RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Pemulusan Kode/sks : MAS 4131 / 2 Semester : III Status (Wajib/Pilihan) : Pilihan (P) Prasyarat : MAS 4231 (PengantarAnalisisRegresi) Nama Dosen Pengampu : B. TUJUAN PEMBELAJARAN Membekali mahasiswa pengetahuan tentang : i. Pola (variasi) data deret ii. Ketepatan metode peramalan iii. Rata-rata linier ganda iv. Pemulusan eksponensial tunggal, metode ganda: Brown, Holt, metode tripel :Winter, v. Klasifikasi Pegel, lain vi. Dekomposisi, dekompsisi Census vii. Pemulusan regresi untuk deret dengan pola trend. viii. 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; KU2 Mampu menunjukkan kinerja mandiri, bermutu, terukur
KU9 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
D. RENCANA PEMBELAJARAN Mgg Bahan Kajian Sub Bahan Kajian I Pendahuluan Kontrak kuliah Data deret univariate Contoh data deret Satuan pengamata n Pola data deret Bentuk Pembelajaran Kuliah (*) Respons Semina i r/prese tutorial ntasi(*) (*) Prakt ikum (*) Deskripsi Tugas Mencari 10 data deret di big ilmu kehidupan social ekonomi. Perhatikan satuan pengamatan pola data. Deskripsi Praktikum Kemampuan akhir (**) Memahami aturan, bahan kajian pustaka Memahami perilaku data deret II Ketepatan metode peramalan Ukuran statistic standard an relative Statistik U DW Menghitung ketepatan metode peramalan dari analisis regresi data deret Memahami mampu memilih ketepatan metode peramalan III Rata-rata Rata-rata Menghitung rata- Mampu menghitung
IV V VI tunggal ganda Rata-rata linier Pemulusan eksponensial tunggal ganda: Brown Rata-rata tunggal Rata-rata ganda Pemilihan T Bobot Dasar ratarata linier Bobot Bobot Pemilihan α Pemilihan model yang sesuai dengan pola data horizontal Kuis I Inisiasi awal Brown Model rata tunggal, ganda bobot tiap Efek pemilihan T dalam rata rata Menghitung meramalkan dengan rata-rata linier Menghitung bobot rata-rata linier Melakukan eksponensial tunggal, memilih α efeknya dengan analitik paket program Melakukan eksponensial Brown rata-rata tunggal, ganda. Memahami bobot data deret efek pemilihan T dalam rata rata terhadap pola data Mampu menghitung meramalkan dengan rata-rata linier Menghitung bobot rata-rata linier Mampu memilih α efeknya dengan analitik paket program Mampu melakukan peramalan dengan eksponensial Brown
VII ganda: Holt Pemilihan model ramalan Inisiasi awal ganda: Holt Pemilihan model yang sesuai dengan pola data trend linier Presentasi Kontektua l VIII UTS IX UTS X Inisiasi awal tripel : Winter tripel : Winter aditif multiplikati XI Klasifikasi Pegel f Pemulusan eksponensi al : Klasifikasi Pegel Kolabo ratif Melakukan eksponensial Holt Membandingkan metode rata-rata linier Brown Holt Menghitung inisiasi awal Memilih metode Winter aditif multiplikatif Membandingkan klasifikasi Pegel dengan metode yang lain Mampu melakukan peramalan dengan eksponensial Holt Mampu memilih membandingkan metode rata-rata linier, Brown Holt Mampu mengartikan model luaran paket program. Mampu memilih meramalkan metode Winter aditif multiplikatif Mampu mengartikan model luaran paket program. Mampu mengartikan membandingkan klasifikasi Pegel dengan metode yang lain
XII lain control adaptif dari Chow adaptif dari Brown Sistem pemantaua n dari Trigg Kuis II XIII Dekomposisi Dekomposi si klasik Rata-rata lainnya IV Dekomposisi Census Penyesuaia n hari perdaganga n Penyesuaia n musiman awal akhir Bulan dominasi Siklus Presentasi Kontektua l Kolabo ratif Mengurai data deret berdasar pola yang ada Mencari bobot raata-rata terpusat Menghitung penyesuaian hari perdagangan, musiman awal akhir Mengetahui perkembangan metode Mampu mengurai data deret berdasar pola yang ada Mampu mencari bobot rata-rata terpusat Mampu menghitung penyesuaian hari perdagangan, musiman awal akhir
XV Pemulusan Kuis II regresi Model mean konstan XVI Pemulusan untuk deret Model Local Model ramalan Mampu meramal model Pemulusan dengan mean eksponensial Mampu meng update pola trend konstan Updating ramalan hasil ramalan Pemulusan Eksponensi al sederhana (*) 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 18 19. No Indikator Penilain Bobot Penilaian 1. Keaktifan di kelas 10 % 2. Responsi - 3. Praktikum - 4. Kuis 10 % 5. Tugas/Presentasi 20 % 6. UTS 30 % 7 UAS 30 %
Jumlah 100% Note: Bobot nilai tugas (presentasi, responsi) minimal 27% Bobot nilai praktikum sesuai bobot sks Nilai akhir : menggunakan standar penilaian F. Daftar Referensi Kisaran Nilai 80.1 75.1 80.0 B+ 70.1 75.0 B 65.1 70 C+ 55.1 65.0 C 50.1 55.0 D+ 45.1 50.0 D 45 E Kriteria (Huruf Mutu) A 1. Makridakis, Wheelwright and Hydiman. 2008. Forecasting:Methods and Application. 3 rd Edition. John Wiley & Sons. 2. Ledolter, J. Abraham, B. 1983. Statistical Method to Forecasting. John Wiley & Sons, New York. 3. Berenson, ML, David ML Timothy CK. 2006. Basic Business Statistics. Concepts and Application. Pearson Prentice Hall. 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.
H. Penanggung Jawab Kualitas Proses Pengajaran Mata Kuliah Ketua Program Studi bertindak sebagai penanggung jawab kualitas proses pengajaran mata kuliah.