Judul: Regresi binomial negatif dan zero inflated poisson peubah yang berpengaruh terhadap dropout (DO) mahasiswa S2 pascasarjana IPB
Abstrak: Peminat program pascasarjana dari tahun ke tahun mengalami peningkatan, ini membuat banyak perguruan tinggi membuka program pascasarjana. Salah satu perguruan tinggi yang membuka program pascasarjana adalah Institut Pertanian Bogor (IPB). Tingginya peminat program pascasarjana tidak membuat semua mahasiswanya dapat menyelesaikan pendidikan pascasarjana sampai akhir, sehingga mereka harus mengalami dropout. Kasus dropout ini dipengaruhi banyak faktor, adapun faktor-faktor yang diduga berpengaruh yaitu jenis kelamin, usia mahasiswa, status pernikahan, status pekerjaan, status PT asal, IPK S1, sumber biaya pendidikan, dan linearitas S1. Metode yang dapat digunakan untuk melihat faktor yang berpengaruh adalah regresi binomial negatif dan regresi zero inflated poisson. Regresi zero inflated poisson memiliki dua model yaitu model log dan model logit. Data yang digunakan merupakan data dropout mahasiswa pascasarjana IPB dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2013. Regresi binomial negatif memiliki nilai AIC sebesar 351.9181, sedangkan regresi zero inflated poisson memiliki nilai AIC sebesar 256.3708. Sehingga pada kasus dropout pascasarjana IPB regresi yang paling baik digunakan adalah regresi zero inflated poisson karena menghasilkan nilai AIC yang lebih kecil dari regresi binomial negatif. Peubah yang berpengaruh terhadap dropout mahasiswa pascasarjana menggunakan regresi zero inflated poisson dengan model log adalah rata-rata usia mahasiswa, persentase mahasiswa menikah, persentase mahasiswa bekerja, persentase status PTN asal mahasiswa, rata-rata IPK S1, dan persentase daerah PT asal luar pulau Jawa, sedangkan jika menggunakan model logit tidak ada peubah yang berpengaruh.
Keyword: AIC, IPB, Negative binomial regression, Zero inflated poisson regression, Perbandingan regresi binomial, Ukuran kebaikan model, Kaus drop out

Judul: Identifikasi Peubah yang Berpengaruh terhadap Ketidaklulusan Mahasiswa Program Sarjana BUD IPB dengan Regresi Logistik Biner
Abstrak: Salah satu jalur masuk yang ada di Institut Pertanian Bogor (IPB) yaitu Beasiswa Utusan Daerah (BUD). Tidak semua mahasiswa BUD IPB dapat menyelesaikan studinya karena di Drop Out (DO) atau mengundurkan diri. Salah satu upaya yang dapat dilakukan IPB untuk menekan angka putus kuliah mahasiswa BUD IPB adalah dengan mengetahui peubah yang berpengaruh terhadap ketidaklulusan mahasiswa BUD IPB. Peubah yang berpengaruh terhadap ketidaklulusan mahasiswa BUD IPB dianalisis dengan regresi logistik biner. Terdapat ketidakseimbangan kelas data pada peubah respon sehingga metode yang dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut adalah Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE). Model klasifikasi dengan SMOTE menghasilkan rata-rata sensitivitas yang lebih tinggi dibandingkan model tanpa SMOTE dari 10,66% menjadi 61,91%. Hal tersebut memperkuat bahwa model dengan SMOTE lebih baik untuk memprediksi kelas minoritas (mahasiswa BUD IPB yang tidak lulus). Peubah yang berpengaruh terhadap ketidaklulusan mahasiswa BUD IPB adalah jenis kelamin, status sekolah asal, kelompok program studi, ada tidaknya Program Pra Universitas (PPU), jenis sponsor, rataan rapor, dan IPK Tahap Persiapan Bersama (TPB) atau Program Pendidikan Kompetensi Umum (PPKU)., One of the entrances available at the Bogor Agricultural University (IPB) is the Regional Representatives Scholarship (BUD). Not all BUD IPB students were able to complete their studies because they dropped out (DO) or resigned. One of the efforts that IPB can do to reduce the dropout rate for BUD IPB students is to find out the variables that affect the failure of BUD IPB students. The variables that influence the failure of BUD IPB students are analyzed by binary logistic regression. There is an imbalance of data classes in the response variables so that the method that can be used to overcome this is the Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE). The classification model with SMOTE resulted in a higher average sensitivity than the model without SMOTE from 10,66% to 61,91%. This confirms that the model with SMOTE is better at predicting the minority class (BUD IPB students who do not pass). The variables that affect the failure of BUD IPB students are gender, school status of origin, study program groups, the presence or absence of Pre-University Programs (PPU), type of sponsor, average report cards, and GPA in the Joint Preparation Stage (TPB) or General Competency Education Program (PPKU).
Keyword: binary logistic regression, BUD IPB, SMOTE

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: