Judul: Identification of national education standards that influence the national exam with regression trees method
Abstrak: Pencapaian nilai Standar Nasional Pendidikan untuk Sekolah Menengah Atas di Pulau Jawa pada tahun 2013 menunjukkan adanya keragaman. Perbedaan ketercapaian Standar Nasional Pendidikan ini dapat memengaruhi nilai Ujian Nasional (UN). Hal yang dapat dilakukan untuk memaksimalkan pencapaian nilai UN adalah dengan mengklasifikasikan rata-rata nilai UN berdasarkan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap nilai UN. Metode pohon regresi merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk klasifikasi data dengan peubah respon berupa data numerik. Evaluasi kestabilan pohon optimum dilakukan dengan melakukan pengambilan contoh acak sebanyak tiga kali tanpa pengulangan. Pohon yang dihasilkan dari pengulangan tersebut berbeda-beda, hal ini menunjukkan ketidakstabilan. Penentuan peubah yang stabil dilakukan dengan random forest. Hasil dari random forest menunjukkan peubah yang stabil, diantaranya provinsi, Standar Sarana dan Prasarana, dan Standar Kompetensi Lulusan. Ketiga peubah tersebut merupakan peubah yang berkontribusi besar terhadap nilai UN. D.K.I Jakarta dan Jawa Timur perlu memperhatikan Standar Kompetensi Lulusan, sedangkan Banten, D.I Yogyakarta, Jawa Barat, dan Jawa Tengah perlu memperhatikan Standar Sarana dan Prasarana untuk mendapatkan nilai UN yang lebih baik., Achievement of The National Education Standard for high schools in Java Island in 2013 showed variation. The difference in the achievement of The National Education Standard can affect the student’s score in The National Exam (UN). A solution for maximizing UN is classifiying the student’s score of UN based on the factors that are associated with UN. Regression tree analysis method is one of the classification method which can be used for numerical response variable. Evaluation of stability of the optimum tree is done by resampling three times with no replacements. The trees obtained from the procedure showed differences which indicates instability. Therefore this method should be continued with random forest method to see which variables are stable. The stable explanatory variables based on random forest are provinces, Infrastructure Standards, and Competency Standards. These three variables are the variables that highly contribute to UN. D.K.I Jakarta and East Java should concern to improve Competency Standards, while Banten, D.I Yogyakarta, West Java and Centre Java should concern toimprove Infrastructure Standards to a the better score of UN. Keywords:regression trees, random forest, national standards of education
Keyword: pohon regresi, random forest, standar nasional pendidikan

Judul: Analisis Regresi Spasial Standar Nasional Pendidikan (Snp) Terhadap Ujian Nasional (Un) Di Madrasah Aliyah Negeri (Man) Pulau Jawa Tahun 2012-2013
Abstrak: Pendidikan merupakan kebutuhan mendasar yang sangat penting bagi manusia. Ilmu pengetahuan dan teknologi merupakan kunci untuk dapat bertahan dalam persaingan di era globalisasi. Disisi lain kondisi pendidikan di Indonesia belum merata, tidak terkecuali di sekolah Madrasah Aliyah (MA). Hal ini terlihat dari pencapaian nilai Ujian Nasional (UN) yang berbeda-beda antar kabupaten. Data hasil olahan dari Departemen Pendidikan Nasional 2013 diperoleh rata-rata nilai UN Sekolah Menengah Atas (SMA) di Pulau Jawa tahun 2010 sampai 2012 berturut-turut 7.78, 8.01 dan 7.91. Sedangkan rata-rata nilai UN Madrasah Aliyah (MA) di Pulau Jawa tahun 2010 sampai 2012 masing-masing adalah 7.56, 7.77 dan 7.75. Salah satu faktor yang berpengaruh terhadap UN adalah Standar Nasional Pendidikan (SNP). Selain itu kualitas tingkat pendidikan di suatu kabupaten berpengaruh terhadap wilayah lain di sekitarnya. Penentuan model yang tepat antara SNP dengan UN disertai aspek kewilayahan serta menentukan faktor-faktor SNP yang berpengaruh terhadap UN sangat penting. Ini dapat bermanfaat bagi pemerintah dalam memberikan kebijakan kepada wilayah dan satuan pendidikan berdasarkan faktor-faktor yang paling berpengaruh. Sehingga dapat meningkatkan capaian nilai UN. Penelitian ini bertujuan menentukan model yang tepat antara SNP dengan UN disertai aspek kewilayahan serta menentukan faktor-faktor SNP yang berpengaruh terhadap nilai UN. Analisis regresi spasial yang meliputi General Spatial Model (GSM), Spatial Autoregressive (SAR) dan Spatial Error Model (SEM) merupakan model yang dapat digunakan untuk menentukan model regresi spasial antara rata-rata nilai SNP dengan rata-rata nilai UN tersebut. Matriks pembobot yang digunakan adalah pembobot tetangga terdekat dan pembobot berdasarkan jarak. Data yang digunakan adalah data sekunder nilai rata-rata UN kabupaten/kota tahun ajaran 2012-2013 dan nilai rata-rata SNP kabupaten semua MAN di Pulau Jawa. Struktur data tersebut terdiri 6 Provinsi (Banten, DI Yogyakarta, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur), 112 Kabupaten dan Kota, 4 Jurusan (Agama, Bahasa, Ilmu Pengetahuan Alam (IPA), dan Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS)). Penelitian ini difokuskan pada program IPA Madrasah Aliyah Negeri di Pulau Jawa. Pemilihan Program Ilmu Pengetahuan Alam dipandang dapat mewakili semua madrasah aliyah karena memiliki jumlah rombel yang lebih banyak. Tahap pertama dilakukan uji korelasi spasial dengan membuat peta penyebaran nilai UN per kabupaten/kota di Pulau Jawa dan uji Indeks Moran. Peta sebaran nilai UN memperlihatkan ada korelasi spasial karena kabupaten/kota yang mempunyai nilai UN satu kelompok letaknya berdampingan. Hasil uji Indeks Moran dengan pembobot tetangga terdekat dan berdasarkan jarak secara berurutan menghasilkan nilai Zhitung sebesar 6.84 dan 10.72 serta nilai-p sebesar 0.000, yang keduanya lebih besar dari Ztabel sebesar 1.96 pada taraf nyata 5%, sehingga diputuskan tolak H0 yang berarti bahwa terdapat korelasi spasial pada data nilai UN per kabupaten di Pulau Jawa tahun 2012-2013. Pengujian keragaman spasial digunakan uji Breusch Pagan (BP), keragaman spasial dengan pembobot tetangga terdekat dan berdasarkan jarak secara berurutan menghasilkan nilai BP sebesar 18.33 dan 15.68 dengan nilai-p sebesar 0.37 dan 0.55 yang lebih besar dari taraf nyata 5%, sehingga diputuskan tidak tolak H0 yang berarti bahwa tidak terdapat keragaman spasial pada data nilai UN per kabupaten di Pulau Jawa tahun 2012-2013. Kehomogenan ragam spasial pada nilai UN tersebut menunjukan bahwa setiap kabupaten di Pulau Jawa memiliki ciri-ciri yang mirip. Sehingga cukup menggunakan model SAR, SEM atau
Keyword: GSM, Pendidikan, SAR, SEM, SNP, UN

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: