Judul: Klasifikasi Sekolah pada Penerimaan Mahasiswa Baru Jalur SNMPTN di IPB University Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial
Abstrak: IPB University merupakan perguruan tinggi yang memiliki kualitas pendidikan baik, begitu pula dengan penerimaan mahasiswa barunya. Salah satu jalur penerimaan mahasiswa baru yang ada di IPB University yaitu SNMPTN. Hal yang ingin diketahui IPB University adalah membuat fungsi klasifikasi sekolah pendaftar SNMPTN menggunakan metode regresi logistik multinomial. Sebelum dilakukan klasifikasi, dilakukan analisis gerombol dengan metode two-step cluster menggunakan data tahun 2016-2020. Metode two-step cluster menghasilkan empat gerombol optimal. Gerombol 1 adalah sekolah dengan peringkat terendah (komitmen, kualitas, dan konsistensi rendah). Gerombol 2 dan 3 adalah sekolah yang memiliki kriteria khusus pada kategori tertentu. Gerombol 4 adalah sekolah yang memiliki peringkat tertinggi (komitmen, kualitas, dan konsistensi tinggi). Hasil dari analisis gerombol akan dipakai untuk klasifikasi sebagai peubah respon. Model regresi logistik multinomial memberikan ketepatan klasifikasi sebesar 98,86%. Peluang sekolah setiap kategori dapat diperoleh dari model logit yang terbentuk. Peubah signifikan dari model yang dihasilkan mampu memprediksi peluang sekolah untuk masuk dalam gerombol tertentu. Model yang didapatkan dari hasil klasifikasi akan divalidasi menggunakan data tahun 2021. Validasi yang dihasilkan masih belum cukup bagus memprediksi karena nilai akurasinya sebesar 61,8%. Nilai akurasi dikatakan bagus jika berada pada selang 80-110%. Hal ini dikarenakan setiap tahun terjadi perubahan sekolah yang mendaftar SNMPTN di IPB University., IPB University is considered as one of the best universities, with quite qualified student enrollment. One of the new student admissions paths at IPB University is SNMPTN. This study aimed to generate a classification function for the school of college student enrollment, in this case, SNMPTN on IPB University, with a multinomial logistic regression analysis method. The researcher conducted the cluster analysis by two-step cluster using 2016 until 2020 data and produced four optimal clusters. The clustering was proceed and resulted four optimal clusters. The first cluster ranked lowest based on commitment, quality, and high school student enrollment consistency. The second and third clusters were schools with particular criteria for specific categories. The last cluster was the other three clusters highest commitment, quality, and consistency. In this case, the multinomial logistic regression model had 98,86% accuracy. The probability of all clusters in a high school could be derived from the logit model. Logistic regression's coefficient was used to predict probability value which falls into four clusters model. The prediction model of the actual data on years interval 2016 until 2020 for data testing 2021 was still below expectation because low accuracy data was 61,8%.
Keyword: categorical data, Multinomial Regression Logistic, SNMPTN

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: Aktivitas antioksidan rumput laut Caulerpa lentillifera
Abstrak: Rumput laut hijau merupakan salah satu tanaman yang diduga memiliki aktivitas antioksidan tinggi berdasarkan lingkungan tempat hidupya di daerah tropis yang sering terkena sinar matahari.
Keyword: