Statistik Untuk Machine Learning : Konsep, Analisis, dan Implementasi Dengan SPSS dan Python

Analisis data saat ini tidak hanya berfokus pada angka, tetapi juga pada kemampuan mengubah data menjadi informasi yang bermakna. Materi dalam file ini disusun secara sistematis dan mutakhir, dimulai dari dasar eksplorasi data melalui statistik deskriptif, distribusi, serta visualisasi seperti histogram dan boxplot untuk memahami pola dan karakteristik data. Selanjutnya dibahas uji validitas dan reliabilitas, termasuk Cronbach’s Alpha, serta pengujian asumsi seperti normalitas dan hipotesis sebagai dasar analisis parametrik.

Materi ini juga mencakup analisis inferensial untuk melihat hubungan dan perbandingan antar variabel menggunakan regresi linear sederhana, regresi berganda, deteksi multikolinearitas, serta ANOVA. Selain itu, pembahasan diperluas ke penerapan statistik dalam machine learning dan sains data, seperti metode klasifikasi Naive Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), hingga clustering dengan K-Means.

Keunggulan utama materi ini adalah penggunaan pendekatan triangulasi metode, yaitu penyelesaian studi kasus melalui perhitungan manual (termasuk Excel), software IBM SPSS, dan pemrograman Python (Google Colab), sehingga memberikan pemahaman yang lebih lengkap, akurat, dan aplikatif baik untuk kebutuhan akademik maupun industri.

ISBN : 978-634-7800-04-6

Jumlah Halaman : 128

Terbit : Juli 2026

Penulis :

• Rahmaddeni
• Suandi Daulay
• Nur Rubiati
• Ade Saputra
• Masrizal