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: Perbandingan Pendugaan Parameter Koefisien Model Struktural Melalui Sem Dan Pls-Sem
Abstrak: SEM (Structural Equation Modeling) merupakan salah satu bagian dari metode statistika yang berkembang dalam permodelan hubungan antar variabel (Hoyle 2012). SEM merupakan suatu teknik analisis multivariat generasi kedua yang menggabungkan antara analisis faktor dan analisis jalur sehingga memungkinkan peneliti untuk menguji dan mengestimasi secara simultan hubungan kausal antara multiple eksogenous dan endogenous variabel dengan banyak indikator (Chin 1998). Model SEM terdiri dari dua bagian yaitu model struktural dan model pengukuran. SEM sudah banyak digunakan dalam berbagai bidang ilmu seperti pemasaran, psikologi, ekonomi, psikometri, pendidikan, perilaku dan ilmu sosial lainnya. Salah satu teknik pendugaan lain dalam SEM adalah Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Meski secara struktur keduanya memiliki kemiripan namun keduanya memiliki tujuan penggunaan yang berbeda, olehkarenanya seberapa besar perbedaan keduanya memenuhi telah diketahui. Berdasarkan hal tersebut maka dalam penelitian ini diperlukan kajian perbandingan pendugaan parameter model persamaan struktural dari SEM & PLS-SEM. Upaya untuk mengetahui perbedaan tersebut dilihat dengan melakukan simulasi dengan menggunakan data bangkitan dengan jumlah sampel yang berbeda-beda yang menyebar normal. Data bangkitan disimpan dalam bentuk matriks kovarians dan prelis data. Dalam hal ini, data matriks kovarians digunakan pada metode SEM dalam menduga parameter model sedangkan prelis data digunakan untuk PLS-SEM. Pendugaan parameter model kedua metode menggunakan LISREL 9.20 pada SEM dan SmartPLS pada PLS-SEM. Uji kelayakan model pada kedua metode dilakukan menggunakan uji kriteria masing-masing dan ketepatan akurasi pendugaan menggunakan uji MAPE. Metode pendugaan SEM dan PLS-SEM menghasilkan nilai parameter dugaan yang berbeda meskipun dengan menggunakan model dan data karakteristik simulasi yang sama. Metode SEM berorientasi pada koefisien dengan tujuan menguji teori, mengkonfirmasi teori atau membandingkan dengan teori alternatif lain, sedangkan PLS-SEM berorientasi untuk memprediksi variabel konstruks atau key target constructs dengan tujuan mengembangkan teori. Hal ini dapat dikatakan bahwa kedua metode tidak dapat dibandingkan disebabkan perbedaaan kedua sifat dalam menduga parameter. Hasil simulasi menunjukkan bahwa rata-rata nilai koefisien dugaan model struktural metode SEM tidak berubah tanda dalam menduga parameter model untuk setiap ukuran sampel kecuali N=50, sedangkan metode PLS-SEM mengalami perubahan tanda pada setiap ukuran sampel. Selain itu, untuk setiap ukuran sampel nilai koefisien dugaan model struktural dan pengukuran pada metode SEM menghasilkan bias yang lebih kecil dibandingkan dengan PLS-SEM. Berdasarkan hal tersebut di atas maka pendugaan SEM optimal untuk akurasi koefisien sedangkan PLS-SEM optimal untuk akurasi prediksi. Hasil pengujian model menunjukkan bahwa metode SEM dan PLS-SEM memenuhi ukuran kelayakan model, dimana SEM pada N=50, 80, dan 100 sedangkan PLS-SEM pada setiap ukuran sampel. Hal ini menyatakan bahwa kedua metode layak mengepas data pengamatan pada berbagai ukuran sampel dengan besaran nilai ukuran kelayakan model bervariasi. Hasil uji MAPE menunjukkan bahwa akurasi/ketepatan metode SEM untuk N=80 dan N=100 layak dalam menduga parameter model dengan nilai rata-rata koefisien dugaan MAPE sebesar 20-50%, sedangkan pada metode PLS-SEM untuk setiap ukuran sampel tidak akurat dalam menduga parameter model sebesar >50%.
Keyword: SEM, PLS-SEM, LISREL 9.20, SmartPLS

Judul: Hog Cholera
Abstrak: Hog Cholera adalah penyakit pada babi yang sangat infeksius, ditandai dengan penyebarannya yang cepat. Penyebabnya adalah virus dari famili Togaviridae, genus Pestivirus berintikan asm ribonukleat, beruntai tunggal, mempunyai selubung yang mengandung lipida dan "duri-duri" yang mengandung glikoprotein. Penularan dari babi dapat secara vertikal maupun secara horisontal. Secara geographis, penyakit ini9 sudah ada dihampir seluruh dunia, hanya beberapa negara yang relatof bebas HC.
Keyword: