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: Penerapan Regresi Logistik Ordinal untuk Mengidentifikasi Faktor-faktor yang Berpengaruh terhadap Nilai Rapor Siswa (Studi Kasus Siswa SMA Negeri 4 Tasikmalaya Tahun Ajaran 2010-2011)
Abstrak: Pencapaian hasil belajar siswa yaitu berupa nilai rapor merupakan salah satu indikator kinerja program pendidikan. Kesadaran sekolah akan tuntutan persaingan yang semakin ketat dengan sekolah lain menyebabkan pihak sekolah harus terus memperhatikan masalah pencapaian hasil belajar siswa di sekolah tersebut. Sehingga diperlukan suatu identifikasi terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi nilai rapor siswa. Karena dalam penelitian ini peubah respon berupa data numerik dengan skala pengukuran interval yang dikelompokkan menjadi kategori nilai rapor yaitu nilai rapor dengan predikat tinggi, sedang, dan rendah dengan skala pengukuran ordinal, maka identifikasi tersebut lebih tepat dilakukan dengan menggunakan analisis regresi logistik ordinal. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap nilai rapor siswa menggunakan pendekatan regresi logistik ordinal. Hasil analisis dari penelitian ini adalah dari sembilan peubah penjelas yang digunakan, terdapat lima peubah penjelas yang berpengaruh signifikan terhadap nilai rapor yaitu: jenis kelamin, jalur masuk SMA, nilai ujian saringan masuk SMA, asal sekolah, dan banyaknya organisasi yang diikuti. Siswa yang diduga memperoleh nilai rapor dengan predikat tinggi adalah siswa dengan jenis kelamin perempuan, jalur masuk menggunakan jalur masuk PMK, nilai ujian saringan masuk tinggi, berasal dari sekolah luar kota, dan memiliki banyak organisasi. Model regresi logistik ordinal yang terbentuk menghasilkan nilai ketepatan klasifikasi sebesar 72.18%. Secara keseluruhan model yang terbentuk memiliki persentase ketepatan klasifikasi dengan nilai yang cukup besar. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model logistik ordinal ini memberikan hasil yang cukup baik.
Keyword: card report, regresion analysis, ordinal logistic, classification  accuracy

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: