Judul: Kajian metode penggerombolan pada data campuran numerik dan kategorik
Abstrak: Dalam riset pemasaran, segmentasi merupakan salah satu topik yang paling populer. Alat analisis yang umum digunakan dalam melakukan segmentasi pasar yaitu analisis gerombol. Salah satu permasalahan yang dihadapi dalam penerapan analisis pada data riset pemasaran ialah peubah-peubah kriteria penggerombolan sebagai dasar segmentasi bersifat kategorik maupun campuran numerik dan kategorik. Berbagai gagasan pun dikembangkan untuk mendapatkan metode penggerombolan yang dapat diterapkan pada data campuran numerik dan kategorik. Salah satu gagasan yang muncul yaitu melakukan konversi terhadap data kategorik menjadi numerik atau sebaliknya sehingga diperoleh satu gugus data yang memiliki jenis skala yang sama. Gagasan konversi tersebut menjadi fokus dalam penelitian ini. Data yang digunakan terdiri atas data simulasi dan data empiris atau aktual retail penjual minuman ringan. Karakteristik data yang dibangkitkan berasal dari tiga populasi yang terpisah tegas dengan komposisi data dengan peubah numerik saja, peubah campuran, dan peubah kategorik saja. Karakteristik populasi yang dibangkitkan didasarkan pada ragam dan korelasi peubah numerik serta ukuran data contoh. Konversi dilakukan terhadap data numerik ke dalam data kategorik dan sebaliknya. Gugus data yang telah dikonversi ke dalam peubah numerik digerombolkan dengan metode k-means. Gugus data yang telah dikonversi ke dalam peubah kategorik digerombolkan dengan metode k-modes. Semua gugus data, tanpa dikonversi, digerombolkan dengan metode TSC. Rata-rata tingkat salah klasifikasi digunakan untuk membandingkan efektivitas ketiga metode. Secara keseluruhan, metode TSC memiliki keakuratan penggerombolan yang stabil dan ratarata tingkat salah klasifikasi kecil. Konversi data campuran ke dalam satu jenis skala peubah belum dapat dikatakan meningkatkan efektivitas penggerombolan dalam metode tidak berhirarki baik k-means maupun k-modes. Dalam penerapan metode TSC terhadap data aktual, berdasarkan kriteria penggerombolan BIC dan AIC, penggerombolan menghasilkan dua segmen yang perbedaannya menonjol pada jenis outlet dan harga jual produk minuman bermerk S dan F..
Keyword: K-Modes, K-Means, Two-step clustering, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Penggerombolan Peubah Campuran Dengan Metode KPrototypes, Cluster Ensemble, Dan Two-Step Method For Clustering Mixed Data (TMCM).
Abstrak: Analisis gerombol merupakan teknik peubah ganda untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Pada umumnya penggerombolan hanya dapat digunakan pada satu tipe peubah saja yaitu peubah bertipe numerik atau kategorik. Permasalahannya adalah bahwa data yang tersedia bisa saja merupakan peubah campuran (numerik dan kategorik). Oleh karena itu untuk melakukan penggerombolan yang tepat diperlukan metode penggerombolan yang dapat diterapkan pada peubah campuran. Beberapa metode yang telah dikembangan untuk penggerombolan data bertipe campuran adalah algoritme K-Prototypes, Cluster Ensemble dan Two-Step Method for Clustering Mixed Categorical and Numeric Data (TMCM). Penelitian ini membandingkan dan mengevaluasi ketiga metode penggerombolan peubah campuran tersebut pada beberapa kasus. Evaluasi kinerja hasil penggerombolan dengan memperhatikan rasio antara nilai simpangan baku di dalam kelompok (Sw) dan nilai simpangan baku antar kelompok (Sb) paling kecil. Kasus pertama yaitu pengerombolan desa berdasarkan karakteristik pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di Provinsi Sulawesi Barat. Kasus kedua yaitu penggerombolan desa berdasarkan indikator percepatan penurunan stunting di Kabupaten Timor Tengah Utara (TTU). Kemudian pada berbagai kombinasi peubah kasus kedua menggunakan skenario komposisi peubah numerik lebih banyak dari kategorik dan komposisi peubah kategorik lebih banyak dari numerik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan perbandingan nilai rasio Sw dan Sb dari ketiga metode penggerombolan peubah campuran menunjukkan bahwa metode K-Prototypes merupakan metode penggerombolan terbaik pada kasus pertama dengan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan yaitu 0,256 dan pada kasus kedua dengan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan yaitu 0,613 terkecil dibandingkan dibandingkan nilai rasio Sw dan Sb yang dihasilkan metode Cluster Ensemble dan TMCM. Selanjutnya, pada skenario menggunakan kombinasi peubah kategori lebih banyak dari peubah numerik pada kasus kedua metode K-Prototypes masih memiliki kinerja yang lebih baik dari metode lainnya karena dominan menghasilkan nilai rasio Sw dan Sb terkecil. Namun pada penggerombolan dengan menggunakan skenario peubah numerik lebih banyak dari peubah kategori pada kasus kedua, metode TMCM cenderung dominan menghasilkan nilai rasio Sw dan Sb terkecil dibandingkan metode K-Prototypes dan Cluster Ensemble.
Keyword: analisis gerombol, cluster ensemble, k-prototypes, peubah campuran, tmcm

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: