From Data to Research Insight
Platform analisis penelitian berbasis web yang mengintegrasikan analisis statistik, PLS-SEM, Artificial Intelligence, interpretasi hasil, integritas penelitian, reproduktibilitas, dan pelaporan akademik — dalam satu ekosistem.
“AI assists research, not manipulates research.”
Asisten SEMIA membantu peneliti memahami dan menjelaskan hasil analisisnya. Ia membaca angka apa adanya dari keluaran statistik, tidak mengubah data, dan tidak menentukan kesimpulan — keputusan ilmiah sepenuhnya berada di tangan peneliti.
SEMIA adalah platform analisis penelitian yang menyatukan seluruh alur kerja ilmiah dalam satu ekosistem — mulai dari perumusan model, penyiapan data, estimasi statistik, pengujian hipotesis, hingga penyusunan laporan akademik.
Setiap analisis dirancang untuk menghasilkan temuan yang akurat, dapat dijelaskan, dapat direproduksi, dan siap dipublikasikan — bukan sekadar keluaran angka.
Data → Analisis → Angka
Pertanyaan Penelitian → Model → Data → Analisis → Validasi → Interpretasi Berbantu AI → Insight Penelitian → Laporan Akademik
Outer Loading, Cronbach's Alpha, CR, AVE, HTMT, VIF, R², f², Q², Path Coefficient, Bootstrapping, Mediation, Moderation — terlalu banyak konsep yang harus dikuasai.
Software statistik menghasilkan angka, tetapi tidak menjawab pertanyaan terpenting: “Apa arti angka tersebut?”
Output statistik masih harus diubah manual menjadi tabel, narasi, pembahasan, kesimpulan, dan laporan akademik.
Perubahan data, model, indikator, dan parameter analisis sering tidak terdokumentasi secara sistematis.
Peneliti dapat tergoda menghapus indikator atau mengubah model hanya demi hasil statistik yang “lebih baik”.
SEMIA dirancang untuk mengatasi seluruh masalah tersebut dalam satu platform terintegrasi.
Engine statistik yang deterministik: masukan, model, parameter, dan seed yang sama selalu menghasilkan keluaran yang sama. Setiap analisis tercatat versinya sehingga dapat ditelusuri dan dihitung ulang.
Impor Excel/CSV, pembersihan data, penanganan nilai hilang, deteksi pencilan, statistik deskriptif, penapisan data, dan pemetaan variabel — dirangkum dalam Data Health Score, indeks komposit internal SEMIA sebagai penanda awal kualitas data.
Bangun model penelitian melalui formulir terpandu: konstruk, indikator, jalur, reflective (Mode A), formative (Mode B), moderasi, hingga higher-order construct dengan pendekatan disjoint two-stage.
Asisten interpretasi berbasis aturan (rule-based) yang deterministik dan dapat diaudit. Menjawab “Mengapa H1 diterima?” atau “Apa arti R² saya?” langsung dari hasil analisis Anda — tanpa menghitung ulang statistik dan tanpa mengarang angka.
Mengingatkan peneliti agar perbaikan statistik tidak mengorbankan justifikasi teoretis dan validitas isi. Pembeda utama SEMIA.
Menyajikan Key Finding beserta implikasi penelitian, dengan pemisahan yang tegas antara temuan empiris dan interpretasi peneliti.
Kerangka laporan skripsi/tesis dan artikel: measurement model, structural model, pengujian hipotesis, dan pembahasan. Penyajian tabel mengikuti kaidah APA, diagram model dalam format SVG, serta ekspor HTML, Markdown, dan cetak-PDF.
Path : X → Y β = 0.532 SE = 0.074 t = 7.189 p < 0.001 CI 95% = [0.384, 0.671]
ACSI · ECSI · Corporate Reputation · TAM · UTAUT · UTAUT2 · IS Success · Employee Retention · Organizational Identification · Transformational Leadership · Islamic Work Ethics · JD-R Burnout · Destination Image — lengkap dengan dataset simulasi, konstruk, jalur, dan hipotesis.
Setiap hasil analisis dapat ditelusuri: Dataset + Model + Algorithm + Parameter + Seed = Analysis Result
Dataset v1.2 · Model v2.1 · Analysis #0042 Bootstrap = 5,000 · Seed = 20260823 Algorithm = SEMIA-PLS 1.0
Seluruh metode berikut sudah tersedia dan dapat langsung dijalankan di dalam aplikasi.
1 Structural Equation Modeling (PLS-SEM)
2 Covariance-Based SEM — estimasi Maximum Likelihood
3 Statistik Klasik & Ekonometrika — tanpa perlu aplikasi terpisah
Metode berikut belum tersedia pada versi saat ini dan direncanakan hadir pada rilis mendatang. Kami mencantumkannya secara terbuka agar Anda dapat menilai kesesuaian platform dengan kebutuhan penelitian sejak awal.
Setiap prosedur di SEMIA diimplementasikan dari rumusan yang diterbitkan dalam literatur metodologi — antara lain Hair dkk. (2022) untuk PLS-SEM, Henseler dkk. (2015, 2016) untuk HTMT dan MICOM, Shmueli dkk. (2019) untuk PLSpredict, Dul (2016) untuk NCA, serta Kline (2023) dan Hu & Bentler (1999) untuk CB-SEM.
Daftar rujukan lengkap tersedia di dalam aplikasi, menyatu dengan panduan tiap analisis — lengkap dengan prasyarat data, langkah pengerjaan, ambang nilai, dan kesalahan yang sering ditemukan penelaah jurnal.
Buka Panduan Penggunaan →Teacher Engagement → Motivation → Performance
Leadership → Engagement → Performance
Digital Marketing → Engagement → Purchase Intention
Financial Literacy → Behavior → Investment Decision
Self-Efficacy → Motivation → Performance
AI Literacy → Acceptance → Adoption (TAM, UTAUT)
Health Literacy → Behavior → Outcome
Qur'anic Engagement → Teacher Engagement → Performance
Content Quality → Audience Engagement → Loyalty
Service Quality → Citizen Satisfaction → Public Trust
+ Tourism · Environment · Agriculture · Engineering · Communication · Information Systems
Hasil statistik harus akurat.
Metode analisis harus dapat dijelaskan.
Hasil dapat direproduksi.
Data dan hasil tidak boleh dimanipulasi.
AI harus menjelaskan dasar interpretasinya.
Keputusan ilmiah tetap berada pada peneliti.
Rp0selamanya
Untuk mencoba SEMIA
Rp99.000per 6 bulan
Untuk mahasiswa S1 · S2 · S3
Rp249.000per tahun
Dosen · Peneliti · Konsultan
Rp4.900.000per tahun
Universitas · Pusat Riset · Pemerintah
Harga dalam Rupiah dan sudah final. Pembayaran melalui QRIS; langganan aktif setelah bukti pembayaran diverifikasi. Kuota berlaku per akun.
Autentikasi, proyek, unggah data, pembangun model, PLS-SEM, bootstrapping, pengujian hipotesis, laporan dasar.
Mediasi, moderasi, higher-order construct, MGA, MICOM, PLSpredict, IPMA, NCA, CB-SEM, LGM, FIMIX, CVPAT, LCA.
Interpretasi berbasis aturan, penyusunan pembahasan, Research Integrity Guard, generator laporan akademik.
Pengelola sitasi dengan impor BibTeX/RIS dan daftar pustaka APA sudah tersedia. Basis data literatur daring, repositori bersama, dan kolaborasi antarpengguna masih direncanakan.
Ekosistem penelitian multidisiplin berskala global.
Kami mencantumkan hal-hal berikut secara terbuka agar Anda dapat menilai SEMIA secara adil sebelum menggunakannya untuk penelitian yang dipertaruhkan.
SEMIA membantu perhitungan dan penyajian, tetapi keputusan ilmiah — pemilihan metode, justifikasi teoretis, dan penafsiran akhir — tetap menjadi tanggung jawab peneliti. Keluaran platform tidak menjamin diterimanya suatu naskah.
Asisten SEMIA bekerja secara berbasis aturan dan deterministik, membaca angka langsung dari hasil analisis Anda. Ia bukan model bahasa generatif, sehingga tidak mengarang angka — namun cakupan jawabannya terbatas pada pola yang telah diprogram.
Setiap prosedur diuji dengan data simulasi berparameter diketahui, dan hasilnya memulihkan parameter tersebut dalam batas galat yang wajar. Pembandingan silang menyeluruh dengan perangkat lunak lain masih berjalan dan hasilnya akan dipublikasikan.
Proyek Anda disimpan terenkripsi AES-256-GCM di server dan hanya dapat dibuka melalui akun Anda sendiri. Administrator tidak memiliki jalur teknis untuk membaca isi dataset maupun hasil analisis Anda. Anda dapat mengunduh salinan lengkap atau menghapus seluruh data kapan saja.
Seluruh kode SEMIA ditulis secara mandiri. Metode statistik yang digunakan bersumber dari publikasi ilmiah terbuka dan diimplementasikan ulang dari rumusan yang diterbitkan. SEMIA tidak menyalin, mendekompilasi, ataupun mendistribusikan ulang perangkat lunak statistik mana pun.
Nama metode ilmiah yang tercantum di situs ini digunakan sebagai istilah teknis untuk menerangkan kemampuan platform. Setiap merek dagang yang disebut tetap menjadi milik pemiliknya masing-masing, dan penyebutannya tidak menyiratkan afiliasi maupun dukungan.
SEMIA membantu peneliti memahami data, menemukan insight, menjaga integritas penelitian, dan menghasilkan laporan ilmiah yang dapat dipertanggungjawabkan.