Demi nama Bapa, Putra, dan Roh Kudus. Amin.

Jumat, 21 Februari 2014

Injil Jumat-21/02/2014

Injil : Markus 8:34 - 9:1

Mrk 8:34 Lalu Yesus memanggil orang banyak dan murid-murid-Nya dan berkata kepada mereka: "Setiap orang yang mau mengikut Aku, ia harus menyangkal dirinya, memikul salibnya dan mengikut Aku.

Mrk 8:35 Karena siapa yang mau menyelamatkan nyawanya, ia akan kehilangan nyawanya; tetapi barangsiapa kehilangan nyawanya karena Aku dan karena Injil, ia akan menyelamatkannya.

Mrk 8:36 Apa gunanya seorang memperoleh seluruh dunia, tetapi ia kehilangan nyawanya.

Mrk 8:37 Karena apakah yang dapat diberikannya sebagai ganti nyawanya?

Mrk 8:38 Sebab barangsiapa malu karena Aku dan karena perkataan-Ku di tengah-tengah angkatan yang tidak setia dan berdosa ini, Anak Manusiapun akan malu karena orang itu apabila Ia datang kelak dalam kemuliaan Bapa-Nya, diiringi malaikat-malaikat kudus."

Mrk 9:1 Kata-Nya lagi kepada mereka: "Aku berkata kepadamu, sesungguhnya di antara orang yang hadir di sini ada yang tidak akan mati sebelum mereka melihat bahwa Kerajaan Allah telah datang dengan kuasa."

Mazmur Tanggapan Jumat-21/02/2014

Mazmur Tanggapan : Mazmur 112:1-6

Mzm 112:1	Haleluya! Berbahagialah orang yang takut akan TUHAN, yang sangat suka kepada segala perintah-Nya.
Mzm 112:2	Anak cucunya akan perkasa di bumi; angkatan orang benar akan diberkati.

Mzm 112:3	Harta dan kekayaan ada dalam rumahnya, kebajikannya tetap untuk selamanya.
Mzm 112:4	Di dalam gelap terbit terang bagi orang benar; pengasih dan penyayang orang yang adil.

Mzm 112:5	Mujur orang yang menaruh belas kasihan dan yang memberi pinjaman, yang melakukan urusannya dengan sewajarnya.
Mzm 112:6	Sebab ia takkan goyah untuk selama-lamanya; orang benar itu akan diingat selama-lamanya.

Bacaan I Jumat-21/02/2014

Bacaan I : Yakobus 2 : 14-24.26

Yak 2:14	Apakah gunanya, saudara-saudaraku, jika seorang mengatakan, bahwa ia mempunyai iman, padahal ia tidak mempunyai perbuatan? Dapatkah iman itu menyelamatkan dia?
Yak 2:15	Jika seorang saudara atau saudari tidak mempunyai pakaian dan kekurangan makanan sehari-hari,
Yak 2:16	dan seorang dari antara kamu berkata: "Selamat jalan, kenakanlah kain panas dan makanlah sampai kenyang!", tetapi ia tidak memberikan kepadanya apa yang perlu bagi tubuhnya, apakah gunanya itu?
Yak 2:17	Demikian juga halnya dengan iman: Jika iman itu tidak disertai perbuatan, maka iman itu pada hakekatnya adalah mati.
Yak 2:18	Tetapi mungkin ada orang berkata: "Padamu ada iman dan padaku ada perbuatan", aku akan menjawab dia: "Tunjukkanlah kepadaku imanmu itu tanpa perbuatan, dan aku akan menunjukkan kepadamu imanku dari perbuatan-perbuatanku."
Yak 2:19	Engkau percaya, bahwa hanya ada satu Allah saja? Itu baik! Tetapi setan-setanpun juga percaya akan hal itu dan mereka gemetar.
Yak 2:20	Hai manusia yang bebal, maukah engkau mengakui sekarang, bahwa iman tanpa perbuatan adalah iman yang kosong?
Yak 2:21	Bukankah Abraham, bapa kita, dibenarkan karena perbuatan-perbuatannya, ketika ia mempersembahkan Ishak, anaknya, di atas mezbah?
Yak 2:22	Kamu lihat, bahwa iman bekerjasama dengan perbuatan-perbuatan dan oleh perbuatan-perbuatan itu iman menjadi sempurna.
Yak 2:23	Dengan jalan demikian genaplah nas yang mengatakan: "Lalu percayalah Abraham kepada Allah, maka Allah memperhitungkan hal itu kepadanya sebagai kebenaran." Karena itu Abraham disebut: "Sahabat Allah."
Yak 2:24	Jadi kamu lihat, bahwa manusia dibenarkan karena perbuatan-perbuatannya dan bukan hanya karena iman.

Yak 2:26

Sebab seperti tubuh tanpa roh adalah mati, demikian jugalah iman tanpa perbuatan-perbuatan adalah mati.

Sabtu, 15 Februari 2014

Naruto Shippuden 350 Subtitle Indonesia

Naruto Shippuden 350 Subtitle Indonesia

Di Episode kali ini akan menceritakan tentang kematian Yondaime Hokage.

[Download Hemat] [mirror] [Download Hebat]

Jumat, 14 Februari 2014

4 Efek Negatif Terlalu Mencintai Kekasih

Segala sesuatu yang berlebihan tidak akan berakhir baik, termasuk berlebihan mencintai kekasih. Terlalu baik dan mengorbankan banyak hal akan merugikan diri sendiri.

Sangat wajar bila Anda ingin membahagiakan pasangan, namun semua ada batasnya. Jika sudah berlebihan, maka ini dia efek negatif bila terlalu mencintai kekasih, seperti dikutip eHow.

1. Tidak Memiliki ‘Me Time’
Setiap orang wajib memiliki waktu sendiri. Me time bisa membuat Anda lebih mengenal diri sendiri dan menghilangkan stres. Bagaimana bisa memiliki waktu sendiri bila Anda terlalu sibuk mengurus pasangan. Ini juga tidak akan baik bagi hubungan. Anda atau pasangan bisa berujung dengan kebosanan.

2. Tidak Memiliki Kehidupan Sosial
Kehidupan pacaran dan sosial tetap harus diseimbangkan. Jangan sampai Anda mengorbankan pertemanan Anda hanya demi seorang pria. Meluangkan waktu sekali atau dua kali dalam seminggu sudah cukup dan tetaplah memiliki waktu untuk berkumpul dengan teman.

3. Mengorbankan Perasaan
Karena terlalu membutuhkan dan tidak ingin ia marah, maka Anda lebih banyak mengalah saat menghadapi konflik. Anda akan segera minta maaf dan memohon ketika si dia mulai marah demi menghindari konflik. Padahal dalam sebuah hubungan yang paling penting adalah komunikasi dan menjaga harmonisasi sebuah hubungan. Akibatnya, kekasih menjadi kurang menghargai hubungan dan diri Anda. Selalu mengorbankan perasaan tidak akan membuat Anda bahagia.

4. Kehilangan Jati Diri
Perubahan diri seharusnya dilakukan karena Anda yang ingin berubah, bukan karena ingin menyenangkan kekasih. Wanita yang terlalu mencintai kekasih biasanya akan berusaha untuk mengikuti ketertarikan si pria terhadap sesuatu. Mungkin Anda akan mencoba mengikuti hobinya, mengubah cara berpakaian atau mengikuti cara bicaranya. Hati-hati, Anda bisa kehilangan jati diri jika terlalu berlebihan mengikuti kekasih

Source: http://infojakarta.net/4-efek-negatif-terlalu-mencintai-kekasih/ .

Sumber: eHow

ANALISIS VARIABEL MODERASI DAN MEDIASI

ANALISIS VARIABEL MODERASI DAN MEDIASI

A. Pengertian Variabel Moderasi

Variabel Moderasi adalah variabel yang bersifat memperkuat atau memperlemah pengaruh variabel penjelas (independen) terhadap variabel tergantung. Salah satu ciri yang penting adalah bahwa variabel ini tidak dipengaruhi variabel penjelas. Variabel ini bisa bersifat moderasi murni (pure moderation) atau moderasi semu (quasi moderation).

B. Analisis Variabel Moderasi: Regresi Moderasi (Variabel Interaksi)

Salah satu metode untuk menganalisis variabel moderasi adalah regresi moderasi. Analisis regresi moderasi merupakan analisis regresi yang melibatkan variabel moderasi dalam membangun model hubungannya. Variabel moderasi berperanan sebagai variabel yang dapat memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel predictor dengan variabel tergantung. Apabila variabel moderasi tidak ada dalam model hubungan yang dibentuk maka disebut sebagai analisis regresi saja, sehingga tanpa adanya variabel moderasi, analisis hubungan antara variabel prediktor dengan variabel tergantung masih tetap dapat dilakukan. Dalam analisis regresi moderasi, semua asumsi analisis regresi berlaku, artinya asumsi-asumsi dalam analisis regresi moderasi sama dengan asumsiasumsi dalam analisis regresi. Seringkali membingungkan apakah suatu variabel bertindak sebagai variabel mediasi atau variabel moderasi. Suatu variabel tidak dapat bertindak sebagai variabel mediasi dan moderasi sekaligus, artinya suatu variabel hanya dapat bertindak sebagai variabel mediasi saja atau moderasi saja. Sebagai variabel mediasi hubungan antara variabel prediktor dengan variabel tergantung berarti variabel mediasi tersebut bertindak seperti variabel prediktor yang lain. Sedangkan sebagai variabel moderasi berarti variabel tersebut bertindak sebagai variabel penguat atau pelemah hubungan antara variabel prediktor dengan variabel tergantung. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel mediasi dan variabel moderasi merupakan variabel prediktor yang berada di antara variabel prediktor yang lain dan variabel tergantung tetapi mempunyai peranan yang berbeda dalam suatu model hubungan.

MODEL KONSEPTUAL VARIABEL MODERASI

Regresi Moderasi

Variabel Moderasi dapat diketahui dari pengaruh interaksi dua arah antar avariabel prediktor dengan variabel moderasi dalam memprediksi variabel tergantung. Andaikan X1 sebagai variabel prediktor, X2 sebagai variabel moderasi (X2=M) dengan variabel tergantung (Y) maka dalam model regresinya, kedua variabel X1 dan X2=M disebut pengaruh utama dan dalam model regresi moderasi, pengaruh utama akan

ditambahkan pengaruh interaksi antara X1 dan X2=M (X1*X2=X1*M). Pengaruh interaksi inilah yang membedakan apakah variabel X2=M sebagai variabel moderasi atau bukan. Model persamaan hubungan dalam analisis regresi moderasi adalah sebagai berikut :

Dalam bentuk gambar, hubungan tersebut adalah

MODEL ANALISIS VARIABEL MODERASI

Sebagaimana dalam gambar tersebut, apabila jalur c signifikan maka dapat dikatakan bahwa variabel M memoderasi pengaruh antara X1 terhadap Y.

Dalam memilih variabel moderasi dalam suatu model hubungan didasarkan pada hasil pemikiran dan pertimbangan teoretis atau rasional, apakah suatu variabel memungkinkan untuk dijadikan variabel moderasi atau tidak. Manfaat pemberian variabel moderasi dalam suatu hubungan adalah dapat menspesifikasi untuk siapa dan pada kondisi apa model hubungan tersebut dapat diberlakukan. Selain itu, manfaat pemberian variabel moderasi adalah untuk menjelaskan pengaruh diferensial dari variabel prediktor. Variabel moderasi tidak berkorelasi dengan variabel prediktor tetapi variabel moderasi berinteraksi dengan variabel prediktor.

Klasifikasi Variabel Moderasi

Variabel moderasi dapat diklasifikasikan menjadi 4 jenis yaitu pure moderasi (moderasi murni), quasi moderasi (moderasi semu), homologiser moderasi (moderasi potensial) dan Predictor moderasi (moderasi sebagai predictor). Masing-masing klasifikasi moderasi dapat diidentifikasi sebagaimana contoh berikut, jika X adalah variabel predictor, Y variabel tergantung dan M variabel moderasi maka persamaan regresi yang dapat dibentuk sebagai berikut :

1. Variabel Moderasi Murni (Pure Moderarator)

Pure moderasi adalah jenis variabel moderasi yang dapat diidentifikasi melalui koefisien b2 dan b3 dalam persamaan (3) yaitu jika koefisien b2 dinyatakan tidak signifikan tetapi koefisien b3 signifikan secara statistika. Pure moderasi merupakan variabel yang memoderasi hubungan antara variabel prediktor dan variabel tergantung di mana variabel moderasi murni berinteraksi dengan variabel prediktor tanpa menjadi

variabel prediktor.

2. Variabel Moderasi Semu (Quasi Moderarator)

Quasi moderasi adalah jenis variabel moderasi yang dapat diidentifikasi melalui koefisien b2 dan b3 dalam persamaan (3) yaitu jika koefisien b2 dinyatakan signifikan dan koefisien b3 signifikan secara statistika. Quasi moderasi merupakan variabel yang memoderasi hubungan antara variabel prediktor dan variabel tergantung di mana variabel moderasi semu berinteraksi dengan variabel prediktor sekaligus menjadi variabel

prediktor.

3. Variabel Moderasi Potensial (Homologiser Moderarator)

Homologiser moderasi adalah jenis variabel moderasi yang dapat diidentifikasi melalui koefisien b2 dan b3 dalam persamaan (3) yaitu jika koefisien b2 dinyatakan tidak signifikan dan koefisien b3 tidak signifikan secara statistika. Homologiser moderasi merupakan variabel yang potensial menjadi variabel moderasi yang

mempengaruhi kekuatan hubungan antara variabel prediktor dan variabel tergantung. Variabel ini tidak berinteraksi dengan variabel prediktor dan tidak mempunyai hubungan yang signifikan denganvariabel tergantung.

4. Variabel Prediktor Moderasi (Predictor Moderasi Variabel)

Predictor moderasi adalah jenis variabel moderasi yang dapat diidentifikasi melalui koefisien b2 dan b3 dalam persamaan (3) yaitu jika koefisien b2 dinyatakan signifikan dan koefisien b3 tidak signifikan secara statistika. Artinya variabel moderasi ini hanya berperanan sebagai variabel prediktor dalam model hubungan yang dibentuk.

Secara singkat, 4 jenis klasifikasi variabel moderasi dapat dilihat pada tabel berikut

Pengujian variabel moderasi di dalam análisis SEM dengan pendekatan GSCA adalah sama dengan pada PLS, yaitu dengan menerapakan regresi moderasi. Agar lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar berikut.

Pengujian variabel moderasi seperti pada kerangka konseptual pada gambar tersebut, dapat dilakukan dengan menganalisis model sebagai berikut:

Data variabel interaksi adalah kombinasi perkalian antara indikator dari variabel Strategi Pemasaran dengan indikator dari variabel Gejolak Pasar. Interpretasi hasil análisis merujuk pada regresi moderasi, seperti telah dijelaskan sebelumnya.

C. Analisis Variabel Moderasi: Multigroup

Variabel moderasi ada yang memiliki variabel numerik dan ada yang kategori. Bilamana variabel moderasi memiliki data kategori; misalnya jenis kelamin, usia (muda & tua), jenis perusahaan (manufaktur & jasa), dll; analisisnya disebut dengan multigroup.

Analisis variabel moderasi dengan pendekatan multigrroup pada software GeSCA hanya bisa dilakukan bilamana banyaknya kategori adalah 2 (dua).

Pada prinsipnya analisis variabel moderasi dengan metode multigroup, melakukan analisis model struktural pada dua group tersebut, misal pada kelompok pria dan wanita.

Dengan demikian semua hubungan antar variabel dimoderasi variabel tersebut (misal jenis kelamin). Inilah salah satu kekurangan metode multigroup, yaitu tidak bisa memilih hubungan tertentu, misal hanya pengaruh variabel X1 terhadap Y1 saja yang diperkuat atau diperlemah.

Suatu variabel dikatakan memoderasi jika terdapat perbedaan yang signifikan koefisien jalur pada dua group (misal kelompok pria dan wanita). Pengujian tersebut bida dilakukan dengan Fisher's Z-test, di mana statistik ujinya sebagai berikut.

Perhitungan standart error gabungan dilakukan sebagai berikut, bilamana sampel kecil adalah :

Di sisi lain, jika sampel besar maka perhitungan standart error gabungan adalah dengan rumus sebagai berikut.

Interpretasi terhadap hasil analisis variabel moderasi dengan metode multigroup adalah sebagai berikut:

1. Bilamana koefisien jalur pada group 1 (pria) signifikan, sedangkan pada group 2 (wanita) tidak signifikan, maka variabel tersebut (jenis kelamin) adalah sebagai variabel moderasi. Di mana pada pria efek tersebut lebih kuat (nyata)

2. Bilamana koefisien jalur pada group 1 (pria) dan 2 (wanita) sama-sama signifikan, sedangkan Fihser’s Z test signifikan, maka variabel tersebut (jenis kelamin) adalah variabel moderasi. Jika koefisien jalur pada pria lebih besar, maka pada jenis kelamin pria efek tersebut lebih kuat.

3. Bilamana koefisien jalur pada group 1 (pria) dan 2 (wanita) sama-sama signifikan, akan tetapi Fihser’s Z test tidak signifikan, atau koefien jalur pada group 1 (pria) dan 2 (wanita) sama-sama tidak signifikan, maka variabel tersebut (jenis kelamin) adalah bukan variabel moderasi.

Hal terrsebut akan lebih mudah dipahami jika diberikan ilustrasi penggunaannya. Oleh karena itu, pada kegiatan praktikum di laboratorium aplikasi software GeSCA akan diberikan contoh aplikasi uji moderasi dengan metode multigroup.

D. Pengertian Variabel Mediasi

Variabel mediasi atau variabel antara atau variabel intervening (intervene variables) adalah variabel yang bersifat menjadi perantara (mediating) dari hubungan variabel penjelas ke variabel tergantung. Sifatnya adalah sebagai penghubung (”jembatan”) antara variabel penjelas dengan variabel tergantung (bisa bersifat partial atau complete mediation).

E. Analisis Variabel Mediasi: Pemeriksaan

Analisis variabel mediasi dapat dilakukan melalui dua pendekatan yaitu perbedaan koefisien dan perkalian koefisien. Pendekatan perbedaan koefisien menggunakan metode pemeriksaan dengan melakukan analisis dengan dan tanpa melibatkan variabel mediasi. Sedangkan metode perkalian dilakukan dengan metode Sobel.

Metode pemeriksaan dengan cara melakukan dua kali analisis, yaitu analisis dengan melibatkan variabel mediasi dan analisis tanpa melibatkan variabel mediasi. Metode pemeriksaan variabel mediasi dengan pendekatan perbedaan koefisien dilakukan sebagi berikut: (a) memeriksa pengaruh langsung Variabel Independen terhadap Variabel Dependen pada model dengan melibatkan variabel mediasi, (b) memeriksa pengaruh Variabel Independen terhadap Variabel Dependen pada model tanpa melibatkan variabel mediasi, (c) memeriksa pengaruh Variabel Independen terhadap Variabel Mediasi, dan (d) memeriksa pengaruh variabel Mediasi terhadap variabel Dependen.

Jika (c) dan (d) signifikan, serta (a) tidak signifikan, maka kepuasan pelanggan dikatakan sebagai variabel mediasi sempurna (complete mediation). Jika (c) dan (d) signifikan serta (a) juga signifikan, di mana koefisien dari (a) lebih kecil (turun) dari (b) maka kepuasan pelanggan dikatakan sebagai variabel mediasi sebagian (partial mediation). Jika (c) dan (d) signifikan serta (a) juga signifikan, di mana koefisien dari (a) hampir sama dengan (b) maka kepuasan pelanggan dikatakan bukan sebagai variabel mediasi. Jika salah satu (c) atau (d) atau keduanya tidak signifikan maka dikatakan bukan sebagai variabel mediasi (Solimun, 2011; Hair et al., 2010).

Metode perkalian dilakukan dengan uji Sobel, yaitu melalui melalui pengujian hipotesis. Simpangan baku pengaruh tidak langsung (perkalian) merujuk pada MacKinnon (2007)

Dalam hal ini a dan b adalah koefisien jalur yang dilalui. Statistik uji Sobel yaitu z_value, dihitung dengan pembagian koefisien pengaruh tidak langsung dengan standart errornya

dalam hal ini:

a = koefisien regresi standardized pengaruh variabel penjelas X terhadap variabel mediasi M

SEa = standard error untuk koefisien a.

B = koefisien regresi standardized pengaruh variabel moediasi M terhadap variabel dependen Y.

SEb = standard error untuk koefisien b

Leonardus Oktavius Fau

Source : Solimun- FMIPA UB

Minggu, 09 Juni 2013

Ebiet G Ade Full Album

Download Tembang Kenangan Ebiet G Ade Lagu tahun 90an, Mp3 Kenangan