Judul: Klasterisasi Sekolah pada Penerimaan Mahasiswa Baru IPB University Jalur Rapor Menggunakan Algoritma K-Prototypes
Abstrak: Institut Pertanian Bogor atau IPB University merupakan perguruan tinggi negeri yang meraih peringkat pertama sebagai perguruan tinggi terbaik di Indonesia menurut Kemendikubristek pada tahun 2020 yang memiliki tiga jalur utama dalam sistem seleksi penerimaan mahasiswa baru. SNBP merupakan salah satu jalur penerimaan mahasiswa baru di IPB University berdasarkan nilai rapor tanpa tes. Seleksi penerimaan mahasiswa baru berdasarkan nilai rapor perlu dibuat indeks sekolah untuk melihat kualitas dan komitmen masing-masing sekolah dengan melakukan pengelompokan sekolah-sekolah pada pendaftar SNBP. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah algoritma K-Prototypes. K-Prototypes dapat digunakan untuk mengelompokkan data berukuran besar dan bertipe campuran (numerik dan kategorik) dengan mengkombinasikan ukuran jarak dari dua metode non-hirarki, yaitu algoritma K-Means dan K-Modes. Berdasarkan hasil analisis, algoritma K-Prototypes menghasilkan tiga gerombol optimal dengan masingmasing gerombol memiliki karakteristik yang berbeda. Gerombol 1 merupakan gerombol terendah karena terdiri dari sekolah-sekolah yang memiliki kualitas dan komitmen paling rendah pada penerimaan mahasiswa baru di IPB University jalur rapor. Gerombol 2 memiliki kualitas yang tidak lebih baik dari gerombol 3 namun berada di atas gerombol 1. Gerombol 3 merupakan gerombol terbaik karena terdiri dari sekolah sekolah yang memiliki kualitas dan komitmen tinggi pada penerimaan mahasiswa baru di IPB University jalur rapor. Mayoritas sekolah pada gerombol ini merupakan sekolah unggul yang terlibat hampir pada seluruh jalur penerimaan dan sebagian besar sekolahnya melakukan daftar ulang ke IPB University saat dinyatakan lolos jalur rapor., Institut Pertanian Bogor or IPB University is a state university that was ranked first as the best university in Indonesia according to the Ministry of Research and Technology in 2020 which has three main channels in the new student admission selection system. SNBP is one of the new student admission pathways at IPB University based on report cards without a test. Selection of new student admissions based on report cards needs to create a school index to see the quality and commitment of each school by grouping schools in SNBP applicants. One method that can be used is the K-Prototypes algorithm. K-Prototypes can be used to cluster large and mixed type data (numeric and categorical) by combining distance measures from two non-hierarchical methods, namely the K-Means and K-Modes algorithms. Based on the analysis, the K-Prototypes algorithm produces three optimal clusters with each cluster having different characteristics. Cluster 1 is the lowest cluster because it consists of schools that have the lowest quality and commitment to new student admissions at IPB University through the report card route. Cluster 2 has a quality that is not better than cluster 3 but is above cluster 1. Cluster 3 is the best cluster because it consists of schools that have high quality and commitment to new student admissions at IPB University through the report card route.
Keyword: cluster, k-prototypes, new students, school, SNBP

Judul: Penerapan Regresi Logistik Biner Multilevel terhadap Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa FMIPA Program Sarjana IPB
Abstrak: Capaian keberhasilan mahasiswa salah satunya dilihat dari Indeks Prestasi Mahasiswa (IPK) yang diperoleh oleh mahasiswa. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) merupakan fakultas yang memiliki jumlah mahasiswa terbanyak dari semua fakultas program sarjana IPB dengan persentase 20,5% dari total mahasiswa. Untuk mempertajam analisis IPK dapat dibagi menjadi dua grup yaitu lebih dari sama dengan tiga dan kurang dari tiga. Data mahasiswa diamati per semester pada setiap mahasiswa FMIPA IPB membuat struktur data bertipe data longitudinal. Data tersebut memiliki dua level, level kesatu adalah pengamatan berulang yang tersarang pada mahasiswa, dimana individu mahasiswa merupakan level kedua. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan IPK Mahasiswa FMIPA IPB menggunakan regresi logistik biner multilevel untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi logistik biner multilevel. Model terbaik pada penelitian ini adalah model koefisien acak tanpa interaksi adalah model terbaik. Peubah yang memengaruhi IPK mahasiswa pada level kesatu adalah semester dan Satuan Kredit Semester (SKS) sedangkan pada level kedua adalah beasiswa dan jalur masuk. Pengaruh peubah penjelas semester dan SKS berbeda-beda antar mahasiswa. Didapatkan nilai proporsi keragaman yang dapat dijelaskan oleh efek tetap adalah sebesar 3,1% dari total keragaman sementara nilai proporsi keragaman yang dapat dijelaskan oleh efek tetap dan efek acak adalah sebesar 99,6% dari total keragaman.
Keyword: GPA, logistic regression, longitudinal data, multilevel

Judul: Pengaruh impralit CCA dan suhu pengeringan terhadap sifat mekanis kayu afrika (Maesopsis eminii Engl.)
Abstrak: Dengan meningkatnya kebutuhan masyarakat akan kayu, maka ketergantungan pada jenis kayu yang telah dikenal di pasaran dan berjenis awet yang jumlahnya terbatas menyebabkan penggunaan kayu menjadi tidak efisien. Untuk mengatasi hal ini diperlukan alternatif pemecahan seperti memanfaatkan jenis kayu kurang dikenal dan meningkatkan keawetan kayu dengan melakukan pengawetan.
Keyword: kayu afrika