Jasa Pengolahan Sistem Dinamis dengan Stella

Pengolahan sistem dinamis dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak STELLA sebagai alat pemodelan dan simulasi. STELLA dipilih karena mampu merepresentasikan sistem yang kompleks melalui pendekatan stock–flow, serta menampilkan perilaku sistem secara dinamis dalam rentang waktu tertentu. utuk dapat menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami pada laman kontak website ini.

Tahapan pengolahan sistem dinamis diawali dengan identifikasi permasalahan dan batasan sistem. Pada tahap ini ditentukan tujuan pemodelan, variabel utama yang terlibat, serta periode simulasi yang digunakan. Penentuan batas sistem dilakukan untuk memastikan bahwa model hanya mencakup variabel yang relevan dengan tujuan penelitian.

Selanjutnya, dilakukan penyusunan Causal Loop Diagram (CLD) untuk menggambarkan hubungan sebab–akibat antar variabel. CLD digunakan untuk mengidentifikasi pola umpan balik (feedback loop) baik yang bersifat reinforcing maupun balancing, sehingga dapat diketahui mekanisme penguatan atau pengendalian dalam sistem. Diagram ini menjadi dasar konseptual sebelum model dikembangkan lebih lanjut.

Tahap berikutnya adalah transformasi CLD ke dalam Stock–Flow Diagram (SFD) di lingkungan STELLA. Pada tahap ini, variabel sistem diklasifikasikan ke dalam empat komponen utama, yaitu stock, flow, converter, dan connector. Stock merepresentasikan akumulasi atau kondisi sistem, flow menunjukkan laju perubahan stock, sedangkan converter dan connector berfungsi sebagai variabel pendukung serta penghubung antar komponen.

Di STELLA, sistem dinamis dibangun dari 4 komponen utama:

🔹 Stock (Level)

• Akumulasi / kondisi sistem

• Contoh: Jumlah Penduduk, Stok Air, Emisi CO₂, Anggaran Pertahanan

🔹 Flow (Rate)

• Aliran yang menambah atau mengurangi stock

• Contoh: Kelahiran–Kematian, Debit Masuk–Keluar, Produksi–Konsumsi

🔹 Converter

• Variabel bantu / parameter

• Contoh: laju pertumbuhan, efisiensi, kebijakan, faktor teknologi

🔹 Connector

• Penghubung sebab–akibat antar variabel

 

Setelah struktur model terbentuk, dilakukan perumusan persamaan matematis untuk setiap flow dan converter. Persamaan ini disusun berdasarkan data empiris, literatur, serta asumsi yang relevan. Seluruh variabel dalam model disesuaikan dengan satuan yang konsisten guna menjaga validitas perhitungan dan hasil simulasi.

Tahap selanjutnya adalah input data dan parameter model. Data yang digunakan berasal dari sumber resmi, hasil penelitian terdahulu, serta asumsi kebijakan yang disesuaikan dengan kondisi sistem yang dianalisis. Parameter yang belum tersedia secara langsung ditentukan melalui pendekatan estimasi dan kalibrasi model.

Model yang telah lengkap kemudian dijalankan melalui proses simulasi dengan menentukan nilai awal (initial value), waktu simulasi, dan interval waktu (time step). Hasil simulasi ditampilkan dalam bentuk grafik dan tabel yang menunjukkan perilaku variabel sistem dari waktu ke waktu.

Tahap akhir pengolahan adalah analisis dan validasi model. Analisis dilakukan untuk mengevaluasi kecenderungan perilaku sistem serta dampak perubahan parameter terhadap hasil simulasi. Validasi model dilakukan dengan membandingkan hasil simulasi dengan data historis atau kondisi aktual, guna memastikan bahwa model mampu merepresentasikan sistem nyata secara memadai.

Dengan menggunakan pendekatan sistem dinamis berbasis STELLA, penelitian ini mampu memberikan gambaran menyeluruh mengenai perilaku sistem serta menjadi dasar dalam perumusan rekomendasi kebijakan yang lebih tepat dan berkelanjutan.

Jasa Privat Tugas Sistem Dinamis dengan Vensim

Pendekatan sistem dinamis digunakan untuk menganalisis perilaku suatu sistem yang kompleks dan saling terkait dalam jangka waktu tertentu. Sistem ini dicirikan oleh adanya hubungan sebab–akibat, umpan balik (feedback loop), serta proses akumulasi yang memengaruhi perubahan kondisi sistem dari waktu ke waktu. Dalam penelitian ini, pemodelan sistem dinamis dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Vensim. Untuk dapat menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami pada laman website ini.

Vensim dipilih karena kemampuannya dalam merepresentasikan sistem kompleks secara visual dan matematis, sehingga memudahkan dalam memahami struktur sistem, menguji asumsi, serta melakukan simulasi kebijakan. Pemodelan dimulai dengan identifikasi variabel-variabel utama yang memengaruhi sistem, yang kemudian diklasifikasikan ke dalam komponen stock, flow, dan auxiliary.

Variabel stock merepresentasikan akumulasi atau kondisi sistem yang berubah secara bertahap dari waktu ke waktu, seperti jumlah penduduk, stok sumber daya, atau modal ekonomi. Perubahan pada variabel stock dipengaruhi oleh variabel flow, yang menggambarkan laju masuk dan keluar dari suatu stock, misalnya tingkat kelahiran dan kematian, produksi dan konsumsi, atau pendapatan dan pengeluaran. Sementara itu, variabel auxiliary berfungsi sebagai variabel pendukung yang menjelaskan hubungan matematis antar variabel, seperti tingkat pertumbuhan, efisiensi, atau rasio tertentu.

Untuk memahami struktur hubungan sebab–akibat dalam sistem, tahap awal pemodelan dilakukan dengan menyusun Causal Loop Diagram (CLD). CLD menggambarkan hubungan antar variabel dalam bentuk lingkar umpan balik positif (reinforcing loop) dan negatif (balancing loop). Umpan balik positif menunjukkan proses yang saling memperkuat, sedangkan umpan balik negatif berfungsi menjaga keseimbangan sistem. Diagram ini berperan penting dalam menjelaskan dinamika perilaku sistem secara konseptual.

Selanjutnya, CLD diterjemahkan ke dalam Stock Flow Diagram (SFD) menggunakan Vensim. Pada tahap ini, setiap variabel stock dan flow didefinisikan secara kuantitatif dengan persamaan matematis yang sesuai. Persamaan ini menggambarkan bagaimana nilai suatu variabel berubah berdasarkan variabel lain dalam sistem serta interval waktu simulasi (time step). Konsistensi satuan menjadi aspek penting untuk memastikan validitas model.

Setelah model terbangun, dilakukan proses simulasi untuk melihat perilaku sistem dalam jangka waktu tertentu. Hasil simulasi disajikan dalam bentuk grafik yang menunjukkan pola perubahan variabel utama. Tahap ini memungkinkan peneliti untuk mengevaluasi apakah perilaku model telah mencerminkan kondisi nyata atau logika sistem yang diharapkan.

Model sistem dinamis yang telah tervalidasi selanjutnya digunakan untuk melakukan analisis skenario kebijakan. Beberapa skenario dirancang dengan mengubah nilai parameter tertentu, seperti peningkatan efisiensi, perubahan tingkat pertumbuhan, atau intervensi kebijakan. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui dampak kebijakan terhadap kinerja sistem secara keseluruhan serta mengidentifikasi alternatif kebijakan yang paling efektif dan berkelanjutan.

Dengan demikian, pemodelan sistem dinamis menggunakan Vensim memberikan kerangka analitis yang komprehensif untuk memahami perilaku sistem, memprediksi dampak kebijakan, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis simulasi dan bukti ilmiah.

Jasa Privat Stella untuk Jurnal

Jasa Privat Stella untuk Jurnal merupakan jasa yang membantu peneliti yang menggunakan sistem dinamis dengan software Stella pada penelitiannya. STELLA (Systems Thinking, Experimental Learning Laboratory with Animation) adalah software untuk membuat model sistem dinamis menggunakan pendekatan stock–flow, yang memungkinkan peneliti melakukan simulasi, analisis perilaku jangka panjang, dan uji skenario kebijakan. untuk dapat menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami pada laman website ini.

 STELLA banyak digunakan dalam jurnal-jurnal akademik pada bidang:

• Manajemen dan kebijakan publik
• Supply chain dan logistik
• Energi, lingkungan & sustainability
• Kesehatan masyarakat & epidemiologi
• Ekonomi & Pendidikan 

Langkah Teknis Membuat Model STELLA untuk Jurnal

1. Menentukan tujuan model

Contoh:

Menganalisis dampak peningkatan kapasitas produksi terhadap persediaan dan profit perusahaan

2. Menyusun CLD (Causal Loop Diagram)

Menunjukkan hubungan sebab akibat dan loop reinforcing/balancing.

3. Menyusun Stock & Flow

Stock misal: Persediaan barang
Flow: Produksi masuk, Penjualan keluar

4. Menentukan persamaan matematika

Contoh:

Inventory(t) = Inventory(t - dt) + Production – Demand

5. Menginput parameter

• Input data real (historis)
• Menentukan asumsi awal

6. Validasi Model

• Error statistik (MSE / RMSE / MAPE / Theil)
• Visual comparison grafik data aktual vs simulasi

7. Skenario kebijakan

Contoh:

• Skenario 1: Normal
• Skenario 2: Peningkatan kapasitas produksi +10%
• Skenario 3: Efisiensi biaya bahan baku -15%

8. Membuat grafik output

• Grafik time-behavior curve
• Tabel hasil skenario

 

Output Final Untuk Jurnal

✔ Diagram CLD
✔ Diagram Stock–Flow
✔ Persamaan variabel model
✔ Grafik simulasi
✔ Perbandingan skenario kebijakan
✔ Validasi model

•  

   

 

Jasa Privat Powersim untuk Jurnal

Powersim Studio adalah software simulasi sistem dinamis seperti Vensim atau Stella, sering dipakai di jurnal ilmiah, Seperti bidang pertanian, perkebunan, energi, industri, transportasi, lingkungan dan lainnya. Dengan menggunakan privat yang kami sediakan perngerjaan penilitan jurnal anda akan lebih cepat selesai dan anda bisa melihat dan memahami langkah-langkah pengerjaannya. Kami merupakan konsultan profesional yang sudah berpengalaman dan memiliki ilmu di bidang tersebut. untuk dapat menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami pada laman webisite ini.

Langkah Tambahkan Komponen

1. Contoh model: Populasi Udang di Tambak

2. Klik ikon Level, klik di area kerja → beri nama “Populasi Udang”

3. Klik Rate dua kali → beri nama:

   • “Penambahan Benur”

   • “Kematian Udang”

4. Hubungkan dengan panah ke arah Level:

   • “Penambahan Benur” → masuk ke Populasi

   • “Kematian Udang” → keluar dari Populasi

5. Tambahkan Auxiliary Variable misalnya “Tingkat Kematian”, “Jumlah Benur”, “Bobot Udang”

    

   Panduan lengkap langkah demi langkah menggunakan software Powersim Studio — dari instalasi sampai menjalankan simulasi dan analisis hasilnya.

 

Jasa Privat Arena untuk Jurnal

Jasa Privat Arena untuk Jurnal akan membantu para peneliti yang menyusun jurnal dengan menggunakan software Arena. Dengan pengetahuan dan pengalaman yang kami miliki akan memudahkan para penyusun jurnal dala mengerjakan tugasnya. Arena Simulation Software adalah perangkat lunak simulasi berbasis proses (process-based discrete event simulation) yang dikembangkan oleh Rockwell Automation. Software ini digunakan untuk memodelkan, menganalisis, dan mengoptimalkan sistem nyata yang bersifat dinamis — seperti sistem produksi, pelayanan, logistik, transportasi, dan antrian. Untuk dapat menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami pada laman website ini.

 

Arena membantu pengguna untuk mempelajari perilaku sistem tanpa harus mengganggu sistem sebenarnya, dengan cara membuat model virtual (simulasi).

Fungsi Utama Arena

• Menganalisis sistem kompleks dengan banyak variabel (misal sistem produksi atau antrean pelanggan).

• Mengukur kinerja sistem seperti waktu tunggu, throughput, atau tingkat pemanfaatan sumber daya.

• Menguji skenario perbaikan sebelum diterapkan di dunia nyata.

• Membantu pengambilan keputusan manajerial berdasarkan data simulasi.

   

 Contoh Penggunaan Arena

Manufaktur

Simulasi lini produksi dan perakitan barang

Pelayanan

Simulasi antrian di rumah sakit, bank, atau call center

Transportasi

Simulasi lalu lintas kendaraan di terminal atau bandara

Logistik

Simulasi distribusi barang di gudang atau pusat logistik

Pendidikan

Sebagai alat bantu belajar mata kuliah Simulasi dan Pemodelan Sistem

Langkah-langkah Dasar Menggunakan Arena

1. Identifikasi sistem nyata (misalnya: proses pelayanan pelanggan di bank).

2. Gambarkan alur proses dalam bentuk flowchart.

3. Bangun model di Arena menggunakan modul-modul seperti Create, Process, Decide, Dispose.

4. Masukkan data input (waktu kedatangan, waktu pelayanan, jumlah sumber daya, dll).

5. Jalankan simulasi dan amati hasil animasi.

6. Analisis output (seperti waktu tunggu rata-rata, jumlah entitas yang dilayani, tingkat pemanfaatan mesin/pegawai).

7. Uji skenario perbaikan untuk menemukan solusi optimal.

    

    

    

Jasa Privat Vensim Untuk Jurnal

Jasa Privat Vensim Untuk Jurnal merupakan jasa yang di butuhkan para peneliti untuk menyelesaikan jurnal ilmiahnya dalam mendukung skripsi, tesis ataupun disertasi. Pendampingan belajar agar bisa memahami penggunaan rumus, distribusi, serta cara membaca hasil model Vensim. Privat ini kita lakukan Privat online (Zoom/Google Meet) atau tatap muka. Untuk dapat menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami pada laman wensite ini. Untuk gambaran privat vensim yang pernah kami lakukan dapat mengunjungi Youtube Statin Tutorial

Biasanya cakupan jasa privat Vensim untuk jurnal meliputi:

1. Pengajaran dasar: instalasi, pengenalan interface, variabel, diagram.

2. Penyusunan model: causal loop diagram → stock & flow diagram.

3. Input data & formula: penggunaan fungsi (RAMP, STEP, PULSE, RANDOM, DELAY, dll).

4. Simulasi skenario: membuat perbandingan baseline vs intervensi. kondisi pesimis, moderat dan optimis

5. Analisis hasil: grafik output, validasi model, interpretasi sesuai kebutuhan jurnal.

6. Pendampingan penulisan jurnal: menyesuaikan hasil Vensim agar masuk ke standar artikel ilmiah.

 

Kegunaan Utama Vensim:

1. Pemodelan Sistem Kompleks

   • Menggambarkan hubungan sebab-akibat (causal loop diagram).

   • Membuat model aliran (stock & flow diagram) untuk melihat dinamika stok dan perubahan aliran.

2. Simulasi Perubahan Waktu

   • Menjalankan model untuk melihat perkembangan variabel dari waktu ke waktu.

   • Membantu memahami pola (trend, siklus, umpan balik).

3. Analisis Kebijakan & Skenario

   • Mencoba berbagai skenario (misalnya: peningkatan kapasitas produksi, pengurangan konsumsi energi, kebijakan harga, dsb.).

   • Mengetahui dampak jangka pendek, menengah, dan panjang dari suatu kebijakan.

4. Pengambilan Keputusan

   • Memberikan gambaran lebih objektif untuk manajemen atau pembuat kebijakan.

   • Meminimalisasi risiko keputusan yang hanya berdasarkan asumsi.

5. Pembelajaran & Riset Akademik

   • Banyak dipakai dalam penelitian (tesis, disertasi, artikel jurnal).

   • Berguna di bidang ekonomi, manajemen, lingkungan, kesehatan, transportasi, energi, pertanian, dll.

 

Jasa Modelling System dengan (Powersim, Vensim dan Stella)

Jasa Modelling System dengan (Powersim, Vensim dan Stella) suatu jasa yang melakukan untuk memodelkan sistem nyata menjadi sistem terkomputerisasi menggunakan software Powersim, Vensim atau Stella. Sehingga masalah-masalah dalam sistem nyata dapat diselesaikan dengan membuat skenario-skanario solusinya. 

1. Konsep Dasar Modelling System

• System Modeling: teknik untuk merepresentasikan sistem nyata (ekonomi, lingkungan, sosial, bisnis, dll.) ke dalam model matematis/simulasi.
• Tujuan: memahami perilaku sistem, mencari leverage point, menguji skenario kebijakan, dan memprediksi dampak jangka panjang.
• Metode yang dipakai: System Dynamics (SD).

Komponen utamanya:

• Stock/Level → akumulasi (contoh: jumlah populasi, modal, air dalam waduk).
• Flow/Rate → aliran yang menambah/mengurangi stock (contoh: kelahiran, kematian, investasi, konsumsi air).
• Auxiliary Variable → variabel bantu/perhitungan (misal: tingkat pertumbuhan, produktivitas).
• Connector → hubungan antar variabel.
• Feedback Loop → hubungan sebab akibat (positif/negatif) yang membentuk dinamika sistem.

 2. Powersim Studio

• Software visual untuk pemodelan sistem dinamis.
• Keunggulan:
• Antarmuka grafis yang user-friendly.
• Bisa dipakai untuk analisis bisnis, energi, lingkungan.
• Mendukung integrasi dengan Excel, database, dan aplikasi lain.
• Notasi: menggunakan Stock & Flow Diagram.
• Kelebihan: kuat di simulasi bisnis dan corporate modelling.

3. Vensim

• Software paling populer untuk System Dynamics.
• Ada versi gratis: Vensim PLE.
• Kelebihan:
• Fokus pada causal loop diagram (CLD) dan stock-flow diagram (SFD).
• Analisis sensitivitas, optimasi, Monte Carlo simulation.
• Cocok untuk riset akademik dan pendidikan.
• Notasi:
• Kotak → Stock/Level
• Panah ganda → Flow
• Lingkaran → Auxiliary
• Panah tipis → hubungan sebab-akibat

4. Stella Architect (dulu iThink)

• Software dari ISEE Systems.
• Sangat populer di bidang pendidikan dan lingkungan.
• Keunggulan:
• Visualisasi lebih intuitif (ikon seperti keran, tangki, dll).
• Mudah dipakai pemula.
• Cocok untuk simulasi lingkungan, sosial, pendidikan.
• Notasi:
• Tangki → Stock
• Pipa & katup → Flow
• Lingkaran → Auxiliary
• Panah → hubungan

Jasa Verifikasi dan Validasi Simulasi (Vensim, Powersim dan Stella)

Jasa Verifikasi dan Validasi Simulasi (Vensim, Powersim dan Stella) sangat diperlukan sekali untuk mensukseskan hasil suatu penelitian karena langkah ini merupakan syarat untuk menyatakan bahwa simulasi tersebut sudah bisa dijalankan dan sudah merepresentasikan sistem nyata nya atau sistem realnya. Dalam melakukan Verifikasi dan Validasi dalam modeling sistem sering sekali ditemukan kendala sehingga tidak berhasil oleh karena itu kami hadir untuk membantu Verifikasi dan Validasi Simulasi (Vensim, Powersim dan Stella). Software Vensim, Powersim dan Stella merupakan software yang sering digunakan pada simulasi sistem dinamis namun cara melakukan Verifikasi dan Validasi memiliki cara yang berbeda-beda.

 

Pemeriksaan Persamaan & Satuan (Dimensional Consistency)

Di Vensim → gunakan Units Check.

Di Stella & Powersim → periksa dimensional consistency agar variabel sejalan satuannya. 

 

Perbedaan Penerapan di Software 

Vensim

Sangat kuat di units check, causal tracing, sensitivity testing.

Powersim

Kuat di scenario management dan analisis kebijakan. 

Stella 

Lebih user-friendly untuk pendidikan, validasi biasanya lewat behavior test & diskusi pakar. 

 

Validasi Kuantitatif (Statistical Validation)

Membandingkan output simulasi dengan data nyata menggunakan metrik statistik.

• MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

• MAE (Mean Absolute Error)

• RMSE (Root Mean Square Error)

• Theil’s Inequality Coefficient (U-Theil) → dipakai dalam banyak studi sistem dinamis.

• R² (Coefficient of Determination) → mengukur kesesuaian tren simulasi dengan data historis.

   

  Metode validasi model sistem dinamis dapat dikelompokkan menjadi:

• Validasi Struktur (face validity, extreme test, unit check).

• Validasi Perilaku (reproduction, prediction, pattern test).

• Validasi Data/Parameter (parameter check, boundary adequacy, sensitivity).

• Validasi Kuantitatif (MAPE, RMSE, Theil, R²).

• Validasi Kebijakan (policy test, scenario test).

• Validasi Kelayakan/Pragmatis (usefulness, robustness)

   

  Dalam simulasi sistem dinamis (menggunakan Vensim, Stella, Powersim, dll.), validasi bukan hanya membandingkan data simulasi dengan data nyata, tapi mencakup berbagai metode untuk memastikan bahwa struktur model dan perilaku model masuk akal serta sesuai dengan kenyataan.

 

 

Privat Pengolahan Sistem Dinamis dengan Stella

Privat Pengolahan Sistem Dinamis dengan Stella sangat dibutuhkan bagi peneliti skripsi, tesis, disertasi atau penelitian umum yang belum pernah menggunakan software ini atau memiliki kendala dalam mengoperasikannya. Stella adalah software pemodelan berbasis System Dynamics (SD) yang digunakan untuk memahami, menganalisis, dan mensimulasikan sistem yang kompleks dan dinamis. Dengan Stella, kita bisa menggambarkan hubungan antar komponen suatu sistem melalui diagram stock-flow dan menjalankan simulasi untuk melihat bagaimana sistem berubah seiring waktu. Untuk dapat menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami pada laman website ini.

Komponen Dasar dalam Stella

1. Stock (Level/State Variable)

   • Menyimpan akumulasi (persediaan, populasi, modal, dll).

   • Digambarkan dengan simbol kotak.

2. Flow (Rate/Aliran)

   • Menunjukkan laju perubahan stock.

   • Digambarkan dengan panah dengan katup (seperti pipa).

3. Converter (Parameter/Variabel pendukung)

   • Berisi nilai konstan, fungsi, atau perhitungan.

   • Digambarkan dengan lingkaran.

4. Connector (Hubungan)

   • Menunjukkan pengaruh antar elemen.

   • Digambarkan dengan panah biasa.

---

Tahapan Pengolahan Sistem Dinamis dengan Stella

1. Identifikasi Masalah

   • Tentukan permasalahan atau fenomena yang ingin dimodelkan (misalnya pertumbuhan populasi, dinamika pasar, polusi lingkungan).

2. Pembuatan Model Konseptual

   • Buat causal loop diagram (CLD) untuk memetakan hubungan sebab-akibat antar variabel.

3. Pembangunan Model di Stella

   • Ubah CLD menjadi stock-flow diagram menggunakan komponen Stella.

4. Formulasi Persamaan

   • Masukkan rumus (linear, non-linear, fungsi lookup, dsb.) untuk setiap converter, flow, dan hubungan.

5. Simulasi Model

   • Jalankan simulasi dalam rentang waktu tertentu.

   • Amati hasil dalam bentuk grafik atau tabel.

6. Analisis & Validasi Model

   • Bandingkan hasil simulasi dengan data nyata.

   • Lakukan validasi apakah model sudah sesuai dengan sistem nyata.

7. Skenario & Eksperimen

   • Ubah parameter (misalnya skenario optimis, moderat, pesimis) untuk melihat dampaknya.

   • Digunakan untuk pengambilan keputusan

Jasa Tutorial Software Lisrel

Jasa Tutorial Software LISREL kami tawarkan kepada peneliti seperti mahasiswa yang lagi mengerjakan skripsi, tesis atau disertasi serta peneliti umum yang lagi menggunakan software lisrel ini untuk menganalisis hubungan variabel-variabel dalam penelitiannya. Walaupun kita sudah mengikuti langkah-langkah yang ada di internet namun masih aja ada hasil yang tidak sesuai dengan yang di harapkan. Sehingga diperlukan orang yang sudah pengalaman dalam menjalankan software Lisrel tersebut. Oleh karena itu kami hadir sebagai Jasa Tutorial Software LISREL, bagi yang ingin menggunakan jasa kami dapat menghubungi kontak kami yang ada pada laman ini.

 Berikut poin-poin yang bisa masuk dalam penjelasan jasa tutorial LISREL:

1. Pengenalan LISREL

• Apa itu LISREL dan kegunaannya.

• Bedanya LISREL dengan software SEM lain (AMOS, SmartPLS, Mplus).

• Konsep dasar SEM (CFA, Path Analysis, Model Struktural).

2. Instalasi & Setting Awal

• Cara instalasi LISREL.

• Pengaturan environment & kompatibilitas.

3. Pengolahan Data

• Input data dari SPSS/Excel ke LISREL.

• Format data (*.psf, *.sav, .csv).

• Pengecekan asumsi statistik (normalitas, multikolinearitas, outlier).

4. Model Pengukuran (Measurement Model)

• Confirmatory Factor Analysis (CFA).

• Uji validitas & reliabilitas.

• Goodness of Fit Index (GFI, AGFI, RMSEA, CFI, TLI, dll).

5. Model Struktural

• Menyusun model hubungan antar variabel laten.

• Path diagram dan interpretasi.

• Uji hipotesis dalam LISREL.

6. Interpretasi Output

• Membaca output LISREL (standar, t-value, error variance).

• Menyusun hasil analisis dalam bentuk tabel & narasi penelitian.

7. Latihan Kasus Nyata

• Studi kasus SEM di bidang manajemen, psikologi, ekonomi, pendidikan, dll.

• Langkah-langkah lengkap mulai dari input data sampai interpretasi hasil.

Tutorial Pengerjaan Simulasi dengan Stella

Tutorial Pengerjaan Simulasi dengan Stella merupakan suatu metode penelitian yang digunakan untuk menggambarkan suatu sistem real atau aktual kedalam sistem yang terkomputerisasi sehingga masalah pada sistem tersebut lebih mudah untuk diselesaikan. Software Stella merupakan salah satu software yang digunakan dalam analisis sistem dinamis sama seperti software powersim dan vensim. Software Stella bermanfaat untuk memodelkan, mensimulasikan, memvisualisasikan, dan menganalisis sistem yang kompleks sehingga membantu pengambilan keputusan berbasis data dan pemahaman sistemik. Manfaat dari software Stella (Stella Architect/Professional) dalam pembelajaran, penelitian, maupun bisnis:

 

1. Analisis Sistem yang Kompleks

• Membantu memahami hubungan sebab-akibat (causal loop) antar variabel dalam sistem.
• Cocok untuk menganalisis sistem dinamis seperti lingkungan, ekonomi, kesehatan, logistik, energi, dan sosial.

2. Visualisasi yang Mudah Dipahami

• Model ditampilkan dalam bentuk diagram alir (stock & flow) sehingga lebih intuitif.
• Mempermudah mahasiswa, peneliti, atau pengambil keputusan untuk memahami sistem tanpa harus menguasai matematika rumit.

3. Simulasi Skenario & Prediksi

• Bisa menjalankan simulasi jangka pendek dan jangka panjang.
• Mencoba berbagai skenario (optimis, moderat, pesimis) untuk melihat dampak perubahan kebijakan, strategi, atau parameter tertentu.

4. Mendukung Pengambilan Keputusan

• Menjadi alat bantu dalam policy analysis dan decision making.
• Contoh:
• Pemerintah → untuk perencanaan energi, lingkungan, populasi.
• Bisnis → untuk supply chain, manajemen produksi, keuangan.
• Akademisi → untuk penelitian dan simulasi eksperimen.

5. Belajar Konsep System Thinking

• Membantu memahami konsep umpan balik (feedback loop) dan dinamika non-linear.
• Sangat berguna dalam pendidikan (ekonomi, lingkungan, kesehatan masyarakat, teknik industri, dll.).

6. Fleksibel & Mudah Dikembangkan

• Model bisa dimulai dari sederhana lalu dikembangkan jadi kompleks.
• Mendukung ekspor hasil dalam bentuk grafik, tabel, hingga laporan.