Bulan: Januari 2023

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Pemetaan Geografi Konsultasi Susun Skripsi Peta Digital Arcgis Arcview

Metode Geographically Weigthed Lasso Regression

Metode Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan pengembangan dari regresi global. Berperan dalam mengakomodasi permasalahan tersebut. Metode ini diperkenalkan pada tahun 1996 dalam literatur geografis yang diambil dari pendekatan statistik. Metode ini bekerja berdasarkan ide sederhana tapi kuat untuk memprediksi model lokal menggunakan himpunan bagian dari pengamatan yang berpusat pada titik fokus.

Hanya saja metode ini juga memiliki kelemahan misalnya ketika terjadi multikolinearitas maka analisis yang dilakukan dengan GWR menjadi kurang optimal.

Geographically Weighted Lasso Regression (GWLR) merupakan teknik yang memakai pendekatan Lasso dalam model GWR untuk memecahkan masalah multikolinearitas. Metode geographically weighted Lasso juga dapat digunakan untuk menyeleksi variabel yang tidak signifikan dengan cara mengurangi nilai koefisien regresi sampai nol. Hal ini menyebabkan variabel-variabel dengan konvensi regresi nol tidak berpengaruh secara menyeluruh. Berikut rumus lengkapnya:

Dalam penelitian Utami 2016 tentang pengangguran di daerah Jawa Tengah dengan menggunakan metode gwr ini diperoleh variabel penjelas IPM, UMK, Rasio Ketergantungan, dan TPAK semua aspek ini memiliki pengaruh yang berlainan untuk setiap wilayah.

Penelitian dengan menggunakan metode geographically weighted regression ini menunjukkan bahwa hubungan lokal di antara variabel penjelas dapat menyebabkan estimasi koefisien dengan model GWR multikolinieritas.

Oleh sebab itu hasil mengakibatkan estimasi parameter dengan standar non valid yang besar. Tentu saja hal ini memicu permasalahan pada hubungan antar variabel. Dengan menggunakan konsep Lasso tentu akan dengan mudah melakukan seleksi variabel dengan mengurangi estimasi koefisien regresi sampai ke 0 pada beberapa penelotian. Diharapkan dengan metode ini estimasi parameter diperoleh lebih stabil dan dan and valid estimasi variabel respon yang diperoleh lebih kecil sehingga hasil estimasi benar.

Pengaplikasian Metode GWRL

GWR cocok diterapkan pada kumpulan data dengan banyak fitur. Jadi metode ini tidak cocok untuk diterapkan pada Kumpulan data kecil dan tidak bekerja pada data multipoint. Metode ini dapat digunakan untuk beberapa kebutuhan penelitian berikut:

Korelasi Pencapaian

Anda bisa menggunakan metode ini untuk mengetahui hubungan antara pencapaian pendidikan dan pendapatan konsisten pada seluruh wilayah studi.

Analisis Kejadian Penyakit

Setiap penyakit pasti mempunyai sebab maka metode ini dapat diterapkan untuk mengetahui pemicu dari penyakit atau kejadian penyakit dengan kedekatan fitur air.

Analisis Penyebab Kebakaran Hutan

Bagi penegak hukum metode ini bermanfaat untuk mengetahui variabel kunci yang menjelaskan frekuensi kebakaran hutan yang meningkat.

Analisis Habitat yang Terancam Punah

Kegunaan menariknya lagi metode ini dapat digunakan untuk menganalisis habitat atau wilayah mana yang memiliki spesies yang terancam punah.

Analisis Faktor Kanker di Seluruh Wilayah yang Diteliti

Metode GWRL ini gunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kanker yang lebih tinggi konsistennya di seluruh wilayah yang diteliti.

Itulah pembaca sekilas tentang metode Geographically Weighted Regression Lasso sekaligus kegunaannya untuk kebutuhan penelitian kita.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Pemetaan Geografi Peta Digital Arcgis Arcview

Metode Geographically Weigthed Ridge Regression

Dalam sebuah penelitian metode menjadi hal yang sangat penting. Pasalnya apabila seorang peneliti tersebut menggunakan metode yang salah pada penelitian yang sedang dilakukannya, maka penelitian tersebut akan menghasilkan jawaban atau kesimpulan yang salah.

Dengan begitu, bisa dipastikan bahwa metode penelitian sangat penting untuk diperhatikan. Salah satu metode yang biasa digunakan oleh para peneliti yaitu metode Geographically Weigthed Ridge Regression.

Bagi sebagian orang, mungkin metode ini cukup asing. Namun biasanya metode ini akan digunakan pada pendekatan kuantitatif sehingga sudah pasti berkaitan dengan data dan ilmu statistika. Untuk lebih jelasnya mengenai metode yang satu ini, maka di bawah ini akan diberikan sedikit gambaran mengenai metode ini.

Jadi, menurut Fotheringham menyatakan bahwa metode statistika yang bisa memodelkan hubungan antara variabel respon dan penjelas yang ada pada data yang didalamnya mengandung heteroskedastisitas adalah Geograpically Weighted Regression atau yang biasa juga disingkat dengan GWR.

Kemudian di dalam metode GWR inilah yang akan digunakan matriks pembobot yang besarnya tergantung pada kedekatan antar lokasi. Semakin dekat lokasi pengamatan tersebut, maka pengaruh bobotnya tersebut akan semaki besar.

Di dalam aplikasi GWR ini juga seringkali ditemukan adanya beberapa variabel penjelas yang saling berkorelasi sehingga bermasalah tersebut dinamakan dengan multikolinearitas lokal.

Perlu Anda ketahui bahwa multikolinearitas lokal adalah suatu kondisi dengan variabel penjelas yang didalamnya saling berkorelasi pada setiap lokasi pengamatan. Dengan adanya hal ini, maka bisa menyebabkan adanya pendugaan parameter. Dari model yang dihasilkan memiliki varians yang besar, dengan begitu bisa menyebabkan terjadinya kesalahan dalam menginterpretasikan parameter.

Informasi seputar metode Geographically Weigthed Ridge Regression yaitu berasal dari seorang tokoh yang bernama Hastie menyatakan bahwa regresi ridge adalah metode yang bisa digunakan pada data yang mengandung multikolinearitas.

Regresi ridge adalah pengembangan dari metode kuadrat terkecil yaitu meminimumkan jumlah kuadrat galat dengan cara menambahkan tatapan bias. Pada data spasial yang mengandung multikolinearitas lokal yang bisa digunakan modifikasi regresi ridge dan GWR yang kemudian disebut sebagai metode Geographically Weigthed Ridge Regression atau yang biasa disingkat dengan GWRR.

Geographically Weigthed Ridge Regression adalah pengembangan dari regresi Ridge yaitu dengan cara menambahkan unsur pembobol sebagai informasi tambahannya.

Itulah sedikit gambaran mengenai Geographically Weigthed Ridge Regression. Dari sedikit gambaran diatas kita bisa mengambil kesimpulan bahwa ternyata Geographically Weigthed  Regression berbeda dengan Geographically Weigthed Ridge Regression.

Namun meski demikian, keduanya memiliki hubungan yang cukup erat dan bahkan sering digunakan secara bersamaan dalam sebuah kegiatana penelitian. Setelah Anda mengetahui sedikit gambaran mengenai metode Geographically Weigthed Ridge Regression, apakah Anda tertarik untuk menggunakannya pada penelitian Anda?

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Ant Colony Algorithm pada Aplikasi R-Studio

Website Under Construction

Masalah merupakan suatu hal yang akan sering muncul didalam kehidupan entah pada diri kita sendiri ataupun pada hal yang lebih besar seperti organisasi. Untuk menyelesaikan masalah tersebut bisa dilakukan beberapa hal semisal melalui logika pada pikiran kita atau mengikuti arus penyelesaian masalah pada suatu teori. Banyak teori-teori yang diciptakan dengan berujung pembuatan suatu algoritma untuk memecahkan masalah seperti ant colony algorithm.

Apa itu Ant Colony Algorithm?

Biasa disebut dengan ACO (ant colony optimization), salah satu jenis dari algoritma diciptakan untuk mencari suatu jalur melalui titik-titik paling rendah dari suatu jarak yang paling rendah untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Seperti dengan halnya semut yang akan menyelesaikan masalah mereka ketika menuju ke jalur makanan yang ingin mereka tuju dengan mencari jarak paling dekat agar mereka bisa cepat sampai ke tujuan makanan mereka.

Algoritma ant colony optimization inipun dikenal sebagai teknik dari sebuah probabilitas atau sebuah peluang untuk menyelesaikan masalah komputasi atau cara untuk menemukan suatu titik penyelesaian dari suatu masalah dengan input data menggunakan suatu algoritma melalui grafik.

Untuk menggunakan algoritma jenis inipun tidak bisa asal ketik atau langsung menggunakan code dari ant colony optimization. Diperlukan beberapa jenis software pemrograman yang software tersebut memiliki fungsi yang bisa mengoperasikan suatu algoritma atau yang biasa kita kenal sebagai coding. Untuk software tersebut anda bisa mempraktekannya dengan menggunakan R studio software.

Mengenal Apa Itu R Studio?

R studio merupakan software IDE ( Integrated Development Environment ) atau lingkungan pengembangan integritas yang digunakan untuk suatu pemrograman R. Pemrograman tersebut merupakan bahasa dari pemrograman software untuk suatu analisis dari grafik dan statistik sehingga cocok digunakan untuk menggunakan algoritma pemrograman dari ant colony algorithm. Jadi kesimpulannya R studio merupakan software atau perangkat lunak yang digunakan oleh para programmer untuk mengembangkan suatu kode dari perangkat lunak menggunakan analisis grafik ataupun statistik.

Mengapa Menggunakan Software R Studio Untuk Pemrograman ACO?

Aplikasi software dari R studio ini sangat cocok digunakan untuk membuat pemrograman dari algoritma ant colony optimization dalam mengembangkan dari pembuatan suatu jarak tempuh terdekat untuk menyelesaikan suatu masalah. Mengingat bahwa ACO merupakan suatu algoritma yang untuk proses pembuatannya dengan menginput data melalui grafik. R studio sangatlah pas untuk digunakan dalam tipe ant colony optimization ini karena dalam analisisnya menggunakan statistik dan grafik.

Mengapa Menggunakan ACO untuk Memecahkan Suatu Masalah?

Jenis algoritma ini telah dikenal dalam penggunaannya untuk menyelesaikan suatu permasalahan dalam suatu organisasi. Seperti dalam sebuah perusahaan, ant colony algorithm atau ACO digunakan sebagai penyelesaian masalah dalam suatu penjadwalan proyek yang hanya memiliki sumber daya yang terbatas, penjadwalan dari pekerjaan, ataupun masalah-masalah lainnya lagi.