Judul: Model Prediksi Kualitas Lulusan Siswa SMP dengan Pengaruh Sistem Zonasi menggunakan Support Vector Regression
Abstrak: Dalam pendidikan formal, tahapan awal untuk memulai jenjang pendidikan dilakukan melalui penerimaan peserta didik baru (PPDB). PPDB adalah proses seleksi yang akan menentukan siswa diterima atau tidaknya di suatu sekolah. Proses ini diharapkan dapat berjalan secara objektif, akuntabel, transparan, dan tanpa diskriminasi sehingga bisa mendorong peningkatan akses layanan dan pemerataan pendidikan. Salah satu upaya nyata pemerintah dalam melaksanakan pemerataan pendidikan adalah dengan diterapkannya sistem zonasi. Peraturan terkait sistem zonasi dikeluarkan oleh kementrian pendidikan dan kebudayaan (kemendikbud) melalui Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Permendikbud) No. 14 Tahun 2018 tentang PPDB. Sistem zonasi menjadi hal baru dalam peraturan ini yang menggunakan jarak sebagai parameter dalam proses penerimaannya. Sejak tahun 2014 kota Bandung sudah menerapkan sistem zonasi secara mandiri dalam pelaksanaan penerimaan peserta didik baru, baik di tingkat SD, SMP, maupun SMA. Fakta yang ditemukan banyak sekolah yang mengalami penurunan passing grade serta nilai rata-rata ujian nasional menurun, hal ini menyebabkan banyak orang tua siswa yang kebingungan dalam memilih sekolah yang terbaik sesuai dengan aturan zonasi sekolah, untuk itu penelitian ini mencoba untuk memprediksi besaran nilai ujian nasional siswa berdasarkan jarak rumah siswa ke sekolah dan Point of Interest (POI) di lingkungannya agar orang tua dapat memilih sekolah yang terbaik berdasarkan batasan jarak sesuai aturan zonasi sekolah. Penelitian ini menggunakan algoritme Support Vector Regression untuk membuat model prediksi besaran nilai ujian nasional siswa SMP berdasarkan pengaruh sistem zonasi. Data yang digunakan merupakan data lulusan siswa SMP Negeri di kota Bandung pada tahun 2018. Hasil model prediksi terbaik besaran nilai ujian nasional dihasilkan dengan menggunakan kernel RBF ketika parameter gamma bernilai 100 dan cost bernilai 1 yang menghasilkan RMSE sebesar 47.90666 dan koefisien korelasi sebesar 0.6719889. Parameter tersebut diperoleh dengan menggunakan metode grid search pada proses tuning parameter. Berdasarkan hasil tersebut model prediksi dianggap cukup baik dalam memprediksi besaran nilai ujian nasional siswa SMP di kota Bandung berdasarkan jarak rumah siswa ke sekolah serta besaran POI (taman, rental video game, warnet, mall, dan perpustakaan). Dengan demikian, model prediksi yang sudah dibuat dapat digunakan untuk memberikan masukan kepada orang tua siswa untuk memilih sekolah negeri terbaik untuk putra-putrinya sesuai dengan aturan zonasi yang berlaku dalam pelaksanaan PPDB.
Keyword: kualitas lulusan siswa SMP, penerimaan peserta didik baru, sistem zonasi sekolah, Support Vector Regression

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: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: