📱 Daftar via WhatsApp ✉️ Daftar via Email 📅 Lihat Jadwal

Training Statistic for Industry with Minitab

Training Statistic for Industry with Minitab merupakan program pelatihan statistik industri yang dirancang untuk membantu peserta memahami konsep statistika dan mengaplikasikan berbagai metode analisis data menggunakan Minitab dan Microsoft Excel untuk mendukung Quality Improvement, Process Improvement, Manufacturing, Engineering, Production, dan pengambilan keputusan berbasis data.

Dalam aktivitas industri, data merupakan dasar penting untuk mengevaluasi kondisi proses, mengidentifikasi variasi, membandingkan performa, menguji dugaan atau hipotesis, mengetahui hubungan antarvariabel, serta menentukan peluang perbaikan. Oleh karena itu, profesional di bidang Quality, Production, Engineering, Process Improvement, R&D, dan fungsi terkait membutuhkan kemampuan untuk mengolah dan menginterpretasikan data secara tepat.

Melalui Pelatihan Statistic for Industry with Minitab, peserta akan mempelajari karakteristik dan variabel, skala pengukuran, populasi dan sampel, data set, variabel acak, outlier, box plot, histogram, distribusi data, ukuran numerikal, hypothesis testing, ANOVA, scatter diagram, Chi-square, correlation, linear regression, serta workshop pengolahan data menggunakan Minitab dan Microsoft Excel.

Mengapa Training Statistic for Industry with Minitab Penting?

Perusahaan manufaktur dan industri menghasilkan berbagai data dari aktivitas Production, Quality Control, Quality Assurance, Engineering, Maintenance, Laboratory, Process Improvement, Supply Chain, dan fungsi lainnya. Data tersebut akan memberikan nilai yang lebih besar apabila dapat dianalisis dan diterjemahkan menjadi informasi yang mendukung pengambilan keputusan.

Penggunaan Industrial Statistics membantu perusahaan mengurangi keputusan berdasarkan asumsi semata. Data dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola, variasi, perbedaan, hubungan antarvariabel, serta kondisi yang membutuhkan tindakan perbaikan.

Minitab membantu proses pengolahan dan analisis statistik sehingga peserta dapat lebih fokus memahami tujuan analisis, memilih metode yang sesuai, menjalankan pengujian, dan menginterpretasikan output statistik untuk kebutuhan pekerjaan.

Manfaat Training

Memahami konsep dasar Statistika Industri.
Memahami karakteristik dan variabel dalam pengolahan data.
Memahami skala pengukuran data.
Memahami konsep populasi dan sampel.
Memahami Data Set dan Random Variable.
Mampu mengidentifikasi Outlier menggunakan Box Plot.
Mampu membuat dan menginterpretasikan Histogram.
Memahami berbagai distribusi data.
Memahami Mean, Median, dan Modus.
Memahami Range, Variance, dan Standard Deviation.
Memahami konsep Hypothesis Testing.
Memahami Alpha, Beta, p-value, One-Tailed dan Two-Tailed Test.
Mampu memilih metode pengujian hipotesis sesuai kebutuhan.
Memahami ANOVA.
Memahami Chi-Square.
Memahami Correlation Analysis.
Memahami Scatter Diagram.
Memahami Linear Regression.
Menggunakan Minitab untuk analisis statistik industri.
Menggunakan Microsoft Excel untuk Basic Statistics.
Menginterpretasikan output analisis statistik.
Menggunakan analisis data sebagai dasar improvement.
Mendukung Data-Driven Decision Making.

Materi Training Statistic for Industry with Minitab

1. Introduction to Industrial Statistics

Pengertian Statistika Industri.
Peran statistik dalam industri.
Statistics for Quality Improvement.
Statistics for Process Improvement.
Statistics for Manufacturing.
Statistics for Engineering.
Data-Driven Decision Making.
Descriptive Statistics dan Inferential Statistics.

Peserta memahami bagaimana metode statistik digunakan untuk mengubah data menjadi informasi yang dapat mendukung analisis, evaluasi proses, problem solving, quality improvement, dan pengambilan keputusan.

2. Karakteristik dan Variabel

Pengertian karakteristik.
Pengertian variabel.
Qualitative Variable.
Quantitative Variable.
Discrete Variable.
Continuous Variable.
Independent Variable.
Dependent Variable.

Pemahaman mengenai karakteristik dan jenis variabel diperlukan agar peserta dapat menentukan metode pengumpulan, pengolahan, visualisasi, dan analisis data yang sesuai.

3. Skala Pengukuran

Nominal Scale.
Ordinal Scale.
Interval Scale.
Ratio Scale.
Menentukan skala pengukuran data.
Hubungan skala pengukuran dengan metode analisis statistik.

Skala pengukuran menentukan bagaimana sebuah data dapat dibandingkan dan dianalisis. Peserta akan memahami karakteristik masing-masing skala serta implikasinya terhadap pemilihan metode statistik.

4. Populasi dan Sampel

Population.
Sample.
Parameter.
Statistic.
Sampling Concept.
Representativeness of Sample.
Sampling Error.

Peserta memahami hubungan antara populasi dan sampel serta bagaimana data sampel digunakan untuk memperoleh informasi mengenai karakteristik populasi.

5. Data Set dan Variabel Acak

Pengertian Data Set.
Data Structure.
Random Variable.
Discrete Random Variable.
Continuous Random Variable.
Input dan pengelolaan data pada Minitab.

Data yang terstruktur dengan benar membantu mengurangi kesalahan analisis. Peserta akan memahami bagaimana menyiapkan Data Set sebelum melakukan pengolahan statistik menggunakan Minitab.

6. Outlier dan Box Plot

Pengertian Outlier.
Identifikasi Outlier.
Box Plot.
Median dan Quartile.
Interquartile Range.
Menginterpretasikan Box Plot.
Evaluasi data ekstrem.

Box Plot dapat digunakan untuk melihat distribusi data, median, penyebaran, serta kemungkinan adanya Outlier. Peserta belajar menginterpretasikan visualisasi tersebut sebelum melakukan analisis lanjutan.

7. Histogram

Konsep Histogram.
Frequency Distribution.
Shape of Distribution.
Central Tendency.
Data Spread.
Identifikasi pola distribusi.
Interpretasi Histogram menggunakan Minitab.

Histogram memberikan visualisasi mengenai distribusi frekuensi data sehingga peserta dapat memperoleh gambaran awal mengenai pola, pusat, penyebaran, dan bentuk distribusi data.

8. Distribusi Data

Konsep Probability Distribution.
Normal Distribution.
Distribusi data dalam proses industri.
Shape, Center & Spread.
Normality Concept.
Interpretasi distribusi menggunakan Minitab.

Pemahaman mengenai distribusi data penting karena sejumlah metode statistik memiliki asumsi tertentu mengenai karakteristik data yang dianalisis.

9. Ukuran Numerikal – Pemusatan Data

Mean.
Median.
Mode.
Perbandingan Mean, Median, dan Mode.
Interpretasi Central Tendency.

Ukuran pemusatan membantu menggambarkan nilai yang mewakili suatu kumpulan data. Peserta mempelajari kapan Mean, Median, atau Mode lebih sesuai digunakan dalam analisis.

10. Ukuran Numerikal – Penyebaran Data

Range.
Variance.
Standard Deviation.
Data Variation.
Interpretasi penyebaran data.

Dua kelompok data dapat memiliki nilai rata-rata yang sama tetapi tingkat variasi yang berbeda. Karena itu, ukuran penyebaran dibutuhkan untuk memahami konsistensi dan variasi suatu proses atau data.

11. Descriptive Statistics dengan Minitab

Input Data.
Display Descriptive Statistics.
Mean.
Median.
Standard Deviation.
Minimum dan Maximum.
Quartile.
Interpretasi output Minitab.

Peserta melakukan praktik pengolahan Basic Statistics menggunakan Minitab untuk memperoleh ringkasan karakteristik suatu Data Set secara lebih cepat dan sistematis.

12. Konsep Pengujian Hipotesis

Pengertian Hypothesis Testing.
Null Hypothesis (H0).
Alternative Hypothesis (H1).
Statistik Pengujian.
Significance Level.
Nilai Alpha (α).
Nilai Beta (β).
Type I Error.
Type II Error.
p-value.

Hypothesis Testing digunakan untuk mengevaluasi suatu dugaan berdasarkan bukti yang diperoleh dari data. Peserta mempelajari konsep dasar agar mampu memahami logika di balik hasil pengujian statistik.

13. One-Tailed Test & Two-Tailed Test

Konsep One-Tailed Test.
Konsep Two-Tailed Test.
Directional Hypothesis.
Non-Directional Hypothesis.
Menentukan bentuk pengujian.
Interpretasi hasil.

Pemilihan One-Tailed atau Two-Tailed Test perlu disesuaikan dengan pertanyaan dan hipotesis yang diuji agar kesimpulan statistik dapat diinterpretasikan dengan tepat.

14. Pengujian Mean – σ Diketahui

Konsep pengujian rata-rata populasi.
Formulasi H0 dan H1.
Menentukan tingkat signifikansi.
Menghitung Test Statistic.
Interpretasi p-value.
Pengambilan kesimpulan.

15. Pengujian Mean – σ Tidak Diketahui

One Sample Test.
Konsep t-Test.
Formulasi hipotesis.
Menentukan significance level.
Interpretasi output Minitab.

Peserta mempelajari pengujian rata-rata ketika standar deviasi populasi tidak diketahui dan memahami bagaimana output statistik digunakan untuk mendukung pengambilan kesimpulan.

16. Pengujian Proporsi

Konsep Proportion Test.
Formulasi hipotesis proporsi.
One Proportion Test.
p-value.
Confidence Interval.
Interpretasi hasil.

Pengujian proporsi dapat digunakan untuk data atribut seperti persentase defect, proporsi keberhasilan, tingkat ketidaksesuaian, atau indikator lain yang dinyatakan dalam proporsi.

17. Pengujian Observasi Berpasangan

Paired Observation.
Paired t-Test.
Before vs After Analysis.
Formulasi hipotesis.
Interpretasi hasil menggunakan Minitab.

Paired Test dapat digunakan untuk mengevaluasi perubahan pada objek atau unit yang sama, misalnya membandingkan kondisi sebelum dan sesudah suatu tindakan improvement.

18. Pengujian Dua Mean – Sampel Independen

Independent Samples.
Two-Sample t-Test.
Perbandingan dua kelompok.
Equality of Variance.
Interpretasi p-value.
Confidence Interval.

Analisis dua sampel membantu peserta menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara dua kelompok, proses, mesin, metode, supplier, atau kondisi yang dianalisis.

19. Pengujian Dua Proporsi

Two Proportions Test.
Perbandingan proporsi dua kelompok.
Formulasi hipotesis.
Interpretasi p-value.
Interpretasi Confidence Interval.

Pengujian dua proporsi dapat digunakan untuk membandingkan data atribut antara dua kelompok atau kondisi, misalnya persentase defect dari dua proses yang berbeda.

20. Analysis of Variance – ANOVA

Konsep ANOVA.
Tujuan Analysis of Variance.
Between Group Variation.
Within Group Variation.
One-Way ANOVA.
Formulasi hipotesis.
Interpretasi p-value.
Interpretasi output Minitab.

ANOVA membantu peserta menganalisis apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara beberapa kelompok. Metode ini dapat digunakan untuk membandingkan performa beberapa mesin, metode, material, supplier, shift, atau kelompok lainnya.

21. Scatter Diagram

Konsep Scatter Diagram.
Visualisasi hubungan dua variabel.
Positive Relationship.
Negative Relationship.
No Relationship.
Identifikasi pola data.

Scatter Diagram memberikan gambaran visual mengenai pola hubungan antara dua variabel dan dapat digunakan sebagai analisis awal sebelum melakukan Correlation atau Regression Analysis.

22. Chi-Square

Konsep Chi-Square.
Categorical Data.
Observed Frequency.
Expected Frequency.
Chi-Square Test.
Interpretasi p-value.
Interpretasi output Minitab.

Chi-Square digunakan untuk analisis data kategorikal dan membantu peserta mengevaluasi hubungan maupun pola frekuensi pada kategori yang dianalisis.

23. Correlation Analysis

Konsep Correlation.
Correlation Coefficient.
Positive Correlation.
Negative Correlation.
Strength of Relationship.
Correlation vs Causation.
Interpretasi Correlation menggunakan Minitab.

Correlation Analysis membantu mengukur arah dan kekuatan hubungan antarvariabel. Peserta juga memahami bahwa korelasi tidak secara otomatis menunjukkan hubungan sebab-akibat.

24. Linear Regression

Konsep Regression Analysis.
Dependent Variable.
Independent Variable.
Regression Equation.
Regression Coefficient.
R-Squared.
Residual.
Prediction.
Interpretasi Regression Output.

Linear Regression membantu peserta memodelkan hubungan antara variabel dan memahami bagaimana perubahan pada variabel independen berkaitan dengan perubahan pada variabel respons.

25. Basic Statistics dengan Microsoft Excel

Data Entry.
Data Preparation.
Mean, Median & Mode.
Range.
Variance.
Standard Deviation.
Basic Chart.
Basic Data Analysis.

Selain Minitab, peserta juga diperkenalkan pada penggunaan Microsoft Excel untuk mendukung pengolahan Basic Statistics dan pengelolaan data dalam aktivitas kerja sehari-hari.

26. Basic Statistics dengan Minitab

Mengenal Worksheet Minitab.
Input dan import data.
Data Management.
Descriptive Statistics.
Graphical Analysis.
Hypothesis Testing.
ANOVA.
Correlation.
Regression.
Interpretation of Statistical Output.

Peserta melakukan praktik langsung menggunakan Minitab sehingga tidak hanya memahami konsep statistik, tetapi juga mampu menjalankan analisis dan membaca hasilnya secara praktis.

27. Workshop & Simulation

Workshop Basic Statistics.
Analisis data menggunakan Microsoft Excel.
Analisis data menggunakan Minitab.
Hypothesis Testing Exercise.
ANOVA Exercise.
Correlation Exercise.
Regression Exercise.
Interpretasi hasil analisis.
Industrial Case Study.

Workshop diarahkan agar peserta memperoleh pengalaman mengolah data, menjalankan metode statistik, membaca output, dan menerjemahkan hasil analisis menjadi informasi yang dapat digunakan untuk mendukung improvement di tempat kerja.

Penerapan Statistic for Industry di Perusahaan

Industrial Statistics dapat digunakan pada berbagai aktivitas seperti Quality Control, Quality Assurance, Production, Process Engineering, Manufacturing Engineering, Research & Development, Continuous Improvement, Six Sigma, Lean Manufacturing, Supplier Quality, Laboratory, serta fungsi lain yang membutuhkan analisis data.

Statistic for Industry untuk Quality Control

Pada fungsi Quality Control, analisis statistik dapat digunakan untuk mengevaluasi data inspeksi, memahami variasi, membandingkan kelompok data, menganalisis defect, serta memberikan dasar yang lebih objektif dalam menentukan tindakan perbaikan.

Statistic for Industry untuk Quality Assurance

Quality Assurance membutuhkan data untuk mengevaluasi konsistensi sistem dan proses. Pemahaman statistik membantu profesional QA menginterpretasikan data, melakukan analisis, serta mengevaluasi efektivitas improvement.

Statistic for Industry untuk Production & Manufacturing

Pada lingkungan Production dan Manufacturing, statistik dapat membantu mengevaluasi output, variasi proses, performa mesin atau metode, perbedaan antarshift, serta faktor yang berhubungan dengan kualitas dan produktivitas.

Statistic for Industry untuk Engineering

Engineering dapat menggunakan analisis statistik untuk mengevaluasi data eksperimen, membandingkan kondisi proses, menganalisis hubungan parameter, melakukan pengujian hipotesis, serta mendukung keputusan teknis berdasarkan data.

Statistic for Industry untuk Continuous Improvement

Program Continuous Improvement membutuhkan data untuk menentukan kondisi awal, memvalidasi akar masalah, mengevaluasi perubahan, serta memastikan bahwa improvement memberikan hasil yang terukur. Statistical Analysis membantu memperkuat proses evaluasi tersebut.

Statistic for Industry untuk Six Sigma

Statistik merupakan salah satu fondasi penting dalam metodologi Six Sigma. Descriptive Statistics, Hypothesis Testing, ANOVA, Correlation, Regression, dan metode statistik lainnya dapat digunakan pada berbagai tahapan analisis dan improvement.

Minitab untuk Data-Driven Decision Making

Pengambilan keputusan berbasis data membantu organisasi membedakan antara asumsi dengan bukti yang diperoleh melalui analisis. Minitab menyediakan berbagai fungsi statistik yang dapat digunakan untuk mengolah data dan mendukung proses pengambilan keputusan secara lebih sistematis.

Kompetensi yang Dikembangkan

Industrial Statistics.
Descriptive Statistics.
Data Analysis.
Minitab.
Microsoft Excel for Statistics.
Data Visualization.
Outlier Analysis.
Histogram Analysis.
Hypothesis Testing.
p-value Interpretation.
ANOVA.
Chi-Square.
Correlation Analysis.
Regression Analysis.
Statistical Interpretation.
Data-Driven Decision Making.
Quality Improvement.
Process Improvement.

Target Peserta Training

Training Statistic for Industry with Minitab relevan bagi profesional yang menggunakan data untuk analisis dan improvement, antara lain Quality Control, Quality Assurance, Production, Manufacturing, Engineering, Process Engineering, Industrial Engineering, Research & Development, Laboratory, Continuous Improvement, Operational Excellence, Six Sigma Team, Process Improvement Team, Supervisor, Engineer, Analyst, serta bagian terkait lainnya.

Pembicara / Fasilitator

Hendra Feraldi, ST, IPM, BBLSS
Dr. Iphov Kumala Sriwana, S.T., M.Si., IPM

Metode Training

Interactive Presentation.
Concept Explanation.
Statistical Case Study.
Individual Exercise.
Data Analysis Exercise.
Workshop menggunakan Microsoft Excel.
Workshop menggunakan Minitab.
Interpretation Exercise.
Industrial Case Simulation.
Discussion.

Peralatan Workshop

Untuk kebutuhan workshop dan simulasi, peserta disarankan menggunakan PC atau Laptop yang telah dilengkapi dengan Microsoft Excel dan Minitab agar dapat mengikuti praktik pengolahan dan analisis data selama training.

Jadwal Training Statistic for Industry with Minitab

No.	Tanggal Pelaksanaan
1	23-24 September 2026
2	26-27 Oktober 2026
3	24-25 November 2026
4	28-29 Desember 2026

Catatan: Jadwal di atas mengikuti jadwal yang tercantum pada halaman khusus Training Statistic for Industry with Minitab. Silakan melakukan konfirmasi kembali mengenai ketersediaan kelas sebelum melakukan pendaftaran.

Jam Pelaksanaan

Online Training: 2 hari, pukul 09.00–16.00 WIB.
Offline Training: 2 hari, pukul 09.00–16.00 WIB.

Lokasi Training

Alternatif lokasi Offline Training antara lain Ciputra Hotel, Ibis Group, Hotel Oria Jakarta, Hotel Holiday Inn Jakarta Wahid Hasyim, Johnson Training Center, atau lokasi lainnya yang akan dikonfirmasikan kembali kepada peserta.

Fee Investasi Training Statistic for Industry with Minitab

Offline Training Jakarta

Rp5.950.000/orang untuk pelaksanaan selama 2 hari. Minimal pengiriman 3 peserta dan PASTI RUNNING di hotel.

Investasi sudah termasuk Seminar Kit, Certificate, Lunch, Snack, dan Souvenir.

Offline Training Luar Kota Jakarta

Rp12.000.000/orang – PASTI RUNNING.
Rp8.500.000/orang – pengiriman 1–5 peserta.
Rp8.000.000/orang – pengiriman di atas 5 peserta.
Termasuk Seminar Kit, Certificate, Lunch, Snack, dan Souvenir.

Private Onsite Training

Rp8.000.000/orang / 2 hari – PASTI RUNNING.
Rp5.950.000/orang / 1 hari – PASTI RUNNING.
Lokasi: Training Center Johnson Indonesia.
Termasuk Seminar Kit, Certificate, Lunch, Snack, dan Souvenir.

Online Training

Rp5.500.000/orang untuk pelaksanaan selama 2 hari, pukul 09.00–16.00 WIB.

Daftar Client Johnson Indonesia

Untuk melihat perusahaan dan institusi yang telah menggunakan layanan training Johnson Indonesia, silakan mengunjungi Daftar Client Johnson Indonesia.

Public Training Statistic for Industry with Minitab

Johnson Indonesia menyediakan Public Training Statistic for Industry with Minitab bagi profesional Quality, Production, Engineering, Manufacturing, Process Improvement, R&D, Continuous Improvement, Operational Excellence, dan fungsi terkait yang membutuhkan kemampuan pengolahan dan interpretasi data statistik.

In-House Training Statistic for Industry with Minitab

In-House Training Statistic for Industry with Minitab dapat disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan, level kompetensi peserta, karakteristik data, proses produksi, quality problem, maupun kebutuhan improvement yang sedang dijalankan perusahaan.

Data latihan, Case Study, Statistical Exercise, dan Workshop Minitab dapat disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan sehingga peserta memperoleh pengalaman analisis yang lebih dekat dengan kondisi pekerjaan aktual.

Training Terkait – Internal Link

Untuk memperkuat kompetensi Statistical Analysis, Quality Management, Process Improvement, Minitab, SPC, Six Sigma, dan Data Analysis, peserta juga dapat mengikuti program training terkait berikut:

Statistic for Industry with Minitab untuk Quality Improvement

Quality Improvement membutuhkan kemampuan membedakan antara perubahan yang benar-benar memberikan hasil dengan perubahan yang hanya terlihat berbeda akibat variasi data. Metode statistik membantu tim mengevaluasi hasil improvement secara lebih objektif.

Statistic for Industry with Minitab untuk Process Improvement

Dalam Process Improvement, data dapat digunakan untuk menentukan baseline, mengidentifikasi variasi, membandingkan kondisi, mengevaluasi hubungan antarparameter, serta memvalidasi hasil setelah tindakan perbaikan dilakukan.

Statistic for Industry with Minitab untuk Problem Solving

Problem Solving berbasis data membantu perusahaan mengurangi keputusan berdasarkan asumsi. Statistical Analysis dapat digunakan untuk menguji dugaan, membandingkan kelompok, menganalisis hubungan antarvariabel, serta mengevaluasi bukti sebelum menentukan tindakan.

Statistic for Industry with Minitab untuk Data Analysis

Kemampuan Data Analysis membantu peserta mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan. Proses tersebut mencakup persiapan data, descriptive analysis, visualisasi, statistical testing, interpretasi hasil, dan penarikan kesimpulan.

Statistic for Industry with Minitab untuk Manufacturing Excellence

Manufacturing Excellence membutuhkan proses yang terukur dan keputusan yang didukung data. Pemahaman statistik dapat mendukung aktivitas Quality, Productivity, Process Control, Continuous Improvement, Lean, Six Sigma, dan Operational Excellence.

Workshop Analisis Data dengan Minitab

Peserta mempraktikkan pengolahan Data Set menggunakan Minitab, melakukan Descriptive Statistics, visualisasi data, Hypothesis Testing, ANOVA, Correlation, dan Regression serta menginterpretasikan hasil berdasarkan konteks kasus yang dianalisis.

Mengapa Memilih Johnson Indonesia?

Johnson Indonesia – Training Provider Since 2002 menyediakan Public Training, In-House Training, Corporate Training, Private Training, Offline Training, dan Online Training untuk membantu perusahaan meningkatkan kompetensi Quality Management, Manufacturing, Production, Engineering, Continuous Improvement, Statistical Analysis, Minitab, Six Sigma, dan berbagai kompetensi profesional lainnya.

Melalui Training Statistic for Industry with Minitab Johnson Indonesia, peserta memperoleh pembelajaran mulai dari konsep dasar statistik hingga praktik Hypothesis Testing, ANOVA, Chi-Square, Correlation, Regression, serta penggunaan Minitab dan Microsoft Excel untuk mendukung analisis dan improvement di tempat kerja.

Pendaftaran Training Statistic for Industry with Minitab

Tingkatkan kemampuan analisis data, pengujian statistik, interpretasi hasil, dan pengambilan keputusan berbasis data melalui Training Statistic for Industry with Minitab Johnson Indonesia. Program tersedia dalam format Public Training, In-House Training, Corporate Training, Private Training, Offline Training, dan Online Training sesuai kebutuhan perusahaan maupun peserta.