Judul: Multivariate Multilevel Modeling (MVMM) to Analyze Student's Cognitive Achievement in the 2019 AKSI Survey
Abstrak: Pemodelan regresi linier merupakan metode statistika yang digunakan untuk mengidentifikasi pola hubungan linier antara peubah respon dan peubah penjelas. Untuk menghasilkan penduga dan kesimpulan yang sah, pemodelan regresi linier harus memenuhi beberapa asumsi, yaitu sisaan menyebar normal dengan nilai harapan sama dengan nol dan ragam homogen, serta kebebasan antar sisaan. Asumsi tersebut umumnya dapat terpenuhi jika data antar individu saling bebas. Pada suatu penelitian, data yang diperoleh terkadang tidak bebas dan menyebabkan beberapa penyimpangan asumsi. Misalnya data survei Asesmen Kompetensi Siswa Indonesia (AKSI) yang dibahas dalam penelitian ini. Data survei AKSI terdiri dari beberapa tingkatan atau membentuk struktur data berjenjang. Siswa-siswa yang terambil sebagai sampel tersarang dalam sekolah-sekolah berbeda. Respon pengamatan siswa dari sekolah yang sama cenderung tidak bebas dan variasi antar sekolah menyebabkan ragam tidak homogen. Analisis data berjenjang seperti model linier berhierarki atau pemodelan multilevel menjadi salah satu alternatif menyelesaikan masalah tersebut. Pemodelan multilevel terdiri dari satu peubah respon dan satu atau lebih peubah penjelas yang berjenjang. Apabila jumlah respon lebih dari satu dan saling berkorelasi maka dapat digunakan Multivariate Multilevel Modeling (MVMM). Data AKSI memiliki korelasi antar siswa dalam sekolah yang sama, selain itu data AKSI juga memiliki tiga peubah respon yang saling berkorelasi. Dengan demikian, dalam penelitian ini analisis dilakukan melalui pendekatan multivariate multilevel modeling (MVMM). Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji multivariate multilevel modeling (MVMM) dan memilih model MVMM terbaik untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap capaian kognitif siswa pada survei AKSI 2019 yang diukur melalui skor matematika, literasi membaca dan sains. Pada taraf 5%, pengaruh tetap yang berpengaruh secara simultan terhadap capaian kognitif siswa adalah jenis kelamin, lama pendidikan ayah, indeks ketersediaan perangkat digital, indeks penggunaan perangkat digital sekolah, indeks penggunaan ICT untuk aktifitas mengerjakan tugas sekolah, indeks penggunaan ICT untuk aktifitas selain mengerjakan tugas sekolah, indeks pembatasan ICT di sekolah, indeks mengenai pandangan terhadap manfaat penggunaan ICT, skor akreditasi sekolah, serta interaksi antara lama pendidikan ayah dan skor akreditasi sekolah., Linear regression is a statistical method used to identify the linear relationships between the response and explanatory variables. To produce the best linear unbiased estimators and valid conclusions, The linear models assume the residual has normal distribution with expected value equal to zero and the variance is constant, and independent of each other. This assumption can generally be fulfilled if the data between individuals are mutually independent. In some study, the data obtained are sometimes not independent and causes the assumptions to be not fulfill in the models. For example, the Indonesian Student Competency Assessment (AKSI) survey data discussed in this study. The AKSI data consists of several levels or has a hierarchical data structure. The students taken as the sample were nested in different schools. The responses of students from the same school tend not to be independent and variations between schools cause the variance of residual is not constant. Hierarchical data analysis such as hierarchical linear modeling or multilevel modeling is an alternative to solve this problem. Multilevel modeling consists of one response variable and one or more explanatory variables at each level. If the study has two or more responses variables and
Keyword: Hierarchical data, ICT literacy, Indonesian Student Competency Assessment, MVMM

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: Pengusahaan tanaman teh di P.T. Perkebunan XII cianten, bogor
Abstrak: Sejarah menyebutkan bahwa Teh (Camellia sinensis) pada mulanya hanya terdapat didataran Asia perbatasan negara negara Muangtai, Burma, India, Laos, Kamboja, dan Cina yang berupa vegetasi hutan liar di wilayah dengan sifat keadaan tanah dan iklim seragam yang baik bagi pertumbuhan teh secara alami. - Cina merupakan negara yang pertama kali mengguna- kan teh sebagai bahan minuman. Buku "Pen Tsao" di ja- man kerajaan Shen Nung pada tahun 2737 SM antara lain telah menulis mengenai teh sebagai hidangan bagi para raja raja di negeri Cina. Pada tahun 780 seorang pe nulis dan ahli tentang teh bernama Lu Yu dalam bukunya yang berjudul "Cha Ching" telah menguraikan mengenai pertanaman teh, cara pemeliharaan, pemetikan daun, pe- ngolahan dan me amu teh sebagai minuman. - Akhir abad keenam teh telah mulai dikenal di ne geri Jepang. Pada tahun 1738 Soichiro Nagatani menemu kan sistim pengolahan teh hijau, dan sejak itu tanaman teh tumbuh dan berkembang dalam suatu areal perkebunan luas. ...
Keyword: