2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE
|
|
- Leony Budiaman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 7 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 5.1 : Menganalisis data di bidang kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan/kelautan CP15.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan tulisan dalam Bahasa Indinesia CP15.3 : Mampu mengelola dan bekerja dalam tim CP15.4 : Bertanggung jawab atas hasil kerja mandiri dan kelompok CP5.1 pada matakuliah Biostatistikmeliputi 14 sub Capaian, yaitu CP 5.1B1 sampai dengan CP 5.1B14 B. Untuk mencapai CP di atas diperlukan sebagai berikut : Pengantar (definisi dan aplikasinya); Macam Macam Desain Penelitian observasional (Study Cross Sectional; Study Case Control; Study Cohort); Ukuran-Ukuran Epidemiologi (Insidensi, Prevalensi); Review statistik Deskriptif dan peluang; Review statistik parametric; Review statistic non parametric; Estimasi dan Pengujian Hipotesis data kategorik; analisis untuk biostatistika dan epidemiologi (pengukuran pengaruh data kategorik); Confounding dan standarisasi; Uji Mantel Haenszel; Regresi logistik Berganda; Pengujian Hipotesis untuk data longitudinal C. MATA KULIAH PRASYARAT : Statistika n Parametrik, Analisis Data Kualitatif; Teknik Sampling dan Survey D. CP secara umum KKNI Level 6 Kemampuan Penguasaan Pengetahuan Kemampuan kerja Kemampuan Manajerial Sikap dan Tata Nilai 6.1 Mampu menjelaskan konsep statistika inferens untuk data kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan 6.2 Mampu memformulasikan penyelesaian masalah dengan menganalisis data kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan serta menginterpretasikan dengan tepat 6.3 Mampu memanfaatkan data kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan untuk mendukung penyelesaian pekerjaan 6.4 Memanfaatkan IPTEKS untuk Memilih metode yang sesuai bagi data kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan dalam menyelesaikan masalah riil 6.6 Mampu beradaptasi terhadap situasi yang dihadapi 6.6 Mampu mengambil keputusan yang tepat berdasarkan analisis informasi dan data, serta mampu mengkomunikasikan hasi analisis baik secara lisan maupun tertulis 6.7 Mampu memberikan petunjuk dalam memilih berbagai alternatif solusi secara mandiri dan kelompok; 6.8 Bertanggung jawab pada pekerjaan sendiri dan dapat diberi tanggung jawab atas pencapaian hasil kerja organisasi 6.9 Mempunyai etika profesi, kerjasama, menghargai orang lain, patuh aturan, cerdas amanah kreatif 7-Prosedur Cek soal / Porosedur
2 RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 2 dari 7 Capaian 7-Prosedur Cek soal / Porosedur , , 1. Dapat menjelaskan penerapan metode statistika pada bidang kesehatan, lingkungan secara umum CP5.1B1 2. Mampu membedakan desain penelitian observasional CP5.1B2 3. Mampu mengukur angka morbiditas CP5.1B3 4. Mampu menerapkan penentuan distribusi diskret dari suatu 1.1. Memahami peran statistika pada bidang kesehatan, lingkungan, biologi 1.2. Dapat menjelaskan pengertian 2.1. Memahami macam desain penelitian observasional dalam bidang kesehatan 2.2. Dapat membedakan penentuan variable untuk Study Cross Sectional; Study Case Control; Study Cohort); 3.1. Dapat memahami cara Mengukur Masalah Penyakit (Angka Kesakitan / Morbiditas) 3.2. Dapat menghitung ukuran morbiditas angka insidensi & prevalensi 4.1. Dapat menyajikan data secara tepat baik dengan table maupun grafik. Pengantar : Definisi dan aplikasi di bidang kesehatan, lingkungan, dan biologi Macam Macam Desain Penelitian Observasional (Study Cross Sectional; Study Case Control; Study Cohort); Ukuran-Ukuran Epidemiologi (Insidensi, Prevalensi) Review statistik Deskriptip dan peluang - Penyajian data deskriptip [1] BAB 1 Interaktif [1] BAB 2 Interaktif [5] Interaktif PBL [1] BAB 4; 5 observasi di kelas 5%/ 5% 7%/ 12% 10%/ 22% 7% / 29%
3 RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 3 dari 7 Capaian 7-Prosedur Cek soal / Porosedur, , 6.8; , kejadian dengan tepat dan menghitung peluang dist normal CP5.1B4 5. Mampu menerapkan estimasi parameter dan merumuskan testing hipotesis yang sesuai pada kejadian riil CP5.1B5 6. Mampu melakukan pengujian median dengan uji tanda dan wilcoxon untuk kejadian riel CP5.1B Dapat memahami suatu kejadian mengikuti distribusi diskret tertentu dan dapat menghitung peluang kejadiannya 4.3. Dapat menghitung peluang distibusi normal (manual maupun tabel) 5.1. Dapat melakukan estimasi parameter dengan baik 5.2. Dapat menyusun hipotesis dan melakukan pengujian parameter untuk satu dan dua sampel 6.1. Dapat melakukan pengujian median untuk data ordinal Dapat melakukan pengujian rangking wilcoxon untuk kejadian biologi, kesehatan dan lingkungan - distribusi diskret - distribusi rmal Review statistik parametrik - estimasi, - testing hipotesis, Review statistik non parametrik - Uji tanda - Uji Wilcoxon [1]- BAB 6;8 [3]- BAB 9-11 sd 9-14 [1]- BAB 9 [3]- BAB 13 Tes 7% / 36% 7% / 43%
4 RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 4 dari 7 Capaian 7-Prosedur Cek soal / Porosedur ,, , , 7. Mampu melakukan pengujian data kategorikal dengan baik CP5.1B7 8. Mampu menghitung dan menginterpretasikan RR dan OR dengan baik. CP5.1B8 9. Mampu menentukan variabel confounding 7.1 Dapat melakukan pengujian kasus binomial dengan menggunakan uji proporsi 7.2 Dapat melakukan pengujian dari tabel kontingency (2x2 maupun rxc) 7.3 Dapat menunjukkan hubungan antara Uji Wilcoxon dan uji χ 2 Untuk tabel kontingensi 2 x k 7.4 Mampu menerapkan pada kasus riil 8.1. Dapat menghitung dan menginterpretasikan hasil perhitungan Risk ratio (rasio resiko/ resiko relatif RR) dan odds ratio (OR) dari suatu kejadian 8.2. Mampu menerapkan pada kasus riil 9.1. Dapat melakukan kontrol terhadap variabel counfounding Estimasi dan Pengujian Hipotesis: data kategorik - Pengujian dua proporsi - Kontingensi tabel (uji χ 2 ) - Uji Mc Nemar - Hubungan antara Uji Wilcoxon dan uji χ 2 - Statistik Kappa - Aplikasi pada beberapa kasus analisis untuk biostatistik dengan Pengukuran pengaruh data kategorik - Mengukur Risk ratio - Mengukur Odds Ratio confounding dan standarisasi, [1]- BAB 13.4 [3]- BAB 4 [1]- BAB 10 [1]- BAB 13.3 Dan latihan soal ETS 7% / 50% 7% / 57% 7% / 64%
5 RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 5 dari 7 Capaian 7-Prosedur Cek soal / Porosedur , , dan standarisasi. CP5.1B9 10. Mampu menghitung OR untuk data berstrata dan menguji dengan menggunakan Mantel Haenszel test CP5.1B Mampu membangun dan menginterpretasikan model regresi logistik berganda dengan baik. CP5.1B Dapat melakukan standarisasi pada variabel Counfounding (variabel pembentuk) dapat menghitung OR data stratifikasi dan menginterpretasikan hasilnya dapat melakukan pengujian kecenderungan pada k strata dengan menggunakan tabel kontingensi 2x2 (2 kategori) Mampu menerapkan pada kasus riil Dapat membuat model regresi logistik berganda dari data dichotomous pada kasus riil Dapat menginterpretasikan estimasi parameter Regresi logistik berganda Mampu menerapkan pada kasus riil Uji Mantel Haenszel : - Odds Ratio untuk data stratified dalam tabel kontingensi k 2x2 - Uji Chi Square untuk Trend- Multiple strata (Mantel Extension Test) - Aplikasi beberapa kasus Regresi logistik Berganda, - Pengertian regresi logistik - Model regresi logistik berganda - Interpretasi model - Aplikasi pd beberapa kasus [1]- BAB 13.5 [3]- BAB16 [1]- BABA 13.7 [3]- BAB 20 [6] dan tes 7% / 71% 7% / 78%
6 RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 6 dari 7 Capaian 7-Prosedur Cek soal / Porosedur , , , 12. Mampu melakukan pengujian data biner dari dua kelompok sampel. CP5.1B Dapat melakukan pengujian hipotesis untuk data longitudinal. CP5.1B Mampu melakukan analisis biostatistika pada beberapa kasus Dapat melakukan pengujian perbandingan dua proporsi sebagai data biner data dua kelompok sampel Menghitung kekuatan pengujian (1-β) Menentukan ukuran sampel masing-masing kelompok Mampu menerapkan pada kasus riil 13.1 Memahami kasus yang menggunakan data longitudinal 13.2 Dapat melakukan pengujian kasus untuk data longitudinal 14.1 Mampu menerapkan metode statistika dengan tepat pada kasus riil bidang biologi, kesehatan dan lingkungan Pengelompokkan data biner : - Uji membandingkan dua proporsi (data biner) - Penentuan kekuatan pengujian - Penentuan ukuran sampel Pengujian Hipotesis untuk data longitudinal Studi kasus [1]- BAB [1] Bab 14, Laporan/ makalah kasus EAS Presentasi hasil studi kasus 6% / 84% 6% / 90% 10% / 100%
7 RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 7 dari 7 Capaian PUSTAKA 1. Bernard Rosner Fundamentals of Biostatistics. Sixth Edition. Thomson Brooks/Cole 2. Marcello Pagano, Kimberlee Gauvreau Principles of Biostatistics. Second edition. Duxbury Thomson Learning. CA, USA 3. Wayne Daniel W Biostatistics : A Foundation for Analysis in The Health Sciences. 3rd edition. John Wiley & sons. NY 4. Last JM. A Dictionary of Epidemiology, 4th ed. Oxford: Oxford University Press, Modul kuliah 6. Kleinbaum DG and Klein M Logistic Regression: Statistics for Biology and Health. Springer Science+Business Media LLC Prosedur Cek soal / Porosedur
2-RP. C. PRASYARAT : Desain Eksperimen. D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6. Kemampuan Deskripsi Penguasaan
RP S1 SP 05 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 8.1 : Memformulasikan masalah dalam pemodelan sta s ka CP 11.2 : Mampu menganalisis
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Survival Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP Semester :
RP-S1-SLK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 5.1 : Menganalisis
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Statistika Spasial Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : Sutikno Semester : VII
RP-S1-SLK-01 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 5.2 : Mampu menganalisis data di bidang Statistika Lingkungan dan Kesehatan, serta bidang lainnya
Lebih terperinciRencana Program dan Kegiatan Pembelajaran Semester BIOSTATISTIKA DAN EPIDEMIOLOGI (MMS-4411) oleh: Dr. Danardono, MPH.
Rencana Program dan Kegiatan Pembelajaran Semester BIOSTATISTIKA DAN EPIDEMIOLOGI (MMS-4411) oleh: Dr. Danardono, MPH. PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data I Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VI
RP-S1-SK-06 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 7 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik. CP10.1 : Mampu melakukan manajemen
Lebih terperinciCAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Dapat menjelaskan konsep teoritis statistika non parametrik 5.2 Mampu memformulasikan
Lebih terperinciPRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS /PENGANTAR METODE STATISTIKA / (2/1/1) I
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu melakukan deskripsi, eksplorasi dan interpretasi data serta Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data II Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VII
RP-S1-SK-07 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik. CP10.1 : Mampu melakukan manajemen
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Data Mining Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP, KF Semester : VII
RPS1SK08 Kurikulum 2014, Edisi : September2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 10.3 : Mampu menganalisis big data dengan
Lebih terperinciSem 5-4. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP)
Sem -. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP) Nama Matakuliah : Analisis Data Kategorik Kode MK/SKS : 309H203/3SKS Semester : Awal/ (Tahun III) Mata Kuliah Prasyarat : Metode Statistika, Komputasi Statistika
Lebih terperinciModul 13 Ukuran Sampel
Modul 13 Ukuran Sampel Daftar Isi 13.1 Tujuan Pembelajaran..................... 1 13.2 Prinsip Penghitungan Besar Sampel............. 1 13.3 Ukuran Sampel untuk Uji Mean............... 3 13.4 Ukuran Sampel
Lebih terperinciPRODI. 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 terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Sampling dan Survey Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : ATR, DS, IZ Semester : IV
RP S1 SP 02 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP9.1 : Mampu menjelaskan konsep merancang survey dan menerapkannya 2. CP12.1 : Mampu mengelola survey
Lebih terperinciAktuariaa. Dosen : SS. Semester : V No.Revisi : 00. Hal: 1 dari 5. tim. 1).Konsep. dimodifikasi). Kemampuan. Deskripsi. asuransi jiwa
Kode/SKS: SS141427 / (2/1/0) Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 2.4 : Mampu memahami dan menerapkann konsep konsep matematika keuangan dan peluang untuk menganalisa masalah dalam asuransi jiwa
Lebih terperinci2-RP. C. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6
RP-S1-SK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.3 : untuk mengoptimalkan penggunaan program paket metode statistika yang sudah ada 2. CP 15.1
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Riset Operasi 1 Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SMR, Ir, Wiba Semester : III
RP-S1-SI-01 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 1.3 : Mampu menentukan metode terbaik untuk solusi permasalahan riil CP 15.1 : Mampu Berkomunikasi
Lebih terperinci2-RP. rate, 10).Model Antrian. Deskripsi. sistem finansial, sistem komunikasi. Semester : V Hal: 1 dari 7. Dosen : SPW, NI, HY No.
RP S1 SP 06 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 1.1 : Mampu menerapkan Metode Statistika dalam manajemen. 2. CP 2.2 : Mampu memodelkan & menginterpretasikan fenomena ekonomi 3. CP 8.1 : Mampu memformulasikan masalah
Lebih terperinciAnalisis Data Kategorikal
Analisis Data Kategorikal Topik: Data & skala pengukuran Uji hipotesis untuk data kontinu Uji hipotesis untuk data kategorikal Desain penelitian kesehatan Ukuran asosiasi Regresi Logistik Target: Mahasiswa
Lebih terperinciCAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai PENGUASAAN PENGETAHUAN 5.1 Mampu menyajikan data secara deskriptif dengan gambar dan ukuran numerik
Lebih terperinciCAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu mengidentifikasi permasalahan multivariat 5.2 Mampu menerapkan konsep
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Perancangan Kualitas Kode/sks : SS141413/ (2/1/0 ) Dosen : SS Semester : V
RP-S1-SI-06 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 1.2 : Menentukan optimasi melalui perancangan eksperimen. CP15.2 : Mampu mengelola dan bekerja
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Simulasi Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : NI, PPO Semester : V
RP-S1-SK-04 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.1 : Membuat suatu sistem informasi manajemen di berbagai bidang 2. CP 9.3 : Mampu merancang pengumpulan data
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah Analisis Data Kategori Kode/sks : MAS 4232/3 Semester : IV Status (Wajib/Pilihan) : Wajib (W) Prasyarat : MAS
Lebih terperinciANALISIS KETERGANTUNGAN ANTARA CAPAIAN PENGUASAAN KONSEP DASAR DENGAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET
ANALISIS KETERGANTUNGAN ANTARA CAPAIAN PENGUASAAN KONSEP DASAR DENGAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET LUH PUTU IDA HARINI 1, I GEDE SANTI ASTAWA 2, I GUSTI AYU MADE SRINADI
Lebih terperinciUji Statistik yang Digunakan Untuk ANALISA BIVARIAT
1 Uji Statistik yang Digunakan Untuk ANALISA BIVARIAT Variabel I Variabel II Jenis uji statistik yang digunakan Katagorik Katagorik - Kai kuadrat - Fisher Exact Katagorik Numerik - Uji T - ANOVA Numerik
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN METODE PENDUGA BAYES UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEJADIAN BAYI BERAT BADAN LAHIR RENDAH
Jurnal Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 53 60 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN METODE PENDUGA BAYES UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Desain Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian yang menganalisis data sekunder dari hasil Survei Demografi Kesehatan Indonesia ( SDKI) tahun 2007, dengan menggunakan
Lebih terperinciRENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) MATA KULIAH: BIOSTATISTIK
RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) MATA KULIAH: BIOSTATISTIK Koordinator Prof. AlMahdy Program Studi S1 Keperawatan Fakultas Keperawatan Universitas Andalas 2014 LEMBAR PENGESAHAN
Lebih terperinciIntroduction to Biostatistics
Introduction to Biostatistics Widya Rahmawati Saudara dan teman-teman berencana makan bersama di sebuah restauran Saudara diminta mendaftar menu yang dipesan oleh temanteman dan menyampaikan kepada Pelayan
Lebih terperinciANALISIS PELUANG STATUS GIZI ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL BERBASIS KOMPUTER
ANALISIS PELUANG STATUS GIZI ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL BERBASIS KOMPUTER Kimmy Octavian Yongharto Binus University, DKI Jakarta, Jakarta, Indonesia Abstrak Salah satu
Lebih terperinci2-RP. Semester : VIIII No.Revisi : 00. Dosen : MM. Hal: 1 dari 5. kelompok, Peran
Hal: 1 dari 5 Deskripsi Mataa Kuliah Tujuan dari Mata Kuliah ini adalah untuk memberikan kemampuan mahasiswa menjadi konsultan statistik yang efektif. Mataa Kuliah ini membutuhkan kematangan dalam berfikir
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Jaringan Syaraf Tiruan Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : BSSU Semester : III
RP-S1-SK-12 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.3 : Mampu menyelesaikan masalah di bidang Stat komputasi dan Membuat program untuk mengoptimalkan
Lebih terperinciDESAIN STUDI EPIDEMIOLOGI
DESAIN STUDI EPIDEMIOLOGI Suatu penelitian ingin mengetahui beberapa faktor yang mempengaruhi terjadinya penyakit Thypoidpada anak-anak. Beberapa faktor yang diduga sebagai faktor risiko terjadinya penyakit
Lebih terperinciREGRESI LOGISTIK (LOGISTIC REGRESSION)
REGRESI LOGISTIK (LOGISTIC REGRESSION) REGRESI LOGISTIK Adalah regresi parametrik yang digunakan untuk Y berskala kategorik dan X berskala bebas. Biner Y berskala nominal dengan 2 kategori Regresi Logistik
Lebih terperinciMISKLASIFIKASI MAHASISWA BARU F SAINTEK UIN SUNAN KALIJAGA JALUR TES TULIS DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK
MISKLASIFIKASI MAHASISWA BARU F SAINTEK UIN SUNAN KALIJAGA JALUR TES TULIS DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK Mohammad Farhan Qudratullah Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas
Lebih terperinciCross sectional Case control Kohort
Definisi Cross sectional Case control Kohort Rancangan studi epidemiologi yang mempelajari hubungan penyakit dan paparan dengan cara mengamati status penyakit dan paparan secara bersamaan pada individu
Lebih terperinciRANCANGAN 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 terperinciRANCANGAN 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 terperinciANALISIS PENGUASAAN KONSEP DASAR DAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET
ANALISIS PENGUASAAN KONSEP DASAR DAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET Luh Putu Ida Harini 1, I Gede Santi Astawa 2, I Gusti Ayu Made Srinadi 3, 1 Jurusan Matematika FMIPA
Lebih terperinciSILABUS 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 terperinciRPKPS METODOLOGI PENELITIAN
RPKPS METODOLOGI PENELITIAN Oleh : Prof. Dr. Soegiyanto., Apt Dra. Tri Murti Andayani, Apt., SpFRS FAKULTAS FARMASI UNIVERSITAS GADJAH MADA 2008 I. PELAKSANAAN PEMBELAJARAN A. Nama Mata Kuliah : Metodologi
Lebih terperinciBIOSTATISTIKA DAN EPIDEMIOLOGI (MMS-4411)
BAHAN AJAR BIOSTATISTIKA DAN EPIDEMIOLOGI (MMS-4411) Disusun oleh: Dr. Danardono, MPH. PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS GADJAH MADA
Lebih terperinciDeskripsi. Dosen : No.Revisi : 00. Semester : VII Hal: 1 dari 5. tim. Kemampuan 5-PBS 3-RE 1-CP 2-RP
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 2.1 : Merancang dan melakukan riset serta mengevaluasi strategi. CP 2.2 : Memodelkan dan menginterpretasikan fenomena ekonomi. CP15.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan
Lebih terperinciSILABUS. URAIAN MATERI PEMBELAJARAN Estimasi parameter: 1. Pengenalan pendugaan titik (estimasi point) pada pendugaan selang (estimasi interval)
SILABUS JUDUL MATA KULIAH : STATISTIK INFERENSIAL NOMOR KODE/SKS : 02085314 / 3 SKS SEMESTER : 2 DOSEN : DESKRIPSI SINGKAT : Mata kuliah ini membahas tentang peranan statistika dalam pengembangan ilmu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Analisis Survival
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dipaparkan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan bab selanjutnya dan pembahasan utama dalam penelitian
Lebih terperinciGARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)
GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Nama Mata Kuliah : STATISTIKA-2 **/ 2015 Kode Mata Kuliah/SKS : IT-022251/2 SKS Deskripsi singkat : Mata Kuliah Keilmuan dan Ketrampilan (MKKK) Statistika-2 merupakan
Lebih terperinciSILABUS 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 terperinciSTATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK
STATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK DISUSUN OLEH : Jayanti Syahfitri DOSEN PENGAMPU : Dr. Risnanosanti, M.Pd PROGRAM PASCASARJANA MAGISTER PENDIDIKAN BIOLOGI (S-2) FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS
Lebih terperinciMA2082 BIOSTATISTIKA Orang Biologi Tidak Anti Statistika
Catatan Kuliah MA2082 BIOSTATISTIKA Orang Biologi Tidak Anti Statistika disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2011 Tentang MA2082
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI
SAP SATUAN ACARA PERKULIAHAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI JUDUL MATA KULIAH NOMOR KODE / SKS PRASYARAT DESKRIPSI SINGKAT MANFAAT MATA KULIAH TUJUAN INSTRUKSIONAL DAFTAR PUSTAKA PROSENTASE PENILAIAN
Lebih terperinciCOURSE OUTLINE. : drh. Roslizawaty, M.P. (Koordinator) KhairulUmam, S.Si., M.A. Ed.Sc. Kelas 1 Ruang 1 No Tanggal MateriPembelajaran Keterangan
KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SYIAH ALA FALTAS KEDOKTERAN HEWAN DARUSSALAM, BANDA ACEH Telp. (0651) 7551536 Fax. (0651) 7551536 Kode Pos 23111 Flexi : 7410247 E-mail : kedokteranhewan61unsyiah@yahoo.com
Lebih terperinciSILABUS MA: MANAJEMEN & ANALISIS DATA-2. Prasyarat: MANAJEMEN & ANALISIS DATA-1 Hari/Jam : Jumat, Hari/Jam : Jumat,
DEPARTEMEN BIOSTATISTIKA & KEPENDUDUKAN FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS INDONESIA Telp: (62-21) 786 3473 Fax: (62-21) 787 1636 SILABUS MA: MANAJEMEN & ANALISIS DATA-2 Prasyarat: MANAJEMEN & ANALISIS
Lebih terperinciSemester : VII Hal: 1 dari 5. Dosen : Har & Imam RP S1 SB 03. No.Revisi : 00. secara umum KKNI. Level 6 Kemampuan. C. Deskripsi CP.
RP S1 SB 03 A. : CP 3 : Mampu menerapkanmetodestatistikasalammatematikakeuangan P15.1 : Mampu Berkomunikasi secara lisan dan tertulis dalam Bahasa Indonesia CP15.3 :Mampu mengelola dan bekerja dalam tim
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian di bidang Ilmu Kesehatan Masyarakat.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini adalah penelitian di bidang Ilmu Kesehatan Masyarakat. 3.2 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini akan dilakukan di Kelurahan Rowosari
Lebih terperinci2-RP RENCANA PEMBELAJARAN. Semester : VI Hal: 1 dari 5. No.Revisi : 00. tim. Regresi Nonparametrik. Deskripsi. Kemampuan. lokal).
RP S1 SP 14 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 11.1 : Mampu memodelkan data kuantitatif univariat linier nonlinier. CP15.2 : Mampu mengelola berja dalam tim CP15.4 : Bertanggung jawab atas hasil rja mandiri
Lebih terperinciSemester : VI Hal: 1 dari 6. No.Revisi : 00. Deskripsi. Kemampuan manjerial. tertulis. Sikap dan. tata nilai 2-RP 1-CP DN, PA,BAK& RN)
PROD S1 STATSTKA FMPA TS RP S1 SP 08 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014 A. CAPAAN PEMBELAJARAN : CP 11.11 : Mampu menganalisis data secara KUANTTATF baik secara Univariat maupun Multivariat serta menerapkannya
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. Penyusun. Kelompok 1
KATA PENGANTAR Puji syukur kami ucapkan atas kehadirat Allah SWT, karena atas limpahan izin dan karunianya sehingga kami dapat menyelesaikan makalah farmakoepidemiologi tentang Studi Cohort. Dalam makalah
Lebih terperinciVersi : 3 Tanggal Revisi : 18 Agustus 2011 Revisi : Tanggal Berlaku: 12 September 2011 KONTRAK PERKULIAHAN. Deskripsi Mata Kuliah
Versi : 3 Tanggal Revisi : 18 Agustus 2011 Revisi : Tanggal Berlaku: 12 September 2011 F.SMP3.05 KONTRAK PERKULIAHAN Jurusan : Akuntansi & Managemen Kode Mata kuliah : 4203 Nama Mata kuliah : Statistik
Lebih terperinciBIOSTATISTIKA, oleh L. Indah Murwani Yulianti Hak Cipta 2014 pada penulis GRAHA ILMU Ruko Jambusari 7A Yogyakarta 55283 Telp: 0274-889398; Fax: 0274-889057; E-mail: info@grahailmu.co.id Hak Cipta dilindungi
Lebih terperinciSTATISTIKA 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 terperinciTELKOM 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 terperinciMateri KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial
Dr. Arlinda Sari Wahyuni, MKes Materi KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial Apa statistik??? Statistik Disiplin ilmu yang mempelajari metode
Lebih terperinciMODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 33 41 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS
Lebih terperinciANALISIS DATA KUANTITATIF
1 ANALISIS DATA KUANTITATIF Analisis data merupakan proses pengolahan, penyajian, dan interpretasi yang diperoleh dari lapangan agar data yang disajikan mempunyai makna. A. Tujuan Analisis Data 1. Menjawab
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : 7
GBPP ST-RK-1.00-014-003/R- GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : 7 Berlaku mulai: Gasal/2010 JUDUL MATA KULIAH : TESTING DAN IMPLEMENTASI SISTEM NOMOR KODE
Lebih terperinciRANCANGAN KURIKULUM PROGRAM DOKTOR STATISTIKA (STK) DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM DOKTOR STATISTIKA (STK) DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM DOKTOR STATISTIKA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1 2 I. Deskripsi
Lebih terperinciStandar Kompetensi : Dapat mengaplikasikan statistika nonparametrik dalam memecahkan masalah, khususnya dalam penelitian.
KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA PROGRAM PASCASARJANA Alamat: Karangmalang, Yogyakarta Kode Pos 55281 Telp: (0274) 586168, Pswt. 229 & 285; (0274) 550835, 520326 Faxs: (0274)
Lebih terperinciSaintia Matematika ISSN: Vol. 02, No. 04 (2014), pp
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 04 (2014), pp. 313 321. SUATU KAJIAN TENTANG PELAYANAN KESEHATAN DI PUSKESMAS PEMBANTU JATI UTOMO BINJAI Nida Elhaq, Pasukat Sembiring, Djakaria Sebayang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini akan dilakukan di Gang Jalak Gilingan Surakarta dan di
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian ini akan dilakukan di Gang Jalak Gilingan Surakarta dan di daerah Silir. 2. Waktu. Penelitian ini akan dilakukan pada bulan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini merupakan penelitian observasional analitik dengan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini merupakan penelitian observasional analitik dengan pendekatan studi kasus-kontrol (case control) yaitu suatu penelitian untuk menelaah
Lebih terperinciPRODI. Dosen : Set. Semester : IV No.Revisi : 00. Hal: 1 dari 7. monopoli, serta KEMAMPUAN DESKRIPSI. baik secara lisan. maupun tertulis 3-RE 2-RP
RP S1 SB 01 Hal: 1 dari 7 A. : 1. CP 2.2 : Mampu memahami konsep teori Ekonomi Mikro dan Ekonomi Makro dengan menggunakan pendekatan verbal, pendekatan grafik serta pendekatan matematis 2. CP15.1 : Mampu
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)
Mata Kuliah : dan Implementasi Sistem Bobot Mata Kuliah : 3 Sks GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Deskripsi Mata Kuliah : Perencanaan Sistem, Analisis Sistem, Perancangan Sistem Umum, dan Seleksi
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)
Mata Kuliah : Dan Implementasi Sistem Bobot Mata Kuliah : 3 Sks GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Deskripsi Mata Kuliah : Perencanaan Sistem, Analisis Sistem, Perancangan Sistem Umum, dan Seleksi
Lebih terperinci2-RP. C. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6
RP-S1-SK-05 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 10.3 : Dapat menjelaskan konsep manajemen dan eksplorasi data dan Mampu melakukan eksplorasi dan
Lebih terperinciPada sebuah penelitian potong lintang berbasis populasi peneliti ingin mengetahui faktor risiko yang berhubungan dengan hipertensi.
Pada sebuah penelitian potong lintang berbasis populasi peneliti ingin mengetahui faktor risiko yang berhubungan dengan hipertensi. Ternyata didapatkan hubungan dengan obesitas, merokok, dan aktifitas
Lebih terperinciPOPULASI, SAMPLING DAN BESAR SAMPEL
POPULASI, SAMPLING DAN BESAR SAMPEL Didik Budijanto Pusdatin Kemkes RI Alur Berpikir dalam Metodologi Research: Masalah Identifikasi Mslh [ Batasan ] Rumusan Masalah - Tujuan Penelitian/ Manfaat Tinjauan
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
STATISTIKA NON PARAMETRIK Utriweni Mukhaiyar BI5106 Analisis Biostatistik 4 Desember 2012 Prosedur Uji Hipotesis Prosedur Uji Hipotesis Parametrik Uji Z Uji t ANOVA one way UJI MENYANGKUT RATAAN Asumsi
Lebih terperinciJUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS
JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS 1. CONTOH 1 a. Judul Penelitian PENGARUH KECERDASAN INTELEKTUAL TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA DALAM PEMBELAJARAN FISIKA KELAS X SMA N 1 BUKITTINGGI
Lebih terperinciEKO ERTANTO PEMBIMBING
UJIAN TUGAS AKHIR Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kelengkapan Pemberian Imunisasi Untuk Bayi Dengan Metode Regresi Logistik (Kasus di Kelurahan Keputih Surabaya) YUDHA EKO ERTANTO 1307030054 PEMBIMBING
Lebih terperinciBUKU PANDUAN PEMBELAJARAN MODUL EKSTERNAL RISET KEDOKTERAN
BUKU PANDUAN PEMBELAJARAN MODUL EKSTERNAL RISET KEDOKTERAN PROGRAM STUDI PENDIDIKAN DOKTER FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS JENDERAL ACHMAD YANI CIMAHI, 2014 MODUL EKSTERNAL RISET KEDOKTERAN Hak cipta dipegang
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA
47 BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA 3.1 Metodologi Penelitian Sesuai dengan bentuk data dan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini, yaitu untuk mengetahui bagaimana pengaruh office channeling
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. penelitian ini, penulis menggunakan dua sumber data, yaitu :
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Salah satu yang mempengaruhi kualitas penelitian adalah kualitas data yang dikumpulkan. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan berbagai cara. Dalam
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKAA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKAA PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYA 2015 1 RencanaSemester (RPS) Mata
Lebih terperinciHIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ-
HIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ- PENGERTIAN Hipotesis asosiatif adalah hipotesis yang menunjukkan dugaan adanya hubungan atau pengaruh antara dua variabel atau lebih. Contoh: Rumusan masalah:
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER GANJIL 2017/2018 PROGRAM STUDI KESEHATAN MASYARAKAT FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN UNIVERSITAS ESA UNGGUL
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER GANJIL 2017/2018 PROGRAM STUDI KESEHATAN MASYARAKAT FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN UNIVERSITAS ESA UNGGUL Mata kuliah : Dasar Dasar Epidemiologi Kode MK : KMS233 Mata kuliah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian di bidang Ilmu Kesehatan Masyarakat.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini adalah penelitian di bidang Ilmu Kesehatan Masyarakat. 3.2 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini akan dilakukan di Kelurahan Rowosari
Lebih terperinciUtriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015
Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015 Prosedur Uji Hipotesis Uji Z Parametrik Uji t ANOVA one way UJI MENYANGKUT RATAAN Asumsi distribusi normal Uji Tanda Uji Rang Tanda
Lebih terperinciPROSIDING ISBN :
APLIKASI METODE CHAID DALAM MENGANALISIS KETERKAITAN FAKTOR RISIKO LAMA PENYELESAIAN SKRIPSI MAHASISWA (Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya) Dian Cahyawati S., Susi Yohana, Putera
Lebih terperinciPEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal)
PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK 1. Data Biner Data biner merupakan data yang hanya memiliki dua kemungkinan hasil. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal) dengan peluang masing-masing
Lebih terperinciMAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik. Dosen Pengampu: Dr. Nur Karomah Dwiyanti M.
MAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik Dosen Pengampu: Dr Nur Karomah Dwiyanti MSi Disusun oleh: 1 Manisha Elok Sholikhati (4112315008) 2 Hanna Fejinia (4112315009)
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)
SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) Nama Mata Kuliah : dan Implementasi Sistem Kode Mata Kuliah : SI 040 Bobot Kredit : 3 SKS Semester Penempatan : VI Kedudukan Mata Kuliah : Mata Kuliah Keahlian Berkarya Mata
Lebih terperinciRENCANA 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 terperinciSILABUS MATA KULIAH S T A T I S T I K A
SILABUS MATA KULIAH S T A T I S T I K A Dosen: Dr. Budi Susetyo, M. Pd (0918) Dr. Juang Sunanto (0918) Drs. Iding Tarsidi, M. Pd (1723) Dra. Tjutju Soendari, M.Pd. ( ) Dra. Oom Siti Homdijah, M. Pd ( )
Lebih terperinciponsel, purposive sampling, regresi logistik politomus
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 1, Tahun 2013, Halaman 49-58 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS PEMILIHAN MEREK TELEPON SELULER PADA MAHASISWA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinciGARIS-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 terperinciModel Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama Anita Nur Vitriana, Rosita Kusumawati Program Studi
Lebih terperinciMAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY
MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY KELOMPOK : Karlina Siti Faresha 135020200111071 Rezky Ridhowati 135020200111074 Pahriyatul Ummah 135020201111002 JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI
Lebih terperinciUji Z atau t Uji Z Chi- square
UJI FRIEDMAN SEBAGAI PENDEKATAN ANALISIS NONPARAMETRIK UNTUK MENGUJI HOMOGENITAS RATA-RATA retnosubekti@uny.ac.id Pendahuluan Uji parametrik memerlukan pemenuhan asumsi-asumsi tentang distribusi populasi
Lebih terperinciPenaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar
Vol.14, No. 2, 159-165, Januari 2018 Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar Sutrianah Burhan 1, Andi Kresna Jaya 1
Lebih terperinciBERKAS 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