RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

Transkripsi

1 RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Analisa Deret Waktu Kode/sks : MAS 4133 / 3 Semester : V Status (Wajib/Pilihan) : Wajib (W) Prasyarat : MAS 4231 (PengantarAnalisisRegresi) MAS 4212 (Statistika Mat. II) Nama Dosen Pengampu : B. TUJUAN PEMBELAJARAN Membekali mahasiswa pengetahuan tentang : i. Konsep dasar analisis deret waktu dengan pendekatan waktu ii. trent deterministik : metode pemulusan regresi iii. trent stokastik : ARMA, ARIMA ARIMA musiman. iv. Kemampuan mengaplikasikan trent deterministik : metode pemulusan regresi v. Kemampuan mengaplikasikan trent stokastik : ARMA, ARIMA ARIMA musiman. vi. Pemakaian mengartikam luaran paket program C. CAPAIAN PEMBELAJARAN Setelah menempuh mata kuliah ini diharapkan mahasiswa dapat : Parameter Deskripsi Rincian Deskripsi KK KK2 Mampu memilih metode analisis secara tepat menerapkannya pada data. Mampu mengoperasikan minimal dua perangkat lunak statistika, mengartikan luarannya. KK3 Mampu menarik kesimpulan dari hasil analisis secara sahih P P1.2 Menguasai pengidentifikasian masalah memilihan metode analisis yang tepat P2.1 Menguasai minimal dua perangkat lunak statistika, termasuk yang berbasis open source. KU KU1 mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, inovatif dalam konteks pengembangan atau implementasi ilmupengetahuan teknologi yang memperhatikan menerapkan nilai humaniora yang sesuai dengan big keahliannya;

2 KU2 KU9 Mampu menunjukkan kinerja mandiri, bermutu, terukur Mampu mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di big keahliannya, berdasarkan hasil analisis informasi data; S SK9 Menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di big keahliannya secara mandiri; KK = Ketrampilan Khusus P = Pengetahuan KU = Ketrampilan Umum S = Sikap

3 D. RENCANA PEMBELAJARAN Mgg Bahan Kajian Sub Bahan Kajian I Pendahuluan Kontrak kuliah II Konsep dasar, variasi dalam deret waktu Contoh data deret waktu Satuan waktu pengamatan Pola data deret waktu Prinsip pean Stategi pean di analisis deret waktu Deret waktu proses stokastik Nilai harapan Kuliah (*) Bentuk Pembelajaran Respons Semina i r/prese tutorial ntasi(*) (*) Prakti kum (*) Deskripsi Tugas Mencari 10 data deret waktu di big ilmu kehidupan ekonomi. Perhatikan satuan waktu pengamatan pola data. Kesamaan perbedaan stategi pean regresi analisis deret waktu Deskripsi Praktikum. Sifat-sifat Nilai harapan (rata-rata, Kemampuan akhir (**) Memahami aturan, bahan kajian pustaka Memahami perilaku data deret waktu Memahami tahapan pean Memahami sifat-sifat nilai harapan (rata-

4 III IV Deterministik Stokastik Stasioner (rata-rata, variansi,kov ariansi) Random Walk Stasioneritas (Strictly weakly) White Noise Regresi (Linier, Kuadrat,Mu siman) Metode Pemulusan (Rata-rata bergerak, pemulusan eksponensia l) Persentasi deterministi k Proses Linier. Kontektu al Integratif variansi, kovariansi) rata, variansi, kovariansi) Sifat Random Walk Memahami Sifat Random Walk Sifat White Noise Memahami Sifat White Noise Kolabor atif Pean data deret waktu dengan regresi dengan analitik perangkat lunak Pemulusan (Ratarata bergerak, pemulusan eksponensial) pada data deret waktu. regresi dengan analitik perangkat lunak Dapat mekan data deret waktu dengan regresi Dapat melakukan Metode Pemulusan (Rata-rata bergerak, pemulusan eksponensial) pada data deret waktu. Moving Average MA(q) ACF MA Mencari ACF MA Dapat menulis memahami sifat ACF MA

5 Autoregresi AR(p) ACF AR V ARMA(p,q) ACF ARMA VI VII Stokastik non stasioner Spesifikasi Mencari ACF AR Integratif Mencari ACF ARMA Kuis 1 Tranformasi Integratif Stasioner dengan Box Cox tranformasi Box Differensi Cox differensi ARI(p,d) IMA(d,q) ARIMA Menulis (p,d,q) non stasioner dalam bentuk differensi(wt) bukan ACF, SACF PACF,SPA CF tentatif Kontektu al Integratif VIII UTS Bahan minggu ke 1-7 IX UTS X Pendugaan parameter Metode moment Metode kuardat diff.(yt) Mencari PACF SPACF Integratif Mengindetifikasi dari SACF SPACF Integratif Menduga parameter dengan Metode moment Metode kuardat Dapat menulis memahami sifat ACF AR Dapat menulis memahami sifat ACF ARMA Dapat menstasionerkan data dengan tranformasi Box Cox differensi Mampu menulis non stasioner dalam bentuk differensi(wt) bukan diff.(yt) Mampu mencari PACF SPACF Mampu mengindetifikasi dari SACF SPACF Mampu menduga parameter dengan Metode moment Metode kuardat

6 terkecil XI Metode max likelihood Metode Non linier XII Pengujian Analisis Sisaan Overfitting XIII Peramalan Rata-rata kesalahan kuardat minimum Selang IV Stokastik musiman Kuis kepercayaan Persentasi ARIMA musiman ARMA (p,q) (P,Q) XV musiman ARIMA(p,d,q)(P,D,Q) Kontektu al terkecil regresi dengan analitik perangkat lunak Integratif Menduga parameter dengan Metode max likelihood Metode Non linier regresi dengan analitik perangkat lunak Integratif Menganalisis sisaan dengan Uji normalitas, ACF sisaan, statistic Q Integratif Meramalkan ARIMA Mekan data deret waktu dengan ARIMA Kolabor atif Integratif Menulis mekan data musiman dengan SARMA Integratif Menulis mekan data musiman dengan SARIMA terkecil Mampu menduga parameter dengan Metode max likelihood Metode Non linier Mampu menganalisis sisaan dengan berbagai metode yang ada Mampu mekan meramalkan deret waktu secara titik selang Mampu menulis mekan data musiman dengan SARMA Mampu menulis mekan data musiman dengan SARMA

7 XVI Analisis Harmonik Persentasi SARIMA Analisis harmonik Overview metode peramalan di big ekomomi Ilmu kehidupan Kontektu al Kolabor atif Mengerti metode peramalan selain ARIMA (*) Metode pembelajaran pada setiap bentuk pembelajaran mengacu pada pasal 14.3 permen NOMOR 49 TAHUN 2014 (**) Mengacu pada capaian pembelajaran *** contoh lihat di karateristik pembelajaran. Pasal 11 SNPT E. SISTIM PENGUJIAN DAN PENILAIAN Responsi Praktikum..Tugas/Presentasi.Kuis, UTS UAS dilakukan secara tertulis. Waktu kuis ditentukan berdasarkan rencana dosen. UTS dilaksanakan pada minggu ke 8 9 UAS dilaksanakan pada minggu ke No Indikator Penilain Bobot Penilaian 1. Keaktifan di kelas 2. Responsi 3. Praktikum 4. Kuis 5. Tugas/Presentasi 6. UTS 7 UAS Jumlah 100%

8 Note: Bobot nilai tugas (presentasi, responsi) minimal 27% Bobot nilai praktikum sesuai bobot sks Nilai akhir : menggunakan standar penilaian F. Daftar Referensi Kisaran Nilai B B C C D D 45 E Kriteria (Huruf Mutu) A 1. Box, G.E.P. Jenkin, G.M Time Series Anlysis. Forecasting and Control. Holden-Day.san Francisco. 2. Cryer, J.D. SikChan, K Time Series Analysis with Application in R. Springer. Iowa 3. Makridakis, Wheelwright and Hydiman Forecasting:Methods and Application. 3 rd Edition. John Wiley & Sons. 4. Wei, W.S., Time Series.Analysis. Univariate and Multivariate Method. Second Edition Pearson Addison-Wesley. Pub. Company, New York G. Assesmen Hasil Belajar Dilakukan oleh Ketua KBI selaku penjamin mutu, melalui proses evaluasi tentang kesesuaian antara rencana realisasi proses pembelajaran, kesesuaian soal ujian materi, kesesuaian sistem indikator penilaian.

9 H. Penanggung Jawab Kualitas Proses Pengajaran Mata Kuliah Ketua Program Studi bertindak sebagai penanggung jawab kualitas proses pengajaran mata kuliah.