ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v6i1.4157
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Berbasis

## Structural Equation Model
Achmad Udin Zailani a , T. Husain b , Agus Budiyantara c a Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Jl. Surya Kencana No.1, Pamulang, Tangerang  15417, Indonesia b,c Program Studi SI/TI, STMIK Widuri, Jl. Palmerah Barat No.353, Jakarta Selatan  12210, Indonesia email : a dosen00270 @ unpam.ac.id , ,b thusain050686@gmail.com , c agusbudiyantara@kampuswiduri.ac.id
Abstract — Analysis of decision support systems derived  using a  mathematical models with goodness-of-fit approach  can   confirm  or   produce   the   results  of   a  goodness   of  fit   concordance.  This  type   of  research   is descriptive analytic with maximum likelihood estimation techniques using model of financial ratio's consists of financial liquidity ratio's such as current ratio's, acid test ratio's, cash ratio's and net-working capital ratio's which are tested for validity  and  evaluation  of  goodness-of fit  criteria. Decision support systems based on structural equation modeling (SEM) which are derived into mathematical models (quantitative) can explain the complexity of the relationship between the  goodness-of fit  using a structural equation modeling (SEM) based approach.
Index Terms — Decision support systems, financial ratio's, goodness-of fit indices
Abstrak – Analisis sistem penunjang keputusan yang diturunkan melalui model matematis dengan pendekatan goodness-of fit dapat mengkonfirmasi atau menghasilkan hasil uji kelayakan suatu model. Jenis penelitian ini merupakan deskriptif analitik dengan teknik estimasi kemungkinan maksimum menggunakan model pengukuran rasio keuangan likuiditas dengan indikator current ratio's, acid test ratio's, cash ratio's dan net-working capital ratio's yang dilakukan pengujian validitas, evaluasi kriteria goodness-of fit. Sistem penunjang keputusan berbasis structural equation modeling (SEM) yang diturunkan ke dalam model matematis (kuantitatif) dapat menjelaskan kompleksitas hubungan antara kelayakan model (goodness-of fit  GOF) menggunakan pendekatan berbasis structural equation modeling (SEM).
Kata Kunci — Goodness-of fit , rasio keuangan, sistem penunjang keputusan

## I. PENDAHULUAN
Perhitungan  indeks Goodness-of Fit (selanjutnya disebut GOF) dalam  menilai cocok  atau  tidaknya suatu model yang  diusulkan dalam penelitian. GOF secara sederhana dapat digunakan dalam pengujian regresi   atau   familiar   disebut   dengan   uji   ANOVA   dengan   output   statistik   F-hitung,   dapat   juga dikembangkan dengan teknik analisis jalur ( path analysis ) yang melandasi pemenuhan asumsi melihat signifikansi   fungsi   linieritas   suatu   model   apakah   suatu   model   dinyatakan   linier   atau   tidak   misalnya dengan pendekatan curve fit . Estimasi pada suatu model dapat berpedoman pada Goodness-of fit GOF itu sendiri   berfungsi   untuk   melihat   potensi   adanya   kemungkinan   adanya   suatu   faktor   penggangu   atau anomali (dinyatakan nilai t < 1,96 yang artinya suatu jalur atau path dinyatakan tidak signifikan atau nilai standar solusi > 1,00)[1].
Simulasi GOF sebenarnya dapat digunakan dalam konteks multidisiplin ilmu untuk menilai suatu model pengukuran apakah  memenuhi  kriteria layak uji  atau tidak. Beberapa  penelitian mengenai  uji model sistem penunjang keputusan (SPK) yang menggunakan pengukuran GOF untuk melihat kelayakan model suatu sistem informasi diantaranya: (1) Model persamaan struktural dengan analisis faktor pada tingkat 2-level dengan metode maximum likelihood estimation (MLE) pada tiap tingkatan hirarki. Metode ini ditujukan untuk mengestimasi data loss , skor chi-kuadrat (χ 2 ) dan skor RMSEA untuk evaluasi suatu model apaka dikatakan fit atau tidak dengan 4 indikator yang diusulkan dalam kualitas pembelajaran siswa (KPS) yaitu Matematika, Fisika, Kimia, dan Biologi atas pencapaian nilai ujian nasional (UN)[2]; (2) Model persamaan struktural (analisis PLS) dengan perbandingan dan pengaruh pengguna aplikasi e- learning , yang menggunakan analisis system support dengan teknik simulasi, tutorial dan fungsi bantuan
atas computer   self-efficacy dan   efektivitas   kerja.   Metode   analisis   model   menggunakan independent sample t-test yang mensyaratkan kesamaan data yang diujikan (melalui syarat uji homogenitas) dengan teknik levene test. Hasil penelitian memberikan gambaran bahwa simulasi dapat memberikan pengamatan yang lebih menarik sehingga akan system support disajikan dengan jelas dan mudah dipahami maka pengguna akan lebih mudah untuk mendapatkan  pengetahuan  terkait  penggunaan  teknologi  sehingga computer   self-efficacy pengguna   akan  meningkat.   Peningkatan computer  self-efficacy pengguna  akan membantu dalam peningkatan efektivitas dalam penggunaan teknologi[3]; (3) G oodness of fit (GOF) pada pengguna   aplikasi   e- Learning di   STMIK   Bumigora   Mataram   dengan   pendekatan The  Technology Acceptance   Model (TAM)   menggunakan   perangkat   lunak   AMOS.   Hasil   pengujian   GOF   melalui   uji model   persamaan   struktural,   analisis   faktor   konfirmatori   serta   evaluasi   atas   model   penerimaan e- learning[4] ;  (4) Uji kecocokan SEM dengan metode Diagonal Weighted Least Square (DWLS) untuk menentukan ukuran sampel 160 untuk menghasilkan kesesuaian model. Hasil pengujian membuktikan bahwa  variabel mediator fasilitas di perpustakaan yang difungsikan secara intervening atas kompetensi pegawai terhadap kualitas pelayanan dengan koefisien determinasi total sebesar 0,812[5]; dan (5) Model persamaan struktural dengan pendekatan analisis faktor dengan melibatkan subjek penelitian yaitu 45 perusahaan manufaktur yang sahamnya listing di BEI. Faktor yang dianalisis menghasilkan aktivitas, solvabilitas   dan   profitabilitas   atas   kinerja   keuangan   terhadap   EVA   ( Economic   Value   Added )   serta likuiditas dan EVA atas pengaruhnya pada Reaksi Pasar[6] .
Penelitian ini menggunakan uji kelayakan model matematis dengan pendekatan kuantitatif berbasis structural equation model untuk mengkonfirmasi rasio keuangan menggunakan pengukuran likuiditas. Software LISREL Versi 8.72 digunakan untuk menganalisis dengan pendekatan goodness-of fit dengan teknik estimation maximum likelihood (MLE).

## II. METODE
Model  adalah  salah   satu   turunan   dari   karakteristik   utama   sistem   penunjang   keputusan   ( decision support   system )   yang   merupakan   representasi   sederhana   atau   penggambaran   dari   kenyataan   atas fenomena-fenomena suatu objek atau suatu kegiatan[7].  Lebih lanjut, pendekatan ini dapat dirancang dengan membuat suatu model yang pada akhirnya akan menentukan solusi dari setiap objek atau masalah, misalnya dengan menggunakan pohon keputusan[8].Klasifikasi masalah untuk menempatkan pendekatan solusi standar dapat dilakukan dengan pendekatan terstruktur dengan model optimisasi dapat dihasilkan secara otomatis, yang hasil pengukurannya dapat akan dievaluasi dan diungkapkan secara langsung untuk mencapai tujuan[9].  Basis structural equation modeling (SEM) dapat dikelompokkan ke dalam model matematis (kuantitatif) yang menjelaskan hubungan sistem organisasi yang kompleks dan tidak dapat direpresentasikan   dengan   pemodelan iconic atau analog .   Analisis   DSS   dikembangkan   menggunakan basis   perhitungan   numerik   dan   model   kuantitif   lainnya   dengen   pendekatan   matematis.   Pemodelan berbasis   SEM   dilakukan   melalui   beberapa   tahapan   antara   lain:   (1)   pengembangan   model   berbasis kerangka teori; (2) desain path diagram untuk menjelaskan keterkaitan sebab-akibat; (3) transformasi path   diagram menjadi   model   persamaan   struktural;   (4)   pilihan   input   matrik   kovarian   dengan menggunakan teknik estimasi model seperti maximum likelihood estimation (MLE), generalized least square (GLS), unweighed or scale least square (U/SLS), dan asymptotically distribution free (ADF); (5) Identifikasi model struktural serta penilaiannya; dan (6) evaluasi atau penilaian atas kriteria goodness-of fit [10].
Tabel 1 Pertimbangan Teknik Estimasi Pertimbangan Ukuran Sampel Teknik Estimasi yang Dipilih Keterangan 50-200 (memenuhi asumsi normalitas) MLE Tidak dilakukan uji chi-square dengan teknik ULS dan SLS sehingga itu tidak menarik perhatian 200-500 (memenuhi asumsi normalitas) MLE dan GLS Ukuran sampel yang kurang dari 500, cukup baik menggunakan teknik GLS Lebih dari 2500 (kurang memenuhi asumsi normalitas) ADF Ukuran sampel yang kurang dari 2500, sehingga kurang cocok menggunakan teknik ADF ML = maximum likelihood , GLS = general least square , ADF = Augmented Dickey Fuller
Diagram jalur SEM  menggambarkan  pola hubungan antar  konstruk  yang  diteliti.  Pola  yang berasal dari variabel observasi, indikator dan variabel laten akan menghubungkan suatu konstruk atau variabel. SEM  dapat  dikelompokkan  menjadi   model   pengukuran  dan  model  struktural[11].  Berikut   ini  adalah contoh diagram jalur sederhana pada LISREL:
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Berbasis Structural Equation Model  (Achmad Udin Zaelani)
Gambar. 1. Ilustrasi Diagram Jalur Pada LISREL
Pemodelan Rasio Keuangan yang  diformulasikan untuk menguji kelayakan salah satu rasio penting yaitu liquidity   ratio's dalam   menganalisis   ketepatan   tepat   waktu   dan   kecepatan   perusahaan   dalam mencairkan asetnya (piutang usaha dan persediaan) menjadi uang tunai[12]. Indikator yang digunakan untuk uji kelayakan liquidity ratio's yaitu current ratios, acid test ratio's, cash ratio's, dan net working capital ratio's .
Indikator Liquidity Ratio's ke-1  (CR)  menggunakan pengukuran Current Ratio's yang menunjukkan kemampuan perusahaan untuk mengeksekusi utang yang akan segera jatuh tempo dalam waktu dekat dengan rumus perhitungan[13]:
CR = Current Assets

## Current Liabilities
Keterangan : CR = Current Ratio's
Indikator Liquidity Ratio's ke-2  (QR)  menggunakan pengukuran Quick atau Acid Test Ratio's yang tanpa melibatkan komponen persediaan yang menunjukkan kemampuan perusahaan dalam mengeksekusi utang lancar dengan ketersediaan aset lancar yang dimiliki dengan rumus perhitungan:
QR = Current Assets − Inventory Current Liabilities Keterangan : QR = Quick Ratio's
Indikator Liquidity Ratio's ke-3  (CashR)  menggunakan pengukuran Cash Ratio's yang difungsikan untuk   melihat   ketersediaan   uang   kas   dalam   menyelesaikan   utang   jangka   pendeknya  dengan   rumus perhitungan:
Cash R = Cash or Cash Equivalent Current Liabilities
Keterangan : CashR = Cash Ratio's
Indikator Liquidity Ratio's ke-4 (NWCR) menggunakan pengukuran Net Working Capital Ratio's yang menunjukkan kemampuan modal kerja dibandingkan dengan keseluruhan harta yang dimiliki perusahaan dengan rumus perhitungan:
NWC = Current Asset − Current Liabilites

## Total Assets
dimana: NWC = Net Working Capital
Penelitian   ini   merupakan   jenis   deskriptif   analitik   dan   melibatkan   data   sekuender   berupa   laporan tahunan perusahaan-perusahaan yang sahamnya terdaftar dan bertransaksi aktif di Bursa Efek Indonesia. Objek   penelitian   ini   melibatkan   sistem   pendukung   keputusan   berdasarkan   4   (empat)   rumusan   rasio keuangan likuiditas dengan menggunakan model matematis dengan kriteria pengujian goodness-of fit (GOF). Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan pengembangan AHP berikut ini:
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Berbasis Structural Equation Model  (Achmad Udin Zaelani)

## START
I Pengembangan Model Berbasis Teori FINISH II Desain Path Diagram III Transformasi Path Diagram IV Memilih Teknik Estimasi Model V, VI Identifikasi Model, dan Validasi GOF

## Gambar. 2. Tahapan Penelitian
Tahap  penelitian ini    dilakukan  untuk memperoleh  keseluruhan  model  AHP  berbasis matematis dan pengembangkan teknik analisis SEM[14]:
1. Tahap  pengembangan   model   dengan   landasan   teoritis,   dimana sebuah   model   harus   memiliki justifikasi teoritis yang kuat untuk dikembangkan untuk mengidentifikasi hubungan-hubungan atas suatu fenomena (berdasarkan formulasi / pengukuran rasio keuangan).
2. Tahap  desain diagram  jalur ( path diagram ) yang bertujuan untuk pembentukan  model, kemudian visualisasi konstruk ke dalam konseptualisasi model teoritis (seperti Gambar 1).
3. Konstruk-konstruk yang dibangun dalam path diagram pada  tahap sebelumnya, dikonversikan ke dalam konstruk eksogen.
4. Spesifikasi   model   dapat   dikonversikan   ke   dalam   model   pengukuran   ( measurement   model )  untuk menetapkan rangkaian matriks kovarian yang menunjukkan keterkaitan antar konstruk yang diuji.
5. Pemilihan dan analisis model dengan software LISREL Versi 8.72, dan
6. Goodness-of-Fit bertujuan untuk memvalidasi kesesuaian ( fit ) suatu model dengan data atau tidak.
Tabel 2 Pertimbangan Teknik Estimasi[15]
Kriteria Goodness-of Fit Cut-off Score X 2 Chi- Square (p- value )
GFI RMSEA RMR, Standardized RMR Skor Kecil (> 0,05) > 0,90 < 0,05 < 0,05; ≤ 0,08 AGFI NFI TLI / NNFI CFI RFI ≥ 0,90 ≥ 0,95 ≥ 0,90 PGFI PNFI
CMIN / df > 0,50 0,60 – 0,90 < 2,00

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Tahap Pengembangan Berbasis Teori
Tahap pengembangan model diawali dengan penyusunan indikator berdasarkan pada pengembangan teori. Penelitian ini menggunakan 4 (empat) indikator pengukuran rasio keuangan likuiditas yaitu current ratio's, acid test ratio's, cash ratio's, dan net working capital ratio's .
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Berbasis Structural Equation Model  (Achmad Udin Zaelani)

## B. Tahap Desain Path Diagram
Penyusunan diagram jalur akan dikonseptualisasikan menggunakan konstruk eksogen dengan teknik confirmatory factor analysis (CFA). Teknik ini didesain untuk menguji multidimensional dari konstruk teoritis atas dimensi-dimensi pembentuk masing-masing variabel laten[14].
Gambar. 3. Path Diagram Model Penelitian

## C. Konversi Path Diagram
Konversi dari path diagram yang merupakan konseptualisasi atas  spesifikasi model  dibuat ke  dalam rangkaian persamaan berikut ini:
LR = λ ζ+ δ 1 λ ζ+δ 2 λ ζ+δ 3 λ ζ+δ 4 Keterangan : λ = matrik kovarian antara loading indikator dari suatu konstruk
ζ = konstruk endogen rasio keuangan likuiditas
δ = kesalahan pengukuran dari indikator konstruk rasio keuangan likuiditas
D. Memilih Teknik Estimasi Model
Structural equation modeling (SEM) menggunakan estimasi model yang dikembangkan menggunakan input data pada software LISREL Versi 8.72. Penelitian ini menggunakan pendekatan teknik maximum likelihood estimation (MLE) karena jumlah observasi yang berkisar antara 50-200 sampel.

## E. Identifikasi Model
Setelah itu, model diidentifikasi dan diawali dengan uji validitas butir (indikator) dan reliabilitas dari instrumen   penelitian.   Penelitian   ini   hanya   menggunakan   uji   validitas   yang   ditujukan   untuk mengkonfirmasi sebuah faktor dengan ketentuan jika t- value > t critical atau nilai muatan faktor standar (SLF) lebih besar dari 0,5 maka indikator dinyatakan valid atau sebaliknya.
Gambar. 4. Path Diagram Model Pengukuran
F. Validasi Goodness-of Fit (GOF)
Validasi GOF bertujuan untuk menguji  kesesuaian antara data dengan model yang diajukan secara keseluruhan  berdasarkan  kriteria absolute, incremental dan parsimonious fit  measures dikalkulasikan menggunakan program LISREL 8.72 untuk tiap indikator yang diestimasi dengan membandingkan skor
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Berbasis Structural Equation Model  (Achmad Udin Zaelani)
estimate (GOF- statistics ) dengan nilai cut-off score (Tabel 2) dengan rangkuman hasil berikut ini:
a. Uji Chi-Square menghasilkan skor 2,09 dengan probabilitas signifikansi (> 0,05), artinya populasi dengan sampel tidak memiliki perbedaan.
b. Nilai CMIN/DF menghasilkan skor 1,045 (kurang dari 2,00), artinya model dan data mengindikasikan acceptable fit .
c. Nilai RMSEA menghasilkan skor 0,029, dimana jauh dibawah 0,08, artinya model menunjukkan kriteria close-fit .
Gambar. 5. Path Diagram Model Keseluruhan ( Overall )
Selanjutnya nilai GFI dan AGFI yaitu ukuran non-statistikal dengan rentang skor yang berkisar antara 0 ( poor fit ) dengan 1 ( perfect fit ) yaitu 0,98 ( better fit , karena lebih besar dari 0,90). Nilai TLI, CFI dan RFI    merupakan  kategori incremental   index dengan   tujuan   untuk   melihat  model   yang   diuji  yang didasarkan atas baseline model yang mensyaratkan ≥ 0,95, dan skor melebihi 1 menunjukkan a very good fit .   Oleh   karena   nilai Chi-Square dan   RMSEA  telah   memenuhi   kriteria close   fit .   maka   perbaikan   / respesifikasi  model  tidak   perlu   dilakukan.  Berdasarkan   kriteria   pengujian   di   atas,   maka   model pengukuran   rasio   keuangan   likuiditas   secara   keseluruhan   ( overall )   memiliki   tingkat Goodness-of-Fit (GOF) yang sangat baik.

## G. Pembahasan
Interpretasi dari model  pengukuran rasio keuangan likuiditas  yang  memiliki tingkat kelayakan yang sangat baik menghasilkan persamaan pengukuran sebagai berikut:
CR = 8,56 ∗ LR + 1,00 QR = 8,48 ∗ LR + 0,83 CashR = 3,29 ∗ LR + 0,87 NWCR = 0,11 ∗ LR + 0,074
Liquidity   Ratio's pada   pengukuran   rasio   keuangan   memberikan   pengaruh   sangat   besar   terhadap keakuratan masing-masing antara lain current ratio's sebesar 100 persen, quick atau acid test ratio's sebesar 83 persen, cash ratio's sebesar 87 persen dan net-working capital ratio's sebesar 7,4 persen. Temuan   penelitian   ini   mengkonfirmasi   hasil   uji   simulasi goodness   of   fit (GOF)   pada   uji   model penerimaan e-Learning di STMIK Bumigora Mataram[4]  dan indeks kecocokan  dalam  SEM dengan metode estimasi diagonaly weighted least square [5] serta faktor SEM pada perusahaan manufaktur BEI atas   faktor   aktivitas,   solvabilitas   dan   profitabilitas[6]  dan   pada   penelitian   ini   menggunakan   teknik maximum likelihood estimation (MLE).

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan penelitian ini yaitu: a. Sistem penunjang keputusan berbasis structural equation modeling (SEM) yang diturunkan ke dalam model   matematis   (kuantitatif)   dapat   menjelaskan   kompleksitas   hubungan   antara   kelayakan   model ( goodness-of fit  GOF) menggunakan pendekatan berbasis structural equation modeling (SEM).
b. Penetapan   sampel   yang   berkisar   antara   50-200   cocok   menggunakan   teknik maximun   likelihood estimation (MLE).
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Berbasis Structural Equation Model  (Achmad Udin Zaelani)
c. Statistik Chi-Square (χ 2 ) sebesar 2,09 dengan probabilitas signifikansi (> 0,5) serta nilai RMSEA (< 0,08) yang menunjukkan model yang memenuhi kriteria close-fit menjadi dasar atau acuan bahwa model tidak perlu dilakukan respesifikasi atau perbaikan.
d. Hasil dari uji kesesuaian ( goodness-of fit ) pada penelitian ini menghasilkan skor pada masing-masing model pengukuran rasio keuangan likuiditas pada tingkat keakuratan sebesar current ratio's sebesar 100 persen, acid test ratio's sebesar 83 persen, cash ratio's sebesar 87 persen dan net-working capital ratio's sebesar 7,4 persen.

## ACKNOWLEDGMENT
Ucapan terima kasih kepada Allah SWT dan Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan rahmat dan karunia- Nya, sehingga artikel ini dapat dipublikasikan. Kami juga berterima kasih kepada Universitas Pamulang dan STMIK Widuri yang memberi kesempatan untuk melakukan penelitian kolaborasi serta masukan- masukannya penyempurnaan isi artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ramadiani, A. Nizar H, Azainil, H. Rahmania H, D. Marisa Khairina, and S. Maharani, Model dan Bentuk Penelitian E- Learning Menggunakan Structural Equation ModeL , 1st ed. Samarinda: Mulawarman University Press, 2018.
[2] M. Waluyo, Abdurakhman, and Zulaela, “Analisis Faktor 2-Level Dalam Model Persamaan Struktural,” in Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP I) , 2016, pp. 776–789.
[3] A. Pratama, “Analisis Pengaruh dan Perbandingan System Support (Tutorial, Simulasi Fungsi Bantuan) terhadap Tingkat Computer Self-Efficacy dan Efektivitas Kerja Pengguna (Studi Kasus Aplikasi E-Learning),” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
[4] U. Hasanah, Ismarmiaty, and A. Bachtiar, “Analisis Simulasi Goodness Of Fit (GOF) pada Uji Model Penerimaan E- Learning,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) - Pemanfaatan Internet of Things (IoT) dalam Pembangunan Kota Cerdas , 2017, pp. E25–E30.
[5] N. Sholihat, “Indeks Kecocokan dalam Model Persamaan Struktural Menggunakan Metode Estimasi Diagonaly Weighted Least Square (DWLS),” Universitas Lampung, 2018.
[6] Y. Hanike and D. Anwar, “Analisis Faktor Structural Equation Model (SEM) Pada Perusahaan Manufaktur Bursa Efek Indonesia,” in SEMNAS Matematika & Pendidikan Matematika IAIN Ambon - Tantangan Pembelajaran Matematika di Era Global , 2018, pp. 198–208.
[7] F. Sari, Metode dalam Pengambilan Keputusan , 1st ed. Sleman: Deepublish (CV Budi Utama), 2018.
[8] A. S. Wiguna and W. Harianto, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Sepeda Motor Matic Injeksi Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android,” SMARTICS J. , vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2017.
[9] T. Husain, “An Analysis of Modeling Audit Quality Measurement Based on Decision Support Systems (DSS),” Eur. J. Sci. Explor. , vol. 2, no. 6, pp. 1–9, 2019.
[10] W. R. Murhadi, “Pemodelan SEM.” .
[11] J. Sarwono, “Pengertian Dasar Structural Equation Modeling (SEM),” J. Ilm. Manaj. Bisnis , vol. 10, no. 3, pp. 173–182, 2010.
[12] S. Titman, T. Martin, A. J. Keown, and J. D. Martin, Financial Management: Principles and Applications , 8th ed. Melbourne: Pearson Australia, 2019.
[13] Kasmir, Analisis Laporan Keuangan . Jakarta: PT. Rajagrafindo Persada, 2016.
[14] I. Ghozali, Structural Equation Modeling: Teori, Konsep dan Aplikasi dengan Program Lisrel 8.80 . .
[15] J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis , 7th ed. New Jersey: Prentice Hall, 2010.
Achmad Udin Zailani , Meraih gelar sarjana  komputer (S.Kom) dari  STMIK Raharja  pada tahun 2006. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari STMIK Eresha  pada tahun 2012. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi informatika di Universitas Alma Ata.
T. Husain, Meraih gelar sarjana  ekonomi  (S.E) dari  Universitas Trisakti  pada tahun 2009. Kemudian gelar sarjana  komputer (S.Kom) dari  STMIK Widuri  pada tahun 2013. Kemudian meraih gelar Master (M.M.S.I) dari  Universitas  Bina Nusantara  pada tahun 2012. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Sistem Informasi di STMIK Widuri.
Agus   Budiyantara, Meraih  sarjana  (Ir)   dari   Universitas   Gadjah   Mada   pada   tahun  1995.   Kemudian   meraih   gelar   Master (M.Kom) dari Sekolah Tinggi Teknik Informatika Benarif Indonesia pada tahun 2006. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Teknik Informatika di STMIK Widuri.
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Berbasis Structural Equation Model  (Achmad Udin Zaelani)