STATISTIKA FAI SKS

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "STATISTIKA FAI SKS"

Transkripsi

1 STATISTIKA FAI SKS

2 DESKRIPSI SINGKAT : Mata kuliah ini adalah mata kuliah yang mengajarkan tentang peranan statistika dalam teori probabilitas, aplikasi distribusi probabilitas diskrit, aplikasi distribusi normal, distribusi t student, distribusi chi kuadrat, pendugaan parameter, pengujian hipotesis, regresi dan korelasi dalam bidang teknologi pangan TUJUAN : Meningkatkan kemampuan berpikir logis dan sistematis sehingga dapat bertindak profesional.

3 No. Topik/Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Waktu 1. Pendahuluan a. Peranan Statitika dalam metode ilmiah b. Populasi, sampel, jenis data c. Notasi Penjumlahan 3 X 1 jam 2. Studi Deskriptif Data a. Penyusunan distribusi frekuensi b. Pembuatan grafik, histogram, ogiv dan pie chart 3. Teori Probabilitas a. Definisi probabilitas b. Operasi himpunan c. Aturan probabilitas 4. Distribusi probabilitas diskrit 5. Distribusi probablitias kontinu a. Distribusi Diskrit b. Distribusi binomial c. Distribusi hipergeometrik d. Distribusi poisson a. Distribusi probabilitaskontinu b. Distribusi normal c. Distribusi t d. Distribusi chi kuadrat e. Distribusi F 3 X 1 Jam 3 X 1 jam 3 X 2 jam 3 X 1 jam

4 No. Topik/Pokok Bahasan 6. Estimasi Parameter Sub Pokok Bahasan a. Estimasi parameter satu populasi - Estimasi mean - Estimasi proporsi - Estimasi variansi b. Estimasi parameter dua populasi - Estimasi selisih mean - Estimasi selisih proporsi - Estimasi Ratio variansi 7. Uji Hipotesis a. Uji hipotesis satu populasi - Uji hipotesis mean - Uji hipotesis proporsi - Uji hipotesis variansi b. Uji hipotesis dua populasi - Uji hipotesis selisih mean - Uji hipotesis selisih proporsi - Uji hipotesis Ratio variansi 8. Regresi dan korelasi a. Analisis regresi b. Analisis korelasi Waktu 3 X 2 jam 3 X 3 jam 3 X 1 jam

5 Unsur yang Metode penilaian Skor % dinilai Maksimal Pengetahuan dan pemahaman Ujian tengah semester Ujian akhir semester % 30% Kemampuan Kuiz Tugas Mandiri (PR, makalah dll) % 25% Sikap Keaktifan dan kreativitas diskusi 100 5% Kehadiran di kelas Total nilai 100%

6 Pustaka Mendenhall, W. dan T. Sincich, Statistics For Engineering and The Sciences. Prentice Hall. New Jersey. Soejoeti, Z., Metode Statistika I. Penerbit Karunika. Jakarta. Puri, S. C. Dan K.Mullen, Applied Statistics for Food and Agricultural Scientists. G.K. Hall Medical Publishers. Boston. Hanafiah, K, A., Agrostatistika, UI Press.

7 Perkembanganstatistika : I.PENDAHULUAN 1. Kaisar Agustus (SM) Pengumpulan data 2. Raja Inggris William Pengumpulan data 3. Pearson ( ) pengambilan keputusan dari data 4. Fisher (1925) Penggunaan statistika dalam bidang pertanian 5. Neyman (1936) Teori Hipotesis. Statistika : Ilmu tentang data yang meliputi ilmu tentang cara pengumpulan data, klasifikasi, peringkasan, pengorganisasian, analisis dan interpretasi data.

8 Dua cabang ilmu statistik : 1. Statistika deskritif : cara pengumpulan data, klasifikasi, pengorganisasian dan peringkasan/penyederhanaan data dan eksplorasi data Data : BPS, Ekspor impor, data produksi 2. Statistika inferensia. Penggunaan data untuk menyimpulkan ciri suatu populasi Data untuk meramal jumlah penjualan tahun yang akan datang, Statistik : Data numerik/bilangan hasil pengukuran atau data kategorik yang disusun untuk mengambarkan suatu persoalan

9 Populasi : Suatu kumpulan data yang menjadi target perhatian / interest. Semua hal yang mungkin (untuk diukur) dari karakteristik yang didefinisikan Populasi finite atau infinite; real atau hypothetical Dideskripsikan dengan parameter Sampel : Bagian dari populasi data, anggota populasi Sampel harus dapat mewakili populasi : sampel acak Karakteristik sampel : statistik Data : hasil pengukuran pada populasi, hasil sampling

10 B. Jenis Data : Data kuantitatif : Data berbentuk bilangan yang bersatuan Variabel : data yang harganya berubah-ubah varibel diskrit (integer : hasil menghitung) dan variabel kontinu (hasil pengukuran) Konstanta : nilai konstan Data kualitatif : atribut atau mutu Ukuran tak riel atau tak bersatuan Untuk perhitungan statistik dapat dikuantifikasikan Berdasarkan sumber data : Data intern, data ekstern ; data primer dan data sekunder

11 Contoh soal 1.4.: Seorang peneliti mengembangkan cara precooling untuk preparasi sayuran yang akan dijual di pasar. Sistem pra-pendinginan terdiri dari campuran air dan udara yang dirancang agar diperoleh pendinginan yang efektif dibanding hydocoolingyang banyak membutuhkan air. Untuk membandingkan efektivitas dua sistem tersebut dilakukan uji coba : 20 bacth sayuran dibagi dalam dua kelompok ; kelompok I di dinginkan dengan metode baru, kelompok II dengan metode yang lama, Jumlah air yang digunakan dalam dua metode diukur. a. Identifikasi populasi, sampel, type statistik b. Bagaimanakah sampel data dapat digunakan untuk membandingkan efektivitas cara pra-pendinginan tersebut?

12 Peranan Statistika dalam Metode ilmiah Masalah Pengumpulan dan penyederhanaan data Data empiris Masalah baru Aplikasi tesis Penyusunan model Tesis / kesimpulan Pembandingan dengan uji hipotesis Model Matematik Simulasi Data hipotetik distribusi statistik

13 C. Notasi Penjumlahan Simbol Sigma (Huruf Greerk) Σ Jika variabel X dan nilai dari variabel X adalah X 1, X 2, X 3, dan seterusnya dan jika pengamatan sebanyak n observasi maka jumlah dari n variasi abservasi tersebut adalah : n i= 1 x = i 1 2 x x... x n Rumus 1 Dibaca : Jumlah nilai X dari i sama dengan 1 samapi dengan n dan termasuk i=n Notasi Penjumlahan untuk 2 subcrips : Suatu percobaan mempunyai k macam perlakuan dengan n pengamatan. Jumlah seluruh nilai hasil pengamatan : k n i= 1 j= 1 xij = n Rumus 2 Rumus 3 i=1 a = na

14

Program Studi Teknik Mesin S1

Program Studi Teknik Mesin S1 SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DAN PROBABILITAS KODE / SKS : IT042238 / 2 SKS Program Studi Teknik Mesin S1 Pokok Bahasan Pertemuan dan TIU 1 Pendahuluan memahami tentang konsep statistik

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Pendahulua n tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF 1 (MI) KODE / SKS: KK / 2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF 1 (MI) KODE / SKS: KK / 2 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Pendahulua n tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DASAR Kode : EK11. B230 / 3 Sks

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DASAR Kode : EK11. B230 / 3 Sks Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1Pendahuluan tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika statistika Mahasiswa dapat menjelaskan kegunaan

Lebih terperinci

Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan prinsipprinsip dasar statistika, dan mampu melakukan beberapa analisis statistika

Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan prinsipprinsip dasar statistika, dan mampu melakukan beberapa analisis statistika 2 N i 1 x i N 2 Z X Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan prinsipprinsip dasar statistika, dan mampu melakukan beberapa analisis statistika sederhana s 2 n i 1 x i x n 1 2 No.

Lebih terperinci

PRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja.

PRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja. RP S1 SP 01 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 11.1 : Mampu menganalisis data secara kuantitatif baik secara univariat maupun Multivariat serta menerapkannya. 2. CP 8.1 : Memformulasikan masalah ke dalam pemodelan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kode / SKS Program Studi Fakultas : Statistika Dasar : IT012244 / 2 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 1 Pendahuluan konsep statistika dan notasi penjumlahan 1.1. Konsep statistika

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kuliah Kode / SKS Program Studi Fakultas : Statistika 2 / Probabilitas Terapan : IT012249 / 2 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 1. Distribusi sampling populasi, sampel, tehnik

Lebih terperinci

MATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (SI) KODE / SKS: KD / 3 SKS

MATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (SI) KODE / SKS: KD / 3 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1. 1.Distribusi sampling Memberi penjelasan tentang populasi, sampel, tehnik pengambilan sampel., serta distribusi sampling ratarata Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar

Lebih terperinci

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES 2.3. Peubah Acak dan Distribusi Peluang Pada statistika kita melakukan percobaan dimana percobaan tersebut akan menghasilkan suatu peluang. Ruang sampel pada percobaan

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN IV

STATISTIK PERTEMUAN IV STATISTIK PERTEMUAN IV PRINSIP DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS A. PERANAN PROBABILITAS Pembuatan model, analisis matematis, simulasi komputer dan sebagainya, banyak didasarkan atas asumsi-asumsi yang diidealisir,

Lebih terperinci

DESKRIPSI MATA KULIAH

DESKRIPSI MATA KULIAH DESKRIPSI MATA KULIAH Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Kredit : Statistika dan Probabilitas : IF32225 : 3 SKS (3X45 menit) Deskripsi : Membahas mengenai cara-cara pengumpulan data, penganalisisan dan

Lebih terperinci

SILABUS MATAKULIAH. Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 4 September 2015

SILABUS MATAKULIAH. Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 4 September 2015 SILABUS MATAKULIAH Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 4 September 2015 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : Teori Probabilitas 2. Program Studi : Teknik Industri 3. Fakultas : Teknik 4. Bobot sks : 2 SKS 5. Elemen

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1 GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1 Berlaku mulai: Gasal/2011 MATA KULIAH : STATISTIKA KODE MATA KULIAH / SKS : 410102047 / 3 SKS MATA KULIAH PRASYARAT

Lebih terperinci

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Pokok Bahasan Variabel Acak Pola Distribusi Masukan Pendugaan Pola Distribusi Uji Distribusi

Lebih terperinci

STATISTIKA DASAR MAF Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si

STATISTIKA DASAR MAF Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si STATISTIKA DASAR MAF 1212 Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si Pokok Bahasan Pokok Bahasan KONTRAK PERKULIAHAN UTS 35% UAS 35% TUGAS/QUIZ 20% KEHADIRAN 10% REFERENSI: Walpole, Ronald E. 2011. Probability

Lebih terperinci

STATISTIK DAN PROBABILITY

STATISTIK DAN PROBABILITY RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) STATISTIK DAN PROBABILITY Disusun Oleh : Budi Gunawan, ST., MT. PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MURIA KUDUS 2012 Program

Lebih terperinci

Kontrak Kuliah Metode Statistika 2

Kontrak Kuliah Metode Statistika 2 Kontrak Kuliah Metode Statistika 2 Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Deskripsi Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Metode Statistika 2 Semester/SKS : I / 3 SKS Kompetensi

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran. 1. Menyusun langkahlangkah. 1. Langkahlangkah. setiap metode penarikan sampel 2.

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran. 1. Menyusun langkahlangkah. 1. Langkahlangkah. setiap metode penarikan sampel 2. SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-209 Nama Mata Kuliah : Praktikum Statistika Jumlah SKS : 1 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-110 Teori Probabilitas

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) MATA KULIAH: STATISTIK INFERENSIAL DAN LAB (UPM) PROGRAM STUDI S1 MANAJEMEN 2015 bekman4s@yahoo.com 1 dari 8 Nama Mata Kuliah : Statistik Inferensial dan Lab (UPM) Kode

Lebih terperinci

BERKAS PENYUSUNAN RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) FAKULTAS KOMUNIKASI BISNIS. Program Studi ADMINISTRASI BISNIS. Mata Kuliah : STATISTIKA BISNIS

BERKAS PENYUSUNAN RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) FAKULTAS KOMUNIKASI BISNIS. Program Studi ADMINISTRASI BISNIS. Mata Kuliah : STATISTIKA BISNIS FAKULTAS KOMUNIKASI BISNIS Program Studi ADMINISTRASI BISNIS BERKAS PENYUSUNAN RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) Mata Kuliah : STATISTIKA BISNIS Kode Mata Kuliah : EBH0B4 SKS : 4 SKS Semester : 3 Tahun

Lebih terperinci

TELKOM UNIVERSITY FAKULTAS KOMUNIKASI DAN BISNIS JURUSAN/PROGRAM STUDI S1 ADMINISTRASI BISNIS RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER

TELKOM UNIVERSITY FAKULTAS KOMUNIKASI DAN BISNIS JURUSAN/PROGRAM STUDI S1 ADMINISTRASI BISNIS RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER TELKOM UNIVERSITY FAKULTAS KOMUNIKASI DAN BISNIS JURUSAN/PROGRAM STUDI S1 ADMINISTRASI BISNIS RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER Kode Dokumen MATA KULIAH (MK) KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Tgl Penyusunan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SIMULASI & PERMODELAN ( S1 / TEKNIK INFORMATIKA) KODE / SKS : KK / 3 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SIMULASI & PERMODELAN ( S1 / TEKNIK INFORMATIKA) KODE / SKS : KK / 3 SKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SIMULASI PERMODELAN ( S1 / TEKNIK INFORMATIKA) KODE / SKS : KK-043241 / 3 SKS Minggu Ke Pokok Bahasan dan TIU Sub-pokok Bahasan dan Sasaran Belajar Cara Pengajaran

Lebih terperinci

Syllabus Statistika Dasar Semester Ganjil 2012/2013 Prodi Informatika FMIPA Unsyiah

Syllabus Statistika Dasar Semester Ganjil 2012/2013 Prodi Informatika FMIPA Unsyiah Syllabus Statistika Dasar Semester Ganjil 2012/2013 Prodi Informatika FMIPA Unsyiah Nama mata kuliah Statistika Dasar SKS 3 (2 1) Kode INF-201 Prasyarat Matematika Dasar 1 Dosen Pengasuh Kelas A : DR.

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMputer Semester : 4

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMputer Semester : 4 GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMputer Semester : 4 Berlaku mulai : Genap/2011 MATA KULIAH : STATISTIKA DAN PROBABILITAS KODE MATA KULIAH / SKS : 410202061 / 3 SKS MATA

Lebih terperinci

Ukuran Statistik bagi Data. Muhammad Arif Rahman

Ukuran Statistik bagi Data. Muhammad Arif Rahman Ukuran Statistik bagi Data Muhammad Arif Rahman arifelzain@ub.ac.id DATA keterangan-keterangan yang berisi fakta atau catatan keterangan sesuai bukti dan kebenaran dari suatu fenomena yang dikumpulkan,

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : 2

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : 2 SATUAN ACAA PEKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASA JUUSAN : TEKNIK KOMPUTE Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 Pendahuluan tentang konsep statistika dan notasi Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar Konsep

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : E124304 / Teori Probabilitas Revisi 4 Satuan Kredit Semester : 2 SKS Tgl revisi : 16 Juli 2015 Jml Jam kuliah dalam seminggu

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER (FILKOM) UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG LEMBAR PENGESAHAN Rencana

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (IA) KODE / SKS : KD / 3 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (IA) KODE / SKS : KD / 3 SKS 1 1. Distribusi Sampling TIU : Memberi penjelasan tentang populasi, sampel, teknik pengambilan sampel, serta distribusi sampling rata-rata 2 1.2. Distribusi Sampling Rata-rata 1.1. Konsep Dasar Sampling

Lebih terperinci

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KAMPUS CIBIRU PROGRAM SI PENDIDIKAN GURU-PAUD SILABUS DAN SATUAN ACARA PERKULIAHAN

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KAMPUS CIBIRU PROGRAM SI PENDIDIKAN GURU-PAUD SILABUS DAN SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KAMPUS CIBIRU PROGRAM SI PENDIDIKAN GURU-PAUD SILABUS DAN SATUAN ACARA PERKULIAHAN A. IDENTITAS MATA KULIAH Mata Kuliah : Statistika Penelitian I Kode : IP305 Bobot SKS

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF & PRAKTIKUM (AKN) KODE / SKS: KD / 3 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF & PRAKTIKUM (AKN) KODE / SKS: KD / 3 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Penahuluan konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika Mahasiswa

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-204 Nama Mata Kuliah : Statistika Industri Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-110 Teori Probabilitas Deskripsi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa

BAB 1 PENDAHULUAN. awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pengolahan informasi statistik mempunyai sejarah jauh ke belakang sejak awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa mengumpulkan data statistik

Lebih terperinci

SILABUS. Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks

SILABUS. Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks SILABUS Fakultas : FPMIPATI Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks Semester : II Waktu Pertemuan : 2 x 50 Mata Kuliah Prasyarat

Lebih terperinci

2 SKS. Oleh ; N. Setyaningsih

2 SKS. Oleh ; N. Setyaningsih 2 SKS Oleh ; N. Setyaningsih MATERI PERKULIAHAN (1)Pendahuluan peran statistika dalam penelitian ; (2)Penyajian data : dalam bentuk (a) tabel dan (b) diagram; (3) ukuran tendensi sentaral, ukuran penyimpangan,

Lebih terperinci

PENJABARAN MATA KULIAH (COURSE OUTLINE)

PENJABARAN MATA KULIAH (COURSE OUTLINE) UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA FM-UII-AA-FKA-05/RO Versi : 1 Tanggal Revisi : 25 Juli 2011 Revisi : 1 Tanggal Berlaku : 1 September 2011 PENJABARAN MATA KULIAH (COURSE OUTLINE) A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama

Lebih terperinci

PENGENALAN STATISTIKA

PENGENALAN STATISTIKA PENGENALAN STATISTIKA 1 Tujuan Instruksional Khusus Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Waktu Sumber Membekali mahasiswa agar lebih paham dan menguasai teori terkait: data dan cara pengumpulan data serta manfaat

Lebih terperinci

BAHAN KULIAH STATISTIKA (Kelas Teori)

BAHAN KULIAH STATISTIKA (Kelas Teori) BAHAN KULIAH STATISTIKA (Kelas Teori) Fakultas : Fakultas Teknologi Industri Jurusan : Teknik informatika Mata kuliah & Kode : STATISTIKA SKS : Teori : 3 Praktik : - Semester dan Waktu : Sem : I Waktu

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) MUG2D3 PROBABILITAS DAN STATISTIKA Disusun oleh: INDWIARTI FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY 1 LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran Semester (RPS) ini telah disahkan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP)

SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) Mata Kuliah : Statistik Deskriptif Kode Mata Kuliah : 02085303 SKS : 3 Waktu Pertemuan : 3 x 45 Menit Pertemuan ke : 1 & 2 A. KOMPETENSI 1. Standar Kompetensi : Mahasiswa

Lebih terperinci

Silabus. MKK 3042 Statistik Inferensial & Laboratorium. Program Studi: Strata 1 (S-1) Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Silabus. MKK 3042 Statistik Inferensial & Laboratorium. Program Studi: Strata 1 (S-1) Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Silabus MKK 3042 Statistik Inferensial & Laboratorium Program Studi: Strata 1 (S-1) Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Institut Keuangan Perbankan dan Informatika Asia Perbanas Jalan Perbanas, Karet

Lebih terperinci

Kegiatan Belajar 1 menerangkan konsep chi square. Kegiatan Belajar 2 menerangkan uji kepatutan (goodness of fit). Kegiatan Belajar 3 menerangkan tes

Kegiatan Belajar 1 menerangkan konsep chi square. Kegiatan Belajar 2 menerangkan uji kepatutan (goodness of fit). Kegiatan Belajar 3 menerangkan tes ix S Tinjauan Mata Kuliah tatistika merupakan ilmu yang sangat diperlukan di segala bidang. Kegunaannya untuk memecahkan suatu permasalahan dengan menggunakan analisis kuantitatif. Dengan berkembangnya

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA MATA KULIAH KODE MATA KULIAH Mata Kuliah Prasyarat Big

Lebih terperinci

Distribusi Peluang. Kuliah 6

Distribusi Peluang. Kuliah 6 Distribusi Peluang Kuliah 6 1. Diskrit 1. Bernoulli 2. Binomial 3. Poisson Distribution 2. Kontinu 1. Normal (Gaussian) 2. t 3. F 4. Chi Kuadrat Distribusi Peluang 1.1. Distribusi Bernoulli Distribusi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Antrian Teori antrian adalah teori yang menyangkut studi sistematis dari antrian atau baris-baris penungguan. Formasi baris-baris penungguan ini tentu saja merupakan suatu

Lebih terperinci

BUKU RANCANGAN PENGAJARAN

BUKU RANCANGAN PENGAJARAN BUKU RANCANGAN PENGAJARAN Mata Kuliah STATISTIK SOSIAL Disusun oleh: SYAHRUL, S.T., M.Eng Program Studi Ilmu Administrasi Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda 2015

Lebih terperinci

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU A. TUJUAN PRAKTIKUM Melalui praktikum Modul II ini diharapkan praktikan dapat: 1. Mengenal jenis dan karakteristik dari beberapa distribusi peluang. 2. Menguji dan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel eksplanatorik, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel eksplanatorik, variabel BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi binomial adalah distribusi probabilitas diskret jumlah keberhasilan dalam n percobaan ya/tidak (berhasil/gagal)

Lebih terperinci

RENCANA PERKULIAHAN SEMESTER

RENCANA PERKULIAHAN SEMESTER Jurusan/Program Studi : S1 Pendidikan Administrasi Perkantoran Mata kuliah/bobot : Statistik II Kode Mata Kuliah : 7024213042 Semester/SKS : Ganjil (5)/ 3 SKS Mata Kuliah Prasyarat : Statistik I Dosen

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA dan PROBABILITAS (MI) KODE / SKS : KK /2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA dan PROBABILITAS (MI) KODE / SKS : KK /2 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Tehnik Penarikan Sampling pengertian kegunaan sampling, tehnik yang dapat digunakan serta pemahaman terhadap keempat tehnik tersebut. Sub Pokok Bahasan dan Sasaran

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1.Data Data adalah suatu bahan mentah yang jka diolah dengan baik melalui berbagai analisis dapat melahirkan berbagai informasi. 2.1.1.Menurut sifatnya Menurut sifatnya, data

Lebih terperinci

SILABUS DAN SAP MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN (AGT6224) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GENAP (SMT III)

SILABUS DAN SAP MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN (AGT6224) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GENAP (SMT III) 1 SILABUS DAN SAP MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN (AGT6224) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GENAP (SMT III) PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS HALU OLEO TAHUN AJARAN 2014/2015

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308 JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308 MINGGU KE POKOK & SUB POKOK BAHASAN 1 PENDAHULUAN

Lebih terperinci

STATISTIKA EKONOMI. Fakultas Ekonomi-Akuntansi

STATISTIKA EKONOMI. Fakultas Ekonomi-Akuntansi STATISTIKA EKONOMI Fakultas Ekonomi-Akuntansi Universitas Negeri Jakarta Nisrina Anzilla 8335128433 Pengertian Statistik Pengertian statistik berasal dari bahasa Latin, yaitu status yang berarti negara

Lebih terperinci

Konsep statistika. Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat. Universitas Indo Global Mandiri Palembang

Konsep statistika. Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat. Universitas Indo Global Mandiri Palembang Konsep statistika Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Universitas Indo Global Mandiri Palembang Statistik VS Statistika Statistik merupakan kumpulan dari data data yang sering dinyatakan atau disajikan

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 2. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 2. Adam Hendra Brata Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 2 Adam Hendra Brata Distribusi Hipergeometrik Distribusi Hipergeometrik Jika sampling dilakukan tanpa pengembalian dari kejadian sampling yang diambil

Lebih terperinci

RANCANGAN PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER. AGROEKOTEKNOLOGI Mata Kuliah/Bok Mata Kuliah : STATISTIKA TERAPAN Kode Mata Kuliah :

RANCANGAN PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER. AGROEKOTEKNOLOGI Mata Kuliah/Bok Mata Kuliah : STATISTIKA TERAPAN Kode Mata Kuliah : RANCANGAN PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER Fakultas : PERANIAN Program Studi : AGROEKOTEKNOLOGI Mata Kuliah/Bok Mata Kuliah : STATISTIKA TERAPAN Kode Mata Kuliah : PAE213 Bobot : SKS 3 sks Semester

Lebih terperinci

PERAN STATISTIKA DALAM METODE PENELITIAN EKONOMI

PERAN STATISTIKA DALAM METODE PENELITIAN EKONOMI PERAN STATISTIKA DALAM METODE PENELITIAN EKONOMI Pengertian Statistika metode yang berhubungan dengan penyajian dan penafsiran kejadian yang bersifat peluang dalam suatu penyelidikan terencana atau penelitian

Lebih terperinci

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari. 6.. Proses Kelahiran Murni Dalam bab ini, akan dibahas beberapa contoh penting dari waktu kontinu, state diskrit, proses Markov. Khususnya, dengan kumpulan dari variabel acak {;0 } di mana nilai yang mungkin

Lebih terperinci

PENAKSIRAN RATAAN DAN VARIANSPOPULASI PADA SAMPEL ACAK TERSTRATIFIKA DENGAN AUXILIARY VARIABLE

PENAKSIRAN RATAAN DAN VARIANSPOPULASI PADA SAMPEL ACAK TERSTRATIFIKA DENGAN AUXILIARY VARIABLE Vol. 12, No. 1, 9-18, Juli 2015 PENAKSIRAN RATAAN DAN VARIANSPOPULASI PADA SAMPEL ACAK TERSTRATIFIKA DENGAN AUXILIARY VARIABLE Raupong, M. Saleh AF, Hasruni Satya Taruma Abstrak Penaksiran rataan dan variansi

Lebih terperinci

STATISTIKA II IT

STATISTIKA II IT STATISTIKA II IT-011227 Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2017 Keterlambatan : KONTRAK KULIAH MOHON KETERLAMBATAN TIDAK LEBIH 15 MENIT Sanksi atau hukuman, sebagai contoh: Menguraikan pengetahuan tentang

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SILABUS 1) Identitas mata kuliah Nama mata kuliah : Statistika I Kode Mata kuliah : PE 104 Jumlah SKS : 3 SKS Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi Program Stud : Pendidikan Manajemen Bisnis

Lebih terperinci

STATISTIKA 2 PAGE 1 OF 5

STATISTIKA 2 PAGE 1 OF 5 STATISTIKA 2 PAGE 1 OF 5 1. Pengertian Statistika Statistika: Metode yang berhubungan dengan penyajian dan penafsiran kejadian yang bersifat peluang dalam suatu penyelidikan terencana atau penelitian ilmiah.

Lebih terperinci

KONSEP DASAR STATISTIK

KONSEP DASAR STATISTIK KONSEP DASAR STATISTIK PENGERTIAN STATISTIKA Kata Statistik secara etimologis berasal dari bahasa latin yaitu STATUS yang memiliki persamaan arti dengan kata STATE (bahasa Inggris) yang diterjemahkan dalam

Lebih terperinci

STATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll.

STATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll. STATISTIKA Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll. Statistika deskriptif: pencatatan dan peringkasan hasil

Lebih terperinci

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII September 30, 2015 Ayundyah (UII) Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas September

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut

Lebih terperinci

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR MODUL 9 TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR. Pendahuluan Untuk menginginkan mengumpulkan populasi kita lakukan dengan statistik berdasarkan data yang diambil secara sampling yang

Lebih terperinci

Percobaan terdiri dari 1 usaha. Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan. 1, jika terjadi sukses X jika terjadi tidak sukses (gagal)

Percobaan terdiri dari 1 usaha. Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan. 1, jika terjadi sukses X jika terjadi tidak sukses (gagal) Percobaan Bernoulli 5 Percobaan terdiri dari 1 usaha Sukses Usaha Gagal Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan 1, jika terjadi sukses X 0, jika terjadi tidak sukses (gagal) Distribusi Bernoulli 6

Lebih terperinci

Pendahuluan Statistika

Pendahuluan Statistika Pendahuluan Statistika Ahmad Zakaria September 18, 2013 1 Ahmad Zakaria Pendahuluan Statistika Pendahuluan PENDAHULUAN 2 Ahmad Zakaria Pendahuluan Statistika Pendahuluan PENDAHULUAN Ilmu Statistik sudah

Lebih terperinci

BAB I STATISTIK, DATA DAN PENYAJIANNYA

BAB I STATISTIK, DATA DAN PENYAJIANNYA BAB I STATISTIK, DATA DAN PENYAJIANNYA A. Pengertian Statistik dan Statistika 1. Statistik (statistic) berasal dari kata state yang artinya Negara. Hal ini karena sejak dahulu kala statistik hanya digunakan

Lebih terperinci

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS U N I F O R M ( S E R A G A M ) B E R N O U L L I B I N O M I A L P O I S S O N MA 4085 Pengantar Statistika 26 Februari 2013 Utriweni Mukhaiyar M U L T I N O M I A L H I P E

Lebih terperinci

DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS

DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS nia.rini.purita2316@gmail.com, getut.uns@gmail.com ABSTRAK

Lebih terperinci

STATISTIKA DESKRIPTIF Dosen:

STATISTIKA DESKRIPTIF Dosen: LEMBAR TUGAS MAHASISWA (LTM) Mata Kuliah: STATISTIKA DESKRIPTIF Dosen: Nama NIM Kelas Jurusan Akademi : : : : : AKADEMI - AKADEMI BINA SARANA INFORMATIKA J A K A R T A C.2009 1 BAB I PENDAHULUAN Pertemuan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. mengetahui fenomena yang akan terjadi pada periode mendatang akan

BAB I PENDAHULUAN. mengetahui fenomena yang akan terjadi pada periode mendatang akan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada kehidupan sehari-hari, adanya ketidakmampuan manusia untuk mengetahui fenomena yang akan terjadi pada periode mendatang akan mengakibatkan kurang tepatnya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagai konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. Beliau memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan,

Lebih terperinci

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1

Lebih terperinci

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1 2 I.

Lebih terperinci

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Nama Mata Kuliah : STATISTIKA-1*/** / 2015 Kode Mata Kuliah/SKS : IT-022250/2 SKS (AKUNTANSI) Deskripsi singkat : Mata Kuliah Keilmuan dan Ketrampilan (MKKK) Statistika-1

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)

SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP) SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP) Mata Kuliah : Statistik Kode Mata Kuliah : PSI-106 Jumlah SKS : 3 Waktu Pertemuan : 150 menit Kompetensi Dasar : 1. Penguasaan metodologi penelitian psikologi Indikator

Lebih terperinci

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

STATISTIKA UNIPA SURABAYA MATEMATIKA STATISTIKA (MATHEMATICAL STATISTICS) GANGGA ANURAGA Materi : Distribusi variabel random Teori Himpunan Fungsi Himpunan Fungsi Himpunan Peluang Variabel Random Fungsi Kepadatan Peluang Fungsi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis regresi linier sederhana 2. Analisis regresi linier berganda. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis regresi linier sederhana 2. Analisis regresi linier berganda. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih. Istilah

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. 2. P bersifat aditif tak hingga, yaitu jika dengan. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

II. LANDASAN TEORI. 2. P bersifat aditif tak hingga, yaitu jika dengan. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang II. LANDASAN TEORI 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang Dalam suatu percobaan sering kali diperlukan pengulangan yang dilakukan dalam kondisi yang sama. Semua kemungkinan hasil yang akan muncul akan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG

ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG LAPORAN RESMI PRAKTIKUM PENGANTAR METODE STATISTIKA MODUL 3 ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG Oleh : Diana Nafkiyah 1314030028 Nilamsari Farah Millatina

Lebih terperinci

STATISTIKA DASAR ( FI 411 )

STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) 1 STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) I DESKRIPSI Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa Fisika dan Pendidikan fisika. Hasil yang diharapkan dari perkuliahan ini adalah mahasiswa menguasai

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Statistik dan Probabilitas untuk Teknik Kimia. Tujuan Pemelajaran. ENG Semester 5 3 SKS. Bambang Heru Susanto,, ST.

PENDAHULUAN. Statistik dan Probabilitas untuk Teknik Kimia. Tujuan Pemelajaran. ENG Semester 5 3 SKS. Bambang Heru Susanto,, ST. PENDAHULUAN Statistik dan Probabilitas untuk Teknik Kimia ENG200801 Semester 5 3 SKS Bambang Heru Susanto,, ST.MT Tujuan Pemelajaran 1. Mampu mengorganisir pengumpulan data mentah untuk pengukuran kuantitatif,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Data Data merupakan kumpulan keterangan atau fakta yang diperoleh dari satu populasi atau lebih. Data yang baik, benar dan sesuai dengan model menentukan kualitas kebijakan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahulauan Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu rekayasa suatu model logika ilmiah untuk melihat kebenaran/kenyataan model tersebut.

Lebih terperinci

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON MULTINOMIAL HIPERGEOMETRIK GEOMETRIK BINOMIAL NEGATIF MA3181 Teori Peluang 27 Oktober 2014 Utriweni Mukhaiyar DISTRIBUSI UNIFORM (SERAGAM)

Lebih terperinci

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF POKOK BAHASAN 1. Konsep statistik deskriptif 2. Data dan variabel 3. Nilai Tengah (Ukuran Pusat), posisi dan variasi) pada data tunggal dan kelompok 4. Penyajian data 5.

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. Mu amalat Indonesia yang berlokasi di Jl.Letjend S Parman no.54 Slipi

BAB III METODELOGI PENELITIAN. Mu amalat Indonesia yang berlokasi di Jl.Letjend S Parman no.54 Slipi BAB III METODELOGI PENELITIAN A Waktu dan Tempat Penelitian Pada bulan januari 2012 penulis menjadikan PT. Bank Mu amalat Indonesia yang berlokasi di Jl.Letjend S Parman no.54 Slipi Jakarta Barat. B. Metode

Lebih terperinci

UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : Sistem Informasi

UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : Sistem Informasi UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : Sistem Informasi No. Dokumen 02-3.04.1.02 Distribusi Tgl. Efektif RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER Mata Kuliah Kode Rumpun MK Bobot (SKS) Semester

Lebih terperinci

KONTRAK PEMBELAJARAN

KONTRAK PEMBELAJARAN Jurusan Teknik Sipil FT UNS Dokumen level 4: REKAMAN Judul : KONTRAK PEMBELAJARAN MK STATISTIKA DAN PROBABILITAS No. Dokumen F-JTS-20.01 Revisi ke 0 Tgl. berlaku 10 Sep 2007 Halaman 1 / 6 KONTRAK PEMBELAJARAN

Lebih terperinci

DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin

DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2 Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin OVERVIEW Statistic : Nilai yg dihitung dari sebuah sampel (mean, median, std.deviasi, dll) Statistics : Metode ilmiah untuk

Lebih terperinci

DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. OLEH ; MUHAMMAD YUSUF AWALUDDIN

DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. OLEH ; MUHAMMAD YUSUF AWALUDDIN DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. OLEH ; MUHAMMAD YUSUF AWALUDDIN DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2 Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin OVERVIEW Statistic : Nilai yg dihitung

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) ANALISIS STATISTIK

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) ANALISIS STATISTIK RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) ANALISIS STATISTIK Mata Kuliah: Analisis Statistik Semester: 7, Kode: KMM 164 Program Studi: Pendidikan Matematika Dosen: Khairul Umam, S.Si, M.Sc.Ed Capaian Pembelajaran:

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308 JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308 MINGGU POKOK & SUB MATERI METODE & MEDIA TES SUMBER 1

Lebih terperinci

SILABUS. 1.Identitas Mata Kuliah

SILABUS. 1.Identitas Mata Kuliah SILABUS 1.Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : STATISTIKA DAN PELUANG Kode Mata Kuliah : GD 318 Jumlah SKS : 2 Semester : 5 Program Studi/Jenjang: Pendidikan Guru Sekolah Dasar / S1 Dosen : Dudung

Lebih terperinci