Kategori
Jasa Olah Data

Metode Analisis Regresi, Berikut Pengertian, Fungsi, dan Manfaatnya

Metode analisis regresi merupakan sebuah cara guna menentukan hubungan ataupun sebab akibat antar variabel. Pada kenyataannya hal tersebut juga mempunyai jenis, fungsi, serta rumus tersendiri. 

Pada metode statistik regresi yang di gunakan itu bertujuan memperkirakan hubungan antara sebuah variabel terikat dengan satu variabel independen ataupun lebih. Umumnya metode ini juga di gunakan untuk menilai kekuatan hubungan antara perkiraan dengan variabel.

Perlu Anda ketahui bahwa metode ini juga berkaitan dengan beberapa variasi. Diantaranya adalah linear kemudian linear majemuk dan nonlinear. Kendati demikian, modal yang paling umum adalah linear dan linear majemuk. 

Sementara untuk nonlinear biasanya di gunakan pada kelompok data yang lebih kompleks. Alasannya adalah hubungan antar variabelnya tidak sejalan.

Fungsi Metode Analisis Regresi dalam Statistik

Untuk fungsi dari penggunaan metode tersebut adalah memprediksi masa depan. Hal ini juga termasuk dalam meramalkan risiko serta peluang. Fungsi yang satu ini juga banyak di gunakan dalam dunia bisnis. 

Contohnya saja ketika anda hendak menganalisis masa depan yang berkaitan dengan permintaan produk maupun jasa. Kemudian untuk fungsi yang berikutnya memperbaiki error. Misalnya saja seorang manajer yang paling teliti serta serba tahu juga mempunyai potensi untuk melakukan sebuah kesalahan dalam memutuskan suatu hal. 

Akan tetapi, dengan adanya metode analisis regresi bisa memperbaiki kesalahan tersebut. Dengan demikian itu masalah juga bisa teratasi dengan baik. Untuk fungsi yang berikutnya memberikan wawasan baru.

Faktanya pencarian data itu bisa memberikan kita wawasan yang baru serta lebih segar. Para pebisnis juga sering mengumpulkan data yang berkaitan dengan pelanggan mereka. 

Kendati demikian, tanpa adanya metode analisis yang tepat semua data juga tidak berarti apa-apa. Tidak boleh ketinggalan fungsi dari metode ini menentukan hubungan ataupun sebab terkait dengan meningkatkan efisiensi operasional.

Rumus dan Manfaatnya

Lalu apa saja manfaat dari analisis regresi tersebut? Mengenai manfaat yang juga tidak jauh dengan fungsinya. Metode tersebut bisa meramalkan pengaruh variabel prediktor terhadap variabel kriterium. 

Selain itu juga dapat membuktikan ada atau tidaknya suatu hubungan antara Variabel terikat dengan bebas. Selanjutnya metode ini juga di gunakan untuk membuat estimasi rata-rata dan nilai variabel selanjutnya metode ini juga di gunakan untuk membuat nilai variabel dan estimasi rata-rata.

Paling penting lagi juga bisa di gunakan untuk menguji hipotesis karakteristik dan mengoptimalisasi proses bisnis. Sedangkan rumus yang di gunakan untuk regresi linear sederhana adalah Y=a+bX+€. Sedangkan rumus linear berganda adalah Y=a+b1 X2+C1 X2+ d1 X3 +€. 

Contoh penggunaan metode analisis regresi adalah untuk menentukan berapa banyak faktor yang lebih spesifik dari harga komoditas industri ataupun suku bunga tertentu. Hal tersebut bisa mempengaruhi pergerakan harga dari suatu aset.

Baca Juga:

Mengenal Jenis Statistika Parametrik dan Nonparametrik

Kategori
Jasa Olah Data

Mengenal Jenis Statistika Parametrik dan Nonparametrik

Sebenarnya apa itu statistika parametrik dan nonparametrik? Mungkin sebagian orang masih awam dengan ilmu statistika ini. Untuk itu, supaya bisa menambah pengetahuan seputar statistika dan jenis-jenisnya, silahkan simak penjelasannya berikut.

Mengenal Jenis Statistika Parametrik dan Nonparametrik

Pada umumnya, statistika merupakan ilmu yang mempelajari kumpulan data yang dapat tersusun hingga beberapa angka. Statistik ini seringkali di pakai untuk berbagai bidang studi, seperti bisnis, ekonomi, pemasaran, dan lain-lain. 

Selain itu, statistik sendiri juga terbagi menjadi beberapa jenis, yakni statistik deskriptif dan statistik inferensial. Nah, statistik parametrik dan nonparametrik ini masuk ke dalam jenis statistik inferensial. Untuk mengenal lebih dalam lagi, kamu bisa memperhatikan berikut ini.

Statistik Parametrik

Statistika menjadi salah satu bagian dari jenis statistika inferensial yang berfungsi untuk mempertimbangkan nilai-nilai parameter pada populasi. Biasanya, statistika parametrik ini juga berfungsi untuk menganalisis data minimal yang mempunyai skala ukur interval serta berbentuk distribusi normal.

Uji ini juga bisa di pakai untuk jenis data minimal interval serta rasio. Statistika parametrik ini juga mempunyai sejumlah kelebihan, yakni sebagai berikut. 

  • Tidak harus ada uji parameter populasi, sebab sudah di nilai memenuhi.
  • Mempunyai uji asumsi, sehingga di anggap lebih akurat hasilnya.
  • Data observasinya di anggap saling bebas serta diambil dari populasi yang mempunyai distribusi normal dengan varian homogen.

Statistika Nonparametrik

Jenis ilmu statistika yang juga termasuk ke dalam statistika inferensial yaitu statistika nonparametrik. Statistika ini cenderung berbeda dengan statistika parametrik. Sebab, statistika nonparametrik tidak memperhatikan nilai-nilai pada parameter populasi. 

Statistika ini biasanya di pakai untuk menganalisis data yang mempunyai skala ukur nominal atau ordinal serta bentuk data yang tidak berdistribusi normal. Perlu kamu ketahui juga, statistika nonparametrik ini juga mempunyai kelebihan, yakni sebagai berikut.

  • Cukup mudah di lakukan, sebab tidak membutuhkan asumsi, terutama asumsi normalitas.
  • Sistem pengujiannya bisa di lakukan pada data yang telah di amati secara nyata.
  • Pada umumnya, data yang di hasilkan bersifat lebih kualitatif, sehingga tidak membutuhkan urutan. 

Nah, itulah penjelasan mengenai jenis statistika parametrik dan nonparametrik yang bisa kamu pahami. Jadi, bisa di simpulkan bahwa kedua statistika tersebut termasuk ke dalam jenis statistika inferensial. Selain itu, kedua statistika tersebut mempunyai metode penelitian yang cukup berbeda. 

Baca Juga:

Mengenal Analisis Korelasi, Menemukan Hubungan Antara Variabel

Kategori
Jasa Olah Data

Mengenal Analisis Korelasi, Menemukan Hubungan Antara Variabel

Analisis korelasi merupakan sebuah metode statistik yang berguna untuk mengukur dan memahami hubungan antara dua atau lebih variabel. Metode ini sering digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ilmu sosial, ekonomi, ilmu alam, dan kedokteran. Terlebih untuk menentukan sejauh mana dua variabel berkaitan satu sama lain. Sehingga Anda bisa mengenal lebih dalam tentang korelasi, serta cara menerapkannya.

Mengenal Analisis Korelasi secara Lebih Lanjut

Analisis ini yang mengukur hubungan antara variabel-variabel ini dengan menggunakan teknik statistik dan menghasilkan koefisien korelasi. Untuk itu, memberikan gambaran tentang sejauh mana hubungan tersebut signifikan dan dalam arah apa. Terdapat beberapa jenis korelasi yang umum penggunaannya. Mulai dari korelasi pearson, spearman, kendall, positif, negatif, dan nol.

Masing-masing jenisnya memiliki aplikasi yang berbeda tergantung pada sifat data yang Anda hadapi. Pemilihan metode korelasi yang tepat sangat tergantung pada konteks penelitian maupun tipe data yang Anda miliki. Adapun langkah-langkah umum dalam melakukan analisis korelasi perlu untuk Anda pahami.

Menentukan variabel yang akan Anda analisis, sebaiknya memilih dua atau lebih variabel yang ingin diketahui hubungannya. Kemudian mengumpulkan data terkait variabel-variabel tersebut. Pastikan data bersifat kuantitatif atau kualitatif sesuai dengan jenis korelasi yang akan Anda gunakan.

Jika sudah hitung koefisien korelasi dengan menggunakan metode korelasi yang sesuai untuk menghitung koefisien korelasi antara variabel-variabel tersebut. Setelah itu, analisis koefisien dan tentukan seberapa kuat dan dalam arah apa hubungan tersebut.

Pastikan untuk memeriksa apakah korelasi yang Anda temukan signifikan secara statistik atau hanya kebetulan. Sebenarnya perlu melakukan analisis lanjutan jika Anda perlukan. Namun, terkadang, analisis ini menjadikan dasar untuk analisis lebih lanjut seperti regresi linear.

Manfaat 

Koefisien korelasi adalah metode statistik yang digunakan untuk memahami hubungan antara dua atau lebih variabel. Ini mengukur tingkat korelasi antara variabel-variabel tersebut, yang dapat menjadi positif (bergerak bersama), negatif (bergerak berlawanan), atau nol (tidak ada hubungan). Nilai korelasi berkisar antara -1 hingga 1, di mana -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna, 1 menunjukkan korelasi positif sempurna, dan 0 menunjukkan tidak ada korelasi. 

Manfaat analisis korelasi termasuk mengidentifikasi hubungan, mengukur kekuatan dan arah hubungan, memvalidasi hipotesis, serta membantu dalam prediksi dan pemilihan variabel. Meskipun bermanfaat, perlu diingat bahwa korelasi tidak selalu menunjukkan sebab-akibat, dan hasilnya perlu dipahami dengan hati-hati dalam konteks yang sesuai.

Analisis korelasi sebagai alat penting dalam ilmu pengetahuan dan pengambilan keputusan. Bahkan, membantu Anda memahami hubungan antara variabel-variabel memengaruhi fenomena yang terjadi. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang korelasi, maka bisa membuat keputusan yang lebih informatif dan efektif dalam berbagai konteks. Tentu saja mulai dari bisnis hingga penelitian ilmiah.

Kategori
Jasa Olah Data

Penerapan Uji Chi Square dalam Penelitian Kuantitatif

Dalam penelitian kuantitatif, terdapat berbagai rumus yang dapat kita gunakan untuk menguji validitas data. Salah satu rumus yang umum kita gunakan yakni uji chi square.

Pengertian Uji Chi Square

Chi square adalah uji statistik yang berguna dalam analisis data terkategorikan untuk menguji perbedaan antara distribusi data yang diamati dan distribusi teoritis yang diasumsikan. Uji ini sering dipakai dalam penelitian kuantitatif. Terlebih dalam konteks data kualitatif yang terkategorikan seperti data jenis kelamin atau data ras.

Untuk menggunakan chi square, langkah pertama adalah dengan menentukan hipotesis yang akan kita uji. Hipotesis berfungsi sebagai asumsi tentang bagaimana seharusnya distribusi teoritis terlihat jika hipotesis tersebut benar.

Setelah hipotesis terbentuk, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data yang kita perlukan untuk menguji hipotesis. Data ini harus berbentuk kategoris, yaitu data yang dapat kita kelompokkan ke dalam kategori yang tidak berhubungan satu sama lain, seperti jenis kelamin atau ras.

Selanjutnya, kita akan menghitung nilai chi square dengan menggunakan rumus Chi-square = ∑ (O – E)^2 / E. O adalah jumlah yang kita amati dalam setiap kategori. E merupakan jumlah yang kita harapkan dalam setiap kategori jika hipotesis benar.

Setelah nilai chi square kita hitung, tahap berikutnya adalah menentukan tingkat signifikansi. Untuk melakukannya, kita harus menetapkan tingkat kepercayaan yang diinginkan (misalnya, 95%). Kemudian, mencari nilai kritis chi square dalam tabel distribusi chi square sesuai dengan total derajat kebebasan (df) serta tingkat kepercayaan yang kita pilih.

Syarat

Dalam melakukan penelitian kuantitatif dengan chi square, terdapat beberapa syarat penting yang harus kita pahami, antara lain.

  • Tidak ada sel dengan frekuensi observasi (Actual Count – F0) yang bernilai 0 (nol).
  • Dalam tabel kontingensi 2 x 2, tidak boleh ada satupun sel yang memiliki frekuensi harapan (expected count – Fh) kurang dari 5.
  • Jika tabel memiliki bentuk lebih dari 2 x 2, misalnya 2 x 3, maka jumlah sel dengan frekuensi harapan kurang dari 5 tidak boleh melebihi 20% dari total sel dalam tabel.

Itulah penjelasan singkat terkait penerapan uji chi square dalam penelitian kuantitatif. Semoga bermanfaat!

Baca Juga:

Analisis Biplot

Kategori
Jasa Olah Data

Analisis Biplot

Analisis Biplot merupakan jenis grafik eksplorasi yang digunakan dalam statistika dan termasuk dalam generalisasi dari scatter plot dua variabel sederhana. Penggunaan analisis ini memungkinkan informasi mengenai sampel dan variabel dari matriks data untuk dijadikan secara umum dan grafis.

Sehingga, dari analisis ini dapat menampilkan informasi mengenai kategoris dan variabel kontinu. Metode ini cukup populer sebagai metode yang dipilih untuk visualisasi data multivariat di saat peneliti ingin mempertimbangkan, PCA, CVA, dan berbagai macam analisis korespondensi lainnya.

Mengenal Jenis-Jenis Analisis Biplot dan Cara Membuatnya

Analisis ini banyak diaplikasikan guna mempelajari interaksi genotype-environment ataupun tabel dua arah. Kemampuan visualisasi dan deskriptifnya sesuai dengan ketersediaan perangkat yang mudah untuk digunakan. Sehingga akan memudahkan dan memungkinkan data scientist untuk memeriksa data dua arah dengan mengklik tombol computer. Dalam data science, metode biplot ini terdiri dari tiga jenis, yakni:

Joint

Biplot dapat secara bersamaan memplot informasi mengenai pengamatan serta variabel dalam kumpulan data multidimensi. Jenis Biplot yang satu ini menentukan jarak antar observasi serta hubungan antar variabel.

Principal Components Analysis

Jenis Biplot satu ini merupakan bagan dua dimensi yang mewakili hubungan antar baris dan kolom tabel. Pada Q, analisis Biplot dapat Anda buat menggunakan kotak dialog Maps yang menghasilkan Biplot di PowerPoint atau Excel. Dapat juga memilih Create > Dimension Reduction > Principal Components Analysis Biplot yang dapat menghasilkan variasi interaktif bagan menggunakan R.

Correlation/Covariance

Jenis yang satu ini dapat Anda gunakan untuk mengeksplorasi hubungan antara set variable berbeda. Biplot ini berguna dalam kerangka analisis kovarians, terutama dalam membentuk biplot kovarians. Biplot yang dihasilkan ini menampilkan grafis tunggal dari sebuah variabel serta hubungan antar variabel.

Cara Membuat Biplot

Di bawah ini langkah membuat Biplot untuk membantu Anda melakukan analisis data:

  • Langkah pertama, pilih sel dalam kumpulan data.
  • Kemudian, pilih pada tab pita Analyse-it dalam grup Analisis Statistik, klik Multivariat, lalu pilih menu Biplot atau Monoplot dan klik tipe plot.
  • Dalam daftar Variabel, pilih variabel.
  • Anda bisa memberi label pengamatan dengan pilih centang Label poin. Sedangkan, untuk memberikan label variabel bisa pilih centang Label vector. Kedua pilihan ini opsional bisa Anda pilih maupun tidak.
  • Pilih variasikan warna atau simbol titik, lalu di daftar drop down Grup/Warna/Simbol pilih variabel untuk menampilkan stratifikasi. Langkah ini juga opsional.
  • Langkah terakhir, klik hitung.

Analisis Biplot merupakan overlay plot skor dan plot pemuatan yang merupakan plot umum dalam PCA.

Baca Juga:

Analisis Kualitatif Menggunakan Nvivo

Kategori
Jasa Olah Data

Analisis Kualitatif Menggunakan Nvivo

Penelitian kualitatif belakangan ini menjadi semakin populer dan diterima secara luas. Penelitian metode ini sebagian besar menghasilkan data berbasis teks yang tidak terstruktur, seperti transkrip wawancara, entry buku harian, catatan observasi, dan catatan medis serta keperawatan. Analisis kualitatif menggunakan Nvivo dapat membantu memudahkan dalam mengolah datanya.

Kuasai Analisis Kualitatif Menggunakan Nvivo dengan Cara Instalasinya

Nvivo merupakan salah satu perangkat lunak analisis data kualitatif dengan bantuan komputer (CAQDAS) yang dikembangkan oleh QSR International dari Melbourne, Australia. Perangkat lunak ini memungkinkan penyelidikan kualitatif di luar penyortiran, pengkodean, dan pengambilan data.

Perangkat ini juga berfungsi untuk mengintegrasikan pengkodean dengan pembentukan, tautan, dan pemodelan kualitatif. Dengan aplikasi ini, penelitian kualitatif yang sering mengalami masalah dalam coding otomatis dapat terpecahkan. Sehingga peneliti dapat menyajikan data dalam bentuk grafik, tabel, diagram, dan scale connector.

Keunggulan Aplikasi Nvivo

Bila tujuan luaran percobaan atau penelitian akan Anda cantumkan ke jurnal, adanya penyajian data melalui aplikasi ini lebih profesional dari deskripsi yang begitu panjang. Pasalnya, deskripsi panjang dapat membingungkan pembaca atau reviewer. Selain itu, aplikasi ini bisa Anda manfaatkan sebagai Kajian Pustaka.

Bila homebasenya terbatas dengan mendeley atau zotero yang tujuannya untuk referensi, Anda akan mendapatkan satu tangga ke atas lebih sistematis dalam membuat atau menyusun kajian pustaka saat penelitian kualitatif menggunakan Nvivo.

Cara Instalasi Aplikasi Nvivo

  1. Langkah pertama, unduh Nvivo 12 di laman resmi. Pastikan software laptop Anda sesuai dengan spesifikasi Nvivo. Bisa untuk versi 32 bit atau 64 bit, tipe sistemnya bisa Anda lihat dengan buka File Explorer > klik kanan > properties pada My PC.
  2. Ikuti proses instalasi dengan centang license agreement dan lokasi instalasi.
  3. Setelah instalasi, pilih opsi trial lalu pilih Nvivo 12 plus dan klik accept.
  4. Isi registrasi aplikasi secara online sesuai panduan dan setelah selesai Anda bisa menggunakan aplikasinya.

Tahap Teknik Analisis Data Kualitatif dengan Aplikasi Nvivo

Di bawah ini teknik-teknik analisisnya, yakni:

  • Mengimpor data atau sumber data.
  • Mengkoding data.
  • Visualisasi data.
  • Penyajian data.
  • Penarikan kesimpulan.

Analisis kualitatif menggunakan Nvivo tidak perlu Anda ragukan lagi dan dapat meningkatkan kualitas penelitian secara signifikan. 

Baca Juga:

Persamaan Nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR)

Kategori
Jasa Olah Data

Persamaan Nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR)

Persamaan nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR) harus Anda perhatikan dengan baik ketika mempelajari ilmu statistik. Dalam mempelajarinya, sudah semestinya Anda mengenal pengertian, karakteristik, sampai dengan langkah-langkah saat mengimplementasikannya.

Pengertian Persamaan Nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR)

Seemingly Unrelated Regression adalah metode statistik yang berperan penting dalam mengatasi situasi saat berhadapan dengan setidaknya dua set data regresi yang saling berkaitan. Akan tetapi, tiap variabel regresinya tidak saling terkait dengan model parameternya.

Untuk persamaan nonparametrik pada SUR lebih mengacu pada pemakaian model regresi yang tidak berkaitan dengan parameter tertentu. Karena hal itu, metode yang satu ini memberikan fleksibilitas jauh lebih besar dalam memastikan hubungan antar variabel di regresi.

Ciri Persamaan Nonparametrik SUR

Dengan pengertian tersebut, persamaan nonparametrik SUR juga memiliki sejumlah ciri. Adapun salah satu cirinya yaitu menggunakan teknik statistik yang cenderung lebih umum.

Teknik tersebut berupa metode kernel smoothing. Bisa juga menggunakan metode nonparametrik lainnya. Metode ini bertujuan untuk melakukan evaluasi pada hubungan antar variabel.

Lalu untuk ciri lainnya yaitu tidak memiliki asumsi mengenai bentuk hubungan antar variabel. Dalam hal ini yaitu variabel independen maupun dependen.

Lebih lanjut, persamaan nonparametrik SUR juga tidak memiliki asumsi mengenai distribusi kesalahan dalam beragam regresi. Dengan ciri-ciri ini, maka persamaan nonparametrik SUR bisa Anda manfaatkan ketika berhadapan dengan data yang sifatnya kompleks.

Upaya Mengimplementasikan Persamaan Nonparametrik SUR

Beralih ke cara mengimplementasikan persamaan nonparametrik SUR, sebenarnya Anda bisa lakukan dengan mengumpulkan data terlebih dahulu. Setelah itu, Anda bisa menentukan model nonparametrik dan melakukan estimasi model.

Langkah selanjutnya, Anda bisa melakukan uji hipotesis. Pengujian ini bisa Anda lakukan pada masing-masing model nonparametriknya. Kemudian Anda tinggal menganalisis hasilnya sesuai dengan data.

Persamaan nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR) memang penting dalam statistik. Akan tetapi, Anda membutuhkan data yang lebih banyak dan akurat untuk menerapkan metode tersebut. Dengan demikian, Anda bisa mengatasi asumsi parametrik secara tepat dan cepat berkat pemanfaatan persamaan nonparametrik Seemingly Unrelated Regression yang optimal.

Baca Juga:

Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA)

Kategori
Jasa Olah Data

Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA)

Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA) adalah model peramalan yang dapat digunakan untuk meramalkan data. Sehingga memiliki keterkaitan waktu dan lokasi. GSTARMA merupakan pengembangan dari model Autoregressive Moving Average (ARMA) yang menambahkan dimensi spasial ke dalam model. Berikut ini ada penjelasan lengkap mengenai metode GSTARMA.

Prinsip Kerja Generalized Space Time Autoregressive Moving Average

Metode GSTARMA bekerja dengan cara memprediksi nilai data pada titik waktu dan lokasi tertentu berdasarkan nilai data pada titik waktu dan lokasi sebelumnya. Metode GSTARMA menggunakan dua jenis bobot untuk menghitung prediksi, yaitu bobot waktu dan bobot lokasi.

Bobot waktu berfungsi untuk menghitung pengaruh nilai data pada titik waktu sebelumnya terhadap nilai data pada titik waktu saat ini. Sedangkan bobot lokasi, berguna untuk menghitung pengaruh nilai data pada lokasi sebelumnya terhadap nilai data pada lokasi saat ini.

Keunggulan Metode GSTARMA

Setelah Anda memahami bagaimana cara kerjanya, metode GSTARMA memiliki beberapa keunggulan, apalagi jika Anda bandingkan dengan model ARMA (Autoregressive Moving Average). Adapun keunggulannya, dapat menangani data yang memiliki keterkaitan spasial, seperti data cuaca, data transportasi, dan data penjualan.

Bahkan, metode GSTARMA dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat daripada model ARMA, terutama untuk data yang memiliki keterkaitan spasial. Dari segi fleksibilitasnya, metode GSTARMA lebih fleksibel daripada model ARMA. Hal ini karena dapat disesuaikan dengan berbagai jenis data.

Kekurangan Metode GSTARMA

Selain keunggulan, faktanya metode ini juga memiliki beberapa kekurangan. Adapun kekurangannya, metode GSTARMA dapat membutuhkan waktu pelatihan yang lama untuk data besar dan kompleks. Selain itu, metode GSTARMA sulit untuk diinterpretasikan karena melibatkan banyak parameter.

Kesimpulannya, metode GSTARMA adalah metode peramalan yang powerful dan fleksibel, sehingga dapat Anda gunakan untuk meramalkan data. Bahkan, metode Generalized Space Time Autoregressive Moving Average GSTARMA) juga memiliki keterkaitan waktu dan lokasi. Metode GSTARMA dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat daripada model ARMA, terutama untuk data yang memiliki keterkaitan spasial.

Baca Juga:

Penjelasan Metode Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR)

Kategori
Jasa Olah Data

Tutorial Singkat Analisis Survival Menggunakan SPSS

Analisis survival merupakan metode yang dapat Anda gunakan untuk melakukan memeriksa peluang dari suatu data. Nah, untuk melakukannya Anda tentu akan membutuhkan alat berupa aplikasi statistika seperti SPSS. Anda pastinya penasaran dengan tata cara melakukan analisis survival menggunakan SPSS, bukan? Ulasan berikut ini akan membantu Anda untuk melakukan analisis survival via aplikasi SPSS.  

3 Langkah Analisis Survival Menggunakan SPSS

Melakukan proses analisis ini tidak sulit sama sekali. Jadi, para pemula sekalipun pasti bisa mengikuti tutorial analisis survival yang satu ini. 

Silakan pahami dengan baik penjelasan singkat mengenai cara melakukan analisis survival menggunakan SPSS. 

Mempersiapkan Data Analisis Survival

Anda tentu membutuhkan data untuk bisa melakukan analisis ini menggunakan SPSS. Seperti yang Anda ketahui bahwa setiap metode analisis membutuhkan jenis data yang berbeeda-beda. Untuk analisis survival sendiri Anda harus tahu informasi mengenai waktu atas suatu data beserta statusnya. Kedua data inilah yang akan mengalami pengolahan di aplikasi SPSS. 

Jangan lupa untuk mengatur agar setiap variabel yang Anda masukkan di SPSS sesuai dengan kebutuhan. Kesalahan input data sangat mempengaruhi hasil perhitungan menggunakan aplikasi SPSS sehingga Anda perlu berhati-hati.

Mengeksekusi Data Menggunakan SPSS

Nah, setelah Anda input data dan mendefinisikan variabel untuk analisis survival sekarang saatnya untuk melakukan pemrosesan datanya. Pada jendela SPSS Anda bisa memilih dropdown Analyze. Dari pilihan dropdown tersebut pilihlah menu Kaplan-Meier dan inputkan variabel analisis survival yang Anda siapkan. 

Selanjutnya Anda hanya perlu menekan tombol define event dan menekan tombol save di opsi survival, hazard. Langkah selanjutnya Anda hanya perlu masuk ke Option untuk memilih survival table. Dari menu ini Anda bisa memilih Plot, Survival, Hazard, lalu menekan tombol Continue dan memilih OK. Silakan tunggu hingga SPSS menampilkan data hasil dan Anda tinggal menginterpretasikan hasil analisis tersebut.

Demikianlah penjelasan singkat mengenai cara melakukan analisis survival menggunakan SPSS. Sekarang Anda sudah paham bagaimana caranya dan bisa mempraktikkannya sendiri menggunakan data penelitian yang Anda miliki.

Baca Juga:

Penjelasan Metode Gravity yang Penting dalam Survei Geofisika

Kategori
Jasa Olah Data

Apa Itu SNA (UCINET VI)? Ini Jawabannya

SNA (UCINET VI) adalah perangkat lunak analisis jaringan sosial yang populer. UCINET adalah singkatan dari “Ucinet for Windows” yang dikembangkan oleh Steve Borgatti, Martin Everett, dan Linton Freeman. 

Perangkat lunak ini dirancang khusus untuk membantu peneliti dan analis dalam memahami dan menganalisis hubungan sosial dan jaringan dalam berbagai konteks.

Fitur di SNA (UCINET VI)

Salah satu fitur utama dari UCINET adalah kemampuannya untuk mengimpor, menyimpan, dan menganalisis data jaringan yang kompleks. 

Perangkat lunak ini menyediakan berbagai alat statistik dan grafik untuk menggambarkan, mengukur, dan menganalisis struktur jaringan, interaksi, serta dinamika antara individu atau entitas dalam suatu jaringan. Berikut adalah beberapa fitur dari SNA (UCINET VI):

1. Import dan Manipulasi Data Jaringan

UCINET memungkinkan pengguna untuk mengimpor data jaringan dari berbagai sumber, termasuk file Excel, file teks, dan format jaringan lainnya. 

Pengguna dapat dengan mudah mengelola dan memanipulasi data jaringan, seperti mengubah ukuran jaringan, menghapus simpul atau sambungan, dan menggabungkan data dari berbagai sumber.

2. Analisis Deskriptif

SNA (UCINET VI) menyediakan berbagai metode dan statistik deskriptif untuk menganalisis struktur jaringan. Pengguna dapat menghitung ukuran jaringan, tingkat sentralitas simpul, kepadatan jaringan, jarak antar simpul, serta berbagai ukuran dan indeks jaringan lainnya.

3. Analisis Visual

Perangkat lunak ini menyediakan berbagai alat visualisasi, seperti diagram jaringan, matriks, dan grafik lainnya untuk memvisualisasikan hubungan sosial dalam jaringan. Visualisasi ini membantu dalam memahami pola interaksi dan struktur jaringan secara lebih intuitif.

4. Pengukuran Centralitas dan Closeness

UCINET dapat menghitung berbagai jenis sentralitas, seperti sentralitas antara sentralitas dan kepentingan antara, yang membantu mengidentifikasi simpul-simpul penting dalam jaringan.

Fitur-fitur Lainnya

5. Deteksi Subkelompok

Perangkat lunak ini mendukung deteksi subkelompok dalam jaringan, sehingga memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi kluster-kluster atau kelompok yang terkait erat satu sama lain.

6. Analisis Struktural

UCINET memiliki berbagai alat untuk menganalisis struktur jaringan, seperti analisis koheasi, analisis peran, dan analisis jembatan. 

Analisis ini membantu memahami bagaimana kelompok-kelompok dalam jaringan saling terhubung dan bagaimana peran individu mempengaruhi jaringan secara keseluruhan.

UCINET VI sangat populer di kalangan peneliti sosial, ilmu politik, ilmu komunikasi, dan berbagai disiplin ilmu lainnya yang tertarik untuk memahami dan menganalisis jaringan sosial. 

Dengan antarmuka pengguna yang ramah, beragam fitur analisis yang kuat, dan dukungan untuk berbagai format data jaringan, oleh karena itu, SNA (UCINET VI) menjadi alat yang berharga bagi mereka yang ingin menggali lebih dalam tentang kompleksitas hubungan sosial.

Baca juga:

Kenali Analisis Model GW-PCA (R) Pada Statistik Spasial