4. Mahasiswa mampu melakukan estimasi parameter, melakukan uji hipotesis statistic serta estimasi interval. Diskripsi Singkat MK

Transkripsi

1 INSTITUT TEKNOLOGI KALIMANTAN JURUSAN MATEMATIKA DAN TEKNOLOGI INFORMASI PROGRAM STUDI MATEMATIKA RENCANA PEMBELAJARAN MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Tgl Penyusunan Matematika Statistika MA1214 Statistika 3 SKS Praktikum= Juli 2017 OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Koordinator PRODI Primadina Hasanah, S.Si.,M.Sc. Rosna Malika, S.Si., M.Si. Sigit Pancahayani, S.Si., M.Si. Capaian Pembelajaran (CP) CPL-PRODI Aspek Sikap: 1. Bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa dan mampu menunjukkan sikap religius; 2. Menginternalisasi nilai, norma, dan etika akademik; 3. Menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri; Aspek Ketrampilan Umum: 1. Mampu mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidangkeahliannya, berdasarkan hasil analisis informasi dan data; Aspek Ketrampilan Khusus: 1. Mampu melakukan analisis terhadap berbagai alternatif model matematis yang telah tersedia dan menyajikan simpulan analisis secara mandiri atau, untuk pengambilan keputusan yang tepat. Aspek Pengetahuan: 1. Menguasai konsep teoretis matematika meliputi logika matematika, matematika diskret, aljabar,analisis dan geometri, serta teori peluang dan statistika; CP-MK 1. Mahasiswa mampu menjelaskan konsep distribusi multivariate. 2. Mahasiswa mampu menjelaskan ketaksamaan chebysev dan teorema limit pusat pada perhitungan peluang 3. Mahasiswa mampu menjelaskan konsep distribusi sampling, serta bentuk distribusi T dan F.

2 4. Mahasiswa mampu melakukan estimasi parameter, melakukan uji hipotesis statistic serta estimasi interval. Diskripsi Singkat MK Pokok Bahasan / Bahan Kajian Pada mata kuliah ini dikaji lebih mendalam konsep matematika pada teori-teori statistik. Mahasiswa diharapkan mampu menjelaskan secara matematis serta dapat menerapkan konsep statistika pada permasalahan variable multivariate, peluang, sampling data, serta estimasi parameter. 1. Distribusi multivariat : Distribusi dua, Harga harapan, Transformasi peubah acak bivariat, distribusi dan nilai bivariat, Variabel independen bivariat 2. Ketaksamaan Chebycev dan Teorema limit pusat. 3. Statistik dan distribusi sampling : Dist.T dan dist F. 4. Estimasi titik : Metode Estimasi yaitu Metode Momen dan metode MLE (Maximum Likelihood Est), Kriteria kebaikan estimator : Unbiased, dan UMVUE. 5. Uji Hipotesis: Hipotesis statistika, Metode evaluasi uji hipotesis, Uji hipotesis dua sisi. 6. Estimasi Interval: Pengertian estimasi interval, Interval konfidensi untuk mean, proporsi dan variansi. Pustaka Utama : 1. Hogg, R.V., Tanis, E.A, "Probability and Statistical Inference", Pearson Education, 2006 Pendukung : 1. Bain, L.J., Engelhardt, M., " Introduction to Probability and Mathematical statistics", Duxbury Press, 2nd. 2. Casella, G., Berger, R.L., " Statistical Inference", Brooks/Cole Pub.Co., Subanar, Statistika Matematika: Probabilitas, Distribusi, dan Asimtotis dalam Statistika, Yogyakarta: Graha Ilmu, Subanar, Statistika Matematika, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2012 Media Pembelajaran Preangkat lunak : Perangkat keras : Microsoft Office, Minitab PC& LCD Projector, Komputer/Laptop Team Teaching - Presentase Penilaian Tugas Kuis Final Project UTS UAS 15 % 15 % 20 % 25 % 25 % Matakuliah syarat Teori Peluang, Kalkulus, Pengantar Metode Statistika

3 Mg Ke- (1) Sub-CP-MK (2) 1-2 Mahasiswa dapat menjelaskan, menerapkan, dan menginterpretasikan konsep distribusi multivariat: Distribusi multivariat, harga harapan, transformasi bivariate. Indikator (3) menjelaskan konsep distribusi multivariate. Menentukan dan menginterpretasikan multivariate melakukan transformasi bivariat Kriteria & Bentuk Penilaian (4) Membuat ringkasan distribusi variable multivariate menentukan transformasi variable bivariat Metode Pembelajaran [ Estimasi Waktu] (5) introduction, brainstorming, penjelasan konsep, dan Latihan soal Tugas-1: Membuat ringkasan dan menyelesaikan latihan soal untuk distribusi variabel multivariat. Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) Rencana pembelajaran & kontrak kuliah Pendahuluan Distribusi dua variable Harga harapan Transformasi variable bivariat Bobot Penilaian (%) (7) 3-4 Mahasiswa dapat menjelaskan, menerapkan, dan menginterpretasikan menentukan dan menjelaskan distribusi dan bersyarat dan Tugas 2 : menentukan harga harapan dan transformasi variabel. brainstorming, penjelasan konsep dan Distribusi dan harga 10%

4 konsep distribusi dan bersyarat dari variable multivariate, serta mampu menjelaskan konsep independen bivariate. distribusi dan harga menjelaskan variable independen variable independen Tugas-3 distribusi dan harga dan independen [BT: 2x(3x60 )] Variable independen bivariat Mahasiswa dapat menjelaskan tentang ketaksamaan chebysev dan teorema limit pusat. Mahasiswa dapat model, menjelaskan, dan mengaplikasikan Statistik dan distribusi sampling, distribusi T dan distribusi F. menggunakan ketaksamaan chebysev dan teorema limit pusat dalam perhitungan peluang. model distribusi sampling, distribusi T dan distribusi F. menggunakan ketaksamaan chebysev dan teorema limit pusat dalam perhitungan peluang. Tugas-4 Latihan soal: mengaplikasikan distribusi sampling, distribusi T dan distribusi F. Tugas-3 distribusi dan harga dan independen [BM: 2x(3x60 )] Kuliah, [TM: 1x(3x50 )] Tugas-4 Ketaksamaan chebysev Teorema limit pusat Distribusi T Distribusi F

5 mengaplikasikan distribusi T dan distribusi F. Tugas-5&6 : Mengerjakan beberapa soal terkait distribusi T dan distribusi F. Kuis-1 [BT: 2x(3x60 )] Tugas-5 [BM: 2x(3x60 )] 8 Ujian Tengah Semester (UTS) Mahasiswa dapat Estimasi parameter dengan 10% metode Momen menerapkan Estimasi Estimasi parameter dengan parameter dengan metode Maximum metode Momen dan Likelihood metode Maximum Likelihood menjelaskan Estimasi parameter dengan metode Momen dan metode Maximum Likelihood menghitung nilai estimator momen dan likelihood Tugas-7: Mengerjakan latihan soal mencari estimator dengan metode momen dan likelihood : Estimasi parameter dengan metode momen dan maksimum likelihood [BT: 2x(3x60 )] 11 Mahasiswa dapat menganalisa Kriteria kebaikan estimator : Unbiased, dan UMVUE. menjelaskan kriteria estimator yang baik menganalisa estimator terbaik terkait kriteria kebaikan estimator dan estimator terbaik. Tugas-8 Tugas-7 [BM: 2x(3x60 )] [TM: 1x(3x50 )] Tugas-8 Kriteria kebaikan estimator: unbiased estimator, kriteria uniform minimum variance unbiased estimator (UMVUE)

6 12 Mahasiswa dapat menerapkan Uji Hipotesis: Hipotesis statistika, Metode evaluasi uji hipotesis, Uji hipotesis dua sisi. melakukan uji hipotesis, melakukan evaluasi dari hipotesis yang telah dibuat, serta menarik kesimpulan. terkait uji hipotesis Tugas-9 [TM: 1x(3x50 )] Hipotesis statistic Metode evaluasi uji hipotesis Uji Hipotesis dua sisi Mahasiswa dapat menerapkan Estimasi interval: interval konfidensi untuk mean, proporsi, dan variansi. menentukan interval konfidensi untuk mean, proporsi, dan variansi. estimasi interval Kuis-2 Tugas-8 Pengertian estimasi interval Interval konfidensi untuk mean Interval konfidensi untuk proporsi Interval konfidensi untuk variansi Tugas Ujian Akhir Semester (UAS) 2