Judul: Klasterisasi Sekolah pada Penerimaan Mahasiswa Baru IPB University Jalur Rapor Menggunakan Algoritma K-Prototypes
Abstrak: Institut Pertanian Bogor atau IPB University merupakan perguruan tinggi negeri yang meraih peringkat pertama sebagai perguruan tinggi terbaik di Indonesia menurut Kemendikubristek pada tahun 2020 yang memiliki tiga jalur utama dalam sistem seleksi penerimaan mahasiswa baru. SNBP merupakan salah satu jalur penerimaan mahasiswa baru di IPB University berdasarkan nilai rapor tanpa tes. Seleksi penerimaan mahasiswa baru berdasarkan nilai rapor perlu dibuat indeks sekolah untuk melihat kualitas dan komitmen masing-masing sekolah dengan melakukan pengelompokan sekolah-sekolah pada pendaftar SNBP. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah algoritma K-Prototypes. K-Prototypes dapat digunakan untuk mengelompokkan data berukuran besar dan bertipe campuran (numerik dan kategorik) dengan mengkombinasikan ukuran jarak dari dua metode non-hirarki, yaitu algoritma K-Means dan K-Modes. Berdasarkan hasil analisis, algoritma K-Prototypes menghasilkan tiga gerombol optimal dengan masingmasing gerombol memiliki karakteristik yang berbeda. Gerombol 1 merupakan gerombol terendah karena terdiri dari sekolah-sekolah yang memiliki kualitas dan komitmen paling rendah pada penerimaan mahasiswa baru di IPB University jalur rapor. Gerombol 2 memiliki kualitas yang tidak lebih baik dari gerombol 3 namun berada di atas gerombol 1. Gerombol 3 merupakan gerombol terbaik karena terdiri dari sekolah sekolah yang memiliki kualitas dan komitmen tinggi pada penerimaan mahasiswa baru di IPB University jalur rapor. Mayoritas sekolah pada gerombol ini merupakan sekolah unggul yang terlibat hampir pada seluruh jalur penerimaan dan sebagian besar sekolahnya melakukan daftar ulang ke IPB University saat dinyatakan lolos jalur rapor., Institut Pertanian Bogor or IPB University is a state university that was ranked first as the best university in Indonesia according to the Ministry of Research and Technology in 2020 which has three main channels in the new student admission selection system. SNBP is one of the new student admission pathways at IPB University based on report cards without a test. Selection of new student admissions based on report cards needs to create a school index to see the quality and commitment of each school by grouping schools in SNBP applicants. One method that can be used is the K-Prototypes algorithm. K-Prototypes can be used to cluster large and mixed type data (numeric and categorical) by combining distance measures from two non-hierarchical methods, namely the K-Means and K-Modes algorithms. Based on the analysis, the K-Prototypes algorithm produces three optimal clusters with each cluster having different characteristics. Cluster 1 is the lowest cluster because it consists of schools that have the lowest quality and commitment to new student admissions at IPB University through the report card route. Cluster 2 has a quality that is not better than cluster 3 but is above cluster 1. Cluster 3 is the best cluster because it consists of schools that have high quality and commitment to new student admissions at IPB University through the report card route.
Keyword: cluster, k-prototypes, new students, school, SNBP

Judul: Penggerombolan Sekolah pada Penerimaan Mahasiswa Baru Jalur SNMPTN di IPB Menggunakan Metode Two-Step Cluster
Abstrak: Penerimaan mahasiswa baru dibuka dalam tiga jalur diantaranya SNMPTN, SBMPTN, dan Seleksi Mandiri. Dalam rangka peningkatan sistem seleksi SNMPTN di IPB, maka dilakukan kajian mengenai kualitas SMA/MA yang mendaftar ke IPB melalui penggerombolan sekolah. Pada umumnya, analisis gerombol tidak dapat menangani data yang berukuran besar dan bertipe campuran, sehingga penggerombolan sekolah ini menggunakan metode Two-Step Cluster dengan dua alternatif, yaitu tanpa penanganan pencilan dan dengan penanganan pencilan 5 persen. Kedua alternatif ini menghasilkan rata – rata nilai koefisien Silhouette masing – masing 0,2 dan 0,3, yang masih dibawah kategori baik (good), namun penggerombolan tanpa penanganan pencilan menghasilkan kriteria gerombol yang lebih rinci dengan terbentuk 4 gerombol optimal. Kriteria dari keempat gerombol ini diantaranya, Gerombol 1 merupakan kategori sekolah Low Commitment, Low Quality, dan Low Consistency, Gerombol 2 dan 3 merupakan kategori sekolah yang memiliki kriteria khusus pada kategori tertentu, serta Gerombol 4 merupakan kategori sekolah High Commitment, High Quality, dan High Consistency., New student admissions are opened in three pathways including SNMPTN, SBMPTN, and Seleksi Mandiri. In order to improve the SNMPTN selection system at IPB, a study was conducted on the quality of SMA/MA which registered to IPB through school clustering. In general, cluster analysis cannot handle large and mixed-type data, so this school clustering used the Two-Step Cluster method with two alternatives, namely without handling outliers and handling 5 percent outliers. Both of these alternatives produced an average Silhouette coefficient value of 0.2 and 0.3 respectively, which was still under the good category. However, clustering without handling outliers resulted in more detailed cluster criteria with 4 optimal clusters. The criteria for these four clusters include, Cluster 1 is a category of Low Commitment, Low Quality, and Low Consistency schools, Cluster 2 and 3 are categories of schools that have special criteria in certain categories, and Cluster 4 is a category of High Commitment, High Quality, and High Consistency.
Keyword: mixed type, SNMPTN, Two-Step Cluster

Judul: Pengaruh Suhu dan Konsentrasi HCl dalam Pemasakan Terhadap Sifat Pulp Asetosolv yang dipucatkan dari Kayu Leda (Eucalyptus deglupta Bl.)
Abstrak: Kepedulian terhadap kelestarian lingkungan hidup yang semakin meningkat mengharuskan industri pulp dan kertas sebagai salah satu industri yang berpotensisebagai pencemar lingkungan , memilih alternatif untuk mengubah teknik produksi yang akarab dengan lingkungan. Salah satu teknik yang dimaksud adalah proses pulp asetosolv dan teknik pemucatan peroksida (P) dan Klordioksida (D).
Keyword: