Judul: Comparison of Biclustering Algorithms on Mixed Data and Their Application to Indonesian Export Trade Potential Data
Abstrak: Pada data riil sangat memungkinkan untuk melibatkan berbagai macam data yang tidak hanya terdiri dari data numerik atau kategorik saja, melainkan campuran dari keduanya (mixed-type data). Penerapan analisis biclustering pada data campuran masih relatif baru karena pada mulanya analisis ini banyak digunakan pada data ekspresi gen yang memiliki skala interval atau numerik. Hingga saat ini, biclustering hanya dapat diterapkan pada data numerik saja atau data kategorik saja dan belum terdapat pengembangan algoritme biclustering yang dapat langsung mengakomodir data campuran secara sekaligus. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk melakukan kajian simulasi dan menerapkan analisis biclustering pada data campuran menggunakan pendekatan transformasi peubah kategorik ordinal menjadi skala interval. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam transformasi data kategorikal ordinal menjadi skala interval adalah Metode Suksesif Interval (MSI). Algoritme biclustering dibagi menjadi lima klasifikasi yang berbeda. Namun, algoritme biclustering bukanlah algoritme yang spesifik dan belum terdapat aturan yang tepat dalam memilih algoritme yang sesuai untuk kriteria atau kasus data tertentu. Algoritme biclustering dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan terutama dalam sisi kemudahan dalam melakukan partisi matriks data menjadi sejumlah submatriks. Pada penelitian ini, akan digunakan dua algoritme dari dua klasifikasi yang berbeda yaitu algoritme BCBimax (Repeated Binary Inclusion Maximal) yang berasal dari klasifikasi devide and conquer, dan algoritme QUBIC (Qualitative Biclustering) yang berasal dari klasifikasi distribution parameter identification. Pemilihan kedua algoritme tersebut didasarkan pada karakteristik dan keunggulannya masing-masing. Algoritme BCBimax tergolong cepat dan sederhana dalam menemukan bicluster dengan cara menemukan submatriks yang berisi elemen 1 pada matriks biner. Sementara pada algoritme QUBIC dapat menghasilkan performa yang baik pada data yang mengandung outlier dan dapat mengatur tingkat tumpang tindih antar bicluster. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan. Kajian simulasi digunakan untuk melihat performa kedua algoritme di atas pada kombinasi skenario derajat tumpang tindih antar baris bicluster sebesar 0%, 10%, dan 20% dan proporsi peubah kategorik terhadap seluruh peubah sebesar 0%, 10%, dan 25%. Simulasi dilakukan dengan terlebih dahulu membangkitkan amatan berupa matriks berukuran 500×50 (merepresentasikan 500 observasi dan 50 peubah), dimana masing-masing peubah berdistribusi N(0,1) yang selanjutnya disebut sebagai data background. Selanjutnya dibangkitkan dua bicluster dengan bicluster 1 setiap peubahnya berdistribusi N(6;0,1) dan bicluster 2 setiap peubahnya berdistribusi N(15;0,1). Ukuran matriks bicluster 1 dan bicluster 2 pada tumpang tindih baris 0% adalah 101×20 dan 121×20, pada tumpang tindih baris 10% adalah 101×20 dan 205×20, dan pada tumpang tindih baris 20% adalah 196×20 dan 184×20. Bicluster optimal dihasilkan berdasarkan hasil biclustering pada algoritme BCBimax dengan memasukkan kriteria minimum baris dan minimum kolom sesuai ukuran bicluster bangkitan, serta memasukkan jumlah bicluster sejumlah 2. Setiap kombinasi simulasi diulang sebanyak 100 kali iterasi. Hasil evaluasi simulasi disajikan dalam indeks Jaccard dimana jika semakin tinggi indeks Jaccard (mendekati angka 1), maka semakin tinggi kemiripan antara hasil bicluster simulasi dengan bicluster optimal. Pada kajian terapan, data yang digunakan merupakan kasus data potensi perdagangan dunia pada ekspor Indonesia dalam upaya pemetaan negara tujuan ekspor Indonesia secara optimal. Secara umum, penelitian ini terdiri dari tiga tahapan penelitian, yakni analisis biclustering menggunakan algoritme BCBimax, biclustering menggunakan QUBIC, dan evaluasi kebaikan kinerja algoritme biclustering. Biclustering menggunakan algoritme BCBimax dan QUBIC dilakukan secara terpisah pada
Keyword: algoritme BCBimax, algoritme QUBIC, biclustering, indeks Jaccard, MSR

Judul: Evaluation of Provincial Bicluster Analysis Results and Potential Capture Fisheries in Indonesia, between the BCBimax and ISA Algorithms, Evaluation of Provincial Bicluster Analysis Results and Potential Capture Fisheries in Indonesia, between the BCBimax and ISA Algorithms
Abstrak: Biclustering merupakan sebuah teknik penggerombolan secara simultan, yang menemukan submatriks dengan kemiripan sama antara baris dan kolomnya. Penggerombolan menggunakan biclustering akan terfokus pada konsep modelling dalam menemukan submatriks sebagai hasil bicluster yang optimal. Penerapan algoritme biclustering hingga saat ini telah banyak dikembangkan termasuk diluar bidang informatika. Namun, algoritme biclustering bukanlah algoritme yang spesifik atau belum ada aturan yang tepat dalam memilih algoritme yang sesuai untuk kriteria atau kasus data tertentu. Algoritme biclustering dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan terutama dalam sisi kemudahan dalam melakukan partisi matriks data menjadi sejumlah submatriks. Keunggulan dari sisi perbandingan matriks data juga menjadi salah satu faktor penerapan algoritme biclustering pada kasus data tertentu. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk menerapkan dua algoritme biclustering yaitu algoritme BCBimax dan Iterative Signature Algorithm (ISA). Kedua algoritme tersebut dipilih berdasarkan keunggulannya dari penerapan penelitian sebelumnya dalam kasus berbeda. Algoritme BCBimax tergolong cepat dan sederhana dalam sisi tahapan menemukan bicluster dengan cara menemukan submatriks yang berisi elemen 1 pada matriks biner. Sementara ISA mampu menemukan submatriks dengan menghitung rataan baris dan kolom pada matriks data dengan hingga memperoleh hasil yang konvergen. Penelitian ini bertujuan melakukan evaluasi terhadap kinerja kedua algoritme dalam menghasilkan bicluster optimal dan karakteristik keanggotaan yang terbentuk. Kedua algoritme diterapkan pada kasus data perikanan tangkap dalam upaya pemetaan potensi perikanan tangkap secara optimal. Pemetaan potensi perikanan tangkap menjadi isu penting dalam mendukung dan membantu pemerintah dalam mewujudkan perikanan berkelanjutan di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) Republik Indonesia pada tahun 2020. Matriks data terdiri dari 34 provinsi yang dirujuk sebagai baris dan 18 jenis ikan sebagai kolomnya. Satuan penelitian berupa volume produksi jenis ikan (ton). Secara umum, penelitian ini terdiri dari tiga tahapan penelitian. Pertama, eksplorasi data untuk melihat gambaran awal data perikanan tangkap. Kedua, menerapkan dua algoritme biclustering BCBimax dan ISA secara terpisah menurut percobaan ambang batas dari masing-masing algoritme. Berdasarkan kombinasi ambang batas akan ditentukan bicluster optimal yang digunakan untuk mendapatkan pemetaan potensi perikanan tangkap. Tahapan terakhir yaitu mengevaluasi hasil kinerja kedua algoritme dengan melihat keterbandingan hasil biclustering-nya. Evaluasi kinerja menggunakan dua fungsi evaluasi, yaitu fungsi evaluasi intra bicluster dan inter bicluster. Fungsi evaluasi intra bicluster digunakan untuk mengukur tingkat koherensi dalam mengukur kualitas bicluster, sedangkan fungsi evaluasi inter bicluster mengukur kualitas kelompok bicluster dengan menilai kemampuan suatu algoritme untuk memulihkan bicluster yang terdeteksi oleh bicluster lain. Biclustering menggunakan algoritme BCBimax menetapkan median dari setiap peubah sebagai skenario proses binarisasi. Selanjutnya, algoritme BCBimax menghasilkan kelompok bicluster optimal menggunakan ambang batas minimum baris 2 dan minimum kolom 2 dengan 11 bicluster yang terbentuk. BCBimax menggerombolkan sekitar 73,5% wilayah Indonesia sebagai hasil bicluster optimal. Karakteristik keanggotaan hasil bicluster optimal BCBimax secara umum tergolong ke dalam dua wilayah pemetaan yaitu wilayah dengan potensi jenis ikan rendah dan tinggi. Sementara algoritme ISA menetapkan 2 bicluster dengan ambang batas baris 1,2 dan kolom 1,2 sebagai hasil bicluster optimal. Hasil bicluster optimal dari algoritme ISA menggerombolkan wilayah yang potensi jenis ikannya tergolong sedang dan tinggi. Namun, algoritme ISA tidak menggerombolkan seluruh wilayah yang memiliki potensi jenis ikan tinggi dalam matriks data.
Keyword: algoritme BCBimax, iterative signature algorithm, biclustering, evaluasi inter bicluster, evaluasi intra bicluster

Judul: Peranan unsur kalsium serta hubungannya dengan " demam susu" pada sapi perah
Abstrak: Demam susu atau "parturient paresis" adalah penyakit yang secara primer sering menyerang sapi perah yang tengah atau baru saja melahirkan anaknya. Penyakit ini merupakan suatu bentuk kekacauan metabolisme kalsium. Dalam hal ini hewan-hewan penderita adalah sapi-sapi perah yang tak mampu memenuhi tuntutan tubuhnya ter hadap kebutuhan akan kalsium yang begitu memuncak pada awal masa laktasi. Sapi-sapi perah yang rentan umumnya sudah mengalami masa laktasi 3 4 kali. Ditambah dengan adanya faktor predisposisi, yaitu metabolisme tulang yang makin melambat karena hewan bertambah tua dan penyerapan kalsium dari makanan yang terganggu. Kadar kalsium plasma hewan pada saat itu jauh dibawah kadar normalnya, dan hal itu akan mengakibatkan serangkaian gejala klinis penyakit yang khas. Karena kalsium berperan antara lain pada kontraksi urat daging/otot dan pada pemindahan impuls saraf, maka menurunnya kadar mineral ini dalam darah (hipokalsemia) akan menimbulkan gangguan saraf dan Hipokalsemia yang disertai dengan hipomagnesemia akan menimbulkan gejala tetani. Sedang pada hewan dengan kadar magnesium dalam darah normal atau sedikit lebih tinggi (hipermagnesemia relatif) gejala tetani akibat hipokalsemia akan segera diikuti dengan adanya kelemahan otot (relaksasi otot). Hipokalsemia yang dibiarkan berlarut-larut akan menimbulkan kematian hewan ternak karena peranan unsur kalsium yang demikian penting dalam tubuh. Pencegahan demam susu ditempuh dengan cara pengaturan pakan yang baik, yaitu dengan menghindari masukan kalsium berlebihan terutama pada masa kering kandang dan kadar fosfor(P) yang cukup sesuai kebutuhan.
Keyword: