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: Penerapan Regresi Logistik Biner Multilevel terhadap Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa FMIPA Program Sarjana IPB
Abstrak: Capaian keberhasilan mahasiswa salah satunya dilihat dari Indeks Prestasi Mahasiswa (IPK) yang diperoleh oleh mahasiswa. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) merupakan fakultas yang memiliki jumlah mahasiswa terbanyak dari semua fakultas program sarjana IPB dengan persentase 20,5% dari total mahasiswa. Untuk mempertajam analisis IPK dapat dibagi menjadi dua grup yaitu lebih dari sama dengan tiga dan kurang dari tiga. Data mahasiswa diamati per semester pada setiap mahasiswa FMIPA IPB membuat struktur data bertipe data longitudinal. Data tersebut memiliki dua level, level kesatu adalah pengamatan berulang yang tersarang pada mahasiswa, dimana individu mahasiswa merupakan level kedua. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan IPK Mahasiswa FMIPA IPB menggunakan regresi logistik biner multilevel untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi logistik biner multilevel. Model terbaik pada penelitian ini adalah model koefisien acak tanpa interaksi adalah model terbaik. Peubah yang memengaruhi IPK mahasiswa pada level kesatu adalah semester dan Satuan Kredit Semester (SKS) sedangkan pada level kedua adalah beasiswa dan jalur masuk. Pengaruh peubah penjelas semester dan SKS berbeda-beda antar mahasiswa. Didapatkan nilai proporsi keragaman yang dapat dijelaskan oleh efek tetap adalah sebesar 3,1% dari total keragaman sementara nilai proporsi keragaman yang dapat dijelaskan oleh efek tetap dan efek acak adalah sebesar 99,6% dari total keragaman.
Keyword: GPA, logistic regression, longitudinal data, 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: