Judul: Pendugaan Selang Kepercayaan Parameter Model Waktu Kontinu dengan Pendekatan Persamaan Struktural Menggunakan Metode Bootstrap
Abstrak: Model deret waktu sangat banyak ditemukan pada berbagai aspek kehidupan. Pemodelan-pemodelan mengenai data deret waktu sudah banyak diterapkan namun belum mampu mengatasi bentuk data deret waktu yang tidak lengkap. Selain itu analisis-analisis data deret waktu tidak mampu menduga suatu nilai untuk jangka panjang dengan interval yang berbeda. Kelemahan dalam analisis data deret waktu tersebut dapat diatasi dengan menggunakan analisis model waktu kontinu. Keberadaan model waktu kontinu muncul akibat adanya keterbatasan dalam merekam data sehingga waktu yang melekat pada data bersifat diskret tidak bersifat kontinu. Model waktu kontinu memiliki dua pendekatan yaitu pendekatan kalman filter dan pendekatan persamaan struktural. Secara umum kedua pendekatan ini merupakan model diskret sehingga penduga parameter yang diperoleh merupakan parameter diskret. Namun, beberapa peneliti telah membuktikan bahwa adanya persamaan dari struktur matriks yang dihasilkan yaitu penduga parameter hasil penurunan dari model waktu kontinu merupakan elemen-elemen matrik dari hasil analisis model persamaan struktural. Oleh karena itu, dalam menduga parameter-parameter model waktu kontinu dapat menggunakan pendekatan persamaan struktural. Trend dan juga sebaran dari penduga parameter model waktu kontinu perlu diamati lebih lanjut guna untuk melakukan pengujian signifikansi dengan cara melihat seang kepercayaan dari penduga parameter. Dalam hal ini selang kepercayaan yang merupakan kisaran dari suatu nilai yang dianggap memuat parameter sebenarnya dapat dilakukan. Salah satu metode yang dapat dilakukan dalam menduga selang kepercayaan adalah metode bootstrap. Dengan demikian tujuan dari penulisan ini adalah untuk mendapatkan sebaran dari nilai penduga parameter model waktu kontinu dan trend dari dugaan parameter tersebut. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa dugaan parameter model waktu kontinu khususnya dengan pendekatan persamaan struktural tidak menyebar normal. Dengan demikian uji signifikansi pada parameter model waktu kontinu tidak dapat di dekati dengan menggunakan distribusi normal. Hasil pendugaan selang terpendek juga menunjukkan trend penduga parameter model waktu kontinu yang memiliki kecenderungan signifikan dalam melakukan pendugaan untuk satuan waktu yang berbeda. Hal tersebut dibuktikan oleh adanya nilai standar deviasi yang kecil dan dalam selang yang diperoleh tidak memuat nol. Pada kasus penelitian ini, peubah laten prestasi matematika sudah tidak signifikan ketika dilakukan prediksi pada variabel tersebut untuk 80 tahun yang akan dating sedangkan untuk peubah laten pengalaman guru mengajar sudah tidak signifikan ketika dilakukan prediksi pada 30 tahun ke depan.
Keyword: model waktu kontinu, persamaan struktural, selang kepercayaan, bootsrap

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: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia