Judul: “Pemodelan Multilevel Skor Timss Untuk Siswa Bidang Matematika Dan Sains Di Indonesia”.
Abstrak: Pemodelan multilevel dapat digunakan untuk menganalisis data berjenjang. Masalah dengan data berjenjang terjadi karena individu-individu dalam kelompok yang sama cenderung mempunyai karakteristik yang sama atau mirip sehingga antar amatan pada level yang lebih rendah tidak saling bebas. Hal ini dapat terjadi pada data TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study), data dimana siswa bersarang di dalam sekolah. Penelitian terkait data TIMSS telah dilakukan diantaranya oleh Riswan (2010) yaitu melakukan pengelompokan prestasi matematika siswa dengan menggunakan analisis logistik kelas laten, dan Widiastuti (2011) mengkaji faktor yang mempengaruhi prestasi matematika siswa menggunakan pemodelan multilevel. Widiastuti menggunakan data TIMSS 2007 dengan hasil penelitian diperoleh bahwa modelnya belum fit dengan R2 disetiap level sangat kecil yaitu level siswa 0.59% dan level sekolah 1.57%, sehingga perlu perbaikan pada model tersebut. Walaupun banyak peneliti memanfaatkan data TIMSS khususnya dibidang matematika, namun perlu juga dilakukan penelitian lebih lanjut dalam memanfaatkan data TIMSS dibidang sains dengan tujuan selain memperbaiki model pada penelitian sebelumnya, tujuan lain dari penelitian ini adalah membandingkan model multilevel menggunakan model intersep acak dan koefisien acak, kemudian untuk memahami peubah-peubah yang berpengaruh terhadap keragaman capaian skor TIMSS siswa, dan menguraikan keragaman yang dapat dijelaskan oleh level-1 (siswa) dan level-2 (sekolah) terhadap skor siswa. Hasil dari penelitian ini adalah model multilevel dengan koefisien acak merupakan model terbaik dibandingkan dengan model intersep acak untuk bidang matematika, sedangkan untuk bidang sains model intersep acak merupakan model terbaik dibandingkan dengan model koefisien acak. Selain itu hasil dari analisis menunjukkan bahwa faktor yang mempengaruhi skor matematika dan sains siswa adalah sikap siswa terhadap matematika dan sains, sikap terhadap guru, pentingnya matematika dan sains bagi siswa, kepedulian orang tua, dan frekuensi PR, selain faktor tersebut, ada faktor lain yang mempengaruhi skor matematika yaitu jenis kelamin, efficacy terhadap matematika, sikap siswa terhadap sekolah, dan bully yang dialami siswa. Faktor dari level sekolah yang mempengaruhi skor siswa adalah persentase siswa yang berasal dari ekonomi lemah dan lokasi atau status daerah sekolah. Keragaman capaian skor matematika siswa dapat dijelaskan oleh peubah penjelas pada level-1 sebesar 13.35% dan level-2 sebesar 30.07%, artinya R2 disetiap level yang dihasilkan pada penelitian ini lebih baik dibandingkan penelitian sebelumnya. Sedangkan untuk keragaman capaian skor sains siswa dapat dijelaskan oleh peubah penjelas pada level-1 sebesar 7.62% dan level-2 sebesar 14.40%.
Keyword: model multilevel, data berjenjang, TIMSS, R2, model intersep acak dan model koefisien acak

Judul: Hierarchical Linear Model to Analyze Parents and  Teachers Support on Students’ Mathematics Achievement
Abstrak: Hasil PISA (Program for International Student Assessment) Indonesia tahun 2018 menunjukkan bahwa skor rata-rata matematika siswa masih dibawah skor rata-rata matematika negara OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development). Skor matematika siswa Indonesia sebanyak 71% berada dibawah kompetensi minimal. Berdasarkan hal tersebut perlu dilakukan penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi skor matematika siswa. Penelitian ini menggunakan data survei AKSI (Asesmen Kompetensi Siswa Indonesia) 2019 pada siswa kelas 9. Data yang digunakan adalah data skor matematika dan 12 aspek keterlibatan orang tua dan guru serta data akreditasi sekolah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor keterlibatan orang tua dan guru serta mutu sekolah yang mempengaruhi skor matematika siswa. Data dari survei AKSI memiliki struktur berjenjang atau berhirarki atau nested. Penerapan metode klasik untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi peubah respon akan menghasilkan kesimpulan yang kurang akurat. Hal ini karena metode klasik memerlukan asumsi saling bebas. Asusmi saling bebas tidak terpenuhi pada data berjenjang sehingga signifikansi dugaan koefisien regresi menjadi kurang akurat. Metode yang tepat adalah analisis multilevel atau Hierarchical Linear Model (HLM). HLM dapat mengatasi masalah yang muncul pada data berjenjang. Interaksi antara peubah level 1 dan level 2 juga dapat dianalisis dengan menggunakan HLM. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa berdasarkan penerapan HLM pengaruh sikap penghargaan guru terhadap skor matematika siswa dipengaruhi oleh mutu sekolah. Skor matematika siswa dipengaruhi oleh lama pendidikan ibu, lama pendidikan ayah, interaksi antara siswa dan guru, sikap penghargaan guru terhadap siswa, pemecahan masalah dan berpikir kreatif yang diberikan guru, komunikasi guru, umpan balik guru atas tugas siswa, penugasan/pekerjaan rumah, dorongan guru terhadap siswa, sikap orang tua/wali terhadap kegiatan bersama siswa dan skor akreditasi sekolah. Peubah integrasi nilai-nilai pelajaran oleh guru dan kegiatan siswa dan orang tua/wali tidak berpengaruh terhadap skor matematika siswa. Penelitian ini dibatasi hanya sampai level sekolah, untuk peneliti selanjutnya dapat menambahkan level wilayah., The results of the 2018 Indonesian PISA (Program for International Student Assessment) shows that students' average mathematics scores are still below the OECD (Organization for Economic Co-operation and Development) countries' average mathematics score. The mathematics score of Indonesian students as much as 71% are below the minimum competency. Based on this, it is necessary to do research on the factors that affect students' mathematics scores. This study used AKSI (Asesmen Kompetensi Siswa Indonesia) 2019 survey data for 9th grade students. The data used are mathematics score data and 12 aspects of parents’ and teacher’s support and also school accreditation data. The purpose of this study was to identify the factors of parents’ and teacher’s support and school quality that affect students' mathematics scores. Data from the AKSI survey has a hierarchical or nested structure. The application of the classical method to analyze the factors that affect the response variables will result in less accurate conclusions. This is because the classical method requires independent assumptions. The independent assumption is not met in the nested data so that the significance of the estimated regression coefficient is less accurate. The correct method is multilevel analysis or Hierarchical Linear Model (HLM). HLM can solve problems that arise in nested data. The interaction between level 1 and level
Keyword: AKSI, hierarchical linear model, parents and teachers support

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: