Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

Indonesia merupakan negara kepulauan yang memiliki pulau – pulau kecil yang tersebar dari Sabang hingga Merauke. Hal ini menjadi tantangan untuk meningkatkan konektivitas antar pulau nya, terutama di beberapa wilayah terpencil dan masih tertinggal. Beberapa wilayah ini sangat membutuhkan akses transportasi yang layak khususnya transportasi laut untuk menopang perekonomiannya. Maka dari itu, pelayaran perintis yang merupakan jasa pelayaran yang didanai oleh APBN dalam rangka membantu daerah – daerah yang membutuhkan askes transportasi laut, pelayaran ini juga bertujuan untuk mendukung perkembangan perekonomian di beberapa daerah terpencil Indonesia. Rute pelayaran saat ini masih belum efektif, terutama rute pelayaran perintis di Pelabuhan Bitung, Kepulauan Sulawesi Utara ditunjukkan dengan waktu pelayaran keliling selama 22 hari. Dengan waktu selama itu, intensitas kapal untuk mengunjungi setiap daerah menjadi lebih sedikit. Pada penelitian ini, beberapa faktor yang mempengaruhi konektivitas antar pulau akan dioptimasi, dengan cara mengurangi jarak tempuh pelayaran untuk mengurangi pengeluaran anggaran APBN, dan mengurangi waktu pelayaran keliling yang bertujuan untuk meningkatkan intensitas kunjungan ke setiap daerah terpencil. Proses optimasi untuk mendukung kedua hal itu dilakukan dengan metode DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise) dan TSP (Traveling Salesman Problem). Hasil akhir dari penelitian ini adalah berupa rekomendasi rute baru untuk Pelabuhan Bitung (R-35 dan R-36).

---

Indonesia is an archipelagic country that has small islands spread from Sabang to Merauke. This is a challenge to improve inter-island connectivity, especially in some remote and underdeveloped areas. Some of these areas really need access to proper transportation, especially sea transportation to support their economy. Therefore, Perintis Shipping routes which is a shipping service funded by the State Budget in order to help areas that need access to sea transportation, this cruise also aims to support economic development in several remote areas of Indonesia. Current shipping routes are still ineffective, especially the Perintis Shipping routes at Bitung Port, North Sulawesi Archipelago with a circumnavigation time of 22 days. With that long, the intensity of ships to visit each area becomes less. In this study, several factors affecting inter-island connectivity will be optimized, by reducing shipping distances to reduce spending on the state budget, and reducing circumnavigation time which aims to increase the intensity of visits to each remote area. The optimization process to support both of these is carried out using the DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise) and TSP (Traveling Salesman Problem) methods. The final result of this research is a new route recommendation for Bitung Port (R-35 and R-36).

"

"Indonesia adalah negara kepulauan terbesar di dunia yang membentuk satu negara, dengan lima pulau utama dan 30 kepulauan yang lebih kecil dengan total lebih dari 18.110 pulau dan pulau kecil, di mana sekitar 6.000 di antaranya berpenghuni. Oleh karena itu, Pelayaran melalui jalur laut merupakan moda transportasi utama antar pulau di Indonesia. Namun, hal ini menjadi tantangan tersendiri dalam mewujudkan konektivitas antar pulau, terutama di daerah terpencil dan tertinggal. Pelayaran Perintis adalah layanan pelayaran publik yang didanai oleh pemerintah dengan tujuan utama untuk mendukung perekonomian di daerah terpencil dan tertinggal. Namun pada saat tulisan ini dibuat, kinerja pelayaran perintis dinilai masih belum memadai atau belum efisien untuk mencapai tujuan tersebut. Hal ini ditandai dengan lamanya round voyage pelayaran rute tersebut, yang dapat mencapai hingga 14 hari, dan rendahnya frekuensi pelayaran pelayaran perintis dapat menghambat pembangunan ekonomi. Akibatnya, efisiensi rute pelayaran perintis harus dievaluasi kembali. Re-routing dan mengoptimasi rute pelayaran perintis merupakan salah satu cara untuk meningkatkan efisiensi rute pelayaran perintis. Penelitian ini direalisasikan dengan melakukan rerouting pelayaran perintis di wilayah Kepulauan Riau dengan terlebih dahulu melakukan clustering pelabuhan-pelabuhan menggunakan metode clustering DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) dan optimalisasi dengan pendekatan metode penyelesaian TSP (Travelling Salesman Problem). Hasil yang diperoleh adalah terjadi penurunan rata-rata jarak tempuh pelayaran perintis sebesar 39,5% (dari 1.156,1 NM menjadi 699,5 NM) dan penurunan rata-rata lama durasi round voyage sebesar 66,9% (dari 12 hari menjadi 3,97 hari). Selain itu, terjadi penurunan ketimpangan antar rute yang terlihat dari nilai rentang jumlah pelabuhan, jarak tempuh, dan durasi round voyage pelayaran pada rute pelayaran perintis di Kepulauan Riau.

---

Indonesia is the world's biggest archipelago to constitute a single state, with five main islands and 30 smaller archipelagoes totaling over 18,110 islands and islets, of which approximately 6,000 are inhabited. Hence, Shipping through sea is the main mode of inter-island transport in Indonesia. However, this creates its own challenge in realizing inter-island connectivity, especially in remote and underdeveloped areas. Perintis shipping is a government-funded publicly available shipping service with a primary objective of supporting the economy in remote and underdeveloped areas. However, as of this writing, the performance of perintis shipping is still inadequate or inefficient to achieve this goal. This is characterized by the lengthy round voyage duration of the routes, which can reach up to 14 days, and the low frequency of perintis shipping voyages could hinder economic development. As a result, the efficiency of perintis shipping routes must be assessed. Re-routing the perintis shipping routes is one way to increase the efficiency of the perintis shipping routes. This research reroutes perintis shipping in the Riau Archipelago region by first clustering the ports using the DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) clustering method and optimizing with the TSP (Travelling Salesman Problem) solving method approach. The results obtained were that there was a reduction in the average mileage of pioneer shipping routes by 39.5% (from 1,156.1 NM to 699.5 NM) and a reduction in the average length of round voyage routes by 66.9% (from 12 days to 3.97 days). In addition, there was a decrease in inequality between routes as seen from the value of the range of the number of ports, distance traveled, and round voyage duration on pioneer shipping routes in the Riau Archipelago."

"Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN) merupakan salah satu metode klastering berdasarkan kepadatan data yang menggunakan parameter radius jarak dari titik data tersebut dan jumlah minimal titik data untuk menghasilkan sebuah klaster. Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan aplikasi dari optimasi yang menentukan sebuah rute yang diawali dan diakhiri di titik yang sama dengan hasil jarak paling minimum. Permasalahan konektivitas pelayaran perintis merupakan bagian yang sangat penting untuk menjaga agar daerah 3T (Terdepan, Terpencil, dan Tertinggal) terkoneksi. Wilayah Papua Barat memiliki moda transportasi yang terbatas dan Indeks Desa Membangun (IDM) yang paling rendah yaitu 0.5045 yang mengakibatkan tingginya angka desa 3T pada wilayah tersebut, untuk meningkatkan angka IDM di wilayah tersebut dibutuhkan moda transportasi yang dapat diakses secara rutin untuk merangsang perekonomian dan mobilitas penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan rute pelayaran baru dengan meminimalkan jarak dan waktu tempuh. Dengan menggunakan DBSCAN dan TSP diperoleh 7 rute baru untuk 7 unit kapal perintis, dengan total jarak yaitu 3393 Nautical Miles dan rata-rata waktu pelayaran yaitu 3 hari, frekuensi kunjungan dapat dilakukan 4 kali dalam 12 hari pelayaran.

---

The Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN) is a clustering method based on data density that uses the radius parameter of the distance from the data point and the minimum number of data points to create a cluster. Traveling Salesman Problem (TSP) is an optimization application that determines a route that starts and ends at the same point with the minimum distance. The problem of pioneer ship connectivity is a very important for part of connecting the Isolated Places in Indonesia. The West Papua region is one of the regions in Indonesia that has limited transportation modes and the lowest Village Development Evaluation is 0.5045, Affecting the high number of underdeveloped villages in that region. Therefore, to increase the Village Development Evaluation number in West Papua, hence the underdeveloped villages can be accessed regularly to stimulate the economy and mobility. This research aims to obtain a new shipping route by minimizing the distance and travel time. By using DBSCAN and TSP, 7 new routes were obtained for 7 pioneer ships, with a total distance is 3393 Nautical Miles and an average voyage time are 3 days, the frequency of visits can be done 4 times in a 12-day cruise."

"Banyaknya pulau di Indonesia menyebabkan adanya tantangan untuk menjaga konektivitas antar pulaunya, mendorong untuk dibutuhkannya moda transportasi agar meningkatkan konektivitas antar pulau khususnya di wilayah 3T. Di masa ini pelayaran perintis menjadi moda transportasi yang ditugaskan oleh pemerintah guna melayani daerah 3T. Namun, pada penerapannya pelayaran perintis masih dinilai kurang optimal sehingga perlu dilakukannya optimasi. Optimasi merupakan aktifitas yang bertujuan untuk mendapatkan nilai maksimal atau minimal berdasarkan fungsi dan tujuan yang ingin dicapai, dengan tetap memenuhi fungsi kendala yang berlaku. Optimasi dinilai penting untuk keberlanjutan akses transportasi laut khususnya pelayaran perintis di Sulawesi Selatan-Nusa Tenggara. Seluruh Pelabuhan yang dilayani trayek pelayaran perintis diklasterkan menggunakan metode Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). Penelitian ini ditujukan untuk memberikan rekomendasi untuk optimasi rute pelayaran perintis. Terdapat 3 klaster yang terbentuk untuk menyesuaikan ketersediaan kapal perintis yang berjumlah 3 kapal. Masing-masing klaster dilakukan optimasi menggunakan Travelling Salesman Problem (TSP). Hasil optimasi didapatkan lebih optimal dengan total jarak tempuh rata-rata di ketiga klaster yang terbentuk sebesar 630 NM dibandingkan dengan rute eksisting sebesar 1211 NM dengan penurunan sebesar 48%

---

The large number of islands in Indonesia poses a challenge to maintain connectivity between islands, encouraging the need for modes of transportation to increase inter-island connectivity, especially in the 3T region. At this time perintis shipping became a mode of transportation assigned by the government to serve the 3T areas. However, in its implementation, perintis shipping is still considered less than optimal, so optimization is needed. Optimization is an activity that aims to get the maximum or minimum value based on the function and goals to be achieved, while still meeting the applicable constraints. Optimization is considered important for the sustainability of access to sea transportation, especially perintis shipping in South Sulawesi-Nusa Tenggara. All ports served by perintis shipping routes are clustered using the Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) method. This research is intended to provide recommendations for optimizing perintis shipping routes. There are 3 clusters formed to adjust the availability of perintis ships, which total 3 ships. Each cluster is optimized using the Traveling Salesman Problem (TSP). Optimization results obtained are more optimal with the total average mileage in the three clusters formed of 630 NM compared to the existing route of 1211 NM with a decrease of 48%."

"Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki lebih dari 17 ribu pulau. Hal ini menyebabkan adanya tantangan tersendri untuk mewujudkan konektivitas antar pulaunya, terutama pada daerah terpencil dan tertinggal. Pelayaran perintis merupakan pelayaran yang disubsidi oleh pemerintah Indonesia dengan tujuan utama meningkatkan perekonomian di daerah terpencil dan tertinggal. Namun saat ini, kinerja pelayaran perintis masih belum optimal untuk mencapai tujuan tersebut. Hal tersebut ditandai dengan lamanya round voyage suatu trayek yang dapat mencapai 14 hari serta rendahnya capaian target voyage pelayaran perintis. Oleh karena itu, perlu adanya evaluasi serta efisiensi rute pelayaran perintis. Salah satu yang dapat dilakukan untuk meningkatkan efisiensi rute pelayaran perintis adalah dengan melakukan re-routing trayek pelayaran perintis. Penelitian ini melakukan re-routing pelayaran perintis di wilayah NTT-Maluku Barat Daya dengan pertama melakukan clustering menggunakan DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) serta optimasi dengan pendekatan TSP (Travelling Salesman Problem). Hasil yang didapatkan adalah terdapat pengurangan dari rata-rata jarak tempuh trayek pelayaran perintis sebesar 55% (dari 1276 NM menjadi 569,3 NM) serta pengurangan angka rata-rata lama round voyage trayek sebesar 74% (dari 13,3 hari menjadi 3,5 hari). Selain itu, terjadi penurunan ketimpangan antar trayeknya yang dilihat dari nilai jangkauan (range) dari jumlah pelabuhan, jarak tempuh, serta lama round voyage pada trayek pelayaran perintis di wilayah NTT-Maluku Barat Daya.

---

Indonesia, as an archipelagic country, has more than 17,000 islands. This causes challenges in realizing inter-island connectivity, especially in remote and underdeveloped areas. Pelayaran Perintis is a shipping program that the Indonesian government subsidizes to improve the economy in remote and underdeveloped areas. However, the performance of Pelayaran Perintis is still not optimal for achieving this goal. This is indicated by the length of the round voyage of a route that can reach 14 days and the low achievement of the Pelayaran Perintis voyage target. Therefore, there is a need for evaluation and efficiency of Pelayaran Perintis routes. One thing that can be done to increase the efficiency of Pelayaran Perintis routes is by re-routing Pelayaran Perintis routes. This study re-routes Pelayaran Perintis in the NTT-Maluku Southwest region by first clustering using DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) and optimization with the TSP (Travelling Salesman Problem) approach. The results obtained are a reduction in the average mileage for Pelayaran Perintis routes by 55% (from 1276 NM to 569.3 NM) and a reduction in the average length of round voyage routes by 74% (from 13.3 days to 3, 5 days). In addition, there has been a decrease in inequality between routes, which can be seen from the range value of the number of ports, distance traveled, and round voyage length on Pelayaran Perintis routes in the NTT-Southwest Maluku region."

"Banyaknya pulau di Indonesia dibutuhkan moda transportasi untuk meningkatkan konektivitas antar pulau khususnya di wilayah 3T. Saat ini pelayaran perintis menjadi moda transportasi yang tugaskan oleh pemerintah untuk melayani daerah 3T. Namun rute pelayaran perintis saat ini belum optimal dan tidak merata sehingga perlu dilakukan optimasi. Optimasi adalah merupakan aktivitas yang bertujuan untuk mendapatkan hasil terbaik nilai paling maksimal atau minimal bedasarkan fungsi dan tujuan yang ingin dicapai, dan tetap memenuhi fungsi kendala yang berlaku. Optimasi sendiri merupakan metode yang cukup penting untuk keberlanjutan akses transportasi laut khususnya pelayaran perintis di Kepulauan Maluku. Seluruh pelabuhan yang dilayani oleh pelayaran perintis diklasterkan menggunakan metode clustering Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN). Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi kebijakan untuk optimasi rute pelayaran perintis. Terdapat 7 klaster yang terbentuk untuk menyesuaikan ketersediaan kapal perintis yang berjumlah 7 kapal. Setiap klaster masing-masing dilakukan optimasi menggunakan Travelling Salesman Problem (TSP). hasil optimasi jauh lebih optimal dengan total jarak tempuh di tujuh klaster yang terbentuk sebesar 3101 NM dibandingkan dengan rute existing sebesar 6730 penurunan sebesar 53.92%.

---

The number of islands in Indonesia requires a mode of transportation to improve inter-island connectivity, especially in the 3T region. Currently pioneer shipping is a mode of transportation assigned by the government to serve the 3T area. However, the current perintis shipping route is not optimal and uneven, so optimization needs to be done. Optimization is an activity that aims to get the best results with the maximum or minimum value based on the function and objectives to be achieved, and still fulfill the function of the applicable constraints. Optimization itself is a method that is quite important for the sustainability of sea transportation access, especially perintis shipping in the Maluku Islands. All ports served by pioneer shipping are clustered using the Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN) clustering method. This study aims to provide policy recommendations for the optimization of pioneer shipping routes. There are 7 clusters formed to match the availability of 7 pioneer ships. Each cluster is optimized using the Traveling Salesman Problem (TSP). optimization results are much more optimal with the total distance traveled in the seven clusters formed of 3101 NM compared to the existing route of 6730, a decrease of 53.92%."

"Indonesia merupakan salah satu negara maritim terbesar di dunia,untuk menjamin pergerakan barang dan penumpang terus berjalan pemerintah membuat kapal perintis sebagai kapal subsidi untuk pemerataan.wilayah yang menjadi perhatian adalah Regional Indonesia Timur,namun untuk diciptakan biaya operasional yang optimal agar cost dan tujuan bisa tepat sasaran perlu dilakukan optimasi,salah satu hal yang berperan dari terciptanya biaya operasional lebih rendah adalah pemilihan rute dikarenakan  cost lebih banyak dihabiskan pada bahan bakar.dalam pengoptimalan rute yang bersifat travelling salesman problem dapat digunakan penyelesaian berdasarkan metode heuristik,dua metode heuristik yang yang dapat menjadi pilihan adalah Algoritma genetika dan Tabu search dengan membangun pengoptimalan dalam kedua metode tersebut didapatkan kesimpulan keduanya bisa menjadi solusi dan perbedaan hasil kedua metode tidak berbeda jauh,keduanya  menciptakan berbagai rute dalam permasalahan harga bahan bakar optimal yang dapat dijadikan solusi pemilihan rute yang baru.

---

Indonesia is one of the largest maritime countries in the world, To ensure the movement of commodity and passengers continues, the government makes pioneer ships as subsidized ships for equity. The area of concern Eastern Indonesia Region, but in order to create optimal operational costs so that costs and goals can be right on target, optimization needs to be done. One of the things that plays a role in creating lower operational costs is route selection because more costs are spent on fuel.When optimizing routes that are traveling salesman problems, solutions based on heuristic methods can be used, Two heuristic methods that can be chosen are genetic algorithms and taboo search by building optimization in the two methods, it can be concluded that both of them can be a solution and the difference in the results of the two methods is not much different, both create various routes in the optimal fuel price problem which can be used as a new route selection solution."

"Clustering merupakan metode untuk mengidentifikasi kelompok natural pada data berdasarkan ukuran kemiripan seperti jarak Eucledian. Clustering bertujuan untuk mengelompokkan data, dengan kriteria observasi yang berada dalam satu klaster memiliki tingkat kemiripan yang sangat signifikan, sedangkan observasi yang berada dalam cluster yang berbeda, memiliki perbedaan yang sangat signifikan. Pada tahun 2021, Chowdhury, Bhattacharyya, & Kalita mengembangkan metode User-Input-Free Density-Based Clustering (UIFDBC) berdasarkan dari metode density-based clustering yang telah ada sebelumnya. Seperti namanya, metode UIFDBC ini tidak memerlukan input dari pengguna untuk menemukan cluster. Maka dari itu, metode UIFDBC ini berhasil menjawab permasalahan metode clustering sebelumnya yang bergantung pada input dari pengguna. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membahas lebih dalam terkait metode User-Input-Free Density-Based Clustering (UIFDBC), menerapkan metode UIFDBC pada data real, yaitu data konsumen kartu kredit untuk melakukan segmentasi konsumen, serta mengkaji performa metode ini pada data yang mengandung missing values di dalamnya. Dari hasil penelitian, metode UIFDBC berhasil diterapkan pada data konsumen kartu kredit, dan diperoleh sebanyak delapan cluster pengguna, dimana setiap cluster memiliki karakteristik masing-masing. Selain itu, dari hasil pengkajian metode UIFDBC terhadap data dengan missing values diketahui bahwa performa metode UIFDBC dinilai cukup baik untuk proporsi missing values ≤ 5%. Namun perlu menjadi catatan bahwa data hasil dari setiap iterasi akan bersifat acak, dikarenakan metode UIFDBC sangat bergantung pada densitas data, sedangkan densitas data bergantung pada missing values yang mana dibangkitkan secara acak sepenuhnya.

---

Clustering is a method to identify natural groups in data based on similarity measures such as Eucledian distance. Clustering aims to group data, with the criteria for observations in one cluster having a very significant level of similarity, while observations in different clusters have very significant differences. In 2021, Chowdhury, Bhattacharyya, & Kalita developed the User-Input-Free Density-Based Clustering (UIFDBC) method based on the previous density-based clustering method. As the name suggests, this UIFDBC method does not require input from the user to find the cluster. Therefore, this UIFDBC method has succeeded in answering the problems of the previous clustering method which depended on input from the user. The purpose of this study is to discuss more deeply the User-Input-Free Density-Based Clustering (UIFDBC) method, to apply the UIFDBC method to real data, namely credit card consumer data to segment consumers, and to examine the performance of this method on data containing missing values in it. From the results of the study, the UIFDBC method was successfully applied to credit card consumer data, and obtained as many as eight user clusters, where each cluster has its own characteristics. In addition, from the results of the study of the UIFDBC method on data with missing values, it is known that the performance of the UIFDBC method is considered quite good for the proportion of missing values ≤ 5%. However, it should be noted that the resulting data from each iteration will be random, because the UIFDBC method is very dependent on data density, while data density depends on missing values which are generated completely randomly."

"Ridesharing adalah suatu model transportasi dimana seorang pengendara (driver) berbagi tumpangan dengan penumpang lain (rider) yang memiliki lokasi asal tujuan dan jadwal perjalanan yang hampir sama atau sama dengan driver. Masalah utama dalam ridesharing yaitu menentukan pasangan driver dan rider yang paling optimal untuk melakukan ridesharing. Sebagai proses awal untuk mencari pasangan tersebut, dalam penelitian ini digunakan metode Clustering Large Applications (CLARA) untuk melakukan clustering terhadap titik-titik koordinat origin dan destination dari masingmasing driver dan rider. Sesuai dengan cluster dari masing-masing titik lokasi, dibentuk himpunan yang mungkin untuk berpasangan. Selanjutnya, untuk driver dan rider yang berada dalam himpunan yang sama diperiksa kelayakan (feasibility) untuk berpasangan berdasarkan kendala waktu, sehingga dihasilkan himpunan pasangan driver dan rider yang feasible, !" . Pada proses optimasi, fungsi obyektif yang dipertimbangkan yaitu memaksimumkan total Adjusted Distance Proximity (ADP) Index. ADP Index merupakan indikasi terjadinya efisiensi berdasarkan jarak tempuh dari tiap pasangan dalam melakukan ridesharing. Sesuai dengan hasil ADP index, dibentuk suatu weighted bipartite graph yang menggambarkan keterhubungan pasangan dalam !" . Proses mendapatkan himpunan pasangan yang memaksimumkan fungsi objektif diselesaikan dengan algoritma Hungarian dalam menyelesaikan Maximum-Weighted Matching pada Bipartite Graph. Setelah seluruh proses dilakukan, dihasilkan himpunan pasangan yang akan melakukan ridesharing. Pada penelitian ini ditunjukkan bahwa dengan melakukan clustering, proses optimasi menjadi lebih efisien dengan adanya pereduksian pasangan yang diuji dari 400 pasangan menjadi 131 pasangan dan banyak pasangan dalam hasil optimasi dengan clustering sama dengan hasil optimasi tanpa clustering yaitu 13 pasangan.

---

Ridesharing is a model of transportation where the driver share the seat of their vehicle to the rider who has similar departure location and travel schedule with the driver. The main problem in ridesharing is the determination of the optimal pairs of drivers and riders who will conduct ridesharing. As an initial process to find these pairs, in this study the Clustering Large Applications (CLARA) method was used to cluster the coordinate points of origin and destination of each driver and rider. In accordance with the clusters of each location point, a set of possible matches is formed. Furthermore, for drivers and riders who are in the same set, the feasibility of matching is examined based on time constraints, so that a feasible set of driver and rider matches, !" is produced. In the optimization process, the objective function considered is to maximize the total Adjusted Distance Proximity (ADP) Index. The ADP Index is an indication of efficiency based on the distance traveled by each match in ridesharing. In accordance with the results of the ADP index, a weighted bipartite graph is formed which describes the connectedness of the pairs in !" . The process of getting the set of pairs that maximizes the objective function is solved by using the Hungarian algorithm to solve the Maximum-Weighted Matching on a Bipartite Graph. After the whole process is done, a set of pairs that will do ridesharing are generated. In this study it was shown that by clustering, the optimization process became more efficient with the reduction of the matches examined from 400 matches to 131 matches and the number of matches in the optimization results with clustering was the same as the optimization results without clustering, that is 13 matches."

"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."