Staff Administrasi Statistika

• Fokus: Memahami struktur data, pembersihan data (data cleaning), dan statistika deskriptif. • Kompetensi: Penerapan visualisasi data dasar (histogram, box plot, scatter plot), penanganan nilai kosong (missing values) dan pencilan (outliers), serta penguasaan bahasa pemrograman Python atau R Project tingkat dasar.

• Fokus: Merancang eksperimen atau survei yang valid agar data tidak bias. • Kompetensi: Teknik penarikan sampel (Simple Random, Stratified, Cluster Sampling), perancangan kuesioner terstruktur, serta kalkulasi jumlah sampel minimum untuk mencapai margin of error yang diinginkan.

• Fokus: Mengambil kesimpulan ilmiah dari sampel data terhadap populasi. • Kompetensi: Uji komparatif (T-Test, ANOVA), Analisis Regresi Linear (Sederhana dan Berganda), serta uji non-parametrik untuk data yang tidak berdistribusi normal.

• • Fokus: Memprediksi tren masa depan berdasarkan pola data historis. • Kompetensi: Analisis Data Deret Waktu (Time Series Forecasting menggunakan metode ARIMA atau Exponential Smoothing), Regresi Logistik untuk klasifikasi biner, dan pengenalan algoritma pembelajaran mesin (Machine Learning) dasar seperti Decision Trees.

• Fokus: Menganalisis variabel dalam jumlah banyak secara simultan untuk segmentasi. • Kompetensi: Analisis Klaster (Cluster Analysis/K-Means) untuk segmentasi pelanggan atau objek, serta Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis / PCA) untuk menyederhanakan dimensi data yang kompleks.

• • Fokus: Mengomunikasikan hasil analisis statistik yang rumit menjadi rekomendasi bisnis yang mudah dipahami. • Kompetensi: Pembuatan visualisasi data interaktif menggunakan tools seperti Tableau atau Power BI, penyusunan laporan analitis formal, serta menyelesaikan satu Proyek Analisis Mandiri akhir berbasis studi kasus riil di perusahaan.