content:
Temukan segala yang ditawarkan Scribd, termasuk buku dan buku audio dari penerbit-penerbit terkemuka.
Mulai Coba Gratis
Batalkan kapan saja.
Analisis Data Multivariat
Diunggah oleh
wwayt
50%(2)50% menganggap dokumen ini bermanfaat (2 suara)
2K tayangan
30 halaman
Informasi Dokumen
klik untuk memperluas informasi dokumen
Data diunggah
May 29, 2012
Hak Cipta
© Attribution Non-Commercial (BY-NC)
Format Tersedia
DOC, PDF, TXT atau baca online dari Scribd
Bagikan dokumen Ini
Bagikan atau Tanam Dokumen
Opsi Berbagi
Bagikan di Facebook, terbuka di jendela baru
Facebook
Bagikan di Twitter, terbuka di jendela baru
Twitter
Bagikan di LinkedIn, terbuka di jendela baru
LinkedIn
Bagikan dengan Email, membuka klien email
Email
Copy Text
Salin Tautan
Apakah menurut Anda dokumen ini bermanfaat?
50%50% menganggap dokumen ini bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai bermanfaat
50%50% menganggap dokumen ini tidak bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai tidak bermanfaat
Apakah konten ini tidak pantas?
Laporkan Dokumen Ini
Deskripsi:
Hak Cipta:
Attribution Non-Commercial (BY-NC)
Format Tersedia
Unduh sebagai DOC, PDF, TXT atau baca online dari Scribd
Tandai sebagai Konten Tidak Pantas
Unduh sekarang
SimpanSimpan Analisis Data Multivariat Untuk Nanti
50%(2)50% menganggap dokumen ini bermanfaat (2 suara)
2K tayangan30 halaman
Analisis Data Multivariat
Diunggah oleh
wwayt
Deskripsi:
Hak Cipta:
Attribution Non-Commercial (BY-NC)
Format Tersedia
Unduh sebagai DOC, PDF, TXT atau baca online dari Scribd
Tandai sebagai Konten Tidak Pantas
SimpanSimpan Analisis Data Multivariat Untuk Nanti
50%50% menganggap dokumen ini bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai bermanfaat
50%50% menganggap dokumen ini tidak bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai tidak bermanfaat
Tanamkan
Bagikan
Cetak
Judul terkait
Karusel SebelumnyaKarusel Berikutnya
Contoh Soal Normal Multivariat
MULTIVARIAT -Analisis Korelasi Kanonik
Buku Latihan SPSS - Statistik Multivariat
analisis multivariat
Analisis Diskriminan
[Suhartono] Analisis Data Statistik Dengan R
Analisis Multivariat Pemasaran Oleh Bilson Simamora
Integral Darboux
Regresi Linier Berganda Bertahap & PCA
analisis korespondensi
Pembahasan Soal Analisis Multivariat
ANAKOVA
Multidimensional Scaling 2
Analisis Korespondensi 2
TUGAS ANALISIS MULTIVARIAT
analisis Multivariat
Tugas Kelompok Analisis Diskriminan ELGY ADI MARTUMPAL HARIS
Multidimensional Scaling Analysis
TEORI ANALISIS MULTIVARIAT
Soal Statistik Multivariate
Unduh sekarang
Lompat ke Halaman
Anda di halaman 1dari 30
Cari di dalam dokumen
ANALISIS DATA MULTIVARIAT
APAKAH ANALISIS MULTIVARIAT? Bisnis dewasa ini harus lebih menguntungkan, bereaksi lebih cepat, dan menawarkan produk dan jasa yang berkualitas tinggi dan pengerjaannya membutuhkan lebih sedikit orang dan dengan biaya yang lebih rendah. Hal terpenting dalam proses ini adalah mempunyai pengetahuan dan manajemen yang efektif. Tidak kurang informasi, tetapi haus akan pengetahuan. Seperti Tom Peters katakan dalam bukunya Thriving on Chaos, "Kami tenggelam dalam informasi dan haus akan pengetahuan". Informasi mengenai pengambilan keputusan sangat banyak dalam beberapa tahun terakhir, dan akan terus meningkat di masa depan, mungkin lebih cepat. Sampai saat ini, banyak informasi mulai menghilang. Ia tidak dikumpulkan atau dibuang. Saat ini informasi ini sedang dikumpulkan dan disimpan dalam gudang data, dan tersedia untuk "ditambang" untuk pengambilan keputusan yang baik. Beberapa informasi dapat dianalisis dan dipahami dengan menggunakan statistik sederhana. Teknik statistik multivariat dapat mengkonversi data tersebut menjadi pengetahuan. Sejumlah kemajuan teknologi membantu kita untuk menerapkan teknik multivariat. Di antara yang paling penting adalah perkembangan perangkat keras dan perangkat lunak komputer. Kecepatan hitung telah meningkat dua kali lipat setiap 18 bulan, sedangkan harganya menurun. Paket user-friendly software telah menjadikan data masuk dalam area point-and-click sehingga kita dengan cepat dapat menganalisis sejumlah data yang kompleks dengan relatif mudah. Memang, pusat-pusat penelitian tentang industri, pemerintah, dan universitas di seluruh dunia banyak menggunakan teknik-teknik ini. Kita menggunakan istilah umum peneliti (research) untuk mengacu pada seorang analisis data dalam komunitas akademis atau praktisi. Kami merasa tidak pantas untuk memperbedakan kedua area ini karena penelitian keduanya berdasarkan pada basis teoritis dan kuantitatif. Meskipun tujuan dan penekanan dalam interpretasi penelitian mungkin berbeda, namun seorang peneliti dalam suatu wilayah harus mengatasi semua masalah, baik secara konseptual maupun empiris. ANALISIS MULTIVARIAT DALAM ISTILAH STATISTIK Teknik analisis multivariat dikenal luas karena organisasi bisa menciptakan pengetahuan lewat teknik tersebut dan dengan demikian meningkatkan pengambilan keputusan
mereka. Analisis multivariat adalah semua teknik statistik yang secara bersamaan menganalisa pengukuran berganda pada individu atau objek yang diteliti. Dengan demikian, setiap analisis simultan yang terdiri dari dua atau beberapa variabel dapat dianggap sebagai analisis multivariat. Teknik-teknik multivariat merupakan pengembangan dari analisis univariat (analisis distribusi satu variabel) dan analisis bivariat (klasifikasi menyilang, korelasi, analisis varians, dan regresi sederhana yang digunakan untuk menganalisis dua variabel). Misalnya, regresi sederhana (dengan satu variabel prediktor) dikembangkan dalam multivariat menjadi beberapa variabel prediktor. Begitu pula, variabel dependen tunggal dalam analisis varians dikembangkan dalam analisis multivariat varians menjadi beberapa variabel dependen berganda. Beberapa teknik multivariat (misalnya, regresi berganda dan analisis multivariat varians) menjadi cara untuk melakukan analisis tunggal seperti pada analisis univariat berganda. Namun, teknik-teknik multivariat lainnya, secara khusus dirancang untuk menangani masalah-masalah multivariat, seperti analisis faktor, yang mengidentifikasi struktur yang mendasari pengelompokkan variabel, atau analisis diskriminan, yang membedakan antar kelompok berdasarkan satu kelompok variabel. Kebingungan kadang-kadang muncul mengenai apa itu analisis multivariat, karena istilah ini tidak digunakan secara konsisten dalam literatur. Beberapa peneliti menggunakan multivariat hanya untuk memaksudkan hubungan antara diantara lebih dari dua variabel. Peneliti lainnya menggunakan istilah itu hanya untuk masalah variabel berganda yang diasumsikan memiliki distribusi multivariat normal. Namun, Untuk memastikan benar-benar multivariat, semua variabel harus acak dan diperhubungkan dengan sedemikian rupa sehingga perbedaan efeknya tidak bisa dimaknai secara terpisah. Beberapa penulis menyatakan bahwa tujuan dari analisis multivariat adalah untuk mengukur, menjelaskan, dan memprediksi tingkat hubungan antar variatas (bobot kombinasi variabel). Jadi, karakter multivariat terletak pada variatas berganda (bobot kombinasi variabel), dan bukan hanya dalam jumlah variabel atau observasi. Analisis multivariat mencakup teknik yang bisa dimultivariatkan (multivariable technique) dan teknik yang benar-benar multivariat, karena kita percaya bahwa ilmu teknik multivariabel adalah langkah awal yang penting dalam memahami analisis multivariat. BEBERAPA KONSEP DASAR ANALISIS MULTIVARIAT Meskipun akar dari analisis multivariat adalah statistik univariat dan bivariat, namun domain luas dari multivariat memperkenalkan tambahan konsep dan isu-isu yang relevan. Konsep ini mengenai perlunya memahami konsep dasar buiding block dari dari analisis
multivariat variate untuk menjelaskan masalah-masalah yang berkaitan dengan jenis-jenis skala pengukuran yang digunakan dan masalah-masalah statistik pengujian signifikansi dan tingkat kepercayaan. Setiap konsep berperan penting dalam keberhasilan penerapan setiap teknik multivariat. Variate Seperti telah disebutkan sebelumnya, building block dari analisis multivariat adalah variate, suatu kombinasi variabel yang linear dengan bobot empiris yang ditentukan. Variabel ditentukan oleh peneliti, sedangkan bobot ditentukan dengan teknik multivariat untuk memenuhi tujuan tertentu. Sebuah variate dengan variabel bobot n (Xl ke Xn) dapat dinyatakan secara matematis sebagai berikut:
dimana Xn adalah variabel yang diobservasi dan wn adalah bobot yang ditetapkan oleh teknik multivariat. Hasilnya adalah nilai tunggal yang menunjukkan kombinasi dari seluruh kelompok variabel yang mencapai seluruh tujuan khusus dari analisis multivariat. Dalam regresi berganda, variate ditentukan dengan cara memaksimalkan korelasi antara variabel independen berganda dan variabel dependen tunggal. Dalam analisis diskriminan, variate dibentuk untuk mendapatkan nilai setiap observasi yang membedakan antar kelompok-kelompok observasi. Dalam analisis faktor, variate dibentuk untuk menunjukkan struktur atau pola dasar dari variabel yang mewakili korelasinya. Dalam setiap contoh, variate mencakup karakter multivariat analisis. Dengan demikian, dalam pembahasan setiap teknik, variate merupakan titik fokus dari suatu analisis. Kita harus memahami tidak hanya dampak kolektifnya dalam memenuhi tujuan teknik, tetapi juga kontribusi masing-masing variabel atas keseluruhan efek variate. Skala Pengukuran Data analisis melibatkan identifikasi dan pengukuran variasi kelompok variabel, baik diantara mereka sendiri atau antar variabel dependen dan satu atau beberapa variabel independen. Kata kuncinya di sini adalah pengukuran (measurement) karena peneliti tidak dapat menentukan variasi kecuali dengan pengukuran. Pengukuran adalah penting untuk secara akurat menunjukkan konsep yang diinginkan dan menjadi alat dalam memilih metode analisis multivariat yang tepat. Data dapat diklasifikasikan dalam satu dari dua kategori nonmetric (kualitatif) dan metrik (kuantitatif) berdasarkan jenis atribut atau karakteristiknya.
Peneliti harus menentukan jenis pengukuran nonmetric atau metrik untuk setiap variabel. Dalam komputer, nilai tersebut berupa angka-angka. SKALA PENGUKURAN NONMETRIC. Data nonmetric menggambarkan perbedaan tipe atau jenis yang menunjukkan ada atau tidak adanya karakteristik atau properti. Properti ini bersifat diskrit yang memiliki ciri tertentu, misalnya, jika seseorang adalah pria, maka dia tidak bisa menjadi perempuan. Se "jumlah" gender tidak mungkin, hanya dengan menyatakan lelaki atau perempuan. Pengukuran Nonmetric dapat dibuat dengan skala nominal atau skala ordinal. Skala Nominal. Skala nominal memberikan penomoran sebagai cara untuk label atau mengidentifikasi subyek atau obyek. Nomor yang disematkan pada objek tidak memiliki makna kuantitatif selain menunjukkan ada atau tidak adanya atribut atau karakteristik yang diteliti. Oleh karena itu, skala nominal, juga dikenal sebagai skala kategori, hanya bisa memberikan jumlah kejadian dalam setiap kelompok atau kategori variabel yang sedang dikaji. Sebagai contoh, dalam mewakili gender (pria atau wanita) peneliti dapat menggunakan angka-angka pada setiap kategori (misalnya, 2 untuk perempuan dan 1 untuk laki-laki). Namun, dengan nilai-nilai ini, kita hanya bisa mentabulasikan jumlah pria dan wanita; hal ini tidak mungkin untuk menghitung nilai rata-rata gender. Data nominal hanya mewakili kategori atau kelas dan tidak mewakili jumlah atribut atau karakteristik. Contoh umum dari pemakaian data skala nominal adalah berbagai atribut demografis (misalnya, jenis kelamin seseorang, agama, pekerjaan, atau afiliasi partai politik), berbagai bentuk perilaku (misalnya, perilaku memilih atau kegiatan pembelian), atau kegiatan lain yang diskrit (terjadi atau tidak). Skala Ordinal. Skala ordinal selanjutnya merupakan tingkat ketepatan pengukuran yang "lebih tinggi". Dalam hal skala ordinal, variabel dapat diatur atau diurut sesuai dengan jumlah atribut yang dimiliki. Setiap subjek atau objek dapat dibandingkan dengan yang lain dalam hal hubungan yang "lebih besar dari" atau "kurang dari". Namun, Angka-angka digunakan dalam skala ordinal adalah benar-benar nonquantitative karena ia hanya menunjukkan posisi relatif dalam rangkaian urutan. Skala ordinal bukan merupakan ukuran dari jumlah atau besar yang sebenarnya, melainkan hanya urutan nilai. Peneliti tahu urutan, tetapi bukan jumlah perbedaan antara nilai-nilai tersebut. Misalnya, tingkat perbedaan kepuasan masing-masing konsumen pada beberapa produk baru bisa digambarkan, pertama menggunakan skala ordinal. Skala berikut menunjukkan tanggapan responden terhadap ketiga produk tersebut.
Ketika kita mengukur variabel ini dengan skala ordinal, kita membuat "rank order" produk berdasarkan tingkat kepuasan. Kita menginginkan ukuran yang mencerminkan responden merasa lebih puas dengan Produk A daripada produk B dan lebih puas dengan produk B daripada Produk C, hanya berdasarkan posisinya pada skala. Kita bisa menetapkan nilai "rank order" (1 = paling puas, 2 = berikutnya paling puas, dll) 1 untuk produk A (paling puas), 2 untuk produk B, dan 3 untuk produk C. Bila dilihat sebagai data ordinal, kita tahu bahwa produk A mempunyai tingkat paling memuaskan, diikuti oleh produk B dan kemudian produk C. Namun, kita tidak bisa menyatakan tingkat perbedaan antar produk (misalnya, kita tidak bisa menjawab pertanyaan apakah perbedaan antara produk A dan B lebih besar daripada perbedaan antara produk B dan C). Kita harus menggunakan skala interval untuk menilai besaran perbedaan antara produkproduk tersebut. Pada kebanyakan contoh, peneliti mungkin ingin menggunakan ukuran ordinal, tetapi implikasi dari penerapan jenis analisis ini sangat substansial. Seorang analis tidak bisa melakukan hitungan aritmatika (tidak ada penjumlahan, rata-rata, perkalian atau pembagian, dll), sehingga data nonmetric sangat terbatas penggunaannya dalam menghitung koefisien model. Olehnya itu, berbagai teknik multivariat diciptakan untuk menyelesaikan data nonmetric (misalnya, analisis korespondensi) atau menggunakan data nonmetrik sebagai variabel independen (misalnya, analisis diskriminan dengan variabel dependen nonmetric atau analisis multivariat varians dengan variabel independen nonmetrik). Dengan demikian, seorang analis harus mengetahui semua data nonmetric agar pemakaiannya tepat dalam teknik multivariate. SKALA PENGUKURAN METRIC. Berbeda dengan data nonmetric, data metrik digunakan ketika subyek memiliki perbedaan jumlah atau tingkat pada atributnya. Variabel pengukuran metrik menunjukkan kuantitas atau tingkat relatif beberapa atribut yang melibatkan jumlah atau besarnya, seperti tingkat kepuasan atau komitmen terhadap suatu pekerjaan. Kedua skala pengukuran metrik ini adalah skala interval dan skala rasio. Skala Interval. Skala interval dan skala rasio (keduanya metrik) merupakan tingkat ketepatan pengukuran tertinggi, yang memungkinkan penggunaan hitungan matematika. Kedua skala ini memiliki unit pengukuran konstan. Pada contoh sebelumnya dalam mengukur tingkat kepuasan, data metrik dapat diperoleh dengan selisih antara satu ujung skala dengan posisi setiap produk. Asumsikan
bahwa produk A adalah 2,5 unit dari ujung kiri, produk B adalah 6,0 unit, dan produk C adalah 12 unit. Dengan menggunakan nilai-nilai ini sebagai ukuran kepuasan, kita tidak bisa hanya menyatakan hal yang sama dengan pada data ordinal (misalnya, urutan peringkat produk), tetapi kita juga bisa melihat bahwa perbedaan antara produk A dan B jauh lebih kecil (6,0 2,5 = 3,5) daripada perbedaan antara produk B dan C (12,0 6,0 = 6.0). Satu-satunya perbedaan nyata antara skala interval dan rasio adalah skala interval menggunakan arbitrary zero point, sedangkan skala rasio menggunakan absolute zero point. Skala interval yang paling terkenal adalah skala suhu Fahrenheit dan Celcius. Misalnya, 80F tidak bisa dibenarkan mengatakan dua kali lebih panas dari 40F, karena kita tahu bahwa 80F, pada skala yang berbeda, seperti Celcius, adalah 26,7C. Demikian pula, 40F pada skala Celsius adalah 4,4C. Meskipun 80F dua kali panasnya dari 40F, namun seseorang tidak bisa mengatakan bahwa panas 80F adalah dua kali panasnya dari 40F karena, menggunakan skala yang berbeda, panasnya tidak dua kali lebih besar, yaitu 4,4C X 2 26,7C. Skala Rasio. Skala rasio menunjukkan bentuk tertinggi dari ketepatan pengukuran karena ia memiliki kelebihan dari semua skala yang lebih rendah ditambah dengan absolute zero point. Semua hitungan matematika bisa menggunakan pengukuran skala rasio. Skala kamar mandi atau mesing timbangan laing merupakan contoh dari skala ini, karena mereka memiliki absolute zero point dan bisa dinyatakan dalam kelipatan ketika dikaitkan dengan skala lain, misalnya, 100 pon adalah dua kali lebih berat dari 50 pon. PENGARUH PEMILIHAN SKALA PENGUKURAN. Memahami perbedaan jenis-jenis skala pengukuran ini penting karena dua alasan:
1.
Peneliti harus mengidentifikasi skala pengukuran setiap variabel yang
digunakan, agar data nonmetric tidak salah digunakan sebagai data metrik, dan begitupula sebaliknya (seperti contoh mengenai gender, dimana 1 untuk laki-laki dan 2 untuk perempuan). Jika peneliti tidak benar mendefinisikan ukuran ini sebagai metrik, maka ia bisa digunakan dengan tidak tepat (misalnya, mencari nilai rata-rata gender).
2. Skala pengukuran juga penting dalam menentukan teknik-teknik multivariat yang paling
cocok dalam suatu data, mengenai variabel independen dan dependen. Kesalahan Pengukuran dan Pengukuran Multivariat Penggunaan variabel berganda dan kombinasinya (variate) dalam teknik multivariat juga memfokuskan perhatian pada masalah lain kesalahan pengukuran (measurement error). Kesalahan pengukuran adalah sejauh mana nilai-nilai yang diamati tidak mewakili
nilai-nilai yang "sebenarnya". Kesalahan pengukuran bersumber dari beberapa hal, mulai dari kesalahan pengimputan data sampai pada ketidakakuratan pengukuran (misalnya, memaksakan skala rating nilai 7 untuk pengukuran perilaku ketika peneliti tahu bahwa responden hanya bisa bisa memberi respon rating nilai 3), termasuk juga ketidakmampuan responden dalam memberikan informasi yang akurat (misalnya, respon mengenai pendapatan rumah tangga mungkin cukup akurat tapi jarang benar-benar tepat). Jadi, semua variabel yang digunakan dalam teknik multivariat harus diasumsikan memiliki beberapa tingkat kesalahan pengukuran. Kesalahan pengukuran ini menambah "kerumitan" dalam variabel yang diukur atau yang diobservasi. Dengan demikian, nilai observasi yang didapatkan menunjukkan tingkat yang sebenarnya dan yang rumit. Ketika digunakan untuk menghitung korelasi atau nilai ratarata (mean), maka efek sebenarnya sebagian ditutupi oleh kesalahan pengukuran, yang menyebabkan korelasi melemah dan mean-nya menjadi kurang tepat. VALIDITAS DAN RELIABILITAS. Tujuan peneliti mengurangi kesalahan pengukuran dapat dilakukan dengan beberapa jalur. Dalam menilai tingkat kesalahan pengukuran dalam suatu ukuran, peneliti harus memperhatikan dua karakteristik penting dari suatu pengukuran:
Validitas adalah sejauh mana suatu pengukuran secara akurat mewakili apa yang
seharusnya. Sebagai contoh, jika kita ingin mengukur pendapatan tambahan, kita tidak perlu menanyakan seluruh pendapatan rumah tangga. Memastikan validitas dimulai dengan memahami apa yang ingin diukur dan kemudian menentukan ukuran yang benar dan akurat. Namun, keakuratan tidak menjamin validitas. Misalnya, dalam pendapatan, peneliti justru bisa menentukan total pendapatan rumah tangga, tetapi masih bisa "salah" (yaitu, ukuran yang tidak valid) dalam mengukur pendapatan tambahan karena pertanyaan yang "benar" tidak diajukan.
Jika sudah diperoleh validitas, peneliti masih harus mempertimbangkan reliabilitas pengukuran. Reliabilitas adalah sejauh mana variabel yang diamati menghasilkan nilai yang "benar" dan "bebas dari kesalahan"; Olehnya itu, ia adalah kebalikan dari kesalahan pengukuran. Jika ukuran yang sama ditanyakan berulang kali, misalnya, ukuran yang reliable, akan menghasilkan konsistensi yang lebih besar daripada ukuran yang kurang reliable. Peneliti harus selalu menilai variabel yang digunakan dan, jika ada alternatif ukuran kevalidan, maka pilih variabel yang memiliki reliability yang lebih tinggi.
MENGGUNAKAN PENGUKURAN MULTIVARIAT. Selain mengurangi kesalahan pengukuran dengan memperbaiki variabel individu, peneliti juga dapat memilih menggunakan ukuran multivariat (multivariate measurement), yang juga disebut sebagai summated scales,
yang mana beberapa variabel digabungkan dalam composite measure untuk menggambarkan sebuah konsep (misalnya, multiple-item personality scale atau summed rating of produkct satisfiction). Tujuannya adalah untuk menghindari penggunaan hanya satu variabel tunggal untuk menggambarkan sebuah konsep dan ketimbang menggunakan beberapa variabel sebagai indikator. Penggunaan indikator berganda memungkinkan peneliti secara tepat menentukan respon yang diinginkan. Misalnya, dalam mengukur tingkat kepuasan, kita bisa mengajukan sebuah pertanyaan, "Seberapa puaskah anda?" dan mendasarkan analisis pada respon tunggal. Atau summated scale bisa dibuat dengan menggabungkan beberapa respon tingkat kepuasan (misalnya, mencari nilai rata-rata diantara ketiga ukuran kepuasan, kemungkinan untuk membeli, dan kemungkinan untuk membeli lagi). Perbedaan pengukuran bisa menghasilkan respon yang berbeda-beda. Titik jelasnya bahwa respon berganda menunjukkan respon yang benar lebih akurat daripada respon tunggal. Peneliti harus menilai reliablity memasukan skala dalam analisis. DAMPAK DARI KESALAHAN PENGUKURAN. Dampak dari kesalahan pengukuran dan reliability yang buruk tidak bisa secara langsung terlihat karena mereka berada dalam variabel yang diamati. Olehnya itu, peneliti harus selalu berupaya untuk meningkatkan reliabilitas dan validitas, agar menghasilkan gambaran yang akurat dari variabel yang diinginkan. Kesalahan pengukuran tidak hanya menimbulkan kesalahan hasil tapi juga menyebabkan kesalahan penentuan hubungan sehingga menyebabkan teknik multivariat menjadik kurang kuat. Mengurangi kesalahan pengukuran, walaupun membutuhkan usaha, waktu, dan sumber daya tambahan, dapat memperbaiki hasil yang lemah atau marjinal dan juga memperkuat keakuratan hasil.
SIGNIFIKANSI STATISTIK VERSUS DAYA STATISTIK Semua teknik multivariat, kecuali analisis cluster dan perceptual mapping, didasarkan pada inferens statistik dari hubungan atau nilai-nilai variabel populasi yang sampelnya diambil secara acak dalam populasi. Sensus seluruh populasi menjadikan inferens statistik tidak dibutuhkan, karena setiap perbedaan atau hubungan, betapapun kecilnya, adalah benar dan tidak ada. Para peneliti sangat jarang menggunakan sensus. Oleh karena itu, peneliti sering mengambil inferens dari sampel. Jenis-Jenis Kesalahan Statistik dan Daya Statistik
Interpretasi inferens statistik mengharuskan seoarang peneliti untuk menentukan tingkat kesalahan statistik yang bisa diterima yang diakibatkan dari penggunaan sampel (dikenal dengan sampling error). Pendekatan yang paling umum adalah menentukan tingkat Type I error, yang dikenal dengan alpha (). Type I error adalah probabilitas untuk menolak hipotesis nol ketika benar-benar terjadi umumnya disebut sebagai false positive. Dengan menetapkan tingkat alfa, peneliti menetapkan batas kesalahan yang dapat diterima dan menunjukkan probabilitas kesimpulan signifikansi ketika tidak terjadi. Ketika menentukan tingkat type I error, peneliti juga menentukan kesalahan terkait, yang diistilakam dengan Type II error, atau beta (). Kesalahan Tipe II ini adalah probabilitas untuk tidak menolak hipotesis nol ketika benar-benar salah. Perpanjangan dari type II error adalah 1 - , yang disebut dengan daya uji inferens statistik. Daya adalah probabilitas untuk menunjukkan signifikansi statistik. Hubungan probabilitas perbedaan kesalahan ditampilkan dibawah ini:
Meskipun penentuan alpha membutuhkan tingkat signifikansi statistik yang dapat diterima, namun ia merupakan tingkat daya yang menunjukkan probabilitas keberhasilan dalam menemukan perbedaan jika benar-benar ada. Mengapa tidak menetapkan kedua alpha dan beta pada tingkat yang dapat diterima? Karena kesalahan tipe I dan tipe II berbanding terbalik. Dengan demikian, kesalahan tipe I kesalahan menjadi lebih restriktif (bergerak lebih dekat ke nol) ketika probabilitas kesalahan tipe II meningkat. Artinya, pengurangan kesalahan type I mengurangi daya uji statistik. Sehingga, peneliti harus menjaga keseimbangan antara tingkat alpha dan daya yang dihasilkan. Dampak Pada Daya Statistik Tapi mengapa tingkat daya yang tinggi tidak bisa tercapai? Daya bukan semata-mata fungsi dari alfa. Daya ditentukan oleh tiga faktor:
1. Ukuran efek probabilitas untuk mencapai signifikansi statistik didasarkan tidak hanya
pada pertimbangan statistik, tetapi juga pada ukuran efek yang sebenarnya. Jadi, ukuran efek (effect size) membantu peneliti menentukan apakah hubungan yang diamati
(perbedaan atau korelasi) mempunyai makna. Misalnya, ukuran efek bisa menjadi pembeda mean antara dua kelompok atau korelasi antara variabel. Jika sebuah universitas mengklaim lulusan MBA-nya mendapatkan gaji awal 50 persen lebih tinggi dari rata-rata, maka persen merupakan ukuran efek yang dikaitkan dengan perolehan gelar. Ketika memeriksa ukuran efek, efek yang besar lebih nampak daripada efek yang kecil dan karenanya akan memepngaruhi daya uji statistik. Untuk menilai daya dari tiap uji statistik, peneliti harus terlebih dahulu memahami efek yang dikaji. Ukuran efek diartikan secara standar untuk mempermudah perbandingan. Perbedaan mean (nilai rata-rata) dinyatakan dalam standar deviasi, sehingga ukuran efek .5 menunjukkan bahwa perbedaan mean adalah setengah dari standar deviasi. Untuk korelasi, ukuran efek didasarkan pada korelasi antar variabel.
2. Alpha () ketika alfa menjadi lebih ketat, maka daya menurun. Oleh karena itu, ketika
peneliti mengatakan sesuatu yang salah bahwa efek signifikan padahal sebenarnya tidak signifikan, maka kemungkinan benar untuk menghasilkan efek berkurang. Pedoman konvensional menunjukkan tingkat alpha .05 atau .01. Para peneliti harus mempertimbangkan dampak dari tingkat daya alpha sebelum memilih tingkat alpha.
3. Ukuran sampel ketika tingkat alfa diketahui, maka ukuran sampel selalu
menghasilkan daya yang lebih besar dalam uji statistik. Ketika ukuran sampel meningkat, maka peneliti harus memutuskan jika daya tersebut terlalu tinggi. Yang kami maksud dengan "terlalu tinggi" adalah bahwa dengan bertambahnya ukuran sampel, maka akan muncul efek yang kecil (misalnya, korelasi). Peneliti harus selalu menyadari bahwa ukuran sampel dapat mempengaruhi uji statistik baik dengan membuatnya tidak sensitif (pada ukuran sampel kecil) atau terlalu sensitif (pada ukuran sampel yang sangat besar). Sebuah contoh melibatkan uji perbedaan antara nilai rata-rata dari dua kelompok. Asumsikan bahwa ukuran efek diperkirakan berkisar antara kecil (0,2) dan sedang (0,5). Peneliti kini harus menentukan tingkat alpha yang diperlukan dan ukuran sampel dari setiap kelompok. Tabel 1 menggambarkan dampak dari ukuran sampel dan tingkat alpha pada kekuasaan. Perhatikan bahwa dengan daya ukuran efek sedang mencapai tingkat yang dapat diterima pada ukuran sampel 100 atau lebih untuk tingkat alpha .05 dan .01. Tetapi, ketika ukuran efek kecil, uji statistik memiliki sedikit daya, walaupun dengan tingkat alpha yang lebih fleksibel atau ukuran sampel 200 atau lebih. Sebagai contoh, jika ukuran efek kecil maka sampel 200 dengan alpha .05 hanya memiliki kesempatan 50 persen perbedaan yang signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa jika peneliti mengharapkan bahwa ukuran efek akan kecil maka
penelitian harus memiliki ukuran sampel yang jauh lebih besar dan/atau tingkat alpha yang kurang restriktif (misalnya, .10).
Menggunakan Daya dengan Teknik Multivariat Peneliti dapat menggunakan analisis daya dalam design penelitian atau setelah pengumpulan data. Dalam design penelitian, ukuran sampel dan tingkat alpha dipilih untuk mencapai daya yang diinginkan. Power juga diperiksa setelah analisis diselesaikan untuk menentukan daya aktual yang dicapai agar hasilnya dapat diinterpretasikan. Apakah hasilnya karena efek ukuran, ukuran sampel, atau tingkat signifikansi? Masing-masing faktor ini dinilai untuk menentukan dampaknya terhadap signifikansi atau nonsignifikansi hasil. KLASIFIKASI TEKNIK MULTIVARIAT Untuk membantu Anda dalam memahami teknik-teknik multivariat tertentu, kami menyajikan klasifikasi metode multivariat pada Gambar 1. Klasifikasi ini didasarkan pada tiga pertimbangan yang peneliti harus buat sehubungan tujuan penelitian dan sifat data:
1.
Dapatkah variabel dibagi dalam klasifikasi independen dan dependen menurut Jika bisa, berapa banyak variabel yang dijadikan sebagai dependen dalam Bagaimana mengukur variabel dependen dan independen?
teori tertentu?
2.
analisis tunggal?
3.
Pemilihan teknik multivariat yang tepat tergantung pada jawaban ketiga pertanyaan di atas. Ketika mempertimbangkan penerapan teknik statistik multivariat, Jawaban untuk pertanyaan pertama Dapatkah variabel dibagi dalam klasifikasi independen dan dependen menurut teori tertentu? menunjukkan apakah teknik dependence dan independence harus digunakan.
Perhatikan bahwa dalam Gambar 1, teknik dependence berada di sisi kiri dan teknik independence berada di sebelah kanan. Teknik dependence bisa didefinisikan sebagai suatu teknik dimana variabel atau kumpulan variabelnya diidentifikasi sebagai variabel dependen yang diprediksi atau dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang disebut dengan variabel independen. Contoh dari teknik dependence adalah analisis regresi berganda. Sedangkan, teknik independence adalah suatu teknik dimana tidak ada satu variabel atau sekelompok variabel didefinisikan menjadi independen atai dependen. Analisis faktor adalah contoh dari teknik interdependence.
Teknik Dependence Teknik-teknik dependence yang berbeda dapat dikategorikan dengan dua karakteristik: (1) jumlah variabel dependen dan (2) jenis skala pengukuran yang digunakan oleh variabel. Pertama, berkaitan dengan jumlah variabel dependen, teknik dependent dapat digolongkan sebagai teknik yang memiliki variabel dependen tunggal, beberapa variabel dependent, atau bahkan beberapa hubungan dependent/independent. Kedua, teknik dependence dapat diklasifikasikan lagi sebagai teknik yang memiliki variabel dependent metrik (quantitative/numerical) atau nonmetrik (qualitative/ categorical). Jika analisis menggunakan satu variabel dependen tunggal yang disebut metrik, maka teknik yang tepat adalah menggunakan analisis regresi berganda atau analisis konjoint. Analisis conjoint adalah kasus khusus. Ia menggunakan prosedur dependence yang bisa berperan variabel dependent sebagai metrik atau nonmetrik, tergantung pada jenis data yang dikumpulkan. Sebaliknya, jika variabel dependen tunggal adalah nonmetric (categorical), maka teknik yang tepat adalah menggunakan analisis diskriminan berganda dan model probabilitas linier. Ketika masalah penelitian menggunakan beberapa variabel dependen, maka ada empat teknik analisis yang cocok. Jika beberapa variabel dependen adalah metrik, maka kita harus melihat ke variabel independent. Jika variabel independentnya adalah nonmetric, maka teknik analisis varians multivariat (MANOVA) harus dipilih. Jika variabel independenya adalah metrik, maka teknik yang tepat adalah korelasi kanonik. Jika beberapa variabel dependen adalah nonmetric, maka variabel tersebut dapat diubah melalui dummy variable yang berkode (0-1) dan analisis kanonik bisa lagi digunakan. Terakhir, jika kumpulan hubungan variabel dependent/independent dijadikan dalil, maka teknik yang tepat adalah equation modelling. Sebuah hubungan yang erat terjadi antara beberapa prosedur dependence, yang dapat dilihat sebagai sebuah kesatuan teknik. Tabel 2 menguraikan berbagai teknik dependence multivariat menurut sifat dan jumlah variabel dependen dan independen. Seperti yang kita lihat, korelasi kanonik dapat dianggap sebagai model umum karena ia mempunyai batasan dalam jenis dan jumlah variabel baik variate dependent maupun independent. Teknik Interdependence Teknik interdependence ditampilkan pada sisi kanan Gambar 1. Pembaca akan ingat bahwa dengan teknik interdependence variabel tidak dapat diklasifikasikan baik sebagai dpendent maupun independent. Sebaliknya, semua variabel dianalisis secara simultan untuk mendapatkan struktur dasar dari seluruh kumpulan variabel atau subyek. Jika struktur variabel harus dianalisis, maka analisis faktor atau analisis confirmatory factor menjadi teknik yang tepat. Jika kasus atau responden harus dikelompokkan untuk mewakili struktur, maka analisis
cluster yang harus dipakai. Terakhir, jika fokusnya adalah struktur objek, maka teknik yang harus digunakan adalah teknik perceptual mapping. Seperti halnya teknik dependence, teknik pengukuran perlu dipertimbangkan. Secara umum, analisis faktor dan analisis cluster merupakan teknik interdependence metrik. Namun, data nonmetric dapat dirubah menjadi dummy variable coding untuk digunakan dalam analisis faktor dan kluster. Pendekatan metrik dan nonmetric terhadap perceptual mapping telah dikembangkan. Jika interdependence obyek yang diukur dengan data nonmetrik harus dianalisis, maka teknik yang tepat adalah analisis korespondensi.
JENIS TEKNIK MULTIVARIAT Analisis multivariat merupakan pengembangan dari sejumlah teknik analisis data. Teknik-teknik multivariat meliputi: 1. Principal components dan common factor analysis 2. Multiple regression dan multiple correlation
3. Multiple discriminant analysis dan logistic regression 4. Cannonical correlation analysis 5. Multivariate analysis of variance dan covariance 6. Conjoint analysis 7. Cluster analysis
8. Perceptual mapping, juga deikenal dengan multidimensionl scalling 9. Correspondence analysis 10. Structural equation modelling dan confirmatory factor analysis
Berikut ini akan dijelaskan masing-masing teknik multivanate dan tujuan penerapannya. Principal Component Dan Common Factor Analysis Analisa faktor, termasuk analisis komponen utama (principal component analysis) dan analisis faktor umum (common factor analysis), merupakan sebuah pendekatan statistik yang bisa digunakan untuk menganalisis hubungan timbal balik di antara sejumlah besar variabel dan menjelaskan variabel-variabel tersebut dari segi dimensi umum yang mendasarinya (faktor). Tujuannya adalah menemukan cara kondensasi informasi yang terdapat dalam sejumlah variabel asli ke dalam kumpulan variate yang lebih kecil (faktor) tanpa kehilangan informasi. Dengan memberikan estimasi struktur empiris variabel, analisis faktor menjadi landasan objektif dalam membuat summated scales. Seorang peneliti bisa menggunakan analisis faktor, misalnya, untuk lebih memahami hubungan antara rating pelanggan dari sebuah restoran cepat saji. Asumsikan Anda meminta pelanggan untuk memberi penilaian terhadap suatu restoran dengan enam variabel berikut: cita rasa makanan, suhu makanan, kesegaran, waktu tunggu, kebersihan, dan keramahan karyawan. Seorang analis ingin menggabungkan enam variabel ini menjadi jumlah yang lebih kecil. Dengan menganalisa respons pelanggan, analis tersebut mungkin menemukan bahwa variabel cita rasa makanan, suhu, dan kesegaran digabungkan membentuk satu faktor tunggal menjadi qualitas makanan, sedangkan variabel waktu tunggu, kebersihan, dan keramahan karyawan digabungkan membentuk faktor tunggal lain yang disebut kualitas layanan. Multiple Regression Regresi berganda (multiple regression) adalah metode analisis yang cocok untuk masalah penelitian yang menggunakan variabel dependen metrik tunggal yang diduga terkait dengan dua atau beberapa variabel independen metrik. Tujuan dari analisis regresi berganda untuk memprediksi perubahan variabel dependen akibat dari perubahan variabel independen. Ketika peneliti ingin memprediksi jumlah atau ukuran variabel dependent, maka dibutuhkan regresi berganda. Misalnya, pengeluaran bulanan untuk makan di luar (variabel dependen) dapat diperkirakan dari informasi mengenai pendapatan keluarga, ukurannya, dan umur kepala rumah tangga (variabel independen). Demikian pula, peneliti mungkin mencoba
memprediksi penjualan perusahaan dari informasi mengenai pengeluaran iklannya, jumlah tenaga penjualan, dan jumlah toko yang menjual produk-produknya. Multiple Discriminant Analysis dan Logistic Regression Analisis diskriminan berganda/Multiple discriminant analysis (MDA) adalah teknik multivanate yang cocok untuk variabel dependent tunggal yang dikotomis (misalnya, priawanita) atau multikotomis (misalnya, tinggi-sedang-rendah) dan karenanya disebut nonmetric. Seperti halnya regresi berganda, variabel independen diasumsikan metrik. Analisis diskriminan dapat diterapkan dalam situasi di mana total sampel dapat dibagi dalam kelompok-kelompok berdasarkan variabel dependen nonmetric yang bercirikan beberapa kelas yang dikenal (known class). Tujuan utama dari analisis diskriminan ganda adalah memahami perbedaan kelompok dan memprediksi kemungkinan bahwa entitas (individu atau objek) akan menjadi milik kelas atau kelompok tertentu berdasarkan beberapa variabel independen metrik. Analisis diskriminan bisa digunakan untuk membedakan inovator dari noninnovator menurut profil demografis dan psikografis-nya. Model regresi logistik (logistic regression model), sering disebut sebagai logit analysis, adalah kombinasi dari regresi berganda dan analisis diskriminan berganda. Teknik ini mirip dengan analisis regresi berganda dimana satu atau beberapa variabel independen digunakan untuk memprediksi variabel dependen tunggal. Yang membedakan antara model regresi logistik dengan regresi berganda adalah di dalam analisis diskriminan variabel dependent adalah nonmetric. Skala nonmetric dari variabel dependen membutuhkan perbedaan metode estimasi dan asumsi tentang jenis distribusi yang mendasarinya, namun di sebagian besar aspek lainnya sangat mirip dengan regresi berganda. Jadi, ketika variabel dependen sudah benar dan teknik estimasi yang sesuai digunakan, maka digunakanlah regresi berganda. Model regresi logistik dibedakan dari analisis diskriminan terutama karena ia menampung semua jenis variabel independen (metrik dan nonmetric) dan tidak memerlukan asumsi normalitas multivariat. Namun, dalam banyak kasus, terutama tingkat variabel terikat yang dua atau lebih, analisis diskriminan adalah teknik yang lebih tepat. Canonical Correlation Analisis korelasi kanonikal (canonical correlation canonical) dapat dilihat sebagai pengembangan logis dari analisis regresi berganda. Ingat bahwa analisis regresi berganda menggunakan variabel dependen tunggal metrik dan beberapa variabel independen metrik. Dengan analisis kanonik, tujuannya adalah mengkorelasikan secara simultan beberapa variabel dependen metrik dan beberapa variabel independen metrik. Sedangkan regresi berganda
melibatkan variabel dependen tunggal, dan korelasi kanonikal melibatkan beberapa variabel dependen. Prinsip yang mendasari adalah membuat kombinasi linear dari masing-masing kelompok variabel (baik independen dan dependen) dengan cara memaksimalkan korelasi antara dua kelompok. Asumsikan sebuah perusahaan melakukan sebuah studi yang mengumpulkan informasi tentang kualitas layanannya berdasarkan jawaban dari 50 pertanyaan metrik. Penelitian ini menggunakan pertanyaan dari penelitian kualitas layanan dan mencakup informasi pembandingan pada persepsi kualitas pelayanan "perusahaan kelas dunia" dan juga perusahaan tempat penelitian sedang dilakukan. Korelasi kanonik dapat digunakan untuk membandingkan persepsi dari perusahaan kelas dunia pada 50 pertanyaan dengan persepsi perusahaan. Penelitian ini kemudian bisa menyimpulkan apakah persepsi dari Perusahaan com berkorelasi dengan orang-orang dari perusahaan kelas dunia. Teknik ini akan memberikan informasi tentang korelasi keseluruhan persepsi serta korelasi antara masing-masing 50 pertanyaan. Analisis Multivariat Varians dan Kovarians Analisis varians multivariat (MANOVA) adalah teknik statistik yang dapat digunakan untuk mengeksplorasi hubungan antara beberapa variabel independen kategorikal (biasanya disebut sebagai perlakuan) dan dua atau beberapa variabel dependen metrik. Dengan demikian, ia merupakan pengembangan dari analisis univariat varians (ANOVA). Analisis multivariat kovarians (MANCOVA) bisa digunakan bersama dengan MANOVA untuk menghilangkan (setelah percobaan) efek dari setiap variabel independen metrik yang tidak terkontrol (dikenal sebagai kovariat) pada variabel dependen. Prosedur ini sama dengan korelasi parsial bivariat, di mana efek dari variabel ketiga dihilangkan dari korelasi. MANOVA berguna bagi peneliti yang merancang situasi eksperimental (manipulasi beberapa variabel nonmetric) untuk menguji hipotesis tentang varians respon kelompok pada dua atau beberapa variabel dependen metrik. Asumsikan sebuah perusahaan ingin tahu apakah iklan lucu akan lebih efektif buat konsumennya dari pada ikan yang tak lucu. Perusahaan tersebut lalu meminta agen periklanan untuk membuat dua jenis iklan satu lucu dan satunya tidak lucu dan kemudian menampilkan kedua iklan tersebut kepada sekelompok konsumen. Setelah melihat kedua iklan tersebut, para konsumen diminta untuk menilai perusahaan dan produknya dari beberapa dimensi, seperti modern vs tradisional atau qualitas tinggi versus kualitas rendah. MANOVA akan menjadi teknik yang digunakan untuk menentukan tingkat perbedaan statistik antara persepsi pelanggan yang melihat iklan lucu versus konsumen yang melihat iklan yang tidak lucu.
Conjoint Analisis Analisis conjoint (conjoint analysis) adalah teknik dependence yang membawa kecanggihan baru dalam menilai obyek, seperti produk, jasa, atau ide baru. Aplikasi yang paling langsung adalah dalam pengembangan jasa atau produk baru, yang memungkinkan melakukan evaluasi terhadap produk yang kompleks dengan tetap menjaga konteks keputusan yang realistis bagi responden Para peneliti pasar bisa menilai pentingnya atribut serta tingkat setiap atribut ketika konsumen mengevaluasi hanya beberapa profil produk, yang merupakan kombinasi dari tingkat produk. Asumsikan sebuah konsep produk memiliki tiga atribut (harga, kualitas, dan warna), dengan masing-masing dari ketiga tingkatan yang ada (misalnya, merah, kuning, dan biru). Daripada harus menghitung semua kombinasi 27 (3 X 3 X 3), maka subset (9 atau lebih) bisa dihitung karena daya tariknya kepada konsumen, dan peneliti mengetahui tidak hanya seberapa penting setiap atribut tetapi juga pentingnya setiap tingkat (misalnya, daya tarik warna merah vs kuning vs biru). Selain itu, setelah evaluasi konsumen selesai, hasil analisis conjoint juga dapat digunakan dalam simulator desain produk, yang menunjukkan penerimaan konsumen atas sejumlah formulasi produk dan membantu dalam desain produk yang optimal. Cluster Analysis Analisis cluster (cluster analysis) adalah suatu teknik analitis untuk mengembangkan sub kelompok yang bermakna bagi individu atau objek. Secara khusus, tujuannya adalah untuk mengklasifikasikan sampel entitas (individu atau objek) ke dalam sejumlah kecil kelompok yang saling berbeda berdasarkan kesamaan di antara entitas. Teknik cluster digunakan untuk mengidentifikasi kelompok. Analisis cluster biasanya melibatkan setidaknya tiga tahapan. Pertama adalah pengukuran kesamaan bentuk atau keterkaitan antara entitas untuk menentukan berapa banyak kelompok yang benar-benar ada dalam sampel. Tahap kedua adalah proses pengelompokan yang sebenarnya, dimana entitas dipartisi kedlaam beberapa kelompok (cluster). Tahap terakhir adalah memprofil orang atau variabel untuk menentukan komposisinya. Sebagai contoh dari analisis cluster, asumsikan seorang pemilik restoran ingin mengetahui apakah konsumen menjadikan suatu restoran sebagai langganan karena beberapa alasan yang berbeda. Data dapat dikumpulkan berdasarkan persepsi harga, kualitas makanan, dan sebagainya. Analisis cluster dapat digunakan untuk menentukan apakah beberapa sub kelompok (cluster) sangat termotivasi oleh harga yang rendah dibandingkan dengan mereka yang jauh kurang termotivasi untuk datang ke restoran berdasarkan pertimbangan harga.
Perceptual Mapping Dalam pemetaan persepsi / perceptual mapping (juga dikenal dengan multidimensional scalling), tujuannya adalah untuk mengubah penilaian kesamaan atau pilihan konsumen (misalnya pilihan toko atau merek) menjadi jarak diwakili dalam ruang multidimensi. Jika obyek A dan B dinilai oleh responden sangat mirip dibandingkan dengan semua pasangan obyek lain, maka teknik pemetaan persepsi akan memposisikan objek A dan B sedemikian rupa sehingga jarak antara mereka dalam ruang multidimensi lebih kecil dari jarak antara pasang objek yang lain. Hasil peta persepsi menunjukkan posisi relatif dari semua obyek, tetapi analisis tambahan diperlukan untuk menjelaskan atau menilai atribut mana yang memprediksi posisi setiap objek. Sebagai contoh dari pemetaan persepsi, mari kita asumsikan seorang pemilik waralaba Burger King ingin mengetahui apakah pesaing terkuatnya adalah McDonald atau Wendy. Sampel konsumen diberikan survei dan diminta untuk menilai pasangan restoran dari yang paling mirip sampai dengan yang kurang mirip. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Burger King yang paling mirip dengan Wendy, sehingga pemilik tahu bahwa pesaing terkuat adalah restoran Wendy karena dianggap menjadi yang paling mirip. Analisis tindak lanjut dapat mengidentifikasi atribut apa yang mempengaruhi kesamaan dan perbedaan persepsi. Correspondence Analysis Analisis korespondensi (correspondence analysis) adalah teknik interdependensi yang dibuat untuk mempermudah pemetaan persepsi obyek (misalnya, produk, orang) pada seperangkat atribut nonmetric. Para peneliti terus-menerus dihadapkan dengan keharusan untuk "mengukur data kualitatif" yang ada dalam variabel nominal. Analisis korespondensi berbeda dengan teknik interdependensi atas kemampuannya untuk mengakomodasi data nonmetric dan hubungan nonlinier. Dalam bentuknya yang paling dasar, analisis korespondensi mennggunakan tabel kontingensi, yang merupakan perhitungan silang dari dua variabel kategori. Kemudian mengubah data nonmetric menjadi tingkat metrik dan melakukan pengurangan dimensi (mirip dengan analisis faktor) dan pemetaan persepsi. Analisis korespondensi menunjukkan representasi multivariat interdependensi untuk data nonmetric yang tidak mungkin dengan metode lain. Sebagai contoh, piliham merek responden dapat dihitung pada variabel demografis (misalnya, jenis kelamin, kategori pendapatan, pekerjaan) dengan menunjukkan berapa banyak orang yang memilih setiap merek masuk dalam setiap kategori variabel demografis. Melalui
analisis korespondensi, keterkaitan, atau "korespondensi," merek dan perbedaan karakteristik dari pilihan merek ditampilkan dalam peta dua atau tiga dimensi dari kedua merek dan karakteristik responden. Merek yang dianggap sama berada dekat dengan satu sama lain. Begitupula, perbedaan karakteristik responden dalam memilih setiap merek ditentukan oleh kedekatan kategori variabel demografi dari posisi merek tersebut. Structural Equation Modelling dan Confirmatory Factor Analysis Structural Equation Modeling (SEM) merupakan teknik yang memungkinkan hubungan setiap perangkat variabel dependen. Dalam pengertian yang paling sederhana, pemodelan persamaan struktur (structural equation modelling) merupakan teknik perhitungan yang paling efisien dan cocok bagi serangkaian persamaan regresi berganda. Hal ini ditandai oleh dua komponen dasar: (1) model struktural dan (2) model pengukuran. Model struktural adalah model jalan, yang menghubungan variabel independen dengan variabel dependen. Dalam situasi seperti itu, teori, pengalaman sebelumnya, atau petunjuk lain memungkinkan peneliti untuk membedakan mana variabel independen yang memprediksi setiap variabel dependen. Model-model dalam variabel dependen berganda analisis varians multivariat korelasi kanonikal tidak dipakai dalam situasi ini karena mereka hanya membolehkan hubungan tunggal antara variabel dependen dan variabel independen. Model pengukuran memungkinkan peneliti menggunakan beberapa variabel (indikator) untuk variabel independen atau variabel dependent tunggal. Misalnya, variabel dependen mungkin merupakan konsep yang diwakili oleh summated scale, seperti harga diri. Dalam analisis faktor konfirmatori, peneliti bisa menilai kontribusi dari setiap item skala serta menggabungkan seberapa baik skala pengukuran konsep (reliability). Sebuah studi oleh konsultan manajemen mengidentifikasi beberapa faktor yang mempengaruhi kepuasan pekerja: dorongan pengawas, lingkungan kerja, dan prestasi kerja. Selain hubungan ini, mereka mencatat hubungan terpisah dimana dorongan pengawas dan lingkungan kerja menjadi predikotor yang unik dalam prestasi kerja. Oleh karena itu, mereka memiliki dua hubungan yang terpisah, tetapi saling terkait. Dorongan pengawas dan lingkungan kerja tidak hanya mempengaruhi kepuasan pekerja secara langsung, tetapi memiliki efek tidak langsung melalui hubungannya dengan prestasi kerja, yang juga merupakan prediktor kepuasan pekerja. Dalam usaha untuk menilai hubungan ini, para konsultan juga mengembangkan multi-item skala untuk setiap konstruk (supervisor dukungan, lingkungan kerja, prestasi kerja, dan kepuasan pekerja). SEM menyediakan sarana untuk tidak hanya menilai setiap hubungan secara bersamaan, tetapi juga menggabungkan multi-item skala dalam
analisis untuk memperhitungkan kesalahan pengukuran yang terkait dengan masing-masing skala. PEDOMAN INTERPRETASI DAN ANALISIS MULTIVARIAT Karakter yang beragam dari analisis multivariat 'menghasilkan kemammpuan analitis dan prdiktif yang cukup kuat. Daya ini menjadi sangat menggoda ketika peneliti tidak yakin dari desain analisis yang paling tepat dan bukan bergantung pada teknik multivariat sebagai pengganti untuk pengembangan konseptual diperlukan. Menghadapi kompleksitas ini, kami mengingatkan peneliti untuk melanjutkan hanya ketika telah dikembangkan konsep dasar untuk mendukung teknik yang dipilih. Kita telah membahas beberapa isu terutama pemakaian analisis multivariat, dan meskipun tidak ada"jawaban" tunggal, kita menemukan bahwa analisis dan interpretasi dari masalah multivariat bisa dibantu dengan mengikuti beberapa pedoman umum. Panduan ini meliputi: Menetapkan Signifikansi Praktis dan Signifikansi Statistik Daya analisis multivariat adalah kemampuan magis-nya dalam memilih sejumlah alternatif dan menemukan signifikansi statistik. Banyak peneliti menjadi kurang jelas hanya memfokuskan pada signifikansi hasil tanpa memahami interpretasinya, baik atau buruk. Seorang peneliti jangan hanya melihat pada signifikansi statistik dari hasil tetapi juga pada signifikansi praktis-nya. Signifikansi praktis menanyakan pertanyaan, "apa jadinya?" untuk setiap aplikasi manajerial, hasilnya harus menawarkan efek yang nyata yang membenarkan tindakan. Dalam lingkup akademik, penelitian menjadi lebih terfokus tidak hanya pada hasil yang signifikan secara statistik tetapi juga pada implikasi substantif dan teoritis-nya, yang seringkali diambil dari signifikansi praktisnya. Sebagai contoh, analisis regresi dilakukan untuk memprediksi niat pembelian kembali, yang diukur dengan probabilitas antara 0 dan 100 bahwa pelanggan akan berbelanja lagi di perusahaan tersebut. Penelitian dilakukan dan hasilnya kembali signifikan pada tingkat signifikansi .05. Eksekutif terburu-buru untuk mengambil hasil tersebut dan selanjutnya mengubah strategi perusahaan. Namun, apa yang terjadi tanpa disadari adalah bahwa bahkan meskipun hubungan tersebut signifikan, kemampuan prediktif sangat rendah bahwa estimasi probabilitas pembelian kembali bisa bervariasi sebanyak 20 persen dengan tingkat signifikansi .05. Hubungan "statistik signifikan" ini bisa memiliki tingkat kesalahan 40 persen. Pelanggan yang diperkirakan memiliki peluang 50 persen kembali benar-benar bisa memiliki probabilitas dari 30 persen menjadi 70 persen, menunjukkan tingkat yang tidak dapat diterima sebagai bahan untuk mengambil tindakan.
Ketahui Bahwa Ukuran Sampel Mempengaruhi Semua Hasil Pembahasan mengenai daya statistik yang menunjukkan dampak besar ukuran sampel berperan dalam mencapai signifikansi statistik, baik ukuran sampel kecil maupun besar. Untuk sampel yang lebih kecil, kecanggihan dan kompleksitas dari teknik multivariat dengan mudah dapat menghasilkan (1) daya uji statistik yang terlalu sedikit untuk mengidentifikasi hasil yang signifikan atau (2) terlalu mudah "overfitting" data sehingga hasilnya baik karena menyesuaikan sampel yang belum mempunyai generalisasi. Dampak serupa juga terjadi pada ukuran sampel yang besar, dapat membuat tes statistik terlalu sensitif. Ketika ukuran sampel melebihi 400 responden, peneliti harus memeriksa semua hasil yang signifikan untuk memastikan mereka memiliki signifikansi praktis karena daya peningkatan statistik dari ukuran sampel. Ukuran sampel juga mempengaruhi hasil ketika analisis melibatkan kelompok responden, seperti analisis diskriminan atau MANOVA. Ukuran sampel yang tidak setara antar kelompok mempengaruhi hasil dan memerlukan interpretasi atau analisis tambahan. Dengan demikian, seorang peneliti atau pengguna teknik multivariat harus selalu menilai hasil mengingat sampel yang digunakan dalam analisis. Ketahui Data Anda Teknik multivariat, mengidentifikasi hubungan yang kompleks yang sulit untuk direpresentasikan secara sederhana. Akibatnya, kecenderungan adalah untuk menerima hasil tanpa pemeriksaan dalam analisis univariat dan bivariat (misalnya, scatterplots korelasi dan boxplots perbandingan rata-rata). Namun, jalan pintas seperti ini dapat menjadi awal bencana. Analisis multivariat memerlukan pemeriksaan data yang lebih ketat karena pengaruh outlier, kesalahan asumsi, dan missing data bisa mempengaruhi beberapa variabel untuk membuat efek yang cukup besar. Melalui cara teknik diagnostik memungkinkan penemuan hubungan-multivariat dengan cara yang sangat mirip dengan metode univariat dan bivariat. Peneliti multivariat harus memanfaatkan langkah-langkah diagnostik untuk memahami data dan hubungan dasarnya. Dengan pemahaman ini, peneliti tidak hanya mengetahui gambaran umumnya tapi juga tahu bagaimana mencari formulasi alternatif dari model asli yang dapat membantu dalam penyesuaian model, seperti hubungan nonlinear dan interaktif. Upayakan Model Yang Sesederhana Teknik multivariat dirancang untuk mengakomodasi beberapa variabel dalam analisis. Namun, ciri ini tidak harus menggantikan pengembangan model konseptual sebelum teknik multivariat diterapkan. Meskipun sebaiknya menghindari penghilangan variabel prediktor
penting, yang diistilahkan specification error, namun peneliti harus menghindari memasukkan sembarang variabel dan membiarkan teknik multivariat memilah-milah variabel yang relevan karena dua alasan mendasar:
1. Variabel yang tidak relevan biasanya meningkatkan kemampuan teknik untuk
menyesuaikan data sampel, tetapi dengan mengorbankan kelebihan data sampel dan membuat hasilnya kurang digeneralisasikan ke populasi.
2. Meskipun variabel yang tidak relevan biasanya tidak membiaskan estimasi variabel
yang relevan, namun ia dapat menutupi efek sebenarnya karena peningkatan multikolinieritas. Multikolinieritas menunjukkan tingkat dimana suatu efek variabel dapat diprediksi atau dicatat oleh variabel lain dalam analisis. Ketika multikolinearitas menigkat, kemampuan untuk menentukan suatu efek variabel menjadi berkurang. Penambahan variabel yang signifikan atau tidak relevan hanya dapat menambah tingkat multikolinearitas, yang menyebabkan interpretasi semua variabel menjadi lebih sulit. Lihatlah Kesalahan Anda Meskipun dengan daya statistik teknik multivariat, kita sulit mendapatkan prediksi terbaik dalam analisis pertama. Peneliti kemudian dihadapkan dengan pertanyaan, "kenapa bisa begitu?" Jawaban terbaik adalah dengan melihat kesalahan prediksi, apakah kesalahan tersebut merupakan akibat dari analisis regresi, kesalahan klasifikasi observasi dalam analisis diskriminan, atau outlier di dalam analisis cluster. Dalam setiap kasus, peneliti harus menggunakan kesalahan prediksi bukan sebagai ukuran kegagalan atau sesuatu untuk dihilangkan, tapi sebagai titik awal untuk mendiagnosis validitas hasil yang diperoleh dan indikasi hubungan yang tidak dapat dijelaskan. Validasi Hasil Anda Kemampuan analisis multivariat untuk mengidentifikasi hubungan yang kompleks juga berarti bahwa hasilnya hanya dikhususkan pada sampel dan tidak digeneralisasikan pada populasi. Peneliti harus selalu memastikan bahwa ada observasi per parameter untuk menghindari "overfitting" sampel. Namun, ada beberapa metode untuk memvalidasi hasil:
1.
Membagi-bagi
sampel
dan
menggunakan
sub-sampel
pertama
untuk
memperkirakan model dan subsample kedua untuk memperkirakan akurasi prediksi.
2.
Kumpulkan sampel yang terpisah untuk memastikan bahwa hasilnya sesuai Gunakan teknik bootstrapping, yang memvalidasi model multivariat dengan
untuk sampel yang lain.
3.
membuat sejumlah subsample, memperkirakan model setiap subsampel, dan kemudian menentukan nilai parameter dari setiap model dengan menghitung rata-rata setiap koefisien
semua model subsampel. Pendekatan ini juga tidak bergantung pada asumsi statistik untuk menilai apakah parameter berbeda dari nol. Ketika sebuah teknik multivariat digunakan, peneliti harus berusaha tidak hanya untuk memperkirakan model yang signifikan tetapi juga memastikan bahwa itu adalah representasi dari keseluruhan populasi. PENDEKATAN MULTIVARIAT Sesuai pembahasan tentang teknik multivariat bagi peneliti dan sejumlah persoalan dalam aplikasinya, maka menjadi jelas bahwa keberhasilan aplikasi analisis multivariate melibatkan lebih dari hanya sekedar memilih metode yang tepat. Persoalan mulai dari definisi masalah sampai pada diagnosis hasil harus dibenahi. Untuk membantu peneliti atau pengguna metode multivariat, pendekatan enam tahap analisis multivariat disajikan. Tujuannya adalah bukan untuk menjadi prosedur yang kaku tapi, sebaliknya, menjadi pedoman dalam pendekatan pembentukan model. Pendekatan ini memfokuskan analisis pada rancangan penelitian yang jelas, yang diawali dari model konseptual yang menjelaskan hubungan yang dikaji. Setelah ditentukan konsep, selanjutnya isu-isu empiris dapat dikemukakan, termasuk pemilihan teknik multivariat yang spesifik dan masalah implementasinya. Setelah mendapatkan hasil yang signifikan, kita fokus pada interpretasi, dengan memperhatikan variate. Terakhir, langkahlangkah diagnostik memastikan bahwa model tersebut berlaku tidak hanya untuk data sampel tetapi itu adalah juga dijadikan generalisasi. Enam proses ini menjadi kerangka kerja untuk mengembangkan, menafsirkan, dan memvalidasi setiap analisis multivariat. Setiap peneliti harus mengembangkan kriteria "sukses" atau "kegagalan" pada setiap tahapan, tetapi dengan adanya penjelasan tentang masing-masing tekeknik menjadi pedoman. Tahap 1: Menentukan Rumusan Masalah, Tujuan dan Teknik Multivariat Yang Digunakan Titik awal dari setiap analisis multivariat adalah mendefinisikan masalah penelitian dan tujuan analisis berdasarkan konseptualnya sebelum menentukan setiap variabel atau tindakan. Peran pengembangan model konseptual, atau teori, tidak dapat dilebih-lebihkan. Tidak peduli apakah di dalam penelitian terapan atau akademik, peneliti harus terlebih dahulu melihat masalah secara konseptual dengan mendefinisikan konsep dan mengidentifikasi hubungan dasarnya. TERSTRUKTUR DALAM PEMBENTUKAN MODEL
Sebuah model konseptual tidak perlu kompleks dan rinci, melainkan berupa representasi sederhana dari hubungan untuk dikaji. Jika hubungan dependence diusulkan sebagai tujuan penelitian, peneliti perlu menentukan konsep dependen dan independen. Untuk aplikasi teknik interdependence, dimensi struktur atau kesamaan harus ditentukan. Perhatikan bahwa suatu konsep (ide atau topik), bukan sebuah variabel tertentu, didefinisikan secara dependence dan independence. Cara ini bertujuan untuk meminimalisisr penghapusan konsepkonsep yang relevan dalam pengembangan langkah-langkah dan penentuan design penelitian. Dengan adanya model konseptual dan tujuan, peneliti tinggal memilih teknik multivariat yang sesuai berdasarkan karakteristik pengukuran variabel dependen dan independen. Variabel untuk setiap konsep sudah harus ditentukan sebelum melakukan penelitian. Tahap 2: Membuat Rencana Analisis Dengan adanya model konseptual dan teknik multivariat, perhatian beralih pada isu-isu implementasi. Masalah-masalah menyangkut pertimbangan umum seperti ukuran sampel minimum atau yang diinginkan dan jenis variabel yang dibolehkan atau yang dinginkan (metrik versus nonmetrik) dan metode estimasi. Tahap 3: Menilai Asumsi Yang Mendasari Teknik Multivariat Setelah pengumpulan, tugas pertama adalah bukan menilai model multivariat tetapi menilai asumsi yang mendasarinya, baik secara statistik maupun secara konseptual, yang secara substansial mempengaruhi kemampuan representasi hubungan multivariat. Karena teknik ini berdasarkan inferens statistik, maka asumsi normalitas normalitas, linieritas, independence tingkat kesalahan, dan kesetaraan varians harus terpenuhi. Setiap teknik juga menggunakan serangkaian asumsi konseptual yang berkaitan dengan masalah-masalah seperti formulasi model dan jenis representansi hubungan. Tahap 4: Menilai Model Multivariat dan Menilai Ketepatan Model Setelah asumsi dipenuhi, analisis berlanjut pada penilaian model multivariat dan penilaian ketepatan model. Dalam proses penilaian, peneliti bisa memilih beberapa opsi untuk memenuhi karakteristik data (misalnya, penggunaan kovariat di MANOVA) atau memaksimalkan ketepatan data (misalnya, rotasi faktor atau fungsi diskriminan). Setelah penilaian model, selanjutnya penilaian ketepatan model guna memastikan apakah telah mencapai tingkat yang dapat diterima sesuai kriteria statistik (misalnya, tingkat signifikansi), mengidentifikasi hubungan yang diusulkan, dan mencapai signifikansi praktis.
Peneliti juga harus menentukan apakah hasilnya dipengaruhi oleh satu atau beberapa observasi yang menunjukkan hasilnya tidak stabil atau tidak bisadigeneralisasikan. Tahap 5: Menginterpretasikan Variat Setelah memenuhi tingkat ketepatan model, langkah selanjutnya adalah menginterpretasikan variate yang menunjukkan sifat dari hubungan multivariat. Interpretasi dari efek variabel dibuat dengan memeriksa koefisien (bobot) setiap variabel dalam variate. Interpretasi ini dapat menyebabkan pengulangan spesifikasi variabel dan/atau formulasi model, dimana model ini dinilai ulang dan kemudian diinterpretasikan kembali. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi bukti empiris hubungan multivariat dalam data sampel yang dapat digeneralisasikan pada seluruh populasi. Tahap 6: Validasi Model Multivariat Sebelum menerima hasil, peneliti harus melakukan tahp terakhir yaitu menilai tingkat generalisasi hasil melalui metode validasi. Upaya untuk memvalidasi model diarahkan pada penggeneralisasian hasil pada seluruh populasi. Analisis diagnostik ini memberikan sedikit tambahan dalam interpretasi hasil tetapi bisa dianggap sebagai "jaminan" bahwa hasil tersebut merupakan gambaran keseluruhan data yang bisa digeneralisasikan kedalam populasi. Sebuah Flowchart Keputusan Untuk setiap teknik multivariat, pendekatan enam tahap dalam model multivariat akan digambarkan dalam flowchart keputusan menjadi dua bagian. Bagian pertama (tahap 1 sampai 3) berkaitan dengan masalah persiapan model (yaitu, tujuan penelitian, pertimbangan desain penelitian, dan uji asumsi). Bagian kedua dari flowchart keputusan (tahap 4 sampai 6) berkaitan dengan estimasi model, interpretasi, dan validasi. Flowchart keputusan ini membantu peneliti dalam menerapkan pendekatan struktural model teknik multivariat. DATABASE Untuk menjelaskan dan menggambarkan setiap teknik multivariat secara lengkap, kita menggunakan data hipotetis. Data ini berasal dari industri HBAT (HBAT), sebuah pabrik kertas. Setiap data diasumsikan berdasarkan survei konsumen HBAT melalui situs Web yang dilakukan oleh lembaga peneliti pemasaran terkemukan. Lembaga penelitian ini menghubungi para manajer pembelian dan meminta mereka untuk berpartisipasi. Untuk melakukannya, manajer login ke Website dan mengisi survei. Data tersebut dilengkapi dengan informasi lain yang dibuat dan disimpan dalam data HBAT dan dapat diakses melalui sistemnya. Database Primer
Database primer, yang terdiri dari 100 observasi pada 18 variabel terpisah, didasarkan pada studi segmentasi pasar para konsumen HBAT. HBAT menjual produk kertas pada dua segmen pasar: industri kertas koran dan industri majalah. Produk kertas tersebut dijual secara langsung maupun lewat broker. Kedua jenis informasi ini dikumpulkan lewat survey. Jenis informasi pertama adalah persepsi kinerja HBAT pada 13 atribut. Atribut ini, yang dibuat melalui kelompok fokus, pretest, dan penelitian sebelumnya, dianggap paling berpengaruh dalam pemilihan pemasok dalam industri kertas. Respondennya termasuk para manajer pembeli di HBAT, dan manajer tersebut menilai HBAT pada 13 atribut yang menggunakan skala 0 10, dengan 10 adalah "Sangat Bagus" dan 0 menjadi "jelek. Jenis informasi kedua berkaitan untuk hasil pembelian dan hubungan bisnis (misalnya, kepuasan terhadap HBAT dan apakah perusahaan mau melakukan afiliasi atau partnership strategis dengan HBAT). Jenis informasi ketiga berkaitan dengan warehouse data HBAT dan termasuk informasi jumlah konsumen lamanya hubungan jual beli. Dengan menganalisis data tersebut, HBAT dapat mengembangkan pemahaman yang lebih baik mengenai karakteristik pelanggan dan hubungan antara persepsi mengenai HBAT, dan perlakuan terhadap HBAT (misalnya, kepuasan dan kemungkinan untuk membeli). Dari pemahaman pelanggan ini, HBAT akan berada dalam posisi yang baik untuk mengembangkan rencana pemasaran nya di tahun mendatang. Gambaran ringkas mengenai variabel database ditampilkan dalam Tabel 3, di mana variabel-variabelnya diklasifikasikan menjadi dependent dan independent, dan matrik dan nonmatrik.
VARIABEL KLASIFIKASI WAREHOUSE DATA. Setelah pengambilan sampel responden untuk dijadikan penelitian pemasaran perusahaan, ada lima variabel diektraksi dalam warehouse data HBAT untuk menunjukkan karakteristik dasar perusahaan dan hubungan bisnisnya dengan HBAT. Kelima variabel tersebut meliputi:
PERSEPSI TERHADAP HBAT. Setiap persepsi responden terhadap HBAT pada perangkat fungsi bisnis diukur dengan skala grafik, dimana garis 10 centiemter dibuat antar ujung dengan label buruk dan sangat baik, seperti yang nampak di bawah ini.
Sebagai bagian dari survey, para responden menyatakan persepsi mereka dengan menandai pada bagian garis. Tempat menandai dinilai secara elekronik dan jarak 0 (dalam centimeter) dicatat dalam database. Hasilnya kemudian dibuatkan skala dari 0 sampai 10, 13 atirbut dari HBAT yang dinilai oleh masing-masing reponden adalah sebagai berikut:
diantara re
HASIL PEMBELIAN. Lima ukuran khusus diperoleh yang menunjukkan hasi ldari hubungan pembelian responden dengan HBAT. Ukuran-ukuran tersebut meliputi:

label: uz


content:
Ketika saya pulang kampung, di rumah bapak saya ada mesin diesel Dong Feng R180 8 PK di teras. Tergelitik rasa penasaran, saya mencoba mengengkol untuk menyalakan. Ternyata mesin menyala dengan lancar dalam 1 kali ujicoba engkol. Setelah kurang lebih 2-3 menit, mesin menjadi ngadat dan mati sendiri. Setelah dilakukan pengecekan, rupanya solar di diesel tersebut habis.
Setelah memasukkan 2 liter solar ke tangki, saya mencoba untuk menyalakan kembali. Hasilnya, diengkol berkali-kali tidak mau menyala. Mesin diesel Dong Feng mengalami fenomena yang disebut dengan masuk angin. Kejadian ini terjadi ketika saluran bahan bakar di bosh pump hanya berisi udara. Berikut ini adalah penampakan mesin dieselnya.
Nah, alat yang diperlukan adalah kunci Inggris kecil. Langkah pertama, buka baut yang menghubungkan saluran bahan bakar dari tangki atau filter solar ke bosh pump. Kendorkan saja sampai bahan bakar mengalir keluar dari selang, lalu tutup rapat kembali.
Kemudian, kendorkan baut bosh pump bagian bawah, lalu kemudian putar engkol mesin sampai solar keluar, lalu kencangkan kembali.
Setelah itu kendorkan saluran di ujung bosh pump satunya yang ada di sebelah atas (ditunjukkan panah hijau di gambar bawah), lakukan pemutaran mesin dengan engkol sampai solar keluar, setelah itu kencangkan.
Setelah langkah-langkah itu dilakukan, maka udara di saluran bahan bakar sudah hilang digantikan solar, lalu nyalakan diesel seperti biasa.
Diposting oleh Wahyu Wijanarko di 09.59 0 komentar
Label: Tips dan Trik
Kirimkan Ini lewat EmailBlogThis!Berbagi ke TwitterBerbagi ke FacebookBagikan ke Pinterest
Kamis, 29 Oktober 2020
Paradoks Sumpah Pemuda: Sebuah Pengandaian di Tahun 2020
Kongres Pemuda II diselenggarakan pada 27-28 Oktober 1928. Terjadi kurang lebih 1 dekade sesudah terjadinya pademi flu Spanyol. Sehingga protokol pertemuan sudah tidak relevan dengan wabah yang terjadi lama. Saya pastinya tidak akan meragukan semangat para pendahulu kita yang waktu itu masih pemuda dalam mengobarkan semangat juang.
Saya kemudian tergelitik membayangkan apabila ada kongres mengatasnamakan pemuda yang dijalankan di tahun 2020 ini oleh orang-orang yang berbeda dengan semangat yang berbeda pula. Pertama, panitia pastinya sudah mempersiapkan kegiatan ini jauh hari sebelumnya, tidak hanya awal tahun, tetapi bisa tahun sebelumnya. Atau karena kebiasaan procrastination, malah bisa jadi baru persiapan sebulan atau seminggu sebelumnya.
Jika kemungkinan Kongres Pemuda II di tahun 1928 dilaksanakan dengan patungan biaya di antara pemuda, lain halnya dengan tahun 2020. Para pemuda kemungkinan akan mencari sumber dana melalui biaya kontribusi acara dari peserta, mencari sponsor swasta, kemudian tidak lupa juga mengajukan proposal ke Pemerintah. Panitia nasional mengajukan ke Kementerian Pemuda, peserta di daerah memperoleh bantuan sosial/hibah dari APBD untuk keperluan tiket, uang saku dan biaya kontribusi.
Rencana susunan acara kurang lebih seperti ini.
26 Oktober 2020
14.00 - 18.00: checkin dan registrasi peserta
19.00 - 21.00: pembukaan dan makan malam
27 Oktober 2020
08.00 - 17.00: kongres hari ke-1
28 Oktober 2020
08.00 - 16.00: kongres hari ke-2
16.00 - 17.00: penutupan
29 Oktober 2020
08.00 - 12.00: checkout dan kembali ke daerah masing-masing
Saya tidak akan membahas sampai detail mengenai jam coffee break maupun waktu ISHOMA.
Rupanya, awal tahun 2020 terjadi pandemi COVID-19 yang menyebabkan kegiatan pertemuan harus dilakukan secara terbatas dengan protokol ketat. Hal ini menimbulkan kegaduhan dan tarik ulur di antara pemuda yang akan menjadi peserta. Ada yang minta untuk ditunda karena alasan protokol kesehatan, ada yang minta tetap untuk dilaksanakan. Akhirnya, yang disepakati adalah kegiatan ini tetap dilaksanakan.
Alasannya sepele, kalau tidak dilaksanakan, nanti tahun 2021 tidak akan diberikan bantuan hibah oleh Pemerintah, karena dianggap tidak mampu menyerap anggaran tahun 2020. Selain itu, uang muka yang dibayarkan ke hotel tidak dapat ditarik kembali alias hangus apabila tidak dipergunakan. Pertemuan kemudian disepakati akan dilakukan secara offline di Jakarta, namun bagi peserta yang tidak bisa hadir, bisa bergabung melalui Zoom dan mengikuti streaming di Youtube.
Akhirnya, hari yang dinanti itu pun tiba. Para peserta datang tanggal 26, masuk ke penginapan, dilakukan seremonial pembukaan oleh Menteri Kepemudaan melalui Zoom. Tanggal 27, disepakati bahwa kongres cukup dilaksanakan 1 hari, tanggal 28 peserta bisa jalan-jalan di Jakarta, belanja oleh-oleh untuk dibawa ke daerah masing-masing. Kesimpulan kongres sudah diumumkan tanggal 27, tetapi karena menyangkut pertanggungjawaban penggunaan dana, maka surat kesepakatan bersama ini dibuat tertanggal 28.
Yang tidak diketahui, beberapa peserta merupakan anggota intelijen yang menyamar, karena ada indikasi dan kecurigaan di dalam kongres ini terdapat upaya makar. Namun, peserta yang tadinya besemangat dan bergelora dengan idealismenya, menjadi adem dan tenang setelah uang transport dibagikan,
Demikianlah imajinasi saya. Itulah mengapa saya menulis ini bukan di tanggal 28, namun di tanggal 29, yaitu ketika para peserta imajiner itu sudah pulang, sebagian peserta dari luar Jawa rupanya ada yang melanjutkan jalan-jalan ke Bandung dan Jogja karena long weekend.
Apa yang ada di imajinasi Anda?
Diposting oleh Wahyu Wijanarko di 09.29 0 komentar
Label: Pemikiran Pribadi
Kirimkan Ini lewat EmailBlogThis!Berbagi ke TwitterBerbagi ke FacebookBagikan ke Pinterest
Minggu, 04 Oktober 2020
Sebuah Usulan Solusi Padamnya Api Abadi Mrapen
Beberapa hari terakhir muncul pemberitaan di media massa yang menyatakan bahwa api abadi di Mrapen padam sudah lebih dari seminggu. Dalam benak saya, saya membayangkan kejadian imajiner seperti ini.
"Wah, kok genine mati. Ono korek ra?" kata salah seorang petugas.
Dengan berbekal korek, petugas berupaya untuk menyalakan kembali api abadi itu, namun apa daya bahan bakarnya telah habis. Tidak ada bau gas sama sekali!
Sumber: Detik
Dalam pikiran saya, api abadi Mrapen tidak seabadi itu. Konon, kalau iseng, kalau pas apinya kecil, ditiup juga mati, lalu bisa dinyalakan lagi dengan korek. Ini dari salah satu klaim cerita teman saya yang sekitar 17 tahun lalu pernah mematikan api abadi Mrapen tersebuh sehabis kunjungan dinas ke Pemda Grobogan. Menurut yang disampaikan ke saya saat itu, dia iseng meniup. Eh, malah mati. Panik! Untung bisa dinyalain kembali dengan korek, entah korek siapa.
Sayangnya, kejadian kali ini adalah matinya terlalu lama, berhari-hari, sehingga akan menjadi sulit untuk ditutup-tutupi. Dan, meledaklah pemberitaan di media. Mungkin juga kejadian padamnya api abadi tersebut sering terjadi, hanya saja tidak ada yang berani membicarakan di medsos. Dan sudah mulai muncul artikel-artikel membahas hal gaib mengenai "pertanda".
Berhubung saya orang Teknik, saya gak mau membahas hal gaib tersebut, tetapi tergelitik untuk mencoba membuat simulasi "api abadi". Asumsi yang akan saya gunakan adalah dengan menggunakan bahan bakar LPG dengan tabel konversi sebagai berikut.
Sumber: elgas.com.au
Nah, tinggal kita sepakati, kita mau menggunakan kompor dengan ukuran seberapa. Saya sekali lagi menggunakan asumsi bahwa kita akan menyalakan "api abadi" dengan tungku, dengan seukuran kompor standar dengan kemampuan panas 14.000 BTU/jam. Dengan konsumsi tersebut, maka tungku akan memerlukan bahan bakar sebanyak 14.000 ÷ 46.452 ≈ 0,3 kg per jam.
Sumber: Youtube
Jika Pertamina setuju untuk menjadi sponsor api abadi, maka tangki LPG dengan muatan 15.000kg akan mampu untuk memberikan nyala api selama 15.000 ÷ 0,3 = 50.000 jam atau setara dengan 2.083,33 hari atau 5,7 tahun. Sumbangan satu tangki elpiji untuk setiap 5 tahun seharusnya angka yang kecil untuk Pertamina. Kalau mau pakai APBD Provinsi Jateng, beli 1 tangki menggunakan kode rekening 5.1.02.01.01.006 Belanja Bahan Bakar Minyak/Gas (sumber: Permendagri 90/2019), baru isi ulang di periode Gubernur berikutnya.
Bagaimana dengan yang sudah terlanjur menganggap bahwa api abadi Mrapen ini adalah api yang sakral? Ya tinggal tanya ke masyarakat atau organisasi yang mungkin saat ini masih menyalakan obor atau suluh dengan sumber api dari Mrapen tersebut, kalau masih nyala tinggal perbaiki lokasi api abadi tersebut, buat instalasi gas, libatkan PGN dan Pertamina. Setelah itu apinya di-copy paste ke Mrapen. Atau kalau tidak ada, ya cari sumber api alami, misal ambil dari bara batu kawah gunung mana, atau mengambil sumber api alami dari petir, mumpung masih musim layang-layang. Bikin upacara khusus agar nampak elegan, namun jangan lupa cuci tangan, jaga jarak, dan pakai masker.
Alternatif bahan bakar lainnya adalah menggunakan gas terbarukan yang diolah dari toilet umum pengunjung Api Abadi Mrapen. Tetapi saya tidak mau membahas lebih lanjut dan berandai-andai, karena saya belum menemukan hitung-hitungan energinya dan belum bisa mensimulasikan berapa orang yang harus buang hajat per hari agar api tetap abadi.
Kalau itu masih tidak berhasil, misal BUMN gak mau bantu, saya masih ada kompor gas di gudang yang masih bagus, ada 1 tabung elpiji 12 kg yang nganggur. Bisa kontak japri ke saya, nanti saya pinjami. Pengelola tinggal modal sedikit beli selang dan regulator, karena saya tidak memiliki stock regulator elpiji yang nganggur. Oh ya, untuk menyalakan, nanti saya kasih korek, tidak usah dikembalikan. Sudah menjadi kodrat gaib, korek, sekali dipinjam juga gak akan pernah kembali.

warc-type: conversion

content-type: text/plain

warc-identified-content-language: ind,eng

label: id

label: de


content:
Dalam rangka memperingati Hari Kesadaran Autis Sedunia yang jatuh pada tanggal 2 April 2019, IGI mengadakan Webinar pada hari Jumat (5 April 2019) yang bertema “ Assistive Technologies Active Participation” menampilkan Ibu Jentina Yulyanti (pendiri sekaligus pimpinan dari Youth Shine Academy) sebagai narasumber.
Pada webinar ini, dibahas bagaimana pentingnya memahami tumbuh kembang anaknya untuk mendeteksi secara dini bila pada anak terjadi penyimpangan perilakunya dan untuk mengetahui sejauh mana ketertinggalan atau keterlambatan dari sang anak dan seberapa jauh orang tua harus mengejarnya. Perilaku ini meliputi bicara, gerakan baik yang beraturan atau tidak beraturan, tertuju atau tidak tertuju, sengaja atau tidak sengaja, dan berguna atau tidak sengaja.
Gangguan Spektrum Autisme merupakan salah satu jenis anak berkebutuhan khusus. Autisme adalah gangguan perkembangan berat yang mempengaruhi cara seseorang berkomunikasi dan berhubungan dengan orang lain. Ciri-ciri autisme diantaranya tertawa tanpa sebab, kesulitan komunikasi, tidak merasa sakit saat anggota tubuhnya terluka. Anak autisme memiliki memori jangka panjang.
Autisme ini bukan termasuk penyakit tetapi merupakan gangguan perkembangan berat sehingga tidak ada obatnya. Beberapa penyebab eksternal autisme antara lain genetika, vaksinasi, virus TORCH, keracunan logam berat, kelebihan neurotransmitter, keracunan zat kimia, sirkumtansi prenatal, perinatal dan neonatal.
Beberapa macam masalah anak autisme diantaranya automunitas, toleransi, berpikir visual, komunikasi, penalaran, emosi yang intens, hiperaktif dan hipoaktif, sensitivitas sensori, sosialisasi, kesulitan memperoses data, serta tingkah laku yang berulang. Untuk mengatasi permasalahan anak autisme tersebut dapat dibantu dengan alat atau teknologi untuk anak berkebutuhan khusus.
Assistive Technology adalah perangkat lunak dan teknologi yang membantu orang dengan disabilitas dan kebutuhan khusus untuk mengatasi tantangan besar dalam berkomunikasi dan belajar. Contoh Assistive Technology antara lain : kartu komunikasi dengan teks, papan komunikasi dengan huruf, simbol atau gambar, audio books, speech generating devices, braille technology. Penggunaan Assistive Technology sangat bermanfaat untuk meningkatkan kepercayaan dirinya karena mereka dapat ikut berpartisipasi dan mampu bersaing dengan orang normal lainnya, serta mendapatkan hak dan kesempatan yang sama dalam bermasyarakat.
Yang perlu diingat bahwa anak-anak adalah aset karena memiliki kemampuan mengubah dunia. Anak-anak adalah cerminan dari orang tua yang merupakan peniru sejati.
Pada sesi tanya jawab, banyak pertanyaan yang muncul. Beberapa pertanyaan diantaranya :
Bagaimana mengatasi anak autisme di sekolah umum yang pembelajarannya dilakukan secara klasikal dan tanggapannya adalah sekolah harus mulai terbuka artinya sekolah harus mengadakan observasi dini pada saat awal masuk sekolah, atau jika sudah terlanjur masuk ke dalam kelas klasikal maka sekolah dapat meminta pada orang tua untuk terapi pada praktisi atau tempat yang menyediakan jasa observasi untuk mengindentifikasi apakah anak siap atau tidak untuk mengikuti kelas klasikal, sehingga orang tua dapat memikirkan dan memberikan keputusan yang terbaik bagi anaknya.
Saat ini sudah ada Forum Komunikasi Sadar Autis (Forkasi) untuk diskusi, tanya jawab dan berbagi wawasan bagaimana penanganan autisme, selain itu juga ada sekolah online untuk autisme.
Langkah orang tua jika anak sudah teridentifikasi autis yaitu 1) menerima kondisi ini dengan lapang dada, 2) mencari informasi tentang tempat dan kurikulum yang tepat bagi anak, 3) terapi secara konsisten karena dapat membutuhkan waktu yang lama, 4) berdoa, 5) menjaga kondisi lingkungan yang konsisten.
Jalannya webinar secara lengkap dapat disimak pada rekaman video dibawah ini.
Webinar ditutup oleh Ketua IGI Wilayah Bali dan diakhiri oleh Host dengan menyampaikan sekilas tentang IGI dan teknis download materi serta e-piagam.
Materi, rekap daftar hadir dan e-piagam dapat didownload disini.
Terimakasih kepada pemateri, moderator dan semua peserta webinar atas atensinya.
Semoag materi yang telah disharing bermanfaat bagi kita semua. Sampai jumpa lagi pada webinar selanjutnya.
by.; tim redaksi.
April 6, 2019
Posted in Berita
Ni Wayan Astuayu, S.Pd.,M.Pd. berkata:
7 April 2019 pukul 06:46
Kegiatan spt ini dangat membantu guru-guru, disamping menambah pengetahuan juga tidak berat sampai meninggalkan siswa untuk mengikuti workshop/pelatihan

warc-identified-content-language: ind

label: en


content:
PT. INDOTEKNIK DOTCOM GEMILANG, sebagai pemegang merek Indoteknik.com sebagai penyelenggara aplikasi digital perdagangan besar perlengkapan MRO (Maintenance, Repair, Operation) terbesar di Indonesia . Indoteknik memiliki 12 kategori produk, yakni: alat dan mesin pembersih/cleaning, perlengkapan pertanian, perkebunan, komponen mekanikal, perlengkapan handling, lifting, segala merek mesin ringan hingga mesin industri, perlengkapan safety, perlengkapan measuring, instrument, suplai hotel, restaurant, cafe dan perlengkapan industri lainnnya. Indoteknik adalah platform MRO Hub pertama di Indonesia yang memiliki infrastuktur IT dan sistem yang siap untuk mengelola berbagai kebutuhan MRO, mulai pengelolaan produk dan penjualan dari perusahaan global dan domestik selaku importir, pemilik merek hingga pengelolaan pembelian dari berbagai channel distribusi yang dimiliki Indoteknik.
Membeli di Indoteknik memiliki berbagai keuntungan bagi pelaku UMKM kecil, menengah dan besar karena ditunjang oleh aplikasi platform yang user friendly yang banyak membantu dalam proses pengadaan barang. Indoteknik mengelola rantai pasok produk MRO dengan optimal dengan mencoba menyeimbangkan antara berbagai kebutuhan dalam masing-masing rantai pasok secara optimal.

warc-identified-content-language: eng,ind


content:
Siswa MAN 1 Lombok Timur memunguti sampah sebagai bentuk kampanye Sastik pada pawai alegoris di Lombok Timur. (Inside Lombok/Istimewa)
Lombok Timur (Inside Lombok) – Ada pemandangan berbeda dalam pawai alegoris memperingati 17 Agustus di Kabupaten Lombok Timur tahun ini. Biasanya, siswa dan siswi berbaris menggunakan beragam busana adat, profesi, dan lainnya. Namun, kali ini ada kontingen yang mencuri perhatian dengan penampilannya.
Adalah di barisan siswa MAN 1 Lombok Timur, tampak para siswa kelas X Mia 3 menggunakan seragam ala pemulung dengan wajah di cat putih semua. Sambil membawa karung, mereka memunguti sampah plastik di sepanjang jalan yang dilalui. Ternyata, ini adalah kegiatan perdana mereka mengkampanyekan gerakan SASTIK (Siswa Anti Plastik).
“Ini pertama kali kami pawai tapi mungutin sampah, seru dan edukatif, kami sebelumnya enggan untuk memungut sampah, namun hari ini kami semua belajar untuk lebih peduli lingkungan” ungkap Tegar dan Anggi, mewakili siswa MAN 1 Lotim.
Menurut Jien Raharja, wali kelas X Mia 3, gagasan ini awalnya muncul sebagai alternatif agar siswa bisa berkreasi dan menampilkan konsep yang lebih variatif dalam pawai. Namun, ternyata bisa diaplikasikan sebagai sebuah gerakan positif. Terlebih dalam pawai seperti ini, potensi sampah plastik sangat besar, karena pesertanya mencapi ribuan.
“Saya sampaikan ke siswa, bayangkan jika semua peserta minum air mineral saja, sudah berapa banyak sampah plastik terkumpul. Belum lagi yg makan permen, bungkus cilok, kue, dll. Siswa sepakat, dan mereka antusias menjadi relawan sampah plastik dalam pawai ini,” ungkap Jien.
Sementara itu, M.Nurul Wathoni, Kepala MAN 1 Lotim mengungkapkan gerakan ini patut di apresiasi. Terlebih, Pemprov NTB tengah menggalakkan program Zero Waste, dimana salah satu tujuannya mengurangibsampah plastik.
“Ini adalah gerakan yang sederhana, dan bisa diterapkan dimana saja. Kami mengapresiasi dan akan mendukung kepedulian siswa, sekaligus sebagai wujud dukungan kami terhadap program pemerintah NTB dalam menjaga kebersihan lingkungan, semoga bisa diadopsi oleh siswa-siswa lain,” pungkasnya.


content:
Jakarta (ANTARA) - Memilih meja komputer yang awet ini susah-susah gampang. Salah dalam memilih hanya akan membuat meja tersebut mudah keropos sehingga tidak akan layak untuk digunakan kembali. Meja yang tidak layak justru akan membahayakan bagi perangkat Anda dimana berisiko patah dan membuat komputer Anda terjatuh. Ada beberapa tips memilih meja komputer yang awet yang penting untuk Anda perhatikan seperti di bawah ini:
Perhatikan Tata Letaknya
Tips pertama adalah Anda harus memperhatikan tata letaknya. Nilai estetika dari sebuah furniture ini harus Anda perhatikan dengan baik. Sebelum membeli ada baiknya jika Anda merencanakan dimana meja tersebut akan diletakkan apakah di sudut, sisi, atau di tengah ruangan. Pasalnya tidak semua jenis furniture diletakkan dimana saja dan hanya bisa diletakkan di lokasi yang spesifik.
Rinci Barang yang Akan Diletakkan di Atas Meja
Tips memilih meja komputer yang awet adalah dengan merinci barang apa saja yang akan diletakkan di meja tersebut. Semakin banyak barang yang diletakkan di atas meja maka semakin kokoh meja yang Anda butuhkan. Jika Anda berencana membeli meja untuk komputer adalah Anda bisa meletakkan printer atau scanner, speaker, mouse, atau bahkan keyboard eksternal. Tidak hanya itu saja penting bagi Anda memperhatikan ukuran meja komputer yang pas untuk Anda.
Lingkungan Kerja
Anda yang ingin memilih meja komputer penting bagi Anda untuk memperhatikan kondisi lingkungan kerja Anda. Apakah Anda membutuhkan meja yang portable, Anda suka bekerja di depan laptop di luar ruangan sambil menikmati cuaca, dan sebagainya. Tidak hanya itu saja Anda juga bisa menyesuaikannya dengan aktivitas anak-anak atau keluarga. Pertimbangan-pertimbangan ini akan membuat Anda mendapatkan meja komputer yang terbaik.
Bahan Material
Hal penting yang bisa Anda perhatikan untuk mendapatkan meja komputer terbaik adalah Anda bisa memperhatikan bahan materialnya. Jika Anda sering bekerja di luar ruangan maka Anda bisa memilih meja dengan bahan yang ringan namun kokoh. Tujuannya agar produk tersebut mudah dipindahkan dan memiliki ketahanan yang kuat terhadap benturan. Anda bisa memilih meja yang terbuat dari bahan polycarbonate untuk meja Anda tersebut.
Tidak hanya dari bahan tersebut saja namun Anda juga bisa memilih meja dari bahan plastik bahkan acrylic jika Anda menginginkan meja yang kokoh. Anda juga bisa memilih meja yang terbuat dari bahan kayu jati dengan finishing dan juga meja dari bahan besi. Hal ini tidak hanya berlaku untuk meja khusus komputer saja namun juga bisa Anda terapkan untuk meja kerja Anda.
Desain
Tips memilih meja komputer yang awet selanjutnya adalah perhatikan desain. Meski awet namun desain ini juga sangat penting tujuannya agar Anda semangat ketika bekerja. Desain ini juga harus ergonomis sehingga meja tersebut cocok dengan postur tubuh Anda sehingga Anda tetap nyaman meski bekerja dalam jangka waktu yang lama.
Anda juga bisa memilih meja yang bisa diatur kemiringannya agar bisa disesuaikan dengan postur tubuh Anda. Semakin banyak pilihan pengaturan kemiringan maka semakin besar pula kemungkinan Anda mendapatkan posisi yang pas untuk tubuh Anda. Meski begitu ada beberapa meja yang memiliki rancangan yang kaku dan tidak bisa diatur kemiringannya. Kelebihan meja laptop ini adalah memiliki bobot yang jauh lebih ringan.
Lesehan atau Tidak
Anda yang ingin memilih meja komputer untuk bekerja hal yang penting untuk Anda perhatikan adalah lesehan atau tidak. Jika Anda ingin lesehan maka penting untuk menggunakan meja yang sesuai dengan jarak pandang Anda, selain itu pilih meja yang mampu menjamin keamanan dan kenyamanan Anda. Jangan memilih meja yang terlalu pendek atau tinggi karena hal ini tidak bagus untuk kesehatan mata Anda.
Penahan Panas
Kiat memilih meja komputer yang awet adalah pilih yang ada penahan panasnya. Seperti yang banyak diketahui bahwa perangkat laptop ini akan mengeluarkan panas jika digunakan dalam waktu yang lama hal ini akan membuat Anda kurang nyaman dalam bekerja. Saat pemilihan meja ini penting juga bagi Anda untuk memperhatikan perangkat laptop atau komputer Anda. Jika panas berlebih yang dikeluarkan oleh laptop ini tidak dicegah akan menyebabkan overheat dimana hal ini akan merusak komponen-komponen yang ada di dalam laptop Anda.
Untuk mendapatkan meja komputer, meja untuk sekolah, meja untuk bekerja, dan meja lainnya Anda bisa mengakses Rupa-Rupa. Rupa-Rupa menjadi platform e-commerce home living terbaik dan terlengkap nomor satu di Indonesia. Di sini Anda tidak hanya akan mendapatkan meja terbaik saja namun Anda juga bisa mendapatkan berbagai macam peralatan rumah yang bisa mempercantik rumah dan memudahkan pekerjaan sehari-hari Anda. Di sini ada banyak promo dan penawaran spesial yang bisa Anda dapatkan. Banyak juga diskon besar-besaran yang bisa Anda dapatkan di sini sehingga harga lebih murah. Semoga beberapa tips memilih meja komputer yang awet di atas bermanfaat untuk Anda dan jangan lupa berbelanja di Ruparupa sekarang juga, banyak keuntungan dan manfaat yang bisa Anda dapatkan di sini.


content: Salah satu hal yang penting dalam parenting anak adalah menjaga tumbuh kembang anak sesuai dengan usianya. Di era digital seperti saat ini, perkembangan media online semakin pesat dan hal ini bisa mengganggu…


content:
Marketplus.co.id – Blibli mengumumkan penunjukkan NIKI sebagai Brand Ambassador. NIKI atau Nicole Zefanya adalah penyanyi asal Indonesia yang berhasil berkarir di dunia musik internasional, di bawah naungan label 88rising. Rasa bangga NIKI terhadap Indonesia kerap terlihat dalam berbagai penampilannya, serta semangat berkarya yang tinggi untuk para penggemarnya di kondisi apa pun, sejalan dengan komitmen Blibli sebagai e-commerce lokal yang fokus pada kepuasan pelanggan.
Berdasarkan data dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2019, generasi millennial dan generasi Z merupakan generasi yang paling sering menggunakan internet untuk berbelanja. Di tengah kondisi saat ini pun, tren belanja online semakin meningkat. Hal ini juga selaras dengan strategi bisnis Blibli, Customer Satisfaction First, yang ingin menghadirkan pengalaman berbelanja online terdepan khususnya melalui transformasi digital.
“Transformasi digital ini perlu didukung oleh generasi milenial dan gen Z sebagai mayoritas pengguna e-commerce saat ini, dan karena itulah kami menghadirkan sosok dari generasi tersebut yang memiliki semangat positif seperti NIKI. Harapannya, kolaborasi ini dapat merangkul generasi muda untuk mendukung digital transformasi di industri ritel ini dapat lebih cepat dirasakan oleh masyarakat sehingga mereka memenuhi kebutuhannya dengan pengalaman berbelanja yang terbaik,,” kata Marlen Deine, Senior Vice President of Brand Strategy Blibli.
Lebih lanjut Marlen menambahkan bahwa NIKI pertama kali menarik perhatian dengan suara merdunya di YouTube, hingga terpilih sebagai penyanyi pembuka di konser Taylor Swift di Jakarta pada tahun 2014. Setelah itu, NIKI diajak bergabung dengan label 88rising di mana sejumlah lagu NIKI berhasil menjadi trending song di berbagai negara.
NIKI sempat mengejutkan penggemarnya dengan menyanyikan lagu “Indonesia Raya” saat konser di Amerika Serikat, dan di Peringatan HUT Republik Indonesia tahun ini, NIKI juga mengunggah videonya menyanyikan lagu “Satu Nusa, Satu Bangsa”. Di tengah pandemi ini pun, NIKI tetap menunjukkan karyanya dengan meluncurkan album berjudul “Moonchild”.
Melalui kolaborasi ini, NIKI juga akan menghadirkan inspirasi bagi para pelanggan dan generasi muda tentang berbagai produk pilihan kegemarannya termasuk produk lifestyle dan produk lokal buatan dalam negeri. Selain itu, NIKI juga akan menyelenggarakan konser virtual untuk menyapa para penggemar dan konsumen lainnya di kampanye Blibli Histeria 10.10 yang akan diadakan di bulan Oktober nanti. Blibli berharap dengan berbagai kegiatan ini, generasi muda dapat lebih terinspirasi dan kreatif dalam mendapatkan kepuasan berbelanja di Blibli. Informasi lebih lanjut akan diumumkan di kemudian hari.
“Memberikan pengalaman berbelanja yang menyenangkan dan seru di era digital ini merupakan salah satu cara kami untuk memberikan kepuasan kepada konsumen. Inisiatif dan kolaborasi dengan brand ambassador ini sejalan dengan semangat yang kami bawa selama ini, yaitu #KarenaKamuNo1, sehingga kenyamanan pelanggan akan selalu menjadi prioritas utama kami,” tutup Marlen.
Blibli akan terus menghadirkan inovasi dan layanan terbaik sebagai wujud nyata komitmen strategi bisnis perusahaan yaitu Customer Satisfaction First. Blibli juga menghadirkan fasilitas dan pelayanan gratis ongkir, pembayaran aman, 100% produk dengan kualitas terdepan, 15 hari retur, pengiriman cepat, dan dukungan layanan 24/7 Customer Care.


content: Memiliki rumah dengan tampilan yang cantik memiliki banyak manfaat. Selain enak dipandang diri sendiri maupun tetangga, keelokan warna tembok juga bisa memengaruhi suasana hati dan psikologis sang pemilik. Itu dikarenakan […]


content:
Seorang pelajar kelas VII MTs di Kabupaten Grobogan, Jawa Tengah harus merelakan waktu belajarnya untuk bekerja sebagai kuli bangunan. Apa yang dilakukan bocah ini, semata-mata karena ingin punya HP yang bisa digunakan untuk belajar online di masa pandemi ini.
.
Catur Feriyanto pelajar di MTs YA Robi ini terpaksa bekerja lantaran juga kondisi perekonomian orang tuanya yang tidak memungkinkan. Bocah asal Desa Karangrejo, Kecamatan Grobogan ini tidak memperdulikan orang lain, banyak yang melarang bahkan tidak sedikit teman-teman sebayannya justru ingin membantu meminjamkan ponsel demi bisa belajar daring.
.
Namun tekadnya yang kuat untuk memiliki smarphone sendiri dari hasil kerja kerasnya, ia tidak memedulikan perkataan orang yang ingin membantu memijamkan. Awalnya ketika itu, Catur sering terlambat mengumpulkan tugas sekolah karena terkendala smartphone. Karena siswa MTS ini baru bisa menggerjakan tugas sekolah setelah dipinjamkan hp kakaknya seusai pulang kerja.
.
Seperti kuli bangunan lain, Catur kebagian tugas membuat adukan semen dan pasir, serta mengangkat genting. Siswa MTS ini bekerja jadi kuli bangunan kepada Marno yang kebetulan sedang membangun rumah.
.
Marno, yang punya proyek mengaku tidak ingin mempekerjakan Catur mengingat masih di bawah umur. Namun karena semangat bocah tersebut membuatnya mengizinkan siswa kelas VII MTS itu bekerja. Hanya saja, Marno tidak memaksakan pekerjaan berat buat Catur. Ini mengingat usia siswa MTS itu yang masih di bawah umur.
.
Kini Catur boleh senang dan tenang untuk belajar secara online. Mulai Senin kemarin siswa MTS ini juga tidak perlu lagi bekerja sebagai kuli agar bisa punya HP. Karena ada seorang pejabat Pemkab Grobogan yang membelikannya HP dengan kuota internetnya.
.
Kepala Dinas Pendidikan Amin Hidayat diminta Bupati Grobogan Sri Sumarni dan Sekda Moh Sumarsono untuk menemui Catur. Ini setelah viral adanya siswa MTS bekerja sebagai kuli demi bisa beli HP untuk belajar daring.
.
Dia mendatangi tempat Catur siswa MTS itu bekerja dan mengajaknya membeli smartphone lengkap dengan kuota internet.
Leave a Reply Cancel reply
Your email address will not be published. Required fields are marked *
Comment
Name *
Email *
Website
Next Post
Ragam
Sri Mulyani Akan Beri HP Dan Pulsa Untuk Pelajar, Apa Syaratnya?
Thu Aug 13 , 2020
Menteri Keuangan, Sri Mulyani, akan memberikan bantuan sosial atau bansos kepada para pelajar di Indonesia berupa handphone dan pulsa..Bantuan tersebut diberikan pemerintah demi mendukung kelancaran kegiatan belajar mengajar (KBM) para pelajar yang saat ini masih dilakukan dengan cara daring atau online. Seperti diketahui, masih merebaknya wabah virus corona atau Covid-19 […]