Tag: Data Science

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Belajar Metode Algoritma Clarke and Wright Savings

Pernahkah Anda mendengar istilah algoritma Clarke dan Wright saving? Metode algoritma yang satu ini merupakan suatu langkah yang digunakan untuk penghematan. Metode ini digunakan dan ditemukan oleh Clarke dan Wright.

Pada tahun 1964, Clarke dan Wright mempublikasikan sebuah algoritma sebagai solusi permasalahan dari berbagai rute kendaraan, yang sering disebutsebagai permasalahan klasik dari rute kendaraan (the classical vehicle routing problem).Algoritma ini didasari pada suatu konsep yang disebut konsep savings.

Algoritma ini dirancang untuk menyelesaikan masalah rute kendaraan dengan karakteristik sebagai berikut. Dari suatu depot barang harus diantarkan kepada pelanggan yang telah memesan. Untuk sarana transportasi dari barang-barang ini, sejumlah kendaraan telah disediakan, di mana masing masing kendaraan dengan kapasitas tertentu sesuai dengan barang yang diangkut. Setiap kendaraan yang digunakan untuk memecahkan permasalahan ini, harus menempuh rute yang telah ditentukan, memulai dan mengakhiri di depot, di mana barang-barang diantarkan kepada satu atau lebih pelanggan.

Permasalahannya adalah untuk menetapkan alokasi untuk pelanggan diantara rute-rute yang ada, urutan rute yang dapat mengunjungi semua pelanggandari rute yang ditetapkan dari kendaraan yang dapat melalui semua rute.Tujuannya adalah untuk menemukan suatu solusi yang meminimalkan total pembiayaan kendaraan. Lebih dari itu, solusi ini harus memuaskan batasan bahwa setiap pelanggan dikunjungi sekali, di mana jumlah yang diminta diantarkan, dan total permintaan pada setiap rute harus sesuai dengan kapasitas kendaraan.

Formulasi dari metode algoritma Clarke dan Wright savings ini menggunakan sejumlah kendaraan yang dilambangkan dengan K dan dengan kapasitas yang dilambangkan dengan Q, serta jumlah permintaan q i untuk dikirimkan ke beberapa titik yaitu v i. Yaitu j = 1,2,…,m. Bagian ini merupakan awal dari depot dan juga jarak antar node berupa C i j.

Metode algoritma yang satu ini melaksanakan perhitungan untuk dapat melakukan penghematan dari seberapa banyak yang dapat di minimumkan. Hal ini berupa jarak tempuh atau waktu yang digunakan yang kemudian dikait-kaitkan dengan node untuk dapat menghasilkan suatu rute atau jalur terbaik.

Jalur terbaik tersebut didasarkan dari nilai penghematan terbesar yaitu berupa jarak yang ditempuh antara titik awal sampai dengan titik akhir dari tujuan. Adapun proses perhitungannya, tidak hanya dihitung pada jarak sebagai parameter saja. Akan tetapi juga menghitung dari waktu untuk dapat memperoleh nilai penghematan terbesar kemudian metode algoritma Clarke dan Wright savings ini dapat didefinisikan menjadi 1 rute yang baik. Itulah sekilas mengenai metode algoritma Clarke dan Wright savings, lebih jelasnya dapat menghubungi Patra Statistika.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data

Mengenal Algoritma DBSCAN Dan Manfaatnya

Porto - Portugal - Old Town at Sunset - Douro River - Luis I Bridge - Ribeira - Port Wine Cellars - UNESCO World Heritage Site

Dalam mengolah sebuah data, perlu digunakan berbagai metode yang sesuai agar data tersebut bisa menyimpulkan atau memberikan hasil yang sesuai dengan kebutuhan. Ada berbagai metode pengolahan data dengan sistem dan algoritma berbeda yang bisa membantu mempermudah proses pengolahan data.

Salah satu algoritma yang cukup membantu dalam proses pengolahan data adalah algoritma DBSCAN. DBSCAN sendiri merupakan singkatan dari density-based spatial clustering of application with noise. Seperti namanya, algoritma ini menggunakan sebuah metode clustering berbasis density atau density based.

Clustering sendiri merupakan proses yang bertujuan untuk membagi data ke dalam kelompok tertentu berdasarkan kategori atau tingkat kemiripan data. Clustering sendiri biasa digunakan untuk mengolah data dalam berbagai bidang seperti segmentasi pasar, data spatial, serta clustering profiling.

Seperti disebutkan sebelumnya, DBSCAN merupakan algoritma yang menggunakan clustering berbasis density atau kepadatan. Algoritma DBSCAN banyak digunakan pada data yang mengandung banyak noise atau gangguan. DBSCAN cenderung memisahkan data yang mengandung noise agar tidak bercampur dengan cluster apapun yang ada dalam data.

Untuk melakukan pengolahan data yang dibutuhkan, DBSCAN akan membutuhkan beberapa parameter input diantaranya :

  • Epsilon (EPS)
  • Minimum points (minPts)
  • Directly density-reachable
  • Density-reachable
  • Core point
  • Border point
  • Outlier / noise point

Parameter-parameter diatas memberikan pengaruh yang sangat besar terhadap hasil pengolahan data atau hasil clustering. Setiap perubahan yang terjadi pada parameter yang digunakan bisa memberikan perbedaan hasil yang cukup besar pada metode algoritma DBSCAN yang digunakan.

Metode DBSCAN biasa digunakan untuk menghitung atau mengelola data yang membutuhkan pembagian kelompok secara rinci. Beberapa contoh data yang dikelola menggunakan data ini diantaranya data analisis titik kebakaran, serta analisis lokasi dampak bencana.

Metode DBSCAN sering dibandingkan dengan algoritma K-means, namun perbedaan kedua metode ini terletak pada jumlah cluster inputan yang dibutuhkan. Metode DBSCAN hanya membutuhkan epsilon dan minPts untuk mengelola data cluster yang dibutuhkan.

Metode DBSCAN memiliki keunggulan berupa performa untuk menangkap cluster yang memiliki beragam bentuk. Namun sayangnya metode ini kurang cocok digunakan pada data dengan tingkat kerapatan yang beragam. Metode DBSCAN juga kurang cocok digunakan pada data dengan dimensi yang terlalu besar.

Untuk menghasilkan clustering yang dibutuhkan, maka sebaiknya metode ini dilakukan oleh pengguna yang sudah benar-benar memahami seluk beluk metode ini dengan baik. Hal ini perlu dilakukan untuk menghindari terjadinya error pada data yang diolah.

Selama menggunakan metode algoritma DBSCAN untuk menganalisis clustering, data yang diolah bisa saja mengalami kerusakan sehingga sangat penting untuk memahami metode ini dengan benar sebelum menggunakannya. Pemahaman yang lengkap mengenai metode yang digunakan bisa membuat clustering yang diolah lebih cepat selesai.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penjelasan Metode Analisis Cross Sectional

Metode merupakan salah satu elemen utama dalam proses analisis data. Terdapat metode yang sering digunakan, yaitu bernama analisis Cross Sectional. Metode ini biasanya dilakukan untuk penelitian kualitatif. Jika Anda sedang belajar dan mencari informasi terkait metode Cross Sectional, maka artikel ini dapat Anda pelajari hingga akhir.

Akan dijelaskan mengenai definisi, rumus, serta kegunaan. Tujuannya, agar Anda bisa memahami dengan penjelasan yang singkat dan padat terkait metode Cross Sectional

Definisi Metode Analisis Cross Sectional

Analisis Cross Sectional merupakan sebuah penelitian yang didalamnya mempelajari mengenai dinamika dan korelasi antara faktor efek, risiko, dengan cara pendekatan observasi atau pengumpulan data. Seorang ahli bernama Notoatmodjo juga berpendapat bahwa penelitian Analisis cross Sectional ini hanya akan mengobservasi pengukuran sekali saja.

Pengukuran ini dilakukan terhadap subjek variabel saat penelitian.

Kegunaan Analisis Cross Sectional

Analisis Cross Sectional mempunyai manfaat untuk melihat prestasi dari sebuah perusahaan terhadap industri. Selain itu, Cross Sectional juga bermanfaat untuk menganalisa kasus khusus untuk menentukan bonus manajemen dalam sebuah perusahaan.

Penelitian Cross Sectional ini mudah untuk dikerjakan oleh peneliti. Selain itu, hasil dari penelitiannya akan berguna bagi penemuan yang besar kaitannya dengan karakteristik tiap-tiap variabel. Data yang berasal dari penelitian ini berguna untuk menaksir berapa banyak kebutuhan dalam layanan bidang kesehatan.

Instrumen dalam Analisis Cross Sectional

Metode analisis Cross Sectional dapat dikatakan mudah karena banyak instrumen untuk penggalian data. Instrumen pada analisis cross Sectional adalah wawancara, survey, dan kuesioner. Melalui ketiga instrumen tersebut, Anda dapat mendapatkan data yang nantinya dapat langsung dianalisis dengan menggunakan analisis Cross Sectional.

Dalam perhitungan data dan analisis, Anda harus benar-benar jeli untuk memasukkan angka. Selain itu, hasil yang sudah dianalisis juga harus dijabarkan dengan jelas dan baik. Tujuannya adalah agar penelitian tersebut dapat diterima dan dimengerti dengan mudah oleh pembacanya. Itulah penjelasan lengkap mengenai metode analisis cross sectional. Anda dapat memahami definisi, kegunaan, serta rumus untuk melakukan analisa. Jika Anda bekerja dalam sebuah kantor atau perusahaan, maka analisis ini sangat berguna. Biasanya para petinggi perusahaan menggunakan metode ini untuk melihat prestasi anak buah atau karyawannya

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data

Kegunaan dan Asumsi dalam Metode Analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance)

Website Under Construction

Metode analisis Manova merupakan uji statistik yang diterapkan untuk mengukur pengaruh variabel independen yang berskala kategori terhadap beberapa variabel dependen dengan skala data kuantitatif. Jenis analisis ini juga disebut dengan istilah multivariat Anova.

Sedangkan Anova merupakan induk dari Multivariate analysis of variance (Manova). Analisis Anova terbatas pada penggunaan satu terikat dan bersifat metrik. Sedangkan Manova sendiri melibatkan dua bahkan lebih variabel bersifat matriks tak bebas.

Kegunaan Metode Analisis Manova

Metode analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance) digunakan untuk menguji terdapat tidaknya perbedaan rata-rata dari dua atau lebih variabel tak bebas secara sekaligus atau  simultaneously berdasarkan kategori-kategori pada variabel bebas. Variabel bebas atau independen variabel sifatnya nonmetrik atau terdiri dari beberapa kategori. Sedangkan variabel tak bebas sifatnya matriks ( interval atau rasio.)

Keunggulan dari metode ini yaitu dapat digunakan untuk meneliti pengaruh setiap variabel bebas berskala kategori terhadap variabel tak bebas secara terpisah.

Statistik Metode Analisis Manova

Pada metode analisis ini ada beberapa statistik yang dapat diterapkan untuk mengambil keputusan terhadap hipotesis, yaitu: Pillai’s Trace, Wilks’ Lambda, Hotelling’s Trace, dan Roy’s Largest Root.

Tapi rekomendasi untuk statistik Manova ini bisa menggunakan Pillai’s Trace yang di klaim sebagai statistik paling kuat terhadap pelanggaran asumsi. Pernyataan ini ditemukan pada hasil penelitian Olson dan Stevens yang menyimpulkan bahwa ketika ukuran sampel sama.

Sedangkan ketika ukuran sampel berbeda (sizes are unequal), harus menggunakan uji box dengan memeriksa asumsi homogenitas dari matriks matriks kovarian. Statistik Pillai’s Trace dikatakan akurat apabila hasil uji statistik ini tidak menunjukkan asumsi homogenitas dari matriks matriks kovarian terpenuhi dan asumsi normalitas multivariat dipenuhi.

Asumsi Normalitas dalam Manova

Metode analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance) terdapat asumsi normalitas multivariat. Sementara untuk metode Anova dikenakan asumsi normalitas univariat.

Manova bisa digunakan untuk mengamati variabel variabel tak bebas yang diasumsikan secara bersamaan mengikuti distribusi normal multivariat untuk setiap kategori atau kelompok.

Asumsi Kesamaan Matriks-Matriks Kovarian dalam Manova

Terdapat asumsi kesamaan matriks matriks kovarian populasi dalam penggunaan metode analisis Manova. Pengujian asumsi kesamaan matriks matriks varian populasi ini dapat diterapkan uji box.

Tetapi Stevens kurang setuju dengan uji box sebab menurutnya sangat sensitif terhadap ketidaknormalan. Demikian juga menurut Field menurutnya uji box sensitif terhadap penyimpangan normalitas multivariat dan tidak signifikan. Bahkan masalah ini bukan karena adanya matrik-matrik kovariansi similar. Tetapi diakibatkan tidak terpenuhinya normalitas multivariat. Penting untuk mengetahui terlebih dahulu tercapai tidaknya asumsi normalitas multivariat sebelum menerapkan uji box.

Seputar metode analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance) untuk lebih lengkapnya dapat Anda ketahui dengan menghubungi Patra Statistika. Semoga artikel ini dapat untuk penelitian Anda.

Kegunaan dan Asumsi dalam Metode Analisis Manova (Multivariate Analysis of Variance)

Kategori
Jasa Pemetaan Geografi Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi Peta Digital Arcgis Arcview

Beberapa Penerapan Artikel Dengan Tema Science Yang Sangat Berguna.

Tahukah anda bahwa data science ini merupakan salah satu profesi terbaik yang berada di abad ke 21 loh. Di dalam dunia perindustrian ini sangatlah membutuhkan beberapa penerapan data science pada era global terbaik ini. Data science ini sendiri merupakan salah satu kedisiplinan yang berisikan ilmu yang bermanfaat. Dimana guna data yang berada di dalam data science ini sendiri memiliki berskala besar. Data science memerlukan sebuah keputusan yang sangat tepat untuk segala informasi yang sangat diperlukan oleh setiap perusahaan ini sendiri.

Patra Statistika Olah Data Python R-Studio Eviews Lisrel Stata Amos Nvivo SPSS Minitab Matlab Arcis Geoda 12A
Patra Statistika Olah Data Python R-Studio Eviews Lisrel Stata Amos Nvivo SPSS Minitab Matlab Arcis Geoda 12A


Data science ini sendiri merupakan salah satu teknologi yang memiliki peranan besar di dalamnya ini ya. Secara tidak sadar bahwa semua perusahaan telah menerapkan sebuah data science sebagai sumber informasinya ini. Pada saat ini data science merupakan salah satu istilah terpopuler di dalam dunia perindustrian loh. Dimana data science ini sendiri menjadi teknologi yang sangat berperan besar dalam setiap perkembangannya. Bagi anda yang bingung untuk membuat atau menciptakan artikel data science ini maka gama science lah yang sangat cocok untuk anda. Sebab sudah banyak yang menggunakan jasa di sini sebagai rekomendasi terbaik.

Beberapa Penerapan Artikel Dengan Tema Science Yang Sangat Berguna

1. Penerapan Artikel Dengan Tema Science Memerlukan Keahlian

Bagi anda yang membuat atau menciptakan artikel dengan tema science ini maka harus memerlukan sebuah keahlian yang mendukung. Dimana keahlian yang mendukung inilah di sebut juga dengan pengalaman di dalam bidangnya. Dalam pembuatan data science ini wajib memiliki keahlian di dalam bidang matematika serta statistikanya ya. Tak hanya mengetahui matematika dan statistika tetapi anda juga harus pandai dalam programing serta databesnya. Dimana databesnya tersebut di mulai dari SQL hingga nantinya pada konsep map reducenya tersendiri. Dengan begini anda sendiri juga harus memiliki passion terhadap 2 bisnis tersebut.

2. Penerapan Data Science Didalam Dynamic Princing

Penetapan dynamic pricing ini sangat berguna di dalam industri travel saat ini. Dimana penetapan dari harga dinamis ini sendiri telah di gunakan oleh perusahaan yang menggunakan data untuk mensegemntasikan konsumennya atau pelanggannya tersebut. Dimana setiap pelanggan ini sendiri akan di tawarkan dengan produk dengan produk harga yang berbeda – beda. Anda dapat memesan atau menggunakan layanan dari Patra statistika sebagai salah satu penyedia layanan jasa data science tersebut.

Patra statistika selalu menyediakan pelayanan artikel dengan tema science terbaik untuk anda. Dimana mereka merupakan salah satu lembaga yang bergerak dalam bidang jasa konsultasi serta analisis data. Klien atau konsume atau pelanggan mereka kebanyakan dari mahasiswa, dosen, dunia usaha serta praktisi. Melalui jasa dari Patra statistika ini akan membantu mahasiswa dalam ketepatan pengumpulan tugas yang sesuai jadwal nantinya.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Pemetaan Geografi Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Tips Ampuh Untuk Pembuatan Artikel Dengan Tema Data Science.

Tahukah anda bawha pembuatan data science ini merupakan salah satu profesi terbaik pada abad ke – 21 ini loh. Sudah banyak perusahaan yang membutuhkan data science untuk bisa melakukan analisis data informasi yang berlimpah di zaman era digital yang super canggih inilah. Namun apakah anda tahu bahwa untuk belajar data science ini tidak mudah loh. Anda perlu banyak belajar mengenai banyak hal yang bersangkutan dengan data – data science ini ya. Sebab tidak sembarang orang mengetahui bagaimana sih cara terbaik untuk penciptaan artikel ini.

Sebuah pekerjaan yang menyangkut pekerjaan dengan data science ini sangatlah banyak di gunakan oleh profesi pekerjaan. Nah bagi anda yang sedang berminat dengan pekerjaan ini maka ada baiknya jika mempelajari banyak hal yang akan di bahas kali ini. Untuk membantu anda dalam pembuatan artikel dengan tema science ini tentu tidak mudah maka dari itu ikutilah tips yang akan di berikan pada pembahasan ini ya. Jikalau anda mengikuti tips yang di berikan pada artikel ini maka semakin mudah anda dalam mendapatkan posisi sebagai pekerja di perusahaan impian ya.

Tips Ampuh Untuk Pembuatan Artikel Dengan Tema Data Science

Membuat Artikel Dengan Tema Data Science Menggunakan Kursus Online
Tips ampuh yang utama dalam pembuatan artikel dengan tema data science ini yaitu dapat menggunakan kursus online. Dimana anda tak perlu mengikuti kuliah formal dalam jangka waktu yang lama agar bisa mempelajari data science ini. Sebab nantinya akan ada tawaran khusus seperti kursus online yang dapat di jadikan pilihan sebagai pembelajaran data science secara efektif ya. Prosesnya bisa di bilang singkat, jelas serta efisien ya sehingga anda sendiri dengan mudah memahaminya. Salah satu penyedia ini anda bisa dapatkan di Patrastatistika sebagai penyedia pembuatan data science terbaik.

Aktif Pada Setiap Komunitas

Untuk tips aman dan ampuh selanjutnya anda selalu bisa aktif di dalam setiap komunitas ya. Dimana anda bisa mengikuti komunitas yang sangat fokus terhadap pembelajaran data science. Sebab di negara tercinta kita ini sendiri telah banyak kegiatan maupun seminar yang aktif dalam menyelenggarakan kegiatan data scienece. Dimana yang mengadakan kegiatan atau seminar ini sendiri yaitu sebuah komunitas yang di didirkan oleh yayasan data science tersendiri. Dengan mengikuti komunitas ini anda akan semakin terbantu nantinya.

Apalagi jika anda menggunakan layanan dari Patrastatistika sebagai salah satu pencipta artikel dengan tema data science ini loh ya. Anda akan di berikan sebuah layanan konsultasi secara berpengalaman, handal dalam pengerjaan yang cepat dan rapi bergaransi dan masih banyak lagi lainnya ya. Jadi jangan ragu ya sebab sudah ada garansi yang telah di berikan oleh Patrastatistika ini sendiri.