Tag: Jasa Olah Data

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Analisis Kernel Triangle di Software Matlab

Analisis kernel triangle dapat Anda terapkan pada software Matlab sesuai dengan kebutuhan. Software atau perangkat lunak ini sendiri sudah banyak penggunanya. Tidak heran jika ada banyak jenis analisis dapat pengguna terapkan pada software tersebut.

Mengenal Software Matlab

Matlab merupakan salah satu platform yang sudah rilis sejak tahun 1970 lalu oleh MathWorks. Platform ini sendiri sudah banyak penggunanya dengan fungsi untuk melakukan pengolahan angka sekaligus bahasa pemrograman. Tidak heran jika ada banyak hal bisa Anda lakukan pada software tersebut.

Terutama yang berkaitan langsung dengan bidang ilmu sains, matematika, hingga teknik. Bahasa pemrogramannya sendiri berbasis matriks sehingga pengguna dapat memakainya untuk melakukan analisis data, menciptakan aplikasi dan pemodelan, hingga membuat algoritma.

Perangkat lunak tersebut juga sering bermanfaat untuk mengembangkan machine learning, deep learning, dan hal terkait lainnya. Dengan begitu, siapa saja dapat memakai software tersebut baik itu pelajar hingga orang profesional sekalipun.

Pengertian Analisis Kernel Triangle

Perlu Anda ketahui, bahwa istilah kernel dapat berguna pada proses analisis statistik. Kernel sendiri sebenarnya mempunyai beberapa arti berbeda pada berbagai cabang statistik. Tidak heran jika sangat penting untuk mempelajarinya dahulu lebih lanjut.

Metode kernel ini sendiri umumnya sangat cocok untuk memungkinkan pengguna beroperasi pada ruang fitur implisit dimensi tinggi sehingga tidak menghitung koordinat data dalam sebuah ruangan. Akan tetapi memakai hitungan produk antar gambar pada semua pasangan data.

Proses analisis ini sendiri dapat mengoperasikan algoritma seperti pengelompokan spektral, analisis korelasi kanonik, proses Gaussian, regresi ridge, analisis komponen utama (PCA), filter adaptif linear dan masih banyak lagi lainnya.

Beberapa Fungsi Kernel

Pada statistik nonparametrik, kernel tersebut dapat berguna dalam fungsi pembobotan untuk teknik estimasi nonparametrik. Keberadaannya sendiri sangat bermanfaat dalam estimasi kepadatan kernel. Tujuannya tidak lain untuk memperkirakan fungsi kepadatan variabel secara acak.

Tidak hanya itu, pada regresi kernel juga dapat berguna untuk memperkirakan ekspektasi bersyarat dalam sebuah variabel acak. Keberadaan kernel juga dapat berguna dalam deret waktu hingga penggunaan periodogram sehingga dapat menentukan kerapatan spektral.

Selain itu, umumnya lebar kernel juga perlu ditentukan ketika menjalankan estimasi non parametrik. Kernel sendiri termasuk sebagai fungsi integral nyata non-negatif nilainya. Tentu sebelum menggunakannya masih perlu mempelajari lebih jauh karena fungsinya cukup luas.

Itu tadi penjelasan lengkap mengenai analisis kernel triangle pada software Matlab. Hingga saat ini tentu ada banyak orang menggunakan berbagai metode analisis pada perangkat lunak tersebut. Dengan begitu, tidak hanya terbatas pada kernel saja.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Metode Penelitian Rancangan Nested Design pada SPSS

Software SPSS tentu sudah banyak penggunaannya termasuk dalam dunia perkuliahan statistik. Tidak heran jika dapat berguna untuk mempelajari penyajian, pengumpulan, peringkasan, serta analisis sebuah data. Salah satu metode yang dapat Anda gunakan dalam penelitian ini adalah rancangan nested design.

Mengenal tentang Software SPSS

Tahukah Anda bahwa, software SPSS termasuk sangat populer pada kalangan statiskawan. Penggunaannya sendiri sangat membantu untuk melakukan perhitungan yang berhubungan dengan analisis data. Terlebih, perangkat lunak satu ini sudah rilis sejak tahun 1968.

Kemudian mulai berkembang lagi berkat Norman H.Nie yakni seorang ilmuwan politik pascasarjana yang ada di Stanford University dan C. Hadlai Hull. SPSS ini sendiri sering orang gunakan juga untuk melakukan berbagai riset pemasaran, perbaikan mutu, hingga pengendalian.

Untuk pertama kalinya, SPSS hadir dalam versi desktop yang memiliki nama SPSS/PC+. Akan tetapi, semakin populer perangkat lunak tersebut maka versinya semakin bagus. Hingga saat ini software tersebut berkembang berkat SPSS Inc.

Metode Rancangan Nested Design pada SPSS

Nested design atau desain bersarang merupakan sebuah desain multifaktor memakai satu ataupun dua faktor sebuah situasi. Kedua faktor tersebut umumnya terlibat secara acak. Hal tersebut juga mempunyai beberapa tahapan dengan lebih dari satu tingkat bersarang.

Rancangan bersarang ini sendiri juga mempunyai karakteristik yang membedakannya dengan lainnya. Adapun karakteristik tersebut adalah kategori faktor bersarang di setiap tingkat faktor utamanya cenderung berbeda satu sama lain.

Dimana faktor utama tersebut dapat Anda perbaiki atau acak. Untuk faktor bersarang ini sendiri juga umumnya acak serta dapat mewakili tingkat subsampling. Umumnya rancangan tersebut memiliki sebutan lain yaitu rancangan hierarki.

Fungsi dan Kelebihan Rancangan Nested Design

Terdapat beberapa fungsi dalam penggunaan rancangan bersarang atau nested design pada sebuah penelitian yang Anda lakukan. Umumnya, fungsi tersebut seperti rancangan tersarang biasa ketika dalam sebuah eksperimentasi tingkat mirip tetapi identik.

Tidak hanya itu, keberadaan rancangan bersarang tersebut juga mempunyai kelebihan dalam penggunaannya. Saat memakainya, maka pengguna dapat meningkatkan ketepatan percobaan. Artinya, sub-sampling pada faktor tersarang akan meningkat ketepatannya.

Selain itu, rancangan ini juga dapat menguji keragaman sub-unit pada setiap perlakuan, menguji keragaman diantara perlakuan utama. Hanya saja, kekurangannya adalah dapat mengakibatkan kesalahan keputusan jika salah mengambil sub-sampelnya.

Itu tadi penjelasan lengkap mengenai rancangan nested design yang dapat Anda terapkan pada perangkat lunak SPSS. Rancangan ini sendiri tentu sudah banyak orang gunakan sehingga tidak ada salahnya juga apabila ingin menggunakannya.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Multidimensional Scaling MDS dalam Software Rapfish

Pengguna software Rapfish dapat memanfaatkan metode multidimensional scaling MDS untuk melakukan visualisasi kumpulan data. Terlebih software tersebut software ini juga dapat menjadi salah satu alternatif untuk melakukan sebuah penelitian.

Apa itu Software Rapfish?

Rapfish atau Rapid Apraisal for Fisheries merupakan salah satu pendekatan alternatif yang dapat Anda manfaatkan dalam sebuah penelitian. Adapun tujuannya yakni untuk mengevaluasi atau menentukan status keberlanjutan perikanan.

Teknik tersebut sendiri sudah dikembangkan oleh University of British Columbia yang ada di Canada. Yakni untuk melakukan evaluasi sustainabiliti perikanan. Metode tersebut memerlukan analisis pada semua dimensi secara bersamaan sehingga memperoleh vektor skala.

Saat menggunakan perangkat lunak Rapfish, maka akan mendapatkan gambaran secara komprehensif dan jelas tentang kondisi sumberdaya perikanan di daerah penelitian. Dengan begitu, dapat memanfaatkannya untuk menentukan kebijakan pembangunan di bidang perikanan.

Pengertian Metode Multidimensional Scaling MDS

Perlu Anda ketahui, bahwa penskalaan multidimensi atau yang lebih orang kenal dengan nama MDS merupakan sebuah cara yang berguna untuk melakukan visualisasi tingkat kesamaan kasus individual dalam kumpulan data tertentu.

Multidimensional scalling atau MDS ini sendiri dapat Anda gunakan untuk menerjemahkan informasi antara objek atau individu ke dalam konfigurasi poin. Pengguna tentu dapat menerapkan metode tersebut saat ingin menggunakan perangkat lunak seperti Rapfish.

MDS ini sendiri sangat cocok untuk Anda manfaatkan untuk menampilkan informasi dalam matriks jarak. Tentu akan sangat berguna dalam sebuah penelitian agar lebih jelas dalam memvisualisasikan informasi terhadap sebuah objek tertentu.

Fungsi Multidimensional Scaling

Jika melihatnya secara teknis, multidimensional scalling umumnya akan mengacu pada seperangkat teknik visualisasi informasi. Pengguna dapat menggunakan software Rapfish untuk menampilkan informasi dalam bentuk matriks jarak seperti pada penjelasan sebelumnya.

Tentu saja, hal tersebut juga dapat berguna sebagai bentuk pengurangan dimensi non-linear. Adanya matriks jarak dengan jarak pada setiap pasangan objek tersebut tentu akan memudahkan sebuah penelitian. Oleh sebab itu, tidak heran jika ada banyak orang memanfaatkan metode ini.

Dengan begitu, representasi akan memiliki dimensi lebih rendah sehingga jarak antara setiap objeknya dapat Anda pertahankan dengan lebih baik. Untuk titik-titik hasilnya sendiri dapat pengguna visualisasikan pada scatter plot.

Itu dia penjelasan lengkap tentang metode multidimensional scaling MDS yang bisa Anda gunakan saat ingin melakukan penelitian. Terlebih, tentu sudah ada banyak orang menggunakan metode tersebut untuk menganalisis dan meneliti sebuah data sesuai keperluan.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Analisis Candle pada Software Matlab dan R

Banyak orang yang masih belum mengetahui tentang apa itu analisis candle. Analisis ini sendiri dapat Anda terapkan pada software Matlab maupun R. Terlebih kedua perangkat lunak tersebut sekarang ini memiliki jumlah pengguna sangat banyak karena memang keberadaannya sudah cukup populer.

Mengenal Software Matlab dan R

Perlu Anda ketahui, bahwa software Matlab dan R termasuk salah satu perangkat lunak paling populer penggunaannya. Tidak heran jika ada banyak orang sudah memanfaatkannya untuk melakukan berbagai aktivitas analisis data sesuai kebutuhan.

Untuk Matlab sendiri termasuk sebagai perangkat lunak pemrograman yang dirancang secara khusus bagi para ilmuwan maupun insinyur. Kegunaannya adalah untuk melakukan analisis sekaligus merancang sistem maupun produk dengan bahasa berbasis matriks.

Berbeda dengan R yang termasuk perangkat lunak sekaligus bahasa pemrograman yang dapat Anda manfaatkan untuk menganalisis grafik dan statistika. Software R ini sendiri merupakan buatan dari Ross Ihaka dan Robert Gentleman asal Universitas Auckland di Selandia Baru.

Apa itu Analisis Candle?

Termasuk sebagai analisis teknikal dalam bentuk grafik harga. Umumnya, analisis tersebut berguna untuk menganalisis dengan tampilan harga terendah, tertinggi, penutupan, maupun pembukaan dalam periode tertentu. Saat ini sendiri salah satu yang paling banyak digunakan adalah candlestick.

Yakni sebuah grafik harga saham yang dahulunya berguna bagi para trader untuk mencatat harga pasar dari waktu ke waktu. Nantinya pengguna akan memakai data tersebut dengan tujuan untuk memprediksi pergerakan harga di waktu mendatang.

Metode ini sendiri berkembang berkat Munehisa Honma. Kemudian populer kembali berkat Steven Nison di dunia barat. Candlestick sendiri mempunyai dua komponen utamanya diantaranya adalah tubuh candle atau body serta ekor candel atau shadow/wick.

Penggunaan Analysis Candlestick

Candlestick mempunyai dua warna yang ada pada komponen utamanya. Adapun warna tersebut adalah merah dan hijau. Pada warna merah berarti terdapat penurunan harga saham sehingga harga penutupannya jauh lebih rendah daripada harga pembukaan atau bearish.

Berbeda dengan warna hijau karena artinya terdapat peningkatan harga saham. Hal ini berarti harga penutupan jauh lebih tinggi daripada harga pembukaan atau bullish. Tentu saja akan sangat mudah dalam memahami komponen warna tersebut.

Akan tetapi, dalam beberapa kasus candlestick tersebut tidak memiliki tampilan berwarna, maka warna hitam akan memberi indikasi situasi bearish. Sedangkan warna putih akan mengindikasikan situasi bullish dalam sebuah grafik.

Itu tadi penjelasan lengkap tentang analisis candle yang dapat Anda gunakan pada software. Analisis ini sendiri sebenarnya dapat bermanfaat juga selain untuk mengetahui harga saham di pasar saham saja. Pasalnya, pengguna dapat memakainya sesuai kebutuhan dengan sistem sama.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Penjelasan Metode K-Harmonic Mean pada Software R Studio

K-harmonic mean dapat Anda gunakan apabila ingin melakukan sebuah penelitian. Penelitian ini sendiri dapat memanfaatkan juga beberapa perangkat lunak cukup populer di berbagai belahan dunia. Tidak lain yakni software R Studio.

Kenali Dahulu Apa itu R Studio

R Studio adalah salah satu jenis perangkat lunak yang dapat Anda manfaatkan untuk mempermudah menulis sekaligus menggunakan bahasa R. Hal ini berarti software tersebut termasuk integrated development environment atau IDE untuk R.

Hal tersebut mencakup editor penyorotan sintaks, konsol, alat untuk merencanakan, debugging, riwayat, dan masih banyak lagi lainnya. Hingga sekarang ini sendiri pengguna software tersebut terbilang cukup banyak. Hal ini juga karena kepopulerannya di masyarakat.

Hingga saat ini sendiri RStudio tersedia dalam edisi open source serta komersial. Anda juga dapat menjalankannya pada beragam sistem operasi. Baik itu Linux, Mac, Windows, ataupun browser yang sudah terhubung langsung kepada RStudio Server.

Pengertian K-Harmonic Mean

Perlu Anda ketahui, bahwa K-Harmonic Mean sebenarnya termasuk sebagai metode pengembangan dari K-Means. Adapun fungsi dan kegunaannya adalah untuk mengatasi berbagai masalah K-Means saat ingin menentukan titik pusat cluster.

Tidak hanya itu, penggunaannya juga dapat meminimalisasi rata-rata harmonik pada semua titik data ke pusat cluster yang tersedia. Hasil pemetaan nantinya dapat tersimpulkan jika menggunakan metode tersebut dengan tepat dan teliti.

KHM ini sendiri termasuk salah satu metode pengelompokan baru yang dapat Anda gunakan untuk mengelompokkan data sedemikian rupa. Agar nantinya jumlah harmonik dari jarak setiap entitas sekaligus seluruh pusat dapat terminimalkan.

Penggunaan K-H Means

Seperti pada penjelasan di atas, K-means termasuk salah satu metode yang dapat Anda gunakan dalam sebuah penelitian. Dengan begitu, tentu akan semakin mudah dalam menemukan solusi dari sebuah data maupun cluster.

Jumlah cluster yang sudah ditentukan sebelumnya serta tekniknya sendiri umumnya akan sangat bergantung pada identifikasi awal elemen sehingga perlu mewakili cluster dengan baik. Penelitian dengan cara ini juga memerlukan area penelitian luas.

Adapun penggunaannya lebih fokus pada peningkatan proses pengelompokan sehingga dapat memecahkan masalah. Hingga saat ini sendiri ada banyak peneliti yang tertarik untuk mempelajari lebih lanjut mengenai K-H means tersebut.

Itu tadi penjelasan lengkap yang dapat Anda ketahui mengenai K-harmonic mean pada software R Studio. Sebelum menerapkan metode ini, maka sangat penting bagi pengguna untuk mempelajari metode pengelompokannya terlebih dahulu.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Pengaplikasian Metode Simplex lattice design

Pengaplikasian Metode Simplex lattice design – Dalam Ilmu Matematis, ada berbagai metode yang bisa digunakan untuk menghitung, hingga menganalisis interpretasi data yang dibutuhkan. Metode-metode tersebut memiliki cara kerja dan hasil akhir yang berbeda-beda.

Salah satu jenis metode yang dimaksud adalah metode simplex lattice design. Metode ini merupakan metode optimasi yang cukup sering digunakan dalam berbagai kebutuhan untuk menentukan formula optimal dari suatu campuran bahan.

Simplex lattice design ini dinilai menjadi metode optimasi yang paling sederhana diantara berbagai metode optimasi lainnya seperti metode trial and error. Metode ini juga dinilai jauh lebih efektif dari metode trial and error karena metode SLD tidak membutuhkan terlalu banyak bahan dalam pengerjaannya.

Metode SLD banyak digunakan untuk menghitung campuran bahan dalam dunia flora atau makanan. Menurut Bolton, metode SLD merupakan metode yang digunakan untuk mengetahui profil efek campuran terhadap suatu parameter. Metode simplex lattice design menggunakan dua variabel A dan B yang bebas untuk membuat rancangan campuran yang akan diamati. Variabel A dan B pada metode SLD nantinya akan berubah menjadi campuran AB.

Dengan kedua variabel lepas dan 1 variabel campuran, ada 3 model yang bisa digunakan untuk mengetahui respon ketiga variabel yang diamati. Model-model tersebut diantaranya :

  • Linear model
  • Quadratic model
  • Special Cubic

Setelah menggunakan ketiga model tersebut, metode SLD akan menghasilkan persamaan dan contour plot yang menggambarkan respon dari bahan yang dicampurkan tersebut. Setelah respon bahan diperoleh, selanjutnya campuran tersebut akan dicari formula optimumnya dengan memasukkan parameter yang akan dianalisis menggunakan metode SLD ini.

Beberapa parameter yang digunakan diantaranya floating lag time, durasi floating time, profil disolusi dan sifat fisik tablet. Setelah bahan di analisis dan dicari formula optimumnya, langkah selanjutnya dari metode SLD adalah langkah optimization dengan menggunakan metode numerical atau metode graphical.

Parameter yang digunakan dalam metode SLD juga akan dibuatkan analisa prediksi dalam proses optimization. Setelah semua proses metode simplex design dilakukan, akan diketahui apakah formula campuran bahan yang digunakan memiliki formula yang optimum atau tidak.

Metode SLD biasanya digunakan untuk meneliti beberapa campuran seperti campuran obat yang dibuat dari bahan herbal, hingga campuran bahan pangan seperti minyak nabati dan lain sebagainya. Hasil metode SLD ini nantinya bisa memberikan beberapa hasil seperti keterangan manfaat campuran yang dibuat hingga efek samping dan kandungan negatif dalam campuran tersebut.

Manfaat terbesar dari penggunaan metode SLD adalah mengurangi faktor trial and error yang terdapat dalam campuran bahan tersebut. Setelah diketahui berbagai faktor dari campuran yang ada, hasil tersebut bisa menjadi acuan untuk menentukan apakah campuran bahan tersebut bisa disebarluaskan atau tidak.

Menggunakan metode simplex design dinilai seringkali menguntungkan para penggunanya karena hasil perhitungan dan analisa yang cukup akurat. Dengan data yang akurat, pengaplikasian campuran bahan yang dibuat bisa dimaksimalkan sesuai kebutuhan.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penjelasan Metode Uncertainly Analysis

Apa itu Metode Uncertainly Analysis?

Ada banyak metode yang digunakan dalam penelitian, salah satunya adalah ketidak pastian atau sering disebut sebagai uncertainly analysis. Metode ini merupakan metode penelitian yang cocok digunakan untuk inventarisasi, sehingga hasil data lebih akurat.

Metode ini tidak berdiri sendiri, melainkan menggabungkan antara keputusan pilihan metodologis dan prioritas mengenai hasil akhir yang sempurna di bagian inventarisasi. Penilaian yang dilakukan dengan metode ini dimaksudkan untuk mempertanyakan validitas estimasi emisi.

Anda yang hendak menggunakan metode uncertainly analysis bisa membaca penjelasan yang lebih lengkap mengenai metode tersebut. Dengan begitu, Anda bisa melakukan penelitian dengan lebih mudah, tanpa perlu khawatir mengenai kesalahan perhitungan atau bias data.

Jenis Metode Analisis Ketidakpastian

Secara umum ada dua jenis metode analisis mengenai ketidak pastian, yakni:

  1. Ketidakpastian Pengukuran Tunggal

Merupakan pengukuran atau penelitian yang hanya dilakukan satu kali saja, nantinya nilai yang dianggap benar adalah nilai yang pertama kali dimasukkan dan dihitung. Untuk mendapatkan hasil ketidak pastian, diambil dari setengah nilai skala terkecil yang digunakan instrument.

2. Ketidakpastian Berulang

Pengukuran yang akurat biasanya tidak dilakukan satu kali saja, melainkan dua sampai tiga kali untuk meminimalisir kesalahan. Untuk ketidakpastian pengukuran berulang, nilai yang digunakan adalah nilai rata rata yang didapatkan dari data. Sedangkan untuk nilai ketidakpastiannya, didapatkan dari nilai simpangan baku masing-masing sampel.

Aturan dalam Analisis Ketidakpastian

Ketika menggunakan metode uncertainly analysis, ada empat aturan dasar yang harus diperhatikan, diantaranya adalah:

a. Aturan Penjumlahan dan Pengurangan

Merupakan aturan dimana dua besaran data dijumlahkan atau dikurangkan, berdasarkan aturan tambahan ketidakpastian mutlak yang dimiliki

b. Aturan Perkalian dan Pembagian

Merupakan aturan kedua dalam metode analisisi ketidakpastian, disini dua besaran yang terlibat operasi perkalian ataupun pembagian ditambahkan ketidak pastian relatifnya. Biasanya aturan dasar ini digunakan untuk menghitung luas bangun ruang.

c. Aturan Pangkat

Aturan pangkat menjadi aturan ketiga terkait dengan metode analisis ketidakpastian. Aturan pangkat hampir serupa dengan aturan perkalian dan pembagian sebelumnya, namun data atau angka yang dikalikan merupakan variabel yang sama.

d. Aturan Perkalian dan Konstanta

Terakhir adalah aturan perkalian dan konstanta dalam aturan dasar metode uncertainly analysis. Aturan ini digunakan jika hasil pengukuran mengandung ketidakpastian relative ketika dilakukan dengan sebuah konstanta. Apabila hasilnya memiliki ketidakpastian yang mutlakk, maka variabel harus dilakukan dengan konstanta yang sudah ditentukan.

Demikianlah penjelasan lebih lengkap terkait dengan metode uncertainly analysis. Anda yang hendak menggunakan metode analisis ini ada baiknya membaca lebih lengkap mengenai materinya, sebab rumus yang digunakan harus dianalisis dengan teliti. Semoga informasi terkait dengan metode analisis ketidakpastian ini dapat menambah pengetahuan Anda, terutama yang hendak melakukan penelitian dengan metode tersebut.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penjelasan Metode Analisis Six Sigma Distribusi Weibul

Sejarah Metode Six Sigma?

Metode Six Sigma sendiri telah dikenal sejak abad ke-19 dan pertama kali diperkenalkan serta dikembangkan oleh Carl Fredrich Gauss, seorang matematikawan dan fisikawan Jerman. Dimana kurva lonceng tersebut menjadi alat awal untuk menemukan kesalahan dan cacat dalam suatu proses.

Analisis Six Sigma kemudian dikembangkan oleh fisikawan lainnya yaitu Walter Shewhart, asal Amerika di tahun 20-an. Hingga kemudian di tahun 80-an, Motorola membawa metode ini untuk menciptakan kualitas produknya agar lebih konsisten.

Apa itu Six Sigma?

Metode Six Sigma merupakan metode yang dapat digunakan untuk analisis tingkat kerusakan sampai produk mendekati zero defect. Adapun prosedur yang digunakan untuk memperbaiki proses dan peningkatan kualitas menuju target Six Sigma yaitu dengan konsep DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control).  

Dalam Six Sigma, variasi biasanya dimodelkan dengan distribusi normal kurva lonceng. Seringkali, proses dan produk tidak “berperilaku baik” dan distribusinya biasanya miring. Kemiringan umumnya lebih terlihat ketika variasinya signifikan. Oleh karena itu, perhitungan Six Sigma telah dikritik karena sangat mengandalkan asumsi normalitas.

Komponen kunci keberhasilan implementasi Six Sigma adalah dukungan dari para eksekutif. Metodologi tidak bekerja dengan baik ketika seluruh organisasi tidak setuju.

Sementara Analisis Weibull diciptakan pada tahun 1937 oleh insinyur dan matematikawan Ernst Hjalmar Waloddi Weibull asal Swedia. Ia pun menjadi terkenal di bidang probabilitas dan statistik untuk formulasi distribusi Weibull. Sebuah metode probabilistik yang menentukan rata-rata masa pakai dan tingkat kegagalan dari waktu ke waktu.

Analisis Weibull juga banyak digunakan diberbagai bidang seperti Kimia, Biologi, Fisika, dan Matematika. Dengan metode ini, para ilmuwan dapat menentukan tingkat kejadian kanker paru-paru pada perokok atau besarnya gempa, dan masih banyak lagi.

Prediksi yang dilakukan analisis Weibull,  dibuat berdasarkan statistik yang dihasilkan dari data langsung dari kuantitas perwakilan unit produk tertentu. Data kehidupan diukur selama masa pakai suatu produk. Pengukuran ini bisa dalam menit, jam, kilometer, siklus, dan lain sebagainya.

Pendekatan teoritis yang diusulkan untuk menentukan metode analsis Six Sigma distribusi Weibull merupakan hal baru bagi praktisi kualitas Six Sigma, yang biasanya berurusan dengan proses normal atau pendekatan normal untuk proses non-normal.

Prosedur yang dikembangkan di sini sebenarnya digunakan untuk pertama-tama menentukan LSSL dan USSL diikuti dengan diperolehnya LSQL dan USQL. Hal ini pada gilirannya telah membantu menghitung metrik Six Sigma seperti cacat per sejuta peluang (DPMOs) dan bagian-bagian yang sangat baik per sejuta peluang (EGPMOs) di bawah distribusi Weibull dua parameter untuk yang lebih rendah lebih baik (LTB) dan yang lebih tinggi -karakteristik kualitas yang lebih baik (HTB).

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

Penjelasan Metode Analisis Agent Based Modeling

Yuk Lebih Kenal Dengan Metode Analisis Agent Based Modeling!

Seperti yang sudah Anda ketahui bahwa metode yang biasa digunakan dalam sebuah penelitian sangatlah banyak dan metode itu akan digunakan sesuai dengan objek dan tema penelitian guna memperoleh hasil dan rumusan yang sesuai dengan fakta di lapangan. Salah satu contoh metode yang ada yaitu metode analisis agent Based modeling. Adapun penjelaaan lebih lengkap mengenai metode ini akan dijelaskan di bawah ini.

Apa itu Agen Based Modelling?

Agent-Based Modelling atau biasa juga disingkat menjadi ABM merupakan salah satu metode penelitian yang bisa menjelaskan sistem secara kompleks dengan sebuah agen yang berperan sebagai individu atau objek yang memiliki orientasi dan aksi tertentu yang nantinya mampu mempengaruhi lingkungan model.

Agent Based modeling juga disebut-sebut sebagai suatu model komputasi yang digunakan untuk mensimulasikan tindakan dan interaksi di individu otonom yang disebut juga sebagai agen yang bisa berupa orang, mobil, gedung, lahan, serangga dan lain sebagainya dalam sebuah garis bujur sangkar yang sudah ditentukan dengan maksud untuk bisa menilai efeknya pada sistem secara keseluruhan.

Secara umum, sebuah agent Based modeling akan didasarkan pada sekumpulan agen yang secara otonom bisa berinteraksi satu sama lain serta dengan lingkungan yang sesuai dengan aturan perilaku Pemodelan ini sering dipilih karena mampu memodelkan sistem hingga ke entitas terkecilnya. Selain itu metode analisis ABM ini juga bisa mengakomodasi dan sifat-sifat dari setiap individu terkecil pada ekosistem.

Sejarah Agent Based Modeling

Berawal pada tahun 1940-an dari ide dua orang lelaki yang bernama John Von Neumman dan Stanislaw Marchin Ulam yang memiliki kaitan dengan cellular automata (CA). CA adalah suatu pemodelan matematika yang sederhana dari suatu sistem fisik di mana ruang dan waktu sistem tersebut bisa dijadikan diskrit.

Lalu hal tersebutlah yang membawa pada penemuan teori matematika tentang sistem partikel interaktif yang nantinya menggunakan metode mekanika statistika agar bisa mempelajari masalah-masalah yang berkaitan dengan perubahan fase dan sistem dinamika. Namun,.metode yang satu ini baru memulai kepopulerannya untuk digunakan pada tahun 1990-an untuk bisa mensimulasikan dinamika fenomena sosial.

Elemen Utama Agent Based Modeling

Agen yang setiap agennya bertindak dan berperilaku sesuai dengan aturan yang ada pada lingkungannya. Menurut Macal dan North, setidaknya ada tiga elemen dalam sebuah ABM yaitu:

1. Satu set agen, atribut dan perilaku mereka

2. Satu set relationship dan metode interaksi yaitu tipologi yang mendasari keterhubungan dan mendefinisikan bagaimana dan dengan siapa agen berinteraksi

3. Lingkungan (environment) agen. Agen berinteraksi dengan lingkungannya selain dengan agen-agen lain.

Demikian informasi seputar metode analisis agent Based modeling yang harus Anda ketahui. Metode yang satu ini bisa Anda gunakan apabila sesuai dengan objek penelitian yang sedang Anda teliti saat ini.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengenal Metode Simplex lattice design

Dalam Ilmu Matematis, ada berbagai metode yang bisa digunakan untuk menghitung, hingga menganalisis interpretasi data yang dibutuhkan. Metode-metode tersebut memiliki cara kerja dan hasil akhir yang berbeda-beda.

Apa itu Metode Simplex lattice design?

Metode ini merupakan metode optimasi yang cukup sering digunakan dalam berbagai kebutuhan untuk menentukan formula optimal dari suatu campuran bahan.

Simplex lattice design ini dinilai menjadi metode optimasi yang paling sederhana diantara berbagai metode optimasi lainnya seperti metode trial and error. Metode ini juga dinilai jauh lebih efektif dari metode trial and error karena metode SLD tidak membutuhkan terlalu banyak bahan dalam pengerjaannya.

Metode SLD banyak digunakan untuk menghitung campuran bahan dalam dunia flora atau makanan. Menurut Bolton, metode SLD merupakan metode yang digunakan untuk mengetahui profil efek campuran terhadap suatu parameter. Metode simplex lattice design menggunakan dua variabel A dan B yang bebas untuk membuat rancangan campuran yang akan diamati. Variabel A dan B pada metode SLD nantinya akan berubah menjadi campuran AB.

Ada 3 model yang bisa digunakan untuk mengetahui respon ketiga variabel yang diamati. Model-model tersebut diantaranya :

  • Linear model
  • Quadratic model
  • Special Cubic

Setelah menggunakan ketiga model tersebut, metode SLD akan menghasilkan persamaan dan contour plot yang menggambarkan respon dari bahan yang dicampurkan tersebut. Setelah respon bahan diperoleh, selanjutnya campuran tersebut akan dicari formula optimumnya dengan memasukkan parameter yang akan dianalisis menggunakan metode SLD ini.

Parameter yang digunakan dalam metode SLD juga akan dibuatkan analisa prediksi dalam proses optimization. Setelah semua proses metode simplex design dilakukan, akan diketahui apakah formula campuran bahan yang digunakan memiliki formula yang optimum atau tidak.

Manfaat terbesar dari penggunaan metode SLD adalah mengurangi faktor trial and error yang terdapat dalam campuran bahan tersebut. Setelah diketahui berbagai faktor dari campuran yang ada, hasil tersebut bisa menjadi acuan untuk menentukan apakah campuran bahan tersebut bisa disebarluaskan atau tidak.

Menggunakan metode simplex design dinilai seringkali menguntungkan para penggunanya karena hasil perhitungan dan analisa yang cukup akurat. Dengan data yang akurat, pengaplikasian campuran bahan yang dibuat bisa dimaksimalkan sesuai kebutuhan.