Judul: Analisis Regresi Multilevel Pada Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa Pascasarjana
Abstrak: Analisis regresi multilevel merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis struktur data hirarkhi. Data IPK mahasiswa merupakan salah satu kasus data dengan struktur data hirarki, dimana IPK mahasiswa tiap semester (level satu) yang tersarang dalam mahasiswa (level dua), tersarang dalam fakultas (level tiga). Pada data hirarki, individu-individu amatan dalam kelompok yang sama cenderung mempunyai karakteristik yang sama bila dibandingkan dengan individu-individu pada kelompok yang berbeda. Jika analisis regresi yang digunakan akan menyebabkan pendugaan parameter regresi yang berbias ke bawah karena asumsi tidak terpenuhi yang berimplikasi pada pengujian hipotesis terhadap koefisien peubah menjadi signifikan, sehingga analisis yang digunakan adalah analisis regresi multilevel. Dalam analisis regresi multilevel ditemukan bahwa model sisaan tidak berdistribusi normal dengan demikian dilakukan penanganan data dengan transformasi logaritma natural dan fungsi logit, sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tiga model regresi terhadap IPK mahasiswa. Adapun ketiga model tersebut antara lain model regresi multilevel, model regresi multilevel dengan transformasi logaritma natural, dan model regresi logistik biner multilevel. Hasil analisis dari ketiga model ditemukan bahwa model terbaik akhir dari ketiga model tersebut adalah model regresi logistik biner multilevel dengan nilai pseudo-R2 0,98. Pada taraf nyata 5% pada model terbaik akhir dapat dilihat peubah yang berpengaruh terhadap IPK mahasiswa pada level satu yaitu semester dan SKS, pada level dua antara lain jalur masuk, jenis kelamin, beasiswa, usia dan status perkawinan. Nilai ICC pada model yang diperoleh pada level dua sebesar 0,91 dan level tiga sebesar 0,08. Hal ini menunjukkan bahwa 91% keragaman IPK berasal dari mahasiswa dan 8% berasal dari fakultas. Pengaruh semester dan SKS menyebabkan perbedaan antar mahasiswa dengan kemiringan acak sebesar 50,1608 dan 0,0014 serta keragaman intersep sebesar 19,2359, sedangkan pengaruh semester dan SKS menyebabkan perbedaan antar fakultas dengan kemiringan acak sebesar 4,7806 dan 0,0047 serta keragaman intersep sebesar 1,8861, Selain itu, pada model terbaik akhir tidak ada interaksi peubah penjelas antar level.
Keyword: data longitudinal, logaritma natural, regresi multilevel, regresi logistik multilevel, tiga level

Judul: Multilevel Regression Analysis on Longitudinal Data of the Grade Point Average (GPA) of IPB Masters Program Students
Abstrak: Salah satu indikator untuk mengukur kualitas lulusan perguruan tinggi adalah keberhasilan studi mahasiswa. Capaian Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dan lama studi adalah indikator penting dalam mengevaluasi keberhasilan studi mahasiswa. Penelitian-penelitian sebelumnya menggunakan lama studi mahasiswa sebagai indikator keberhasilan mahasiswa program magister, sehingga struktur data yang dihasilkan berbentuk cross-sectional. Jika ditinjau berdasarkan capaian IPK, struktur data yang dihasilkan berbentuk longitudinal karena merupakan pengamatan berulang. Tujuan dari penelitan ini adalah untuk memodelkan hubungan antara capaian IPK mahasiswa sebagai data longitudinal, mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi capaian IPK mahasiswa, dan menduga komponen ragam capaian IPK program magister Sekolah Pascasarjana IPB. Data yang digunakan adalah data mahasiswa program magister kelas regular angkatan 2019. Metode yang digunakan adalah regresi multilevel dengan IPK sebagai nilai amatan berulang level kesatu tersarang pada level kedua (individu mahasiswa) tersarang pada level ketiga (fakultas). Capaian IPK mahasiswa program magister IPB dimodelkan sebagai data longitudinal dengan metode regresi 3-level. Diketahui faktor yang memengaruhi capaian IPK adalah semester mahasiswa, usia, status perkawinan, sumber biaya pendidikan, jumlah mahasiswa tiap fakultas, interaksi usia dengan sumber biaya pendidikan, serta antara semester dengan status perkawinan. Komponen keragaman menunjukkan adanya keragaman perbedaan IPK antar fakultas, keragaman perbedaan IPK antar mahasiswa dalam fakultas, serta keragaman IPK antar semester dalam mahasiswa dalam fakultas., The academic accomplishment of college graduates is one factor used to gauge their caliber. Academic performance indicators for students in the master's program at IPB Postgraduate School include cumulative grade point average (GPA) and length of study. Previous studies have used the length of study as an academic performance indicator for master's program students, so the resulting data structure is cross-sectional. In contrast, if we examine it in light of the GPA performance, the resulting data structure is longitudinal because it involves repeated measurements. Therefore, this research aims to model student GPA performance as longitudinal data, identify the factors that influence student GPA performance, and estimate the variance components of GPA performance in the master's program at IPB Postgraduate School. The technique utilized is multilevel regression, with the first level's repeated observation value (GPA) nested at the second level (individual students), which is nested at the third level (faculty). The GPA performance in the master's program at IPB Postgraduate School is modeled as longitudinal data using the 3-level regression method. The results show that the factors influencing GPA achievement are student semesters, age, marital status, sources of tuition fees, number of students in each faculty, age interaction with sources of tuition fees, and semester interaction with marital status. The variance component shows the variance of GPA differences between faculties, the variance of GPA differences between students within the faculty, and the variance of GPA over the semester among students within the faculty.
Keyword: IPK, Longitudinal, Magister, Regresi multilevel

Judul: Pengusahaan tanaman teh di P.T. Perkebunan XII cianten, bogor
Abstrak: Sejarah menyebutkan bahwa Teh (Camellia sinensis) pada mulanya hanya terdapat didataran Asia perbatasan negara negara Muangtai, Burma, India, Laos, Kamboja, dan Cina yang berupa vegetasi hutan liar di wilayah dengan sifat keadaan tanah dan iklim seragam yang baik bagi pertumbuhan teh secara alami. - Cina merupakan negara yang pertama kali mengguna- kan teh sebagai bahan minuman. Buku "Pen Tsao" di ja- man kerajaan Shen Nung pada tahun 2737 SM antara lain telah menulis mengenai teh sebagai hidangan bagi para raja raja di negeri Cina. Pada tahun 780 seorang pe nulis dan ahli tentang teh bernama Lu Yu dalam bukunya yang berjudul "Cha Ching" telah menguraikan mengenai pertanaman teh, cara pemeliharaan, pemetikan daun, pe- ngolahan dan me amu teh sebagai minuman. - Akhir abad keenam teh telah mulai dikenal di ne geri Jepang. Pada tahun 1738 Soichiro Nagatani menemu kan sistim pengolahan teh hijau, dan sejak itu tanaman teh tumbuh dan berkembang dalam suatu areal perkebunan luas. ...
Keyword: