Kategori: Jasa Pemetaan Geografi

Kategori
Jasa Pemetaan Geografi Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Program MATLAB, Platform Pemrograman dengan Segudang Kegunaan

Program MATLAB (Matrix Laboratory) adalah perangkat lunak dan bahasa pemrograman yang dikembangkan untuk analisis dan komputasi numerik. Khusus dirancang bagi insinyur dan ilmuwan, MATLAB berfungsi untuk merancang, menganalisis, dan memodelkan sistem serta produk di berbagai bidang teknik dan sains. Dengan basis matriks, MATLAB memungkinkan pengguna mengekspresikan konsep matematika komputasional secara efisien.

Program MATLAB dan Kegunaannya

Salah satu keunggulan utama MATLAB adalah fleksibilitasnya dalam menangani berbagai jenis perhitungan dan simulasi, membuatnya menjadi alat yang sangat berharga dalam industri teknik dan riset. Beberapa fungsi dan kegunaan utama MATLAB meliputi:

Analisis Numerik

MATLAB banyak digunakan dalam analisis numerik, sebuah proses komputasi matematis yang diterapkan pada berbagai bidang, seperti arsitektur, teknik sipil, dan industri. Dengan MATLAB, pengolahan data numerik yang kompleks menjadi lebih mudah dan cepat.

Desain Rekayasa

Insinyur menggunakan MATLAB untuk membuat desain berbagai perangkat atau sistem teknik, membantu mempercepat proses pengembangan dan pengujian solusi teknik.

Menghitung Return on Investment (ROI)

Dalam dunia bisnis, MATLAB sering dipakai untuk menghitung ROI, alat yang penting untuk mengevaluasi kinerja investasi dan membuat keputusan finansial yang tepat.

Aljabar Linear

MATLAB juga mempermudah perhitungan aljabar linear yang sering diperlukan dalam berbagai aplikasi industri. Seperti kontrol inventaris, prediksi turnover perusahaan, dan pembuatan rencana finansial.

Simulasi dan Pemodelan

MATLAB memungkinkan pengguna membuat simulasi untuk memvalidasi model yang dikembangkan, memastikan keakuratan solusi teknik sebelum diterapkan dalam dunia nyata.

Pengolahan Data Riset

MATLAB digunakan dalam pengolahan dan analisis data riset, memfasilitasi verifikasi hasil penelitian dengan berbagai metode statistik, serta visualisasi data yang jelas dan informatif.

Pemrosesan Gambar (Image Processing)

MATLAB menyediakan alat untuk memproses dan menganalisis gambar, membantu dalam aplikasi seperti pengenalan pola dan analisis citra medis.

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

MATLAB banyak digunakan dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning), mempercepat pembuatan model prediksi dan pengenalan pola dalam data besar.

Pembuatan Antarmuka Pengguna (GUI)

Pengguna dapat membuat antarmuka grafis yang interaktif di MATLAB untuk memudahkan penggunaan aplikasi yang dikembangkan.

MATLAB terdiri dari lima komponen utama: lingkungan pengembangan (working environment), perpustakaan fungsi matematis, bahasa pemrograman berbasis matriks, sistem grafis, dan API (Application Program Interface) yang memungkinkan integrasi dengan bahasa lain seperti C dan Fortran.

Meskipun program MATLAB menawarkan berbagai fitur canggih, pengguna perlu mendapatkan lisensi berbayar untuk mengakses penuh perangkat lunak ini. Hal tersebut menjadikannya alat yang banyak digunakan dalam industri dan pendidikan di seluruh dunia.

Baca Juga:

Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya

Kategori
Jasa Pemetaan Geografi Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengulik Kegunaan dan Beberapa Rumus Microsoft Excel untuk Mengolah Data

Instruksi dalam Microsoft Excel menggunakan rumus untuk melakukan analisis, perhitungan, pengolahan, dan manipulasi data. Rumus ini biasanya menggabungkan sel, angka, dan fungsi untuk menghasilkan nilai atau informasi sesuai kebutuhan pengguna.

Microsoft Excel merancang salah satu aplikasi perangkat lunak untuk mengolah dan menghitung data numerik. Berbeda dengan Microsoft Word, Excel memiliki bentuk lembar kerja yang terdiri dari kumpulan sel yang tersusun dalam kolom dan baris, membentuk sistem spreadsheet. Statistik memiliki peran yang sangat penting dalam berbagai bidang seperti, kesehatan, bisnis, pendidikan, maupun ilmu sosial. Perangkat pengolahan data statistik merupakan alat yang berguna untuk menganalisis dan menginterpretasikan data secara efektif.

Ragam Perangkat Pengolahan Data Dalam Dunia Statistik

Pengolahan data menjadi proses yang penting dalam sebuah penelitian. Berbagai macam alat pengolah data ini, mampu membuat analisis semakin jelas. Di samping itu, alat pengolah data juga mampu merubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat.

Jenis Alat Pengolah Data Statistik

Dalam dunia statistik, terdapat berbagai jenis alat pengolah data yang tersedia untuk memenuhi kebutuhan pengguna. Pengguna memilih alat yang paling sesuai dengan kebutuhan analisis penelitian mereka dari berbagai pilihan yang tersedia, baik untuk analisis sederhana maupun kompleks, tergantung pada tujuan dan jenis data yang diolah.

Perangkat SPSS atau Statistical Package for the Social Sciences

Perangkat pengolahan data SPSS merupakan perangkat lunak yang ideal bagi pengguna yang tidak memiliki pengalaman dalam pemrograman. Salah satu keunggulan SPSS adalah menyediakan akses yang luas ke berbagai metode statistik. 

Selain itu, SPSS menyajikan kemampuan visualisasi data yang sederhana namun efektif, sehingga sangat berguna untuk mempresentasikan hasil analisis secara mudah dipahami. Banyak peneliti menggunakan SPSS dalam analisis data sosial, terutama untuk penelitian sosial dan ilmiah.

SAS atau Statistical Analysis System

Perangkat pengolah data SAS merupakan perangkat lunak yang mampu menangani data bersifat kompleks dan besar. Keunggulan SAS terletak pada kemampuannya dalam memberikan analisis yang rinci dan jelas.

SAS menjadi perangkat lunak yang populer dalam analisis data dan pemodelan statistik. Alat pengolah data ini memiliki kemampuan analisis lanjutan yang sangat membantu dalam sebuah penelitian statistik.

Excel atau Microsoft Excel 

Excel merupakan aplikasi pengolah data berbentuk spreadsheet yang berguna untuk menghitung, menganalisis, dan mengorganisir data. Alat pengolah data ini dapat digunakan semua kalangan, karena memiliki visualisasi yang sederhana.

Microsoft Excel menyediakan fitur yang memudahkan pengguna dalam membuat grafik maupun tabel. Perangkat ini memiliki keunggulan dalam penggunaannya yang mudah, serta kemampuan format data secara cepat.

Perangkat pengolahan data merupakan sebuah alat analisis yang berguna dalam berbagai bidang ilmu. Dengan menggunakan perangkat ini, analisis menjadi semakin rinci dan jelas.

Fungsi Rumus Microsoft Excel

Rumus di Excel memudahkan pengguna dalam mengolah data dan menyelesaikan berbagai tugas. Terdapat dua jenis rumus dalam Microsoft Excel, yaitu formula dan function. Orang biasanya menggunakan formula untuk pengolahan data yang sederhana, sedangkan function lebih cocok untuk analisis data dalam skala yang lebih besar dan kompleks. Dengan kedua jenis rumus ini, pengguna dapat melakukan berbagai perhitungan dan analisis dengan lebih efisien.

Selain itu, pengguna dapat memperoleh hasil perhitungan yang sangat akurat melalui perangkat lunak ini. Excel juga memungkinkan pengguna untuk menyajikan data dalam bentuk yang menarik untuk kebutuhan presentasi. Dengan fitur-fitur yang ada, Excel dapat mempercepat proses pengolahan data, serta membantu merapikan dan menyortir data dalam jumlah besar dengan mudah.

Rumus Excel

Dengan adanya rumus, pengolahan data akan jauh lebih simpel dan praktis apalagi jika datanya banyak. Berikut beberapa rumus Microsoft Excel yang sering digunakan untuk input atau olah data.

1. SUM

Tentu saja, pengguna Microsoft Excel pasti familiar dengan istilah ini.

Rumus SUM menjumlahkan data dalam sel-sel yang dipilih. Fungsi ini juga menghitung total nilai dari sekumpulan data. Untuk menggunakan fungsi SUM, rumusnya adalah “=SUM(cell pertamaterakhir)”, di mana “cell pertama” dan “cell terakhir” menunjukkan rentang sel yang akan dijumlahkan.

2. Average

Rumus kedua di Microsoft Excel adalah AVERAGE.

Rumus ini menghitung nilai rata-rata dari angka-angka dalam beberapa sel. Cara penulisannya adalah “=AVERAGE(sel pertamaterakhir)”, di mana “sel pertama” dan “sel terakhir” menunjukkan rentang sel yang ingin dihitung rata-ratanya.

3. Max dan Min

Rumus ketiga di Microsoft Excel adalah untuk mencari angka tertinggi dan terendah dalam deretan sel yang berisi angka.

·         Rumus untuk mencari angka tertinggi adalah “=MAX(sel pertama:sel terakhir)”.

·         Sedangkan rumus untuk mencari angka terendah adalah “=MIN(sel pertama:sel terakhir)”.

Kedua rumus ini sangat berguna untuk analisis data yang memerlukan identifikasi nilai ekstrem dalam suatu rentang.

4. Trim

Selanjutnya, ada fungsi TRIM dalam Microsoft Excel. Fungsi ini berfungsi untuk menghapus spasi berlebihan dalam kalimat yang terdapat dalam sebuah sel. Rumusnya adalah “=TRIM(A4)”, di mana “A4” adalah sel yang berisi teks yang ingin dibersihkan dari spasi tambahan. Fungsi ini sangat berguna untuk memastikan bahwa teks tersaji dengan rapi dan bebas dari spasi yang tidak diperlukan.

Masih banyak rumus Microsoft Excel lainnya yang memiliki fungsi atau kegunaan masing-masing. Setiap rumus dirancang untuk membantu pengguna dalam menyelesaikan tugas pengolahan data atau analisis dengan lebih efisien. Dengan memahami berbagai rumus ini, pengguna dapat meningkatkan produktivitas dan akurasi dalam bekerja dengan data.

http://Mengulik Kegunaan dan Beberapa Rumus Microsoft Excel untuk Mengolah Data

Kategori
Jasa Pemetaan Geografi Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Inilah Manfaat Microsoft Excel dalam Dunia Statistika

Microsoft Excel adalah perangkat lunak spreadsheet yang mendominasi pengolahan data numerik dan informasi. Dengan berbagai fitur unggulannya, Excel memudahkan pengelolaan dan analisis data angka. Di bidang statistika, pengguna sering menggunakan Excel untuk menghitung statistik dasar, menganalisis data, dan memvisualisasikan hasil.

Banyak orang mengakui Excel sebagai salah satu perangkat lunak pengolah data terbaik di dunia karena kemampuannya menyajikan data secara efektif dan menyediakan alat untuk analisis statistik yang mendalam. Oleh karena itu, penting untuk memahami peran Excel dalam dunia statistika. Di bawah ini, terdapat penjelasan lebih lanjut mengenai kontribusi Excel dalam mendukung analisis data statistik yang akurat dan efisien.

Manfaat Microsoft Excel Dalam Statistika

MS Excel memiliki manfaat yang sangat penting dalam dunia statistika dan merupakan rekomendasi utama bagi calon praktisi data serta penggemar data. Excel menyediakan berbagai alat analisis statistik, seperti fungsi statistik dasar, grafik, dan tabel pivot, yang memudahkan pengguna dalam mengolah dan menganalisis data. 

Excel memudahkan pengguna untuk mengelola data dalam jumlah besar dan menyajikannya dalam format yang mudah dipahami, menjadikannya alat yang sangat berguna untuk melakukan analisis data dan membuat laporan statistik.

1. MAX dan MIN

Fungsi MAX dalam Microsoft Excel mencari nilai tertinggi dalam suatu rentang data, membantu mengidentifikasi nilai maksimum dalam sebuah kelas data. Sebaliknya, fungsi MIN menghitung nilai minimum numerik, sehingga memungkinkan Anda menemukan nilai terendah dalam rentang data yang sama. Dengan demikian, kedua fungsi ini sangat berguna untuk menganalisis data dengan cepat dan akurat.

Oleh karena itu, kedua fungsi ini sangat berguna dalam analisis data statistik untuk mendapatkan informasi penting tentang rentang nilai dalam dataset. Dengan memanfaatkan fungsi MAX dan MIN, Anda dapat dengan mudah menentukan batas atas dan bawah dari data, yang merupakan langkah awal yang krusial dalam banyak analisis statistik.

2. AVERAGE 

Excel menggunakan fungsi AVERAGE untuk menghitung rata-rata aritmatika dari sekelompok nilai yang terdapat dalam rentang sel. Sintaks fungsi AVERAGE adalah:

=AVERAGE(kisaran)

Di sini, ‘kisaran’ merujuk pada rentang sel yang pengguna pilih untuk menghitung rata-ratanya. Fungsi ini secara otomatis menjumlahkan semua nilai dalam rentang dan membagi hasilnya dengan jumlah nilai yang ada, memberikan rata-rata dari nilai-nilai tersebut.

Jika Anda perlu menghitung rata-rata berdasarkan kriteria tertentu, Anda bisa menggunakan fungsi AVERAGEIF atau AVERAGEIFS. Sintaks untuk fungsi AVERAGEIF adalah:

=AVERAGEIF(kisaran_kriteria, kriteria, [kisaran_rata-rata])

Dan untuk AVERAGEIFS:

=AVERAGEIFS(kisaran_rata-rata, kisaran_kriteria1, kriteria1, [kisaran_kriteria2, kriteria2], …)

Fungsi ini memungkinkan Anda untuk menghitung rata-rata berdasarkan satu atau lebih kriteria, memberikan fleksibilitas tambahan dalam analisis data.

3. MEDIAN

Dalam Microsoft Excel, pengguna menggunakan fungsi MEDIAN untuk mengembalikan nilai median dari serangkaian nilai yang diberikan. Nilai median adalah nilai tengah dalam urutan data yang telah diurutkan, yang membagi data menjadi dua bagian yang sama. Jika jumlah nilai dalam rentang adalah genap, MEDIAN akan mengembalikan rata-rata dari dua nilai tengah.

Sintaks fungsi MEDIAN adalah:

=MEDIAN(n1, [n2], …)

Di sini, n1, n2, … adalah nilai atau rentang sel yang ingin Anda hitung mediannya. Fungsi ini termasuk dalam kategori fungsi statistik di MS Excel dan sangat berguna untuk analisis data yang memerlukan pemahaman tentang posisi tengah dari distribusi nilai.

4o mini

4. COUNT

Fungsi COUNTIF dalam Microsoft Excel digunakan untuk menghitung jumlah sel dalam rentang yang memenuhi kriteria tertentu. Fungsi ini berguna untuk menghitung berapa banyak entri dalam daftar atau rentang data yang sesuai dengan kriteria yang Anda tentukan.

Sintaks fungsi COUNTIF adalah:

=COUNTIF(kisaran, kriteria)

  • kisaran: Rentang sel yang akan diperiksa.
  • kriteria: Kriteria yang digunakan untuk menentukan sel mana yang akan dihitung.

Sebagai contoh, jika Anda memiliki rentang sel A1

dan ingin menghitung berapa banyak sel yang berisi angka lebih besar dari 50, Anda dapat menggunakan rumus:

=COUNTIF(A1:A10, “>50”)

Fungsi ini akan menghitung jumlah sel dalam rentang A1

yang memenuhi kriteria “>50”. COUNTIF sangat berguna dalam analisis data untuk mendapatkan informasi spesifik berdasarkan kondisi tertentu.

Alasan Microsoft Excel Layak Dalam Statistik Dunia

Dalam analisis data, statistika memainkan peran penting. Proses ini melibatkan beberapa tahap, mulai dari perencanaan hingga penggunaan data yang kita kumpulkan.MS Excel adalah salah satu alat yang sangat berguna dalam pengolahan data angka. Berikut adalah beberapa alasan mengapa Excel penting dalam statistika:

  1. Excel menawarkan berbagai fungsi yang mempermudah pengolahan data dan perhitungan statistika.
  2. Dengan fitur-fitur yang ada di MS Excel, pengguna dapat dengan mudah dan cepat membuat ringkasan data.
  3. Excel mempermudah pengguna dalam membersihkan data, terutama data mentah yang mereka kumpulkan dari berbagai sumber.
  4. Excel memungkinkan pembuatan berbagai jenis visualisasi untuk membantu dalam analisis dan pembersihan data.

Microsoft Excel memiliki peran krusial dalam dunia statistika, menjadikannya alat yang sangat berguna dalam mempermudah pekerjaan. Setelah membahas berbagai fungsi statistik dalam Excel, seperti MIN dan MAX, Anda mungkin tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang statistika dan bagaimana menggunakan Excel secara efektif. Untuk itu, Anda dapat mengunjungi situs web Gama Statistika, yang menyediakan berbagai sumber daya dan informasi terkait.

http://Inilah Manfaat Microsoft Excel dalam Dunia Statistika

Kategori
Jasa Pemetaan Geografi Peta Digital Arcgis Arcview

SPSS Statistik, Kenali Fungsi dan Cara Penggunaannya

Orang menggunakan program komputer SPSS Statistik untuk analisis statistik. Program SPSS ini merupakan singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences. Program ini sangat populer di kalangan universitas, instansi, dan perusahaan karena kemampuannya dalam mengolah dan menganalisis data statistik dengan antarmuka yang user-friendly.

Mengenal SPSS Statistik

Pengguna dapat menggunakan SPSS, sebuah program aplikasi bisnis, untuk menganalisa data statistik. Awalnya, SPSS Inc. mengembangkan program ini, dan kemudian IBM Corporation mengakuisisinya. Versi terbaru dari SPSS adalah SPSS 20, yang rilis pada 16 Agustus 2011 lalu. SPSS berfungsi di berbagai bidang bisnis, pendidikan, perkantoran, dan penelitian karena kemudahan penggunaannya.

Fungsi SPSS

Fungsi utama SPSS adalah untuk analisis data. Selain itu, SPSS juga berguna untuk:

  • • Pengolahan dan dokumentasi data
  • • Representasi data statistik
  • • Analisis statistik
  • • Survei
  • • Pembuatan data turunan
  • • Data mining
  • • Melakukan riset pemasaran

Fasilitas SPSS

SPSS menawarkan berbagai fasilitas yang memudahkan penggunanya:

  • • Data Editor: Jendela untuk pengolahan data. Perancang fitur ini membuatnya mirip dengan aplikasi spreadsheet.
  • • Viewer: Memudahkan pengguna untuk melihat hasil pemrosesan dan distribusinya.
  • • Multidimensional Pivot Tables: Menampilkan hasil pengolahan data dengan pivot tables multidimensional.
  • • High-Resolution Graphics: Menampilkan grafik beresolusi tinggi, seperti pie charts, bar charts, histogram, scatterplots, dan 3-D graphics.
  • • Database Access: Mengakses informasi dari database menggunakan Database Wizard.
  • • Data Transformations: Memudahkan transformasi data untuk analisis, seperti subset, agregat, merge, split, dan transpose files.
  • • Pengguna menggunakan Electronic Distribution untuk mengirim laporan secara elektronik atau melalui HTML.
  • • Online Help: Menyediakan bantuan online yang lengkap dengan petunjuk pengoperasian dan contoh kasus.
  • • Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara: SPSS dapat menganalisis data besar tanpa membutuhkan tempat penyimpanan sementara.
  • • Interface dengan Database Relasional: Mempermudah ekstraksi dan analisis data dari database relasional.
  • • Analisis Distribusi: Menggunakan SPSS for Server untuk analisis data besar secara remote.
  • • Multiple Sesi: Alat ini dapat menganalisis lebih dari satu file data. Ini dapat dilakukan secara bersamaan.
  • • Mapping: Visualisasi data dalam berbagai tipe, seperti bar, pie, atau chart interaktif.

Cara Kerja SPSS

SPSS dapat membaca berbagai jenis data atau memungkinkan data dimasukkan langsung ke dalam SPSS Data Editor. Data dalam SPSS harus berbentuk baris (cases) dan kolom (variables). Kemudian, Case atau baris berisi informasi untuk satu unit analisis.

Sedangkan variable atau kolom adalah informasi yang dikumpulkan dari setiap kasus. Hasil analisis muncul dalam SPSS Output Navigator, di mana pengguna dapat memperbaiki tampilan keluaran sesuai kebutuhan.

Itulah seputar tentang SPSS statistik yang dapat Anda simak. Fungsi utama dari SPSS adalah untuk menganalisis data. Dengan banyaknya kegunaan dan manfaatnya, program ini menjadi cukup terkenal di berbagai perusahaan dan instansi. 

Baca juga”

Jenis Statistik Deskriptif, Distribusi Frekuensi hingga Variabilitas

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Pemetaan Geografi Konsultasi Susun Skripsi Peta Digital Arcgis Arcview

Metode Geographically Weigthed Lasso Regression

Metode Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan pengembangan dari regresi global. Berperan dalam mengakomodasi permasalahan tersebut. Metode ini diperkenalkan pada tahun 1996 dalam literatur geografis yang diambil dari pendekatan statistik. Metode ini bekerja berdasarkan ide sederhana tapi kuat untuk memprediksi model lokal menggunakan himpunan bagian dari pengamatan yang berpusat pada titik fokus.

Hanya saja metode ini juga memiliki kelemahan misalnya ketika terjadi multikolinearitas maka analisis yang dilakukan dengan GWR menjadi kurang optimal.

Geographically Weighted Lasso Regression (GWLR) merupakan teknik yang memakai pendekatan Lasso dalam model GWR untuk memecahkan masalah multikolinearitas. Metode geographically weighted Lasso juga dapat digunakan untuk menyeleksi variabel yang tidak signifikan dengan cara mengurangi nilai koefisien regresi sampai nol. Hal ini menyebabkan variabel-variabel dengan konvensi regresi nol tidak berpengaruh secara menyeluruh. Berikut rumus lengkapnya:

Dalam penelitian Utami 2016 tentang pengangguran di daerah Jawa Tengah dengan menggunakan metode gwr ini diperoleh variabel penjelas IPM, UMK, Rasio Ketergantungan, dan TPAK semua aspek ini memiliki pengaruh yang berlainan untuk setiap wilayah.

Penelitian dengan menggunakan metode geographically weighted regression ini menunjukkan bahwa hubungan lokal di antara variabel penjelas dapat menyebabkan estimasi koefisien dengan model GWR multikolinieritas.

Oleh sebab itu hasil mengakibatkan estimasi parameter dengan standar non valid yang besar. Tentu saja hal ini memicu permasalahan pada hubungan antar variabel. Dengan menggunakan konsep Lasso tentu akan dengan mudah melakukan seleksi variabel dengan mengurangi estimasi koefisien regresi sampai ke 0 pada beberapa penelotian. Diharapkan dengan metode ini estimasi parameter diperoleh lebih stabil dan dan and valid estimasi variabel respon yang diperoleh lebih kecil sehingga hasil estimasi benar.

Pengaplikasian Metode GWRL

GWR cocok diterapkan pada kumpulan data dengan banyak fitur. Jadi metode ini tidak cocok untuk diterapkan pada Kumpulan data kecil dan tidak bekerja pada data multipoint. Metode ini dapat digunakan untuk beberapa kebutuhan penelitian berikut:

Korelasi Pencapaian

Anda bisa menggunakan metode ini untuk mengetahui hubungan antara pencapaian pendidikan dan pendapatan konsisten pada seluruh wilayah studi.

Analisis Kejadian Penyakit

Setiap penyakit pasti mempunyai sebab maka metode ini dapat diterapkan untuk mengetahui pemicu dari penyakit atau kejadian penyakit dengan kedekatan fitur air.

Analisis Penyebab Kebakaran Hutan

Bagi penegak hukum metode ini bermanfaat untuk mengetahui variabel kunci yang menjelaskan frekuensi kebakaran hutan yang meningkat.

Analisis Habitat yang Terancam Punah

Kegunaan menariknya lagi metode ini dapat digunakan untuk menganalisis habitat atau wilayah mana yang memiliki spesies yang terancam punah.

Analisis Faktor Kanker di Seluruh Wilayah yang Diteliti

Metode GWRL ini gunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kanker yang lebih tinggi konsistennya di seluruh wilayah yang diteliti.

Itulah pembaca sekilas tentang metode Geographically Weighted Regression Lasso sekaligus kegunaannya untuk kebutuhan penelitian kita.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Pemetaan Geografi Peta Digital Arcgis Arcview

Metode Geographically Weigthed Ridge Regression

Dalam sebuah penelitian metode menjadi hal yang sangat penting. Pasalnya apabila seorang peneliti tersebut menggunakan metode yang salah pada penelitian yang sedang dilakukannya, maka penelitian tersebut akan menghasilkan jawaban atau kesimpulan yang salah.

Dengan begitu, bisa dipastikan bahwa metode penelitian sangat penting untuk diperhatikan. Salah satu metode yang biasa digunakan oleh para peneliti yaitu metode Geographically Weigthed Ridge Regression.

Bagi sebagian orang, mungkin metode ini cukup asing. Namun biasanya metode ini akan digunakan pada pendekatan kuantitatif sehingga sudah pasti berkaitan dengan data dan ilmu statistika. Untuk lebih jelasnya mengenai metode yang satu ini, maka di bawah ini akan diberikan sedikit gambaran mengenai metode ini.

Jadi, menurut Fotheringham menyatakan bahwa metode statistika yang bisa memodelkan hubungan antara variabel respon dan penjelas yang ada pada data yang didalamnya mengandung heteroskedastisitas adalah Geograpically Weighted Regression atau yang biasa juga disingkat dengan GWR.

Kemudian di dalam metode GWR inilah yang akan digunakan matriks pembobot yang besarnya tergantung pada kedekatan antar lokasi. Semakin dekat lokasi pengamatan tersebut, maka pengaruh bobotnya tersebut akan semaki besar.

Di dalam aplikasi GWR ini juga seringkali ditemukan adanya beberapa variabel penjelas yang saling berkorelasi sehingga bermasalah tersebut dinamakan dengan multikolinearitas lokal.

Perlu Anda ketahui bahwa multikolinearitas lokal adalah suatu kondisi dengan variabel penjelas yang didalamnya saling berkorelasi pada setiap lokasi pengamatan. Dengan adanya hal ini, maka bisa menyebabkan adanya pendugaan parameter. Dari model yang dihasilkan memiliki varians yang besar, dengan begitu bisa menyebabkan terjadinya kesalahan dalam menginterpretasikan parameter.

Informasi seputar metode Geographically Weigthed Ridge Regression yaitu berasal dari seorang tokoh yang bernama Hastie menyatakan bahwa regresi ridge adalah metode yang bisa digunakan pada data yang mengandung multikolinearitas.

Regresi ridge adalah pengembangan dari metode kuadrat terkecil yaitu meminimumkan jumlah kuadrat galat dengan cara menambahkan tatapan bias. Pada data spasial yang mengandung multikolinearitas lokal yang bisa digunakan modifikasi regresi ridge dan GWR yang kemudian disebut sebagai metode Geographically Weigthed Ridge Regression atau yang biasa disingkat dengan GWRR.

Geographically Weigthed Ridge Regression adalah pengembangan dari regresi Ridge yaitu dengan cara menambahkan unsur pembobol sebagai informasi tambahannya.

Itulah sedikit gambaran mengenai Geographically Weigthed Ridge Regression. Dari sedikit gambaran diatas kita bisa mengambil kesimpulan bahwa ternyata Geographically Weigthed  Regression berbeda dengan Geographically Weigthed Ridge Regression.

Namun meski demikian, keduanya memiliki hubungan yang cukup erat dan bahkan sering digunakan secara bersamaan dalam sebuah kegiatana penelitian. Setelah Anda mengetahui sedikit gambaran mengenai metode Geographically Weigthed Ridge Regression, apakah Anda tertarik untuk menggunakannya pada penelitian Anda?

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Pemetaan Geografi Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penjelasan Metode Analisis Agent Based Modeling

Yuk Lebih Kenal Dengan Metode Analisis Agent Based Modeling!

Seperti yang sudah Anda ketahui bahwa metode yang biasa digunakan dalam sebuah penelitian sangatlah banyak dan metode itu akan digunakan sesuai dengan objek dan tema penelitian guna memperoleh hasil dan rumusan yang sesuai dengan fakta di lapangan. Salah satu contoh metode yang ada yaitu metode analisis agent Based modeling. Adapun penjelaaan lebih lengkap mengenai metode ini akan dijelaskan di bawah ini.

Apa itu Agen Based Modelling?

Agent-Based Modelling atau biasa juga disingkat menjadi ABM merupakan salah satu metode penelitian yang bisa menjelaskan sistem secara kompleks dengan sebuah agen yang berperan sebagai individu atau objek yang memiliki orientasi dan aksi tertentu yang nantinya mampu mempengaruhi lingkungan model.

Agent Based modeling juga disebut-sebut sebagai suatu model komputasi yang digunakan untuk mensimulasikan tindakan dan interaksi di individu otonom yang disebut juga sebagai agen yang bisa berupa orang, mobil, gedung, lahan, serangga dan lain sebagainya dalam sebuah garis bujur sangkar yang sudah ditentukan dengan maksud untuk bisa menilai efeknya pada sistem secara keseluruhan.

Secara umum, sebuah agent Based modeling akan didasarkan pada sekumpulan agen yang secara otonom bisa berinteraksi satu sama lain serta dengan lingkungan yang sesuai dengan aturan perilaku Pemodelan ini sering dipilih karena mampu memodelkan sistem hingga ke entitas terkecilnya. Selain itu metode analisis ABM ini juga bisa mengakomodasi dan sifat-sifat dari setiap individu terkecil pada ekosistem.

Sejarah Agent Based Modeling

Berawal pada tahun 1940-an dari ide dua orang lelaki yang bernama John Von Neumman dan Stanislaw Marchin Ulam yang memiliki kaitan dengan cellular automata (CA). CA adalah suatu pemodelan matematika yang sederhana dari suatu sistem fisik di mana ruang dan waktu sistem tersebut bisa dijadikan diskrit.

Lalu hal tersebutlah yang membawa pada penemuan teori matematika tentang sistem partikel interaktif yang nantinya menggunakan metode mekanika statistika agar bisa mempelajari masalah-masalah yang berkaitan dengan perubahan fase dan sistem dinamika. Namun,.metode yang satu ini baru memulai kepopulerannya untuk digunakan pada tahun 1990-an untuk bisa mensimulasikan dinamika fenomena sosial.

Elemen Utama Agent Based Modeling

Agen yang setiap agennya bertindak dan berperilaku sesuai dengan aturan yang ada pada lingkungannya. Menurut Macal dan North, setidaknya ada tiga elemen dalam sebuah ABM yaitu:

1. Satu set agen, atribut dan perilaku mereka

2. Satu set relationship dan metode interaksi yaitu tipologi yang mendasari keterhubungan dan mendefinisikan bagaimana dan dengan siapa agen berinteraksi

3. Lingkungan (environment) agen. Agen berinteraksi dengan lingkungannya selain dengan agen-agen lain.

Demikian informasi seputar metode analisis agent Based modeling yang harus Anda ketahui. Metode yang satu ini bisa Anda gunakan apabila sesuai dengan objek penelitian yang sedang Anda teliti saat ini.

Kategori
Jasa Pemetaan Geografi Peta Digital Arcgis Arcview

Fitur Menarik Aplikasi QGIS dan Detailnya

Fitur Menarik Aplikasi QGIS dan Detailnya – Menghitung data tentu bisa dilakukan dengan lebih mudah jika menggunakan aplikasi penunjang, salah satunya adalah aplikasi SIG. Aplikasi model SIG banyak jenisnya, namun ada satu aplikasi yang direkomendasikan untuk Anda, terutama jika Anda bekerja di bidang profesinoal.

Aplikasi tersebut adalah QGIS, aplikasi ini memiliki banyak fitur menarik yang akan membuat perhitungan data bisa dilakukan dengan lebih cepat dan efisien, diantaranya adalah:

  1. Melihat Data Penelitian

Jika Anda ingin melihat data penelitian secara menyeluruh, Anda bisa menggunakan fitur lihat data. Fitur ini memberikan beberapa pilihan sub menu untuk pengguna, diantaranya adalah:

  • Format raster dan citra, kedua format ini akan memudahkan Anda untuk mengembangkan basis data yang baik, khususnya untuk berbagai jenis data dari eksistensi yang berbeda.
  • Tersedia fitur untuk vector tiles dan mesh data, sehingga pengelolaan data lebih ringkas.
  • Anda bisa menggunakan spreadsheet untuk memudahkan proses cek dan review data.
  • Menyusun Peta dan Menjelajah Data

Selain mampu melihat data secara menyeluruh QGIS juga memiliki fitur untuk menjelajahi berbagai data dengan mudah. Peta interaktif bisa dibuat dengan mudah oleh pengguna, apalagi untuk mereka yang sering melakukan eksplorasi dengan GUI. Beberapa alat yang digunakan di dalam fitur ini adalah:

  • QGIS power dan pengelolaan DB.
  • Terdapat menu bookmarks yang bisa Anda gunakan, sehingga pengelolaan spasial bisa dilakukan.
  • Terdapat menu untuk melakukan sunting atau pencarian atribut dengan mudah.

Data data bisa disusun dengan cara labeling, sehingga lebih mudah diorganisir

  • Mengelola dan Mengekspor Data

Jika sudah memiliki aplikasi ini, Anda bisa lebih mudah jika hendak mengelola dan melakukan ekspor pada data, diantara fitur penunjang yang juga bisa Anda gunakan adalah:

  • Fitur vector digitizing tools, serta dukungan untuk melakukan visualisasi dan mengedit berbagai data.
  • Peningkatan dan pengelolaan tabel basis data spesial dalam aplikasi QGIS.
  • Opsi menyimpan cuplikan layar, sehingga Anda bisa menggunakannya untuk georeferensi untuk digunakan nanti.
  • Peralatan pelengkap untuk mengelola tabel atribut vector.

Masih banyak fitur yang bisa Anda gunakan untuk mengelola data di aplikasi ini, misalnya kemudahan dalam mengelola data. Anda bisamelakukan analisis dengan OGR yang sudah mendukung berbagai format, sample dan manajemen database. Anda juga bisa melakukan analisis data menggunakan GDAL, SAGA ataupun GRASS.

Setelah semua proses analisis selesai Anda lakukan, Anda bisa langsung menerbitkan berbagai peta, hasil penelitian ataupun analisis langsung di internet. Beberapa data yang bisa Anda langsung masukkan ada WMS, WFS dan WCS. Demikianlah penjelasan ringkas mengenai aplikasi QGIS, ketika menggunakan aplikasi ini Anda tetap harus mengetahui berbagai data dan rumus, tergantung dengan jenis penelitian yang Anda lakukan. Dengan begitu, data yang Anda hitung dan kelola minim dari kesalahan.

Kategori
Jasa Pemetaan Geografi Konsultasi Susun Skripsi

Minitab, Salah Satu Software untuk Pengolahan Statistik

Minitab, Salah Satu Software untuk Pengolahan Statistik
Minitab, Salah Satu Software untuk Pengolahan Statistik

Minitab, Salah Satu Software untuk Pengolahan Statistik – Dikembangkan pertama kali di tahun 1972 oleh Barbara F. Ryan, Thomas A. Ryan, Jr., dan Brian L. Joiner, di Pennsylvania State University, yang kemudian didistribusikan oleh Minitab Inc,. Sebuah perusahaan swasta penyedia perangkat lunak statistik yang berlokasi di State College, Pennsylvania, Amerika Serikat.

Program komputer Minitab ini berfungsi sebagai alat untuk melakukan pengolahan statistik. Minitab sendiri mengombinasikan banyak kemudahan untuk penggunanya. Bila Anda sudah kenal dengan Microsoft Excel, software yang satu ini dibuat seperti ini namun dengan kemampuan untuk melakukan analisis statistik yang kompleks, tentunya.

Pada dasarnya, Minitab pada memiliki kemampuan untuk menganalisis hasil dan membantu Anda untuk memeriksanya dari semua sudut. Dasar-dasar pada Minitab dimulai seperti membangun diagram lingkaran, untuk menunjukkan bagaimana keuntungan berubah dari waktu ke waktu ke histogram. Begitu juga dengan berbagai bagan lainnya yang memungkinkan Anda untuk melakukan analisis data lainnya. Minitab sendiri banyak digunakan dalam implementasi Six Sigma. Kemudian CMMI (Capability Maturity Model Integration), serta metode perbaikan proses yang berbasis statistika lainnya. Adapun versi terbarunya adalah Minitab 20.40.4, yang terakhir kali update di 8 September 2021 lalu

Perangkat Lunak Minitab yang telah diperbarui ini, juga menyertakan visualisasi tambahan, seperti bubble plotdi pembuat grafik. Selain itu, pembaruan ini juga kompatibel dengan Modul Perawatan Kesehatan Minitab atau Minitab’s Healthcare Module.

Latar belakang statistik tidak lagi diperlukan dengan petunjuk langsung, panduan, dan halaman dukungan semua dalam terminologi yang ramah perawatan kesehatan, sehingga profesional perawatan kesehatan sekarang dapat dengan mudah menghitung, menganalisis, dan meningkatkan Indikator Proses Utama seputar, waktu tunggu, biaya, pemanfaatan, keamanan pasien, hingga kepuasan pasien.

Penggunaan Minitab:

Berikut ini adalah contoh penggunaan yang bisa dilakukan dengan software Minitab:

  • Mengelola data dan file, analisis data menggunakan spreadsheet.
  • Statistical Process Control
  • Analisis regresi
  • Tabel dan grafik
  • Power dan ukuran sampel
  • Analisis multivariate – termasuk analisis faktor, analisis klaster, analisis korespondensi dan lainnya
  • Analisis sistem pengukuran
  • Tes Nonparametrics – berbagai tes termasuk test signal, run tes, friedman tes, dan lainnya
  • Time Series dan Forecasting – yang bisa membantu menunjukkan kecenderungan data yang dapat digunakan untuk membuat dugaan, seperti pada time series plots, exponential smoothing, trend analysis, atau yang lainnya
  • Analisis varian – untuk menentukan perbedaan antar data
  • Perancangan percobaan

Minitab bisa digunakan oleh siapa saja, bahkan bagi Anda yang ingin memulai menganalisis data, perangkat lunak ini bisa diuji coba secara gratis terlebih dahulu. Tidak tanggung-tanggung, Anda bisa mencobanya selama 30 hari. Demikianlah penjelasan singkat mengenai Minitab, yang saat inim sudah tersedia sebagai desktop juga aplikasi web. Selama masa uji coba, keduanya juga bisa Anda gunakan untuk memulai percobaan. Yang perlu Anda perhatikan adalah, aplikasi ini hanya bekerja pada desktop berbasis Windows

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Pemetaan Geografi Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Menggunakan Jasa Skripsi Terbaik Untuk Mengolah Data

Hai, hai, kamu seorang mahasiswa akhir dan sedang mengerjakan tugas akhir? Nah, kamu bisa memanfaatkan jasa untuk mengolah data dari tugas akhir agar lebih mempermudah dalam proses pengerjaan. Pasti kamu akan kesal jika skripsimu terus menerus ditolak oleh dosen pembimbing kan? Walaupun kamu sendiri sudah berusaha dan bekerja secara maksimal untuk menyelesaikannya namun tetap mendapatkan penolakan yang akan membuatmu frustasi.


Ada salah satu alasan mengapa dosen pembimbing kamu terus menerus menolak skripsi adalah isi dari bab pembahasan tugasmu belum tepat. Kesalahan di bab pembahasan memang kerap terjadi kepada siapapun. Kamu sebagai mahasiswa harus melakukan upaya terbaik pada bab pembahasan, agar dosenmu dapat langsung memberikan persetujuan. Agar kamu dapat memperoleh persetujuan dengan proses cepat dari dosen, kamu bisa menggunakan bantuan jasa untuk olah data. Berikut ini beberapa kelebihan dari jasa untuk pengolahan data agar mempermudah dalam proses pengerjaan.

Kelebihan Jasa Skripsi Terbaik Untuk Mengolah Data

Sebagai jasa olah data yang cepat dan berkualitas
Sebagai penyedia jasa skripsi terbaik untuk mengolah data yang professional, berkualitas serta bergaransi akan membantumu untuk menyelesaikan persoalan analisis data yang sedang kamu alami. Pasti penyedia olah data akan melayani kamu sebagai mahasiswa tingkat akhir entah dari universitas negeri, universitas swasta ataupun universitas terbuka. Bukan hanya melayani mahasiswa, bisa juga melayani pelanggan dari berbagai perusahaan yang sedang melakukan survey tentang kepuasan pelanggan. Tak sampai disitu, bisa juga melayani instansi pemerintah yang membutuhkan jasa untuk olah data. Jadi dapat dipastikan jika layanan yang terbaik dan terpercaya akan memberikan pelayanannya kepada siapapun itu.

Memperoleh hasil olah data sekaligus untuk format bab 4

Inilah yang akan kamu peroleh ketika memilih penyedia olah data yang terbaik yaitu memperoleh hasil pengolahan sekaligus dibuat untuk format bab 4 yaitu analisa data. Dengan begitu, kamu akan bisa langsung menulis pada bab 4 di skripsimu. Bukan hanya itu saja, kamu juga akan diberikan hasil atau output analisis data dari software yang dipakai. Output ini sangat bermanfaat untuk dijadikan sebagai lampiran serta dapat kamu gunakan sebagai latihan sendiri. Bagian lampiran dari hasil pengolahan data ini bisa kamu sertakan langsung di bagian lampiran pada skripsimu.

Kamu sedang mencari jasa skripsi terbaik agar bisa membantu tugas akhirmu? Tenang, gama statistika hadir untuk kamu yang menjadi mahasiswa semester akhir yang tengah mengerjakan skripsi serta merasa kesulitan saat pengolahan data. Disini, kami akan memberikan harga yang sangat terjangkau sesuai dengan software yang dipakai pastinya dengan kualitas terbaik. Bukan hanya itu, gama statistika akan dengan sigap membantu kebutuhanmu untuk melakukan analisis data dengan cara manual