Judul: Pemodelan Regresi Multilevel untuk Mengkaji Pengaruh Global Awareness Terhadap Skor Literasi Membaca
Abstrak: AKSI merupakan upaya pemantauan mutu pendidikan secara nasional atau daerah melalui survei oleh Puspendik, Kemendikbud. Struktur data AKSI merupakan data berjenjang dengan siswa tersarang di sekolah, sehingga siswa yang berada pada sekolah yang sama cenderung memiliki kemiripan karakteristik. Penelitian ini didekati dengan pemodelan regresi dua level pada data AKSI dengan capaian siswa sebagai level kesatu yang tersarang pada sekolah sebagai level kedua. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan model regresi dua level untuk mengidentifikasi pengaruh global awareness terhadap capaian siswa bidang membaca. Model koefisien acak merupakan model terbaik dibandingkan dengan model intersep acak. Peubah level siswa yang mempengaruhi skor membaca siswa adalah jenis kelamin, pendidikan ayah, kemampuan beradaptasi, kemampuan berkomunikasi, pemahaman mengenai masalah global, serta toleransi terhadap perbedaan agama dan budaya. Peubah skor akreditasi sekolah juga berpengaruh terhadap skor membaca siswa. Keragaman skor membaca siswa yang dijelaskan oleh peubah level siswa dan level sekolah masing-masing sebesar 10.49% dan 25.39%.
Keyword: AKSI, global awareness, hierarki, model terbaik, regresi multilevel

Judul: Multivariate Multilevel Modeling (MVMM) untuk Mengkaji Capaian Kemampuan Kognitif Siswa pada Survei AKSI 2019
Abstrak: Pemodelan regresi linier merupakan metode statistika yang digunakan untuk mengidentifikasi pola hubungan linier antara peubah respon dan peubah penjelas. Untuk menghasilkan penduga dan kesimpulan yang sah, pemodelan regresi linier harus memenuhi beberapa asumsi, yaitu sisaan menyebar normal dengan nilai harapan sama dengan nol dan ragam homogen, serta kebebasan antar sisaan. Asumsi tersebut umumnya dapat terpenuhi jika data antar individu saling bebas. Pada suatu penelitian, data yang diperoleh terkadang tidak bebas dan menyebabkan beberapa penyimpangan asumsi. Misalnya data survei Asesmen Kompetensi Siswa Indonesia (AKSI) yang dibahas dalam penelitian ini. Data survei AKSI terdiri dari beberapa tingkatan atau membentuk struktur data berjenjang. Siswa-siswa yang terambil sebagai sampel tersarang dalam sekolah-sekolah berbeda. Respon pengamatan siswa dari sekolah yang sama cenderung tidak bebas dan variasi antar sekolah menyebabkan ragam tidak homogen. Analisis data berjenjang seperti model linier berhierarki atau pemodelan multilevel menjadi salah satu alternatif menyelesaikan masalah tersebut. Pemodelan multilevel terdiri dari satu peubah respon dan satu atau lebih peubah penjelas yang berjenjang. Apabila jumlah respon lebih dari satu dan saling berkorelasi maka dapat digunakan Multivariate Multilevel Modeling (MVMM). Data AKSI memiliki korelasi antar siswa dalam sekolah yang sama, selain itu data AKSI juga memiliki tiga peubah respon yang saling berkorelasi. Dengan demikian, dalam penelitian ini analisis dilakukan melalui pendekatan multivariate multilevel modeling (MVMM). Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji multivariate multilevel modeling (MVMM) dan memilih model MVMM terbaik untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap capaian kognitif siswa pada survei AKSI 2019 yang diukur melalui skor matematika, literasi membaca dan sains. Pada taraf 5%, pengaruh tetap yang berpengaruh secara simultan terhadap capaian kognitif siswa adalah jenis kelamin, lama pendidikan ayah, indeks ketersediaan perangkat digital, indeks penggunaan perangkat digital sekolah, indeks penggunaan ICT untuk aktifitas mengerjakan tugas sekolah, indeks penggunaan ICT untuk aktifitas selain mengerjakan tugas sekolah, indeks pembatasan ICT di sekolah, indeks mengenai pandangan terhadap manfaat penggunaan ICT, skor akreditasi sekolah, serta interaksi antara lama pendidikan ayah dan skor akreditasi sekolah., Linear regression is a statistical method used to identify the linear relationships between the response and explanatory variables. To produce the best linear unbiased estimators and valid conclusions, The linear models assume the residual has normal distribution with expected value equal to zero and the variance is constant, and independent of each other. This assumption can generally be fulfilled if the data between individuals are mutually independent. In some study, the data obtained are sometimes not independent and causes the assumptions to be not fulfill in the models. For example, the Indonesian Student Competency Assessment (AKSI) survey data discussed in this study. The AKSI data consists of several levels or has a hierarchical data structure. The students taken as the sample were nested in different schools. The responses of students from the same school tend not to be independent and variations between schools cause the variance of residual is not constant. Hierarchical data analysis such as hierarchical linear modeling or multilevel modeling is an alternative to solve this problem. Multilevel modeling consists of one response variable and one or more explanatory variables at each level. If the study has two or more responses variables and
Keyword: Hierarchical data, ICT literacy, Indonesian Student Competency Assessment, MVMM

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: