Judul: Segmentasi Mahasiswa Baru S1 IPB Berdasarkan Karakteristiknya Menggunakan Algoritme K-Prototypes
Abstrak: Mekanisme penyeleksian calon mahasiswa baru IPB terdiri dari SNMPTN, SBMPTN, dan jalur mandiri. Mahasiswa baru yang terpilih berasal dari berbagai latar belakang. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji hasil penggerombolan algoritme k-prototypes pada 2 percobaan yang berbeda dan melakukan segmentasi mahasiswa baru S1 IPB berdasarkan karakteristiknya menggunakan algoritme kprototypes. Algoritme k-prototypes akan menghasilkan hasil yang yang tidak unik, tetapi karakteristik antar gerombolnya relatif sama. Hasil penggerombolan algoritme k-prototypes pada percobaan 1 dan percobaan 2 menghasilkan gerombol optimal yang sama yaitu sebanyak 3 gerombol. Karakteristik gerombol pada percobaan 1 dan percobaan 2 memiliki kemiripan. Berdasarkan segmentasinya, terlihat bahwa gerombol 1 merupakan kelompok mahasiswa jalur ujian tulis dan tergolong ke dalam golongan menengah ke atas. Gerombol 2 merupakan kelompok mahasiswa jalur nilai rapor dan tergolong ke dalam golongan menengah ke bawah. Gerombol 3 merupakan kelompok yang terdiri dari berbagai karakteristik mahasiswa.
Keyword: analisis gerombol, algoritme k-prototypes, segmentasi

Judul: Penggerombolan Sekolah Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Sekolah Vokasi IPB Jalur USMI Menggunakan Algoritme K-Prototypes
Abstrak: Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) merupakan jalur undangan dengan seleksi melalui nilai rapor tanpa tes tulis. Salah satu evaluasi seleksi USMI adalah melakukan pemeringkatan mutu kualitas sekolah melalui pengelompokan sekolah di masing-masing tahun akademik. Dalam penelitian ini digunakan tiga tahun akademik sebagai bahan evaluasi. Metode yang digunakan yaitu analisis gerombol menggunakan algoritme K-Prototypes pada masing-masing tahun akademik. Berdasarkan hasil penelitian, algoritme K-Prototypes menghasilkan tiga gerombol sekolah di masing masing tahun akademik. Secara umum dari ketiga gerombol yang dihasilkan pada masing-masing tahun diperoleh gerombol 1 merupakan kategori sekolah yang memiliki komitmen dan kualitas yang tinggi di setiap tahun akademik. Gerombol 2 merupakan kategori sekolah yang memiliki komitmen dan kualitas tidak lebih besar dari gerombol 1 tetapi di atas gerombol 3 di setiap tahun akademik. Gerombol 3 merupakan kategori sekolah yang memiliki komitmen dan kualitas yang lebih rendah dibandingkan dengan gerombol lain. Hal ini juga dikarenakan sekolah-sekolah yang berada di gerombol 3 sebagian besar hanya berpartisipasi di satu tahun akademik saja. Hasil penggerombolan sekolah menunjukkan bahwa persentase sekolah yang konsisten berada di gerombol yang sama di setiap tahun akademik sebesar 25% dengan persentase distribusi sekolah untuk gerombol 1, sebesar 18% gerombol 2 sebesar 1%, dan gerombol 3 sebesar 6%. Persentase sekolah yang tidak konsisten berada di gerombol yang sama sebesar 75% artinya sekolah yang tidak konsisten tersebut mengalami perpindahan gerombol di setiap tahun akademik., The IPB Entrance Selection Invitation (USMI) is an invitation route with selection through report cards without a written test. One of the evaluations of the USMI selection is to rank the quality of schools through grouping schools in each academic year. In this study, three academic years were used as evaluation material. The method used is cluster analysis using the K-Prototypes algorithm in each academic year. Based on the research results, the K-Prototypes algorithm produces three school clusters in each academic year. In general, from the three clusters produced in each year, cluster 1 is the category of schools that have high commitment and quality in each academic year. Cluster 2 is a school category that has a commitment and quality not greater than cluster 1 but above cluster 3 in each academic year. Cluster 3 is a school category that has lower commitment and quality compared to other clusters. This is also because the schools in cluster 3 mostly only participate in one academic year. The results of school clustering show that the percentage of schools that are consistently in the same cluster in each academic year is 25% with the percentage of school distribution for cluster 1, 18% for cluster 2, and 1% for cluster 3. The percentage of inconsistent schools being in the same cluster is 75%, meaning that the inconsistent schools experience cluster shifts in each academic year
Keyword: clustering, mixed-type data, k-prototypes, USMI

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: