Judul: Eksplorasi Kinerja Dosen Tersertifikasi dalam Melaksanakan Tridharma Perguruan Tinggi di Indonesia
Abstrak: The aim of this research was to provide a general overview of the characteristics and achievements of performance certified lecturer, determine the factors that affect the performance of certified lecturer, classify certified lecturer based on these factors, and compare the professor and lecturer nonprofessor‟s performance. Descriptive analysis is used to see a general overview of the characteristics and achievements of certified lecturer performance while the CART method is used to determine factors that affect the performance of certified lecturer and classify of them. Amounting to 79% of certified lecturers in Indonesia has been implementing its obligations. Mean total credits achievements of lecturer per year amounted to 31.86 while the average for each area of 16.32 credits for education, 8.83 credits for research, as well as 6.72 credits for community service. In general, the factors that affect are the factors of individual lecturers themselves, namely the field of science, educational background, functional, and age.
Keyword: descriptive analysis, classification and regression tree (CART), certified lecturer performance, Tridharma Perguruan Tinggi

Judul: Parhani, Pupu Judul Evaluasi kinerja dosen Institut Pertanian Bogor berdasarkan indeks kinerja dosen tahun 2014/2015
Abstrak: Tugas pokok dosen adalah melaksanakan tridharma perguruan tinggi. Dalam melaksanakan tugasnya, setiap dosen diberi beban kerja yang harus dicapai dan dievaluasi setiap semester. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui karakteristik dosen Institut Pertanian Bogor (IPB), mengelompokan departemen, dan mengelompokan dosen berdasarkan komponen penyusun Indeks Kinerja Dosen (IKD). Peubah IKD dibedakan menjadi tiga kategori, yaitu 12<=IKD<16, 16<=IKD<20, dan IKD>=20. Penelitian ini menggunakan dua metode analisis yaitu analisis gerombol dengan metode Ward untuk mengetahui karakteristik departemen berdasarkan komponen dan analisis Classification and Regression Trees (CART) untuk mengetahui karakteristik individu dosen berdasarkan komponen IKD. Hasil analisis gerombol menunjukan bahwa terdapat 5 kelompok departemen. Kelompok terbaik merupakan kelompok dengan nilai tertinggi untuk setiap komponen penyusun IKD. Kelompok yang tergabung dalam kelompok terbaik tersebut adalah Departemen Gizi Masyarakat (FEMA) dan Departemen Kimia (FMIPA). Berdasarkan hasil analisis CART, terdapat dua peubah bebas yang paling berpengaruh terhadap IKD yaitu komponen pendidikan dan pengajaran serta penelitian. Analisis CART menghasilkan delapan simpul terminal, artinya terdapat delapan karakteristik dosen untuk tiga kategori IKD. Dua komponen IKD (pendidikan dan pengajaran serta penelitian) mampu membedakan klasifikasi dosen IPB dengan baik. Ketepatan klasifikasi yang didapat pada penelitian ini yaitu sebesar 82.9%.
Keyword: clustering analysis, Classification and Regression Trees (CART), IKD

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: