Judul: Penggerombolan Peubah Campuran Dengan Metode KPrototypes, Cluster Ensemble, Dan Two-Step Method For Clustering Mixed Data (TMCM).
Abstrak: Analisis gerombol merupakan teknik peubah ganda untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Pada umumnya penggerombolan hanya dapat digunakan pada satu tipe peubah saja yaitu peubah bertipe numerik atau kategorik. Permasalahannya adalah bahwa data yang tersedia bisa saja merupakan peubah campuran (numerik dan kategorik). Oleh karena itu untuk melakukan penggerombolan yang tepat diperlukan metode penggerombolan yang dapat diterapkan pada peubah campuran. Beberapa metode yang telah dikembangan untuk penggerombolan data bertipe campuran adalah algoritme K-Prototypes, Cluster Ensemble dan Two-Step Method for Clustering Mixed Categorical and Numeric Data (TMCM). Penelitian ini membandingkan dan mengevaluasi ketiga metode penggerombolan peubah campuran tersebut pada beberapa kasus. Evaluasi kinerja hasil penggerombolan dengan memperhatikan rasio antara nilai simpangan baku di dalam kelompok (Sw) dan nilai simpangan baku antar kelompok (Sb) paling kecil. Kasus pertama yaitu pengerombolan desa berdasarkan karakteristik pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di Provinsi Sulawesi Barat. Kasus kedua yaitu penggerombolan desa berdasarkan indikator percepatan penurunan stunting di Kabupaten Timor Tengah Utara (TTU). Kemudian pada berbagai kombinasi peubah kasus kedua menggunakan skenario komposisi peubah numerik lebih banyak dari kategorik dan komposisi peubah kategorik lebih banyak dari numerik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan perbandingan nilai rasio Sw dan Sb dari ketiga metode penggerombolan peubah campuran menunjukkan bahwa metode K-Prototypes merupakan metode penggerombolan terbaik pada kasus pertama dengan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan yaitu 0,256 dan pada kasus kedua dengan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan yaitu 0,613 terkecil dibandingkan dibandingkan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan metode Cluster Ensemble dan TMCM. Selanjutnya, pada skenario menggunakan kombinasi peubah kategori lebih banyak dari peubah numerik pada kasus kedua metode K-Prototypes masih memiliki kinerja yang lebih baik dari metode lainnya karena dominan menghasilkan nilai rasio Sw dan Sb terkecil. Namun pada penggerombolan dengan menggunakan skenario peubah numerik lebih banyak dari peubah kategori pada kasus kedua, metode TMCM cenderung dominan menghasilkan nilai rasio Sw dan Sb terkecil dibandingkan metode K-Prototypes dan Cluster Ensemble.
Keyword: analisis gerombol, cluster ensemble, k-prototypes, peubah campuran, tmcm

Judul: Penggerombolan Desa/Kelurahan di Provinsi Nusa Tenggara Timur Menggunakan Algoritma Two Step Cluster (TSC) dan Algoritma K-Prototypes.
Abstrak: Karakteristik wilayah desa/kelurahan di Indonesia berbeda-beda antara satu daerah dengan daerah lainnya. Pengelompokan desa/kelurahan diperlukan untuk mengidentifikasi karakter wilayah sehingga menghasilkan program kebijakan yang tepat sasaran. Analisis peubah ganda yang digunakan untuk mengelompokkan objek adalah analisis gerombol (cluster analysis). Analisis ini secara umum hanya digunakan pada data dengan ukuran yang tidak terlalu besar. Apabila amatan yang diteliti jumlahnya besar maka diperlukan algoritma yang lebih efisien dalam melakukan penggerombolan. Selain itu, penggunaan peubah campuran (numerik dan kategorik) juga akan berdampak pada pilihan jarak yang digunakan. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk memperoleh hasil gerombol terbaik pengelompokan wilayah desa/kelurahan di Provinsi Nusa Tenggara Timur berdasarkan indikator kemiskinan. Gerombol terbaik tersebut diperoleh dengan menerapkan algoritma Two Step Cluster (TSC), algoritma K-Prototypes, serta menggerombolkan desa/kelurahan dengan melakukan pemisahan amatan multivariate outlier. Kriteria yang digunakan untuk memperoleh hasil gerombol terbaik adalah dengan menghitung nilai rasio antara simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol. Nilai rasio yang terkecil menunjukkan hasil penggerombolan yang terbaik. Penggerombolan data awal dengan algoritma TSC menghasilkan 6 gerombol optimal. Algoritma K-Prototypes yang diterapkan pada jumlah gerombol sebanyak 2 hingga 9 gerombol menghasilkan solusi 5 gerombol sebagai gerombol optimal. Perhitungan rasio simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol menunjukkan bahwa hasil 6 gerombol TSC (2.6963) lebih kecil daripada hasil 5 gerombol K-Prototypes (3.4852). Algoritma terbaik dari perbandingan TSC dan K-Prototypes kemudian digunakan untuk menggerombolkan desa/kelurahan dengan melakukan pemisahan amatan multivariate outlier. Penggerombolan dengan perlakuan ini mendapatkan solusi 5 gerombol optimum berdasarkan algoritma TSC. Perhitungan rasio simpangan baku dalam gerombol dan simpangan baku antar gerombol diperoleh hasil penggerombolan data awal (k=6) yang nilai rasionya lebih rendah daripada penggerombolan pemisahan multivariate outlier (k=5). Hal ini berarti dari berbagai perbandingan yang dilakukan (perbandingan dua algoritma maupun perbandingan data awal dan pemisahan multivariate outlier) menghasilkan gerombol optimal terbaik pada 6 gerombol. Hasil uji t-student dan uji chi-square diperoleh hasil bahwa hanya gerombol 6 yang peubah berpengaruhnya terdiri dari seluruh peubah numerik dan kategorik. Visualisasi Chernoff Face dan radar chart memperlihatkan adanya kemiripan karakteristik peubah-peubah numerik pada gerombol 1, 3, dan 5.
Keyword: algoritma, gerombol, K-Prototypes, optimal, Two Step Cluster

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: