Judul: The Effect of Missing Data Estimation on the  Accuracy of Estimating the Coefficients of the SEM Model
Abstrak: Missing data dapat diatasi dengan menghapus responden yang memiliki missing data dari dataset atau menggunakan imputasi. Namun menghapus data yang tidak lengkap dan hanya menggunakan data yang lengkap saja, dapat mengakibatkan berkurangnya jumlah data yang sudah ditetapkan. Maka jika terdapat missing data cara yang terbaik dengan menggunakan imputasi. Dalam penelitian ini missing data diatasi dengan menggunakan mean imputation. Setiap metode imputasi memiliki karakteristiknya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari dampak missing data terhadap akurasi pendugaan koefisien model SEM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin meningkatnya ukuran persentase missing data, maka nilai yang dihasilkan akan semakin bias. Akurasi menunjukkan bahwa metode mean imputation dalam mengatasi dampak missing data dengan persentase missing 5% cukup layak dalam menduga koefisien parameter model SEM. Sedangkan pada persentase missing data 10% dan 15% tidak akurat dalam menduga parameter model. Secara keseluruhan metode mean imputation layak digunakan jika persentasi missing data kurang dari 5%., Missing data can be overcome by removing respondents who have missing data from the dataset or using imputation. However, deleting incomplete data and only using complete data can result in a reduction in the amount of data that has been set. So if there is missing data, the best way is to use imputation. In this study, missing data was overcome by using mean imputation. Each imputation method has its characteristics. The purpose of this study was to study the impact of missing data on the accuracy of the estimation of the coefficients of the SEM model. The results showed that the increasing the size of the percentage of missing data, the resulting value will be more biased. Accuracy shows that the mean imputation method in overcoming the impact of missing data with a missing percentage of 5% is quite feasible in estimating the parameter coefficients of the SEM model. While the percentage of missing data is 10% and 15% is not accurate in estimating the model parameters. Overall, the mean imputation method is feasible if the percentage of missing data is less than 5%.
Keyword: accuracy, mean imputation, missing data, SEM

Judul: Pendugaan Data Hilang pada ModelAR(I) dengan Algoritma EM (Expectation Maximization)
Abstrak: Permasalahan umum yang sering ditemukan dalam pemodelan data deret waktu ialah terdapat banyak dala hilang dalam derel waklu. Perlakuan umum dalam menduga data hi lang adalah dengan nilai rataan, mctode ini tidak dapat diterapkan secara umum karena banyak kekurangannya. Salah satu metode lain yang dapat digunakan untuk menduga data hilang adalah algoritma EM (Expectation Maximization), yang berdasarkan proses memaksimumkan fungsi loglikelihood model. Berdasarkan hasil simulasi pendugaan data hilang dengan tingkat data hilang 10%, 15%, dan 20%, baik pada data bangkitan AR(I) maupun data bulanan volume ekspor LNG (gas alam cair) Indonesia dapat disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah data yang hilang semakin berkurang tingkat kelayakan dugaan data hilang. Dugaan data hilang terhadap model AR(I) dengan algoritma EM paling efektif pada tingkat data hilang sebesar 10% dan menjadi tidak efektif pada tingkat data hilang 20% atau lebih. Hal ini dapat dilihat dari perbandingan nilai MAPE ramalan model AR(J) awal (tanpa data hilang) dengan nilai MAPE ramalan model AR(I) hasil dugaan data hilang yang diperoieh algoritma EM. Selain itu, posisi atau Ietak data hi lang juga dapat mempengaruhi kelayakan dugaan data hilang. Dalam penelitian ini, algoritma EM kurang mampu menduga data hilang yang terletak pada puneak alas ataupun bawab. Nilai dugaan data hilang pada posisi terscbut masih menyimpang iauh dari nilai aktualnya sehingga membu.t dugaannya tidak I.yak.
Keyword: 

Judul: Rencana Pengelolaan Lanskap Kebun Raya Toledo, Ohio, Amerika Serikat
Abstrak: Kebun raya (atau bisa juga disebut kebun botani, taman botani) adalah suatu area kebun yang ditanami berbagai jenis tumbuhan yang ditujukan terutama untuk keperluan koleksi tanaman sebagai tempat penelitian dan pendidikan. Selain itu, kebun raya juga kerap kali digunakan sebagai sarana wisata bagi pengunjung. Kebun Raya merupakan tempat yang sangat sesuai untuk melakukan kegiatan magang dalam bidang pengelolaan lanskap. Jika ditinjau dari segi tujuan, kegiatan magang ini memiliki dua tujuan, yaitu: tujuan umum dan tujuan khusus. Secara umum, kegiatan magang dilakukan untuk mendapatkan pengalaman profesi, memperluas wawasan, dan mengasah keahlian dalam mempelajari fungsi lanskap kebun raya. Secara khusus, kegiatan magang dilakukan untuk mempelajari dan mengevaluasi proses pengelolaan lanskap kebun raya serta untuk mengevaluasi dan mengenalisis berbagai masalah yang muncul di lapangan.
Keyword: