Judul: Penanganan Data Kategorik Dengan Algoritma Gifi Pada Model Persamaan Struktural Berhirarki
Abstrak: Kajian mengenai metode statistik bisa berawal dari pembelajaran terhadap teori yang ada atau upaya untuk memecahkan permasalahan yang ada. Penelitian ini berupaya menemukan penyelesaian dari permasalahan sosial dengan data kategorik yang memiliki struktur bersarang atau berkelompok. Structural Equation Model (SEM) dipilih untuk menjelaskan hubungan sebab akibat pada suatu permasalahan. Pemodelan menggunakan SEM dengan metode pendugaan kemungkinan maksimum memerlukan data untuk mengikuti sebaran tertentu. Ketika data mengandung peubah kategorik, maka perlu dilakukan penanganan terlebih dahulu. Salah satu pilihannya adalah transformasi data sehingga data mengikuti suatu sebaran kontinu tertentu. Penelitan ini mengkaji keunggulan metode transformasi data menggunakan Algoritma Gifi. Seratus set peubah dengan transformasi Gifi digunakan dalam memodelkan SEM untuk menjelaskan kepuasan terhadap kondisi kesehatan di Pulau Jawa, kemudian hasil ukuran kesesuaian model dibandingkan dengan ukuran kesesuaian model pada peubah tanpa transformasi. Hasil yang didapatkan adalah peubah hasil transformasi Gifi menunjukkan adanya peningkatan performa pada model SEM yang terbentuk, utamanya pada efisiensi waktu yang diperlukan untuk komputasi. Perbedaan pola pembentuk kepuasan terhadap kondisi kesehatan antara provinsi di Pulau Jawa dijelaskan menggunakan analisis SEM Mutigrup. Pemeriksaan keragaman model antar kelompok menunjukkan indikasi terdapat perbedaan model untuk setiap provinsi. Pendugaan menggunakan Generalized Least Squares dilakukan untuk mengatasi adanya ragam negatif pada Provinsi DI Yogyakarta. Bagian utama dari penelitian ini adalah pemodelan SEM berhirarki dengan data kategorik yang diaplikasikan pada penilaian kepuasan terhadap kondisi kesehatan. Sumber data yang digunakan adalah Indikator Kesehatan dari Survey Pengukuran Tingkat Kebahagiaan (SPTK) yang diselenggarakan Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2014 dan fasilitas kesehatan yang disediakan pemerintah di tahun yang sama berdasarkan catatan Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. Tingkat pertama, gambaran di tingkat individu, menggunakan data SPTK. Tingkat kedua, gambaran di tingkat provinsi, menggunakan data fasilitas kesehatan. Tahapan ini menjelaskan bahwa pengaruh fasilitas kesehatan yang disediakan oleh pemerintah lebih besar daripada penilaian seseorang akan kondisinya di dalam menentukan kepuasan terhadap kondisi kesehatan. Kepuasan terhadap kondisi kesehatan pada tingkat individu ditentukan oleh kebiasaan menjaga kesehatan (1,000) dan pada tingkat provinsi ditentukan oleh fasilitas kesehatan (1,025).
Keyword: SEM berhirarki, SEM Multigrup, Transformasi Gifi

Judul: Structural Equation Modeling in the Case of Spatial Dependence (Case Study: Happiness Index in Indonesia 2021)
Abstrak: Kesejahteraan masyarakat mencerminkan keberhasilan pembangunan di suatu daerah. Indeks kebahagiaan merupakan indikator subjektif yang dapat menggambarkan kesejahteraan masyarakat di suatu daerah. Pendidikan, ekonomi, kesehatan, dan kemiskinan diasumsikan memiliki pengaruh terhadap indeks kebahagiaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui indikator yang paling berpengaruh pada tiap peubah laten serta mengetahui peubah laten yang memengaruhi indeks kebahagiaan menggunakan model spasial. Data penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan jumlah indikator adalah 22 yang dikelompokkan ke dalam lima peubah laten. Metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar peubah laten adalah Structural Equation Modeling (SEM). Pendekatan pada metode analisis SEM untuk jumlah data yang kecil dan tidak memenuhi asumsi distribusi normal adalah Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS). Peubah laten yang berpengaruh signifikan terhadap indeks kebahagiaan pada beberapa model spasial adalah lag indeks kebahagiaan dan kemiskinan. Indikator yang paling berpengaruh pada peubah laten kemiskinan adalah indeks kedalaman kemiskinan, sedangkan indikator dari peubah laten indeks kebahagiaan yang paling berpengaruh adalah indeks kepuasan hidup., Community welfare reflects the success of development in an area. The happiness index is a subjective indicator that can describe the welfare of the community in an area. Education, economy, health, and poverty are assumed to have an influence on the happiness index. This study aims to determine the most influential indicator on each latent variable and determine the latent variable that affects the happiness index using a spatial model. The data for this study were obtained from the Badan Pusat Statistik (BPS) with 22 indicators grouped into five latent variables. The method that can be used to analyze latent variables is Structural Equation Modeling (SEM). The approach to the SEM analysis method for a small amount of data and does not meet the assumption of a normal distribution is Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS). Latent variables that have a significant effect on the happiness index in some spatial models are the happiness index lag and poverty. The indicator has the most influence on the latent variable of poverty is the poverty depth index, while the indicator has the most influence on the latent variable of the happiness index is the life satisfaction index.
Keyword: happiness index, SEM-PLS, spatial

Judul: Sintesis 1-Kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai Prekursor Asam (S)-(+)-(6-Metoksi-2-naftil)propanoat
Abstrak: Senyawa 1-kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai prekursor asam (S)-(+)-(6-metoksi-2-naftil)propanoat disintesis dari bahan awal 2-metoksinaftalena. Tahapan sintesis diawali dengan klorinasi menggunakan 2 jenis pereaksi klorinasi, yakni isosianurat terklorinasi dan NaOCl. Klorinasi dengan isosianurat terklorinasi berhasil menyintesis 1-kloro-2-metoksinaftalena sebagai produk monoklorinasi melalui pencirian dengan kromatograf gas-spektrometer massa (GC-MS). Nisbah konversi produk paling efisien diperoleh pada laju penambahan 2.5 mmol/jam. Sebaliknya, klorinasi dengan NaOCl menghasilkan produk triklorinasi. 1-Kloro-2-metoksinaftalena selanjutnya diasilasi dengan propanoil klorida, tetapi analisis dengan GC menunjukkan bahwa produk asilasi tidak terbentuk. Sistem bebas-air diperlukan untuk keberhasilan proses asilasi tersebut.
Keyword: isosianurat terklorinasi, NaOCl, nisbah konversi