Kategori
Jasa Olah Data

Uji Tukey HSD untuk Membandingkan Pasangan Rata-Rata Perlakuan

Uji Tukey HSD seringkali disebut sebagai uji beda nyata jujur. Nama salah satu uji statistik ini diambil dari pencetusnya, yakni Tukey, pada tahun 1953 silam.

Uji Tukey memiliki prosedur atau cara pengujian yang mirip dengan LSD, dimana hanya memiliki satu pembanding. Hal inilah yang kemudian menjadikan uji Tukey sebagai alternatif LSD.

Penggunaan Uji Tukey HSD dalam Prosedur Pengujian

HSD sendiri memiliki kepanjangan Honestly Significant Difference. Fungsi utamanya, yakni untuk menentukan perbandingan dari keseluruhan pasangan rata-rata perlakuan.  Umumnya, uji Tukey dilakukan setelah melakukan uji analisis varian.

Pengujian dengan menggunakan uji Tukey biasanya dilakukan apabila analisis data di dalam sebuah penelitian yang berlangsung dengan cara membandingkan data dua kelompok sampel berjumlah sama. Penelitian semacam ini bisa dilakukan dengan uji Tukey untuk pengujian hipotesis komparasi.

Langkah Uji Tukey HSD

Dalam sebuah penelitian eksperimen, analisis statistik sangat diperlukan untuk membuat kesimpulan dari hasil eksperimen tersebut. Pada dasarnya, terdapat sejumlah teknik analisis yang cocok digunakan, yakni uji t, uji z, hingga uji Anova.

Uji z maupun uji t merupakan suatu statistik uji yang digunakan untuk melakukan pengujian terhadap perbedaan dua rata-rata kelompok sampel. Sementara itu, Anova atau Analysis of Variance merupakan suatu metode analisis data statistik yang dikembangkan dari masalah Behrens-Fisher. Selanjutnya, uji F akan digunakan untuk mengambil keputusan.

Namun, pada uji perbedaan dua rata-rata bisa menggunakan uji Tukey. Uji Tukey hanya bisa digunakan untuk melakukan pengujian secara keseluruhan dari kemungkinan pasangan yang sederhana.

Uji ini lebih powerful, dengan arti lain memiliki kecenderungan lebih sering menolak hipotesis nol. Hal ini karena jumlah kemungkinan pasangan yang ingin diuji relatif sedikit.

Ada beberapa langkah penting yang harus dilakukan ketika menggunakan uji Tukey. Pertama, menentukan hipotesis yang bisa disesuaikan dengan banyaknya jalur maupun jenjang anova.

Setelah itu, tentukan taraf nyata. Kemudian, menentukan kontras antar kelompok dan menentukan nilai kritis HSD dengan rumus. Terakhir, bandingkan nilai uji Tukey HSD dengan nilai kontras dan buat kesimpulan.

Baca Juga

Mengenal Lebih Dekat Metode Regresi Linear dalam Statistik

Kategori
Jasa Olah Data

Cara Pengolahan Data Kuantitatif Dalam Penelitian Sosial

Cara pengolahan data kuantitatif menjadi hal yang penting dalam penelitian. Ketahuilah bahwa pengolahan data kuantitatif itu sendiri terbagi menjadi beberapa tahapan. Pengolahan data merupakan suatu kegiatan dalam melakukan penelitian sosial bertujuan mengolah data yang diperoleh dari lapangan.

Dari pengolahan ini, data akan disusun agar lebih mudah dibaca dan dipahami. Pada tahap ini, data yang terkumpul akan diolah dan dimanfaatkan sesuai kebutuhan. Hasilnya akan menghasilkan kesimpulan yang relevan untuk menjawab masalah dalam penelitian itu sendiri.

Cara Pengolahan Data Kuantitatif yang Benar

Untuk tahapan mengolah data kuantitatif yang pertama adalah editing. Nantinya data yang sudah terkumpul melalui daftar pertanyaan ataupun wawancara dibaca kembali. Hal inilah yang perlu dilakukan guna melihat apakah terdapat hal yang meragukan dari jawaban responden.

Coding

Berikutnya adalah tahapan coding. Adapun tujuannya yaitu memudahkan dalam proses menganalisis data. Pada tahap ini, tugas kita adalah mempelajari jawaban responden, menentukan apakah perlu melakukan kategorisasi terlebih dahulu, dan memberikan kode kepada jawaban yang sudah ada.

Tabulasi Data

Selanjutnya adalah tahapan tabulasi data yang merupakan proses pengolahan dengan cara memasukkan data ke dalam tabel. Tahapan yang satu ini juga bisa dikatakan sebagai penyajian data dalam bentuk tabel atau daftar. Hasil tabulasi berfungsi sebagai gambaran berkaitan tentang hasil penelitian.

Analisis Data

Tidak hanya itu saja cara mengolah data kuantitatif. Pasalnya kita masih harus melakukan analisis data. Pada dasarnya pengolahan data sosial itu tidak bisa luput dari penggunaan metode statistik tertentu. Nyatanya statistik mempunyai peranan yang penting dalam penelitian baik itu penyusunan ataupun perumusan hipotesis dan pengembangan alat juga instrumen penelitian, analisis data.

Pengolahan data secara statistik pada dasarnya merupakan sebuah cara mengolah data kuantitatif sederhana. Dalam melakukan tahapan ini nantinya data penelitian yang sudah kita dapatkan mempunyai arti.

Interpretasi Data

Tahapan mengolah data kuantitatif adalah interpretasi data. Interpretasi adalah penjelasan rinci tentang arti sebenarnya dari materi yang sudah dijelaskan. Bahkan interpretasi ini juga dapat memberikan arti yang lebih luas dari penelitian.

Generelisasai dan Kesimpulan

Tahapan terakhir dalam mengolah data kuantitatif adalah generalisasi dan kesimpulan. Setelah melakukan interpretasi peneliti harus bisa membuat generalisasi dan kesimpulan. Untuk generalisasi sendiri bisa disebut sebagai hal yang berkaitan dengan pembentukan gagasan atau simpulan umum. 

Tahapan dalam cara pengolahan data kuantitatif tentu akan bermanfaat dalam penelitian kuantitatif atau yang berhubungan dengan angka. Mengikuti langkah-langkah yang sesuai, tentu akan membuat penelitian menjadi akurat kebenarannya.

Kategori
Jasa Olah Data Uncategorized

Metode GSTARMA-X untuk Analisis Data Finansial

Metode GSTARMA-X adalah suatu pendekatan yang digunakan dalam analisis data deret waktu (time series) untuk memodelkan dan memprediksi perilaku variabel dengan menggunakan model GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) dengan struktur ARMA (Autoregressive Moving Average). Pendekatan ini memiliki keunggulan dalam menangani volatilitas yang bervariasi dari waktu ke waktu dalam data deret waktu.

Pengertian Metode GSTARMA-X

GSTARMA-X menggabungkan dua model utama, yaitu model GARCH dan model ARMA. Para peneliti menggunakan Model GARCH untuk memodelkan volatilitas dalam data deret waktu, sementara mereka menggunakan model ARMA untuk memodelkan pola perilaku variabel itu sendiri.

Dengan menggabungkan kedua model ini, GSTARMA-X memungkinkan untuk memperhitungkan efek heteroskedastisitas kondisional (volatilitas yang bergantung pada informasi masa lalu) serta efek autoregresi dan moving average dalam perilaku variabel.

Komponen Utama GSTARMA-X

  1. Model GARCH: Model GARCH digunakan untuk memodelkan volatilitas dalam data deret waktu. GARCH merupakan pendekatan yang memperhitungkan heteroskedastisitas kondisional, yang artinya volatilitas dalam data dapat berubah seiring waktu berdasarkan informasi masa lalu. Dengan menggunakan model GARCH, GSTARMA-X dapat menangkap dan memodelkan fluktuasi volatilitas yang kompleks dalam data deret waktu.
  2. Model ARMA memodelkan pola perilaku variabel dalam data deret waktu. Model ini mencakup komponen autoregresi (AR) dan moving average (MA), yang memungkinkan untuk memodelkan hubungan antara observasi masa lalu dengan observasi masa sekarang serta efek rata-rata pergerakan dalam data.
  3. Struktur GSTARMA-X: GSTARMA-X mengintegrasikan model GARCH dan model ARMA dalam suatu struktur yang komprehensif. Dengan melakukan hal ini, pendekatan ini memungkinkan untuk memodelkan secara efisien volatilitas dan pola perilaku variabel dalam data deret waktu, sehingga memberikan perkiraan yang lebih akurat dan berguna dalam analisis dan prediksi.

Aplikasi GSTARMA-X

GSTARMA-X memiliki berbagai aplikasi dalam analisis data deret waktu, termasuk dalam prediksi harga saham, peramalan keuangan, dan analisis risiko pasar. Dalam konteks prediksi harga saham, Metode GSTARMA-X dapat membantu para analis untuk memperkirakan fluktuasi harga saham serta tingkat volatilitas yang mungkin terjadi di masa depan. Sehingga membantu dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih baik.

Metode GSTARMA-X adalah pendekatan yang berguna dalam analisis data deret waktu yang menggabungkan model GARCH dan model ARMA. GSTARMA-X dapat memodelkan dengan akurat volatilitas yang bervariasi dalam data deret waktu serta pola perilaku variabel itu sendiri. Pendekatan ini memiliki berbagai aplikasi dalam analisis data finansial dan ekonomi. Selain itu juga membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dalam berbagai konteks. 

Kategori
Jasa Olah Data

Mengenal Uji Stasioneritas Data Beserta Tahapannya

Dalam analisis statistik, stasioneritas data adalah konsep penting yang mengacu pada sifat data yang tetap atau tidak berubah-ubah sepanjang waktu. Data yang stasioner memiliki rata-rata, varians, dan kovarians yang konstan dalam rentang waktu tertentu. Memahami stasioneritas data adalah kunci dalam menganalisis tren, membuat prediksi, dan membangun model statistik yang akurat. Salah satu pendekatan umum dalam menentukannya adalah dengan menggunakan uji statistik. Artikel ini akan menjelaskan uji stasioneritas data dan penerapan uji statistik untuk memeriksanya.

Apa itu Uji Stasioneritas Data?

Stasioneritas data adalah sifat data yang menunjukkan bahwa properti statistik dasar seperti rata-rata, varians, dan kovarians tidak bervariasi secara signifikan dari waktu ke waktu. Data stasioner memiliki tren yang tetap atau tidak ada tren sama sekali. Konsep ini memiliki aplikasi yang luas dalam berbagai bidang, termasuk ekonomi, keuangan, ilmu sosial, dan sains alam.

Bagaimana Cara Melakukannya?

Dapat dilakukan secara visual melalui grafik untuk melihat pola stasioneritas. Selain itu, uji stasioneritas juga dapat dilakukan secara formal dengan menggunakan uji statistik, seperti uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) atau uji Phillips-Peron. Uji ADF adalah salah satu uji yang umum digunakan untuk menguji stasioneritas data time series. Hasil uji ADF menunjukkan apakah data signifikan stasioner atau tidak berdasarkan pada nilai p-nya. Jika nilainya kurang dari tingkat signifikansi yang ditentukan (biasanya 5%), maka H0 ditolak, dan data dianggap stasioner. Beberapa software statistik seperti Eviews, Stata, dan R dapat digunakan untuk melakukan uji stasioneritas secara formal.

Pada dasarnya, langkah-langkah umum untuk melakukannya  adalah sebagai berikut:

  1. Melakukan visualisasi data untuk melihat pola stasioneritas.
  2. Jika diperlukan, melakukan uji statistik seperti uji ADF untuk menguji stasioneritas data secara formal.
  3. Mengecek nilai p dari hasil uji ADF. Jika nilainya kurang dari tingkat signifikansi yang ditentukan (biasanya 5%), maka data dianggap stasioner.

Kesimpulan

Penerapan uji stasioneritas data adalah langkah penting dalam menganalisis dan memodelkan data dengan akurat. Dengan memahami konsep stasioneritas data dan memilih uji statistik yang sesuai, kita dapat memastikan bahwa model statistik yang dibangun memiliki keberterimaan yang tinggi dan memberikan hasil yang relevan dan bermakna. Oleh karena itu, langkah-langkah ini membantu kita dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan interpretasi yang lebih akurat dalam berbagai konteks analisis data.

Baca Juga:

Metode Wilcoxon dalam Bidang Statistik

Lolos smallseo:

https://smallseotools.com/view-report/74c46039c1e3d7395e2f3f3ea243cec7/
Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengenal Tentang Metode Z-Test dalam Ilmu Statistika

Metode Z-Test merupakan salah satu teknik analisis statistika yang cukup penting. Z-Test berfungsi untuk menguji hipotesis terkait rata-rata populasi. Terutama jika jumlah sampel yang akan diteliti relatif besar.

Mengenal Secara Detail Tentang Metode Z-Test

Dalam bidang ilmu statistik khususnya analisis inferensial, kita biasa mendengar tentang Uji Student-T atau Student-T Test. Namun ternyata, ada satu metode yang tidak kalah penting yaitu Uji Z atau Z-Test.

Metode ini telah lama menjadi instrumen pokok dalam penelitian ilmiah maupun pengambilan keputusan berbasis data. Z-Test sendiri akan berguna saat ingin menguji apakah suatu rata-rata sampel mewakili populasi dari seluruh objek penelitian. Terutama ketika sampel yang diteliti cukup besar, melebihi 30 observasi.

Tujuan utamanya yaitu menentukan apakah perbedaan rata-rata antara sampel serta populasi tersebut signifikan secara statistik, atau hanya karena fluktuasi acak. Proses analisisnya dengan memanfaatkan distribusi normal standar atau distribusi Z. Rumus Z test sendiri adalah Z = (x̅ – μ0) / (σ /√n).

Dengan keterangan:

  • x̅: mean sampel
  • μ0: rata-rata populasi
  • σ: simpangan baku
  • n: ukuran sampel

Sementara itu, langkah-langkah penerapan metode Z-Test adalah sebagai berikut:

1. Menyusun Hipotesis

Langkah pertama adalah merumuskan hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (Ha). Hipotesis nol biasanya menyatakan bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara rata-rata sampel dan populasi. Sementara hipotesis alternatif menyatakan sebaliknya.

2. Menentukan Tingkat Signifikansi

Selanjutnya menentukan tingkat signifikansi yang biasanya sudah terpilih sebelumnya. Misalnya 0.05 atau 0.01 yang menunjukkan probabilitas untuk menolak hipotesis nol ketika sebenarnya “benar”.

3. Menentukan Daerah Kritis dalam Metode Z-Test

Dalam metode Z-Test kita juga perlu menentukan daerah kritis sebagai rentang nilai Z untuk menolak hipotesis nol. Daerah kritis ini terbentuk berdasarkan tingkat signifikansi yang terpilih serta jenis uji yang peneliti lakukan.

Itu artinya, jika nilai Z berada dalam daerah kritis, maka hipotesis nol ditolak. Begitu juga sebaliknya, apabila nilai Z berada di luar daerah kritis, hipotesis nol tidak dapat ditolak.

Dari proses di atas, jika hipotesis nol ditolak, kita dapat menyimpulkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara rata-rata sampel dengan populasi. Jika tidak, maka tidak ada cukup bukti untuk menyimpulkan adanya perbedaan keduanya. Begitulah kurang lebih mengenai metode Z-Test, semoga informasinya bermanfaat!

Baca Juga : Cara Membuat Layout di ArcGIS Pro, Tahapan Akhir dalam Pembuatan Peta

Kategori
Jasa Olah Data

Pengertian Uji T-test, Manfaat dan Waktu Penggunaannya

Uji t-test merupakan sebuah metode pengujian hipotesisi yang berguna untuk mengetahui perbedaan signifikan antara dua kelompok atau populasi. Metode pengujian ini mengasumsikan data yang diuji mempunyai distribusi normal dan memiliki varian yang sama.

Pengertian Uji T-test

Secara umum, pengujian ini terbagi dalam dua jenis, yaitu T-test terkontrol (tunggal) dan T-test tidak terkontrol (berpasangan). Kedua jenis ini tentu memiliki pengertian dan fungsi yang berbeda. T-test terkontrol berguna untuk menguji perbedaan rata-rata antara dua kelompok yang tidak terkontrol. Sedangkan, T-test tidak terkontrol berguna untuk menguji perbedaan rata-rata antara dua kelompok yang terkontrol.

T-test sendiri sering digunakan dalam penelitian ilmiah guna menguji hipotesis yang telah diajukan. Misalnya, seorang peneliti melakukan pengujian terhadap tingkat keberhasilan belajar antara kelompok yang menggunakan metode belajar tertentu dengan kelompok yang menggunakan metode belajar lainnya. Kemudian, peneliti ini mungkin menggunakan t-test untuk memudahkan perbandingan antara kedua kelompok tersebut.

Manfaat Uji T-test

Adapun beberapa manfaat menggunakan t-test dalam beberapa bidang kehidupan adalah sebagai berikut:

Analisis keuangan

T-test di sini berguna untuk menguji rata-rata moneter untuk investasi, mengetahui alokasi anggaran serta pendapatan. Pengujian ini juga dapat membantu menunjukkan pola yang terjadi selama periode dalam akuntansi.

Manajemen dan Pengembangan SDM

Pengujian hipotesis ini juga berguna untuk memudahkan evaluasi kinerja, membandingkan tingkat produktivitas serta memberikan informasi terkait variasi produksi dan pembayaran.

Pemasaran

Tim pemasaran dapat menggunakan uji t (t-test) untuk menganalisis pasar guna mengumpulkan data sebagai bagian dari strategi pengembangan bisnis.

Waktu Penggunaan Uji T-test

Agar lebih memahami tentang t-test ini berikut beberapa contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari:

Perusahaan farmasi akan melakukan pengujian terhadap obat kanker baru untuk menilai tingkat efektivitasnya. Dalam pengujian ini, akan ada kelompok kontrol yang akan menerima plasebo atau pil gula sebagai pembanding.

Saat menjalani pengujian, kelompok kontrol menunjukkan harapan hidup selama 5 tahun lamanya. Sedangkan kelompok yang diuji dengan obat baru menunjukkan harapan hidup selama 6 tahun lamanya.

Hasil akhir ini bisa saja hanya sebuah kebetulan sehingga peneliti memutuskan untuk menggunakan t-test. Hal ini berguna untuk pengujian lebih lanjut apakah hasil akhir tersebut berlaku untuk seluruh populasi atau tidak.

Itulah pengertian uji t-test lengkap dengan manfaat dan penerapannya dalam kehidupan sehari-hari. Sederhananya, penggunaan metode statistika yang satu ni berguna untuk mengetahui adanya perbedaan signifikan yang diperkirakan dengan nila dari hasil perhitungan statistika itu sendiri.

source image : pixabay.com

Baca juga:

Jenis Statistik Deskriptif, Distribusi Frekuensi hingga Variabilitas

Kategori
Jasa Olah Data

Cara Menyusun Skripsi agar Cepat Selesai Tepat Waktu

Cara menyusun skripsi agar cepat selesai penting untuk diketahui. Mengerjakan skripsi merupakan tugas akademik yang memerlukan waktu, dedikasi, serta ketekunan.

Menyelesaikan skripsi secara cepat merupakan tujuan sebagian besar dari keinginan mahasiswa. Kendati demikian, diperlukan cara supaya bisa membantu menyelesaikan skripsi lebih efisien serta cepat.

Cara Menyusun Skripsi Agar Cepat Selesai

Seringkali skripsi dipandang menjadi sebuah hal yang menakutkan serta menyulitkan. Terlebih lagi, sebagian besar mahasiswa harus mengalami revisi penulisan skripsi secara berulang kali. Hal itu bisa diatasi atau diminimalisir dengan menyusun cara supaya skripsi cepat selesai.

Menentukan Topik

Langkah awal yang bisa dilakukan dalam menulis skripsi yaitu menentukan topik. Topik skripsi dapat diperoleh dari berbagai sumber. Mulai dari studi literatur sampai lingkungan sekitar. Bahkan bisa juga ide dari topik skripsi dari mata perkuliahan yang paling disukai. Hal tersebut bisa dilanjutkan memperkaya diri dengan membaca bacaan yang berkaitan.

Pilihlah topik yang datanya mudah untuk dicari, dikuasai, disukai tetap berkaitan dengan topik utama jurusan, maka pengerjaan skripsi akan lebih mudah serta tidak membebani diri.

Menentukan Metode Penelitian

Langkah berikutnya yaitu menentukan metode penelitian. Terdapat berbagai macam metode penelitian yang dapat digunakan untuk mengerjakan skripsi. Secara umumnya yaitu terdapat metode kualitatif serta kuantitatif. Dalam pemilihan topik skripsi bisa ditentukan sesuai dengan topik skripsi yang diambil.

Menyusun Kerangka Penelitian

Dalam mempermudah pengerjaan skripsi, terlebih dahulu bisa membuat kerangka penelitian. Perguruan tinggi memiliki standar berbeda-beda mengenai kerangka penelitiannya. Secara umumnya kerangka penulisan terdiri atas cover, daftar isi, pendahuluan pada bab 1, tinjauan teoritis pada bab 2, metode penelitian pada bab 3, temuan dan pembahasan pada bab 4, serta kesimpulan pada bab 5.

Nah, cara di atas bisa membantu mahasiswa untuk menyusun skripsi supaya cepat selesai. Terlepas dari itu semua, skripsi juga dipengaruhi oleh dosen pengampu serta diri sendiri. Pastikan dosen pengampu sesuai dengan kebutuhan skripsi, sehingga pembuatan skripsi dibantu adanya dosen pembimbing.

Cara menyusun skripsi agar cepat selesai yang utama yaitu niat diri sendiri. Adanya niat dan tekad untuk menyelesaikan skripsi dengan cepat dan tepat waktu, sehingga pengerjaan skripsi akan mudah.

Kategori
Jasa Olah Data Uncategorized

Mengenal Lebih Dekat Metode Regresi Linear dalam Statistik

Metode regresi linear bisa Anda temukan ketika mempelajari statistika. Meski metode ini sudah sering terlihat dan diterapkan dalam banyak hal, namun masih ada yang belum memahaminya secara lebih mendalam. Apabila Anda juga belum mengenalnya secara lebih dekat, cermati saja pembahasan lengkapnya berikut ini.

Pengertian Metode Regresi Linear

Metode ini merupakan teknik analisis data yang cara kerjanya dengan memprediksi nilai data tertentu. Nilai data tersebut tidak diketahui lantas menggunakan nilai data lainnya yang saling berkaitan dan diketahui.

Dengan definisi tersebut, secara matematis metode ini memodelkan variabel yang tak diketahui dan variabel yang dikenal sebagai persamaan linear. Hal tersebut sama saja melibatkan variabel tergantung dan variabel independen.

Teknik Analisis Regresi Linear

Dalam metode ini, terdapat sejumlah teknik analisis yang tak kalah penting untuk Anda ketahui. Beberapa diantaranya ialah sebagai berikut.

Regularisasi

Teknik dalam metode regresi linear ini melihat jumlah kesalahan paling kecil yang ada di data untuk meminimalisir tingkat kompleksitas model.

Ordinary Least Squares

Ordinary Least Squares menggunakan software statistik yang biasanya dalam Excel. Caranya dengan meminimalkan jumlah selisih kuadrat antara dua nilai.

Gradient Descent

Teknik ini berguna untuk menganalisis regresi dengan jumlah data yang besar.

Regresi Linear Sederhana

Regresi linear sederhana menitikberatkan hubungan variabel dependen dan independen. Teknik ini sering berguna untuk melihat prediksi kedepannya.

Pentingnya Regresi Linear

Penerapan metode regresi linear ini sangatlah penting. Mengapa demikian? Hal ini karena metode tersebut memberikan kemudahan dalam menafsirkannya untuk menghasilkan prediksi tertentu.

Penerapannya pun sudah terlihat dalam teknik statistik pada komputasi hingga perangkat lunak. Dengan adanya metode ini, bisa menguntungkan pebisnis dalam konversi data mentah.

Lebih dari itu, pemanfaatannya juga terlihat di berbagai bidang. Mulai dari lingkungan, sosial, biologi, hingga ilmu perilaku.

Kini Anda sudah mengenal secara lebih dekat apa itu metode regresi linear. Bukan hanya pengertiannya saja, namun juga teknik-teknik sampai dengan pentingnya metode tersebut. Ketika mempelajari statistika, pastikan Anda tidak melewatkan metode yang satu ini karena terbukti menguntungkan.

Kategori
Jasa Olah Data

Platform OpenStreetMap, Proyek Peta Seluruh Dunia Berbasis Web

Platform OpenStreetMap merupakan web yang fungsinya untuk melihat peta dunia. Platform ini hampir sama dengan Google Maps dan aplikasi peta lainnya. Cara kerja OSM ini juga sama dengan peta dunia lainnya.

Platform OpenStreetMap, Proyek Peta Berbasis Web Seluruh Dunia

OSM merupakan proyek kolaborasi pembuat peta dunia yang bisa disunting dengan bebas. OSM telah dirintis sejak tahun 2004 dan telah tumbuh dengan mengumpulkan data melalui survei mandiri, fotografi udara, perangkat GPS, dan sumber bebas lainnya.

Pengertian OpenStreetMap

OSM sendiri berbasis web untuk membuat peta seluruh dunia yang gratis dan terbuka. Siapa saja boleh secara sukarela membangun platform ini dengan data actual dan fakta. Pembangunan web ini didasarkan dengan keterbatasan masyarakat terhadap peta digital di internet.

OSM dapat menjadi peta dasar, terutama di daerah terpencil dan terbelakang secara ekonomi yang jauh dari perkotaan. OSM bisa menjadi jawaban tepat untuk peninjauan pengembangan ekonomi, tata kota, kontinjensi bencana, dan tujuan lainnya.

Cara Menggunakan Situs Web OpenStreetMap

Platform ini mencakup navigasi dan routing, mencari tempat berdasarkan nama, menganalisis data peta, mengubah koordinat GPS menjadi alamat, dan masih banyak lagi. Pengguna bisa mendaftar akun, memilih nama, kata sandi, hingga berkontribusi dalam titik pertama di peta.

Untuk mengunjungi website OSM juga cukup mudah, yakni dengan mengunjungi www.openstreetmap.org. Setelah tekan enter, pengguna akan melihat tampilan maps pada umumnya. Cara menggunakannya juga cukup mudah, tinggal klik peta menggunakan mouse dan geser mouse.

Bisa juga dengan menggeser peta seperti biasa di platform smartphone canggih. OpenStreetMap berisi data geografis dari seluruh dunia. Meskipun platform ini berupa database tunggal, data bisa ditafsirkan dan ditata dengan cara berbeda.

Pengguna dapat menggunakan ID editor untuk mengedit OSM. Pengguna juga bisa mempelajari untuk dapat mengedit dengan baik. Panduan yang sudah tersedia bisa dimanfaatkan untuk menjadi pengguna professional.

Platform OpenStreetMap ini bisa menjadi pilihan platform maps yang memiliki berbagai keunggulan. Pengguna tidak perlu memasang aplikasi dan bisa menggunakan OSM di website. Ringan, tidak memakan penyimpanan di smartphone, bisa diakses di laptop dan smartphone canggih.  

Kategori
Jasa Olah Data

Rekomendasi Aplikasi Pemetaan 3D, Cocok untuk Arsitek

Rekomendasi aplikasi pemetaan 3D terbaik dirancang untuk menyajikan data secara tiga dimensi dan bertujuan untuk meningkatkan tingkat kualitas pekerjaan.

Dalam domain Sistem Informasi Geografis (SIG), unsur tiga dimensi memiliki peran krusial dalam menganalisis dan merinci hasil serta meningkatkan kemampuan visualisasi. Salah satu elemen utamanya adalah integrasi faktor visual tambahan ke dalam parameter yang ada, khususnya parameter Z yang umumnya dikenal sebagai Elevation. Sebelumnya, kita cenderung beroperasi dalam dua dimensi (X, Y), sehingga interpretasinya terkadang cukup kompleks. Namun, kemampuan peta 3D mampu mengatasi kesulitan tersebut dengan efektif.

Rekomendasi Aplikasi Pemetaan 3D

Berikut adalah daftar rekomendasi perangkat untuk pemetaan 3D, antara lain:

ArcGIS

Untuk pembuatan, pengelolaan, dan berbagi peta serta data, pengguna dapat memanfaatkan aplikasi seluler ArcGIS. Aplikasi ini menyajikan berbagai fitur yang memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi data geografis dan membuat peta yang unik. ArcGIS dipercayai oleh kalangan akademisi dan para profesional yang menggunakan pemetaan GIS dalam studi, perencanaan, dan analisis, menjadi alat esensial bagi mereka yang membutuhkan akses kepada informasi geografis yang akurat dan terkini.

Google Maps

Aplikasi Google Maps menyediakan layanan citra satelit, informasi jadwal transportasi, dan pembaruan lalu lintas yang dirancang untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

Aplikasi ini dapat diakses dengan mudah dan gratis pada platform ponsel pintar iOS atau Android. Navigasi adalah salah satu fitur utamanya, memastikan pengguna mendapatkan petunjuk arah yang tepat baik saat berkendara maupun berjalan kaki. Selain itu, aplikasi ini memberikan rincian tentang hotel, restoran, dan pompa bensin terdekat.

MapIt

Bagi pengguna Android, MapIt muncul sebagai aplikasi Sistem Informasi Geografis (GIS) seluler yang andal dan populer. Merupakan alat yang umum digunakan oleh pengguna untuk melakukan survei, termasuk survei lingkungan, hutan, tanah, pohon, dan lokasi lainnya. Selain itu, MapIt juga digunakan untuk pengumpulan sampel tanah dan memfasilitasi proses pembangunan jalan. Dengan fitur-fitur canggih yang terintegrasi, perangkat lunak ini menjadi pilihan yang fleksibel untuk mengumpulkan dan menganalisis data di berbagai sektor industri.

Aplikasi pemetaan 3D tersebut di atas dapat Anda pilih untuk membantu pekerjaan agar menjadi lebih mudah.