Jasa Analisis Data Monte Carlo Handal Di Jagakarsa Jakarta

Jasa Analisis Data Monte Carlo Handal Di Jagakarsa Jakarta– Indana Konsultan sebuah biro layanan analisis data monte carlo terpercaya dan direkomendasikan oleh dosen-dosen perguruan tinggi negeri melayani jasa analisis data Monte Carlo Cepat dan Terpercaya, selain itu Indana konsultan memiliki keunggulan antara lain :

1. Mendampingi klien sampai lulus
2. Bersedia dihubungi setiap saat dengan respon yang cepat tanpa hari libur atau istilahnya 24/7
3. Perbaikan hasil pengerjaan jika ada revisi dari dosen
4. Konsultasi gratis melalui tatap muka (bertemu langsung), telfon atau WhatsApp tergantung lokasi
5. Garansi uang kemJagakarsa Jakarta 100% jika kami tidak bias membantu, dengan catatan karena kesalahan kami Indana Konsultan.
6. Hadir di kota-kota besar di Indonesia yang terdapat banyak kampus atau universitas.
7. Melayani analisis data monte carlo dan analisis data monte carlo plus bab 4&5
8. Harga wajar dan menyesuaikan dengan layanan yang diberikan serta tingkat kesulitannya.
9. No tipu-tipu.

INDANA KONSULTAN – MELAYANI  JASA ANALISIS DATA MONTE CARLO HANDAL DI JAGAKARSA JAKARTA

INDANA ZULFA – 0815-5567-8032

Simulasi Monte Carlo adalah teknik matematika terkomputerisasi yang memungkinkan orang untuk memperhitungkan risiko dalam analisis kuantitatif dan pengambilan keputusan. Teknik ini digunakan oleh para profesional di bidang yang sangat berbeda seperti keuangan, manajemen proyek, energi, manufaktur, teknik, penelitian dan pengembangan, asuransi, minyak & gas, transportasi, dan lingkungan.

Simulasi Monte Carlo melengkapi pembuat keputusan dengan berbagai kemungkinan hasil dan probabilitasnya akan terjadi untuk setiap pilihan tindakan. Teknik ini pertama kali digunakan oleh para ilmuwan yang bekerja pada bom atom. Sejak diperkenalkan pada Perang Dunia II, simulasi Monte Carlo telah digunakan untuk memodelkan berbagai system fisik dan konseptual.

Setiap kali Anda menghadapi perkiraan kompleks atau situasi peramalan yang melibatkan tingkat kompleksitas dan ketidakpastian yang tinggi, disarankan untuk menggunakan simulasi Monte Carlo untuk menganalisis kemungkinan memenuhi tujuan Anda, mengingat factor risiko proyek Anda, sebagaimana ditentukan oleh risiko jadwal Anda. Ini sangat efektif karena didasarkan pada evaluasi data secara numerik dan tidak ada dugaan yang terlibat.

Manfaat utama menggunakan analisis Monte Carlo adalah :

1. Monte Carlo adalah metode yang mudah untuk mencapai hasil yang mungkin untuk peristiwa yang tidak pasti dan batas keyakinan yang terkait untuk hasilnya. Satu-satunya prasyarat adalah Anda harus mengidentifikasi batas jangkauan dan korelasi dengan variable lain.
2. Monte Carlo adalah teknik yang berguna untuk mempermudah pengambilan keputusan berdasarkan data numeric untuk mendukung keputusan Anda.
3. Simulasi Monte Carlo biasanya berguna saat menganalisis biaya dan jadwal. Dengan bantuan analisis Monte Carlo, Anda dapat menambahkan biaya dan jadwal peristiwa risiko ke model peramalan Anda dengan tingkat kepercayaan yang lebih besar.
4. Anda juga dapat menggunakan analisis Monte Carlo untuk menemukan kemungkinan untuk memenuhi tonggak pencapaian proyek dan sasaran menengah Anda.

Berikut ini adalah langkah-langkah yang perlu dilakukan saat menganalisis data menggunakan simulasi Monte Carlo :

1. Identifikasi variable risiko proyek yang utama. Sebuah variable risiko adalah parameter yang sangat penting untuk keberhasilan proyek dan sedikit variasi dalam hasilnya mungkin memiliki dampak negatif pada proyek. Variabel risiko proyek biasanya diisolasi menggunakan analisis sensitivitas dan ketidak pastian.
2. Analisis sensitivitas digunakan untuk menentukan variabel yang paling penting dalam sebuah proyek. Untuk mengidentifikasi variabel yang paling penting dalam proyek, semua variable dianalisis hasilnya. Variabel yang memiliki dampak terbesar pada hasil proyek diisolasi sebagai variable risiko proyek utama. Namun, analisis sensitivitas itu sendiri mungkin memberikan beberapa hasil  yang menyesatkan karena tidak mempertimbangkan sifat realistis dari perubahan yang diproyeksikan  pada variable tertentu. Oleh karena itu penting untuk melakukan analisis ketidakpastian bersamaan dengan analisis sensitivitas.
3. Analisis ketidak pastian menetapkan kesesuaian hasil dan membantu dalam memverifikasi validitas variable tertentu. Sebuah variable proyek  yang menyebabkan dampak tinggi  pada keseluruhan proyek mungkin tidak signifikan dan wajar jika probabilitas kemunculannya sangat rendah. Oleh karena itu penting untuk melakukan analisis ketidakpastian.
4. Identifikasi batasan jangkauan untuk variable proyek. Proses ini melibatkan penentuan nilai maksimum dan minimum untuk setiap variable risiko proyek yang teridentifikasi. Jika Anda memiliki data historis yang tersedia dengan Anda, ini bias menjadi tugas yang lebih mudah. Anda hanya perlu mengatur data yang tersedia dalam bentuk distribusi frekuensi dengan mengelompokkan jumlah kejadian pada interval nilai yang berurutan. Dalam situasi di mana Anda tidak memiliki data historis yang lengkap, Anda perlu mengandalkan penilaian ahli untuk menentukan nilai yang paling mungkin.
5. Spesifikasi bobot probabilitas untuk kisaran nilai yang ditetapkan. Langkah berikutnya mengalokasikan probabilitas kejadian untuk variable risiko proyek. Untuk melakukannya, distribusi probabilitas multi-nilai dikerahkan. Beberapa distribusi probabilitas yang umum digunakan untuk menganalisis risiko adalah distribusi normal, distribusi seragam, distribusi segitiga, dan distribusi langkah. Distribusi normal, seragam, dan segitiga bahkan distribusi dan menetapkan probabilitas simetris dalam rentang yang ditentukan dengan berbagai konsentrasi kearah pusat
6. Menetapkan hubungan untuk variable berkorelasi. Langkah selanjutnya melibatkan mendefinisikan korelasi antara variable risiko proyek. Korelasi adalah hubungan antara dua atau lebih variabel di mana perubahan dalam satu variable menginduksi perubahan simultan dalam hal yang lain. Dalam simulasi Monte Carlo, nilai input untuk variable risiko proyek dipilih secara acak untuk menjalankan simulasi. Oleh karena itu sangat penting untuk menetapkan korelasi antar variabel dan kemudian menerapkan batasan untuk simulasi untuk memastikan bahwa pemilihan acak dari input tidak melanggar korelasi yang ditentukan. Ini dilakukan dengan menetapkan koefisien korelasi yang mendefinisikan hubungan antara dua atau lebih variabel. Ketika putaran simulasi dilakukan oleh komputer, spesifikasi koefisien korelasi memastikan bahwa hubungan yang ditentukan dipatuhi tanpa pelanggaran.
7. Menjalankan Simulasi Berjalan. Langkah selanjutnya adalah menjalankan simulasi. Ini biasanya dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak simulasi  dan idealnya 500 – 1000 simulasi berjalan merupakan ukuran sampel yang baik. Saat menjalankan simulasi berjalan, nilaia cak variable risiko dipilih dengan distribusi probabilitas dan korelasi yang ditentukan.
8. Analisis Statistik Hasil Simulasi. Setiap simulasi run menunjukkan kemungkinan terjadinya peristiwa risiko. Distribusi robabilitas kumulatif dari semua proses simulasi diplot dan dapat digunakan untuk menginterpretasikan probabilitas untuk hasil proyek yang berada di atas atau di bawah nilai tertentu. Distribusi probabilitas kumulatif ini dapat digunakan untuk menilai risiko proyek secara keseluruhan.

INDANA KONSULTAN – MELAYANI JASA ANALISIS MONTE CARLO HANDAL DI JAGAKARSA JAKARTA

INDANA ZULFA – 0815-5567-8032

Jasa Analisis Data Monte Carlo Handal Di Jagakarsa Jakarta menggunakan excel crystal ball dan software lain untuk tugas akhir skripsi thesis dan disertasi