## MAMMOGRAPHY SCREENING PADA KANKER PAYUDARA
DENGAN GENERALIZED STRUCTURED COMPONENT ANALYSIS
Indah Manfaati Nur
Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muhammadiyah Semarang
Alamat e-mail : indah.manfaati.nur@gmail.com

## ABSTRAK
Kanker  merupakan  salah  satu  jenis  penyakit  tidak  menular  yang  paling  banyak menyebabkan  kematian  di  seluruh  dunia.    Kementrian  kesehatan  RI  (2008)  mencatat bahwa  Kanker  Payudara  dan  Kanker  Leher  Rahim  merupakan  salah  satu  masalah  utama kesehatan perempuan di dunia, terutama di negara berkembang seperti Indonesia, dan salah satu  alasan  semakin  berkembangnya  kanker  tersebut  disebabkan  oleh  rendahnya  upaya deteksi  dini  atau  screening.  Pada  saat  ini,  mammografi  masih  menjadi  standar  paling efektif  untuk  screening  dini  kanker  payudara.  Beberapa  faktor  yang  digunakan  untuk pemeriksaan  mammografi  merupakan  unobserved  variable,  karena  tidak  dapat  diukur secara  langsung  dan  masing-masing  memiliki  indikator  untuk  mengukurnya.  Oleh  karena itu,  teknik  analisis  yang  dipilih  adalah  menggunakan  pemodelan  persamaan  struktural. Generalized  Structure  Component  Analysis  (GSCA)  merupakan  salah  salah  satu pendekatan dalam Component Based Structured Analysis, yang merupakan pengembangan lebih lanjut dari pemodelan dengan menggunakan pendekatan Partial Least Square (PLS) [6].  hal  ini  dikarenakan  GSCA  menggunakan  algoritma  Alternating  Least  Square  (ALS) sedangkan  PLS  menggunakan  algoritma  Fixed  Point.  Kegunaan  GSCA  adalah  untuk mendapatkan model struktural  yang powerfull guna tujuan prediksi. Jika model struktural dirancang  tanpa  mendasarkan  landasan  teori  yang  kuat  dan  aplikasi  GSCA  adalah  dalam kerangka  model  building,  model  hasil  analisis  lebih  diutamakan  untuk  tujuan  prediksi. Tujuan  pertama  penelitian  ini  yaitu  untuk  menduga  parameter  menggunakan  pendekatan GSCA  dan  mengetahui  pengaruh  antar  faktor  dalam  variabel  laten  pada  proses  skrining mammografi  menggunakan  pendekatan  GSCA.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  nilai signifikansi  parameter  model  terlihat  bahwa  hampir  semua  nilai  loading  factor  signikan secara  statistik,  dengan  taraf  signifikansi  0,05  (nilai  t  hitung ≥ t-tabel ( α /2;n-1) =  2,023), kecuali pada konstruk BIRADS C-2. Composite reliability dan AVE menunjukkan bahwa seluruh  konstruk  memiliki  reliabilitas  yang  baik  terlihat  dari  nilai  composite  reliability semua  diatas  0,70  dan  semua  nilai  AVE  semua  diatas  0,5.  Selain  itu  masing-masing konstruk memiliki discriminant validity yang baik, terlihat nilai akar AVE lebih tinggi dari nilai  korelasi  antar  konstruk.  Pada  analisis  pengaruh  antar  faktor  dalam  variabel  laten, terbukti bahwa variabel eksogen memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel endogen.

## Kata Kunci :  Kanker Payudara, Mammografi, Generalized Structure Component Analysis
(GSCA)

## PENDAHULUAN
Kanker  termasuk  salah  satu  penyebab utama kematian di seluruh dunia, dan fakta
menunjukkan  bahwa  jumlah  kasus  terus meningkat dari tahun ke tahun. Di regional Asia  Tenggara,  kanker  membunuh  lebih dari  1,1  juta  orang  setiap  tahun.  WHO
memperkirakan  pada  tahun  2030,  kanker akan  menjadi  penyebab  kematian  tertinggi di Indonesia.
Sementara  itu,  berdasarkan  Sistem Informasi Rumah Sakit (SIRS) pada tahun 2010  kanker  payudara  dan  kanker  leher rahim  merupakan  jenis  kanker  tertinggi pada pasien rawat inap maupun rawat jalan di  seluruh  RS  di  Indonesia,  dengan proporsi  sebesar  28,7%  untuk  kanker payudara.  Menyikapi  fenomena  tersebut, upaya  promotif-preventif  untuk  dapat menekan terjadinya kanker terus dilakukan.  Salah  satunya  dengan  upaya deteksi sedini mungkin untuk
meningkatkan kesempatan penderita untuk bertahan hidup.
Pada  saat  ini,  mammografi  masih menjadi  standar  paling  efektif  untuk screening dini kanker payudra. Mammografi  adalah  proses  pemeriksaan payudara  manusia  menggunakan  sinar  X dosis rendah (umumnya berkisar 0,7 mSv). Mammografi  digunakan  untuk  melihat beberapa  tipe  tumor  dan  kista,  dan  telah terbukti  dapat  mengurangi  mortalitas akibat  kanker  payudara.Faktor-faktor  yang dapat  dilihat  pada  saat  pemeriksaan mammografi antara lain :
1. Intermediate Findings
Variabel  yang  menjelaskan  keadaan  sel atau jaringan yang terdapat dalam payudara,  dimana  variabel  ini  terdiri  dari lima indikator yaitu well defined, developing,  architectural,  skin  thickening, dan  asymetry.  Seorang  wanita  yang melakukan pemeriksaan mamografi memungkinkan  untuk  memiliki  lebih  dari satu  indikator  atau  tidak  sama  sekali  pada variabel ini
2. Suspicious for Malignancy
Variabel  yang  menjelaskan  bentuk tumor  yang  terdapat  dalam  payudara  atau tanda-tanda  keganasan  yang  terlihat  pada payudara,  dimana  variabel  ini  terdiri  dari tiga indikator yaitu mass, calcification, dan speculated sign.
3. BIRADS Category
Breast  Imaging  Reporting  and  Data System (BIRADS) digunakan untuk memprediksi  tingkat  keganasan  pasien kanker payudara dalam skrining mamografi.  Adapun  kategori  BIRADS adalah sebagai berikut:
C-0  : perlu pemeriksaan lanjut C-1  : normal C-2  : kelainan jinak C-3  : kelainan yang mungkin jinak, disarankan untuk evaluasi ketat C-4  : kelainan yang mungkin mengarah keganasan C-5  : sangat mungkin ganas
4. Position Akan dilihat letak dimana ada perubahan yang tidak wajar pada payudara kanan atau payudara kiri. Prediksi malignansi  dapat  dipermudah  dengan menerapkan  kategori  BIRADS  (Breast Imaging Reporting and Data System).
Beberapa  faktor  yang  digunakan  untuk pemeriksaan mammografi merupakan unobserved  variable,  karena  tidak  dapat diukur secara langsung dan masing-masing memiliki  indikator  untuk  mengukurnya. Oleh  karena  itu,  teknik  analisis  yang dipilih  adalah  menggunkan  pemodelan persamaan struktural. Pemodelan persamaan  struktural  pada  umumnya banyak  digunakan  untuk  penelitian  yang melibatkan banyak variabel dengan tingkat kompleksitas tinggi, baik observed variable maupun unobserved variable.
Ada  dua  pendekatan  dalam  Analisis Pemodelan  Persamaan  Structural  yaitu Covariance  Based  dan  Component  Based.
Pada  Component  Based  SEM  ada  dua pendekatan  yang  digunakan,  yaitu  Partial Least  Square  (PLS)  dan  Generalized Structure Component Analysis (GSCA) [1] . Generalized Structure Component Analysis (GSCA) adalah metode yang dikembangkan  oleh  Hwang  dan  Takane (2004)  yang  merupakan  pengembangan lebih  lanjut  dari  pemodelan  dengan menggunakan  pendekatan  Partial  Least Squre, hal ini dikarenakan GSCA
menggunakan  algoritma  Alternating  Least Square (ALS) sedangkan PLS menggunakan algoritma Fixed Point. Kegunaan GSCA adalah untuk mendapatkan model struktural yang powerfull guna tujuan prediksi. Jika model struktural  dirancang  tanpa  mendasarkan landasan  teori  yang  kuat  dan  aplikasi GSCA  adalah  dalam  kerangka  model building,  model  hasil  analisis  lebih diutamakan  untuk  tujuan  prediksi.  Pada GSCA diperlukan spesifikasi model pengukuran  (refleksif  atau  formatif)  dan model  struktural.  Kedua  sub  model tersebut  diintegrasikan  ke  dalam  sebuah persamaan  aljabar,  kemudian  dilakukan pendugaan parameter. Pendugaan parameter  GSCA  memiliki  satu  kriteria tunggal secara konsisten
yaitu meminimumkan residual dari model terintegrasi  tersebut.  Dengan  demikian analisis  GSCA  memiliki  kriteria  global optimasi  sehingga  dapat  memberikan kesesuaian model secara global (keseluruhan).
GSCA  dipandang  sebagai  pendekatan component  based  dimana  variabel  laten didefinisikan  sebagai  komposit  tertimbang dari  variabel  yang  diobservasi,  seperti yang ditunjukkan pada persamaan berikut :

## =
Dimana zi dan   adalah J dengan vektor 1 variabel  observed  dan  d  dengan  1  vektor variabel  laten/konstruk  untuk  diobservasi (i  =1,2,3...,j).  Sedangkan  W  adalah komponan  matriks  yang  terdiri  dari component weight.
Seperti pemodelan persamaan structural  pada  umumnya,  GSCA  juga juga  meliputi  measurement  model  dan structural  model.  Measurement  model
mendeskripsikan
hubungan antara indikator  dengan  konstruk,  sedangkan structural  model  menghubungkan  antar konstruk.
Secara  matematis,  measurement  model dapat dituliskan sebagai berikut :
= +
Dimana  C  adalah  J  dengan  d  matriks loading,    dan J dengan 1 vektor residual untuk zi.
Sedangkan  structural  model  dinyatakan seperti persamaan berikut :
= +
Dimana  B  adalah  d  dengan  d  matriks koefisien  jalur,  dan  ei  d  dengan  1  vektor residual untuk GSCA  mengintergrasikan  ketiga  bentuk persamaan  di  atas  menjadi  persamaan tunggal sebgai berikut :
= + = 0 0 +
Dimana  Ij  adalah  matriks  identitas  dengan orde  J, = ,  dengan = 0 0 ,dan

## =
Dalam  model  GSCA  semua  indikator  dan kosnstruk  dimasukkan  dalam  ui  dan interdependence  (saling  ketergantungan) dinyatakan dalam matrik A
Parameter GSCA (W dan A) diestimasi sehingga  nilai  jumlah  kuadrat  dari  semua ei  adalah  sekecil  mungkin  untuk  semua pengamatan.
= ( − )
Hal ini sama halnya dengan meminimumkan    kriteria  least  square berikut ini :
= ( − ) ′ ( − )
!
Dengan  memperhatikan  W  dan  A  dan identification constraint yang memuat skor variabel normal, seperti berikut :
" #
! = 1
Dibandingkan  dengan  PLS,  analisis GSCA  memiliki  kelebihan  antara  lain model  struktural  bersifat  tidak  rekursif, pendugaan  parameter  bersifat  optimalisasi global.  Pada  PLS  penerapan  metode  least

## square  hanya  bersifat  meminimumkan
residual  pada  masing-masing  persamaan (bersifat  lokal),  sedangkan  pada  GSCA penerapan  metode  least  square  bersifat meminimumkan  residual  pada  model struktural (bersifat global) [6] .

## Estimasi Parameter
Terdapat  3  parameter  yang  diduga, yaitu  V,  W,  dan  A.  Pendugaan  dilakukan dengan  meminimumkan  jumlah  kuadrat sisaan, dengan E = ZV – ZWA = Ψ – Γ A. Jumlah  kuadrat  sisaan  untuk  pendugaan parameter adalah sebagai berikut: % = (& − '() ) (& − '()
Persamaan  jumlah  kuadrat  sisaan  tidak dapat  diselesaikan  secara  analitis,  di  mana V, W, dan A dapat tersusun atas angka nol atau elemen tetap lainnya. Oleh karena itu, algoritma  Alternating  Least  Square  (ALS) digunakan  untuk  meminimumkan  jumlah kuadrat  sisaan.  Algoritma  ALS  dalam GSCA terdiri dari 2 langkah, yaitu [2] :
1. Parameter A diduga dari parameter V dan yang tetap.
2. Parameter  V  dan  diduga  dari parameter A yang tetap.
Parameter  yang  didapat  konvergen  ketika penurunan  nilai  fungsi  berkurang  dibawah nilai permulaan sebesar 10 -4 [6]

## Evaluasi Model
Evaluasi  (measures  of  fit)  terhadap GSCA dilakukan melalui 3 tahap :
1. Evaluasi  terhadap  measurement model (outer model) dengan melihat convergent validity, discriminant  validity,  composite reliability dan nilai Average Variance Extracted (AVE).
Measure of fit pada model pengukuran bertujuan untuk memeriksa (menguji) apakah instrumen  penelitian  valid  dan reliabel,  dengan  rumus  sebagai berikut : [3]
*+ = ∑ - " ∑ - " + ∑ 1 − - "
Composite reliability blok indikator yang  mengukur  suatu  konstruk laten  dapat  dievaluasi  dengan  dua macam ukuran yaitu internal consistency  dan  nilai  Cronbach Alpha. Dengan menggunakan output  yang  dihasilkan  GSCA, maka  composite  reliability  dapat dihitung dengan rumus : [8]
./ = (∑ - " ) (∑ - ) " + (∑ 1 − - " ) Direkomendasikan bahwa nilai composite  reliability  lebih  besar atau sama dengan 0,70.
2. Evaluasi  structural  model  (inner model) dengan melihat path coefficient dari variabel eksogen ke endogen dan melihat nilai signifikansi.  Measure  of  fit  pada model  struktural  bertujuan  untuk mengetahui seberapa besar informasi  yang  dapat  dijelaskan oleh  model  struktural  (hubungan antar  variabel  laten)  hasil  analisis GSCA.  Model  Structural  juga dapat  dievaluasi  dengan  melihat nilai koefisien parameter dan nilai t statitsik secara signifikansi koefisien parameter tersebut. Nilai t statistik diperoleh dari hasil bootstraping dengan membagi nilai koefisien  parameter  dengan  nilai standar errornya.
3. Melihat  overall  goodness  of  fit model  dengan  uji  FIT,  AFIT,  GFI, dan  SRMR.  Overall  Model  adalah model  di  dalam  GSCA  yang melibatkan  model  struktural  dan model pengukuran secara terintegrasi, jadi merupakan keseluruhan model.
Nilai  FIT  berkisar  dari  0  sampai dengan  1.  Semakin  besar  nilai  FIT semakin  besar  nilai  variance  dari data  yang  dapat  dijelaskan  oleh model.  Nilai  FIT  dipengaruhi  oleh kompleksitas model sehingga dikembangkan  model  adjusted  Fit
(AFIT).  Dua  ukuran  evaluasi  yang lain adalah Unweighed least Square GFI dan SRMR (Standardized Mean Square Residual).  Nilai  GFI  mendekati  1 dan SRMR mendekati 0 merupakan indikasi goodness of fit [4] .

## Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  koefisien  yang  diduga dalam model struktural dapat
dihipotesiskan sebagai berikut :
H 0 : β i=0 H 1 : β i ≠ 0
Parameter  model  struktural  untuk  variabel laten  adalah β i.  Statistik  uji  yang digunakan  adalah  Critical  Ratio  (CR), yaitu :

## 0 = 12 (12 )
Standar  error  dalam  analisis  GSCA didapatkan  dengan  metode  resampling Bootstrap.  Metode  resampling  Bootstrap juga  dapat  digunakan  untuk  memperoleh pendugaan parameter yang terbaik [2] .

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder yang diperoleh dari Rumah Sakit X  Surabaya  tahun  2011.  Dasar  yang digunakan  untuk  pengujian  hipotesis  pada GSCA  adalah  resampling  dengan  metode Bootstrapping,  sehingga  GSCA  tidak memerlukan  sampel  yang  besar.  Bahkan ada  satu  statement  mengatakan  bahwa ‘compenent-based  SEM  is  mainly  used  for score  computation  and  can  be  carried  out on very small sample’. [7]
Data  tersebut  adalah  data  pasien  yang melakukan pemeriksaan mammografi dengan variabel eksogen yaitu
Intermediate findings (X1),  Suspicious for Malignancy  (X2).  Sedangkan  variabel endogen  adalah    BIRADS  category  (Y1) dan Position (Y2).
Berikut  ini  adalah  definisi  operasional variabel
Tabel 1 Definisi Operasional Variabel Variabel Definisi Skala X1 Intermediate Findings 1. tidak ada tanda 2. terdapat 1 tanda 3. terdapat >1 tanda Ordinal X2 Suspicious for Malignancy 1. tidak ada ciri keganasan 2. Mass 3. Calcification 4. Speculated Sign
5. Mass,Calcification
6. Mass,Speculated Sign 7. Calcification, Speculated Sign 8. Mass,Calcification,
Speculated Sign Nominal Y1 BIRADS Category 1. C-0 2. C-1 3. C-2 4. C-3 5. C-4 6. C-5 Ordinal Y2 Position 1. Kanan 2. Kiri
Nominal

## Metode Analisis
Prosedur  yang  dapat  dilakukan  untuk analisis  data  dengan  metode  Generalized Structured  Component  Analysis  (GSCA), ditampilkan dalam bentuk flowchart sebagai berikut:

## Tabel 2 Output Measurement Model
Measurement Model
Construct Loading Findings X1.1 X1.2 X1.3
Suspicious  Malignancy X2.1 X2.2 X2.3 X2.4 X2.5 X2.6 X2.7 X2.8
BIRADS
Y1.1
Y1.2 Y1.3 Y1.4
Y1.5 Y1.6 Position Y2.1 Y2.2
Mulai Estimasi Parameter Spesifikasi model Evaluasi model pengukuran Evaluasi model struktural Evaluasi overall goodness fit model Interpretasi dan Kesimpulan Pengujian Hipotesis
Selesai

## HASIL PENELITIAN
Hasil  eksekusi  model  me nilai  estimasi  loading semua indikator beserta nilai (SE).  Nilai  koefisien konstruk Intermediate Findings for  Malignancy,  BIRAIDS  category, Position  secara  grafis  tampak  seperti gambar berikut ini :

## Gambar 1 Path Diagram

## Measurement Model (Outer Model)
Hasil  ouput  untuk  mengevaluasi  model pengukuran dilakukan melalui nilai
loading dan standar error nilai  t  statistik  dapat  kita  hitung  secara manual  dengan  membagi  nilai
factor  dengan  nilai  SE.
measurement  model  disajikan

## Measurement Model
Loading Loading (SE) t-stat Weight Weight(SE) 0.801 0.832 0.818 0.24 0.18 0.24 3,34 4,62 3,41 0.40 0.41 0.40 0.12 0.12 0.10 0.779 0.822 0.769 0.807 0.800 0.843 0.771 0.798 0.26 0.17 0.26 0.31 0.29 0.23 0.25 0.34 3,00 4,84 2,96 2,60 2,76 3,67 3,08 2,35 0.153 0.161 0.151 0.158 0.157 0.165 0.151 0.156 0.005 0.006 0.006 0.005 0.004 0.006 0.005 0.005 0.795 0.765 0.627 0.805 0.803 0.757 0.25 0.26 0.42 0.28 0.23 0.29 3,18 2,94 1,49 2,88 3,49 2,61 0.228 0.220 0.180 0.231 0.231 0.218 0.008 0.008 0.009 0.009 0.008 0.008 0.770 0.769 0.20 0.20 3,85 3,85 0.651 0.650 0.017 0.017 Estimasi Parameter
Spesifikasi model si model pengukuran model overall Interpretasi dan
Statistika, Vol. 2, No. 1, Mei 2014

