Pertanyaan yang perlu jelas sebelum olah data dimulai.

Bisa. Kami membantu analisis data, output software, tabel hasil, dan penjelasan hasil sesuai paket yang dipilih.

Umumnya SPSS, SmartPLS, EViews/STATA, AMOS/LISREL, Excel, RStudio, dan Python. Metode yang sering dikerjakan mencakup validitas, reliabilitas, asumsi klasik, regresi, korelasi, uji beda, ANOVA, SEM, data panel, time series, dan machine learning sederhana-menengah. Detail akhir tetap dicek dari data dan catatan/revisi dari dosen pembimbing.

B1 untuk cek awal dan output sederhana tanpa interpretasi. B2 untuk olah data reguler dengan interpretasi singkat. B3 untuk Anda yang perlu memahami hasil, dengan bahan interpretasi, catatan kualitas, dan panduan interpretasi hasil.

Yang tersedia adalah bahan interpretasi hasil, catatan penjelasan, dan template narasi. Penulisan akhir, keputusan akademik, dan tanggung jawab isi tetap berada pada peneliti atau mahasiswa.

Tidak. Fokus layanan kami adalah olah data, output software, tabel hasil, dan penjelasan hasil sesuai paket yang dipilih.

Revisi minor gratis berlaku maksimal 7 hari setelah hasil dikirim, selama masih dalam jatah paket dan data, variabel, hipotesis, serta metode tidak berubah. Jika dosen meminta model atau metode baru, pekerjaan perlu dicek ulang dan bisa membutuhkan estimasi biaya baru.

Hasil tidak signifikan bukan otomatis gagal. Sering kali penyebabnya ada pada outlier, ukuran sampel, instrumen, asumsi, atau struktur model. Kami bantu diagnosis penyebabnya dan menyiapkan poin penjelasan yang etis untuk Bab 4, tanpa memanipulasi data agar terlihat signifikan.

Bisa jika kapasitas tersedia dan pekerjaan memungkinkan. Pengerjaan ekspres 24 jam dikenakan tambahan biaya mulai +30% dari harga paket.

Data klien digunakan hanya untuk kebutuhan analisis yang disepakati. Kami tidak mempublikasikan data atau hasil analisis tanpa izin klien.

Untuk saat ini, pembayaran dilakukan manual setelah konsultasi WhatsApp. Pekerjaan dimulai setelah detail pekerjaan, harga, timeline, dan pembayaran disepakati.

Bisa sesuai paket atau sebagai add-on. Notebook biasanya relevan untuk analisis RStudio/Python, machine learning, forecasting, atau alur kerja yang perlu dicek ulang.

Catatan kualitas menjelaskan kondisi data dan risiko analisis, seperti missing value, outlier, reliabilitas, asumsi, dan batas interpretasi. Panduan interpretasi hasil merangkum temuan utama, hipotesis yang didukung data, implikasi, batasan, dan langkah lanjutan yang disarankan.

Kirim judul atau konteks, tujuan riset, variabel, hipotesis, file data, jumlah sampel/baris, catatan/revisi dari dosen pembimbing atau reviewer, deadline, software, output yang diinginkan, dan skenario revisi yang mungkin diminta dosen.