PRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS /PENGANTAR METODE STATISTIKA / (2/1/1) I

Transkripsi

1 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 konsep teoritis bidang statistika dasar 5.2 Mampu memformulasikan distribusi probabilitas, estimasi dan pengujian Hipotesis Kemampuan rja 5.3 Mampu menganalisis data dari permasalahan riil dengan metode statistika sederhana PRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS DOSEN PEMBINA 5.4 Mampu Memilih metode statistika yang sesuai untuk menyelesaikan hipotesis yang disusun dan menginterpretasikan hasilnya dengan tepat Mampu menganalisis data dan mampu mengkomunikasikan hasilnya dengan baik Kemampuan Manajerial 5.6 Mampu mengelola lompok rja dan menyusun laporan tertulis secara komprehensif; 5.7 Bertanggung jawab pada perjaan sendiri Dapat diberi tanggung jawab atas pencapaian hasil rja lompok : DOSEN STATISTIKA FMIPA ITS Sikap dan Tata Nilai Memiliki etika profesi (termasuk menghargai temuan orisinil orang lain); menghargai pendapat orang lain; Patuh pada aturan yang tertulis dan tidak tertulis serta berpikir cerdas, amanah dan kreatif. POKOK BAHASAN : Arti dan peran statistika, pengertian data (diskret, kontinyu) dan sumbernya, penyajian data, skala pengukuran. Analisis data diskriptif dan pengumpulan data di lapangan. Konsep peluang (penentuan titik sampel dengan permutasi, kombinasi dan penghitungan peluang suatu jadian). Peluang bersyarat, jadian bebas dan jadian bayes. Variabel random dan peluang bersama. Nilai harapan, varians, kovarians dan korelasi dari variabel random. Distribusi probabilitas diskret, dan kontinyu. Estimasi (titik dan interval) dan testing hipotesis (satu dan dua populasi). Uji bebasan dan sesuaian (uji χ 2 ), regresi rederhana dan korelasi dan penerapannya pada beberapa kasus. PRASYARAT : - 12

2 , ; Mampu konsep metode statistika secara umum 2. Mampu menghitung nilai sentral dan penyebaran serangkaian data serta mampu serangkaian data dengan cara yang tepat 1.1. Mampu peran statistika pada berbagai bidang ilmu 1.2. Dapat pengertian statistik dan Statistika 1.3. Dapat Membedakan Skala pengukuran 1.4. Mampu jenis dan sumber data 1.5. Merumuskan populasi dan sample 1.6. Mengumpulkan dan Menyajikan data dalam bentuk tabel /grafik 1.7. Dapat menggunakan excell untuk penyajian data statistika 2.1. Dapat menyajikan data secara tepat baik dengan table maupun grafik Dapat menghitung dan menginterpretasikan hasil perhitungan nilai sentral (mean, median, modus, kuartil, desil, persentril untuk data tunggal maupun lompok) 2.3. Dapat menghitung dan menginterpretasikan hasil perhitungan ukuran penyebaran data (range, meandeviasi, varians, SD, Dq untuk data tunggal maupun lompok) serta Swness 2.4. Dapat menghitung nilai rata-rata dari selompok data yang ada pengamatan ekstreem Pendahuluan : 1. pengertian statistika 2. peran statistika 3. Data statistic dan skala pengukuran 4. Mengumpulkan data dengan sampel anggota las Statistika Deskriptip 1. Penyajian data, box plot 2. Distribusi frekwensi 3. Nilai Sentral 4. Ukuran penyebaran 5. nilai ekstreem (trimmed mean, winsorized mean) 6. miringan data (swness) [1] : BAB 1 [3] : BAB 1 Modul 1 [3] : BAB 2 Modul 2 dan Diskusi, Keberanian mengungkapkan pendapat 2. membuat laporan secara lompok. 3. Mempresentasikan 5% / 5% 10% / 15% 13

3 ; Mampu menentukan ruang sampel dg tepat ; Mampu konsep suatu jadian dan mampu menghitung peluang suatu jadian dg tepat ; ; ; ;. 5. Dapat menghitung peluang VR dan mampu VR 6. Dapat menghitung peluang distribusi diskret dan mampu jadian diskret 3.1. Dapat menentukan ruang sampel dan titik sampel dari suatu percobaan himpunan/set, penjumlahan, penggandaan, permutasi, kombinasi (analisis kombinatorial) 3.2. Dapat menghitung dan menginterpretasikan peluang suatu jadian 4.1 Dapat mendefinisikan dan menghitung suatu peluang jadian yang bersifat jadian bersyarat dan jadian bebas serta jadian bayes (teorema bayes) 5.1. Dapat menentukan nilai suatu variabel random dan peluangnya Dapat menghitung peluang VR diskret 5.3. Dapat menghitung peluang bersama dan peluang marginal serta peluang bersyarat 5.4. Dapat menghitung Nilai harapan; varians; kovarians dan korelasi VR Dapat memahami suatu jadian mengikuti distribusi diskret tertentu 6.2. Dapat menghitung peluang jadian yang mengikuti distribusi diskret 6.3. Dapat menghitung mean dan varians distribusi peluang 6.4. Dapat menghitung peluang dengan bantuan Tabel (Binomial, Poisson) Konsep peluang 1. penentuan ruang sampel dan titik sampel dari suatu himpunan/set, penjumlahan, penggandaan, permutasi, kombinasi 2.menghitung peluang suatu jadian Peluang suatu jadian : 1. Peluang bersyarat 2. Kejadian bebas 3. Kejadian Bayes Variabel Random 1. Pengertian VR 2. Distribusi peluang diskret dan kontinyu 3. Distribusi peluang bersama 4. Nilai harapan; varians; kovarians dan korelasi VR Distribusi Peluang Diskret : 1.Uniform; 2. Bernoulli; 3.Binomial; 4. Multinomial; 5. Geometrik; 6.Binomial-Negatif; 7. Poisson [1] : BAB 1 [3] : BAB 3 Diskusi dan latihan soal [2]: BAB 1 Diskusi, dan [2]: BAB 2 [2]: BAB 3 [3]: BAB 3 Modul 3 Diskusi, tes dan Latihan 1. Tes 1 2. Aktifitas melakukan percobaan dan menghitung peluang nya menyelesaikan soal secara individu (mengerjakan. 1. Tes 5% / 20% 7% / 27% 8% / 35% 15% / 50% 14

4 ; ; ; ; ; Dapat menghitung peluang distribusi normal dan mampu jadian kontinyu 8. Mampu Konsep estimasi dan membuat estimasi yang sesuai pada jadian rii 9. Mampu Konsep testing hipotesis dan merumuskan testing hipotesis yang sesuai pada jadian riil 10. Mampu Regresi linier sederhana dan 7.1. Dapat memahami ciri-ciri fungsi probabilitas distribusi Normal dan transformasi normal standard 7.2. Dapat menghitung peluang distibusi normal (manual maupun tabel) 7.3. Dapat memahami ciri fungsi probabilitas distribusi Gamma, eksponential dan Khi Kuadrat 8.1. Dapat konsep ditribusi sampling sebagai dasar estimasi parameter 8.2. Mampu konsep estimasi dan sifat-sifat estimator yang baik Dapat melakukan estimasi parameter titik dan interval untuk satu & dua populasi (µ, p, σ 2, µ1- µ2; p1-p2; σ1/ σ2 ) 9.1. Dapat konsep testing hipotesis 9.2. Dapat menghitung salah jenis I dan II 9.3. Dapat merumuskan hipotesis dari berbagai kasus riil Dapat melakukan pengujian terhadap kasus riil untuk satu & dua populasi (µ, p, σ 2, µ1- µ2; p1-p2; σ1/ σ2 ) 9.5. Dapat melakukan pengujian independensi dan sesuaian dengan menggunakan distribusi χ Dapat Membuat model regresi linier sederhana dan menginterprestasikan model untuk kasus riil. (menyusun model pola hubungan dua variabel) Distribusi Peluang Kontinyu : 1. Normal 2. Pendekatan Normal untuk Binomial 3. Gamma, eksponential dan Khi Kuadrat Estimasi 1. Distribusi sampling ((µ, p, σ 2 ) 2. Estimasi titik (µ, p, σ2) 3. Estimasi interval (µ, p, σ 2, µ1- µ2; p1-p2; σ1/ σ2 ) Testing Hipotesis 1. Konsep testing hipotesis dan perumusan Ho dan H1 (uji searah atau dua arah) 2. salahan dalam pengujian 3. langkah-langkah pengujian 4. Pengujian satu sampel dan dua sampel (µ, p, σ 2, µ1- µ2; p1-p2; σ1/ σ2 ) 5. Pengujian Khi Kuadrat untuk independensi & sesuaian Regresi rederhana dan korelasi dan penerapannya pada beberapa kasus [2]: BAB 4 [3]: BAB 5 Modul 3 [2] : BAB 5, 6 Modul 4, 5 [2] : BAB 6,7 [3]: BAB 8 Modul 5 [2] : Bab 8 Modul 6 Diskusi dan latihan soal soal, tes dan Latihan 2. tes 3. Mempresentasikan 7% / 57% 13% / 70% 25%/ 95% 5%/100% 15

5 korelasi serta menyusun model regresi yang sesuai pada jadian riil 10.2 Dapat menghitung derajat eratan hubungan dua variabel (korelasi) PUSTAKA UTAMA 1. Walpole, R.E. and R.H.Myers(Terjemahan oleh RK Sembiring), Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan, Penerbit ITB, Bandung Salamah, Mutiah dan Destri Susilaningrum. Modul Pengantar Statistika PUSTAKA PENDUKUNG 1. Bhattacharya, G and R.A. Johnson, Statistical Concept and Methods, John Wiley & Sons, New York Lucia Aridinanti, Mutiah Salamah, Sri Pingit, dan Kartika. Pengantar Metose Statistika, Jurusan Statistika FMIPA ITS Manual MINITAB 16