Judul: Pengelompokan Bidang Ilmu Matematika dan IPA Menggunakan Metode Hierarchical Agglomerative Clustering
Abstrak: Salah satu program unggulan IPB saat ini adalah menjadi 500 perguruan tinggi terbaik di dunia. Oleh karena itu, IPB perlu melihat posisinya dibandingkan dengan beberapa perguruan tinggi lain di Indonesia dan perguruan tinggi kelas dunia. Penelitian ini ingin secara khusus meneliti bagaimana bidang ilmu Matematika dan IPA (MIPA) perguruan tinggi kelas dunia dikelompokan untuk kemudian hasilnya akan dijadikan referensi untuk FMIPA IPB. Pengelompokan bidang ilmu MIPA dilakukan dengan menggunakan metode Hierarchical Agglomerative Clustering. Hasil analisis data yang digunakan sebanyak 200 perguruan tinggi kelas dunia berdasarkan peringkat teratas QS World University 2016 by Subject. Data menunjukkan bahwa pengelompokan bidang ilmu MIPA di IPB sudah hampir sesuai dengan pengelompokan bidang ilmu MIPA di beberapa perguruan tinggi di Indonesia dan perguruan tinggi kelas dunia secara umum.
Keyword: Cluster, Hierarchical Agglomerative Clustering, Matematika dan IPA, Analytical Hierarchy Process

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: Transesterlflkasl Minyak Goreng Bekas untuk Produksi  Metll Ester
Abstrak: The increasingly public awareness about food safety on used frying oil and the increasingly serious environmental destruction have made biodiesel from used frying oil to become an alternative fuel for replacing diesel fuel position in most conventional diesel engines. Transesterification of used frying oil with methanol, in the presence of 1% sodium , hydroxide catalyst (base on weight of oil) was applied in this work.
Keyword: