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 Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengenal Metode SVM (Support Vector Machine)

Salah satu metode analisis yang sering digunakan untuk menganalisis suatu data yaitu biasa dikenal dengan metode SVM ( Support Vector Machines). Seperti yang kita ketahui bahwa metode SVM merupakan salah satu metode yang sudah banyak digunakan. Jika anda ingin mengetahui lebih jauh lagi mengenai metode SVM, maka anda dapat mempelajari artikel ini. Dalam artikel ini akan dijelaskan secara singkat mengenai metode SVM.

Apa itu SVM (Support Vector Machine)

Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode yang banyak mendapat perhatian dalam Pattern Recognition sebagai state of the art. Di mana pattern recognition, adalah metode pemetaan suatu data ke dalam konsep tertentu yang disebut juga Category atau Class. Dan dalam metode SVM ini secara matematisn jauh lebih jelas dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya, serta mampu mengatasi masalah klasifikasi dan regresi dengan linier maupun non linier.

Dikembangkan oleh Boser, Guyin, dan Vapnik. Metode ini pertama kali dipresentasikan pada “Annual Workshop on Computational Learning Theory” di tahun 1992. Di mana konsep dasarnya merupakan kombinasi dari berbagai teori komputasi contohnya seperti margin hyperplane, kernel, dan masih banyak lagi, yang memang telah dikenal sejak puluhan tahun lalu.

Kegunaan SVM (Support Vector Machine)

SVM dapat digunakan menemukan hyperplane terbaik yang bisa memisahkan dua buah class pada input space dan memaksimalkan jarak antar class. Di dalam dua dimensi (2D), untuk klasifikasi antar kelas, fungsi yang digunakan disebut dengan line whereas. Sementara fungsi yang digunakan untuk klasifikasi antar kelas dalam tiga dimensi (3D), disebut juga dengan plane similarly.

Dalam metode SVM banyak memengaruhi dunia industri. Dimana sebagian besar dunia industri juga telah mengakui nilai teknologi atas penggunaan metode tersebut.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Belajar Metode Algoritma Clarke and Wright Savings

Pernahkah Anda mendengar istilah algoritma Clarke dan Wright saving? Metode algoritma yang satu ini merupakan suatu langkah yang digunakan untuk penghematan. Metode ini digunakan dan ditemukan oleh Clarke dan Wright.

Pada tahun 1964, Clarke dan Wright mempublikasikan sebuah algoritma sebagai solusi permasalahan dari berbagai rute kendaraan, yang sering disebutsebagai permasalahan klasik dari rute kendaraan (the classical vehicle routing problem).Algoritma ini didasari pada suatu konsep yang disebut konsep savings.

Algoritma ini dirancang untuk menyelesaikan masalah rute kendaraan dengan karakteristik sebagai berikut. Dari suatu depot barang harus diantarkan kepada pelanggan yang telah memesan. Untuk sarana transportasi dari barang-barang ini, sejumlah kendaraan telah disediakan, di mana masing masing kendaraan dengan kapasitas tertentu sesuai dengan barang yang diangkut. Setiap kendaraan yang digunakan untuk memecahkan permasalahan ini, harus menempuh rute yang telah ditentukan, memulai dan mengakhiri di depot, di mana barang-barang diantarkan kepada satu atau lebih pelanggan.

Permasalahannya adalah untuk menetapkan alokasi untuk pelanggan diantara rute-rute yang ada, urutan rute yang dapat mengunjungi semua pelanggandari rute yang ditetapkan dari kendaraan yang dapat melalui semua rute.Tujuannya adalah untuk menemukan suatu solusi yang meminimalkan total pembiayaan kendaraan. Lebih dari itu, solusi ini harus memuaskan batasan bahwa setiap pelanggan dikunjungi sekali, di mana jumlah yang diminta diantarkan, dan total permintaan pada setiap rute harus sesuai dengan kapasitas kendaraan.

Formulasi dari metode algoritma Clarke dan Wright savings ini menggunakan sejumlah kendaraan yang dilambangkan dengan K dan dengan kapasitas yang dilambangkan dengan Q, serta jumlah permintaan q i untuk dikirimkan ke beberapa titik yaitu v i. Yaitu j = 1,2,…,m. Bagian ini merupakan awal dari depot dan juga jarak antar node berupa C i j.

Metode algoritma yang satu ini melaksanakan perhitungan untuk dapat melakukan penghematan dari seberapa banyak yang dapat di minimumkan. Hal ini berupa jarak tempuh atau waktu yang digunakan yang kemudian dikait-kaitkan dengan node untuk dapat menghasilkan suatu rute atau jalur terbaik.

Jalur terbaik tersebut didasarkan dari nilai penghematan terbesar yaitu berupa jarak yang ditempuh antara titik awal sampai dengan titik akhir dari tujuan. Adapun proses perhitungannya, tidak hanya dihitung pada jarak sebagai parameter saja. Akan tetapi juga menghitung dari waktu untuk dapat memperoleh nilai penghematan terbesar kemudian metode algoritma Clarke dan Wright savings ini dapat didefinisikan menjadi 1 rute yang baik. Itulah sekilas mengenai metode algoritma Clarke dan Wright savings, lebih jelasnya dapat menghubungi Patra Statistika.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Definisi Serta Kegunaan Metode Analisis Ral Dan Duncan Dalam Penelitian

Saat ini, penelitian seolah menjadi kebutuhan yang wajib dilakukan apalagi oleh orang yang sedang berada di dalam dunia pendidikan. Salah satu contohnya yaitu dalam proses menempuh pendidikan sarjana 1 atau disebut juga dengan Strata 1.

Biasanya, penelitian akan dilakukan sebagai salah satu syarat agar bisa lulus atau yang biasa disebut juga dengan skripsi. Ada banyak sekali metode yang bisa dilakukan dalam penelitian ini salah satu contohnya yaitu metode analisis Ral dan Duncan.

Namun, meskipun jenis metode ini sering digunakan, tapi tak jarang masih ada saja yang tidak mengetahui mengenai metode analisis jenis ini. Untuk itu, di bawah ini akan dijelaskan lebih rinci mengenai metode analisis tersebut.

Definisi Ral Dan Duncan

Rancangan acak lengkap atau yang biasa disingkat dengan ral merupakan sebuah rancangan lapangan pada suatu lokasi yang homogen. Rancangan yang satu ini dikatakan acak dikarenakan pada setiap satuan percobaan memiliki peluang yang sama untuk mendapatkan perlakuan.

Namun, akan dikatakan lengkap apabila seluruh perlakuan yang dirancang dalam percobaan tersebut digunakan. Analisis yang satu ini bisa dengan mudah untuk digunakan dan jumlah satuan percobaannya pun tidak dibatasi.

Sedangkan uji Duncan akan dilakukan berdasarkan sekumpulan nilai beda nyata yang ukurannya semakin besar dan tergantung pada jarak antara pangkat pangkat dari 2 nilai tengah yang dibandingkan.

 Uji Duncan ini biasanya akan digunakan untuk menguji perbedaan antara semua pasangan perlakuan yang mungkin tanpa memperhatikan jumlah perlakuan.

Pencetus Metode Analisis Ral Dan Duncan

Menjadi salah satu metode analisis yang cukup digandrungi, pastinya ada pihak-pihak tertentu yang ada dibelakang metode analisis Ral dan Duncan ini. Berdasarkan sejarah yang ada, pelopor dari penggunaan metode statistik dalam perancangan percobaan yang salah satunya adalah rancangan acak lengkap dan duncan ini adalah Sir Ronald A. Fisher.

Waktu Yang Tepat Menggunakan Ral Dan Duncan

Mengingat bahwa ataupun rancangan acak lengkap dan rincian ini merupakan bagian dari rancangan percobaan, maka keduanya harus digunakan pada waktu yang tepat agar bisa membantu dalam proses penelitian yang dilakukan.

Di antara metode analisis Ral dan Duncan ini memiliki waktu penggunaan yang berbeda-beda. Misalnya pada ral atau rancangan acak lengkap akan digunakan saat unit percobaan yang relatif homogen atau sama. Biasanya terjadi apabila penelitian tersebut dilakukan di laboratorium dengan unit percobaan atau sampelnya yang begitu besar.

Sedangkan Duncan akan digunakan saat perlakuan atau sampelnya lebih dari 3. Namun, perbandingan antara tiap perlakuan lebih rapat karena memiliki nilai tabel masing-masing.

Demikianlah informasi seputar metode analisis ral dan Duncan. Jenis metodologi yang satu ini merupakan bagian dari statistika yang pastinya akan menggunakan pendekatan kuantitatif untuk sebuah penelitian.