Judul: Klasifikasi Sekolah dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Vokasi  IPB Jalur USMI Menggunakan Metode CART
Abstrak: Seleksi penerimaan mahasiswa baru sekolah vokasi IPB terdiri dari beberapa jalur, salah satunya adalah jalur USMI. Dalam rangka meningkatkan performanya, perlu dilakukan evaluasi dalam penerimaan mahasiswa baru jalur USMI tersebut. Sebelumnya telah dilakukan penelitian dengan tujuan yang sama menggunakan metode clustering. Penelitian tersebut menghasilkan tiga gerombol dimana sekolah sekolah dibedakan berdasarkan komitmen dan kualitas. Tujuan penelitian ini adalah membuat model klasifikasi dari gerombol yang diperoleh menggunakan metode CART. Metode Classification and Regression Tree (CART) merupakan teknik klasifikasi nonparametrik yang menghasilkan pohon keputusan tunggal. Metode CART dapat melibatkan data yang bertipe campuran. Model klasifikasi yang dihasilkan dari data tahun 2019 menghasilkan akurasi sebesar 98,52%. Namun, hasil evaluasi model 2019 pada data tahun 2020 masih belum cukup bagus dalam memprediksi dengan akurasi sebesar 57,22%, sehingga dilakukan penggerombolan ulang pada data tahun 2020 dan dihasilkan tiga gerombol. Selanjutnya, dibuat ulang model klasifikasi dengan data tahun 2020 dan menghasilkan akurasi sebesar 97,47%. Namun, hasil evaluasi model 2020 pada data tahun 2021 masih belum cukup bagus dalam memprediksi dengan akurasi sebesar 44,34%, sehingga penggerombolan pada tahun sebelumnya belum bisa digunakan untuk prediksi pada data tahun setelahnya. Hal ini dikarenakan populasi sekolah berubah setiap tahun. Pengelompokkan sekolah pelamar USMI perlu dilakukan dengan penggerombolan sekolah setiap tahun berjalan., The selection of new student admissions for the IPB vocational school consists of several routes, one of which is the USMI route. In order to improve its performance, it is necessary to evaluate the USMI new student admission system. Previously, research with the same objective had been carried out using the clustering method. The study resulted in three clusters in which schools were differentiated based on the commitment and quality of the schools. This study aims to create a classification model of the clusters obtained using the CART method. Classification and Regression Tree (CART) is a nonparametric classification technique that produces a single decision tree. The CART method can involve mixed-type data. The classification model generated from the 2019 data yields an accuracy of 98.52%. However, the results of the 2019 model evaluation with the 2020 data are still not good enough to predict with an accuracy of 57.22%, so the 2020 data is re-clustered and produces three clusters. Furthermore, the classification model was remade with 2020 data, resulting in an accuracy of 97.47%. However, the results of the 2020 model evaluation with the 2021 data are still not good enough to predict with an accuracy of 44.34%, so the clustering in the previous year cannot be used for predictions of the following year's data. The grouping of schools for USMI applicants needs to be done by grouping schools every year.
Keyword: CART, classification, new student admissions, USMI, vocational

Judul: Penggerombolan Sekolah Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Sekolah Vokasi IPB Jalur USMI Menggunakan Algoritme K-Prototypes
Abstrak: Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) merupakan jalur undangan dengan seleksi melalui nilai rapor tanpa tes tulis. Salah satu evaluasi seleksi USMI adalah melakukan pemeringkatan mutu kualitas sekolah melalui pengelompokan sekolah di masing-masing tahun akademik. Dalam penelitian ini digunakan tiga tahun akademik sebagai bahan evaluasi. Metode yang digunakan yaitu analisis gerombol menggunakan algoritme K-Prototypes pada masing-masing tahun akademik. Berdasarkan hasil penelitian, algoritme K-Prototypes menghasilkan tiga gerombol sekolah di masing masing tahun akademik. Secara umum dari ketiga gerombol yang dihasilkan pada masing-masing tahun diperoleh gerombol 1 merupakan kategori sekolah yang memiliki komitmen dan kualitas yang tinggi di setiap tahun akademik. Gerombol 2 merupakan kategori sekolah yang memiliki komitmen dan kualitas tidak lebih besar dari gerombol 1 tetapi di atas gerombol 3 di setiap tahun akademik. Gerombol 3 merupakan kategori sekolah yang memiliki komitmen dan kualitas yang lebih rendah dibandingkan dengan gerombol lain. Hal ini juga dikarenakan sekolah-sekolah yang berada di gerombol 3 sebagian besar hanya berpartisipasi di satu tahun akademik saja. Hasil penggerombolan sekolah menunjukkan bahwa persentase sekolah yang konsisten berada di gerombol yang sama di setiap tahun akademik sebesar 25% dengan persentase distribusi sekolah untuk gerombol 1, sebesar 18% gerombol 2 sebesar 1%, dan gerombol 3 sebesar 6%. Persentase sekolah yang tidak konsisten berada di gerombol yang sama sebesar 75% artinya sekolah yang tidak konsisten tersebut mengalami perpindahan gerombol di setiap tahun akademik., The IPB Entrance Selection Invitation (USMI) is an invitation route with selection through report cards without a written test. One of the evaluations of the USMI selection is to rank the quality of schools through grouping schools in each academic year. In this study, three academic years were used as evaluation material. The method used is cluster analysis using the K-Prototypes algorithm in each academic year. Based on the research results, the K-Prototypes algorithm produces three school clusters in each academic year. In general, from the three clusters produced in each year, cluster 1 is the category of schools that have high commitment and quality in each academic year. Cluster 2 is a school category that has a commitment and quality not greater than cluster 1 but above cluster 3 in each academic year. Cluster 3 is a school category that has lower commitment and quality compared to other clusters. This is also because the schools in cluster 3 mostly only participate in one academic year. The results of school clustering show that the percentage of schools that are consistently in the same cluster in each academic year is 25% with the percentage of school distribution for cluster 1, 18% for cluster 2, and 1% for cluster 3. The percentage of inconsistent schools being in the same cluster is 75%, meaning that the inconsistent schools experience cluster shifts in each academic year
Keyword: clustering, mixed-type data, k-prototypes, USMI

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4