Deskripsi kursus

Olah Data SPSS: Level Advance

Modul e-learning ini membahas teknik analisis data statistik tingkat lanjut dengan menggunakan software SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) . Dirancang khusus bagi mahasiswa, peneliti, atau profesional yang sudah memahami penggunaan dasar SPSS dan ingin mengembangkan keterampilannya dalam menganalisis data secara lebih mendalam dan kompleks.

Peserta akan mempelajari berbagai metode analisis multivariat, uji asumsi statistik, regresi lanjutan, analisis faktor, klaster, serta bagaimana mengekstrak wawasan dari data untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Setiap materi disertai studi kasus nyata dan latihan langsung menggunakan SPSS.

Silabus Modul

1. Review Penggunaan SPSS Tingkat Dasar

• Input data, definisi variabel, dan transformasi data
• Uji reliabilitas dan validitas skala
• Statistik deskriptif dan tabulasi silang

2. Uji Asumsi Statistik dalam Analisis Lanjutan

• Uji normalitas (Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk)
• Uji homogenitas (Levene’s Test)
• Uji linearitas
• Multikolinieritas, heteroskedastisitas, autokorelasi
• Uji asumsi pada analisis regresi dan uji parametrik lainnya

3. Analisis Regresi Lanjutan

• Regresi linier berganda
• Interaksi variabel (moderasi)
• Regresi logistik biner dan multinomial
• Stepwise regression dan best subset regression
• Interpretasi output SPSS dan pembuatan model prediksi

4. Analisis Faktor (Factor Analysis)

• Exploratory Factor Analysis (EFA)
• Principal Component Analysis (PCA)
• Rotasi varimax
• Validasi struktur faktor
• Penggunaan hasil analisis faktor sebagai skor komposit

5. Analisis Klaster (Cluster Analysis)

• Hierarchical clustering (metode Ward, Single Linkage)
• Non-hierarchical clustering (K-Means)
• Penentuan jumlah klaster optimal
• Interpretasi profil klaster
• Studi kasus segmentasi pelanggan atau kelompok responden

6. Analisis Diskriminan (Discriminant Analysis)

• Konsep dasar analisis diskriminan
• Uji signifikansi fungsi diskriminan
• Hit ratio dan validasi model
• Pemetaan kelompok berdasarkan variabel independen

7. Analisis Korelasi Kanonik (Canonical Correlation)

• Hubungan antara dua set variabel
• Signifikansi hubungan kanonik
• Interpretasi akar kanonik dan fungsi kanonik

8. Structural Equation Modeling (SEM) - Pendekatan Awal

• Pengenalan Partial Least Square (PLS) dan Covariance Based SEM (CB-SEM)
• Model pengukuran dan struktural
• Evaluasi model dan goodness of fit
• Pengenalan SmartPLS sebagai pendamping SPSS

9. Penyajian Hasil Analisis untuk Laporan Riset & Publikasi

• Cara membaca dan menyajikan output SPSS
• Format tabel dan grafik untuk publikasi ilmiah
• Tips menyusun interpretasi statistik secara mudah dipahami
• Teknik presentasi temuan riset kepada stakeholder non-teknis

 Tujuan Pembelajaran:

Setelah menyelesaikan modul ini, peserta akan mampu:

• Melakukan berbagai analisis statistik lanjutan menggunakan SPSS
• Memahami dan menguji asumsi statistik sebelum melakukan analisis
• Menginterpretasikan hasil analisis multivariat untuk pengambilan keputusan
• Membuat model prediksi dan segmentasi data
• Menyusun laporan analisis statistik yang dapat dipertanggungjawabkan secara akademik maupun praktis

Metode Pembelajaran:

• Video tutorial interaktif dengan simulasi SPSS
• Studi kasus nyata di bidang bisnis, manajemen, psikologi, dan pemasaran
• Tugas praktek dan evaluasi mandiri
• Forum tanya jawab dengan instruktur
• Modul panduan lengkap dalam format PDF

Target Peserta:

• Mahasiswa S1/S2 yang sedang mengerjakan tugas akhir/skripsi
• Peneliti, dosen, dan akademisi
• Profesional di bidang riset pasar, SDM, pemasaran, dan manajemen
• Praktisi industri yang ingin meningkatkan kemampuan analitik data

Modul ini membantu Anda menguasai teknik analisis data tingkat lanjut dan menjadi lebih percaya diri dalam menggunakan SPSS untuk mendukung riset, publikasi, maupun pengambilan keputusan strategis berbasis data.

Apa yang akan saya pelajari