Pengenalan Aplikasi Sistem Pakar (Sistem Perbasis Pengetahuan)

Kecerdasan buatan adalah alat yang digunakan untuk membantu manusia dalam melakukan suatu kegiatan. Alat tersebut tidak lain adalah komputer. Salah satu diantar aplikasi kecerdasan buatan tersebut yaitu Sistem Pakar. Dari istilah Sistem Pakar dapat kita ambil dua kata yaitu sistem dan pakar.  Sistem adalah beberapa elemen yang di tekankan adalah efektifitas(untuk mencapai suatu tujuan). Pakar adalah seseorang yang ahli pada suatu bidang. banyak sekali definisi Sistem Pakar diantaranya :

• Sistem Pakar adalah Sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli yang bersangkutan.
• Sistem Pakar adalah suatu perangkat lunak komputer berisi pengetahuan yang disimpan untuk memecahkan suatu permasalahan dalam suatu bidang spesifik dengan cara hampir sama dengan  seorang tenaga ahli. Pengetahuan datang dari satu rangkaian percakapan yang lalu di kembangkan  dari  beberapa tenaga ahli suatu sistem.. Sistem tersebut menerima pengetahuan yang berisi suatu masalah dari seorang pengguna.
• Sistem Pakar adalah hasil akhir dari seorang Sarjana Science. Untuk membangun suatu sistem yang dapat memecahkan permasalahan yang sudah ditentukan, seorang sarjana akan memulai dengan membaca  literatur terkait dengan permasalahan Sebagai pondasi sistem itu. Seorang sarjana pengetahuan kemudian melakukan wawancara ekslusif dengan satu atau lebih tenaga ahli untuk "memperoleh" pengetahuan mereka. yang akhirnya, sarjana  pengetahuan tersebut mengorganisir hasil wawancara dan menterjemahkan ke dalam perangkat lunak komputer yang dapat digunakan oleh seseorang yang sama sekali tidak memiliki suatu keahlian.
• Sistem Pakar adalah suatu perangkat lunak komputer yang dirancang untuk memberikan  pemecahan masalah suatu tenaga ahli didalam suatu bidang. Sistem Pakar terdiri atas suatu dasar pengetahuan(informasi, heuristik, dll.), mesin  kesimpulan(untuk meneliti dasar pengetahuan), dan alat penghubung (input dan output). Cara yang memimpin ke arah pengembangan Sistem Pakar adalah berbeda dari teknik programan konvensional.
• Sistem pakar ialah sistem yang mewakilkan pengetahuan manusia dalam bentuk program komputer dan menggunakan pengetahuan tersebut dalam penyelesaian masalah; mensimulasikan bagaimana pakar menyelesaikan masalah.
• Sistem Pakar adalah program kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang menggabungkan basis pengetahuan (knowledge base) dengan mesin inferensi. Basis pengetahuan dalam sistem pakar berupa suatu aturan yang diperoleh dari pengalaman atau dari seorang pakar pada bidang keahlian tertentu. Berdasarkan basis pengetahuan yang ada, digunakan mesin inferensi untuk mengenerate solusi terhadap domain permasalahan yang akan dipecahkan.

Tabel perbedaan perangkat lunak Sistem Pakar dengan perangkat lunak konvensional

Perangkat Lunak Konvensional	Perangkat Lunak Sistem Pakar
Menyajikan dan menggunakan data	Menyajikan dan menggunakan pengetahuan
Bersifat algoritmik	Bersifat Heuristik
Proses Repetitif	Proses Inferensi
Memanipulasi secara efektif basis data	Memanipulasi secara efektif basis pengetahuan
Berorientasi pada pengolahan numerik	Berorientasi pada pengolahan simbolik
Memerlukan semua data input, boleh tidak berfungsi jika data tidak lengkap.	Tidak memelukan keseluruhan fakta. Boleh membuat kesimpulan dengan fakta tidak lengkap

Sistem Pakar merupakan  sebuah perangkat lunak komputer yang cerdas (memiliki pengetahuan dan informasi) yang digunakan untuk pemahan suatu masalah.

Konsep untuk pengembangan sistem  pakar datang dari pokok materi bidang kecerdasan buatan, dan memerlukan suatu titik awal dari praktek teknik komputasi konvensional. Suatu perangkat lunak konvensional terdiri dari suatu proses algorithma untuk menjangkau suatu hasil spesifik. perangkat lunak kecerdasan buatan  terdiri dari suatu dasar pengetahuan dan suatu prosedur untuk menyimpulkan/menduga suatu jawaban. Sistem Pakar  mampu untuk mengirimkan informasi kwantitatif, banyak yang  telah dikembangkan dari riset terapan dan dasar (ambang pintu ekonomi, model pengembangan panen, populasi hama model) seperti halnya heuristik untuk menginterpretasikan nilai mutu, atau untuk pengganti informasi kwantitatif. Corak yang lain  adalah yang sistem ini  dapat menunjuk data yang tidak sempurna dan tidak tepat/tidak jelas sampai akhirnya dapat menilai ke kesimpulan dari data tersebut.
Tujuan Sistem Pakar

Tujuan pengembangan Sistem Pakar adalah :

1. Mempermudah kerja tenaga ahli
2. Mengganti tenaga ahli
3. Menggabungkan kempampuan tenaga ahli
4. Training tenaga ahli
5. Mengurangi resiko pada pekerjaan yang berbahaya
6. Menyediakan ahli pada bidang pekerjaan “kering”

Komponen Sistem  Pakar

Komponen dalam Sistem Pakar meliputi :

1. Ahli sebagai sumber pengetahuan
2. Basis pengetahuan
3. Mesin informasi
4. Fasilitas pengetahuan dan justifikasi

Semua Sistem Pakar terdiri dari sebuah alat penghubung(input dan output), suatu database, suatu dasar pengetahuan, dan suatu mekanisme kesimpulan. Lebih dari itu, pengembangan Sistem Pakar pada umumnya berproses melalui beberapa tahap yang mencakup pemilihan masalah, didapatnya pengetahuan, penyajian pengetahuan, programming, evaluasi dan pengujian.
Bagian dari  Sistem Pakar yang menarik adalah kemampuan perangkat lunak untuk meninjau ulang suatu konsultasi dan menyediakan suatu penjelasan kepada pemakai bagaimana caranya memperoleh kesimpulan. Fungsi penjelasan yang sangat utama adalah suatu catatan yang  menyangkut proses pemikiran yang digunakan oleh tenaga ahli untuk memecahkan masalah itu. Sistem Pakar menyediakan suatu pemahaman yang lebih baik bagaimana kesimpulan dicapai sehingga kepercayaan pemakai akan lebih besar dalam  mengambil kesimpulan menggunakan Sistem Pakar. Akumulasi fakta akan diperkenalkan  ketika suatu penjelasan diminta. Biasanya penjelasan yang diminta yaitu bagian dari perangkat lunak atau bagian luar dari pengembangan.
Tools perangkat lunak yang dikembangkan memberikan keleluasaan pada perekayasa pengetahuan untuk memasukkan himpunan aturan pada basis pengetahuan, dan diperolehnya suatu solusi berdasarkan basis pengetahuan yang ada. Sehingga Tools Sistem Pakar yang dibuat dalam penelitian ini dapat digunakan untuk memecahkan berbagai macam domain permasalahan.
Mesin informasi di atas merupakan mesin yang dapat berpikir dengan cermat dan tepat untuk pencapaian suatu keputusan yang diambil melalui pengetahuan, yakni komputer. Jadi Sistem Pakar dapat kita definisikan sebagai suatu sistem perangkat lunak yang menggunakan ilmu, fakta dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga kerja ahli dalam bidang yang bersangkutan. Ahli disini melakukan pemindahan ilmu pengetahuan(akuisisi ilmu pengetahuan) yang dia miliki kepada suatu sistem yang di berada pada sebuah perangkat lunak komputer. Sistem Pakar ini sudah banyak di gunakan untuk membantu manusia dalam bidang manajerial.

Kategori sistem pakar
   
    Beberapa kategori dari Sistem Pakar adalah :

1. Interpretasi – penganalisisan data untuk menjelaskan suatu data.
   Contoh: DENDRAL
2. Diagnosis – proses mendiagnosis sesuatu (pendeteksian penyakit untuk makhluk hidup) berdasarkan data.
   Contoh : MYCIN
3. Pemantauan – secara terus menerus menginterpretasi isyarat(signal) dan bertindak jika intervensi diperlukan.
   Contoh VM – pemantauan pesakit dengan menggunakan alat pernafasan khas.(common-sense).
4. Ramalan – membuat ramalan masa hadapan berdasarkan model lepas atau sedia ada
   Contoh:sistem dalam peramalan saham
5. Perancangan (planning) – satu program tindakan yang dilakukan untuk mencapai keputusan
   Contoh: perancangan dalam genetik molekul
6. Reka bentuk – penghasilan spesifikasi untuk membina objek yang memenuhi keperluan tertentu.
   Contoh: rekabentuk digital circuit

Aplikasi Sistem Pakar di bidang Manajerial

1. Analisis
   
   • Interpretasi
     
     • Analisa pasar untuk komoditi tertentu
     • Identifikasi media iklan yang sesuai
     • Identifikasi kebutuhan pelatihan
   • Diagnostik
     • Diagnosa kelesuan perusahaan dan usaha penyembuhan
2. Sintesa
   • Penarikan tenaga kerja
   • Strategi penentuan harga
   • Strategi pengembangan produk
3. Integrasi
   • Prediksi perkembangan nilai pada bursa saham efek
      

Salah satu bagian dari  Sistem Pakar adalah kemampuan untuk menjelaskan sebuah pemikiran. Pada saat  sistem ini mengingat rantai pemikiran logisnya, seorang pemakai boleh meminta suatu penjelasan dari suatu masalah dan sistem akan meberikan beberapa faktor yang berhubungan  dengan masalah yang ditanyakan oleh pengguna itu. Bagian ini meningkatkan kepercayaan para pemakai didalam memecahkan masalah menggunakan Sistem Pakar.

Pengetahuan di dalam Sistem Pakar

Pengetahuan yang  digunakan untuk memecahkan suatu masalah harus dipaparkan sehingga dapat digunakan untuk menuliskan kode ke dalam komputer dan kemudian dapat dilakukan  pengambilan keputusan oleh Sistem Pakar. Ada berbagai metoda formal untuk mewakili pengetahuan dan pada umumnya karakteristik dari suatu masalah tertentu akan menentukan teknik penyajian yang sesuai mempekerjakan.
Dasar pengetahuan salah satunya didapatkan dari  aturan produksi perusahaan. Aturan ini terdiri dari suatu pendapat atau kondisi yang diikuti oleh suatu kesimpulan atau tindakan(contoh : IF kondisi THEN tindakan). Aturan produksi mengijinkan hubungan dasar pengetahuan untuk dipecahkan ke dalam unit yang dapat dikendalikan. Suatu dasar pengetahuan yang terdiri dari ratusan atau beribu-ribu aturan dapat menyebabkan suatu masalah dengan organisasi dan manajemen  aturan itu. Pengaturan visualisasi dan aturan saling behubungan, mereka dapat dipenuhi sampai jaringan ketergantungan.
Sepanjang konsultasi aturan dasar, dikemukakan  kondisi-kondisi yang dapat memuaskan  pemakai. Operasi ini dilakukan oleh mesin pengambil  kesimpulan. Suatu ketika semua kondisi-kondisi ( yaitu. IF bagian-bagian dari aturan) dari suatu aturan sesuai, aturan dieksekusi dan kesimpulan yang sesuai ditarik. Berdasarkan  Atas kesimpulan dan fakta yang diperoleh selama konsultasi, mekanisme kesimpulan menentukan pertanyaan yang (mana)  akan ditanyakan dan di pesan apa yang ditampilkan. Ada berbagai metoda inferencing tersedia untuk melaksanakan tugas pencarian, menyesuaikan, dan eksekusi. Suatu karakteristik Sistem Pakar yang berbeda dari perangkat lunak konvensional adalah kemampuan mereka untuk memperbaiki kekurangan atau kesalahan data.
Dalam sepuluh tahun terakhir, perangkat lunak komputer berbasis kecerdasan buatan yang disebut Sistem Pakar sudah menerima banyak perhatian. Karena perangkat lunak ini sudah banyak di gunakan untuk memecahkan permasalahan yang berhubungan didalam suatu bidang. Contohnya  meliputi sistem komputer disain, perbaikan lokomotif, dan cloning gen.
Pada jaman sekarang ini perangkat lunak komputer yang paling sering digunakan adalah suatu Sistem Pakar yang memiliki friendly user interface. Interface ini tidak membuat kerja sistem itu menjadi lambat, tetapi dapat memungkinkan user yang tidak memiliki pengalaman  untuk mengetahui permasalahan, pemecahan dan dapat menarik kesimpulan dari sistem itu.
Model Sistem Pakar

Membuat Sistem Pakar lebih mudah digunakan

Ya atau tidaknya sebuah Sistem Pakar mencapai sukses mungkin ditentukan oleh sifat alami alat penghubung pemakainya. Ini adalah bagian dari  Sistem Pakar yang saling berhubungan dengan pemakai. Bahkan Sistem Pakar yang paling kuat tidak akan diterapkan jika sistem itu memerlukan terlalu banyak usaha pada pihak pemakai. Oleh sebab itu, penting untuk membuat komputer semudah mungkin untuk dipakai oleh pemakai ketika  beroperasi. Hampir semua perangkat lunak pengembangan modern menawarkan kapasitas yang saling berhubungan antara sistem grafik dan teks.

Semoga posting ini bermanfaat.

sumber navas.net

Pengenalan Structural Equation Modeling

Teknik-teknik analisis data telah digunakan secara meluas oleh para peneliti untuk menguji hubungan kausalitas/pengaruh antar variabel. Beberapa teknik analisis tersebut diantaranya adalah analisis regresi (regression analysis), analisis jalur (path analysis), dan analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis). Dalam perkembangan selanjutnya, structural equation modeling (SEM) mulai digunakan oleh para peneliti untuk mengatasi keterbatasan yang dimiliki oleh teknik-teknik analisis diatas. Sebagai teknik statistik multivariat, penggunaan SEM memungkinkan peneliti melakukan pengujian terhadap bentuk hubungan tunggal (regresi sederhana), regresi ganda, hubungan rekursif maupun hubungan resiprokal, atau bahkan terhadap variabel laten maupun variabel yang diobservasi/ diukur langsung. Makalah ini akan memperkenalkan konsep SEM dengan tujuan dapat diaplikasikan dalam penelitian di bidang persandian, terutama yang berkaitan dengan penelitian statistik. Aplikasi SEM yang akan diperkenalan adalah perangkat lunak AMOS v.5 yang dikembangkan oleh SPSS dan LISREL v.8 yang merupakan piranti lunak SEM tertua. AMOS dan LISREL merupakan diantara tiga perangkat lunak SEM yang paling populer yaitu AMOS, SQL dan LISREL. Melalui penguasaan metode SEM, pada akhirnya diharapkan dapat meningkatkan pengembangan penelitian di bidang persandian yang menggunakan penelitian statistik sebagai data dukungnya.

  

1.   Pendahuluan

Structural Equation Modeling (SEM) merupakan teknik analisis multivariat yang dikembangkan guna menutupi keterbatasan yang dimiliki oleh model-model analisis sebelumnya yang telah digunakan secara luas dalam penelitian statistik. Model-model yang dimaksud diantaranya adalah regression analysis (analisis regresi), path analysis (analisis jalur), dan confirmatory factor analysis (analisis faktor konfirmatori) (Hox dan Bechger, 1998).

Analisis regresi menganalisis pengaruh satu atau beberapa variabel bebas terhadap variabel terikat. Analisis pengaruh tidak dapat diselesaikan menggunakan analisis regresi ketika melibatkan beberapa variabel bebas, variabel antara, dan variabel terikat. Penyelesaian kasus yang melibatkan ketiga variabel tersebut dapat digunakan analisis jalur. Analisis jalur dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung, dan pengaruh total suatu variabel bebas terhadap variabel terikat.

Analisis lebih bertambah kompleks lagi ketika melibatkan latent variable (variabel laten) yang dibentuk oleh satu atau beberapa indikator observed variables (variabel terukur/teramati). Analisis variabel laten dapat dilakukan dengan menggunakan analisis faktor, dalam hal ini analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis). Analisis pengaruh semakin bertambah kompleks lagi ketika melibatkan beberapa variabel laten dan variabel terukur langsung. Pada kasus demikian, teknik analisis yang lebih tepat digunakan adalah pemodelan persamaan struktural (Structural Equation Modeling). SEM merupakan teknik analisis multivariat generasi kedua, yang menggabungkan model pengukuran (analisis faktor konfirmatori) dengan model struktural (analisis regresi, analisis jalur).

Memang telah banyak alat analisis untuk penelitian multidimensi, bahkan selama ini telah dikenal luas. Namun semuanya itu belum mampu melakukan analisis kausalitas berjenjang dan simultan. Kelemahan utama dari alat analisis multivariat dimaksud, terletak pada keterbatasannya yang hanya dapat menganalisis satu hubungan pada satu waktu. SEM merupakan sebuah jawaban. SEM kini telah dikenal luas dalam penelitian-penelitian bisnis dengan berbagai nama : causal modeling, causal analysis, simultaneous equation modeling, analisis struktur kovarians, path analysis, atau confirmatory factor analysis.

Sebagai teknik statistik multivariat, penggunaan SEM memungkinkan kita melakukan pengujian terhadap bentuk hubungan tunggal (regresi sederhana), regresi ganda, hubungan rekursif maupun hubungan resiprokal, atau bahkan terhadap variabel laten (yang dibangun dari beberapa variabel indikator) maupun variabel yang diobservasi/ diukur langsung. SEM kini telah banyak diaplikasikan di berbagai bidang ilmu sosial, psikologi, ekonomi, pertanian, pendidikan, kesehatan, dan lain-lain. Makalah ini akan memperkenalkan konsep SEM untuk diaplikasikan dalam penelitian statistik yang mendukung penelitian di bidang persandian.

2.       Konsep Structural Equation Modeling (SEM)

2.1    Definisi SEM

“the Structural Equation Modeling (SEM) is a family of statistical models that seek to explain the relationships among multiple variables”^[ Arbuckle, 1997). Jadi dengan menggunakan SEM, peneliti dapat mempelajari hubungan struktural yang diekspresikan oleh seperangkat persamaan, yang serupa dengan seperangkat persamaan regresi berganda. Persamaan ini akan menggambarkan hubungan diantara konstruk (terdiri dari variabel dependen dan independen) yang terlibat dalam sebuah analisis. Hingga saat ini, teknik multivariabel diklasifikasikan sebagai teknik interdependensi atau dependensi. SEM dapat dikategorikan sebagai kombinasi yang unik dari kedua hal tersebut karena dasar dari SEM berada pada dua teknik multivariabel yang utama, yaitu analisis faktor dan analisis regresi berganda.

2.2    Perbedaan SEM dengan teknik multivariat lainnya

Beberapa hal yang membedakan SEM dengan regresi biasa dan teknik multivariat lainnya, diantaranya adalah (Efferin, 2008) :

-  SEM membutuhkan lebih dari sekedar perangkat statistik yang didasarkan atas regresi biasa dan analisis varian.

-  Regresi biasa, umumnya, menspesifikan hubungan kausal antara variabel-variabel teramati, sedangkan pada model variabel laten SEM, hubungan kausal terjadi di antara variabel-variabel tidak teramati atau variabel-varibel laten

-  SEM selain memberikan informasi tentang hubungan kausal simultan diantara variabel-variabelnya, juga memberikan informasi tentang muatan faktor dan kesalahan-kesalahan pengukuran.

-  Estimasi terhadap multiple interrelated dependence relationships. pada SEM sebuah variabel bebas pada satu persamaan bisa menjadi variabel terikat pada persamaan lain.

Widodo (2006) mengemukakan sepuluh keistimewaan SEM sebagai berikut :

-          Mampu memperlakukan variabel endogenous dan variabel eksogenous sebagai variabel acak dengan kesalahan pengukuran

-          Mampu memodelkan variabel laten sengan sejumlah indikatornya

-          Mampu membedakan kesalahan pengukuran dan kesalahan model

-          Mampu menguji model secara kesuluruhan, bukan hanya menguji koefisien model secara individu

-          Mampu memodelkan variabel mediator

-          Mampu memodelkan hubungan antar error

-          Mampu menguji silang koefisien model dari berbagai kelompok sampel

-          Mampu memodelkan dinamika suatu fenomena

-          Mampu mengatasi data yang hilang

-          Mampu menangani data tidak normal

Perbedaan SEM dengan teknik analisis lainnya ditunjukkan oleh tabel dibawah ini (Sumarto, 2009) :

SEM	Teknik analisis lain
·   Multiple interelated dependence relationships ·   Persamaan tunggal dan ganda secara simultan ·   Model pengukuran dan kausal ·   Ada Measurement error	·   Single dependen relationships dan Single measured variables ·   Estimated single equations ·   Model kausal ·   Tidak ada measurement error

2.3    Keterbatasan SEM

Beberapa keterbatasan yang dimiliki oleh SEM adalah sebagai berikut (Widodo, 2006):

-   SEM tidak digunakan untuk menghasilkan model namun untuk mengkonfirmasi suatu bentuk model.

-  Hubungan kausalitas diantara variabel tidak ditentukan oleh SEM, namun dibangun oleh teori yang mendukungnya.

-   SEM tidak digunakan untuk menyatakan suatu hubungan kausalitas, namun untuk menerima atau menolak hubungan sebab akibat secara teoritis melalui uji data empiris.

-    Studi yang mendalam mengenai teori yang berkaitan menjadi model dasar untuk pengujian aplikasi SEM.

2.4    Tahapan dalam SEM

SEM terdiri atas beberapa tahapan sebagai berikut (Widodo, 2006) :

-     Pengembangan model berdasarkan teori

Tujuannya adalah untuk mengembangkan sebuah model yang mempunyai justifikasi (pembenaran) secara teoritis yang kua guna mendukung upaya analisis terhadap suatu maslah yang sedang dikaji/diteliti.

-    Pengembangan diagram lintasan (path diagram)

Tujuannya adalah menggambarkan model teoritis yang telah dibangun pada langkah pertama kedalam sebuah diagram jalur agar peneliti dengan mudah dapat mencermati hubungan kausalitas yang ingin diujinya.

-     Mengkonversi diagram jalur kedalam persamaan struktural

Langkah ini membentuk persamaan-persamaan pada model struktural dan model pengukuran, yang akan dibahas selanjutnya dalam bab 2.5.

-     Pemilihan data input dan teknik estimasi

Tujuannya adalah menetapkan data input yang digunakan dalam pemodelan dan teknik estimasi model

-      Evaluasi masalah identifikasi model

Tujuannya adalah untuk mendeteksi ada tidaknya masalah identifikasi berdasarkan evaluasi terhadap hasil estimasi yang dilakukan program komputer

-    Evaluasi Asumsi dan Kesesuaian model

Tujuannya adalah untuk mengevaluasi pemenuhan asumsi yang disyaratkan SEM, dan kesesuaian model berdasarkan kriteria goodness-of-fit tertentu.

-     Interpretasi dan modifikasi model

Tujuannya adalah untuk memutuskan bentuk perlakuan lanjutan setelah dilakukan evaluasi asumsi dan uji kesesuaian model.

2.5    Pemodelan SEM

Diagram lintasan (path diagram) dalam SEM digunakan untuk menggambarkan atau mespesifikasikan model SEM dengan lebih jelas dan mudah, jika dibandingkan dengan model persamaan matematik. Untuk dapat menggambarkan diagram jalur sebuah persamaan secara tepat, perlu diketahui tentang variabel-variabel dalam SEM berserta notasi dan simbol yang berkaitan. Kemudian hubungan diantara model-model tersebut dituangkan dalam model persamaan struktural dan model pengukuran.

Variabel-variabel dalam SEM :

-          Variabel laten (latent variable)

Variabel laten merupakan konsep abstrak, misalkan : perilaku, perasaan, dan motivasi. Variabel laten ini hanya dapat diamati secara tidak langsung dan tidak sempurna melalui efeknya pada variabel teramati. Variabel laten dibedakan menjadi dua yaitu variabel eksogen dan endogen. Variabel eksogen setara dengan variabel bebas, sedangkan variabel endogen setara dengan variabel terikat. Notasi matematik dari variabel laten eksogen adalah  (”ksi”) dan variabel laten endogen ditandai dengan  (eta).

Gambar 1. Simbol Variabel Laten

-          Variabel teramati (observed variable) atau variebel terukur (measured variable)

Variabel teramati adalah variabel yang dapat diamati atau dapat diukur secara enpiris dan sering disebut sebagai indikator. (Efferin, 2008 : 11). Variabel teramati merupakan efek atau ukuran dari variabel laten. Pada metoda penelitian survei dengan menggunakan kuesioner, setiap pertanyaan pada kuesioner mewakili sebuah variabel teramati. Variabel teramati yang berkaitan atau merupakan efek dari variabel laten eksogen diberi notasi matematik dengan label X, sedangkan yang berkaitan dengan variabel laten endogen diberi label Y.  Simbol diagram lintasan dari variabel teramati adalah bujur sangkar atau empat persegi panjang.

Gambar 2. Simbol Variabel Teramati

SEM memiliki dua elemen atau model, yaitu model struktural dan model pengukuran.

-          Model Struktural (Structural Model)

Model ini menggambarkan hubungan diantara variabel-variabel laten. Parameter yang menunjukkan regresi variabel laten endogen pada eksogen dinotasikan dengan  (”gamma”). Sedangkan untuk regresi variabel endogen pada variabel endogen lainnya dinotasikan dengan  (”beta”). Variabel laten eksogen juga boleh berhubungan dalam dua arah (covary) dengan dinotasikan  (”phi”). Notasi untuk error adalah .

 

Gambar 3. Model Struktural SEM

Persamaan dalam model struktural dibangun dengan persamaan :

Var laten endogen =  var laten endogen +  var laten eksogen + error

sehingga untuk persamaan matematik untuk model struktural diatas adalah : 

dengan persamaan dalam bentuk matriks :
 

-          Model Pengukuran (Measurement Model)

Setiap variabel laten mempunyai beberapa ukuran atau variabel teramati atau indikator. Variabel laten dihubungkan dengan variabel-variabel teramati melalui model pengukuran yang berbentuk analisis faktor. Setiap variabel laten dimodelkan sebagai sebuah faktor yang mendasari variabel-variabel terkait. Muatan faktor (factor loading) yang menghubungkan variabel laten dengan variabel teramati diberi label  (”lambda”). Error dalam model pengukuran dinotasikan dengan .

 

Gambar 4. Model Pengukuran SEM

Persamaan dalam model pengukuran dibangun dengan persamaan :

Indikator =  konstruk + error

X =  var laten eksogen + error

Y = var laten endogen + error

sehingga untuk persamaan matematik untuk model struktural diatas :

Dengan persamaan dalam bentuk matriks :
 
Penggabungan model struktural dan pengukuran membentuk bentuk umum SEM (Full atau Hybrid Model), seperti berikut :

 

Gambar 5. Model Full Hybrid SEM

3.       Perangkat Lunak SEM

Telah banyak software yang dikembangkan untuk SEM diantaranya adalah AMOS (Arbuckle, 1994, 1997), CALIS (Hartmann, 1992), EQS (Bentler, 1989, 1995), Ezpath (Steiger, 1989), LISCOMP (Muthen, 1988), LISREL (Joreskog dan Sorbom, 1993), MPLUS (Muthen dan When, 1998), Mx (Neale, 1997), SEPATH, STREAMS, dan TETRAD (Scheines, et al., 1994). Namun dari sekian banyak software yang dikembangkan, AMOS, SQL, dan LISREL merupakan tiga software yang paling populer digunakan karena mudah untuk dipahami dan diaplikasikan (Hox dan Bechger, 1998).

AMOS hingga kini telah berkembang hingga AMOS v.16, sedangkan LISREL telah berkembang hingga LISREL v.8. Kedua software tersebut merupakan software SEM yang paling sering digunakan untuk penelitian, karena mudah untuk dipelajari dan digunakan. Gambar 6 menunjukkan contoh tampilan aplikasi AMOS v.5 menggunakan tampilan grafik. Sedangkan gambar 7 menunjukkan contoh tampilan LISREL v.8.

 

Gambar 6. Tampilan AMOS v.5

Gambar 7. Tampilan LISREL v.8

4.       Kesimpulan dan Saran

Teknik analisis statistik multivariat structural equation modeling (SEM) dapat digunakan untuk mengkombinasikan aspek regresi ganda dan analisis faktor untuk mengestimasi secara simultan suatu hubungan ketergantungan. SEM memiliki banyak keistimewaan jika dibandingkan dengan teknik multivariat lainnya. Keistimewaan tersebut menjadikan SEM banyak digunakan oleh peneliti yang ingin meningkatkan keakuratan penelitiannya. Namun, perlu diperhatikan bahwa SEM tidak digunakan untuk menciptakan suatu model baru, namun untuk mengkonfirmasi model yang telah dibangun oleh teori-teori sebelumnya. Penggunaan SEM dapat diaplikasikan untuk mendukung penelitian dalam bidang persandian yang menggunakan penelitian statistik atau penelitian kuantitatif.  

Referensi

[1]     Arbuckle, J. (1997), Amos Users Guide Version 3.6, Chicago IL: Smallwaters Corporation.

[2]     Efferin, S. et al. (2008), Metode Penelitian Akuntansi (Mengungkap Fenomena dengan Pendekatan Kuantitatif dan Kualitatif), Cetakan Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta.

[3]     Handayani, R. (2007), Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Pemanfaatan Sistem Informasi dan Penggunaan Sistem Informasi, SNA X.

[4]     Hoe, S. L. (2008), Issues And Procedures In Adopting Structural Equation Modeling Technique, Journal of Applied Quantitative Methods (JAQM), Vol. 3, No. 1, Spring.

[5]     Hox, J.J dan Bechger, T.M. (1998), An Introduction to Structural Equation Modeling, Family Science Review, 11, 354-373.

[6]     Johnson, A. M. (2005), The Technology Acceptance Model And The Decision Invest In Information Security, Proceedings of the 2005 Southern Association of  Information Systems Conference.

[7]     Ridings, C. M., Gefen, D., dan Arinze, B. (2002), Some Antecedents and Effect of Trust in Virtual Communities, Journal of Strategic Information Systems, 11: 271-295.

[8]     Sumarto, (2009). Structural Equation Modeling, Kursus Structural Equation Modeling dengan AMOS, UPN “Veteran” Jakarta.

[9]     Wibowo, A. (2006), Kajian Tentang Perilaku Pengguna Sistem Informasi Dengan Pendekatan Technology Acceptance Model (Tam), Universitas Budi Luhur, Jakarta.

[10] Widodo, P. P. (2006), Structural Equation Modeling, Universitas Budi Luhur Jakarta.

[11] Wijanto, S. H., Structural Equation Modeling dengan LISREL 8.8 (Konsep danTutorial), Cetakan Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2008.

sumber : Dwi Andriyani, S.ST ( dwi.andriyani@gmail.com ) 

              Sandiman Pertama pada Direktorat Analisis Sinyal

              Deputi II Lembaga Sandi Negara

Orang Yang Menghalangi Anda

Bagaimana bila ada seseorang yang sedemikian ngotot menghalangi Anda mencapai kesuksesan? Bagaimana bila orang itu juga yang selalu merintangi Anda di setiap usaha Anda? Bagaimana perasaan Anda terhadap orang itu? Bagaimana kalau orang itu selalu muncul sambil membawa segudang alasan untuk menghalangi Anda betindak?

Bagaimana kalau ternyata orang itu adalah Anda sendiri? Boleh jadi... Ada kemungkinan, diri Anda sendiri adalah musuh terbesar Anda dalam meraih kesuksesan dan kemajuan.

Pernahkah Anda memergoki diri Anda sendiri berkata, "Aku tidak mungkin melakukannya..."? Tidakkah suara kecil itu juga yang selalu merintangi tujuan Anda dan membawa banyak sekali alasan bahwa setiap ide yang Anda pikirkan itu mustahil?

Keterbatasan yang Anda miliki memang cenderung membuat Anda berpikir untuk membatasi diri. Tapi keputusan tetap di tangan Anda. Suara kecil itu bisa berbicara apa saja, tapi Anda bisa menentukan pilihan.

Relakah Anda dipenjara oleh keterbatasan? Tentu saja tidak! Bayangkan apa yang bisa Anda capai bila Anda 100% mendukung diri Anda sendiri...

Nah, silahkan berkhayal dan mulailah kehidupan!

sumber : Jawaban.com

Renungan: Apa Yang Kamu Temukan Dalam Hidupmu

Apakah engkau menemukan bahwa kamu sukar untuk tidur malam ini,

ingatlah begitu banyak keluarga yang tak punya rumah yang bahkan tak punya tempat tidur untuk berbaring.

Apakah engkau menemukan dirimu dalam kemacetan lalu lintas,

jangan merasa putus asa. Masih ada

orang di dunia ini yang belum pernah mendengar kata mengemudi.

Apakah engkau menemukan bahwa hari ini semua kerjamu tidak beres, ini hari yang jelek untuk kerja ?

Cobalah renungkan seorang yang baru saja di PHK dari kerjanya tiga bulan yang lalu...

Apakah engkau berputus asa karena hubungan percintaan kamu menjadi buruk.

Berpikirlah bahwa ada orang yang belum tahu apa itu mencintai dan dicintai.

Apakah engkau berduka cita memikirkan bagaimana akan melewati minggu yang akan datang ?

Renungkan seorang perempuan yang bekerja di jalan, 12 jam sehari, 7 hari seminggu hanya untuk mendapatkan sesuap nasi untuk menghidupi keluarganya.

Apakah mobilmu mogok, dan jarak antara kamu dan bantuan yang ada beberapa mil jauhnya ?

Berpikirlah tentang orang yang lumpuh kakinya dan berpikir kapan dia dapat berjalan.

Apakah engkau melihat ada uban mulai tumbuh di rambutmu ?

Renungkan seorang penderita kanker

yang dikemoterapi , yang mengharapkan bahwa dia masih punya rambut untuk diperhatikan.

Apakah engkau merenungkan bahwa anda adalah pecundang dan berpikir apakah arti dari hidupku ? Untuk apa aku hidup ?

5 Motivasi Kerja yang Membuat Orang Jepang Sukses

Kita tahu jepang menjadi salah negara sukses di asia dan dunia. Pada artikel kali ini bintang akan membahas motivasi kerja apa saja sih yang membuat kebanyakan orang disana sukses.Mungkin banyak faktor yang membuat semua itu terjadi.

Tapi bintang sendiri yakin motivasi dibawah inilah, yang membuat kebanyakan masyarakat jepang hidup makmur seperti sekarang ini :

1. Kerja Keras
Tentu ini motivasi yang patus kita contoh! Sama seperti kebanyakan orang-orang di Asia Timur. Mereka menjadi pekerja keras dalam hidupnya.

Kata mutiara motivasi : Di dunia ini tidak ada yang namanya kegagalan, yang ada adalah kita kurang bekerja keras.

2. Pantang Menyerah
Masyarakat jepang untuk ini benar-benar membuktikannya. Dulu mereka setelah porak-poranda akbiat perang dunia ke II. Hanya membutuhkan waktu tidak lama untuk menjadi salah satu pusat ekonomi dunia.

Pesan Motivasi : Menyerahlah jika peluang benar-benar sudah habis. Tapi selagi masih ada satu harapan, Raihlah dengan kerja keras dan anda pasti SUKSES.

3. Menjaga Kehormatan
Jika kamu sering melihat film atau mungkin mengikuti artikel berita di TV, sesekali pasti mendengar istilah Harakiri yaitu bunuh diri dengan menusukkan pedang ke perut. Itu dilakukan oleh masyarakat disana karena mereka tahu malu.

Masih ingat Menteri Kesehatan Jepang yang mengundurkan diri karena melakukan kesalahan. Atau pejabat yang akhirnya bunuh diri karena telah melakukan korupsi. Atau  pelajar yang bunuh diri karena nilainya jelek. Dan menjadikan orang jepang menjadi nomer satu dalam kasus bunuh diri.

Tapi ingat BAIK-BAIK artikel ini tidak memerintahkan anda bunuh diri jika membuat orang lain susah. Pesan Motivasi yang bisa kita raih adalah “Tahu Malulah”, dan kemudian intropeksi diri berbuat lebih baik lagi

4. Rajin Membaca
Membaca seperti menjadi sebuah budaya di Jepang. Bukanlah hal yang aneh melihat orang bejalan sambil membaca.Atau saat anda masuk ke kereta listrik, disana bisa dilihat banyak orang yang membaca.

Banyak-banyaklah membaca artikel, apalagi sekarang sudah zaman internet anda bisa mendapatkan artikel tentang berbagai hal mulai dari komputer, motivasi, sejarah, ekonomi dsb. Karena dengan lebih banyak mengetahui informasi dibanding lawan, anda sudah lebih dekat ke tujuan.

5. Menjaga Tradisi
Motivasi yang ini patut kita contoh. Mengapa? bayangkan saja dengan kemajuan tekhnologi dan ekonomi. Mereka tetap tidak meninggalkan tradisi. Bahkan bintang pernah menonton berita yang memperlihatkan “Laptop dikasih jampi-jampi supaya tidak terkena masalah”.

Entah sekarang anda saat ini kerja atau sedang belajar. Gunakanlah artikel sukses dari orang jepang diatas untuk dijadikan motivasi. Kobarkan SEMANGAT anda, karena sukses adalah HAK setiap orang bagi yang mau menerimanya.

sumber : Motivasi

SEPI

mari kita bicara tentang sepi yang tertunda.
entah berapa lama kita lari dan sembunyi. menyangkal dengan keras, bahwa kau dan aku tak pernah merasa sepi. jujurlah pada hatimu, dan aku akan jujur pada hatiku. kita berjalan terlampau lama dengan matahari terik di atas ubun-ubun. kita terlalu lelah ternyata. sedang sungai itu tak juga kita temukan. perjalanan ini semua dilarung dalam sepi. mungkin itu yang membuat tenaga kita cepat terkuras, habis. tak lagi bersisa selain sepi.

berapa kilometer telah kau dan aku lewati? tak ada yang tahu. hanya sepi demi sepi yang terus berganti, terlewat dari satu sisi ke sisi yang lain. dari satu tikungan ke tikungan yang lain. masih juga sepi yang kau dan aku temui di setiap perempatan jalannya.

senja datang, sepi masih juga ada. menjadi dinding pemisah yang tebal dan tinggi antara kau dan aku. hingga akhirnya langit berganti gelap. malam mengelam. sedang bulan tak kunjung datang. bintang sesekali tersenyum, walau kecut.
sepi.

masih juga sepi yang membuatmu merasa, bahwa aku tak benar-benar ada. bahwa aku hanyalah sesuatu yang datang dari dunia yang tak patut disentuh. bahwa aku adalah wujud yang tak benar-benar mewujud. bahwa aku menjadi penghalang bagimu, tenggelam dalam sepi yang sebenar-benar sepi.

lantas sepi apa yang kau dan aku cari?
bukan. bukan sepi yang ini. ini sepi terlalu riuh. aku hanya ingin sepi yang paling sepi. yang mampu membuatku merasa, dunia telah usai. dan semua orang akan tersadar, seperti bangun dari mimpi buruk yang panjang.

keep my Spirit

"Nothing in the world can take the place of persistence.
Talent will not; nothing is more common than unsuccessful men
with talent. Genius will not; unrewarded genius is almost a
proverb. Education will not; the world is full of educated
derelicts."
--Calvin Coolidge


"Do a little more each day than you think you possibly can."
--Lowell Thomas


"There is always room at the top."
--Daniel Webster


"Winners never quit and quitters never win."
--Vince Lombardi


"Success ... seems to be connected with action. Successful men
keep moving. They make mistakes, but they don't quit."
--Conrad Hilton