Judul: Development of Higher Order Partial Least Squares Path Modeling Using Tetrachoric and Biserial Correlation and Utilization of Score Factor From Item Response Theory
Abstrak: Partial least squares path modeling (PLS-PM) merupakan metode yang bisa menjelaskan hubungan yang kompleks di antara banyak faktor, baik yang teramati maupun yang laten. PLS-PM dibentuk dari dua model yaitu model pengukuran dan struktural. Pendugaan PLS-PM dilakukan dengan prosedur iterasi, dimana iterasi akan berhenti ketika mencapai kondisi konvergen. Algoritma iterasi PLS-PM menggunakan pendekatan regresi OLS yang mengasumsikan bahwa semua indikator adalah kontinu. Oleh karena itu, penerapan prosedur PLS tradisional kurang tepat digunakan untuk peubah kategori baik nominal ataupun ordinal. Penggunaan PLS-PM untuk data skala ordinal telah tersedia dan dikenal dengan nama PLS ordinal (OrdPLS) dan PLS konsisten ordinal (OrdPLSc). Proses simulasi ketika metode ini dikembangkan menggunakan pendekatan sebaran normal multivariat yang kemudian dikonversi ke dalam kategori ordinal. Selain itu, metode ini masih dalam model orde satu atau belum orde tinggi. PLS-PM orde tinggi sangat membutuhkan penggunaan skor faktor dalam proses pendugaan parameter. Penentuan skor faktor dari OrdPLS dan OrdPLSc hanya menggunakan metode median, modus dan rata-rata padahal seharusnya mengikuti sebaran dari data yang mendasarinya. Sebagai alternatif dan kontribusi utama dari disertasi ini adalah pemanfaatan skor faktor dari model teori respon butir atau item response theory (IRT) yang dikenal sebagai parameter kemampuan. Sebagai langkah awal penelitian dilakukan studi simulasi pada metode PLSPM orde tinggi dengan data biner. Data simulasi pada penelitian ini dibangkitkan dengan menggunakan pendekatan sebaran binomial dengan ukuran sampel 50, 100, 300 dan 1000 berdasarkan matriks korelasi implied dari model hipotesis yang sudah ditentukan. Peningkatan ukuran sampel dari 50 sampai 1000 merupakan peningkatan yang signifikan secara proporsional. Dengan data yang menyebar binomial ini, maka algoritma pada PLS-PM dimodifikasi supaya bisa digunakan untuk input dengan data biner yaitu menggunakan koefisien korelasi tetrakorik. Rancangan studi mempertimbangkan 500 ulangan untuk setiap ukuran sampel. Untuk setiap proses dan dalam setiap kondisi simulasi, digunakan pendekatan indikator berulang maupun dua tahap dalam menduga parameter dalam dan luar dari model. Skema pembobotan dalam yang digunakan adalah skema jalur. Melalui studi simulasi ini akan bandingkan metode PLS mana yang lebih baik digunakan dan pendekatan orde tinggi mana yang sebaiknya digunakan ketika input data adalah biner. Kinerja metode dan pendekatan dilihat dari nilai MSE-nya. Model yang diuji dalam penelitian bervariasi dalam hal ukuran sampel. Secara umum, jika ingin dipilih metode mana yang paling efisien di antara metode PLS tradisional, PLS biner dan PLSc biner, terlihat bahwa PLSc adalah yang paling berkinerja baik diantara ketiganya. Selanutnya, pendekatan indikator berulang lebih baik di PLS tradisional dan PLSc biner, sementara dua tahap adalah lebih baik pada PLS biner. Dari penilaian MSE terhadap koefisien jalur gamma dan beta dapat disimpulkan bahwa untuk PLS tradisional dan PLSc biner, pendekatan dua tahap adalah lebih baik dibandingkan pendekatan indikator berulang karena mempunyai MSE yang lebih kecil. Sementara untuk PLS biner, pendekatan indikator berulang adalah lebih baik dibandingkan pendekatan dua tahap karena mempunyai nilai MSE yang lebih kecil. Di antara metode PLS tradisional, PLS biner dan PLSc biner, terlihat bahwa metode PLSc adalah yang terbaik dibandingkan metode PLS tradisional dan PLS biner jika dilihat dari besaran MSE karena mempunyai MSE yang paling kecil untuk semua ukuran sampel. Sebagai studi empiris dari PLS-PM orde tinggi dengan data biner, diterapkan
Keyword: binary data, multidimensional poverty, capability parameters, social protection, higher order PLS-PM

Judul: Perbandingan Pendugaan Parameter Koefisien Model Struktural Melalui Sem Dan Pls-Sem
Abstrak: SEM (Structural Equation Modeling) merupakan salah satu bagian dari metode statistika yang berkembang dalam permodelan hubungan antar variabel (Hoyle 2012). SEM merupakan suatu teknik analisis multivariat generasi kedua yang menggabungkan antara analisis faktor dan analisis jalur sehingga memungkinkan peneliti untuk menguji dan mengestimasi secara simultan hubungan kausal antara multiple eksogenous dan endogenous variabel dengan banyak indikator (Chin 1998). Model SEM terdiri dari dua bagian yaitu model struktural dan model pengukuran. SEM sudah banyak digunakan dalam berbagai bidang ilmu seperti pemasaran, psikologi, ekonomi, psikometri, pendidikan, perilaku dan ilmu sosial lainnya. Salah satu teknik pendugaan lain dalam SEM adalah Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Meski secara struktur keduanya memiliki kemiripan namun keduanya memiliki tujuan penggunaan yang berbeda, olehkarenanya seberapa besar perbedaan keduanya memenuhi telah diketahui. Berdasarkan hal tersebut maka dalam penelitian ini diperlukan kajian perbandingan pendugaan parameter model persamaan struktural dari SEM & PLS-SEM. Upaya untuk mengetahui perbedaan tersebut dilihat dengan melakukan simulasi dengan menggunakan data bangkitan dengan jumlah sampel yang berbeda-beda yang menyebar normal. Data bangkitan disimpan dalam bentuk matriks kovarians dan prelis data. Dalam hal ini, data matriks kovarians digunakan pada metode SEM dalam menduga parameter model sedangkan prelis data digunakan untuk PLS-SEM. Pendugaan parameter model kedua metode menggunakan LISREL 9.20 pada SEM dan SmartPLS pada PLS-SEM. Uji kelayakan model pada kedua metode dilakukan menggunakan uji kriteria masing-masing dan ketepatan akurasi pendugaan menggunakan uji MAPE. Metode pendugaan SEM dan PLS-SEM menghasilkan nilai parameter dugaan yang berbeda meskipun dengan menggunakan model dan data karakteristik simulasi yang sama. Metode SEM berorientasi pada koefisien dengan tujuan menguji teori, mengkonfirmasi teori atau membandingkan dengan teori alternatif lain, sedangkan PLS-SEM berorientasi untuk memprediksi variabel konstruks atau key target constructs dengan tujuan mengembangkan teori. Hal ini dapat dikatakan bahwa kedua metode tidak dapat dibandingkan disebabkan perbedaaan kedua sifat dalam menduga parameter. Hasil simulasi menunjukkan bahwa rata-rata nilai koefisien dugaan model struktural metode SEM tidak berubah tanda dalam menduga parameter model untuk setiap ukuran sampel kecuali N=50, sedangkan metode PLS-SEM mengalami perubahan tanda pada setiap ukuran sampel. Selain itu, untuk setiap ukuran sampel nilai koefisien dugaan model struktural dan pengukuran pada metode SEM menghasilkan bias yang lebih kecil dibandingkan dengan PLS-SEM. Berdasarkan hal tersebut di atas maka pendugaan SEM optimal untuk akurasi koefisien sedangkan PLS-SEM optimal untuk akurasi prediksi. Hasil pengujian model menunjukkan bahwa metode SEM dan PLS-SEM memenuhi ukuran kelayakan model, dimana SEM pada N=50, 80, dan 100 sedangkan PLS-SEM pada setiap ukuran sampel. Hal ini menyatakan bahwa kedua metode layak mengepas data pengamatan pada berbagai ukuran sampel dengan besaran nilai ukuran kelayakan model bervariasi. Hasil uji MAPE menunjukkan bahwa akurasi/ketepatan metode SEM untuk N=80 dan N=100 layak dalam menduga parameter model dengan nilai rata-rata koefisien dugaan MAPE sebesar 20-50%, sedangkan pada metode PLS-SEM untuk setiap ukuran sampel tidak akurat dalam menduga parameter model sebesar >50%.
Keyword: SEM, PLS-SEM, LISREL 9.20, SmartPLS

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: