Judul: Penentuan Model pada suatu Hubungan Struktural
Abstrak: Model Persamaan Struktural (MPS) dari suatu fenomena pada umumnya berlandaskan pada suatu teori tertentu. Validasi model yang dibangun berdasarkan teori tersebut pada data empiris tidak selalu menunjukkan model yang baik. Dengan memperhatikan azas pemodelan bahwa The model mustfit the data, not vice versa, maka perlu dilakukan penelusuran model, sehingga diperoleh model yang baik.
Keyword: 

Judul: Perbandingan Metode Pendugaan Parameter dalam Pemodelan Persamaan Struktural
Abstrak: Pemodelan persamaan struktural (Structural Equation Modeling, SEM) adalah salah satu teknik peubah ganda yang dapat menganalisis secara simultan hubungan beberapa peubah laten endogenous dan eksogenous (Bollen 1989). Model ini terdiri dari dua bagian yaitu model pengukuran dan model struktural. Model pengukuran digunakan untuk menduga hubungan antar peubah laten dengan peubah-peubah manifesnya, sedangkan model struktural digunakan untuk menduga hubungan antar peubah laten. Pendugaan parameter model persamaan struktural umumnya menggunakan Model Struktur Koragam atau lebih populer dengan LISREL (Linear Structural Relationship). Metode pendugaan parameter yang umum digunakan adalah Maximum Likelihood (ML), Weighted Least Squares (WLS), Generalized Least Squares (GLS) dan Unweighted Least Squares (ULS). Masing-masing metode tersebut memerlukan asumsi tertentu tentang ukuran contoh dan bentuk sebaran. Oleh karena itu, sangatlah penting apabila diketahui metode-metode mana yang lebih baik digunakan pada suatu data pengamatan dengan sebaran dan ukuran contoh tertentu. Ini erat kaitannya dengan kekonsistenan dan ketepatan suatu metode dalam menduga parameter model. Hasil kajian menunjukkan bahwa metode ML dan GLS memerlukan asumsi kenormalan ganda pada data pengamatan, metode WLS baik digunakan pada data yang tidak menyebar normal ganda, sedangkan metode ULS tidak memerlukan asumsi sebaran pada data pengamatan. Berdasarkan hal tersebut di atas maka dalam penelitian ini akan dilakukan kajian terhadap kekonsistenan dan ketepatan serta sensitivitas masing-masing metode dalam menduga parameter model persamaan struktural ditinjau dari ukuran contoh dan bentuk sebaran dan mengaplikasikannya pada suatu data. Data yang digunakan merupakan hasil bangkitan komputer dengan ukuran contoh 100, 200, 300, 400 dan 500. Masing-masing ukuran contoh digunakan asumsi menyebar normal ganda dan tidak menyebar normal ganda. Kekonsistenan masing-masing metode diukur dari nilai MARB (Mean Absolute Relative Bias), sedangkan ketepatan metode dinilai dari ukuran kelayakan model.
Keyword: 

Judul: Daya Tahan IgY Spesifik Terhadap Influenza dan COVID-19 dalam Balsam Bibir
Abstrak: Influenza and SARS-CoV-2 virus are respiratory infections and require antiviral medications due to severe consequences. Utilization of specific immunoglobulin Y (IgY) inserted in personal care products were developed. The aim of this study was to evaluate durability of specific IgY against influenza and COVID-19 in lipbalm. The concentration of IgY used in this research was 0.1% and 0.25%. Three groups were observed: control (C) lipbalm without IgY, treatment 1 (T1) lipbalm with 0.1% IgY and treatment 2 (T2) lipbalm with 0.25% IgY. Organoleptic tests were conducted and recorded which includes the sense of smell, colour and consistency for six weeks. The presence of IgY in lipbalm was evaluated using enzyme-linked-immunosorbent-assay (ELISA) and neutralizationassay. There were some noticeable changes of organoleptic that can be observed such as colour darkened and texture hardened of the lipbalm. Most of the assays gave negative results in T1 and T2, whilst only few of them were doubtful. Our result indicated that IgY concentration of 0.1% or 0.25% in lipbalm were not optimal. However, the negative result might be due to the unavailability of IgY in the product to be dissolved in deionized water since we used beeswax as lipbalm component.
Keyword: Covid-19, egg yolk immunoglobulin Y, lipbalm, influenza