Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengantar Ekonometriks adalah salah satu mata pelajaran di mana kita bisa menganalisis suatu kegiatan untuk membuktikan apakah pernyataan atau asumsi dari penelitian kami benar atau tidak. Dari data yang kita miliki, kita bisa menggunakan beberapa hipotesis dan atau Asumsi untuk mendukung pernyataan kami dalam rangka menciptakan sebuah data yang valid . Saat ini, banyak orang yang sudah menggunakan perangkat lunak dibandingkan dengan menghitung data secara manual guna efisiensi waktu dan hasil yang lebih maksimal. Eviews adalah salah satu perangkat lunak terbaik dan praktis dalam penggunanya. Dalam tugas ini, saya akan memecahkan 10 pertanyaan dengan analisis tentang cara menggunakan Eviews dalam memecahkan pertanyaan analisis regresi sederhana dan berganda. Saya akan mencantumkan pertanyaan dan menerapkan teori dalam praktek yang telah saya pelajari dalam mata kuliah ini. Laporan ini akan Terdiri 10 pertanyaan dan akan mencakup pemecahan masalah di setiap pertanyaan. Beberapa pertanyaan mungkin memiliki gambar dari perangkat lunak Eviews yang telah saya kerjakan sebelumnya.

---

Introductory Econometrics is one of the subjects where we could analyze an activity to proof whether our statement is valid using a research. From the data we?ve got, we could make several hypothesis and/or assumptions to support our statement in order to create a valid data. Now days, people use software instead of manually computing the data to create a time efficiency and a more valid results. Eviews is one of the best and practical ways to use instead of others software. In this assignment, I am going to solve 10 questions with the analysis on how to use Eviews in solving simple and multiple regression analysis questions. I?m going to state the questions and apply the theory in practice. This report will consist 10 questions and will include the problem solving in each questions. As several questions may have picture from the Eviews software."

"Sebagai sebuah lembaga negara Lembaga Penjamin Simpanan (LPS) memiliki kebutuhan akan data dan informasi dengan kualitas yang baik untuk dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan dan pembuatan kebijakan. Kualitas data yang baik dapat diperoleh apabila pengelolaan data dilakukan dengan baik, termasuk melalui pengukuran kualitas data dan perancangan manajemen kualitas data sebagai bagian dari upaya strategi peningkatannya. Penelitian ini dilakukan untuk memberikan rekomendasi manajemen kualitas data untuk diterapkan di LPS sebagai upaya untuk meningkatkan kualitas data yang dikelola oleh LPS dengan menggunakan Data Quality Framework dari David Loshin dan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA Institute. Sebelum dilakukan penyusunan rekomendasi manajemen kualitas data, komponen-komponen manajemen kualitas data dari Data Quality Framework yang terdiri dari harapan pengguna, dimensi kualitas data, kebijakan, prosedur, tata kelola, standar, teknologi, dan pengukuran kinerja digunakan sebagai dasar pengukuran tingkat maturitas kualitas data di LPS. Berdasarkan hasil analisis kesenjangan antara tingkat maturitas manajemen kualitas data LPS saat ini dengan tingkat maturitas manajemen kualitas data LPS yang diharapkan di masa yang akan datang telah disusun rekomendasi aktivitas manajemen kualitas data LPS yang perlu dilakukan. Dari 12 aktivitas Manajemen Kualitas Data dalam DAMA-DMBOK, terdapat 10 aktivitas yang direkomendasikan dalam inisiatif manajemen kualitas data LPS.As a government institution, the Indonesian Deposit Insurance Corporation (IDIC) has the need for good quality data and information to be used as a basis for decision making and policy making. Good data quality can be obtained if the data management is done well, including through measurement of data quality and preparation of data quality management as part of efforts to improve strategy. This research is conducted to provide recommendations for data quality management to be applied at IDIC as an effort to improve the quality of data by using Data Quality Framework from David Loshin and Data Management Body of Knowledge (DMBOK) from DAMA Institute. Prior to the preparation of data quality management recommendations, data quality management components of the Data Quality Framework consisting of user expectations, dimensions of data quality, policies, procedures, governance, standards, technology, and performance measurements are used as a basis for measuring data quality maturity levels on IDIC. Based on the results of the gap analysis between the current maturity level of IDIC’s data quality management and the expected level IDIC’s data quality management, recommendations for IDIC’s data quality management activities have been made. Of the 12 Data Quality Management activities in DAMA-DMBOK, there are 10 recommended activities to be carried out in the data quality management initiatives in IDIC."