Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSalah satu metode dalam teknik Analisis Multivariat yang berkenaan dengar pengelompokan obyek atau variabel adalah Analisis Cluster. Analisis Cluster mengelompokkan obyek atau variabel semata-mata berdasarkan similaritas mereka, sehingga kelompok cluster yang dihasilkan akan memiliki variabilitas dalam cluster yang lebih kecil daripada variabilitas antar cluster. Dengan Analisis Cluster kita dapat memecahken populasi secara empirik dalam beberapa kelompok yang relatif homogen untuk memudahkan analisis statistik selanjutnya. Sebagai contoh aplikasi 5 Analisis Cluster dengan metode Nonhirarki (K-Means) digunakan untuk mengelompokkan secara empirik 324 Rumah Sakit Umum Departemen Kesehatan dan Pemerintah Daerah Republik Indonesia yang diukur peda 59 variabel untuk dilihat kesesuaiannya dengan pengelompokan atas tipe A. B. C. D. berasarkan kriteria Departemen Kesehatan Republik Indonesia."

"Pendeteksian topik adalah suatu proses untuk menentukan suatu topik dalam teks dengan menganalisis kata di dalam teks tersebut. Pendeteksian topik dapat dilakukan dengan membaca isi dari teks tersebut. Namun, cara ini semakin sulit apabila data yang dimiliki semakin besar. Memanfaatkan metode machine learning dapat menjadi alternatif dalam menangani data yang berjumlah besar. Metode clustering adalah metode pengelompokkan data yang mirip dari suatu kumpulan data. Beberapa contoh metode clustering adalah K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), dan Eigenspaced-Based Fuzzy C-Means (EFCM). EFCM adalah metode clustering yang memanfaatkan metode reduksi dimensi Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) dengan metode FCM (Murfi, 2018). Dalam pendeteksian topik, teks harus direpresentasikan kedalam bentuk vektor numerik karena model clustering tidak dapat memproses data yang berbetuk teks. Metode yang sebelumnya umum digunakan adalah Term-Frequency Inversed Document Frequency (TFIDF). Pada tahun 2018 diperkenalkan suatu metode baru yaitu metode Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). BERT merupakan pretrained language model yang dikembangkan oleh Google. Penelitian ini akan menggunakan model BERT dan metode clutering EFCM untuk masalah pendeteksian topik. Kinerja performa model dievaluasi dengan menggunakan metrik evaluasi coherence. Hasil simulasi menunjukkan penentuan topik dengan metode modifikasi TFIDF lebih unggul dibandingkan dengan metode centroid-based dengan dua dari tiga dataset yang digunakan metode modifikasi TFIDF memiliki nilai coherence yang lebih besar. Selain itu, BERT lebih unggul dibandingkan dengan metode TFIDF dengan nilai coherence BERT pada ketiga dataset lebih besar dibandingkan dengan nilai coherence TFIDF.

---

Topic detection is a process to determine a topic in the text by analyzing the words in the text. Topic detection can be done with reading the contents of the text.However, this method is more difficult when bigger data is implemented. Utilizing machine learning methods can be an alternative approach for handling a large amount of data. The clustering method is a method for grouping similar data from a data set. Some examples of clustering methods are K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), and Eigenspaced-Based Fuzzy C-Means (EFCM). EFCM is a clustering method that utilizes the truncated dimension reduction method Singular Value Decomposition (TSVD) with the FCM method (Murfi, 2018). In topic detection, the text must be represented in numerical vector form because the clustering model cannot process data in the form of text. The previous method that was most commonly used is the Term-Frequency Inverse Document Frequency (TFIDF). In 2018 a new method was introduced, namely the Bidirectional Encoder method Representations from Transformers (BERT). BERT is a pretrained language model developed by Google. This study will use the BERT model and the EFCM clustering method for topic detection problems. The performance of the model is evaluated using the coherence evaluation metric. The simulation results show that modified TFIDF method for topic determination is superior to the centroid-based method with two of the three datasets used by modified TFIDF method having a greater coherence value. In addition, BERT is superior to the TFIDF method with the BERT coherence value in the three datasets greater than the TFIDF coherence value."

"Perkembangan bank syariah di Indonesia cukup pesat. Hal ini dibuktikan dari hampir tiap tahunnya muncul bank syariah baru. Dengan pertimbangan tersebut maka tujuan penelitian ini adalah membahas mengenai pengelompokkan bank umum syariah Indonesia dan ingin melihat variabel apa yang mempengaruhi kelompok tersebut dan juga menjelaskan karakteristik dalam setiap kelompok tersebut.Data penelitian ini diolah dengan program SPSS 16.1, menggunakan teknik multivariat yaitu analisa kluster. Dalam pengelompokkannya menggunakan metode hirarki algomeratif dan juga non hirarki k+- mean.Hasil dari penelitian ini yakni terdapat pengelompokan bank syariah di Indonesia berdasarkan variabel yang digunakan dalam penelitian ini dan mampu menjelaskan karakteristik dari tiap kelompok bank tersebut.

---

The development of Islamic commercial bank in Indonesia has increased. It can be seen by every year new islamic bank has increasing. Based on it, the purpose of this research is to examines the grouping islamic commercial bank in Indonesia and to identify what variables that influenced by each group and also expain the characteristics from each group.

The data in this research was proceed with SPSS 16.0, using multivariat technique that is cluster analysis. In order to grouping used hierarchical aglomerative method and also non hierarchical k - mean method.

The result showed there is grouping of islamic commercial bank in Indonesia according to the variable used in this research and also identifying characteristics from each grouping bank."

"Analisis biclustering merupakan pengembangan analisis clustering, dimana analisis biclustering merupakan proses partisi data matriks menjadi sub-matriks berdasarkan baris dan kolom secara simultan. Salah satu metode analisis bicluster yaitu dengan menggunakan model probabilistik, contohnya adalah Plaid model yang dapat memberikan hasil bicluster yang bersifat overlapping. Plaid model, memperhitungkan nilai elemen yang diberikan dari suatu sub-matriks tertentu, sehingga pada analisis biclustering dapat dilihat sebagai jumlah kontribusi atau efek dari bicluster tertentu. Tahapan analisis biclustering dengan plaid model diawali dengan input data berbentuk matriks, kemudian dilakukan penaksiran model awal dan membuat matriks residual dari model tersebut. Kemudian penentuan kandidat bicluster. Kandidat tersebut ditaksir parameter efeknya dan parameter keanggotaan bicluster. Terakhir dilakukan pemangkasan kandidat bicluster tersebut. Implementasi dilakukan pada data matriks ekspresi gen berupa data numerik yaitu data penyakit kanker usus, dimana baris berisikan observasi atau pasien sedangkan kolom berisikan jenis dari gen yang dilakukan dalam 6 skenario. Masing-masing skenario menggunakan parameter model dan nilai threshold berbeda. Validasi hasil implementasi menggunakan indeks Jaccard yaitu kedektahan hasil anggota bicluster dan variansi koherensi. Hasil implementasi menunjukkan penggunaan model yang lebih sederhana yang hanya menggunakan efek mean memberikan variansi koherensi yang lebih tinggi dibandingkan penggunaan model yang berisi mean, efek baris, dan efek kolom dari bicluster.

---

Biclustering analysis is the development of clustering analysis, which is the process of partitioning matrix data into sub-matrices based on rows and columns simultaneously. One method of bicluster analysis is using probabilistic model, for example the Plaid model that provide overlapping bicluster. Plaid model, calculates the value of an element given from a particular sub-matrix, thus can be seen as number of contributions of particular bicluster. The process begins with matrix data input, then an initial model is assessed and makes a residual matrix from the model. Then determining bicluster candidates. The candidate assessed for its effect parameters and bicluster membership parameters. Finally, the bicluster candidate was prunned. The implementation is carried out on the gene expression matrix data in form of numerical data, namely colon cancer data, where the rows contain observations while the columns contain the types of genes carried out in 6 scenarios. Each scenario uses different model parameters and threshold values. Validation of the implementation results using Jaccard index and coherence variance. Implementation results show that simpler model which only uses mean effect gives higher coherence variance than using model that contains mean, row, and column effect of the bicluster."

"Optimisasi portofolio adalah masalah fundamental pada lingkungan keuangan, dimana investor membentuk portofolio yang sesuai dengan yang diharapkan dengan mendapatkan return optimal dan risiko minimal. Pada skripsi ini, membahas masalah optimisasi portofolio dengan kendala di bidang keuangan seperti biaya transaksi, kardinalitas, dan kuantitas dibawah asumsi bahwa return dari aset berisiko adalah bilangan fuzzy. Karena hal tersebut, digunakan model optimisasi portofolio yaitu, mixed integer model nonlinear programming problem. Pertama, data saham di diversifikasi berdasarkan 7 skor rasio finansial EPS, PER, PEG, ROE, DER, Current Ratio dan Profit Margin dengan Agglomerative Clustering untuk menghasikan klaster yang homogen berdasarkan risiko. Selanjutnya, setiap klaster dicari proporsi dalam portofolio dengan menggunakan algoritme heuristik yaitu modified artificial bee colony MABC algorithm, dimana pada algoritme tersebut terdapat proses inisialisasi populasi yang dibangun berdasarkan pendekatan chaotic initialization. Pada akhirnya, return yang dihasilkan dibandingkan dengan S P 500 index return 12,34 dan Sharpe ratio 2,7 . Hasil dari performa Agglomerative Clustering Modified Artificial Bee Colony Algoritm yang dievaluasi menggunakan data aktual, menghasilkan nilai tertinggi dari rata-rata return sebesar 29,96 dan Sharpe ratio sebesar 17,562.

---

Portfolio optimization problem is a fundamental matter in the financial environment, where the investors form a satisfactory portfolio by obtaining optimal return and minimal risk. In this undergraduate thesis, we discuss the portfolio optimization problem with real world constraints such as transaction costs, cardinality, and quantity under the assumption that the returns of risky assets are fuzzy numbers. Thus, a mixed integer model nonlinear programming problem is discussed. At first, stock data is diversified based on their financial ratio scores the scores of EPS, PER, PEG, ROE, DER, Current Ratio and Profit Margin by using agglomerative clustering to produce a homogeneous cluster. Next, weight of each stock in the stock portfolio are determined using a modified artificial bee colony MABC algorithm, where in the algorithm there is a process of chaotic initialization approach. Finally, the obtained return will be compared to both the S P 500 index return 12,34 and Sharpe ratio 2,7. The results form the performance of Modified Artificial Bee Colony Algoritm with Agglomerative Clustering in portfolio optimization, evaluated based on some actual dataset show that the higher level of return is 29,96 and Sharpe ratio is 17,562."

"Sekolah adalah lembaga pendidikan formal yang bertujuan untuk memberikan pengajaran dan pembelajaran kepada siswa dalam berbagai bidang studi. Sekolah terdiri dari berbagai jenjang pendidikan, taman kanak-kanak hingga sekolah menengah atas. Kualitas performa suatu sekolah dapat diukur dengan melihat capaian Ujian Nasionalnya. Ujian Nasional tingkat SMA wajib diikuti oleh seluruh siswa kelas 12 dan dilaksanakan untuk menetapkan standar nasional yang akan digunakan untuk mengendalikan mutu pendidikan secara nasional. Analisis performa sekolah pada umumnya menggunakan metode konvensional sistem peringkat atau ranking berdasarkan nilai rata-rata Ujian Nasional. Analisis data nilai Ujian Nasional juga dapat dilakukan dengan berbagai cara termasuk pengelompokan data menggunakan algoritma clustering maupun biclustering. Metode clustering dapat digunakan untuk mengidentifikasi nilai sekolah yang mirip satu sama lain. Salah satu metode clustering yang populer digunakan adalah metode hierarki dan metode partisi (metode K-Means). Tetapi pada kenyataannya, masing-masing mata pelajaran memiliki penilaian yang sangat berbeda dari mata pelajaran lainnya. Penerapan biclustering pada metode pengelompokan ini diperlukan untuk mengungkap pola hubungan yang tidak terlihat antara nilai dan mata pelajaran pada data. Hal ini diimplementasikan dalam pengelompokan secara bersamaan dan simultan antara SMA (baris) dan mata pelajaran (kolom). Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan SMA/MA di DKI Jakarta dan indikator nilai Ujian Nasional tahun 2019 menggunakan metode biclustering Cheng and Church dan Plaid Model serta membandingkan hasil penerapan metode tersebut menggunakan nilai indeks Jaccard dan variansi koherensi. Penelitian ini menggunakan data Capaian Nilai Ujian Nasional tahun 2019 pada SMA/MA di DKI Jakarta yang bersumber dari Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. Hasil penerapan metode biclustering Cheng and Church dan biclustering Plaid Model, menunjukkan bahwa bicluster-bicluster yang dihasilkan metode biclustering Plaid Model memiliki kisaran nilai indeks Jaccard dan variansi koherensi yang lebih rendah dibandingkan biclustering Cheng and Church. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode biclustering Plaid Model memberikan performa pengelompokan terbaik pada data Ujian Nasional. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu memberikan wawasan terkait metode yang sesuai untuk diterapkan pada data dengan kondisi yang serupa.

---

A school is a formal educational institution aimed at providing teaching and learning to students in various fields of study. Schools consist of various levels of education, from kindergarten to high school. The quality of a school's performance can be measured by looking at its National Exam achievements. The National Exam at the high school level must be taken by all 12th-grade students and is conducted to establish national standards that will be used to control the quality of education on a national scale. School performance analysis generally uses conventional ranking systems based on the average National Exam scores. National Exam score data analysis can also be performed in various ways, including data clustering using clustering or biclustering algorithms. Clustering methods can be used to identify schools with similar scores. One of the popular clustering methods used is hierarchical clustering and partitioning methods (K-Means method). However, in reality, each subject has distinctly different assessments from other subjects. The application of biclustering in this clustering method is necessary to reveal hidden patterns of relationships between scores and subjects in the data. This is implemented in simultaneous grouping of both high schools (rows) and subjects (columns). This study aimsto cluster high schools (SMA/MA) in Jakarta and the 2019 National Exam score indicators using the Cheng and Church biclustering method and the Plaid Model biclustering method, and to compare the results of these methods using Jaccard index values and coherence variance. This study uses the 2019 National Exam Score Achievement data for high schools (SMA/MA) in Jakarta sourced from the Ministry of Education and Culture. The results of the application of the Cheng and Church biclustering method and the Plaid Model biclustering method show that the biclusters produced by the Plaid Model biclustering method have a lower range of Jaccard index values and coherence variance compared to Cheng and Church biclustering. The results of this study indicate that the Plaid Model biclustering method provides the best clustering performance for National Exam data. The findings of this study are expected to offer insights into the appropriate methods for application to similar data conditions."

"Keberhasilan pembangunan suatu negara dapat dilihat dari kondisi kesejahteraan rakyatnya. Peningkatan kesejahteraan rakyat menjadi sasaran utama dalam kegiatan pembangunan yang dilaksanakan oleh pemerintah. Agar pembangunan yang dilakukan efektif dan tepat sasaran, perlu dilakukan pengelompokan untuk mengetahui karakteristik wilayah. Penelitian ini membahas mengenai pengelompokan kabupaten/kota di Pulau Jawa berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat tahun 2022. Kesejahteraan yang diukur merupakan kesejahteraan materi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah persentase penduduk miskin, PDRB per kapita atas dasar harga berlaku, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, persentase pengeluaran per kapita untuk makanan, tingkat pengangguran terbuka, jumlah penduduk, kepadatan penduduk, dan angka harapan hidup. Terdapat dua pendekatan yang digunakan dalam mengelompokkan kabupaten/kota beserta variabel-variabelnya. Pendekatan pertama adalah mengelompokkan kabupaten/kota dan variabel-variabelnya secara simultan dengan menggunakan metode biclustering plaid model. Pendekatan kedua adalah mengelompokkan kabupaten/kota menggunakan clustering metode Ward dan dilanjutkan dengan metode biplot. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil kedua pendekatan tersebut, yaitu hasil biclustering dan hasil cluster-biplot pada data 119 kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2022 berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan jumlah kelompok dari kedua pendekatan tersebut adalah sebanyak 2 dengan kelompok 1 merupakan wilayah yang lebih sejahtera daripada kelompok 2. Ditinjau dari nilai standar deviasinya, kelompok hasil biclustering plaid model memiliki nilai standar deviasi yang lebih kecil dibanding kelompok hasil cluster-biplot. Dengan demikian, secara umum pendekatan pertama menghasilkan kelompok yang lebih baik karena lebih homogen dibandingkan dengan pendekatan kedua.

---

The success of a country's development can be known from the well-being of its people. Improving the welfare of the population is the main goal in the development activities carried out by government. To ensure that development is effective and targeted, grouping is needed to understand the characteristics of the region. This study discusses the grouping of regencies/cities in Java based on the people's welfare indicators in 2022. The measured welfare is material well-being. Variables used in this study are the percentage of the poor population, GDP per capita at current prices, average length of schooling, expected length of schooling, percentage of per capita expenditure on food, open unemployment rate, population, population density, and life expectancy. There are two approaches used in grouping regencies/cities along with their variables. The first approach is to group regencies/cities and their variables simultaneously using plaid model biclustering method. The second approach is to group regencies/cities using the Ward clustering method and then followed by the biplot method. The aim of this study is to compare the results of these two approaches, namely the biclustering results and the cluster-biplot results on data from 119 regencies/cities in Java in 2022 based on people's welfare indicators. Based on the results of this study, the number of groups from each approach is 2, with group 1 being more prosperous than group 2. Judging from the standard deviation values, the plaid model biclustering result groups have lower standard deviation values compared to the cluster-biplot result groups. Therefore, in general the first approach produces better groups as they are more homogeneous compared to the second approach."

"Pertimbangan finansial menjadi salah satu penentu utama apakah seseorang akan melanjutkanpendidikan ke tingkat yang lebih tinggi atau tidak, sehingga diperlukan beasiswa untukmembantu mahasiswa dalam menempuh pendidikan tinggi, terutama hingga tingkat doktor.Besar biaya yang dikeluarkan oleh lembaga penyedia beasiswa kepada penerima beasiswatentunya diharapkan sepadan dengan kualitas ilmu yang diperoleh. Oleh karena itu, penelitianini bertujuan untuk membahas analisis pengelompokan universitas terbaik dunia berdasarkankomponen biaya pendidikan program doktor dengan metode K-Means. Universitas padapenelitian ini diambil dari QS World University Rangkings (WUR) 2022. Analisis eksploratoridata dilakukan dan diperoleh bahwa terdapat 83 dari 472 universitas di dunia memberi bantuandana penuh untuk studi program doktor. Nilai Silhouette sebesar 0,72 menunjukkan bahwa tigamerupakan jumlah kelompok yang optimal bagi data. Sehingga terbentuk kelompok Asebanyak 328 universitas, kelompok B sebanyak 108 universitas, dan kelompok C sebanyak36 universitas. Kelompok A terdiri dari universitas dengan SPP dan biaya hidup per bulanrelatif rendah, kelompok B sedang, dan kelompok C tinggi. Untuk biaya transportasi udara,kelompok B cenderung rendah, sedangkan kelompok A dan C relatif serupa dan lebih mahaldari kelompok B. Sementara untuk biaya visa, kelompok A cenderung lebih murah, sedangkankelompok B dan C cenderung serupa dengan biaya lebih mahal. Berdasarkan analisis ini,penulis memberikan saran universitas yang bisa dipertimbangkan lembaga pemberi beasiswasebagai perguruan tinggi tujuan.

