## ANALISIS RAGAM DIALOG DIAGNOSIS PENYAKIT BERBASIS SPK MODEL TAM DENGAN SEMPLS
Sandi Justitia Putra 1 , Jian Budiarto 2 , Jihadil Qudsi 3 1,2,3 STMIK Bumigora Mataram e-mail: sandy.justice@yahoo.co.id 1 , jian.budiarto@gmail.com 2 , jihadil.qudsi@gmail.com 3

## Abstract
Decision  Support  System  provides  problem  solving  with  semi  structured  and  unstructured conditions.  Decision  Support  System  also  has  a  role  in  the  medical  world,  used  in  diagnosing diseases  based  on  examination  of  patients.  But  often  occurs  less  implementation  due  to  the system  interface  interface  that  is  not  in  accordance  with  the  wishes  of  users.  System  interface interface  tested  there  are  3  stages,  namely anamnesis stage,  physical  examination  stage,  and examination. The choices given to the respondents are 3 interface design with various dialogue techniques  for  the anamnesis and  physical  examination  phase  ie  Natural  Language  Process, Menu System and Filling Form and 2 interface design for supporting investigation ie Windowing System and Graphic Interaction. After the respondents made a choice on the questionnaire sheet, statistical  tests  were  performed  based  on  the  Technology  Acceptance  Model.  The  result  of  the analysis shows the design according to the respondent's wishes on the decision support system to diagnose the disease at the anamnesis stage and physical examination stage is the design of the interface system with the filling form because of the larger R square model value at each stage of the interface design Natural Language Process and Menu System , while the supporting stage is the  graphical  interface  interaction  design  on  the  graphical  display,  because  of  the  larger  R square model values at each stage of the windowing system interface design.
Keywords: Decision support system, Illness diagnoses, SEMPLS, TAM

## Abstrak
Sistem  Pendukung  Keputusan memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  dengan  kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem pendukung keputusan juga memberi peran pada dunia kedokteran,  yang  biasanya banyak  digunakan dalam  hal  mendiagnosis  penyakit  berdasarkan pemeriksaan pasien. Namun sering terjadi kurang implementasi dikarenakan tampilan antarmuka sistem yang tidak sesuai dengan keinginan pengguna. Tampilan antarmuka sistem diujikan pada 3 tahap yaitu tahap anamnesis, tahap pemeriksaan fisik, dan pemeriksaan penunjang. Sedangkan pilihan yang diberikan kepada responden yaitu 3 rancangan tampilan antarmuka berbasis teknik ragam  dialog  untuk  tahap  anamnesis  dan  pemeriksaan  fisik yaitu Natural  Language Process, Sistem  Menu dan Pengisian  Borang, serta 2  rancangan  tampilan  antarmuka  untuk  pemeriksaan penunjang yaitu Windowing  System dan Interaksi  Grafis.  Setelah responden  melakukan pemilihan pada  lembar  kuesioner, dilakukan  uji  statistik  berdasarkan  Technology  Acceptance Model. Hasil analisis menunjukkan bahwa  rancangan  antarmuka  yang sesuai dengan keinginan responden pada sistem pendukung keputusan untuk mendiagnosa penyakit pada tahap anamnesis dan tahap pemeriksaan fisik yaitu rancangan antarmuka sistem dengan pengisian borang karena pada rancangan antarmuka sistem dengan pengisian borang memiliki nilai R square model yang lebih  besar  pada  setiap  tahap  dari  rancangan  antarmuka natural  language process dan sistem menu,  sedangkan  tahap  penunjang  yaitu  rancangan  antarmuka interaksi  grafis karena  pada rancangan antarmuka interaksi grafis memiliki nilai R square model yang lebih besar pada setiap tahap dari rancangan antarmuka windowing system.
Kata kunci: diagnosis penyakit, SEMPLS, sistem pengambilan keputusan, TAM modifikasi.
Sandi Justitia Putra, Jian Budiarto dan Jihadil Qudsi

## I. PENDAHULUAN
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan  pemecahan  masalah  maupun kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam situasi  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat [1].
Dalam dunia kedokteran, sistem pendukung keputusan  telah  banyak  digunakan dalam  hal memberikan diagnosis  penyakit  berdasarkan pemeriksaan  pasien  [2]. Dalam  mendiagnosis penyakit  pasien,  kegagalan  juga  sering  terjadi pada  SPK. Penyebab terjadinya  kegagalan dikarenakan ketidaksesuaian  antarmuka  sistem dengan  kebutuhan  dokter sehingga  terjadi kesulitan dalam  penggunaan  sistem [3]. Hal tersebut terjadi karena sebelum pengembangan sistem  tidak  dilakukan penggalian  informasi terkait  kebutuhan  dokter  dengan  antarmuka yang diinginkan.
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  [4] yang melakukan pendekatan TAM untuk mengidentifikasi  pemanfaatan  internet  usaha kecil  dan  menengah  di  Sumatera  Selatan dengan  menggunakan  structural  equation model (SEM), menggunakan model SEM yang umum untuk pemecahan kasus tersebut.
Sedangkan  penelitian  oleh  [5]  yang melakukan  penelitian  untuk  peneriamaan ragam  dialog  dengan  SPK  pada  model  TAM yang  telah  dimodifikasi  dan  metode statistika yang digunakan dalam mendekati model TAM modifikasi yaitu regresi linier berganda, namun hal  tersebut  harus  memecah  bentuk  model TAM modifikasi, dan dapat menyebabkan bias pada model.
Untuk menghindari bias yang dapat terjadi, dalam analisis penerimaan teknik ragam dialog diagnosis penyakit berbasis SPK akan digunakan  metode SEM  (Structural  Equation Modelling) dengan PLS (Partial Least Square). Penambahan  metode  PLS  dikarenakan  data yang  digunakan  sedikit  yaitu  55  data, sedangkan  SEM  hanya  mengakomodir  100 lebih data.

## 1.1 Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Penyakit
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)
adalah sebuah sistem yang mampu memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan tak terstruktur [1].

## 1.2 Ragam Dialog
Ragam  dialog  adalah  berbagai  jenis  teknik dialog  yang  dapat  memungkinkan  terjadinya interaksi antara komputer dan manusia sebagai pengguna  komputer.  Pemahaman  akan  konsep ragam  dialog  yang  berbeda-beda  sehingga menyebabkan belum adanya standar jenis-jenis ragam dialog  yang digunakan [6]. Menurut [6] kategorisasi  ragam  dialog  ada  9,  antara  lain dialog berbasis perintah tunggal (command line dialogue), dialog berbasis bahasa pemrograman (programming language dialogue), antarmuka  berbasis  bahasa  alami (natural  language  dialogue),  sistem  menu, dialog  berbasis  pengisian  borang  (form  filling dialogue),  antarmuka  berbasis  ikon,  sistem penjendelaan  (windowing  system),  manipulasi langsung,  dan  antarmuka  berbasis  interaksi grafis.

## 1.3 Technology Acceptance Model (TAM)
TAM pertama kali dikembangkan oleh [7] dan [8]. TAM digunakan untuk memprediksikan  penerimaan  komputer  oleh pengguna  [7],[9].  Selain  itu  TAM  juga digunakan  untuk  menguji  alasan  penolakan pengguna  dalam  menggunakan  sistem  dan pengaruh dari desain sistem terhadap penerimaan  pengguna.  Model  TAM  yang dikembangkan  oleh  [7]  dan  [8]  dapat  dilihat pada Gambar

## 1.4 Structural Equation Modelling (SEM)
Model persamaan struktural atau yang lebih dikenal  dengan Structural  Equation  Modeling (SEM) adalah sekumpulan tehnik-tehnik statistikal  yang  memungkinkan  pengujian sebuah  rangkaian  hubungan  yang  relatif “rumit”, secara simultan [10].

## 1.5 SEM dengan Partial Least Square (PLS)
PLS  merupakan  metode  alternatif  dari Structural  Equation  Modeling (SEM) yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan hubungan diantara variabel yang kompleks  namun  ukuran  sampel  datanya  kecil (30  sampai  100),  mengingat  SEM  memiliki ukuran sampel data minimal 100 [11].
PLS  didefinisikan  oleh  dua  persamaan, yaitu inner  model dan outer  model. Inner model menentukan spesifikasi hubungan antara variabel satu dan variabel yang lain, sedangkan outer  model menentukan  spesifikasi  hubungan antara variabel dan indikator-indikatornya [12].
PLS  dapat  bekerja  untuk  model  hubungan variabel dan indikator-indikatorya yang bersifat reflektif dan formatif,  sedangkan  SEM  hanya bekerja  pada  model  hubungan  yang  bersifat reflektif saja [13].
Gambar 2. Model SEM PLS

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sumber Data
Dalam  penelitian  ini  kuesioner  yang digunakan
sebagai alat
penelitian menggunakan  skala Likert  7.  Hal  ini mengadopsi penelitian dari [14] yang mengukur  skala  dan  reliabilitas  dari  TAM. Kuesioner beserta item pertanyaan dapat dilihat
pada Tabel 1. Sedangkan rancangan antarmuka yang  diajukan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari tiga  jenis  yaitu Natural  Language  Processing (NLP), sistem menu (SM) dan sistem pengisian borang (SPB).
Responden  pada  penelitian  ini  adalah dokter  umum  yang  ada  di 5 RSUD (RSUD Wates, RSUD  Kulon  progo,  RSUD  Wonosari, RSUD Gunung Kidul, dan RSUD Panembahan Senopati, Bantul.) dan dengan mempertimbangkan waktu tugas dan banyaknya  pasien  yang  harus  diperiksa  oleh dokter  spesialis,  maka  responden  penelitian hanya  difokuskan  kepada  dokter  umum  saja. Maka berdasarkan hal tersebut teknik sampling yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah purposive sampling.

## 2.2 Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  merujuk  pada penelitian yang dilakukan oleh [4]. Tabel 1
Tabel 1. Item Pernyataan Kuesioner Penelitian
Variabel Item Pertanyaan/Pernyataan Rancangan antarmuka sistem (RAS) Sesuai dengan kebutuhan Persepsi kegunaan (PK) Meningkatkan efektivitas Meningkatkan kinerja Meningkatkan produktivitas Sangat berguna Persepsi kemudahan penggunaan (PKP) Mudah digunakan Rancangan mudah untuk dipahami Interaksi mudah dipahami Sikap terhadap pengaplikasian (STP) Pengaplikasian nyata Penggunaan nyata Niat perilaku menggunakan (NPM) Berniat menggunakan Berniat menggunakan lebih sering Pemakaian aktual (PA) Sering menggunakan Senang untuk menggunakan (Sumber : [4])

## Gambar 3. Rancangan Antarmuka Tahap Anamnesis
(a). Natural Language Process  (b). Sistem Menu  (c). Pengisian Borang
Gambar 4. Rancangan Antarmuka Tahap Pemeriksaan Fisik (a). Natural Language Process  (b). Sistem Menu  (c). Pengisian Borang
Gambar 5. Rancangan Antarmuka Tahap Penunjang (a). Windowing System (b). Interaksi Grafis
(a) (b) (a) (b) (c) (a) (b) (c)

## 2.3 Langkah Analisis
Pada  Gambar 3, 4,  dan 5,  merupakan tampilan  dari  rancangan  antarmuka  pada penelitian  ini,  mulai  dari  tahapan  anamnesis, pemeriksaan fisik dan penunjang.
Pengolahan  hasil  kuesioner menggunakan software  SmartPLS.  Eror  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  1%,  hal  tersebut dikarenakan  penelitian  pada  bidang  kesehatan harus  memiliki  eror  kecil  (maksimal  1%), dikarenakan  penelitian  ini  berbasis  kesehatan yang  akan  mendiagnosa  penyakit  dari  pasien, maka  perlu  dipilih  eror  sekecil-kecilnya  agar meminimalisir  terjadinya  kesalahan  dalam melakukan diagnosa terhadap pasien.
Dalam menentukan  rancangan  antarmuka yang  sesuai  dengan  keinginan  responden (dokter),  maka  hipotesis  untuk  model  TAM, yaitu :
H0  :  Tidak  ada  pengaruh  variabel  (baik langsung  maupun  tidak  langsung)  terhadap variabel pemakaian aktual H1  :  Ada  pengaruh  variabel  (baik  langsung maupun  tidak  langsung)  terhadap  variabel pemakaian aktual

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Kuesioner Responden
Sebelum kuesioner diisi seluruhnya, dilakukan  uji  validitas  dan  uji  reliabilitas  pada 30 kuesioner yang telah terisi. Hasilnya bahwa semua  item  pertanyaan  baik  pada  tahap anamnesis,  pemeriksaan  fisik  dan  penunjang untuk  model  TAM  dan  TAM  modifikasi, semua  valid  dan  reliable.  Sehingga  kuesioner diteruskan  untuk  mendapatkan  keseluruhan data.

## 3.2 Profile Responden
Terdapat  17  dokter  umum  laki-laki  yang mengisi  kuesioner  dan  38  dokter  umum perempuan  yang  mengisi  kuesioner.  Dari  55 dokter  umum,  25  dokter  tidak  tahu  tentang sistem  pengambilan  keputusan  (SPK),  21 dokter pernah dengar tentang sistem pengambilan keputusan namun belum menggunakan,  dan  sisanya  9  dokter  sudah
menggunakan  sistem  pengambilan  keputusan dalam bekerja.

## 3.3 SEM dengan PLS pada TAM
Untuk semua tahap, baik tahap anamnesis, pemeriksaan  fisik  maupun  penunjang,  tabel hasil  uji  t (nilai  p-value)  untuk  setiap rancangan antar muka pada model TAM dapat dilihat  pada  tabel  3.  Pada  tahap  anamnesis, terdapat  variabel  yang  tidak  berpengaruh signifikan  baik  secara  langsung  (direct) maupun  tidak  langsung  (indirect)  untuk variabel pemakaian aktual. Variabel yang tidak berpengaruh  signifikan  secara  langsung,  yaitu PKP →  PA,  dan  STP  →  PA.  Sedangkan variabel  yang  tidak  berpengaruh  signifikan secara tidak langsung, yaitu PKP → STP, PKP →  PNM,  dan  STP  →  PNM.  Dimana  semua variabel  tersebut  nilai  p-value  pada  uji  t  lebih besar  dari  1%,  sehingga  diambil  keputusan gagal tolak H0.
Sehingga  perlu  dilihat  nilai  dari  R 2 dari setiap  variabel  pada  tabel  2.  Berdasarkan  hasil R 2 didapatkan  bahwa  rancanagan  antarmuka sistem  untuk  sistem  pengisian  borang  (SPB) yang  memiliki  R 2 diatas  75%  untuk  setiap variabelnya.  Maka  dapat  dikatakan  rancangan antarmuka sistem  yang dipilih responden  yaitu dengan sistem pengisian borang (SPB). Berikut struktur SEMPLS untuk sistem basis pengisian borang pada tahap anamnesis pada gambar 6.

## Gambar 6. Struktur SEM PLS Tahap
Anamnesis dengan Sistem Basis Pengisian Borang Pada Model TAM
Pada  tahap  pemeriksaan  fisik  memiliki masalah  yang  sama  pada  variabel  yang  tidak berpengaruh  signifikan  baik  secara  langsung (direct)  maupun  tidak langsung  (indirect) untuk  variabel  pemakaian  aktual.  Sehingga perlu  juga  untuk  dilihat  hasil  R 2 pada  tabel  2.
Berdasarkan  hasil  R 2 didapatkan  bahwa rancanagan  antarmuka  sistem  untuk  sistem pengisian  borang  (SPB)  yang  memiliki  R 2 diatas  80%  hampir  pada  semua  variabelnya. Maka  dapat  dikatakan  rancangan  antarmuka sistem  yang  dipilih  responden  yaitu  dengan sistem  pengisian  borang  (SPB)  pada  tahap pemeriksaan  fisik.  Berikut  struktur  SEMPLS untuk sistem basis pengisian borang pada tahap pemeriksaan fisik pada gambar 7.

## Gambar 7. Struktur SEM PLS Tahap
Pemeriksaan Fisik Dengan Basis Pengisian Borang Model TAM
Sedangkan pada tahap penunjang diketahui dari  nilai  uji  t  (p-value)  bahwa  rancangan antarmuka  sistem Windowing  System (WS), memiliki  3  variabel  yang  tidak  berpengaruh signifikan  baik  secara  langsung  (direct) maupun  tidak  langsung  (indirect)  untuk variabel pemakaian aktual. Variabel yang tidak berpengaruh  signifikan  secara  langsung,  yaitu PKP →  PA,  sedangkan variabel  yang tidak berpengaruh  signifikan  secara  tidak  langsung, yaitu PKP →  STP  dan  PKP  →  PNM. Dikarenakan  ketiga  varibel  tersebut  nilai  p- value  pada  uji  t  diatas  1%,  sehingga  diambil
keputusan  gagal  tolak  H0.  Sedangkan pada rancangan Interaksi Grafis, variabel yang tidak berpengaruh  secara  signifikan  hanya  2  yaitu PKP →  PA  untuk  variabel  yang  secara langsung mempengaruhi pemakaian aktual, dan PKP → PNM untuk variabel yang secara tidak langsung  mempengaruhi  pemakaian  aktual yang  memiliki  nilai  p-value  pada  uji  t  yang lebih besar dari 1%.
Namun  Variabel-variabel yang  tidak berpengaruh  secara  signifikan  pada  rancangan antarmuka  sistem  interaksi  grafis  hampir signifikan (bernilai 0,015 dan 0,014) dibandingkan windowing  system (0,125;  0,125 dan  0,073),  jadi  dapat  dikatakan bahwa rancangan  antarmuka  sistem  pada  tahap penunjang  yang  dipilih  oleh  responden  yaitu Interaksi  Grafis. Berikut  struktur  SEMPLS interaksi  grafis  pada  tahap  penunjang  pada gambar 8.

## Gambar 8. Struktur SEM PLS Tahap
Penunjang Dengan Interaksi Grafis pada Model TAM
Tabel 3. Nilai  R  Square * Pada  Semua  Tahap  Dan  Semua Rancangan Antarmuka Sistem Model TAM Anamnesis Fisik Penunjang NLP SM SPB NLP SM SPB WS IG PA 0,657 0,869 0,788 0,639 0,779 0,789 0,990 0,849 PNM 0,703 0,799 0,800 0,683 0,799 0,820 0,763 0,811
PK 0,715 0,881 0,869 0,798 0,796 0,884 0,789 0,845 PKP 0,546 0,742 0,756 0,763 0,614 0,822 0,815 0,872 STP 0,983 0,983 0,985 0,985 0,969 0,984 0,837 0,990
Tabel 4. Hasil  Uji  t * (  p-Value) * Pada  Semua  Tahap  Dan  Semua  Rancangan Antarmuka Sistem Model TAM
Tahap Tahap Anamnesis Tahap Pemeriksaan Fisik Tahap Penunjang Rancangan Antar Muka NLP SM SPB NLP SM SPB WS IG Pengaruh Antar Variabel PNM → PA 0,00 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 PK → PA 0,00 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 PK → PNM 0,00 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 PK → STP 0,00 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 PKP → PA 0,77 7 0,581 0,718 0,486 0,776 0,949 0,125 0,015 PKP → PNM 0,77 2 0,581 0,716 0,480 0,771 0,949 0,125 0,014 PKP → STP 0,23 2 0,243 0,634 0,006 0,599 0,847 0,073 0,001 RAS → PA 0,00 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 RAS → PNM 0,00 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 RAS → PK 0,00 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 RAS → PKP 0,00 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 RAS → STP 0,00 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 STP → PA 0,65 8 0,300 0,078 0,449 0,257 0,722 0,005 0,000 STP → PNM 0,65 3 0,302 0,076 0,446 0,254 0,723 0,005 0,000

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  tahap  anamnesis  dan  pemeriksaan fisik  pilihan  responden  pada  model  TAM original  memilih  rancangan  antarmuka  sistem berbasis pengisian borang. Pada tahap penunjang  responden  lebih  memilih  rancangan antarmuka sistem interaksi grafis.
Penelitian  ini  terbatas  pada pendekatan TAM  dengan  SEM  PLS  pada  diagnosis penyakit.  Namun  perlu  dikakukan  pada  tahap lain atau tahap lebih lanjut.

## V. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Kepada Masyarakat,  Direktorat  Jenderal  Penguatan Riset  dan  Pengembangan,  dan  Kementerian Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  atas pembiayaan  terhadap  penelitian  ini  (Nomor Kontrak 1075/K8/KM/2017 dan Nomor 009/KA/LPPM/STMIK-BG/VIII/2017) yang telah  memberi  dukungan  finansial  terhadap penelitian  ini.  Terimakasih  juga  terhadap pihak-pihak  lain  yang  mendukung  penelitian ini  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban, & Efraim. 2007. Decision Support and Expert System,Prentice Hall. New Jersey.
[2] Berner, E. S., Webster, G. D., Shugerman, A. A., Jackson, J. R., Algina, J., Baker, A. L., et al. 1994. Performance of Four Computer-Based Diagnostic Systems. The New England Journal of Medicine , 1792- 1796.
[3] Sittig, D., & Stead, W. 1994. Computer Based Physician Order Entry: The State of Art. Journal of the American Medical Informatics Association Volume 1 Number 2 , 108-121.
[4] Agustianti, W & Syafari, R. 2014. Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) Untuk Mengidentifikasi Pemanfaatan Internet Usaha Kecil dan Menengah Sumatera Selatan. Seminar
Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2014. Semarang.
[5] Sulistianingsih, N., Kusumadewi, S., & Kariyam. (2015). Analysis Of Dialogue Technique Acceptance Of Diagnosis Based Clinical Decision Support System. Jurnal Kursor , On Press.
[6] Kulkarni, M., Wadhaval, A., & Shinde, P. 2013. Decision Support System.
International Journal of Engineering Trends and Technology, Vol. 4 , pp. 671-
674.
[7] Santosa, I. 2004. Interaksi Manusia dan Komputer: Teori dan Praktek. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[8] Davis, F. D. 1989. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, dan User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, Vol. 13, No. 3 , pp. 319-
340.
[9] Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. 1989. User Acceptance of Computer Technologgy: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science (pp. 982-1003). U.S.A: The Institute od
Management Science.
[10] Bradley, J. 2012. If We Build It They Will Come? The Technology Acceptance Model. In Y. K. Dwivedi, M. R. Wade, & S. L. Schneberger, Information System Theory Explaining and Predicting Our Digital Society, Vol. 1 (pp. 19-36). New
York: Springer.
[11] Ferdinand, A.2002. Structural Equation
Modelling Dalam Penelitian Manajemen.BP Undip.
[12] Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., dan Anderson, R.E. 2010. Multivariate Data Analysis, 7 th edition. NJ: PearsonPrentice
Hall.
[13] Yamin, S. dan Kurniawan, H., 2009, Structural Equation Modeling: Belajar Lebih Mudah Teknik Analisis Data Kuesioner dengan LISREL-PLS, Buku Seri
Kedua, Jakarta: Salemba Infotek.
[14] Ghazali, G. 2006. Structural Equation Modeling: Metode Alternatif dengan Partial Least Square. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
[15] Venkataraman, S. T., Han, Y. Y., Carcillo, J. A., Clark, R. S., Watson, R. S.,
Nguyen, T. C., et al. 2005. Unexpected Increased Mortality After Implementation of A Commercially Sold Computerized Physician Order Entry System. Pediatrics .