Jasa Sistem Dinamis dengan Powersim

Jasa sistem dinamis dengan Powersim

Jasa sistem dinamis dengan Powersim mengacu pada penggunaan perangkat lunak Powersim untuk memodelkan, menganalisis, dan mensimulasikan sistem dinamis. Powersim adalah perangkat lunak simulasi dinamis yang memungkinkan pengguna untuk membuat model sistem yang kompleks dan memprediksi perilaku sistem tersebut dari waktu ke waktu. Jasa sistem dinamis dengan Powersim akan menggambarkan sistem real dalam bentuk terkomputerisasi menggunakan software Powersim dimulai dari variabel-variabel yang digunakan beserta data kuantitatif setiap variabelnya. Hal pertama yang dilakukan manghubungkan setiap variabel dalam bentuk causal loop, kemudian dilakukan verifikasi dan validasi untuk menyatakan sistem dinamis tersebut sudah bisa di jalankan.

Beberapa jenis layanan yang dapat ditawarkan oleh penyedia jasa sistem dinamis dengan Powersim meliputi:

1.      Konsultasi dan Desain Model: Ahli Powersim dapat membantu klien dalam merancang model sistem yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan bisnis mereka. Ini melibatkan pemahaman mendalam tentang proses atau sistem yang akan dimodelkan dan mengembangkan struktur model yang tepat.

2.      Pengembangan Model: Tim ahli Powersim dapat mengembangkan model sistem yang kompleks menggunakan perangkat lunak Powersim. Ini termasuk menentukan variabel-variabel kunci, mengonfigurasi koneksi antar variabel, dan memvalidasi model untuk memastikan akurasi dan keandalan. Selanjutnya membuat usualan perbaikan dari sistem dinamis tersebut sehingga sistemnya menjadi lebih baik dari kondisi sebelumnya.

3.      Analisis dan Simulasi: Setelah model sistem dibangun, ahli Powersim dapat melakukan analisis dan simulasi untuk memahami perilaku sistem dalam berbagai skenario. Ini dapat mencakup identifikasi titik lemah, analisis sensitivitas, dan evaluasi alternatif keputusan.

4.      Optimalisasi: Penggunaan Powersim juga dapat melibatkan proses optimalisasi, di mana model sistem digunakan untuk mencari solusi terbaik atau konfigurasi optimal dalam konteks tertentu. Hal ini dapat membantu organisasi meningkatkan efisiensi operasional dan mengoptimalkan hasil bisnis.

5.      Pelatihan: Penyedia jasa Powersim juga dapat menyelenggarakan pelatihan untuk klien yang ingin mempelajari cara menggunakan perangkat lunak ini secara efektif. Pelatihan ini bisa mencakup pengenalan dasar, teknik lanjutan, dan praktik terbaik dalam membangun dan menggunakan model Powersim.

Melalui layanan-layanan ini, penyedia jasa sistem dinamis dengan Powersim membantu organisasi dalam membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengoptimalkan kinerja sistemnya.

Jasa Powersim Studio dan Vensim

Powersim Studio dan Vensim adalah dua perangkat lunak simulasi yang sering digunakan dalam berbagai bidang untuk memodelkan dan menganalisis sistem dinamis. Pada saat penggunaan software tersebut dalam sistem dinamis sering sekali terjadi kendala dan tidak berjalan sesuai yang di inginkan. Sehingga kami hadir menyediakan Jasa Powersim Studio dan Vensim. Meskipun keduanya memiliki tujuan yang serupa, yaitu memungkinkan pengguna untuk membuat model simulasi, ada perbedaan antara keduanya, terutama dalam hal fitur, fokus penggunaan, dan antarmuka pengguna.

Jasa Powersim Studio dan Vensim menjelaskan beberapa perbedaan antara Powersim Studio dan Vensim:

 

1.   Fitur dan Fungsi: Powersim Studio dan Vensim menyediakan serangkaian fitur dan fungsi yang memungkinkan pengguna untuk membangun model simulasi yang kompleks. Namun, ada perbedaan dalam cara fitur-fitur ini diimplementasikan dan interaksi dengan model.

2.   Antarmuka Pengguna: Antarmuka pengguna dari kedua perangkat lunak ini berbeda. Powersim Studio memiliki antarmuka yang intuitif dan ramah pengguna dengan berbagai alat bantu untuk membangun model simulasi. Sementara Vensim menawarkan antarmuka yang lebih sederhana dan mungkin lebih bersifat teknis.

3.  Fokus Penggunaan: Powersim Studio sering digunakan dalam analisis bisnis, pengambilan keputusan, dan perencanaan strategis. Sementara Vensim lebih umum digunakan dalam model dinamika sistem, seperti dalam penelitian ilmiah, keberlanjutan lingkungan, dan bidang-bidang lain yang melibatkan sistem kompleks.

4.  Komunitas dan Dukungan: Kedua perangkat lunak ini memiliki komunitas pengguna yang aktif dan dukungan teknis yang tersedia. Namun, mungkin ada perbedaan dalam sumber daya dan dukungan yang tersedia untuk masing-masing.

 

Pilihan antara Powersim Studio dan Vensim tergantung pada kebutuhan dan preferensi pengguna, serta fitur-fitur spesifik yang dibutuhkan untuk proyek tertentu. Baik Powersim Studio maupun Vensim merupakan alat yang kuat untuk memodelkan dan menganalisis sistem dinamis, dan keduanya memiliki kelebihan masing-masing sesuai dengan konteks penggunaan. Untuk dapat menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami pada website ini dan dapat juga mengunjungi Youtube STATAIN TUTORIAL.

Jasa Indeks Kepuasan Masyarakat (IKM)

Pelayanan publik oleh aparatur pemerintah dewasa ini masih banyak dijumpai kelemahan sehingga belum dapat memenuhi kualitas yang diharapkan masyarakat. Hal ini ditandai dengan masih adanya berbagai keluhan masyarakat yang disampaikan melalui media massa, sehingga dapat menimbulkan citra yang kurang baik terhadap aparatur pemerintah. Mengingat fungsi utama pemerintah adalah melayani masyarakat maka pemerintah perlu terus berupaya meningkatkan kualitas pelayanan.

Cek Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=PMrfL1TwDJ8&t=123s

Indeks Kepuasan Masyarakat (IKM) adalah data dan informasi tentang tingkat kepuasan masyarakat yang diperoleh dari hasil pengukuran secara kuantitatif dan kualitatif atas pendapat masyarakat dalam memperoleh pelayanan dari aparatur penyelenggara pelayanan publik dengan membandingkan antara harapan dan kebutuhannya.

Untuk penyusunan Indeks Kepuasan Masyarakat (IKM) dengan berpedoman pada Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara Dan Reformasi Birokrasi Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 2017 Tentang Pedoman Penyusunan Survei Kepuasan Masyarakat Unit Penyelenggara Pelayanan Publik

 

Penyiapan bahan yaitu Kuesioner

Dalam penyusunan IKM digunakan kuesioner sebagai alat bantu pengumpulan data kepuasan masyarakat penerima pelayanan. Bentuk jawaban pertanyaan dari setiap unsur pelayanan secara umum mencerminkan tingkat kualitas pelayanan, yaitu dari yang sangat baik sampai dengan tidak baik. Untuk kategori tidak baik diberi nilai persepsi 1, kurang baik diberi nilai persepsi 2, baik diberi nilai persepsi 3, sangat baik diberi nilai persepsi 4.

Penetapan Responden, Lokasi dan Waktu, Pengumpulan Data

Responden dipilih secara acak yang ditentukan sesuai dengan cakupan wilayah masing-masing unit pelayanan.

 

Pengolahan Data

Nilai IKM dihitung dengan menggunakan “nilai rata-rata tertimbang” masing-masing unsur pelayanan. Dalam penghitungan indeks kepuasan masyarakat terhadap 14 unsur pelayanan yang dikaji, setiap unsur pelayanan memiliki penimbang yang sama dengan rumus sebagai berikut: 

Untuk memperoleh nilai IKM unit pelayanan digunakan pendekatan nilai rata-rata tertimbang dengan rumus sebagai berikut:

Untuk memudahkan interpretasi terhadap penilaian IKM yaitu antara 25 - 100 maka hasil penilaian tersebut diatas dikonversikan dengan nilai dasar 25, dengan rumus sebagai berikut:

Jasa Analisis statistik

Jasa Analisis statistik adalah proses pengumpulan, penyajian, analisis, dan interpretasi data untuk membuat kesimpulan yang relevan dari fenomena yang diamati. Ini melibatkan penggunaan berbagai metode statistik untuk merangkum, menganalisis, dan menafsirkan data. Salain itu banyak sekali software yang bisa kita gunakan dalam Jasa Analisis statistik  seperti SPSS, MiniTAB, SmartPLS, Lisrel, Amos, Powersim, Arena, Vensim, WinQSB, Anylogic dan lainnya. Berikut adalah beberapa langkah umum dalam analisis statistik:

1.      Penyusunan Rencana Penelitian: Langkah awal dalam analisis statistik adalah merencanakan penelitian atau eksperimen dengan menentukan tujuan penelitian, populasi target, dan metode pengumpulan data yang akan digunakan.

2.      Pengumpulan Data: Data dikumpulkan menggunakan berbagai teknik seperti survei, eksperimen, atau pengamatan. Data dapat berupa data kuantitatif (angka) atau data kualitatif (deskripsi).

3.      Penyajian Data: Data disajikan dalam bentuk tabel, grafik, atau diagram agar mudah dipahami. Visualisasi data ini membantu untuk melihat pola, tren, atau anomali dalam data.

4.      Deskripsi Statistik: Data dianalisis secara deskriptif menggunakan ukuran-ukuran statistik seperti mean (rata-rata), median (nilai tengah), modus (nilai yang paling sering muncul), dan ukuran lainnya untuk memberikan gambaran umum tentang data.

5.      Inferensi Statistik: Metode inferensi statistik digunakan untuk membuat kesimpulan atau generalisasi tentang populasi berdasarkan sampel yang diambil. Ini melibatkan penggunaan teknik-teknik seperti uji hipotesis, estimasi interval, dan analisis regresi. Dan juga bisa menggunakan bantuan software SPSS, MiniTAB, SmartPLS, Lisrel, Amos, Powersim, Arena, Vensim, WinQSB, Anylogic dan lainnya.

6.      Evaluasi Kesimpulan: Kesimpulan yang ditarik dari analisis statistik dievaluasi untuk memastikan bahwa mereka konsisten dengan data yang diamati dan metode analisis yang digunakan.

7.      Interpretasi dan Pengambilan Keputusan: Hasil analisis statistik diinterpretasikan dalam konteks masalah yang diteliti. Keputusan diambil berdasarkan kesimpulan yang diperoleh dari analisis tersebut.

8.      Pelaporan Hasil: Hasil analisis statistik dilaporkan dalam format yang sesuai, seringkali termasuk tabel, grafik, dan interpretasi hasil. Pelaporan ini dapat berbentuk laporan tertulis, presentasi, atau publikasi ilmiah.

Analisis statistik digunakan di berbagai bidang seperti ilmu sosial, ilmu alam, kedokteran, Kesehatan, Teknik, ekonomi, dan bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan yang berbasis data.

Quick Count Hasil Pemilu

Pemilu serantak tahun 2024 telah selesai dilaksanakan pada tanggal 14 Februari, Pada sore harinya lembaga survey berlomba-lomba menayangkan hasil hitung cepatnya yang dinamakan Quick Count. Quick Count adalah metode hitung cepat untuk mengetahui hasil pemilu dengan menggunakan sampel TPS. Quick Count bukanlah hasil final dari suatu pemilu dimana hasil merupakan prediksi statistik dari sampel yang d gunakan. Harapan nya Quick Count juga bisa menjadi control untuk meminimalisir jika terjadi kecurangan dalam pemililu. Hasil dari Quick Count tersebut akan d bandingkan nantinya dengan hasil final dari KPU biasanya tidak akan jauh berbeda sesuai dengan margin of error yang digunakan.

Quick count adalah prediksi hasil pemilu berdasarkan fakta bukan berdasarkan opini. Karena itu ia tidak sama dengan jajak pendapat terhadap pemilih yang baru saja mencoblos atau yang biasa disebut exit poll. Untuk kepentingan quick count ribuan relawan diturunkan untuk mengamati pemilu secara langsung demi memperoleh informasiyang diperlukan. Mereka mencatat ke dalam formulir yang telah disediakan mengenai informasi proses pencoblosan dan penghitungan suara di TPS yang diamati, termasuk perolehan suara masing-masing kandidat. Setelah selesai mereka akan menyampaikan temuan-temuannya ke pusat data (data center).

Mengapa kita bisa mempercayai hasil quick count? Pertanyaan ini seringkali diajukan ketika banyak pihak yang meragukan akurasi data. Jawabannya karena quick count tidak mendasarkan diri pada opini siapapun,melainkan berbasis pada fakta lapangan, yaitu perolehan suara di TPS. Organisasi yang melakukan Quick Count mengumpulkan data dari tiap TPS, dan berusaha melakukan penghitungan cepat dari daerah pantauan yang dipilih secara acak. Para pemantau berada di TPS, dan melaporkan secara langsung proses pemungutan dan penghitungan surat suara. Quick count dapat memperkirakan perolehan suara Pemilu secara cepat sehingga dapat memverifikasi hasil resmi KPU. Lebih jauh quick

count mampu mendeteksi dan melaporkan penyimpangan, atau mengungkapkan kecurangan. Banyak contoh membuktikan Quick Count dapat membangun kepercayaan atas kinerja penyelenggara pemilu dan memberikan legitimasi terhadap proses pemilu. Selanjutnya agar kita bisa memahami quick count, kita pun harus mengerti metodologi dan cara penarikan sampel yang dipilih penyelenggara karena kekuatan data quick count sebenarnya bergantung pada bagaimana sampel itu ditarik. Sebab, sampel tersebut yang akan menentukan mana suara pemilih yang akan dipakai sebagai basis estimasi hasil pemilu. Sampel yang ditarik secara benar akan memberikan landasan kuat untuk mewakili karakteristik populasi.

Berikut langkah melakukan Quick Count Hasil Pemilu

1. Menentukan ukuran sampel TPS

2. Tingkat kesalahan yang dikehendaki (Margin of Error)

3. Menetukan ukuran sampel TPS

Dengan Metode Stratified Systemaric Random Sampling

Youtube STATIN TUTORIAL : https://www.youtube.com/shorts/KF3FhKUEmWc

Langkah Simulasi Sistem Dinamis

Simulasi sistem dinamis adalah proses memodelkan, menganalisis, dan mengevaluasi perilaku suatu sistem melalui representasi matematisnya dalam lingkungan simulasi komputer. Langkah-langkah umum dalam melakukan simulasi sistem dinamis meliputi:

1.    Definisi Tujuan: Tentukan tujuan dari simulasi sistem dinamis yang akan lakukan. Apakah Anda ingin memahami perilaku sistem, menguji strategi atau kebijakan, atau merancang sistem baru?

2.   Identifikasi Variabel dan Parameter: Identifikasi variabel yang relevan dan parameter sistem yang mempengaruhi perilaku sistem. Variabel tersebut bisa berupa variabel input, output, state, atau parameter.

3.   Pemodelan Matematis: Gunakan pengetahuan tentang sistem dan teori yang relevan untuk membangun model matematis yang menggambarkan hubungan antara variabel dan parameter sistem. Model ini dapat berupa persamaan diferensial, persamaan diferensial parsial, atau model matematis lainnya.

4. Implementasi Model: Implementasikan model matematis dalam lingkungan simulasi komputer menggunakan bahasa pemrograman seperti Powersim, Vensim, Analog, Python, MATLAB, atau bahasa simulasi khusus lainnya.

5.  Verifikasi dan Validasi: Lakukan verifikasi dan validasi model untuk memastikan bahwa model tersebut sesuai dengan perilaku sistem yang sebenarnya. Verifikasi memeriksa kebenaran implementasi model, sedangkan validasi memeriksa kesesuaian model dengan data empiris atau perilaku sistem yang diamati.

6.   Desain Eksperimen: Rancang eksperimen simulasi untuk menguji sistem di bawah berbagai kondisi input dan untuk mengamati respons sistem terhadap perubahan tersebut.

7.   Eksekusi Simulasi: Jalankan simulasi dengan mengatur kondisi awal, input, dan parameter sesuai dengan desain eksperimen yang telah Anda tentukan.

8.  Analisis Hasil: Analisis hasil simulasi untuk memahami perilaku sistem, mengidentifikasi pola atau tren, dan mengevaluasi kinerja sistem terhadap berbagai skenario dan kondisi.

9.     Interpretasi dan Kesimpulan: Interpretasikan hasil simulasi dan ambil kesimpulan tentang implikasi temuan terhadap tujuan awal simulasi dan pengambilan keputusan.

10.  Pelaporan: Buat laporan simulasi yang mencakup deskripsi model, metodologi simulasi, hasil analisis, dan rekomendasi untuk tindakan selanjutnya.

Proses simulasi sistem dinamis dapat menjadi iteratif, di mana mungkin perlu melakukan perubahan pada model, desain eksperimen, atau analisis hasil berdasarkan temuan dan pemahaman baru.

Jasa Privat Software AHP (Analisis Hirarki Proses)

Untuk melakukan Analisis Hirarki Proses (AHP) dengan bantuan perangkat lunak, Anda dapat menggunakan beberapa aplikasi yang dirancang khusus untuk melakukan analisis ini. Berikut adalah beberapa contoh perangkat lunak yang sering digunakan untuk AHP:

1.    Expert Choice

Expert Choice adalah perangkat lunak yang populer digunakan untuk AHP. Ini menyediakan alat yang kuat untuk membangun hirarki, melakukan penilaian relatif, dan menghasilkan hasil analisis dengan cepat.

2.  Saaty's Super Decisions Ini adalah perangkat lunak yang dibangun khusus untuk menerapkan metode AHP. Super Decisions memungkinkan pengguna untuk membuat dan membandingkan struktur hirarki, mengisi matriks perbandingan pasangan, dan mendapatkan prioritas yang konsisten berdasarkan input.

3.  Decision Lab

Decision Lab adalah perangkat lunak lain yang mendukung AHP dan berbagai teknik analisis keputusan lainnya. Ini menyediakan antarmuka yang intuitif untuk membangun struktur hirarki dan melakukan perbandingan.

4.  Topsis Tool Meskipun Topsis (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) bukanlah AHP, ia adalah metode lain yang umum digunakan untuk pengambilan keputusan. Beberapa perangkat lunak juga dapat mendukung kedua metode ini.

5.  Microsoft Excel Anda juga dapat menggunakan Microsoft Excel untuk melakukan analisis AHP dengan memanfaatkan fungsi-fungsi spreadsheet dan kemampuan analisis data yang dimilikinya. Namun, Anda mungkin perlu menulis rumus kustom dan mengelola proses secara manual.

Pilihlah perangkat lunak yang sesuai dengan kebutuhan Anda dan pastikan untuk memahami cara menggunakan alat tersebut dengan benar agar dapat menghasilkan hasil analisis yang akurat. Jasa Privat Software AHP (Analisis Hirarki Proses)

Jasa Privat SmartPLS, Lisrel dan Amos

SEM (Structural Equation Modeling) adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji dan mengembangkan model konseptual yang kompleks. SmartPLS adalah salah satu perangkat lunak yang dapat digunakan untuk melakukan analisis SEM. PLS (Partial Least Squares) adalah metode khusus dalam SEM yang digunakan oleh SmartPLS. Selain itu kita juga bisa menggunakan software LISREL (Linear Structural Relations) adalah perangkat lunak statistik yang digunakan untuk menganalisis model struktural, termasuk analisis SEM. Atau kita juga bisa menggunakan software AMOS (Analysis of Moment Structures) adalah perangkat lunak statistik yang juga digunakan untuk melakukan analisis SEM.

Berikut beberapa hal yang perlu dipersiapkan untuk menjalankan analisis SEM (Structural Equation Modeling) menggunakan SmartPLS, LISREL, Amos.

Pastikan data telah dikumpulkan dengan baik dan disusun dengan benar. Identifikasi variabel endogen dan eksogen dalam model. Tentukan model konseptual dengan mengidentifikasi variabel-variabel dan hubungan antar mereka. Tentukan persamaan struktural dan persamaan pengukuran untuk variabel laten dan manifest

Buat model konseptual yang mencerminkan hubungan antar variabel dalam penelitiannya. Tentukan hipotesis dan hubungan antar variabel

Lakukan uji validitas model seperti uji bootstrap atau uji konvergensi jika diperlukan Periksa hasil analisis untuk memastikan kecocokan model (fit indices) seperti Chi-square, RMSEA, CFI, dan GFI. Jika model tidak memenuhi kriteria kecocokan, pertimbangkan modifikasi model untuk meningkatkan kecocokan. Interpretasikan hasil analisis SEM dan diskusikan implikasinya terhadap hipotesis penelitian.

Saat menjalankan analisis SEM dengan software smartpls, lisrel atau amos terjadi beberapa kendala sehingga diperlukan orang yang ahli dan paham dengan software tersebut. Kami sebagai konsultan statistic menyediakan jasa privat SmartPLS, Lisrel dan Amos. Untuk menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami pada website ini. Jasa Privat SmartPLS, Lisrel dan Amos dapat dilakukan via zoom dan pertemuan salama 1 jam lebih.