Kategori
Jasa Olah Data

Cara Menyusun Skripsi agar Cepat Selesai Tepat Waktu

Cara menyusun skripsi agar cepat selesai penting untuk diketahui. Mengerjakan skripsi merupakan tugas akademik yang memerlukan waktu, dedikasi, serta ketekunan.

Menyelesaikan skripsi secara cepat merupakan tujuan sebagian besar dari keinginan mahasiswa. Kendati demikian, diperlukan cara supaya bisa membantu menyelesaikan skripsi lebih efisien serta cepat.

Cara Menyusun Skripsi Agar Cepat Selesai

Seringkali skripsi dipandang menjadi sebuah hal yang menakutkan serta menyulitkan. Terlebih lagi, sebagian besar mahasiswa harus mengalami revisi penulisan skripsi secara berulang kali. Hal itu bisa diatasi atau diminimalisir dengan menyusun cara supaya skripsi cepat selesai.

Menentukan Topik

Langkah awal yang bisa dilakukan dalam menulis skripsi yaitu menentukan topik. Topik skripsi dapat diperoleh dari berbagai sumber. Mulai dari studi literatur sampai lingkungan sekitar. Bahkan bisa juga ide dari topik skripsi dari mata perkuliahan yang paling disukai. Hal tersebut bisa dilanjutkan memperkaya diri dengan membaca bacaan yang berkaitan.

Pilihlah topik yang datanya mudah untuk dicari, dikuasai, disukai tetap berkaitan dengan topik utama jurusan, maka pengerjaan skripsi akan lebih mudah serta tidak membebani diri.

Menentukan Metode Penelitian

Langkah berikutnya yaitu menentukan metode penelitian. Terdapat berbagai macam metode penelitian yang dapat digunakan untuk mengerjakan skripsi. Secara umumnya yaitu terdapat metode kualitatif serta kuantitatif. Dalam pemilihan topik skripsi bisa ditentukan sesuai dengan topik skripsi yang diambil.

Menyusun Kerangka Penelitian

Dalam mempermudah pengerjaan skripsi, terlebih dahulu bisa membuat kerangka penelitian. Perguruan tinggi memiliki standar berbeda-beda mengenai kerangka penelitiannya. Secara umumnya kerangka penulisan terdiri atas cover, daftar isi, pendahuluan pada bab 1, tinjauan teoritis pada bab 2, metode penelitian pada bab 3, temuan dan pembahasan pada bab 4, serta kesimpulan pada bab 5.

Nah, cara di atas bisa membantu mahasiswa untuk menyusun skripsi supaya cepat selesai. Terlepas dari itu semua, skripsi juga dipengaruhi oleh dosen pengampu serta diri sendiri. Pastikan dosen pengampu sesuai dengan kebutuhan skripsi, sehingga pembuatan skripsi dibantu adanya dosen pembimbing.

Cara menyusun skripsi agar cepat selesai yang utama yaitu niat diri sendiri. Adanya niat dan tekad untuk menyelesaikan skripsi dengan cepat dan tepat waktu, sehingga pengerjaan skripsi akan mudah.

Kategori
Konsultasi Susun Skripsi

Penjelasan Software UCINET VI, Menganalisa Struktur Jaringan Sosial

Penjelasan software UCINET VI adalah perangkat lunak yang berfungsi untuk menganalisis jaringan sosial. Perangkat lunak ini dikembangkan oleh Lin Freeman, Martin Everett, dan Steve Borgatti. Software ini berfungsi untuk menganalisis berbagai jenis jaringan sosial. Termasuk jaringan kerja, jaringan pertemanan, dan jaringan keluarga.

Penjelasan Software UCINET VI

Jaringan sosial telah menjadi subjek penelitian yang semakin penting dalam berbagai disiplin ilmu. Dalam rangka menggali wawasan mendalam dari data jaringan, perangkat lunak UCINET hadir sebagai alat analisis yang tangguh dan andal. 

Software ini memberikan kemampuan bagi para peneliti dan analis untuk mengimpor, menganalisis, dan memvisualisasikan data jaringan secara efektif. Berikut ini adalah beberapa fitur utama yang membuat software tersebut menjadi pilihan utama dalam analisis jaringan.

Fitur-Fitur Utama

Input Data yang Fleksibel

Salah satu fitur paling penting dari UCINET adalah kemampuannya untuk mengimpor data jaringan dari berbagai sumber. Pengguna dapat dengan mudah mengimpor data dari tabel hubungan antar entitas atau matriks hubungan. Sehingga fleksibilitas ini memungkinkan peneliti untuk bekerja dengan berbagai jenis data jaringan. Termasuk data yang berasal dari survei, media sosial, atau sumber-sumber lainnya.

Analisis Jaringan yang Mendalam

UCINET menawarkan berbagai algoritma analisis jaringan yang kuat untuk membantu pengguna mengungkap pola dan struktur dalam data jaringan. Dengan algoritma analisis sentralitas, koheasi, jarak, dan banyak lagi, pengguna dapat memahami peran penting setiap entitas dalam jaringan. Sehingga dapat mengidentifikasi kelompok-kelompok yang saling terhubung, serta mengukur seberapa dekat atau jauhnya entitas-entitas dalam jaringan.

Visualisasi yang Menyajikan Insight

Visualisasi grafis memainkan peran penting dalam penjelasan software UCINET VI. Anda dapat memahami dan mengkomunikasikan informasi dari data jaringan. 

UCINET memungkinkan pengguna untuk membuat berbagai jenis visualisasi grafis. Termasuk diagram simpul-garis yang menggambarkan hubungan antar entitas, serta grafik matriks yang menyoroti pola keterhubungan. Sehingga, visualisasi ini mempermudah peneliti untuk melihat dan menginterpretasikan struktur jaringan secara lebih intuitif.

Statistik Deskriptif yang Informatif

Dengan fitur statistik deskriptif, UCINET memungkinkan pengguna untuk menghasilkan gambaran menyeluruh tentang karakteristik jaringan. Kemudian juga mendukung distribusi sentralitas, ukuran komponen terbesar, dan statistik lainnya. Sehingga memberikan wawasan tentang distribusi kekuatan dan keterhubungan dalam jaringan.

Itulah penjelasan software UCINET VI yang sangat berfungsi untuk menganalisa jaringan sosial saat ini. Dengan fitur-fitur utama yang kuat dan komprehensif, UCINET menjadi alat yang penting dalam menggali potensi data jaringan. Analisis jaringan sosial menjadi lebih mudah dan efisien. Sehingga membuka pintu bagi pemahaman yang lebih dalam tentang dunia yang kompleks ini.

Baca Juga:

Penjelasan Software Design Expert dalam Optimasi Sediaan Farmasi

Kategori
Konsultasi Susun Skripsi

Penjelasan Software Design Expert dalam Optimasi Sediaan Farmasi

Sangat penting memahami penjelasan software Design Expert secara singkat agar sebelum mengoperasikannya Anda sudah sedikit tahu konsep penggunaan dari aplikasi satu ini. Aplikasi ini bisa di pakai untuk menunjang formulasi berbagai obat tradisional.

Contohnya seperti kapsul dan tablet. Selain itu, bisa di pakai untuk menunjang formulasi drug delivery sistem. Contohnya seperti tablet lepas lambat, targeted drug delivery (etosom, liposom serta nano partikel).

Sebenarnya dari segi pemakaian tidak terbatas pada bidang kefarmasian. Aplikasi ini bisa di pakai dalam menunjang proses optimasi dari penelitian komposisi optimal campuran minyak nabati yang berperan sebagai bahan baku sintesis biodiesel. 

Inilah Penjelasan Software Design Expert sebagai Alat Optimasi Formulasi Sediaan Farmasi

Aplikasi metode statistik Design Expert pertama kali rilis pada tahun 1996 silam dengan pihak pemroduksinya adalah statease. Salah satu fungsinya adalah untuk membantu melakukan desain eksperimental.

Contoh penerapannya pada proses penentuan formula optimum sebuah sediaan. Penjelasan software Design Expert selanjutnya adalah mengapa ketika formulasi di lakukan menggunakan aplikasi ini terasa lebih menguntungkan.

Salah satu alasannya karena dalam tahapannya sudah menyediakan panduan yang memberikan arahan. Selain itu, bisa di pilih menyesuaikan dengan tujuan dari DOE atau design of experiments yang akan di laksanakan.

Manfaat lainnya dari penggunaan software satu ini adalah mampu menginterpretasikan berbagai faktor dalam aktivitas percobaan. Di dalam software ini, terbagi atas tiga opsi arah penelitian. Pemilihan opsinya menyesuaikan dengan desain percobaannya.

Tiga opsi di maksud mencakup screening, characterization serta optimization.  Supaya lebih paham mengenai perbedaan ketiga opsi ini, Anda dapat menyimak uraian lebih lengkap berikut:

  1. Screening

Penjelasan software Design Expert bagian screening, yang memerlukan run sekaligus informasi paling sedikit. Run merupakan banyaknya jumlah eksperimen yang harus di laksanakan menyesuaikan desain eksperimental dipilih.

Pemakaian screening adalah saat mempunyai banyak faktor yang memungkinkan (>6). Tapi, tidak di ketahui manakah yang efeknya nyata. Untuk memperkirakan interaksi serta persyaratan lebih jauh, membutuhkan tindak lanjut menuju DOE ke-2.

  1. Characterization

Di bandingkan sebelumnya, characterization membutuhkan lebih banyak run per faktornya. Informasi yang di berikan juga lebih banyak. Bagian ini dipakai hanya dengan beberapa faktor (<10).

  1. Optimization

Bagian terakhir yaitu optimazion yang memerlukan paling banyak informasi sekaligus run per faktor. Pemakaian bagian ini sesudah melakukan penyempitan daftar faktor (<6). Dengan kondisi di mana kemungkinan optimumnya terdapat di daerah yang sedang di uji.

Sebaiknya sebelum menggunakan Design Expert, pahami konsep penggunaannya serta setiap fitur yang di miliki. Termasuk juga penjelasan software Design Expert singkat di atas agar nantinya memudahkan dalam pengoperasian.

Meta Keyword: Penjelasan software Design Expert

Meta Deskripsi: Sangat penting memahami penjelasan software Design Expert agar sebelum mengoperasikannya Anda sudah sedikit tahu konsep penggunaan dari aplikasi satu ini.

Baca Juga:

Sekilas Penjelasan Software Netlogo serta Fitur Unggulannya

Kategori
Konsultasi Susun Skripsi

Teknologi GWGPR & GWNBR (R), Meningkatkan Eksplorasi dalam Tanah!

GWGPR & GWNBR (R) menjadi salah satu metode inovatif bidang eksplorasi dalam tanah. Eksplorasi dan pemahaman mengenai dalam tanah selalu menjadi hal yang krusial berbagai bidang. 

Termasuk teknik sipil, geologi, arkeologi, dan studi lingkungan. Metode-metode tradisional untuk penyelidikan dalam tanah seringkali memakan waktu. 

Bahkan membutuhkan tenaga kerja banyak dan bersifat invasif. Namun, dengan munculnya teknologi-teknologi canggih membawa perubahan perubahan besar bidang eksplorasi. 

Pengertian

Ground-Penetrating Radar adalah metode geofisika non-destruktif menggunakan gelombang elektromagnetik berfrekuensi tinggi menyelidiki dalam tanah. Sistem GPR terdiri dari antena pemancar mengirimkan pulsa elektromagnetik. 

Dan antena penerima yang merekam pantulan dari batas-batas nya. Waktu yang dibutuhkan oleh sinyal untuk kembali ke penerima digunakan untuk menentukan kedalaman. Teknik GPR telah diterapkan secara luas dalam berbagai bidang:

  1. Teknik Sipil
  2. Arkeolog
  3. Geologi dan Pertambangan
  4. Studi Lingkungan
  5. Pencarian dan Penyelamatan

Meskipun memiliki banyak keuntungan, GPR juga memiliki keterbatasan. Terutama terkait dengan kedalaman penetrasi dan resolusi. 

Reduksi sinyal dalam beberapa jenis material geologi dapat membatasi kedalaman investigasinya. Selain itu, interpretasi data GPR memerlukan keahlian khusus. 

Air tanah adalah sumber daya alam yang berharga. Dan karakterisasi air tersebut menjadi hal yang penting untuk pengelolaan air yang berkelanjutan. 

Secara konvensional, pemboran sumur dan instalasi sumur pemantau digunakan untuk mengakses data air tanah. Tetapi metode GWGPR & GWNBR (R) dapat mahal dan bersifat invasif. 

Pengembangan Groundwater Non-Invasive Characterization using Borehole Radar (GWNBR) telah mengubah cara kita mempelajari sumber daya air dalam tanah. GWNBR menggunakan teknologi radar di dalam sumur bor. 

Tujuannya untuk menyelidiki properti-properti di sekitar nya tanpa perlu mengambil sampel fisik. Aplikasi-aplikasi GWNBR meliputi:

  1. Hidrogeologi
  2. Pemetaan Polusi
  3. Teknik Geoteknik
  4. Manajemen Sumber Daya Air

Integrasi GWGPR & GWNBR (R)

Baik GPR maupun GWNBR adalah alat-alat non-invasif yang sangat kuat. Sehingga saling melengkapi ketika digunakan bersama-sama. 

GPR efektif untuk mengkarakterisasi area luas dari permukaan tanah. Memberikan gambaran umum mengenai fitur-fitur nya. 

Di sisi lain, GWNBR menawarkan informasi detail pada kedalaman tertentu. Terutama berharga untuk mempelajari masalah-masalah yang berkaitan dengan air tanah.

Menggabungkan keuntungan dari cakupan area yang luas dan pencitraan resolusi tinggi. Integrasi GWGPR & GWNBR (R) memungkinkan peneliti dan praktisi untuk mendapatkan pemahaman komprehensif mengenai dalam tanah. 

Baca Juga:

Mengenal Aplikasi ATLAS.ti, Memperdalam Analisis Kualitatif dalam Penelitian

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengenal Aplikasi ATLAS.ti, Memperdalam Analisis Kualitatif dalam Penelitian

Aplikasi atlas.ti merupakan salah satu software penting pada analisis kualitatif. Di mana metode ini sering melibatkan jumlah data besar dan kompleks.

Sehingga memerlukan alat bantu canggih untuk memahami dan menyusun temuan dengan lebih sistematis. Karena memiliki peran penting mendapatkan pemahaman mendalam tentang pengalaman, persepsi, dan makna terkait. 

Apa Itu Aplikasi Atlas.Ti?

ATLAS.ti adalah perangkat lunak analisis kualitatif yang dirancang khusus untuk membantu peneliti. Dalam mengorganisir, mengelompokkan, serta menganalisis file kualitatif. 

Aplikasi ini memungkinkan para peneliti untuk mengelola berbagai jenis file. Termasuk  jenis teks, gambar, audio, video, dan dokumen lainnya. 

Aplikasi atlas.ti juga dilengkapi dengan berbagai fitur analisis yang kuat. Sehingga memungkinkan para peneliti untuk menyelami data serta menggali temuan yang mendalam. Berikut merupakan detail untuk fitur yang ada:

  1. Import Data Multi-Format

ATLAS.ti mendukung berbagai format file, termasuk dokumen teks, file audio, video, gambar, dan data dari platform sosial media. Dengan demikian, para peneliti dapat mengimpor serta mengintegrasikan dari berbagai sumber dengan mudah.

  1. Organisasi Data

Aplikasi ini memungkinkan pengorganisasian file secara sistematis dalam proyek-proyek yang terpisah. Dengan kemampuan membuat tag, kategori, serta label. 

  1. Pendekatan Kualitatif dan Kuantitatif

ATLAS.ti menggabungkan pendekatan kualitatif dan kuantitatif dalam analisis file. Ini berarti bahwa selain menyelami temuan kualitatif, peneliti juga dapat melakukan statistik deskriptif dengan mudah.

  1. Coding dan Anotasi

Aplikasi atlas.ti ini memungkinkan para peneliti untuk melakukan coding atau penandaan data dengan mudah. Sehingga mempermudah identifikasi pola dan temuan penting.

  1. Analisis Visual

ATLAS.ti dilengkapi dengan fitur visualisasi yang kuat. Seperti diagram jaringan dan pohon konsep yang membantu peneliti untuk menyajikan hasil analisis. 

  1. Mengelola Kutipan

Aplikasi ini memungkinkan peneliti untuk menyimpan serta mengelola kutipan atau cuplikan penting dari file. Sehingga memudahkan dalam merujuk serta mengutip temuan dalam laporan penelitian.

Aplikasi atlas.ti  merupakan alat yang sangat berharga bagi peneliti kualitatif. Karena bisa membantu alam menghadapi tugas yang kompleks dalam analisis data. 

Dengan berbagai fitur analisis dan pengorganisasian yang kuat. Sehingga para peneliti dapat memperdalam pemahaman mereka terhadap data kualitatif serta menghasilkan temuan yang berarti secara lebih efisien. 

Penggunaan nya akan membantu memajukan kualitas penelitian kualitatif. Dan aplikasi atlas.ti  dapat memberikan kontribusi yang berarti dalam penemuan ilmiah di berbagai bidang studi.

Baca juga:

Apa Itu SNA (UCINET VI)? Ini Jawabannya

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

Kategori
Jasa Olah Data

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

Model GW-PCA (R) atau geographically weighted bermanfaat saat ada non-stationaritas di semua daerah spasial. Pada poin ini, model global sendiri tidak bisa di pakai untuk mewakili variasi lokal di semua area.

Sebagai penggantinya, koefisien regresi tertimbang secara lokal dan berdasarkan jarak tertentu, sehingga bisa di pakai untuk menyesuaikan nilai global. Jadi Anda bisa menggunakan data spasial yang memuat informasi lokasi.

Adapun paket R dari GW model ini dan menangani prosedur tersebut. Selain itu modal itu juga mempunyai banyak kegunaan untuk melakukan analisis data spasial dan memberikan detail lebih jelas.

Mengenal GW-PCA (R) Data Spasial

Berbicara mengenai kegunaannya, salah satunya yakni untuk analisis komponen utama sebagai alat eksploitasi untuk evaluasi heterogenitas data spasial. Paket R tersebut juga memberikan banyak ringkasan statistik lengkap.

Mengenai fungsi spacial weighting sendiri ini merupakan bagian paling penting dari model GW dalam analisis statistik data spasial. Karena hal ini dapat di pakai dalam mendeskripsikan hubungan spasial di antara data target.

Anda bisa mendefinisikan sebuah matrik dengan dimensi yang sama menggunakan data target. Hal itu di lakukan agar bida melakukan indikasi terhadap geographical weighting dari tiap titik data untuk setuap lokasi.

Nantinya para pengguna harus dapat menentukan jenis dari jarak, fungsi kernel, serta bandwidth yang di pakai untuk membangun matriknya. Jadi metode GW-PCA (R) ini dapat di pertimbangkan untuk digunakan.

Dengan data tersebut bisa di pilih untuk metode analisis ketika menghitung jarak (eucliden, manhattan, serta jarak great circle maupun jarak minkowski di generalisasikan). Biasanya fungsi kernel yang di pakai ialah (gaussian, eksponensial, box-car, bi-square, dan tri-cube).

Untuk gaussian dan eksponensial ialah fungsi kelanjutan dari jarak antara dua titik observasi. Sementara itu box-car, bi-square, serta tri-cube merupakan fungsi diskontinyu.

Artinya pengamatan lebih jauh dari jarak yang sebelumnya sudah di tentukan (bandwith) tidak di ikutsertakan. Bandwidth sendiri bisa berupa jarak atau jumlah data lokal yang tetap untuk kedua fungsinya itu.

Namun ukuran local sample yang sesungguhnya sama seperti ukuran sampel dengan fungsi kontinyu. Anda bisa lihat bagaimana hubungan lokal potensial antar variabel dengan menerapkan fungsi statistik GW-PCA (R).

Baca juga:

Pengertian Self Organizing Maps dan Fakta Unik yang Ada

Kategori
Jasa Olah Data

Pengertian Self Organizing Maps dan Fakta Unik yang Ada

Pertanyaan terkait apa itu Self Organizing Maps (SOM) seringkali muncul di kolom pencarian internet. SOM merupakan salah satu jenis ANN atau artificial neural network yang menggunakan metode tanpa arahan (unsupervised learning) dari data input target.

Apa Itu Self Organizing Maps?

Self Organizing Maps (SOM) adalah jenis ANN yang dapat Anda gunakan tanpa memerlukan adanya arahan. Penggunaan SOM akan menghasilkan representasi yang terpisah antara pelatihan dengan dimensi rendah dan ruang input sampel.

Perbedaan mendasar dari SOM dengan jenis ANN lainnya terletak pada metode pembelajaran kompetitif, bukan dengan metode pembelajaran koreksi kesalahan. Bahkan jaringan ini juga menggunakan fungsi Neighbor untuk melestarikan sifat topologi dalam ruang inputnya.

Kelebihan dari SOM yaitu mampu menghasilkan data yang mudah untuk Anda tafsirkan dan pahami. Hal tersebut terjadi karena SOM menerapkan sistem pengurangan dimensi serta melakukan pengelompokan grid.

Fakta Unik dari Self Organizing Maps

Ada beberapa fakta unik yang perlu Anda ketahui dari SOM. Fakta unik yang cukup penting untuk Anda ketahui yaitu terkait cara kerja SOM dan juga cara pengaplikasiannya.

1. Cara Kerja

Fakta unik pertama dari SOM yaitu terkait cara kerja yang ada. Secara garis besar, SOM memiliki dua lapisan penting yaitu output dan input map feature. Tahap pertama cara kerja SOM yaitu inisialisasi bobot pada vektor. Sehingga beberapa vektor terpilih akan menjadi sampel secara acak.

Selanjutnya vektor yang terpilih akan kembali dipetakan untuk mengetahui bobot yang paling mewakili bagian input. Setiap vektor berbobot akan memiliki bobot tetangga yang berada di lingkungan sekitarnya. Bentuk yang paling banyak map bentuk yaitu bentuk heksagonal dan persegi. Cara kerja ini biasanya akan dilakukan berulang bahkan hingga 1.000 kali.

2. Pengaplikasian Self Organizing Maps

Fakta lainnya yang perlu Anda ketahui yaitu pengaplikasian SOM dalam membentuk data baru akan mempertahankan informasi struktural yang berasal dari data pelatihan. Sehingga Anda tidak perlu khawatir akan kehilangan data saat data melewati proses reduksi.

Tidak hanya itu, SOM juga dapat Anda gunakan untuk mendefinisikan pemetaan antara sifat fisik dan klaster. Sehingga proses analisis dan lanjutan bisa berjalan dengan lancar tanpa adanya tahapan penting yang terlewat.

Bagaimana, menarik bukan beberapa informasi tentang apa itu SOM? Demikian ulasan singkat mengenai pengertian SOM dan fakta unik yang ada, semoga bermanfaat.

Baca juga:

Tujuan Menggunakan Multivariat SSA

Kategori
Jasa Olah Data

Peran Logistic Smooth Transition Autoregressive dalam Kehidupan Sehari-hari

Manusia pasti membutuhkan perencanaan yang baik untuk menentukan langkah di masa depan. Untuk membuat perencanaan yang baik Anda bisa memanfaatkan keberadaan data logistic smooth transition autoregressive.

Apa itu Logistic Smooth Transition Autoregressive?

Logistic Smooth transition autoregressive (LSTAR)  adalah salah satu model data yang kerap orang gunakan untuk menciptakan perencanaan baik di masa mendatang. Keberadaan LSTAR berpedoman pada pengguna deret waktu linier sehingga menghasilkan pertimbangan yang cukup matang.

LSTAR merupakan bentuk ramalan data untuk menghasilkan perencanaan berserta hasil fleksibel.  Hampir semua pengusaha bisa memanfaatkan keberadaan LSTAR untuk mendapatkan perhitungan matang pada hasil produksi.

Cara kerja dari model data tersebut yaitu memperhitungkan semua linier yang ada untuk mendapatkan hasil perencanaan terbaik. Jika hasil tersebut sesuai dengan model data maka nantinya akan menghasilkan perencanaan yang baik.

Manfaat dari Logistic Smooth Transition Autoregressive

Penerapan model data LSTAR ternyata memiliki beragam manfaat bagi kehidupan sehari-hari khususnya bagi seluruh pengusaha. Berikut beberapa manfaat dan peran penting dari LSTAR yang wajib untuk Anda ketahui:

1. Menciptakan Perencanaan Yang Baik

Manfaat utama yang bisa Anda rasakan jika menerapkan keberadaan model data berupa LSTAR yaitu memudahkan perencanaan. Dengan menggunakan LSTAR seorang pengusaha bisa mengetahui besar keuntungan dalam satuan waktu tertentu.

Melalui perhitungan LSTAR, nantinya seluruh biaya yang pengusaha keluarkan sebagai modal terlihat jelas. Menariknya, menggunakan model data ini juga mampu memperkirakan potensi keberhasilan sebuah usaha atas modal yang Anda keluarkan.

2. Terhindar dari Kerugian

Keberadaan LSTAR ternyata juga bisa Anda gunakan sebagai alternatif untuk menghindari kerugian. Hal ini bisa Anda dapatkan dari hasil pertimbangan yang telah terlewati dengan memanfaatkan deret waktu.

Manfaat ini sangat pengusahaan perlukan sehingga perusahaan atau jalannya usaha tetap stabil. Tanpa adanya LSTAR, suatu pengusaha tidak akan bisa merencanakan nasib perusahaan dengan baik dan benar.

LSTAR menjadi salah satu data yang bisa Anda manfaatkan untuk menciptakan perencanaan di masa mendatang. LSTAR juga kerap orang sebut sebagai data peramal berdasarkan data deret waktu.

Baca juga:

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert