Judul: Identification of Factors that Affecting the Timeliness of Graduation in FMIPA IPB Class of 2017 Student
Abstrak: Tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu menjadi salah satu kriteria penilaian akreditasi bagi suatu perguruan tinggi atau program studi, semakin banyak mahasiswa yang lulus tepat waktu maka semakin baik pula kinerjanya. Akan tetapi, berdasarkan data lulusan dari DAPPMB IPB, hanya sekitar 37,46% mahasiswa FMIPA angkatan 2016 yang dapat menyelesaikan studi tepat waktu. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari DAPPMB IPB. Faktor- faktor yang diduga dapat mempengaruhi ketepatan waktu lulus diantaranya adalah jenis kelamin, asal daerah, minor, program studi, jalur masuk, IPK terakhir, dan kestabilan prestasi. Untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kelulusan mahasiswa digunakan analisis regresi logistik biner menggunakan regresi stepwise dan 10-fold cross validation. Berdasarkan penelitian ini, faktor-faktor yang memengaruhi ketepatan waktu lulus mahasiswa FMIPA IPB angkatan 2017 adalah program studi, minor, IPK terakhir, dan kestabilan prestasi. Model regresi logistik biner yang diperoleh menghasilkan nilai akurasi sebesar 66,75%, sensitivitas 32,65%, spesifisitas 90,69%, dan AUC sebesar 0,75., The graduation timeliness rate of student is one of the criteria for accreditation assessment for a university or study program, the more students who graduate on time, the more better the performance. However, based on graduate’s data from DAPPMB IPB, only around 37.46% of FMIPA students, class of 2016, that can complete their studies on time. The data used in this research is from DAPPMB IPB. Factors that are suspected affect the timeliness of graduation include gender, regional origin, minor, study program, entrance pathway, the last GPA, and the stability of achievement. Binary logistic regression with stepwise regression and 10-fold cross validation was used to analyze factors that affecting student graduation. Based on this research, factors that affect the timeliness of graduation in FMIPA IPB class of 2017 student are study program, minor, the last GPA, and the stability of achievement. The binary logistic regression modeling results show that the accuracy value is 66,75%, sensitivity 32,65%, specificity 90,69%, and an AUC 0,75.
Keyword: binary logistic regression, graduation factors, student graduation

Judul: Penerapan Metode Rotation Forest dalam Memprediksi Status Kelulusan Mahasiswa FMIPA IPB University
Abstrak: Salah satu indikator mutu pendidikan adalah lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan studi. Data yang diperoleh dari Dit-AP IPB University menyebutkan masih banyak mahasiswa FMIPA yang belum berhasil menyelesaikan studinya tepat waktu. Hal ini menjadi evaluasi bagi IPB University khususnya mahasiswa FMIPA IPB agar lebih peduli terhadap kelulusan mahasiswanya. Penelitian ini dilakukan untuk memodelkan klasifikasi data mahasiswa FMIPA IPB University tahun 2018, dengan peubah respon yaitu lulus tepat waktu dan lulus tidak tepat waktu dengan profil dan latar belakang mahasiswa sebagai peubah penjelas. Metode klasifikasi yang digunakan adalah rotation forest. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana tingkat akurasi dalam memprediksi serta mengetahui peubah penting yang mempengaruhi status kelulusan mahasiswa. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa rotation forest mampu memprediksi status kelulusan mahasiswa FMIPA IPB University dengan kinerja yang cukup baik. Metode ini memperoleh nilai akurasi sebesar 69,89% sebelum Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sedangkan setelah SMOTE memperoleh nilai akurasi sebesar 76,34%. Peubah terpenting dalam model sebelum penerapan SMOTE adalah Jalur Masuk (X4), Jenis Kelamin (X1), dan IPK (X2), sedangkan setelah penerapan SMOTE adalah Jalur Masuk (X4), IPK (X2), dan UKT (X6)., One indicator of the quality of education is the length of time required to complete studies. Data obtained from Dit-AP IPB University states that there are still many FMIPA students who have not succeeded in completing their studies on time. This is an evaluation for IPB University, especially FMIPA IPB students, to be more concerned about their students' graduation. This research was conducted to model the classification of FMIPA IPB University student data in 2018, with the response variables being on-time graduation and delayed graduation with student profiles and backgrounds as explanatory variables. The classification method used is rotation forest. This study aims to assess the accuracy of prediction and to identify the variable importance that affects students' graduation status. The results show that Rotation Forest can predict the graduation status of FMIPA IPB University students with fairly good performance. This method achieved an accuracy of 69.89% before applying the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and 76.34% after applying SMOTE. The variable importance in the model before the implementation of SMOTE are Driveway (X4), Gender (X1), and GPA (X2), while after SMOTE implementation are Driveway (X4), GPA (X2), and Tuition Fee (X6).
Keyword: graduation status, prediction, rotation forest, variable importance

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: