Kategori: Jasa Olah Data

Kategori
Jasa Olah Data Uncategorized

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert

anova design expert

ANOVA merupakan salah satu uji statistik untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan rata-rata antara grup atau kelompok. Perhitungan Analisis Variasi (ANOVA) ini akan lebih mudah bila menggunakan software bantuan seperti Design Expert.

Langkah Pengujian ANOVA dengan Aplikasi Design Expert

Anda tentu tidak ingin buang-buang  waktu dengan melakukan pengujian Analisis Variasi secara manual, bukan? Karena selain prosesnya panjang, pengujian manual juga rentan akan kesalahan.

Nah, berikut ini adalah langkah pengujian ANOVA yang dapat ikuti dengan menggunakan aplikasi Design Expert.

Mempersiapkan Data Uji ANOVA

Pertama-tama, Anda harus mempersiapkan dulu data penelitian yang akan Anda uji menggunakan Analisis Variasi (ANOVA). Inputkan data-data tersebut ke aplikasi Design Expert sesuai dengan apa yang Anda butuhkan. Pastikan Anda tidak melakukan kesalahan saat input data di Design Expert karena akan mempengaruhi hasil uji.

Pengecekan Model Data dengan Design Expert

Setelah itu, Anda bisa masuk ke tab Analysis di side bar sebelah kiri pada aplikasi Design Expert. Pada jendela tersebut Anda akan mendapatkan banyak pilihan pengujian dan pilihlah tab Model untuk mengetahui apa-apa saja yang mempengaruhi hasil pengujian. Anda bisa melakukan penyesuaian terlebih dahulu agar data sesuai dengan kebutuhan Anda dan siap melakukan pengujian ANOVA.

Pengujian ANOVA dengan Design Expert

Dari tab Model silakan beralih ke tab ANOVA dengan mengeklik tulisan ANOVA di samping Model tadi. Pada tab ini Anda akan mendapatkan informasi mengenai data Anda secara lengkap mulai dari rata-rata, mean, hingga signifikan atau tidaknya perbedaan rata-rata kelompok data yang Anda uji.

Anda bisa memeriksa informasi lain mengenai data Anda berdasarkan ANOVA. Klik Fit Statistik untuk mengetahui nilai R Square atau banyaknya variasi data yang dapat masuk ke Model data Anda. Terakhir, masuk ke tab Diagnostics untuk mengecek validitas hasil ANOVA. Pengujian ANOVA valid bila nilai residual independen, terdistribusi normal, dan variannya konstan.

Demikianlah pembahasan mengenai langkah tutorial pengujian Analisis Variasi (ANOVA) dengan aplikasi Design Expert. Sekarang, Anda bisa mencoba sendiri untuk menguji data Anda dengan Analisis Variasi.

Baca juga:

Cara Melakukan Analisis Variansi Dua Arah pada Sebuah Penelitian

Kategori
Jasa Olah Data

Apa Itu Surface Respon Methodology (SRM) dan Cara Pengujiannya

Surface Respon Methodology srm

Surface Respon Methodology (SRM) adalah hal penting dalam proses pengembangan produk kesehatan dan farmasi. Bahkan tidak hanya dunia kesehatan saja, Surface Respon Methodology juga berperan penting di bidang-bidang lain seperti ilmu sosial dan teknik.

Inilah Pengertian Surface Respon Methodology (SRM) dan Pengujiannya Menggunakan Design Expert

Sebagai salah satu akademisi dalam bidang-bidang tersebut tentunya Anda harus paham mengenai Surface Respon Methodology. Dengan begitu, Anda bisa mengikuti proses atau menjalankan proses pengembangan produk-produk di bidang tersebut.

Berikut ini adalah ulasan singkat mengenai Surface Respon Methodology beserta cara pengujiannya. Kali ini, pengujian dengan Surface Respon Methodology memanfaatkan aplikasi Design Expert.

Apa Itu Surface Respon Methodology?

Surface Respon Methodology (SRM) adalah suatu metode statistik yang berasal dari kombinasi antara metode matematika dan teknik statistik untuk membangun model empiris. Metode ini menggabungkan antara desain eksperimen, metode pengoptimalan strategi, dan analisis regresi untuk mengoptimalkan proses dan melakukan identifikasi terhadap ada tidaknya keterkaitan antar faktor terhadap respon.

Cara Menguji Surface Respon Methodology dengan Design Expert

Untuk memulai pengujian SRM menggunakan Design Expert dapat Anda mulai dengan proses input data ke aplikasi. Setelah itu, Anda dapat masuk ke side bar Optimization dan memilih Numerical. Lakukan pengubahan yang Anda butuhkan sesuai dengan case study Anda.

Jalankan prosesnya dengan masuk ke Solution tab di bagian atas di sambing tab Criteria. Design Expert akan menunjukkan hasil data yang paling mendekati dengan kriteria yang sudah Anda atur di  tab sebelumnya.

Anda juga bisa mengubah tampilannya menjadi Bar Graph melalui Solutions Toolbar. Tampilan ini dapat membantu Anda untuk melihat data hasil proses optimasi dengan lebih mudah dan jelas.

Demikianlah pengertian dari Surface Respon Methodology (SRM) yang dapat Anda ketahui. SRM merupakan salah satu metode pengujian terhadap keterkaitan antar faktor terhadap respon yang lebih menguntungkan daripada metode lain. Oleh karena itu, Anda harus memahami betul mengenai SRM ini agar tidak bingung saat harus mengujinya menggunakan Design Expert.

Baca juga:

Memahami Apa Itu Quality by Design (QbD)

Kategori
Jasa Olah Data

Metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average

ARIMA (Autoregresive Integrated Moving Average) merupakan metode prediksi yang berguna dalam meramalkan suatu kasus dengan perbedaan jenis data dan hasil nilai keluaran. Dengan kelebihan dan kekurangannya metode di atas berbagai penelitian dilakukan dengan memanfaatkan metode ini dengan kasus dan data yang berbeda-beda.

Arima merupakan autogressive integrated movig average, sedangkan Sarima adalah seasonal autogresive integrated moving average. Keduanya merupakan metode analisis yang bisa membantu menghasilkan penelitian yang komprehensif.

Metode penelitian Sarima dan Arima merupakan metode analisis untuk time series. Metode ini banyak digunakan pada penelitian di tahun 1990.

Sejarah Metode Arima dan Sarima

Metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average merupakan metode analisis yang digunakan untuk penelitian time series, moving average, hingga naïve. Dengan menggunakan metode ini, Anda bisa melakukan analisis data time series dengan ketepatan model yang baik.

Data time series sering kali ditemukan dalam berbagai bidang disiplin ilmu seperti ekonomi, pertanian, meteorologi, biologi, serta disiplin ilmu lainnya. Data bentuk time series dapat dicatat berdasarkan periode waktu harian, mingguan, bulanan, tahunan, ataupun periode waktu tertentu lainnya dalam rentang waktu yang sama 

Metode penelitian ini dibuat di tahun 1990-an, dengan menggunakan pola data ACF dan PACF. Metode penelitian ini memang terkesan lebih modern dibandingkan dengan metode time series yang lain, sebab persamaannya lebih kompleks dibandingkan metode analisis yang lain.

Hal yang perlu diingat jika Anda menggunakan metode analisis ini adalah model yang digunakan, pastikan nilai MSE dan MSD yang digunakan sesuai. Jika tidak sesuai, maka metode Arima Sarima ini akan menghasilkan nilai average dan tren yang berbeda dari variabel yang dipakai.

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 Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Ant Colony Algorithm pada Aplikasi R-Studio

Website Under Construction

Masalah merupakan suatu hal yang akan sering muncul didalam kehidupan entah pada diri kita sendiri ataupun pada hal yang lebih besar seperti organisasi. Untuk menyelesaikan masalah tersebut bisa dilakukan beberapa hal semisal melalui logika pada pikiran kita atau mengikuti arus penyelesaian masalah pada suatu teori. Banyak teori-teori yang diciptakan dengan berujung pembuatan suatu algoritma untuk memecahkan masalah seperti ant colony algorithm.

Apa itu Ant Colony Algorithm?

Biasa disebut dengan ACO (ant colony optimization), salah satu jenis dari algoritma diciptakan untuk mencari suatu jalur melalui titik-titik paling rendah dari suatu jarak yang paling rendah untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Seperti dengan halnya semut yang akan menyelesaikan masalah mereka ketika menuju ke jalur makanan yang ingin mereka tuju dengan mencari jarak paling dekat agar mereka bisa cepat sampai ke tujuan makanan mereka.

Algoritma ant colony optimization inipun dikenal sebagai teknik dari sebuah probabilitas atau sebuah peluang untuk menyelesaikan masalah komputasi atau cara untuk menemukan suatu titik penyelesaian dari suatu masalah dengan input data menggunakan suatu algoritma melalui grafik.

Untuk menggunakan algoritma jenis inipun tidak bisa asal ketik atau langsung menggunakan code dari ant colony optimization. Diperlukan beberapa jenis software pemrograman yang software tersebut memiliki fungsi yang bisa mengoperasikan suatu algoritma atau yang biasa kita kenal sebagai coding. Untuk software tersebut anda bisa mempraktekannya dengan menggunakan R studio software.

Mengenal Apa Itu R Studio?

R studio merupakan software IDE ( Integrated Development Environment ) atau lingkungan pengembangan integritas yang digunakan untuk suatu pemrograman R. Pemrograman tersebut merupakan bahasa dari pemrograman software untuk suatu analisis dari grafik dan statistik sehingga cocok digunakan untuk menggunakan algoritma pemrograman dari ant colony algorithm. Jadi kesimpulannya R studio merupakan software atau perangkat lunak yang digunakan oleh para programmer untuk mengembangkan suatu kode dari perangkat lunak menggunakan analisis grafik ataupun statistik.

Mengapa Menggunakan Software R Studio Untuk Pemrograman ACO?

Aplikasi software dari R studio ini sangat cocok digunakan untuk membuat pemrograman dari algoritma ant colony optimization dalam mengembangkan dari pembuatan suatu jarak tempuh terdekat untuk menyelesaikan suatu masalah. Mengingat bahwa ACO merupakan suatu algoritma yang untuk proses pembuatannya dengan menginput data melalui grafik. R studio sangatlah pas untuk digunakan dalam tipe ant colony optimization ini karena dalam analisisnya menggunakan statistik dan grafik.

Mengapa Menggunakan ACO untuk Memecahkan Suatu Masalah?

Jenis algoritma ini telah dikenal dalam penggunaannya untuk menyelesaikan suatu permasalahan dalam suatu organisasi. Seperti dalam sebuah perusahaan, ant colony algorithm atau ACO digunakan sebagai penyelesaian masalah dalam suatu penjadwalan proyek yang hanya memiliki sumber daya yang terbatas, penjadwalan dari pekerjaan, ataupun masalah-masalah lainnya lagi.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Peta Digital Arcgis Arcview

Grafik dengan Software GraphPad Prism

Big Data Analytics

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 Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal Lebih Jauh Perangkat Lunak Simulasi Flexsim

Flexsim merupakan sebuah perangkat lunak simulasi peristiwa diskrit. Software ini sendiri termasuk buatan Flexsim Software Products, Inc. Untuk kebanyakan produk Flexsim sendiri mencakup lingkungan pemodelan sistem perawatan kesehatan.

Sejarah Pengembangan Simulasi Software Flexsim

Perlu Anda ketahui, bahwa Flexsim mulai berkembang pada tahun 2001 akhir. Tepatnya sebagai proyek pengembangan yang tidak disebutkan dari perusahaan F&H Simulations, Inc, Taylor ED F&H Holland, dan distributor AS produk Taylor II. Proses pengembangan awal bersama Dr. Eamonn Lavery.

Sedangkan untuk proses pengembangan utamanya bersama Anthony Johnson di bulan April 2002. Pada akhir tahun tersebut, proyek pengembangan berganti namanya menjadi Flexsim. Tepat saat F&H Simulation mengubah nama mereka jadi Flexsim Software Product, Inc.

Hingga secara resmi Flexsim 1.0 berhasil rilis tepatnya pada bulan Februari tahun 2003. Software ini sendiri memanfaatkan skema versi perangkat lunak major.minor.build, serta sampai versi 7.7.4. Hingga pada tahun 2016 lalu sudah berubah menjadi skema versi year.update.bugfix.

Penggunaan Software Flexsim di Berbagai Bidang

Tahukah Anda, bahwa Flexsim hingga saat ini sudah banyak membantu berbagai proyek simulasi. Terutama yang melibatkan sistem manufaktur standar dan fleksibel. Oleh sebab itu, ketahui berbagai penggunaan selengkapnya pada penjelasan di bawah ini:

  1. Robotika dan Derek

Pada pustaka objek standar Flexsim terdiri dari berisi objek robot 6-sumbu. Adapun isinya adalah logika gerak dan kemampuan dalam membuat jalur gerak. Software ini sendiri juga berguna untuk memodelkan sekaligus melakukan analisis sel robot di sekitar lingkungan manufaktur.

Hal ini juga termasuk dalam penjadwalan dinamis serta kontrol sel perakitan agar menjadi sebuah robot. Flexsim lewat penggunaan objek derek tersebut juga berguna untuk melakukan evaluasi solusi penjadwalan derek pada lingkungan produksi kapal.

  • Industri 4.0

Software Flexsim bermanfaat untuk mengotomatisasi pengembangan model simulations selama satu dekade lebih. Adapun tren Industri 4.0 yang sedang berlangsung sekarang ini mendorong setiap produsen menuju arah komunikasi dan otomatisasi lebih baik.

Flexsim juga dapat berguna untuk mengembangkan komputer. Perangkat lunak tersebut juga dapat diintegrasikan ke dalam sistem dengan melibatkan komunikasi data secara nyata atau real-time. Tidak heran jika sangat tepat jika berguna bagi perencanaan produksi.

Itu tadi penjelasan lengkap tentang software simulasi Flexsim yang bisa Anda ketahui. Tentu saja masih ada banyak penggunaan perangkat lunak tersebut. Tidak heran jika penggunaannya semakin bermanfaat untuk berbagai bidang di kehidupan manusia.

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.