## HASIL PENELITIAN
Hasil  eksekusi  model  menghasilkan dan  weight  unuk rta nilai standar error en  hubungan  antara Findings, Suspicous cy,  BIRAIDS  category,  dan secara  grafis  tampak  seperti
Path Diagram

## Model (Outer Model)
untuk  mengevaluasi  model n melalui nilai standar error (SE), sedangkan nilai  t  statistik  dapat  kita  hitung  secara manual  dengan  membagi  nilai  loading dengan  nilai  SE.  Tampilan  output
disajikan  di  Tabel  2.
Weight(SE) t-stat 0.12 3,33 3,42 4,00
0.12 0.10 0.005 0.006
0.006 0.005 0.004 0.006 0.005 0.005 30,60 26,83 25,17 31,60 39,25 27,50 30,20 31,20 0.008 0.008 0.009 0.009 0.008 0.008 28,50 27,50 20,00 25,67 28,88 27,25 0.017 0.017 38,29 38,24
Besarnya nilai composite reliability dan Average Variance Extracted untuk
masing-masing  konstruk  disajikan  dalam Tabel 3.
Tabel 3 Composite Reliabiliy dan AVE Konstruk  Composite AVE √ AVE X1 X2 Y1 Y2 0.983 0.992 0.982 0.957 0.952 0.939 0.903 0.917 0.976 0.969 0.950 0.958
Hasil  perhitungan  composite  reliability dan  AVE  menunjukkan  bahwa  seluruh konstruk  memiliki  reliabilitas  yang  baik terlihat  dari  nilai  composite  reliability semua  diatas  0,70  dan  semua  nilai  AVE semua diatas 0,5.
Nilai  discriminant  validity  dapat  dilihat dengan  membandingkan  nilai  square  root AVE dengan korelasi antar konstruk. Nilai akar  kuadrat  dan  korelasi  antar  konstruk disajikan dalam Tabel 4.

## Tabel 4 Correlation of Latent Variables
Correlation of latent variables Findings Maligncy BIRADS Position Findings Maligncy BIRADS Position 1.000 0.357 0.581 0.608 0.357 1.000 0.364 0.326 0.581 0.364 1.000 0.491 0.608 0.326 0.491 1.000
Berdasarkan  tabel  diatas  terlihat  bahwa masing-masing konstruk
memiliki discriminant  validity  yang  baik,  terlihat nilai  akar  AVE  lebih  tinggi  dari  nilai korelasi antar konstruk.

## Structural Model (Inner Model)
Model sruktural dievaluasi dengan melihat nilai  koefisien  parameter  jalur.  Nilai koefisien  jalur  antar  konstruk  laten disajikan dalam tabel sbb:

## Tabel 5 Koefisien Parameter Jalur
Path Coefficien ts (SE)
F F(SE) M M (SE) B B (SE) P P (SE) t-stat F 0 0 0,36 0,06 0 0 0 0 6,375 M 0 0 0 0.00 0,36 0,06
0 .16
0,05 6,06 B 0 0 0 0.00 0 0 0,43 0,05 8,43 P 0 0 0 0.00 0 0
0 0
Keterangan :
F : Finding M : Maligncy
B : BIRADS P : Position
Terlihat  pada  tabel  diatas  bahwa  besarnya koefisien  parameter  jalur  findings  ke malignancy  sebesar  0,357,  nilai  t  statistik sebesar 6,37 (signifikan), koefisien parameter  jalur  malignancy  ke    BIRADS sebesar  0,364,  nilai  t  statistik  sebesar  6,06 (signifikan),  koefisien  parameter  jalur malignancy ke position sebesar 0,169, nilai t statistik sebesar 6,37 (signifikan) Sehingga dapat disimpulkan bahwa masing-masing  variabel  eksogen  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel endogen.
Kemudian  pada  pengujian  model  fit didapatkan  nilai  FIT  sebesar  0,621  dan AFIT  sebesar  0,562  Kedua  nilai  tersebut telah  memenuhi  kriteria  goodness  of  fit model  karena  nilainya  diatas  0,5.  Hal  ini berarti  bahwa  model  GSCA  mampu menjelaskan  sekitar  62%  variasi  dari  data. Lebih  jauh  lagi,  kedua  nilai  GFI  dan SRMR  menunjukkan    a  good  level  of overall  model  fit,  masing-masing  sebesar 0,991  dan  0,13.  Nilai  GFI  sangat mendekati  1  dan  SRMR  mendekati  0 mengindikasikan  suatu  model  yang  baik (acceptable model fit).

## KESIMPULAN
Pada nilai signifikansi parameter model terlihat  bahwa  hampir  semua  nilai  loading factor  signikan  secara  statistik,  dengan taraf  signifikansi  0,05  (nilai  t  hitung ≥ t- tabel ( α /2;n-1) =  2,023 ),  kecuali  pada  konstruk BIRADS C-2.
Composite reliability dan AVE menunjukkan  bahwa  seluruh  konstruk memiliki reliabilitas yang baik terlihat dari nilai  composite  reliability  semua  diatas 0,70  dan  semua  nilai  AVE  semua  diatas 0,5.  Selain  itu  masing-masing  konstruk memiliki  discriminant  validity  yang  baik, terlihat  nilai  akar  AVE  lebih  tinggi  dari nilai  korelasi  antar  konstruk.  Pada  analisis pengaruh antar faktor dalam variabel laten,
terbukti  bahwa  variabel  eksogen  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel endogen.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  tidak  akan  terselesaikan dengan  baik  tanpa  dukungan  dari  pihak- pihak  terkait.  Oleh  karena  itu  saya  selaku penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Sdri. Shofi Andari  yang telah mengijinkan saya  untuk  menggunakan  data  pasien Rumah Sakit yang menjadi objek
penelitian  tesis.  Tim  reviewer  jurnal statistika, rekan-rekan program studi Statistika UNIMUS, dan semua pihak yang telah  membantu  terselesaikannya  jurnal statistika ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Chin, W. W. (1998). The Partial Least Squares Approach for Structural Equation Modeling. in G. A.Marcoulides  (Ed.),  Modern  Methods for  Business  Research  (pp.  295–236). London: Lawrence Erlbaum Associates.
[2] De  Leeuw,  J.,  Young,  F.  W.,  & Takane,  Y.,  (1976),  Additive  Structure in  Qualitative  Data:  An  Alternating Least  Squares  Method  with  Optimal Scaling  Features,  Psychometrika,  41, hal. 471-503.
[3] Fornell,  C  and  Larcker,  D.  1981. Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variable and Measurement Error. Journal of Marketing Research. 18. Pp. 39-50
[4] Hu,L.T and Bentler, P.M. 1999. Cutoff Criteria  for  Fit  Indices  in  Covariance
Structure Analysis : Conventionl
Criteria  versus  New  Alternatives.
Structural  Equation  Modeling.6.pp.1-
55
[5] Hwang,  H.  dan  Takane  Y.,  (2004), Generalized  Structured  Component Analysis,  Psychometrika,  69,  hal.  81- 99.
[6] Tenenhaus,  M.  (2008).  Structural Equation Modeling for Small Samples. HEC  Paris:  Jouy-en-Josas,Working paper, no. 885.
[7] Werts,  C.E;  Linn,  R.L  and  Joreskog, K.G. 1974. Intraclass Reliability Estimates : Testing Structural Assumption. Educational and
Psychological  Measurement.  34.  Pp.
25-33