Judul: Analysis of IPB Student’ Readiness to Participate in E-Learning with the Rasch Model’s Using Decision Tree and Ensemble Methods
Abstrak: Di abad ke-21 perkembangan teknologi semakin pesat. Perkembangan teknologi tersebut membuat perubahan dalam segala aspek yang salah satunya adalah bidang pendidikan. Pendidikan yang diajarkan secara konvensional mulai beradaptasi dengan adanya perkembangan digital menjadi pembelajaran e-learning. IPB merupakan salah satu universitas yang mempersiapkan diri dalam menghadapi tantangan perkembangan teknologi dan perubahan yang akan terjadi di masa mendatang dengan merancang kurikulum Pendidikan Milenial IPB 4.0. Terdapat lima karakter dan dimensi yang akan dilakukan, salah satunya adalah dimensi pembelajaran dengan tempat dan waktu bukan sebagai batasan. Hal ini menunjukkan IPB sudah mulai melihat tantangan ke depan dengan mengembangkan pembelajaran berbasis elektronik (e-learning) yang membuat tempat dan jarak bukan lagi menjadi penghalang dalam proses pembelajaran. Dalam penerapan pembelajaran e-learning diperlukan kesiapan dari mahasiswa dalam mengikuti kurikulum tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesiapan mahasiswa mengikuti pembelajaran e-learning dengan Model Rasch menggunakan metode decision tree dan ensemble. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan instrumen non tes berupa angket dengan menggunakan skala Likert. Skala Likert yang digunakan adalah skala dari angka 1 yang menyatakan mahasiswa sangat kurang siap hingga angka 5 yang menyatakan mahasiswa sangat siap. Sampel yang digunakan adalah mahasiswa IPB tahun 2021. Mahasiswa tersebut memiliki latar belakang daerah yang beragam serta terdampak pandemi sehingga masih beradaptasi dari pembelajaran yang sebelumnya adalah konvensional menjadi pembelajaran digital. Teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan Model Rasch, decision tree, dan ensemble. Dengan menggunakan pendekatan ini, dianalisis kesiapan mahasiswa mengikuti pembelajaran e-learning dan diprediksi menggunakan machine learning kesiapan mahasiswa baru di luar responden dengan menggunakan prediktor yang jauh lebih sedikit. Prediktor yang digunakan adalah fakultas, jenis kelamin, asal SMA, domisili, dan pengalaman mahasiswa mengikuti pembelajaran e-learning pada jenjang sebelumnya. Hasil dari penelitian didapatkan nilai reliabilitas item sebesar 0,93, reliabilitas person sebesar 0,97, dan Cronbach Alpha sebesar 0,99. Nilai standar deviasi sebesar 2,34 dan rata-rata logit responden sebesar 1,9. Sebesar 34% mahasiswa memiliki kesiapan sangat memadai dengan nilai person measure > 2,34. Sebesar 4% mahasiswa memiliki kesiapan cukup memadai dengan nilai 1,9 < person measure < 2,34. Sebesar 62% mahasiswa memiliki kesiapan kurang memadai dengan nilai person measure < 1,9. Berdasarkan person measure dari Model Rasch dapat disimpulkan mahasiswa laki-laki dan yang memiliki pengalaman mengikuti pembelajaran e-learning memiliki kesiapan sangat memadai untuk mengikuti pembelajaran e-learning di tingkat universitas. Selain itu, metode machine learning mampu memprediksi kesiapan mahasiswa dalam mengikuti e-learning berdasarkan nilai person measure yang diukur dari Model Rasch. Hasil dari klasifikasi decision tree adalah mahasiswa fakultas FMIPA, mahasiswa berjenis kelamin laki-laki, mahasiswa berdomisili di JABODETABEK, mahasiswa berasal dari SMA di JABODETABEK, dan mahasiswa yang memiliki pengalaman pembelajaran e-learning pada jenjang sebelumnya cenderung memiliki kesiapan yang cukup hingga sangat memadai. Nilai akurasi metode decision tree mencapai 75,97%. Selanjutnya metode ensemble mampu meningkatkan akurasi dari metode decision tree. Selain itu, ditemukan bahwa metode ensemble dengan metode LogitBoost (regresi logisik adaptif) merupakan metode terbaik berdasarkan akurasi (82,17%) dan waktu eksekusi (1,11 detik)., In the 21st century technological developments are increasingly rapid. These technological developments have made changes in all aspects, one of which is the field of education. Education taught conventionally is starting to adapt to digital developments into e-learning.
Keyword: decision tree, e-learning, ensemble, machine learning, Rasch Model

Judul: Penerapan Metode Rotation Forest dalam Memprediksi Status Kelulusan Mahasiswa FMIPA IPB University
Abstrak: Salah satu indikator mutu pendidikan adalah lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan studi. Data yang diperoleh dari Dit-AP IPB University menyebutkan masih banyak mahasiswa FMIPA yang belum berhasil menyelesaikan studinya tepat waktu. Hal ini menjadi evaluasi bagi IPB University khususnya mahasiswa FMIPA IPB agar lebih peduli terhadap kelulusan mahasiswanya. Penelitian ini dilakukan untuk memodelkan klasifikasi data mahasiswa FMIPA IPB University tahun 2018, dengan peubah respon yaitu lulus tepat waktu dan lulus tidak tepat waktu dengan profil dan latar belakang mahasiswa sebagai peubah penjelas. Metode klasifikasi yang digunakan adalah rotation forest. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana tingkat akurasi dalam memprediksi serta mengetahui peubah penting yang mempengaruhi status kelulusan mahasiswa. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa rotation forest mampu memprediksi status kelulusan mahasiswa FMIPA IPB University dengan kinerja yang cukup baik. Metode ini memperoleh nilai akurasi sebesar 69,89% sebelum Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sedangkan setelah SMOTE memperoleh nilai akurasi sebesar 76,34%. Peubah terpenting dalam model sebelum penerapan SMOTE adalah Jalur Masuk (X4), Jenis Kelamin (X1), dan IPK (X2), sedangkan setelah penerapan SMOTE adalah Jalur Masuk (X4), IPK (X2), dan UKT (X6)., One indicator of the quality of education is the length of time required to complete studies. Data obtained from Dit-AP IPB University states that there are still many FMIPA students who have not succeeded in completing their studies on time. This is an evaluation for IPB University, especially FMIPA IPB students, to be more concerned about their students' graduation. This research was conducted to model the classification of FMIPA IPB University student data in 2018, with the response variables being on-time graduation and delayed graduation with student profiles and backgrounds as explanatory variables. The classification method used is rotation forest. This study aims to assess the accuracy of prediction and to identify the variable importance that affects students' graduation status. The results show that Rotation Forest can predict the graduation status of FMIPA IPB University students with fairly good performance. This method achieved an accuracy of 69.89% before applying the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and 76.34% after applying SMOTE. The variable importance in the model before the implementation of SMOTE are Driveway (X4), Gender (X1), and GPA (X2), while after SMOTE implementation are Driveway (X4), GPA (X2), and Tuition Fee (X6).
Keyword: graduation status, prediction, rotation forest, variable importance

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: