Judul: Model Campuran Risiko Taksebanding dan Aplikasinya pada Data Retensi Mahasiswa Pendidikan Jarak Jauh.
Abstrak: Salah satu tujuan analisis survival adalah untuk mengetahui hubungan antara waktu kejadian dengan peubah prediktor (kovariat) yang diduga berpengaruh. Model yang terkenal dalam analisis survival adalah model Cox yang dikembangkan oleh D.R Cox tahun 1972. Pada umumnya, dalam model Cox, kovariat yang terlibat merupakan kovariat tidak bergantung waktu. Model Cox mengasumsikan bahwa tingkat risiko untuk satu individu sebanding dengan tingkat risiko individu lain dan populasinya homogen (Weinke 2011, Kleinbaum dan Klein 2012). Asumsi ini berarti bahwa tingkat risiko untuk satu individu sebanding dengan tingkat risiko individu lain dengan perbandingan yang konstan sepanjang waktu. Sementara itu, populasi homogen berarti bahwa individu-individu yang menjadi contoh memiliki faktor risiko yang sama. Keterbatasan model Cox menimbulkan permasalahan dalam pemodelan. Permasalahan yang timbul adalah risiko individu taksebanding. Penyebab risiko taksebanding adalah adanya kovariat bergantung waktu sehingga risiko individu berubah sepanjang waktu. Penyebab lainnya adalah adanya pengaruh acak. Keberadaan pengaruh acak menyebabkan populasi individu heterogen. Apabila model Cox digunakan sedangkan asumsinya tidak terpenuhi maka pendugaan parameter dan galat baku model berbias (Henderson dan Oman 1999, Wienke 2011, Kleinbaum dan Klein 2012, Abdelaal dan Zakria 2015, Gellar et al. 2015), sehingga model yang diperoleh tidak valid. Oleh karena itu, perlu pengembangan model risiko taksebanding untuk mengatasi permasalahan dalam pemodelan statistika. Retensi mahasiswa merupakan salah satu indikator akuntabilitas institusi dalam penyelenggaraan program pendidikan. Faktor-faktor yang mempengaruhi retensi mahasiswa sangat kompleks dan beragam. Secara umum, faktor-faktor tersebut dapat dikelompokkan ke dalam faktor individu, faktor internal, dan faktor eksternal. Dalam pemodelan, faktor-faktor tersebut dapat berfungsi sebagai kovariat. Kovariat-kovariat yang berpengaruh terhadap retensi mahasiswa juga dapat dikelompokkan menjadi kovariat tidak bergantung waktu, kovariat bergantung waktu, dan pengaruh acak. Masalah retensi mahasiswa dapat dipandang sebagai masalah yang berkaitan dengan waktu atau analisis waktu kejadian. Retensi maahasiswa yang rendah dapat mengarah pada putus kuliah atau gagal dalam penyelesaian studi. Kegagalan penyelesaian studi dapat dipandang sebagai waktu kegagalan. Analisis statistika yang dapat digunakan untuk pemodelan waktu kegagalan atau waktu survival adalah analisis survival. Salah satu model yang sering digunakan adalah model Cox. Namun, dalam penerapannya seringkali model Cox tidak memadai karena banyak kovariat yang terlibat dalam pemodelan. Demikian juga halnya dengan retensi mahasiswa. Berdasarkan kedua permasalahan tersebut maka pengembangan model risiko taksebanding sangat diperlukan. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model baru yang dapat mengatasi masalah risiko taksebanding karena adanya faktor-faktor sebagai berikut. 1. Kovariat tidak bergantung waktu dan kovariat bergantung waktu yang menyebabkan perubahan risiko dasar pada setiap strata sehingga menyebabkan perubahan pada koefisien model. 2. Pengaruh acak yang tidak teramati (frailty) yang dapat menyebabkan heterogenitas populasi individu yang diamati. 3. Pengaruh tetap dan pengaruh acak baik yang teramati maupun yang tidak teramati (frailty) dalam model. Kebaruan penelitian ini adalah pengembangan model yang merupakan modifikasi dari beberapa model yang ada untuk mengatasi masalah risiko taksebanding. Beberapa model yang dimodifikasi adalah model Cox berstrata, model Cox diperluas, dan model frailty. Model yang dikembangan diaplikasikan pada data retensi mahasiswa pendidikan jarak jauh (PJJ). Model pertama merupakan gabungan dari model Cox berstrata dan model Cox diperluas. Model ini diusulkan untuk mengatasi masalah risiko taksebanding karena keberadaan kovariat tidak bergantung waktu dan kovariat bergantung waktu secara bersamaan. Model ini dinamakan
Keyword: Universitas Terbuka, Cox berstrata, Cox diperluas, frailty, model campuran, analisis survival

Judul: Pemodelan Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor.
Abstrak: Salah satu indikator keberhasilan Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB) dapat dilihat dari tingkat kelulusan tepat waktu mahasiswa SPs- IPB. Seorang mahasiswa program magister membutuhkan waktu normal selama empat semester untuk menyelesaikan studinya. Faktanya praktek di lapangan masih ada mahasiswa SPs-IPB yang tidak dapat menuntaskan studinya dalam waktu normal yang telah ditentukan. Ada banyak faktor yang meyebabkan mahasiswa tersebut tidak dapat menyelesaikan studinya lulus tepat waktu. Untuk itu, penelitian ini dilakukan untuk mengindentifikasi faktor- faktor apa saja yang mempengaruhi kelulusan tepat waktu SPs-IPB. Penelitian ini menerapkan metode semiparametrik yang menggunakan data sekunder yaitu data tentang pengamatan kelulusan tepat waktu mahasiswa SPs- IPB. Model semiparametrik yang digunakan yaitu model cox proportional hazard yang memiliki asumsi bahwa fungsi hazard dari individu satu dan individu lain adalah proportional. Salah satu keuntungan menggunakan model semiparametrik yaitu tidak memerlukan informasi tentang distiribusi yang mendasari waktu survival. Data kelulusan tepat waktu diduga cenderung tidak memenuhi asumsi proportional hazard, karena ada beberapa peubah yang tidak konstan dari waktu ke waktu yang menyebabkan asumsi proporportional tidak terpenuhi atau non proportional hazard. Untuk mengatasi masalah tersebut, ada dua metode yang dapat digunakan yaitu model extended cox proportional hazard dan stratified cox proportional hazard dalam mengatasi kasus non proportional hazard. Dimana dalam model stratified cox proportional hazard terdapat dua model yaitu model stratified cox proportional hazard tanpa interaksi dan dengan interaksi. Pada penelitian ini pemilihan model terbaik menggunakan nilai Akaike Information Criteria (AIC). Hasil akhir yang diperoleh dari proses analisis dengan menggunakan software SAS 9.1 menjelaskan bahwa model stratified cox proportional hazard tanpa interaksi lebih baik dibandingkan model lain dalam mengatasi kasus non proportional hazard untuk data kelulusan tepat waktu mahasiswa SPs-IPB, karena mempunyai nilai AIC yang paling kecil yaitu 5238.887. Berdasarkan pemodelan dengan model stratified cox proportional hazard tanpa interaksi diperoleh faktorfaktor yang mempengaruhi kelulusan tepat waktu mahasiswa SPs-IPB yaitu usia, sumber dana, dan asal universitas.
Keyword: Cox proportional hazard, Extended cox proportional hazard, Stratified cox proportional hazard

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera