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: Analysis of  Covid-19 Risk Perception Survey Results Using Generalized Structured Component Analysis
Abstrak: Ibu kota Indonesia, DKI Jakarta, menjadi provinsi dengan jumlah Covid-19 tertinggi. Merespon hal ini, LaporCovid-19 bekerja sama dengan Social resilience Lab, Nanyang Technological University melakukan survei untuk mengukur bagaimana persepsi warga Jakarta terhadap risiko Covid-19 mulai 29 Mei hingga 20 Juni 2020. Peubah yang memengaruhi persepsi risiko merupakan peubah yang tidak dapat diukur. secara langsung sehingga dianalisis menggunakan pendekatan Structural Equation Modeling (SEM), yaitu Generalized Structured Component Analysis (GSCA). Skala likert bersifat ordinal tetapi ada beberapa penelitian menggunakan skala likert sebagai interval. Oleh karena itu, penelitian ini akan membandingkan metode GSCA dengan nonlinear GSCA dan mengevaluasi enam peubah, yaitu persepsi risiko, pengetahuan, informasi, peilaku kesehatan, modal sosial, dan ekonomi. Evaluasi model secara keseluruhan menunjukkan bahwa nonlinear GSCA dapat menjelaskan keragaman data kualitatif lebih baik daripada GSCA dengan FIT > 0.9. Nonlinear GSCA menghasilkan peubah informasi berpengaruh terhadap pengetahuan, ekonomi dan modal sosial memiliki hubungan timbal balik, sedangkan pengetahuan dan persepsi risiko berpengaruh terhadap perilaku kesehatan., The capital city of Indonesia, Jakarta, became the province with the highest number of Covid-19. Response this situation, LaporCovid-19 collaborate with the Social Resilience Lab, Nanyang Technological University conducted a survey to measure how Jakarta residents perceive the risk of Covid-19 from May 29 to June 20 2020. Factors of risk perception are variables that cannot be measured directly, so they are analyzed used a Structural Equation Modeling (SEM) approach, namely Generalized Structured Component Analysis (GSCA). The Likert scale used can be considered as interval or ordinal depending on the point of view of the theory built. Therefore, this study will compare the GSCA method with the nonlinear GSCA and evaluate six variables, namely risk perception, knowledge, information, health behavior , social capital, and economy. Evaluation of the overall model showed that the nonlinear GSCA model can explain the diversity of qualitative data better than the GSCA model with FIT > 0.9. Based on GSCA nonlinear model, information has significantly influence of knowledge, economy and social capital have a real reciprocal relationship, along knowledge and risk perception have significantly influence of health behavior.
Keyword: persepsi risiko, SEM, GSCA, nonlinear GSCA

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