Kategori: Konsultasi Susun Skripsi

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 Konsultasi Susun Skripsi

2 Cara Menjalankan Program Python yang Bisa Dicoba

Cara Menjalankan Program Python

Dalam dunia programmer, bisa dibilang Python menjadi primadona yang sangat dibanggakan. Bahasa pemrograman ini bisa dijalankan di berbagai jenis platform, mulai dari Windows, Linux, ataupun MacOS. Tak hanya itu saja, bahasa ini pun bisa ditransfer ke mesin virtual Java atau .NET. Itulah sebabnya, semakin banyak programmer yang belajar cara menjalankan program Python.

Bahasa Pemrograman Open Source yang Gratis

Satu keunggulan Python yang menjadikannya memiliki banyak penggemar adalah bahasa pemrograman ini bersifat open source dan gratis. Artinya, programmer tidak perlu membeli lisensi khusus untuk mulai bisa menggunakan Python.

Beberapa versi Linux dan MacOS memiliki bawaan program Python sudah terinstal. Akan tetapi, kebanyakan versi Python tersebut sudah kadaluarsa dan butuh di-update.

Meskipun Python bersifat open source dan tidak membutuhkan lisensi berbayar, namun menggunakan Python butuh dukungan program pihak ketiga. Hal ini dikarenakan, Python sepenuhnya berfungsi sebagai bahasa pemrograman saja.

Biasanya pengguna Python merupakan programmer yang telah memiliki jam terbang pengalaman dan kemampuan tingkat dewa. Terlebih, proses pembuatan program dengan menggunakan Python juga bisa memakan waktu yang lama dan kurang disarankan jika membutuhkan waktu proses yang cepat.

Bagaimana Cara Mengoperasikan Python?

Seperti yang sudah disinggung, Python hanya bersifat sebagai bahasa pemrograman saja. Jadi harus ada program lain yang dijalankan agar bisa menggunakan Python untuk membuat sebuah program. Untuk lebih jelasnya, simak dua cara yang bisa dipilih untuk mengoperasikan Python berikut:

1. Menginstal Thony IDE

Memilih menginstal Thony IDE berarti tidak perlu lagi menginstal Python secara terpisah. Alasannya karena program IDE ini punya versi terakhir Python sebagai bawaan. Bisa dikatakan, menggunakan Thony IDE merupakan shortcut untuk menggunakan Python. Untuk menjalankan Python menggunakan Thony IDE, ini langkah-langkahnya:

  • Download dan install Thony IDE di komputer
  • Buka menu File >> New, lalu save file dengan ekstensi .py
  • Tuliskan kode Python untuk program yang ingin dibuat, lalu simpan file
  • Jalankan program yang telah ditulis dengan atau lebih mudahnya tinggal pencet F5

2.  Menginstal Python secara Terpisah

Selain dengan menggunakan Thony IDE, menjalankan Python juga bisa dilakukan dengan program Python itu sendiri secara langsung. Pastikan ketika menginstal versi Python terbaru, mencentang dialog Add Python to environment variables, dengan begitu Python bisa dijalankan dari mana pun di komputer. Berikut 2 pilihan untuk menjalankan Python:

  • Jalankan immediate mode pada Python, caranya dengan mengetikkan Python pada baris perintah untuk mengaktifkan immediate mode Kemudian, langsung saja ketikkan kode Python dan tekan Enter untuk mendapatkan output. Setelah selesai, ketikkan quit () dan Enter.
  • Memanfaatkan IDE (Integrated Development Environment). Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, Python tidak memiliki IDE bawaan. Oleh karenanya, membuat script file untuk Python bisa dilakukan pada IDE atau Text Editor mana pun. Syaratnya hanya satu, simpan file dengan ekstensi .py.

Mengetahui cara menjalankan program Python memang tidak serta menjamin bisa langsung menghasilkan sebuah program dengan bahasa ini. Untuk itu, ada baiknya langsung berkonsultasi pada Patra Statistika untuk mendapatkan bantuan. Kami siap memberikan Konsultasi Skripsi Tesis Disrtasi dan Anlis Data Penelitian

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Tips Belajar Program Python untuk Pemula Mudah

belajar program python untuk pemula

Dalam dunia programmer, bisa dibilang Python menjadi primadona yang sangat dibanggakan. Bahasa pemrograman ini bisa dijalankan di berbagai jenis platform, mulai dari Windows, Linux, ataupun MacOS. Tak hanya itu saja, bahasa ini pun bisa ditransfer ke mesin virtual Java atau .NET. Itulah sebabnya, semakin banyak programmer yang belajar cara menjalankan program Python.

Bahasa Pemrograman Open Source yang Gratis

Satu keunggulan Python yang menjadikannya memiliki banyak penggemar adalah bahasa pemrograman ini bersifat open source dan gratis. Artinya, programmer tidak perlu membeli lisensi khusus untuk mulai bisa menggunakan Python.

Beberapa versi Linux dan MacOS memiliki bawaan program Python sudah terinstal. Akan tetapi, kebanyakan versi Python tersebut sudah kadaluarsa dan butuh di-update.

Meskipun Python bersifat open source dan tidak membutuhkan lisensi berbayar, namun menggunakan Python butuh dukungan program pihak ketika. Hal ini dikarenakan, Python sepenuhnya berfungsi sebagai bahasa pemrograman saja.

Biasanya pengguna Python merupakan programmer yang telah memiliki jam terbang pengalaman dan kemampuan tingkat dewa. Terlebih, proses pembuatan program dengan menggunakan Python juga bisa memakan waktu yang lama dan kurang disarankan jika membutuhkan waktu proses yang cepat.

Bagaimana Cara Mengoperasikan Python?

Seperti yang sudah disinggung, Python hanya bersifat sebagai bahasa pemrograman saja. Jadi harus ada program lain yang dijalankan agar bisa menggunakan Python untuk membuat sebuah program. Untuk lebih jelasnya, simak dua cara yang bisa dipilih untuk mengoperasikan Python berikut:

1. Menginstal Thony IDE

Memilih menginstal Thony IDE berarti tidak perlu lagi menginstal Python secara terpisah. Alasannya karena program IDE ini punya versi terakhir Python sebagai bawaan. Bisa dikatakan, menggunakan Thony IDE merupakan shortcut untuk menggunakan Python. Untuk menjalankan Python menggunakan Thony IDE, ini langkah-langkahnya:

  • Download dan install Thony IDE di computer
  • Buka menu File >> New, lalu save file dengan ekstensi .py
  • Tuliskan kode Python untuk program yang ingin dibuat, lalu simpan file
  • Jalankan program yang telah ditulis dengan atau lebih mudahnya tinggal pencet F5

2.  Menginstal Python secara Terpisah

Selain dengan menggunakan Thony IDE, menjalankan Python juga bisa dilakukan dengan program Python itu sendiri secara langsung. Pastikan ketika menginstal versi Python terbaru, mencentang dialog Add Python to environment variables, dengan begitu Python bisa dijalankan dari mana pun di computer. Berikut 2 pilihan untuk menjalankan Python:

  • Jalankan immediate mode pada Python, caranya dengan mengetikkan Python pada baris perintah untuk mengaktifkan immediate mode Kemudian, langsung saja ketikkan kode Python dan tekan Enter untuk mendapatkan output. Setelah selesai, ketikkan quit () dan Enter.
  • Memanfaatkan IDE (Integrated Development Environment). Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, Python tidak memiliki IDE bawaan. Oleh karenanya, membuat script file untuk Python bisa dilakukan pada IDE atau Text Editor mana pun. Syaratnya hanya satu, simpan file dengan ekstensi .py.

Mengetahui cara menjalankan program Python memang tidak serta menjamin bisa langsung menghasilkan sebuah program dengan bahasa ini. Untuk itu, ada baiknya langsung berkonsultasi pada Patra Statistika untuk mendapatkan bantuan.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal Lebih Jauh Tentang Analisis Faktor Eksploratori

Analisis Faktor Eksploratori

Analisis faktor merupakan salah satu metode analisis dalam statistika yang mengulas tentang pengelompokan variable-variabel dalam sebuah data. Namun, data tersebut harus memiliki keterkaitan satu sama lain. Terdapat dua jenis analisis faktor, yaitu analisis faktor konfirmatori dan eksploratori. Namun yang akan dibahas pada artikel ini adalah analisis faktor eksploratori.

Prinsip dari analisis ini yaitu terbentuknya faktor-faktor atau variabel laten baru yang sifatnya acak. Kemudian, faktor tersebut bisa diinterpretasikan sesuai dengan faktor atau komponen yang terbentuk. Jika ingin tahu lebih banyak soal analisis faktor yang satu ini, berikut ini adalah ulasannya:

1. Pengertian

Analisis faktor eksploratori (AFE) adalah metode statistic yang berguna untuk membangun model struktur yang terdiri dari banyak variabel atau satu set saja. AFE juga merupakan salah satu teknik analisis faktor yang biasanya digunakan untuk mengetahui keterkaitan antara variabel indikator atau variable manifest.

Kemudian, variabel tersebut berguna untuk membangun sebuah konstruk. EFA juga digunakan ketika variabel laten memiliki indikator yang belum jelas. Pasalnya, indicator satu variabel laten tersebut dimungkinkan overlap dengan indikator variabel laten lainnya.

2. Tujuan

Analisis faktor yang satu ini memiliki tujuan untuk mengeksplorasi indikator-indikator yang ada dan kemudian digunakan untuk mengelompokkan indicator ataupun variable baru. Namun, dalam praktiknya analisis faktor yang satu ini sering digunakan untuk analisis awal yang berfungsi pada analisis lanjutan lainnya. Misalnya, yaitu seperti uji t, uji F, analisis regresi, maupun ANOVA.

3. Cara Menganalisis

Untuk menganalisis faktor yang satu ini ada satu cara yaitu menggunakan software SPSS. Kemudian, input yang digunakan yaitu data dari variable-variabel indikator tersebut. Dalam analisis faktor yang satu ini belum diketahui beberapa variabel laten atau faktor yang akan terbentuk.

Pasalnya, pada analisis faktor yang satu ini belum ada asumsi kemana saja indikator tersebut akan mengelompok. Hal itu akan terjadi meskipun peneliti diperbolehkan untuk menentukan berapa jumlah faktor yang diharapkan.

Dalam analisis faktor yang satu ini, nilai faktor loading begitu berpengaruh. Pasalnya nilai tersebut dalam menunjukkan bahwa suatu indicator masuk ke dalam indicator tertentu dalam AFE. Maka, indicator tersebut dapat dikelompokkan ke dalam faktor tersebut. Namun jika nilai faktor loading suatu indicator lebih besar terhadap satu faktor tertentu.

4. Tahapan Analisis

Langkah-langkah dalam menganalisis faktor eksploratori menggunakan SPSS yaitu dengan membuka file yang ingin dianalisis. Kemudian, pilih analyze, data reduction, dan klik factor analysis. Pilih semua variable, masukkan semua pada sel variables, dan klik menu Descriptive.

Pada kotak dialog faktor analysis: extraction pilihlah principal component pada sel method. Kemudian, pada kotak dialog factor analysis, klik rotation, dan tandai pilihan varimax, rotated solutions, dan loading plot. Terakhir, pada kotak dialog factor analysis, kliks cores, centang pada ‘save as variables’, ‘display factor score coefficient matrix’, dan klik OK.

Itulah ulasan mengenai analisis faktor eksploratori, mulai dari pengertian, tujuan, cara menganalisis, hingga tahapan analisisnya. Namun, masih banyak yang sulit membedakan bagaimana menganalisis analisis faktor konfirmatori dengan eksploratori. Jika mengalami kesulitan, hubungi saja kami sebagai jasa olah data dan bimbingan skripsi, tesis, dan disertasi yang profesional.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Hal Penting dalam Pembuatan Program MATLAB Sederhana

Program MATLAB Sederhana

Selain sering dimanfaatkan sebagai program statistik untuk menghitung persamaan matematika, MATLAB juga merupakan sebuah bahasa pemrograman. Tak jarang banyak yang membuat program MATLAB sederhana, terlebih para programmer pemula.

Tentang MATLAB sebagai Sebuah Bahasa Pemrograman

Awal mulanya, MATLAB dikembangkan sebagai sebuah program komputasi matriks. Namanya sendiri merupakan kependekan dari MATrix LABoratory dan dikembangkan oleh MathWorks.

Namun seiring berjalannya waktu, sejumlah perbaikan dan upgrade pun dilakukan oleh berbagai pihak. Hingga akhirnya, MATLAB tak hanya menjadi program untuk penyelesaian persoalan dalam model matematika saja, melainkan juga dapat digunakan untuk kebutuhan pemrograman.

Keunggulan MATLAB sebagai sebuah bahasa pemrograman yaitu fungsi awal MATLAB sebagai sebuah program matriks mendukung fungsinya dalam pembuatan program. Membuat sebuah program dengan menggunakan MATLAB tidak perlu bersusah mencari program pihak ketiga dalam urusan algoritma.

Jadi, MATLAB menawarkan sebuah paket fitur yang lengkap dalam mentranslasikan program yang akan dibuat kedalam bahasa pemrograman MATLAB. Itulah mengapa, MATLAB sangat direkomendasikan untuk programmer pemula.

Terlebih lagi, MATLAB juga dianggap mampu untuk menyelesaikan masalah-masalah yang bersifat teknis, dibandingkan bahasa pemrograman yang lebih banyak digunakan seperti C dan FORTRAN. Oleh karena itu, MATLAB juga menjadi program standar yang harus dikuasai dalam dunia pemrograman.

Yang Perlu Diperhatikan dalam Pembuatan Program dengan MATLAB

Satu hal yang perlu diperhatikan, Command Window MATLAB tidak bisa menyimpan perintah apa pun yang dimasukkan di sana. Artinya, perintah tersebut tidak bisa diulang tanpa menulis ulang. Cara yang bisa dilakukan adalah dengan membuat sebuah file khusus berisi perintah agar bisa dibuka lagi jika butuh eksekusi ulang. Dalam proses pembuatan program menggunakan MATLAB, terdapat 2 hal yang harus diperhatikan, yaitu:

1. M-Files

Seperti yang diketahui, dalam pemrograman dikenal istilah script file atau lebih sering disebut sebagai script saja. Script inilah yang berfungsi seperti command center atau si pemberi perintah mengenai tampilan apa yang harus dimunculkan oleh si program yang dibuat.

Pada MATLAB script ini memiliki ekstensi file .m, sehingga dikenal juga sebagai M-Files. Isi dari M-Files merupakan serentetan perintah yang harus dijalankan, baik berupa pernyataan maupun persamaan fungsi.

2. M-Files Function

M-Files function atau M-Files yang berisi persamaan fungsi bekerja lebih kompleks dibandingkan dengan M-Files yang hanya berisi pertanyaan saja. Hal ini dikarenakan, M-Files function bisa menerima input dan mengeluarkan output argumen-argumen yang dihasilkan oleh persamaan fungsi.

Walaupun dikatakan MATLAB menjadi bahasa pemrograman yang mudah, namun tetap saja tidak semua orang bisa melakukannya. Terlebih lagi jika belum terbiasa dalam menggunakan program ini, maka hasil error sudah jelas akan menghadang.

Oleh sebab itu, ada baiknya untuk menyerahkan pembuatan program MATLAB sederhana kepada Patra Statistika yang sudah menjadi ahlinya. Tak hanya program dengan bahasa MATLAB saja, tim di Patra Statistika pun menguasai bahasa pemrograman lain, termasuk Python.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

5 Tahapan pada Interpretasi Analisis Faktor dengan SPSS

Interpretasi Analisis Faktor dengan SPSS

Jika peneliti telah sampai pada asumsi analisis faktor dengan SPSS, tahap selanjutnya yaitu interpretasi analisis faktor dengan SPSS. Namun, interpretasi analisis faktor baru bisa dilakukan jika sudah selesai melakukan semua asumsi pada analisis faktor. Misalnya, yaitu seperti uji determinant of correlation mix, Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling, dan lain sebagainya.

Interpretasi analisis faktor menggunakan SPSS memiliki lima tahapan. Tahapan tersebut kemudian saling berkaitan agar peneliti bisa melakukan analisis lanjutan, seperti analisis diskriminan, regresi linear, dan sebagainya. Jika ingin tahu apa saja tahapan pada interpretasi analisis faktor dengan SPSS, berikut ini adalah ulasannya:

1. Komunalitas

Ini adalah jumlah variansi dari suatu variabel yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada. Nilai komunalitas sendiri memiliki persyaratan yaitu harus lebih besar dari 0,5. Jika nilai komunalitas di atas 0,5, maka semua variabel bisa diuji menggunakan analisis faktor lebih lanjut.

Kemudian, semakin besar nilai komunalitas sebuah variable, maka semakin erat pula keterkaitannya dengan variabel yang terbentuk tersebut. Disisi lain, semakin besar nilai komunalitas juga akan semakin baik analisis faktornya.

2. Factor Loading

Di atas telah diketahui beberapa faktor yang bisa terbentuk pada suatu data. Maka selanjutnya peneliti dapat melakukan penentuan masing-masing variabel yang masuk ke dalam faktor yang mana. Cara menentukannya yaitu dengan menggunakan tabel Component Matrix. Tabel yang digunakan akan menunjukkan seberapa besar sebuah variabel dapat berhubungan dengan faktor yang akan dibentuk.

3. Rotated Component Matrix

Komponen matriks rotasi merupakan matriks korelasi yang memperlihatkan distribusi variabel yang lebih jelas dan nyata dibandingkan dengan component matrix. Hasil yang diperoleh akan menunjukkan jika factor loading antar variabel dengan beberapa faktor bisa dibedakan dan siap dilakukan interpretasi.

Misalnya, apakah seluruh variable telah memiliki factor loading yang tinggi pada salah satu faktor. Atau, memiliki factor loading yang kecil untuk faktor-faktor lainnya. Kemudian, barulah bisa berlanjut pada interpretasi analisis faktor dengan SPSS untuk menentukan faktor.

4. Component Transformation Matrix

Ini adalah langkah yang dilakukan untuk menentukan faktor. Tabel component transformation matrix berguna untuk menunjukkan apakah faktor yang telah terbentuk tersebut sudah tidak memiliki keterikatan antar satu sama lain (orthogonal). Jika nilai-nilai korelasi yang terlihat pada diagonal utama table berada di atas 0,5, maka ketiga faktor yang terbentuk sudah tepat.

5. Factor Score

Jika peneliti sudah mendapatkan faktor-faktor yang terbentuk, maka tentukanlah faktor skornya. Faktor skor dicari untuk keperluan analisis lanjutan. Cara untuk mencari factor score yaitu dengan mengulangi langkah analisis faktor. Namun, pada saat menekan ‘Scores’, centang pula ‘Save as Variables’ dan pilih ‘Regression’.

Kemudian, klik ‘Continue’ dan ‘Ok’ di jendela utama dan lihatlah data set tersebut di ‘Data View’. Kemudian akan muncul variable baru yang merupakan faktor skor dari 1, 2 dan 3. Dari nilai yang didapat kemudian peneliti bisa melakukan analisis lanjutan, seperti analisis diskriminan, regresi linier, ataupun lainnya.

Itu adalah ulasan mengenai tahapan interpretasi analisis faktor dengan SPSS. Peneliti wajib melakukan semua tahapannya dengan benar karena akan mempengaruhi analisis lanjutan. Jika mengalami kesulitan mengerjakannya, hubungi saja kami sebagai jasa olah data dan bimbingan skripsi, tesis, serta disertasi yang terbaik dan terpercaya.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Ragam Informasi Seputar Analisis Komponen Utama dengan Minitab

Analisis Komponen Utama dengan Minitab

Ilmu statistika mengenal adanya analisis komponen utama atau principal component analysis. Analisis komponen utara merupakan metode yang berguna untuk menyederhanakan suata data dengan mentransformasikan linier sehingga membentuk sistem koordinat baru. Peneliti biasanya menggunakan analisis komponen utama dengan Minitab untuk memperoleh hasilnya.

Pasalnya, Minitab dianggap sederhana dan mampu menghasilkan output yang diharapkan peneliti. Namun, analisis komponen utama menggunakan Minitab hanya bisa digunakan jika memenuhi persyaratannya. Jika ingin mengetahui seluk beluk mengenai analisis komponen utama dengan menggunakan Minitab, berikut ini adalah ulasannya:

1. Pengertian

Analisis komponen utama adalah teknik statistic yang berguna untuk mengubah sebagian besar variable asli yang biasanya dipakai jika saling berhubungan satu dengan yang lainnya. Kemudian, variable asli tersebut menjadi satu set variable baru yang lebih kecil dan tidak berhubungan lagi (bebas).

Jadi, bisa dibilang jika analisis komponen utama berfungsi untuk mereduksi data sehingga peneliti dengan mudah menginterpretasikan data-data yang diperolehnya. Analisis komponen utama juga merupakan salah satu analisis yang berkesinambungan atau bukan analisis yang langsung berakhir.

2. Persyaratan

Analisis komponen utama dapat digunakan jika peneliti memiliki banyak data yang diperoleh dalam penelitian. Padahal, banyaknya data yang diperoleh dapat mengakibatkan adanya tumpang tindih antar data yang satu dengan yang lainnya. Dengan begitu, analisis komponen utama bisa mempertahankan sebagian besar informasi yang didapatkan meskipun ada sedikit pengubah yang menjadi komponen utamanya saja.

3. Contoh Penggunaan

Analisis komponen utama bisa digunakan ketika peneliti melakukan pengamatan karakteristik suatu pohon. Peneliti akan memperoleh banyak data soal tinggi pohon, umur pohon, diameter pohon, dan lain sebagainya. Padahal, peneliti menginginkan data yang diperoleh tidak sebanyak data tersebut. Namun, peneliti juga tidak ingin kehilangan informasi yang diukur.

Dengan begitu, peneliti bisa menggunakan analisis komponen utama. Salah satu cara menentukan banyaknya komponen utama yaitu dengan menggunakan analisis komponen utama dengan Minitab. Meskipun ada banyak lain software statistic yang bisa digunakan, misalnya yaitu SAS.

Minitab mampu melakukan analisis komponen utama untuk mengurangi jumlah variable data. Dengan begitu, data tersebut akan lebih mudah dianalisis oleh peneliti. Niasanya komponen utama tersebut bisa menjelaskan hingga 90% variasi dalam data.

4. Cara Pengaplikasian

Analisis komponen utama dengan Minitab bisa dipilih karena caranya sederhana. Caranya yaitu dengan memilih menu Stat, pilih Multivariate dan klik Principal Component. Pada bagian input variable, masukkan variable diffgeom, complex, algebra, reals, dan juga statistics.

Namun, pastikan juga jumlah komponen yang akan dihitung adalah 5. Kemudian, gunakan type matriks hubungan covariance karena variable tersebut memiliki skala ukuran yang sama. Peneliti kemudian akan mendapatkan output yaitu berupa statistic deskriptif.

Di atas telah dijelaskan mengenai analisis komponen utama dengan Minitab yang menarik untuk dipelajari. Namun, untuk beberapa orang mungkin masih kesulitan untuk menganalisis komponen utama menggunakan Minitab. Jika kesulitan mengaplikasikannya, cobalah untuk berkonsultasi pada kami. Kami adalah jasa olah data dan bimbungan skripsi, tesis, dan disertasi yang profesional dan terpercaya.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Analisis Variansi Satu Arah, Pengertian, Syarat, dan Langkah Pengujian

Analisis variansi satu arah

Analisis variansi satu arah adalah salah satu dari uji ANOVA (Analysis of Varians). Pada penelitian kuantitatif menggunakan software statistik uji ANOVA ini umum digunakan. Lalu, apa sebenarnya uji ANOVA satu arah serta apa syarat dan langkah pengujiannya? Simak ulasan berikut ini.

Pengertian Analisis Variansi Satu Arah

Uji Anova sendiri dapat diartikan sebagai salah satu metode atau uji hipotesis yang digunakan pada statistika parametrik, dimana pengujian dilakukan pada interaksi dua faktor dengan membandingkan rata-rata dua sampel atau lebih.

ANOVA satu arah ialah uji hipotesis dengan memakai varian serta data hasil pengamatan terhadap satu faktor. Pada setiap populasi independen diambil sampel acak dengan ukuran n1 untuk populasi satu, n2 untuk populasi 2 dan seterusnya. Sementara data sampel dinyatakan dalam Yij.

Tujuan dilakukannya uji anova satu arah adalah untuk membandingkan dua rata-rata atau lebih yang akan digunakan untuk menguji kemampuan generalisasi. Jika hasil pengujian ditemukan kedua sampel tersebut berbeda, maka bisa digeneralisasikan. Sampel dianggap bisa mewakili populasi.

Syarat Pengujian ANOVA Satu Arah

Analisis pada uji ANOVA ditegakkan pada beberapa asumsi. Pertama, populasi harus independen dan data yang diamati juga independen pada kelompoknya. Artinya, setiap sampel tidak berhubungan dengan sampel yang lain.

Kedua, populasi yang diteliti dalam uji ini haruslah berdistribusi normal. Normalitas ini harus terpenuhi dikarenakan pada prinsipnya uji ANOVA merupakan uji beda rataan. Sama halnya dengan uji t atau uji Z. Sampel tentu saja harus diambil dari populasi normal dan usahakan sampel berukuran besar. Normalitas bisa diukur dengan uji-uji normalitas seperti chi square atau lilliefors.

Ketiga, populasi harus memiliki standar deviasi atau variansi yang sama. Kesamaan variansi ini akan berhubungan dengan uji F yang akan dilakukan nantinya. Jika variansi pada populasi tidak sama, maka tidak dapat dilakukan uji F. Syarat yang terakhir adalah apabila sampel yang diambil dari sebuah populasi adalah bersifat bebas maka sampel diambil secara acak.  

Langkah Pengujian ANOVA Satu Arah

Hal pertama yang harus dilakukan ketika melakukan analisis anova satu arah adalah membuat asumsi bahwa data diambil secara random, distribusinya normal, serta variansi homogen. Selanjutnya, buat kalimat hipotesis (H0 dan H1), misalnya :

Ho: tidak ada perbedaan antara rata-rata hitung n kelompok

H1: ada perbedaan antara rata-rata hitung n kelompok

Kemudian, ukur semua variabilitas keseluruhan sampel dan hitung juga degree of freedom-nya. Umumnya, degree of freedom akan dilambangkan dengan dof, db, atau v. Selanjutnya, lakukan penghitungan untuk varian antar kelompok dan varian dalam kelompok. Hitung F hitung, F tabel, lalu bandingkan F hitung dengan F tabel dan terakhir buat kesimpulan.

Analisis variansi satu arah bisa dilakukan dengan bantuan konsultan statistik atau penelitian. Peneliti bisa menggunakan jasa Patra Statistika untuk melakukan uji ini pada software-software statistik. Semua informasi ada di laman resmi Patra Statistika.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Metode Uji Homogenitas untuk Data yang Valid

Uji homogenitas

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

Fungsi Uji Homogenitas

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

Metode Pengujian Homogenitas

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

1. Levene’s Test

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

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

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

2. Tes Bartlett

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

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

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

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