Judul: Klasifikasi Sekolah dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Vokasi  IPB Jalur USMI Menggunakan Metode CART
Abstrak: Seleksi penerimaan mahasiswa baru sekolah vokasi IPB terdiri dari beberapa jalur, salah satunya adalah jalur USMI. Dalam rangka meningkatkan performanya, perlu dilakukan evaluasi dalam penerimaan mahasiswa baru jalur USMI tersebut. Sebelumnya telah dilakukan penelitian dengan tujuan yang sama menggunakan metode clustering. Penelitian tersebut menghasilkan tiga gerombol dimana sekolah sekolah dibedakan berdasarkan komitmen dan kualitas. Tujuan penelitian ini adalah membuat model klasifikasi dari gerombol yang diperoleh menggunakan metode CART. Metode Classification and Regression Tree (CART) merupakan teknik klasifikasi nonparametrik yang menghasilkan pohon keputusan tunggal. Metode CART dapat melibatkan data yang bertipe campuran. Model klasifikasi yang dihasilkan dari data tahun 2019 menghasilkan akurasi sebesar 98,52%. Namun, hasil evaluasi model 2019 pada data tahun 2020 masih belum cukup bagus dalam memprediksi dengan akurasi sebesar 57,22%, sehingga dilakukan penggerombolan ulang pada data tahun 2020 dan dihasilkan tiga gerombol. Selanjutnya, dibuat ulang model klasifikasi dengan data tahun 2020 dan menghasilkan akurasi sebesar 97,47%. Namun, hasil evaluasi model 2020 pada data tahun 2021 masih belum cukup bagus dalam memprediksi dengan akurasi sebesar 44,34%, sehingga penggerombolan pada tahun sebelumnya belum bisa digunakan untuk prediksi pada data tahun setelahnya. Hal ini dikarenakan populasi sekolah berubah setiap tahun. Pengelompokkan sekolah pelamar USMI perlu dilakukan dengan penggerombolan sekolah setiap tahun berjalan., The selection of new student admissions for the IPB vocational school consists of several routes, one of which is the USMI route. In order to improve its performance, it is necessary to evaluate the USMI new student admission system. Previously, research with the same objective had been carried out using the clustering method. The study resulted in three clusters in which schools were differentiated based on the commitment and quality of the schools. This study aims to create a classification model of the clusters obtained using the CART method. Classification and Regression Tree (CART) is a nonparametric classification technique that produces a single decision tree. The CART method can involve mixed-type data. The classification model generated from the 2019 data yields an accuracy of 98.52%. However, the results of the 2019 model evaluation with the 2020 data are still not good enough to predict with an accuracy of 57.22%, so the 2020 data is re-clustered and produces three clusters. Furthermore, the classification model was remade with 2020 data, resulting in an accuracy of 97.47%. However, the results of the 2020 model evaluation with the 2021 data are still not good enough to predict with an accuracy of 44.34%, so the clustering in the previous year cannot be used for predictions of the following year's data. The grouping of schools for USMI applicants needs to be done by grouping schools every year.
Keyword: CART, classification, new student admissions, USMI, vocational

Judul: Klasifikasi Sekolah pada Penerimaan Mahasiswa Baru Jalur SNMPTN di IPB University Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial
Abstrak: IPB University merupakan perguruan tinggi yang memiliki kualitas pendidikan baik, begitu pula dengan penerimaan mahasiswa barunya. Salah satu jalur penerimaan mahasiswa baru yang ada di IPB University yaitu SNMPTN. Hal yang ingin diketahui IPB University adalah membuat fungsi klasifikasi sekolah pendaftar SNMPTN menggunakan metode regresi logistik multinomial. Sebelum dilakukan klasifikasi, dilakukan analisis gerombol dengan metode two-step cluster menggunakan data tahun 2016-2020. Metode two-step cluster menghasilkan empat gerombol optimal. Gerombol 1 adalah sekolah dengan peringkat terendah (komitmen, kualitas, dan konsistensi rendah). Gerombol 2 dan 3 adalah sekolah yang memiliki kriteria khusus pada kategori tertentu. Gerombol 4 adalah sekolah yang memiliki peringkat tertinggi (komitmen, kualitas, dan konsistensi tinggi). Hasil dari analisis gerombol akan dipakai untuk klasifikasi sebagai peubah respon. Model regresi logistik multinomial memberikan ketepatan klasifikasi sebesar 98,86%. Peluang sekolah setiap kategori dapat diperoleh dari model logit yang terbentuk. Peubah signifikan dari model yang dihasilkan mampu memprediksi peluang sekolah untuk masuk dalam gerombol tertentu. Model yang didapatkan dari hasil klasifikasi akan divalidasi menggunakan data tahun 2021. Validasi yang dihasilkan masih belum cukup bagus memprediksi karena nilai akurasinya sebesar 61,8%. Nilai akurasi dikatakan bagus jika berada pada selang 80-110%. Hal ini dikarenakan setiap tahun terjadi perubahan sekolah yang mendaftar SNMPTN di IPB University., IPB University is considered as one of the best universities, with quite qualified student enrollment. One of the new student admissions paths at IPB University is SNMPTN. This study aimed to generate a classification function for the school of college student enrollment, in this case, SNMPTN on IPB University, with a multinomial logistic regression analysis method. The researcher conducted the cluster analysis by two-step cluster using 2016 until 2020 data and produced four optimal clusters. The clustering was proceed and resulted four optimal clusters. The first cluster ranked lowest based on commitment, quality, and high school student enrollment consistency. The second and third clusters were schools with particular criteria for specific categories. The last cluster was the other three clusters highest commitment, quality, and consistency. In this case, the multinomial logistic regression model had 98,86% accuracy. The probability of all clusters in a high school could be derived from the logit model. Logistic regression's coefficient was used to predict probability value which falls into four clusters model. The prediction model of the actual data on years interval 2016 until 2020 for data testing 2021 was still below expectation because low accuracy data was 61,8%.
Keyword: categorical data, Multinomial Regression Logistic, SNMPTN

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