Kategori: Jasa Olah Data

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengenal Metode SVM (Support Vector Machine)

Salah satu metode analisis yang sering digunakan untuk menganalisis suatu data yaitu biasa dikenal dengan metode SVM ( Support Vector Machines). Seperti yang kita ketahui bahwa metode SVM merupakan salah satu metode yang sudah banyak digunakan. Jika anda ingin mengetahui lebih jauh lagi mengenai metode SVM, maka anda dapat mempelajari artikel ini. Dalam artikel ini akan dijelaskan secara singkat mengenai metode SVM.

Apa itu SVM (Support Vector Machine)

Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode yang banyak mendapat perhatian dalam Pattern Recognition sebagai state of the art. Di mana pattern recognition, adalah metode pemetaan suatu data ke dalam konsep tertentu yang disebut juga Category atau Class. Dan dalam metode SVM ini secara matematisn jauh lebih jelas dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya, serta mampu mengatasi masalah klasifikasi dan regresi dengan linier maupun non linier.

Dikembangkan oleh Boser, Guyin, dan Vapnik. Metode ini pertama kali dipresentasikan pada “Annual Workshop on Computational Learning Theory” di tahun 1992. Di mana konsep dasarnya merupakan kombinasi dari berbagai teori komputasi contohnya seperti margin hyperplane, kernel, dan masih banyak lagi, yang memang telah dikenal sejak puluhan tahun lalu.

Kegunaan SVM (Support Vector Machine)

SVM dapat digunakan menemukan hyperplane terbaik yang bisa memisahkan dua buah class pada input space dan memaksimalkan jarak antar class. Di dalam dua dimensi (2D), untuk klasifikasi antar kelas, fungsi yang digunakan disebut dengan line whereas. Sementara fungsi yang digunakan untuk klasifikasi antar kelas dalam tiga dimensi (3D), disebut juga dengan plane similarly.

Dalam metode SVM banyak memengaruhi dunia industri. Dimana sebagian besar dunia industri juga telah mengakui nilai teknologi atas penggunaan metode tersebut.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya

Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya
Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya

Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya – MATrix LABoratory atau MATLAB merupakan salah satu platform yang banyak digunakan untuk bahasa pemrograman dan mengolah angka. Pertama kali diperkenalkan oleh MathWorks, perusahaan swasta yang berspesialisasi dalam perangkat lunak komputasi matematika asal Amerika, di tahun 1970.

Sesuai dengan namanya, platform ini menggunakan dasar matriks, yang memiliki sejumlah tools. Hingga bisa memberikan manfaat bagi berbagai disiplin ilmu. MATLAB dihadirkan dengan banyak kelebihan, dan salah satunya adalah kemampuannya membuat grafik dengan visualisasi terbaik. Selain itu, MATLAB juga bisa digunakan untuk menyelesaikan permasalahan matematika, seperti simulasi fungsi. Kemudian perancangan GUI dan berbagai pemodelan matematika. Bahkan rumpun ilmu teknik dan sains pun bisa memanfaatkannya. Hal ini dikarenakan MATLAB memang memiliki kemampuan untuk membuat algoritma, menciptakan pemodelan dan aplikasi, juga tentu saja untuk menganalisis data. Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya

Kegunaan Software MATLAB

Seperti yang sudah disinggung sedikit di atas, MATLAB bisa digunakan untuk berbagai disiplin ilmu. Di mana penggunanya, bisa dimulai dari semua kalangan, mulai dari pelajar, teknisi, peneliti di universitas maupun institusi, dan masih banyak lagi.

Berikut ini adalah fungsi MATLAB yang seringkali digunakan.

  1. Pengolahan data riset
  2. Menyelesaikan masalah engineering
  3. Mampu mengolah berbagai permasalahan aljabar linear
  4. Simulasi
  5. Analisis numerik
  6. Biologi
  7. Komunikas dan jaringan
  8. Robotik, dll.

Perlu Anda ketahui bahawa MATLAB juga memiliki lima bagian utama di dalam sistemnya, yaitu:

  • MATLAB language

Agar bisa mengolah berbagai program yang kompleks, software ini menggunakan high-level matrix/array language.

  • Working environment

Dengan MATLAB working environment, memungkinkan Anda agar mudah mengelola variabel, hingga menyelesaikan proses import dan ekspor data.

  • Sistem Grafis

MATLAB mendukung sistem grafis yang bisa digunakan untuk mempresentasikan grafis, memproses gambar, visualisasi data, hingga membuat animasi.

  • Mathematical function library

MATLAB juga telah dilengkapi dengan sekumpulan algoritma komputasi, mulai dari yang sederhana hingga yang kompleks dan semuanya bisa diproses dalam kecepatan yang tinggi.

  • Application Program Interface (API)

Fitur Application Program Interface pada MATLAB, bisa memberi akses agar Anda bisa menulis program C dan Fortran.

Untuk mendapatkan software ini, Anda bisa mendapatkannya langsung di situs resminya. Anda juga bisa memilih free trial-nya terlebih dahulu, untuk melakukan uji coba. Dimana aplikasi ini, bisa Anda gunakan selama 30 hari lamanya. Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya

Kelebihan lain dari software ini adalah, tersedia dalam bentuk mobile-nya. Sehingga aplikasi ini bisa digunakan di smartphone, baik itu Iphone, Ipad, ataupun Android. Untuk mendapatkan informasi terkini, Anda juga bisa memanfaatkan komunitas MATLAB. Demikianlah penjelasan singkat mengenai software MATLAB beserta dengan kegunaannya. Selain banyak digunakan untuk penelitian, desain sistem, hingga pengembangan sistem, MATLAB juga mendukung pemrograman interpretatif melalui CLI (command line interface) untuk melakukan sejumlah intruksi secara langsung. Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya

Kategori
Jasa Olah Data Peta Digital Arcgis Arcview

Manfaat ArcGis Penggunaan yang Wajib Diketahui

Manfaat ArcGis Penggunaan yang Wajib Diketahui
Manfaat ArcGis Penggunaan yang Wajib Diketahui

Manfaat Penggunaan ArcGis yang Wajib Diketahui – Penggunaan perangkat lunak pada berbagai bidang tentu menjadi hal yang normal. Penggunaan perangkat lunak ini biasanya bertujuan untuk mempermudah proses penarikan dan penyajian data akhir dari bidang tersebut.

Salah satu bidang yang menggunakan perangkat lunak dalam pengoperasiannya adalah bidang pemetaan. Ada beberapa aplikasi atau perangkat lunak yang sering digunakan dalam bidang ini, namun salah satu perangkat lunak yang cukup tenar di bidang ini adalah ArcGis. Perangkat lunak yang satu ini merupakan software yang dikembangkan oleh ESRI (Environtment Science & Research Institute) berbasis GIS (Gerographic Information System). Pada dasarnya merupakan kompilasi atau pergabungan dari beberapa software berbasis GIS lainnya seperti GIS desktop, GIS server, dan GIS web. Software berbasis GIS untuk Jasa Buat Peta Digital.

Software yang satu ini dinilai sebagai software yang sangat membantu di bidang spasial karena memiliki berbagai manfaat serta berbagai fitur yang cukup canggih. Adapun beberapa manfaat dasar yang dimiliki oleh software ArcGis diantaranya :

  1. Menyajikan data geographic information system yang relevan
  2. Mempermudah pembuatan dan pengeditan peta tematik
  3. Mempermudah proses analisis spasial
  4. Menyajikan visualisasi peta yang berkualitas
  5. Sebagai media sharing data peta yang tepat

Manfaat-manfaat yang dimiliki oleh software yang satu ini dinilai sangat membantu berbagai kalangan yang membutuhkan data di bidang spasial. Dengan berbagai manfaat yang sangat dibutuhkan di dunia spasial, maka tentu penggunaan dari software ini juga tidak akan semudah yang dikira.

Software ArcGis dikenal memiliki berbagai fitur andalan dengan cara penggunaan yang cukup rumit dan memakan waktu, sehingga hanya orang-orang tertentu yang bisa mengoperasikan software ini. Perlu waktu beberapa lama bagi seseorang untuk menguasai software ini agar bisa menggunakannya dalam dunia spasial.

Fitur-fitur yang dimiliki oleh software ini juga cukup canggih sehingga berbagai kebutuhan di dunia spasial bisa terpenuhi dengan satu software saja. Adapun beberapa fitur yang dimiliki oleh software ini diantaranya :

  1. ArcMap : Fitur untuk membuat, mengedit, dan mengelola data hingga menganalisa data untuk diubah menjadi output data berupa peta
  2. ArcGlobe : Fitur berbentuk tampilan Google Earth untuk menampilkan datum permukaan bumi menggunakan citra satelit
  3. ArcCatalog : Fitur yang bisa membuat dan mengelompokan data vector
  4. ArcScene : Fitur seperti ArcMap dengan penambahan fitur 3D yang dapat diolah dengan tampilan X,Y, dan Z

Fitur-fitur yang dimiliki oleh software ini dinilai menambah keunggulan software yang satu ini di dunia spasial. Saat ini software bidang spasial ini bukan hanya digunakan untuk pembuatan peta daerah saja namun juga digunakan dalam bidang spasial lain seperti pembuatan peta sebaran data maupun sebaran penyakit.

Dengan menggunakan software ArcGis, berbagai kebutuhan spasial dinilai lebih mudah dibuat dan diolah. Software ini saat ini juga banyak dipelajari hingga oleh berbagai kalangan dari berbagai bidang demi mendukung kebutuhan pendataan dan statistik data yang ada.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal AMOS Beserta Fungsinya

Aplikasi Data AMOS Beserta Fungsinya
Aplikasi Data AMOS Beserta Fungsinya

Mengenal AMOS Beserta Fungsinya – Dalam setiap penelitian, ada beberapa metode yang sering digunakan untuk memaksimalkan hasil penelitian yang sedang dilakukan. Beberapa metode bahkan seringkali dikombinasikan untuk mendapatkan hasil penelitian yang dibutuhkan.

Penelitian maupun penghitungan dan pengolahan data memang membutuhkan metode yang tepat untuk menghasilkan data yang dibutuhkan. Dalam dunia pengolahan data, ada salah satu program yang cukup sering digunakan yaitu metode AMOS (Analysis of Moment Structures).

Program analysis of moment structures merupakan metode dalam program analisis SEM (Structural Equation Modeling) dengan basis kovarian yang sangat dikenal luas. Program atau metode analysis of moment structures ini merupakan aplikasi software komputasi statistik yang berdiri sendiri dan dioperasikan secara mandiri. Namun saat ini aplikasi dengan program ini kemudian diambil alih oleh SPSS sehingga saat ini program ini mengikuti setiap perkembangan pada aplikasi SPSS.

Program analis SEM sendiri dinilai memiliki pendekatan yang cukup rumit sehingga cukup jarang digunakan. Namun dengan menggunakan program analysis of moment structures ini, pendekatan SEM dinilai lebih mudah dilakukan. Adapun beberapa langkah melakukan penelitian dengan pendekatan SEM dan dibantu metode ini diantaranya :

  1. Menyiapkan data dalam bentuk Microsoft excel atau SPSS
  2. Gunakan program AMOS graphics untuk mengolah data
  3. Pastikan program yang digunakan telah terhubung dengan aplikasi SPSS
  4. Gambar model sesuai dengan data yang ada
  5. Pilih keluaran analysis yang dibutuhkan
  6. Lakukan proses analisis lalu tunggu hingga aplikasi menampilkan gambar hasil analisis
  7. Tampilkan hasil analisis dalam bentuk tabel untuk disajikan dalam laporan yang dibutuhkan

Proses diatas pada dasarnya cukup mudah, namun tentu Anda harus memahami terlebih dahulu cara menggunakan program dan aplikasi SPSS agar lebih memahami cara penyelesaian analisis menggunakan metode SEM ini. Penggunaan program analysis of moment structures yang digunakan dalam metode SEM ini banyak dilakukan karena metode SEM dinilai memiliki prosedur yang kompleks dengan variabel yang cukup banyak.

Analisis data dengan menggunakan AMOS juga bukan hanya digunakan dalam metode analisis SEM saja, namun juga sering digunakan pada metode analisis lain seperti analisis regresi, analisis jalur, dan analisis multigroup. Program analysis of moment structures ini biasa digunakan pada data penelitian dengan jumlah sample yang cukup banyak ( di atas 100 sample), namun tetap berhasil menyajikan data yang lengkap. Inilah alasan mengapa banyak yang menggunakan program analisis ini.

Namun program analisis ini tetap menerapkan aturan yang ketat dalam proses analisanya seperti keharusan sample data memenuhi asumsi normalitas dan kriteria goddness of fit model. Jika data penelitian yang akan digunakan tidak bisa memenuhi syarat ini, maka program analisis ini juga akan kesulitan menyajikan data yang dibutuhkan. Untuk mendapatkan hasil penelitian dan pengolahan data yang akurat, menggunakan program AMOS bisa menjadi alternatif utama saat Anda menggunakan metode SEM. Metode dan program analisis yang tepat akan mempermudah Anda untuk mendapatkan hasil yang maksimal.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Belajar Metode Algoritma Clarke and Wright Savings

Pernahkah Anda mendengar istilah algoritma Clarke dan Wright saving? Metode algoritma yang satu ini merupakan suatu langkah yang digunakan untuk penghematan. Metode ini digunakan dan ditemukan oleh Clarke dan Wright.

Pada tahun 1964, Clarke dan Wright mempublikasikan sebuah algoritma sebagai solusi permasalahan dari berbagai rute kendaraan, yang sering disebutsebagai permasalahan klasik dari rute kendaraan (the classical vehicle routing problem).Algoritma ini didasari pada suatu konsep yang disebut konsep savings.

Algoritma ini dirancang untuk menyelesaikan masalah rute kendaraan dengan karakteristik sebagai berikut. Dari suatu depot barang harus diantarkan kepada pelanggan yang telah memesan. Untuk sarana transportasi dari barang-barang ini, sejumlah kendaraan telah disediakan, di mana masing masing kendaraan dengan kapasitas tertentu sesuai dengan barang yang diangkut. Setiap kendaraan yang digunakan untuk memecahkan permasalahan ini, harus menempuh rute yang telah ditentukan, memulai dan mengakhiri di depot, di mana barang-barang diantarkan kepada satu atau lebih pelanggan.

Permasalahannya adalah untuk menetapkan alokasi untuk pelanggan diantara rute-rute yang ada, urutan rute yang dapat mengunjungi semua pelanggandari rute yang ditetapkan dari kendaraan yang dapat melalui semua rute.Tujuannya adalah untuk menemukan suatu solusi yang meminimalkan total pembiayaan kendaraan. Lebih dari itu, solusi ini harus memuaskan batasan bahwa setiap pelanggan dikunjungi sekali, di mana jumlah yang diminta diantarkan, dan total permintaan pada setiap rute harus sesuai dengan kapasitas kendaraan.

Formulasi dari metode algoritma Clarke dan Wright savings ini menggunakan sejumlah kendaraan yang dilambangkan dengan K dan dengan kapasitas yang dilambangkan dengan Q, serta jumlah permintaan q i untuk dikirimkan ke beberapa titik yaitu v i. Yaitu j = 1,2,…,m. Bagian ini merupakan awal dari depot dan juga jarak antar node berupa C i j.

Metode algoritma yang satu ini melaksanakan perhitungan untuk dapat melakukan penghematan dari seberapa banyak yang dapat di minimumkan. Hal ini berupa jarak tempuh atau waktu yang digunakan yang kemudian dikait-kaitkan dengan node untuk dapat menghasilkan suatu rute atau jalur terbaik.

Jalur terbaik tersebut didasarkan dari nilai penghematan terbesar yaitu berupa jarak yang ditempuh antara titik awal sampai dengan titik akhir dari tujuan. Adapun proses perhitungannya, tidak hanya dihitung pada jarak sebagai parameter saja. Akan tetapi juga menghitung dari waktu untuk dapat memperoleh nilai penghematan terbesar kemudian metode algoritma Clarke dan Wright savings ini dapat didefinisikan menjadi 1 rute yang baik. Itulah sekilas mengenai metode algoritma Clarke dan Wright savings, lebih jelasnya dapat menghubungi Patra Statistika.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data

Mengenal Algoritma DBSCAN Dan Manfaatnya

Porto - Portugal - Old Town at Sunset - Douro River - Luis I Bridge - Ribeira - Port Wine Cellars - UNESCO World Heritage Site

Dalam mengolah sebuah data, perlu digunakan berbagai metode yang sesuai agar data tersebut bisa menyimpulkan atau memberikan hasil yang sesuai dengan kebutuhan. Ada berbagai metode pengolahan data dengan sistem dan algoritma berbeda yang bisa membantu mempermudah proses pengolahan data.

Salah satu algoritma yang cukup membantu dalam proses pengolahan data adalah algoritma DBSCAN. DBSCAN sendiri merupakan singkatan dari density-based spatial clustering of application with noise. Seperti namanya, algoritma ini menggunakan sebuah metode clustering berbasis density atau density based.

Clustering sendiri merupakan proses yang bertujuan untuk membagi data ke dalam kelompok tertentu berdasarkan kategori atau tingkat kemiripan data. Clustering sendiri biasa digunakan untuk mengolah data dalam berbagai bidang seperti segmentasi pasar, data spatial, serta clustering profiling.

Seperti disebutkan sebelumnya, DBSCAN merupakan algoritma yang menggunakan clustering berbasis density atau kepadatan. Algoritma DBSCAN banyak digunakan pada data yang mengandung banyak noise atau gangguan. DBSCAN cenderung memisahkan data yang mengandung noise agar tidak bercampur dengan cluster apapun yang ada dalam data.

Untuk melakukan pengolahan data yang dibutuhkan, DBSCAN akan membutuhkan beberapa parameter input diantaranya :

  • Epsilon (EPS)
  • Minimum points (minPts)
  • Directly density-reachable
  • Density-reachable
  • Core point
  • Border point
  • Outlier / noise point

Parameter-parameter diatas memberikan pengaruh yang sangat besar terhadap hasil pengolahan data atau hasil clustering. Setiap perubahan yang terjadi pada parameter yang digunakan bisa memberikan perbedaan hasil yang cukup besar pada metode algoritma DBSCAN yang digunakan.

Metode DBSCAN biasa digunakan untuk menghitung atau mengelola data yang membutuhkan pembagian kelompok secara rinci. Beberapa contoh data yang dikelola menggunakan data ini diantaranya data analisis titik kebakaran, serta analisis lokasi dampak bencana.

Metode DBSCAN sering dibandingkan dengan algoritma K-means, namun perbedaan kedua metode ini terletak pada jumlah cluster inputan yang dibutuhkan. Metode DBSCAN hanya membutuhkan epsilon dan minPts untuk mengelola data cluster yang dibutuhkan.

Metode DBSCAN memiliki keunggulan berupa performa untuk menangkap cluster yang memiliki beragam bentuk. Namun sayangnya metode ini kurang cocok digunakan pada data dengan tingkat kerapatan yang beragam. Metode DBSCAN juga kurang cocok digunakan pada data dengan dimensi yang terlalu besar.

Untuk menghasilkan clustering yang dibutuhkan, maka sebaiknya metode ini dilakukan oleh pengguna yang sudah benar-benar memahami seluk beluk metode ini dengan baik. Hal ini perlu dilakukan untuk menghindari terjadinya error pada data yang diolah.

Selama menggunakan metode algoritma DBSCAN untuk menganalisis clustering, data yang diolah bisa saja mengalami kerusakan sehingga sangat penting untuk memahami metode ini dengan benar sebelum menggunakannya. Pemahaman yang lengkap mengenai metode yang digunakan bisa membuat clustering yang diolah lebih cepat selesai.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Metode Event Study Dan Langkah-Langkah Tepat Yang Harus Dilakukan

Metode event study Analisis Data Keuangan
Metode event study Analisis Data Keuangan

Metode Event Study Dan Langkah-Langkah Tepat Yang Harus Dilakukan – Setiap penelitian yang dilakukan oleh para ahli tentu disesuaikan dengan metode yang akan digunakan. Misalnya ketika melihat fenomena sosial, biasanya akan menggunakan metode kualitatif, kualitatif atau metode yang lainnya. Salah satu contoh metode yang paling sering digunakan, khususnya dalam masalah yang berkaitan dengan peristiwa tentang keuangan yaitu metode event study.

Metode yang satu ini memang digunakan oleh para peneliti di bidang keuangan yang sedang meneliti tentang keuangan pasar modal. Peristiwa-peristiwa yang sering dikaitkan dengan metode ini yaitu peristiwa yang terjadi dalam kebijakan internal perusahaan seperti kebijakan deviden, ekspansi, akuisisi dan lain sebagainya.

 Selain itu, peristiwa yang dimaksud juga berupa peristiwa yang terjadi secara eksternal yang memiliki dampak secara menyeluruh baik dalam konteks nasional, regional maupun internasional seperti menurunnya nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar dan berbagai kondisi lainnya.

Untuk penjelasan lebih dalam mengenai metode event study ini akan dijelaskan di bawah ini.

Apa Itu Metode Event Study?

Menurut MacKinlay (1997), yang dimaksud dengan Event Study adalah salah satu metodologi dalam penelitian yang sering menggunakan data-data pasar keuangan untuk bisa mengukur dampak suatu kejadian yang spesifik terhadap nilai perusahaan dan biasanya tercermin dari harga saham dan volume transaksinya.

Langkah-Langkah Dari Metode Event Study

Menurut MacKinlay (1997), setidaknya ada 10 langkah yang harus dilakukan jika menggunakan metode event study ini.

Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut.

1. Mendefinisikan kejadian yang diminati yaitu berupa informasi baru yang ada di pasar.

2. Menyusun sebuah teori yang nantinya bisa memberikan suatu alasan atau respon keuangan terhadap informasi yang ada tersebut.

3. Mengidentifikasi berbagai kumpulan perusahaan yang mengalami kejadian tersebut dan mengidentifikasi tanggal kejadian.

4. Memilih sebuah event Windows yang dirasa cocok dan justifikasi jaraknya apabila melebihi 2 hari. Hal ini berarti mengidentifikasi periode harga saham perusahaan yang terlibat dengan kejadian yang akan diuji.

5. Langkah kelima dari metode event study ini yaitu mengeliminasi atau menyesuaikan perusahaan-perusahaan yang mengalami kejadian lain yang dirasa relevan selama event Windows terjadi. Pada tahap ini, Anda juga harus menyimpulkan karakteristik dari masing-masing sampel.

6. Menghitung abnormal return selama event Windows menguji signifikansinya.

7. Melaporkan persentasi negatif return dan pengujian statistik t binomial  Z atau Wilcoxon.

8. Untuk sampel yang sedikit gunakan metode boostrap dan diskusikan dampak dari outliers.

9. Menggambarkan teori yang menjelaskan variasi crossectional dalam abnormal return dan menguji teori tersebut secara ekonometri.

10. Mempresentasikan hasil empiris.

Demikianlah sedikit gambaran dari metode event study, baik dari segi definisi maupun langkah-langkah yang harus dilakukan apabila menggunakan metode yang satu ini dalam sebuah penelitian yang berkaitan dengan keuangan. Namun yang perlu Anda ingat bahwa McWilliams & Siegel (1997) pernah mengatakan validitas suatu event study akan tergantung pada pengidentifikasian yang benar tentang abnormal return yang terjadi akibat suatu event. Setidaknya ada tiga asumsi yang mendasari identifikasi abnormal return ini yaitu pasar adalah efisien, event tidak dapat diantisipasi, dan tidak ada pengaruh lain yang berbaur selama event Windows.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penjelasan Metode Analisis Cross Sectional

Metode merupakan salah satu elemen utama dalam proses analisis data. Terdapat metode yang sering digunakan, yaitu bernama analisis Cross Sectional. Metode ini biasanya dilakukan untuk penelitian kualitatif. Jika Anda sedang belajar dan mencari informasi terkait metode Cross Sectional, maka artikel ini dapat Anda pelajari hingga akhir.

Akan dijelaskan mengenai definisi, rumus, serta kegunaan. Tujuannya, agar Anda bisa memahami dengan penjelasan yang singkat dan padat terkait metode Cross Sectional

Definisi Metode Analisis Cross Sectional

Analisis Cross Sectional merupakan sebuah penelitian yang didalamnya mempelajari mengenai dinamika dan korelasi antara faktor efek, risiko, dengan cara pendekatan observasi atau pengumpulan data. Seorang ahli bernama Notoatmodjo juga berpendapat bahwa penelitian Analisis cross Sectional ini hanya akan mengobservasi pengukuran sekali saja.

Pengukuran ini dilakukan terhadap subjek variabel saat penelitian.

Kegunaan Analisis Cross Sectional

Analisis Cross Sectional mempunyai manfaat untuk melihat prestasi dari sebuah perusahaan terhadap industri. Selain itu, Cross Sectional juga bermanfaat untuk menganalisa kasus khusus untuk menentukan bonus manajemen dalam sebuah perusahaan.

Penelitian Cross Sectional ini mudah untuk dikerjakan oleh peneliti. Selain itu, hasil dari penelitiannya akan berguna bagi penemuan yang besar kaitannya dengan karakteristik tiap-tiap variabel. Data yang berasal dari penelitian ini berguna untuk menaksir berapa banyak kebutuhan dalam layanan bidang kesehatan.

Instrumen dalam Analisis Cross Sectional

Metode analisis Cross Sectional dapat dikatakan mudah karena banyak instrumen untuk penggalian data. Instrumen pada analisis cross Sectional adalah wawancara, survey, dan kuesioner. Melalui ketiga instrumen tersebut, Anda dapat mendapatkan data yang nantinya dapat langsung dianalisis dengan menggunakan analisis Cross Sectional.

Dalam perhitungan data dan analisis, Anda harus benar-benar jeli untuk memasukkan angka. Selain itu, hasil yang sudah dianalisis juga harus dijabarkan dengan jelas dan baik. Tujuannya adalah agar penelitian tersebut dapat diterima dan dimengerti dengan mudah oleh pembacanya. Itulah penjelasan lengkap mengenai metode analisis cross sectional. Anda dapat memahami definisi, kegunaan, serta rumus untuk melakukan analisa. Jika Anda bekerja dalam sebuah kantor atau perusahaan, maka analisis ini sangat berguna. Biasanya para petinggi perusahaan menggunakan metode ini untuk melihat prestasi anak buah atau karyawannya

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data

Kegunaan dan Asumsi dalam Metode Analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance)

Website Under Construction

Metode analisis Manova merupakan uji statistik yang diterapkan untuk mengukur pengaruh variabel independen yang berskala kategori terhadap beberapa variabel dependen dengan skala data kuantitatif. Jenis analisis ini juga disebut dengan istilah multivariat Anova.

Sedangkan Anova merupakan induk dari Multivariate analysis of variance (Manova). Analisis Anova terbatas pada penggunaan satu terikat dan bersifat metrik. Sedangkan Manova sendiri melibatkan dua bahkan lebih variabel bersifat matriks tak bebas.

Kegunaan Metode Analisis Manova

Metode analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance) digunakan untuk menguji terdapat tidaknya perbedaan rata-rata dari dua atau lebih variabel tak bebas secara sekaligus atau  simultaneously berdasarkan kategori-kategori pada variabel bebas. Variabel bebas atau independen variabel sifatnya nonmetrik atau terdiri dari beberapa kategori. Sedangkan variabel tak bebas sifatnya matriks ( interval atau rasio.)

Keunggulan dari metode ini yaitu dapat digunakan untuk meneliti pengaruh setiap variabel bebas berskala kategori terhadap variabel tak bebas secara terpisah.

Statistik Metode Analisis Manova

Pada metode analisis ini ada beberapa statistik yang dapat diterapkan untuk mengambil keputusan terhadap hipotesis, yaitu: Pillai’s Trace, Wilks’ Lambda, Hotelling’s Trace, dan Roy’s Largest Root.

Tapi rekomendasi untuk statistik Manova ini bisa menggunakan Pillai’s Trace yang di klaim sebagai statistik paling kuat terhadap pelanggaran asumsi. Pernyataan ini ditemukan pada hasil penelitian Olson dan Stevens yang menyimpulkan bahwa ketika ukuran sampel sama.

Sedangkan ketika ukuran sampel berbeda (sizes are unequal), harus menggunakan uji box dengan memeriksa asumsi homogenitas dari matriks matriks kovarian. Statistik Pillai’s Trace dikatakan akurat apabila hasil uji statistik ini tidak menunjukkan asumsi homogenitas dari matriks matriks kovarian terpenuhi dan asumsi normalitas multivariat dipenuhi.

Asumsi Normalitas dalam Manova

Metode analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance) terdapat asumsi normalitas multivariat. Sementara untuk metode Anova dikenakan asumsi normalitas univariat.

Manova bisa digunakan untuk mengamati variabel variabel tak bebas yang diasumsikan secara bersamaan mengikuti distribusi normal multivariat untuk setiap kategori atau kelompok.

Asumsi Kesamaan Matriks-Matriks Kovarian dalam Manova

Terdapat asumsi kesamaan matriks matriks kovarian populasi dalam penggunaan metode analisis Manova. Pengujian asumsi kesamaan matriks matriks varian populasi ini dapat diterapkan uji box.

Tetapi Stevens kurang setuju dengan uji box sebab menurutnya sangat sensitif terhadap ketidaknormalan. Demikian juga menurut Field menurutnya uji box sensitif terhadap penyimpangan normalitas multivariat dan tidak signifikan. Bahkan masalah ini bukan karena adanya matrik-matrik kovariansi similar. Tetapi diakibatkan tidak terpenuhinya normalitas multivariat. Penting untuk mengetahui terlebih dahulu tercapai tidaknya asumsi normalitas multivariat sebelum menerapkan uji box.

Seputar metode analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance) untuk lebih lengkapnya dapat Anda ketahui dengan menghubungi Patra Statistika. Semoga artikel ini dapat untuk penelitian Anda.

Kegunaan dan Asumsi dalam Metode Analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance)

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Definisi Serta Kegunaan Metode Analisis Ral Dan Duncan Dalam Penelitian

Saat ini, penelitian seolah menjadi kebutuhan yang wajib dilakukan apalagi oleh orang yang sedang berada di dalam dunia pendidikan. Salah satu contohnya yaitu dalam proses menempuh pendidikan sarjana 1 atau disebut juga dengan Strata 1.

Biasanya, penelitian akan dilakukan sebagai salah satu syarat agar bisa lulus atau yang biasa disebut juga dengan skripsi. Ada banyak sekali metode yang bisa dilakukan dalam penelitian ini salah satu contohnya yaitu metode analisis Ral dan Duncan.

Namun, meskipun jenis metode ini sering digunakan, tapi tak jarang masih ada saja yang tidak mengetahui mengenai metode analisis jenis ini. Untuk itu, di bawah ini akan dijelaskan lebih rinci mengenai metode analisis tersebut.

Definisi Ral Dan Duncan

Rancangan acak lengkap atau yang biasa disingkat dengan ral merupakan sebuah rancangan lapangan pada suatu lokasi yang homogen. Rancangan yang satu ini dikatakan acak dikarenakan pada setiap satuan percobaan memiliki peluang yang sama untuk mendapatkan perlakuan.

Namun, akan dikatakan lengkap apabila seluruh perlakuan yang dirancang dalam percobaan tersebut digunakan. Analisis yang satu ini bisa dengan mudah untuk digunakan dan jumlah satuan percobaannya pun tidak dibatasi.

Sedangkan uji Duncan akan dilakukan berdasarkan sekumpulan nilai beda nyata yang ukurannya semakin besar dan tergantung pada jarak antara pangkat pangkat dari 2 nilai tengah yang dibandingkan.

 Uji Duncan ini biasanya akan digunakan untuk menguji perbedaan antara semua pasangan perlakuan yang mungkin tanpa memperhatikan jumlah perlakuan.

Pencetus Metode Analisis Ral Dan Duncan

Menjadi salah satu metode analisis yang cukup digandrungi, pastinya ada pihak-pihak tertentu yang ada dibelakang metode analisis Ral dan Duncan ini. Berdasarkan sejarah yang ada, pelopor dari penggunaan metode statistik dalam perancangan percobaan yang salah satunya adalah rancangan acak lengkap dan duncan ini adalah Sir Ronald A. Fisher.

Waktu Yang Tepat Menggunakan Ral Dan Duncan

Mengingat bahwa ataupun rancangan acak lengkap dan rincian ini merupakan bagian dari rancangan percobaan, maka keduanya harus digunakan pada waktu yang tepat agar bisa membantu dalam proses penelitian yang dilakukan.

Di antara metode analisis Ral dan Duncan ini memiliki waktu penggunaan yang berbeda-beda. Misalnya pada ral atau rancangan acak lengkap akan digunakan saat unit percobaan yang relatif homogen atau sama. Biasanya terjadi apabila penelitian tersebut dilakukan di laboratorium dengan unit percobaan atau sampelnya yang begitu besar.

Sedangkan Duncan akan digunakan saat perlakuan atau sampelnya lebih dari 3. Namun, perbandingan antara tiap perlakuan lebih rapat karena memiliki nilai tabel masing-masing.

Demikianlah informasi seputar metode analisis ral dan Duncan. Jenis metodologi yang satu ini merupakan bagian dari statistika yang pastinya akan menggunakan pendekatan kuantitatif untuk sebuah penelitian.