Judul: Perbandingan Metode K-Means, K-Medoids, dan Hierarki untuk  Penggerombolan Kabupaten/Kota di Sumatera Utara Berdasarkan  Jenis Kekerasan terhadap Perempuan
Abstrak: Kekerasan adalah perbuatan yang dilakukan dengan sengaja oleh seseorang atau kelompok dengan tujuan menindas yang lemah agar menderita. Salah satu penyebabnya adalah tingginya angka depresi yang berujung pada tindakan kekerasan terhadap orang-orang di sekitarnya, termasuk perempuan. Penelitian ini bertujuan membandingkan penggerombolan kabupaten/kota di Sumatera Utara berdasarkan jenis kekerasan terhadap perempuan menggunakan metode K-Means, K-Medoids, dan Metode Hierarki, serta melihat karakteristik persebaran wilayah dari hasil penggerombolan yang diperoleh. Penelitian ini menggunakan data banyaknya korban kekerasan terhadap perempuan tahun 2021 yang bersumber dari Sistem Informasi Online Perlindungan Perempuan dan Anak dan Badan Pusat Statistik Sumatera Utara yang terdiri dari 33 kabupaten/kota dan enam peubah. Evaluasi hasil penggerombolan menggunakan Davies Bouldin Index dan Korelasi Cophenetic. Metode analisis gerombol optimal yang diperoleh adalah K-Medoids dengan banyaknya gerombol sebanyak 4. Gerombol 1 memiliki nilai rataan yang paling rendah setiap jenis kekerasan. Gerombol 2 memiliki nilai rataan pada jenis kekerasan fisik yang lebih tinggi dibandingkan dengan rataannya. Gerombol 3 memiliki nilai rataan pada jenis kekerasan psikis, perdagangan orang, dan penelantaran yang lebih tinggi dibandingkan dengan rataannya. Gerombol 4 memiliki nilai rataan yang paling tinggi pada setiap jenis kekerasan kecuali perdagangan orang dibandingkan dengan rataannya., Violence is an act that is intentionally by a person or group with the aim of oppressing someone to suffer. The high rate of depression which leads to acts of violence against those around them, including women. This study aims to compare the clustering of districts/cities in North Sumatra based on the type of violence against women using the K-Means, K-Medoids, and Hierarchical Methods, and look at the characteristics of the regional distribution of the clustering results. This study uses data the number of victims of violence against women in 2021 from Sistem Informasi Online Perlindungan Perempuan dan Anak and Badan Pusat Statistik Sumatera which consists of 33 districts/cities and six variables. Evaluation of clustering results using the Davies Bouldin Index and Cophenetic Correlation. The optimal cluster analysis method obtained is K-Medoids with 4 clusters. Cluster 1 has the lowest average value for each type of violence. Group 2 has an average value of physical violence that is higher than the average. Group 3 has a higher average score for the types of psychological violence, trafficking, and neglect than the average. Cluster 4 had a highest average score for each type of violence except trafficking than the average.
Keyword: cophenetic correlation, Davies Bouldin Index, hierarchical clustering, non-hierarchical clustering, violence

Judul: Comparison of K-Medoid and Robust Sparse K-Means for Clustering Provinces in Indonesia Based on Crime Indicators
Abstrak: Kriminalitas adalah tindakan melanggar hukum yang dilakukan dengan sadar dan sengaja untuk menguntungkan diri sendiri dan merugikan orang lain. Pada tahun 2021, Indonesia menempati peringkat 72 dari 142 negara di dunia dengan indeks kriminalitas sebesar 46,23. Semakin tinggi tingkat kriminalitas pada suatu daerah, semakin banyak kejahatan yang terjadi sehingga menyebabkan masyarakat kehilangan rasa aman. Banyak kejahatan provinsi di Indonesia beragam yang menunjukkan adanya kesenjangan akan keamanan. Kesenjangan banyak kejahatan antarprovinsi menimbulkan pencilan pada beberapa daerah. Tujuan penelitian adalah menggerombolkan provinsi berdasarkan indikator kriminalitas dengan memerhatikan pencilan menggunakan K-Medoid dan Robust Sparse K-Means. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari 34 provinsi dengan 16 peubah numerik indikator kriminalitas tahun 2021. K-Medoid menghasilkan empat gerombol optimal dengan banyak anggota dari masing-masing gerombolnya adalah 22, 4, 1, dan 7. Gerombol 1, 2, dan 3 dikategorikan sebagai daerah dengan angka kejahatan rendah. Gerombol 3 merupakan daerah dengan kepadatan penduduk dan PDRB tinggi ekstrem dibandingkan gerombol lain. Gerombol 4 dikategorikan sebagai daerah dengan angka kejahatan sangat tinggi. Hasil penggerombolan optimum ditentukan berdasarkan rasio sw⁄sb minimum. K Medoid lebih baik dibandingkan RSK-Means karena memiliki rasio sw⁄sb lebih kecil., Crime is an unlawful act carried out consciously and deliberately to benefit oneself and harm others. In 2021, Indonesia was ranked 72 out of 142 countries in the world with a crime index of 46,23. The higher the crime rate in an area, the more crimes that occur, causing people to feel insecure. The number of crimes per province in Indonesia varies, showing a gap in security. This range of variation leads to an extreme crime rate index or outliers in some areas. The aim of this study is to cluster provinces based on crime indicators by paying attention to outliers using K Medoid and Robust Sparse K-Means. The data used in this study were from 34 provinces with 16 numerical variables of crime indicators in 2021. K-Medoid produces four optimal clusters with the number of members in each cluster being 22, 4, 1, and 7. Clusters 1, 2, and 3 are categorized as areas with a low crime rate. Cluster 3 is an area with an extremely high population density and GRDP compared to other clusters. Cluster 4 is categorized as an area with a very high crime rate. The best clustering results are determined based on the minimum sw⁄sb ratio. K Medoid has better performance than RSK Means with a smaller sw⁄sb ratio.
Keyword: gerombol, kriminalitas, k-medoid, pencilan, robust sparse k-means

Judul: Apatite Growth Optimation on Chicken Mucouse by Fourier Transform Infrared (FTIR) Characterization
Abstrak: Some experiment had been conducted to grow apatite from supersaturated solution of calcium phosphate ions on chicken mucouse. The calcium and phosphate ions were originated from Ca(NO3)2 and (NH4)2HPO4. Carbonate ions from (NH4)2CO3 was also used as starting solution. Experiment was carried out within about 5 hours at temperature 370 C and pH 7. Value of Ca+ : PO4 3- was 1.67, while molar ratio of CO3 2- : PO4 3- was 0.5 : 1. Molarity of molar ratio CO3 2- : PO4 3- variated approximately 0.15 : 0.30, 0.51 : 1.02, and 0.90 : 1.80. Mass of mucouse powder was constant 0.75 gram. The analysis result of Fourier Transform Infrared (FTIR) showed that the precipitation was apatite carbonate type A and B. In these experiment it was found out that the mucouse reduce the crystallinity of apatite precipitant, and the growth of apatite crystal was optimum at solution with molar ratio CO3 2- : PO4 3- about 0.15 : 0.30.
Keyword: