Tugas UTS

Minitab adalah program komputer yang dirancang untuk melakukan pengolahan statistik. Minitab mengkombinasikan kemudahan penggunaan layaknya Microsoft Excel dengan kemampuannya melakukan analisis statistik yang kompleks. Minitab dikembangkan di Pennsylvania State University oleh periset Barbara F. Ryan, Thomas A. Ryan, Jr., dan Brian L. Joiner pada tahun 1972. Minitab memulai versi ringannya OMNITAB, sebuah program analisis statistik oleh NIST.

Minitab didistribusikan oleh Minitab Inc, sebuah perusahaan swasta yang bermarkas di State College, Pennsylvania, dengan kantor cabang di Coventry, Inggris (Minitab Ltd.) Paris, Perancis (Minitab SARL) dan Sydney, Australia (Minitab Pty.).

Kini, Minitab seringkali digunakan dalam implementasi Six Sigma, CMMI serta metode perbaikan proses yang berbasis statistika lainnya.

Minitab 16, versi terbaru perangkat lunak ini, tersedia dalam tujuh bahasa: Inggris, Perancis, Jerman, Jepang, Korea, Mandarin, dan Spanyol.

Minitab cepat dan tetap menjadi perangkat lunak terkemuka di dunia untuk mengajar statistik. Lebih banyak siswa di seluruh dunia telah belajar statistik dengan menggunakan Minitab dari perangkat lunak lainnya.

Minitab juga adalah perangkat lunak yang paling sering digunakan dalam Six Sigma, kualitas terkemuka di dunia metodologi perbaikan.

Lebih dari 450 perusahaan dalam penggunaan Fortune 500 Minitab, dan hampir semua pelatihan peningkatan kualitas utama dan organisasi konsultasi menggunakan dan merekomendasikan perangkat lunak perusahaan

Mengontrol Nilai Pesanan untuk Output Lebih 

Ini umum untuk kelompok data ke dalam kategori yang menyiratkan urutan tertentu, seperti Low, Medium, High atau Awal, Tengah, Akhir. Namun, jika data yang muncul  untuk urutan yang berbeda dalam tabel dan grafik (misalnya, Awal, Akhir, Tengah), mereka bisa membingungkan dan dapat mengalihkan perhatian dari pesan Anda. Untungnya, dengan fitur order Minitab nilainya, Anda dapat dengan mudah memastikan bahwa output Anda muncul dalam urutan yang benar, menghasilkan grafik dan tabel yang jauh lebih mudah dipahami.

Simak

Baca secara fonetik

 

Kamus -

Grafik
Grafik yang menyajikan informasi dalam urutan yang tak terduga dapat lebih sulit diinterpretasikan. Sebagai contoh, di bar chart pertama di bawah, hari kerja data dalam urutan abjad tidak menunjukkan pola yang jelas. Setelah Anda menerapkan tata nilai hari kerja, tren dalam data lebih mudah untuk dideteksi.

Sebelum: Bar muncul dalam urutan abjad secara default.

Setelah: Sebuah tata nilai hari kerja memungkinkan Anda untuk melihat tren dalam data dari waktu ke waktu.

Urutan nilai kolom mempengaruhi urutan kategori yang diplot pada grafik, termasuk grafik batang, plot nilai individu, boxplots, plot interaksi, dan efek utama plot.

Legenda
Masalah yang sama terjadi dengan legenda, daftar item dalam urutan yang diplot. Sebuah legenda dengan item yang tak terduga dalam urutan bisa sulit dimengerti. Sebagai contoh, perhatikan pie chart pertama di bawah di mana tingkat pendidikan yang terdaftar abjad. Perintah nilai pendidikan memberikan presentasi yang lebih jelas.

Sebelum: Urutan default abjad membingungkan.

After: Setting the value order makes the pie chart more understandable.

Jendela output tabel Sesi
Output membingungkan jika tidak dalam urutan yang benar, seperti terlihat pada tabel pertama data rating produk di bawah ini. Pembaca harus melompat-lompat di meja untuk membaca informasi dalam urutan logis. Setelah urutan nilai yang benar telah dikenakan, informasi jauh lebih mudah untuk mengikuti.

Sebelum: Sulit untuk memahami tabel ini ketika kategori dalam urutan yang tak terduga.

Setelah: Kategori secara logis lebih mudah untuk menafsirkan.

Tata Nilai
kita dapat menerapkan tatanan nilai kolom dalam beberapa langkah sederhana, tanpa perubahan pada data aktual.

Misalnya, perusahaan kita memiliki tiga tingkat rencana dukungan: Emas, Perak, dan Perunggu. Rencana Emas menawarkan tingkat tertinggi dukungan dan biaya yang paling tinggi, rencana Perunggu menawarkan tingkat terendah dukungan dan biaya yang paling sedikit, dan rencana Perak adalah di antara Gold dan Bronze. Anda memiliki kolom yang berisi jenis mendukung rencana untuk setiap pelanggan Anda.

Anda ingin membandingkan jumlah untuk setiap rencana, sehingga Anda membuat grafik batang. Rencana muncul dalam urutan abjad dalam tabel.

Anda ingin mengubah urutan nilai kolom Rencana Dukungan sehingga Emas selalu muncul pertama kali, diikuti oleh Silver dan Bronze.

1.dengan kolom Rencana Dukungan aktif, klik kanan dan pilih Kolom> Nilai Order.
Order
2.pilih User-ditentukan.
3.tentukan pesanan, tentukan urutan yang benar.
4.Klik OK ..

Sekarang, ketika Anda membuat grafik bar, rencana muncul dalam urutan yang ditentukan. Anda dapat dengan mudah melihat bahwa, sebagai rencana mendapatkan lebih murah, lebih banyak pelanggan membelinya.

Perhatikan bahwa kolom dalam lembar kerja-sama tampak urutan nilai tidak menjadi nyata sampai Anda melihat output, dan tetap dengan kolom sampai Anda mengubahnya lagi.


Minitab's Grafik Layout Tool
Minitab's Grafik Layout ToolGraphs adalah alat untuk mengeksplorasi dan mengilustrasikan berbagai aspek dari data. Tapi,jarang bahwa sebuah grafik tunggal atau grafik mengatakan itu semua. Itu sebabnya Minitab's Layout Tool sangat membantu. Dengan itu, Anda dapat dengan mudah merakit grafik individu ke dalam satu layar yang memberikan gambaran yang lengkap untuk data Anda.
Minitab's Line Plot
Minitab's Line Plot adalah bagaimana kita berpikir tentang sebuah proses yang penting bagi keberhasilan Anda, seperti memanggang roti yang sempurna atau menangani panggilan dukungan teknis dengan mudah, Anda tahu bahwa sejumlah faktor yang memiliki potensi untuk mempengaruhi hasilnya.
Minitab's Line Plot cukup fleksibel untuk membantu Anda menemukan pola interaksi dan respons apakah Anda memiliki 2 faktor atau 20. Tapi, sementara grafik selalu menciptakan cara yang sama, perubahan tersebut dalam skala menghasilkan dua jenis grafik yang tampaknya berbeda.

Distribusi Probabilitas Plot
Hal yang sama juga berlaku pada distribusi statistik dan parameter yang digunakan untuk menggambarkan data sampel. Mereka menawarkan informasi penting, tetapi nomor dapat berarti tanpa ilustrasi untuk membantu Anda menafsirkannya. Sebagai contoh, apa artinya jika data Anda mengikuti suatu distribusi gamma dengan skala 8 dan bentuk dari 7? Jika distribusi bergeser ke bentuk 10, artinya baik atau buruk? Dan bagaimana anda menjelaskan semua ini kepada audiens yang lebih tertarik pada hasil daripada di statistik?

Minitab's plot probabilitas distribusi membuat gambar-gambar yang membawa angka untuk hidup. Bahkan pengguna pemula dapat menuai manfaat yang berasal dari pengertian distribusi data mereka.

Menghilangkan Data Entry Kesalahan dengan Rumus
Memasukkan nilai ke dalam lembar kerja Anda sering hanya langkah pertama ketika Anda mempersiapkan data untuk analisis. Mungkin Anda perlu mengkonversi pengukuran Anda dari inci sampai sentimeter. Mungkin kita tahu data proses kita harus berubah dengan fungsi trigonometri. Atau Anda mungkin ingin teratur melacak penjualan rata-rata menurut wilayah, memastikan rata-rata selalu berjalan sebagai perubahan data penjualan. Mengulang perhitungan tersebut setiap kali Anda memasukkan data baru melelahkan dan meningkatkan risiko kesalahan.

Minitab's Rumus dalam Lembar kerjanya menyediakan cara sederhana untuk mengotomatisasi perhitungan worksheet Anda dan untuk memastikan bahwa mereka dilakukan langsung dan akurat. Dengan rumus di kolom worksheet, Anda dapat:
1.Menghemat waktu ketika Anda menghitung dan memperbarui data
2.Mengurangi kesalahan entri data
3.Hasilkan data baru dengan teks, tanggal / waktu, matematika, statistik, dan fungsi logis

Item Analisis dengan Cronbach's Alpha untuk Survei Terpercaya
Survei adalah cara terbaik untuk mengukur jenis karakteristik. Untuk lebih memahami karakteristik, peneliti meminta beberapa pertanyaan tentang hal itu. Sebagai contoh, daripada hanya meminta pengunjung apakah mereka puas, peneliti mungkin bertanya:

1.Seberapa puaskah anda dengan pelayanan kami?
2.Berapa besar kemungkinan Anda untuk mengunjungi restoran kami lagi?
3.Berapa besar kemungkinan Anda untuk merekomendasikan restoran kami?

