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 […]
Statistika Bisnis
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 »
Statistika Bisnis Sesi 01 – Introduction & Organizing and Visualizing Data Learning Guide Materi ini memberikan landasan konseptual statistika bisnis dan keterampilanawal dalam mengorganisasi serta memvisualisasikan data menggunakan Microsoft Excel. Learning Objectives Memahami peran statistika dalam pengambilan keputusan bisnis Menggunakan istilah dasar statistika secara tepat Membedakan statistika deskriptif dan inferensial Mengorganisasi data kategorik secara sistematis
Statistika Bisnis Sesi 01 Read More »
Regression Models for Categorical and Nonlinear Data Learning Guide 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 kali dianalisis menggunakan regresi linear berganda tanpa mempertimbangkan asumsi model. Masalah Umum
Statistika Bisnis (Tambahan) Read More »
Statistika Bisnis Sesi 02 – Visualizing Categorical and Numerical Data Learning Guide Sesi ini membahas bagaimana data bisnis divisualisasikan secara efektifmenggunakan grafik dan diagram. Visualisasi yang tepat membantu manajermemahami pola data, membandingkan kategori, dan mengkomunikasikan informasisecara cepat dan akurat. Learning Objectives Menggambar grafik untuk memvisualisasikan data kategorik Menggambar grafik untuk memvisualisasikan data numerik Memilih jenis
Statistika Bisnis Sesi 02 Read More »
“Berapa omzet bulan depan?” “Berapa stok untuk Lebaran?” Time-series forecasting menjawab pertanyaan ini dengan pola masa lalu. Pelajari cara membongkar pola data, memilih model yang tepat, dan menghindari 8 jebakan fatal dalam peramalan bisnis.
Statistika Bisnis Sesi 14 Read More »
Omzet tidak cuma ditentukan iklan — tapi juga karyawan, luas toko, dan tahun operasi.” Multiple regression memungkinkan kita memasukkan banyak predictor sekaligus. Pelajari cara membangun model, mengecek multicollinearity, menggunakan dummy variables, dan menghindari 8 kesalahan fatal
Statistika Bisnis Sesi 13 Read More »