Judul: Penerapan Regresi Logistik Biner Multilevel terhadap Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa FMIPA Program Sarjana IPB
Abstrak: Capaian keberhasilan mahasiswa salah satunya dilihat dari Indeks Prestasi Mahasiswa (IPK) yang diperoleh oleh mahasiswa. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) merupakan fakultas yang memiliki jumlah mahasiswa terbanyak dari semua fakultas program sarjana IPB dengan persentase 20,5% dari total mahasiswa. Untuk mempertajam analisis IPK dapat dibagi menjadi dua grup yaitu lebih dari sama dengan tiga dan kurang dari tiga. Data mahasiswa diamati per semester pada setiap mahasiswa FMIPA IPB membuat struktur data bertipe data longitudinal. Data tersebut memiliki dua level, level kesatu adalah pengamatan berulang yang tersarang pada mahasiswa, dimana individu mahasiswa merupakan level kedua. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan IPK Mahasiswa FMIPA IPB menggunakan regresi logistik biner multilevel untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi logistik biner multilevel. Model terbaik pada penelitian ini adalah model koefisien acak tanpa interaksi adalah model terbaik. Peubah yang memengaruhi IPK mahasiswa pada level kesatu adalah semester dan Satuan Kredit Semester (SKS) sedangkan pada level kedua adalah beasiswa dan jalur masuk. Pengaruh peubah penjelas semester dan SKS berbeda-beda antar mahasiswa. Didapatkan nilai proporsi keragaman yang dapat dijelaskan oleh efek tetap adalah sebesar 3,1% dari total keragaman sementara nilai proporsi keragaman yang dapat dijelaskan oleh efek tetap dan efek acak adalah sebesar 99,6% dari total keragaman.
Keyword: GPA, logistic regression, longitudinal data, multilevel

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: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4