Judul: Kasus Industri KeCil Tapioka di Desa Ciparigi Bogor Utara, Bogor
Abstrak: Industri kecil tapioka adalah sebuah industri yang mengolah singkong menjadi tapioka kasar dan ampas. Industri pengolahan ini memberikan nilai tambah pada singkong dan menciptakan lapangan kerja bagi masyarakat desa Ciparigi. Industri ini dikelola secara tradisional dengan skala usaha yang masih kecil.
Keyword: 

Judul: Analisis Industri Kecil Tepung Tapioka di Bogor (Kasus Industri Kecil Tepung Tapioka di Ciluar dan Tanah Baru, Kecamatan Bogor Utara, Kota Bogor)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di dua Kelurahan yaitu Kelurahan Ciluar dan Kelurahan Tanah Baru Kota Bogor. Alasan terpilihnya kedua Kelurahan tersebut sebagai tempat penelitian, karena kedua Kelurahan tersebut merupakan sentra industri kecil tepung tapioka di Kota Bogor. Industri kecil tepung tapioka adalah sebuah industri yang mengolah ubikayu menjadi tapioka kasar dan ampas. Industri pengolahan ini menciptakan lapangan kerja bagi masyarakat sekitarnya. Industri ini dikelola secara tradisional dengan skala usaha yang masih kecil. Sedangkan industri tepung tapioka berskala sedang merupakan salah satu perusahaan dalam industri pengolahan bahan setengah jadi yang dipasok oleh beberapa industri kecil non-formal untuk dijadikan tepung tapioka dan tepung asia. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji struktur pendapatan rumah tangga pekerja dan pemilik industri tepung tapioka, karakteristik industri tepung tapioka, serta menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pendapatan rumah tangga pekerja dan pemilik industri tepung tapioka. Selain itu faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan ubikayu, permintaan dan penawaran aci kasar dan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penawaran tepung tapioka akan dibahas pada penelitian ini. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang aktivitas baik pekerja dan pemilik industri atau anggota keluarga pekerja dan pemilik dalam rumah tangga pada industri, serta memberikan informasi tentang sejarah dan karakteristik industri tepung tapioka. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari pekerja dan pemilik sebagai responden yang dipilih secara sengaja yang dapat mewakili pekerja dan pemilik yang lain. Data sekunder diperoleh dari buku potensi Kelurahan dan aparat pemerintah daerah setempat. Industri kecil tepung tapioka pada dua Kelurahan tersebut terdiri dari 85 industri kecil non-formal dan satu industri kecil berskala sedang, dengan populasi pekerja dan pemilik pada industri kecil non-formal masing-masing 829 orang dan 85 orang, sedangkan pada industri tepung tapioka berskala sedang mempunyai populasi pekerja sebanyak 32 orang. Pengambilan sampel menggunakan stratified random sampling, maka responden terdiri dari 85 orang pekerja dan 15 orang pemilik pada industri kecil non-formal, sedangkan responden yang diambil dari industri berskala sedang terdiri dari satu orang pemilik dan 5 orang pekerja. Jadi jumlah keseluruhan responden sebesar 106 orang. Semua responden yang terdiri dari pemilik dan pekerja baik dari industri kecil non-formal dan industri berskala sedang akan diwawancari mengenai pendapatan yang berasal dari bekerja dipabrik tapioka, pendapatan yang berasal dari luar bekerja di pabrik tapioka, pendapatan yang didapat oleh anggota rumah tangga yang lain, pengeluaran rumah tangga, dan hal-hal lain yang terkait dengan…dst
Keyword: 

Judul: Mixed effect models for high –dimensional longitudinal data with latent variables
Abstrak: A set of data that consist of repeated measurements on a large number of outcomes and covariates are known as high-dimensional longitudinal data. The high-dimensional longitudinal data may consist of several effects of interest that cannot be directly measured, known as latent factors or latent variables. During the last decade, the multivariate responses or high-dimensional in longitudinal data have been a big issue. The analysis of high-dimensional longitudinal data is complicated due to its complex correlation structures between outcomes. To understand changes over time of outcome variables, having correlations in individuals with explanatory variables is not enough. Hence, complex correlation structures between outcomes need to be considered. One approach that is commonly used to overcome high-dimensional longitudinal data is simultaneous equation modeling. A well-known simultaneous equation modeling method is the structural equation model (SEM). This approach has several appealing modeling abilities and can be used for high-dimensional longitudinal data. Under the SEM framework, the continuous time SEM is developed to avoid some issues associated with autoregressive and cross-lagged problems in SEM. Another simultaneous equation modeling method is by combining factor analysis and multivariate analysis methods to overcome high dimensional longitudinal data, namely latent factor linear mixed model (LFLMM). The factor analysis is used to reduce the high-dimensional outcomes, and the multivariate linear mixed model is used to study the longitudinal trends of several latent factors. One example of high-dimensional longitudinal data is the General Election Study. This study is carried out repeatedly to observe tendencies towards political attitudes and behavior over time in Belgium. The data contain political information, knowledge, perceptions, and preferences of a political party and the level of participation in politics. One of the most interesting things to study from the data is to analyze the change of political attitudes and behavior of respondents over time. Also, the relationship of changes in these outcomes is important to analyze. The General Election Study in Belgium was designed to include a representative sample of the target population under the Belgian electorate, so accurate estimates about the population could be made. This sampling design was created by the Institute for Social and Political Opinion (ISPO) and the Inter-university Center for Political Opinion Research (PIOP). The Belgian data set contained three subsamples, the Flemish (Dutch-speaking), the Walloon (French-speaking), and the Brussels Capital Region (Dutch and French-speaking). Several studies conducted on the Belgium data are carried out to understand the relationships between the latent variables Individualism (I), Ethnocentrism (E), and Authoritarianism (A) in Flanders. Cross-sectional or a longitudinal studies have also been carried out. In such cases, it is critical to capture the trend of the latent variables over time and, more importantly, whether there is any association or relationships between the development of nationalism (N), ethnocentrism (E), individualism (I), and authoritarianism (A) in Belgium. An empirical analysis of CT-SEM has been done to present the interdependencies among the four latent variables mentioned above on the basis of the General Election Studies for Belgium in 1991, 1995, and 1999 (Interuniversitair steunpunt politieke-opinieonderzoek, 1991, 1995, 1999). Although the four variables have been the subject of
Keyword: Belgium, CT-SEM, high-dimensional longitudinal data, LFLMM, Supplemented EM Algorithm