Judul: Pengelompokan Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) Menggunakan Latent Class Cluster Analysis (Studi Kasus : di Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo Jakarta)
Abstrak: Analisis gerombol merupakan salah satu metode untuk mengelompokan objek berdasarkan tingkat kemiripan agar objek yang berada dalam satu kelompok relatif lebih homogen. Dua metode yang sering digunakan dalam melakukan penggerombolan, metode hirarki dan non-hirarki, biasanya menggunakan ukuran jarak dalam proses pengelompokan. Permasalahan yang sering muncul dalam analisis ini adalah ketika peubahnya bertipe kategorik dan campuran, selain itu penentuan jumlah gerombol ditentukan secara subjektif oleh peneliti. Analisis Kelas Laten merupakan metode lain yang dapat digunakan untuk menggerombolkan peubah yang bersifat kategorik, kontinu, jumlah dan campuran (kategorik dan kontinu). Metode ini pada prinsipnya memiliki proses pengelompokan yang tidak begitu berbeda dibandingkan K-rataan namun lebih kompleks. Analisis Kelas Laten menggunakan peluang posterior dalam pengelompokan objek pengamatan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan pasien DBD dan melihat karakteristik masing-masing gerombol. Pengelompokan pasien DBD di RSCM berdasarkan delapan diagnosis yang dilakukan terhadap pasien dianalisis dengan metode Kelas Laten. Berdasarkan nilai BIC, dari lima model yang disarankan model dengan tiga gerombol terpilih sebagai model terbaik. Model ini memiliki nilai BVR yang cenderung kecil, hal ini mengindikasikan bahwa model telah cukup akurat dalam melakukan pengklasifikasian. Gerombol 1 dengan 78 pasien, sebanyak 39 pasien berada dalam gerombol 2, dan 10 pasien sisanya terdapat pada gerombol 3. Gerombol 1 dicirikan dengan pasien yang tidak mengalami demam, sakit perut dan pegal-pegal tapi mengalami bintik-bintik merah serta Haemoglobin yang cukup tinggi dan Leokosit yang cukup rendah. Gerombol 2 merupakan kelompok pasien dengan ciri-ciri mengalami demam, sakit perut dan pegal-pegal tapi tidak mengalami bintik-bintik merah, dan memiliki jumlah Haemoglobin dan Hematrokit tertinggi serta jumlah Trombosit dan Leukosit terendah. Gerombol 3 memperlihatkan pasiennya memiliki jumlah Haemoglobin yang cenderung rendah, Trombosit dan Leokosit yang tinggi. Nilai R2 untuk masingmasing peubah terlihat cukup besar untuk peubah kontinu, hal ini dikarenakan peubah kontinu lebih berperan dalam mendiagnosis jenis penyakit.
Keyword: 

Judul: Kajian Analisis Gerombol Berbasis Model pada Data yang Menyebar Normal Ganda
Abstrak: Analisis gerombol merupakan suatu metode penggerombolan yang bertujuan untuk mengelompokkan objek ke dalam beberapa kelompok sedemikian hingga objek yang berada di dalam kelompok yang sama cenderung mempunyai karakteristik yang lebih homogen dari pada objek yang berada di kelompok yang berbeda. Hal ini dilakukan dengan suatu ukuran jarak seperti jarak euclidean. Pengukuran kemiripan antar objek dengan menggunakan jarak akan sangat sulit dilakukan jika ukuran data yang digunakan sangat besar dan kondisi objek yang ada saling tumpang tindih. Dengan memperhatikan sebaran dari data yang digunakan untuk penggerombolan, Mclachlan dan Basford (1988) memberikan suatu pendekatan terbaru dalam analisis gerombol yaitu penggerombolan berbasis model campuran. Metode ini mengasumsikan bahwa sebaran data yang digunakan adalah sebaran campuran dengan setiap subpopulasi mewakili suatu gerombol yang berbeda. Tujuan dari metode ini adalah untuk mengoptimalkan kemiripan antar objek dengan menggunakan pendekatan model peluang. Tehnik perpindahan objek berdasarkan pada algoritma Expectation Maximization (EM) dan penentuan jumlah gerombol ditentukan berdasarkan nilai Bayes Information Criterion (BIC) terbesar. Penggunaan algoritma EM dalam pendugaan parameternya dikarenakan algoritma tersebut merupakan metode perhitungan iterasi yang sangat cocok untuk pendugaan parameter dari fungsi kemungkinan pada data tidak lengkap seperti yang terdapat pada sebaran campuran. Sama halnya dengan metode penggerombolan lainnya, metode penggerombolan berbasis model dilakukan untuk mengetahui jumlah gerombol maupun anggota tiap gerombol. Dengan demikian, efektifitas dari metode ini dibandingkan dengan metode berdasarkan ukuran jarak adalah suatu hal yang sangat penting untuk diketahui. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengkaji efektifitas analisis gerombol berbasis model yang meliputi efektifitas pada beberapa kondisi jarak antar pusat gerombol, perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan serta efektifitas analisis penggerombolan berbasis model berdasarkan maximum likelihood (MLE) dan maximum posterior (MAP) pada beberapa contoh penerapan. Perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan, keefektifannya dapat dikethaui dengan menghitung persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi yang dihasilkan, sedangkan efektifitas MLE dan MAP dapat diketahui berdasarkan persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi serta nilai BIC yang dihasilkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil simulasi dan data dari paket Mclust ver 3.4.8 pada R 2.12.1. Data simulasi yang dibangkitkan merupakan data himpunan campuran normal ganda dengan kondisi titik pusat gerombol, ragam dan tingkat korelasi antar peubah yang beragam. ...dst
Keyword: analisis gerombol, model campuran, BIC, algoritma EM, maksimum likelihood, konjugasi sebaran awal

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: