Kategori: Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi Uncategorized

Berkenalan dengan Design of Experiments (DoE)

Design of Experiments

Design of Experiments memiliki peran yang penting dalam berbagai bidang khususnya pada bidang bisnis. Bisa juga dikatakan bahwa DoE merupakan salah satu teknik untuk merencanakan dan merancang suatu eksperimen dari sebuah produk, sistem, dan proses. Melihat luasnya fungsi dari DoE ini, maka tidak heran banyak yang memanfaatkan teknik DoE ini.

Apa Itu Design of Experiments?

Agar lebih memahami dan mengerti mengenai DoE tentunya Anda harus tahu apa pengertian dari istilah DoE, bukan? Selanjutnya Anda bisa mempelajari apa saja manfaat dari DoE. Teknik DoE bisa Anda proses menggunakan aplikasi bernama Design Expert. Aplikasi ini akan memudahkan Anda untuk mengaplikasikan teknik DoE ini.

Di bawah ini adalah pembahasan singkat mengenai DoE yang dapat Anda simak. Pahami betul agar Anda tidak kesulitan untuk memasukkan teknik ini pada kerangka berpikir Anda.

Pengertian

Design of Experiments atau yang lebih pendeknya DoE adalah suatu perkakas untuk menemukan faktor-faktor yang memberikan pengaruh signifikan terhadap kualitas, korelasi, serta menghitung besarnya pengaruh tersebut. Metode statistik ini bermanfaat untuk meningkatkan kualitas dari sebuah produk, sistem, dan proses sekalipun.

Macam-Macam Metode Design of Experiments

DoE memiliki beberapa macam metode yang dapat Anda pilih dan aplikasikan menggunakan Design Expert. Berikut ini adalah beberapa metode dari DoE yang dapat Anda pelajari dan ketahui.

Desain Faktorial

Metode desain ini bertujuan untuk mencari tahu interaksi antara faktor-faktor yang Anda uji. Anda dapat melihat apakah faktor tersebut saling mendukung atau saling menghambat saut sama lain.

Desain Mixture

DoE dengan metode desain mixture dapat Anda gunakan untuk mencari formulasi yang paling optimal antara campuran yang terdiri dari 2 hingga 24 komponen yang berbeda.

Metode Taguchi

Bagi Anda yang ingin membuat produk, sistem, atau proses berkualitas tinggi dengan biaya rendah akan sangat tepat bila menggunakan metode Taguchi.

Metode RSM

Metode ini lebih cocok untuk menentukan hubungan fungsional antara variabel respon dan variabel independen. Tujuan dari metode RSM adalah penentuan level dan nilai dari faktor yang optimal tersebut.

Nah, demikianlah pembahasan singkat mengenai Design of Experiments. Silakan Anda mempraktikkan pengujian DoE menggunakan Design Expert untuk lebih memahami teknik perancangan dan perencanaan yang satu ini.

Baca juga:

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Aplikasi dan Perbandingan Algoritma Backprogration Neural Network di MATLAB

Otak manusia dipercaya merupakan organ paling kompleks yang dikenal di alam semesta. Komponen fundamental otak adalah neuron, ada sekitar 100 miliar neuron yang dihubungkan dengan sekitar 100 triliun keterkaitan.terinspirasi dari prinsip komputasi yang dilakukan oleh jaringan saraf biologis otak, sistem komputasi yang disebut dengan jaringan syaraf tiruan dikembangkan.

Backprogration atau Propagasi Balik adalah salah satu dari jaringan saraf tiruan atau neural network yang merupakan bagian dari metode pelatihan yang diawasi oleh Supervised Learning dengan jaringan multi layer dan memiliki ciri khusus meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan.

Biasanya pada proses klasifikasi Backprogration Neural Network akan dilakukan dengan dua tahap perhitungan, yaitu:

  1. Perhitungan maju yang akan menghitung nilai kesalahan atau error antara nilai output system dengan nilai yang seharusnya
  2. Perhitungan mundur untuk memperbaiki bobot berdasarkan nilai error tersebut.

Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Jaringan saraf tiruan mampu mengenali kegiatan berbasiskan data masa lalu. Masa lalu akan dipelajari oleh jaringan saraf tiruan sehingga memiliki kemampuan untuk memberikan keputusan pada data yang belum pernah dipelajari.

Jaringan saraf tiruan didasarkan pada beberapa asumsi :

  1. Pengolahan informasi terjadi pada neuron
  2. Sinyal-sinyal dilewatkan diantara neuron melalui rantai penghubung
  3. Masing-masing rantai penghubung akan mengalihkan sinyal yang ditransmisikan
  4. Masing-masing neuron menggukan fungsi aktivasi pada jaringan masukkannya untuk menentukakn sinyal keluaran.

Aplikasi dan Perbandingan Algoritma Backprogration Neural Network di MATLAB

Jaringan Backprogration Neural Network adalah jaringan saraf yang paling banyak diterapkan. Ada sejumlah algoritma saat ini. Kekuatan dan kelemahan masing-masing dari 8 jenis algoritma Backprogration Neural Network yang disediakan oleh toolbox jaringan saraf di MATLAB dipelajari untuk memilih algoritma yang lebih tepat dan lebih cepat dalam kondisi yang berbeda. Berdasarkan hal tersebut, pengukuran tingkat vakum dengan metode magnetron-discharge diambil sebagai contoh untuk melakukan simulasi, langkah-langkah konvergensi dari berbagai algoritma Backprogration Neural Network dibandingkan dalam situasi yang berbeda, properti konvergensi cepat dari trainlm dikonfirmasi , diperoleh kesimpulan bahwa algoritma Backprogration Neural Network dapat meramalkan tingkat kevakuman.

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 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.

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

Metode Penelitian Rancangan Nested Design pada SPSS

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

Mengenal tentang Software SPSS

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

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

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

Metode Rancangan Nested Design pada SPSS

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

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

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

Fungsi dan Kelebihan Rancangan Nested Design

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

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

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

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

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Multidimensional Scaling MDS dalam Software Rapfish

Pengguna software Rapfish dapat memanfaatkan metode multidimensional scaling MDS untuk melakukan visualisasi kumpulan data. Terlebih software tersebut software ini juga dapat menjadi salah satu alternatif untuk melakukan sebuah penelitian.

Apa itu Software Rapfish?

Rapfish atau Rapid Apraisal for Fisheries merupakan salah satu pendekatan alternatif yang dapat Anda manfaatkan dalam sebuah penelitian. Adapun tujuannya yakni untuk mengevaluasi atau menentukan status keberlanjutan perikanan.

Teknik tersebut sendiri sudah dikembangkan oleh University of British Columbia yang ada di Canada. Yakni untuk melakukan evaluasi sustainabiliti perikanan. Metode tersebut memerlukan analisis pada semua dimensi secara bersamaan sehingga memperoleh vektor skala.

Saat menggunakan perangkat lunak Rapfish, maka akan mendapatkan gambaran secara komprehensif dan jelas tentang kondisi sumberdaya perikanan di daerah penelitian. Dengan begitu, dapat memanfaatkannya untuk menentukan kebijakan pembangunan di bidang perikanan.

Pengertian Metode Multidimensional Scaling MDS

Perlu Anda ketahui, bahwa penskalaan multidimensi atau yang lebih orang kenal dengan nama MDS merupakan sebuah cara yang berguna untuk melakukan visualisasi tingkat kesamaan kasus individual dalam kumpulan data tertentu.

Multidimensional scalling atau MDS ini sendiri dapat Anda gunakan untuk menerjemahkan informasi antara objek atau individu ke dalam konfigurasi poin. Pengguna tentu dapat menerapkan metode tersebut saat ingin menggunakan perangkat lunak seperti Rapfish.

MDS ini sendiri sangat cocok untuk Anda manfaatkan untuk menampilkan informasi dalam matriks jarak. Tentu akan sangat berguna dalam sebuah penelitian agar lebih jelas dalam memvisualisasikan informasi terhadap sebuah objek tertentu.

Fungsi Multidimensional Scaling

Jika melihatnya secara teknis, multidimensional scalling umumnya akan mengacu pada seperangkat teknik visualisasi informasi. Pengguna dapat menggunakan software Rapfish untuk menampilkan informasi dalam bentuk matriks jarak seperti pada penjelasan sebelumnya.

Tentu saja, hal tersebut juga dapat berguna sebagai bentuk pengurangan dimensi non-linear. Adanya matriks jarak dengan jarak pada setiap pasangan objek tersebut tentu akan memudahkan sebuah penelitian. Oleh sebab itu, tidak heran jika ada banyak orang memanfaatkan metode ini.

Dengan begitu, representasi akan memiliki dimensi lebih rendah sehingga jarak antara setiap objeknya dapat Anda pertahankan dengan lebih baik. Untuk titik-titik hasilnya sendiri dapat pengguna visualisasikan pada scatter plot.

Itu dia penjelasan lengkap tentang metode multidimensional scaling MDS yang bisa Anda gunakan saat ingin melakukan penelitian. Terlebih, tentu sudah ada banyak orang menggunakan metode tersebut untuk menganalisis dan meneliti sebuah data sesuai keperluan.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Analisis Candle pada Software Matlab dan R

Banyak orang yang masih belum mengetahui tentang apa itu analisis candle. Analisis ini sendiri dapat Anda terapkan pada software Matlab maupun R. Terlebih kedua perangkat lunak tersebut sekarang ini memiliki jumlah pengguna sangat banyak karena memang keberadaannya sudah cukup populer.

Mengenal Software Matlab dan R

Perlu Anda ketahui, bahwa software Matlab dan R termasuk salah satu perangkat lunak paling populer penggunaannya. Tidak heran jika ada banyak orang sudah memanfaatkannya untuk melakukan berbagai aktivitas analisis data sesuai kebutuhan.

Untuk Matlab sendiri termasuk sebagai perangkat lunak pemrograman yang dirancang secara khusus bagi para ilmuwan maupun insinyur. Kegunaannya adalah untuk melakukan analisis sekaligus merancang sistem maupun produk dengan bahasa berbasis matriks.

Berbeda dengan R yang termasuk perangkat lunak sekaligus bahasa pemrograman yang dapat Anda manfaatkan untuk menganalisis grafik dan statistika. Software R ini sendiri merupakan buatan dari Ross Ihaka dan Robert Gentleman asal Universitas Auckland di Selandia Baru.

Apa itu Analisis Candle?

Termasuk sebagai analisis teknikal dalam bentuk grafik harga. Umumnya, analisis tersebut berguna untuk menganalisis dengan tampilan harga terendah, tertinggi, penutupan, maupun pembukaan dalam periode tertentu. Saat ini sendiri salah satu yang paling banyak digunakan adalah candlestick.

Yakni sebuah grafik harga saham yang dahulunya berguna bagi para trader untuk mencatat harga pasar dari waktu ke waktu. Nantinya pengguna akan memakai data tersebut dengan tujuan untuk memprediksi pergerakan harga di waktu mendatang.

Metode ini sendiri berkembang berkat Munehisa Honma. Kemudian populer kembali berkat Steven Nison di dunia barat. Candlestick sendiri mempunyai dua komponen utamanya diantaranya adalah tubuh candle atau body serta ekor candel atau shadow/wick.

Penggunaan Analysis Candlestick

Candlestick mempunyai dua warna yang ada pada komponen utamanya. Adapun warna tersebut adalah merah dan hijau. Pada warna merah berarti terdapat penurunan harga saham sehingga harga penutupannya jauh lebih rendah daripada harga pembukaan atau bearish.

Berbeda dengan warna hijau karena artinya terdapat peningkatan harga saham. Hal ini berarti harga penutupan jauh lebih tinggi daripada harga pembukaan atau bullish. Tentu saja akan sangat mudah dalam memahami komponen warna tersebut.

Akan tetapi, dalam beberapa kasus candlestick tersebut tidak memiliki tampilan berwarna, maka warna hitam akan memberi indikasi situasi bearish. Sedangkan warna putih akan mengindikasikan situasi bullish dalam sebuah grafik.

Itu tadi penjelasan lengkap tentang analisis candle yang dapat Anda gunakan pada software. Analisis ini sendiri sebenarnya dapat bermanfaat juga selain untuk mengetahui harga saham di pasar saham saja. Pasalnya, pengguna dapat memakainya sesuai kebutuhan dengan sistem sama.

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

Penjelasan Metode K-Harmonic Mean pada Software R Studio

K-harmonic mean dapat Anda gunakan apabila ingin melakukan sebuah penelitian. Penelitian ini sendiri dapat memanfaatkan juga beberapa perangkat lunak cukup populer di berbagai belahan dunia. Tidak lain yakni software R Studio.

Kenali Dahulu Apa itu R Studio

R Studio adalah salah satu jenis perangkat lunak yang dapat Anda manfaatkan untuk mempermudah menulis sekaligus menggunakan bahasa R. Hal ini berarti software tersebut termasuk integrated development environment atau IDE untuk R.

Hal tersebut mencakup editor penyorotan sintaks, konsol, alat untuk merencanakan, debugging, riwayat, dan masih banyak lagi lainnya. Hingga sekarang ini sendiri pengguna software tersebut terbilang cukup banyak. Hal ini juga karena kepopulerannya di masyarakat.

Hingga saat ini sendiri RStudio tersedia dalam edisi open source serta komersial. Anda juga dapat menjalankannya pada beragam sistem operasi. Baik itu Linux, Mac, Windows, ataupun browser yang sudah terhubung langsung kepada RStudio Server.

Pengertian K-Harmonic Mean

Perlu Anda ketahui, bahwa K-Harmonic Mean sebenarnya termasuk sebagai metode pengembangan dari K-Means. Adapun fungsi dan kegunaannya adalah untuk mengatasi berbagai masalah K-Means saat ingin menentukan titik pusat cluster.

Tidak hanya itu, penggunaannya juga dapat meminimalisasi rata-rata harmonik pada semua titik data ke pusat cluster yang tersedia. Hasil pemetaan nantinya dapat tersimpulkan jika menggunakan metode tersebut dengan tepat dan teliti.

KHM ini sendiri termasuk salah satu metode pengelompokan baru yang dapat Anda gunakan untuk mengelompokkan data sedemikian rupa. Agar nantinya jumlah harmonik dari jarak setiap entitas sekaligus seluruh pusat dapat terminimalkan.

Penggunaan K-H Means

Seperti pada penjelasan di atas, K-means termasuk salah satu metode yang dapat Anda gunakan dalam sebuah penelitian. Dengan begitu, tentu akan semakin mudah dalam menemukan solusi dari sebuah data maupun cluster.

Jumlah cluster yang sudah ditentukan sebelumnya serta tekniknya sendiri umumnya akan sangat bergantung pada identifikasi awal elemen sehingga perlu mewakili cluster dengan baik. Penelitian dengan cara ini juga memerlukan area penelitian luas.

Adapun penggunaannya lebih fokus pada peningkatan proses pengelompokan sehingga dapat memecahkan masalah. Hingga saat ini sendiri ada banyak peneliti yang tertarik untuk mempelajari lebih lanjut mengenai K-H means tersebut.

Itu tadi penjelasan lengkap yang dapat Anda ketahui mengenai K-harmonic mean pada software R Studio. Sebelum menerapkan metode ini, maka sangat penting bagi pengguna untuk mempelajari metode pengelompokannya terlebih dahulu.