Tag: Jasa Olah Data

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi Uncategorized

Berkenalan dengan Design of Experiments (DoE)

Design of Experiments

Design of Experiments memiliki peran yang penting dalam berbagai bidang khususnya pada bidang bisnis. Bisa juga dikatakan bahwa DoE merupakan salah satu teknik untuk merencanakan dan merancang suatu eksperimen dari sebuah produk, sistem, dan proses. Melihat luasnya fungsi dari DoE ini, maka tidak heran banyak yang memanfaatkan teknik DoE ini.

Apa Itu Design of Experiments?

Agar lebih memahami dan mengerti mengenai DoE tentunya Anda harus tahu apa pengertian dari istilah DoE, bukan? Selanjutnya Anda bisa mempelajari apa saja manfaat dari DoE. Teknik DoE bisa Anda proses menggunakan aplikasi bernama Design Expert. Aplikasi ini akan memudahkan Anda untuk mengaplikasikan teknik DoE ini.

Di bawah ini adalah pembahasan singkat mengenai DoE yang dapat Anda simak. Pahami betul agar Anda tidak kesulitan untuk memasukkan teknik ini pada kerangka berpikir Anda.

Pengertian

Design of Experiments atau yang lebih pendeknya DoE adalah suatu perkakas untuk menemukan faktor-faktor yang memberikan pengaruh signifikan terhadap kualitas, korelasi, serta menghitung besarnya pengaruh tersebut. Metode statistik ini bermanfaat untuk meningkatkan kualitas dari sebuah produk, sistem, dan proses sekalipun.

Macam-Macam Metode Design of Experiments

DoE memiliki beberapa macam metode yang dapat Anda pilih dan aplikasikan menggunakan Design Expert. Berikut ini adalah beberapa metode dari DoE yang dapat Anda pelajari dan ketahui.

Desain Faktorial

Metode desain ini bertujuan untuk mencari tahu interaksi antara faktor-faktor yang Anda uji. Anda dapat melihat apakah faktor tersebut saling mendukung atau saling menghambat saut sama lain.

Desain Mixture

DoE dengan metode desain mixture dapat Anda gunakan untuk mencari formulasi yang paling optimal antara campuran yang terdiri dari 2 hingga 24 komponen yang berbeda.

Metode Taguchi

Bagi Anda yang ingin membuat produk, sistem, atau proses berkualitas tinggi dengan biaya rendah akan sangat tepat bila menggunakan metode Taguchi.

Metode RSM

Metode ini lebih cocok untuk menentukan hubungan fungsional antara variabel respon dan variabel independen. Tujuan dari metode RSM adalah penentuan level dan nilai dari faktor yang optimal tersebut.

Nah, demikianlah pembahasan singkat mengenai Design of Experiments. Silakan Anda mempraktikkan pengujian DoE menggunakan Design Expert untuk lebih memahami teknik perancangan dan perencanaan yang satu ini.

Baca juga:

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert

Kategori
Jasa Olah Data Uncategorized

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert

anova design expert

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

Langkah Pengujian ANOVA dengan Aplikasi Design Expert

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

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

Mempersiapkan Data Uji ANOVA

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

Pengecekan Model Data dengan Design Expert

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

Pengujian ANOVA dengan Design Expert

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

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

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

Baca juga:

Cara Melakukan Analisis Variansi Dua Arah pada Sebuah Penelitian

Kategori
Jasa Olah Data

Apa Itu Surface Respon Methodology (SRM) dan Cara Pengujiannya

Surface Respon Methodology srm

Surface Respon Methodology (SRM) adalah hal penting dalam proses pengembangan produk kesehatan dan farmasi. Bahkan tidak hanya dunia kesehatan saja, Surface Respon Methodology juga berperan penting di bidang-bidang lain seperti ilmu sosial dan teknik.

Inilah Pengertian Surface Respon Methodology (SRM) dan Pengujiannya Menggunakan Design Expert

Sebagai salah satu akademisi dalam bidang-bidang tersebut tentunya Anda harus paham mengenai Surface Respon Methodology. Dengan begitu, Anda bisa mengikuti proses atau menjalankan proses pengembangan produk-produk di bidang tersebut.

Berikut ini adalah ulasan singkat mengenai Surface Respon Methodology beserta cara pengujiannya. Kali ini, pengujian dengan Surface Respon Methodology memanfaatkan aplikasi Design Expert.

Apa Itu Surface Respon Methodology?

Surface Respon Methodology (SRM) adalah suatu metode statistik yang berasal dari kombinasi antara metode matematika dan teknik statistik untuk membangun model empiris. Metode ini menggabungkan antara desain eksperimen, metode pengoptimalan strategi, dan analisis regresi untuk mengoptimalkan proses dan melakukan identifikasi terhadap ada tidaknya keterkaitan antar faktor terhadap respon.

Cara Menguji Surface Respon Methodology dengan Design Expert

Untuk memulai pengujian SRM menggunakan Design Expert dapat Anda mulai dengan proses input data ke aplikasi. Setelah itu, Anda dapat masuk ke side bar Optimization dan memilih Numerical. Lakukan pengubahan yang Anda butuhkan sesuai dengan case study Anda.

Jalankan prosesnya dengan masuk ke Solution tab di bagian atas di sambing tab Criteria. Design Expert akan menunjukkan hasil data yang paling mendekati dengan kriteria yang sudah Anda atur di  tab sebelumnya.

Anda juga bisa mengubah tampilannya menjadi Bar Graph melalui Solutions Toolbar. Tampilan ini dapat membantu Anda untuk melihat data hasil proses optimasi dengan lebih mudah dan jelas.

Demikianlah pengertian dari Surface Respon Methodology (SRM) yang dapat Anda ketahui. SRM merupakan salah satu metode pengujian terhadap keterkaitan antar faktor terhadap respon yang lebih menguntungkan daripada metode lain. Oleh karena itu, Anda harus memahami betul mengenai SRM ini agar tidak bingung saat harus mengujinya menggunakan Design Expert.

Baca juga:

Memahami Apa Itu Quality by Design (QbD)

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Memahami Apa Itu Quality by Design (QbD)

quality by design qdb

Anda yang berkecimpung pada dunia farmasi tentu sudah tidak asing lagi dengan istilah Quality by Design (QbD). Namun, apakah Anda sudah benar-benar paham dengan istilah itu sendiri? Bagi seorang yang ada di dunia farmasi tentunya harus paham betul mengenai istilah yang satu ini. 

Apa Sih Makna dari Quality by Design?

Istilah ini sendiri tidak bisa terpisahkan dari CPOB atau Cara Pembuatan Obat yang Baik. Oleh karena itu, Anda harus paham betul agar dapat membuat obat dengan jaminan mutu dan kualitas terbaik.

Berikut ini adalah penjelasan mengenai istilah yang dapat Anda pelajari.

Pengertian Quality by Design

Istilah yang mewakili pendekatan secara sistematis dalam pengembangan obat-obatan. Pendekatan ini mengacu pada cara ilmiah dan Quality Risk Management sehingga dapat meningkatkan keamanan dan mutu produksi obat-obatan. Sekarang, Anda sudah paham bukan mengapa QbD tidak bisa terpisahkan dengan CPOB?

Tujuan Adanya Quality by Design

Adanya pendekatan ini tentu memiliki tujuan tersendiri sehingga harus ada pada setiap proses pembuatan obat. Anda tidak bisa masuk ke tahap pengujian obat menggunakan aplikasi Design Expert bila QbD belum bagus.

Berikut ini adalah tujuan-tujuan adanya pendekatan ini pada proses pembuatan obat-obatan atau produk kesehatan lainnya.

  • Meningkatkan spesifikasi kualitas produk berdasarkan kinerja klinis.
  • Mengurangi kemungkinan kegagalan atau ketidaksesuaian produk kesehatan yang akan diproduksi.
  • Meningkatkan kualitas pengembangan produk kesehatan yang sudah ada dan memberikan efisiensi proses manufaktur.
  • Meningkatkan proses analisis terhadap akar permasalahan dasar pembuatan produk dan manajemen perubahannya.

Tahapan tersebut telah membuktikan bahwa terjadi kemajuan yang signifikan dalam peningkatan kualitas produk berbasis kinerja klinis. Setiap tujuan dari ini saling berhubungan satu sama lain.

Oleh karena itu, Quality by Design (QbD) merupakan hal yang penting dalam hal pembuatan obat-obatan atau produk lain di dunia farmasi. Sekarang, Anda sudah memahami istilah tersebut dan bisa mengerti lebih dalam mengenai proses pengembangan produk di dunia farmasi.

Baca juga:

Keunggulan Pemrograman Rust Olah Data Penelitian Skripsi Tesis Disertasi

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 Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Ant Colony Algorithm pada Aplikasi R-Studio

Website Under Construction

Masalah merupakan suatu hal yang akan sering muncul didalam kehidupan entah pada diri kita sendiri ataupun pada hal yang lebih besar seperti organisasi. Untuk menyelesaikan masalah tersebut bisa dilakukan beberapa hal semisal melalui logika pada pikiran kita atau mengikuti arus penyelesaian masalah pada suatu teori. Banyak teori-teori yang diciptakan dengan berujung pembuatan suatu algoritma untuk memecahkan masalah seperti ant colony algorithm.

Apa itu Ant Colony Algorithm?

Biasa disebut dengan ACO (ant colony optimization), salah satu jenis dari algoritma diciptakan untuk mencari suatu jalur melalui titik-titik paling rendah dari suatu jarak yang paling rendah untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Seperti dengan halnya semut yang akan menyelesaikan masalah mereka ketika menuju ke jalur makanan yang ingin mereka tuju dengan mencari jarak paling dekat agar mereka bisa cepat sampai ke tujuan makanan mereka.

Algoritma ant colony optimization inipun dikenal sebagai teknik dari sebuah probabilitas atau sebuah peluang untuk menyelesaikan masalah komputasi atau cara untuk menemukan suatu titik penyelesaian dari suatu masalah dengan input data menggunakan suatu algoritma melalui grafik.

Untuk menggunakan algoritma jenis inipun tidak bisa asal ketik atau langsung menggunakan code dari ant colony optimization. Diperlukan beberapa jenis software pemrograman yang software tersebut memiliki fungsi yang bisa mengoperasikan suatu algoritma atau yang biasa kita kenal sebagai coding. Untuk software tersebut anda bisa mempraktekannya dengan menggunakan R studio software.

Mengenal Apa Itu R Studio?

R studio merupakan software IDE ( Integrated Development Environment ) atau lingkungan pengembangan integritas yang digunakan untuk suatu pemrograman R. Pemrograman tersebut merupakan bahasa dari pemrograman software untuk suatu analisis dari grafik dan statistik sehingga cocok digunakan untuk menggunakan algoritma pemrograman dari ant colony algorithm. Jadi kesimpulannya R studio merupakan software atau perangkat lunak yang digunakan oleh para programmer untuk mengembangkan suatu kode dari perangkat lunak menggunakan analisis grafik ataupun statistik.

Mengapa Menggunakan Software R Studio Untuk Pemrograman ACO?

Aplikasi software dari R studio ini sangat cocok digunakan untuk membuat pemrograman dari algoritma ant colony optimization dalam mengembangkan dari pembuatan suatu jarak tempuh terdekat untuk menyelesaikan suatu masalah. Mengingat bahwa ACO merupakan suatu algoritma yang untuk proses pembuatannya dengan menginput data melalui grafik. R studio sangatlah pas untuk digunakan dalam tipe ant colony optimization ini karena dalam analisisnya menggunakan statistik dan grafik.

Mengapa Menggunakan ACO untuk Memecahkan Suatu Masalah?

Jenis algoritma ini telah dikenal dalam penggunaannya untuk menyelesaikan suatu permasalahan dalam suatu organisasi. Seperti dalam sebuah perusahaan, ant colony algorithm atau ACO digunakan sebagai penyelesaian masalah dalam suatu penjadwalan proyek yang hanya memiliki sumber daya yang terbatas, penjadwalan dari pekerjaan, ataupun masalah-masalah lainnya lagi.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Peta Digital Arcgis Arcview

Grafik dengan Software GraphPad Prism

Big Data Analytics

Salah satu software yang digunakan untuk analisi data statistika dengan pembuatan grafika 2-D adalah GraphPad Prism. Software ini dapat dijalankan pada sistem operasi windows dan macintosh. Pengolahan datanya menggunakan kombinasi efektif antara biostatik, pengepasan kurva dan juga grafik dalam satu program yang komprehensif.

Fungsi GraphPad Prism

  • Prism memungkinkan Anda merancang persamaan sehingga berbagai model dapat dipasang ke berbagai set data.
  • Prism memeriksa model yang ditulis dalam beberapa baris dari atas ke bawah. Dengan kata lain, sebelum menggunakan variabel perantara lebih jauh ke bawah, Anda harus mendefinisikannya terlebih dahulu. Baris terakhir harus menentukan Y. Hal ini kontras dengan cara persamaan kompleks disajikan dalam buku pelajaran matematika dan mematuhi semua norma bahasa komputer.
  • Prism juga memungkinkan Anda menentukan batasan dan transformasi default untuk dilaporkan saat Anda memasukkan persamaan baru. Saat pertama kali mempelajari tentang persamaan yang ditentukan pengguna, Anda dapat menghilangkan fitur opsional ini.

Cara Membuat Grafik pada GraphPad Prism

  1. Langkah pertama dengan membuat proyek baru

Pilih jenis grafik dari prims lalu secara otomatis software akan membuat tabel data secara spesifik sesuai data yang dimasukkan. Ada 5 jenis tabel dan grafik yang disediakan yaitu XY graphs, column graphs, grouped graphs, contingency tables dan survival plots. Penggunaan tabel dan grafik tersebut tentu menyesuaikan kebutuhan yang diinginkan.

  1. Memasukkan atau impor data yang ada

Jika yang dipilih adalah tabel untuk grafik XY maka yang muncul adalah tabel data dengan satu kolom untuk nilai X dan kolom lainnya  bernilai Y. Untuk tabel/grafik yang lain bisa dicoba atau praktikkan sendiri.

  1. Pembuatan grafik

Jika data telah masuk maka secara otomatis software akan membuatkan grafik sesuai dengan jenis pengaturan font bawaan software baik dari segi ketebalan garis, format error bar hingga warna.

  1. Analisi data

Selain pembuatan grafik, software Prism juga membantu kamu untuk fasilitas analisis dan uji statistik, pengepasan kurva hingga mentransformasi serta menormalkan data yang ada. Hal ini tentu sangat berguna bagi kamu untuk lebih mudah mendapatkan hasil data yang lebih sesuai dalam waktu yang singkat.

  1. Memformat grafik

Adanya formatting tools pada software dapat membantu kamu untuk mengubah warna latar dalam pengaplikasian skim warna.  Pada tools ini, kamu bisa mengotak-atik berbagai hal demi keindahan dan kemudahan dalam pembacaan data grafik. Bahkan kamu bisa  copy-paste teks yang terblok dari hasil analisis pada grafik milikmu.

  1. Cetak atau impor

Jika dirasa telah selesai, kamu bisa mengekspor grafik dalam bentuk pdf, emf, eps, tif, bmp, wmf, pcx hingga format jpg dan png. Hasil tersebut bisa kamu gunakan untuk kebutuhan publikasi atau juga mengimpor hasil dalam program lain. Lalu kamu bisa bebas untuk mencetak sesuai kebutuhan yang diinginkan.

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.