Sekilas Tentang Mata Kuliah Statistik Multivariate

Mata kuliah Statistik Multivariate menjadi salah satu pengalaman akademis yang paling berkesan selama saya menempuh pendidikan di Universitas Negeri Gorontalo Jurusan Teknik Industri. Pada awal perkuliahan, saya merasa sedikit terintimidasi oleh reputasi mata kuliah ini yang dikenal sangat menantang. Namun, rasa penasaran dan semangat untuk mempelajari analisis data kompleks mendorong saya untuk terus maju.

Setiap pertemuan kelas selalu penuh dengan pembahasan teori-teori baru dan aplikasi praktis yang menarik. Mulai dari Analisis Komponen Utama (PCA) hingga Analisis Diskriminan, setiap topik menambahkan lapisan baru pada pemahaman saya tentang bagaimana data dapat diolah dan diinterpretasikan. Tidak hanya teori, tetapi juga disertai implementasi nyata Pengolahan Data menggunakan software statistik seperti SPSS dan Python juga memberikan pengalaman berharga dalam menerapkan teori-teori tersebut pada data nyata.

Salah satu momen paling menantang adalah saat kami diberikan tugas kelompok untuk menganalisis dataset besar dan kompleks. Dalam tugas ini, kami harus menggunakan berbagai teknik multivariate untuk menemukan pola dan hubungan antar variabel. Kerja sama tim sangat diuji, namun akhirnya kami berhasil menyelesaikan tugas dengan baik dan mendapatkan wawasan yang sangat berharga tentang proses analisis data secara komprehensif.

Kesan 

Mata kuliah ini menuntut kedisiplinan dan ketekunan. Walaupun sering kali terasa sulit, kepuasan yang didapat setelah memahami konsep-konsep yang kompleks sangatlah membanggakan. Saya merasa kemampuan analisis data saya meningkat pesat, dan saya lebih percaya diri dalam menghadapi berbagai jenis pengolahan data di masa depan.

Pesan 

Untuk rekan-rekan mahasiswa yang akan mengambil mata kuliah ini, persiapkan diri dengan baik dan jangan ragu untuk bertanya kepada dosen atau teman jika menemui kesulitan. Kerja keras dan kolaborasi akan sangat membantu dalam memahami materi yang diajarkan. Jangan takut pada kompleksitas data, karena dengan usaha yang konsisten, kita akan mampu menaklukkan tantangan tersebut dan mendapatkan pengetahuan yang sangat berharga untuk diimplemetasikan dikemudian hari.

Tugas dan Laporan Akhir :

Berikut saya lampirkan bukti hasil kerja kelompok 1 pada Mata Kuliah Statistik Multivariate :

1. Hubungan Antara Perolehan Suara Partai Politik dan Kursi di DPR-Ri Tahun 2019

2. Analisis Faktor dengan Principal Component Analysis Pemilu 2019

3. Klasterisasi Menggunakan Metode K-Means di Pemilu 2019

4. Analisis Regresi Berganda Terkait Pengaruh Antara Jumlah TPS dan Jumlah DPT Terhadap Perolehan Suara Capres 01 Pada Pemilu 2019

5. Analisis Regresi Logistik Terkait Pengaruh Antara Jumlah TPS dan Jumlah DPT Terhadap Perolehan Suara Capres 01 Pada Pemilu 2019

6. Analisis Diskriminan Pemilu 2019

7. Analisis Regresi Linier Berganda Pada Pemilu 2019 Menggunakan Bahasa Python

8. Laporan Case Method : Analisis Statistik Multivariate Hasil Pemilu 2019

Ucapan Terima Kasih

1. Terima Kasih Terhadap Tuhan Yang Maha Esa, Karena atas Izin dan Kuasa-Nya lah Kami selaku mahasiswa dapat mengikuti dan menyelesaikan Mata Kuliah ini dengan lancar
2. Terima Kasih Kepada Orang Tua saya, yang selalu memberikan doa sehingga saya terus semangat dan tetap sehat saat berkuliah
3. Terima Kasih Kepada Bapak Nurfaisal Harun, ST., MT, selaku Dosen Pengampu Mata Kuliah Statistik Multivariate. Atas ajaran dan bimbingan yang Bapak berikan sehingga saya dan teman-teman mendapatkan ilmu dan pengetahuan yang berharga selama mengikuti mata kuliah ini
4. Terima Kasih Kepada Teman-teman sekelas yang telah sama-sama berjuang dan bekerja sama untuk dapat menyelesaikan proses pembelajaran pada mata kuliah ini

Sekian yang dapat saya bagikan mengenai tapak tilas selama mengikuti Mata kuliah ini, semoga artikel ini dapat berguna bagi kita semua terlebih bagi teman-teman yang nantinya akan mengikuti Mata Kuliah Ini. Demikian, Apabila teman-teman menemui kendala saat mengakses Link tugas dan contoh laporan yang saya sertakan, bisa langsung hubungi saya di email @parlansdaud ataupun di akun Instagram saya dengan username yang sama.