Jasa Analisis Data Monte Carlo Cepat Satu Hari Selesai

Jasa analisis data monte carlo – Master Konsultan Melayani Jasa Analisis Data Monte Carlo Cepat dan Terpercaya, yang memiliki keunggulan antara lain :

Mendampingi klien sampai lulus
Bersedia dihubungi setiap saat dengan respon yang cepat
Perbaikan hasil pengerjaan jika ada revisi dari dosen
Konsultasi gratis melalui tatap muka (bertemu langsung), telfon atau WhatsApp
Garansi uang kembali 100% jika kami tidak bisa membantu, dengan catatan karena kesalahan kami Master Konsultan.
Hadir di kota-kota besar di Indonesia.
Melayani analisis data dan analisis data plus bab 4&5
Harga wajar dan menyesuaikan dengan layanan yang diberikan.
No tipu-tipu. lihat testimonial

MASTER KONSULTAN – MELAYANI JASA ANALISIS CONJOINT atau ANALISIS KONJOIN CEPAT DAN TERPERCAYA

ROY NUR HALIM – 081235850237

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. Hal ini menunjukkan kemungkinan yang sangat ekstrim — hasil dari pergi untuk pecah dan untuk keputusan yang paling konservatif — bersama dengan semua kemungkinan konsekuensi untuk keputusan di tengah jalan.

Teknik ini pertama kali digunakan oleh para ilmuwan yang bekerja pada bom atom; itu dinamai untuk Monte Carlo, kota resor Monako yang terkenal karena kasino-nya. Sejak diperkenalkan pada Perang Dunia II, simulasi Monte Carlo telah digunakan untuk memodelkan berbagai sistem fisik dan konseptual.

Simulasi Monte Carlo melakukan analisis risiko dengan membangun model hasil yang mungkin dengan mengganti berbagai nilai-distribusi probabilitas-untuk setiap faktor yang memiliki ketidakpastian yang melekat. Ini kemudian menghitung hasil berulang, setiap kali menggunakan nilai acak yang berbeda dari fungsi probabilitas. Tergantung pada jumlah ketidakpastian dan rentang yang ditentukan untuk mereka, simulasi Monte Carlo dapat melibatkan ribuan atau puluhan ribu perhitungan ulang sebelum selesai. Simulasi Monte Carlo menghasilkan distribusi kemungkinan nilai hasil.

Simulasi Monte Carlo adalah proses menurunkan secara acak nilai variabel tidak pasti secara berulang-ulang untuk mensimulasikan model. Metode Monte Carlo karena itu merupakan teknik stokastik. Metode Monte Carlo dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang, mulai dari ekonomi sampai fisika, tentu saja cara aplikasinya berbeda dari satu bidang ke bidang lainnya, dan ada banyak sekali himpunan bagian Monte Carlo meskipun dalam satu bidang yang sama. Hal yang menyamakan semua itu adalah bahwa percobaan Monte Carlo membangkitkan bilangan acak untuk memeriksa permasalahan.

Metode Monte Carlo dianggap sebagai penemuan dari Stanislaw Ulam, seorang matematikawan cemerlang yang bekerja untuk John Von Neumann di proyek United State’s Manhattan selama perang dunia II. Ulam adalah orang pertama yang diketahui merancang bom hidrogen dengan Edward Teller tahun 1951. Dia menemukan metode Monte Carlo tahun 1946 sewaktu memikirkan peluang memenangkan permainan kartu soliter. Dalam metode ini kita harus mendefinisikan nilai yang mungkin dengan distribusi peluang untuk setiap variabel tidak tentu. Tipe distribusi yang dipilih didasarkan pada kondisi di sekeliling variabel.

Metode Monte Carlo sebagaimana yang dipahami saat ini, melingkupi sampling statistik yang digunakan untuk memperkirakan solusi permasalahan kuantitatif. Ulam tidak menciptakan sampling statistik. Metode ini sebelumnya digunakan untuk menyelesaikan permasalahan kuantitatif dengan proses fisik, seperti pelemparan dadu atau pengocokan kartu untuk menurunkan sample. Kontribusi Ulam diakui dalam potensi penemuan baru komputer elektronik untuk mengotomasi penarikan sample. Bekerja dengan John Von Neuman dan Nicholas Metropolis, dia mengembangkan algoritma untuk implementasi komputer, juga mengeksplor alat transformasi permasalahan tidak acak ke dalam bentuk acak yang akan memfasilitasi solusinya melalui penarikan sample acak. Nama Monte Carlo diberikan oleh Metropolis, dipublikasikan pertama kali tahun 1949.

Nama simulasi Monte Carlo diberikan sesuai dengan nama salah satu kota di Monaco, yaitu Monte Carlo, tempat utama kasino yang mengandung permainan peluang (kesempatan). Permainan peluang seperti roda rolet, dadu dan mesin slot menunjukkan perilaku acak.

Dalam analisis Monte Carlo, peningkatan jumlah sample akan mengurangi kesalahan standar, tetapi itu akan bernilai mahal. Teknik reduksi ragam dapat digunakan untuk memperbaiki solusi. Teknik ini menggabungkan informasi tambahan tentang analisis secara langsung kedalam penduga. Hal ini memungkinkan penduga Monte Carlo lebih deterministik, dan karenanya mempunyai kesalahan standar lebih rendah. Teknik standar pengurangan ragam termasuk antithetic variates, control variates, importance sampling, dan stratified sampling.

Simulasi Monte Carlo sering digunakan untuk melakukan analisa keputusan pada situasi yang melibatkan resiko yang melibatkan beberapa parameter untuk dilakukan pertimbangan secara simultan. Metode ini dapat digunakan secara luas karena didasarkan pada proses simulasi dengan pilihan kemungkinan secara random. Dengan demikian, jumlah iterasi yang dilakukan sangat menentukan tingkat ketelitian atas jawaban yang diperoleh. Metode ini seringkali juga disebut dengan metode percobaan statistik (method of statistical trials).

Metode ini mengasumsikan pola kejadian variabel perhitungannya pada dua model distribusi yaitu distribusi normal dan distribusi uniform. Asumsi ini dapat melemahkan suatu kasus yang mempunyai pola distribusi diluar kedua asumsi tersebut diatas. Namun dengan sedikit melakukan usaha manipulasi statistik dengan melakukan transformasi data mentah pada variabel yang bersangkutan untuk diubah untuk memenuhi dua asumsi distribusi tersebut dapat dilakukan dengan sederhana. Dengan demikian, bagi pengambil keputusan hal yang harus diperhatikan terlebih dahulu sebelum mengambil metode ini adalah melakukan uji distribusi atas variabel perhitungan yang akan digunakan sampai memenuhi asumsi distribusi yang dipersyaratkan baru kemudian melakukan perhitungan berdasarkan prosedur yang ada.

Metode ini didasarkan pada perhitungan yang sederhana dan dapat diadaptasi dengan komputer. Keuntungan atas fasilitas ujicoba (pengulangan) yang sangat cepat pada komputer sangat membantu dalam aplikasi Metode Monte Carlo ini.

Didalam operasional, Monte Carlo melibatkan pemilihan secara acak terhadap keluaran masing-masing secara berulang sehingga diperoleh solusi dengan pendekatan tertentu. Oleh Canada dan White (1980) dinyatakan bahwa dengan semakin banyaknya jumlah ulangan percobaan yang dilakukan maka tingkat kesalahan atas hasil yang diperoleh akan semakin kecil. Dengan demikian tingkat ketelitian atas jawaban bagi seorang pengambil keputusan dapat ditentukan sendiri atas kisaran kesalahan yang terjadi dikaitkan dengan jumlah ulangan berdasar data yang ada.

Konsep dasar dari Metode Monte Carlo dalam menyelesaikan persamaan diferensial adalah kebolehjadian langkah acak (random walk). Berdasarkan pendekatan dalam proses langkah acak, maka di dalam metode Monte Carlo dikenal dua tipe pendekatan yang cukup populer, yaitu tipe fixed random walk dan floating random walk. Tipe floating random walk adalah model Monte Carlo yang mengizinkan jumlah walker selalu berubah dalam simulasi, cara floating random walk bisa kacau karena dalam simulasi bisa timbul sedikit walker (kebanyakan terbunuh dalam proses) dan banyak walker ( timbul walker baru dalam proses) sehingga tipe floating random walk spesifik untuk satu aplikasi sedangkan tipe fixed random walk adalah model Monte Carlo yang menggunakan jumlah walker yang konstan jadi walker ini bertahan hidup sampai akhir simulasi sehingga untuk beberapa aplikasi hal ini lebih baik dari tipe floating random walk .

MASTER KONSULTAN – MELAYANI JASA ANALISIS MONTE CARLO CEPAT DAN TERPERCAYA

ROY NUR HALIM – 081235850237