Judul: Perbandingan Metode Hot-deck, Regression dan K-Nearest Neighbor Imputation dalam Pendugaan Data Hilang pada Dapodik Tahun 2020
Abstrak: Data Pokok Pendidikan (Dapodik) adalah sistem pendataan nasional yang memuat data satuan pendidikan. Data hilang pada Dapodik menyebabkan hilangnya informasi penting, sehingga dapat diatasi dengan imputasi. Imputasi merupakan prosedur untuk memprediksi nilai yang hilang dengan metode tertentu. Penelitian ini membandingkan tiga metode imputasi yaitu Hot-deck Imputation, Regression imputation dan K-Nearest Neighbor Imputation (KNNI). Hot-deck imputation adalah metode imputasi menggunakan nilai yang memiliki karakteristik serupa dari observasi lain. Regression imputation adalah metode untuk memprediksi data hilang dengan menggunakan pendekatan regresi. KNNI adalah metode imputasi dengan mengelompokkan data berdasarkan keanggotaan terdekat. Dilakukan simulasi pembangkitan data hilang dengan persentase 2%, 3%, 4% dan 5% lalu dilakukannya imputasi dengan ketiga metode tersebut. Model terbaik ditentukan berdasarkan RMSE dan MAPE terendah. Metode imputasi terbaik berdasarkan nilai RMSE dan MAPE terendah yaitu regression imputation., Data Pokok Pendidikan (Dapodik) is a nationwide data collection system that contains data on education units. Missing value in Dapodik causes the loss of important information. To solve this problem can use imputation. Imputation is a procedure to predict the missing value with a certain method. This study aims to compare three imputation methods which are Hot-deck imputation, Regression Imputation, and K-Nearest Neighbor imputation (KNNI). Hot-deck imputation is an imputation method with values that have similar characteristics. Regression imputation is a method to predict missing values by using the regression approach. KNNI is an imputation method that groups data based on the closest neighbor. Simulation for generating missing value was carried out by dividing the percentage of 2%, 3%, 4%, and 5% then imputed with the three methods. The best model is determined based on the lowest value of RMSE and MAPE. The best imputation method based on the lowest RMSE and MAPE values is a regression imputation
Keyword: Dapodik, Hot Deck Imputation, KNNI, Missing Value, Regression Imputation

Judul: Pendugaan Data Hilang Menggunakan Metode Yates dan Algoritme EM untuk Data Level Kecamatan dalam Susenas 2011-2012
Abstrak: Data hilang merupakan salah satu penyebab dari ketidaklengkapan data yang sering ditemukan dalam analisis data. Terdapat dua cara yang dapat digunakan untuk menangani data yang hilang. Pertama, tetap melakukan analisis menggunakan data yang ada. Kedua, dengan melakukan pendugaan data yang hilang, kemudian melakukan analisis sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan diawal. Cara kedua dinilai lebih baik, karena ketika dilakukan analisis, tidak menimbulkan kesulitan serta tidak akan memunculkan masalah baru. Pada penelitian ini, pendugaan data hilang dilakukan menggunakan dua metode, yaitu menggunakan algoritme EM (expectation maximization) dan metode Yates. Kedua metode ini digunakan untuk menduga ketidaklengkapan data level kecamatan pada data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2011- 2012 akibat terbaginya contoh survei kedalam 4 triwulan. Nilai dugaan awal yang digunakan kedua metode ini adalah rata-rata dari rataan baris ke-2 dengan rataan kolom ke-2. Hasil analisis ragam dari kedua metode menunjukkan bahwa ada asumsi yang tidak terpenuhi, sehingga diperlukan transformasi Box-Cox. Berdasarkan nilai KTG dan R2 yang diperoleh dari analisis ragam setelah dilakukan transformasi, metode terbaik dalam menduga rata-rata rumah tangga per kapita per bulan di Kabupaten Semarang adalah metode Yates dengan nilai KTG dan R2 berturut-turut sebesar 3.88 x 10-8 dan 65.90 %.
Keyword: EM algorithm, missing value, Yates method, Susenas

Judul: Budidaya lisianthus [Eustoma grandiflorum (Raf.) Shinn.] di Bali Rose, PT. Mid Duta International, Mayungan, Bali
Abstrak: Lisianthus termasuk salah satu jenis bunga potong yang cukup populer. Lisianthus memiliki penampilan bunga yang menarik, namun tanaman ini masih sedikit dibudidayakan di Indonesia. Hal ini menarik minat penulis untuk melaksanakan magang di Kebun Bali Rose. Magang mulai dilaksanakan pada tanggal 11 Februari 2009 hingga 27 Juni 2009 di Bali Rose, PT. Mid Duta International di Banjar Mayungan, Desa Antapan, Kecamatan Baturiti, Kabupaten Tabanan, Bali. Tujuan dari magang ini adalah mempelajari teknik budidaya tanaman Lisianthus yang dikembangkan di Bali Rose, serta meningkatkan pengetahuan dan keterampilan penulis dalam kegiatan budidaya serta manajemen kebun.
Keyword: