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 Metode Pendugaan Parameter dalam Pemodelan Persamaan Struktural
Abstrak: Pemodelan persamaan struktural (Structural Equation Modeling, SEM) adalah salah satu teknik peubah ganda yang dapat menganalisis secara simultan hubungan beberapa peubah laten endogenous dan eksogenous (Bollen 1989). Model ini terdiri dari dua bagian yaitu model pengukuran dan model struktural. Model pengukuran digunakan untuk menduga hubungan antar peubah laten dengan peubah-peubah manifesnya, sedangkan model struktural digunakan untuk menduga hubungan antar peubah laten. Pendugaan parameter model persamaan struktural umumnya menggunakan Model Struktur Koragam atau lebih populer dengan LISREL (Linear Structural Relationship). Metode pendugaan parameter yang umum digunakan adalah Maximum Likelihood (ML), Weighted Least Squares (WLS), Generalized Least Squares (GLS) dan Unweighted Least Squares (ULS). Masing-masing metode tersebut memerlukan asumsi tertentu tentang ukuran contoh dan bentuk sebaran. Oleh karena itu, sangatlah penting apabila diketahui metode-metode mana yang lebih baik digunakan pada suatu data pengamatan dengan sebaran dan ukuran contoh tertentu. Ini erat kaitannya dengan kekonsistenan dan ketepatan suatu metode dalam menduga parameter model. Hasil kajian menunjukkan bahwa metode ML dan GLS memerlukan asumsi kenormalan ganda pada data pengamatan, metode WLS baik digunakan pada data yang tidak menyebar normal ganda, sedangkan metode ULS tidak memerlukan asumsi sebaran pada data pengamatan. Berdasarkan hal tersebut di atas maka dalam penelitian ini akan dilakukan kajian terhadap kekonsistenan dan ketepatan serta sensitivitas masing-masing metode dalam menduga parameter model persamaan struktural ditinjau dari ukuran contoh dan bentuk sebaran dan mengaplikasikannya pada suatu data. Data yang digunakan merupakan hasil bangkitan komputer dengan ukuran contoh 100, 200, 300, 400 dan 500. Masing-masing ukuran contoh digunakan asumsi menyebar normal ganda dan tidak menyebar normal ganda. Kekonsistenan masing-masing metode diukur dari nilai MARB (Mean Absolute Relative Bias), sedangkan ketepatan metode dinilai dari ukuran kelayakan model.
Keyword: 

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: