Judul: Penggerombolan Sekolah pada Penerimaan Mahasiswa Baru Jalur SNMPTN di IPB Menggunakan Metode Two-Step Cluster
Abstrak: Penerimaan mahasiswa baru dibuka dalam tiga jalur diantaranya SNMPTN, SBMPTN, dan Seleksi Mandiri. Dalam rangka peningkatan sistem seleksi SNMPTN di IPB, maka dilakukan kajian mengenai kualitas SMA/MA yang mendaftar ke IPB melalui penggerombolan sekolah. Pada umumnya, analisis gerombol tidak dapat menangani data yang berukuran besar dan bertipe campuran, sehingga penggerombolan sekolah ini menggunakan metode Two-Step Cluster dengan dua alternatif, yaitu tanpa penanganan pencilan dan dengan penanganan pencilan 5 persen. Kedua alternatif ini menghasilkan rata – rata nilai koefisien Silhouette masing – masing 0,2 dan 0,3, yang masih dibawah kategori baik (good), namun penggerombolan tanpa penanganan pencilan menghasilkan kriteria gerombol yang lebih rinci dengan terbentuk 4 gerombol optimal. Kriteria dari keempat gerombol ini diantaranya, Gerombol 1 merupakan kategori sekolah Low Commitment, Low Quality, dan Low Consistency, Gerombol 2 dan 3 merupakan kategori sekolah yang memiliki kriteria khusus pada kategori tertentu, serta Gerombol 4 merupakan kategori sekolah High Commitment, High Quality, dan High Consistency., New student admissions are opened in three pathways including SNMPTN, SBMPTN, and Seleksi Mandiri. In order to improve the SNMPTN selection system at IPB, a study was conducted on the quality of SMA/MA which registered to IPB through school clustering. In general, cluster analysis cannot handle large and mixed-type data, so this school clustering used the Two-Step Cluster method with two alternatives, namely without handling outliers and handling 5 percent outliers. Both of these alternatives produced an average Silhouette coefficient value of 0.2 and 0.3 respectively, which was still under the good category. However, clustering without handling outliers resulted in more detailed cluster criteria with 4 optimal clusters. The criteria for these four clusters include, Cluster 1 is a category of Low Commitment, Low Quality, and Low Consistency schools, Cluster 2 and 3 are categories of schools that have special criteria in certain categories, and Cluster 4 is a category of High Commitment, High Quality, and High Consistency.
Keyword: mixed type, SNMPTN, Two-Step Cluster

Judul: Klasifikasi Sekolah pada Penerimaan Mahasiswa Baru Jalur SNMPTN di IPB University Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial
Abstrak: IPB University merupakan perguruan tinggi yang memiliki kualitas pendidikan baik, begitu pula dengan penerimaan mahasiswa barunya. Salah satu jalur penerimaan mahasiswa baru yang ada di IPB University yaitu SNMPTN. Hal yang ingin diketahui IPB University adalah membuat fungsi klasifikasi sekolah pendaftar SNMPTN menggunakan metode regresi logistik multinomial. Sebelum dilakukan klasifikasi, dilakukan analisis gerombol dengan metode two-step cluster menggunakan data tahun 2016-2020. Metode two-step cluster menghasilkan empat gerombol optimal. Gerombol 1 adalah sekolah dengan peringkat terendah (komitmen, kualitas, dan konsistensi rendah). Gerombol 2 dan 3 adalah sekolah yang memiliki kriteria khusus pada kategori tertentu. Gerombol 4 adalah sekolah yang memiliki peringkat tertinggi (komitmen, kualitas, dan konsistensi tinggi). Hasil dari analisis gerombol akan dipakai untuk klasifikasi sebagai peubah respon. Model regresi logistik multinomial memberikan ketepatan klasifikasi sebesar 98,86%. Peluang sekolah setiap kategori dapat diperoleh dari model logit yang terbentuk. Peubah signifikan dari model yang dihasilkan mampu memprediksi peluang sekolah untuk masuk dalam gerombol tertentu. Model yang didapatkan dari hasil klasifikasi akan divalidasi menggunakan data tahun 2021. Validasi yang dihasilkan masih belum cukup bagus memprediksi karena nilai akurasinya sebesar 61,8%. Nilai akurasi dikatakan bagus jika berada pada selang 80-110%. Hal ini dikarenakan setiap tahun terjadi perubahan sekolah yang mendaftar SNMPTN di IPB University., IPB University is considered as one of the best universities, with quite qualified student enrollment. One of the new student admissions paths at IPB University is SNMPTN. This study aimed to generate a classification function for the school of college student enrollment, in this case, SNMPTN on IPB University, with a multinomial logistic regression analysis method. The researcher conducted the cluster analysis by two-step cluster using 2016 until 2020 data and produced four optimal clusters. The clustering was proceed and resulted four optimal clusters. The first cluster ranked lowest based on commitment, quality, and high school student enrollment consistency. The second and third clusters were schools with particular criteria for specific categories. The last cluster was the other three clusters highest commitment, quality, and consistency. In this case, the multinomial logistic regression model had 98,86% accuracy. The probability of all clusters in a high school could be derived from the logit model. Logistic regression's coefficient was used to predict probability value which falls into four clusters model. The prediction model of the actual data on years interval 2016 until 2020 for data testing 2021 was still below expectation because low accuracy data was 61,8%.
Keyword: categorical data, Multinomial Regression Logistic, SNMPTN

Judul: Aktivitas antioksidan rumput laut Caulerpa lentillifera
Abstrak: Rumput laut hijau merupakan salah satu tanaman yang diduga memiliki aktivitas antioksidan tinggi berdasarkan lingkungan tempat hidupya di daerah tropis yang sering terkena sinar matahari.
Keyword: