Kategori: Jasa Olah Data

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Macam Data yang Dibutuhkan dalam Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif

Pengolahan sebuah data tidaklah mudah. Agar data yang dihasilkan akurat dan valid untuk digunakan, maka diperlukan analisis dan berbagai macam pengujian. Salah satu analisis yang perlu dilakukan untuk sebuah data mentah adalah analisis deskriptif.

Sekilas tentang Analisis Deskriptif

Analisis ini biasanya digunakan untuk mengolah sebuah data mentah. Metode ini biasanya terdiri dari pengelompokkan data, hingga penyajiannya. Tujuannya adalah agar suatu data dapat dibaca dan dipahami dengan mudah oleh orang lain. Hasil dari analisa ini biasanya berbentuk rata-rata, jumlah, simpangan baku, varians, hingga nilai maksimum dan minimum.

Jenis Data yang Dibutuhkan

Metode deskriptif dapat dilakukan dengan dua cara yaitu menggunakan SPSS atau menggunakan excel. Kedua alat tersebut dapat menghasilkan output yang akurat, namun jika ingin lebih mudah, maka lebih disarankan menggunakan SPSS. Apa pun alat yang digunakan, namun data yang dibutuhkan tetap sama. Berikut adalah data-data yang dibutuhkan untuk melakukan analisa:

1. Data Nominal

Meskipun tidak digunakan dalam pengolahan, namun data ini tetap digunakan dalam analisis deskriptif. Data nominal adalah data yang paling sederhana, dimana angka diberikan pada sebuah objek dengan tujuan sebagai label saja. Jadi, data nominal tidak akan diproses maupun diolah. Ciri-ciri dari data nominal adalah memiliki atribut atau detail seperti sebuah nama.

2. Data Ordinal

Data ordinal adalah data yang mirip dengan data nominal, hanya saja data ini memiliki peringkat atau urutan. Jadi, angka yang diberikan akan menunjukkan tingkatan objek dari yang paling rendah hingga yang paling tinggi dan sebaliknya. Data ini biasanya akan sangat berguna bagi yang mengolah data untuk kebutuhan peringkat.

3. Data Interval

Data interval adalah sebuah data yang memberikan informasi jarak atau selisih dari sebuah ukuran data ordinal. Metode atau alat yang digunakan untuk melakukan pengukuran ini adalah dengan uji hipotesis, korelasi produk moment, partial regression dan masih banyak lagi.

4. Data Rasio

Angka dari data rasio merupakan data yang menunjukkan angka sesungguhnya. Jadi, bukan sebagai simbol atau penunjuk tingkatan namun memiliki nilai nol yang sesungguhnya. Dalam ilmu statistika, data ini memiliki level pengukuran yang paling tinggi dibandingkan dengan data yang lainnya.

Jadi, pengolahan analisis deskriptif perlu dilakukan agar data yang begitu banyak dapat dibaca dengan mudah oleh orang lain. Berapa pun data yang dimiliki, pengolahan deskriptif dapat dilakukan untuk memberikan informasi yang lebih singkat, padat dan jelas.

Namun, kami sangat memahami bahwa tidak semua orang mampu mengolah data. Pengolahan data tidaklah mudah dan membutuhkan ketelitian dan proses yang cukup panjang. Oleh karena itu, kami hadir untuk membantu kebutuhan Anda.

Kami dapat mengolah berbagai macam data dengan berbagai macam proses. Hasil yang kami hasilkan tentunya akan akurat dan valid sehingga dapat digunakan. Jadi, bagi Anda yang kesulitan dalam mengolah data, jangan ragu meminta bantuan dari kami.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengapa Perlu Melakukan Analisis SEM?

Analisis SEM

Jika Anda mengalami kesulitan dalam menyelesaikan sebuah model dengan menggunakan persamaan regresi linear, maka mungkin Anda perlu melakukan analisis SEM. SEM adalah singkatan dari structural equation modeling, sebuah alat yang digunakan untuk menyelesaikan sebuah model bertingkat.

Sekilas tentang Analisis SEM

Analisis ini seringkali juga dianggap sebagai gabungan antara analisis regresi dan analisis faktor karena menerapkan kedua analisa dalam pengolahannya. Dengan prosesnya yang cukup detail, analisa ini mampu menyelesaikan sebuah model yang memiliki lebih dari satu variabel. Selain itu, SEM juga mampu memberikan hasil matriks yang lebih akurat dibandingkan analisis regresi linear.

Kelebihan Analisis SEM

Selain tekniknya yang cukup detail, SEM memiliki banyak kelebihan dibandingkan dengan analisis lainnya. Untuk mengetahui lebih detail, berikut adalah kelebihan dari penggunaan SEM dalam menyelesaikan sebuah masalah:

1. Flexible dalam Mengembangkan Model

Salah satu kelebihan dari penggunaan SEM adalah penguji bisa mengembangkan model yang dianalisa, baik model psikometri maupun model struktural. Jadi, dalam proses pengolahannya, penguji dapat mengembangkan secara flexible tanpa merusak hasil yang diinginkan.

Hal yang membuat SEM flexible adalah karena banyaknya variabel yang bisa dilibatkan. Berbeda dengan regresi yang hanya memiliki satu variabel dependen saja. Selain itu, analisa ini mampu menguji pola hubungan antara variabel yang berbeda. Sehingga, banyak pengujian yang bisa dilakukan untuk mendapatkan hasil yang maksimal.

2. Pengujian Secara Komprehensif

Kelebihan lain dari SEM adalah adanya pengembangan konsep teoritis yang digunakan. Pada uji konvensional hal ini tidak dilakukan karena keterbatasan metode yang ada jadi yang diuji hanya salah satu bagian konsep saja. Sedangkan pada SEM, uji konsep dilakukan untuk berbagai konsep untuk mendapatkan hasil yang akurat.

3. Mampu Menguji Hipotesis yang Rumit & Bertingkat

Salah satu alasan utama orang menggunakan SEM adalah kemampuannya dalam menguji hipotesis yang rumit dan bertingkat. Dalam proses analisanya, ada penggabungan analisis regresi dan analisis faktor yang membantu menyelesaikan model yang rumit dan susah untuk diselesaikan. Meskipun prosesnya pun tidak mudah, namun tetap dapat dilakukan.

4. Melakukan Analisa Terhadap Error

Jadi ketika melakukan analisa model, apabila terjadi error, error tidak akan diabaikan, melainkan akan dianalisa pula. Hal ini untuk melihat akar permasalahan sehingga error tersebut tidak muncul kembali dan menghasilkan hasil yang akurat. Oleh karena itu, SEM sangat cocok digunakan untuk analisa data kuesioner yang banyak menggunakan asumsi.

Meskipun manfaatnya sangat banyak, namun analisis SEM sulit untuk dilakukan. Oleh karena itu, jika Anda mengalami kesulitan dalam mengelola data yang rumit kami siap membantu. Kami merupakan salah vendor yang siap membantu pengelolaan data dari yang simpel hingga yang rumit dan bertingkat. Anda dapat berkonsultasi terlebih dahulu agar bisa mendapatkan hasil yang diinginkan.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Metode Uji Homogenitas untuk Data yang Valid

Uji homogenitas

Salah satu proses yang harus dilakukan sebelum melakukan T test atau anova adalah uji homogenitas. Sesuai namanya, uji homogen adalah pengujian yang dilakukan untuk mengecek apakah sebuah populasi memiliki keragaman yang sama.

Fungsi Uji Homogenitas

Pada umumnya, uji homogenitas dilakukan untuk meyakinkan penguji atau pengolah bahwa data yang diambil memang berasal dari populasi yang sama. Hal ini biasanya dilakukan untuk mendapatkan sebuah data untuk kelompok tertentu. Sehingga, data populasi yang dikumpulkan harus sama.

Metode Pengujian Homogenitas

Sebuah data bisa jadi tidak membutuhkan uji ini, caranya adalah dengan menentukan jumlah yang sama antar populasi. Hal ini bisa menghasilkan data yang terpercaya, namun akan lebih akurat jika dilanjutkan dengan homogenitas. Untuk mendapatkan hasil yang akurat dan valid, ada dua cara untuk melakukan pengujian tersebut:

1. Levene’s Test

Salah satu metode yang banyak digunakan untuk melakukan uji homogen adalah Levene’s Test. Tujuan utama dari pengujian ini adalah untuk melihat seberapa besarnya varians antara antara dua data atau lebih yang berbeda. Nantinya dari hasil data ini dapat menunjukkan apakah data yang telah ada homogen atau tidak.

Untuk bisa menyimpulkan sebuah data homogen atau tidak dapat ditentukan dari nilai signifikannya. Jadi apabila nilainya kurang dari 0.05 maka dapat dikatakan homogen. Namun sebaliknya, apabila lebih dari 0.05 maka datanya terlalu bervariasi dan tidak homogen.

Proses perhitungan Levene’s test dapat dilakukan secara manual maupun menggunakan software SPSS. Jika ingin hasil yang mudah dan akurat, maka sebaiknya Anda menggunakan SPSS. Untuk datanya, gunakan data yang berkelanjutan agar hasilnya bisa mewakili populasi yang ada.

2. Tes Bartlett

Metode selanjutnya yang bisa dilakukan adalah Tes Bartlett. Secara umum, tujuan dan cara dari metode ini tidak jauh berbeda dengan Levene’s Test. Namun kelebihan dari metode ini adalah dapat melakukan pengujian pada dua kelompok varians yang berbeda atau lebih.

Sama seperti metode sebelumnya, tes Bartlett dapat dilakukan menggunakan spss dan manual. Meskipun begitu, proses manualnya pun cukup mudah dan tidak membutuhkan waktu yang lama. Untuk membantu dalam proses ini bisa menggunakan Excel, hanya saja perhitungannya akan sedikit lebih lebih rumit.

Jadi, apa pun metode yang digunakan untuk uji homogenitas, hasilnya akan sama-sama akurat dan valid digunakan. Akan tetapi, jika kelompok variannya hanya dua, maka Levene’s test bisa menjadi alternatif. Sedangkan jika kelompok variannya lebih dari dua, maka perlu menggunakan Tes Bartlett.

Namun, jika Anda masih mengalami kesulitan dalam mengolah data untuk uji homogen atau uji lainnya, maka kami siap membantu. Kami adalah salah satu vendor yang dapat menyelesaikan segala masalah statistik dengan mudah. Kami bisa memastikan bahwa pengolahan data yang kami lakukan akurat dan terpercaya karena dikerjakan oleh ahlinya. Jadi, jangan segan untuk meminta bantuan dari kami.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Macam-macam Analisis Data Kategorik yang Ada Dalam Penelitian 

Analisis data kategorik

Dalam melakukan analisis data, peneliti perlu memperhatikan jenis data, apakah data termasuk jenis kategorik atau numerik. Setiap jenis data memiliki cara analisis yang berbeda. Analisis data kategorik tentu berbeda dengan analisis data numerik. Sebelum melangkah lebih jauh pada analisis kategorik, peneliti harus memahami dengan baik apa itu data kategorik.

Pengertian Data Kategorik

Data kategorik adalah data yang bisa dikelompokan berdasarkan karakteristik atau ciri-ciri tertentu. Biasanya data ini terdiri dari skala nominal dan ordinal, serta merupakan data kualitatif. Data kategorik biasanya disebut sebagai data non-metric atau data bukan pengukuran.

Berbeda dengan data numerik yang terdiri dari angka-angka, data numerik berwujud kelompok atau klasifikasi yang didasarkan pada karakteristik tertentu. Karena tidak berwujud angka, operasi hitung matematika yang bisa diaplikasikan pada data numerik, tidak bisa digunakan pada data kategorik.

Supaya peneliti bisa melakukan operasi hitung matematis pada data kategorik, peneliti perlu memberikan kode angka untuk menggantikan kategori yang ada.

Jenis-Jenis Analisis Data Kategorik

Secara umum data kategorik bukanlah data kuantitatif yang berwujud angka. Oleh karena itu, analisis statistik tidak mungkin dilakukan kecuali peneliti memberikan kode angka pada setiap kategori. Tidak hanya itu, jenis analisis yang bisa digunakan pun berbeda dengan uji pada data numerik.

Beberapa jenis uji statistik yang digunakan untuk menganalisis data kategorik diantaranya:

1. Analisis Asosiasi Dengan Uji Chi-Square

Untuk menganalisis data kategorik, peneliti bisa menggunakan uji Chi-Square. Melalui uji tersebut, peneliti bisa mengetahui hubungan atau keterkaitan antara satu variabel dengan variabel lain.

Umumnya uji Chi-Square digunakan untuk menganalisis data dengan skala nominal. Meskipun merupakan uji statistik yang paling sering digunakan, namun suatu data atau variabel perlu memenuhi syarat agar bisa diuji dengan metode Chi-Square.

Selain digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan, uji CHi-Square juga bisa digunakan untuk mengetahui homogenitas suatu data dan juga bentuk distribusi.

2. Analisis Asosiasi dengan Beda Proporsi

Uji Chi-Square tidak harus melulu dipakai untuk menganalisis keterkaitan antara variabel pada data kategorik. Peneliti juga bisa menggunakan perbedaan proporsi pada pada variabel utama untuk masing-masing kategori.

Penggunaan analisis asosiasi dengan beda proporsi lebih mudah dilakukan dibandingkan dengan uji statistik, karena peneliti tidak membutuhkan hitungan matematik yang rumit. Yang perlu dilakukan hanyalah melihat jumlah atau persentase suatu data pada masing-masing kategori.

Contoh mudah dari analisis beda proporsi adalah persentase penderita penyakit jantung pada perokok dan bukan perokok. Lalu, dari hasil perbandingan persentase tersebut, peneliti bisa melihat apakah ada keterkaitan antara rokok dan penyakit jantung.

Ketika penelitian, data yang didapatkan oleh peneliti tidak melulu berupa data numerik. Oleh karenanya, peneliti perlu memahami dengan baik jenis data kategorik dan bagaimana melakukan analisis data kategorik.

Meskipun demikian, apabila peneliti merasa tidak ada kemajuan dengan analisis, kami siap membantu. Cukup datang kepada kami, penyedia jasa pengolah data dan semua permasalah mengenai data peneliti akan beres.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Memahami Lebih Dalam Mengenai Analisis Regresi Logistik untuk Melancarkan Penelitian

Analisis regresi logistik

Analisis regresi adalah jenis analisis yang lazim ditemui saat melakukan analisis pada sebuah penelitian. Terdapat berbagai macam jenis analisis regresi yang bisa dipilih peneliti sesuai jenis data yang ada. Kali ini, yang akan dibahas secara lebih lanjut adalah analisis regresi logistik.

Apa Itu Analisis Regresi Logistik?

Regresi logistik adalah salah satu jenis analisis regresi dengan data yang dianalisis berjenis kategorik, lebih tepatnya dikotomis. Analisis regresi ini biasanya dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan dua variabel.

Regresi logistik biasanya dilakukan untuk membandingkan antara dua kategori dalam satu variabel. Dalam bidang kesehatan, analisis regresi juga bisa digunakan untuk mengetahui faktor risiko atau variabel paparan.

Asumsi yang Digunakan

Tidak semua jenis data dapat dianalisis menggunakan regresi logistik. Terdapat persyaratan atau asumsi yang harus dipenuhi suatu data agar regresi logistik bisa diaplikasikan dengan benar. Asumsi-asumsi yang dimaksud diantaranya:

  • Jika peneliti ingin menggunakan regresi logistik, peneliti tidak perlu merisaukan bentuk hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Hal ini dikarenakan untuk melakukan analisis regresi ini tidak hubungan linier variabel bebas dan terikat tidak diperlukan.
  • Untuk menggunakan analisis regresi ini, jenis data yang dimiliki oleh peneliti harus bersifat dikotomi, yakni hanya ada dua kategori saja.
  • Variabel bebas yang ada tidak perlu lagi diubah menjadi data numerik seperti interval atau rasio, karena yang dibutuhkan adalah data kategorik.
  • Jika pada analisis regresi lain terdapat asumsi homoskedastisitas yang harus dipenuhi, untuk regresi logistik hal tersebut tidak harus terpenuhi. Artinya analisis masih bisa dijalankan meskipun data tidak homoskedastisitas.
  • Jumlah sampel yang diperlukan agar bisa menjalankan analisis regresi ini cukup besar, yakni lebih dari 50 sampel.
  • Pada variabel bebas, kategori yang ada harus bersifat eksklusif. Dengan kata lain tidak ada hubungan atau keterkaitan pada masing-masing kategori di variabel bebas.

Cara Melakukannya

Analisis regresi logistik sebaiknya dilakukan melalui aplikasi pengolah data karena bisa memudahkan peneliti dan menyederhanakan proses penghitungan. Aplikasi yang umum digunakan adalah SPSS.

Berikut ini adalah langkah-langkah yang harus dilakukan peneliti dalam menganalisis data:

  • Langkah pertama adalah menginput data. Masukan data yang didapat dari hasil penelitian ke dalam aplikasi pengolah data. Pastikan bahwa data yang dimasukan telah berbentuk kategorik.
  • Apabila semua data telah berbentuk kategorik dan sesuai dengan data lapangan, maka peneliti bisa melakukan analisis. Arahkan kursor ke menu Analyze, lalu klik Regression dan pilih Binary Logistic.
  • Isi variabel dependen sesuai dengan variabel terikat yang digunakan dan pada menu covariate, isi dengan variabel bebas peneliti.
  • Pada kolom method, pilih enter, lalu klik OK. Sebuah data dikatakan memiliki hubungan yang signifikan jika nilai signifikansi kurang dari 0,05.

Masing-masing jenis analisis regresi memiliki kegunaannya sendiri-sendiri. Untuk data kategorik dikotomi, analisis regresi logistik adalah pilihan yang tepat. Selama semua asumsi terpenuhi, peneliti bisa menggunakan analisis regresi ini.

Namun, apabila peneliti merasa kesulitan dalam mengolah data dan melakukan analisis, penggunaan jasa pengolah data sangat direkomendasikan. Hubungi saja kami, dan peneliti pun bisa terbebas dari keharusan untuk mengolah data.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Jenis-jenis Teknik Sampling dalam Pengambilan Data Penelitian

Teknik sampling

Pada saat melakukan sebuah penelitian, seorang peneliti tidak mungkin mengambil keseluruhan data dari variabel yang diteliti. Untuk memetakan dan menunjukkan hasil penelitian yang bisa dikatakan mewakili keseluruhan data, maka dilakukan sampling. Teknik sampling sendiri biasa digunakan dalam hal menentukan titik sampel yang akan diambil sebagai subjek penelitian.

Ada berbagai teknik penentuan sampel yang biasa diaplikasikan pada saat menentukan titik sampel yang akan digunakan. Subjek dari pengambilan sampel dikelompokkan menjadi dua kelompok besar yakni Probability Sampling dan Non-Probability Sampling. Berikut ini adalah penjelasan lebih lanjut mengenai keduanya:

Probability Sampling

Probability sampling adalah salah satu jenis pengambilan sampel dengan ciri khas pemberian peluang yang sama untuk setiap populasi. Pengambilan sampel tipe ini biasanya dilakukan dengan cara acak atau random terhadap keseluruhan populasi yang ada. Ada banyak jenis dari probability sampling ini tetapi pada saat ini dua jenis yang paling sering dipakai ialah:

1. Simple Random Sampling

Jenis pertama dari teknik pengambilan sampel adalah simple random sampling ini yang dilakukan secara acak tanpa strata. Dikatakan sederhana karena teknik sampling ini hanya dilakukan acak secara langsung pada unit sampling. Peluang dari setiap anggota populasi untuk terpilih juga bisa dikatakan setara tetapi hanya bisa dilakukan pada saat populasi bersifat homogen.

2. Proportionate Stratified Random Sampling

Ini adalah jenis sampling yang biasa digunakan pada saat populasi yang diteliti memiliki unsur tidak homogen dan berstrata. Kelemahan sampling ini adalah tidak adanya investigasi tentang daftar subjek yang berstrata. Sehingga tingkatan dari masing-masing populasi yang terpilih tidak bisa dianggap jelas.

Non-Probability Sampling

Teknik kedua ini tidak memberikan peluang yang sama bagi keseluruhan anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Sama seperti sebelumnya, sampling non-probability memiliki beberapa jenis yang cukup banyak. Dua jenis yang lazim digunakan dalam penelitian adalah:

1. Quota Sampling

Sampling kuota atau quota sampling ini merupakan teknik penentuan sampel dari populasi yang memiliki ciri tertentu. Sampel dipilih hingga kuota sampel yang diinginkan bisa terpenuhi. Meski begitu, keseluruhan populasi tidak terhitung dan lebih memperhatikan klasifikasi beberapa kelompok saja. Biasanya sampel diambil dengan memberi jatah pada kelompok tertentu.

2. Sampling Aksidental

Jenis sampling ini merupakan penentuan sampel yang berdasarkan kebetulan belaka. Dalam kata lain, ketika peneliti bertemu dengan siapa pun yang dianggap berpotensi menjadi sampel saat ditemui. Pengambilan sampel yang akan digunakan nanti tidak pernah ditetapkan terlebih dahulu dan lebih berbasis pada secara aksidental saat ditemui.

Nah itulah dia beberapa hal dan jenis teknik sampling yang memang sangat beragam jenisnya. Kegunaan dari setiap jenis sampling ternyata juga berbeda, tidak bisa digunakan secara asa. Patra Statistika akan sangat membantu jika ingin melakukan konsultasi terkait pemilihan jenis sampel mana yang cocok untuk penelitian.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

MATLAB vs Python, Harus Pilih yang Mana?

matlab vs python

Bagi para programmer, disodori pilihan antara MATLAB vs Python pasti sudah tak asing lagi. Tak jarang, pada beberapa kasus bahkan ada yang sengaja mengubah dari MATLAB ke Python karena alasan tertentu. Untuk lebih jelasnya, simak pembahasan berikut ini:

Mengenali MATLAB dan Python

MATLAB merupakan sebuah program komputer untuk berbagai kaidah matematis. Tak hanya itu saja, MATLAB pun juga sebuah bahasa pemrograman yang banyak digunakan. Secara konsep, MATLAB merupakan sebuah paket lengkap. Alasannya, karena program ini tak hanya menawarkan fungsi-fungsi pemrograman, melainkan juga fungsi matriks algebra, algoritma, serta pemrosesan data dan plotting.

Berbeda dengan MATLAB, Python merupakan sebuah bahasa pemrograman. Sering juga dikenal sebagai C atau CPython. Selain sebagai sebuah bahasa pemrograman, Python juga berfungsi sebagai interpreter serta memiliki standard library yang kompleks. Fungsi dari library ini adalah untuk proses pemrograman secara umum seperti modul untuk hal-hal spesifik, threading, networking, maupun database.

Kekurangan MATLAB dan Python

Seperti hal lainnya, MATLAB dan Python sama-sama memiliki kekurangan. Berikut adalah beberapa kekurangan dari MATLAB dan Python yang bisa dijadikan pertimbangan:

1. Kekurangan MATLAB

Fungsi algoritma pada MATLAB tidak bisa dilihat secara pasti dan hanya bermodalkan rasa percaya saja. Selain itu, MathWorks memberikan batasan pada portability pada kode yang dikembangkan di MATLAB.

Memang, kode tersebut bisa dijalankan di komputer lain dengan menggunakan MATLAB Component Runtime (MCR), tetapi aplikasi portabel tersebut harus memiliki kesesuaian dengan versi MCR yang diinstal.

Belum lagi, sebagai sebuah program matriks, penggunaan tanda titik koma yang akan menyulitkan programmer ketika harus menuliskannya di script. Ditambah lagi, MATLAB merupakan sebuah program berbayar, sehingga untuk bisa menggunakan program ini secara full, membutuhkan biaya yang tidak sedikit.

2. Kekurangan Python

Untuk menggunakan scientific computing pada Python, programmer membutuhkan bantuan pihak ketiga, seperti: Numpy, Spicy, atau Matplotlib. Selain itu, dibutuhkan pula IDE yang tidak Python miliki.

Kebanyakan programmer Python yang menggunakan Linux memilih vi dan Emacs sebagai Python shell dan editor. Sementara programmer yang mengawali dari MATLAB memilih menggunakan paket IDE yang disediakan oleh MATLAB.

Ditambah lagi, menggunakan Python membutuhkan kemampuan programming tingkat tinggi. Oleh karena itu, biasanya Python dihindari oleh para programmer pemula karena dianggap terlalu rumit.

Keunggulan MATLAB dan Python

Selain kekurangannya, baik MATLAB dan Python memiliki keunggulan masing-masing. Untuk lebih jelasnya, simak keunggulan dari MATLAB dan Python:

1. Keunggulan MATLAB

Seperti yang telah dibahas di atas, MATLAB memiliki paket fungsi yang lengkap untuk memulai sebuah program. Bagi programmer pemula, MATLAB bisa menjadi pilihan yang tepat karena one stop program.

Program ini juga sudah umum digunakan di banyak universitas serta perusahaan-perusahaan yang sanggup membayar lisensi. Belum lagi, Simulink yang dimiliki MATLAB belum ada yang bisa menggantikannya.

2. Keunggulan Python

Jika MATLAB adalah program berbayar, maka Python merupakan bahasa pemrograman yang gratis digunakan. Para programmer yang telah menggunakan Python pun jatuh cinta karena menganggap bahasa pemrograman yang satu ini sangat kuat. Tak hanya itu saja, Python pun dirasa menjadi jawaban dari kekurangan-kekurangan yang dimiliki oleh MATLAB.

Perdebatan antara MATLAB vs Python memang tak pernah usai. Meski MATLAB dianggap lebih ramah bagi pemula dan Python memiliki bahasa pemrograman yang indah, keduanya tetap tampak sama-sama rumit. Untuk itu, bagi yang membutuhkan pengolahan data dengan MATLAB dan Python, bisa langsung menghubungi Patra Statistika sebagai solusi yang terpercaya.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Sekilas tentang Kegunaan MATLAB yang Wajib Diketahui

kegunaan matlab

Generasi milenial pasti lebih mengenal tentang MATLAB. Program ini mulai banyak digunakan karena dianggap lebih mudah dengan memakai pengandaian matematika, khususnya dengan matriks dan formulasi vektor. Lalu, apa sebenarnya kegunaan MATLAB itu sendiri?

Tentang MATLAB

Sebelum membahas mengenai kegunaan MATLAB, ada baiknya mengulas terlebih dahulu mengenai pengertiannya. MATLAB merupakan sebuah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dikembangkan oleh MathWorks. Program ini mengintegrasikan antara komputasi numerik, visualisasi, serta pemrograman untuk mengekspresikan masalah serta pemecahannya dalam notasi matematik.

Nama MATLAB merupakan kependekan dari matrix laboratory. Awalnya, program ini dibuat guna memudahkan penggunaan software matriks yang dikembangkan oleh LINPACK dan EISPACK untuk komputasi matriks.

Seiring berjalannya waktu, MATLAB terus mengalami perkembangan dengan masukan dari berbagai pihak. Hingga kemudian program ini dikembangkan untuk menunjang penelitian di tingkat universitas, khususnya yang terkait dengan bidang matematika, teknik, serta science.

Kegunaan MATLAB

Dalam pengaplikasiannya, MATLAB kemudian memiliki banyak kegunaan yang menjadikan program ini banyak dijadikan sebagai rujukan. Beberapa kegunaan dari MATLAB yang banyak dimanfaatkan dalam penelitian antara lain:

1. Komputasi Matematik

Ini merupakan fungsi utama dari MATLAB yang banyak dimanfaatkan oleh para peneliti. Alasannya karena menggunakan MATLAB dianggap bisa banyak menyelesaikan teori-teori pemecahan masalah secara matematis dan bisa mudah dipahami.

2. Pengembangan Algoritma

Algoritma banyak digunakan dalam pemrograman guna menyusun langkah demi langkah penyelesaian. Dalam praktiknya, algoritma menggunakan algebra dalam penentuan setiap langkah yang diambil. Dengan MATLAB, baik algebra maupun algoritma bisa dikerjakan.

3. Modeling, Simulasi, dan Pembuatan Prototype

Pembuatan model, simulasi, serta prototype untuk sebuah penelitian menjadi langkah penting guna mengurangi resiko kegagalan. Meskipun tidak selalu menghasilkan solusi yang diharapkan, namun MATLAB bisa menghadirkan beberapa opsi berbeda yang bisa dijadikan rujukan.

4. Analisis, Eksplorasi, dan Visualisasi Data

Dalam sebuah penelitian, peneliti pasti memiliki hipotesa awal yang menjadi dasar dari dilakukannya penelitian. Setelah tahapan pengumpulan data, MATLAB digunakan untuk menganalisis, mengeksplorasi, serta visualisasi data untuk menunjukkan apakah hipotesa peneliti di awal bisa dibenarkan atau tidak.

5. Image Processing

Menggunakan MATLAB bisa membantu image processing. Hal ini karena MATLAB merupakan program unggulan dalam memproses matriks. Seperti yang diketahui, image processing membutuhkan proses matematis untuk memanipulasi matriks, seperti misalnya menambahkan dua matriks secara bersamaan.

6. Pengembangan Aplikasi dan Pembuatan UI Graphic

Kegunaan dari MATLAB yang tak kalah populer adalah pengembangan aplikasi dan pembuatan IU graphic. Sudah menjadi rahasia umum, bahwa bahasa pemrograman menggunakan kaidah matematika tingkat tinggi. Oleh karenanya, dibutuhkan alat untuk bisa menerjemahkan algoritma ke dalam bahasa pemrograman seperti C++, Java, dan lainnya.

Melihat kegunaan MATLAB yang kompleks, tak mengherankan program yang satu ini banyak digunakan. Hanya saja, prosesnya memang terkesan rumit oleh sebagian besar orang. Akan tetapi, tak perlu khawatir akan salah mengoperasikan MATLAB, karena bisa menggunakan jasa olah data yang ditawarkan oleh Patra Statistika.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Pengertian Regresi Linier Berganda dan Asumsi Klasik di Dalamnya

regresi linier berganda

Salah satu jenis pengetahuan dalam ilmu statistika adalah mengenai sistem atau model regresi. Pada regresi terdapat satu buah sistem regresi yang tidak asing lagi yakni regresi linier berganda. Banyak sekali kegunaan dari regresi yang satu ini sehingga memang sangat sering digunakan dalam penelitian. Kali ini akan dibahas lebih lanjut mengenai model regresi yang satu ini!

Pengertian

Model regresi ini sering disebut dengan multiple linear regression yang tentu saja istilah tersebut berasal dari bahasa Inggris. Ciri khas dari model regresi ini adalah terdapat lebih dari satu variabel bebas yang digunakan dalam datanya. Ada berbagai perbedaan yang membedakan model regresi ini dengan model regresi sederhana misalnya.

Pada intinya, model regresi ini adalah model prediksi dengan data yang berskala rasio ataupun interval yang terdapat lebih dari satu variabel bebas. Skala yang dimaksudkan adalah yang terdapat pada semua jenis variable terutama pada variabel terikatnya. Pada bagian regresi linier, variabel bebasnya bisa memungkinkan untuk penggunaan dummy sedangkan regresi berganda tidak.

Asumsi Klasik Regresi Linier Berganda

Karena uji regresi tergolong ke dalam salah satu jenis uji parametrik, maka sama seperti yang lain, ada beberapa asumsi. Asumsi-asumsi tersebut harus terpenuhi supaya model prediksi yang dihasilkan bisa bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimation). Dengan kata lain, untuk menghindari bias pada hasil nanti. Nah ini dia beberapa asumsi yang perlu dipenuhi:

1. Data Interval atau Rasio

Skala dari semua variabel dalam data haruslah dalam bentuk interval atau rasio. Asumsi yang pertama ini tidak perlu dilakukan pengujian karena cukup diperhatikan bentuk data numerik atau kuantitatif. Yang paling penting, variabel terikat haruslah dalam bentuk interval atau rasio karena akan jadi aspek penting nantinya.

2. Linieritas

Seperti namanya, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah hubungan linieritas antara variabel terikat dan variabel bebasnya. Asumsi ini perlu dilakukan pengujian dengan cara uji linieritas regresi seperti menggunakan kurva estimasi. Nah pada kurva estimasi, akan didapatkan p value linieritas kemudian jika nilai p<0,05 maka hubungan variabel adalah linier.

3. Normalitas Residual

Yang dimaksud dengan residual adalah taraf perbedaan antara nilai y dengan nilai y prediksi. Y merupakan variabel terikat sedangkan pada y prediksi adalah hasil dari nilai tersebut setelah masuk pada persamaan regresi. Asumsi normalitas ini berlaku pada residualnya saja, bukan per variable di dalam data. Ada berbagai metode uji yang bisa digunakan seperti uji Shapiro Wilk atau pun Ryan Joiner.

Sebenarnya masih ada lagi beberapa jenis asumsi dalam model regresi linier berganda seperti homoskedastisitas, non-multikolinieritas, non-outlier, dan non-autokorelasi. Nah semua keterangan terkait asumsi klasik dalam model ini dapat didapatkan dengan mudah di Patra Statistika.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Fakta Tentang Analisis Cluster dengan Minitab yang Menarik Diketahui

Analisis Cluster dengan Minitab

Analisis cluster bertujuan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan karakteristiknya diantara objek lainnya. Objek tersebut kemudian akan dikelompokkan ke dalam satu cluster sehingga objek yang berada satu cluster akan memiliki kemiripan satu sama lain. Ada beragam cara analisis cluster, salah satunya yaitu analisis cluster dengan Minitab.

Minitab merupakan program komputer yang didesain khusus untuk melakukan pengolahan data statistik. Biasanya Minitab digunakan untuk pengolahan data statistika yang berhubungan dengan ilmu sosial dan juga teknik. Tingkat akurasi Minitab tinggi sehingga direkomendasikan untuk melakukan analisis cluster. Jika ingin tahu 5 fakta tentang analisis cluster dengan Minitab, berikut ini adalah ulasannya.

1. Menggunakan Metode Pengelompokan Hierarki

Pada analisis cluster terdapat dua metode, yaitu metode hierarki dan juga metode non hierarki. Namun, analisis cluster dengan Minitab akan menggunakan metode pengelompokkan hierarki. Mulai dari kelompok anggota tunggal yang kemudian digabungkan untuk membentuk kelompok yang lebih besar. Metode yang seperti ini juga dikenal sebagai metode aglomeratif.

2. Wajib Membuat Matriks Data Jarak

Dalam perhitungan analisis cluster, peneliti wajib membuat matriks data jarak antara pengamatan yang akan dianalisis. Dengan kata lain, cara ini ditempuh untuk menghitung jarak antar kelompok yang membantu dalam menentukan objek mana yang masuk dalam kelompok tertentu.

Ada beberapa cara berbeda untuk mengukur jarak antara dua cluster. Pengukuran jarak tersebut berfokus pada bagaimana menghitung jarak antar cluster setelah titik awal dan akhir ditentukan.

3. Digunakan oleh Banyak Bidang

Analisis cluster menggunakan Minitab digunakan oleh banyak bidang, misalnya untuk biologi, digunakan untuk analisis sekuens dan transkriptomik. Dalam bidang riset pemasaran, digunakan ketika bekerja dengan data hasil survei. Ini juga digunakan untuk membagi populasi umum konsumen ke dalam segmen pasar.

Kemudian, digunakan juga untuk lebih memahami hubungan antara kelompok konsumen atau pelanggan potensial. Ini juga digunakan dalam bidang komunitas untuk menganalisis jaringan sosial.

Selain itu, gambar digital juga bisa memakai analisis cluster melalui Minitab. Biasanya gambar digital yang menggunakan analisis ini akan membagi segmentasi gambar menjadi beberapa wilayah untuk pengenalan objek.

4. Terdapat Tiga Metode Analisis Cluster Menggunakan Minitab

Minitab memiliki tiga metode analisis cluster untuk mengamati pengelompokan. Metode pertama yaitu cluster observasi kelompok atau cluster observasi. Metode ini bisa digunakan jika tidak ada informasi dari luar tentang pengelompokkan.

Kemudian, ada pula cluster variabel yang akan mengelompokkan variabel yang dekat satu sama lain ketika kelompok tersebut awalnya tidak diketahui. Prosedur jika ingin menggunakan metode ini mirip dengan pengelompokkan observasi.

Terakhir, ada metode cluster K-Means, yang mirip seperti pengelompokkan observasi atau observasi grup yang dekat dengan satu sama lain. K-Means berfungsi maksimal ketika informasi yang memadai tersedia untuk membuat penetapan klaster awal yang baik.

Itulah informasi yang menarik tentang analisis cluster dengan Minitab. Jika mengalami kesulitan mengenai hal ini, jangan berkecil hati karena kami adalah jawaban dari keresahan Anda. Serahkan pengolahan data pada kami, yaitu jasa olah data dan bimbingan skripsi, tesis, dan disertasi yang profesional dan terpercaya.