Judul: Pohon Regresi untuk Analisis Hasil Ujian Nasional Berbasis Komputer (UNBK) pada Level Siswa
Abstrak: Ujian nasional merupakan kontrol kualitas pendidikan secara nasional. Oleh karena itu, perlu untuk diketahui faktor-faktor apa saja yang memengaruhi hasil ujian nasional terutama dari segi siswa. Data yang digunakan adalah data hasil survei angket ujian nasional berbasis komputer (UNBK) terhadap siswa SMA di Indonesia pada tahun 2018. Survei angket tersebut memuat 35 pertanyaan. Selanjutnya pertanyaan-pertanyaan tersebut dianalisis dengan metode Classification and Regression Tree (CART) yang membentuk pohon regresi dari data. Hasil pohon regresi menunjukkan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi hasil UNBK siswa SMA di Indonesia adalah peubah penggunaan komputer di rumah, penggunaan internet dalam satu minggu, kepemilikan komputer pribadi, lama waktu mengenal komputer, penghasilan orangtua dalam satu bulan, pendidikan terakhir ibu dan ayah, motivasi mengikuti UNBK dan penggunaan alat transportasi mobil ke sekolah. Tingkat keragaman nilai rata-rata UNBK yang dapat dijelaskan oleh peubah-peubah penjelas yang dimasukkan ke dalam pohon regresi adalah sebesar 31.15%.
Keyword: pohon regresi, SMA, UNBK

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: Optimasi Zeolit Alam TermodifikasiFe(OH)3 sebagai Penukar Anion
Abstrak: Activation and modification with Fe(OH)3 can increase the ability of zeolite as anion exchanger. Activation were carried out with HCl concentration of 2, 4, 6, and 8 M with variation of agitation time of 60, 90, and 120 minutes. Optimum condition was determined from the highest anion exchange capacity (AEC), that was 4 M of HCl and contact time of 90 minutes with AEC value of 15.71 meq/100 g. Optimum condition of zeolite modification with Fe(OH)3 was 1.5 g of zeolite weight, 0.1 M of Fe(OH)3 concentration, 120 minutes of contact time, and 24 hours of aging time. The AEC and cation exchange capacity (CEC) obtained in this optimum condition were 21.82 and 100.80 meq/100 g, respectively. Adsorption of Fe(OH)3 into activated zeolite surface data was fitted to Langmuir adsorption isoterm. Phenol was used for batch adsorption studies of optimum Fe(OH)3modified zeolite. The sorption efficiency (%) and sorption capacity of this zeolite were increased linearly with phenol concentration. The amount were 3.69% and 2.01 mg/g, respectively at 80 ppm of phenol. Increment in AEC value as well as still high CEC value in Fe(OH)3-modified zeolite is potencial to be utilized as adsorbent or ion exchanger for waste with negative or positive charge or combination of both.
Keyword: