Audit Metode & Data
Cek judul, variabel, indikator, hipotesis, jenis data, dan rekomendasi metode yang paling sesuai.
Layanan analisis kuantitatif untuk skripsi, tesis, riset dosen, survei organisasi, dan kebutuhan bisnis. Mulai dari cek metode, olah data, uji statistik, sampai interpretasi hasil.
Kirim judul, variabel, hipotesis, dan contoh data. Tim Jago Analisis membantu menentukan uji yang sesuai sebelum data diolah.
Pilih layanan sesuai kondisi riset Anda: mulai dari cek metode, analisis dasar, regresi, SEM-PLS, data panel, sampai laporan proyek.
Cek judul, variabel, indikator, hipotesis, jenis data, dan rekomendasi metode yang paling sesuai.
Karakteristik responden, distribusi frekuensi, mean, standar deviasi, tabulasi, dan ringkasan data.
Uji instrumen kuesioner, validitas item, reliabilitas konstruk, dan catatan kelayakan indikator.
Uji t, ANOVA, Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Chi-square, Pearson, dan Spearman.
Regresi sederhana, regresi berganda, uji asumsi klasik, uji parsial, uji simultan, dan interpretasi pengaruh.
Outer model, inner model, AVE, CR, Cronbach Alpha, discriminant validity, R-square, dan bootstrapping.
Data panel, fixed effect, random effect, uji Chow, Hausman, LM, ARIMA, VAR/VECM, dan forecasting sederhana.
Analisis survei lembaga, riset dosen, laporan organisasi, visualisasi grafik, dan rekomendasi berbasis data.
Harga promo berlaku untuk kasus standar. Biaya akhir menyesuaikan jumlah variabel, jumlah responden, kondisi data, jenis uji, dan kebutuhan interpretasi.
Untuk cek awal metode, variabel, hipotesis, dan kesiapan data.
Untuk kebutuhan analisis sederhana dan output dasar.
Untuk skripsi, tugas akhir, tesis sederhana, dan riset kuantitatif umum.
Untuk analisis lanjutan dan model yang lebih kompleks.
Untuk dosen, peneliti, lembaga, organisasi, bisnis, atau proyek survei.
Output disesuaikan dengan paket dan kebutuhan analisis. Fokusnya bukan hanya menghasilkan angka, tetapi membantu Anda memahami makna hasil analisis.
Output software, file olah data, tabel hasil, dan ringkasan uji sesuai metode yang digunakan.
Penjelasan hasil analisis dalam bahasa riset yang lebih mudah dipahami untuk laporan atau presentasi.
Arahan penyusunan narasi hasil, pembacaan tabel, dan poin penting yang perlu ditulis dalam laporan.
Tabel dirapikan agar lebih mudah dimasukkan ke skripsi, tesis, artikel, laporan riset, atau dokumen proyek.
Proses dibuat sederhana agar kebutuhan analisis cepat dipahami dan output yang diberikan sesuai kebutuhan.
Kirim judul, variabel, hipotesis, metode yang diinginkan, dan contoh data jika sudah ada.
Tim mengecek struktur data, jenis variabel, jumlah responden, dan metode yang paling sesuai.
Data dianalisis menggunakan software yang sesuai, lalu output dirapikan sesuai kebutuhan laporan.
Hasil dijelaskan dalam bentuk ringkasan, tabel, dan catatan interpretasi agar mudah dipahami.
Pemilihan software disesuaikan dengan jenis data, metode analisis, dan kebutuhan output penelitian.
Bisa. Anda dapat mengirimkan judul, tujuan penelitian, variabel, hipotesis, dan contoh data. Tim akan membantu merekomendasikan metode yang sesuai.
Bisa. Kami dapat membantu membaca output, menjelaskan maknanya, dan menyusun ringkasan hasil dalam bahasa riset.
Bisa, terutama jika data sangat kompleks, variabel banyak, perlu cleaning berat, model berubah, atau membutuhkan laporan lengkap. Harga promo berlaku untuk kasus dengan kompleksitas standar.
Data hanya digunakan untuk kebutuhan analisis sesuai permintaan. Kami tidak membagikan data klien kepada pihak lain.
Revisi minor tersedia sesuai paket. Revisi karena perubahan data, perubahan variabel, perubahan model, atau permintaan analisis baru akan dihitung sebagai pekerjaan tambahan.
Tidak. Kami tidak melayani pemalsuan data, fabrikasi data, manipulasi jawaban responden, rekayasa output, p-hacking, atau kesimpulan yang tidak didukung oleh data.
Kirimkan judul, variabel, hipotesis, dan contoh data Anda. Tim Jago Analisis akan membantu mengecek kebutuhan analisis kuantitatif yang paling sesuai.
Konsultasi SekarangProgram praktis untuk menguasai analisis data, statistik, metodologi riset, dashboard, dan AI produktif — dari nol sampai siap membuat output yang bisa dijelaskan.
Lebih banyak konteks lokal, studi kasus riset, dan workflow praktis untuk kebutuhan akademik maupun organisasi.
Belajar membaca output deskriptif, uji asumsi, regresi, korelasi, uji beda, dan cara menulis narasi hasil penelitian.
Materi dan layanan disusun untuk membantu Anda memahami masalah, memilih metode, membersihkan data, menafsirkan hasil, dan menulis narasi yang bisa dipertanggungjawabkan.
Setiap kelas membawa peserta dari konsep inti menuju praktik, review output, dan template kerja yang dapat digunakan ulang.
Pilih kelas mandiri, live class, private class, konsultasi riset, atau training custom untuk tim.
Materi dibuat praktis, berorientasi output, dan tidak berhenti di tombol software. Fokusnya adalah memahami keputusan analisis dan menulis interpretasi.
Kelas interaktif terjadwal dengan studi kasus, latihan langsung, dan sesi tanya jawab metodologi.
Belajar mandiri melalui modul bertahap, video ringkas, template, dan contoh pelaporan hasil.
Sesi personal untuk skripsi, tesis, disertasi, artikel jurnal, laporan riset, atau kebutuhan institusi.
Klik Checkout Sekarang untuk pembelian langsung, atau buka Detail Buku untuk membaca informasi lengkap.
Kami bantu memilih teknik, mengolah data, mengecek asumsi, menyusun tabel, dan merapikan narasi hasil sesuai kebutuhan riset.
Regresi, SEM, PLS, uji beda, korelasi, validitas, reliabilitas, statistik deskriptif, dan pelaporan output.
Coding, kategorisasi tema, matriks temuan, triangulasi, analisis wawancara, observasi, dan dokumen.
Diskusi metode, instrumen, strategi sampel, pemilihan uji, review output, dan arah perbaikan laporan.
Setiap tahap punya output yang bisa diperiksa, diperbaiki, dan ditampilkan sebagai portofolio atau bagian laporan riset.
Mulai dari pertanyaan riset atau bisnis, variabel, hipotesis, indikator, dan struktur data yang dibutuhkan.
Menentukan uji, ukuran sampel, teknik sampling, pembersihan data, coding, dan asumsi analisis.
Membaca angka penting, membedakan output utama dan pelengkap, serta memeriksa konsistensi hasil.
Mengubah output menjadi tabel, narasi, kesimpulan, rekomendasi, dan bahan presentasi.
Tidak hanya file olahan, tetapi juga alasan metodologis dan narasi interpretasi yang siap dijelaskan.
Cerita dibuat lebih natural: ada masalah awal, proses belajar, dan hasil yang terasa setelah pendampingan.
Saya awalnya bingung harus memulai analisis PLS-SEM dari mana: menyusun model, mengecek validitas dan reliabilitas, membaca path coefficient, sampai menentukan bagian yang perlu dilaporkan. Setelah didampingi, langkah analisisnya menjadi lebih runtut dan mudah saya ikuti.
Sebagai founder kantor konsultan pajak, saya perlu membaca pasar jasa perpajakan UMKM secara lebih terukur. Pendampingan membantu memetakan segmen calon klien, kebutuhan layanan, dan tren permintaan sehingga strategi penawaran menjadi lebih jelas.
Dalam riset sosial, saya membutuhkan pembacaan data yang tidak berhenti pada angka. Pendampingan membantu menggabungkan pendekatan mix method, clustering responden, dan interpretasi tematik sehingga pola kelompok dan konteks sosialnya terbaca lebih komprehensif.
Publikasikan tulisan Blogger Anda dengan label Artikel, Sampling, Statistik, Kualitatif, Dashboard, atau AI.
Mulai dari rumusan masalah, jenis variabel, skala data, sampai bentuk hipotesis.
Baca panduan →Kenali perbedaan populasi, sampel minimum, margin error, response rate, dan kebutuhan model.
Baca artikel →Gunakan pola interpretasi yang rapi agar hasil analisis lebih mudah dipahami.
Baca tips →Klik pertanyaan untuk membuka jawaban. Semua tombol tetap diarahkan ke halaman atau kontak yang relevan.
Halaman khusus untuk membantu estimasi jumlah sampel berdasarkan pendekatan yang sering digunakan dalam penelitian. Setiap metode menampilkan input yang berbeda agar perhitungan lebih tepat dan tidak membingungkan.
Gunakan titik atau koma untuk desimal. Contoh margin error 5 persen bisa ditulis 0.05 atau 0,05.
Siap dihitung
Pilih metode, isi input yang tampil, lalu klik tombol hitung.
n = N / (1 + N × e²). Dipakai saat populasi diketahui dan peneliti menentukan margin error.
n₀ = Z² × p × q / e². Dapat dikoreksi untuk populasi terbatas bila N tersedia.
Menggunakan N, chi-square, proporsi, dan galat untuk estimasi sampel pada populasi terbatas.
Aturan praktis untuk model multivariat: jumlah indikator dikalikan pengali tertentu, misalnya 5–10.
Sampel minimum sekitar 10 kali nilai terbesar antara indikator formatif atau panah struktural.
Pedoman umum: 30–500, 10 kali variabel untuk multivariat, atau minimum per kelompok untuk komparasi.
Estimasi berbasis effect size, alpha, power, jumlah prediktor atau kelompok. Gunakan sebagai simulasi awal dan verifikasi angka final di aplikasi G*Power.