Judul: Response Based Units Segmentation Partial Least Square (REBUS PLS) dan Finite Mixture Model Partial Least Square (FIMIX PLS) pada Data Bergerombol
Abstrak: Analisis regresi adalah model statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan kausal antara dua peubah atau lebih. Peubah-peubah yang digunakan dalam analisis regresi merupakan peubah terukur atau peubah yang dapat langsung diketahui nilai/besarannya melalui suatu pengamatan. Analisis regresi tidak dapat menganalisis antar peubah tak terukur (peubah laten) atau peubah yang tidak dapat langsung diketahui nilai/ besarannya. Structural Equation Modeling (SEM) merupakan salah satu analisis statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan kausal dengan melibatkan peubah laten. SEM merupakan model pendekatan model struktural, analisis faktor dan analisis lintas. SEM memiliki beberapa metode pendugaan paramater model, salah satunya adalah Partial Least Square-Path Modeling (PLS-PM). Prinsip kerja PLS-PM menggunakan pendekatan ragam sehingga tidak memerlukan asumsi yang ketat. Penduga parameter dan validasi model akan berbias sebagai akibat dari keragaman unit-unit amatan belum dapat diatasi. Salah satu cara untuk mengatasi hal tersebut dapat digunakan dengan teknik penggerombolan. Pada penelitian ini, pendekatan teknik penggerombolan yang digunakan untuk mendeteksi keragaman unit-unit amatan dengan menggunakan REBUS PLS dan FIMIX PLS. REBUS PLS merupakan metode yang dapat mendeteksi keragaman yang berasal dari model struktural dan model pengukuran termasuk peubah laten eksogen dan endogen yang ada di dalam model. FIMIX PLS merupakan metode yang dapat mendeteksi keragaman yang berasal dari model struktural. Data pada penelitian ini terdiri dari data simulasi dan data empiris. Data simulasi dibangun dari dua koefisien lintas pada model struktural yang berbeda untuk masing-masing gerombol dengan ragam sisaan untuk setiap simulasi adalah 10%, 25% da 50%. Data empiris yang digunakan yaitu data ketahanan pangan di Pulau Jawa. Hasil simulasi mempertimbangkan nilai Rataan Bias Relatif Absolut (RBRA) yang merupakan indikator kebaikan model pada koefisien model. Nilai RBRA pada FIMIX PLS dan REBUS PLS menunjukkan ketidakteraturan kondisi kenaikan dan penurunan RBRA terhadap kenaikan ragam sisaan. Secara umum, FIMIX PLS memberikan hasil yang lebih baik dalam pendugaan koefisien lintas pada model struktural. Hasil pada data empiris menunjukkan gerombol optimum sebanyak dua. Model lokal untuk setiap gerombol dibandingkan nilai koefisien jalur (peubah laten penyerapan, akses dan pendapatan dan keterdesediaan) dan R-kuadrat. Gerombol 1 (n=110yh) membentuk penduga koefisien peubah laten dan R-kuadrat lebih kecil daripada model lokal 2 (n=110) baik pada model struktural penyerapan maupun model struktural akses dan pendapatan.
Keyword: heterogen, gerombol, PLS-PM

Judul: Perbandingan Pendugaan Parameter Koefisien Model Struktural Melalui Sem Dan Pls-Sem
Abstrak: SEM (Structural Equation Modeling) merupakan salah satu bagian dari metode statistika yang berkembang dalam permodelan hubungan antar variabel (Hoyle 2012). SEM merupakan suatu teknik analisis multivariat generasi kedua yang menggabungkan antara analisis faktor dan analisis jalur sehingga memungkinkan peneliti untuk menguji dan mengestimasi secara simultan hubungan kausal antara multiple eksogenous dan endogenous variabel dengan banyak indikator (Chin 1998). Model SEM terdiri dari dua bagian yaitu model struktural dan model pengukuran. SEM sudah banyak digunakan dalam berbagai bidang ilmu seperti pemasaran, psikologi, ekonomi, psikometri, pendidikan, perilaku dan ilmu sosial lainnya. Salah satu teknik pendugaan lain dalam SEM adalah Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Meski secara struktur keduanya memiliki kemiripan namun keduanya memiliki tujuan penggunaan yang berbeda, olehkarenanya seberapa besar perbedaan keduanya memenuhi telah diketahui. Berdasarkan hal tersebut maka dalam penelitian ini diperlukan kajian perbandingan pendugaan parameter model persamaan struktural dari SEM & PLS-SEM. Upaya untuk mengetahui perbedaan tersebut dilihat dengan melakukan simulasi dengan menggunakan data bangkitan dengan jumlah sampel yang berbeda-beda yang menyebar normal. Data bangkitan disimpan dalam bentuk matriks kovarians dan prelis data. Dalam hal ini, data matriks kovarians digunakan pada metode SEM dalam menduga parameter model sedangkan prelis data digunakan untuk PLS-SEM. Pendugaan parameter model kedua metode menggunakan LISREL 9.20 pada SEM dan SmartPLS pada PLS-SEM. Uji kelayakan model pada kedua metode dilakukan menggunakan uji kriteria masing-masing dan ketepatan akurasi pendugaan menggunakan uji MAPE. Metode pendugaan SEM dan PLS-SEM menghasilkan nilai parameter dugaan yang berbeda meskipun dengan menggunakan model dan data karakteristik simulasi yang sama. Metode SEM berorientasi pada koefisien dengan tujuan menguji teori, mengkonfirmasi teori atau membandingkan dengan teori alternatif lain, sedangkan PLS-SEM berorientasi untuk memprediksi variabel konstruks atau key target constructs dengan tujuan mengembangkan teori. Hal ini dapat dikatakan bahwa kedua metode tidak dapat dibandingkan disebabkan perbedaaan kedua sifat dalam menduga parameter. Hasil simulasi menunjukkan bahwa rata-rata nilai koefisien dugaan model struktural metode SEM tidak berubah tanda dalam menduga parameter model untuk setiap ukuran sampel kecuali N=50, sedangkan metode PLS-SEM mengalami perubahan tanda pada setiap ukuran sampel. Selain itu, untuk setiap ukuran sampel nilai koefisien dugaan model struktural dan pengukuran pada metode SEM menghasilkan bias yang lebih kecil dibandingkan dengan PLS-SEM. Berdasarkan hal tersebut di atas maka pendugaan SEM optimal untuk akurasi koefisien sedangkan PLS-SEM optimal untuk akurasi prediksi. Hasil pengujian model menunjukkan bahwa metode SEM dan PLS-SEM memenuhi ukuran kelayakan model, dimana SEM pada N=50, 80, dan 100 sedangkan PLS-SEM pada setiap ukuran sampel. Hal ini menyatakan bahwa kedua metode layak mengepas data pengamatan pada berbagai ukuran sampel dengan besaran nilai ukuran kelayakan model bervariasi. Hasil uji MAPE menunjukkan bahwa akurasi/ketepatan metode SEM untuk N=80 dan N=100 layak dalam menduga parameter model dengan nilai rata-rata koefisien dugaan MAPE sebesar 20-50%, sedangkan pada metode PLS-SEM untuk setiap ukuran sampel tidak akurat dalam menduga parameter model sebesar >50%.
Keyword: SEM, PLS-SEM, LISREL 9.20, SmartPLS

Judul: Manajemen Pemeliharaan Kuda (Equus caballus) Untuk Upacara Kenegaraan Dan Sarana Kesenjataan Di Detasemen Kavaleri Berkuda (DenKavkud) TNI-AD Parongpong
Abstrak: Cavalry Horse Detachement (Denkavkud) Indonesian National Army-Cavalary Parongpong is one of the Indonesian military units that utilize the horse and train it as a means of purpose of formal state ceremony and armed forces. Skills possessed by the horse cavalry was the result of care management and specialized training provided by the trainer. Aspects of care management are breeding, feeding, and management. Horses that are kept in the Denkavkud, Parongpong are stallions, mares, foals, and military horses. Total populations of horses at Denkavkud are 183 horses. Besides commited horse training (remonte), Denkavkud also did breeding program to produce horses that can be trained and used as a military horse. There are some issues contained in Denkavkud, such as some of the nutrients needed by the horses not being met from feed given. One of these is crude protein and lysine. Lactation mares was crude protein and lysine deficiency. The number of death in 2010 is higher than previous years. Based on the number of horses that died from January until June 2010 is 11 horses. The average mortality was caused by colic. Colic is caused by excessive eating, excessive drinking during hot, moldy food, and even by investment roundworms. Animal welfare in Denkavkud can be enhanced by improvement of feed given and improving the health of livestock through improved sanitation.
Keyword: