Judul: Evaluasi Kinerja Cluster Ensemble pada Studi Kasus Penggerombolan Potensi Pariwisata Provinsi-provinsi di Indonesia
Abstrak: Pariwisata memiliki pengaruh cukup besar bagi perekonomian Indonesia. Oleh karena itu, pengembangan destinasi pariwisata sangat penting. Daerah Indonesia yang memiliki potensi wisata beragam dapat dikembangkan menjadi objek pariwisata terkenal, sehingga informasi mengenai potensi wisata di Indonesia perlu dikaji. Metode statistika yang dapat digunakan untuk memperoleh informasi tersebut adalah analisis gerombol. Setiap metode penggerombolan menghasilkan solusi gerombol berbeda. Kombinasi dari solusi gerombol menjadi salah satu cara efektif untuk mendapatkan solusi akhir, yaitu metode cluster ensemble. Pada penelitian ini, dilakukan penggerombolan potensi pariwisata provinsi-provinsi di Indonesia menggunakan cluster ensemble dan metode penggerombolan tunggal pautan lengkap, tunggal, rataan, centroid, Ward, serta krataan. Evaluasi hasil penggerombolan kelima metode tunggal menunjukkan bahwa solusi 5 gerombol metode pautan Ward adalah solusi terbaik. Adapun solusi akhir dari metode cluster ensemble adalah solusi 3 gerombol, dikarenakan memiliki nilai reproducibility adjusted paling tinggi. Gerombol satu metode cluster ensemble terdiri dari provinsi-provinsi yang memiliki potensi pariwisata paling tinggi, sedangkan provinsi-provinsi di gerombol dua memiliki potensi pariwisata yang relatif tinggi. Gerombol tiga atau Provinsi Kalimantan Tengah memiliki potensi pariwisata paling rendah dibandingkan gerombol satu dan dua.
Keyword: analisis gerombol, cluster ensemble, pariwisata, pautan Ward

Judul: Optimization of Provincial Clustering Based on Sustainable Development Goals with Hierarchical Clustering, K-Medoids, and DBSCAN
Abstrak: Analisis gerombol merupakan teknik statistika untuk mengidentifikasi gerombol bermakna dari objek data multivariat berdasarkan ukuran kemiripan. Selain memilih ukuran kemiripan, ketepatan dalam menerapkan metode pembentukan gerombol juga menjadi hal fundamental. Karakteristik data dapat memengaruhi performa analisis gerombol. Data multidimensional dengan jumlah dimensi yang besar memiliki tantangan adanya curse of dimensionality. Salah satu cara mengatasi masalah tersebut adalah dengan melakukan reduksi dimensi. Penelitian ini mengevaluasi performa metode reduksi dimensi analisis komponen utama dan t-SNE, serta membandingkan tiga metode penggerombolan yaitu metode hierarki, metode partisi dengan algoritma K-Medoids, dan metode berbasis kepekatan dengan algoritma Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) pada data multidimensi, studi kasus penggerombolan provinsi berdasarkan tujuan pembangunan berkelanjutan (TPB). Evaluasi kinerja hasil penggerombolan didasarkan pada tiga indeks validitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi t-SNE dengan algoritma hierarki pautan tunggal atau dengan DBSCAN menghasilkan gerombol paling optimal dengan nilai Silhouette tertinggi (0,56), indeks Davies-Bouldin terendah (0,47), dan indeks Calinski-Harabasz tertinggi (75,04) dibandingkan hasil penggerombolan algoritma lainnya. Penggerombolan optimal tersebut menghasilkan tujuh gerombol provinsi dengan karakteristik pencapaian TPB yang berbeda. Terdapat dua gerombol yang menunjukkan pencapaian TPB rendah, sehingga memerlukan perhatian ekstra sesuai dengan karakteristiknya masing-masing. Gerombol-gerombol tersebut terdiri atas provinsi di wilayah timur Indonesia., Cluster analysis is a statistical technique used to identify meaningful clusters from multivariate data objects based on similarity measures. In addition to choosing the right similarity measures, the accuracy in applying clustering methods is also fundamental. The characteristics of the data can influence the performance of cluster analysis. Multidimensional data with many dimensions face the challenge known as the curse of dimensionality. Dimensionality reduction helps address this issue. This study evaluates the performance of two dimensionality reduction methods, principal component analysis and t-SNE, and compares three clustering methods: hierarchical clustering, K-Medoids, and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). The study focuses on clustering provinces based on sustainable development goals (SDGs). Clustering performance is evaluated using three validity indices. Results indicate that combining t-SNE with the single-linkage hierarchical algorithm or DBSCAN produces the most optimal clusters. These methods achieve the highest Silhouette score (0.56), the lowest Davies-Bouldin index (0.47), and the highest Calinski-Harabasz index (75.04) compared to other algorithms. The optimal clustering results in seven distinct clusters of provinces with different SDGs achievement characteristics. Two clusters, comprising provinces in eastern Indonesia, show low SDGs achievement and require extra attention based on their specific characteristics.
Keyword: cluster analysis, DBSCAN, principal component analysis, sustainable development goals, t-SNE

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: