Judul: Pemodelan Klasifikasi Random Forest untuk Mengidentifikasi Faktor Penting dalam Meningkatkan Mutu Pendidikan
Abstrak: Mutu pendidikan merupakan tingkat kesesuaian antara penyelenggaraan pendidikan dengan Standar Nasional Pendidikan (SNP) di satuan pendidikan. SNP merupakan acuan utama yang ditetapkan sebagai kriteria minimal yang harus dipenuhi oleh satuan pendidikan dan/atau penyelenggara pendidikan dengan mempertimbangkan kondisi dan keragaman Indonesia. SNP terdiri dari Standar Kompetensi Lulusan (SKL), Standar Isi (SI), Standar Proses (SPR), Standar Pendidik dan Tenaga Kependidikan (SPT), Standar Sarana dan Prasarana (SSP), Standar Pengelolaan (SPL), Standar Pembiayaan (SB) dan Standar Penilaian (SPN). SNP berfungsi sebagai dasar penyusunan strategi pengembangan mutu pendidikan berdasarkan hasil evaluasi pelaksanaan pendidikan. Evaluasi pelaksanaan pendidikan dilaksanakan melalui akreditasi dan ujian nasional (UN). Evaluasi pelaksanaan pendidikan sebagai penjaminan mutu pelayanan pendidikan melalui pemenuhan delapan SNP belum dipahami secara utuh dan belum mampu diterapkan dengan baik oleh setiap satuan pendidikan dan/atau penyelenggara pendidikan. Oleh karena itu diperlukan identifikasi pemenuhan SNP untuk mengetahui ketercapaian dan ketidaktercapaian SNP, yang diharapkan kedepannya, satuan pendidikan dapat meningkatkan mutu pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penting dalam mempengaruhi mutu pendidikan jenjang SMA/MA tahun 2018 berdasarkan nilai ujian nasional berbasis komputer (UNBK) dan hasil akreditasi (butir-butir instrumen akreditasi) dengan menerapkan pemodelan klasifikasi random forest multikelas. Metode klasifikasi random forest adalah metode pohon gabungan pengembangan metode Classification and Regression Tree (CART) dengan menerapkan metode bootstrap aggregating (bagging) dan random feature selection. Random forest merupakan analisis nonparametrik yang dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi, dapat mengatasi data latih dalam jumlah yang besar secara efisien, dan tidak terdapat pemangkasan peubah seperti pada algoritma decision tree (pohon klasifikasi tunggal). Pemodelan klasifikasi random forest pada penelitian ini dilakukan dengan mengklasifikasikan mutu pendidikan (nilai rataan 3 mata uji utama UNBK per satuan pendidikan) berdasarkan hasil akreditasi butir instrumen. Penanganan data tak seimbang dalam penelitian ini menggunakan metode pembobotan kelas dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) yang diakibatkan oleh pengkategorisasian nilai rataan UNBK ke dalam empat kategori yakni sangat baik, baik, cukup, dan kurang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pertama, berdasarkan evaluasi model, nilai akurasi klasifikasi dan rataan geometri tertinggi diperoleh dalam pemodelan klasifikasi random forest multikelas dengan optimalisasi parameter sebesar 88.17% dan 48.95%. Kedua, model klasifikasi random forest multikelas menghasilkan tingkat kepentingan peubah prediktor (butir-butir instrumen akreditasi) yakni butir 69, 68, 62, 71, 67, 55, 56, 83, 45, 39, 36, 33, 64, 46, dan 14. Berdasarkan indikator tingkat kepentingan peubah prediktor, SNP yang memiliki peran penting dalam mengklasifikasikan mutu pendidikan di tingkat satuan pendidikan adalah standar iii sarana dan prasarana, standar pendidik dan tenaga kependidikan, dan standar kompetensi lulusan. Oleh karena itu, peningkatan mutu pendidikan di satuan pendidikan dapat dilakukan dengan meningkatkan sarana dan prasarana, kompetensi pendidik dan tenaga kependidikan, serta kompetensi lulusan. Penerapan metode klasifikasi random forest dalam mengidentifikasi faktor penting dalam mengklasifikasi mutu pendidikan (UNBK) berdasarkan butir-butir instrumen akreditasi diharapkan memberi informasi bagi pemerintah dan satuan pendidikan dalam peningkatan mutu pendidikan secara bertahap, terencana, dan kompetitif.
Keyword: pemodelan klasifikasi, random forest multikelas, SMOTE, standar nasional pendidikan, ujian nasional

Judul: The Use of Random Forest Method to Determine Student’s Success Status in the Computer Based Test (CBT)
Abstrak: Ujian nasional merupakan kontrol kualitas pemerataan pendidikan secara nasional. Ujian Nasional Berbasis Komputer (UNBK) merupakan salah satu terobosan baru agar pelaksanaan ujian nasional lebih efisien, meningkatkan mutu, fleksibilitas, dan kehandalan ujian nasional. UNBK tidak diadakan lagi, walaupun demikian diharapkan dengan penelitian ini dapat memberikan manfaat atau evaluasi bagi pemerintah dalam meningkatkan mutu pendidikan di Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang berperan penting dalam menentukan status keberhasilan siswa dengan menggunakan metode random forest. Data yang digunakan adalah data survei angket siswa SMA yang diperoleh dari Pusat Pendidikan (Puspendik) Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) tahun 2018. Penanganan data tidak seimbang dilakukan menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Metode random forest menghasilkan nilai rata-rata akurasi, area under curve (AUC), sensitivitas dan spesifisitas yang tinggi. Hal tersebut menunjukkan bahwa penerapan random forest pada data memberikan kinerja yang baik. Penerapan random forest menghasilkan lima faktor penting yang menentukan status keberhasilan siswa dalam UNBK yaitu (1) penggunaan internet dalam satu minggu, (2) pendidikan terakhir ayah, (3) pendidikan terakhir ibu, (4) gaji orang tua perbulan dan (5) keikutsertaan tryout UNBK., National Examination is a quality control for the equity of national education. Computer Based Test (CBT) is a new breakthrough of the efficient national examination, and increasing the quality, flexibility and reliability. Even though CBT is no longer existed, it is hoped that this research can provide benefits or evaluation for government in improving quality of education in Indonesia. Therefore, this research aims to find the factors that take an important role in determing the success status of students using the random forest method. The data used is senior high school student questionnaire survey data obtained from the Education Center (Puspendik) of Ministry of Education and Culture (Kemendikbud) in 2018. Unbalanced data handling is carried out using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). The random forest method produce high average value of accuracy, area under curve (AUC), sensitivity, specificity. It means that the application of random forest provides a good performance and produces five important factors that determine the success status of students in CBT, those are (1) internet usage in one week, (2) father’s latest education, (3) mother’s latest education, (4) parent’s monthly income and (5) student’s participation in CBT tryout.
Keyword: CBT, random forest, senior high school

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: