## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online)
ISSN 2087-5347 (Print)
Arlene Henny Hiariey 1,* , Doms Upuy 2 , Sanlly Joanne Latupeirissa 3 1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pattimura 1,2,3 Jl. Ir. M. Putuhena, Ambon
* Corresponding Author: arlene.hiariey@fmipa.unpatti.ac.id
Abstract — Structural Equation Modeling (SEM) is a  method of multivariate statistical analysis that  can  describes  the  structure  of  a  relatively  complex  relationships  by  engaging  many  of  the variables. SEM-based on component or a variant called Partial Least Square (PLS), is a method that is  more  flexible  and  powerful    in  testing  with  free  distribution  assumptions,  the  scale  of  the indicator  variety,  and the number of samples must not be large. Specific problems in the case of HIV/AIDS  can  be  seen  through  clinical  overview  sufferers  HIV/AIDS,  based  on  opportunistic infections    CD4  levels,  and  quality  of  life.  This  research  aims  to  get  Structural  Equation  Model (SEM-PLS) clinical picture of HIV/AIDS patients. Secondary data were gathered and derived from the medical records of 150 patients with HIV/AIDS at the health centers of the Pasuruan Regency in 2017.  The  results  of  the  analysis  showed  that  the  predisposing  factors,  enabling  factors  and strengthening factors influenced the clinical picture of HIV/AIDS patients. R 2 produced by 0,8 so it can be conclude that model can explain data.
Keywords — SEM-PLS, clinical picture of HIV/AIDS, Pasuruan Regency, CD4 levels.
I ntisari — Structural Equation Modelling (SEM) merupakan metode analisis statistik multivariat dapat  menjelaskan  struktur  hubungan  yang  relatif  kompleks  dengan  melibatkan  banyak  variabel. SEM berbasis komponen atau varian disebut Partial Least Square (PLS), merupakan metode yang lebih fleksibel dan powerfull dalam pengujian dengan bebas asumsi distribusi, skala dari indikator beragam,  dan  jumlah  sampel  tidak  harus  besar.  Spesifik  permasalahan  dalam  kasus  HIV/AIDS dapat dilihat melalui gambaran klinis penderita HIV/AIDS, berdasarkan infeksi oportunistik, kadar CD4  dan  kualitas  hidup.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  model  persamaan  struktural (SEM-PLS)  gambaran  klinis  pasien  HIV/AIDS.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dan berasal  dari  rekam  medik  150  pasien  HIV/AIDS  di  Puskemas  Kabupaten  Pasuruan  tahun  2017 sejumlah 150 pasien. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor predisposisi, faktor pemungkin dan faktor penguat signifikan terhadap gambaran klinis. Nilai R 2 yang dihasilkan sebesar 0,8 sehingga dapat disimpulkan bahwa model mepunyai kemampuan yang baik dalam menjelaskan data. Kata kunci — SEM-PLS, gambaran klinis HIV/AIDS, Kabupaten Pasuruan, CD4 level.

## I. P ENDAHULUAN
Human  Immunodeficiency  Virus (HIV) merupakan  virus  yang  menyerang  kekebalan tubuh  manusia  dan  mengakibatkan  kemampuan tubuh  rentan  terhadap  infeksi.  Pengobatan terhadap penyakit HIV belum dapat
menyembuhkannya. Diagnosis dini dan penanganan yang efektif terhadap pengidap HIV tidak  akan  berubah  menjadi  AIDS  ( Acquired Immunfeficiency  Syndrom) yang  merupakan stadium  akhir  dari  infeksi  virus  HIV  [1]. Penularan HIV banyak terjadi melalui hubungan

## Analisis SEM-PLS Perilaku Pasien HIV/AIDS terhadap Gambaran Klinis Pasien
seksual  yang  tidak  sehat  terutama  seks  sesama pria,  termasuk  waria  yang  mencapai  60%,  dan penularan melalui jarum suntik 30% [2].
Kasus  infeksi  HIV/AIDS  di  Indonesia pertama  kali  di  temukan  pada  tahun  1987  di Provinsi  Bali.  Sejak  pertama  kali  ditemukan hingga  Maret  2016  HIV/AIDS  tersebar  di  407 kabupaten/kota  dari  507  kabupaten/kota  di Indonesia.  Provinsi  Jawa  Timur  merupakan provinsi  kedua  tertinggi  di  Indonesia  dengan jumlah  infeksi  HIV  sebesar  26.052  [3]. Tingginya  angka  infeksi  HIV/AIDS  menjadikan perlunya  peningkatan  pelayanan  kesehatan  bagi Orang  Dengan  HIV/AIDS  (ODHA).  Menurut Teori Lawrence Green tahun 1980 terdapat  tiga faktor  yang  dapat  mempengaruhi  spesifikasi permasalahan  perilaku  suatu  penyakit  tersebut yaitu  faktor  predesposisi,  faktor  pemungkin  dan faktor  penguat.  Spesifik  permasalahan  dalam kasus  HIV/AIDS  adalah  gambaran  klinis  dari penderita  HIV/AIDS.  HIV  merupakan  infeksi yang  menyerang  dan  melemahkan  sistem  imun, sehingga  menyebabkan  terjadinya  penurunan kadar Cluster  Differentiation (CD4)  dan menyebabkan  tingginya  resiko  terhadap  infeksi oportunistik [4].
Teori  Lawrence  Green  menyatakan  bahwa perilaku  manusia  dipengaruhi  oleh  dua  faktor pokok,  faktor  perilaku  ( behavior causes)  dan faktor  di  luar  perilaku  ( non-behavior  causes ). Perilaku  ini  terbentuk  dari  3  faktor  yaitu  faktor predisposisi  ( predisposing  factors ),  faktor pemungkin ( enabling factor ) dan faktor penguat ( reinforcement  factor ).  Spesifik  permasalahan dalam  kasus  HIV/AIDS  yaitu  gambaran  klinis dari  pasien  HIV/AIDS.  Gambaran  klinis penderita  HIV/AIDS  dapat  dilihat  berdasarkan infeksi  oportunistik,  kadar  CD4  dan  kualitas hidup.  Selain  faktor  predisposisi,  faktor manifestasi klinis berupa kadar CD4 dan stadium juga  diduga  mempengaruhi  infeksi  oportunistik. HIV  merupakan  infeksi  yang  menyerang  dan melemahkan sistem imun, sehingga menyebabkan  terjadinya  penurunan  kadar Cluster Differentiation (CD4) dan menyebabkan tingginya risiko terhadap infeksi oportunistik [5]. Hubungan  antara  kadar  CD4  dengan  infeksi opurtunistika  juga  telah  dibuktikan  adanya hubungan [6].
Pola  hubungan  antara  gambaran  klinis penderita HIV dengan faktor predisposisi, faktor penguat  dan  faktor  pemungkin  menjadi  sumber penelitian. Analisis yang tepat untuk menjelaskan  hubungan  faktor  predisposisi, faktor  penguat  dan  faktor  pemungkin  dengan gambaran  klinis  penderita  HIV/AIDS  adalah SEM berbasis varians yaitu Partial Least Square (PLS)  yang bebas asumsi,  lebih fleksibel (dapat diterapkan  untuk  semua  skala  data)  dan powerfull dalam  menjelaskan  hubungan  antar variabel  [7].  Dalam  SEM  PLS  terdapat  model formatif  dan  model  reflektif  [8].  Penelitian  ini menggunakan  data  rekam  medik  dengan mengasumsikan  bahwa  data  tidak  homogen dalam  arti  lain  data  diambil  dari  setiap  pasien- pasien yang berbeda-beda. Tujuan dari penelitian ini  adalah  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi gambaran klinis pasien HIV/AIDS dengan pendekatan SEM-PLS.

## II. M ETODOLOGI

## A. Sumber Data
Data  yang  diperoleh  berasal  dari  rekam medik pasien HIV/AIDS di Kabupaten Pasuruan tahun 2017 dan berjumlah 150 pasien. Data yang diambil  adalah  pasien  yang  mengalami  sakit HIV/AIDS  pada  Kabupaten  Pasuruan.  Variabel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  tercantum pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel dan Skala Data

## VARIABEL LATEN
INDIKATOR GAMBARAN KLINIS PASIEN HIV/AIDS (Y) Kualitas Hidup (Y 11 )
Kadar CD4 (Y 12 ) Infeksi Opotunistik (Y 13 ) FAKTOR PREDISPOSISI (X 1 ) Pengetahuan (X 11 ) Sikap (X 12 ) Konsep Diri (X 13 ) FAKTOR PENGUAT (X 2 ) Dukungan Keluarga (X 21 ) FAKTOR PEMUNGKIN (X 3 ) Terapi ARV (X 31 )
Berdasarkan  Tabel  1  diperoleh  tiga variabel  laten  eksogen  dan  satu  variabel endogen.  Tiga  variabel  laten  eksogen  yaitu Faktor  Predisposisi  (X 1 ) , Faktor  Penguat  (X 2 ) dan  Faktor  Pemungkin  (X 3 )  sementara  itu variabel  laten  endogen  yaitu  Gambaran  Klini
pasien  HIV/AIDS  (Y).  Dengan  menggunakan kerangka  konsep  hasil  modifikasi  Lawrence Green sebagai berikut.
X 1 X 2 X 3 X 1.1 X 1.2 X 1.3 X 2.1 X 3.1 Y 1 Y 1.1 Y 1.2 Y 1.3
Gambar 1 Path Diagram Model Struktural
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dilakukan konversi  diagram  jalur  yang  memuat  arah hubungan  antara  variabel  laten  dan  secara lengkap  memuat  notasi-notasi  koefisien  model pengaruh  faktor-faktor  pada  gambaran  klinis pasien  HIV/AIDS  yang  ditunjukan  sebagai berikut.
Gambar 2 Path Diagram dengan Notasi
Mengkonstruksi  diagram  jalur  ( path diagram )  yang  menjelaskan  pola  hubungan antara  variabel  laten  dengan  indikatornya  atau menunjukkan  hubungan  kausal  antar  variabel eksogen  dan  endogen.  Pada  Gambar  2 menunjukkan  model  dari  gambaran  klinis  akan terbentuk dengan metode yang dikerjakan.

## B. Metode
Metode  yang  akan  dilakukan  untuk mencapai  tujuan  penelitian  adalah  memodelkan persamaan  struktural  berbasis  SEM-PLS,
meliputi  penyusunan  model  konseptual  berbasis teori  dan  mengkonstruksi  diagram  jalur  ( path diagram )  yang  menjelaskan  pola  hubungan antara  variabel  laten  dengan  indikatornya  atau menunjukkan  hubungan  kausal  antar  variabel eksogen dan endogen.

## III. H ASIL
Pada  penelitian  analisis  faktor-faktor terhadap  gambaran  klinis  pasien  HIV/AIDS dengan  menggunakan  SEM-PLS  dengan  hasil analisis sebagai berikut.

## A. Evaluasi Model Pengukuran
Evaluasi  model  pengukuran  ( outer  model ) dengan menggunakan indikator reflektif dilakukan dengan melakukan pengujian validitas (diskriminan  dan  konvergensi)  dan  reliabilitas pada  setiap  variabel  indikator  terhadap  variabel laten.  Hasil  evaluasi  validitas  untuk  indikator beserta  variabel  latennya  secara  jelas  dapat dilihat  melalui  nilai loading  factor dimana  nilai korelasi  antara  indikator  dengan  konstruk latennya pada tabel berikut.
Tabel 2 Nilai Loading Factor Variabel Laten Indikator Loading Factor
Faktor
Predisposisi   1 X X 11 0,902 X 12 0,713 X 13 -0,339 Faktor Penguat   2 X X 21 1,000
Faktor Pemungkin   3
X X 31 1,000
Gambaran Klinis   1 Y Y 11 0,853 Y 12 0,931 Y 13 0,903
Sumber: Output software R 3.4.3
Berdasarkan  Tabel  2  hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  terdapat  indikator  yang tidak  valid  yakni  konsep  diri  dengan  nilai loading  factor -0.339  <  0,07  sehingga mengakibatkan  indikator  harus  dikeluarkan  dari model  karena  dianggap  tidak  valid  dalam mengukur  variabel  laten  faktor  predisposisi. Nilai  AVE  yang  diperoleh  pada  variabel  laten ketika  indikator  konsep  diri  dikeluarkan  dari model  dapat  dilihat  secara  jelas  pada  Tabel  3 berikut.
2  3  X 1 1 X 1 2 X 1 3 X 2 1 X 3 1 ᵟ 1 1 ᵟ 1 2 ᵟ 1 3 ᵟ 2 1
ᵟ 3 1 1  λ X 12 λ X 13 λ X 11 λ X 21 λ X 31 Y 1 1 Y 1 2 Y 1 3 1  λ Y 11 λ Y 12 λ Y 13 11  12  13 
A. H. Hiariey, D. Upuy, S. J. Latupeirissa, Analisis SEM-PLS Perilaku Pasien HIV/AIDS terhadap Gambaran Klinis Pasien
Tabel 3 Nilai AVE dari Variabel Laten
Variabel Laten AVE Faktor Predisposisi (X 1 ) 0,676 Faktor Penguat (X 2 ) 1,000 Faktor Pemungkin (X 3 ) 1,000 Gambaran Klinis (Y 1 ) 0,803
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  semua variabel  laten  memiliki  nilai  AVE  lebih  besar dari  0,50.  Variabel  laten  faktor  predisposisi menjadi  valid  ketika  indikator  yang  tidak signifikan  tidak  dimasukkan  ke  dalam  model dalam  penelitian  ini.  Dengan  demikian  keempat variabel  laten  telah  memnunjukkan convergen validity yang  baik  dan  indikator  telah  terpenuhi dalam mengukur variabel laten.
Pengujian  validitas  diskriminan  untuk indikator  reflektif  dinilai  berdasarkan cross loading .  Nilai cross  loading menggambarkan korelasi  antar  suatu  indikator  dengan  variabel latennya serta dengan variabel laten lainnya. Jika korelasi  setiap  indikator  dengan  variabel latennya  lebih  tinggi  dan  korelasi  dengan variabel  laten  lainnya  maka  dapat  disimpulkan bahwa validitas diskriminan yang baik.
Tabel 4 Nilai AVE dari Variabel Laten
Indikator X 1 X 2 X 3 Y 1 Pengetahuan (X 11 ) 0.912 0.357 0.601  0.763 Sikap (X 12 ) 0.720 0.326 0.490 0.450 Dukungan Keluarga (X 21 ) 0.411 1.000 0.398  0.505 Terapi ARV (X 31 ) 0.666  0.398 1.000 0.839 Kualitas Hidup (Y 11 ) 0.778  0.360  0.741 0.853 Kadar CD4 (Y 12 ) 0.675  0.499  0.771 0.932 Infeksi Opurtunistik (Y 13 ) 0.612  0.498  0.741 0.903
Sumber: Output software R 3.4.3
Korelasi  setiap  indikator  pada  variabel  laten dengan variabel laten lainnya dilihat berdasarkan Tabel  4.  Korelasi  indikator  dengan  variabel latennya  sendiri  lebih  tinggi  daripada  dengan variabel laten lainnya. Dengan demikian variabel laten  dapat  memprediksi  indikator  pada  blok lain,  sehingga  dikatakan  validitas  diskrimian yang baik.
Pengujian  reliabilitas  dilakukan  untuk melihat  reliabilitas  atau  kehandalan  variabel laten ( composite reliability )
dengan menggunakan  nilai Cronbach’s  Alpha dan
rho_A . Suatu variabel laten dikatakan mempunyai  reliabilitas  yang  baik  sebagai  alat ukur apabila nilai Cronbach’s Alpha 0,50  dan rho_A 0,70  .  Hasil  pengujian  reliabilitas dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Nilai Cronbach’s Alpha dan rho_A Variabel Laten Variabel Laten Cronbach’s Alpha rho_A Faktor Predisposisi (X 1 ) 0,544 0,814 Faktor Penguat (X 2 ) 1,000 1,000 Faktor Pemungkin (X 3 ) 1,000 1,000 Gambaran Klinis (Y 1 ) 0,877 0,925
Hasil  evaluasi  menujukkan  keempat  variabel laten conbrach’s  alpha ≥  0,50 rho_A 0,70  , sehingga memiliki reliabilitas yang baik sebagai alat ukur.

## B. Evaluasi Model Struktural
Evaluasi  model  struktural  ( inner  model ) dilakukan  dengan  melihat  nilai  koefisien determinasi  ( R 2 )  untuk  variabel  laten  endogen yakni gambaran klinis HIV/AIDS Nilai R 2 untuk variabel laten gambaran klinis sebesar 0,800. Hal ini  berarti  bahwa  gambaran  klinis  yang  dapat dijelaskan oleh variabel laten faktor predisposisi, faktor  penguat  dan  faktor  pemungkin  sebesar 80%  dan  20%  dijelaskan  oleh  variabel  laten lainnya  yang  tidak  dihipotesiskan  dalam  model penelitian ini.

## C. Estimasi Parameter
Estimasi parameter yang dilakukan dengan menggunakan  metode  kuadrat  terkecil  ( least square )  yang  diperoleh  melalui  tiga  model pendugaan parameter dengan tujuan memperoleh nilai  koefisien  parameter  model  pengukuran yaitu dan koefisien model struktural yaitu .
Gambar 3 Path Diagram Gambaran Klinis
1. Koefisien untuk indikator variabel endogen meliputi gambaran klinis
11 0,853 Y   12 0,932 Y   13 0,903 Y  
2. Koefisien dilihat berdasarkan Gambar 3 dan koefisien sebagai berikut
11 0,341  
12 0,144   13 0,554

##  
Signifikansi  parameter  model  struktural ( inner  model )  dievaluasi  dengan  menggunakan resampling bootsrap . Penerapan metode resampling bootstrap dilakukan untuk melakukan  pengujian  dengan  mengestimasi. Metode ini dapat dimungkinkan berlaku jika data berdistribusi  bebas  ( free  distribution ),  tidak memerlukan asumsi distribusi normal serta tidak memerlukan  sampel  yang  besar.  Pengujian dilakukan  dengan  melihat confident  interval bootstrap pada path  coefficients .  Hasil  estimasi untuk nilai koefisien path yang dihasilkan dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 6 Bootstrap Confident Interval
pada Path Coefficient Paths Original Path Bootstr ap Mean Bootstrap Std. Error Predisposisi  Gambaran Klinis 0,341 0,343 0,0696 Penguat  Gambaran Klinis 0,144 0,148 0,0493 Pemungkin  Gambaran Klinis 0,554 0,550 0,0675 Sumber: Output Software R 3.4.3
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  6  nilai koefisien  pada bootstrap  mean menunjukkan nilai yang relatif sama dengan original path atau tidak  menunjukkan  adanya  perubahan  terhadap nilai original  path .  Tingkat  signifikansi sebesar  10%  (0,10)  nilai T-tabel adalah  1,64. Nilai  tersebut  dibandingkan  dengan  nilai T- statistics .
Tabel 7 T-Statistics pada Model Gambaran Klinis HIV/AIDS Paths Origin al Path T- Statistics Predisposisi  Gambaran Klinis 0,341 6,72 Penguat  Gambaran Klinis 0,144 3,48 Pemungkin  Gambaran Klinis 0,554 11,00
Sumber: Output Software R 3.4.3
Hasil  pengujian  pada  Tabel  7  menunjukkan bahwa nilai T-statistics lebih besar dari T-tabel . faktor  predisposisi  berpengaruh  signifikan terhadap  gambaran  klinis  HIV/AIDS  dengan T- statistics sebesar 6,72, faktor penguat berpengaruh signifikan terhadap gambaran klinis HIV/AIDS  dengan T-statistics sebesar  3,48  dan faktor  pemungkin  berpengaruh  signifikan terhadap  gambaran  klinis  HIV/AIDS  dengan T- statistics 11,00. Penjelasan yang dapat diuraikan yaitu sebagai berikut.
1. Variabel faktor predisposisi ( ) berpengaruh positif  terhadap  variabel  gambaran  klinis HIV/AIDS ( ) dan  pengaruh  tersebut signifikan  dengan  koefisien  gamma  sebesar 0,341  dan  nilai T-statistics sebesar  6,72.  Hal ini menunjukkan bahwa jika faktor predisposisi ( ) meningkat,  maka  gambaran klinis HIV/AIDS ( ) akan meningkat.
2. Variabel  faktor  penguat ( ) berpengaruh positif  terhadap  variabel  gambaran  klinis HIV/AIDS ( ) dan  pengaruh  tersebut signifikan  dengan  koefisien  gamma  sebesar 0,144  dan  nilai T-statistics sebesar  3,49.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  jika  faktor  penguat ( ) meningkat,  maka  gambaran  klinis HIV/AIDS ( ) akan meningkat.
3. Variabel  faktor  pemungkin ( ) berpengaruh positif  terhadap  variabel  gambaran  klinis HIV/AIDS ( ) dan  pengaruh  tersebut signifikan  dengan  koefisien  gamma  sebesar 0,554 dan nilai T-statistics sebesar 11,00. Hal
A. H. Hiariey, D. Upuy, S. J. Latupeirissa, Analisis SEM-PLS Perilaku Pasien HIV/AIDS terhadap Gambaran Klinis Pasien
ini menunjukkan bahwa jika faktor pemungkin ( ) meningkat,  maka  gambaran klinis HIV/AIDS ( ) akan meningkat.
Gambaran  klinis  HIV/AIDS  dipengaruhi oleh  faktor  predisposisi,  faktor  penguat  dan faktor  pemungkin  yang  berpengaruh  positif. Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  dapat disusun  model  persamaan  struktural  dan  model pengukuran gambaran klinis HIV/AIDS berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi yaitu.
1. Variabel  Laten  Eksogen  1  (Faktor Predisposisi): dan 2. Variabel Laten Eksogen 2 (Faktor Penguat):
3. Variabel  Laten  Eksogen  3  (Faktor Pemungkin):
4. Variabel Laten Endogen (Gambaran Klinis)
, , dan
Model  persamaan  struktural  ( inner  model ) gambaran  klinis  HIV/AIDS  berdasarkan  faktor- faktor yang mempengaruhi yaitu

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan di atas, dapat  disimpulkan  bahwa  faktor  predisposisi hanya dua indikator yaitu pengetahuan dan sikap yang berpengaruh signifikan terhadap gambaran klinis pasien HIV/AIDS. Faktor pemungkin dan faktor  penguat  yang  masing-masing  memiliki satu  indikator,  juga  memberikan  pengaruh  yang signifikan.  Model  SEM-PLS  yang  dihasilkan memenuhi kriteria validitas dan reliabilitas untuk model  pengukuran  dan  nilai R-square sebesar 80%  untuk  model  struktural,  sehingga  model telah memenuhi kriteria statistik.

## R EFERENSI
[1]  Sudikno.  (2010).  Pengetahuan  HIV/AIDS pada  Remaja  di  Indonesia  (Analisis  Data
Riskesdas 2010). Jurnal Kesehatan Reproduksi, 146.
[2]  KPA.  (2009).  Laporan  Kegiatan  KPA Nasional.  Jakarta:  Komisi  Penaggulangan AIDS. [3]  Ditjen P2P. (2016). Laporan Perkembangan HIV-AIDS Triwulan Tahun 2016. Jakarta: Kementrian Kesehatan RI. [4]  J.  F.  Rahier  et  al.,  "Second  European Evidence-Based Consensus on the
Prevention, Diagnosis and Management of Opportunistic  Infections  in  Inflammatory Bowel  Disease,"  Journal  of  Crohn's  and Colitis,  vol.  8,  no.  6,  pp.  443-468,  June 2014.
[5]  Ranhier, J. F., Magro, F., C., A., Armuzzi,
A.,  S.,  B.-H.,  Chowers,  Y.,  et  al.  (2014). Second European Evidence-Based Consensus  on  the  Prevention,  Diagnosis and Management of Opportunistic Infections  in  Inflamantory  Bowel  Disease. Journal of Crohn's and Colitis , 443-468.
[6]    Widiyanti,  M.  dan  Hutapea,  H.  (2015).
"Hubungan Jumlah Cluster of Differentiation  4  (CD4)  dengan  Infeksi Oportunistik  Pada  Pasien  HIV/AIDS  di Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) DOK II Jayapura," Jurnal Biologi Papua, vol. 7, no. 1, pp. 16-21.
[7]  Afifah,  I.  (2014).  Analisis  Structural Equation  Modelling  (SEM)  dengan  Finite Mixture Partial Least Square (FIMIX-PLS) Studi kasus : Struktur model kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2011. Surabaya:Thesis Master: Institut Teknologi Sepuluh Nopember. [8]  Sarwono,  J.  dan  Narimawati,  U.  (2015). KPA Nasional. (2010). Membuat Skripsi,Thesis, dan Disertasi dengan Partial Least Square SEM (PLS-SEM). Yogyakarta: andi publisher.