---

Financial concern has been one of the main reasons why an individual wants to pursue higher

education. That is why scholarship is needed to help students earn an education, especially until

doctoral degree. The amount of money spent by institution who give scholarship must be

equivalent with the quality of knowledge an awardee got. This study aims to do clustering

analysis of the world’s top universities based on tuition fee components for doctoral program

using K-Means method. The object of this study are universities based on QS World University

Rankings 2022. Exploratory data analysis is done and found that there are 83 out of 472

universities in the world who give fully funded program for doctoral study. Based on the

silhouette value of 0.72, three is the best number of clusters for the data. Group A, B, C consists

of 328, 108, and 36 universities in respective order. Group A consists of universities who have

chepear tuition fee and monthly living cost compared to Group B dan C. However, Group B

consists of universities who have cheaper transportation, meanwhile Group A and C are quiet

similar. For visa, Group A is cheaper compared to Group B and C which are similar. Based on

the results, recommendations are given to the institution who provide scholarship about the

objective university for doctoral study."

"ABSTRAKMenganalisis populasi bakteri Streptococcus adalah penting karena spesies ini dapat menyebabkan karies gigi, periodental (plak), halitosis (bau mulut) dan masih banyak lagi masalah yang dapat ditimbulkan. Dalam tesis ini akan dibahas hubungan kekerabatan antara bakteri Streptococcus pada air liur dengan menggunakan pohon filogenetik dari metode agglomerative clustering. Dimulai dengan adanya barisan DNA bakteri Streptococcus yang diambil dari pangkalan data gen (GenBank) yang akan disejajarkan, proses pensejajaran yang dilakukan menggunakan Algoritma Needleman-Wuncsh untuk pensejajaran global. Hasil pensejajaran tersebut berupa skor optimal yang merupakan jarak antara dua barisan DNA bakteri Streptococcus. Skor-skor optimal dikumpulkan dalam satu matriks kemudian membuat pohon filogenetik dengan metode agglomerative clustering yang terdiri atas teknik single linkage,complete linkage dan average linkage. Pada setiap teknik, banyaknya kelompok sama dengan banyaknya individu spesies. Spesies yang paling mirip dikelompokkan sampai akhirnya kemiripan berkurang maka terbentuk kelompok tunggal. Hasil dari pengelompokan berupa pohon filogenetik dan cabang-cabang yang bergabung merupakan tingkatan jarak yang terbentuk. Semakin kecil jarak, maka semakin besar kemiripan spesies serta mengimplementasikannya dengan menggunakan perangkat lunak berbasis open source (Oktave).

---

ABSTRACTAnalyzing population of Streptococcus bacteria is important because these spesies can cause dental caries, periodontal, halitosis (bad breath) and more problems.This paper will discuss the phylogenetically relation between the bacterium Streptococcus in saliva using a phylogenetic tree of agglomerative clustering methods. Starting with the bacterium Streptococcus DNA sequence obtained from the GenBank to be aligned, the alignment is performed using the Neddleman-Wuncsh Algorithm for global alignment. The alignment results in the optimal score or the distance between DNA sequence of the bacterium Streptococcus one another. Optimal scores collected in a single matrix. Agglomerative clustering technique consisting of single linkage, complete linkage and average linkage. In this technique the number of group sequal to the number of individual species. The most similar species is grouped until the similarity decreases and then formed a single group. Results of grouping is a phylogenetic tree and branches that join an established level of distance, that the smaller distance the more the similarity of the larger spesies implementation is using the Octave, an open source program."