La Academic

What (Apa?) Analisis regresi linier berganda adalah metode statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel dependen (Y) dengan dua atau lebih variabel independen (X₁, X₂, …, Xₙ) (Gujarati & Porter, 2020). Model dasarnya: Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + … + βₙXₙ + ε di mana: Y = variabel dependen X₁, X₂, …, Xₙ = variabel independen β₀ = intercept β₁, β₂, …, βₙ = koefisien regresi ε = error/residual Why (Mengapa?) 🔹 Membantu memprediksi nilai variabel dependen. 🔹 Mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap Y. 🔹 Berguna dalam pengambilan keputusan berbasis data. Who (Siapa yang menggunakan?) 👨‍💼 Ekonom & peneliti bisnis → untuk memprediksi penjualan atau profit. ⚕️ Ahli kesehatan → analisis pengaruh gaya hidup terhadap penyakit. 🎓 Akademisi → riset pendidikan & sosial. 🤖 Data scientist → pemodelan prediktif dasar. Where (Di mana dipakai?) 📈 Ekonomi & bisnis: prediksi permintaan barang. 🏥 Keseha...

What (Apa itu Analisis Faktor?) Analisis faktor adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi struktur laten (faktor-faktor tersembunyi) dari sejumlah variabel yang saling berkorelasi. Metode ini bertujuan untuk mereduksi data, sehingga banyak variabel dapat disederhanakan menjadi beberapa faktor utama (Hair et al., 2020). Why (Mengapa digunakan?) Analisis faktor digunakan untuk: Menyederhanakan data yang kompleks menjadi faktor-faktor inti. Mengidentifikasi pola hubungan antar variabel. Membantu pembuatan konstruk penelitian (misalnya dalam psikologi, pemasaran, atau manajemen). Menguji validitas dan reliabilitas instrumen penelitian (Liu et al., 2021). Who (Siapa yang menggunakan?) Peneliti sosial & psikologi : untuk menguji validitas kuesioner. Ekonom & manajer : untuk menganalisis perilaku konsumen atau pasar. Ahli kesehatan & pendidikan : untuk mengelompokkan indikator kesehatan atau kualitas belajar. Data scientist : untuk reduksi di...

1. What (Apa itu Analisis Kluster?) Analisis kluster adalah metode statistik yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik tanpa informasi label sebelumnya. Tujuan utamanya adalah menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data sehingga objek yang mirip ditempatkan dalam kelompok (cluster) yang sama (Xu & Tian, 2015; Bandyopadhyay & Maulik, 2020). 2. Why (Mengapa digunakan?) Analisis kluster penting karena: Membantu menyederhanakan data yang besar dan kompleks. Digunakan dalam pemasaran untuk segmentasi pelanggan. Bermanfaat dalam biologi untuk mengelompokkan spesies berdasarkan DNA. Membantu ilmu komputer dalam machine learning untuk pattern recognition. Dengan analisis kluster, perusahaan atau peneliti dapat membuat keputusan lebih tepat berdasarkan kelompok yang terbentuk (Aggarwal & Reddy, 2019). 3. Who (Siapa yang menggunakan?) Metode ini digunakan oleh berbagai kalangan, antara lain: Peneliti akademik untuk analisis data eksperimen. P...

Pendahuluan Dalam dunia penelitian dan pengambilan keputusan, sering kali kita berhadapan dengan masalah yang kompleks serta melibatkan banyak kriteria. Salah satu metode yang paling populer digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah Analytic Hierarchy Process (AHP) . Metode ini banyak dipakai dalam riset manajemen, kebijakan publik, bisnis, hingga teknik. 4W1H tentang AHP 1. What (Apa itu AHP?) Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah metode pengambilan keputusan multikriteria yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 1970-an. AHP membantu peneliti atau pengambil keputusan dengan cara memecah masalah yang kompleks menjadi hierarki , mulai dari tujuan utama, kriteria, subkriteria, hingga alternatif keputusan. Proses ini dilakukan dengan perbandingan berpasangan ( pairwise comparison ) dan menghasilkan bobot prioritas untuk setiap alternatif. 2. Why (Mengapa AHP Penting?) AHP penting karena mampu: Mengatasi masalah kompleks dengan kriteria ganda. Memadukan d...

1. What (Apa itu Keabsahan Data?) Keabsahan data merupakan upaya untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan dalam penelitian dapat dipercaya, valid, dan sesuai dengan realitas yang diteliti. Dalam penelitian kualitatif, keabsahan data sangat penting karena data yang diperoleh cenderung subjektif, sehingga peneliti perlu menerapkan strategi untuk menjamin kualitas temuan (Nowell et al., 2021). Empat kriteria utama dalam uji keabsahan data adalah credibility, transferability, dependability, dan confirmability (Lincoln & Guba, 1985; dikembangkan kembali oleh penelitian-penelitian kontemporer). 2. Who (Siapa yang Menggunakan Keabsahan Data?) Keabsahan data digunakan oleh peneliti kualitatif di berbagai bidang seperti ilmu sosial, pendidikan, kesehatan, hingga manajemen. Tujuannya adalah agar temuan penelitian dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah, bukan sekadar opini subjektif peneliti (Kyngäs et al., 2020). 3. When (Kapan Keabsahan Data Digunakan?) Keabsahan data diter...

1. What (Apa itu Scopus?) Scopus adalah basis data bibliografi terbesar di dunia yang dikelola oleh Elsevier, sebuah penerbit akademik ternama. Scopus berisi abstrak dan sitasi dari artikel jurnal ilmiah, buku, serta prosiding konferensi. Platform ini digunakan untuk melacak, menganalisis, dan memvisualisasikan penelitian di berbagai disiplin ilmu, termasuk sains, teknologi, kedokteran, ilmu sosial, seni, dan humaniora. 2. Why (Mengapa Scopus Penting?) Scopus memiliki peran strategis dalam dunia akademik karena: ✅ Menjamin kredibilitas: Hanya jurnal yang melalui proses seleksi ketat dan memenuhi standar internasional yang dapat terindeks di Scopus. ✅ Meningkatkan reputasi akademik: Publikasi di jurnal Scopus meningkatkan visibilitas dan pengakuan peneliti secara global. ✅ Sumber evaluasi: Digunakan sebagai acuan penilaian kinerja dosen, peneliti, dan institusi dalam akreditasi serta pemeringkatan universitas. ✅ Akses data penelitian terkini: Menyediakan literatur ilmiah terbaru yang re...

Data Envelopment Analysis (DEA) adalah metode non-parametrik berbasis linear programming untuk mengukur efisiensi relatif dari sekumpulan unit sejenis ( Decision-Making Units/DMU ) yang mengubah banyak input menjadi banyak output—tanpa perlu mengasumsikan bentuk fungsi produksi tertentu. Varian modern mencakup VRS/CRS , super-efficiency , Slack-Based Measure (SBM) , bootstrap-DEA , serta Network DEA (NDEA) yang menilai efisiensi tiap tahap dalam proses berantai (mis. input → proses 1 → proses 2 → output). Temuan tinjauan terbaru menunjukkan lonjakan aplikasi NDEA 2017–2022, terutama pada perbankan, rantai pasok, kesehatan, dan pendidikan tinggi (Ratner, 2023). Why — Mengapa DEA digunakan? DEA unggul ketika: DMU memiliki multi-input/multi-output yang sulit dimodelkan secara parametrik, peneliti ingin benchmarking dan identifikasi peer terbaik, organisasi butuh peta perbaikan target (reduksi input/peningkatan output) yang spesifik per DMU. Di layanan kesehatan, misalnya, s...