Judul: The Effect of Missing Data Estimation on The Results of Analysis Structural Equation Modeling (Case Study: Human Development Indeks Java Island)
Abstrak: Data hilang merupakan salah satu faktor yang dapat menurunkan kualitas data, karena dapat menyebabkan bias pada pendugaan parameter model sehingga kesimpulan yang didapatkan menjadi tidak tepat (Chen et al. 2012). Upaya untuk mengatasi data hilang dapat ditempuh melalui imputasi dengan menggunakan beberapa metode, antara lain linear interpolation, linear trend, dan serial mean. Dalam penelitian ini, Analisis Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS) digunakan untuk melihat dampak adanya data hilang terhadap hubungan kausalitas antar peubah yang direpresentasikan melalui tingkat validitas dan reliabilitas data dalam pendugaan koefisien model. Hasil evaluasi model menunjukkan metode linear interpolation saat persentase data hilang 5% dan 10%, metode linear trend dan serial mean saat persentase data hilang 5% menghasilkan model yang memenuhi semua kriteria dalam evaluasi model. Hasil dari akurasi dan ketepatan menggunakan MAPE menunjukkan metode linear interpolation saat persentase data hilang 5%, 10%, dan 15%, metode linear trend saat persentase data hilang 5% dan 10%, metode serial mean saat persentase data hilang 5% memberikan hasil yang baik dalam menduga nilai koefisien model., Missing data is one of factors that can reduce data quality, because it can cause biased in estimating model parameters so that conclusions obtained are incorrect (Chen et al. 2012). Efforts to overcome missing data can be achieved through imputation using several methods, including linear interpolation, linear trend, and serial mean. Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS) analysis was used to see impact of missing data on causal relationships between variable which can represent level of validity and reliability of data in estimating model coefficients. Results of model evaluation show linear interpolation method when the percentage of missing data is 5% and 10%, serial mean and linear trend methods when the percentage of missing data is 5% produces models that meet all the criteria in model evaluation. Results of the accuracy and precision using MAPE show that linear interpolation method when percentage of missing data is 5%, 10%, and 15%, linear trend method when percentage of missing data is 5% and 10%, serial mean method when percentage of missing data is 5% give good result in estimating value of the model coefficients.
Keyword: missing data, linear interpolation, linear trend, serial mean, sem-pls

Judul: The Effect of Missing Data Estimation on the  Accuracy of Estimating the Coefficients of the SEM Model
Abstrak: Missing data dapat diatasi dengan menghapus responden yang memiliki missing data dari dataset atau menggunakan imputasi. Namun menghapus data yang tidak lengkap dan hanya menggunakan data yang lengkap saja, dapat mengakibatkan berkurangnya jumlah data yang sudah ditetapkan. Maka jika terdapat missing data cara yang terbaik dengan menggunakan imputasi. Dalam penelitian ini missing data diatasi dengan menggunakan mean imputation. Setiap metode imputasi memiliki karakteristiknya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari dampak missing data terhadap akurasi pendugaan koefisien model SEM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin meningkatnya ukuran persentase missing data, maka nilai yang dihasilkan akan semakin bias. Akurasi menunjukkan bahwa metode mean imputation dalam mengatasi dampak missing data dengan persentase missing 5% cukup layak dalam menduga koefisien parameter model SEM. Sedangkan pada persentase missing data 10% dan 15% tidak akurat dalam menduga parameter model. Secara keseluruhan metode mean imputation layak digunakan jika persentasi missing data kurang dari 5%., Missing data can be overcome by removing respondents who have missing data from the dataset or using imputation. However, deleting incomplete data and only using complete data can result in a reduction in the amount of data that has been set. So if there is missing data, the best way is to use imputation. In this study, missing data was overcome by using mean imputation. Each imputation method has its characteristics. The purpose of this study was to study the impact of missing data on the accuracy of the estimation of the coefficients of the SEM model. The results showed that the increasing the size of the percentage of missing data, the resulting value will be more biased. Accuracy shows that the mean imputation method in overcoming the impact of missing data with a missing percentage of 5% is quite feasible in estimating the parameter coefficients of the SEM model. While the percentage of missing data is 10% and 15% is not accurate in estimating the model parameters. Overall, the mean imputation method is feasible if the percentage of missing data is less than 5%.
Keyword: accuracy, mean imputation, missing data, SEM

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: