Judul: Aplikasi Structural Equation Modelling-Partial Least Squares dalam Menentukan Faktor yang Mempengaruhi Kinerja Karyawan
Abstrak: Structural Equation Modeling (SEM) menggabungkan analisis faktor dan analisis jalur, sehingga memungkinkan untuk mengetahui hubungan antar peubah laten dan indikatornya serta hubungan antar peubah laten. Partial Least Square adalah pendekatan soft modeling pada SEM yang tidak memerlukan asumsi sebaran data dan jumlah minimal amatan yang disebut dengan SEM-PLS. Data pada penelitian ini adalah data hasil kinerja karyawan dalam suatu perusahaan konstruksi di Indonesia sebanyak 70 amatan. Jumlah amatan ini terlalu kecil dan tidak memenuhi asumsi kenormalan sehingga metode analisis yang digunakan adalah SEM-PLS. Penelitian ini menerapkan SEM-PLS untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja berdasarkan data kompetensi setiap karyawan. Kompetensi yang diamati yaitu soft competency dan hard competency yang akan digunakan sebagai peubah laten. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua peubah laten kompetensi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap peubah laten kinerja. Model yang diuji dalam penelitian sudah cukup baik dalam menjelaskan keragaman dari peubah kinerja dengan nilai evaluasi Q2 sebesar 75.24%.
Keyword: partial least squares, kinerja, kompetensi, peubah laten, indikator

Judul: Comparison of Partial Least Square and Generalized Structured Component Analysis in Analyzing Factors that Influence Employee Engagement
Abstrak: Structural equation modeling (SEM) atau Model Persamaan Struktural (MPS) merupakan analisis peubah ganda yang menggabungkan analisis jalur dan dua konsep statistika, yaitu konsep analisis faktor pada model pengukuran dan konsep analisis regresi pada model struktural. Terdapat dua pendekatan dalam MPS. Pertama, pendekatan berbasis kovarian atau Covariance Based SEM (CB-SEM) yang dapat dianalisis menggunakan Covariance Structure Analysis (CSA). Kedua, pendekatan berbasis komponen atau Component Based SEM yang dapat dianalisis menggunakan Kuadrat Terkecil Parsial (KTP) atau Partial Least Square (PLS) dan Analisis Komponen Terstruktur Rampat (AKTR) atau Generalized Structured Component Analysis (GSCA). Metode KTP dan AKTR tidak memerlukan asumsi seperti metode dengan pendekatan berbasis kovarian. Metode AKTR merupakan pengembangan dari metode KTP. Metode AKTR memiliki tiga sub-model, yaitu model pengukuran, model struktural dan relasi pembobotan. Selain itu, AKTR juga mampu menyelesaikan masalah optimum global untuk pendugaan parameter yang merupakan kelemahan KTP. Kedua metode tersebut juga memiliki perbedaan pada algoritma penyelesaiannya. Ordinary Least Square (OLS) untuk KTP dan Alternating Least Square (ALS) untuk AKTR. Penelitian ini menggunakan data primer yang diperoleh melalui kuesioner online. Pengumpulan data berlangsung selama tujuh bulan, yaitu sejak bulan November 2017 hingga Mei 2018. Data yang diperoleh sebanyak 141 responden. Data tersebut berupa data persepsi dan diukur menggunakan skala likert. Data tidak memenuhi asumsi normal ganda dan termasuk data dengan sampel kecil. Berdasarkan karakteristik data tersebut maka kedua metode, yaitu KTP dan AKTR akan diterapkan pada data yang diperoleh, kemudian dibandingkan untuk mendapatkan model terbaik. Kedua metode dibandingkan menggunakan nilai goodness of fit. Berdasarkan nilai goodness of fit masing-masing metode, AKTR memiliki nilai goodness of fit yang lebih baik dari pada PLS. Hasil interpretasi AKTR juga mendukung teori yang ada tentang Keterlekatan Karyawan. Sehingga berdasarkan goodness of fit model dan interpretasi, hasil analisis menggunakan metode AKTR lebih baik dibandingkan KTP. Berdasarkan hasil AKTR diperoleh bahwa faktor yang mempengaruhi Keterlekatan Karyawan adalah Kepribadian Lima Besar, Kualitas Kehidupan Kerja serta Kepuasan Kerja dimana Kepuasan Kerja merupakan faktor yang berpengaruh langsung terhadap Keterlekatan Karyawan. Sedangkan Kepribadian Lima Besar dan Kualitas Kehidupan Kerja berpengaruh secara tidak langsung terhadap Keterlekatan Karyawan., MAWATI. Structural equation modeling (SEM) is a multivariate analysis that combines path analysis and two statistical concepts, namely the concept of factor analysis on the measurement model and the concept of regression analysis on structural models. There are two approaches in SEM. First, Covariance Based SEM (CB-SEM), can be analyzed by Covariance Structure Analysis (CSA). Second, Component Based SEM, can be analyzed by Partial Least Square (PLS) and Generalized Structured Component Analysis (GSCA). PLS and GSCA methods doesn't require assumptions like covariance based SEM. Generalized Structured Component Analysis is the development of PLS. GSCA has three sub-model such as measurement model, structural model and weighted relations. PLS doesn’t have weighted relations. Beside that, GSCA is also able to solve the global optimum problem for parameter estimation which is a weakness of PLS. Both methods have differences in the solution algorithm. Ordinary Least Square (OLS) for KTP and Alternating Least Square (ALS) for GSCA. This study uses primary data obtained through an online questionnaire. Data was collected for seven months, from November 2017 till May 2018
Keyword: Generelized structured component analysis, Employee engagement, Partial least square, Structural equation model, Equation modeling, Multivariate analysis

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: