Unair Executive Education

Model struktural adalah kegiatan pelatihan yang penting bagi peneliti dan praktisi yang ingin mendalami teknik Structural Equation Modeling (SEM). SEM adalah metode analisis statistik yang digunakan untuk menguji hubungan kompleks antara variabel laten dan variabel pengamatan. Mengikuti workshop ini memberikan banyak manfaat, mulai dari pemahaman teoretis hingga keterampilan praktis dalam menerapkan SEM. Salah satu manfaat utama dari mengikuti workshop model struktural adalah pemahaman yang lebih mendalam tentang konsep dan aplikasi SEM. Workshop ini biasanya mencakup penjelasan mendetail mengenai dasar-dasar SEM, seperti analisis faktor, analisis jalur, dan model pengukuran. Peserta juga akan belajar tentang berbagai jenis model SEM, termasuk model reflektif dan formatif, serta cara mengidentifikasi dan mengatasi masalah potensial dalam analisis. Selain pengetahuan teoretis, workshop model struktural juga menawarkan pelatihan praktis dalam penggunaan perangkat lunak SEM seperti AMOS,

Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) adalah metode analisis yang semakin populer digunakan dalam berbagai bidang penelitian. Metode ini memadukan pendekatan SEM dengan algoritma PLS untuk menganalisis hubungan kompleks antara variabel. SEM-PLS sangat efektif dalam menangani data yang memiliki struktur variabel yang rumit dan sering digunakan dalam ilmu sosial, manajemen, pemasaran, dan teknik. Salah satu keunggulan utama dari SEM-PLS adalah kemampuannya untuk menangani model yang kompleks dengan banyak variabel laten dan indikator. Berbeda dengan SEM konvensional yang menggunakan kovarians, SEM-PLS menggunakan varians untuk mengestimasi model. Hal ini membuat SEM-PLS lebih fleksibel dan dapat digunakan meskipun asumsi distribusi normal tidak terpenuhi. Selain itu, SEM-PLS cocok untuk sampel kecil, yang merupakan keuntungan signifikan dalam penelitian dengan keterbatasan data. SEM-PLS memungkinkan peneliti untuk menguji model pengukuran dan model struktural seca

Statistik terapan merupakan cabang ilmu statistik yang berfokus pada penerapan metode statistik untuk memecahkan masalah praktis di berbagai bidang, termasuk bisnis, kesehatan, sosial, dan teknik. Modul Statistik Terapan dirancang untuk memberikan pengetahuan dan keterampilan yang dibutuhkan untuk menerapkan teknik statistik dalam konteks nyata. Dalam esai ini, kita akan membahas pentingnya modul ini, komponen utamanya, dan manfaat yang diperoleh dari mempelajari statistik terapan. Pentingnya Modul Statistik Terapan Modul Statistik Terapan sangat penting karena memberikan dasar yang kuat dalam penerapan metode statistik untuk analisis data nyata. Di era informasi ini, data menjadi sangat berlimpah dan kompleks, sehingga kemampuan untuk menganalisis dan menafsirkan data dengan benar menjadi keterampilan yang sangat dihargai. Modul ini membantu siswa memahami bagaimana metode statistik dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan menyelesaikan masalah praktis yang dihadapi

Pelatihan statistik deskriptif adalah program pendidikan atau kursus yang dirancang untuk membantu peserta memahami dan menerapkan konsep-konsep dasar dalam statistik deskriptif. Statistik deskriptif merupakan cabang dari statistik yang fokus pada pengumpulan, penyajian, dan analisis data untuk menggambarkan atau meringkas karakteristik suatu kumpulan data. Berikut adalah penjelasan mengenai apa yang biasanya dicakup dalam pelatihan statistik deskriptif: 1. Pengantar Statistik Deskriptif Definisi dan Tujuan: Penjelasan mengenai apa itu statistik deskriptif dan mengapa penting. Tujuannya adalah untuk memberikan gambaran umum mengenai data yang dimiliki tanpa membuat inferensi atau kesimpulan tentang populasi yang lebih luas. Aplikasi: Bidang-bidang di mana statistik deskriptif sering digunakan, seperti bisnis, ilmu sosial, kesehatan, dan lain-lain. 2. Jenis Data Data Kualitatif vs Kuantitatif: Memahami perbedaan antara data kualitatif (kategori) dan data kuantitatif (numerik). Skala