Judul: Identifikasi Faktor yang Memengaruhi Anak Putus Sekolah di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Regresi Logistik Biner
Abstrak: Anak putus sekolah merupakan anak yang tidak mampu menyelesaikan pendidikannya dan berhenti sekolah sebelum masa belajarnya berakhir sehingga belum memiliki tanda tamat belajar atau ijazah pada jenjang pendidikan tersebut. Provinsi DIY merupakan salah satu provinsi yang memiliki kasus putus sekolah dan mengalami peningkatan dari tahun 2018 sampai 2020. Untuk itu, penelitian ini bertujuan memodelkan kejadian anak putus sekolah di Provinsi DIY menggunakan regresi logistik biner dengan menerapkan metode SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan data sehingga diketahui faktor-faktor yang memengaruhinya. Regresi logistik biner digunakan karena peubah respon bersifat biner (Y = 1 jika putus sekolah dan Y = 0 jika masih aktif bersekolah). Data penelitian menggunakan data sekunder hasil Survei Sosisal Ekonomi Nasional 2021 yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik wilayah Provinsi DIY. Hasil penelitian menunjukkan faktor yang berpengaruh, yaitu pendidikan kepala rumah tangga, rata-rata pengeluaran rumah tangga perkapita, status bekerja anak, dan status penerima PIP dengan ketepatan klasifikasi model berikut : akurasi 79,16%, F1-score 17,19%, dan AUC 83,22%., Dropout schools are children who are unable to complete their education and leave school before the end of their study period so that they do not obtain certificate from school or a diploma at that level of education. DIY Province is one of the provinces that has dropout cases increasing from 2018 to 2020. For this reason, this study aims to model the incidence of school dropouts in DIY Province using binary logistic regression by applying the SMOTE method to handle data imbalances so that the factors that influence it are known. Binary logistic regression was used because the response variables were binary (Y = 1 if they dropped out of school and Y = 0 if they were still in school). This research used secondary data from the 2021 National Socio-Economic Survey conducted by the Central Statistics Agency for the DIY Province. The results showed that the influencing factors were the education of the head of the household, the average household expenditure per capita, the child’s working status, and the status of PIP recipients with 79,16% accuracy, 17,19% F1-score, and 83,22% AUC.
Keyword: binary logistic regression, school dropout, smote

Judul: Identifikasi Karakteristik Anak Putus Sekolah Di Jawa Barat Dengan Regresi Logistik
Abstrak: Anak putus sekolah adalah permasalahan pendidikan yang merupakan kondisi anak yang tidak berkesempatan untuk menyelesaikan pendidikan hingga tidak memperoleh keterangan tamat belajar atau ijazah yang disebabkan oleh faktor-faktor tertentu. Sebesar 2.15% anak usia 7-15 tahun di Jawa Barat mengalami putus sekolah berdasarkan data SUSENAS tahun 2013. Tiga aspek yang memiliki potensi besar terhadap kejadian anak putus sekolah adalah karakteristik sosial, ekonomi, dan demografi. Pada penelitian ini digunakan analisis regresi logistik untuk mengetahui pengaruh anak putus sekolah berdasarkan tiga aspek tersebut. Hasil analisis regresi logistik pada taraf nyata 5% menunjukkan bahwa karakteristik sosial, ekonomi, dan demografi berpengaruh terhadap kejadian anak putus sekolah yaitu pendidikan terakhir kepala rumah tangga yang rendah, jumlah anggota rumah tangga lebih dari empat, pengeluaran rumah tangga per kapita kurang dari garis kemiskinan, lokasi tempat tinggal di perkotaan, dan anak laki-laki. Model yang dihasilkan cukup baik digunakan untuk melakukan pendugaan dengan nilai sensitivitas sebesar 70.20% serta luas area di bawah kurva ROC sebesar 76.42%.
Keyword: anak putus sekolah, kurva ROC, regresi logistik, sensitivitas

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: