Judul: Penentuan Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Berdasarkan Indikator Perumahan dengan Metode K-Error
Abstrak: Analisis gerombol adalah salah satu analisis peubah ganda yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristiknya, sehingga objek-objek yang berada dalam satu gerombol memiliki kemiripan yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan objek yang berada dalam gerombol yang berbeda. Analisis gerombol tradisional memiliki kelemahan yaitu tidak memasukkan informasi galat yang terkait dengan data. Untuk mengatasi adanya galat yang terkait dengan data, dikembangkan metode penggerombolan berdasarkan galat, salah satunya adalah metode K-Error. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkan kabupaten/kota di Jawa Tengah berdasarkan indikator perumahan menggunakan metode K-Error dan beberapa teknik penggerombolan lainnya antara lain metode K-Rataan dengan jarak kuadrat Euclidean pada data asli, metode K-Rataan dengan jarak kuadrat Euclidean pada data yang telah dibakukan dan metode K-Rataan dengan jarak Mahalanobis serta mengevaluasi hasil penggerombolan pada metode K-Error dan beberapa teknik penggerombolan lainnya. Berdasarkan rasio jumlah kuadrat gerombol, hasil penggerombolan metode K-Error mampu memberikan hasil yang lebih tepat. Hasil olah data metode KError terbentuk 8 gerombol optimum. Gerombol 4 yaitu Kabupaten Grobogan dan Kabupaten Blora merupakan daerah dengan tingkat kemiskinan sangat tinggi.
Keyword: Analisis gerombol, indikator perumahan, K-Error, K-Rataan, penggerombolan berdasarkan galat

Judul: Kajian Perbandingan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Menggerombolkan Kecamatan Di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Data Kemiskinan.
Abstrak: Analisis gerombol merupakan salah satu teknik yang sangat populer dalam statistika. Tujuan dari analisis gerombol adalah untuk menggerombolkan n objek ke dalam c gerombol, sehingga diperoleh kemiripan objek dalam gerombol yang sama dibandingkan antar objek dari gerombol yang berbeda. Dalam analisis gerombol terdapat dua metode penggerombolan, yaitu berhirarki dan metode tak berhirarki. Salah satu dari metode tak berhirarki yang sering digunakan adalah kmeans. K-means merupakan metode penggerombolan yang tegas, yaitu mempunyai nilai keanggotaan 0 dan 1. Akan tetapi jika nilai keanggotaan suatu objek adalah 0 sampai 1, maka penggerombolan menggunakan metode k-means menjadi kurang tepat. Fuzzy c-means adalah sebuah metode yang mengijinkan suatu objek dapat menjadi anggota dari dua atau lebih gerombol. Fuzzy c-means merupakan pengembangan dari metode k-means. Pada dasarnya metode fuzzy c-means maupun k-means memiliki teknik yang berbeda dalam proses pembentukan gerombol. Dalam beberapa penelitian yang telah dilakukan diantaranya Lu et all (2013), Sivaranthri & Govardhan (2014) dan Cebeci & Yildiz (2015) tidak ditemui suatu penjelasan tentang dalam keadaan bagaimana kedua metode tersebut sebaiknya digunakan. Oleh sebab itu, perlu dilakukan kajian lebih lanjut terhadap perbandingan metode k-means dan fuzzy c-means. Masalah yang dapat dimunculkan dari ketiga penelitian sebelumnya adalah himpunan data yang digunakan tidak memperhatikan adanya kemungkinan hubungan atau korelasi diantara peubah-peubah yang digunakan. Padahal kenyataan di lapangan biasanya meperlihatkan adanya hubungan antar peubah. Dengan demikian, peneliti tertarik mengkaji masalah tersebut untuk melengkapi hasil penelitian sebelumnya. Kajian ini dilakukan dengan data simulasi dan data riil (data kemiksinan). Tujuan penelitian adalah membandingkan hasil penggerombolan metode k-means dan fuzzy c-means, mengidentifikasi pola-pola data yang sesuai untuk penerapan pada metode k-means dan fuzzy c-means serta menerapakan metode terbaik untuk menggerombolkan kecamatan di Provinsi Jawa Barat. Data simulasi merupakan data bangkitan yang terdiri atas k populasi (gerombol) dengan ukuran tiap populasi berbeda dan jumlah populasi total N = 611. Beberapa aspek yang ditinjau pada kajian simulasi ini yaitu jarak vektor rataan antar gerombol ( ), nilai ragam ( ), dan korelasi antar peubah ( ). Data simulasi dibangkitkan berasal dari sebaran normal ganda ( ) yang terdiri atas 8 peubah X yang saling berkorelasi kuat. Pembangkitan data simulasi terdiri atas 2 dan 3 gerombol yang terbagi ke dalam tiga rancangan, yaitu memiliki jarak antar pusat gerombol tidak terpisah (rancangan I), memiliki jarak antar pusat gerombol yang terpisah dan tidak terpisah (rancangan II) dan memiliki jarak antar pusat gerombol terpisah jauh (rancangan III). Data riil yang digunakan pada penelitian ini berasal dari data Susenas tahun 2015 di Provinsi Jawa Barat yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat terdiri atas 626 kecamatan dimana 611 kecamatan merupakan area yang disurvei. Pada penelitian ini penggerombolan dilakukan berdasarkan 611 kecamatan. Peubah pada data Susenas yang digunakan adalah yang terkait untuk mengidentifikasi kemiskinan rumah tangga secara multidimensi. Banyak peubah Indeks Kemiskinan Multidimensi adalah 10 peubah yang terbagi ke dalam 3 dimensi, yaitu kesehatan terdiri 2 peubah, pendidikan terdiri 2 peubah dan standar hidup 6 peubah. Kajian simulasi menunjukkan bahwa rata-rata persentase hasil ketepatan gerombol menggunakan metode k-means maupun fuzzy c-means sangat dipengaruhi oleh jarak antar pusat gerombol, nilai ragam dan korelasi antar peubah. Kajian terapan
Keyword: analisis geormbol, k-means, fuzzy c-means, kemiskinan

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: