Judul: Development of Higher Order Partial Least Squares Path Modeling Using Tetrachoric and Biserial Correlation and Utilization of Score Factor From Item Response Theory
Abstrak: Partial least squares path modeling (PLS-PM) merupakan metode yang bisa menjelaskan hubungan yang kompleks di antara banyak faktor, baik yang teramati maupun yang laten. PLS-PM dibentuk dari dua model yaitu model pengukuran dan struktural. Pendugaan PLS-PM dilakukan dengan prosedur iterasi, dimana iterasi akan berhenti ketika mencapai kondisi konvergen. Algoritma iterasi PLS-PM menggunakan pendekatan regresi OLS yang mengasumsikan bahwa semua indikator adalah kontinu. Oleh karena itu, penerapan prosedur PLS tradisional kurang tepat digunakan untuk peubah kategori baik nominal ataupun ordinal. Penggunaan PLS-PM untuk data skala ordinal telah tersedia dan dikenal dengan nama PLS ordinal (OrdPLS) dan PLS konsisten ordinal (OrdPLSc). Proses simulasi ketika metode ini dikembangkan menggunakan pendekatan sebaran normal multivariat yang kemudian dikonversi ke dalam kategori ordinal. Selain itu, metode ini masih dalam model orde satu atau belum orde tinggi. PLS-PM orde tinggi sangat membutuhkan penggunaan skor faktor dalam proses pendugaan parameter. Penentuan skor faktor dari OrdPLS dan OrdPLSc hanya menggunakan metode median, modus dan rata-rata padahal seharusnya mengikuti sebaran dari data yang mendasarinya. Sebagai alternatif dan kontribusi utama dari disertasi ini adalah pemanfaatan skor faktor dari model teori respon butir atau item response theory (IRT) yang dikenal sebagai parameter kemampuan. Sebagai langkah awal penelitian dilakukan studi simulasi pada metode PLSPM orde tinggi dengan data biner. Data simulasi pada penelitian ini dibangkitkan dengan menggunakan pendekatan sebaran binomial dengan ukuran sampel 50, 100, 300 dan 1000 berdasarkan matriks korelasi implied dari model hipotesis yang sudah ditentukan. Peningkatan ukuran sampel dari 50 sampai 1000 merupakan peningkatan yang signifikan secara proporsional. Dengan data yang menyebar binomial ini, maka algoritma pada PLS-PM dimodifikasi supaya bisa digunakan untuk input dengan data biner yaitu menggunakan koefisien korelasi tetrakorik. Rancangan studi mempertimbangkan 500 ulangan untuk setiap ukuran sampel. Untuk setiap proses dan dalam setiap kondisi simulasi, digunakan pendekatan indikator berulang maupun dua tahap dalam menduga parameter dalam dan luar dari model. Skema pembobotan dalam yang digunakan adalah skema jalur. Melalui studi simulasi ini akan bandingkan metode PLS mana yang lebih baik digunakan dan pendekatan orde tinggi mana yang sebaiknya digunakan ketika input data adalah biner. Kinerja metode dan pendekatan dilihat dari nilai MSE-nya. Model yang diuji dalam penelitian bervariasi dalam hal ukuran sampel. Secara umum, jika ingin dipilih metode mana yang paling efisien di antara metode PLS tradisional, PLS biner dan PLSc biner, terlihat bahwa PLSc adalah yang paling berkinerja baik diantara ketiganya. Selanutnya, pendekatan indikator berulang lebih baik di PLS tradisional dan PLSc biner, sementara dua tahap adalah lebih baik pada PLS biner. Dari penilaian MSE terhadap koefisien jalur gamma dan beta dapat disimpulkan bahwa untuk PLS tradisional dan PLSc biner, pendekatan dua tahap adalah lebih baik dibandingkan pendekatan indikator berulang karena mempunyai MSE yang lebih kecil. Sementara untuk PLS biner, pendekatan indikator berulang adalah lebih baik dibandingkan pendekatan dua tahap karena mempunyai nilai MSE yang lebih kecil. Di antara metode PLS tradisional, PLS biner dan PLSc biner, terlihat bahwa metode PLSc adalah yang terbaik dibandingkan metode PLS tradisional dan PLS biner jika dilihat dari besaran MSE karena mempunyai MSE yang paling kecil untuk semua ukuran sampel. Sebagai studi empiris dari PLS-PM orde tinggi dengan data biner, diterapkan
Keyword: binary data, multidimensional poverty, capability parameters, social protection, higher order PLS-PM

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: 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: