Garuda - Garba Rujukan Digital

Analisis Pengaruh Penerimaan Aplikasi E-Commerce Menggunakan Multigroup-Partial Least Square (MGA-PLS) Gita Yantika Sari; Marizsa Herlina
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Abstract. The existence of technology has affected society and the surrounding environment, because technology can help in various things such as improving the economy. In the economic field, technological developments can be in the form of the development of the financial system used, for example electronic commerce or better known as Electronic Commerce/E-Commerce. After the Covid-19 outbreak, the development of E-Commerce began to increase because it could reduce the spread of the epidemic, until it began to develop in rural areas. Technology Acceptance Model (TAM) is one of the models built to analyze and understand the factors that influence the acceptance of the use of computer technology. In addition, in understanding the factors that influence the acceptance of the use of computer technology, Multigroup Structural Equation Model analysis with Partial Least Square (MGA-PLS) is used which aims to predict and analyze determinant factors in measuring the influence of independent variables on the dependent variable and to find out whether or not there is a difference in influence between two or more groups/groups. Based on the analysis, the factors that influence user interest in accepting E-Commerce applications among the people of Karangsari Village, Garut Regency are Perceived Usefulness, Trust, and Attitude Towards Using. In addition, by using Multigroup analysis, it can be concluded that there is no difference in the effect on the income group, which means that the views or responses of the respondents of each income group to the factors that influence the acceptance of E-Commerce applications are the same. Abstrak. Keberadaan teknologi telah mempengaruhi masyarakat dan lingkungan sekitar, karena teknologi dapat membantu dalam berbagai hal seperti memperbaiki ekonomi. Dalam bidang ekonomi perkembangan teknologi dapat berupa perkembangan sistem keuangan yang digunakan, contohnya perdagangan elektronik atau lebih dikenal dengan istilah Electronic Commerce/E-Commerce. Setelah adanya wabah Covid-19, perkembangan E-Commerce mulai meningkat karena dapat mengurangi penyebaran wabah, hingga hal tersebut pun mulai berkembang di pedesaan. Technology Acceptance Model (TAM) adalah salah satu model yang dibangun untuk menganalisis dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi diterimanya penggunaan teknologi komputer. Selain itu, dalam memahami faktor-faktor yang mempengaruhi diterimanya penggunaan teknologi komputer tersebut digunakan analisis Multigroup Structural Equation Model dengan Partial Least Square (MGA-PLS) yang bertujuan untuk memprediksi maupun analisis faktor determinan dalam mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat serta untuk mengetahui ada atau tidaknya perbedaan pengaruh antara dua atau lebih kelompok/grup. Berdasarkan analisis diperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi minat pengguna dalam penerimaan aplikasi E-Commerce di kalangan masyarakat Desa Karangsari Kabupaten Garut adalah Perceived Usefulness (Kegunaan/Manfaat), Kepercayaan, dan Attitude Towards Using (Sikap Terhadap Penggunaan). Selain itu, dengan menggunakan analisis Multigroup didapat kesimpulan bahwa tidak ada perbedaan pengaruh pada kelompok pendapatan yang artinya pandangan atau tanggapan responden setiap kelompok pendapatan terhadap faktor yang menjadi pengaruh dalam penerimaan aplikasi E-Commerce adalah sama.

Multigroup SEM-PLS untuk Pemodelan Kemampuan Literasi Digital Masyarakat Desa Erdanisa Aghnia Ilmani; Marizsa Herlina
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Abstract. SEM-PLS (Partial Least Square) aims to test the predictive relationship between constructs by seeing whether there is a relationship or influence between constructs. Based on real data in the field, it often shows that the data pattern is not normally distributed, so a free and flexible distribution method is needed, namely SEM-PLS. One of the SEM-PLS approach methods is MGA-PLS (Multigroup-PLS) to compare data analysis based on sample data because it has different characteristics with 2 or more characters. Due to the development gap between cities and villages, the government has created a digital village program. The smooth running of the digital village program is also supported by the digital literacy capabilities of the community in the village. Then in this period there is still a digital divide between men and women, meaning that the digital use of men and women is still not balanced. The purpose of this study is to identify and model the factors that influence digital literacy skills, and to see whether or not there are differences in characteristics based on gender using the Multigroup Analysis - Partial Least Square (MGA-PLS) method. The exogenous variables are family environment, intensity of online media use, socioeconomic conditions. The endogenous variable used is digital literacy ability. Meanwhile, the moderating variable is gender. The results of the study using bootstrap estimation show that the three variables of the intensity of online media use, socio-economic conditions, and family environment affect digital literacy skills with an R-Square value of 66%. Then the results of research from Multigroup Analysis - Partial Least Square (MGA-PLS) showed that between male and female groups there was no difference in digital literacy ability. Abstrak. SEM-PLS (Partial Least Square) bertujuan untuk menguji hubungan prediktif antar konstruk dengan melihat apakah ada hubungan atau pengaruh antar konstruk. Berdasarkan data real di lapangan seringkali menunjukkan pola data yang tersebar tidak normal, sehingga diperlukan suatu metode yang bebas distribusi (free distribution) dan fleksibel yaitu SEM-PLS. Salah satu metode pendekatan SEM-PLS adalah MGA-PLS (Multigroup-PLS) untuk membandingkan analisis data berdasarkan data sampel karena memiliki karakteristik yang berbeda dengan 2 atau lebih karakter. Akibat adanya kesenjangan pembangunan antara kota dan desa, maka pemerintah membuat program desa digital. Kelancaran jalannya program desa digital didukung juga oleh kemampuan literasi digital masyarakat di desa tersebut. Kemudian dalam masa ini masih terjadi kesenjangan digital antara pria dan wanita, artinya penggunaan digital pria dan wanita masih tidak seimbang. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui dan memodelkan faktor- faktor yang berpengaruh terhadap kemampuan literasi digitial, serta melihat ada atau tidak perbedaan karakteristik berdasarkan jenis kelamin menggunakan metode Multigroup Analysis - Partial Least Square (MGA-PLS). Variabel eksogen nya adalah lingkungan keluarga, intensitas penggunaan media online, kondisi sosial ekonomi. Variabel endogen yang digunakan adalah kemampuan literasi digital. Sedangkan untuk variabel moderasinya adalah jenis kelamin. Hasil penelitian menggunakan estimasi bootstrap menunjukkan bahwa ketiga variabel intensitas penggunaan media online, kondisi sosial ekonomi, lingkungan keluarga berpengaruh terhadap kemampuan literasi digital dengan nilai R-Square sebesar 66%. Kemudian hasil penelitan dari Multigroup Analysis - Partial Least Square (MGA-PLS) menunjukan bahwa antara kelompok pria dan wanita tidak memiliki perbedaan terhadap kemampuan literasi digital.

Multigroup Analysis Partial Least Square dalam PLS-SEM pada Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kesuksesan Website Desa Cimenyan Ananda Apsari Ainun Nissa; Marizsa Herlina
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Abstract. Cimenyan Village has a website that aims to provide the latest information related to village activities that can be accessed by its residents easily. To find out whether the Cimenyan Village website has conveyed the information well to users, an evaluation of the website can be carried out using the DeLone and McLean models. There are six measuring variables, namely system quality, information quality, service quality, use, user satisfaction, and net benefits. This study uses primary data. In this thesis, the writer wants to analyze the factors that influence the success of the Cimenyan Village website using the concept of the DeLone and McLean model with the SEM-PLS method and the MGA-PLS method to test whether gender data groups have a different influence on the success of the Cimenyan Village website. Based on the analysis that has been done, the results show that service quality has a significant effect on use and user satisfaction because the P-Value obtained is less than 0.05. Likewise, the user satisfaction variable has a significant effect on net benefits at a significant level of 5%. From the results of the MGA-PLS, it was concluded that the gender groups, namely women and men, did not have a different effect on the success of the Cimenyan Village website at a significant level of 5%. This means that women and men do not have different views on the factors that influence the success of the Cimenyan Village website. Abstrak. Desa Cimenyan memiliki website yang bertujuan untuk memberikan informasi terbaru terkait kegiatan desa yang dapat diakses oleh warganya dengan mudah. Untuk mengetahui apakah website Desa Cimenyan sudah menyampaikan informasinya dengan baik kepada pengguna maka dapat dilakukan evaluasi terhadap website tersebut dengan Model DeLone dan McLean. Terdapat enam variabel pengukur, yaitu kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, penggunaan, kepuasan pengguna, dan manfaat bersih. Penelitian ini menggunakan data primer. Pada skripsi ini penulis ingin menganalisis faktor apa saja yang mempengaruhi kesuksesan website Desa Cimenyan menggunakan konsep dari model DeLone dan McLean dengan metode SEM-PLS dan metode MGA-PLS untuk menguji apakah kelompok data jenis kelamin memberikan pengaruh yang berbeda pada kesuksesan website Desa Cimenyan. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa kualitas layanan berpengaruh signifikan terhadap penggunaan dan kepuasan pengguna dikarenakan nilai P-Value yang didapat kurang dari 0,05. Begitupun dengan variabel kepuasan pengguna berpengaruh signifikan terhadap manfaat bersih pada taraf nyata 5%. Dari hasil MGA-PLS disimpulkan bahwa kelompok jenis kelamin yaitu perempuan dan laki-laki tidak memberikan pengaruh yang berbeda pada kesuksesan website Desa Cimenyan pada taraf nyata 5%. Artinya, perempuan dan laki-laki tidak memiliki pandangan yang berbeda terhadap faktor yang mempengaruhi kesuksesan website Desa Cimenyan.

Identifikasi Faktor yang Mempengaruhi Data Driven Decision pada Pemerintah Desa Menggunakan SEM GSCA Nisa Athira; Marizsa Herlina
Jurnal Riset Statistika Volume 2, No. 2, Desember 2022, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v2i2.1458

Abstract. SEM GSCA (Structural Equation Modelling Generalized Structured Component Analysis) is a method that complements the lack of SEM PLS because it does not provide mechanism to assess overall goodness of fit, it is difficult to determine how well the model fits to data and compare it with model alternative. Meanwhile, SEM GSCA offers global least square optimization criteria to minimize estimation of model parameters and model relationships by minimizing residuals using ALS (Alternating Least Square), it can detect how well the size of model is involved in research. In this study, SEM GSCA was used to identify the factors that influence data driven decision in Village Government. Data driven decision is a decision making based on actual data or observations. Variables of data quality, tool sophistication, analytical skills and bigness of data are the suspected factor that have influence on decision making quality. Samples were taken using purposive sampling with questionnaires to 52 Apparatus who met the criteria for Independent Villages in Ciamis. Based on results, there are positive and significant influence between data quality, tool sophistication and analytical skills on decision making quality. Meanwhile, bigness of data variable has a negative and insignificant effect on decision making quality. Abstrak. SEM GSCA menawarkan kriteria global least square optimization untuk meminimumkan estimasi parameter model dan mengevaluasi model hubungan dengan meminimumkan residual atau galatnya menggunakan ALS (Alternating Least Square), sehingga GSCA dapat mengidentifikasi seberapa baik model pengukuran terlibat dalam penelitian. Dalam penelitian ini, SEM GSCA digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi data driven decision pada Pemerintah Desa. Data driven decision merupakan pengambilan keputusan yang didasarkan pada data aktual atau hasil pengamatan. Dalam penelitian diduga variabel kualitas data, kecanggihan alat, kemampuan analisis dan data yang besar berpengaruh terhadap kualitas pengambilan keputusan. Sampel diambil dengan teknik purposive sampling dengan membagikan kuisioner pada 52 aparatur Desa yang memenuhi kriteria Desa Mandiri di Kabupaten Ciamis. Berdasarkan hasil analisis diperoleh bahwa terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara variabel kualitas data, kecanggihan alat dan kemampuan analisis terhadap kualitas pengambilan keputusan. Sedangkan pada variabel data yang besar terdapat pengaruh yang negatif dan tidak signifikan terhadap kualitas pengambilan keputusan.

Penerapan Metode Generalized Structure Component Analysis (GSCA) pada Pengguna Dompet Digital (E-Wallet) di Desa Digital Menggunakan Model Utaut 2 Wian Fadila; Marizsa Herlina
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 3 No. 1 (2023): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v3i1.5699

Abstract. Structural Equation Modeling (SEM) is a multivariate analysis method that combines factor analysis, path analysis, and regression analysis. Structural Equation Modeling (SEM) aims to measure the relationship between latent variables and their indicators. Component-based SEM has two methods, namely Partial Least Square (PLS) and Generalized Structure Component Analysis (GSCA). In this study the focus is on component-based SEM analysis, namely the Generalized Structure Component Analysis (GSCA) method. Generalized Structure Component Analysis (GSCA) is a method that does not require multivariate normal distribution assumptions and has an overall goodness of fit measure. The parameters used are factor loading, parameter coefficients, weight of indicators and estimation with Alternating Least Square (ALS). This study aims to determine what factors in the UTAUT 2 modification model influence the intention and behavior of using digital wallets (e-wallets) in Rajamandala Kulon village. The results of this study are that habit and security factors are felt to have the highest influence on usage intentions and habit factors and usage intentions have the highest influence on digital wallet usage behavior in Rajamandala Kulon Village. Abstrak. Structural Equation Modeling (SEM) merupakan salah satu metode analisis multivariat (multivariate analysis) yang menggabungkan antara analisis factor, analisis jalur, dan analisis regresi. Structural Equation Modeling (SEM) bertujuan untuk mengukur hubungan antara peubah laten dan indikatornya. SEM berbasis komponen memiliki dua metode yaitu Partial Least Square (PLS) dan Generalized Structure Component Analysis (GSCA). Pada penelitian ini fokus pada analisis SEM berbasis komponen yaitu metode Generalized Structure Component Analysis (GSCA). Generalized Structure Component Analysis (GSCA) merupakan metode yang tidak memerlukan asumsi distribusi normal multivariat dan memiliki ukuran overall goodness of fit. Parameter yang digunakan adalah factor loading, coefficients parameter, weight of indicators dan estimasi dengan Alternating Least Square (ALS). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui factor -faktor apa saja dalam model modifikasi UTAUT 2 yang berpengaruh kepada niat dan perilaku penggunaan dompet digital (e-wallet) di desa Rajamandala Kulon. Hasil dari penelitian ini adalah faktor kebiasaan dan keamanan yang dirasakan memiliki pengaruh tertinggi terhadap niat penggunaan serta faktor kebiasaan dan niat penggunaan memiliki pengaruh tertinggi terhadap perilaku penggunaan dompet digital di Desa Rajamandala kulon.

SEM-PLS untuk Persepsi Nilai pada Aplikasi Pemesanan Tiket Pesawat Edwiga Antirad; Marizsa Herlina
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 3 No. 1 (2023): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v3i1.5734

Abstract. The increasing use of technology has made people switch to ordering plane tickets online. In addition, smartphone ownership makes applications the media most often used to place orders. Even so, the perception of user value is still a problem for flight ticket booking service providers. This is because users still frequently switch services erratically. Therefore, this research was conducted to determine the factors that influence the perceived value of users of flight ticket booking applications in Gen Z at the Islamic University of Bandung. This study will link 3 latent variables related to perceived value, namely search features, ease of use, and payment methods. All three latent variables are related to one another. The approach used to determine the relationship between these latent variables is the Structural Equation Modeling – Partial Least Square (SEM-PLS) method with the bootstrap parameter estimation method. This research was conducted to understand the truth of the theoretical concept regarding the factors that influence perceived value. The results showed that each of the two of the four indicators on the variable search features, ease of use and payment methods were significant and showed that all variables had a significant effect on the perceived value variable. The bootstrap estimation results for hypothesis testing also concluded that search feature variables, ease of use, and payment methods have an effect on perceived value. Abstrak. Meningkatnya penggunaan teknologi membuat masyarakat beralih untuk memesan tiket pesawat secara daring. Selain itu, kepemilikan smartphone membuat aplikasi menjadi media yang paling sering digunakan untuk melakukan pemesanan. Meskipun demikian, persepsi nilai pengguna masih menjadi permasalahan penyedia layanan pemesanan tiket pesawat. Hal ini dikarenakan pengguna masih sering berpindah-pindah layanan secara tidak menentu. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi persepsi nilai pengguna aplikasi pemesanan tiket pesawat pada gen Z di Universitas Islam Bandung. Penelitian ini akan menghubungkan 3 variabel laten yang berkaitan dengan persepsi nilai yaitu fitur pencarian, kemudahan penggunaan, dan metode pembayaran. Ketiga variabel laten yang berbeda saling berkorelasi antara variabel satu dengan yang lainnya. Pendekatan yang digunakan untuk mengetahui hubungan variabel-variabel laten tersebut adalah Metode Structural Equation Modelling – Partial Least Square (SEM-PLS) dengan metode estimasi parameter bootstrap. Penelitian ini dilakukan untuk memahami kebenaran konsep teori mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi nilai persepsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masing-masing dua dari empat indikator pada variabel fitur pencarian, kemudahan penggunaan dan metode pembayaran signifikan dan menunjukkan bahwa semua variabel berpengaruh signifikan terhadap variabel persepsi nilai. Hasil estimasi dengan bootstrap untuk uji hipotesis juga menyimpulkan bahwa variabel fitur pencarian, kemudahan penggunaan dan metode pembayaran berpengaruh terhadap persepsi nilai.

Penerapan Metode Generalized Structure Component Analysis pada Pengguna Dompet Digital Menggunakan Model UTAUT 2 Wian Fadila; Marizsa Herlina
Jurnal Riset Statistika Volume 3, No. 1, Juli 2023, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v3i1.1772

Abstract. Structural Equation Modeling (SEM) is a multivariate analysis method that combines factor analysis, path analysis, and regression analysis. Structural Equation Modeling (SEM) aims to measure the relationship between latent variables and their indicators. Component-based SEM has two methods, namely Partial Least Square (PLS) and Generalized Structure Component Analysis (GSCA). In this study the focus is on component-based SEM analysis, namely the Generalized Structure Component Analysis (GSCA) method. Generalized Structure Component Analysis (GSCA) is a method that does not require multivariate normal distribution assumptions and has an overall goodness of fit measure. The parameters used are factor loading, parameter coefficients, weight of indicators and estimation with Alternating Least Square (ALS). This study aims to determine what factors in the UTAUT 2 modification model influence the intention and behavior of using digital wallets (e-wallets) in Rajamandala Kulon village. The results of this study are that habit and security factors are felt to have the highest influence on usage intentions and habit factors and usage intentions have the highest influence on digital wallet usage behavior in Rajamandala Kulon Village. Abstrak. Structural Equation Modeling (SEM) merupakan salah satu metode analisis multivariat (multivariate analysis) yang menggabungkan antara analisis factor, analisis jalur, dan analisis regresi. Structural Equation Modeling (SEM) bertujuan untuk mengukur hubungan antara peubah laten dan indikatornya. SEM berbasis komponen memiliki dua metode yaitu Partial Least Square (PLS) dan Generalized Structure Component Analysis (GSCA). Pada penelitian ini fokus pada analisis SEM berbasis komponen yaitu metode Generalized Structure Component Analysis (GSCA). Generalized Structure Component Analysis (GSCA) merupakan metode yang tidak memerlukan asumsi distribusi normal multivariat dan memiliki ukuran overall goodness of fit. Parameter yang digunakan adalah factor loading, coefficients parameter, weight of indicators dan estimasi dengan Alternating Least Square (ALS). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui factor -faktor apa saja dalam model modifikasi UTAUT 2 yang berpengaruh kepada niat dan perilaku penggunaan dompet digital (e-wallet) di desa Rajamandala Kulon. Hasil dari penelitian ini adalah faktor kebiasaan dan keamanan yang dirasakan memiliki pengaruh tertinggi terhadap niat penggunaan serta faktor kebiasaan dan niat penggunaan memiliki pengaruh tertinggi terhadap perilaku penggunaan dompet digital di Desa Rajamandala kulon.

Hierarchical Time Series dengan ARIMA dalam Meramalkan Nilai Ekspor Indonesia Hilmi Azzam Robbani; Marizsa Herlina
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 3 No. 2 (2023): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v3i2.8107

Abstract. Export is a trade activity carried out between countries by carrying or sending goods originating from domestic areas abroad with the aim of being sold or marketed. Exports as a source of state revenue are needed for the Indonesian economy, because exports can make a major contribution to Indonesia's economic stability and growth. The value of exports that have decreased or increased for the future needs to be considered. The purpose of this study is to determine the ARIMA model and get the forecast results from the Hierarchical Time Series approach for Indonesian export value data. This forecasting method is used because Indonesia's export value data is a hierarchical time series data with two levels, namely level 0 (total export value of Indonesia) and level 1 (data on Indonesia's export value to ASEAN countries). The forecasting model used is ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). For the selection of the best ARIMA model using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value. The results showed that the forecast results of Indonesia's export value in June 2023 for Thailand amounted to 591 million USD, Singapore country amounted to 1,090 billion USD, for Malaysia country amounted to 712 million USD, for the Philippines country 981 million USD, for Myanmar country 83 million USD and the total export value of Indonesia amounted to 3,361 billion USD. Abstrak. Ekspor merupakan kegiatan perdagangan yang dilakukan antar negara dengan cara membawa atau mengirimkan barang yang berasal dari daerah dalam negeri ke luar negeri dengan tujuan dijual atau dipasarkan. Ekspor sebagai salah satu sumber pendapatan negara sangat dibutuhkan bagi perekonomian Indonesia, karena ekspor dapat memberikan kontribusi yang besar terhadap stabilitas dan pertumbuhan ekonomi Indonesia. Nilai ekspor yang mengalami penurunan atau peningkatan untuk masa yang akan datang perlu diperhatikan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui model ARIMA dan mendapatkan hasil ramalan dari pendekatan Hierarchical Time Series untuk data nilai ekspor Indonesia. Metode peramalan ini digunakan karena data nilai ekspor Indonesia merupakan data deret waktu hierarki dengan dua tingkatan, yaitu level 0 (total nilai ekspor Indonesia) dan level 1 (data nilai ekspor Indonesia ke negara-negara ASEAN). Model peramalan yang digunakan adalah ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Untuk pemilihan model ARIMA terbaik menggunakan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil ramalan nilai ekspor Indonesia pada bulan Juni 2023 untuk negara Thailand sebesar 591 Juta USD, negara Singapura sebesar 1.090 Miliar USD, untuk negara Malaysia sebesar 712 Juta USD, untuk negara Filipina 981 Juta USD, untuk negara Myanmar 83 Juta USD dan total nilai ekspor Indonesia sebesar 3.361 miliar USD.

Identifikasi Faktor yang Mempengaruhi Data Driven Decision pada Pemerintah Desa Menggunakan SEM GSCA Nisa Athira; Marizsa Herlina
Jurnal Riset Statistika Volume 2, No. 2, Desember 2022, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v2i2.1458

Abstract. SEM GSCA (Structural Equation Modelling Generalized Structured Component Analysis) is a method that complements the lack of SEM PLS because it does not provide mechanism to assess overall goodness of fit, it is difficult to determine how well the model fits to data and compare it with model alternative. Meanwhile, SEM GSCA offers global least square optimization criteria to minimize estimation of model parameters and model relationships by minimizing residuals using ALS (Alternating Least Square), it can detect how well the size of model is involved in research. In this study, SEM GSCA was used to identify the factors that influence data driven decision in Village Government. Data driven decision is a decision making based on actual data or observations. Variables of data quality, tool sophistication, analytical skills and bigness of data are the suspected factor that have influence on decision making quality. Samples were taken using purposive sampling with questionnaires to 52 Apparatus who met the criteria for Independent Villages in Ciamis. Based on results, there are positive and significant influence between data quality, tool sophistication and analytical skills on decision making quality. Meanwhile, bigness of data variable has a negative and insignificant effect on decision making quality. Abstrak. SEM GSCA menawarkan kriteria global least square optimization untuk meminimumkan estimasi parameter model dan mengevaluasi model hubungan dengan meminimumkan residual atau galatnya menggunakan ALS (Alternating Least Square), sehingga GSCA dapat mengidentifikasi seberapa baik model pengukuran terlibat dalam penelitian. Dalam penelitian ini, SEM GSCA digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi data driven decision pada Pemerintah Desa. Data driven decision merupakan pengambilan keputusan yang didasarkan pada data aktual atau hasil pengamatan. Dalam penelitian diduga variabel kualitas data, kecanggihan alat, kemampuan analisis dan data yang besar berpengaruh terhadap kualitas pengambilan keputusan. Sampel diambil dengan teknik purposive sampling dengan membagikan kuisioner pada 52 aparatur Desa yang memenuhi kriteria Desa Mandiri di Kabupaten Ciamis. Berdasarkan hasil analisis diperoleh bahwa terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara variabel kualitas data, kecanggihan alat dan kemampuan analisis terhadap kualitas pengambilan keputusan. Sedangkan pada variabel data yang besar terdapat pengaruh yang negatif dan tidak signifikan terhadap kualitas pengambilan keputusan.

Pengelompokan Data Jenis Kejahatan di Indonesia Menggunakan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) pada Tahun 2021 Faustina Alifah Mardhiyah; Herlina, Marizsa
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 1 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i1.9740

Abstract. The development of technology makes it easier for the public to receive information, one of which is news abour crimes tha are occurring. This causes public unrest because many lives have been lost so people feel unsafe. This research aims to make it easier for law enforcement and the public to anticipate criminal acts. To find out the results of these objectives, the Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) method is used, where grouping is caried out to determine crime-prone areas. The data source used is the result of publications issued by the Central Statistics Agency. The data used is data on the number of crimes in 2021 consisting of 34 regional police forces in Indonesia where the data used is carried out by simple imputation first using the average due to missing data. Based on the results of cluster analysis of single linkage, complete linkage, average linkage, ward’s method and centroid method, 2 clusters were obtained each. The results of the cluster analysis were compared eith the k-means method which esulted in the AHC method being the best mehod eith better index values compared to k-means. Abstrak. Berkembangnya teknologi memudahkan masyarakat dalam menerima informasi, salah satunya adalah pemberitaan mengenai tindakan kejahatan yang sedang terjadi. Hal tersebut membuat keresahan masyarakat dikarenakan banyaknya nyawa yang hilang sehingga masyarakat merasa tidak aman. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan penegak hukum dan masyarakat dalam melakukan antisipasi tindakan kejahatan. Untuk mengetahui hasil dari tujuan tersebut digunakanlah metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dimana dilakukan pengelompokan dalam menentukan daerah rawan kejahatan. Sumber data yang digunakan merupakan hasil publikasi yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik. Data yang digunakan adalah data jumlah kejahatan tahun 2021 ynag terdiri dari 34 kepolisian daerah di Indonesia dimana data yang digunakan dilakukan imputasi sederhana terlebih dahulu menggunakan rata-rata dikarenakan adanya data missing. Berdasarkan hasil analisis cluster single linkage, complete linkage, average linkage, ward’s method dan centroid method masing-masing diperoleh 2 cluster. Hasil analisis cluster tersebut dibandingkan dengan metode k-means yang menghasilkan bahwa metode AHC merupakan metode terbaik dengan nilai indeks yang lebih baik dibandingkan dengan k-means.

Title

Found 32 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 32 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 32 Documents
Search