Development of an international survey attitude scale: measurement equivalence, reliability, and predictive validity

Declining response rates worldwide have stimulated interest in understanding what may be influencing this decline and how it varies across countries and survey populations. In this paper, we describe the development and validation of a short 9-item survey attitude scale that measures three important constructs, thought by many scholars to be related to decisions to participate in surveys, that is, survey enjoyment, survey value, and survey burden. The survey attitude scale is based on a literature review of earlier work by multiple authors. Our overarching goal with this study is to develop and validate a concise and effective measure of how individuals feel about responding to surveys that can be implemented in surveys and panels to understand the willingness to participate in surveys and improve survey effectiveness. The research questions relate to factor structure, measurement equivalence, reliability, and predictive validity of the survey attitude scale. The data came from three probability-based panels: the German GESIS and PPSM panels and the Dutch LISS panel. The survey attitude scale proved to have a replicable three-dimensional factor structure (survey enjoyment, survey value, and survey burden). Partial scalar measurement equivalence was established across three panels that employed two languages (German and Dutch) and three measurement modes (web, telephone, and paper mail). For all three dimensions of the survey attitude scale, the reliability of the corresponding subscales (enjoyment, value, and burden) was satisfactory. Furthermore, the scales correlated with survey response in the expected directions, indicating predictive validity

Prediksi Kenaikan atau Penurunan Indeks Pasar Keuangan Indonesia dengan Menggunakan Bayesian Network

Investasi saham pada pasar keuangan dilakukan untuk meningkatkan aset pada masa depan. Dalam melakukan investasi harus mempertimbangkan hasil yang akan didapatkan atau biasa disebut return. Setiap investor akan berusaha mendapatkan return semaksimal mungkin dari investasi yang dilakukannya. Oleh karena itu, perlu dilakukan prediksi perubahan kenaikan atau penurunan pada pasar saham. Beberapa metode untuk membuat prediksi adalah Bayesian Network dan Algoritma Naive Bayes. Pada Tugas Akhir ini, dilakukan pemodelan jaringan sektor-sektor pasar keuangan Indonesia dengan menggunakan Bayesian Network, lalu melakukan prediksi berdasarkan kenaikan atau penurunan harga penutupan dari tiap sektor. Metode yang digunakan adalah menggunakan Algoritma Naive Bayes Diskrit dan Kontinu. Setelah itu, menentukan metode yang terbaik untuk perhitungan prediksi dengan melihat tingkat akurasi dari setiap metode dengan confusion matrix. Sektor pasar keuangan yang digunakan yaitu nilai tukar USD/IDR, IHSG, dan Obligasi. Perhitungan dilakukan berdasarkan ketergantungan antara nilai tukar USD/IDR terhadap IHSG, dan nilai tukar USD/IDR terhadap Obligasi. Metode Naive Bayes Diskrit menunjukan hasil yang lebih akurat dengan akurasi sebesar 84% untuk IHSG dan 76% untuk Obligasi. Sedangkan perhitungan dengan metode Naive Bayes Kontinu memiliki akurasi sebesar 52% untuk IHSG dan 48% untuk Obligasi. Sektor nilai tukar USD/IDR lebih mempengaruhi IHSG, karena tingkat akurasi yang diperoleh IHSG lebih tinggi dibandingkan dengan Obligasi