Pratayang “Thermostats”

Mengenalkan Thermostats: Aplikasi daring berbasis R Shiny dan StatCal

Mengenalkan Thermostats

Yth Ibu dan Bapak

Ini adalah pratayang (previewProyek Thermostats versi Alfa.

Thermostats, adalah sebuah proyek data terbuka kami berikutnya yang merupakan luaran tambahan Program Riset P3MI. Aplikasi daring yang dibuat dengan R Shiny untuk memvisualisasikan beberapa data air panas yang kami kumpulkan. Pengguna dapat dengan bebas memilih variabel yang akan dibuat grafiknya atau menghasilkan perhitungan statistik sederhana.

Thermostats dibangun menggunakan basis StatCal (Statistic Calculator) sebuah aplikasi R Shiny pertama dari Indonesia, buatan Tim Prana Ugi dari Universitas Sumatera Utara.

Berikut adalah tim penyusun Thermostats:

Apa itu Thermostats?

Adalah aplikasi berbasis R Shiny (pengembangan dari R) dan StatCal (aplikasi analisis statistik daring dan luring). Aplikasi ini akan tersedia daring, yang bebas diakses dan digunakan oleh semua orang. Dengan aplikasi ini, pengguna dapat:

  • membuat beberapa jenis grafik scatter plot berdasarkan data dasar yang tersedia.
  • melakukan analisis statistik sederhana.
  • membuat visualisasi spasial di atas peta dasar Open Street Map  (akan hadir pada versi Beta).

Mengapa “Thermostats”?

Karena dekat dengan kata-kata “termos”, agar mudah diingat. Selain itu, nama ini kami berikan karena data dasar yang digunakan adalah data kimia air panas. Bisa saja kami beri nama HotWaterStats, tapi ah tetap saja lebih bagus Thermostats.

Mengapa kami melakukan ini?

Karena begitu banyak data yang kami dapatkan dalam lingkup kegiatan P3MI 2017 dan kegiatan-kegiatan sebelumnya. Sebelum ini, kehidupan data akan berhenti saat laporan atau artikel ilmiah dihasilkan. Kehidupannya akan berhenti saat para peneliti awalnya sudah kehabisan pemikiran analisis apa lagi yang belum dilakukan.

Dengan cara ini, kami bisa berbagi data, sehingga makin banyak “kepala” yang menggunakannya. Makin banyak “kepala”, akan ada saja pemikiran baru, yang mungkin tidak terpikirkan oleh kami sebelumnya.

Yang utama menurut kami, usia data jadi panjang, melebihi usia data lainnya yang sebagian besar hanya berusia setahun.

Jadi pantau perkembangannya ya.

Advertisements

Leave a Reply

Please log in using one of these methods to post your comment:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s