Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"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."

"Pengelompokan atau clustering adalah pengelompokan objek-objek yang dilakukan atas dasar kesamaan atau jarak (perbedaan) di mana tidak ada asumsi yang dibuat mengenai banyaknya cluster atau struktur cluster. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam penyelesaian masalah clustering adalah algoritme K-Means. Pada algoritme ini, suatu objek yang telah menjadi anggota cluster tertentu, tidak bisa menjadi anggota cluster yang lainnya. Metode ini dikenal sebagai hard clustering. Pendekatan lain dalam melakukan pengelompokan didasarkan pada teori himpunan fuzzy yang dikenal dengan pengelompokan fuzzy. Teori himpunan fuzzy memiliki nilai kekaburan antara salah atau benar. Jadi, dalam melakukan pengelompokan, setiap objek memiliki peluang menjadi anggota pada setiap cluster. Salah satu metode pengelompokan fuzzy adalah Fuzzy C-Means (FCM). Pada tugas akhir ini, metode K-Means dan FCM digunakan untuk mengelompokkan nagari-nagari di Kabupaten Agam. Nagari-nagari di Kabupaten Agam dikelompokan berdasarkan indikator pembangunan keluarga yang berasal dari Laporan Pendataan Keluarga tahun 2015 yang bersumber dari BKKBN (Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional). Pada penelitian ini diperoleh empat cluster hasil dari indeks xie and beni. Jumlah anggota setiap cluster hasil dari algoritme K-Means adalah 32, 28, 11 dan 11. Sedangkan jumlah anggota setiap cluster hasil dari algoritme Fuzzy C-Means adalah 31, 18, 21, dan 12. Perbedaan jumlah anggota cluster yang dihasilkan algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means adalah 14.29%. Karena rasio simpangan baku dalam dan antar cluster pada algoritme K-Means memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan algoritme Fuzzy C-Means maka algoritme K-Means memberikan hasil yang lebih baik dari pada algoritme Fuzzy C-Means dalam pengelompokan nagari-nagari di Kabupaten Agam.

---

Grouping or clustering is a method to group objects that are carried out on the basis of similarity or distance (difference) where no assumptions are made regarding the number of clusters or cluster structures. One method that is widely used in solving clustering problems is the K-Means algorithm. In this algorithm, if an object has become a member of a particular cluster, then it cannot become a member of another cluster. This method is known as hard clustering. Another approach to grouping is based on fuzzy set theory, known as fuzzy grouping. Fuzzy set theory has a blurring value between right or wrong. So, in grouping process, each object has the opportunity to become a member in each cluster. One of the fuzzy grouping methods is Fuzzy C-Means. In this study, the two methods, K-Means and Fuzzy C-Means, are used to group nagari-nagari in Agam District. Nagari is equivalent to villages in other provinces in Indonesia. The nagari grouping in Kabupaten Agam is based on family development indicators derived from the 2015 Family Data Collection Report sourced from BKKBN (Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional). In this study four clusters were obtained based on xie and beni’s index. The numbers of members of each cluster as the result of the K-Means algorithm are 32, 28, 11 and 11. While the numbers of members of each cluster as the result of the Fuzzy C-Means algorithm are 31, 18, 21, and 12. The different cluster members produced by the K-Means and Fuzzy algorithms C-Means is 14.29%. Because the standard deviation ratio within and between clusters in the K-Means algorithm gives a smaller value than the Fuzzy C-Means algorithm, the K-Means algorithm gives better results than the Fuzzy C-Means algorithm on the nagari grouping in Agam District."

"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%."

"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."

"Per 9 Februari 2023, 87% dari total populasi kendaraan pribadi di Indonesia merupakan sepeda motor. Persebaran sepeda motor terpadat di Indonesia berada di Pulau Jawa dengan persentase sebesar 60%. Tingginya populasi sepeda motor dan fakta bahwa 80% rumah tangga di Pulau Jawa sudah memiliki sepeda motor membuat pasar sepeda motor semakin mengecil. Dalam jangka panjang, kondisi ini dapat berdampak buruk bagi industri sepeda motor yang terus ingin berkembang. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan kabupaten dan kota di Pulau Jawa berdasarkan karakteristik demografinya. Kemudian, diberikan saran keputusan yang dapat dilakukan oleh industri sepeda motor berdasarkan kelompok kabupaten dan kota yang terbentuk menggunakan teknik clustering. Hal ini bertujuan agar produsen yang bergerak di industri sepeda motor dapat memfokuskan produknya pada kelompok kabupaten dan kota yang memiliki potensi terbaik. Terdapat 12 variabel demografi yang digunakan dalam penelitian ini, dan variabel tersebut terbagi menjadi tiga kategori: kondisi ekonomi masyarakat, kondisi kehidupan masyarakat, dan kondisi demografis daerah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode partitional hard clustering. Sebelumnya, dilakukan pembuatan dataset melalui proses data scrapping pada situs terpercaya, dan dilanjutkan dengan proses Exploratory Data Analysis (EDA) pada dataset. Setelah dataset terbentuk, dilakukan pengelompokan dengan metode partitional hard clustering yang terdiri dari metode K-Means Clustering dan metode K-Medoids Clustering. Kemudian, dilakukan evaluasi cluster untuk menentukan metode clustering yang paling sesuai dengan menggunakan empat metrik evaluasi yaitu Indeks Silhouette, Indeks Dunn, Indeks Davies Bouldin, dan Indeks Calinski Harabasz. Didapatkan hasil bahwa metode K-Medoids Clustering dengan 5 kelompok merupakan yang terbaik untuk mengelompokkan kabupaten dan kota di Pulau Jawa. Setelah kelompok terbentuk, setiap kelompok diberikan rekomendasi keputusan yang sebaiknya diambil oleh industri sepeda motor. Terdapat 4 rekomendasi yang dapat diberikan, yaitu distribusi suku cadang, pembuatan bengkel, penjualan sepeda motor kelas menengah ke atas, dan penjualan sepeda motor kelas menengah ke bawah.

---

As of February 9, 2023, 87% of the total population of private vehicles in Indonesia consists of motorcycles. The densest distribution of motorcycles in Indonesia is found on the Island of Java, with a percentage of 60%. The high population of motorcycles and the fact that 80% of households in Java already have motorcycles are causing the motorcycle market to shrink. In the long run, this condition can have negative impacts on the motorcycle industry that continues to seek growth. This research focuses on the clustering of regencies and cities in Java based on their demographic characteristics. Subsequently, decision recommendations will be provided for the motorcycle industry based on the formed groups using clustering techniques. The aim is to enable manufacturers in the motorcycle industry to focus their products on regencies and cities with the best potential. There are 12 demographic variables used in this research, divided into three categories: the economic conditions of society, the living conditions of society, and the demographic conditions of the region. The method used in this research is the partitional hard clustering method. Firstly, a dataset is created through the data scraping process on trusted sites, followed by the Exploratory Data Analysis (EDA) process on the dataset. Once the dataset is formed, clustering is performed using the partitional hard clustering method, consisting of the K-Means Clustering and K-Medoids Clustering methods. Subsequently, cluster evaluation is carried out to determine the most suitable clustering method using four evaluation metrics: Silhouette Index, Dunn Index, Davies Bouldin Index, and Calinski Harabasz Index. The results show that the K-Medoids Clustering method with 5 clusters is the best for grouping regencies and cities in Java. After the groups are formed, each group is given decision recommendations that the motorcycle industry should consider. There are four recommendations: spare parts distribution, workshop establishment, sales of mid- to high-end motorcycles, and sales of mid-range motorcycles and below."

"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."

"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."

"Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) adalah salah satu unit usaha milik daerah, yang bergerak dalam distribusi air bersih bagi masyarakat umum yang terdapat di setiap provinsi, kabupaten, dan kotamadya di seluruh Indonesia. Setiap tahunnya dilakukan penilaian kerja PDAM oleh Badan Peningkatan Penyelengaraan Sistem Penyediaan Air Minum (BPPSPAM). Penilaian kerja Badan Usaha Milik Daerah (BUMD) penyelenggara SPAM merupakan upaya untuk melihat dan mengukur tingkat kinerja manajemen dalam mengelola perusahaan yang bertujuan untuk mengetahui sejauh mana efisiensi dan efektifitas pengelolaannya. Penilaian kinerja ini menggunakan empat aspek dimana setiap aspeknya memiliki indikator-indikator penilaian. Aspek yang pertama adalah aspek keuangan dengan indikator Return of Equity (ROE), rasio operasi, rasio kas, efektivitas penagihan, dan solvabilitas. Selanjutnya adalah aspek pelayanan dengan indikator-indikator, yaitu cakupan pelayanan teknis, pertumbuhan pelanggan, tingkat penyelesaian pengaduan, kualitas air pelanggan, dan konsumsi air domestik. Aspek yang ketiga adalah aspek operasional dengan indikator efisiensi produk, tingkat kehilangan air, jam operasi layanan, tekanan air pada sambungan pelanggan, dan penggantian dan (atau) kalibrasi meter air pelanggan. Aspek yang terakhir adalah aspek sumber daya manusia dengan indikator rasio pegawai, rasio diklat pegawai, dan rasio beban diklat terhadap beban pegawai. Indikator-indikator tersebut kemudian dihitung dan setiap unit PDAM dikelompokkan menjadi tiga kelompok yaitu sehat, kurang sehat, dan sakit. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokan ulang dengan menggunakan metode clustering untuk menentukan berapa kelompok yang mungkin dihasilkan berdasarkan indikator-indikator tersebut. Indikator-indikator yang dipakai pada penelitian ini adalah Return of EquityROE), efektivitas penagihan, jam operasional, rasio pegawai, cakupan pelayanan teknis, pertumbuhan pelanggan, tingkat kehilangan air, tarif rata-rata, profit margin, rasio pelayanan, dan rasio kas. Penelitian ini menghasilkan kelompok-kelompok yang lebih rinci dibandingkan dengan kelompok yang sebelumnya. Penelitian ini juga membandingkan hasil clustering tersebut dengan pengelompokan yang sudah diterapkan oleh BPPSPAM.

---

Regional Water Use Company (Perusahaan Daerah Air Minum/PDAM) is one of the regional-owned business unit, which is engaged in the distribution of clean water for the general public in Indonesia. Every year a PDAM work assessment is carried out by the BPPSPAM. This work assessment is an effort to see and measure the level of management performance in managing the company which aims to determine the extent of efficiency and effectiveness of its management. This performance appraisal uses four aspects where each aspect has assessment indicators. The first aspect is the financial aspects with the indicators of Return of Equity (ROE), operating ratio, cash ratio, collection effectiveness, and solvency. The second one is the service aspects with indicators, namely technical service coverage, customer growth, complaint resolution rate, customer water quality, and domestic water consumption. The third one is the operational aspects with indicators of product efficiency, non-revenue water, service operating hours, water pressure at customer connection, and replacement (or) calibration of customer water meters. And the last one is the human resources aspects with indicators of employee ratio, employee training ratio, and the ratio of training expenses to employee expenses. These indicators are then calculated and PDAM units are grouped into three groups, namely healthy, unhealthy, and sick. In this study, regrouping was carried out using the clustering method to determine how many groups might be generated based on some of these indicators. The indicators used in this study are Return of Equity (ROE), billing effectiveness, operation hours, employee ratio, technical service coverage, customer growth, water loss rate, average fee, profit margin, service ratio, and cash ratio. This study also compares the results of the clustering with the grouping by BPPSPAM. This study resulted in more detailed groups than the previous groups."