Kategori
Jasa Olah Data

Korelasi Pearson dan Spearman Pahami Pengertian dan Perbandingannya

Korelasi Pearson dan Spearman menjadi alat statistik yang kerap digunakan. Pearson dan Spearman berfungsi dalam mengukur hubungan antara dua variabel. Kendati kerap dianggap sama, namun keduanya sebenarnya berbeda. Supaya semakin memahami, mari kita ulas perbandingannya dalam artikel berikut ini.

Perbedaan antara Korelasi Pearson dan Spearman yang Jarang Diketahui

Jika kita artikan secara terpisah, maka korelasi Pearson adalah metode untuk mengukur hubungan linier antara dua variabel kontinu. Koefisien korelasi ini nantinya menghasilkan angka antara -1 dan 1, di mana:

  • • Angka 1 menunjukkan hubungan linier positif sempurna.
  • • Angka 0 menunjukkan tidak adanya hubungan linier.
  • • Angka -1 menunjukkan hubungan linier negatif sempurna.

Sementara itu, korelasi Spearman adalah metode non-parametrik yang mengukur hubungan antara dua variabel ordinal atau interval. Dalam korelasi ini, data dikonversi menjadi peringkat sebelum perhitungan.

Menariknya, koefisien korelasi Spearman juga memiliki rentang dari angka -1 hingga 1. Sedangkan interpretasi mirip dengan korelasi Pearson.

Aplikasi Pearson dan Spearman

Perbedaan atau perbandingan utama antara korelasi Pearson dan Spearman terletak pada penggunaan mereka terhadap jenis data. Pearson cocok untuk data yang berdistribusi normal atau mendekati normal serta memiliki hubungan linier.

Di sisi lain, Spearman lebih sesuai untuk data yang tidak memiliki distribusi normal. Dengan kata lain, hubungan antara data tersebut dan variabelnya tidak linear. Namun masih menunjukkan tren monotonic (naik atau turun bersama).

Contoh Penerapan Pearson dan Spearman

Secara umum, korelasi Pearson dan Spearman telah banyak kita gunakan di kehidupan sehari-hari. Hanya saja, kita kerap tidak menyadarinya.

Sebagai contoh, seseorang ingin mengetahui apakah ada hubungan antara peringkat pendapatan dengan kesuksesan subjek di sebuah penelitian. Jika data berupa peringkat ordinal (misalnya, peringkat dari 1 hingga 5), maka bisa menggunakan korelasi Spearman.

Namun, apabila data penghasilan kuantitatif terukur dan ingin memeriksa hubungannya dengan tingkat kebahagiaan, maka korelasi Pearson lebih sesuai.

Itulah penjelasan singkat tentang perbedaan antara korelasi Pearson dan Spearman serta aplikasinya. Dengan memahami perbandingan keduanya, maka dapat memudahkan dalam memilih metode paling tepat untuk menganalisis hubungan variabel berbagai jenis data.

Baca Juga:

Mengenal Lebih Jauh Tentang Uji Korelasi Rank Spearman

Kategori
Jasa Olah Data

Mengetahui Pengertian Dari Jenis Statistika Sektoral

Undang-Undang Nomor 16 Tahun 1997 menetapkan bahwa suatu instansi menggunakan jenis statistika sektoral untuk memenuhi kebutuhan spesifik dalam melaksanakan tugas-tugas pemerintahan dan pembangunan yang menjadi tanggung jawab utamanya. Oleh karena itu, mempelajari ilmu statistika menjadi sangat penting.

Pengertian Jenis Statistika Sektoral

Sebelum memahami jenis-jenis statistika, penting untuk mengetahui definisi dasar statistika itu sendiri. Statistika adalah bidang ilmu yang memiliki peran penting dalam mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasikan, dan mengambil kesimpulan dari data. Di era modern ini, pemahaman tentang statistika sangat krusial karena berbagai sektor menghasilkan banyak data.

Penting untuk memahami salah satu jenis statistika, yaitu statistik sektoral. Statistik ini berhubungan dengan instansi atau pemerintah. Manfaatnya antara lain adalah memahami kecenderungan atau tren masa depan, menentukan prioritas, menjadi acuan untuk evaluasi dan pengendalian aktivitas, serta memperkirakan dan mengantisipasi risiko serta hambatan yang mungkin dihadapi selama pelaksanaan tugas.

Statistika sektoral adalah cabang statistika yang fokus pada pengumpulan, analisis, dan interpretasi data yang relevan untuk suatu sektor atau industri tertentu. Jenis statistika sektoral sangat bervariasi tergantung pada sektor atau industri yang sedang diteliti.

Contoh Statistika Sektoral

Contoh-contoh statistik sektoral meliputi statistik ekonomi, sosial, lingkungan, dan lain-lain. Dalam sektor ekonomi, statistik sektoral dapat mencakup data tentang produksi industri, perdagangan internasional, atau angka pengangguran. Di bidang sosial, statistik sektoral mungkin termasuk data tentang tingkat pendidikan, kesehatan masyarakat, atau tingkat kejahatan dalam suatu wilayah. 

Sedangkan dalam sektor lingkungan, statistik sektoral dapat melibatkan data tentang polusi udara, penggunaan energi terbarukan, atau tingkat deforestasi. Melalui penggunaan statistik sektoral, pemerintah, organisasi non-profit, dan perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik, mengidentifikasi trend, dan merancang kebijakan yang lebih efektif untuk memajukan sektor-sektor tertentu dalam perekonomian atau dalam masyarakat secara keseluruhan.

Adanya Aplikasi yang Membantu Penelitian Statistika Sektoral

Dengan perkembangan teknologi digital, penelitian menggunakan statistika sektoral semakin terbantu dengan adanya aplikasi khusus seperti e-Data Sektoral. Aplikasi ini merupakan program yang digunakan oleh pemerintah daerah untuk mengelola data secara otomatis. Dengan adanya e-Data Sektoral, pencarian data menjadi lebih efisien karena sistemnya mampu memanggil data yang dibutuhkan dengan cepat, menggantikan proses manual yang memakan waktu.

Aplikasi e-Data Sektoral menjadi alternatif bagi pemerintah daerah dan Organisasi Perangkat Daerah (OPD) untuk meningkatkan efisiensi dalam pencarian data yang sebelumnya memerlukan waktu yang cukup lama. Penggunaan aplikasi ini dapat mempercepat dan menyederhanakan pekerjaan staf dan pimpinan.

Dengan adanya aplikasi e-Data Sektoral, penerapan jenis statistika sektoral menjadi lebih mudah. Meskipun demikian, seperti halnya aplikasi lainnya, e-Data Sektoral memiliki kelebihan dan kekurangan tersendiri. Namun, keberadaannya memastikan bahwa proses administrasi dan analisis data berjalan sesuai rencana dan lebih efisien.

 

Baca Juga:

Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya

Kategori
Jasa Olah Data

Langkah Investigasi Statistika, Pahami 4 Fase di Dalamnya

Langkah investigasi statistika sangat penting untuk dipahami. Investigasi statistika ini tidak boleh dilakukan dengan sembarangan.

Ada setidaknya 4 langkah yang tidak boleh dilewati. Sebelum melakukannya, berikut ini penjelasan penting terkait tahapan-tahapannya.

Langkah Investigasi Statistika yang Sebenarnya

Mungkin beberapa orang masih asing dengan konsep investigasi statistika. Sebenarnya, hal ini sudah cukup umum untuk orang-orang yang mempelajari statistik.

Investigasi statistika sebenarnya adalah proses pengumpulan, analisis, serta interpretasi data untuk membuat keputusan atau menarik kesimpulan terkait pertanyaan atau masalah penelitian tertentu.

Hal ini tentu melibatkan penerapan metode statistik pada data untuk mengidentifikasi pola, trend dan hubungan. Dalam melakukannya, seseorang tidak boleh asal mengambil kesimpulan.

Bahkan, pelaku investigasi statistika ini harus melakukannya sesuai dengan tahapan yang ada. Jika melewati atau langkahnya tertukar, maka hasil dari investigasi ditakutkan tidak tepat.

1. Mengajukan Pertanyaan

Terdapat istilah “malu bertanya sesat di jalan” yang berkembang di masyarakat Indonesia. Hal ini sangat tepat karena pertanyaan bisa sangat penting.

Misalnya dalam melakukan investigasi statistika ini. Mengajukan pertanyaan menjadi tahap awal yang perlu pelaku investigasi lakukan.

Ajukan pertanyaan terkait apa yang ingin diketahui. Pertanyaan tersebut harus jelas dan lebih spesifik, misalnya seperti berapa rata-rata pendapatan masyarakat di suatu daerah atau berapa angka kelahiran bayi di suatu wilayah tertentu.

2. Mengumpulkan Data

Selanjutnya adalah tahap mengumpulkan data. Setelah memilih pertanyaan, maka bisa mengumpulkan data-data juga cukup penting.

Hal ini bisa melibatkan ukuran sampel dan pengumpulan informasi berbagai metode. Misalnya seperti observasi, eksperimen, atau survei. Data yang terkumpul tentu harus relevan dan bisa diandalkan untuk menjawab pertanyaan.

3. Analisis

Berikutnya adalah tahap menganalisa data. Ini berarti menggunakan teknik dan metode statistik yang berbeda untuk mengeksplorasi data, menemukan pola dan hubungan, serta menarik kesimpulan.

Seseorang harus bisa menganalisis data yang ada untuk mendapatkan kesimpulannya. Setelah itu, kesimpulan akan bisa memecahkan suatu kasus.

4. Tafsirkan Hasil

Terakhir adalah tahap menafsirkan. Hasil dari tahapan sebelumnya harus bisa menjawab pertanyaan di awal.

Hasil dapat terjadi dalam bentuk grafik, bagan, ataupun tabel. Hal tersebut bertujuan agar lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan.

Itulah tahapan langkah investigasi statistika. Lakukan langkah tersebut secara urut agar hasilnya benar dan sesuai dengan kebutuhan.

Baca Juga:

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

Kategori
Jasa Olah Data

Memahami Teknik Pengolahan Data Statistika Deskriptif

Teknik pengolahan data statistika deskriptif menjadi hal yang sangat dibutuhkan. Ini menjadi salah satu langkah dalam mengolah data di dalam kehidupan.

Pengolahan data statistika deskriptif merupakan proses untuk menganalisis dan menggambarkan data secara ringkas dan informatif. Tujuannya adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pola, variasi, dan karakteristik dari data yang diamati.

Statistik deskriptif merupakan suatu analisis yang paling mendasar. Yuk simak di sini bagaimana cara kerja analisis ini!

Teknik Pengolahan Data Statistika Deskriptif Sebenarnya

Sebelum melihat cara kerjanya, memahami pengertian dari statistika deskriptif menjadi hal yang sangat penting. Dari pengertiannya, mungkin beberapa orang sudah bisa langsung memahaminya.

Statistika sendiri menjadi bidang ilmu yang cukup krusial. Dengan statistika, maka data yang ada bisa diolah sedemikian rupa sehingga mendapatkan hasil yang dicari.

Pemanfaatan statistika ini biasa ditemukan di dunia pendidikan dan dunia kerja dalam berbagai bidang. Jadi memahaminya sangatlah penting.

Jadi, analisis statistik atau statistika deskriptif adalah analisis yang paling dasar dalam menyajikan hasil penelitian. Ini menjadi bagian terpenting bagi peneliti yang memang dekat dengan data.

Secara definisi, statistika deskriptif adalah analisis yang memberikan gambaran umum terkait karakteristik dari variabel yang ada dalam penelitian. Hal ini bisa dilihat dari nilai rata-rata, maximum, sera minimum.

Tidak hanya itu, statistika ini merupakan analisis yang lebih berfokus pada manajemen, klasifikasi dan penyajian data yang ada. Dalam prosesnya, data yang terjadi akan lebih menarik dan mudah dipahami.

Pengguna bisa mendapatkan makna lebih dari data tersebut. Salah satu menyajikan data yang cukup menarik yaitu dengan visualisasi data.

Untuk teknik pengolahannya sendiri terdapat dua istilah populer, yakni ukuran pemusatan dan juga ukuran keragaman. Ukuran pemusatan ini menjadi metode yang paling lazim dalam statistika deskriptif.

Metode pemusatan akan berfokus pada penggambaran kondisi data yang ada di titik pusat. Secara umum, kondisi data jadi bisa terlihat dengan mudah letak pusatnya.

Pada umumnya, pusat data berada di bagian tengah. Meski begitu, ini tidak selalu terjadi dan bisa saja berada di posisi lain.

Selanjutnya ada ukuran keragaman yang merupakan ukuran untuk menyatakan sebaran suatu data. Ukuran keragaman menunjukkan kondisi sebuah data sehingga memungkinkan untuk menganalisis sejauh mana data tersebut tersebar dari ukuran pemusatannya.

Pengukuran pemusatan itu sendiri menggambarkan melalui perhitungan range, kuartil, simpangan kuartil, standar deviasi, dan juga varians.

Jadi, itulah bagaimana teknik pengolahan data statistika deskriptif terjadi. Orang menggunakan teknik ini di berbagai bidang kehidupan dan memang teknik ini sangat bermanfaat

Baca Juga:

Pendekatan Fuzzy Logic dan Perannya dalam Analisis Statistika

Kategori
Jasa Olah Data Uncategorized

Mengenal Lebih Dekat Metode Regresi Linear dalam Statistik

Metode regresi linear bisa Anda temukan ketika mempelajari statistika. Meski metode ini sudah sering terlihat dan diterapkan dalam banyak hal, namun masih ada yang belum memahaminya secara lebih mendalam. Apabila Anda juga belum mengenalnya secara lebih dekat, cermati saja pembahasan lengkapnya berikut ini.

Pengertian Metode Regresi Linear

Metode ini merupakan teknik analisis data yang cara kerjanya dengan memprediksi nilai data tertentu. Nilai data tersebut tidak diketahui lantas menggunakan nilai data lainnya yang saling berkaitan dan diketahui.

Dengan definisi tersebut, secara matematis metode ini memodelkan variabel yang tak diketahui dan variabel yang dikenal sebagai persamaan linear. Hal tersebut sama saja melibatkan variabel tergantung dan variabel independen.

Teknik Analisis Regresi Linear

Dalam metode ini, terdapat sejumlah teknik analisis yang tak kalah penting untuk Anda ketahui. Beberapa diantaranya ialah sebagai berikut.

Regularisasi

Teknik dalam metode regresi linear ini melihat jumlah kesalahan paling kecil yang ada di data untuk meminimalisir tingkat kompleksitas model.

Ordinary Least Squares

Ordinary Least Squares menggunakan software statistik yang biasanya dalam Excel. Caranya dengan meminimalkan jumlah selisih kuadrat antara dua nilai.

Gradient Descent

Teknik ini berguna untuk menganalisis regresi dengan jumlah data yang besar.

Regresi Linear Sederhana

Regresi linear sederhana menitikberatkan hubungan variabel dependen dan independen. Teknik ini sering berguna untuk melihat prediksi kedepannya.

Pentingnya Regresi Linear

Penerapan metode regresi linear ini sangatlah penting. Mengapa demikian? Hal ini karena metode tersebut memberikan kemudahan dalam menafsirkannya untuk menghasilkan prediksi tertentu.

Penerapannya pun sudah terlihat dalam teknik statistik pada komputasi hingga perangkat lunak. Dengan adanya metode ini, bisa menguntungkan pebisnis dalam konversi data mentah.

Lebih dari itu, pemanfaatannya juga terlihat di berbagai bidang. Mulai dari lingkungan, sosial, biologi, hingga ilmu perilaku.

Kini Anda sudah mengenal secara lebih dekat apa itu metode regresi linear. Bukan hanya pengertiannya saja, namun juga teknik-teknik sampai dengan pentingnya metode tersebut. Ketika mempelajari statistika, pastikan Anda tidak melewatkan metode yang satu ini karena terbukti menguntungkan.

Kategori
Jasa Olah Data

Platform OpenStreetMap, Proyek Peta Seluruh Dunia Berbasis Web

Platform OpenStreetMap merupakan web yang fungsinya untuk melihat peta dunia. Platform ini hampir sama dengan Google Maps dan aplikasi peta lainnya. Cara kerja OSM ini juga sama dengan peta dunia lainnya.

Platform OpenStreetMap, Proyek Peta Berbasis Web Seluruh Dunia

OSM merupakan proyek kolaborasi pembuat peta dunia yang bisa disunting dengan bebas. OSM telah dirintis sejak tahun 2004 dan telah tumbuh dengan mengumpulkan data melalui survei mandiri, fotografi udara, perangkat GPS, dan sumber bebas lainnya.

Pengertian OpenStreetMap

OSM sendiri berbasis web untuk membuat peta seluruh dunia yang gratis dan terbuka. Siapa saja boleh secara sukarela membangun platform ini dengan data actual dan fakta. Pembangunan web ini didasarkan dengan keterbatasan masyarakat terhadap peta digital di internet.

OSM dapat menjadi peta dasar, terutama di daerah terpencil dan terbelakang secara ekonomi yang jauh dari perkotaan. OSM bisa menjadi jawaban tepat untuk peninjauan pengembangan ekonomi, tata kota, kontinjensi bencana, dan tujuan lainnya.

Cara Menggunakan Situs Web OpenStreetMap

Platform ini mencakup navigasi dan routing, mencari tempat berdasarkan nama, menganalisis data peta, mengubah koordinat GPS menjadi alamat, dan masih banyak lagi. Pengguna bisa mendaftar akun, memilih nama, kata sandi, hingga berkontribusi dalam titik pertama di peta.

Untuk mengunjungi website OSM juga cukup mudah, yakni dengan mengunjungi www.openstreetmap.org. Setelah tekan enter, pengguna akan melihat tampilan maps pada umumnya. Cara menggunakannya juga cukup mudah, tinggal klik peta menggunakan mouse dan geser mouse.

Bisa juga dengan menggeser peta seperti biasa di platform smartphone canggih. OpenStreetMap berisi data geografis dari seluruh dunia. Meskipun platform ini berupa database tunggal, data bisa ditafsirkan dan ditata dengan cara berbeda.

Pengguna dapat menggunakan ID editor untuk mengedit OSM. Pengguna juga bisa mempelajari untuk dapat mengedit dengan baik. Panduan yang sudah tersedia bisa dimanfaatkan untuk menjadi pengguna professional.

Platform OpenStreetMap ini bisa menjadi pilihan platform maps yang memiliki berbagai keunggulan. Pengguna tidak perlu memasang aplikasi dan bisa menggunakan OSM di website. Ringan, tidak memakan penyimpanan di smartphone, bisa diakses di laptop dan smartphone canggih.  

Kategori
Jasa Olah Data

Rekomendasi Aplikasi Pemetaan 3D, Cocok untuk Arsitek

Rekomendasi aplikasi pemetaan 3D terbaik dirancang untuk menyajikan data secara tiga dimensi dan bertujuan untuk meningkatkan tingkat kualitas pekerjaan.

Dalam domain Sistem Informasi Geografis (SIG), unsur tiga dimensi memiliki peran krusial dalam menganalisis dan merinci hasil serta meningkatkan kemampuan visualisasi. Salah satu elemen utamanya adalah integrasi faktor visual tambahan ke dalam parameter yang ada, khususnya parameter Z yang umumnya dikenal sebagai Elevation. Sebelumnya, kita cenderung beroperasi dalam dua dimensi (X, Y), sehingga interpretasinya terkadang cukup kompleks. Namun, kemampuan peta 3D mampu mengatasi kesulitan tersebut dengan efektif.

Rekomendasi Aplikasi Pemetaan 3D

Berikut adalah daftar rekomendasi perangkat untuk pemetaan 3D, antara lain:

ArcGIS

Untuk pembuatan, pengelolaan, dan berbagi peta serta data, pengguna dapat memanfaatkan aplikasi seluler ArcGIS. Aplikasi ini menyajikan berbagai fitur yang memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi data geografis dan membuat peta yang unik. ArcGIS dipercayai oleh kalangan akademisi dan para profesional yang menggunakan pemetaan GIS dalam studi, perencanaan, dan analisis, menjadi alat esensial bagi mereka yang membutuhkan akses kepada informasi geografis yang akurat dan terkini.

Google Maps

Aplikasi Google Maps menyediakan layanan citra satelit, informasi jadwal transportasi, dan pembaruan lalu lintas yang dirancang untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

Aplikasi ini dapat diakses dengan mudah dan gratis pada platform ponsel pintar iOS atau Android. Navigasi adalah salah satu fitur utamanya, memastikan pengguna mendapatkan petunjuk arah yang tepat baik saat berkendara maupun berjalan kaki. Selain itu, aplikasi ini memberikan rincian tentang hotel, restoran, dan pompa bensin terdekat.

MapIt

Bagi pengguna Android, MapIt muncul sebagai aplikasi Sistem Informasi Geografis (GIS) seluler yang andal dan populer. Merupakan alat yang umum digunakan oleh pengguna untuk melakukan survei, termasuk survei lingkungan, hutan, tanah, pohon, dan lokasi lainnya. Selain itu, MapIt juga digunakan untuk pengumpulan sampel tanah dan memfasilitasi proses pembangunan jalan. Dengan fitur-fitur canggih yang terintegrasi, perangkat lunak ini menjadi pilihan yang fleksibel untuk mengumpulkan dan menganalisis data di berbagai sektor industri.

Aplikasi pemetaan 3D tersebut di atas dapat Anda pilih untuk membantu pekerjaan agar menjadi lebih mudah.

Kategori
Jasa Olah Data

Metode Wilcoxon dalam Bidang Statistik

Metode Wilcoxon atau uji tanda Wilcoxon merupakan salah satu teknik statistik non-parametrik. Uji tanda Wilcoxon ini umumnya berfungsi untuk membandingkan dua kelompok data yang saling terkait. Terutama ketika asumsi distribusi normal tidak mampu terpenuhi.

Mari Mengenal Metode Wilcoxon dalam Bidang Statistik

Uji Wilcoxon sendiri pertama kali dikembangkan oleh Frank Wilcoxon sekitar tahun 1945. Ahli statistik asal Negara Amerika itu berupaya menciptakan panduan guna menentukan hipotesis pada data nonparametrik.

Wilcoxon memerlukan data dari dua kelompok yang terukur pada tingkat pengukuran ordinal atau interval. Dengan kata lain, tipe yang dapat kita teliti memakai uji ini adalah data-data yang bisa teranking. Hanya saja tidak mempunyai tolak ukur mutlak. Pengukurannya berjalan pada objek serupa namun menggunakan teknik berbeda.

Menariknya, sebagai uji non-parametrik, metode ini tidak mengharuskan data mengikuti distribusi khusus. Sehingga membuatnya semakin fleksibel dalam kasus-kasus tertentu. Seperti ketika syarat distribusi normal tidak dapat terpenuhi dengan baik.

Metode Wilcoxon juga dapat kita aplikasikan dalam berbagai konteks. Misalnya untuk meneliti perbandingan hasil tes sebelum dan sesudah pengobatan pada kelompok pasien. Bisa juga dalam penelitian bidang ilmu sosial yang melibatkan perbandingan dua kondisi maupun waktu.

Jenis-Jenis Uji Wilcoxon

Terdapat dua jenis pengujian Wilcoxon yang umum digunakan dalam bidang statistik. Keduanya meliputi Uji Wilcoxon Rank Sum (Mann-Whitney U Test) serta Uji Wilcoxon Sign Rank. Berikut penjelasan selengkapnya.

1. Uji Wilcoxon Rank Sum (Mann-Whitney U Test)

Tujuan metode Wilcoxon ini adalah menguji apakah terdapat dua kelompok independen yang berasal dari distribusi serupa. Prosedur penelitiannya yakni dengan menggabungkan data dari kedua kelompok kemudian merangkingkan secara bersama-sama.

Setelah itu, hitung jumlah peringkat untuk masing-masing kelompok. Tentukan himpunan ujinya berdasarkan jumlah peringkat pada kelompok yang lebih kecil. Terakhir bandingkan kedua nilai untuk menentukan hasil statistik yang akurat.

2. Uji Wilcoxon Sign Rank

Jenis metode yang kedua adalah Wilcoxon Sign Rank. Tujuan metodenya yaitu untuk menguji apakah ada perbedaan signifikan antara dua kelompok yang saling terkait. Umumnya berdasarkan data berpasangan. Terdapat beberapa syarat yang harus terpenuhi dalam uji ini. Seperti skala variabel dependen harus ordinal serta sebaran data wajib simetris.

Nah, itulah penjelasan tentang metode Wilcoxon yang tidak bergantung pada asumsi distribusi normal. Namun, metode ini juga memiliki kelemahan seperti sensitivitas serta tidak memanfaatkan seluruh informasi dalam data. Sehingga upayakan untuk tetap menggunakannya secara bijak!

Kategori
Jasa Olah Data

Aplikasi Software POM, Perangkat Lunak untuk Operasi Riset

Aplikasi software POM merupakan salah satu perangkat lunak yang sering kali digunakan untuk analisis kegiatan produksi, manajemen operasi, manajemen ilmu pengetahuan, hingga operasi penelitian. Software ini adalah software operation research yang berfungsi untuk menyelesaikan berbagai macam persoalan operasi riset.

Aplikasi Software POM, Fungsi dan Contoh Penerapannya

Dengan hadirnya aplikasi ini, pengambilan keputusan produksi menjadi lebih mudah. Misalnya saja, menentukan kombinasi produk yang paling sesuai untuk mendapatkan keuntungan sebanyak-banyaknya.

Selain itu, juga dapat membantu menentukan order pembelian barang secara cepat agar biaya perawatan tidak membengkak. POM berperan penting untuk menentukan tugas dan pekerjaan karyawan sesuai kemampuan, sehingga bisa mendapatkan hasil yang maksimal.

Jenis Modul

Aplikasi software POM memiliki berbagai jenis modul yang berbeda. Setidaknya ada 20 modul yang bisa kita temukan. Berikut beberapa diantaranya.

  1. Aggregate Planning
  2. Assignment (Penugasan)
  3. Balancing Assembly Line
  4. Break Even / Cost-Volume Analysis
  5. Decision Analysis (Pengambilan Keputusan)
  6. Forecasting (Peramalan)
  7. Inventory (Persediaan)
  8. Job Shop Scheduling
  9. Learning Curve
  10. Linier Programming (Pemrograman Linier)
  11. Location
  12. Lot Sizing
  13. Material Requirements Planning
  14. Operations Layout
  15. Project Management (PERT / CPM)
  16. Quality Control
  17. Reliability
  18. Simulation
  19. Transportation
  20. Waiting Lines (Antrian)

Contoh Penggunaan Aplikasi Software POM

Beberapa dari modul yang kita sebutkan, sering kali digunakan dalam manajemen operasional untuk fasilitas kesehatan rumah sakit, klinik, atau puskesmas. Hal ini bertujuan untuk mengambil keputusan manajerial.

Modul-modul yang biasa digunakan dalam bidang kesehatan antara lain, Break-Even /Cost Volume Analysis, Operations Layout, Transportation, hingga Waiting Lines.

Umumnya, POM digunakan pada Windows 3. Untuk menjalankannya, bisa melalui dua cara.

Pertama, melalui Shortcut. Jika ada shortcut POM for Windows 3 maka klik sebanyak dua kali pada icon Shortcut POM for Windows. Kemudian, bisa dengan melalui Menu Program. Caranya, klik “Start”, kemudian “Program”, selanjutnya pilih “POM for Windows”.

Apabila olah data dengan menggunakan aplikasi software POM dilakukan dengan langkah yang benar, maka hasil analisis akan menunjukkan akurasi ketelitian yang sama. Itu artinya, persoalan operasional bisa kita selesaikan hanya dengan menggunakan software POM.

Kategori
Jasa Olah Data

Metode Auto Regresi dalam Statistik, Pengertian hingga Kelebihannya

Metode auto regresi termasuk pembahasan penting dalam mempelajari statistika. Mengetahui hal itu, tentu Anda perlu memahaminya secara lebih mendalam. Dengan mempelajarinya, maka Anda bisa memahami hubungan nilai variabel tertentu.

Mengenal Metode Auto Regresi

Untuk mengenalnya secara lebih mendalam, Anda perlu memahami pengertiannya terlebih dahulu. Auto regresi merupakan hubungan nilai yang ada di suatu variabel.

Hubungan tersebut berkaitan antara yang sudah terjadi di periode tertentu dan akan terjadi di periode berikutnya. Dalam memahami pengertian metode ini pun, Anda juga perlu mencermati penghitungannya.

Pada dasarnya, penghitungan auto regresi terbilang mudah. Hal ini lantaran penghitungannya tak berbeda jauh dengan regresi sederhana.

Dalam menghitungnya, sama saja seperti halnya mencari persamaan regresi serta koefisien korelasi. Meski begitu, keduanya juga memiliki perbedaan.

Antara metode regresi sederhana dan auto regresi memiliki perbedaan dari independen variabel. Bagian tersebut merupakan nilai variabel sebelumnya.

Penggunaan Auto Regresi

Perlu untuk Anda ketahui bahwa metode ini juga terkenal dengan sebutan operasi forecasting time series. Dalam penggunaannya juga terdapat istilah lag.

Dengan konsep ini, elemen-elemen pada auto regresi memiliki hubungan yang terlihat dalam koefisien r. Hubungan tersebut memiliki rentang antara -1 hingga +1.

Jika nilainya mendekati -1, berarti korelasi negatif. Sementara untuk nilai yang mendekati 0, berarti tidak memiliki atau korelasinya hanya sedikit. Lalu untuk nilai yang mendekati +1, berarti korelasinya positif.

Kelebihan dan Kekurangan Penggunaan Auto Regresi

Metode auto regresi ini memiliki sejumlah kelebihan dan kekurangan dalam penggunaannya. Untuk keunggulannya, metode ini bisa mendukung variabel tertinggal, menghindari multikolinearitas di antara variabel penjelas, dan menyederhanakan struktur persamaan regresinya.

Sementara untuk kekurangan, metode ini tak bisa jadi landasan teori yang kuat. Hal ini lantaran metodenya hanya menggunakan observasi empiris.

Karena hal itu, prediksinya bisa saja kurang akurat. Kendati demikian, metode ini sangat efektif untuk Anda gunakan dalam berbagai keperluan. Salah satu contohnya yakni saat menganalisis pertumbuhan ekonomi.

Kini Anda sudah bisa mengenal secara lebih mendalam apa itu metode auto regresi. Bukan hanya pengertian, namun juga penggunaan, kelebihan, dan kekurangannya.