Home


Hubungi kami via HP/SMS/WA di 0815-9696-995 atau 0877-8467-3150 untuk permintaan jasa pengolahan atau olah data statistik dan analisis penelitian skripsi, tesis dan disertasi dengan program SPSS, Eviews, SEM, AMOS, LISREL dan Smart PLS. 


IndoStat adalah konsultan jasa olah data statistik yang berfokus pada klien yang menyediakan jasa olah data statistik dan pelatihan. Kami memiliki klien lokal, nasional dan internasional, dan kantor kami terletak di Jakarta dan Depok. Meskipun kami mengkhususkan diri di bidang ekonomi dan bisnis kami memiliki keahlian statistik umum yang dapat diterapkan pada berbagai macam masalah penelitian berbasis metode kuantitatif. Kami menawarkan layanan-layanan berikut:

  • Rencana Analisis Statistik
  • Desain penelitian, termasuk perhitungan ukuran sampel
  • Analisis data dan manajemen
  • Konsultasi statistik
  • Kursus singkat dan seminar
  • Kesaksian ahli

Kami menyediakan jasa olah data statistik dan analisis penelitian dengan program SPSS, Eviews, SEM, AMOS, LISREL dan Smart PLS. Kami alumni S2 UI juga alumni S1 dan S3 IPB memiliki keahlian di bidang metodologi penelitian kuantitatif, memberikan jasa olah data statistik, analisa atau analisis data penelitian (data kuesioner atau survey)  dan konsultasi atau bimbingan pembuatan skripsi, tesis dan disertasi. Pengolahan dan analisis data untuk penelitian terapan di perusahaan, kementerian atau di lembaga lainnya juga sering kami lakukan. Pengolahan dan analisa data penelitian meliputi membaca dan menginterpretrasikan data, 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. Kami memiliki banyak sekali pengalaman membantu penelitian mahasiswa dari semua strata (S1, S2 dan S3), proyek penelitian di perusahaan (domestik/asing) dan penelitian di instansi pemerintah.



Beberapa alasan menggunakan jasa kami:

  • Pengolahan data disupervisi oleh dosen senior mata kuliah statistik, analisis multvariat  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).  Bagi yang tinggal di luar kota ataupun luar negeri, menggunakan email dan atau skype.
  • Biaya terjangkau dan dibayar setelah hasil pengolahan data disampaikan, sehingga mahasiswa tidak menanggung resiko.  Bertransaksi di internet penuh dengan resiko.  Tentu tidak bijak jika untuk memilih jasa olah data statistik dengan SPSS secara online, yang dipertimbangankan hanya harga atau biaya yang murah, tentu harus dipertimbangkan juga kompetensi dan keahlian para pengelola jasa tersebut.
  • Penyelesaian pengolahan data sangat cepat. Normalnya 2 -5 hari.  Dalam kondisi tertentu, bisa hanya beberapa jam.
  • Kami memiliki "jam terbang" sangat tinggi, mengolah data ratusan bahkan ribuan skripsi dan tesis, puluhan disertasi dan data penelitian perusahaan atau lembaga dan kementrian.


Alamat Jasa Olah Data Statistik

1. Jl. Borobudur 7D, Menteng, Jakarta Pusat
2. Komplek Bumi Pancoran Mas, Depok 16433
Tel 021-7777379. HP 0815 9696 995 & 0877 8467 3150



Untuk permintaan jasa olah data statistik, 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.

Metodologi kami,  kami sangat berkomitmen untuk keberhasilan  peneliti yang menggunakan jasa kami. Sebagian  peneliti menghubungi kami untuk layanan analisis data untuk membantu mereka mencapai tujuan proyek penelitian mereka. Langkah pertama kami adalah untuk sepenuhnya memahami kebutuhan penelitian Anda. Kemudian kami  menentukan metode statistik terbaik untuk mencapai tujuan penelitian, mengingat jenis dan jumlah data yang tersedia . Jika Anda tidak memiliki data yang relevan , langkah pertama kami adalah untuk memberian konsultasi dalam menciptakan sebuah metodologi yang optimal untuk mengumpulkan data yang diperlukan.
 
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 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.

Ahli statistik kami menawarkan jasa konsultasi dan analisis data statistik untuk membantu para mahasiswa S1, S2 dan S3 serta para peneliti dengan semua aspek tesis, disertasi atau data penelitian analisis mereka. Ahli statistik kami dapat membantu Anda dengan analisis statistik dari studi kuantitatif Anda. Tim ahli statistik dapat membantu Anda dalam mengembangkan pertimbangan statistik, seperti hipotesis statistik, metode statistik, sampel ukuran pembenaran dll untuk disertasi, tesis atau proposal penelitian. Selain itu, kami dapat membantu Anda dalam melakukan analisis statistik selama fase analisis pekerjaan penelitian Anda. Tim kami akan memberikan Anda sebuah laporan yang jelas dan mudah dimengerti dengan tabel dan grafik yang sesuai untuk semua analisis statistik. Selain itu, kami juga akan memberikan Anda semua input dan output file terkait yang kita hasilkan.

Tim kami ahli statistik berpengalaman dan memiliki pengetahuan statistik yang sangat baik. Memiliki kemampuan, keterampilan, dan keahlian untuk mengungkap proses menganalisis data kuantitatif dengan mudah. Tim statistik kami sangat berkomitmen untuk keberhasilan setiap mahaiswa, peneliti atau klien individu lain yang menggunkana jasa kami untuk bantuan analisis statistik.
Konsultan statistik kami akan sepenuhnya menunjukkan bagaimana menafsirkan dan melaporkan setiap jenis prosedur statistik yang kami sarankan. Kami memastikan bahwa Anda benar-benar memahami alasan pemilihan analisis statistik dan bagaimana analisis dijalankan di software statistik. Kami akan membantu Anda sampai Anda berhasil mempertahankan pekerjaan penelitian atau riset Anda berhasil diterima.


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 olah data statistik yang Anda hadapi.




Asal statistik dapat ditelusuri ke dua bidang minat yang, di permukaan, memiliki banyak kesamaan: permainan kesempatan dan apa yang sekarang disebut ilmu politik. Studi pertengahan abad kedelapan belas di probabilitas, termotivasi terutama oleh kepentingan dalam permainan kesempatan, menyebabkan pengobatan matematika kesalahan pengukuran dan teori yang sekarang membentuk dasar dari statistik. Pada abad yang sama, bunga dalam deskripsi numerik dari unit politik (kota, propinsi, negara, dll) menyebabkan apa yang sekarang disebut statistik deskriptif. Pada awalnya, statistik deskriptif terdiri hanya dari penyajian data dalam tabel dan grafik; saat ini, termasuk juga summarization data dengan cara deskripsi numerik dan grafik. 

Dalam beberapa dekade terakhir, pertumbuhan statistik telah membuat dirinya merasa di hampir setiap fase utama kegiatan, dan fitur yang paling penting dari pertumbuhan telah pergeseran penekanan dari statistik deskriptif untuk inferensi statistik. Inferensi statistik menyangkut generalisasi berdasarkan data sampel; itu berlaku untuk masalah seperti memperkirakan emisi mesin ini rata-rata polutan dari sidang berjalan, pengujian klaim produsen atas dasar pengukuran dilakukan pada sampel produk, dan memprediksi kesetiaan sistem audio berdasarkan data sampel yang berkaitan dengan kinerja komponennya. 

Ketika salah satu membuat inferensi statistik, yaitu, suatu kesimpulan yang melampaui informasi yang terkandung dalam satu set data, salah satu harus selalu dilanjutkan dengan hati-hati. Satu harus memutuskan dengan hati-hati seberapa jauh seseorang dapat pergi di generalisasi dari himpunan data, apakah generalisasi tersebut sama sekali wajar atau dibenarkan, apakah itu mungkin bijaksana untuk menunggu sampai ada data yang lebih, dan sebagainya. Memang, beberapa masalah yang paling penting dari inferensi perhatian statistik penilaian dari risiko dan konsekuensi yang satu mungkin terkena dengan membuat generalisasi dari data sampel. Ini mencakup penilaian dari probabilitas membuat keputusan yang salah, kemungkinan membuat prediksi yang salah, dan kemungkinan memperoleh perkiraan yang tidak berbohong dalam batas yang diizinkan. Kami akan mendekati subyek statistik sebagai ilmu, mengembangkan setiap gagasan statistik sejauh mungkin dari dasar probabilistik, serta menerapkan setiap ide untuk masalah ilmu fisik atau rekayasa secepat itu telah dikembangkan. Besar mayoritas 6 metode kita akan gunakan dalam menyatakan dan memecahkan masalah ini termasuk ke dalam pendekatan klasik, karena mereka tidak secara resmi memperhitungkan berbagai faktor subjektif yang disebutkan di atas. Namun, kami akan berusaha terus-menerus untuk membuat pembaca menyadari bahwa faktor-faktor subjektif memang ada, dan untuk menunjukkan bila memungkinkan peran apa yang mungkin mereka bermain dalam membuat keputusan akhir. Ini "roti-dan-mentega" pendekatan statistik menampilkan subjek dalam bentuk yang telah begitu berhasil memberikan kontribusi terhadap ilmu teknik, serta ilmu-ilmu alam dan sosial, pada paruh terakhir abad kedua puluh dan seterusnya. 

1.3 Statistik dan Teknik Ada beberapa daerah di mana dampak dari pertumbuhan baru-baru statistik telah merasa lebih kuat daripada di bidang teknik dan manajemen industri. Memang, akan sulit untuk melebih-lebihkan kontribusi statistik telah dilakukan untuk memecahkan masalah produksi, penggunaan efektif dari bahan dan tenaga kerja, untuk penelitian dasar, dan untuk pengembangan produk baru. Seperti dalam ilmu-ilmu lainnya, statistik telah menjadi alat penting untuk insinyur. Hal ini memungkinkan mereka untuk memahami fenomena tunduk pada variasi dan untuk secara efektif memprediksi atau mengontrol mereka. Dalam teks ini, perhatian kita akan diarahkan sebagian besar menuju aplikasi teknik, tapi kami tidak akan ragu-ragu untuk merujuk juga ke daerah lain memberikan kesan kepada pembaca keumuman besar teknik statistik yang paling. 

Dengan demikian, pembaca akan menemukan bahwa metode statistik yang digunakan untuk memperkirakan rata-rata koefisien ekspansi termal dari logam berfungsi juga untuk memperkirakan rata-rata waktu yang dibutuhkan seorang sekretaris untuk melakukan tugas yang diberikan, ketebalan rata-rata dari cangkang telur pelican, atau IQ rata-rata siswa tahun pertama kuliah. Demikian pula, metode statistik yang digunakan untuk membandingkan kekuatan dua paduan berfungsi juga untuk membandingkan efektivitas dua metode pengajaran, manfaat dari dua semprotan serangga, atau kinerja pria dan wanita dalam tes saat-peristiwa.

Karena banyak minat telah ditunjukkan dalam asal usul historis dari teori statistik yang mendasari metode buku ini, dan karena beberapa kesalahpahaman kadang-kadang mendapat publisitas, karena mengetahui keaslian metode penulis yang diketahui oleh beberapa penulis sebelumnya, atau menganggapnya sebagai pendahulunya Perkembangan modern yang tidak mereka sadari, diharapkan catatan berikut tentang kontributor utama teori statistik akan bermanfaat bagi siswa yang ingin melihat karya modern dalam latar sejarahnya.

Esai terkenal Thomas Bayes yang terbit tahun 1763 dikenal sebagai percobaan pertama untuk menggunakan teori probabilitas sebagai instrumen penalaran induktif; Yaitu, untuk berdebat dari yang khusus ke jenderal, atau dari sampel ke populasi. Buku itu diterbitkan secara anumerta, dan kami tidak tahu seperti apa pandangan Bayes yang telah dia jalani untuk menerbitkannya. Kami tahu bahwa alasan keraguannya untuk mempublikasikannya adalah ketidakpuasannya terhadap dalil yang diperlukan untuk "Teorema Bayes" yang dirayakan. " Meskipun kita harus menolak dalil ini, kita juga harus mengakui kehebatan Bayes dalam memahami masalah yang harus dipecahkan, dalam usaha yang cerdik, dan akhirnya menyadari lebih jelas daripada banyak penulis berikutnya, kelemahan mendasar dari usahanya.

Sedangkan Bayes unggul dalam penetrasi logis, Laplace (1820) tak tertandingi karena penguasaan teknik analitiknya. Dia mengakui prinsip kemungkinan terbalik, cukup tidak kritis, ke dalam fondasi eksposasinya. Di sisi lain, bagi kita, kita berhutang prinsip bahwa distribusi kuantitas majemuk bagian independen menunjukkan keseluruhan rangkaian fitur - mean, varians, dan kumulatif lainnya - yang hanya merupakan jumlah fitur seperti distribusi Dari bagian-bagiannya. Ini tampaknya kemudian ditemukan secara independen oleh Thiele (1889), namun secara matematis metode Laplace lebih kuat daripada Thiele dan jauh lebih berpengaruh pada perkembangan subjek di Prancis dan Inggris. Sebuah hasil langsung dari studi Laplace mengenai distribusi resultan dari banyak penyebab independen adalah pengakuan atas hukum kesalahan yang normal, sebuah undang-undang yang lebih biasanya dianggap berasal, dengan alasan tertentu, terhadap teorinya yang hebat, Gauss.

Gauss, terlebih lagi, mendekati masalah estimasi statistik dalam semangat empiris, mengajukan pertanyaan tentang estimasi tidak hanya probabilitas namun juga parameter kuantitatif lainnya. Dia merasakan kemampuan untuk menggunakan metode Maximum Likelihood ini, walaupun ia berusaha untuk memperoleh dan membenarkan metode ini dari prinsip probabilitas invers. Metode ini telah diserang di tanah ini, namun tidak memiliki hubungan nyata dengan probabilitas terbalik. Gauss, selanjutnya, menyempurnakan formula regresi sistematis yang sistematis, sederhana dan banyak, dengan metode kuadrat terkecil, yang, dalam kasus yang sesuai, adalah contoh khusus metode kemungkinan maksimum.

Yang pertama dari distribusi karakteristik uji signifikansi modern, walaupun berasal dari Helmert, ditemukan kembali oleh K Pearson pada tahun 1900, untuk ukuran perbedaan antara pengamatan dan hipotesis, yang dikenal sebagai c2. Ini, menurut saya, adalah kontribusi besar terhadap metode statistik dimana energi yang tak tertandingi karya Prof Pearson akan diingat. Ini memberikan ukuran tepat dan obyektif dari perbedaan sendi dari ekspektasi mereka terhadap sejumlah varians yang terdistribusi secara normal, dan saling berkorelasi. Dalam aplikasi utamanya terhadap frekuensi, yang merupakan variasi diskontinu, distribusi hanya merupakan perkiraan, namun bila frekuensi kecil tidak disertakan, aproksimasinya memuaskan. Distribusinya tepat untuk masalah lain yang dipecahkan nanti. Sehubungan dengan frekuensi, kebaikan nyata dari fit sering dibesar-besarkan dengan masuknya kelas kosong atau hampir kosong yang sedikit atau tidak berkontribusi pada c2 yang diamati, namun meningkatkan ekspektasinya, dan dengan mengabaikan efek pada ekspektasi penyesuaian ini. Parameter populasi sesuai dengan sampel. Kebutuhan akan koreksi pada skor ini sudah lama diabaikan, dan kemudian diperdebatkan, namun kini, saya percaya, mengaku. Penyebab utama kesalahan yang cenderung menurunkan goodness of fit adalah penggunaan metode pemasangan yang tidak efisien. Keterbatasan ini hampir tidak dapat diperkirakan pada tahun 1900, ketika perkiraan teori estimasi sangat tidak diketahui.

Studi tentang distribusi sampel statistik yang tepat dimulai pada tahun 1908 dengan kertas "Siswa" The Probable Error of a Mean. Begitu sifat sebenarnya dari masalah diindikasikan, sejumlah besar masalah sampling berada dalam jangkauan solusi matematis. "Siswa" sendiri memberikan dalam makalah ini dan selanjutnya solusi yang benar untuk tiga masalah tersebut - distribusi estimasi varians, mean dibagi dengan perkiraan standar deviatio