Judul: Clustering the Quality of SHS/MA by Province Based on Accreditation Results Using the Fuzzy C-Means Method
Abstrak: Pemetaan mutu pendidikan di Indonesia perlu dikaji agar pemerintah provinsi sebagai lembaga yang bertanggung jawab atas kebijakan pengelolaan pendidikan menengah dapat lebih mudah dalam menentukan prioritas dan tindakan apa yang akan dilakukan guna meningkatkan kualitas pendidikan di Indonesia. Salah satu metode analisis yang dapat digunakan untuk memetakan mutu pendidikan adalah fuzzy c-means. Tujuan dari penelitian ini adalah menggerombolkan peta mutu provinsi di Indonesia berdasarkan hasil akreditasi SMA/MA dengan menggunakan metode fuzzy c-means. Metode fuzzy c-means dapat memperlihatkan peluang objek masuk ke dalam suatu gerombol dengan derajat keanggotaan. Ukuran gerombol optimum yang didapatkan adalah 2 dan 3. Solusi akhir dari hasil gerombol dengan ukuran gerombol 2 adalah 12 provinsi yang dikategorikan dalam gerombol 1 dan 22 provinsi yang dikategorikan dalam gerombol 2. Penggerombolan dengan jumlah gerombol 3 menghasilkan gerombol 1 yang beranggotakan 11 provinsi, gerombol 2 yang beranggotakan 16 provinsi, dan gerombol 3 yang beranggotakan 7 provinsi. Karakter utama dari gerombol 1 adalah skor standar nasional pendidikan yang tinggi, sedangkan karakter utama dari gerombol 2 adalah skor standar nasional pendidikan yang rendah. Kemudian karakter utama dari gerombol 3 adalah skor standar nasional yang nilainya berada di sekitar rata-rata nasional., Mapping the quality of education in Indonesia needs to be studied so that the provincial government, as the institution responsible for secondary education management policies, can more easily determine priorities and what actions will be taken to improve the quality of education in Indonesia. One of the analytical methods that can be used to map the quality of education is fuzzy c-means. This research aims to classify the quality maps of provinces in Indonesia based on the results of SHS/MA accreditation using the fuzzy c-means method. The fuzzy c means method can show the probability of objects entering a cluster with a degree of membership. The optimum cluster sizes obtained were 2 and 3. The final solution with cluster size 2 was 12 provinces categorized in cluster 1 and 22 provinces categorized in cluster 2. Clustering with cluster size 3 resulted in cluster 1 consisting of 11 provinces, cluster 2 consisting of 16 provinces, and cluster 3, which consists of 7 provinces. The main character of cluster 1 is a high national education standard score, while the main character of cluster 2 is a low national education standard score. Then the main character of group 3 is the national standard score, whose value is around the national average.
Keyword: fuzzy c-means, cluster analysis, validity index, degree of membership, euclidean distance

Judul: Penerapan K-Medoids dalam Penggerombolan Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Pendidikan Jenjang SMA
Abstrak: Program wajib belajar 12 tahun dicanangkan pemerintah pusat pada tahun 2012, tetapi di Indonesia masih terdapat ketimpangan pendidikan khususnya jenjang SMA. Untuk mengatasi hal tersebut, penting mengetahui daerah-daerah mana yang harus ditingkatkan pendidikannya. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pendidikan jenjang SMA serta mendapatkan deskripsi dari masing-masing gerombol yang terbentuk Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis gerombol. Oleh karena terdapatnya pencilan pada data, maka metode analisis gerombol yang tepat digunakan adalah K-Medoids. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah terbentuknya empat gerombol. Gerombol 1 terdiri dari tiga provinsi yang memiliki karakteristik tingginya persentase putus sekolah, rasio murid-guru, dan persentase ruang kelas kondisi baik, serta rendahnya persentase mengulang. Gerombol 2 beranggotakan 21 provinsi memiliki karakteristik tingginya persentase lulusan, rasio murid-sekolah, dan rasio murid-kelas sangat tinggi, serta rendahnya persentase putus sekolah. Gerombol 3 beranggotakan delapan provinsi memiliki karakteristik tingginya persentase guru layak, dan rendahnya rasio murid-guru, serta rasio murid-kelas. Sementara itu, Gerombol 4 beranggotakan dua provinsi memiliki karaktetistik tingginya persentase mengulang dan rendahnya persentase lulusan, rasio murid-sekolah, persentase guru layak, serta persentase kelas kondisi baik. Daerah yang perlu lebih diperhatikan ada pada Gerombol 4 karena memiliki beberapa aspek pendidikan yang kurang baik., In 2012, the 12-year compulsory education program was launched by Indonesian government. But there is still educational inequality, especially at senior high school. To resolve this problem, it is important to know which areas should be improved in terms of education. This study clusters provinces in Indonesia based on senior high school education indicators and obtain descriptions of each cluster. The method used in this study is cluster analysis. Due to the presence of outliers, the clustering method K-Medoids is used. The result of this study is four clusters are formed. Cluster 1 has three provinces which are characterized by high percentage of dropout, student-teacher ratio, and percentage of classrooms with good condition, as well as low percentage of repetition. Cluster 2 has 21 provinces which are characterized by high percentage of graduate, student-school ratio, and student-classroom ratio, as well as low percentage of dropout. Cluster 3 has eight provinces which are characterized by high percentage of eligible teachers, as well as low student-teacher ratio and student-classroom ratio. Meanwhile Cluster 4 has two provinces which are characterized by high percentage of repetition, as well as low percentage of graduate, student-school ratio, percentage of eligible teachers, and percentage of classrooms with good condition. Areas in Cluster 4 should be paid more attention because they have some educational aspects that are not good enough.
Keyword: cluster analysis, education, k-medoids, high school

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: