Judul: Statistika Sirkular Dalam Pemodelan Waktu Tidur Dan Faktor Lain Terhadap Nilai Ujian Mahasiswa (Studi Kasus : Mahasiswa Statistika Ipb Angkatan 50).
Abstrak: Statistika sirkular merupakan pengembangan analisis statistika untuk data yang berupa arah dan posisi dalam dua dimensi. Salah satu kajian dari statistika sirkular adalah pemodelan pada data sirkular. Pemodelan data sirkular dapat diterapkan pada pemodelan waktu tidur terhadap nilai ujian mahasiswa. Waktu tidur merupakan data sirkular, sedangkan nilai ujian merupakan data linier, sehingga analisis yang tepat adalah regresi sirkular linier. Mengetahui pola hubungan antar peubah juga diperlukan, sehingga analisis korelasi sirkular juga diterapkan pada kasus ini. Selain dari waktu tidur, tidak menutup kemungkinan terdapat faktor lain yang berpengaruh terhadap nilai ujian. Melalui studi pustaka dari penelitian sebelumnya, didapat peubah bebas berupa linier (numerik dan kategorik) yang diduga memengaruhi nilai ujian. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan regresi sirkular linier dalam pemodelan waktu tidur dan faktor lain terhadap nilai ujian akhir mahasiswa statistika IPB angkatan 50. Hasil regresi sirkular linier dibandingkan dengan hasil analisis regresi linier berganda dengan waktu tidur dan waktu bangun tersebut diganti dengan durasi tidur. Model regresi terbaik adalah model regresi sirkular linier hasil prosedur eliminasi langkah mundur. Sehingga terbukti pada kasus ini, pemodelan regresi dengan menggunakan waktu tidur dan waktu bangun lebih baik dibandingkan dengan durasi tidur.
Keyword: data sirkular, korelasi sirkular, prestasi belajar, regresi sirkular, waktu tidur

Judul: Analisis Regresi Multilevel Pada Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa Pascasarjana
Abstrak: Analisis regresi multilevel merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis struktur data hirarkhi. Data IPK mahasiswa merupakan salah satu kasus data dengan struktur data hirarki, dimana IPK mahasiswa tiap semester (level satu) yang tersarang dalam mahasiswa (level dua), tersarang dalam fakultas (level tiga). Pada data hirarki, individu-individu amatan dalam kelompok yang sama cenderung mempunyai karakteristik yang sama bila dibandingkan dengan individu-individu pada kelompok yang berbeda. Jika analisis regresi yang digunakan akan menyebabkan pendugaan parameter regresi yang berbias ke bawah karena asumsi tidak terpenuhi yang berimplikasi pada pengujian hipotesis terhadap koefisien peubah menjadi signifikan, sehingga analisis yang digunakan adalah analisis regresi multilevel. Dalam analisis regresi multilevel ditemukan bahwa model sisaan tidak berdistribusi normal dengan demikian dilakukan penanganan data dengan transformasi logaritma natural dan fungsi logit, sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tiga model regresi terhadap IPK mahasiswa. Adapun ketiga model tersebut antara lain model regresi multilevel, model regresi multilevel dengan transformasi logaritma natural, dan model regresi logistik biner multilevel. Hasil analisis dari ketiga model ditemukan bahwa model terbaik akhir dari ketiga model tersebut adalah model regresi logistik biner multilevel dengan nilai pseudo-R2 0,98. Pada taraf nyata 5% pada model terbaik akhir dapat dilihat peubah yang berpengaruh terhadap IPK mahasiswa pada level satu yaitu semester dan SKS, pada level dua antara lain jalur masuk, jenis kelamin, beasiswa, usia dan status perkawinan. Nilai ICC pada model yang diperoleh pada level dua sebesar 0,91 dan level tiga sebesar 0,08. Hal ini menunjukkan bahwa 91% keragaman IPK berasal dari mahasiswa dan 8% berasal dari fakultas. Pengaruh semester dan SKS menyebabkan perbedaan antar mahasiswa dengan kemiringan acak sebesar 50,1608 dan 0,0014 serta keragaman intersep sebesar 19,2359, sedangkan pengaruh semester dan SKS menyebabkan perbedaan antar fakultas dengan kemiringan acak sebesar 4,7806 dan 0,0047 serta keragaman intersep sebesar 1,8861, Selain itu, pada model terbaik akhir tidak ada interaksi peubah penjelas antar level.
Keyword: data longitudinal, logaritma natural, regresi multilevel, regresi logistik multilevel, tiga level

Judul: Gene Editing  of Two Cyanide Synthesis-related Genes in Cassava using CRISPR/Cas9
Abstrak: Cassava (Manihot esculenta) contain toxic quantities of cyanogenic glucoside. Reducing the potentially toxic cyanogenic glucoside levels in cassava could be achieved by gene editing through Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats – CRISPR associated protein 9 (CRISPR/Cas9), a high- precision genome editing technique in plants. Two cassava UDP- glucosyltransferase (UGT) paralogs, UGT85K4 and UGT85K5, are the genes catalyzing the synthesis of cyanogenic glucosides in plants. The study aimed to construct the CRISPR/Cas9 recombinant vector carrying single guide RNA (sgRNA) to edit UGT85K4 and UGT85K5 genes, and transform sgRNA CRISPR/Cas9 construct into KU50 cassava calli. Five sgRNAs were designed, considering the on/off target efficiency score and GC content. Those sgRNAs were ligated into pRGEB32 plasmid and introduced to competent Escherichia coli DH5a. The PCR colony and DNA sequencing were performed to verify the sgRNA insert. The amplicons showed the expected band size of recombinant vector (180 bp). Based on sequencing results, only one sgRNA was successfully ligated into the plasmid that will be used to edit the UGT85K5 gene. The sgRNA CRISPR/Cas9 construct in pRGEB32 plasmid was successfully transformed into Agrobacterium tumefaciens and introduced into KU50 cassava calli through co-cultivation. The overgrowth of Agrobacterium occurred after the co-cultivation phase.
Keyword: CRISPR/Cas9, Cyanogenic glucoside, Gene editing, sgRNA