Judul: Perbandingan Cluster Optimal pada AlgoritmaChengand Church Biclustering dan Algoritma K-Means untuk Mengetahui PolaDistribusi Ekspor Indonesia.
Abstrak: Clustering merupakan proses mengelompokan data ke dalam beberapa kelompok (cluster) sehingga data amatan dalam satu cluster memiliki kemiripan yang homogen dan data amatan antar cluster memiliki kemiripan yang heterogen (Tan 2006). Salah satu metode clustering yang umum dipakai sekarang ini adalah K-Means Clustering. Berbeda dengan analisis clustering, analisis biclustering merupakan pengelompokan untuk data dua dimensi. Biclustering memiliki kemampuan untuk menemukan himpunan bagian yang bermakna dari subjek dan peubah secara bersamaan. Salah satu metode analisis yang termasuk ke dalam biclustering yaitu algoritma Cheng dan Church (CC) atau disebut juga δ-biclustering (Cheng & Church, 2000). Tujuan algoritma δ-biclustering adalah untuk menemukan bicluster dengan nilai Mean Squared Residual (MSR) lebih kecil dari suatu nilai toleransi (δ) yang telah ditentukan (Kaban et al. 2019). Dalam kegiatan ekspor Indonesia selama kurun waktu tahun 2022, nilai pangsa ekspor Indonesia mencapai angka US$ 291,90 miliar. Selama kurun waktu tersebut juga, sebanyak 238 negara telah menjadi negara tujuan ekspor. Beberapa sektor komoditas yang menjadi komoditas utama ekspor adalah sektor pertanian, sektor industri pengolahan dan sektor pertambangan. Besarnya nilai ekspor, beragamnya komoditas serta banyaknya negara tujuan ekspor yang terlibat dalam kegiatan ekspor Indonesia, menjadi hal yang perlu dikaji lebih lanjut untuk dapat mengetahui pola distribusi barang ekspor Indonesia. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk memperoleh cluster optimal dengan menggunakan sebuah pemodelan bicluster, yaitu algoritma Cheng dan Church (CC) atau biasa disebut juga δ-Biclustering dan membandingkannya dengan algoritma K-Means Clustering sebagai algoritma clustering klasik. Seluruh algoritma pengelompokan tersebut akan diterapkan pada data ekspor Indonesia pada kurun waktu 2013 hingga 2022. Pra-prosesing data tersebut dilakukan dengan menggunakan metode data scaling dan juga Principal Component Analysis (PCA). Proses evaluasi terhadap kualitas bicluster diukur dengan menggunakan rataan MSR per volume dan indeks Liu dan Wang (Liu dan Wang, 2007). Pada penentuan jumlah cluster pada algoritma K-Means menggunakan metode elbow dan metode koefisien silhouette. Berdasarkan kedua metode tersebut jumlah cluster optimal sebanyak 2 cluster dan 7 cluster. Berdasarkan jumlah cluster optimal yang dihasilkan dibuat 6 skenario penelitian. Nilai rataan MSR/volume dengan nilai 0,822 pada skenario 2, yaitu: penerapan K-Means 7 cluster dengan normalisasi data menggunakan data scaling merupakan yang terkecil dibandingkan dengan nilai rataan MSR/volume pada kombinasi yang lainnya. Dengan demikian skenario 2 merupakan skenario terbaik yang diperoleh ketika penerapan algoritma K-Means. Algoritma CC Biclustering menggunakan nilai mean square residual (MSR) sebagai nilai toleransi (δ) dalam membentuk sebuah bicluster. Nilai toleransi (δ) yang digunakan adalah 0,10; 0,25; 0,40 dan 0,55. Berdasarkan beberapa jenis pra-prosesing data dan tingkat nilai toleransi (δ) sehingga didapatkan 12 skenario penelitian. Nilai rataan MSR/Volume terkecil diperoleh pada algoritma CC Biclustering menggunakan matriks data dengan data scaling pada nilai toleransi (δ) 0,10 (skenario 1), dengan nilai 0,077. Dengan demikian skenario 1 merupakan skenario terbaik yang diperoleh ketika menggunakan algoritma CC Biclustering. Berdasarkan nilai rataan MSR/Volume yang terkecil dari seluruh skenario baik dari hasil penerapan algoritma CC Biclustering dan K-Means diperoleh kesimpulan bahwa skenario 1 dari penerapan algoritma CC Biclustering merupakan skenario paling optimal yang dapat diterapkan pada data ekspor Indonesia kurun waktu tahun 2013-2022.
Keyword: Analisis Cluster, K-Means Clustering, Cheng and Church Biclustering

Judul: Comparison of Biclustering Algorithms on Mixed Data and Their Application to Indonesian Export Trade Potential Data
Abstrak: Pada data riil sangat memungkinkan untuk melibatkan berbagai macam data yang tidak hanya terdiri dari data numerik atau kategorik saja, melainkan campuran dari keduanya (mixed-type data). Penerapan analisis biclustering pada data campuran masih relatif baru karena pada mulanya analisis ini banyak digunakan pada data ekspresi gen yang memiliki skala interval atau numerik. Hingga saat ini, biclustering hanya dapat diterapkan pada data numerik saja atau data kategorik saja dan belum terdapat pengembangan algoritme biclustering yang dapat langsung mengakomodir data campuran secara sekaligus. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk melakukan kajian simulasi dan menerapkan analisis biclustering pada data campuran menggunakan pendekatan transformasi peubah kategorik ordinal menjadi skala interval. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam transformasi data kategorikal ordinal menjadi skala interval adalah Metode Suksesif Interval (MSI). Algoritme biclustering dibagi menjadi lima klasifikasi yang berbeda. Namun, algoritme biclustering bukanlah algoritme yang spesifik dan belum terdapat aturan yang tepat dalam memilih algoritme yang sesuai untuk kriteria atau kasus data tertentu. Algoritme biclustering dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan terutama dalam sisi kemudahan dalam melakukan partisi matriks data menjadi sejumlah submatriks. Pada penelitian ini, akan digunakan dua algoritme dari dua klasifikasi yang berbeda yaitu algoritme BCBimax (Repeated Binary Inclusion Maximal) yang berasal dari klasifikasi devide and conquer, dan algoritme QUBIC (Qualitative Biclustering) yang berasal dari klasifikasi distribution parameter identification. Pemilihan kedua algoritme tersebut didasarkan pada karakteristik dan keunggulannya masing-masing. Algoritme BCBimax tergolong cepat dan sederhana dalam menemukan bicluster dengan cara menemukan submatriks yang berisi elemen 1 pada matriks biner. Sementara pada algoritme QUBIC dapat menghasilkan performa yang baik pada data yang mengandung outlier dan dapat mengatur tingkat tumpang tindih antar bicluster. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan. Kajian simulasi digunakan untuk melihat performa kedua algoritme di atas pada kombinasi skenario derajat tumpang tindih antar baris bicluster sebesar 0%, 10%, dan 20% dan proporsi peubah kategorik terhadap seluruh peubah sebesar 0%, 10%, dan 25%. Simulasi dilakukan dengan terlebih dahulu membangkitkan amatan berupa matriks berukuran 500×50 (merepresentasikan 500 observasi dan 50 peubah), dimana masing-masing peubah berdistribusi N(0,1) yang selanjutnya disebut sebagai data background. Selanjutnya dibangkitkan dua bicluster dengan bicluster 1 setiap peubahnya berdistribusi N(6;0,1) dan bicluster 2 setiap peubahnya berdistribusi N(15;0,1). Ukuran matriks bicluster 1 dan bicluster 2 pada tumpang tindih baris 0% adalah 101×20 dan 121×20, pada tumpang tindih baris 10% adalah 101×20 dan 205×20, dan pada tumpang tindih baris 20% adalah 196×20 dan 184×20. Bicluster optimal dihasilkan berdasarkan hasil biclustering pada algoritme BCBimax dengan memasukkan kriteria minimum baris dan minimum kolom sesuai ukuran bicluster bangkitan, serta memasukkan jumlah bicluster sejumlah 2. Setiap kombinasi simulasi diulang sebanyak 100 kali iterasi. Hasil evaluasi simulasi disajikan dalam indeks Jaccard dimana jika semakin tinggi indeks Jaccard (mendekati angka 1), maka semakin tinggi kemiripan antara hasil bicluster simulasi dengan bicluster optimal. Pada kajian terapan, data yang digunakan merupakan kasus data potensi perdagangan dunia pada ekspor Indonesia dalam upaya pemetaan negara tujuan ekspor Indonesia secara optimal. Secara umum, penelitian ini terdiri dari tiga tahapan penelitian, yakni analisis biclustering menggunakan algoritme BCBimax, biclustering menggunakan QUBIC, dan evaluasi kebaikan kinerja algoritme biclustering. Biclustering menggunakan algoritme BCBimax dan QUBIC dilakukan secara terpisah pada
Keyword: algoritme BCBimax, algoritme QUBIC, biclustering, indeks Jaccard, MSR

Judul: The Effects of Hypothyroidism in the Fertility of Male Rats
Abstrak: Thyroid hormones are involved in the development and maintenance of virtually all tissues. The purpose of the study is to understand effects of the neonatal hypothyroidism in the fertility of male rats. Recent studies with juvenile rats indicate that changes in thyroid function early in life have a major impact on the endocrine and/or paracrine factors regulating testicular growth and function. However, one should keep in mind that hypothyroidism is a complex hormonal dysfunction rather than a single hormonal defect. Hypothyroidism has been also shown to reduce the secretion of GnRH (gonadotropins releasing hormone), LH (Luteinizing Hormone), FSH (Follicle Stimulating Hormone), GH (Growth Hormone) and testicular testosterone in rats. Therefore, many of the testicular changes observed in prolonged hypothyroidism could result in some degree of diminished levels of the aforementioned hormones. The transient neonatal hypothyroidism model results in the unnatural testicular development and in sperm production in neonates hence resulting in decreased fertility upon puberty.
Keyword: Hypothyroidism, Neonates, Testicular Growth, Fertility