Judul: Kajian Spatial Durbin Model (Sdm) Untuk Menelaah Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Ujian Nasional (Un) Di Madrasah Aliyah Negeri (Man) Studi Kasus: Nilai Ujian Nasional Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Tahun 2014/2015
Abstrak: Rata-rata nilai Ujian Nasional (UN) mengalami penurunan dari 6.35 (2012/2013) menjadi 6.12 (2013/2014). Melihat perbandingan antara rata-rata nilai UN MA lebih rendah (5.73) dibandingkan dengan rata-rata nilai UN SMA (5.84). Nilai rata-rata MA IPA mencapai 6.06 dan MA IPS sebesar 5.75, sedangkan nilai rata-rata SMA IPA sebesar 6.39 dan SMA IPS sebesar 5.80 (Kemendikbud 2014). Perbedaan pencapaian pendidikan di Sekolah Menengah Atas Negeri (SMAN) dan Madrasah Aliyah Negeri (MAN) dapat menyebabkan keragaman kualitas sumber daya manusia di setiap kabupaten/kota. Menyadari hal tersebut, pemerintah perlu melakukan berbagai upaya dalam rangka peningkatan mutu pendidikan secara lebih terarah dan berkelanjutan. Perbedaan pencapaian pendidikan di Sekolah Menengah Atas Negeri (SMAN) dan Madrasah Aliyah Negeri (MAN) dapat menyebabkan keragaman kualitas sumber daya manusia di setiap kabupaten/kota. Berdasarkan latar belakang di atas penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kebaikan Spatial Durbin Model (SDM) dibandingkan dengan Spatial Autoregressive (SAR) dan mengkaji pengaruh nilai Standar Nasional Pendidikan (SNP) kabupaten/kota terhadap nilai Ujian Nasional (UN) kabupaten/kota di Madrasah Aliyah Negeri (MAN) dengan menggunakan Spatial Durbin Model (SDM). Dalam penelitian ini dilakukan pembandingan dua kajian, yakni Spatial Durbin Model (SDM) dan Spatial Autoregressive (SAR). Matriks pembobot spasial yang digunakan berdasarkan hubungan ketetanggaan (contiguity). Data yang digunakan adalah data sekunder nilai Ujian Nasional (UN) kabupaten/kota tahun 2014/2015 dan nilai Standar Nasional Pendidikan (SNP) kabupaten/kota Madrasah Aliyah Negeri (MAN) di Pulau Jawa tahun 2014/2015 (Depdiknas 2013). Struktur data tersebut terdiri 6 Provinsi (Banten, Daerah Khusus Istimewa Yogyakarta (DIY), Daerah Khusus Ibu Kota (DKI) Jakarta, Jawa Barat (Jabar), Jawa Tengah (Jateng), dan Jawa Timur (Jatim), 112 Kabupaten/Kota (79Kabupaten dan 33Kota). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Spatial Durbin Model (SDM) dengan pembobot ketetanggaan merupakan model yang lebih baik daripada Spatial Autoregressive Model (SAR) dengan pembobot ketetanggaan. Kriteria pemilihan model yang digunakan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Pseudo R2. Besarnya nilai AIC dan Pseudo R2 yang dihasilkan oleh metode SDM adalah 209.80 dan 60.32%. Faktor-faktor yang nyata mempengaruhi nilai UN kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2014/2015 adalah Standar Isi (ISI), Standar Kompetensi Lulusan (SKL), Standar Sarana dan Prasarana (SARPRAS), Standar Pembiayaan, dan Standar Penilaian. Pengaruh dependensi spasial peubah prediktor yang berpengaruh nyata pada model adalah Standar Proses (PRS), Standar Sarana dan Prasarana (SARPRAS), dan Standar Penilaian.
Keyword: Pendidikan, Ujian Nasional, SNP, SAR, SDM

Judul: Pemodelan Data Rata-Rata Ujian Nasional Pada Sekolah Menengah Negeri Di Jawa Barat.
Abstrak: Pendidikan formal di Indonesia terdiri dari pedidikan pra-sekolah, Sekolah Dasar (SD), Sekolah Menengah (SMP-SMA), dan perguruan tinggi. Pemerintah Indonesia sudah berusaha keras untuk meningkatkan kualitas pendidikan di Indonesia. Peningkatan kualitas pendidikan dapat direpresentasikan dalam bentuk Ujian Nasional (UN) yang diujikan pada siswa. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk melihat faktor apa saja yang mempengaruhi UN dan mendapatkan model yang terbaik. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data panel yang berupa data UN siswa SMA Negeri dari tahun 2011-2014 dan peubah bebas yang digunakan adalah Indeks Pmbangunan Manusia (IPM), Pendapatan Dometik Regional Bruto (PDRB), bahan pembelajaran, proses pembelajaran, tenaga pendidik, fasilitas sekolah, total akreditasi dan rata-rata Ujian Sekolah (US). Skor rata-rata UN untuk kasus ini tidak bebas dan sangat bervariasi untuk setiap SMA Negeri dan setiap tahun sehingga SMA Negeri dianggap unit individu dan tahun bisa diasumsikan pengaruh tetap dan acak. Sehingga, data pada penelitian ini dimodelkan dengan Linear Mixed Model (LMM), Generalized Estimating Equation (GEE), dan model tetap. Dengan membandingkan nilai R-square, regresi dengan menambahkan pengaruh tetap sekolah dan pengaruh tetap waktu menghasilkan model terbaik dalam menjelaskan keragaman data UN dibandingkan jika dengan GEE dan LMM. Model dengan efek tetap sekolah dan waktu dengan menambahkan peubah dummy dapat menangkap keragaman dari setiap subjek baik sekolah maupun waktu. Jika sekolah dan waktu diasumsikan sebagai pengaruh acak tidak menghasilkan model yang baik. Begitupula jika tahun mengikuti autoregressive atau AR(1) model yang dihasilkan menghasilkan R-square yang cukup tinggi tetap ada kemungkinan bahwa tahun tidak mengikuti AR(1) tetapi lebih tepatnya sekolah dan waktu diasumsikan sebagai pengaruh tetap. Semua peubah ebas memberikan kontribusinya masing-masing dalam menaikkan skor UN dimana peubah bebas tersebut adalah IPM, PDRB, bahan pembelajaran, proses pembelajaran, tenaga pendidik, fasilitas sekolah, total akreditasi dan rata-rata US.
Keyword: pengaruh tetap, GEE, linear mixed model, pengaruh random, ujian nasional

Judul: Infection Of Babesia Bigemina In Cattle And Methods Of Control
Abstrak: Babesia bigemina is the species which occurs mostly through out the tropics and subtropical areas. It gains access to the susceptible cattle through the bite of an· ig fected tick and penetrates an erythrocyte. The pathogenesis of B. bigemina is considered to be as highly pathogenic and may cause heavy mortality in susceptible stock. Infecied cattle rapidly become dull and listless and lose their appetite, the erythrocytes are destroyed resulting anaemia, icterus, emaciation, weakness, and a drop in milk production. Death and loss of productivity due to B. bigemina account for the economic loss.
Keyword: