Bootcamp Analisis Data Kuantitatif batch 4

Deskripsi

Sudah coba analisis data kuantitatif menggunakan SPSS, JASP, atau JAMOVI tapi tetap bingung arti uji regresi, korelasi, komparasi, atau bahkan path analysis? 🤯

Jangan buang waktu dengan belajar acak tanpa arah. Saatnya ikut Bootcamp eksklusif 40 hari ini, dipandu langsung oleh 3 expert nasional yang sudah berpengalaman di Analisis Data Kuantitatif dengan berbagai software statistik.

ALL IN ONE BOOTCAMP Analisis Data Kuantitatif adalah kelas intensif 40 hari untuk membantumu menguasai statistik terapan dari nol hingga mahir dengan software GRATIS & legal, plus tools AI seperti ChatGPT, Gemini, dan Perplexity. Cocok untuk mahasiswa yang mengejar wisuda, peneliti yang ingin analisis lebih profesional, fresh graduate yang butuh skill statistik, hingga siapa pun yang ingin naik level dalam analisis data. Kamu akan mempelajari analisis deskriptif, komparasi, korelasi, regresi, time series, data panel, hingga path analysis secara step-by-step dan aplikatif, semuanya dipandu agar kamu langsung bisa praktik dan memahami hasil dengan cepat dan tepat.

Kenapa Harus Ikut?

Karena sekali ikut, kamu bakal dapat manfaat yang terus bisa kamu pakai!

Bootcamp ini memberimu cara tercepat untuk menguasai analisis data: full praktik, pakai software SPSS, JASP, JAMOVI, STATA, RStudio, Eviews, SmartPLS, dan dibantu AI agar hasil analisis lebih cepat dipahami. Selama 40 hari, kamu dibimbing hingga benar-benar bisa mengolah data dan membaca output secara profesional, cocok untuk mahasiswa, peneliti, fresh graduate, atau siapa pun yang ingin naik level dalam analisis kuantitatif.

Tujuan Pembelajaran

Dalam 6 pertemuan intensif via Live Zoom, kamu akan dibimbing step-by-step mulai dari nol sampai bisa:

1. Memahami konsep dasar statistik dan menerapkannya dalam berbagai jenis analisis kuantitatif.
2. Melakukan analisis deskriptif, komparasi, korelasi, dan regresi menggunakan SPSS, JASP, dan JAMOVI.
3. Menganalisis data time series, data panel, serta model ekonometrika dasar dengan STATA, RStudio, dan EViews.
4. Melakukan analisis jalur dan pemodelan struktural sederhana menggunakan SmartPLS.
5. Menginterpretasi output analisis secara benar dan mengubahnya menjadi laporan yang rapi dan siap pakai.
6. Memanfaatkan tools AI untuk mempercepat proses analisis, interpretasi, penulisan laporan, dan troubleshooting.
7. Meningkatkan kemampuan praktik langsung, mulai dari input data, pemilihan uji, analisis, hingga pelaporan hasil penelitian.

Fasilitas Pembelajaran

• 6x Live Class, Praktik & Penugasan
• Sharing Session & Live QnA via WAG (40+ hari)
• E-Sertifikat Nasional 200 JP
• E-Modul & Rekaman Pelatihan
• Real Studi Kasus Artikel Ilmiah
• BONUS Mind Mapping Penelitian Kuantitatif
• Free Software Statistik + Panduan Instalasi Lengkap
• Free Ebook Statistik & Penelitian
• Free Voucher All Layanan Educativa
• Free Voucher e-learning KelasRiset
• Spesial Doorprize total Ratusan Ribu Rupiah!

Jadwal pembelajaran 

Pembelajaran dalam kelas ini terbagi menjadi 6 pertemuan pembelajaran dengan konsep sebagai berikut:

• SESI 1: 13 Jan 2026, Pukul 19.00 WIB - 21.30 WIB → Pondasi Statistik, Analisis Deskriptif & AI untuk Riset Kuantitatif
  
  1. Pengenalan statistik, jenis data & variabel
  2. Statistik deskriptif vs inferensial
  3. Software: JASP, JAMOVI, SPSS, STATA
  4. AI untuk analisis data (ChatGPT, Gemini)
  5. Praktik validitas & reliabilitas instrumen
  6. Praktik analisis deskriptif & visualisasi data

• SESI 2: 20 Jan 2026, Pukul 19.00 WIB - 21.30 WIB → Analisis Komparasi & Korelasi + AI untuk Interpretasi + Penugasan

1. Uji T, ANOVA, Chi-Square, Pearson, Spearman
2. Asumsi klasik: normalitas & homogenitas
3. Komparatif parametrik & non-parametrik
4. Korelasi parametrik & non-parametrik
5. Praktik komparasi & korelasi di SPSS/JASP
6. AI untuk interpretasi hasil statistik

• SESI 3: 27 Jan 2026, Pukul 19.00 WIB - 21.30 WIB → Analisis Regresi Linier + AI untuk Analisis & Perbaikan Model + Penugasan

1. Regresi sederhana & berganda
2. Asumsi regresi: normalitas-multikolinieritas
3. Praktik regresi di SPSS/JAMOVI/RStudio
4. Transformasi data untuk perbaikan asumsi
5. Interpretasi koefisien & signifikansi model
6. AI untuk narasi hasil regresi 

• SESI 4: 3 Feb 2026, Pukul 19.00 WIB - 21.30 WIB → Analisis Time Series + AI untuk Forecasting & Prediksi Tren + Penugasan

1. Konsep dasar analisis time series
2. Software time series: EViews, JASP, RStudio
3. Praktik teknik forecasting AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA
4. Forecasting & interpretasi tren data
5. Contoh penerapan di jurnal penelitian
6. AI untuk menjelaskan hasil forecasting 

• SESI 5: 10 Feb 2026, Pukul 19.00 WIB - 21.30 WIB → Analisis Data Panel + AI untuk Pemilihan Model Panel Terbaik + Penugasan

1. Dasar analisis data panel
2. Common, Fixed & Random Effect
3. Uji Breusch-Pagan, Chow & Hausman
4. Regresi panel statis & dinamis
5. Arellano-Bond GMM & Sargan Test
6. AI untuk pemilihan model panel

• SESI 6: 18 Feb 2026, Pukul 19.00 WIB - 21.30 WIB → Analisis Jalur (Path Analysis) + AI untuk Visualisasi & Interpretasi SEM-PLS
  
  1. Dasar SEM & Path Analysis
  2. Variabel: independen, dependen, mediasi, moderasi
  3. Praktik path analysis di SmartPLS/JASP
  4. Interpretasi direct, indirect & total effect
  5. Contoh aplikasi path analysis di jurnal
  6. AI untuk narasi & diagram jalur