Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Menganalisis 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).

---

ABSTRACT
Analyzing 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.

Abstrak :
Indonesia berada pada perlintasan jalur pelayaran dunia dan kondisi geografisnya memberikan negeri ini potensi yang amat sangat besar di bidang maritim. Industri maritim diharapkan menjadi salah satu pilar pembangunan negeri ini. Salah satu cara untuk mengembangkan potensi tersebut adalah dengan mengembangkan klaster industri. Klaster industri adalah kumpulan dari beberapa entitas yang berkumpul dalam satu wilayah dan memiliki keunggulan dari sisi pengetahuan, tenaga kerja, biaya transpor yang relatif lebih murah, dan pasar yang terbentuk. Terkait dengan bidang maritim, salah satu klaster yang bisa dikembangkan adalah klaster pelabuhan. Pola pengembangan klaster pelabuhan semacam ini belum dilembagakan di Indonesia. Penelitian ini secara umum bertujuan untuk mengembangkan pemahaman akan Klaster Pelabuhan Indonesia dan secara khusus mengembangkan model kebijakan yang terkait dengannya. Pendekatan yang digunakan adalah Analisis Kebijakan Multi-Aktor, di mana dibangun beberapa model menggunakan metode Simulasi Disktrit, Riset Operasi, Sistem Dinamis, dan Permainan Simulasi. Ditemukan bahwa model-model yang dibangun sangat bergantung pada pengampu masalahnya (aktor). Perbedaan perspektif akan membawa kita pada model yang berbeda dan berujung pada solusi berbeda. Untuk itu, sebuah sistem multi-aktor, seperti klaster pelabuhan, membutuhkan sebuah pemahaman kolektif agar dapat berjalan dengan baik. ......Indonesia is at the crossing of the world shipping lane and its geographical conditions give this country enormous potential in the maritime field. The maritime industry is expected to be one of the pillars of the country's development. One way to induce this domain is by developing industrial clusters. Industrial clusters are a collection of several entities that gather in one area and have advantages in terms of knowledge, labor, relatively cheaper transportation costs, and established markets. Relating to this domain, one that can be developed is the port cluster. The pattern of port cluster development has not yet been institutionalized in Indonesia This research generally aims to develop an understanding of Indonesia's port clusters and specifically develop the policy models associated with it. The general approach used is Policy Analysis of Multi-Actor Systems, where specifically several models were developed using methods such as Operational Research, System Dynamics, Discrete Event Simulation and Simulation Gaming. It was found that the models that were built were very dependent on the problem owners (actors). Different perspectives will lead to different models and, thus, lead to different solutions. For this reason, a multi-actor system, such as a port cluster, requires a collective understanding to work well.

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini merupakan studi yang bertujuan untuk mengetahui apakah sosialisasi keluarga memiliki hubungan dengan perilaku tidak merokok remaja. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data survey terhadap 285 responden. Penelitian ini dilakukan di SMAN 78 Jakarta dengan teknik penarikan sampel Cluster yang bersifat probabilita. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa sosialisasi keluarga memiliki hubungan dengan perilaku tidak merokok remaja. Diketahui pula bahwa sekolah dan media massa merupakan faktor lain yang berhubungan dengan perilaku tidak merokok remaja.

---

ABSTRACT
This research aimed to find out the the relationship of Family Socialization to Preventive Health Behaviors Teenagers. This research uses quantitative approach with survey data collection method to 285 respondents. This research take place at 78 Senior High School, which is located in Jakarta with cluster sampling technique. This research findings show that family socialization have relationship with non-smoking behaviors teenagers. This research also show that school and mass media is another factor who have relationship with non-smoking behaviors teenagers.

Abstrak :
Pertimbangan finansial menjadi salah satu penentu utama apakah seseorang akan melanjutkan pendidikan ke tingkat yang lebih tinggi atau tidak, sehingga diperlukan beasiswa untuk membantu mahasiswa dalam menempuh pendidikan tinggi, terutama hingga tingkat doktor. Besar biaya yang dikeluarkan oleh lembaga penyedia beasiswa kepada penerima beasiswa tentunya diharapkan sepadan dengan kualitas ilmu yang diperoleh. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membahas analisis pengelompokan universitas terbaik dunia berdasarkan komponen biaya pendidikan program doktor dengan metode K-Means. Universitas pada penelitian ini diambil dari QS World University Rangkings (WUR) 2022. Analisis eksploratori data dilakukan dan diperoleh bahwa terdapat 83 dari 472 universitas di dunia memberi bantuan dana penuh untuk studi program doktor. Nilai Silhouette sebesar 0,72 menunjukkan bahwa tiga merupakan jumlah kelompok yang optimal bagi data. Sehingga terbentuk kelompok A sebanyak 328 universitas, kelompok B sebanyak 108 universitas, dan kelompok C sebanyak 36 universitas. Kelompok A terdiri dari universitas dengan SPP dan biaya hidup per bulan relatif 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 mahal dari kelompok B. Sementara untuk biaya visa, kelompok A cenderung lebih murah, sedangkan kelompok B dan C cenderung serupa dengan biaya lebih mahal. Berdasarkan analisis ini, penulis memberikan saran universitas yang bisa dipertimbangkan lembaga pemberi beasiswa sebagai 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.

Abstrak :
K-mean methods is a clustering method in which grouping techniques are based only on distance measure among observed objects,withouth considering statistical aspects. Model based clustering is a method that use statistical aspects,as its theoretical basis i.e.probality maximum criterion.....

Abstrak :
Analisis kelompok adalah metode multivariat yang bertujuan mengelompokkan pengamatan berdasarkan karakteristiknya. Salah satu metode analisis pengelompokan adalah metode cluster ensembel dengan pengelompokan dilakukan dengan satu metode berulang kali hingga diperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan jika dilakukan satu kali. Penelitian ini mencoba menggunakan Cluster Ensemble Based Mixed Data Clustering (CEBMDC), yaitu metode pengelompokan yang biasa dilakukan untuk data dengan variabel campuran yaitu numerik dan kategorik. Tahap awal dalam metode ini yaitu membagi data awal menjadi data dengan hanya variabel-variabel numerik dan data dengan hanya variabel-variabel kategorik. Data yang telah dipisahkan berdasarkan jenis variabelnya kemudian dikelompokan menggunakan metode yang sesuai secara simultan. Hasil pengelompokan ini menjadi data baru dengan dua variabel kategorik yaitu hasil pengelompokan dengan variabel numerik dan hasil pengelompokan dengan variabel kategorik. Data baru dengan dua variabel kategorik ini kemudian dilakukan proses pengelompokan. Metode pengelompokan untuk data dengan variabel numerik adalah metode Hierarchical Agglomerative Clustering. Metode clustering untuk data kategorik adalah ROCK (RObust Clustering using linKs) dan K-medoids/PAM (Partition Around Medoids). Penelitian ini membandingkan hasil pengelompokan ROCK dan K-medoids. Pengelompokan dilakukan pada data mengenai sarana dan prasarana sekolah yang diambil dari 5.094 SMP yang ada di Jawa barat. Metode pengelompokan dengan kinerja terbaik pada penelitian ini adalah Ensemble K-medoids berdasarkan rasio antara simpangan baku di dalam kelompok (¬SW) dan simpangan baku antar kelompok (SB) terkecil. Penelitian ini menghasilkan 3 kelompok yang mencerminkan kondisi sekolah-sekolah pada jenjang SMP di Jawa Barat.

---

Clustering analysis is a multivariate method that aims to classify observations based on their characteristics. One method of clustering analysis is the ensemble clustering method in which the grouping is done using a method repeatedly until better results are obtained than if it is done once. This study uses the Cluster Ensemble Based Mixed Data Clustering (CEBMDC), which is a grouping method that commonly used for data with numerical and categorical variables. The first step in this method is to divide the initial data into two parts, that is data with only numerical variables and data with categorical variables. After data has been separated based on the types of variables, and then clustering using the appropriate method is conducted simultaneously. The results of these two clustering method become a new data with two categorical variables, namely the results of clustering with numeric variables and the results of clustering with categorical variables. The new data with two categorical variables are then carried out the clustering process. The clustering method for data with numerical variables is the Hierarchical Agglomerative Clustering method. Clustering methods for categorical data are ROCK (RObust Clustering using linKs) and K-medoids / PAM (Partition Around Medoids). This study compares the results of ROCK and K-medoids clustering. The study was conducted on data of school facilities and infrastructure taken from 5094 junior high schools in West Java. The best performance grouping method in this study is the Ensemble K-medoids based on the ratio between the standard deviation in the group (SW) and the smallest standard inter-group (SB) deviation. This study produced 3 groups that reflect the condition junior high schools in West Java.

Abstrak :
Berdasarkan data WHO pada pertengahan Juli 2021 lebih dari 185,2 juta orang di seluruh dunia terinfeksi virus corona atau Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Virus ini menyerang penapasan manusia yang dapat mengakibatkan infeksi paru-paru pada manusia dan bahkan dapat menyebabkan kematian. Tercatat bahwa lebih dari 4 juta orang di seluruh dunia meninggal akibat terinfeksi virus corona. Di Indonesia sendiri pada pertengahan Juli 2021 tercatat lebih dari 2,4 juta orang ternfeksi virus corona dan lebih dari 65,4 ribu orang meninggal akibat terinfeksi virus corona. Berdasarkan data tersebut, perlu dilakukan analisis kekerabatan virus SARS-CoV-2 untuk mengurangi penyebaran dan memberikan batasan sosial dari negara satu dengan negara lainnya. Identifikasi kekerabatan dari virus covid-19 dan penyebarannya dapat dilakukan dengan cara pembentukan pohon filogenetik dan clustering. Pada penelitian ini pohon filogenetik akan dibangun berdasarkan metode Hierarchical Clustering dengan menggunakan metode Multiple Encoding Vector dan K-Mer berdasarkan translasi DNA kodon menjadi asam amino. Jarak Euclidean akan digunakan untuk menentukan matriks jarak. Penelitian ini selanjutnya menggunakan metode K- Means Clustering untuk melihat penyebarannya, dimana nilai k ditentukan dari jumlah centroid yang dihasilkan dari metode Hierarchical Clustering. Penelitian ini mengambil sampel barisan DNA SARS-CoV-2 dari beberapa negara yang tertular. Dari hasil simulasi, nenek moyang SARS-CoV-2 berasal dari China. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa leluhur covid-19 yang paling dekat dengan Indonesia berasal dari India, Australia dan Spanyol. Selain itu dari hasil simulasi dihasilkan bahwa barisan DNA SARS-CoV-2 terdiri dari 9 cluster dan cluster keenam adalah kelompok yang memiliki anggota paling banyak. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa metode ini sangat opitimal dalam pengelompokan data dengan nilai 97.4%. ......Based on WHO data in middle of July 2021, Coronavirus or Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is infecting more than 185.2 million people worldwide. The virus attacks human breathing, which can cause lung infections and can even cause death. More than 4 million people worldwide have died due to being infected with the coronavirus. In Indonesia alone, in mid-July 2021, there were more than 2.4 million people infected with the corona virus and more than 65.4 thousand people died from being infected with the corona virus. Based on those covid-19 survivor data, it is necessary to carry out a kinship analysis of the coronavirus to reduce its spreading. Identification of the kinship of the covid- 19 virus and its spread can be done by forming a phylogenetic tree and clustering. This study uses the Multiple Encoding Vector method and K-mer based on translation DNA codon to amino acid in analyzing sequences and Euclidean Distance to determine the distance matrix. This research will then use the Hierarchical Clustering method to determine the number of initial centroids and cluster, which will be used later by the K-Means Clustering method kinship in SARS-CoV-2 DNA sequence. This study took samples of DNA sequences of SARS-CoV-2 from several infected countries. From the simulation results, the ancestors of SARS-CoV-2 came from China. The results of the analysis also show that the closest ancestors of covid-19 to Indonesia came from India, Australia and Spain. In addition, the ancestors of SARS-CoV-2 came from China. The SARS- CoV-2 DNA sequence is also consisted of 9 clusters, and the sixth cluster is the group that has the most members. The results also show that this method is very optimal in a grouping of data with a value of 97.4%.

Abstrak :
Tren adalah suatu pola yang berulang, sementara analisis tren merupakan praktik pengumpulan dan analisis data dalam upaya untuk menemukan pola tersebut. Analisis tren adalah suatu metode untuk memproyeksikan kondisi masa depan berdasarkan data masa lalu hingga saat ini. Tinjauan literatur sistematis, bibliometrik, dan topic modeling adalah beberapa contoh pendekatan yang sering dipakai untuk menangkap fenomena perkembangan tren sains dan teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengujian dan implementasi algoritma deteksi topik berbasis clustering yang dikombinasikan dengan analisis kualitatif dalam pendeteksian tren topik untuk mendapatkan gambaran yang menyeluruh mengenai konsep, struktur ilmiah, topik utama, dan perkembangan bidang teknologi big data dan smart sustainable city. Analisis topik dilakukan terhadap kumpulan data bibliografi publikasi ilmiah terkait kedua bidang tersebut yang didapat dari basis data Scopus dan CORE. Pengujian terhadap kinerja algoritma Deep-autoencoder based Fuzzy C-Means (DFCM) untuk deteksi topik dari corpus dokumen publikasi ilmiah menunjukkan bahwa algoritma DFCM menunjukkan kinerja yang baik serta dapat mengungguli kinerja algoritma-algoritma standar yang banyak dipakai untuk pendeteksian topik seperti Non-negatif Matrix Factorization (NMF) dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) pada corpus dengan ukuran besar. Analisis hasil clustering terhadap data publikasi ilmiah memberikan gambaran perkembangan dan topik-topik yang menjadi “highlight” dalam periode tertentu, mencari research gap dan mengetahui karakteristik penelitian, serta memprediksi topik penelitian apa saja yang menjanjikan di masa depan. ......A trend is a recurring pattern, while trend analysis is the practice of collecting and analyzing data to find that pattern. Trend analysis is a method for projecting future conditions based on past to present data. Systematic literature review, bibliometrics, and topic modeling are examples of approaches that are often used to capture the phenomenon of the development of science and technology trends. This study examined and implemented clustering-based topic detection algorithms, combined with qualitative analysis, to comprehensively picture the concept, scientific structure, main topics, and developments in big data technology and smart and sustainable city. The topic analysis is performed on collecting bibliographic data from scientific publications related to these two fields obtained from the Scopus and CORE database. In this research, the deep-autoencoder based on the Fuzzy C-Means (DFCM) algorithm's performance for topic detection from the corpus of scientific publication documents was examined. Based on the experiment's results, it can be concluded that the DFCM algorithm shows good performance and can outperform standard algorithms that are widely used for topic detection, such as Non-negative Matrix Factorization (NMF) and Latent Dirichlet Allocation (LDA) on topic detection tasks in huge corpus text. The clustering results analysis on scientific publication data provides an overview of research topics and developments that become "highlights" in a certain period, discover research gaps and characteristics, and predict what research topics are promising in the future.

Abstrak :
ABSTRACT
Dalam dunia arsitektur, Sefaira digunakan secara bersamaan dalam process desain untuk menganalisa ketahanan yang dikenal di level internasional. Proyek tugas akhir ini mengukuhkan nilai kelestarian terhadap lingkungan serta rasa komunitas sebagai fokus dasar untuk membangun ulang kehidupan asli masyarakat Australia pinggiran kota. Pembangunan cluster ditujukan untuk 230 orang dengan maksimal 80m2 luas bangunan per-rumah. Arahan desain adalah untuk merancang pola induk berdasarkan pendekatan keberlanjutan. Proyek ini menguji apakah pertanian yang membaharui memiliki peran dalam pembuatan kota modern. Oleh karena itu, arsitektur yang dirancang bersifat menyambungkan kembali dari apa yang hilang dengan Sefaira sebagai panduan.

---

ABSTRACT
In architecture world, Sefaira is used respectively on the design process to analyse the sustainability of a building and product as an internationally recognized rating system. This final project consolidates sustainability values and sense of community as the main focus as it is to recreate an Australian authentic suburbia living. The development of cluster is for 230 residents with R40 residential subdivision zoning or equivalent as maximum of 80m2 built area per-house. The design brief given by Dr. Simon Pendal, one of lecturer in Curtin University and architectural practice in Perth, is to propose a masterplan design based on sustainability approach. The project test whether regenerative agriculture has a role to play in the making of the contemporary city. Accordingly, the appropriate architecture is to reconnect to what has been missing based on Sefaira as a guidance.