Tag: ArcGIS Desktop

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 Buat Peta Jasa Olah Data

Beberapa Jenis Skala Pengukuran dalam Statistika

Statistik dan penelitian memandang skala pengukuran sebagai konsep penting karena skala ini menentukan cara mereka mengukur dan menganalisis variabel. Setiap jenis skala pengukuran memiliki karakteristik dan aplikasi yang berbeda, sehingga mempengaruhi rumus dan teknik yang mereka gunakan dalam analisis data. Terdapat empat macam skala pengukuran utama, yakni nominal, ordinal, interval, dan rasio.

Jenis Skala Pengukuran dalam Penelitian dan Statistik

Statistik dan penelitian memandang skala pengukuran sebagai konsep penting karena skala ini menentukan cara mereka mengukur dan menganalisis variabel. Setiap skala pengukuran memiliki karakteristik dan aplikasi yang berbeda, sehingga mempengaruhi rumus dan teknik yang mereka gunakan dalam analisis data. Berikut adalah keempat skala pengukuran tersebut:

Skala Normal

Pada skala ini, pengukuran termasuk dalam kategori kualitatif. Skala normal adalah jenis skala yang paling dasar dibandingkan dengan yang lainnya. Skala ini tidak melakukan perhitungan berbasis angka karena tidak memiliki makna kuantitatif.

Pengumpulan data menggunakan skala normal biasanya dilakukan melalui pertanyaan terbuka atau pertanyaan dengan pilihan ganda yang diberi label. Contoh dari skala pengukuran normal meliputi kategori seperti jenis kelamin, warna rambut, atau lokasi geografis.

Skala Ordinal

Skala ordinal juga termasuk dalam pengukuran kualitatif. Memiliki urutan tertentu yang memberikan peringkat pada data, dan berguna untuk mengevaluasi data yang memerlukan urutan.

Umumnya, skala ordinal digunakan untuk mengukur data yang bersifat non-numerik dan nilai intervalnya tidak diketahui. Contohnya, dalam mengukur tingkat kepuasan, perusahaan dapat menggunakan survei dengan pilihan seperti tidak puas, cukup puas, puas, netral, dan sangat puas.

Skala Interval

Skala interval adalah jenis pengukuran numerik di mana jarak antara nilai-nilai yang berdekatan adalah konsisten. Ini merupakan skala pengukuran kuantitatif.

Pada skala interval, peneliti menganggap nilai 0 sebagai arbitrer, yang berarti mereka tetap dapat mengukur variabel meskipun nilainya negatif. Peneliti dapat menjumlahkan atau mengurangkan data dengan skala interval, tetapi tidak dapat mengalikannya atau membaginya. Contoh penerapan skala interval adalah pengukuran suhu dalam derajat Celsius.

Skala Rasio

Skala ini memungkinkan semua jenis perhitungan dan kesimpulan yang akurat. Berbeda dengan skala interval, skala rasio tidak memiliki nilai negatif. Contoh skala rasio termasuk pengukuran ukuran seperti tinggi badan.

Memahami berbagai jenis skala pengukuran dalam penelitian dan statistik akan mempermudah Anda dalam memilih metode yang tepat. Dengan demikian, hasil penelitian dan analisis dapat menjadi lebih akurat dan tepat.

http://jenis skala pengukuran dalam statistika

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik beserta Kelebihannya

Uji statistik dalam ilmu statistik bermanfaat untuk membuat generalisasi terkait populasi dari sebuah sampel. Uji statistik ini menjadi teknik formal untuk menyimpulkan kewajaran hipotesis.Pengujian hipotesis mengklasifikasikan klasifikasi menjadi dua jenis, yakni parametrik dan nonparametrik. Lantas, apa perbedaan keduanya?

Ketahui Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik

Peneliti sering menggunakan statistik parametrik maupun nonparametrik dalam penelitian. Namun, terdapat banyak perbedaan di antara keduanya. Pembeda ini bermanfaat sebagai acuan penelitian untuk menentukan uji statistik yang tepat. 

Pengertian

Dari segi pengertian, statistik parametrik adalah teknik untuk menguji hipotesis dengan menggunakan parameter populasi. Para peneliti sering menggunakan pengujian ini untuk jenis data rasio atau minimal interval.

Sedangkan untuk statistik nonparametrik tak mempunyai syarat dan tidak melibatkan perkiraan nilai populasi seperti pada uji statistik parametrik. Pengujian data statistik parametrik merupakan data berdistribusi normal. Berbeda dengan uji statistik nonparametrik, untuk data tak harus berdistribusi normal. 

Metode dan Penggunaan

Dari segi metode penggunaan, uji statistik parametrik dan nonparametrik mempunyai beberapa variasi. Pada uji parametrik berupa Uji-T, Anova dan Regresi. Uji-T berguna untuk menguji signifikansi kelompok sampel lebih dari satu. Lalu Anova untuk menguji perbedaan dua rata-rata atau lebih dan Regresi menguji pengaruh variabel terikat dan bebas. 

Sementara itu, untuk uji nonparametrik terdiri dari Uji Tanda, Spearman dan Wilcoxon. Untuk Uji Tanda dapat mengetahui perbedaan sebelum dan sesudah perlakuan. Spearman untuk mengukur keeratan hubungan dua variabel dan Wilcoxon mengukur perbedaan antara dua kelompok data berpasangan dan berskala ordinal. 

Kelebihan

Baik itu uji statistik parametrik maupun non parametrik mempunyai kelebihan tersendiri. Kelebihan statistik parametrik adalah tidak membutuhkan pengujian parameter populasi. Peneliti menganggap pengujian ini memenuhi syarat karena data observasi dinilai saling bebas dan memiliki distribusi normal dari populasi dengan varian homogen.

Sedangkan kelebihan statistik nonparametrik merupakan pengujian pada data dengan pengamatan secara nyata. Pengujian ini mudah dilakukan, pasalnya tak membutuhkan asumsi. Pada umumnya bersifat kualitatif dan tidak membutuhkan adanya urutan. 

Jadi, perbedaan utama antara statistik parametrik dan nonparametrik terletak pada penerapan, ukuran tendensi sentra dan informasi populasi. Kemudian berbeda dari segi pengukuran variabel dan cara mengukur derajat hubungan dua variabel kuantitatif. 

http://Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik

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.