Judul: Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Fasilitas Pelayanan Kesehatan pada Tahun 2020 Menggunakan Cluster Ensemble
Abstrak: Jaminan Kesehatan Semesta (Universal Health Coverage) adalah situasi dimana semua orang memiliki akses pada layanan kesehatan yang dibutuhkan saat kapanpun dan dimanapun, tanpa mengalami kesulitan teknis dan kendala keuangan. Untuk mencapai target seluruh dunia tersebut, Indonesia membuat program Jaminan Kesehatan Semesta (JKN). Fasilitas pelayanan kesehatan berperan penting dalam pelaksanaan JKN sebagai pemberi pelayanan kesehatan. Namun, masih terjadi maldistribusi fasilitas pelayanan kesehatan di Indonesia, terutama di tingkat provinsi. Salah satu cara untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan menggerombolkan provinsi di Indonesia berdasarkan keadaan fasilitas pelayanan kesehatan pada program JKN. Penelitian ini akan melakukan cara tersebut menggunakan analisis gerombol yang memakai metode cluster ensemble. Terbentuk 3 gerombol dari penelitian ini. Gerombol pertama yang hanya beranggotakan provinsi DKI Jakarta adalah gerombol yang dicirikan oleh tingginya rasio dimensi klinik dan rumah sakit. Gerombol kedua memiliki ciri rasio dimensi praktik mandiri yang tinggi dan beranggotakan 31 provinsi di Indonesia selain DKI Jakarta, Papua, dan Papua Barat. Gerombol ketiga beranggotakan provinsi Papua dan Papua Barat dicirikan oleh tingginya rasio dimensi puskesmas., Universal Health Coverage is a situation where everyone has access to the health services they need anytime and anywhere, without experiencing technical difficulties and financial situations. To achieve this worldwide target, Indonesia created the Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) program. Health care facilities play an important role in the implementation of JKN as health service providers. However, there is still a maldistribution of health care facilities in Indonesia, especially at the provincial level. One solution to overcome this problem is by grouping the provinces in Indonesia based on the state of health care facilities in JKN program. This research will do this solution using cluster analysis with cluster ensemble method. Three clusters were formed from this research. The first cluster, which only consisted of DKI Jakarta, was a cluster characterized by a high ratio of the clinic and hospital dimensions. The second group is characterized by a high independent practice dimension ratio and consists of 31 provinces in Indonesia apart from DKI Jakarta, Papua, and West Papua. The third group, consisting of the provinces of Papua and West Papua, is characterized by a high ratio of public health center (puskesmas) dimensions.
Keyword: health, health care facilities, cluster analysis, cluster ensemble

Judul: Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Pelayanan Kesehatan Tahun 2015 dengan Metode K-Means, Fuzzy CMeans, dan Fuzzy C-Shell.
Abstrak: Indikator pelayanan kesehatan terdiri dari sarana kesehatan, tenaga kesehatan, dan pembiayaan kesehatan. Indikator ini sangat mempengaruhi derajat kesehatan suatu negara. Akan tetapi, nilai indikator tersebut belum tersebar secara merata di seluruh wilayah Indonesia khususnya di wilayah terpencil. Oleh karena itu, pengelompokan provinsi di Indonesia perlu dilakukan agar terlihat kelompok provinsi yang belum memiliki pelayanan kesehatan yang cukup. Pada analisis peubah ganda salah satu metode pengelompokan yang sering digunakan adalah analisis gerombol. Salah satu metode analisis ini adalah K-Means, yang menggelompokkan objek menjadi anggota gerombol tertentu dan tidak menjadi anggota gerombol yang lainnya. Metode ini dikenal dengan hard clustering. Pendekatan lain dalam melakukan penggerombolan didasarkan pada teori himpunan fuzzy yang dikenal dengan penggerombolan fuzzy. Pada penggerombolan ini setiap elemen berpeluang untuk menjadi anggota pada setiap gerombol, seperti Fuzzy C-Means (FCM) dan Fuzzy C-Shell (FCS). Kedua metode ini berbeda dalam algoritmanya, FCM dicirikan oleh pusat gerombol, sedangkan FCS dicirikan oleh pusat gerombol dan jari-jari. Oleh sebab itu, tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil penggerombolan dengan metode K-Means, FCM, dan FCS pada kasus penggerombolan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pelayanan kesehatan tahun 2015. Data yang digunakan merupakan data sekunder diambil dari profil kesehatan Indonesia 2015, bersumber dari hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Peubah yang digunakan adalah rasio puskesmas per 30.000 penduduk, rasio rumah sakit per 100.000 penduduk, rasio dokter per puskesmas, rasio perawat per puskesmas, rasio bidan per puskesmas, rasio lima jenis tenaga kesehatan promotif dan preventif per puskesmas, rasio dokter umum per 100.000 penduduk, rasio dokter gigi per 100.000 penduduk, rasio tenaga kesehatan masyarakat per 100.000 penduduk, rasio tenaga kesehatan lingkungan per 100.000 penduduk, persentase realisasi dana dekonsentrasi kesehatan terhadap pagu RKAKL DIPA, persentase realisasi dana tugas pembantuan kesehatan terhadap pagu RKA-KL DIPA, dan persentase realisasi dana kesehatan terhadap APBD. Pada penelitian ini Provinsi DKI Jakarta tidak dimasukkan kedalam analisis penggerombolan. Hal ini dikarenakan sebagian besar data pada setiap peubah dari Provinsi DKI Jakarta tidak dilaporkan secara lengkap. Hasil analisis gerombol menunjukkan bahwa provinsi di Indonesia dikelompokkan menjadi lima gerombol. Banyaknya gerombol tersebut berdasarkan kriteria gerombol optimum yang diberikan oleh rata-rata indeks validitas Xie Beni (XB) pada metode FCM dan FCS. Metode FCM menghasilkan rata-rata indeks XB minimum sebesar 0.013 dan metode FCS sebesar 0.00019. Terdapat perbedaan anggota gerombol dari setiap metode. Perbedaan anggota gerombol yang dihasilkan metode FCM dan metode K-Means adalah sebesar 9.09%. Sedangkan metode FCS dan K-Means adalah sebesar 60.6%. Pada kasus ini metode penggerombolan menggunakan derajat keanggotaan memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode K-Means. Metode FCM memberikan hasil yang lebih baik dalam menggelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pelayanan kesehatan tahun 2015, dengan rasio simpangan baku dalam dan antar gerombol terkecil, yaitu sebesar 1.248. Gerombol 1 terdiri dari tujuh provinsi, yaitu Aceh, Kalimantan Tengah, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua. Gerombol 1 mencirikan indikator sarana kesehatan yang tinggi. Selanjutnya, sebagian peubah indikator tenaga kesehatan dan pembiayaan kesehatan tergolong tinggi. Gerombol 2 beranggotakan sembilan provinsi, yaitu Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, NTT, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara, Sulawesi Selatan, dan Gorontalo. Gerombol 2 memiliki karakteristik dominan pada indikator pembiayaan kesehatan yang tinggi. Selanjutnya, gerombol ini mencirikan
Keyword: K-Means, Fuzzy C-Means, Fuzzy C-Shell, Indeks Validitas Xie Beni

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera