Anova: Two-FactorWithout Replication - RAK Faktor Tunggal

Analisis Varians (Anova) untuk Rancangan Acak Kelompok dapat dilakukan dengan menggunakan Add-Ins Analysis Toolpak Microsoft Excel - Anova: Two-FactorWithout Replication.

Berikut adalah Tutorial Anova: Two-FactorWithout Replication

Anova: Single Factor - One Way Anova - RAL Faktor Tunggal.

Analisis Varians (Anova) sederhana untuk dua sampel atau lebih dapat dilakukan dengan menggunakan Add-Ins Analysis Toolpak Microsoft Excel - Anova: Single Factor. Apabila hanya ada dua sampel yang akan di bandingkan, bisa juga dengan menggunakan uji t, namun apabila lebih dari dua sampel, lebih tepat dengan menggunakan One Way Anova.

Anova: Single Factor dikenal juga dengan istilah One Way Anova atau Rancangan Acak Lengkap Faktor Tunggal.

Anova: Two-Factor With Replication - RAL Faktorial

Analisis Varians (Anova) untuk Rancangan Acak Lengkap pola Faktorial dapat dilakukan dengan menggunakan Add-Ins Analysis Toolpak Microsoft Excel - Anova: Two-Factor With Replication.

Hipotesis:
H0 : µ1 = µ2 =... = µn
HA : paling tidak, ada salah satu rata-rata yang berbeda dengan yang lainnya.

Berikut adalah Tutorial RAL Faktorial(Anova : Two-Factor With Replication)

Korelasi Pearson merupakan salah satu ukuran korelasi yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan linier dari dua veriabel sedangkan Regresi linier adalah salah satu teknik analisis statistik yang digunakan untuk mengestimasi hubungan fungsional di antara dua atau lebih variabel, yaitu antara variabel terikat (dependen; respon; Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen, prediktor, X).

Berikut adalah Tutorial Microsoft Excel untuk menghitung nilai koefisien korelasi dari beberapa variabel sekaligus (Output dalam bentuk Matriks Korelasi (correlation matrix))

Korelasi Pearson merupakan salah satu ukuran korelasi yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan linier dari dua veriabel sedangkan Regresi linier adalah salah satu teknik analisis statistik yang digunakan untuk mengestimasi hubungan fungsional di antara dua atau lebih variabel, yaitu antara variabel terikat (dependen; respon; Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen, prediktor, X).

Regresi linier merupakan langkah lanjutan dari analisis korelasi. Pada analisis korelasi, kita hanya bertanya apakah terdapat hubungan antara kedua variabel, sementara pada analisis regresi lebih mengarah ke proses yang lebih lengkap, yaitu mempelajari hubungan kausal di antara kedua variabel tersebut atau menjawab bagaimana kedua variabel tersebut berhubungan. Lebih sepesifik, persamaan regresi merupakan persamaan matematis yang memungkinkan kita meramalkan nilai-nilai variabel dependen (Y) dari nilai variabel independen (X) sehingga memungkinkan kita memprediksi salah satu parameter berdasarkan nilai dari variabel lain yang kita ketahui.

Regresi linier (Linier Regression) adalah salah satu teknik analisis statistik yang digunakan untuk mengestimasi hubungan fungsional di antara dua atau lebih variabel, yaitu antara variabel terikat (dependen; respon; Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen variable, predictor, X). Apabila kita hanya menggunakan satu variabel bebas untuk memprediksi respons, disebut sebagai regresi linier sederhana (simple linier regression), sedangkan apabila terdapat lebih dari 1 variabel bebas, disebut sebagai regresi linier berganda (multiple linear regression).

Regresi linier (Linier Regression) adalah salah satu teknik analisis statistik yang digunakan untuk mengestimasi hubungan fungsional di antara dua atau lebih variabel, yaitu antara variabel terikat (dependen; respon; Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen variable, predictor, X). Apabila kita hanya menggunakan satu variabel bebas untuk memprediksi respons, disebut sebagai regresi linier sederhana (simple linier regression), sedangkan apabila terdapat lebih dari 1 variabel bebas, disebut sebagai regresi linier berganda (multiple linear regression).

Statistik Deskriptif (Descriptive Statistics analysis) membantu dalam menyederhanakan sekumpulan data dalam jumlah besar dengan cara yang logis. Data yang cukup besar direduksi dan diringkas sehingga lebih sederhana dan lebih mudah diinterpretasi.

Berikut ini adalah seri Tutorial Analisis Data dengan menggunakan Worksheet Function, terutama formula mengenai ukuran pemusatan (mean, median, modus) dan ukuran penyebaran data (minimum, maximum, large, quartiles, standard deviation, kurtosis, skewness).

Statistik Deskriptif (Descriptive Statistics) membantu dalam menyederhanakan sekumpulan data dalam jumlah besar dengan cara yang logis. Data yang cukup besar direduksi dan diringkas sehingga lebih sederhana dan lebih mudah diinterpretasi.

Berikut ini adalah seri Tutorial Analisis Data, terutama formula mengenai ukuran pemusatan (mean, median, modus) dan ukuran penyebaran data (minimum, maximum, large, quartiles, standard deviation, kurtosis, skewness)dengan menggunakan Add-Ins Analysis Toolpak Microsoft Excel.

Dalam ilmu statistika terdapat empat macam uji statistik t (t test), yaitu:?

1. Uji hipotesis bahwa nilai tengah populasi sama dengan sebuah nilai tertentu
2. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam sama (t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances)
3. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam tidak sama (t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances)
4. Uji hipotesis untuk nilai tengah contoh pada pengamatan berpasangan (t-Test: Paired Two Sample For Means)

Berikut adalah Tutorial Uji t student dua arah untuk membandingkan dua nilai tengah contoh acak(populasi) dengan ragam tidak sama(t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances) dengan menggunakan Add-Ins Analysis Toolpak Excel. Uji t ini mengasumsikan bahwa kedua grup data berasal dari distribusi dengan ragam heterogen.

Dalam ilmu statistika terdapat empat macam uji statistik t (t test), yaitu:

1. Uji hipotesis bahwa nilai tengah populasi sama dengan sebuah nilai tertentu
2. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam sama (t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances)
3. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam tidak sama (t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances)
4. Uji hipotesis untuk nilai tengah contoh pada pengamatan berpasangan (t-Test: Paired Two Sample For Means)

Berikut adalah Tutorial Uji t student satu arah untuk membandingkan dua nilai tengah contoh acak(populasi) dengan ragam tidak sama(t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances) dengan menggunakan Add-Ins Analysis Toolpak Excel. Uji t ini mengasumsikan bahwa kedua grup data berasal dari distribusi dengan ragam heterogen.

Dalam ilmu statistic terdapat empat macam uji statistik t (t test), yaitu:

1. Uji hipotesis bahwa nilai tengah populasi sama dengan sebuah nilai tertentu
2. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam sama (t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances)
3. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam tidak sama (t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances)
4. Uji hipotesis untuk nilai tengah contoh pada pengamatan berpasangan (t-Test: Paired Two Sample For Means)

Berikut adalah Tutorial Uji t student dua arah untuk membandingkan dua nilai tengah contoh acak(populasi) dengan ragam sama(t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances) dengan menggunakan Add-Ins Analysis Toolpak Excel. Uji t ini mengasumsikan bahwa kedua grup data berasal dari distribusi dengan ragam sama.

Dalam ilmu statistika terdapat empat macam uji statistik t (t test), yaitu:

1. Uji hipotesis bahwa nilai tengah populasi sama dengan sebuah nilai tertentu
2. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam sama (t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances)
3. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam tidak sama (t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances)
4. Uji hipotesis untuk nilai tengah contoh pada pengamatan berpasangan (t-Test: Paired Two Sample For Means)

Berikut adalah Tutorial Uji t student satu arah untuk membandingkan dua nilai tengah contoh acak(populasi) dengan ragam sama(t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances) dengan menggunakan Add-Ins Analysis Toolpak Excel. Uji t ini mengasumsikan bahwa kedua grup data berasal dari distribusi dengan ragam sama.

Dalam ilmu statistik terdapat empat macam uji statistik t (t test), yaitu:

1. Uji hipotesis bahwa nilai tengah populasi sama dengan sebuah nilai tertentu
2. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam sama (t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances)
3. Uji hipotesis untuk perbedaan dua nilai tengah contoh acak dengan ragam tidak sama (t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances)
4. Uji hipotesis untuk nilai tengah contoh pada pengamatan berpasangan (t-Test: Paired Two Sample For Means)

Berikut adalah Tutorial Uji t studentuntuk analisis data berpasangan (t-Test: Paired Two Sample For Means) dengan menggunakan Add-Ins Analysis Toolpak Excel.

GPX ( GPS eXchange Format ) adalah format data umum GPS dengan schema XML yang bisa digunakan untuk pertukaran data GPS antara berbagai aplikasi, dan untuk berbagi data GPS dengan layanan lain seperti layanan berbasis Web. File GPX dapat digunakan untuk menggambarkan waypoints, routes, dan tracks. Tidak seperti format file data lainnya, yang hanya dapat dipahami oleh program yang bersangkutan, file GPX merupakan format terbuka sehingga siapapun dapat membuat program yang dapat membaca data dalam file gpx tersebut.

Agar dapat dibaca ArcGis, file gpx tersebut harus dikonversi terlebih dulu ke dalam format shapefile. Terdapat berbagai aplikasi yang dapat melakukan konversi tersebut, diantaranya DNRGarmin dan Global Mapper. ArcGis sendiri sebenarnya sudah menyediakan ekstensi yang dapat membaca file gpx tersebut. Hanya saja, terkadang ArcGis (khususnya versi 9.x) tidak dapat membaca format gpx yang disimpan langsung oleh aplikasi Mapsource dengan benar, sehingga diperlukan program lain yang bisa mengkonversi gpx ke dalam format shapefile ataupun menyimpannya kembali dalam format gpx dan selanjutnya dikonversi oleh ekstensi Arcgis.

Pada Tutorial ini, saya akan menguraikan langkah-langkah Konversi file GPX (yang disimpan oleh aplikasi Global Mapper) ke dalam format shapefile dengan menggunakan ekstensi Data Interoperability ArcGis 9.3.

GPX ( GPS eXchange Format ) adalah format data umum GPS dengan schema XML yang bisa digunakan untuk pertukaran data GPS antara berbagai aplikasi, dan untuk berbagi data GPS dengan layanan lain seperti layanan berbasis Web. File GPX dapat digunakan untuk menggambarkan waypoints, routes, dan tracks. Tidak seperti format file data lainnya, yang hanya dapat dipahami oleh program yang bersangkutan, file GPX merupakan format terbuka sehingga siapapun dapat membuat program yang dapat membaca data dalam file gpx tersebut.

Agar dapat dibaca ArcGis, file gpx tersebut harus dikonversi terlebih dulu ke dalam format shapefile. Terdapat berbagai aplikasi yang dapat melakukan konversi tersebut, diantaranya DNRGarmin dan Global Mapper. ArcGis sendiri sebenarnya sudah menyediakan ekstensi yang dapat membaca file gpx tersebut. Hanya saja, terkadang ArcGis (khususnya versi 9.x) tidak dapat membaca format gpx yang disimpan langsung oleh aplikasi Mapsource dengan benar, sehingga diperlukan program lain yang bisa mengkonversi gpx ke dalam format shapefile ataupun menyimpannya kembali dalam format gpx dan selanjutnya dikonversi oleh ekstensi Arcgis.

Pada Tutorial ini, akan diuraikan langkah-langkah konversi file GPX ke dalam format shapefile dengan menggunakan Global Mapper 11.