Judul: Pemodelan Multilevel dengan Eigenvector Spatial Filtering dan Aplikasi pada Data Nilai UN di Kota Kendari
Abstrak: Model multilevel adalah analisis yang digunakan untuk menjelaskan hubungan antara peubah bebas dan peubah tak bebas pada data yang memiliki sumber keragaman yang disebabkan oleh struktur berhirarki. Model multilevel cocok digunakan dalam data yang memiliki struktur hirarki, salah satu contoh data berhirarki adalah data siswa yang tersarang pada sekolah. Pada prakteknya mengabaikan struktur hirarki dan langsung menggunakan model regresi biasa maka akan cenderung melanggar asumsi kebebasan antar individu dalam model regresi biasa dan akan memberikan hasil yang keliru. Ketergantungan spasial adalah hubungan antar lokasi yang saling mempengaruhi satu sama lain sehingga lokasi-lokasi tersebut memiliki karakteristik atau atribut yang mirip. Eigenvector spatial filtering (ESF) adalah metode untuk mengatasi masalah ketergantungan spasial dengan menambahkan kombinasi linier dari vektor ciri matriks pembobot spasial pada spesifikasi model regresi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji pengaruh ketergantungan spasial melalui proses simulasi dan menerapkan metode ESF pada data real. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan data model multilevel intersep acak dengan nilai derajat ketergantungan spasial yaitu ρ=0.2, ρ=0.5, ρ=0.8 dan jumlah area m=9, m=25, m=100. Metode ESF pada pemodelan multilevel khususnya untuk model multilevel intersep acak dapat dengan baik mengatasi pengaruh ketergantungan spasial. Simulasi menunjukkan bahwa metode ESF berhasil menurunkan tingkat overestimate (bias) pada pendugaan ragam level-2. Untuk data terapan, hasil menunjukkan kesesuaian dengan simulasi dimana pemodelan dengan metode ESF memberikan hasil yang lebih baik berdasarkan nilai ragam level-2 dan nilai AIC yang dihasilkan. Hasil menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode ESF hanya peubah rasio siswa guru (x3) yang berpengaruh nyata pada taraf 5% terhadap pencapaian nilai UN.
Keyword: Ketergantungan spasial, Eigenvector Spatial Filtering (ESF), Model multilevel, overestimate, bias

Judul: Pemodelan Multilevel Dan Analisis Data Panel Pada Penelitian Pendidikan (Studi Kasus: Data Ujian Nasional Sma Di Jawa Barat).
Abstrak: Lingkungan merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi pembentukan dan perkembangan karakteristik individu. Secara umum, lingkungan dan individu memiliki stuktur berjenjang (hierarchy), dengan individu sebagai level terendah yang tersarang pada lingkungan sebagai level tertinggi. Dalam penelitian pendidikan seringkali ditemui data struktur berjenjang. Salah satu contoh data penelitian pendidikan yang ditemukan adalah rata-rata skor Ujian Nasional (UN) pada setiap sekolah yang tersarang pada karakteristik wilayah kabupaten/kota. Struktur data berjenjang untuk data ini terdiri dari dua level, dengan level 1 adalah sekolah dan level 2 adalah kabupaten/kota. Untuk menganalisis stuktur data berjenjang ini dapat dilakukan dengan pemodelan multilevel. Selain itu dengan pelaksanaan UN yang bersifat terus menerus setiap tahun sebagai proses evaluasi maka data cross-section yang diperoleh juga dapat digabungkan dengan data time-series, sehingga data tersebut menjadi data panel. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan rata-rata skor UN di Jawa Barat dengan pemodelan multilevel dan data panel yang memperhatikan level kabupaten/kota dan mengindentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap rata-rata skor UN di Jawa Barat dengan pemodelan multilevel dan data panel tersebut. Studi kasus yang dievaluasi dalam penelitian ini adalah rata-rata skor UN SMA untuk dua jurusan yaitu Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) dan Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS) di Jawa Barat tahun 2011-2014. Data yang digunakan sebagai peubah respon yaitu rata-rata skor UN SMA Negeri, peubah bebas level sekolah adalah delapan komponen Standar Nasional Pendidikan (SNP) (standar isi, standar proses, standar kompetensi kelulusan, pendidik dan kependidikan, standar sarana, pengelolaan, standar pembiayaan, standar penilaian) dan rata-rata skor Ujian Sekolah (US). Adapun peubah penjelas pada level kabupaten/kota adalah pengeluaran per-kapita di Jawa Barat tahun 2011-2014, indeks pembangunan manusia (IPM), dan produk domestik regional bruto (PDRB). Beberapa peubah penjelas pada kasus ini tidak saling bebas sehingga untuk mengatasinya dilakukan dengan analisis komponen utama. Model yang dikembangkan terdiri dari pemodelan dengan memperhatikan pengaruh sekolah, pemodelan dengan memperhatikan pengaruh sekolah dan waktu, pemodelan multilevel dengan memperhatikan peubah penjelas pada kabupaten/kota dan serta pemodelan multilevel tanpa memperhatikan peubah penjelas pada kabupaten/kota. Penentuan model terbaik dari keempat pemodelan tersebut dilakukan dengan uji kebaikan model dan pengecekan asumsi. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan bahwa pemodelan multilevel dengan sekolah yang tersarang pada kabupaten/kota dan ditambah pengaruh waktu yang berulang dapat menangkap keragaman di setiap sekolah. Dalam mengevaluasi peubah-peubah penjelas yang berkontribusi dalam meningkatkan rata-rata skor UN diperoleh hasil bahwa untuk jurusan IPA dan IPS semua peubah penjelas pada level sekolah dan level kabupaten/kota berpengaruh nyata terhadap rata-rata skor UN.
Keyword: struktur data berjenjang, pemodelan multilevel, data panel, UN

Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: