Kategori
Jasa Buat Peta

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

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 Buat Peta Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penjelasan Metode Gravity yang Penting dalam Survei 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 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 Buat Peta Jasa Olah Data Peta Digital Arcgis Arcview

Grafik dengan Software GraphPad Prism

Salah satu software yang digunakan untuk analisi data statistika dengan pembuatan grafika 2-D adalah GraphPad Prism. Software ini dapat dijalankan pada sistem operasi windows dan macintosh. Pengolahan datanya menggunakan kombinasi efektif antara biostatik, pengepasan kurva dan juga grafik dalam satu program yang komprehensif.

Fungsi GraphPad Prism

  • Prism memungkinkan Anda merancang persamaan sehingga berbagai model dapat dipasang ke berbagai set data.
  • Prism memeriksa model yang ditulis dalam beberapa baris dari atas ke bawah. Dengan kata lain, sebelum menggunakan variabel perantara lebih jauh ke bawah, Anda harus mendefinisikannya terlebih dahulu. Baris terakhir harus menentukan Y. Hal ini kontras dengan cara persamaan kompleks disajikan dalam buku pelajaran matematika dan mematuhi semua norma bahasa komputer.
  • Prism juga memungkinkan Anda menentukan batasan dan transformasi default untuk dilaporkan saat Anda memasukkan persamaan baru. Saat pertama kali mempelajari tentang persamaan yang ditentukan pengguna, Anda dapat menghilangkan fitur opsional ini.

Cara Membuat Grafik pada GraphPad Prism

  1. Langkah pertama dengan membuat proyek baru

Pilih jenis grafik dari prims lalu secara otomatis software akan membuat tabel data secara spesifik sesuai data yang dimasukkan. Ada 5 jenis tabel dan grafik yang disediakan yaitu XY graphs, column graphs, grouped graphs, contingency tables dan survival plots. Penggunaan tabel dan grafik tersebut tentu menyesuaikan kebutuhan yang diinginkan.

  1. Memasukkan atau impor data yang ada

Jika yang dipilih adalah tabel untuk grafik XY maka yang muncul adalah tabel data dengan satu kolom untuk nilai X dan kolom lainnya  bernilai Y. Untuk tabel/grafik yang lain bisa dicoba atau praktikkan sendiri.

  1. Pembuatan grafik

Jika data telah masuk maka secara otomatis software akan membuatkan grafik sesuai dengan jenis pengaturan font bawaan software baik dari segi ketebalan garis, format error bar hingga warna.

  1. Analisi data

Selain pembuatan grafik, software Prism juga membantu kamu untuk fasilitas analisis dan uji statistik, pengepasan kurva hingga mentransformasi serta menormalkan data yang ada. Hal ini tentu sangat berguna bagi kamu untuk lebih mudah mendapatkan hasil data yang lebih sesuai dalam waktu yang singkat.

  1. Memformat grafik

Adanya formatting tools pada software dapat membantu kamu untuk mengubah warna latar dalam pengaplikasian skim warna.  Pada tools ini, kamu bisa mengotak-atik berbagai hal demi keindahan dan kemudahan dalam pembacaan data grafik. Bahkan kamu bisa  copy-paste teks yang terblok dari hasil analisis pada grafik milikmu.

  1. Cetak atau impor

Jika dirasa telah selesai, kamu bisa mengekspor grafik dalam bentuk pdf, emf, eps, tif, bmp, wmf, pcx hingga format jpg dan png. Hasil tersebut bisa kamu gunakan untuk kebutuhan publikasi atau juga mengimpor hasil dalam program lain. Lalu kamu bisa bebas untuk mencetak sesuai kebutuhan yang diinginkan.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data

Mengenal Peta Susun Dengan ArcGIS Tools Secara Lengkap: Berikut Ulasannya!

Peta menjadi hal yang tidak terpisahkan dari kehidupan digital masa kini, pasalnya seluruh aktivitas yang dilakukan atas dampak kegiatan online yang dilakukan masyarakat. Seperti misalnya sopir ojek online, kurir paket, pekerja rantau di daerah lain, dan sebagainya. Sehingga peta memiliki peranan yang sangat signifikan pada saat ini baik untuk individu maupun kelompok semacam korporat. Sebelum berbicara lebih lanjut mengenai peta susun atau peta overlay, tahukah kalian apakah itu overlay? Overlay merupakan kemampuan penempatan suatu tools untuk meletakkan grafis peta satu dengan lainnya yang saling bertumpuk lengkap beserta dengan informasi atributnya. Atribut ini sendiri memuat segmentasi populasi, jalan, titik elevasi, pemanfaatan lahan, dan bangunan yang tergambarkan. Tetapi, bagaimanakah hakikat peta ini sendiri?

Memahami Peta Susun Lebih Jauh

Contoh sederhana yang mampu memvisualisasikan jenis peta digital ini adalah peta lereng dan peta curah hujan yang mana lapisannya membentuk poligon baru beserta atributnya untuk mempermudah analisis curah hujan.

Apa Sih Manfaatnya?

Peta digital yang telah terintegrasi digital ini mampu menghilangkan batas antara poligon yang mampu dihilangkan untuk memudahkan pemahaman segmentasi daerah (dissolve themes). Proses penggabungan dua layar (merge themes), clip one themes juga menjadi proses penggabungan yang membantu proses administrasi. Fasilitas lainnya seperti interesct themes atau atribut yang menarik, gabungan fitur dan layer dari peta (union themes), serta gabungan dari keduanya sangat membantu dalam proses penafsiran pada keadaan wilayah tersebut. Komputasi semacam ini dilakukan dengan tools bernama ArcGIS atau SIG (Sistem Informasi Geografis).

Analisis SIG

Tools ArcGIS ini merupakan atribut komputasi yang mampu menggabungkan dua data atau feature yang beragam. Penyusunan dua data tersebut hanya mampu dilakukan dengan fungsi union. Data polygon ini mampu menggabungkan dari layer slope (kemiringan lereng), perumahan, dan batas administrasi. Penyusunan ini membantu staff pemerintah untuk menginformasikan warga. Jadi, tertarikkah kalian menjadi pembuat peta overlay yang penuh manfaat ini?

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penjelasan Lengkap Metode Map Interpolasi

Interpolasi berupa metode yang sering digunakan dalam memproses data berdasarkan beberapa data yang telah dikumpulkan. Dalam pemetaan, interpolasi adalah proses pendugaan nilai pada suatu area yang tidak tersampel atau tidak terukur, untuk menghasilkan peta atau sebaran nilai di seluruh area tersebut.

Interpolasi spasial mengasumsikan bahwa atribut data kontinu secara spasial dan atribut ini bergantung secara spasial. Metode map interpolasi diperlukan untuk menggeneralisasi data spasial dari kumpulan data sampel ketika data tidak tersedia di seluruh distribusi spasial.

Untuk mencakup seluruh wilayah wilayah studi, data sosial ekonomi satuan keluarga yang diperoleh dari hasil survei disintesiskan dengan metode interpolasi yang tersedia dalam sistem informasi fisik setempat. Keterkaitan langsung antara data sosial ekonomi dan lokasi geografis memerlukan adanya data yang teragregasi secara spasial seperti pendapatan pertanian dan lokasi rumah tangga.

Aspek Penting Metode Map Interpolasi

Interpolasi data spasial memiliki tujuan khusus untuk menginterpolasi dua titik. Interpolasi spasial memperkirakan nilai variabel lapangan yang diberikan untuk menentukan nilai yang dihasilkan, yang tidak ada dalam sampel penelitian dan berada dalam area tertutup di lokasi sampel, atau dalam hal warga negara. bagian sampel. Ada dua jenis interpolasi:

– Interpolasi diskrit (discrete interpolation) adalah interpolasi yang menggunakan asumsi bahwa nilai-nilai antara titik kontrol diketahui tidak kontinu. Jenis interpolasi diskrit meliputi interpolasi derajat 0, poligon Tiesen, poligon Voronoi, dan plot Dirichlet.

– Interpolasi kontinu adalah interpolasi yang menggunakan asumsi bahwa nilai antara titik kontrol dengan nilai yang diketahui adalah kontinu. Jenis interpolasi kontinu termasuk jarak terbalik, kriging, dan splines.

Cara Menggunakan Metode Map Interpolasi

Untuk menggunakan metode map interpolasi ini dalam menganalisa proses tertentu perlu melewati beberapa tahapan proses. Pada kerangka penelitian akan dijabarkan tahapan proses penelitian sebagai berikut ini:

1. Pengumpulan data mentah berikut survei

Untuk tahapan pertama ini berupa survei dan pengumpulan data mentah sebagai bahan yang akan dianalisis. Dengan begitu Anda dapat memaksimalkan beragam bentuk data yang didapatkan. Adapun untuk lebih lengkapnya mengenai data ini dapat diklasifikasikan dengan lebih teratur.

2. Interpolasi dengan metode yang paling tepat

Berdasarkan bahan dan hasil yang diinginkan serta mencakup proses yang paling mendukung untuk menentukan metode interpolasi yang cocok. Karena itu perlu perhatian yang maksimal dengan segala aspek terkait untuk digabungkan bersama. Demikian akan menghasilkan satu kepastian dari proses tersebut.

3. Analisa dan perbandingan

Seperti biasanya untuk tahapan yang terakhir dengan analisa dan tahapan perbandingan lain yang diperlukan. Dengan banyak perbandingan tersebut untuk hasil terbaik yang paling sesuai. Adapun kemudian akan sangat berguna sebagai satu keputusan untuk mendukung berbagai data acak.

Demikianlah rangkaian ulasan mengenai metode map interpolasi yang mungkin perlu Anda ketahui. Semoga membantu dalam menganalisa data yang dibutuhkan untuk kemudian dimaksimalkan pemanfaatannya dengan baik.

Kategori
Jasa Buat Peta Peta Digital Arcgis Arcview

Shoreline Analysis System dengan Pakai DSAS & ARCGIS

Perubahan yang ada pada garis pantai memang terjadi secara ilmiah. Misalnya ada sebuah badai, gelombang ataupun kenaikan paras muka laut. Tapi ada juga secara non ilmiah karena adanya aktivitas manusia seperti reklamasi dan juga penambangan. Maka dari itu, Anda wajib mempelajari Shoreline Analysis System.

Pentingnya Penggunaan Metode Shoreline Analisis Sistem

Abrasi pantai itu memang menjadi mundurnya garis dari pantai ke arah laut darat, sedangkan untuk agresi menjadi majunya garis pantai menuju ke arah laut. Perlu Anda ketahui, kenaikan dari paras laut itu akan mengakibatkan perubahan pada Shoreline.

Saat ini, teknologi pemodelan laut punya kemampuan agar bisa memprediksi munculnya perubahan-perubahan pada garis pantai. Entah itu akibat oleh agresi ataupun abrasi.

Itulah kenapa jika memang memiliki tugas atau tanggung jawab dalam mengkaji perubahan garis pantai pada suatu perairan lokal. Sepertinya harus bisa melakukan pendekatan seperti gelombang badai dan juga sedimentasi.

Fungsi Pemakaian DSAS dan ARCGIS

Saat ini, karena teknologi semakin canggih tentu membuat proses dari analisis sistem dari garis pantai itu gampang pemakaiannya. Karena sudah ada digital Shoreline analisis sistem. Apabila Anda mau lebih tahu, pahami saja ulasan ini.

Digital short Line analysis masuk ke dalam teknologi yang bisa berguna dalam mendeteksi ataupun menghitung adanya perubahan garis pantai pada suatu wilayah. Prosesnya ketika pakai metode ini bisa secara otomatis terhitung.

Cara Kerja Software

Sebetulnya software ini nantinya akan didistribusikan dalam bentuk file addin esri. Agar bisa dipakai dalam ArcGIS. Apabila sudah membuka file dokumen kompresi addin. Segera klik dua untuk meluncurkan jendela utilitas instalasi add-in esri ArcGis.

Ketika instalasi itu sudah selesai biasanya pada bagian toolbar digital Shoreline analysis system pun bisa Anda aktifkan dari dalam Arcmap. Caranya harus masuk ke customize kemudian memilih menu ekstensions.

Baru setelah itu centang saja kotak yang ada pada sebelah DSAS. Secara otomatis pada bagian toolbar itu nantinya pun ada penambahan melalui fitur customize dan juga menu toolbars.

Demikian sekilas informasi yang bisa diberikan kepada Anda mengenai penggunaan software DSAS dan ARCGIS. Alhasil proses dari analisis perubahan garis pantai dapat berjalan dengan baik dengan Shoreline Analysis System.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Analisis Kernel Triangle di Software Matlab

Analisis kernel triangle dapat Anda terapkan pada software Matlab sesuai dengan kebutuhan. Software atau perangkat lunak ini sendiri sudah banyak penggunanya. Tidak heran jika ada banyak jenis analisis dapat pengguna terapkan pada software tersebut.

Mengenal Software Matlab

Matlab merupakan salah satu platform yang sudah rilis sejak tahun 1970 lalu oleh MathWorks. Platform ini sendiri sudah banyak penggunanya dengan fungsi untuk melakukan pengolahan angka sekaligus bahasa pemrograman. Tidak heran jika ada banyak hal bisa Anda lakukan pada software tersebut.

Terutama yang berkaitan langsung dengan bidang ilmu sains, matematika, hingga teknik. Bahasa pemrogramannya sendiri berbasis matriks sehingga pengguna dapat memakainya untuk melakukan analisis data, menciptakan aplikasi dan pemodelan, hingga membuat algoritma.

Perangkat lunak tersebut juga sering bermanfaat untuk mengembangkan machine learning, deep learning, dan hal terkait lainnya. Dengan begitu, siapa saja dapat memakai software tersebut baik itu pelajar hingga orang profesional sekalipun.

Pengertian Analisis Kernel Triangle

Perlu Anda ketahui, bahwa istilah kernel dapat berguna pada proses analisis statistik. Kernel sendiri sebenarnya mempunyai beberapa arti berbeda pada berbagai cabang statistik. Tidak heran jika sangat penting untuk mempelajarinya dahulu lebih lanjut.

Metode kernel ini sendiri umumnya sangat cocok untuk memungkinkan pengguna beroperasi pada ruang fitur implisit dimensi tinggi sehingga tidak menghitung koordinat data dalam sebuah ruangan. Akan tetapi memakai hitungan produk antar gambar pada semua pasangan data.

Proses analisis ini sendiri dapat mengoperasikan algoritma seperti pengelompokan spektral, analisis korelasi kanonik, proses Gaussian, regresi ridge, analisis komponen utama (PCA), filter adaptif linear dan masih banyak lagi lainnya.

Beberapa Fungsi Kernel

Pada statistik nonparametrik, kernel tersebut dapat berguna dalam fungsi pembobotan untuk teknik estimasi nonparametrik. Keberadaannya sendiri sangat bermanfaat dalam estimasi kepadatan kernel. Tujuannya tidak lain untuk memperkirakan fungsi kepadatan variabel secara acak.

Tidak hanya itu, pada regresi kernel juga dapat berguna untuk memperkirakan ekspektasi bersyarat dalam sebuah variabel acak. Keberadaan kernel juga dapat berguna dalam deret waktu hingga penggunaan periodogram sehingga dapat menentukan kerapatan spektral.

Selain itu, umumnya lebar kernel juga perlu ditentukan ketika menjalankan estimasi non parametrik. Kernel sendiri termasuk sebagai fungsi integral nyata non-negatif nilainya. Tentu sebelum menggunakannya masih perlu mempelajari lebih jauh karena fungsinya cukup luas.

Itu tadi penjelasan lengkap mengenai analisis kernel triangle pada software Matlab. Hingga saat ini tentu ada banyak orang menggunakan berbagai metode analisis pada perangkat lunak tersebut. Dengan begitu, tidak hanya terbatas pada kernel saja.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Metode Penelitian Rancangan Nested Design pada SPSS

Software SPSS tentu sudah banyak penggunaannya termasuk dalam dunia perkuliahan statistik. Tidak heran jika dapat berguna untuk mempelajari penyajian, pengumpulan, peringkasan, serta analisis sebuah data. Salah satu metode yang dapat Anda gunakan dalam penelitian ini adalah rancangan nested design.

Mengenal tentang Software SPSS

Tahukah Anda bahwa, software SPSS termasuk sangat populer pada kalangan statiskawan. Penggunaannya sendiri sangat membantu untuk melakukan perhitungan yang berhubungan dengan analisis data. Terlebih, perangkat lunak satu ini sudah rilis sejak tahun 1968.

Kemudian mulai berkembang lagi berkat Norman H.Nie yakni seorang ilmuwan politik pascasarjana yang ada di Stanford University dan C. Hadlai Hull. SPSS ini sendiri sering orang gunakan juga untuk melakukan berbagai riset pemasaran, perbaikan mutu, hingga pengendalian.

Untuk pertama kalinya, SPSS hadir dalam versi desktop yang memiliki nama SPSS/PC+. Akan tetapi, semakin populer perangkat lunak tersebut maka versinya semakin bagus. Hingga saat ini software tersebut berkembang berkat SPSS Inc.

Metode Rancangan Nested Design pada SPSS

Nested design atau desain bersarang merupakan sebuah desain multifaktor memakai satu ataupun dua faktor sebuah situasi. Kedua faktor tersebut umumnya terlibat secara acak. Hal tersebut juga mempunyai beberapa tahapan dengan lebih dari satu tingkat bersarang.

Rancangan bersarang ini sendiri juga mempunyai karakteristik yang membedakannya dengan lainnya. Adapun karakteristik tersebut adalah kategori faktor bersarang di setiap tingkat faktor utamanya cenderung berbeda satu sama lain.

Dimana faktor utama tersebut dapat Anda perbaiki atau acak. Untuk faktor bersarang ini sendiri juga umumnya acak serta dapat mewakili tingkat subsampling. Umumnya rancangan tersebut memiliki sebutan lain yaitu rancangan hierarki.

Fungsi dan Kelebihan Rancangan Nested Design

Terdapat beberapa fungsi dalam penggunaan rancangan bersarang atau nested design pada sebuah penelitian yang Anda lakukan. Umumnya, fungsi tersebut seperti rancangan tersarang biasa ketika dalam sebuah eksperimentasi tingkat mirip tetapi identik.

Tidak hanya itu, keberadaan rancangan bersarang tersebut juga mempunyai kelebihan dalam penggunaannya. Saat memakainya, maka pengguna dapat meningkatkan ketepatan percobaan. Artinya, sub-sampling pada faktor tersarang akan meningkat ketepatannya.

Selain itu, rancangan ini juga dapat menguji keragaman sub-unit pada setiap perlakuan, menguji keragaman diantara perlakuan utama. Hanya saja, kekurangannya adalah dapat mengakibatkan kesalahan keputusan jika salah mengambil sub-sampelnya.

Itu tadi penjelasan lengkap mengenai rancangan nested design yang dapat Anda terapkan pada perangkat lunak SPSS. Rancangan ini sendiri tentu sudah banyak orang gunakan sehingga tidak ada salahnya juga apabila ingin menggunakannya.