Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Dengue adalah salah satu penyakit endemik yang terjadi pada banyak daerah sub tropis dan tropis. Nyamuk Aedes aegypti merupakan vektor utama penyakit dengue. Jumlah insiden dengue telah meningkat secara drastis di seluruh dunia dalam beberapa dekade terakhir. Perubahan iklim dapat menyebabkan perubahan curah hujan, suhu, kelembapan, dan arah udara, sehingga dapat berpengaruh pada perkembangbiakan hidup nyamuk Aedes. Pada skripsi ini, penulis mengimplementasikan algoritma ­K-Medoids dan Fuzzy C-Means Clustering menggunakan jarak Euclidean pada data insiden dengue dan cuaca yang diambil dari kelima wilayah di DKI Jakarta pada tahun 2009 hingga 2016. Variabel yang digunakan terdiri atas rata-rata temperatur, rata-rata kelembapan udara relatif, curah hujan, dan insiden dengue. Proses implementasi dalam skripsi ini dibedakan atas 2 skenario penelitian, yaitu menggunakan 4 variabel yang telah disebutkan di atas dan 3 variabel (variabel yang sama seperti sebelumnya, namun tanpa variabel insiden dengue). Tujuan penelitian dalam skripsi ini adalah menganalisis keterkaitan antara variabel cuaca tersebut dan insiden dengue dari kelima wilayah di DKI Jakarta. Untuk menentukan jumlah klaster yang digunakan, pada metode K-Medoids Clustering dilakukan perhitungan Silhouette Coefficient dan pada metode Fuzzy C-Means Clustering dilakukan perhitungan Modified Partition Coefficient. Hasil menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang cenderung positif antara insiden dengue dengan rata-rata kelembapan udara relatif dan jumlah curah hujan di DKI Jakarta. Sementara itu, terdapat korelasi yang cenderung negatif antara jumlah insiden dengue dengan rata-rata temperatur di DKI Jakarta. Hasil dari kedua skenario menunjukkan bahwa terdapat kemiripan nilai rata-rata temperatur yang terjadi antara Jakarta Pusat dan Jakarta Utara, serta antara Jakarta Timur, Jakarta Selatan, dan Jakarta Barat. Kemiripan nilai rata-rata kelembapan udara relatif juga terjadi pada wilayah-wilayah seperti yang telah disebutkan sebelumnya. Hasil dari kedua skenario juga menunjukkan bahwa insiden dengue yang terjadi di Jakarta Pusat dan Jakarta Utara cenderung lebih rendah dari Jakarta Timur, Jakarta Barat, dan Jakarta Selatan. Berdasarkan hasil yang diperoleh, pembentukan klaster pada skenario pertama cenderung dipengaruhi oleh jumlah insiden dengue. Sementara itu, pembentukan klaster pada skenario kedua cenderung dipengaruhi oleh jumlah curah hujan.

---

Dengue is an endemic disease prevalent in sub-tropical and tropical regions. The Aedes aegypti mosquito is the main vector of dengue. Dengue incidence has been rising dramatically throughout the last few decades. Climate change may lead to changes in rainfall, temperature, humidity, and wind direction, so that it can affect the breeding of Aedes mosquitoes. In this study, we employ K-Medoids Clustering and Fuzzy C-Means (FCM) Clustering algorithms using Euclidean distance on five regions in DKI Jakarta every year from 2009 to 2016. The variables used consist of average temperature, average relative humidity, rainfall, and dengue incidence. The implementation process in this study is divided into 2 research scenarios. Firstly using the 4 variables that was mentioned above, and secondly using 3 variables (the same variables as before, but without the dengue incidence variable). The purpose of this study is to analyze the relationships between these weather variables and dengue incidence in the five regions in DKI Jakarta. In order to determine the number of clusters used, for K-Medoids Clustering we determine the Silhouette Coefficient, and for Fuzzy C-Means Clustering we determine the Modified Partition Coefficient. The results show that there tends to be a positive correlation between the number of dengue incidence with average relative humidity and the amount of rainfall. On the other hand, there tends to be a negative correlation between the number of dengue incidence with the average temperature. The results of the two scenarios show that there are similarities in the average temperature between Central Jakarta and North Jakarta, as well as between the East Jakarta, South Jakarta, and West Jakarta. Similarities in the average relative humidity also occur in the areas mentioned before. The results of both scenarios also show that the dengue incidence in Central Jakarta and North Jakarta tend to be lower than in East Jakarta, West Jakarta, and South Jakarta. Based on the results, cluster formation in the first scenario tends to be influenced by the number of dengue incidence. Meanwhile, cluster formation in the second scenario tends to be influenced by the amount of rainfall.

Abstrak :
Triclustering digunakan untuk mengelompokkan data tiga dimensi secara simultan. Metode triclustering yang digunakan pada penelitian ini adalah gabungan 𝛿-Trimax dengan Fuzzy Cuckoo search (FCS) berdasarkan Lévy Flight. Data yang digunakan adalah data ekspresi gen dari proses diferensiasi human induced pluripoten stem cell (HiPSC) pada penderita penyakit jantung. Tahap awal adalah mencari populasi solusi tricluster homogen menggunakan metode 𝛿-Trimax. Penentuan nilai skala 𝛿 untuk menjalankan algoritma pada tahap populasi awal dilakukan menggunakan metode silhouette coefficient. Algoritma 𝛿-Trimax yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Muliple Nodes Deletions dan Single Node Deletions. Tricluster yang didapatkan dari tahap 𝛿- Trimax selanjutnya akan dioptimasi menggunakan metode Fuzzy Cuckoo search berdasarkan Lévy Flight. Solusi tricluster yang berpotensi meningkatkan nilai fungsi objektif akan diganti menggunakan local random walk. Kumpulan tricluster yang terbentuk dari tahap optimasi akan dievaluasi menggunakan metode Tricluster Quality Index (TQI). Solusi tricluster terbaik yang diterapkan pada dataset tiga dimensi penyakit jantung didapatkan dari penggunaan nilai skala 𝛿 = 0,026 dan 𝜃 = 1,7. Solusi tricluster terbaik dianalisis lebih lanjut menggunakan Gene Ontology (GO) untuk menjelaskan keterkaitan gen-gen terhadap proses biologis, fungsi molekuler, dan komponen seluler. ......Triclustering is used to group three-dimensional data simultaneously. The triclustering method used in this research is a combination of δ-Trimax with Fuzzy Cuckoo search (FCS) based on Lévy Flight. The threedimensional data used is gene expression data from the human induced pluripotent stem cell (HiPSC) differentiation process in heart disease sufferers. The initial stage finds a homogeneous population of tricluster solutions using the δ-Trimax method. Determining the δ scale value for running the algorithm at the initial population stage is carried out using the silhouette coefficient method. The δ-Trimax algorithm used in this research is the Multiple Nodes Deletions and Single Node Deletions algorithms. The tricluster obtained from the δ-Trimax stage will then be optimized using the Fuzzy Cuckoo search method based on Lévy Flight. The tricluster solution which has the potential to increase the objective function value will be replaced using a local random walk. The tricluster collection formed from the optimization stage will be evaluated using the Tricluster Quality Index (TQI) method. The best tricluster solution applied to a three-dimensional heart disease dataset was obtained from using scale values δ = 0,026 and θ = 1,7. The best tricluster solution was further analyzed using Gene Ontology (GO) to explain the relationship of genes to biological processes, molecular functions, and cellular components.