Judul: Perbandingan Metode Hot-deck, Regression dan K-Nearest Neighbor Imputation dalam Pendugaan Data Hilang pada Dapodik Tahun 2020
Abstrak: Data Pokok Pendidikan (Dapodik) adalah sistem pendataan nasional yang memuat data satuan pendidikan. Data hilang pada Dapodik menyebabkan hilangnya informasi penting, sehingga dapat diatasi dengan imputasi. Imputasi merupakan prosedur untuk memprediksi nilai yang hilang dengan metode tertentu. Penelitian ini membandingkan tiga metode imputasi yaitu Hot-deck Imputation, Regression imputation dan K-Nearest Neighbor Imputation (KNNI). Hot-deck imputation adalah metode imputasi menggunakan nilai yang memiliki karakteristik serupa dari observasi lain. Regression imputation adalah metode untuk memprediksi data hilang dengan menggunakan pendekatan regresi. KNNI adalah metode imputasi dengan mengelompokkan data berdasarkan keanggotaan terdekat. Dilakukan simulasi pembangkitan data hilang dengan persentase 2%, 3%, 4% dan 5% lalu dilakukannya imputasi dengan ketiga metode tersebut. Model terbaik ditentukan berdasarkan RMSE dan MAPE terendah. Metode imputasi terbaik berdasarkan nilai RMSE dan MAPE terendah yaitu regression imputation., Data Pokok Pendidikan (Dapodik) is a nationwide data collection system that contains data on education units. Missing value in Dapodik causes the loss of important information. To solve this problem can use imputation. Imputation is a procedure to predict the missing value with a certain method. This study aims to compare three imputation methods which are Hot-deck imputation, Regression Imputation, and K-Nearest Neighbor imputation (KNNI). Hot-deck imputation is an imputation method with values that have similar characteristics. Regression imputation is a method to predict missing values by using the regression approach. KNNI is an imputation method that groups data based on the closest neighbor. Simulation for generating missing value was carried out by dividing the percentage of 2%, 3%, 4%, and 5% then imputed with the three methods. The best model is determined based on the lowest value of RMSE and MAPE. The best imputation method based on the lowest RMSE and MAPE values is a regression imputation
Keyword: Dapodik, Hot Deck Imputation, KNNI, Missing Value, Regression Imputation

Judul: Pendugaan Data Hilang Menggunakan Metode Yates dan Algoritme EM untuk Data Level Kecamatan dalam Susenas 2011-2012
Abstrak: Data hilang merupakan salah satu penyebab dari ketidaklengkapan data yang sering ditemukan dalam analisis data. Terdapat dua cara yang dapat digunakan untuk menangani data yang hilang. Pertama, tetap melakukan analisis menggunakan data yang ada. Kedua, dengan melakukan pendugaan data yang hilang, kemudian melakukan analisis sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan diawal. Cara kedua dinilai lebih baik, karena ketika dilakukan analisis, tidak menimbulkan kesulitan serta tidak akan memunculkan masalah baru. Pada penelitian ini, pendugaan data hilang dilakukan menggunakan dua metode, yaitu menggunakan algoritme EM (expectation maximization) dan metode Yates. Kedua metode ini digunakan untuk menduga ketidaklengkapan data level kecamatan pada data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2011- 2012 akibat terbaginya contoh survei kedalam 4 triwulan. Nilai dugaan awal yang digunakan kedua metode ini adalah rata-rata dari rataan baris ke-2 dengan rataan kolom ke-2. Hasil analisis ragam dari kedua metode menunjukkan bahwa ada asumsi yang tidak terpenuhi, sehingga diperlukan transformasi Box-Cox. Berdasarkan nilai KTG dan R2 yang diperoleh dari analisis ragam setelah dilakukan transformasi, metode terbaik dalam menduga rata-rata rumah tangga per kapita per bulan di Kabupaten Semarang adalah metode Yates dengan nilai KTG dan R2 berturut-turut sebesar 3.88 x 10-8 dan 65.90 %.
Keyword: EM algorithm, missing value, Yates method, Susenas

Judul: Pembuatan Sel Surya Berbasis Film Ferroelektrik Barium Strontium Titanate (Ba0,5Sr0,5TiO3)
Abstrak: Growth of films Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) 1 M has been done with variation of annealing in hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours at constant temperature 8500C, above Si (100) substrate p-type, by using the sol-gel process method which followed with spin coating process at 3000 rpm for 30 seconds. Optics spectroscopy shows that BST film solar cells with annealing hold time 8 hours, 15 hours, and 22 hours, works effectively in wavelength ≥ 700 nm absorption range. Yet for sample with annealing hold time about 29 hours effectively absorb in ≤ 700 nm wavelength range. It obtained BST film refractive index at range 2.0 to 7.0 to wavelength range ±370-870 nm. Band gap BST film value based on annealing hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours respectively 2.60 eV; 3.12 eV: 3.24 eV, and 2.66 eV. Electrical conductivity value which obtained, indicate that the BST film is classified as semiconductor material with conductivity order 10-5-10-4 S / cm. The result of I-V photovoltaic characterization shows the BST film potentially to be a solar cells device with efficiency according to the annealing hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours in a row are 2.68x10-5%, 3.51x10-5%, 4.53x10-5% and 3.22x10-5%
Keyword: