Kategori: Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Tentang Low Pass Filter MATLAB Beserta Aturannya

low pass filter MATLAB

Untuk sebuah penelitian yang memiliki perhitungan matematis rumit, maka gunakanlah MATLAB. Software ini memang dikembangkan untuk studi, penelitian, hingga kini dimanfaatkan juga di dunia industri. Salah satu tools yang menarik dari MATLAB adalah filter visualization tool-nya. Dalam tulisan ini, poin yang akan dibahas adalah low pass filter MATLAB yang dapat menghasilkan efek penghalusan.

Sebelum lebih jauh membahas low pass filter MATLAB, perlu diketahui bahwa sebenarnya ada dua jenis pengolahan citra lainnya, yaitu high pass filter dan band pass filter. Namun pada pembahasan di bawah akan berfokus ke low pass filter. Sebab ini adalah sebuah proses yang mengambil data pada frekuensi rendah, kemudian membuang frekuensi yang tinggi supaya noise pada sebuah image berkurang.

Aturan Low-Pass Filtering

Prinsip utama dari low pass filtering adalah meredam komponen pada gambar yang intensitasnya tinggi. Beberapa frekuensi dihilangkan sehingga terciptalah efek penghalusan. Sebab sudah menjadi sifat low pass filtering adalah meloloskan yang frekuensi rendah dan menghilangkan yang frekuensi tinggi. Oleh sebab itu, hasil dari proses filtering ini akan menciptakan gambar yang lebih halus dan lebih blur.

Saat proses filtering terjadi perubahan yang lambat dalam nilai output. Ini supaya mempermudah melihat tren dan menaikkan rasio signal-to-noise secara keseluruhan. Low pass filtering juga sering digunakan untuk membersihkan sinyal dan noise, menemukan pola-pola penting, merata-ratakan data, serta mendesain desimator dan interpolator. Adapun aturan lainnya yang harus diperhatikan adalah:

  • Koefisien kernel semuanya harus bernilai positif.
  • Jika dijumlahkan, semua koefisien kernel harus sama dengan satu.

Menggunakan MATLAB Untuk Proses Filtering

Selain MATLAB, ada beberapa software pemrograman lainnya, seperti Visual Basic, Java, C/C++, dan sebagainya. Dari kesemuanya memiliki tujuan penggunaan, hasil akhir, serta fitur-fitur khusus tersendiri. Namun MATLAB lebih spesifik ditujukan untuk kebutuhan-kebutuhan ilmiah, misalnya riset di ranah akademis, penelitian industri, dan lainnya.

Melakukan proses low pass filtering dengan MATLAB akan menghasilkan citra yang reliable. Selain itu, prosesnya pun lebih cepat dan ringkas. Aplikasi MATLAB memudahkan penuangan rumus perhitungan yang matematis. Walaupun demikian, tidak semua orang familiar menggunakan MATLAB untuk berbagai kebutuhan, termasuk low pass filtering.

Jika membutuhkan bantuan untuk low pass filter MATLAB, bisa menghubungi Patra Statistika sekarang juga. Kontak admin kami melalui nomor WhatsApp yang tertera atau mengirimkan email ke alamat yang ada pada situs ini. Tim kami berpengalaman dalam menggunakan aplikasi pengolahan data lainnya.

Layanan kami lainnya juga berupa konsultasi di awal penelitian untuk desain atau metode penelitian, analisis data, hingga pembuatan peta digital. Kami pun melayani jasa pembuatan abstrak dan terjemahannya ke bahasa Inggris. Untuk informasi lebih lengkap, silahkan menghubungi admin atau datang langsung ke kantor kami.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Konsep Pengolahan Citra dan Sekilas Tentang Source Code MATLAB Pengolahan Citra

Source Code MATLAB Pengolahan Citra

Pengolahan citra merupakan salah satu cabang dari ilmu komputer. Seseorang yang mempelajari ilmu ini akan mengetahui bagaimana sebuah gambar dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menyajikan sesuatu yang mudah dipahami oleh orang lain. Source code MATLAB pengolahan citra menjadi salah satu hal yang harus dikuasai. Sebab dengan aplikasi tersebut, model yang kompleks akan lebih mudah dipecahkan masalahnya.

Bagi pemula atau yang belum familiar dengan MATLAB, ini adalah sebuah pemrograman yang interaktif. Penggunanya tidak perlu lagi memusingkan urusan dimensi karena MATLAB telah memiliki elemen data dalam suatu array. “Toolbox”, yakni fitur-fitur pada MATLAB, kini telah banyak dikembangkan sehingga mampu mengerjakan banyak hal. Dengan menggunakan MATLAB versi terbaru, maka seseorang bisa mengekspor kode yang dibuatnya ke dalam bahasa pemrograman lain. Misalnya source code MATLAB pengolahan citra ingin diubah ke Java atau C++.

Memahami Tentang Pengolahan Citra

Sebelum mendiskusikan lebih jauh tentang source code MATLAB pengolahan citra, seseorang harus memahami terlebih dahulu apa itu citra. Citra adalah fungsi dari intensitas cahaya yang dituangkan dalam bidang dua dimensi secara kontinu sehingga terciptalah sebuah gambar. Adapun citra dibagi menjadi dua, yaitu citra analog dan digital.

Citra analog berasal dari alat akuisisi citra analog, contohnya adalah mata seseorang dengan kamera analog. Kualitas resolusinya sangat baik, namun tidak dapat disimpan dan diduplikasi secara komputerisasi. Sedangkan citra digital representasi dari fungsi intensitas cahaya. Fungsi ini berbentuk diskrit pada bidang dua dimensi yang tersusun dari piksel dengan koordinat dan amplitudo.

Selain citra, ada istilah lainnya yang harus dipahami dalam pengolahan citra, yaitu:

  • Lebih familiar dengan sebutan noise, yaitu gambar atau piksel yang membuat tampilan citra terganggu atau tidak jernih. Hal ini bisa muncul karena adanya proses yang tidak sesuai saat pengolahan.
  • Sebuah proses di mana warna rata-rata diasosiasikan dengan warna tertentu.
  • Proses ini bagian dari statistika di mana seseorang menentukan warna pada pixel tertentu.

Pengolahan Citra Pada MATLAB

MATLAB akan selalu memberikan contoh kode untuk memecahkan suatu masalah yang baru. Sehingga ada banyak source code pada MATLAB. Tidak hanya untuk pengolahan citra, tetapi ada juga plotting, pemasangan kurva, pemrosesan gambar, dan sebagainya.

Saat mendiskusikan citra pada MATLAB, maka citra dibagi menjadi tiga, yaitu RGB, grayscale, dan biner. Untuk citra RGB memiliki tiga kanal: merah, hijau, dan biru. Adapun perintah di MATLAB-nya adalah:

Sedangkan untuk citra grayscale, bisa menggunakan kode berikut untuk perintah MATLAB-nya kalau ingin dikonversi dari citra RGB:

Terakhir, jika ingin mengubah dari citra grayscale menjadi citra biner menggunakan perintah MATLAB berikut:

Apabila membutuhkan bantuan lebih lanjut untuk pengolahan citra, khususnya source code MATLAB pengolahan citra, lebih baik menghubungi admin Patra Statistika. Kami punya tim yang handal untuk pengolahan data dengan berbagai macam aplikasi pemrograman, analisis data, hingga pembuatan peta digital. Konsultasikan penelitian guna mendapatkan hasil yang memuaskan.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Pengenalan MATLAB sebagai Komputasi Metriks dan Pemrograman

Pengenalan MATLAB

Dibandingkan dengan program lainnya, banyak yang setuju bahwa MATLAB unggul untuk urusan segala komputasi. Mulai dari penyelesaian persoalan matematis, hingga pembuatan pemrograman. Oleh karenanya, berikut sekilas pengenalan MATLAB sebagai program yang banyak diunggulkan:

1. Bisa Difungsikan untuk Hal Sederhana Sampai yang Paling Rumit

Seperti yang sudah disinggung di pembukaan di atas, MATLAB bisa digunakan untuk berbagai kebutuhan. Penyelesaian persoalan perhitungan sederhana hingga penulisan bahasa pemrograman. Bisa dibilang MATLAB bisa digunakan selayaknya kalkulator sampai pemanfaatan yang rumit untuk membuat sebuah program.

2. Variabel pada MATLAB

Menggunakan MATLAB sebagai kalkulator sepertinya terlalu sederhana dan menurunkan fungsionalitas dari program ini. Kebanyakan orang menggunakan MATLAB untuk mengidentifikasi variabel.

Proses identifikasinya bisa berupa nomor nilai, operasi matematis, variabel, hingga fungsi. Artinya proses ini bisa dilakukan secara manual, dengan fungsi yang sudah tersedia pada program, hingga penentuan fungsi sendiri oleh penggunanya.

3. Fungsi Matematis pada MATLAB

MATLAB awalnya didesain untuk mendukung sebuah program matriks yang dikembangkan oleh LINPACK dan EISPACK. Namun pada perkembangannya, MATLAB memiliki banyak masukan hingga menjadikan MATLAB seperti yang dikenal sekarang.

Fungsi matematis pada MATLAB sendiri bisa dibilang komplet. Semua standar fungsi matematis yang ada dimiliki oleh MATLAB, sehingga memudahkan pengguna dalam menyelesaikan persoalan yang dihadapi.

4. Plotting Dasar pada MATLAB

Dalam dunia matematika, plot gambar sudah menjadi satu kesatuan yang sulit untuk dipisahkan. Di setiap persamaan fungsi, pasti akan disertai dengan gambar grafik untuk memudahkan proses pemahaman terhadap persamaan yang dikerjakan.

Oleh karenanya, MATLAB juga dirancang untuk bisa mendukung hal ini. Pembuatan plot gambar untuk persamaan fungsi pun menjadi dimudahkan serta proses yang lebih singkat. Hanya saja, perlu dipastikan untuk menuliskan bentuk persamaan dengan tepat agar gambar yang dihasilkan tidak keliru.

5. Fungsi Matriks pada MATLAB

Bisa dibilang, fungsi matriks merupakan asal muasal dari keberadaan MATLAB itu sendiri. Seperti yang sudah disinggung, bahwa awalnya MATLAB dikembangkan untuk mendukung sebuah program matriks. Nama MATLAB sendiri merupakan kependekan dari MATrix LABoratory.

MATLAB mendukung semua bentuk persamaan matriks dan bisa membantu proses penyelesaiannya. Persamaan matriks sendiri bisa berasal dari hasil generasi maupun manipulasi.

6. Bahasa Pemrograman MATLAB

Sebagaimana yang sudah disinggung di awal, bahwa pengembangan MATLAB terus berlanjut hingga ke bahasa pemrograman. Di sini MATLAB tidak berhenti pada fungsi matriks saja, melainkan bisa digunakan untuk mengembangkan sebuah program.

Dari pengenalan MATLAB ini, bisa dilihat banyaknya variansi kegunaan dari program yang satu ini. Oleh karena itu, tidak mengherankan jika MATLAB kemudian banyak dijadikan sebagai program rujukan untuk beragam kepentingan.

Sayangnya, penguasaan MATLAB tidak dimiliki oleh sebagian besar orang. Itulah alasan mengapa Patra Statistika hadir dengan menawarkan bantuan untuk proses pengolahan data dengan menggunakan MATLAB. Jadi, tak perlu bingung lagi jika butuh untuk menggunakan MATLAB, karena bisa langsung menghubungi Patra Statistika.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal dan Memahami Kegunaan Jaringan Syaraf Tiruan MATLAB

Jaringan Syaraf Tiruan MATLAB

MATLAB adalah salah satu jenis aplikasi yang sangat berfungsi dalam pengembangan ilmu pengetahuan saat ini.. Perhitungan matematis yang dilakukan MATLAB memiliki akurasi lebih baik dan juga memerlukan waktu lebih cepat. Salah satu yang populer adalah jaringan syaraf tiruan MATLAB yang memang memiliki berbagai fungsi unik.

Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan syaraf tiruan sering disebut sebagai artificial neural network atau tiruan terhadap sistem otak manusia. Nah di dalam jaringan secara gambling diadaptasi pergerakan interkoneksi neuron yang ada di otak. Jenis jaringan tipe ini bisa belajar secara mandiri terhadap suatu data sehingga ini bisa digunakan untuk menerjemahkan pola, mengklasifikasikan data, hingga memperkirakan masa depan.

Pada jaringan syaraf tiruan, Ia akan dengan sendirinya memilah atau break down input yang diberikan dalam tahapan abstrak. Banyak program yang bisa diajarkan menggunakan berbagai contoh data seperti misalnya dalam percakapan atau bahkan foto. Perilaku yang akan dilakukan akan memperhatikan beberapa elemen seperti kekuatan atau berat beserta koneksi keduanya.

Bagaimana Jaringan Syaraf Tiruan MATLAB Bekerja

Jaringan syaraf ini sangat didesain untuk melakukan rekognisi dari setiap pola yang terjadi di dalamnya. Biasanya yang direkognisi adalah data yang berupa perkataan, penglihatan secara visual, dan juga sistem kontrol terhadap sesuatu. Sistem ini dalam pengembangannya biasa digunakan untuk prediksi dan juga pemodelan. Ada beberapa contoh kegunaan jaringan ini:

1. Mendeteksi Kehadiran

Kegunaan dari jaringan syaraf tiruan pada MATLAB yang pertama adalah sebagai software pendeteksi. Dalam hal ini, MATLAB bisa mendeteksi kehadiran dari suara perintah dalam bentuk audio dengan pelatihan terlebih dahulu. Pelatihan ini merupakan model dari deep learning atau pembelajaran yang secara merata atau menyeluruh agar bisa menerjemahkan perintah.

2. Mengaplikasikan Tampilan Stylish

Fungsi kedua yang sering dipakai dari MATLAB adalah untuk mengaplikasikan tampilan yang menarik dari suatu gambar. Suatu gambar bisa dijadikan sebagai dasar dari konten gambar kedua dengan menggunakan transfer model jaringan syaraf. Nah dari sini juga suatu gambar bisa secara langsung diterjemahkan dan dibedakan dari gambar serupa yang memiliki objek berbeda.

3. Menerjemahkan Tulisan Jepang

Jika pada suatu tulisan yang tidak menggunakan abjad seperti misalnya hiragana di Jepang, akan sulit untuk menerjemahkannya. Tetapi dengan software ini, bisa secara otomatis menerjemahkan tulisan tersebut kemudian diterjemahkan dalam teks digital.

4. Mendeteksi Kanker

Fungsi lain yang juga penting digunakan dalam software ini adalah sebagai pendeteksi kanker bagi patologis. Banyak patologis yang menggunakan software ini untuk mengklasifikasikan tumor tertentu berdasarkan bentuk sel, mitosis, dan faktor yang lainnya.

Kegunaan jaringan syaraf tiruan MATLAB memiliki banyak sekali kegunaan yang bisa bermanfaat untuk hidup manusia. Tetapi setiap perintah yang diberikan perlu dituliskan dalam enkripsi khusus untuk setiap kerjanya. Patra Statistika bisa membantu bagaimana pengisian enkripsi pada MATLAB dan pengaplikasiaannya nanti.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penghitungan Newton Raphson MATLAB, Langkah Cepat Menentukan Akar Fungsi Riil

Newton Raphson MATLAB

Metode bisection seringkali menjadi rujukan dalam penghitung akar suatu fungsi. Padahal jika ditelusuri metode Newton Raphson lebih sederhana digunakan. Terlebih jika melakukan perhitungan Newton Raphson MATLAB dengan memanfaatkan program komputasi matriks tersebut.

Tentang Metode Newton Raphson

Dari namanya, mudah saja diketahui bahwa metode ini dicetuskan oleh Isaac Newton dan Joseph Raphson. Metode ini bertujuan untuk mengetahui akar dari suatu fungsi f(x) dengan menggunakan pendekatan satu titik yang digunakan sebagai titik awal. Lebih dikenal juga dengan sebutan metode Newton. Metode ini digunakan untuk menyelesaikan persamaan polynomial dan transedental.

Proses penyelesaian fungsi f(x) = 0 tersebut diasumsikan memiliki bentuk turunan f’ yang bersifat kontinu. Metode ini memanfaatkan penggunaan garis lurus yang berfungsi sebagai hampiran fungsi pada suatu selang. Selain itu, garis lurus tersebut juga merupakan garis yang bersinggungan langsung dengan fungsi f(x). Adapun rumus fungsi dari garis lurus ini yaitu:

y = f’(x1) (x-x1) + f(x1)

Merujuk pada rumus persamaan tersebut, diumpamakan, f(x2) = 0 dengan x = x2, y = 0

Maka, 0 = f’(x1) (x2 – x1) + f(x1)

Maka diperoleh persamaan untuk x2 adalah x2 = x1 f(x1)/f’(x1)

Jika melanjutkan proses untuk xn dan xn+1, maka rumus persamaannya untuk metode Newton Raphson ini yaitu:

xn+1 = xn f(xn)/ f’(xn)

Menyelesaikan Penghitungan Newton Raphson dengan MATLAB

MATLAB bisa digunakan dalam penyelesain metode Newton Raphson. Hanya saja, sebelum itu sebaiknya ketahui dulu proses tahapan dari metode sebelum memprosesnya dengan MATLAB. Berikut tahapannya:

  • Pastikan bahwa fungsi yang akan dicari harus bersifat differentiable, jika tidak maka tidak bisa menggunakan metode ini
  • Hitung f’(x) dari fungsi f(x)
  • Beri penanda untuk bentuk akar fungsi yang pertama, seperti misalnya x1
  • Masukkan ke dalam persamaan rumus untuk menghitung akar fungsi kedua x2 (atau selanjutnya), yaitu x2 = x1 f(x1)/f’(x1)
  • Lanjutkan proses untuk mencari x3, x4, dan seterusnya

Untuk menghitung menggunakan MATLAB, semua jenis fungsi yang bersifat polynomial dapat digunakan sebagai input. Biasanya input disebut sebagai variabel a. Setelah itu, masukkan akar fungsi x(1) dan izinkan untuk error.

Begitu proses input variabel, akar fungsi x(1), dan error telah dilakukan, tinggal ikuti petunjuk pengoperasian MATLAB untuk melanjutkan proses. Adapun kode program pengorasiannya pada MATLAB adalah Newton Raphson method in MATLAB.

Meskipun metode Newton Raphson MATLAB jauh lebih cepat dilakukan dibandingkan metode pencarian akar fungsi lainnya, namun prosesnya tidak selalu bisa sukses dilakukan. Terlebih bagi yang belum menguasai program MATLAB secara menyeluruh. Oleh karena itu, ada baiknya untuk menyerahkan proses penghitungan dan olah data pada Patra Statististik.

Tak hanya pakar ahli dalam pengoperasian program MATLAB untuk berbagai jenis metode penghitungan, Patra Statistika juga menerima pengolahan data dengan program statistik lainnya. Program standar yang umum digunakan seperti SPSS hingga program lainnya seperti MPlus, Minitab, maupun R-Studio. Selain itu, Patra Statistika juga menerima Jasa Analis Olah Data untuk algoritma pemrograman baik dengan MATLAB maupun Python.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Macam Data yang Dibutuhkan dalam Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif

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

Sekilas tentang Analisis Deskriptif

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

Jenis Data yang Dibutuhkan

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

1. Data Nominal

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

2. Data Ordinal

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

3. Data Interval

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

4. Data Rasio

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

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

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

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

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengapa Perlu Melakukan Analisis SEM?

Analisis SEM

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

Sekilas tentang Analisis SEM

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

Kelebihan Analisis SEM

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

1. Flexible dalam Mengembangkan Model

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

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

2. Pengujian Secara Komprehensif

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

3. Mampu Menguji Hipotesis yang Rumit & Bertingkat

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

4. Melakukan Analisa Terhadap Error

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

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

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Jenis-jenis Teknik Sampling dalam Pengambilan Data Penelitian

Teknik sampling

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

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

Probability Sampling

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

1. Simple Random Sampling

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

2. Proportionate Stratified Random Sampling

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

Non-Probability Sampling

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

1. Quota Sampling

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

2. Sampling Aksidental

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

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

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

MATLAB vs Python, Harus Pilih yang Mana?

matlab vs python

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

Mengenali MATLAB dan Python

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

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

Kekurangan MATLAB dan Python

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

1. Kekurangan MATLAB

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

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

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

2. Kekurangan Python

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

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

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

Keunggulan MATLAB dan Python

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

1. Keunggulan MATLAB

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

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

2. Keunggulan Python

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

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

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Fakta Tentang Analisis Cluster dengan Minitab yang Menarik Diketahui

Analisis Cluster dengan Minitab

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

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

1. Menggunakan Metode Pengelompokan Hierarki

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

2. Wajib Membuat Matriks Data Jarak

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

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

3. Digunakan oleh Banyak Bidang

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

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

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

4. Terdapat Tiga Metode Analisis Cluster Menggunakan Minitab

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

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

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

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