Analisis Kuantitatif pada Evaluasi Sistem Informasi berbasis SmartPLS

Wishlist Share

About Course

Course ini dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman mendalam mengenai pendekatan kuantitatif dalam mengevaluasi kesuksesan sistem informasi, dengan memanfaatkan software SmartPLS sebagai alat analisis utama. Fokus utama pembelajaran adalah penerapan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk menguji model evaluasi, seperti model DeLone & McLean, serta mengukur hubungan antar variabel seperti kualitas sistem, kualitas informasi, kepuasan pengguna, dan dampak bersih. Peserta akan belajar secara bertahap mulai dari perancangan kuesioner, uji validitas dan reliabilitas, hingga interpretasi output SmartPLS seperti outer modelinner model, dan uji hipotesis.Selain itu, dalam perkuliahan ini peserta juga akan diperkenalkan dengan pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) untuk membantu berbagai tahap analisis, seperti otomatisasi pembersihan data, rekomendasi model pengukuran, serta interpretasi hasil yang lebih cerdas dan cepat. Melalui studi kasus berbasis proyek nyata, peserta diharapkan mampu melakukan analisis data secara mandiri dan menyajikan hasil evaluasi sistem informasi yang objektif, valid, dan andal dengan dukungan AI sebagai asisten cerdas.

Show More

Course Content

Pendahuluan Evaluasi Sistem Informasi dan Konsep Dasar PLS-SEM dengan Bantuan AI
Mencakup pengertian evaluasi SI, model-model evaluasi (DeLone & McLean, UTAUT, dll.), pengenalan PLS-SEM, serta bagaimana AI dapat membantu memilih model teoritis yang sesuai berdasarkan data atau literatur.

Perancangan Instrumen Penelitian dan Kuesioner Berbasis AI
Membahas penyusunan kuesioner untuk variabel laten, uji validitas isi, serta pemanfaatan AI untuk menghasilkan rekomendasi indikator, mendeteksi redudansi pertanyaan, dan mengoptimalkan skala pengukuran.

Pengolahan Data Awal dengan SmartPLS dan Otomatisasi berbasis AI
Meliputi persiapan data (missing value, outlier, normalitas), impor data ke SmartPLS, serta penggunaan AI untuk pembersihan data secara otomatis, deteksi pola anomali, dan saran transformasi data.

Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model) dan Model Struktural (Inner Model) dengan Bantuan AI
Mencakup uji validitas konvergen, diskriminan, reliabilitas, R-square, Q-square, dan path coefficient. AI akan dimanfaatkan untuk memberikan interpretasi awal, mendeteksi pelanggaran asumsi, serta merekomendasikan perbaikan model.

Pengujian Hipotesis, Bootstrapping, dan Pelaporan Hasil Berbantuan AI
Membahas prosedur bootstrapping di SmartPLS, membaca t-statistik dan p-value, hingga penyusunan laporan evaluasi. AI digunakan untuk merangkum temuan kunci, membuat visualisasi otomatis, serta menghasilkan narasi kesimpulan yang mudah dipahami.

Student Ratings & Reviews

No Review Yet
No Review Yet