Statistika Bisnis merupakan cabang ilmu statistika yang berfokus pada pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis dan manajerial.
Dalam praktiknya, statistika bisnis digunakan untuk:
memahami pola dan tren data bisnis,
mengevaluasi kinerja operasional,
menganalisis perilaku konsumen,
serta mengurangi ketidakpastian dan risiko dalam pengambilan keputusan.
Di AurinoWorks, Statistika Bisnis dipahami bukan sekadar teknik hitung, melainkan sebagai alat analitis yang harus dibaca dan diinterpretasikan secara tepat dalam konteks riset bisnis dan keputusan manajerial.
👉 Untuk pembelajaran yang terstruktur dan bertahap, silakan lanjutkan ke
Learning Path Statistika Terapan untuk Manajer.
Evaluasi Inner Model: Momen Kebenaran Hipotesis Evaluasi Inner Model:Momen Kebenaran Hipotesis Lupakan sejenak rumus rumit. Mari kita baca hasil analisis Anda layaknya membaca papan skor pertandingan. Jika Evaluasi Outer Model (Post #4) adalah “Audisi Penyanyi”, maka Evaluasi Inner Model (Struktural) adalah “Konser Utama”. Di sinilah kita menilai apakah penampilan mereka memukau atau membosankan. Sederhananya, kita […]
Evaluasi Inner Model Read More »
Regression Models for Categorical and Nonlinear Data Statistika Bisnis: Learning Guide & Materi Tambahan Fokus: Metodologi & Ketepatan Model By: aurinodjamaris@gmail.com Bagian ini menjelaskan model regresi yang digunakan ketika variabel dependen atau independen bersifat kategorik, nominal, ordinal, atau tidak kontinu. Materi ini sangat relevan dengan praktik penelitian di Indonesia, di mana data skala Likert sering
Regression Models for Categorical and Nonlinear Data Read More »
Sesi 12 – Analisis Regresi Linier (Simple & Multiple Regression) Deskripsi Sesi Sesi ini membahas analisis regresi linier sebagai alat utama dalam riset bisnis kuantitatif untuk memodelkan, menjelaskan, dan memprediksi hubungan antar variabel numerik. Mahasiswa tidak hanya belajar cara menjalankan regresi di Microsoft Excel, tetapi juga memahami logika metode, asumsi, interpretasi hasil, serta keterbatasannya dalam
Statistika Bisnis Sesi 12 Read More »
Sesi 02: Organizing & Visualizing Data Seni Menyajikan Data: Dari Tabel Angka hingga Grafik Bermakna 1. Mengatur Data Numerikal (Organizing) Data mentah itu berantakan. Sebelum divisualisasikan, rapikan dengan dua metode ini: A. Ordered Array (Urutan) Mengurutkan data dari terkecil ke terbesar. ✅ Berguna untuk melihat Range (Min-Max). ✅ Cepat mendeteksi Outlier (Pencilan). B. Frequency Distribution
Organizing & Visualizing Data (Lanjutan) Read More »
Sesi 04: Basic Probability Seni Mengukur Ketidakpastian dalam Bisnis 1. Konsep Dasar (Logic) Probabilitas adalah angka antara 0 (Mustahil) sampai 1 (Pasti). Event (Kejadian) Satu kemungkinan hasil. Pelanggan membeli barang. Mesin mengalami kerusakan. Sample Space Kumpulan seluruh kemungkinan. Dadu: {1, 2, 3, 4, 5, 6} Koin: {Angka, Gambar} 2. Tipe Probabilitas (Rumus vs Logika) BASIC
Sesi 07: Confidence Interval Estimation Seni Menduga dengan Percaya Diri: Tombak (Point) vs Jaring (Interval) 💡 Filosofi Bisnis: Jangan pernah bilang “Penjualan besok pasti 100 unit”. Itu sombong dan berisiko salah. Katakanlah “Kami 95% yakin penjualan besok ada di antara 90 sampai 110 unit”. Itu profesional. 1. Confidence Interval for Mean (Rata-rata) Gunakan rumus yang
Confidence Interval Estimation Read More »
Sesi 07: Sampling Distributions The Power of “n”: Mengapa Sampel Kecil Bisa Memprediksi Populasi Besar 1. Types of Sampling Methods Validitas data Anda tergantung cara Anda mengambilnya. 🚫 Non-Probability (Bias) Digunakan jika tidak butuh akurasi tinggi atau data sulit didapat. Convenience: Asal ambil yang mudah (teman, keluarga). Judgment: Berdasarkan opini subjektif. ✅ Probability (Random) Wajib
Sampling Distributions Read More »
Sesi 05: Discrete & Continuous Distributions Memodelkan Ketidakpastian Bisnis: Dari Binomial hingga Normal Kunci sukses bab ini: Bedakan jenis datanya dulu. 1. Discrete Distributions (Hasil Menghitung) Gunakan salah satu dari tiga “senjata” ini jika data Anda berupa bilangan bulat (jumlah orang, jumlah barang): Binomial Si “Sukses vs Gagal” Ciri Utama: Hanya 2 hasil (Ya/Tidak). Jumlah
Discrete & Continuous Distributions Read More »
Sesi 03: Numerical Descriptive Measures Memahami Cerita di Balik Pusat, Sebaran, dan Bentuk Data 1. Central Tendency (Pusat Data) Satu angka yang mewakili ribuan data. Pilih yang mana? Mean (Rata-rata) Rumus: X̄ = ΣX / n Sensitif terhadap Outlier. Median (Nilai Tengah) Posisi data ke-50% Kebal terhadap Outlier. Cocok untuk Gaji/Properti. Mode (Modus) Paling sering
Numerical Descriptive Measures Read More »
MASTER GUIDE: Statistika Bisnis & Visualisasi Data Panduan lengkap untuk Mahasiswa, Periset, dan Profesional. Daftar Isi Bagian 1: Peta Konsep (Mind Map) Bagian 2: Modul Pembelajaran Bagian 3: Panduan Praktis Profesional Bagian 4: Tutorial Teknis Excel 🗺️ Bagian 1: Peta Konsep (Mind Map) Gambaran besar alur berpikir statistika dari definisi hingga visualisasi. 1. Definisi &
Statistika Bisnis & Visualisasi Data Read More »