Secara kolektif, pertanyaan-pertanyaan ini memberikan peneliti pemahaman yang lebih dalam dan bernuansa kepuasan pelanggan dari satu pertanyaan.
Tantangannya adalah untuk mengajukan pertanyaan yang cukup bervariasi untuk mengukur aspek yang berbeda dari karakteristik tersebut, namun masih berhubungan dengan karakteristik yang sama. Jika Anda mengajukan pertanyaan yang tidak mengukur karakteristik yang sama, survei anda akan menghasilkan data yang menyesatkan, yang dapat membawa Anda untuk membuat miskin, dan mungkin mahal, keputusan. Jadi, bagaimana Anda tahu apakah pertanyaan yang berbeda mengukur semua karakteristik yang sama?
Analisis Item Minitab dengan alpha Cronbach bisa membantu

Analisis Chi-Square: Powerfull, serbaguna, statistik.
Untuk membuat keputusan secara obyektif tentang proses yang sangat penting untuk organisasi Anda, Anda sering perlu untuk memeriksa data kategorikal. Anda mungkin tahu untuk menggunakan t-test atau ANOVA ketika Anda membandingkan data pengukuran (seperti berat, panjang, pendapatan, dan sebagainya), tetapi apakah Anda tahu bagaimana untuk membandingkan data atribut atau jumlah?

Satu orang bisa lihat ini bagan bar dan memutuskan bahwa setiap baris yang sama menghasilkan proporsi cacat. Tetapi orang lain mungkin fokus pada perbedaan kecil antara bar dan memutuskan bahwa salah satu garis telah mengungguli yang lain. Tanpa analisis statistik yang sesuai, Anda tidak bisa tahu mana orang yang benar.

Di sini, Anda dapat melihat bahwa beberapa merek sabun tampaknya disukai oleh laki-laki, sementara yang lain lebih disukai oleh perempuan. Tapi berapa preferensi sabun yang benar-benar bergantung pada gender?

Ketika waktu, uang, dan kualitas tergantung pada jawaban Anda, Anda tidak bisa mengandalkan visual penilaian subjektif saja. Untuk menjawab pertanyaan seperti ini dengan objektivitas statistik, menggunakan analisis Chi-Square. Pada artikel ini, kita akan membahas berbagai jenis analisis Chi-Square dan menunjukkan betapa mudahnya untuk menggunakannya dalam Minitab.

Minitab menawarkan tiga analisis Chi-Square. Analisis yang tepat tergantung pada jumlah variabel yang ingin Anda memeriksa dan cara bahwa data anda teratur.

1.Chi-Square Goodness-of-Fit Test (Satu Variabel)
2.Chi-Square Test (Two-Way Tabel di Lembar Kerja)
3.Tabulasi silang dan Chi-Square

Dasar-dasar Gage R & R
Minitab's Gage R & R studi dapat membantu Anda untuk mengidentifikasi masalah dengan sistem pengukuran Anda, yang memungkinkan Anda untuk mempercayai data dan untuk melakukan perbaikan nyata dalam proses Anda.
Gage R & R studi dapat memberitahu Anda jika inkonsistensi dalam pengukuran Anda terlalu besar untuk mengabaikan-apakah karena alat rusak atau tidak konsisten pengoperasian alat.

Identifikasi Faktor Terbaik Pengaturan dengan Analisis Variabilitas
Untuk memastikan proses Anda menghasilkan barang atau jasa yang memenuhi harapan pelanggan Anda, Anda perlu mengidentifikasi pengaturan faktor yang tidak hanya melakukan dengan baik pada rata-rata, tetapi juga melakukan yang paling konsisten. Anda dapat melakukan ini dalam Minitab dengan perintah Variabilitas Menganalisis.

Mengidentifikasi Distribusi Data
Distribusi baru Minitab's Identifikasi individu merupakan cara sederhana untuk mengetahui distribusi data Anda sehingga Anda dapat memilih analisis statistik yang sesuai. Anda dapat menggunakannya untuk:

1.Tentukan apakah distribusi yang Anda gunakan sebelumnya masih berlaku untuk data saat ini
2.Pilih distribusi yang tepat bila Anda tidak yakin untuk menggunakan
3.Transform data Anda untuk mengikuti distribusi normal

Tiga Cara Menggunakan Identifikasi Distribusi Individu
1.Untuk mengkonfirmasi bahwa distribusi tertentu sesuai dengan data Anda
2.Untuk menentukan distribusi yang paling sesuai dengan data Anda
3.Untuk menggunakan analisis statistik normal pada data tidak normal

sumber; http://www.minitab.com/en-US/training/tutorials/accessing-the-power.aspx?id=1706
http://id.wikipedia.org/wiki/Minitab