Judul: Clustering data kategorik menggunakan algoritma K-histogram (studi kasus: data PPMB IPB)
Abstrak: Perkembangan teknologi mengakibatkan meningkatnya data dalam jumlah besar. Namun sering kali data yang tersin~pan belum dimanfaatkan secara maksimal sehingga terjadi penumpukan data. Kasus ini terjadi di Panitia Penerimaan Mahasiswa Barn Institut Pertanian Bogor (PPMB WB). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma k-histogram dalam clustering data kategorik, dan unruk mendapatkan karakteristik data dari hasil clzrstering. Data yang digunakan adaIah data kategorik pelamar tahun 2004 dengan pilihan pelrama program sarjana di Fakultas Pertanian, IPB. Data tersebut meliputi data asal pelamar, pilihan pertama pelamar, kategori sekolah pelamar, dan keputusan, sebanyak 1899 baris dan 4field yditu: Propinsi, Pilihanl, Putusanl, dan Kategori. Penentuan inisialisasi nilai awal k-histogram dilakukan dengan memilih nilai k record pertama. Proses ciusfering dilakukan untuk 2 sampai dengan 10 ukuran cluster , dengan batasan iterasi 50 kali untuk setiap ukuran cluster. HasiI clustering dari algoritma k-histogram dievaluasi menggunakan nilai cohesion dm distinctness dari setiap hasil cluster. Penelitian menunjukkan bahwa hasil clustering yang terbaik berada pada ukuran cluster 10 dengan 1 kali iterasi, dengan nilai cohesion 1.2455000 dan distinctness 0.0652344, dengan penyebaran yang tidak merata di setiap ciusternya. tJntuk setiap cluster, dilakukan pengamatan terhadap niiai cohesion yang menunjukkan keberagaman objek di dalarn cltrster tersebut dan distinctness yang menyatakan ketidakmiripan objek antar-cluster. Nilai cohesion yang lebih keciI menunjukkan keberagamnya objek di dalam cluster tersebut semakin besar. Semakin besar niIai cohesion, keragaman, semakin besar nilainya, maka sernakin besar ketidakmiripan (dissimilar) antar-cluster (intercluster). Kata Icunci: Clustering, Data Kategorik, K-Histogram, Cohesion, Distinctness
Keyword: 

Judul: Clustering menggunakan self organizing maps studi kasus:data PPMB IPB
Abstrak: Perkembangan teknologi mengakibatkan meningkatnya data dalam jumlah besar. Data berukuran besar yang sudah disimpan tidak digunakan secara optimal karena manusia seringkali tidak memiliki waktu dan ilmu yang cukup untuk mengelolanya. Kasus ini terjadi di Panitia Penerimaan Mahasiswa Baru Institut Pertanian Bogor (PPMB IPB). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Algoritma Self Organizing Maps (SOM) dalam clustering data, dan untuk mendapatkan karakteristik data dari hasil clustering.
Keyword: 

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: