Judul: Pemodelan Multilevel dengan Eigenvector Spatial Filtering dan Aplikasi pada Data Nilai UN di Kota Kendari
Abstrak: Model multilevel adalah analisis yang digunakan untuk menjelaskan hubungan antara peubah bebas dan peubah tak bebas pada data yang memiliki sumber keragaman yang disebabkan oleh struktur berhirarki. Model multilevel cocok digunakan dalam data yang memiliki struktur hirarki, salah satu contoh data berhirarki adalah data siswa yang tersarang pada sekolah. Pada prakteknya mengabaikan struktur hirarki dan langsung menggunakan model regresi biasa maka akan cenderung melanggar asumsi kebebasan antar individu dalam model regresi biasa dan akan memberikan hasil yang keliru. Ketergantungan spasial adalah hubungan antar lokasi yang saling mempengaruhi satu sama lain sehingga lokasi-lokasi tersebut memiliki karakteristik atau atribut yang mirip. Eigenvector spatial filtering (ESF) adalah metode untuk mengatasi masalah ketergantungan spasial dengan menambahkan kombinasi linier dari vektor ciri matriks pembobot spasial pada spesifikasi model regresi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji pengaruh ketergantungan spasial melalui proses simulasi dan menerapkan metode ESF pada data real. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan data model multilevel intersep acak dengan nilai derajat ketergantungan spasial yaitu ρ=0.2, ρ=0.5, ρ=0.8 dan jumlah area m=9, m=25, m=100. Metode ESF pada pemodelan multilevel khususnya untuk model multilevel intersep acak dapat dengan baik mengatasi pengaruh ketergantungan spasial. Simulasi menunjukkan bahwa metode ESF berhasil menurunkan tingkat overestimate (bias) pada pendugaan ragam level-2. Untuk data terapan, hasil menunjukkan kesesuaian dengan simulasi dimana pemodelan dengan metode ESF memberikan hasil yang lebih baik berdasarkan nilai ragam level-2 dan nilai AIC yang dihasilkan. Hasil menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode ESF hanya peubah rasio siswa guru (x3) yang berpengaruh nyata pada taraf 5% terhadap pencapaian nilai UN.
Keyword: Ketergantungan spasial, Eigenvector Spatial Filtering (ESF), Model multilevel, overestimate, bias

Judul: Multivariate Multilevel Modelling to Assess Factors Affecting the Quality of VHS in South Sulawesi Province
Abstrak: Pemodelan multilevel merupakan salah satu teknik statistika yang bertujuan untuk menganalisis struktur data berhirarki. Dalam beberapa kasus penelitian jumlah peubah respon dalam analisis regresi terdapat lebih dari satu peubah respon, dalam analisis regresi disebut regresi peubah respon ganda/Multivariate Regression. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan pada struktur data berhirarki dengan peubah respon lebih dari satu dan antar peubah respon saling berkorelasi adalah analisis multilevel peubah ganda/ Multivariate Multilevel Modelling (MVMM). Penelitian ini menganalisis karakteristik data mutu Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Karakteristik data SMK cenderung sama dalam kabupaten dan berbeda antarkabupaten mengindikasikan struktur data berhirarki dengan SMK sebagai level terendah tersarang dalam level tertinggi yaitu kabupaten. Mutu SMK dipengaruhi oleh faktor internal sekolah yang mencerminkan karakteristik sekolah misalnya, jumlah peserta didik/siswa, kecukupan guru, persentase lulusan siswa, jumlah rombongan belajar/rombel, jumlah tenaga administrasi, dan kelengkapan sarana dan prasarana sekolah (Permendikbud Nomor 34 tahun 2018). Selain itu, Mutu SMK dipengaruhi oleh faktor eksternal sekolah yaitu lokasi sekolah berada, lingkungan masyarakat, indikator ekonomi daerah, daya serap lulusan SMK di dunia usaha/industri, tingkat pengangguran SMK, dan kebijakan pemerintah daerah. Faktor internal dapat diukur pada level sekolah dan faktor eksternal diukur pada level kabupaten/kota, sehingga data yang diperoleh berstruktur hirarki. Apabila pengaruh kabupaten/kota diabaikan, dapat menyebabkan munculnya heteroskedastisitas dalam galat, sehingga lebih tepat digunakan analisis multilevel dibandingkan analisis regresi berganda. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan rata-rata nilai UN dan skor Akreditasi SMK di Sulawesi Selatan dengan pemodelan multilevel peubah ganda dan mengidentifikasi peubah-peubah yang memengaruhi mutu SMK. Data yang digunakan sebagai peubah respon yaitu rata-rata skor UN dan skor Akreditasi SMK, struktur efek tetap pada level sekolah yaitu peubah penjelas persentase lulusan per jumlah siswa, rasio jumlah siswa per rombongan belajar/rombel, rasio jumlah guru per jumlah siswa, persentase guru yang bersertifikasi, rasio jumlah siswa per jumlah toilet/WC, rasio ketersediaan laboratorium, dan rasio ketersediaan ruang penunjang. Sementara struktur efek tetap pada level kabupaten/kota yaitu peubah tingkat partisipasi angkatan kerja, persentase kemiskinan, angka partisipasi murni, dan PDRB. Pada masing-masing peubah penjelas level kabupaten terdiri dari empat tahun yaitu tahun 2018 sampai 2021 yang merupakan struktur data tahun jamak (multi years) sehingga dimensi struktur data peubah yang digunakan menjadi kompleks sehingga untuk mengatasinya dilakukan dengan analisis komponen utama (AKU). Proses pendugaan parameter dilakukan dengan metode maksimum likelihood. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan multilevel peubah ganda dua level dengan intersep acak lebih baik dari model multilevel peubah ganda satu level berdasarkan nilai Deviance Information Criterion (DIC) terkecil. Hasil penelitian ditunjukkan bahwa secara simultan pada taraf nyata 5% menghasilkan faktor internal dan faktor eksternal sekolah secara signifikan memengaruhi mutu SMK di Provinsi Sulawesi Selatan. Faktor internal pada level sekolah antara lain persentase guru bersertifikasi, rasio jumlah siswa per rombel, rasio jumlah siswa per jumlah WC, rasio ketersediaan laboratorium, dan rasio ketersediaan ruang penunjang. Sementara faktor eksternal pada level kabupaten/kota yang berpengaruh antara lain persentase kemiskinan, dan PDRB., Multilevel modelling is one of the statistical techniques that aim to analyze hierarchical data structures. In some research cases, the number of responses variable in regression analysis, there is more than one response variable; in regression analysis, it is called Multivariate Regression. One statistical method
Keyword: hierarchy, vocational high school, multivariate multilevel, random effect, hirarki, SMK

Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: