SEKILAS TENTANG TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)

Tidak seperti riset dalam bidang ekonomi, marketing, dan lain-lain, dimana telah banyak riset semacam itu, riset di bidang teknologi informasi (TI) merupakan sesuatu yang baru yang menarik perhatian.  Tujuan utama dari riset TI adalah untuk mengkaji nilai dari TI bagi suatu organisasi dan untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi (determinant) nilai tersebut. Tujuannya adalah membantu organisasi untuk menggunakan dan mengatur sumberdaya TI yang ada dan meningkatkan efektivitasnya secara keseluruhan. Berbagai literatur sistem informasi penuh dengan pemodelan dari faktor-faktor yang dikaitkan dengan penggunaan atau penerimaan TI oleh pekerja, pengambil keputusan, dan manajer (Ives & Olson, 1984). Salah satunya adalah Technology Acceptance Model (TAM). Continue reading “SEKILAS TENTANG TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)”

Bayesian Confidence Interval with Highest Posterior Density (HPD)

Dalam teori estimasi statistik klasik, parameter θ dianggap sebagai suatu konstanta yang akan diestimasi dari sejumlah n sampel pengamatan yang ada. Fungsi densitas peluang (pdf) f(x, θ) digunakan untuk memperoleh estimasi titik dan estimasi interval dari θ. Metode paling umum yang digunakan untuk memperoleh selang kepercayaan (confidence interval) untuk parameter θ adalah pertama-tama dengan mencari pivotal quantity T . Kemudian peluang dari P(A<T<B) = 1 – α ditransformasi menjadi P(L<θ<U) = 1 – α. Interval (L, U) disebut sebagai 100(1 – α) confidence interval untuk parameter θ. Ketika parameter θ dianggap sebagai konstan, terdapat masalah dalam menginterpretasikan confidence interval yang dihitung dari sampel. Jika dilakukan sampling berulang, kita akan memperoleh parameter θ yang berbeda. Continue reading “Bayesian Confidence Interval with Highest Posterior Density (HPD)”

ANALISIS STATISTIK UNTUK MISSING DATA (INTRODUCTION)

Metode baku statistik telah dikembangkan untuk menganalisis data rectangular yaitu berupa matriks. Baris pada matriks data merepresentasikan unit, atau biasa juga disebut observasi, kasus (case), atau subyek, tergantung dari konteks permasalahan. Sedangkan kolom pada matriks merepresentasikan variabel yang diukur dari suatu unit. Sehingga suatu matriks data berukuran n x m terdiri dari n unit observasi dengan m variabel yang diukur. Tapi dalam prakteknya, tak selamanya akan diperoleh suatu matriks data yang lengkap. Misalnya dalam sebuah survey mungkin ada rumah tangga yang tidak menjawab pertanyaan tentang pendapatan. Continue reading “ANALISIS STATISTIK UNTUK MISSING DATA (INTRODUCTION)”

Mengenal Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan Syaraf Tiruan adalah paradigma pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama seperti otak yang memproses suatu informasi.  Elemen mendasar dari paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan informasi.  Jaringan Syaraf Tiruan, seperti manusia, belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola atau klasifikasi karena proses pembelajaran. Continue reading “Mengenal Jaringan Syaraf Tiruan”

SEMINAR NASIONAL STATISTIKA IX

Pada hari Sabtu lalu tepatnya tanggal 7 Nopember 2009, jurusan Statistika F-MIPA Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) menyelenggarakan Seminar Nasional Statistika. Seminar yang telah diselenggarakan untuk kesembilan kalinya ini mengambil tema PERAN DAN IMPLEMENTASI STATISTIKA SEBAGAI PENDUKUNG RISET NASIONAL. Topik ini dipilih karena saat ini, topik ini sesuai dengan semangat Negara (dalam hal ini melalui Dirjen Dikti) dalam mengembangkan riset-riset berskala nasional dan internasional. Seminar kali ini terselenggara berkat kerjasama antara ITS, Semen Gresik, Persatuan Aktuaris Indonesia (PAI) dan Badan Pusat Statistik (BPS). Continue reading “SEMINAR NASIONAL STATISTIKA IX”