Judul: Perbandingan Pendugaan Parameter Metode SEM dengan Metode PLS Berdasarkan Ukuran Data
Abstrak: Penelitian kuantitatif saat ini sering menggunakan model penelitian kompleks yang terdiri atas banyak peubah eksogen dan endogen. Teknik statistika yang tepat untuk digunakan dalam kasus tersebut ialah metode Structural Equation Modeling (SEM). Berdasarkan basisnya SEM dibagi menjadi dua, yaitu SEM berbasis kovarian atau disebut SEM dan SEM berbasis varian atau disebut Partial Least Square (PLS). Pada beberapa pemecahan masalah, para peneliti berpendapat bahwa SEM digunakan ketika ukuran sampel besar, sedangkan PLS ketika ukuran sampel kecil. Secara tak langsung hal ini menunjukkan bahwa metode SEM dan PLS dianggap sama. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pendugaan parameter model struktural kedua metode. Berdasarkan hasil penelitian nilai koefisien dugaan parameter antara metode SEM dan PLS menunjukkan hasil yang berbeda, walaupun menggunakan model dan data karakteristik simulasi yang sama. Hal ini menunjukkan bahwa antara metode SEM dan metode PLS tidak dapat dibandingkan karena memiliki sifat dan tujuan yang berbeda.
Keyword: Partial Least Square, Structural Equation Modeling

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: Perubahan patologi ginjal ayam akibat penyakit virus infectious brochitis
Abstrak: Infectious Bronchitis (IB) adalah penyakit viral akut dan kontagiosa yang disebabkan oleh virus golongan Co- ronaviridae. Virus ini menyerang alat pernafasan ayam dan beberapa strain seperti Australian T, A3, S, Holte menye rang ginjal ayam dan mengakibatkan tingkat mortalitas yang tinggi terutama pada anak ayam umur lebih kecil 5 minggu. Kerugian lainnya adalah pertumbuhan yang terlambat, produk- si telur merosot dan daya tetas telur yang menurun. Ginjal unggas secara garis besarnya serupa dengan pada mamalia, hanya pada unggas fungsi ginjalnya bekerja lebih efisien. Urin dan feses dikeluarkan bersama-sama melalui kloaka. Sesuai dengan fungsinya yaitu filtrasi, sekresi atau ekskresi dan absorpsi peranan ginjal amat penting dalam menjaga keseimbangan cairan serta zat-zat yang ada dalam tubuh. Kerusakan pada ginjal akan mengakibatkan terganggunya keseimbangan cairan serta zat-zat yang ada dalam tubuh. Kerusakan ginjal yang diakibatkan oleh virus IB adalah berupa Nephritis Interstitialis. Kekebalan silang yang terjadi antar serotipe tidak cukup untuk melindungi tantangan dari virus dialam, oleh sebab itu vaksin yang digunakan disuatu daerah harus sesuai dengan serotipe virus IB didaerah bersangkutan.
Keyword: