Kategori: Uncategorized

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Uncategorized

Unsur Penulisan Skripsi Beserta Karakteristiknya

Unsur penulisan skripsi merupakan aspek yang wajib dikuasai oleh tiap mahasiswa. Sebab, dari pemahaman tersebut Anda bisa mengerjakan, bahkan merampungkan skripsi sebagai syarat kelulusan. Untuk itu, kita akan membahas unsur dan karakteristik dari skripsi. Jadi, simak terus kelanjutannya di artikel berikut.

Ketahui Apa Saja Unsur Penulisan Skripsi

Unsur skripsi setidaknya terdiri dari 10 bagian. Apa saja bagian tersebut? Temukan jawabannya di bawah ini.

1.      Judul

Buatlah judul yang mencerminkan topik penelitian serta mampu memberikan gambaran umum mengenai isu bahasan Anda. Ini bisa menjadi tips agar judul skripsi Anda cepat memperoleh persetujuan dosen pembimbing.

2.      Pendahuluan

Biasanya pendahuluan mencakup soal latar belakang masalah, identifikasi permasalahan, tujuan hingga manfaat penelitian.

3.      Kajian Pustaka

Unsur penulisan skripsi satu ini berisi rangkuman beberapa studi terdahulu yang relevan dengan topik Anda. Dengan harapan bisa memudahkan Anda memposisikan penelitian dalam konteks ilmiah lebih luas.

4.      Kerangka Teori

Bagian kerangka teori biasanya berguna untuk menjelaskan konsep penelitian sebagai dasar analisis dalam skripsi.

5.      Metodologi Penelitian

Di sini berisi tentang penjelasan soal desain penelitian, cara pendekatan, teknik pengumpulan data, dan metode analisis pilihan Anda. Metodologi penelitian skripsi bisa menggunakan beberapa jenis metode penelitian, seperti: Metode kualitatif, Metode kuantitatif, Metode campuran (mixed-method).

6.      Hasil Penelitian

Sesuai namanya, bagian ini menyajikan hasil analisis data. Baik dalam bentuk grafik, tabel maupun berupa narasi penjelasan terkait temuan utama.

7.      Pembahasan

Pada unsur penulisan skripsi ini akan menganalisis hasil penelitian dengan merujuk pada literatur relevan. Sehingga Anda bisa menjelaskan pola dan implikasi temuan serta perbandingan dengan penelitian sebelumnya.

8.      Kesimpulan

Kesimpulan, tak lain sebagai ringkasan temuan utama yang juga mencakup saran untuk penelitian lanjutan.

9.      Daftar Pustaka

Bagian daftar pustaka pastinya memuat seluruh sumber referensi yang Anda gunakan guna menunjang penelitian.

10.       Lampiran

Berisi data tambahan, misalnya instrumen penelitian, contoh kuesioner atau pendukung lain hasil penelitian.

Karakteristik Skripsi

Skripsi memiliki karakteristik tersendiri yang membedakannya dengan karya tulis lain. Pertama, skripsi merupakan karya yang memerlukan metode ilmiah dalam penelitiannya.

Kedua, yaitu hasil penelitian dari skripsi biasanya berdasar pada fenomena di masyarakat yang relevan dengan penelitian sebelumnya. Kemudian terakhir, yakni tujuan dari skripsi untuk eksplorasi dan pemecah masalah keilmuan sesuai bidang studinya.

Dengan memahami unsur penulisan skripsi dan karakteristiknya, mahasiswa bisa mempersiapkan diri dengan baik. Nah, untuk membuat instrumen penelitian pada bagian lampiran Anda bisa memanfaatkan jasa kuesioner di Patra Statistika terjamin akurat dan cepat.

http://Unsur Penulisan Skripsi Beserta Karakteristiknya

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Uncategorized

Statistika non Parametrik, Uji yang Tidak Butuh Asumsi Parameter Populasi

Statistika nonparametrik menggunakan metode pengujian yang tidak memerlukan asumsi terkait parameter populasi yang kita uji. Dengan kata lain, pengujian ini tidak bergantung pada karakteristik tertentu dari populasi. Dalam pendekatan statistik non parametrik, kita tidak menerapkan parameter, dan kita tidak perlu mengetahui distribusinya. Oleh karena itu, kita sering menyebut metode ini sebagai teknik yang tidak terikat pada distribusi.

Statistika Non Parametrik dan Sejarahnya

Wolfowitz pertama kali memperkenalkan istilah nonparametrik pada tahun 1942. Kalimat tersebut sudah dalam bentuk aktif. Subjeknya adalah “Peneliti,” dan tindakan yang dilakukan adalah “menggunakan metode statistik nonparametrik.” Jika Anda ingin memodifikasinya lebih lanjut, apakah ada elemen khusus yang ingin diubah?

Kalimat tersebut juga sudah dalam bentuk aktif. Subjeknya adalah “Kita,” dan tindakan yang dilakukan adalah “menyebut metode ini.” Jika Anda ingin penyesuaian lain, silakan beri tahu saya. Peneliti sering menggunakan statistik nonparametrik dalam penelitian sosial, di mana mereka memperoleh data yang biasanya berupa kategori atau peringkat.

Uji statistik nonparametrik adalah metode pengujian statistik yang tidak membutuhkan asumsi mengenai distribusi data populasi. Oleh karena itu, banyak orang juga mengenal uji ini sebagai statistik bebas distribusi. Dalam statistik nonparametrik, kita tidak memerlukan asumsi bahwa distribusi parameter populasi berbentuk normal.

Statistik ini cocok untuk menganalisis data dengan skala nominal atau ordinal, karena data nominal dan ordinal biasanya tidak mengikuti distribusi normal. Dari segi ukuran sampel, statistik nonparametrik sering digunakan untuk data dengan jumlah sampel yang kecil (n < 30).

Keunggulan Statistik Nonparametrik

Beberapa keunggulan dari metode statistik nonparametrik antara lain:

  1. Uji statistika nonparametrik memiliki asumsi yang lebih longgar dibandingkan dengan statistik parametrik. Jika data tidak memenuhi salah satu atau beberapa asumsi yang mendasari uji statistik parametrik, seperti distribusi data yang tidak normal, maka statistik nonparametrik menjadi pilihan yang lebih tepat.
  2. Kita bisa melakukan perhitungan dalam uji nonparametrik dengan cepat dan mudah, sehingga kita dapat segera memperoleh hasil penelitian.
  3. Kita tidak perlu memiliki pemahaman mendalam tentang matematika atau statistik untuk memahami konsep dan metode statistik nonparametrik.
  4. Kita dapat menerapkan uji nonparametrik ketika kita menghadapi keterbatasan data, misalnya saat mengukur data dengan skala pengukuran yang lemah seperti nominal atau ordinal.
  5. Metode statistik nonparametrik lebih efisien dari pada metode parametrik saat kita menggunakan sampel berukuran relatif kecil.

Keterbatasan Statistik Nonparametrik

Meskipun memiliki keunggulan, statistik nonparametrik juga memiliki beberapa keterbatasan, yaitu:

  1. Jika asumsi dalam uji statistik parametrik terpenuhi, penggunaan uji nonparametrik dapat menyebabkan hilangnya informasi meskipun prosesnya lebih cepat dan sederhana.
  2. Pada sampel yang besar, efisiensi statistik nonparametrik lebih rendah dibandingkan dengan metode parametrik.

Jenis-Jenis Uji Nonparametrik

Kita sering menggunakan beberapa jenis uji statistik nonparametrik, antara lain:

  1. Uji tanda
  2. Uji peringkat dua sampel Wilcoxon
  3. Uji korelasi peringkat Spearman
  4. Uji konkordansi Kendall
  5. Uji run(s)
  6. Uji median
  7. Uji chi-square

Dalam era big data, baik pengujian statistik parametrik maupun statistika non parametrik memerlukan alat yang handal, seperti bahasa pemrograman. Para analis data sering menggunakan R dan Python dalam konteks big data. Keduanya sangat serbaguna dan dapat kita gunakan tidak hanya untuk pengolahan data, tetapi juga untuk pengembangan web, pengembangan game, machine learning, artificial intelligence, serta berbagai aplikasi lainnya.

http://Statistika non Parametrik, Uji yang Tidak Butuh Asumsi Parameter Populasi

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Uncategorized

Mengenal Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Pengolahan data kuantitatif merupakan salah satu langkah penting dalam suatu penelitian. Data kuantitatif menyajikan informasi dalam bentuk angka atau bilangan, sehingga kita dapat mengukurnya dan menghitungnya secara langsung. Artikel ini akan membahas metode yang sering digunakan untuk mengolah data kuantitatif. Berikut penjelasan selengkapnya.

Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Kita membedakan data menjadi dua jenis utama berdasarkan kategorinya: data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif menyajikan informasi dalam bentuk deskriptif seperti teks atau karakter, sedangkan data kuantitatif berupa angka atau nilai numerik. 

Masing-masing jenis data memerlukan metode pengolahan yang berbeda, yang mencakup tahapan dari pengumpulan hingga penyajian data. Kita lebih mudah mengolah data kuantitatif karena data tersebut sudah berupa angka.

Peneliti menggunakan metode pengolahan data kuantitatif dalam penelitian yang melibatkan data numerik, seperti statistik atau total penjualan. Peneliti harus memahami jenis data yang mereka gunakan untuk memilih metode yang tepat.

Pengumpulan Data Kuantitatif

Peneliti mengumpulkan data sesuai dengan tema dan tujuan penelitian karena langkah ini sangat penting dalam proses penelitian. Peneliti perlu memahami jenis penelitian dan teknik pengolahan data kuantitatif. Beberapa metode pengumpulan data kuantitatif meliputi:

  1. Kuesioner: Menggunakan pertanyaan tertulis untuk mendapatkan informasi, cocok untuk banyak responden.
  2. Wawancara: Terstruktur jika data sudah jelas, tidak terstruktur untuk wawancara bebas.
  3. Observasi: Digunakan untuk mengamati fenomena pada komunitas, terdiri dari observasi partisipan dan non-partisipan.

Implementasi Metode Pengolahan Data Kuantitatif dalam Sebuah Penelitian

Penelitian yang mengutamakan objektivitas menggunakan teknik pengolahan data kuantitatif dan memerlukan perhitungan matematika serta statistik yang akurat. Langkah pertama adalah validasi data melalui pengambilan sampel acak untuk memastikan kesesuaian data dengan standar penelitian. 

Validasi mencakup empat langkah: memeriksa keabsahan responden (fraud), memastikan kriteria responden (screening), mengecek prosedur pengumpulan data, dan memastikan kelengkapan wawancara. Peneliti melakukan editing data pada tahap kedua, kemudian melakukan pengkodean untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya, sehingga memudahkan analisis.

Analisis Data Kuantitatif

Analisis data adalah langkah penting dalam pengolahan data, menghasilkan informasi untuk penarikan kesimpulan penelitian. Peneliti menggunakan dua metode utama dalam teknik pengolahan data kuantitatif:

  1. Analisis Deskriptif: Menyajikan data apa adanya menggunakan statistik seperti mean, median, skewness, simpangan baku, dan varians.
  2. Analisis Inferensial: Menggunakan rumus untuk generalisasi dan keputusan, melibatkan uji-T, ANOVA, korelasi, dan regresi.

Peneliti dapat melakukan analisis pada satu variabel (univariat), dua variabel (bivariat), atau lebih (multivariat), menggunakan metode lanjut seperti LISREL, PLS, dan AMOS untuk analisis yang kompleks.

Pengolahan data kuantitatif adalah langkah penting dalam penelitian yang melibatkan data numerik, memungkinkan analisis statistik untuk penarikan kesimpulan. Metode pengolahan data kuantitatif yang utama meliputi analisis deskriptif dan inferensial, dengan validasi data sebagai tahap awal. Teknik ini memerlukan perhitungan yang akurat untuk mengukur dan menganalisis variabel dalam penelitian, baik yang sederhana maupun kompleks.

http://Mengenal Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Uncategorized

Pengertian Uji Asumsi Klasik dengan SPSS

Dalam artikel ini akan membahas tentang bagaimana cara menggunakan uji asumsi klasik dengan SPSS. Berikut artikel selengkapnya.

Dalam sebuah analisis data regresi linier sederhana maupun berganda, diperlukan adanya uji syarat atau biasa dikenal dengan uji asumsi klasik. Uji asumsi ini merupakan persyaratan agar hasil  regresi tidak “bias”. 

Sebuah penduga parameter dikatakan tidak bias apabila nilai harapannya sama dengan nilai yang sebenarnya dari parameter itu. Artinya, suatu estimator bersifat tidak bias jika menghasilkan estimasi parameter yang rata-rata benar.

Uji Asumsi Klasik dengan SPSS, Begini Caranya

Uji asumsi klasik merupakan langkah penting dalam analisis regresi untuk memastikan bahwa model yang digunakan memenuhi syarat untuk menghasilkan estimasi yang valid dan dapat diandalkan. Berikut adalah penjelasan tentang bagaimana melakukan uji asumsi klasik menggunakan SPSS, yang melibatkan empat asumsi utama, yakni normalitas, linieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.

1. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk memeriksa apakah distribusi residual mengikuti distribusi normal. Di SPSS, Anda bisa melakukan uji normalitas dengan cara berikut:

  1. Buka SPSS dan masukkan data Anda.
  2. Pilih menu “Analyze” > “Descriptive Statistics” > “Explore”.
  3. Masukkan variabel residual ke dalam kotak “Dependent List”.
  4. Klik “Plots” dan centang opsi “Normality plots with tests”.
  5. Klik “Continue” dan kemudian “OK”.

Hasil uji asumsi klasik dengan SPSS ini akan memberikan dua output utama:

  • Histogram dan Q-Q Plot: Periksa apakah histogram residual mendekati bentuk normal dan apakah titik-titik pada Q-Q Plot berada di sepanjang garis diagonal.
  • Kolmogorov-Smirnov Test atau Shapiro-Wilk Test: Uji statistik ini menguji hipotesis nol bahwa data residual terdistribusi normal. Jika nilai p lebih besar dari 0,05, maka data residual dianggap normal.

2. Uji Linieritas

Linieritas menguji hubungan linear antara variabel independen dan dependen. Untuk uji linieritas di SPSS, ikuti langkah ini:

  1. Pilih menu “Analyze” > “Regression” > “Linear”.
  2. Masukkan variabel dependen dan independen ke dalam kotak yang sesuai.
  3. Klik “Plots” dan seret variabel prediktor ke dalam kotak “Horizontal Axis” dan variabel residual ke dalam kotak “Vertical Axis”.
  4. Centang opsi “Histogram” dan “Normal probability plot”. Klik “Continue” dan kemudian “OK”.

Hasil uji asumsi klasik dengan SPSS yang diharapkan adalah scatter plot yang menunjukkan pola acak tanpa pola sistematik, menandakan hubungan linear.

3. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas terjadi ketika varians residual tidak konstan. Untuk mendeteksi heteroskedastisitas:

  1. Dari output regresi linear, pilih menu “Analyze” > “Regression” > “Linear”.
  2. Di bawah tab “Plots”, seret variabel prediktor ke dalam kotak “X” dan residual yang telah disimpan ke dalam kotak “Y”.
  3. Pilih “Scatterplot” dan klik “OK”.

Perhatikan grafik scatter plot dari residual. Jika residual tersebar secara acak di sekitar garis horizontal tanpa pola yang jelas, maka tidak ada heteroskedastisitas. Jika ada pola sistematik, mungkin perlu penyesuaian lebih lanjut.

4. Uji Autokorelasi

Autokorelasi terjadi ketika residual dari satu pengamatan terkait dengan residual dari pengamatan lain. Untuk menguji autokorelasi:

  1. Pilih menu “Analyze” > “Regression” > “Linear”.
  2. Masukkan variabel dependen dan independen, lalu klik “Save” dan pilih “Durbin-Watson”. Klik “Continue”.
  3. Klik “OK” untuk menjalankan regresi dan simpan output.

Uji Durbin-Watson dalam output regresi memberikan statistik yang berkisar antara 0 hingga 4. Nilai mendekati 2 menunjukkan tidak adanya autokorelasi. Nilai di bawah 1,5 atau di atas 2,5 menunjukkan masalah autokorelasi.

Melakukan uji asumsi klasik ini dengan SPSS, Anda dapat memastikan bahwa model regresi yang Anda gunakan sesuai dengan asumsi yang diperlukan untuk menghasilkan hasil yang valid. Melakukan langkah-langkah ini dengan benar akan meningkatkan kredibilitas analisis data Anda.

Langkah Antisipasi Jika tidak Berdistribusi dengan Normal

Langkah-langkah antisipasinya antara lain sebagai berikut.

– Pada kotak dialog Linear Regression, klik Save.

– Kemudian muncul kotak dialog Linear Regression, lalu klik Save.

– Kemudian, klik Unstandardized pada Residuals,

– Terakhir Klik Continue untuk melanjutkan.

Gunakan langkah ini sebagai tahap antisipasi agar apabila data tidak berdistribusi normal. Anda bisa mencoba dengan uji normalitas lainnya yaitu kolmogorov-smirnov.

Namun dengan catatan, cara ini tidak membuat data penelitian Anda 100% berdistribusi normal, karena uji kolmogorov-smirnov merupakan uji normalitas lainnya yang memiliki sudut pandang lain dari uji menggunakan Histogram atau Normal Probability Plots.

Demikian pengertian dan cara uji asumsi klasik dengan SPSS. Uji asumsi ini merupakan langkah penting dalam analisis regresi linear untuk memastikan kevalidan model. Dengan memahami dan memenuhi asumsi-asumsi ini akan mendapatkan hasil yang lebih akurat. Semoga bermanfaat.

http://Pengertian Uji Asumsi Klasik dengan SPSS

Kategori
Jasa Olah Data Uncategorized

Metode GSTARMA-X untuk Analisis Data Finansial

Metode GSTARMA-X adalah suatu pendekatan yang digunakan dalam analisis data deret waktu (time series) untuk memodelkan dan memprediksi perilaku variabel dengan menggunakan model GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) dengan struktur ARMA (Autoregressive Moving Average). Pendekatan ini memiliki keunggulan dalam menangani volatilitas yang bervariasi dari waktu ke waktu dalam data deret waktu.

Pengertian Metode GSTARMA-X

GSTARMA-X menggabungkan dua model utama, yaitu model GARCH dan model ARMA. Para peneliti menggunakan Model GARCH untuk memodelkan volatilitas dalam data deret waktu, sementara mereka menggunakan model ARMA untuk memodelkan pola perilaku variabel itu sendiri.

Dengan menggabungkan kedua model ini, GSTARMA-X memungkinkan untuk memperhitungkan efek heteroskedastisitas kondisional (volatilitas yang bergantung pada informasi masa lalu) serta efek autoregresi dan moving average dalam perilaku variabel.

Komponen Utama GSTARMA-X

  1. Model GARCH: Model GARCH digunakan untuk memodelkan volatilitas dalam data deret waktu. GARCH merupakan pendekatan yang memperhitungkan heteroskedastisitas kondisional, yang artinya volatilitas dalam data dapat berubah seiring waktu berdasarkan informasi masa lalu. Dengan menggunakan model GARCH, GSTARMA-X dapat menangkap dan memodelkan fluktuasi volatilitas yang kompleks dalam data deret waktu.
  2. Model ARMA memodelkan pola perilaku variabel dalam data deret waktu. Model ini mencakup komponen autoregresi (AR) dan moving average (MA), yang memungkinkan untuk memodelkan hubungan antara observasi masa lalu dengan observasi masa sekarang serta efek rata-rata pergerakan dalam data.
  3. Struktur GSTARMA-X: GSTARMA-X mengintegrasikan model GARCH dan model ARMA dalam suatu struktur yang komprehensif. Dengan melakukan hal ini, pendekatan ini memungkinkan untuk memodelkan secara efisien volatilitas dan pola perilaku variabel dalam data deret waktu, sehingga memberikan perkiraan yang lebih akurat dan berguna dalam analisis dan prediksi.

Aplikasi GSTARMA-X

GSTARMA-X memiliki berbagai aplikasi dalam analisis data deret waktu, termasuk dalam prediksi harga saham, peramalan keuangan, dan analisis risiko pasar. Dalam konteks prediksi harga saham, Metode GSTARMA-X dapat membantu para analis untuk memperkirakan fluktuasi harga saham serta tingkat volatilitas yang mungkin terjadi di masa depan. Sehingga membantu dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih baik.

Metode GSTARMA-X adalah pendekatan yang berguna dalam analisis data deret waktu yang menggabungkan model GARCH dan model ARMA. GSTARMA-X dapat memodelkan dengan akurat volatilitas yang bervariasi dalam data deret waktu serta pola perilaku variabel itu sendiri. Pendekatan ini memiliki berbagai aplikasi dalam analisis data finansial dan ekonomi. Selain itu juga membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dalam berbagai konteks. 

Kategori
Jasa Olah Data Uncategorized

Mengenal Lebih Dekat Metode Regresi Linear dalam Statistik

Metode regresi linear bisa Anda temukan ketika mempelajari statistika. Meski metode ini sudah sering terlihat dan diterapkan dalam banyak hal, namun masih ada yang belum memahaminya secara lebih mendalam. Apabila Anda juga belum mengenalnya secara lebih dekat, cermati saja pembahasan lengkapnya berikut ini.

Pengertian Metode Regresi Linear

Metode ini merupakan teknik analisis data yang cara kerjanya dengan memprediksi nilai data tertentu. Nilai data tersebut tidak diketahui lantas menggunakan nilai data lainnya yang saling berkaitan dan diketahui.

Dengan definisi tersebut, secara matematis metode ini memodelkan variabel yang tak diketahui dan variabel yang dikenal sebagai persamaan linear. Hal tersebut sama saja melibatkan variabel tergantung dan variabel independen.

Teknik Analisis Regresi Linear

Dalam metode ini, terdapat sejumlah teknik analisis yang tak kalah penting untuk Anda ketahui. Beberapa diantaranya ialah sebagai berikut.

Regularisasi

Teknik dalam metode regresi linear ini melihat jumlah kesalahan paling kecil yang ada di data untuk meminimalisir tingkat kompleksitas model.

Ordinary Least Squares

Ordinary Least Squares menggunakan software statistik yang biasanya dalam Excel. Caranya dengan meminimalkan jumlah selisih kuadrat antara dua nilai.

Gradient Descent

Teknik ini berguna untuk menganalisis regresi dengan jumlah data yang besar.

Regresi Linear Sederhana

Regresi linear sederhana menitikberatkan hubungan variabel dependen dan independen. Teknik ini sering berguna untuk melihat prediksi kedepannya.

Pentingnya Regresi Linear

Penerapan metode regresi linear ini sangatlah penting. Mengapa demikian? Hal ini karena metode tersebut memberikan kemudahan dalam menafsirkannya untuk menghasilkan prediksi tertentu.

Penerapannya pun sudah terlihat dalam teknik statistik pada komputasi hingga perangkat lunak. Dengan adanya metode ini, bisa menguntungkan pebisnis dalam konversi data mentah.

Lebih dari itu, pemanfaatannya juga terlihat di berbagai bidang. Mulai dari lingkungan, sosial, biologi, hingga ilmu perilaku.

Kini Anda sudah mengenal secara lebih dekat apa itu metode regresi linear. Bukan hanya pengertiannya saja, namun juga teknik-teknik sampai dengan pentingnya metode tersebut. Ketika mempelajari statistika, pastikan Anda tidak melewatkan metode yang satu ini karena terbukti menguntungkan.

Kategori
Uncategorized

Sukseskan Ujian Skripsi dengan Tips Jitu Ini!

tips lancar sidang skripsi

Hai pejuang sarjana! Salah satu syarat untuk mendapatkan gelar sarjana tidak hanya menyusun skripsi, tetapi juga melakukan ujian atau sidang skripsi. Sebelum melakukan sidang skripsi, ada beberapa hal penting yang perlu Anda persiapkan. Salah satunya adalah tips lancar saat menjawab pertanyaan sidang skripsi.

Tips Lancar Saat Menjawab Pertanyaan Sidang Skripsi

Gelar sarjana tidak bisa didapatkan hanya dengan menyusun skripsi saja. Para pejuang sarjana tentu perlu melakukan ujian skripsi atau istilah lainnya sidang skripsi. Sayangnya, untuk lulus dalam sidang skripsi tidaklah mudah.

Sesi tanya jawab dalam sidang skripsi adalah salah satu masalah yang ditakutkan oleh mahasiwa. Oleh karenanya, Anda, sebagai mahasiswa, tidak hanya perlu menyiapkan materi presentasi saja sebelum sidang skripsi. Namun, Anda perlu tahu tips lancar saat menjawab  pertanyaan sidang skripsi seperti berikut:

  1. Kuasai Isi Skripsi dengan Baik 

Umumnya, sebagian besar pertanyaan berasal dari skripsi. Untuk itu, kuasai dan pahami keseluruhan isi skripsi sebelum Anda memutuskan untuk mendaftar sidang skripsi.

Agar Anda bisa menguasai isi skripsi dengan baik, sebaiknya, tentukan tema skripsi yang Anda kuasai. Setelah penyusunan skripsi selesai, jangan lupa banyak membaca dan memahami skripsi Anda. 

  1. Cari Tahu Pertanyaan dan Jawaban di Luar Isi Skripsi

Kemudian, tidak ada salahnya Anda memprediksi pertanyaan di luar skripsi yang kemungkinan besar penguji ajukan. Lalu, jangan lupa, persiapkan juga jawabannya. Sebab, kadang kala ada beberapa penguji yang justru memberikan pertanyaan yang tidak berkaitan dengan skripsi.

Bagaimana Anda bisa memprediksi pertanyaan yang di luar skripsi? Anda bisa bertanya kepada teman atau kakak tingkat yang sudah melakukan sidang skripsi dengan penguji yang sama. Selanjutnya, jika sidang skripsinya terbuka, rajin datang ke sidang skripsi mahasiwa lain khusunya, dengan penguji yang sama. 

  1. Jawab Pertanyaan dengan Percaya Diri

Terakhir, rasa percaya diri juga mempengaruhi bagaimana Anda menjawab pertanyaan saat sidang skripsi. Bila Anda memiliki rasa percaya diri yang tinggi, Anda bisa dengan mudah dan lancar menjawab pertanyaan. 

Supaya Anda bisa membangun rasa percaya diri, selain menguasai isi skripsi, Anda juga perlu merasa tenang dan mudah memahami pertanyaan. Hal ini bisa Anda lakukan dengan banyak berdoa, tetap berpikir positif dan jangan panik saat mendapatkan pertanyaan dari penguji. 

Itulah 3 tips lancar saat menjawab pertanyaan sidang skripsi. Bagi Anda yang akan melaksanakan sidang skripsi, ingat ketiga tips di atas. Apabila Anda mengaplikasikan tips di atas dengan baik, Anda bisa menjawab pertanyaan dengan lancar tanpa kendala. Sidang skripsi pun kemungkinan besar lancar dan juga sukses.

Baca juga:

Penjelasan Software UCINET VI, Menganalisa Struktur Jaringan Sosial

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 Olah Data Uncategorized

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert

anova design expert

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

Langkah Pengujian ANOVA dengan Aplikasi Design Expert

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

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

Mempersiapkan Data Uji ANOVA

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

Pengecekan Model Data dengan Design Expert

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

Pengujian ANOVA dengan Design Expert

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

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

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

Baca juga:

Cara Melakukan Analisis Variansi Dua Arah pada Sebuah Penelitian