Judul: Reduksi Bias Firth dalam Model Campuran Logistik berbasis Metode Pendugaan Kuasi- Kemungkinan Terpenalti untuk Analisis Data Penampang Melintang Berulang
Abstrak: Kasus khusus pada Model Campuran Linear Terampat (MCLT) yang mempunyai peubah respon dikotomus yang melibatkan pengaruh tetap dan pengaruh acak disebut dengan Model Campuran Linear Logistik (MCLL). Pada MCLL, sangat penting untuk mendapatkan penduga pengaruh acak yaitu penduga komponen ragam selain penduga pengaruh tetapnya. Pengaruh tetap dan pengaruh acak umumnya diduga dengan menggunakan Metode Kemungkinan Maksimum (MKM). MKM dikenal sebagai metode asimptotik yang menghasilkan penduga tak bias ketika jumlah sampel besar atau menuju tak hingga. Namun, ketika jumlah sampel kecil, penduga yang dihasilkan oleh MKM menghasilkan penduga yang downward bias. Bias merupakan selisih antara nilai harapan penduga dengan nilai sebenarnya dari parameter yang diduga. Bias pada komponen ragam terlihat lebih jelas pada peubah respon dikotomus. MKM pada MCLL secara analitik sulit untuk memperoleh solusi yang closed form. Hal ini terjadi karena fungsi kemungkinan sulit atau tidak dapat diintegralkan. Untuk mengatasinya, pada penelitian ini menggunakan metode pendugaan numerik alternatif yang dapat mengakomodasi struktur korelasi pada model dengan peubah respon dikotomus yaitu metode Kuasi- Kemungkinan Terpenalti (KKT). Penduga komponen ragam dengan menggunakan metode KKT menghasilkan penduga yang downward bias. Untuk mengatasi downward bias, pada penelitian ini menggunakan metode Firth untuk mereduksi bias pada komponen ragam, dengan menggunakan metode pendugaan KKT. Kajian simulasi dilakukan untuk mengetahui kinerja metode reduksi bias Firth pada MCLL dengan metode pendugaan KKT. Kajian pertama membahas pengembangan reduksi bias Firth dalam MCLL dengan menggunakan metode KKT untuk data longitudinal. Pada suatu survei, pengamatan atau pengukuran berulang sering dilakukan untuk melihat apakah ada pola perubahan dari peubah yang diukur dari waktu ke waktu, serta peubah prediktor apa saja yang mempengaruhi pola perubahan tersebut. Data ini disebut dengan data longitudinal. Data longitudinal merupakan data yang pengamatannya dilakukan secara berulang untuk setiap subjek. Pada data longitudinal diasumsikan subjek-subjek saling independent satu sama lain, akan tetapi antar pengamatan didalam subjek saling dependen sehingga terdapat korelasi. Hasil simulasi menunjukkan metode reduksi bias Firth dengan metode Firth-KKT memperbaiki downward bias pada penduga komponen ragam. Selanjutnya, metode Firth-KKT menghasilkan ragam yang lebih besar dengan nilai MSE yang lebih kecil dengan metode KKT. Hasil kajian ini juga menunjukkan trend nilai rata-rata penduga ragam, rata-rata bias penduga ragam, dan nilai ratarata MSE juga tetap sama saat jumlah unit sampel bertambah. Berdasarkan hasil kajian simulasi pertama, nilai rata-rata penduga ragam, rata-rata bias penduga ragam, dan nilai rata-rata MSE mempunyai kecenderungan trend yang sama. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa metode reduksi bias Firth dapat mereduksi bias komponen ragam pada MCLL dengan menggunakan metode KKT pada data longitudinal. Kajian kedua membahas pengembangan reduksi bias Firth dalam MCLL dengan menggunakan metode KKT untuk data penampang melintang berulang. Metode Pendugaan KKT dengan reduksi bias Firth (Firth-KKT) dapat digunakan untuk menduga parameter model dan komponen ragam dalam MCLL dengan pengaruh acak yang diasumsikan mempunyai sebaran normal. Struktur data yang digunakan pada simulasi ini menggunakan struktur data penampang melintang berulang yang diarahkan menyerupai struktur data longitudinal. Hal ini dilakukan berkaitan dengan kajian simulasi yang telah dilakukan pada kajian sebelumnya. Hasil simulasi menunjukkan MCLL dengan metode KKT dengan reduksi Firth (Firth-KKT) menghasilkan nilai penduga ragam yang lebih mendekati dengan ragam sebenarnya dibanding dengan MCLL dengan metode KKT.
Keyword: Firth-PQL, LLMM, Longitudinal Data, PQL, Repeated Cross-Sectional Data

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: