Mahasiswa tingkat akhir dan peneliti

Les Olah Data di Solo

Les olah data Solo adalah pendampingan privat satu tutor satu peserta untuk mengolah data penelitian Anda sendiri, dari menyiapkan berkas mentah sampai menuliskan hasilnya di bab metode dan bab hasil. Sesi berdurasi 1 jam, 1,5 jam, atau 2 jam, dan jumlahnya Anda tentukan antara 4 sampai 28 pertemuan per bulan.

Les Olah Data di Solo
  • 1.000+tutor terverifikasi
  • 1-on-1fokus tak terbagi
  • Fleksibelrumah · kafe · kampus · online
  • Garansibebas ganti tutor
  • Assessmentkebutuhan diukur dulu

Jawaban singkat

Les Olah Data di Solo itu seperti apa?

Les olah data Solo adalah pendampingan privat satu tutor satu peserta untuk mengolah data penelitian Anda sendiri, dari menyiapkan berkas mentah sampai menuliskan hasilnya di bab metode dan bab hasil. Sesi berdurasi 1 jam, 1,5 jam, atau 2 jam, dan jumlahnya Anda tentukan antara 4 sampai 28 pertemuan per bulan.

Tanya Dulu, Baru Daftar

Angka & Fakta Program

Bentuk belajar
Privat satu tutor satu peserta, tatap muka di Solo Raya atau daring
Peserta
Mahasiswa tingkat akhir, peneliti, dan pekerja yang mengolah datanya sendiri
Titik mulai
Boleh dari nol, termasuk yang belum pernah membuka perangkat statistik
Cakupan pendampingan
Penyiapan data, uji prasyarat, pemilihan uji, pembacaan keluaran, penulisan bab hasil
Durasi sesi
1 jam, 1,5 jam, atau 2 jam per pertemuan
Jumlah sesi
4 sampai 28 pertemuan per bulan, Anda yang menentukan
Jadwal
Ditetapkan peserta lebih dulu, penyiapan pendamping menyusul sesudahnya
Tempat sesi
Rumah, kamar kos, ruang kerja, atau daring lewat layar berbagi
Wilayah les
Kota Surakarta, Sukoharjo, Karanganyar, Boyolali, Sragen, Klaten, Wonogiri
Perangkat
Memakai komputer peserta sendiri; lisensi perangkat berbayar di luar biaya kelas
Batas layanan
Pendampingan belajar; tanpa jasa pengerjaan tugas, skripsi, maupun tesis

Peta materi

Tujuh simpul yang paling sering menahan pengolahan data

Tiap simpul di bawah punya kekeliruan khasnya sendiri, dan hampir semuanya berulang di banyak penelitian. Pendamping mengenali polanya lebih dulu, lalu mengajak Anda memperbaikinya di data Anda sendiri.

BahasanYang dicakupTitik rawanCara kami mendampingi
Menyusun Struktur Berkas (Penyiapan)Satu baris untuk satu responden, satu kolom untuk satu variabel, nama kolom yang konsisten, dan satu aturan seragam untuk menandai jawaban kosong.Berkas yang diunduh dari formulir daring kerap memuat jawaban pilihan ganda yang menumpuk dalam satu sel. Dihitung apa adanya, satu responden terbaca sebagai satu kategori unik.Pendamping memecah satu kolom bermasalah di depan Anda sambil menjelaskan alasan tiap langkah, lalu menyerahkan kolom berikutnya kepada Anda pada sesi yang sama.
Pengodean dan Skala Pengukuran (Penyiapan)Membedakan data nominal, ordinal, interval, dan rasio, lalu memberi kode angka yang tidak menyesatkan ketika dihitung mesin.Kode satu sampai lima untuk jenjang pendidikan dibaca perangkat sebagai jarak yang sama besar, padahal selisih antara jenjang menengah dan sarjana tidak setara dengan selisih antar jenjang dasar.Anda diminta menuliskan jenis skala di sebelah tiap nama variabel sebelum uji apa pun dipilih. Daftar itu kemudian dipakai sebagai rujukan sepanjang program.
Butir Bernilai Terbalik (Instrumen)Mengenali pernyataan bernada negatif di dalam kuesioner dan membalik skornya sebelum skor total dijumlahkan.Butir terbalik yang lolos tanpa dibalik menurunkan nilai reliabilitas sekaligus membuat skor total kehilangan arti. Gejalanya samar, sebab angkanya tetap keluar dengan rapi.Pendamping mengajak Anda membaca ulang tiap pernyataan instrumen satu per satu dan menandai yang bernada negatif, sebelum menyentuh menu transformasi apa pun.
Validitas dan Reliabilitas Instrumen (Instrumen)Uji korelasi butir dengan skor total, pembacaan koefisien reliabilitas, dan keputusan menggugurkan butir yang lemah.Koefisien reliabilitas yang tinggi sering dikira bukti bahwa instrumen mengukur hal yang benar. Ia hanya menunjukkan butir-butirnya konsisten satu sama lain.Perbedaan dua pertanyaan itu dibedah memakai butir dari instrumen Anda, sehingga alasan menggugurkan atau mempertahankan sebuah butir bisa Anda tuliskan sendiri di naskah.
Uji Prasyarat Analisis (Prasyarat)Pemeriksaan normalitas, kesetaraan ragam, kelurusan hubungan, dan korelasi kuat antar variabel bebas, beserta cara menyikapi hasilnya.Pada sampel besar, uji normalitas hampir selalu menolak hipotesis nol karena penyimpangan sekecil apa pun ikut terbaca. Laporan yang berhenti di situ menyimpulkan datanya rusak tanpa dasar.Asumsi diperiksa dengan dua cara sekaligus, lewat angka dan lewat grafik sebaran, lalu alasan keputusan Anda ditulis pada saat itu juga supaya bisa dipertahankan saat ditanya.
Memilih Uji Utama (Analisis)Bagan keputusan yang bertumpu pada skala pengukuran, jumlah kelompok, sifat berpasangan atau bebas, dan jumlah variabel bebas.Uji sering dipilih karena pernah dipakai penelitian terdahulu yang temanya mirip, padahal rancangan datanya berbeda. Temanya sama, bentuk datanya tidak.Bagan keputusan diisi Anda sendiri untuk kasus Anda, lalu diuji ulang pada satu contoh kasus lain supaya alurnya melekat dan bisa dipakai tanpa bertanya.
Membaca Keluaran dan Besaran Pengaruh (Pelaporan)Mengenali tabel yang menjawab pertanyaan penelitian, membaca nilai p, besaran pengaruh, dan selang kepercayaan secara bersamaan.Nilai p yang kecil dibaca sebagai bukti pengaruh yang besar. Ia menjawab pertanyaan yang berbeda, dan tanpa besaran pengaruh temuan berhenti pada kata signifikan.Anda berlatih menjawab tiga pertanyaan penguji yang paling lazim memakai keluaran Anda sendiri, dengan kalimat yang Anda susun dan pendamping koreksi.

Hitung-hitungannya

Olah data di Solo Raya dalam angka

  • 2.000+peserta aktif Eduraya di Solo Raya
  • 1.000+tutor aktif yang lolos kurasi
  • 1-on-1satu pendamping untuk satu peserta
  • 7kabupaten dan kota Solo Raya yang dijangkau
Kecocokan

Keadaan yang membuat pendampingan ini tepat waktu

  • CocokData sudah terkumpul dan Anda bingung menentukan langkah pertama pengolahannya
  • CocokAnalisis Anda pernah diminta diulang dan Anda belum menemukan letak kekeliruannya
  • CocokAnda perlu memahami keluaran perangkat statistik untuk menjawab pertanyaan penguji
  • CocokAnda menyusun riset sambil bekerja dan memerlukan jadwal yang menyesuaikan jam kantor
  • CocokAnda belum pernah membuka perangkat statistik dan ingin memulainya dari dasar
  • CocokAnda memegang data operasional usaha dan ingin membacanya dengan cara yang tertib

Yang Anda bawa pulang

Hasil nyata yang tertinggal setelah program berjalan

  • Berkas data yang rapi dan berlabel

    Struktur kolom yang seragam, kode yang terdokumentasi, dan berkas asli yang tetap tersimpan utuh sebagai pembanding.

  • Catatan urutan pengolahan

    Rekaman langkah demi langkah yang memungkinkan Anda menjalankan ulang analisis yang sama tanpa mengulang proses berpikirnya.

  • Alasan tertulis untuk tiap uji

    Satu paragraf pendek per uji yang menjelaskan mengapa uji itu dipilih, langsung bisa dipakai di bab metode.

  • Tabel hasil yang siap ditempel

    Tabel yang bentuknya mengikuti pedoman penulisan yang Anda pegang, lengkap dengan keterangan di bawahnya.

  • Kalimat pembacaan hasil buatan Anda

    Paragraf bab hasil yang Anda tulis sendiri dan pendamping koreksi, sehingga istilahnya sesuai dengan yang Anda pahami.

  • Daftar periksa sebelum menghadap pembimbing

    Senarai pendek berisi hal yang biasa ditanyakan lebih dulu, dipakai untuk memeriksa naskah sebelum dikirim.

  • Latihan pada potongan data lain

    Satu putaran analisis ulang pada data berbeda, untuk memastikan yang melekat adalah alurnya dan bukan hafalan urutan menu.

  • Kebiasaan menyimpan bertahap

    Cara menamai dan menyimpan versi berkas sehingga pekerjaan bisa dirunut mundur ketika ada keputusan yang perlu ditinjau ulang.

Kenapa privat

Seberapa jauh les olah data Solo unggul dibanding kelas kelompok?

  • Kursus Olah Data Kelompok

    Perhatian tutor saat belajar olah data
    Terpecah ke satu kelas
    Materi olah data disesuaikan level siswa
    Satu materi untuk satu kelas
    Fokus ke bagian olah data yang paling sulit
    Mengekor tempo kelas
    Belajar olah data di rumah Anda, Solo
    Anda yang datang ke lokasi
    Latihan praktik olah data terarah
    Seragam
    Tutor olah data bisa diganti
    Mengikuti pengajar kelas
  • Les Olah Data Privat Eduraya

    Di tempat pilihan Anda, Solo

    Perhatian tutor saat belajar olah data
    Tercurah ke satu siswa
    Materi olah data disesuaikan level siswa
    Disusun dari hasil tes awal
    Fokus ke bagian olah data yang paling sulit
    Waktu sesi penuh untuk bagian itu
    Belajar olah data di rumah Anda, Solo
    Pengajar datang ke alamat Anda
    Latihan praktik olah data terarah
    Dipilih dari kelemahan Anda
    Tutor olah data bisa diganti
    Diganti lewat admin, tanpa biaya
  • Belajar Olah Data Sendiri

    Perhatian tutor saat belajar olah data
    Sendirian saja
    Materi olah data disesuaikan level siswa
    Ditebak sendiri
    Fokus ke bagian olah data yang paling sulit
    Sekuat disiplin sendiri
    Belajar olah data di rumah Anda, Solo
    Di rumah, tanpa pendamping
    Latihan praktik olah data terarah
    Berburu sendiri
    Tutor olah data bisa diganti
    Tidak berlaku

Bedanya di sini

Pembeda les Olah Data Eduraya

  • Berkas Anda sendiri yang dipakai

    Latihan berjalan di atas data penelitian Anda, sehingga kebiasaan yang terbentuk langsung terpakai saat Anda bekerja sendirian.

  • Satu pendamping satu peserta

    Seluruh jam sesi tercurah ke pertanyaan Anda, termasuk pertanyaan yang terasa mendasar dan sering ditahan di kelas ramai.

  • Jadwal Anda yang menentukan

    Hari dan jam ditetapkan peserta lebih dulu, lalu penyiapan pendamping menyesuaikan diri pada jadwal tersebut.

  • Pemetaan sebelum materi disusun

    Pertemuan pertama dipakai mengukur titik mulai Anda, supaya rencana sesi berangkat dari keadaan nyata.

  • Catatan langkah yang bisa diulang

    Tiap sesi meninggalkan rekaman urutan pengerjaan, sehingga analisis yang sama dapat Anda jalankan lagi tanpa pendamping.

  • Pendamping boleh ditukar

    Bila gaya penjelasannya terasa tidak cocok, sampaikan ke admin dan penggantian diurus tanpa biaya tambahan.

Apa yang dikerjakan di les olah data Solo setiap sesinya?

Pendampingan ini berangkat dari berkas yang sudah Anda pegang. Rekap kuesioner yang baru selesai disebar, catatan penjualan yang tersimpan di ponsel, atau lembar pengamatan lapangan yang masih berupa tulisan tangan. Pertemuan pertama dipakai membuka berkas itu bersama pendamping, melihat bentuknya apa adanya, lalu memutuskan pekerjaan mana yang perlu didahulukan.

Urutannya mengikuti urutan pekerjaan penelitian yang sesungguhnya. Merapikan data mentah, memeriksa apakah syarat sebuah uji terpenuhi, memilih uji yang menjawab pertanyaan penelitian, membaca keluaran perangkat statistik, lalu menyusun angka itu menjadi kalimat yang layak masuk bab hasil. Lima tahap tersebut berdiri sendiri-sendiri dan bisa dimasuki dari mana saja.

Mahasiswa tingkat akhir di sekitar UNS Jebres biasanya datang pada tahap ketiga. Datanya sudah bersih, pertanyaannya sudah jelas, dan yang menahan adalah kebingungan memilih uji. Peneliti yang sudah terbiasa justru datang pada tahap kelima, ketika angka sudah keluar dan yang sulit tinggal menerjemahkannya ke bahasa Indonesia yang tepat.

Merapikan data mentah sebelum satu uji pun dijalankan

Sebagian besar waktu analisis habis di sini, dan itu wajar. Berkas hasil unduhan formulir daring hampir selalu datang dengan kolom gabungan, jawaban pilihan ganda yang menumpuk dalam satu sel, serta spasi tersembunyi di ujung teks. Perangkat statistik membaca dua penulisan yang berbeda satu spasi sebagai dua kategori yang berbeda, dan tabel frekuensi Anda mendadak memuat kategori kembar.

Contoh yang sering kami temui datang dari penelitian tentang usaha kecil. Rekap penjualan tiga gerai batik di Laweyan ditulis tiga orang berbeda selama enam bulan, sehingga satu produk yang sama muncul dengan tiga ejaan. Sebelum apa pun dihitung, ketiganya perlu disatukan, dan penyatuan itu harus tercatat supaya bisa dipertanggungjawabkan.

Pendamping menunjukkan cara memeriksa jumlah kategori unik pada setiap kolom, cara menandai data kosong dengan satu aturan yang seragam, dan cara menyimpan salinan berkas asli sebelum disentuh. Setelah dicontohkan pada satu kolom, kolom berikutnya Anda kerjakan sendiri di depan pendamping.

Peserta olah data datang dari kampus mana saja di Solo Raya

Sebagian besar peserta adalah mahasiswa tingkat akhir yang sedang menyusun skripsi atau tesis. Mereka datang dari UNS di Jebres, UMS di Kartasura, ISI Surakarta, dan Unisri, ditambah pekerja yang mengambil kuliah lanjutan sambil tetap masuk kantor. Sisanya peneliti, staf lembaga, dan pemilik usaha yang datanya menumpuk tanpa pernah sempat dibaca.

Peserta dari Sukoharjo dan Karanganyar biasanya memilih sesi sore, setelah jam kerja atau setelah kelas terakhir. Peserta yang bekerja penuh waktu lebih sering meminta sesi akhir pekan. Karena jadwal ditetapkan peserta lebih dulu, pola apa pun bisa diakomodasi selama disampaikan di awal.

Satu hal yang kami sampaikan sejak awal: pendamping tidak menjanjikan kesesuaian dengan pedoman penulisan kampus tertentu. Pedoman itu Anda yang pegang. Yang kami kerjakan adalah membantu Anda membacanya, lalu menyesuaikan bentuk tabel dan kalimat hasil dengan apa yang pedoman tersebut minta.

Uraian

Perangkat yang dipakai dan siapa menanggung lisensinya

  • Pengolah lembar kerja

    Excel dan Google Sheets dipakai untuk merapikan data, membuat tabel silang, dan menghitung statistik deskriptif. Keduanya cukup untuk sebagian besar pekerjaan awal.

  • Perangkat statistik berbayar

    SPSS menuntut lisensi atau langganan. Biayanya berdiri di luar biaya kelas dan diurus peserta sendiri, sering lewat lisensi yang sudah disediakan kampusnya.

  • Alternatif tanpa biaya lisensi

    JASP dan R bisa mengerjakan hampir seluruh uji yang dibutuhkan penelitian sarjana tanpa langganan. Pendamping menunjukkan padanan menunya bila Anda memilih jalur ini.

  • Python untuk data besar

    Pustaka pandas dan numpy dipakai ketika datanya terlalu besar untuk lembar kerja, atau ketika pengolahan yang sama harus diulang berkali-kali.

  • Perangkat milik peserta

    Sesi berjalan di komputer Anda sendiri, dengan berkas Anda sendiri. Kebiasaan yang terbentuk karenanya langsung terpakai saat Anda bekerja sendirian.

  • Pemasangan sebelum sesi

    Pemasangan perangkat sebaiknya rampung sebelum pertemuan pertama supaya jam sesi tidak habis untuk mengunduh. Pendamping menyebutkan versi yang aman lebih dulu.

Uji prasyarat, bagian yang paling sering dilewati

Setiap uji statistik berdiri di atas asumsi. Uji beda rata-rata mengandaikan sebaran yang mendekati normal dan ragam yang setara antar kelompok. Analisis regresi menambahkan syarat hubungan yang lurus dan ketiadaan korelasi kuat antar variabel bebas. Melewati pemeriksaan ini berarti menghitung angka yang tampak benar tanpa dasar.

Jebakan terbesarnya justru muncul pada penelitian bersampel besar. Uji normalitas pada ratusan responden hampir selalu menolak hipotesis nol, sebab penyimpangan sekecil apa pun ikut terbaca. Banyak laporan berhenti di titik itu dan menyimpulkan datanya rusak, padahal yang dibutuhkan adalah membaca bentuk sebarannya lewat grafik dan ukuran kemiringan.

Seorang peneliti yang mencatat produksi susu harian di peternakan Boyolali pernah mengulang pengambilan data selama dua pekan karena kesalahpahaman itu. Pendamping mengajak Anda memeriksa asumsi dengan dua cara sekaligus, angka dan gambar, lalu menuliskan alasan keputusan Anda supaya bisa dipertahankan saat ditanya.

Memilih uji yang menjawab pertanyaan penelitian Anda

Pemilihan uji ditentukan empat hal, dan keempatnya bisa dijawab sebelum menyentuh perangkat apa pun. Skala pengukuran tiap variabel, jumlah kelompok yang dibandingkan, apakah kelompok itu berpasangan atau berdiri sendiri, dan berapa variabel bebas yang terlibat. Jawaban atas empat pertanyaan tersebut hampir selalu menyisakan satu atau dua pilihan saja.

Kekeliruan yang paling sering terjadi ada pada skala. Jawaban sangat setuju sampai sangat tidak setuju diberi kode satu sampai lima, lalu diperlakukan seolah jarak antar angkanya sama besar. Kadang perlakuan itu bisa dipertanggungjawabkan, kadang tidak, dan yang membedakan adalah alasan yang Anda tuliskan.

Survei kepuasan pengunjung Pasar Gede yang pernah dibawa seorang peserta berakhir dengan uji yang berbeda dari rencana awalnya, semata karena variabel terikatnya ternyata berjenjang. Pendamping memakai bagan keputusan sederhana yang Anda isi sendiri, sehingga pemilihan uji berikutnya bisa Anda lakukan tanpa bertanya.

Membaca keluaran perangkat statistik tanpa salah tafsir

Keluaran perangkat statistik memuat lebih banyak angka daripada yang Anda butuhkan. Tugas pertama adalah mengetahui tabel mana yang menjawab pertanyaan penelitian, dan mengabaikan sisanya dengan tenang. Tabel yang salah dibaca menghasilkan kesimpulan yang salah meski seluruh langkah sebelumnya benar.

Nilai p adalah tempat paling banyak orang tergelincir. Angka di bawah ambang yang lazim dipakai menunjukkan hasil sebesar itu jarang muncul bila memang tidak ada hubungan di populasi. Ia diam soal seberapa besar hubungannya. Itulah sebabnya besaran pengaruh dan selang kepercayaan selalu kami minta ikut dilaporkan.

Pertanyaan penguji hampir selalu jatuh di wilayah ini. Mengapa uji itu yang dipakai, apa arti angka tersebut dalam bahasa penelitian Anda, dan apakah temuannya berarti secara praktis. Pendamping melatih Anda menjawab ketiganya dengan kalimat sendiri, memakai keluaran Anda sendiri sebagai bahan latihan.

Menuliskan hasil di bab metode dan bab hasil

Analisis yang benar masih bisa gagal menyampaikan maksudnya di halaman naskah. Bab metode perlu memuat cukup keterangan sehingga orang lain dapat mengulang pekerjaan Anda: cara pengambilan sampel, jumlah responden yang masuk dan yang gugur, perangkat yang dipakai, serta uji yang dipilih beserta alasannya.

Bab hasil menuntut hal yang berbeda. Di sana angka disajikan dalam tabel yang rapi dan diceritakan seperlunya di badan teks. Mengulang seluruh isi tabel dalam kalimat membuat halaman penuh tanpa menambah pemahaman, sementara tabel yang berdiri tanpa satu kalimat pengantar memaksa pembaca menebak apa yang penting.

Pendamping membantu Anda menyusun kerangka kalimat untuk tiap tabel, lalu meminta Anda menulis versi Anda sendiri. Naskah yang masuk ke pembimbing adalah naskah tulisan Anda, dengan istilah yang Anda pahami dan bisa Anda pertanggungjawabkan di ruang ujian.

Batas pendampingan yang kami pegang sejak hari pertama

Program ini mengajari Anda mengolah dan memahami data Anda sendiri. Pendamping menjelaskan, mencontohkan, memeriksa hasil kerja Anda, dan menunjukkan letak kekeliruan. Papan ketik tetap di tangan Anda.

Ada hal-hal yang tidak kami kerjakan, dan menyebutkannya lebih awal lebih adil bagi semua pihak. Kami tidak menerima pesanan pengerjaan analisis skripsi, tesis, atau disertasi. Kami tidak menuliskan bab metode dan bab hasil atas nama Anda. Kami juga tidak menjanjikan hasil uji tertentu, termasuk hasil yang signifikan secara statistik.

Alasannya sederhana dan bersifat praktis. Anda yang akan berdiri di ruang ujian dan menjawab pertanyaan tentang setiap angka di naskah Anda. Analisis yang dikerjakan orang lain akan terlihat di sana, biasanya pada pertanyaan kedua atau ketiga. Data yang keluar dari sesi di Solo ini adalah data yang Anda olah sendiri, dengan catatan langkah yang bisa Anda tunjukkan kapan saja.

Kapan pendampingan olah data privat sebaiknya ditunda?

Sebagian orang yang menghubungi kami sebenarnya belum berada di titik yang tepat, dan menunda beberapa pekan akan lebih hemat bagi mereka.

  • Instrumen penelitian Anda belum disetujui pembimbing. Pengolahan yang dikerjakan di atas kuesioner yang masih berubah akan diulang dari awal.
  • Data belum terkumpul sama sekali dan target responden masih jauh. Sesi akan berjalan tanpa bahan, dan latihan memakai data contoh jarang melekat.
  • Yang Anda butuhkan hanya satu jawaban singkat, misalnya nama uji untuk satu kasus. Pertanyaan seperti itu cukup ditanyakan lewat pesan, dan kami menjawabnya tanpa Anda perlu mendaftar.
  • Anda sudah menguasai alurnya dan hanya tersendat pada satu menu perangkat. Satu sesi pendek biasanya cukup, dan paket panjang justru mubazir.
  • Tenggat Anda tinggal dua hari sementara data mentah belum tersentuh. Waktu penyiapan pendamping sendiri memerlukan beberapa hari kerja, jadi kami akan berterus terang bahwa jadwalnya tidak realistis.

Menyampaikan keadaan sebenarnya sejak awal membuat keputusan Anda lebih mudah, dan kami lebih suka kehilangan satu pendaftaran daripada menjual sesi yang belum berguna.

Tempat sesi dan jadwal olah data di Solo Raya

Pendamping datang ke tempat yang Anda tentukan. Sebagian besar sesi berlangsung di rumah atau di kamar kos, sebab di situlah komputer dan berkas data Anda berada. Memindahkan pekerjaan analisis ke tempat lain berarti memindahkan seluruh berkasnya, dan itu jarang sepadan.

Wilayah kunjungan mencakup Kota Surakarta, Sukoharjo, Karanganyar, Boyolali, Sragen, Klaten, dan Wonogiri. Di dalam kota, sesi rutin berjalan di Banjarsari, Jebres, Laweyan, Serengan, dan Pasar Kliwon. Di luar batas kota, permintaan paling sering datang dari Kartasura, Colomadu, dan Jaten, tiga kecamatan yang penghuninya banyak berkuliah atau bekerja di dalam kota.

Untuk kabupaten yang lebih jauh, penjadwalan disepakati lebih awal. Sesi di Wonogiri atau Sragen menuntut jam berangkat yang diperhitungkan, jadi kami meminta Anda menyebutkan hari dan jam yang paling aman sebelum pendamping ditetapkan. Cara itu menjaga sesi berjalan penuh tanpa terpotong perjalanan.

Mengolah data lewat layar berbagi saat sesi berjalan daring

Analisis data termasuk pekerjaan yang paling cocok dikerjakan lewat layar berbagi. Yang dilihat pendamping persis yang Anda lihat, sampai ke kotak dialog dan kolom yang sedang Anda tunjuk. Untuk banyak peserta, sesi daring justru lebih jernih daripada dua orang berdesakan di depan satu layar kecil.

Peserta dari Wonogiri, Sragen, dan Klaten yang jam kerjanya padat sering memilih jalur ini sejak awal. Sebagian lagi memakainya sebagai cadangan: sesi rutin berjalan tatap muka, lalu berpindah ke daring saat hujan deras atau saat jadwal keluarga mendadak berubah.

Yang perlu disiapkan hanya sambungan internet yang stabil dan perangkat yang sudah terpasang sebelum jam sesi. Rekaman layar boleh Anda buat sendiri untuk ditonton ulang, dan banyak peserta merasa itu lebih berguna daripada mencatat sambil mendengarkan.

Berapa lama sampai data Anda siap dianalisis?

Jawaban jujurnya bergantung pada keadaan berkas Anda saat datang, dan selisihnya bisa besar. Data yang dikumpulkan lewat formulir daring dengan pilihan jawaban tertutup biasanya rapi dalam satu sampai dua sesi. Data yang dipindahkan dari catatan tangan atau dari beberapa berkas terpisah menuntut lebih banyak waktu, kadang empat sampai lima sesi hanya untuk tahap penyiapan.

Yang bisa kami pastikan adalah urutannya, sebab urutan itulah yang menentukan apakah pekerjaan perlu diulang. Penyiapan data selalu mendahului uji prasyarat, dan uji prasyarat selalu mendahului pemilihan uji utama. Peserta yang menukar urutan ini hampir selalu kembali ke awal.

Paket sesi bisa Anda susun dari empat sampai dua puluh delapan pertemuan per bulan, dengan durasi satu jam, satu setengah jam, atau dua jam. Peserta yang sedang dikejar tenggat biasanya memilih sesi dua jam dengan frekuensi rapat, lalu menurunkannya setelah tahap penyiapan selesai.

Yang perlu Anda siapkan sebelum pertemuan pertama

Tiga hal membuat sesi pertama berjalan jauh lebih produktif. Pertama, salinan berkas data dalam bentuk aslinya, termasuk berkas yang Anda anggap berantakan. Justru berkas berantakan itulah bahan latihan yang paling berguna.

Kedua, salinan instrumen penelitian Anda, misalnya kuesioner atau lembar pengamatan. Pendamping perlu melihat pertanyaan aslinya untuk tahu apa yang sebenarnya diukur tiap kolom. Tanpa itu, pembacaan kode angka hanya bisa ditebak.

Ketiga, tulisan singkat berisi pertanyaan penelitian dan hipotesis Anda, meski masih berupa coretan. Sebagian besar kebuntuan analisis yang kami temui sebenarnya kebuntuan merumuskan pertanyaan, dan itu lebih cepat terlihat saat kalimatnya tertulis.

Bila salah satu dari ketiganya belum ada, sesi tetap bisa berjalan. Pendamping akan memulai dari yang tersedia, dan bagian yang belum siap dikerjakan bersama di pertemuan itu juga.

Urutannya

Cara mendaftar les olah data Solo

  1. Ceritakan keadaan data Anda

    Sampaikan jenis penelitiannya, bentuk data yang sudah terkumpul, dan bagian yang paling menahan Anda saat ini. Keterangan ini dipakai tim untuk menakar kebutuhan sesi.

  2. Tetapkan hari dan jam sesi Anda

    Sebutkan hari dan jam yang paling aman di pekan Anda, termasuk jam yang sebaiknya dihindari. Jadwal Anda yang ditetapkan lebih dulu, dan seluruh langkah berikutnya menyesuaikan diri padanya.

  3. Pilih tempat belajar atau jalur daring

    Sebutkan alamat sesi di Solo Raya, atau nyatakan bahwa Anda memilih sesi daring. Keduanya boleh dipakai bergantian selama program berjalan.

  4. Kami siapkan pendamping yang cocok

    Tim mencarikan pendamping yang sanggup mengisi jadwal yang sudah Anda tetapkan dan memahami jenis data Anda. Penyiapan umumnya rampung dalam satu sampai lima hari kerja.

  5. Pemetaan di pertemuan pertama

    Berkas data dibuka bersama, kemampuan awal Anda diukur, lalu rencana sesi disusun dari titik itu. Tidak ada materi yang dijalankan sebelum pemetaan ini selesai.

  6. Sesi rutin dan catatan kemajuan

    Sesi berjalan sesuai jadwal dengan pendamping yang sama, dan tiap pertemuan meninggalkan catatan langkah yang bisa Anda ulang sendiri di luar sesi.

Geser untuk melihat langkah berikutnya

Cek dulu jawabannya sebelum mulai les olah data di Solo

Apakah tutor akan mengerjakan analisis skripsi saya?

Tidak. Program ini mengajari Anda mengolah data sendiri, dan papan ketik tetap di tangan Anda sepanjang sesi. Pendamping menjelaskan, mencontohkan pada satu kasus, lalu memeriksa hasil kerja Anda dan menunjukkan letak kekeliruannya. Kami tidak menerima pesanan pengerjaan skripsi, tesis, maupun disertasi.

Saya belum punya perangkat lunak statistik. Apa yang sebaiknya dipakai?

SPSS menuntut lisensi atau langganan yang biayanya berdiri di luar biaya kelas, dan banyak kampus sudah menyediakannya untuk mahasiswa aktif. Bila akses itu tidak ada, JASP dan R mampu mengerjakan hampir seluruh uji yang dibutuhkan penelitian sarjana tanpa biaya langganan. Pendamping menunjukkan padanan menunya.

Data saya baru terkumpul separuh. Boleh mulai sekarang?

Boleh, dan untuk sebagian orang justru lebih baik. Tahap penyiapan berkas serta pengodean variabel bisa dikerjakan pada data yang sudah masuk, sehingga saat responden terakhir tiba berkasnya tinggal ditambah. Yang sebaiknya ditunda adalah pengujian hipotesis, sebab hasilnya akan berubah.

Berapa sesi yang saya perlukan sampai analisis selesai?

Jumlahnya bergantung pada keadaan berkas Anda saat datang. Data dari formulir daring berpilihan tertutup biasanya rapi dalam satu sampai dua sesi, sementara data hasil pemindahan dari catatan tangan bisa menuntut empat sampai lima sesi pada tahap penyiapan saja. Paket dapat disusun dari 4 sampai 28 pertemuan per bulan.

Apakah pendamping bisa datang ke rumah saya di luar Kota Surakarta?

Bisa. Kunjungan mencakup Sukoharjo, Karanganyar, Boyolali, Sragen, Klaten, dan Wonogiri. Untuk kabupaten yang jaraknya jauh, penjadwalan disepakati lebih awal supaya jam sesi tidak terpotong perjalanan. Peserta yang jam kerjanya padat juga banyak memilih sesi daring sejak awal.

Bagaimana kalau gaya penjelasan pendamping terasa tidak cocok?

Sampaikan ke admin dan penggantian diurus tanpa biaya tambahan. Kecocokan cara menjelaskan sangat menentukan pada materi statistik, karena satu istilah yang sama bisa diterangkan dengan beberapa jalan berbeda. Jadwal yang sudah Anda tetapkan tetap dipakai untuk pendamping penggantinya.

Apakah program ini bisa dipakai untuk data pekerjaan sehari-hari?

Bisa. Sebagian peserta datang membawa rekap penjualan, data kehadiran, atau hasil survei pelanggan dari tempat kerjanya. Alur pengolahannya sama dengan alur penelitian, dan yang berbeda hanya bentuk pelaporan akhirnya. Materi disesuaikan setelah pemetaan di pertemuan pertama.

Apakah hasil uji saya dijamin signifikan setelah ikut program ini?

Tidak, dan janji seperti itu akan menyesatkan. Hasil uji ditentukan data yang Anda kumpulkan beserta rancangan penelitiannya. Yang bisa kami pastikan adalah pengolahan Anda dikerjakan dengan langkah yang benar dan bisa dipertanggungjawabkan, termasuk ketika temuannya tidak sesuai dugaan awal.

Les Olah Data Solo paling optimal bersama Tutor Eduraya

Lebih dari 2.000+ peserta Solo sudah memulai. Giliran Anda menjajal sesi olah data pertama.

  • 2.000+ siswa aktif
  • 1.000+ tutor aktif