Tag: Jasa Sripsi Tesis

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Penjelasan Metode VARX pada Model GSTAR

Apa itu Metode VARX pada Model GSTAR?

Model VAR  memiliki pengembangan atau bentuk lain yang disebut dengan VARX. Metode ini merupakan singkatan dari vector autoregressive with exogenous. Istilah ini termasuk sebuah model peramalan yang digunakan untuk mengetahui hubungan satu variabel dengan variabel lainnya.

Untuk model VARX ini terdapat proses pengembangan dengan menggunakan input X di mana x merupakan variabel eksogen. Salah satu bagian dari variabel eksogen ialah variasi kalender dimana model tersebut termasuk model multivariat time series yang dapat menangkap efek variasi tersebut. Metode ini dapat diterapkan dan diimplementasikan terhadap model GSTAR atau GeneralizedSpace Time Autoregressive yang merupakan salah satu model yang bisa digunakan untuk mengatasi data deret dalam waktu dan lokasi.

Manfaat Metode VARX pada Model GSTAR

Metode VARX pada model GSTAR  ini sangat bermanfaat untuk memodelkan beberapa jenis kondisi terutama yang berhubungan dengan model runtun waktu. Runtun waktu yang dimaksud bisa berupa harian, mingguan, bulanan bahkan mencapai tahunan. Syarat utamanya tentu ada pada penggunaan data dan juga runtunan waktu yang terukur.

Penerapan metode tersebut dapat menyelesaikan studi kasus dengan data yang bersifat kumulatif. Berbagai data yang memiliki jumlah cukup banyak dan kompleks dapat terselesaikan dengan menggunakan perpaduan metode tersebut. Hal tersebut bisa lebih terselesaikan jika diselesaikan dengan runtun waktu yang sesuai.

Menariknya berbagai data yang bersifat variatif dan terdiri dari beberapa jenis bisa menggunakan metode tersebut sehingga penyelesaian dengan runtun waktu yang baik bisa sangat jelas dan terukur. Hal tersebut sangat penting untuk dipelajari agar bisa menyelesaikan analisa dan penelitian tertentu.

Metode VARX pada model GSTAR pada dasarnya dapat digunakan untuk analisis dan penelitian dengan penggunaan data tertentu. Hal tersebut harus menggunakan runtun waktu yang pasti dengan metode dan sistem yang terukur.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal Metode Stress Testing

Apa Itu Metode Stress Testing?

sebuah teknik simulasi komputer, yang banyak digunakan berbagai aspek, salah satunya adalah strategi bisnis, manajemen risiko, juga keputusan manajemen modal. Dimana metode ini bisa menguji ketahanan institusi dan portofolio investasi terhadap berbagai kemungkinan situasi keuangan yang akan terjadi di masa yang akan datang.

Begitu juga dengan perusahaan yang bergerak di bidang pengelolaan aset dan investasi. Selain untuk menentukan risiko portofolio, Metode stress testing juga akan membantu menetapkan strategi lindung nilai yang diperlukan untuk meminimalisir kerugian.

Yang pasti, setiap perusahaan yang ingin memastikan bahwa mereka telah memiliki kontrol serta prosedur internal yang tepat, maka bisa menerapkan metode ini. Begitu juga dengan berbagai model penilaian, model risiko individu atau model yang menggabungkan risiko individu.

Cara kerja metode Stress Testing sendiri, akan melakukan pengujian yang dilakukan dengan memberikan beban pada perangkat lunak atau software, hingga akhirnya diketahui titik maksimum performansinya. Untuk melakukan pengujian, biasanya digunakan aplikasi yang membutuhkan konkurensi ataupun akses acak yang hampir bersamaan, yang jumlahnya sangat banyak.

Untuk mengidentifikasi kerentanan yang tidak terlihat, metode Stress Testing biasanya akan melibatkan simulasi yang tengah berjalan. Dan berbagai literatur strategi bisnis juga tata kelola perusahaan mencoba menggunakan pendekatan dengan metode ini.

Berikut ini beberapa kondisi atau skenario yang menggunakan metode tersebut:

Pengujian Histori Stres

Di dalam skenario histori, baik bisnis, aset, invetasi individu ataupun portofolio, dijalankan berdasarkan simulasi dari krisis yang terjadi sebelumnya. Contoh kasusnya adalah kehancuran pasar saham yang terjadi di bulan Oktober 1987. Kemudian krisis Asia pada tahun 1997, hingga gelembung teknologi yang meledak pada kurun waktu 1999 hingga 2000 lalu.

Pengujian Stres Hipotetis

Berikutnya adalah pengujian stres hipotetis, yang umumnya lebih spesifik dan seringkali berfokus pada bagaimana sebuah perusahaan bisa mengatasi kondisi krisis tertentu. Dalam skenario ini, bergaya lebih ilmiah, dimana hanya akan digunakan satu atau beberapa variabel uji yang disesuaikan.

Adapun contoh kasusnya adalah sebuah perusahaan di sebuah kota besar yang melakukan uji stres terhadap bencana alam seperti gempa bumi hipotetis. Atau sebuah perusahaan minyak yang melakukan pengujian terhadap pecahnya perang yang terjadi di Timur Tengah.

Pengujian Simulasi Stres

Simulasi Monte Carlo merupakan metologi dari Metode Stress Testing ini. Dimana pengujian stress ini menggunakan model probabilitas dari berbagai hasil yang didapat dari variabel tertentu. Adapun faktor-faktor yang dipertimbangkan dalam simulasi Monte Carlo seperti, berbagai variabel ekonomi.

Demikianlah penjelasan singkat mengenai Metode Stress Testing yang bisa dijadikan sebagai alat analisis yang cukup efektif, untuk mengidentifikasi apakah sebuah perusahaan telah memiliki modal dan aset yang cukup kuat. Juga apakah sudah memiliki rencana yang efektif dalam menghadapi badai ekonomi yang bisa terjadi kapan saja.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengenal Metode VAR Vector Autoregressive

Apa itu Metode VAR Vector Autoregressive ?

VAR atau vector autoregressive merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memproyeksikan sistem dengan variabel waktu agar bisa menganalisis dampak dinamis. Dampak tersebut merupakan faktor gangguan yang terdapat dalam sistem variabel tersebut.

Jenis analisis ini dapat dikatakan sama dengan model persamaan simultan karena dapat mempertimbangkan beberapa variabel endogen secara bersama-sama dalam salah satu model. dalam analisis ini masing-masing variabel selain diterangkan oleh nilainya di masa lalu juga dipengaruhi nilai masa lalu dari setiap variabel endogen pada model yang diamati.

Metode ini tidak memiliki variabel eksogen di dalam model yang digunakan. Misal yang dapat digunakan dalam metode ini yaitu korelasi antara pendapatan nasional dengan investasi pemerintah yang merupakan studi kasus yang dapat diperoleh dengan sistem dua variabel sederhana.

Keunggulan Metode VAR

keunggulannya dapat menentukan analisa terhadap model tertentu karena memang memiliki beberapa kelebihan. Pertama, metode ini bersifat sangat sederhana sehingga cukup mudah untuk diimplementasikan. Anda tidak perlu khawatir untuk membedakan variabel yang tergolong ke dalam endogen ataupun ke dalam variabel eksogen.

Selain itu, metode VAR Vector Autoregressive ini juga sangat mudah untuk dapat mempelajari timbal balik atau interrelationship. hal ini bisa terjadi pada variabel-variabel ekonomi ataupun dalam proses pembentukan model ekonomi yang bersifat berstruktur. Kelebihan seperti ini bisa Anda dapatkan jika menerapkan metode tersebut dalam proses analisis.

Manfaat Metode VAR

Manfaat yang bisa Anda dapatkan dengan menggunakan atau menerapkan metode tersebut. Dan sangat membantu untuk membuat proses analisis dengan estimasi menjadi lebih sederhana dan lebih mudah untuk membuat analisis lebih terukur dan tidak terlalu rumit.

Selain itu, untuk menentukan hasil analisa yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan metode lain yang memiliki sistem yang cukup rumit. Proses yang dilakukan bisa lebih mudah namun hasilnya bisa lebih seimbang.

Itulah beberapa penjelasan singkat mengenai metode VAR Vector Autoregressive yang dapat Anda gunakan dalam proses analisis dengan hasil yang lebih baik.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal Metode Teori Antrian

Salah satu metode analisis yang sering digunakan untuk menganalisis suatu data yaitu biasa dikenal dengan metode Metode Teori Antrian. Seperti yang kita ketahui bahwa metode tersebut merupakan salah satu metode yang sudah banyak digunakan. Dalam artikel ini akan dijelaskan secara singkat mengenai Metode Teori Antrian.

Definisi Metode Teori Antrian

Dalam kehidupan sehari-hari, anda pasti akan dihadapkan pada keadaan yang dimana harus menunggu giliran agar bisa mendapatkan sebuah pelayanan.

Untuk itu terciptalah metode sistem antrian yang bisa digunakan untuk mengoptimalkan layanan di banyak area layanan. Sehingga akan berguna dalam memecahkan sistem masalah dunia nyata. Teori ini diperkenalkan pertama kali oleh A.K Erlang pada tahun 1909. Dimana komponen dasar dari sistem ini menyangkut kedatangan, pelayanan, juga antrian.

Dalam hal ini, kedatangan bisa disebut sebagai proses input, yang terdiri dari berbagai sumber kedatangan atau calling population. Dimana akan terjadi proses random pada pola tersebut.

Pada pola kedatangan yang bersifat deterministik, bisa dipastikan pola antriannya tetap dan tidak berubah dan dapat ditentukan interarrival time-nya. Selain karateristik kedatangan pelanggan, juga bisa didapat dari karakterisik atau pola lainnya, seperti, desain pelayanan dan juga pola pelayanan.

Disiplin antrian sendiri terbagi menjadi 4, yaitu:

  1. First come first served (FCFS) atau first in first out (FIFO) atau Pertama Masuk Pertama Keluar
  2. Last come first served (LCFS) atau last in first out (LIFO) atau Yang Terakhir Masuk Yang Pertama Keluar
  3. Service in random order (SIRO) atau random selection for service (RRS) atau Pelayanan dalam Urutan Acak
  4. Priority service (PS) atau Pelayanan Berdasarkan Prioritas

Berikut Model Metode Teori Antrian:

  1. Single Channel, Single Phase atau Satu Jalur, Satu Tahap
  2. Single Channel, Multi Phase atau Satu Jalur, Banyak Tahap
  3. Multi Channel, Single Phase atau Banyak Jalur, Satu Tahap
  4. Multi Channel, Multi Phase atau Banyak Jalur, Banyak Tahap

Demikianlah sekilas penjelasan mengenai Metode Teori Antrian. Semoga dapat membantu anda dalam memahami mengenai metode tersebut.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengenal Metode Simualsi Monte Carlo

Menghitung Probabilitas Dengan Metode Simualsi Monte Carlo – Dalam sistem analisis dan perhitungan setiap data dibutuhkan metode penelitian atau metode penentuan yang tepat untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan kebutuhan. Metode-metode yang digunakan untuk berbagai kebutuhan data juga berbeda-beda tergantung pada jenis data yang dianalisa.

Salah satu Metode yang digunakan untuk mengamati kemungkinan suatu variabel adalah metode simulasi Monte Carlo . Metode ini merupakan teknik prosedur simulasi yang diselesaikan dengan menggunakan contoh variabel tertentu yang tidak beraturan.

Simulasi Monte Carlo dilakukan dengan beberapa langkah diantaranya:

  • Menetapkan distribusi probabilitas bagi variabel yang penting
  • Membuat distribusi probabilitas kumulatif bagi setiap variabel
  • Menetapkan interval angka random bagi setiap variabel
  • Membangkitkan angka random
  • Menyimulasikan serangkaian

Metode ini juga sering dijabarkan sebagai algoritma komputasi yang digunakan untuk mensimulasikan perilaku sistem fisika dan matematika. Metode ini juga lebih sering digunakan untuk melihat atau menghitung peluang dari serangkaian data berupa angka yang ada. Dan digunakan dalam data-data yang berbentuk angka untuk melihat peluang nilai terbesar yang akan terjadi berdasarkan distribusi data sampling. Dalam praktiknya, metode simulasi Monte Carlo sering digunakan dalam berbagai bidang seperti bidang keuangan.

Dalam bidang keuangan metode ini sering digunakan untuk menghitung risiko finansial yang ada berdasarkan data-data dalam aktivitas finansial tersebut. Beberapa jenis aktivitas finansial yang sering dihitung menggunakan metode ini adalah risiko kredit dan risiko investasi.

Metode simulasi Monte Carlo ini bertujuan untuk mendapatkan nilai akhir berupa peluang penyelesaian dari data sampling, metode ini digunakan untuk menghitung peluang permintaan pasar berdasarkan data sampling permintaan pasar sebelumnya.

Metode ini dinilai menjadi salah satu metode yang memberikan banyak keuntungan kepada para penggunanya karena dapat membantu menghitung probabilitas terhadap data yang dibutuhkan untuk mengambil keputusan tertentu. Dalam dunia perbankan, metode ini bahkan bisa membantu memperkirakan keuntungan dan kerugian yang akan dialami oleh seseorang.

Seiring dengan perkembangan teknologi metode ini juga bisa diterapkan atau digunakan melalui add ins excel dengan crystal ball dari Oracle. Meski telah tersedia dalam bentuk teknologi yang cukup mutakhir, namun tidak jarang juga beberapa kalangan yang tetap menggunakan cara atau langkah manual saat menggunakan metode ini.

Menghitung probabilitas sebuah data angka random menggunakan metode simulasi Monte Carlo bisa mempermudah proses pengambilan keputusan dari sebuah aktivitas atau kegiatan penting. Dengan metode yang tepat maka hasil penghitungan data yang dilakukan juga bisa jauh lebih akurat.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal Metode VECM Vector Error Correction Model

Metode VECM Vector Error Correction Model – VECM adalah salah satu metode yang biasa digunakan di dalam sebuah penelitian. Penelitian VECM ini tentu melibatkan variabel-variabel seperti independen dan dependen. Pada pembahasan kali ini akan dijelaskan secara lengkap mengenai definisi, fungsi, hingga perhitungan VECM dalam sebuah penelitian.

Pada awalnya, metode VECM ini adalah bentuk dari metode VAR yang terestriksi. Penyebab adanya restriksi ini karena keberadaan data-data yang tidak stasioner. Itulah sebabnya mengapa VECM sering dikenal dengan desain VAR bagian series non stasioner yang mempunyai hubungan kointegrasi.

Apa itu Metode VECM Vector Error Correction Model?

VECM merupakan singkatan dari Vector Error Correction Model. Metode ini digunakan dalam analisis hubungan jangka panjang dan pendek. Hubungan yang diteliti yaitu antara variabel independen dan dependen pada data time series. Untuk mengetahui hubungan jangka panjang dalam penelitian, maka peneliti harus menganalisis melalui persamaan kointegrasi pada hasil tes VECM. Disisi lain, untuk mengetahui analisa jangka pendek peneliti menggunakan uji Wald Statistics dari persamaan variabel pada hasil tes VECM.

Asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis ini yaitu semua variabel harus bersifat stasioner pada orde/derajat yang sama. Dalam hal ini ditandai dengan semua sisaan bersifat white noise, yang mana memiliki rataan nol, varians konstan dan diantara variabel dependen tidak ada korelasi.

Langkah-langkah Mengestimasi VECM, sebagai berikut :

  1. Uji Stasioneritas Data
  2. Penentuan Lag Optimal
  3. Uji Kointegrasi
  4. Analisis Kausalitas (Uji Granger)
  5. Pemodelan Vector Error Correction Model
  6. Impulse Response Function (IRF)
  7. Variance Decomposition (VD)

Itulah penjelasan lengkap mengenai metode VECM Vector Error Correction Model. Adanya metode ini membantu peneliti untuk mengetahui hubungan antar variabel dalam jangka panjang dan pendek. Jika Anda adalah seorang peneliti, maka metode ini bisa dijadikan terapan sesuai dengan fungsinya.

Dalam menganalisa data, usahakan setiap penghitungannya dapat diteliti dengan baik dan teliti. Dengan begitu, Anda dapat mengambil kesimpulan dari hasil data yang sudah dianalisa.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengenal Metode Analisis Data Panel Spasial

Metode Analisis Data Panel Spasial salah satu metode statistik yang banyak digunakan dalam ilmu sosial, epidemiologi, dan juga ekonometrika adalah analisis panel data. Yang dimaksudkan untuk menganalisis data panel dua dimensi, seperti cross sectional dan longitudinal. Dimana data-data tersebut akan dikumpulkan dari waktu ke waktu, pada individu yang sama, selanjutnya regresi dijalankan pada dua dimensi tersebut.

Keuntungan Analisis Data Panel, yaitu :

  • Dapat memodelkan perilaku umum maupun individu kelompok.
  • Data panel berisikan lebih banyak informasi, variabilitaa, serta lebih efisien bila dibandingkan dengan deret waktu murni atau cross-sectional data.
  • Data panel juga bisa mendeteksi serta mengukur efek statistik yang tidak bisa dilakukan cross-sectional data.
  • Berikutnya data panel juga bisa meminimalkan bias estimasi, yang mungkin saja timbul dari agregasi grup ke dalam satu deret waktu.

Metode data panel spasial meliputi beberapa hal, seperti model spasial autoregression (SAR), model kesalahan spasial atau Spatial Error Model (SEM), model autokorelasi spasial (SAC), dan model Durbin spasial (SDM). Dimana Model-model tersebut mempertimbangkan efek spasial berdasarkan SLM dan diestimasi menggunakan prinsip kemungkinan maksimum. Sementara model SAR mempertimbangkan efek limpahan spasial dari variabel dependen.

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data

Mengenal Algoritma DBSCAN Dan Manfaatnya

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penjelasan Metode Analisis Cross Sectional

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

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

Definisi Metode Analisis Cross Sectional

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

Pengukuran ini dilakukan terhadap subjek variabel saat penelitian.

Kegunaan Analisis Cross Sectional

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

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

Instrumen dalam Analisis Cross Sectional

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

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

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data

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

Website Under Construction

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

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

Kegunaan Metode Analisis Manova

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

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

Statistik Metode Analisis Manova

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

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

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

Asumsi Normalitas dalam Manova

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

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

Asumsi Kesamaan Matriks-Matriks Kovarian dalam Manova

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

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

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

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