Pendugaan parameter untuk data asal dan data terkontaminasi menggunakan analisis deret waktu biasa yaitu analisis Box- Jenkins sedangkan untuk data biner menggunakan analisis deret waktu transformasi data biner Hasil perbandingan menunjukkan pendugaan parameter dengan analisis deret waktu transformasi data biner lebih baik dibandingkan dengan pendugaan parameter data terkontaminasi menggunakan metode biasa. Hal ini dilihat dari nilai-nilai pendugaan parameternya sendiri serta dari nilai MAPE yang cukup kecil untuk data deret waktu transformasi biner...
Keyword: 

Judul: The Effect Cassava Leaves Meal in The Diets on Body Weigbt, Percentage of Digestive Tract and Viscera of Mule Duck.
Abstrak: The mule ducks are the crossbreed between common duck females (Anas plathyrhynchos) and muscovy ducks (Cairino moschata) to improve the meat production in order to meet the animal protein requirement of the people. One of the problems in husbandry farming is highly feed cost. This problem can be solved with using highly available local sources and cheapness. Cassava leaves (Manihot esculenta Crantz) is the one local sources which can be used as an alternative feed, because it contains a rather high protein (24.1%) aud vitamin A (10,000-13,000 IU). A highly Hydrocyanide (HCN) as well as crude fiber in the cassava leaves are the limiting factors to be used as poultry diet. The ducks have more ability in digest the crude fiber than chicken. So that, using some cassava leaves in the diet does not make any problem.
Keyword: