Judul: Analisis Logistik Kelas Laten (Pengelompokan Prestasi Matematika Siswa Indonesia Berdasarkan Hasil Survey TIMSS)
Abstrak: Conventional methods of clustering become weak when meet measured objects with qualitative or categorical data. Latent class logistic analysis can be an alternative method of clustering to overcome this problem. This research is aim to see the application of latent class logistic analysis to cluster the measured objects with qualitative and quantitative variable and at once to find out backgrounds of the clusters. The objects in this research are 2171 eight grade students from 133 schools in Indonesia. There are two results in this research; first in clustering and second in logistic analysis. In clustering, the students have been clustered into four ideal clusters, e.g. 39.16 percent students were in cluster1, 32.42 percent in cluster2, 21.46 percent in cluster3, and 6.97 percent in cluster4. Each cluster represents the students with very low, low, medium, and high ability in mathematics. In logistic analysis, overall, each cluster has been explained well by covariates e.g. student’s interest, attitude, aptitude and motivation on mathematics, parent’s social-economic condition, parent’s highest education level, teacher’s highest education level, teacher’s major study of mathematics and educations, teacher’s perceptions on schools, school’s facilities, etc.
Keyword: 

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: 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: