PRIVAT ARENA ANALISIS ANTRIAN (SKRIPSI, TESIS, DISERTASI)

Privat Arena Analisis Antrian (Skripsi, Tesis, Disertasi) hadir untuk membatu penelitian yang berkaitan dengan analisis dan manajemen dalam sistem produksi atau pelayanan server. Sistem seperti ini banyak digunakan di rumah sakit, bank, kantor layanan publik, atau tempat dengan volume pelanggan tinggi.

 Contoh Implementasi:

Misalnya di rumah sakit:

• Pasien datang → ambil nomor via kiosk → tunggu hingga dipanggil → diproses oleh petugas → selesai.

  Fungsi Software Arena untuk Antrian:

• Mengelola Alur Antrian

  • Mengatur nomor antrian secara otomatis dan sistematis.

  • Menghindari penumpukan atau kekacauan pelanggan di lokasi.

• Pendaftaran Otomatis

  • Pelanggan dapat mengambil nomor antrian melalui mesin fisik (kiosk) atau secara digital (mobile/web app).

  • Bisa dikategorikan berdasarkan layanan (misal: pendaftaran umum, layanan khusus, kasir, dll).

• Pemanggilan Antrian Otomatis

  • Petugas bisa memanggil pelanggan melalui sistem komputer.

  • Tersambung dengan tampilan layar dan/atau speaker untuk memanggil nomor antrian berikutnya.

• Monitoring & Statistik

  • Admin bisa melihat jumlah antrian, waktu tunggu rata-rata, dan performa layanan.

  • Membantu manajemen dalam mengambil keputusan berbasis data.

• Notifikasi atau Informasi Real-Time

  • Memberi info status antrian kepada pelanggan via layar, speaker, atau bahkan SMS/pesan aplikasi.

• Integrasi dengan Sistem Lain

  • Bisa diintegrasikan dengan sistem informasi rumah sakit (SIR), sistem kepegawaian, atau sistem kasir.

     

    Untuk dapat menggunakan jasa kami dalam Privat Arena Analisis Antrian (Skripsi, Tesis, Disertasi) dapat menghubungi kontak kami pada laman website ini.

 

Jasa Privat Analisis AHP

Analisis AHP (Analytic Hierarchy Process) adalah metode pengambilan keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. AHP digunakan untuk menyelesaikan masalah kompleks dengan membaginya menjadi bagian-bagian kecil, menyusunnya dalam bentuk hierarki, dan kemudian melakukan pembobotan berdasarkan perbandingan berpasangan. Sehingga diperoleh suatu keputusan dari masalah tersebut. Untuk responden yang menjawab adalah orang yang ahli atau berpengalaman terhadap masalah tersebut. Sehingga dengan begitu kompleksnya Jasa Privat Analisis AHP hadir untuk memnerikan bimbingan secara privat bagi para peneliti skripsi, tesis atau disertasi yang menggunakan metode ini.

 

Langkah-langkah AHP:

1. Menentukan Tujuan Utama

   • Misalnya: Memilih lokasi terbaik untuk pembangunan pabrik.

2. Menyusun Hierarki

   • Tingkat 1: Tujuan

   • Tingkat 2: Kriteria (misalnya: biaya, aksesibilitas, ketersediaan tenaga kerja)

   • Tingkat 3: Alternatif pilihan (Lokasi A, B, dan C)

3. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan

   • Nilai skala perbandingan 1–9:

     • 1 = sama penting

     • 3 = sedikit lebih penting

     • 5 = jelas lebih penting

     • 7 = sangat penting

     • 9 = mutlak lebih penting

4. Menghitung Bobot Prioritas

   • Normalisasi matriks dan hitung nilai eigen (rata-rata baris) untuk mendapat bobot masing-masing kriteria.

5. Menghitung Konsistensi (CR – Consistency Ratio)

   Untuk memastikan bahwa penilaian tidak inkonsisten. Jika CR ≤ 0.1, maka konsistensi dianggap memadai.

    

   Masalah: Memilih Merek Makanan Ringan Terbaik

   Alternatif (Merek Makanan Ringan):

    Chitato

    Taro

    Qtela

Kriteria yang Digunakan:

1. Rasa

2. Harga

3. Ketersediaan di Pasaran

    
    
   Analisis AHP Makanan Ringan
   
   
    

Pelatihan Software Statistik (SmartPLS, Lisrel, Amos)

Software statistik seperti SmartPLS, LISREL, dan AMOS adalah alat analisis statistik yang sering digunakan dalam penelitian sosial, bisnis, dan ilmu perilaku, terutama untuk Structural Equation Modeling (SEM). Untuk melihat hubungan antar variabel dalam berbentuk diagram Path serta melakukan uji prasyarat lainnya. Untuk menggunakan jasa pelatihan dari kami, dapat menghubungi kami pada kontak yang ada dalam laman website ini.

 

1. SmartPLS (Partial Least Squares - SEM)

• Pendekatan: Variance-based SEM (PLS-SEM)

• Keunggulan:

  • Cocok untuk data dengan ukuran sampel kecil hingga sedang

  • Tidak mengharuskan data berdistribusi normal

  • Fleksibel untuk model-model kompleks

• Digunakan untuk: Eksplorasi hubungan antar konstruk laten (misalnya dalam marketing, perilaku konsumen, sistem informasi)

---

2. LISREL (Linear Structural Relations)

• Pendekatan: Covariance-based SEM

• Keunggulan:

  • Kuat untuk pengujian model teoritis

  • Mampu mengukur model pengukuran dan struktural secara bersamaan

• Kekurangan: Kurang ramah pengguna dibanding AMOS atau SmartPLS

• Digunakan untuk: Penelitian yang menekankan validasi teori dengan data

---

3. AMOS (Analysis of Moment Structures)

• Pendekatan: Covariance-based SEM

• Keunggulan:

  • Antarmuka grafis (drag and drop)

  • Cocok untuk pemula dalam SEM

• Keterbatasan:

  • Kurang fleksibel dibanding LISREL dalam beberapa jenis analisis

• Digunakan untuk: Analisis konfirmatori dan model struktural dengan data normal dan ukuran sampel besar