Profesor ITS Kembangkan Analisis Multivariat Tingkatkan Validitas Penelitian

Namun demikian, penerima Satyalancana Karya Satya X tahun 2004 ini membeberkan metode segmentasi konvensional biasanya gagal dalam bentuk pemodelan menggunakan persamaan struktural. Metode tersebut hanya memperhitungkan data dari variabel indikator dengan mengabaikan data dari variabel laten yang nilai kuantitatifnya tidak tampak.

Dalam pengembangannya, alumnus doktoral Statistika Universitas Gadjah Mada (UGM) tersebut membandingkan bahwa metode yang dikembangkannya lebih sensitif dalam mengidentifikasi heterogenitas tidak teramati dalam proses pemodelan.

Baca juga: Hadapi Era Digital, Universitas BSI Siapkan Mahasiswa Talenta Melalui Program Bangkit 2023

Dengan menggunakan kombinasi antara pendugaan partial least square (PLS) SEM dengan fuzzy clustering, Bambang meyakini metode ini dapat memperbaiki metode segmentasi pemodelan sebelumnya.

Lebih lanjut, penerima Dwidya Satya Madya dari Rektor ITS tahun 2020 tersebut menjelaskan kepaduan keilmuan dalam penelitian ini. Kepaduan keilmuan tersebut meliputi penemuan penafsir parameter baru pada SEM, penemuan statistik uji baru pada SEM, serta pengembangan algoritma untuk menduga parameter model SEM yang memuat heterogenitas tidak teramati.

“Pendekatan yang digunakan menggunakan pendekatan matematika analitik atau statistika komputasional,” tambah ayah lima anak ini.

Terakhir, lelaki kelahiran 24 November 1968 tersebut meyakini, analisis multivariat ini akan lebih efektif untuk meminimalisasi kesalahan pada penarikan kesimpulan akibat heterogenitas tidak teramati.

Peningkatan validitas penelitian sebagai respon minimalisasi kesalahan pemodelan tersebut turut berpengaruh pada ketepatan pengambilan kebijakan. “Jika kebijakan yang diambil sudah tepat, maka kebermanfaatannya untuk masyarakat akan semakin optimal,” tandasnya.