Bulan: September 2023

Kategori
Jasa Olah Data

Penjelasan Metode Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR)

Mixed Geographically Temporally Weighted Regression

Penjelasan metode Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR) perlu Anda pahami kembali. Metode MGTWR atau Mixed Geographically Temporally Weighted Regression menjadi teknik analisis statistik yang berguna untuk memahami hubungan antara variabel respon maupun variabel prediktor dalam konteks spasial dan temporal.

Penggunaan metode ini yang menggabungkan dua elemen penting dalam analisis data. Baik itu,  informasi spasial yang mengacu pada lokasi geografis, maupun informasi temporal yang berkaitan dengan waktu. MGTWR menjadi alat yang berguna untuk berbagai aplikasi. Bahkan  termasuk ilmu sosial, geografi, ekonomi, serta epidemiologi.

Penjelasan Metode Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR)

MGTWR umumnya menggabungkan dua jenis analisis berat, yakni analisis berat geografis (GWR) serta analisis berat temporal (TWR). Ide dasarnya yakni hubungan antara variabel-variabel yang diamati bisa bervariasi secara geografis serta seiring waktu. Sehingga MGTWR yang mengakui bahwa hubungan statistik tidak selalu konstan di seluruh wilayah dan periode waktu.

Terdapat beberapa konsep dasar yang perlu Anda pahami dalam MGTWR. Analisis Berat Geografis GWR yang memungkinkan untuk memodelkan hubungan antara variabel-variabel dengan mempertimbangkan struktur spasial. Ini artinya bahwa dampak variabel prediktor pada variabel respon bisa berbeda-beda pada lokasi geografis yang berbeda. MGTWR memanfaatkan konsep ini serta memperluasnya ke dimensi waktu.

Analisis Berat Temporal TWR yang serupa dengan GWR. Namun fokusnya pada perubahan hubungan seiring waktu. Sehingga memungkinkan untuk memahami bagaimana hubungan antara variabel-variabel bisa berkembang atau berubah seiring berjalannya waktu.

Kombinasi Geografis dan Temporal MGTWR yang menjadi gabungan dari GWR dan TWR. Ini artinya MGTWR mempertimbangkan variasi spasial serta temporal dalam hubungan statistik. Sehingga, MGTWR bisa menghasilkan model yang lebih kompleks serta akurat. Penggunaan MGTWR memiliki beberapa manfaat, termasuk pemahaman yang lebih mendalam maupun pemantauan dan perencanaan.

Pada rangkaian teknik analisis data yang semakin canggih, MGTWR menjadi metode untuk memahami dan menggambarkan hubungan spasial maupun temporal dalam data. Dengan memahami konsep dasar MGTWR serta mengikuti proses analisis yang tepat. Anda bisa memanfaatkan potensi penuh dari metode ini dalam memecahkan berbagai masalah kompleks.

Baca Juga:

Penjelasan Fungsi Pembobot Fixed Gausian pada Pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS)

Kategori
Jasa Buat Peta

Penjelasan Fungsi Pembobot Fixed Gausian pada Pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS)

Fixed Gausian GWPRS
Digital World Map Hologram Blue Background

GWPRS merupakan metode statistik yang bisa Anda gunakan untuk memodelkan jenis data penelitian dengan karakteristik spasial. Dalam hal ini, ada yang namanya pembobot pada GWPRS untuk meniadakan bias pada sampel survei sehingga sampel tersebut benar-benar mewakili populasi. Anda tentunya penasaran dengan penjelasan fungsi Pembobot Fixed Gausian pada pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS). Ulasan ini akan membantu Anda memahami lebih dalam mengenai Pembobot Fixed Gausian ini. 

Menyimak Penjelasan

Pembobot pada suatu metode statistik adalah sebuah pilihan dan para peneliti bisa menggunakan mana pun yang menurut mereka sesuai. Tentu saja hal ini sama dengan metode analisis, pemilihan pembobot ini membutuhkan pertimbangan yang matang.

Berikut ini merupakan penjelasan fungsi Pembobot Fixed Gausian pada pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS). Melalui penjelasan singkat ini Anda bisa mendapatkan sedikit gambaran terkait pembobot Fixed Gausian.  

Apa Itu Pembobot Fixed Gausian?

Pembobot Fixed Gausian memiliki nama lain pembobot Fixed Kernel dan menjadi salah satu jenis fungsi kernel yang dapat peneliti gunakan pada berbagai analisis statistik. Rupanya, hal ini karena pembobot Fixed Gausian memiliki karakteristik yang unik.

Fungsi Pembobot

Fungsi dari pembobot Fixed Kernel ini memiliki distribusi yang bentuknya menyerupai lonceng. Anda pastinya penasaran mengenai penggunaan pembobot Fixed Kernel pada GWPRS, bukan? Nah, di bawah ini merupakan beberapa penggunaan pembobot Fixed Kernel yang bisa Anda ketahui. 

  • Untuk meratakan data dan mengestimasi distribusi probabilitas dari suatu data ketika menggunakan teknik smoothing data. 
  • Untuk memprediksi nilai di titik-titik antara pengamatan yang ada pada proses interpolasi data spasial.
  • Untuk meratakan dan menghasilkan model regresi non-parametrik pada regresi kernel.

Demikianlah penjelasan fungsi Pembobot Fixed Gausian pada pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS) ini. Informasi mengenai pembobot Fixed Gausian ini tentu akan menambah pengetahuan Anda mengenai GWPRS itu sendiri. Jadi, ketika Anda harus menggunakan metode GWPRS untuk penelitian Anda tidak bingung lagi harus menggunakan pembobot yang mana.

Baca juga:

Tutorial Singkat Analisis Survival Menggunakan SPSS

Kategori
Jasa Olah Data

Tutorial Singkat Analisis Survival Menggunakan SPSS

analisis survival spss

Analisis survival merupakan metode yang dapat Anda gunakan untuk melakukan memeriksa peluang dari suatu data. Nah, untuk melakukannya Anda tentu akan membutuhkan alat berupa aplikasi statistika seperti SPSS. Anda pastinya penasaran dengan tata cara melakukan analisis survival menggunakan SPSS, bukan? Ulasan berikut ini akan membantu Anda untuk melakukan analisis survival via aplikasi SPSS.  

3 Langkah Analisis Survival Menggunakan SPSS

Melakukan proses analisis ini tidak sulit sama sekali. Jadi, para pemula sekalipun pasti bisa mengikuti tutorial analisis survival yang satu ini. 

Silakan pahami dengan baik penjelasan singkat mengenai cara melakukan analisis survival menggunakan SPSS. 

Mempersiapkan Data Analisis Survival

Anda tentu membutuhkan data untuk bisa melakukan analisis ini menggunakan SPSS. Seperti yang Anda ketahui bahwa setiap metode analisis membutuhkan jenis data yang berbeeda-beda. Untuk analisis survival sendiri Anda harus tahu informasi mengenai waktu atas suatu data beserta statusnya. Kedua data inilah yang akan mengalami pengolahan di aplikasi SPSS. 

Jangan lupa untuk mengatur agar setiap variabel yang Anda masukkan di SPSS sesuai dengan kebutuhan. Kesalahan input data sangat mempengaruhi hasil perhitungan menggunakan aplikasi SPSS sehingga Anda perlu berhati-hati.

Mengeksekusi Data Menggunakan SPSS

Nah, setelah Anda input data dan mendefinisikan variabel untuk analisis survival sekarang saatnya untuk melakukan pemrosesan datanya. Pada jendela SPSS Anda bisa memilih dropdown Analyze. Dari pilihan dropdown tersebut pilihlah menu Kaplan-Meier dan inputkan variabel analisis survival yang Anda siapkan. 

Selanjutnya Anda hanya perlu menekan tombol define event dan menekan tombol save di opsi survival, hazard. Langkah selanjutnya Anda hanya perlu masuk ke Option untuk memilih survival table. Dari menu ini Anda bisa memilih Plot, Survival, Hazard, lalu menekan tombol Continue dan memilih OK. Silakan tunggu hingga SPSS menampilkan data hasil dan Anda tinggal menginterpretasikan hasil analisis tersebut.

Demikianlah penjelasan singkat mengenai cara melakukan analisis survival menggunakan SPSS. Sekarang Anda sudah paham bagaimana caranya dan bisa mempraktikkannya sendiri menggunakan data penelitian yang Anda miliki.

Baca Juga:

Penjelasan Metode Gravity yang Penting dalam Survei Geofisika

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penjelasan Metode Gravity yang Penting dalam Survei Geofisika

metode gravity geofisika

Penjelasan metode gravity dapat membantu untuk mempermudah kita dalam memahami metode tersebut. Awal mulanya ilmu geofisika yakni dengan teori sifat magnetik bumi yang di temukan oleh Gilbert. Sedangkan teori gravitasi dari Newton. Geofisika sendiri mempunyai arti yang berkaitan dengan fisika bumi dan atmosfer yang menyusunnya. Sedangkan salah satu yang termasuk dari metode geofisika adalah gravitasi.

Awalnya metode di gunakan guna mengetahui kondisi struktur bagian bawah permukaan. Selain itu juga untuk mengetahui aktivitas dari gunung berapi. Namun seiring perkembangannya zaman metode gravitasi juga menjadi salah satu metode geofisika pertama yang di gunakan guna melakukan eksplorasi minyak serta gas alam.

Ini Penjelasan Metode Gravity 

Perlu Anda ketahui bahwa metode gravitasi merupakan salah satu metode yang di gunakan dalam survei geofisika. Selain itu metode yang satu ini juga termasuk dalam metode pasif. Penggunaan teori gravitasi ini juga memanfaatkan perbedaan nilai medan gravitasi yang berada di permukaan bumi. Variasi dari nilai medan gravitasi tersebut nantinya di petakan distribusinya. Faktanya, gravitasi bumi pada permukaan tidaklah homogen saja.

Lebih tepatnya gravitasi tersebut di pengaruhi oleh massa jenis benda termasuk batuan yang menjadi penyusun kerak bumi. Batuan-batuan dengan massa jenisnya yang berbeda tersebut juga akan berpengaruh terhadap medan gravitasi bumi pada bagian permukaan. Variasi daerah gravitasi pada bagian permukaan tersebut juga bisa di pengaruhi oleh struktur geologi yang berada di permukaan bagian bawah. Termasuk ketidakmerataan kondisi topografi.

Sehingga posisi pengamatan juga harus mempunyai pengaruh terhadap pengukuran. Dengan demikian itu metode gravitasi adalah sebuah metode yang di gunakan guna mengetahui kondisi struktur bawah permukaan dengan berdasarkan variasi medan gravitasi bumi pada bagian permukaan. Nantinya hasil dari penggunaan metode tersebut akan di sajikan dalam bentuk model bawah permukaan.

Satuan Pengukuran

Prinsip dasar fisika yang mendasari tentang teori gravitasi merupakan hukum Newton yang berkaitan dengan gaya tarik-menarik antarpartikel. Dari besaran gaya tarik-menarik tersebut kita bisa mengetahui besar medan yang dapat mempengaruhi alat ukur yang di gunakan. Akuisisi data dari gravitasi juga di bagi menjadi dua. Pertama pengukuran secara relatif dan yang kedua pengukuran secara absolut.

Satuan pengukuran yang di gunakan dalam teori gravitasi biasanya di nyatakan dalam Galileo atau gal. Jika dalam satuan internasional gal itu di nyatakan dengan M/s ^2. 1 Galileo sama dengan 1 cm/s^2 = 0,01 M/s^2. Sedangkan rata-rata gravitasi pada permukaan bumi sekitar 980. Berbeda dengan data pengukuran medan gravitasi pentingnya akan mengandung anomali yang terdiri dari efek regional dan efek lokal. Efek lokal adalah sasaran pengukuran mikro gravitasi. Efek yang satu ini juga akan membawa anomali medan gravitasi sangat dekat dengan permukaan. Jadi penjelasan metode gravity menjadi utama dan penting yang harus di pahami baik guru, siswa dan lainnya.

Baca Juga:

Mengenal Metode Analisis Difference in Differences (STATA)

Kategori
Jasa Olah Data

Mengenal Metode Analisis Difference in Differences (STATA)

stata analisis DiD

Metode Analisis Difference in Differences (STATA) menjadi salah satu pendekatan yang sering di gunakan. Sehingga bisa membantu untuk mengukur dampak dari suatu kebijakan atau intervensi. Metode tersebut yang memungkinkan peneliti dalam membandingkan perubahan rata-rata antara dua kelompok. Baik yang terpapar perlakuan berbeda sebelum maupun setelah perlakuan tersebut di berlakukan. DiD memiliki kemampuan dalam mengurangi bias seleksi dan faktor-faktor confounding yang mungkin mempengaruhi hasil analisis.

Metode Analisis Difference in Differences (STATA) Perlu Dipahami

Salah satu perangkat lunak statistik yang seringkali di gunakan dalam melakukan analisis DiD yakni STATA. STATA adalah perangkat lunak yang populer dan berguna untuk analisis data ekonomi maupun sosial. Adapun langkah-langkah umum dalam melakukan analisis DiD menggunakan STATA,sebagai berikut.

Langkah pertama yakni perlu mempersiapkan data yang akan Anda gunakan dalam analisis. Data tersebut mencakup informasi mengenai kelompok perlakuan serta kelompok kontrol.

Selanjutnya, memastikan data Anda memiliki variabel yang mengidentifikasi kelompok perlakuan serta waktu observasi. Baik itu sebelum dan setelah perlakuan di berlakukan.

Anda juga perlu mengimpor data Anda ke dalam lingkungan STATA menggunakan perintah seperti use atau import delimited. Meski biasanya akan tergantung dengan format file data Anda.

Jika sudah membuat variabel perbedaan yang mewakili perubahan antara periode sebelum dan sesudah perlakuan untuk kedua kelompok. Misalnya, jika Anda memiliki variabel “pendapatan” periode sebelum dan sesudah perlakuan. Anda bisa membuat variabel “delta_pendapatan” yang merupakan perbedaan pendapatan antara periode sesudah serta sebelum perlakuan.

Metode Analisis DiD (STATA)

Pada langkah ini, Anda perlu menggunakan perintah regress untuk melakukan regresi pada data DiD. Anda perlu memasukkan variabel perbedaan sebagai variabel independen, sementara variabel kelompok perlakuan sebagai variabel dummy.

Langkah berikutnya, interpretasikan hasil regresi yang Anda peroleh. Perhatikan koefisien variabel dummy yang mewakili efek perlakuan. Jika koefisien tersebut signifikan secara statistik, maka bisa mengambil kesimpulan bahwa perlakuan memiliki dampak signifikan terhadap kelompok perlakuan daripada dengan kelompok kontrol.

Sebaiknya lakukan uji sensitivitas dengan memeriksa hasil analisis DiD berubah. Jika Anda melakukan variasi dalam spesifikasi model, waktu pengamatan, maupun kelompok kontrol yang di gunakan.

Metode analisis Difference in Differences (STATA) menjadi alat yang kuat untuk mengevaluasi dampak kebijakan atau intervensi dalam berbagai bidang. Penggunaan STATA sebagai perangkat lunak statistik bisa mempermudah pelaksanaan analisis. Namun, peneliti perlu memahami konsep metode ini serta memastikan bahwa asumsi-asumsi yang Anda butuhkan terpenuhi sebelum mengambil kesimpulan akhir.

Baca Juga:

3 Jenis Uji Validitas Instrumen untuk Meninjau Keabsahan Alat Ukur

Kategori
Jasa Olah Data

3 Jenis Uji Validitas Instrumen untuk Meninjau Keabsahan Alat Ukur

uji validitas

Validitas instrumen merupakan suatu aspek penting dalam penelitian. Uji validitas instrumen akan menunjukkan sejauh mana alat ukur tersebut dapat mengukur apa yang seharusnya di ukur. Terdapat beberapa jenis uji validitas yang dapat Anda gunakan untuk membuktikan validitasnya. 

Jenis Uji Validitas Instrumen yang Umum Digunakan

Berikut ini adalah penjelasan lebih lanjut mengenai ketiga jenis uji validitas instrumen:

  1. Validitas konten

Jenis pertama yaitu validitas konten yang juga di kenal sebagai validitas isi. Cara uji validitas instrumen berkaitan dengan bukti pada elemen-elemen yang ada dalam alat ukur. Dalam hal ini, penilaian di lakukan oleh para ahli yang memiliki pemahaman mendalam tentang materi. Analisis rasional di gunakan untuk memproses alat ukur secara detail. 

Elemen-elemen dalam validitas konten mencakup berbagai aspek seperti definisi operasional variabel, representasi soal yang sesuai dengan variabel yang Anda teliti. Selain itu, Anda juga bisa menghadirkan jumlah soal, format jawaban petunjuk pengisian instrumen dan populasi sampel. 

Setelah pengujian oleh para ahli, instrumen harus Anda revisi sesuai saran atau masukan. Instrumen valid secara konten jika para ahli menerima instrumen tersebut tanpa memerlukan perbaikan tambahan.

  1. Validitas konstruk

Selanjutnya, contoh uji validitas konstruk berfokus pada sejauh mana alat ukur mencerminkan definisi variabel yang jelas. Definisi ini harus berdasarkan teori yang relevan dengan konsep yang ingin Anda ukur. 

Jika instrumen telah mengarah ke definisi yang tepat dan pertanyaan atau pernyataan item soal sesuai, maka instrumen telah memiliki validitas konstruk yang baik.

  1. Validitas kriteria

Anda bisa mempraktekkan rumus uji validitas kriteria melibatkan perbandingan instrumen dengan instrumen lain yang mendapat pengakuan sebanding dengan tujuan pengukuran. Instrumen lain ini di sebut sebagai instrumen kriteria. Ada dua jenis validitas kriteria yaitu prediktif dan bersamaan. 

Perbedaan mendasar antara keduanya terletak pada waktu pengujian instrumen dan instrumen kriteria. Jika pengujian pada waktu yang berbeda, maka penyebutannya validitas kriteria prediktif. 

Namun, jika pengujian secara bersamaan termasuk validitas kriteria bersamaan. Hasil dari pengujian instrumen dan kriteria kemudian harus Anda analisis untuk melalui uji korelasi untuk menilai sejauh mana keduanya berkaitan.

Uji validitas instrumen melibatkan proses untuk memastikan bahwa alat ukur yang Anda gunakan valid dan dapat memberikan hasil yang akurat. Validitas konten, konstruk, dan kriteria memiliki metode pengujian yang berbeda. Namun, semuanya bertujuan mengukur keakuratan alat ukur dalam menggambarkan konsep yang Anda ukur.

Baca juga:

Sukseskan Ujian Skripsi dengan Tips Jitu Ini!