iii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1. Kronologi perkembangan TAM berdasarkan Lee (2009)................................. 12Gambar 2.2. Struktur orisinal TAM............................... 14Gambar 2.3. Struktur TAM2 ................................. 18Gambar 2.4. Struktur TAM3.............................. 22Gambar 2.5 Metode statistik dalam analisis TAM............................... 26Gambar 2.6 Tipe SEM.............................. 27Gambar 2.7. Struktur prior Bayesian MARS................................. 46Gambar 2.8. Informasi prior pada model statistik menurut Konishi dan Kitagawa (2008)... 55Gambar 3.1. Struktur simulasi SEM dengan tiga variabel laten............................... 61Gambar 3.2. Struktur SEM dengan efek interaksi................................. 61Gambar 3.3. Struktur SEM dengan efek kuadratik dan kubik............................... 65Gambar 3.4. Plot LML pada simulasi dua basis fungsi................................. 72Gambar 3.5. Plot jumlah knot pada simulasi dua basis fungsi................................. 72Gambar 3.6. Konvergensi varians regresi ( ) pada simulasi dua basis

fungsi.................................. 73Gambar 3.7. Plot LML simulasi pada simulasi tiga basis fungsi.............................. 74Gambar 3.8. Plot jumlah knot simulasi pada simulasi tiga basis fungsi................................ 74Gambar 3.9. Konvergensi varians regresi ( ) pada simulasi tiga basis fungsi........... 74Gambar 3.10. Alur analisis SEM BMARS TAM BPS............................. 76Gambar 3.11. Algoritma Bayesian MARS............................... 77Gambar 4.1. Fondasi Perkembangan TAM............................................................................ 86Gambar 4.2. Tahap-tahap pengolahan data SP2010................................... 89Gambar 4.3. Hardware dan fasilitas pada pengolahan SP2010.................................. 92Gambar 4.4. Mesin scanner dan rancangan antar muka sistem pengolahan data .............. 94Gambar 4.5. Pelatihan sistem pengolahan data SP2010................................. 95Gambar 4.6. Struktur TAM BPS............................................................................................ 97Gambar 4.7. Struktur SEM TAM BPS pada uji linieritas.................................. 98

iv

Gambar 4.8. Frekuensi Data TAM BPS ................................ 107Gambar 4.9. Struktur distribusi prior untuk persamaan pengukuran.................................. 109Gambar 4.10. Struktur distribusi prior untuk persamaan struktural................................. 110Gambar 4.11. Plot hubungan antar variabel laten di dalam model............................... 113Gambar 4.12. Plot hubungan antar variabel laten di dalam model............................... 114Gambar 4.13. Struktur SEM TAM BPS............................... 115Gambar 4.14. Struktur SEM TAM BPS linier hasil estimasi .................................. 118Gambar 4.15. Pengaruh MS terhadap SN............................. 124Gambar 4.16. Posisi knot pada plot data SN-MS............................. 124Gambar 4.17. Plot LML ............................... 125Gambar 4.18. Plot knot pada 10.000 iterasi............................. 125Gambar 4.19. Konvergensi varians regresi ( ) pada 10.000 iterasi.............................. 126Gambar 4.20. Pengaruh variabel eksogen PEC, TR, , DC, OS terhadap ............................. 128Gambar 4.21. Pengaruh variabel eksogen COM terhadap ................................................... 129Gambar 4.22. Pengaruh PEC terhadap PEU............................. 129Gambar 4.23. Plot posisi knot DC, TR, COM, OS pada data (PEU)............................. 130Gambar 4.24. Plot LML ............................... 131Gambar 4.25. Plot knot pada 10.000 iterasi.............................. 131Gambar 4.26. Konvergensi varians regresi ( ) pada 10.000 iterasi............................... 132Gambar 4.27. Pengaruh variabel TR pada ....................................................................... 133Gambar 4.28. Pengaruh variabel eksogen RD,DC OS pada .................................... 134Gambar 4.29. Pengaruh OS terhadap PU............................. 135Gambar 4.30. Pengaruh TR terhadap PU............................. 135Gambar 4.31. Posisi knot pada data ................................ 135Gambar 4.32. Plot LML ............................... 136Gambar 4.33. Plot knot pada 10.000 iterasi.............................. 137Gambar 4.34. Konvergensi varians regresi ( ) pada 10.000 iterasi............................... 137Gambar 4.35. Hasil Estimasi dengan BMARS................................. 138

vDAFTAR TABEL

Tabel 2.1. Metode statistik dalam analisis TAM.............................. 25Tabel 2.2. Interpertasi Bayes Factor................................................................................ 57Tabel 3.1. Hasil simulasi efek interaksi dengan tes Terasvirta (korelasi = 0)............. 63Tabel 3.2. Hasil simulasi efek interaksi dengan tes White (korelasi = 0)...................... 63Tabel 3.3. Hasil simulasi efek interaksi dengan tes Terasvirta (korelasi = 0,5).......... 63Tabel 3.4. Hasil simulasi efek interaksi dengan tes White (korelasi = 0,5).................... 64Tabel 3.5. Hasil simulasi efek interaksi dengan tes Terasvirta (korelasi = 0,8).............. 64Tabel 3.6. Hasil simulasi efek interaksi dengan tes White (korelasi = 0,8).................... 64Tabel 3.7. Hasil simulasi efek kuadratik dan kubik dengan tes Terasvirta (korelasi= 0) 67Tabel 3.8. Hasil simulasi efek interaksi dengan tes White (korelasi = 0)....................... 67Tabel 3.9. Hasil simulasi efek kuadratik dan kubik dengan tes Terasvirta (korelasi= 0,5).............................................................................................................. 68Tabel 3.10. Hasil simulasi efek kuadratik dan kubik dengan tes White (korelasi =0,5).......................................................... 68Tabel 3.11. Hasil simulasi efek kuadratik dan kubik dengan dengan tes Terasvirta

(korelasi = 0,8)................................................... 69Tabel 3.12. Hasil simulasi efek kuadratik dan kubik dengan dengan tes White

(korelasi = 0,8)............................................... 69Tabel 3.13. Data simulasi model optimal............................. 80Tabel 3.14. Hasil simulasi model optimal dengan Winbugs............................ 81Tabel 3.15. Hasil simulasi model optimal dengan MATLAB................................. 83Tabel 4.1. Hasil uji linieritas secara parsial........................... 99Tabel 4.2. Hasil uji linieritas efek interaksi pada PEU.......................... 99Tabel 4.3. Hasil uji linieritas efek kuadratik dan kubik pada PEU ........................... 100Tabel 4.4. Hasil uji linieritas efek interaksi pada PU............................ 101Tabel 4.5. Hasil uji linieritas efek kuadratik dan kubik pada PU ......................... 101Tabel 4.6. Frekuensi varibel observasi.......................... 105Tabel 4.7. Nilai rata-rata, standar error, standar deviasi variabel

observasi........................... 106

vi

Tabel 4.8. Nilai Threshold............................ 108Tabel 4.9. Hiperparameter yang digunakan dalam prior pada parameter.... 111Tabel 4.10. Korelasi antar variabel laten ............................... 112Tabel 4.11. Hasil esitimasi SEM linier TAM BPS............................. 119Tabel 4.12. Nilai rata-rata, standar deviasi dari residual................................ 121

vii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1. Kuesioner Penelitian............... 167Lampiran 2. Algoritma Bayesian MARS................ 175Lampiran 3. Program Bayesian MARS (MATLAB).............. 176Lampiran 4. Program SEM Bayesian (WinBUGS)................. 188Lampiran 5. Program Simulasi Bayesian Averaging (WinBUGS)................. 195Lampiran 6. Program Simulasi Bayesian Averaging (Matlab)............... 201Lampiran 7. Program Penghitungan BIC................ 207Lampiran 8. Data Simulasi BMARS dengan Dua Basis Fungsi ................ 208Lampiran 9. Data Simulasi BMARS dengan Tiga Basis Fungsi ................ 209Lampiran 10. Tabel Faktor Skor................ 210Lampiran 11. Tabel Data Simulasi Tes Tipe Lagrange Multiplier................ 211

viii

DAFTAR LAMBANG DAN ARTI

: vektor data variabel terukur dengan dimensi 1: matriks faktor loading dengan dimensi : vektor variabel laten dengan dimensi 1: vektor error pengukuran pada variabel eksogen

: mariks varians kovarians antar variabel laten: matriks varians kovarians dari: matriks diagonal varians dari error: Variabel bebas dengan ciri ke dan diukur dengan metode ke: ciri ke dengan = 1, ,: metode ke dengan = 1, ,: rrror pada ciri ke pada model ke: indeks vektor variabel tak bebas ke: vektor skor faktor ke: data observasi: parameter: model: elemen dari matriks diagonal

0 : hiperparameter varians pada prior: faktor loading baris ke

0 : mean pada prior ( | )0 : hiperparameter mean pada prior0 : matriks definit positif merupakan hiperparameter pada prior( | )

: distribusi Wishart dengan dimensi0 : matriks definit positif pada prior0 : hiperparameter pada prior

: variabel laten: hiperparameter pada prior | , ,

ix

: hiperparameter pada prior | , ,: distribusi Inverted Wishart dengan dimensi: vektor intersep pada persamaan pengukuran SEM non-linier: matriks koefisien regresi antar variabel endogen: vektor variabel endogen: matriks koefisien regresi antar variabel eksogen: vektor error pengukuran variabel laten endogen( ) : Vektor tidak nol yang menunjukkan elemen non-linier variabel laten

eksogen: matriks diagonal varians dari error( ) : ( , ( ) ): matriks faktor loading pada data variabel laten: parameter data observasi: parameter data laten2 : koefisien determinan2 : distribusi chi-square: variabel tak bebas ke: variabel bebas ke: error pada LM test: matriks error pada model struktural: matriks error pada model pengukuran: matriks faktor loading pada variabel eksogen: matriks faktor loading pada variabel endogen

: error pada model struktural: koefisien model(. ) : fungsi yang belum diketahui(x) : fungsi yang digunakan untuk mendekati fungsu yang belum diketahui: basis fungsi ke( ) : fungsi: varians

x: hiperparameter pada prior varians koefisien: varians Bayesian liniear: hiperparameter (mean) pada prior varians model Bayesian linier: hiperparameter (varians) pada prior varians model Bayesian linier: data: matriks identitas: rata-rata (mean) pada model Bayesian linier: derajat interaksi: indikator pada basis fungsi( , ) : indeks variabel prediktor yang dipotong: t merupakan posisi pemotongan: jumlah basis fungsi: adalah prediktor ke j pada x: koefisien basis fungsi ke: para meter pada seluruh basis fungsi: peluang penerimaan model: distribusi prior pada vektor parameter: jumlah observasi: jumlah parameter bebas dari model: matriks varians dari ( ) : error relatif: tes statistik rasio likelihood : parameter pada observasi prediktor terpilih: model ke