PELATIHAN STATISTIK UNIVERSITAS INDONESIA

Program Pelatihan Statistik Terapan yang akan mudah dipahami oleh peserta berlatar belakang statistik maupun non statistik. Materi Perlatihan didesain secara sistematis  mulai dari teori statistik dengan disertai studi kasus yang bersesuaian terhadap teori yang dibahas, kemudian diaplikasikan dengan menggunakan software Statistik sehingga peserta akan lebih mudah memahami teori yang diajarkan. Aplikasi perhitungan dengan menggunakan software statistik dibahas mulai dari input data, analisis data  hingga bagaimana menginterpretasikan hasil analisis.

Telah lebih dari 20 tahun kami memberikan pelatihan statistik terapan kepada masyarakat. Saat ini Pelatihan Statistik Universitas Indonesia menjelma menjadi pusat pendidikan statistik terapan dilingkungan Universitas Indonesia dan telah memberikan pelatihan statistik kepada ribuan peserta dari kalangan akademisi diseluruh Indonesia. Maka tidaklah mengherankan jika pelatihan Statistik Universitas Indonesia banyak dikenal dikalangan akademisi di Indonesia, khususnya oleh mereka yang sedang melakukan penelitian dan terkendala terhadap pemahaman metode analisa statistik yang digunakan.  Kepersertaan pelatihan juga tidak terbatas dari kalangan akademisi, walaupun mayoritas peserta banyak berasal dari kalangan akademisi, namun banyak pula dari kalangan profesional, baik berasal dari institusi pemerintah maupun swasta.

Materi pelatihan yang ditawarkan berkembang cukup dinamis, mengikuti kebutuhan para peserta,. Peserta pelatihan dimungkinkan untuk me-request materi pelatihan tersendiri, diluar meteri reguler yang telah ada. Peserta pelatihan juga dapat me-request program aplikasi yang digunakan dalam pelatihan. Tentunya untuk kegiatan pelatihan yang sifatnya customized seperti ini, diperlukan jumlah minimal peserta.

Lokasi pelatihan kami yang stategis  dan mudah dijangkau yaitu berada di pusat kota Jakarta, Kampus Universitas Indonesia Cikini Jakarta, dan pusat kota Depok, Kampus Universitas Indonesia Depok, yang dilalui oleh berbagai sarana transportasi seperti jalur KLR. Pengajar berasal dari Akademisi di lingkungan Universitas Indonesia yang banyak memiliki pengalaman penelitian dan memiliki latar belakang pendidikan statistik serta menguasai meteri secara mendalam, menjadi daya tarik tersendiri dari pelatihan ini.

Memahami Analisis Support Vector Machine dalam Machine Learning

Machine learning telah menjadi kekuatan yang mengubah cara kita melihat data dan pengambilan keputusan. Dalam wadah algoritma pembelajaran mesin, Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode yang paling powerful dan serbaguna. Pada artikel ini akan menjelaskan prinsip dasar SVM dan bagaimana algoritma ini digunakan dalam analisis data. Apa itu Support Vector Machine? Support Vector …

Read more

Strutural Equation Model (SEM) – Pelatihan Statistik UI

Dalam penelitian sosial dan prilaku, sering kali pengukuran yang dilakukan merupakan variabel konstruk. Untuk mendapatkan parameter dari variabel tersebut diukur berdasarkan pada indikator yang dipercaya mampu untuk memberikan gambaran terhadap variabel konstruk tersebut. Namun kadang kala hasil ukur (data empiris) menunjukkan bahwa pengukuran terhadap indikator yang menyusun variabel konstruk tersebut kurang mampu menunjukkan ke-unikan dari …

Read more

Analisa Multilevel

Analisis multilevel, juga dikenal sebagai analisis hierarkis atau analisis linier multilevel, adalah metode statistik yang digunakan untuk memahami bagaimana variasi dalam data dapat dijelaskan dan diinterpretasikan pada beberapa tingkat hierarki atau tingkatan yang berbeda. Metode ini sering digunakan ketika data diorganisir dalam struktur hierarkis atau tingkat yang bersarang, seperti data siswa dalam kelas, karyawan dalam …

Read more

UJI AUTOKORELASI DENGAN RUN TEST DENGAN SPSS 18

Dalam asumsi klasik, autokorelasi merupakan korelasi yang terjadi antar error/residual pada periode tertentu (misal t) dengan error/residual pada periode lainnya (misal t-p). Adanya masalah autokorelasi menyebabkan varian yang terbentuk pada model regresi linier sederhana menjadi tidak minimum. Selain itu adanya autokorelasi menyebabkan pendugaan dari varian model menjadi bias, cenderung software menduga varian model underestimate. Autokorelasi …

Read more