Judul: Evaluation of Fund Management and Modeling of Prospective KJMU Recipients in DKI Jakarta Province
Abstrak: Kartu Jakarta Mahasiswa Unggul (KJMU) merupakan program unggulan Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di bidang pendidikan. Program ini bertujuan untuk membantu siswa yang memiliki potensi akademik baik akan tetapi berasal dari keluarga tidak mampu agar dapat melanjutkan pendidikan tingkat tinggi. Kenyataan di lapangan ditemukan indikasi terdapat ketidaksesuaian penerima KJMU dengan kriteria yang ditetapkan Pemerintah Provinsi DKI Jakarta. Salah satu cara untuk mendeteksi ketidaksesuaian penerima adalah dengan melihat pola penggunaan dana para penerima KJMU. Penelitian ini diawali dengan melakukan survei kepada 354 penerima angkatan tahun 2016 sampai 2018. Berdasarkan hasil survei, pengeluaran para penerima KJMU melebihi besar penerimaan yang diterima. Bahkan pengeluaran untuk pendidikan berada di posisi ke 5 dari 7 jenis pengeluaran yang diteliti. Penerimaan dari sisa dana KJMU hanya mencukupi 64,5 % pengeluaran utama. Analisis lebih lanjut terhadap pemahaman profil penerima KJMU dilakukan menggunakan metode penggerombolan TwoStepCluster. Dari tiga gerombol yang terbentuk, gerombol 3 merupakan penerima KJMU paling mandiri. Hal ini dicirikan dengan penerimaan dan pengeluaran terkecil, mayoritas tidak memiliki uang saku dari Orangtua/Saudara akan tetapi mempunyai pekerjaan sampingan dan paling banyak memiliki barang elektronik penunjang belajar. Akar permasalahan dari masih banyaknya peserta penerima KJMU yang tidak sesuai dengan kriteria adalah di tahap seleksi awal calon penerima KJMU. Hal ini diatasi dengan membuat model klasifikasi terbaik. Jumlah penerima KJMU yang minoritas dibandingkan dengan jumlah penduduk di DKI Jakarta kelahiran 1997 sampai 2000 akan menyebabkan masalah data dengan kelas tidak seimbang dalam pembuatan model klasifikasi. Penelitian ini membandingkan antara metode Pohon Klasifikasi dan EasyEnsemble untuk mencari model yang paling sesuai. Metode klasik Pohon Klasifikasi dikenal dengan kemudahan interpretasi, akurasi relatif tinggi dan waktu komputasi cepat akan tetapi model ini mensyaratkan kelas yang seimbang. Oleh karena itu teknik undersampling ditambahkan ke metode ini. EasyEnsemble dirancang untuk menangani dengan kelas tidak seimbang dan merupakan kombinasi antara UnderBagging dan ADABoost. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EasyEnsemble merupakan metode terbaik dengan skor F1 tertinggi pada pemodelan dengan iterasi 10, 50 dan 500. Peubah yang mempunyai peran paling penting dalam pembentukan model adalah jenis dinding terluas rumah tinggal, cara memperoleh air minum keluarga, jenjang pendidikan tertinggi yang sedang/pernah diduduki dan ijazah tertinggi kepala keluarga., Kartu Jakarta Mahasiswa Unggul (KJMU) is the flagship program of the DKI Jakarta Provincial Government in the field of education. This program aims to help students who have good academic potential but come from underprivileged families to continue to higher education. In reality there are indications that KJMU recipients are mismatched with the criteria set by the DKI Jakarta Provincial Government. One way to detect the mismatches of recipient criteria is to look at the patterns of KJMU beneficiary use of funds. This research began with conducting a survey of 354 recipients from the year of 2016 to 2018. Based on the survey results, the expenditure of KJMU recipients exceeds the amount of income received. Even education spending come in 5th out of 7 types of expenditure studied. The income from the remaining KJMU funds is only sufficient for 64.5% of the main expenses. Further analysis of the understanding of the KJMU recipient profile was carried out using the TwoStepCluster clustering method. The optimal group
Keyword: KJMU, Survey, Classification Tree, EasyEnsemble

Judul: Evaluasi Ketetapan dan Keberhasilan Pemberian Bantuan Kartu Indonesia Pintar - Kuliah Merdeka di Universitas XYZ dan Universitas ABC
Abstrak: Pemberian Kartu Indonesia Pintar-Kampus Merdeka (KIP-KM) kepada mahasiswa tidak mampu telah berjalan sejak tahun 2021. Kondisi KIP-KM saat ini menurun jumlahnya hampir di seluruh wilayah Indonesia. Beberapa perguruan tinggi masih sering mengganti penerima, dan berhenti memberikan KIP-KM. Hingga saat ini belum ada informasi mengenai ketepatan dan keberhasilan program tersebut, sehingga perlu ada kajian akademis. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pelaksanaan pemberian KIP-KM kepada mahasiswa kurang mampu ekonomi di perguruan tinggi swasta binaan LLDikti Wilayah XII Ambon. Universitas XYZ dan Universitas ABC dipilih karena kedua universitas ini merupakan perguruan tinggi swasta terbesar di LLDikti Wilayah XII Ambon dan memiliki kuota KIP-KM terbanyak di Maluku. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan teknik analisis Miles dan Huberman (2014). Pengumpulan data menggunakan dokumentasi dan wawancara. Data dianalisis menggunakan model evaluasi CIPP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: 1) Program KIP-KM secara kontekstual belum sepenuhnya tepat, tetapi telah berhasil; 2) Input sudah tepat, tetapi belum sepenuhnya berhasil; 3) Prosesnya tepat, tetapi belum sepenuhnya berhasil; 4) Dari segi produk sudah tepat dan berhasil.
Keyword: Context, Evaluasi, Input, Kartu Indonesia Pintar-Kuliah Merdeka, Process, Product

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: