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: Multivariate Multilevel Modeling (MVMM) to Analyze Student's Cognitive Achievement in the 2019 AKSI Survey
Abstrak: Pemodelan regresi linier merupakan metode statistika yang digunakan untuk mengidentifikasi pola hubungan linier antara peubah respon dan peubah penjelas. Untuk menghasilkan penduga dan kesimpulan yang sah, pemodelan regresi linier harus memenuhi beberapa asumsi, yaitu sisaan menyebar normal dengan nilai harapan sama dengan nol dan ragam homogen, serta kebebasan antar sisaan. Asumsi tersebut umumnya dapat terpenuhi jika data antar individu saling bebas. Pada suatu penelitian, data yang diperoleh terkadang tidak bebas dan menyebabkan beberapa penyimpangan asumsi. Misalnya data survei Asesmen Kompetensi Siswa Indonesia (AKSI) yang dibahas dalam penelitian ini. Data survei AKSI terdiri dari beberapa tingkatan atau membentuk struktur data berjenjang. Siswa-siswa yang terambil sebagai sampel tersarang dalam sekolah-sekolah berbeda. Respon pengamatan siswa dari sekolah yang sama cenderung tidak bebas dan variasi antar sekolah menyebabkan ragam tidak homogen. Analisis data berjenjang seperti model linier berhierarki atau pemodelan multilevel menjadi salah satu alternatif menyelesaikan masalah tersebut. Pemodelan multilevel terdiri dari satu peubah respon dan satu atau lebih peubah penjelas yang berjenjang. Apabila jumlah respon lebih dari satu dan saling berkorelasi maka dapat digunakan Multivariate Multilevel Modeling (MVMM). Data AKSI memiliki korelasi antar siswa dalam sekolah yang sama, selain itu data AKSI juga memiliki tiga peubah respon yang saling berkorelasi. Dengan demikian, dalam penelitian ini analisis dilakukan melalui pendekatan multivariate multilevel modeling (MVMM). Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji multivariate multilevel modeling (MVMM) dan memilih model MVMM terbaik untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap capaian kognitif siswa pada survei AKSI 2019 yang diukur melalui skor matematika, literasi membaca dan sains. Pada taraf 5%, pengaruh tetap yang berpengaruh secara simultan terhadap capaian kognitif siswa adalah jenis kelamin, lama pendidikan ayah, indeks ketersediaan perangkat digital, indeks penggunaan perangkat digital sekolah, indeks penggunaan ICT untuk aktifitas mengerjakan tugas sekolah, indeks penggunaan ICT untuk aktifitas selain mengerjakan tugas sekolah, indeks pembatasan ICT di sekolah, indeks mengenai pandangan terhadap manfaat penggunaan ICT, skor akreditasi sekolah, serta interaksi antara lama pendidikan ayah dan skor akreditasi sekolah., Linear regression is a statistical method used to identify the linear relationships between the response and explanatory variables. To produce the best linear unbiased estimators and valid conclusions, The linear models assume the residual has normal distribution with expected value equal to zero and the variance is constant, and independent of each other. This assumption can generally be fulfilled if the data between individuals are mutually independent. In some study, the data obtained are sometimes not independent and causes the assumptions to be not fulfill in the models. For example, the Indonesian Student Competency Assessment (AKSI) survey data discussed in this study. The AKSI data consists of several levels or has a hierarchical data structure. The students taken as the sample were nested in different schools. The responses of students from the same school tend not to be independent and variations between schools cause the variance of residual is not constant. Hierarchical data analysis such as hierarchical linear modeling or multilevel modeling is an alternative to solve this problem. Multilevel modeling consists of one response variable and one or more explanatory variables at each level. If the study has two or more responses variables and
Keyword: Hierarchical data, ICT literacy, Indonesian Student Competency Assessment, MVMM

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: