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: Multilevel Regression Analysis on Longitudinal Data of the Grade Point Average (GPA) of IPB Masters Program Students
Abstrak: Salah satu indikator untuk mengukur kualitas lulusan perguruan tinggi adalah keberhasilan studi mahasiswa. Capaian Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dan lama studi adalah indikator penting dalam mengevaluasi keberhasilan studi mahasiswa. Penelitian-penelitian sebelumnya menggunakan lama studi mahasiswa sebagai indikator keberhasilan mahasiswa program magister, sehingga struktur data yang dihasilkan berbentuk cross-sectional. Jika ditinjau berdasarkan capaian IPK, struktur data yang dihasilkan berbentuk longitudinal karena merupakan pengamatan berulang. Tujuan dari penelitan ini adalah untuk memodelkan hubungan antara capaian IPK mahasiswa sebagai data longitudinal, mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi capaian IPK mahasiswa, dan menduga komponen ragam capaian IPK program magister Sekolah Pascasarjana IPB. Data yang digunakan adalah data mahasiswa program magister kelas regular angkatan 2019. Metode yang digunakan adalah regresi multilevel dengan IPK sebagai nilai amatan berulang level kesatu tersarang pada level kedua (individu mahasiswa) tersarang pada level ketiga (fakultas). Capaian IPK mahasiswa program magister IPB dimodelkan sebagai data longitudinal dengan metode regresi 3-level. Diketahui faktor yang memengaruhi capaian IPK adalah semester mahasiswa, usia, status perkawinan, sumber biaya pendidikan, jumlah mahasiswa tiap fakultas, interaksi usia dengan sumber biaya pendidikan, serta antara semester dengan status perkawinan. Komponen keragaman menunjukkan adanya keragaman perbedaan IPK antar fakultas, keragaman perbedaan IPK antar mahasiswa dalam fakultas, serta keragaman IPK antar semester dalam mahasiswa dalam fakultas., The academic accomplishment of college graduates is one factor used to gauge their caliber. Academic performance indicators for students in the master's program at IPB Postgraduate School include cumulative grade point average (GPA) and length of study. Previous studies have used the length of study as an academic performance indicator for master's program students, so the resulting data structure is cross-sectional. In contrast, if we examine it in light of the GPA performance, the resulting data structure is longitudinal because it involves repeated measurements. Therefore, this research aims to model student GPA performance as longitudinal data, identify the factors that influence student GPA performance, and estimate the variance components of GPA performance in the master's program at IPB Postgraduate School. The technique utilized is multilevel regression, with the first level's repeated observation value (GPA) nested at the second level (individual students), which is nested at the third level (faculty). The GPA performance in the master's program at IPB Postgraduate School is modeled as longitudinal data using the 3-level regression method. The results show that the factors influencing GPA achievement are student semesters, age, marital status, sources of tuition fees, number of students in each faculty, age interaction with sources of tuition fees, and semester interaction with marital status. The variance component shows the variance of GPA differences between faculties, the variance of GPA differences between students within the faculty, and the variance of GPA over the semester among students within the faculty.
Keyword: IPK, Longitudinal, Magister, Regresi multilevel

Judul: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell