Tag: ArcGIS Desktop

Kategori
Uncategorized

Fungsi dan Fitur Aplikasi SPSS Statistik dalam Program Analisis

Di era big data seperti sekarang, analisis data menjadi sangat penting untuk mengoptimalkan informasi dan memperoleh wawasan yang berharga. 

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah alat yang sangat kuat bagi peneliti, analis data, dan pengambil keputusan. Oleh karena itu, penting untuk memahami arti dan fitur yang ditawarkan oleh SPSS agar dapat digunakan secara efisien.

Analisis Data dengan Aplikasi SPSS Statistik

SPSS bukan hanya sekadar alat untuk menganalisis data statistik, tetapi juga mampu menjelajahi dan mengungkap wawasan mendalam dari setiap database yang Anda miliki. Ini adalah perangkat lunak yang sangat berfungsi untuk analisis data statistik.

SPSS memiliki antarmuka grafis yang memudahkan pengguna untuk memasukkan data, melakukan uji-t, analisis varians, serta menghasilkan visualisasi data berupa grafik dan tabel. Hal ini menjadikannya alat yang sangat bermanfaat bagi para peneliti, termasuk ilmuwan dan mahasiswa.

Fungsi SPSS Statistik

Setelah memahami pengertian aplikasi SPSS statistik, terdapat banyak fungsi yang dapat ditemukan, antara lain:

1.  Menghitung nilai statistik seperti mean, median, modus, standar deviasi, dan frekuensi data.

2.  Menganalisis hubungan antara variabel dependen dan variabel independen.

3.  Menguji hipotesis statistik untuk menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara variabel.

4.  Mengelompokkan variabel yang saling berkorelasi untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mendasarinya.

5.  Menemukan pola dan tren yang tersembunyi dalam data.

Fungsi-fungsi ini menjadikan SPSS sebagai alat yang kuat untuk analisis data statistik dalam berbagai konteks penelitian dan analisis.

Fitur Aplikasi SPSS

Kemudahan yang ditawarkan oleh aplikasi SPSS dalam pengoperasiannya disebabkan oleh berbagai fitur yang disediakan, antara lain:

1.  Data Editor: Digunakan untuk mendefinisikan, mengedit, memasukkan, dan menampilkan data dengan antarmuka yang serupa.

2.  Viewer: Mempermudah pengguna untuk melihat hasil pemrosesan data secara visual.

3.  Multidimensional Pivot Tables: Membantu dalam pengaturan kelompok data dengan membagi tabel berdasarkan dimensi yang berbeda.

4.  High-Resolution Graphics: Menampilkan data dalam grafik yang memiliki resolusi tinggi, memberikan pengalaman pengguna yang nyaman dalam pekerjaannya.

Fitur-fitur ini membuat SPSS menjadi alat yang efektif dan efisien untuk analisis data statistik, cocok digunakan oleh berbagai kalangan seperti peneliti, analis data, dan akademisi.

SPSS adalah alat bantu yang esensial untuk melakukan analisis data secara efektif. Dengan berbagai fungsi dan fitur lengkapnya, SPSS membantu Anda mengolah data dengan lebih baik. Gunakan aplikasi SPSS statistik untuk mengungkap potensi data Anda dan temukan wawasan yang dapat mendorong kemajuan dalam berbagai bidang.

baca juga:

SPSS Statistik, Kenali Fungsi dan Cara Penggunaannya

Kategori
Jasa Olah Data

Metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average

ARIMA (Autoregresive Integrated Moving Average) merupakan metode prediksi yang berguna dalam meramalkan suatu kasus dengan perbedaan jenis data dan hasil nilai keluaran. Dengan kelebihan dan kekurangannya metode di atas berbagai penelitian dilakukan dengan memanfaatkan metode ini dengan kasus dan data yang berbeda-beda.

Arima merupakan autogressive integrated movig average, sedangkan Sarima adalah seasonal autogresive integrated moving average. Keduanya merupakan metode analisis yang bisa membantu menghasilkan penelitian yang komprehensif.

Metode penelitian Sarima dan Arima merupakan metode analisis untuk time series. Metode ini banyak digunakan pada penelitian di tahun 1990.

Sejarah Metode Arima dan Sarima

Metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average merupakan metode analisis yang digunakan untuk penelitian time series, moving average, hingga naïve. Dengan menggunakan metode ini, Anda bisa melakukan analisis data time series dengan ketepatan model yang baik.

Data time series sering kali ditemukan dalam berbagai bidang disiplin ilmu seperti ekonomi, pertanian, meteorologi, biologi, serta disiplin ilmu lainnya. Data bentuk time series dapat dicatat berdasarkan periode waktu harian, mingguan, bulanan, tahunan, ataupun periode waktu tertentu lainnya dalam rentang waktu yang sama 

Metode penelitian ini dibuat di tahun 1990-an, dengan menggunakan pola data ACF dan PACF. Metode penelitian ini memang terkesan lebih modern dibandingkan dengan metode time series yang lain, sebab persamaannya lebih kompleks dibandingkan metode analisis yang lain.

Hal yang perlu diingat jika Anda menggunakan metode analisis ini adalah model yang digunakan, pastikan nilai MSE dan MSD yang digunakan sesuai. Jika tidak sesuai, maka metode Arima Sarima ini akan menghasilkan nilai average dan tren yang berbeda dari variabel yang dipakai.

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

Metode Geographically Weigthed Lasso Regression

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

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

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

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

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

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

Pengaplikasian Metode GWRL

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

Korelasi Pencapaian

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

Analisis Kejadian Penyakit

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

Analisis Penyebab Kebakaran Hutan

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

Analisis Habitat yang Terancam Punah

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

Analisis Faktor Kanker di Seluruh Wilayah yang Diteliti

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

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

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Pemetaan Geografi Peta Digital Arcgis Arcview

Metode Geographically Weigthed Ridge Regression

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kategori
Jasa Buat Peta Peta Digital Arcgis Arcview

Shoreline Analysis System dengan Pakai DSAS & ARCGIS

Perubahan yang ada pada garis pantai memang terjadi secara ilmiah. Misalnya ada sebuah badai, gelombang ataupun kenaikan paras muka laut. Tapi ada juga secara non ilmiah karena adanya aktivitas manusia seperti reklamasi dan juga penambangan. Maka dari itu, Anda wajib mempelajari Shoreline Analysis System.

Pentingnya Penggunaan Metode Shoreline Analisis Sistem

Abrasi pantai itu memang menjadi mundurnya garis dari pantai ke arah laut darat, sedangkan untuk agresi menjadi majunya garis pantai menuju ke arah laut. Perlu Anda ketahui, kenaikan dari paras laut itu akan mengakibatkan perubahan pada Shoreline.

Saat ini, teknologi pemodelan laut punya kemampuan agar bisa memprediksi munculnya perubahan-perubahan pada garis pantai. Entah itu akibat oleh agresi ataupun abrasi.

Itulah kenapa jika memang memiliki tugas atau tanggung jawab dalam mengkaji perubahan garis pantai pada suatu perairan lokal. Sepertinya harus bisa melakukan pendekatan seperti gelombang badai dan juga sedimentasi.

Fungsi Pemakaian DSAS dan ARCGIS

Saat ini, karena teknologi semakin canggih tentu membuat proses dari analisis sistem dari garis pantai itu gampang pemakaiannya. Karena sudah ada digital Shoreline analisis sistem. Apabila Anda mau lebih tahu, pahami saja ulasan ini.

Digital short Line analysis masuk ke dalam teknologi yang bisa berguna dalam mendeteksi ataupun menghitung adanya perubahan garis pantai pada suatu wilayah. Prosesnya ketika pakai metode ini bisa secara otomatis terhitung.

Cara Kerja Software

Sebetulnya software ini nantinya akan didistribusikan dalam bentuk file addin esri. Agar bisa dipakai dalam ArcGIS. Apabila sudah membuka file dokumen kompresi addin. Segera klik dua untuk meluncurkan jendela utilitas instalasi add-in esri ArcGis.

Ketika instalasi itu sudah selesai biasanya pada bagian toolbar digital Shoreline analysis system pun bisa Anda aktifkan dari dalam Arcmap. Caranya harus masuk ke customize kemudian memilih menu ekstensions.

Baru setelah itu centang saja kotak yang ada pada sebelah DSAS. Secara otomatis pada bagian toolbar itu nantinya pun ada penambahan melalui fitur customize dan juga menu toolbars.

Demikian sekilas informasi yang bisa diberikan kepada Anda mengenai penggunaan software DSAS dan ARCGIS. Alhasil proses dari analisis perubahan garis pantai dapat berjalan dengan baik dengan Shoreline Analysis System.

Kategori
Jasa Olah Data

Berkenalan dengan ArcGIS Desktop, Versi Standar untuk Perangkat ArcGIS

ArcGIS Desktop

Bagi para profesional di bidang spasial, pasti akan mengatakan bahwa ArcGIS Desktop merupakan program yang harus dikuasai. Dibandingkan dengan versi ArcGIS yang lain, versi desktop merupakan sebuah starting point. Terlebih lagi, jika menguasai versi desktop, pasti akan dengan mudah versi yang lainnya. Untuk mengenal lebih dekat tentang versi desktop ini, simak penjelasan berikut:

1. ArcMap dan ArcGIS Pro

Ada 2 aplikasi ArcGIS untuk yang bisa digunakan di desktop, yakni ArcMap dan ArcGIS Pro. Keduanya memiliki kelebihan masing-masing.

Seperti namanya, kegunaan ArcMap lebih fokus pada proses pembuatan peta. Mulai dari pembuatan peta dari awal, mengedit, hingga menambahkan informasi dalam beragam format data. ArcMap juga mampu menganalisis data mentah yang dimiliki hingga memperoleh informasi yang dibutuhkan.

Sementara itu, ArcGIS Pro merupakan hasil pengembangan tanpa henti yang dilakukan oleh para pakar GIS. Aplikasi ini mampu menghadirkan informasi spasial dalam bentuk 2D dan 3D sesuai dengan yang dibutuhkan. Sesuai namanya, aplikasi ini banyak dimanfaatkan oleh para profesional di bidang spasial.

2. Membuat dan Mendesain Peta 2D dan 3D

Seiring dengan perkembangan teknologi yang ada, tampilan peta tak hanya berwujud 2 dimensi saja. Versi desktop dari ArcGIS telah mampu menghadirkan peta dalam bentuk 3 dimensi. Hasil output peta yang dibuat pun bisa menyampaikan informasi secara lebih akurat.

3. Analisis

Seperti yang diketahui, ArcGIS merupakan program yang mendukung proses analisis, khususnya di ranah spasial. Program ini didukung oleh bermacam analysis toolbox serta modeling framework yang bisa memproses segala macam analisis spasial.

Pembuatan peta dan pengolahan data spasial bisa lebih terarah dengan format peta 2D dan 3D yang bisa dipilih. Tak perlu lagi menggunakan banyak program aplikasi untuk membuat peta dan mengolah data. Ada ArcGIS yang bisa melakukannya sekaligus tanpa perlu banyak membuka program.

4. Manajemen Data

Dalam setiap kegiatan penelitian, manajemen dan pengumpulan data menjadi tahapan yang krusial. Menggunakan ArcGIS versi desktop bisa membantu proses ini. Terlebih, semua platform ArcGIS saling bisa diintegrasikan, sehingga memudahkan dalam pengumpulan data-data spasial.

5. Imagery

ArcGIS memiliki database untuk berbagai jenis imagery permukaan bumi yang bisa diakses oleh para penggunanya. Pengguna pun tinggal memilih data imagery mana yang dibutuhkan dan langsung bisa mengaksesnya dari desktop.

6. Cross Platforms

Dengan menggunakan ArcGIS untuk desktop, bisa menjangkau dan me-manage semua platform ArcGIS yang dimiliki dari desktop. Tak hanya itu saja, sharing data pun bisa dengan mudah dilakukan dari versi desktop ke server ArcGIS maupun ke website.

Memang ada banyak kelebihan dalam menggunakan ArcGIS Desktop. Sayangnya, untuk bisa menguasai program ini dibutuhkan waktu belajar yang tidak sebentar. Oleh karena itu, percayakan proses pembuatan peta dan analisis spasial kepada Patra Statistika yang lebih berpengalaman.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Peta Digital Arcgis Arcview

Belajar Singkat Cara Menggunakan ArcGIS untuk Desktop

Cara Menggunakan ArcGIS

Sudah punya program ArcGIS terinstal di komputer, namun masih bingung bagaimana menggunakannya? Memang, penguasaan pada program ArcGIS harus melalui proses yang tidak bisa kilat. Harus mau berproses dan terus mengasah kemampuan dalam menjalankan programnya. Berikut sekilas cara menggunakan ArcGIS untuk desktop bagi pemula:

1. Berkenalan dengan ArcMap

Untuk pembuatan peta dengan ArcGIS Desktop, yang dimanfaatkan adalah ArcMap. Oleh karenanya, kenali terlebih dahulu tentang ArcMap, dan coba untuk terbiasa dengan tampilan serta istilah-istilah yang ada. Bukalah Toolbox pada ArcMap, kemudian pelajari satu per satu apa saja fungsinya.

Selain itu, kenali juga apa perbedaan antara points, lines, dan polygons serta coba untuk membuat ketiganya. Ketiga hal ini menjadi faktor kunci dalam mengoperasikan ArcMap. Lalu, coba juga tools yang ada untuk mengedit, gunakan snapping untuk membuat fitur-fitur baru baru, serta gunakan template fitur yang ada.

2. Mencontoh dari Peta yang Sudah Ada

Demi mengasah kemampuan dalam mengoperasikan ArcMap, cari satu peta yang bisa dicontoh. Kemudian gunakan sebagai dasar untuk belajar. Pertama, pelajari bagaimana cara membuat peta baru dari peta eksisting yang telah ada. Lalu langkah berikutnya, coba edit ‘peta’ yang baru saja dibuat agar terlihat semirip mungkin dengan kondisi aslinya.

3. Beri Atribut pada Peta yang Dibuat

Setelah apa yang dikerjakan ‘berwujud peta’, langkah selanjutnya yaitu memberikan atribut pada peta. Mulai dari memberikan judul peta, menambahkan legenda, skala peta, penunjuk arah mata angin pada peta, maupun informasi tambahan lainnya.

Jangan lupa tambahkan juga insert, berupa letak lokasi studi pada kawasan yang lebih luas. Misalnya, jika peta yang dibuat adalah peta desa, maka tambahkan insert peta kecamatan atau kabupaten. Dengan begitu, orang yang membaca peta akan tahu di mana lokasi desa tersebut pada kecamatan atau kabupaten.

4. Manfaatkan Peta Topologi

Selain peta permukaan, ArcGIS juga memiliki informasi bawaan terkait data topologi dan geologi suatu wilayah. Oleh karena itu, manfaatkan data yang ada tersebut untuk pembuatan peta yang lebih mendetail dan sesuai dengan kondisi eksisting dari lokasi yang dipetakan tersebut. Edit fitur-fitur yang telah dipetakan dengan mengacu pada peta topologi serta database yang ada.

5. Transform Data

Tak hanya menambahkan fitur pada peta, tapi terkadang transforming data juga diperlukan. Transforming data ini dilakukan untuk memindahkan satu fitur dari satu lokasi ke lokasi lainnya pada peta. Selain memindahkan, fitur tersebut juga bisa diubah arah dan ukuran skalanya sesuai dengan kondisi eksisting yang ada.

Cara menggunakan ArcGIS memang tidak bisa dipelajari secara sekilas dan harus meluangkan waktu khusus yang tidak sebentar untuk melakukannya. Sayangnya, seringkali waktu untuk keperluan tersebut sulit untuk diperoleh.

Oleh karena itu, memilih meminta bantuan pada Patra Statistika untuk pembuatan peta menggunakan ArcGIS bisa menjadi solusi yang paling tepat. Patra Statistika menerima pengolahan data statistik dan spasial, termasuk pembuatan peta menggunakan ArcGIS.