Judul: Multiple Attribute Decision Making dengan Pembobotan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Tingkat Kesehatan 33 Provinsi di Indonesia)
Abstrak: Menentukan prioritas provinsi bermasalah kesehatan dengan indicator mutlak Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) sebagai dasar kriteria pertimbangan, dapat dipandang sebagai kasus Multiple Attribute Decision Making (MADM). Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan melakukan pembobotan terhadap indikator mutlak IPKM, kemudian menyusun peringkat provinsi bermasalah kesehatan. Pada penelitian ini ditentukan nilai bobot indikator mutlak IPKM dan peringkat provinsi bermasalah kesehatan. Berdasarkan pembobotan dengan Algoritme Genetika (AG) diketahui bahwa nilai bobot tertinggi terdapat pada indikator presentase rumah tangga dengan akses sanitasi bagus, presentase imunisasi lengkap, rasio bidan terhadap desa, dan presentase persalinan oleh tenaga kesehatan. Tiga peringkat terbawah provinsi bermasalah kesehatan terdapat pada Provinsi DI Yogyakarta, DKI Jakarta, dan Bali. Sedangkan tiga peringkat teratas provinsi bermasalah kesehatan terdapat pada Provinsi Papua, Nusa Tenggara Timur, dan Maluku. Oleh karena itu, berdasarkan 11 indikator mutlak IPKM, Provinsi Papua, Nusa Tenggara Timur, dan Maluku derajat kesehatannya lebih rendah dibandingkan dengan provinsi lainnya, sehingga lebih membutuhkan prioritas pembangunan kesehatan dan alokasi bantuan dari pusat ke daerah….
Keyword: Genetic Algorithm, Health Level, MADM, Pembobotan peubah atribut, Perangkingan peubah

Judul: Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Kesehatan Lingkungan dengan Metode K-Medoids dan Penanganan Pencilan Ekstrem
Abstrak: Kesehatan lingkungan merupakan faktor penting dalam upaya meningkatkan kesehatan masyarakat. Setiap provinsi memiliki pencapaian indikator kesehatan lingkungan yang berbeda-beda. Akibatnya, prioritas rencana kesehatan lingkungan di setiap provinsi akan berbeda. Penggerombolan provinsi akan mempermudah untuk menentukan prioritas bagi pembangunan kesehatan lingkungan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator kesehatan lingkungan tahun 2021 dengan mempertimbangkan keberadaan pencilan ekstrem, serta mendapatkan karakteristik dari masing-masing gerombol yang terbentuk. Data yang digunakan adalah indikator kesehatan lingkungan tahun 2021 yang diperoleh dari publikasi Profil Kesehatan Indonesia oleh Kementerian Kesehatan, meliputi 34 provinsi dan 10 peubah numerik. Penggerombolan provinsi dilakukan dengan metode K-Medoids yang robust terhadap pencilan. Pengaruh keberadaan pencilan ekstrem diatasi dengan dua pendekatan, pertama dengan menyisihkan peubah yang memiliki data ekstrem, kedua dengan menganggap data ekstrem sebagai data hilang dan melakukan imputasi terhadap data ekstrem tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan dengan imputasi data memberikan hasil yang lebih informatif, menghasilkan empat gerombol optimum dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0,23. Gerombol 3 terdiri atas enam provinsi merupakan provinsi dengan karakteristik kesehatan lingkungan baik, sedangkan gerombol 1 terdiri atas delapan provinsi memiliki karakteristik kesehatan lingkungan buruk. Gerombol 2 dan 4 memiliki karakteristik kesehatan lingkungan sedang., Environmental health is an important factor in improving public health. Each province has different achievements in environmental health indicators. Therefore, the prioritization of environmental health plans in each province will be different. Clustering provinces will make it easier to determine priorities for environmental health development. This research aims to cluster provinces in Indonesia based on environmental health indicators in 2021 by considering the presence of extreme outliers, and characterize each cluster formed. The data used are environmental health indicators in 2021 from Indonesia Health Profile publication by the Ministry of Health, covering 34 provinces and 10 numerical variables. Province clustering was applied using the K-Medoids method robust to outliers. The impact of extreme outliers was addressed with two approaches, first by excluding variables that have extreme data, second by considering extreme data as missing data and imputing the extreme data. Results showed that the imputation approach provided more informative results, producing four optimum clusters with a silhouette coefficient of 0.23. Cluster 3 was six provinces with good environmental health characteristics, while cluster 1 was eight provinces with poor environmental health characteristics. Clusters 2 and 4 have environmental health characteristics that are moderate.
Keyword: cluster analysis, environmental health, extreme outlier, k-medoids, silhouette coefficient

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: