Pelatihan Statistik Dengan Minitab

Minitab adalah salah satu program komputer  yang dirancang untuk melakukan pengolahan analisa Statistik. Minitab dikembangkan di Pennsylvania State University  oleh periset Barbara F. Ryan, Thomas A. Ryan, Jr., dan Brian L. Joiner pada tahun 1972. Minitab menjadi software analisa Statistik yang didisain khusus untuk para profesional yang berkecimpung di dunia industri dan bidang Ke-teknik-an. Minitab seringkali digunakan dalam implementasi Six Sigma, CMMI (Capability Maturity Model Integration ) serta metode perbaikan proses yang berbasis pada analisa statistik.

Pelatihan ini didisain agar peserta dapat memahami berbagai konsep dasar  analisa statistik yang nantinya dapat diterapkan untuk mengukur produktivitas di dunia industri. Disampaikan semudah mungkin untuk dipahami oleh peserta yang berlatar belakang statistik maupun non statistik, dengan disertai contoh kasus pengukuran di dunia industri yang kemudian diaplikasikan kedalam penggunaan program Minitab. Dalam pelatihan akan dijelaskan bagaimana cara pengoperasikan program minitab mulai dari cara input data, melakukan menejemen data, menganalisa data dan bagaimana menginterpretasikan output hasil analisa.   

Tujuan Pelatihan:

1. Peserta memahami berbagai metode dalam statistik. 
2. Peserta memahami langkah-langkah pengujian statistik.
3. Peserta memahami prosedur pengujian statistik serta memilih prosedur uji statistik yang tepat yang didasarkan pada sifat data yang dimiliki.
4. Memahami proses perhitungan prosedur pengujian parametrik dan non parametrik.
5. Memahami asumsi-asumsi dalam pengujian statistik.
6. Peserta mampu mengaplikasikan berbagai uji statistik dalam  Program Statistik Minitab .

Lama Pelatihan :
 2 hari, @ 390 menit

Referensi :

• Walpole, R .E.  and R. H. Myer. 1989. Probability and statistics for engineers and scientists. Fourth edition. Macmillan Publising Co, Inc
• Thomas P. Ryan. 1997. Modern Regression Methodes. John Wiley & Sons, Inc
• Levin, R. I. and D. S. Rubin. 1994. Statistics For Management.  Prentice-Hall, Inc
• A. Mattjik & I. M. Sumertajaya. 2006. PERANCANGAN PERCOBAAN DENGAN APLIKASI SAS & MINIITAB, IPB PRESS

Biaya Pelatihan:

Dosen & Mahasiwa            : Rp     2.000.000,-

Profesional                          : Rp    3.000.000,-

Silabus :

NO	MATERI PELATIHAN
A.	Konsep Statistik
01.	Konsep Kejadian
02.	Pengertian Dasar Statistik
03.	Metode Dalam Analisa Statistik
04.	Jenis Data
05.	Pengujian Statistik
06.	Prosedur Pengujian Statistik
B.	Operasi Dasar Minitab
01.	Data Entry
02.	Membuat dan Menyimpan Worksheet
03.	Memasukan Data dengan Autofill
04.	Memasukan Data Berpola melalui Menu Calc
05.	Tipe Data
06.	Menyalin Data
07.	Coding Data
08.	Subsetting Data
09.	Menggabungkan Worksheet
C.	Uji Rata-rata (Parametrik & Non Parametrik)
01.	Uji 1 kelompok sample
02.	Uji 2 kelompok sample bebas
03.	Uji 2 kelompok sample terkait
04.	Uji Anova
05.	Normalitas Data
06.	Homogenitas Varian
07.	Uji Lanjutan
D.	Uji Proporsi
01.	Uji Chi-square
02.	Nilai Odd Rasio (OR)
E.	Analisa Korelasi Dan Regresi
01.	Analisa Korelasi Parametrik
02.	Analisa Korelasi Non Parametrik
03.	Analisa Regresi
04.	Asumsi Analisa Regresi
05.	Metode Seleksi Variable
F.	Analisa Regresi Dummy
01.	Konsep Variabel Dummy
02.	Reference Category
03.	Pembentukan Variable Dummy
04.	Analisa Regresi Dummy

Read more »

Analisa Statistik Untuk Data Pemasaran

Seorang konsumen dalam membuat keputusan mengkonsumsi suatu barang/jasa yang dipilih sangat dipengaruhi oleh banyak faktor. Masing-masing faktor dapat berkontribusi saling menguatkan atau saling melemahkan dan bahkan tidak saling berpengaruh satu dengan yang lainnya dalam mempengaruhi keputusan konsumen. Hal ini yang menjadikan keputusan yang dibuat oleh seorang konsumen menjadi sangat tidak pasti sehingga diperlukan sebuah alat analisa yang tepat guna membantu kita memahami faktor-faktor utama yang mempengaruhi keputusan seorang konsumen. Mempelajari bagaimana konsumen membuat keputusan dalam mengkonsumsi barang/jasa merupakan bahasan dalam prilaku pasar. Pemahaman terhadap alat analisa yang biasa digunakan dalam mengindentifikasikan perilaku pasar dan bagaimana membuat alat ukur dari alat analisa tersebut menjadi tema yang akan dibahas dalam pelatihan ini.

Tujuan Pelatihan :

1. Peserta mengetahui jenis data dan pengskalaan yang digunakan dalam riset pemasaran
2. Peserta megetahui latar belakang dan tujuan beberapa alat analisa yg biasa digunakan dalam riset pemasaran
3. Peserta mampu mengembangkan alat ukur yang digunakan dalam alat analisa yang dipelajari
4. Peserta memahami beberapa alat analisa yg biasa digunakan dalam riset pemasaran
5. Peserta mampu mengaplikasikan alat analisa yang dipelajari kedalam software statistik SPSS/PASW
6. Peserta mampu menginterpretasikan hasil analisa yang diperoleh

Lama Pelatihan :

2 hari, @ 8 Jam

Referensi :

Johnson, R. D. & D. W. Wichern. 2002. Applied Multivariate Statistical Analysis, fifth Edition. Prentice Hall.

Subhash Sharma. 1996. Applied Multivariate Techniques. John Wiley & Sons, Inc

Thomas P. Ryan. 1997. Modern Regression Methodes. John Wiley & Sons, Inc

Biaya Pelatihan: 

Profesional                                           : Rp   5.000.000,-

Sylabus :  

No.	MATERI PELATIHAN
A.	Alat Ukur dan Penskalaan
01.	Skala pengukuran
02.	Klasifikasi teknik pengskalaan
B.	Analisa Cluster
01.	Tujuan analisa cluster
02.	Metode-metode dalam analisa cluster
03.	Pengukuran jarak antar objek
04.	Hyrarcical Cluster
05.	K-Mean Cluster
06.	Alat ukur analisa cluster
07.	Prosedur analisa dan Interpretasi hasil
C.	Analisa Faktor
01.	Tujuan analisa faktor
02.	Dasar penggunaan analisa faktor
03.	Analisa Faktor Confirmatory vs Explaratory
04.	Metode Extrasi
05.	Metode Rotasi
06.	Tahapan analisa faktor
07.	Prosedur analisa dan Interpretasi hasil
D.	Conjoint Analysis
01.	Tujuan analisa conjoint
02.	Analisa tingkat kepentingan
03.	Tahapan dalam melakukan analisa conjoint
04.	Ortogonalitas dan Alat ukur analisa conjoint
05.	Prosedur analisa dan Interpretasi hasil analisa
E.	Analisa Korespondensi
01.	Tujuan analisa korespondensi
02.	Jenis data yang digunakan dalam analisa korespondensi
03.	Alat ukur analisa korespondensi
04.	Contingensi Table
05.	Prosedur analisa dan Interpretasi hasil
F.	Analisa Biplot
01.	Tujuan analisa biplot
02.	Jenis data yang digunakan dalam analisa biplot
03.	Alat ukur analisa biplot
04.	Prosedur analisa dan Interpretasi hasil
G.	Multidimensonaling Scalling (MDS)
01.	Tujuan analisa MDS
02.	Jenis data yang digunakan dalam analisa MDS
03.	Alat ukur analisa MDS
04.	Prosedur analisa dan intepretasi hasil

Read more »