Judul: Pemodelan Tingkat Pendidikan Tertinggi Anak dalam Keluarga Menggunakan Analisis Regresi Logistik Ordinal Multilevel
Abstrak: Analisis regresi logistik ordinal multilevel merupakan salah satu analisis statistika yang dapat digunakan untuk memodelkan data yang mempunyai struktur hirarki dengan peubah respon berskala ordinal. Indonesian Family Life Survey (IFLS) menghasilkan data yang memiliki struktur hirarki yaitu individu-individu tersarang dalam kecamatan. Penelitian ini menggunakan data IFLS gelombang kelima tahun 2014 Kabupaten dan Kota Bogor untuk memodelkan dan menjelaskan faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pendidikan tertinggi anak dalam keluarga, serta mendeskripsikan penciri kategori tingkat pendidikan tertinggi anak. Model terbaik yang terbentuk adalah model intersep acak dengan keragaman intersep antar kecamatan sebesar 0.2314. Peubah penjelas yang berpengaruh nyata terhadap tingkat pendidikan tertinggi anak dalam keluarga adalah pendidikan ibu, banyaknya anggota rumah tangga, banyaknya anggota rumah tangga yang lulus SLTA, dan status tempat tinggal. Anak-anak dengan pendidikan ibu minimal SLTA, anggota keluarganya banyak yang lulus SLTA serta bertempat tinggal di Kota Bogor berpeluang tinggi tamat perguruan tinggi. Sebaliknya, anak-anak dengan pendidikan ibu SD, tidak ada anggota keluarganya yang lulus SLTA, serta bertempat tinggal di Kabupaten Bogor berpeluang tinggi hanya tamat SD.
Keyword: pemodelan multilevel, regresi logistik ordinal, struktur hirarki, tingkat pendidikan tertinggi anak

Judul: Penerapan model regresi linier multilevel pada data pendidikan dan data nilai ujian:
Abstrak: Penelitian sosial seingkali ine~ighasilltan data berstrulctur hierarki atau struktur tersarang. Pada penelitian ~nengenai faktor-faktor yang memengaruhi pendidikan anak, data yang diperoleh tnempunyai struktur hierarlti. Struktur hierarki untuk data pendidikan ini terdiri dari dua level, Level 1 adalah lteluarga dan Level 2 adalah kecamatati. Peubah respons didefinisiltan pada Level 1 dan peubah penjelas didefinisikan pada Level I dan Level 2. Strulctur hierarlci juga diperoleh dari penelitian mengenai pengaruli nilai ujian pertama terhadap nilai ujian akhir maliasiswa. Dalam penelitian nilai ujian ini pengaruh program studi dan kelas juga diperhitungltan, sehingga data yang diperoleh merupakan data berstruktur hierarki 3 level, Level 1 atlalah mahasiswa, Level 2 adalah program studi dan Level 3 adalah Itelas. Untuk lcedua data tersebut diterapltan model multilevel. Untuk dava pendidiltan ~iiodel regresi multilevel yang digu~ialcan adalah model intersep acak dati model koefisien acak dengan interaksi atitar peubah pada level yang berbeda. Selain itu juga digunalcan model regresi biasa sebagai pembanding. Icetiga model tersebut dibandingkan sehingga diperoleh model yang terbaik bagi data tersebut. Dari model terbaik tersebut ltemudian dihitung keragainan yang dapat dijelaskan pada level lteluarga dan level kecainatan.
Keyword: 

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: