Komputer Cloud Pribadi
Satu komputer virtual untuk setiap analisis
Bisa menjalankan Python, Node, dan perintah terminal
Kapabilitas Analisis Data
Kapabilitas Analisis Data Profesional
Lebih dari analisis statistika dasar, Skripsy juga bisa menjalankan analisis big data, machine learning, dan multimedia files. Semua berjalan di cloud computer dengan sistem Python terisolasi.
16
Domain Analisis
67
Kapabilitas
35
Research Packages
Bagaimana Analisis Dijalankan
Cloud Python Environment
Setiap perintah analisis memulai cloud job terisolasi, data dari cloud storage privat, kemudian menyinkronkan output yang berubah ke workspace.
Lingkungan Riset
Library analisis Python, bisa dijalankan ulang
Setiap tugas memakai packages ilmiah dengan versi yang sama.
Kapasitas Komputasi
Untuk beragam analisis data dan interaktif
Job analisis besar perlu diproses secara bertahap
Aman Tanpa Akses Internet
Kode analisis bekerja pada file yang tersedia
Asisten AI dapat mengumpulkan data di luar lingkungan analisis, lalu menyimpan file untuk diolah
Data Asli Tetap Aman
Data mentah tidak diubah
Setiap hasil pengolahan disimpan sebagai file baru dengan nama yang jelas
Hasil Tersimpan
Kode, grafik, dan notebook
Hasil setiap analisis tersimpan di workspace tugas bersama datanya
Statistika & Inferensi
Mulai dari ringkasan data hingga model statistik dengan ukuran ketidakpastian yang jelas.
Statistika Deskriptif
Kenali datamu sebelum memodelkannya.
Statistik Ringkasan
Rata-rata, median, sebaran, dan kuartil, dengan memperhitungkan data yang kosong
Tabel Frekuensi
Jumlah dan persentase setiap kategori, disusun agar mudah dibandingkan
Profil Dataset
Jumlah baris dan kolom, jenis data, nilai kosong, nilai unik, dan contoh isi
Tabulasi Silang
Tabel kontingensi untuk hubungan antar variabel kategorikal
Bentuk Distribusi
Periksa kemencengan (skewness), kurtosis, dan kuantil data
Uji Hipotesis
Pilih uji parametrik atau nonparametrik sesuai data dan asumsi yang berlaku.
t-Test & ANOVA
Perbandingan antar kelompok dengan tindak lanjut post-hoc
Uji Non-Parametrik
Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, χ², Kolmogorov-Smirnov
Korelasi dan Interval Kepercayaan
Pearson, Spearman, dan Kendall, beserta uji signifikansi
Ukuran Efek & Interval
Lihat besar efek dan interval kepercayaannya, selain nilai p
Power Analysis
Perkirakan jumlah sampel dan efek terkecil yang dapat dideteksi
Kontrol Uji Berganda
Koreksi Bonferroni, Holm, dan FDR
Regresi & Model Statistik Lanjutan
Pahami hubungan antar variabel lewat koefisien, interval kepercayaan, dan pemeriksaan model.
Model Linear
OLS/WLS/GLS dengan R², uji F, dan diagnostik residual
Generalized Linear Models
Logistik, Poisson, dan binomial negatif
Robust Standard Errors
Estimator HC dan perhitungan untuk data yang berkelompok
Mixed-Effects Models
Random intercept dan random slope untuk data bertingkat
GEE
Model untuk pengamatan yang saling berkaitan atau diukur berulang
Nonlinear Curve Fitting
Sesuaikan model dengan data dan tampilkan confidence band
Deret Waktu & Peramalan
Temukan tren dan pola musiman, lalu buat perkiraan dari data sepanjang waktu.
ARIMA & SARIMAX
Peramalan musiman dengan variabel luar yang ikut memengaruhi hasil
Exponential Smoothing
Peramalan dengan metode ETS
Dekomposisi
Pisahkan tren, pola musiman, dan sisa variasi
Vektor Autoregresi
Dinamika multi-deret dan respons impuls
Pemrosesan Sinyal
Filter, spektrum, dan deteksi puncak
Analisis Survival & Durasi
Analisis waktu hingga suatu kejadian, termasuk saat sebagian hasil belum teramati.
Kaplan-Meier
Kurva peluang bertahan dengan confidence band
Cox Proportional Hazards
Regresi semiparametrik dengan diagnostik
Survival Parametrik
Model accelerated failure-time untuk waktu hingga kejadian
Machine Learning
Latih model prediksi dan temukan pola dalam data tanpa perlu GPU.
Pemodelan Prediktif
Latih dan uji model prediksi, lalu simpan model yang sudah dibuat.
Klasifikasi & Regresi
Logistik, SVM, k-NN, naive Bayes
Ensemble Pohon
Random forest dan gradient boosting
Model Neural Sederhana
MLP sebagai pembanding untuk dataset tabel berukuran kecil
Validasi Silang
K-fold, terstrata, dan split berkelompok
Pencarian Hyperparameter
Cari pengaturan model dengan grid search atau pencarian acak
Evaluasi & Kalibrasi
Ukur performa dengan ROC/AUC, kurva PR, dan confusion matrix
Penyimpanan Model
Simpan model yang sudah dilatih di ruang kerjamu
Unsupervised Learning
Temukan kelompok dan pola saat data belum memiliki label.
Clustering
k-means, DBSCAN, dan agglomerative
Gaussian Mixture Models
Kelompokkan data secara probabilistik dengan metode EM
Reduksi Dimensi
PCA, t-SNE, dan MDS
Deteksi Anomali
Isolation forest dan metode berbasis kepadatan
Evaluasi Klaster
Nilai pemisahan kelompok dengan skor silhouette dan uji kestabilan
Analisis Teks
Temukan pola dalam kumpulan dokumen atau teks.
Vektorisasi TF-IDF
Ubah teks menjadi fitur berdasarkan kata atau gabungan kata (n-gram)
Pemodelan Topik
NMF dan LDA atas kumpulan dokumen
Klasifikasi Teks
Latih model untuk memberi label pada dokumen
Kemiripan & Pengelompokan
Ukur kemiripan dan kelompokkan dokumen
Pengolahan Data
Bersihkan dan gabungkan data, jalankan SQL pada file, serta baca format data statistik.
Analitik SQL
Jalankan query SQL langsung pada file tanpa memasang server database.
Query Langsung ke File
Baca CSV, JSON, dan Parquet dari lokasi filenya
Analisis Relasional
Gabungkan tabel dengan JOIN, window function, dan pivot
Agregasi Data Besar
Gunakan penyimpanan sementara di disk saat data melebihi RAM
Pemrosesan Data Besar
Proses dataset yang lebih besar daripada kapasitas RAM.
DataFrame Streaming
Proses data bertahap tanpa memuat semuanya ke RAM
Parquet & Arrow
Pindahkan data berformat kolom antar alat analisis
Pemrosesan Bertahap
Bagi pekerjaan besar sesuai kapasitas komputasi
Pembersihan & Rekoding
Rapikan data dalam file baru agar data asli tetap aman dan langkahnya bisa diulang.
Konversi Tipe & Data Hilang
Baca nilai yang tidak seragam dan kenali penanda data hilang
Ubah Bentuk & Gabungkan Data
Hasil penggabungan, perubahan bentuk, dan pengodean ulang disimpan sebagai file baru
Format Paket Statistik
SPSS, SAS, Stata, plus Excel dan ODS
Output Excel Berformat
File Excel rapi untuk dibagikan ke kolaborator
Visualisasi & Jejaring
Buat grafik untuk laporan dan analisis hubungan antar data. Hasilnya tersimpan di ruang kerjamu.
Grafik Publikasi
Buat grafik untuk laporan; simpan skrip dan hasilnya agar mudah diperbarui.
Skrip Grafik
Ekspor grafik sebagai PNG, SVG, atau PDF
Grafik Statistik
Box plot, violin plot, regresi, heatmap, dan grafik berpanel
Tampilan Konsisten
Gunakan gaya grafik yang seragam di seluruh laporan
Tabel Siap Laporan
Tabel berformat untuk dokumen dan ekspor
Analisis Jejaring & Graf
Petakan hubungan antar penulis, publikasi, atau objek lain dalam data.
Sentralitas & Struktur
Ukur peran tiap simpul dengan degree, betweenness, closeness, atau PageRank
Deteksi Komunitas
Temukan kelompok simpul yang lebih erat terhubung
Pemetaan Literatur
Analisis sitasi bersama, penulisan bersama, dan kesamaan referensi
Dokumen & Media
Baca dan olah PDF, dokumen hasil scan, notebook, gambar, audio, dan video.
Ekstraksi PDF & OCR
Ambil teks dan tabel dari PDF digital atau dokumen hasil pindai.
Ekstraksi Teks & Tabel
Ambil isi PDF digital dengan memperhatikan tata letak
OCR
Kenali teks dalam dokumen hasil pindai atau gambar dengan Tesseract
Ubah Halaman Menjadi Gambar
Simpan halaman PDF sebagai gambar untuk diperiksa
Gabung & Pisah PDF
Gabungkan, pisahkan, atau ubah informasi file PDF
Notebook yang Bisa Dijalankan Ulang
Simpan kode dan hasil analisis bersama agar langkah riset mudah diperiksa.
Pembuatan Notebook
Buat file Jupyter (.ipynb) lewat kode
Jalankan Notebook Otomatis
Jalankan ulang notebook dalam proses analisis yang terpisah
File Tersimpan Bersama
Notebook, data, dan gambar hasil analisis dalam satu ruang kerja
Pemrosesan Gambar & Media
Olah gambar, audio, dan video dalam ruang kerja yang sama.
Pemrosesan Gambar
Ubah ukuran, format, atau gabungkan gambar
Audio & Video
Ubah format, periksa file, dan ambil gambar dari video
Stack Riset
Python Packages yang Digunakan
Setiap proses analisis menggunakan Python packages dengan versi yang jelas. Script analisis bisa direplikasi kapanpun dan untuk menjaga validitas dan reliabilitas.
DataFrame & I/O
pandasv2.3.2Polarsv1.33.1PyArrowv21.0.0DuckDBv1.3.2openpyxlv3.1.5odfpyv1.4.1pyxlsbv1.0.10PyReadStatv1.3.1tabulatev0.9.0
Statistika & ML
NumPyv2.3.3SciPyv1.16.2statsmodelsv0.14.5scikit-learnv1.7.2
Visualisasi & Jejaring
Matplotlibv3.10.6Seabornv0.13.2NetworkXv3.5
PDF & Dokumen
PyMuPDFv1.26.4pdfplumberv0.11.7pypdfv6.0.0python-docxv1.2.0python-pptxv1.0.2XlsxWriterv3.2.9markitdownv0.1.7
Notebook
nbformatv5.10.4nbclientv0.10.2ipykernelv6.30.1
Gambar
Pillowv11.3.0
Alat Sistem
FFmpegPopplerTesseract OCRGraphvizripgrepjqgitNode.js 24
Analisis Data Sekarang
Unggah segala file, seperti CSV, XLSX, PDF, dll. lalu coba analisisnya. Asisten AI memilih metode, menjalankan analisis di cloud, dan melaporkan hasilnya kembali ke workspace.