Home

Silakan hubungi kami via SMS/WA di nomor 0815-9696-995 atau 0877-8467-3150 bila Anda membutuhkan  jasa olah data SPSS, Eviews, AMOS, Lisrel, Smart PLS (Partial Least Square).

Kami alumni S2 UI juga alumni S1 dan S3 IPB memiliki keahlian di bidang metodologi penelitian kuantitatif, memberikan jasa olah data, analisa atau analisis data penelitian, analisis data kuesioner/survey dan konsultasi atau bimbingan pembuatan skripsi, tesis dan disertasi dengan menggunakan perangkat lunak SPSS, Eviews, AMOS, Lisrel dan Smart PLS. Pengolahan dan analisis data untuk penelitian terapan di perusahaan, kementerian atau di lembaga lainnya juga sering kami lakukan.


Beberapa alasan menggunakan jasa olah data SPSS kami:

  • Pengerjaan olah data SPSS disupervisi oleh dosen senior mata kuliah statistik dan metodologi penelitian di program doktor dan magister.
  • Hasil pengolahan data diberikan interpretasi yang rinci sehingga bisa dijadikan komponen utama bab 4 atau bab hasil dan pembahasan
  • Mahasiswa diberikan penjelasan via telpon atau tatap muka langsung (Jakarta, Depok, Bogor, Bekasi, Tangerang dan sekitarnya)
  • Biaya terjangkau dan dibayar setelah hasil pengolahan data disampaikan, sehingga mahasiswa tidak menanggung resiko. Bertransaksi di ranah cyber mengandung resiko yang sangat tinggi. Untuk memilih jasa olah data statistik dengan SPSS secara online, tidak hanya ditentukan oleh harga atau biaya yang murah, tetapi tentu dipertimbangkan juga kompetensi dan keahlian para pengelola jasa tersebut.
  • Proses pengerjaan sangat cepat. Normalnya 2 - 5 hari. Untuk kasus-kasus yang sangat mendesak, bisa diselesaikan hanya dalam waktu 3 - 5 jam.

Untuk permintaan jasa olah data SPSS, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan. Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan.

Biasanya permitaan olah data SPSS berupa analisis regresi linier berganda, analysis variance (ANOVA), rancangan percobaan (design experiment), analisis model persamaan simultan, structural equation modeling (SEM), model linier programming ataupun model kuantitatif lainnya.Untuk permintaan jasa pengolahan data, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan.  Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan.

Pada umumnya penelitian dengan metoda kuantitatif meliputi serangkaian pengujian dan analisis data antara lain: uji instrumen penelitian atau kuesioner  (uji Reliabilitas  dan uji Validitas), uji asumsi dasar (uji Normalitas, Homogenitas, Linieritas), uji penyimpangan asumsi klasik (Multikolinearitas, Heteroskedastisitas, Autokorelasi), Regresi Linier, Path Analysis, Structural Equation Modeling (SEM).Konsultasi dengan tatap muka bisa dilakukan di kantor atau kampus konsultan bagi yang tinggal di Jabodetabek.  Bagi yang tinggal di luar Jabodetabek, tentu juga bagi yang tinggal di Jabodetabek, konsultasi bisa dilakukan via telpon ataupun dengan Skype.

Untuk permintaan jasa olah data SPSS, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan.  Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan.

Berbekal pengalaman sebagai konsultan dan dosen pengajar metoda penelitian, ekonomi manajerial, statistika dan ekonometrika di program doktor ekonomi dan program magister di Jakarta, Insya Allah kami bisa menyelesaikan persoalan penelitian dan masalah olah data SPSS yang Anda hadapi.


Jasa Olah Data SPSS
Jln. Borobudur No. 7D Jakarta Pusat
Tel. 021 - 7777 379
Mobile : 0815-9696-995 atau 0877-8467-3150

 

Deskripsi

IBM SPSS Statistics paling banyak digunakan perangkat lunak analisis statistik dan olah data spss dalam ilmu sosial dan penelitian bisnis. Dari analisis statistik dan olah data spss sederhana seperti statistik deskriptif, grafik, tabulasi silang, korelasi, analisis regresi untuk teknik pengujian hipotesis seperti t-test, chi-square, ANOVA, dan analisis multivariat seperti analisis faktor, analisis cluster, analisis conjoint, Beberapa ANOVA, Regresi , Model hirarkis Linear dapat dihitung dengan beberapa klik. Pada tes saat yang sama normalitas seperti tes K-S, uji Shapiro-Wilk, Uji Levene dari Homogenitas Varians, Fishers signifikan uji Difference (LSD) Least, kehandalan skala Cronbach dan banyak teknik statistik yang kompleks lainnya dapat dihitung dengan mudah.

 

Dalam kursus ini kita bahas, univariat, bivariat teknik statistik dan alat-alat pengujian hipotesis seperti Chi-Square, salah satu sample t-test, paired t-test, independent t-test, dan ANOVA. Kursus ini juga mencakup tes normalitas, uji homogenitas, dan beberapa tes perbandingan. Semua file data yang digunakan dalam kursus ini adalah data bisnis real time. Kursus ini memiliki 18 bab dalam semua dan mencakup statistik menengah.

 

Setelah mengikuti kursus ini Anda akan mampu membuat file SPSS, mendefinisikan variabel, memasukkan data, menjalankan statistik deskriptif, membuat grafik, cari tahu hubungan antara variabel, menguji linearitas dan normalitas data, menjalankan pengujian hipotesis dan menginterpretasikan hasil. Dengan pengetahuan ini Anda dapat menjalankan Analisis Data atau olah datadalam waktu singkat.

 Daftar sekarang, dan meningkatkan peluang karir Anda.

 Siapa target audiens?

Analisis Data atau olah data Statistik dengan program IBM SPSS adalah bagi mereka yang membutuhkan untuk mengAnalisis Data atau olah data dan menulis laporan. Kursus ini akan membantu Anda untuk melakukan statistik Analisis Data atau olah data menggunakan spss

Kursus ini sangat ideal untuk ilmu-ilmu sosial, statistik, dan profesional manajemen bisnis dan mahasiswa.Apa dokumen ini meliputi Dokumen ini dimaksudkan untuk membantu Anda menarik kesimpulan dari data Anda dengan statistikmenganalisis menggunakan SPSS (Statistical Package for Social Sciences). Isi ditetapkandalam apa yang tampaknya urutan logis untuk saya namun jika Anda terburu-buru, atau Anda tidak memenuhiuntuk model pembelajaran saya kuno linear maka jangan ragu untuk mlompat di di tengah-tengah dan bekerjajalan keluar! Kebanyakan peneliti akan bekerja untuk sebuah protokol yang mereka berangkat jauh sebelum pengumpulan data mereka, jika hal ini terjadi maka secara teoritis semua yang perlu Anda lakukan adalah sandal dengan halaman dengan prosedur yang Anda butuhkan dan menerapkannya. Hal tersebut adalah pengalaman saya yang banyak peneliti mengumpulkan data dan kemudian berada pada kerugian untuk metode yang masuk akal analisis, jadi saya akan mulai dengan menguraikan hal-hal yang harus memandu peneliti untuk analisis yang tepat. Q. Bagaimana saya harus menganalisis data saya?

A. Itu tergantung bagaimana Anda mengumpulkan mereka dan apa yang Anda cari.

Ada empat bidang yang akan mempengaruhi pilihan Anda analisis;

1 Jenis data yang telah dikumpulkan, (yaitu Nominal / Ordinal / Interval / Rasio)

2 Apakah data dipasangkan?

3 Apakah mereka parametrik?

4 Apa yang Anda cari? perbedaan, korelasi dll?

Istilah-istilah ini akan didefinisikan sebagai kita pergi bersama, tetapi juga ingat ada glosarium juga sebagai indeks pada akhir dokumen ini. Hal ini mungkin pada awalnya tampak agak rumit, namun seperti yang kita pergi melalui beberapa contoh mestinya lebih jelas. Aku akan segera pergi melalui empat ini untuk membantu memulai Anda berpikir tentang data Anda sendiri. Jenis data yang dikumpulkan sangat penting dalam membiarkan Anda tahu apa metode yang masuk akal analisis akan dan tentu saja jika Anda tidak menggunakan metode yang tepat analisis Anda kesimpulan tidak mungkin berlaku. Pertimbangkan contoh yang sangat sederhana, jika Anda ingin mencari out usia rata-rata mobil di tempat parkir bagaimana Anda akan melakukan hal ini, apa bentuk rata mungkin Anda gunakan? Tiga cara yang jelas untuk mendapatkan rata-rata yang menggunakan mean, median atau mode. Mudah-mudahan untuk rata-rata mobil Anda akan menggunakan mean atau median. Bagaimana mungkin kita meskipun menemukan warna rata-rata mobil di tempat parkir? Akan lebih sulit untuk menemukan berarti! untuk analisis ini kita mungkin lebih baik menggunakan modus, jika Anda tidak yakin mengapa berkonsultasi yang glossary. Anda dapat melihat kemudian bahkan dalam contoh sederhana ini bahwa berbagai jenis data dapat meminjamkan diri untuk berbagai jenis analisis.

Dalam contoh di atas kita memiliki dua variabel, usia mobil dan mobil warna, jenis data yang yang berbeda, usia mobil adalah data rasio, kita tahu ini karena akan d masuk akal untuk mengatakan "Salah satu mobil dua kali lebih tua lain". warna namun tidak rasio data, itu adalah kategoris (Sering disebut nominal oleh statistik rakyat) data.

Jenis data.

Biasanya hanya data dari dua jenis terakhir mungkin cocok untuk metode parametrik, meskipun seperti yang akan kita lihat nanti itu tidak selalu keputusan ke depan benar-benar lurus dan ketika mendokumentasikan penelitian itu adalah wajar untuk membenarkan pilihan analisis untuk mencegah pembaca percaya bahwa analisis yang terbaik didukung hipotesis dipilih daripada salah satu yang paling sesuai dengan data. Yang penting dalam keputusan ini, karena saya berharap kita akan melihat, tidak membuat asumsi yang tidak didukung tentang data dan menerapkan metode asumsi data "lebih baik" dari yang Anda miliki.

Apakah data Anda dipasangkan?

Data dipasangkan sering hasil dari sebelum dan setelah situasi, misalnya sebelum dan sesudah pengobatan. Dalam skenario seperti itu setiap subyek penelitian akan memiliki sepasang pengukuran dan mungkin bahwa Anda mencari perbedaan dalam pengukuran ini untuk menunjukkan perbaikan karena pengobatan. Dalam SPSS data yang akan dikodekan menjadi dua kolom, setiap baris akan memegang sebelum dan setelah pengukuran untuk individu yang sama. Kita mungkin misalnya mengukur kinerja neraca 10 subyek dengan Balance sebuah Kinerja Monitor (BPM) sebelum dan setelah mengambil kursus selama satu bulan latihan Data nominal: Ini adalah data yang mengklasifikasikan atau mengkategorikan beberapa atribut mereka dapat dikodekan sebagai nomor tetapi jumlahnya tidak memiliki nyata yang berarti, hanya label mereka tidak standar atau tatanan alam.

Contoh :, kota tempat tinggal, warna mobil, laki-laki atau perempuan (ini lat satu adalah contoh dari variabel dikotomis, dapat mengambil dua saling nilai-nilai eksklusif. Data ordinal: Ini adalah data yang dapat dimasukkan ke dalam pesanan, tetapi tidak memiliki arti numerik di luar urutan. Jadi misalnya, Perbedaan antara 2 dan 4 dalam contoh skala Lickert bawah mungkin ada sama seperti perbedaan antara 2 dan 5. Contoh: tanggapan kuesioner kode: 1 = sangat tidak setuju, 2 = tidak setuju, 3 = Acuh tak acuh, 4 = setuju, 5 = sangat setuju. Tingkat nyeri yang terasa di sendi dinilai pada skala dari 0 (nyaman) ke 10 (sangat menyakitkan).

Data Interval: Ini adalah data numerik di mana jarak antara nomor memiliki arti, tapi nol tidak memiliki arti sebenarnya. dengan interval waktu Data itu tidak bermakna untuk mengatakan dari satu pengukuran dua kali lagi, dan mungkin tidak masih benar jika unit berubah. Contoh:

\

olah data spss, jasa olah data spss