RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)

dokumen-dokumen yang mirip
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)

SILABUS (GBPP Perkuliahan)

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM DOKTOR STATISTIKA (STK) DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)

SILABUS. 5. Evaluasi a. Kehadiran = 10% b. Tugas = 20% c. UTS = 30% d. UAS = 40%

Program Studi Teknologi Hasil Perairan (S2)

Learning Outcomes Program Master (S2) PS Entomologi, Departemen Proteksi Tanaman, Faperta, IPB

No Kompetensi Khusus Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Metode Media / Alat Mahasiswa mampu menjelaskan konsep Apa itu statistik?

mengsumsikan tidak ada kesalahan pengukuran, validitas dapat dievaluasi dengan mengamati nilai bias dari penduganya. Bias, B ( ) dari populasi

SAMPLING METHODS Metode Penarikan Contoh STK221 3(2-2)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER

Program Studi Teknik Mesin S1

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

METODE STATISTIKA (Pendahuluan)

HASIL DAN PEMBAHASAN. Deskripsi Data

PRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja.

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA

SILABUS DAN SAP MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN (AGT6224) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GENAP (SMT III)

BAB 5 FUNDAMENTAL DISTRIBUSI PELUANG MUHAMMAD NUR AIDI

Sem 7-4. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP)

Syllabus Statistika Dasar Semester Ganjil 2012/2013 Prodi Informatika FMIPA Unsyiah

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA. B. TUJUAN PEMBELAJARAN Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu:

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

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA

STATISTIKA. Ketua Program Studi/Koordinator Mayor: Program Doktor: Aji Hamim Wigena Program Magister Sains: Erfiani. Staf Pengajar: Tujuan Pendidikan

SATUAN ACUAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIK & PROBABILITAS KODE : TIK1010 / SKS : 3 SKS

SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran. 1. Menyusun langkahlangkah. 1. Langkahlangkah. setiap metode penarikan sampel 2.

Perancangan Percobaan

Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan I

Kompetensi Lulusan, Learning Outcomes dan Kurikulum Program Studi Magister Teknologi Pangan Berdasarkan Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia

STK 211 Metode statistika. Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT Dr.Ir. Muhammad Nur Aidi, MS

Pendugaan Selang Kepercayaan Persentil Bootstrap Nonparametrik untuk Parameter Regresi

BAB 7 DISTRIBUSI-COMPOUND DAN GENERALIZED SPASIAL MUHAMMAD NUR AIDI

SILABUS STATISTIK BISNIS. Dosen: Dalizanolo Hulu, SE, ME

HASIL DAN PEMBAHASAN. Analisis data menggunakan software SPSS 11.5 for windows, Microsoft Excel, dan SAS 9.1. Profil Responden

STATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum:

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : Sistem Informasi

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH SIMULASI (KB) KODE / SKS : KK / 3 SKS

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1

Silabus Teori Peluang (STK-104) Jurusan Statistika Genap 2013/2014

Kontrak Kuliah Metode Statistika 2

DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS

ANALISIS KONJOIN UNTUK MENILAI PEMBUKAAN PROGRAM STUDI STATISTIKA DI UNIVERSITAS SYIAH KUALA. Abstrak

Capaian Pembelajaran/Learning Outcomes Program Studi Teknologi Pascapanen (PS TPP) Strata Magister sesuai KKNI Level 8

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN (RPP) Mata Kuliah. Metode Penelitian Kuantitatif

RENCANA MUTU PEMBELAJARAN. I. Standar Kompetensi : Menyelesaikan masalah probabilitas baik secara teoritik maupun aplikasinya dalam kehidupan.

METODOLOGI PENELITIAN (PS602)

SILABUS MATAKULIAH METODOLOGI RISET BISNIS

TELKOM UNIVERSITY FAKULTAS KOMUNIKASI DAN BISNIS JURUSAN/PROGRAM STUDI S1 ADMINISTRASI BISNIS RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER

Kompetensi dan Learning Outcomes Program Studi Manajemen dan Bisnis Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

STK 203 TEORI STATISTIKA I

Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan I

Kegiatan Belajar 1 menerangkan konsep chi square. Kegiatan Belajar 2 menerangkan uji kepatutan (goodness of fit). Kegiatan Belajar 3 menerangkan tes

Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

TELKOM UNIVERSITY FAKULTAS KOMUNIKASI DAN BISNIS JURUSAN/PROGRAM STUDI S1 ADMINISTRASI BISNIS RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER

SILABUS : METODOLOGI PENELITIAN PARIWISATA

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran

BAB I PENDAHULUAN. Statistika adalah salah satu cabang ilmu yang mempelajari prosedur-prosedur

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

STATISTIK DAN PROBABILITY

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS

TINJAUAN PUSTAKA. mengestimasi parameter regresi. Distribusi generalized. digunakan dalam bidang ekonomi dan keuangan.

SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-211 Nama Mata Kuliah : Model Stokastik Jumlah SKS : 2 Semester :

Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran. Oleh: Prof. Dr. F.X. Susilo (PJ Matakuliah)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

BAHAN KULIAH STATISTIKA (Kelas Teori)

di masa yang akan datang dilihat dari aspek demografi dan kepuasannya. PENDAHULUAN

UNIVERSITAS TEUKU UMAR FAKULTAS EKONOMI PRODI S1 MANAJEMEN

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran

BUKU RANCANGAN PENGAJARAN

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYARTA

BERKAS PENYUSUNAN RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) FAKULTAS KOMUNIKASI BISNIS. Program Studi ADMINISTRASI BISNIS. Mata Kuliah : STATISTIKA BISNIS

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI PSIKOLOGI. Issue/Revisi : A0 Tanggal : 27 November 2017

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

BUKU RANCANGAN PEMBELAJARAN

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMputer Semester : 4

STATISTIKA FAI SKS

Learning Outcomes Ilustrasi Lingkup Kuliah Gugus. Pendahuluan. Julio Adisantoso. 10 Pebruari 2014

Kelas 2. Kelas 1 Mahasiswa. Mahasiswa. Gambar 1 Struktur data kelompok dalam pengukuran berulang pada data Metode Statistika

NAMA PERGURUAN TINGGI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUTRI

PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER GANJIL 2016/2017 PROGRAM STUDI MANAJEMEN INFORMASI KESEHATAN FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN UNIVERSITAS ESA UNGGUL

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

Dokumen Kurikulum Program Studi : Arsitektur

Konsep-konsep Dasar Statistika

SILABUS MATAKULIAH. Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 4 September 2015

Pengenalan Kurikulum Program Studi S1 Fisika IPB Tony Sumaryada, Ph.D 19 Mei 2016

BERKAS PENYUSUNAN RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) FAKULTAS KOMUNIKASI DAN BISNIS. Program Studi Administrasi Bisnis. Mata Kuliah : RISET PEMASARAN

2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE

SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI (STIE) LABUHAN BATU

Silabus dan Satuan Acara Perkuliahan

ANALISIS KETERGANTUNGAN ANTARA CAPAIAN PENGUASAAN KONSEP DASAR DENGAN KETUNTASAN PEMAHAMAN MATERI PENCACAHAN DALAM MATEMATIKA DISKRET

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN (RPP) Mata Kuliah STATISTIKA II

SILABUS MATA KULIAH. : Dapat menyelesaikan permasalahan probabilitas dan mampu mengaplikasikan dalam kehidupan

Transkripsi:

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. Deskripsi Lulusan Program Master STT Parameter Deskripsi A. Kemampuan Bidang Kerja B. Lingkup Kerja Berdasarkan Pengetahuan yang Dikuasai C. Kemampuan Manajerial Unsur-unsur Deskripsi A.1. Memiliki kemampuan memformulasikan permasalahan nyata sehingga diperoleh solusi (pemecahan) secara kuantitatif A.2. Memiliki kemampuan menyusun dan mengevaluasi secara praktis rancangan pengumpulan data dan menerapkannya dalam bentuk survei kompleks maupun percobaan tak-standar (faktorial pecahan, non-ortogonal) yang sesuai dengan konteks permasalahan yang dihadapi, serta mampu mengelola pelaksanaan proses pengumpulan tersebut. A.3. Memiliki kemampuan menyusun rancangan praktis analisis data menggunakan teknik-teknik statistika yang tepat, mengelola pelaksanaan kegiatan analisis data yang terpadu A.4. Memiliki kemampuan menerjemahkan hasil analisis sesuai dengan konteks yang dihadapi dan menyajikan hasil analisis dalam bentuk yang mudah dipahami Menguasai pengetahuan statistika untuk menyusun rancangan dalam memecahkan masalah pengumpulan data dan analisis kuantitatif serta mampu mengelola pelaksanaannya Memiliki kemampuan berkomunikasi dan berinteraksi dengan praktisi bidang terapan kuantitatif serta mampu mengelola riset untuk perbaikan kualitas hidup masyarakat dengan penuh tanggung jawab.

II. Capaian (Learning Outcome, (LO)) Unsur-unsur Deskripsi A.1. Memiliki kemampuan memformulasikan permasalahan nyata sehingga diperoleh solusi (pemecahan) secara kuantitatif A.2. Memiliki kemampuan menyusun dan mengevaluasi secara praktis rancangan pengumpulan data dan menerapkannya dalam bentuk survei kompleks maupun percobaan tak-standar (faktorial pecahan, non-ortogonal) yang sesuai dengan konteks permasalahan yang dihadapi, serta mampu mengelola pelaksanaan proses pengumpulan tersebut. A.3. Memiliki kemampuan menyusun rancangan praktis analisis data menggunakan teknikteknik statistika yang tepat, mengelola pelaksanaan kegiatan analisis data yang terpadu A.4. Memiliki kemampuan menerjemahkan hasil analisis sesuai dengan konteks yang dihadapi dan menyajikan hasil analisis dalam bentuk yang mudah dipahami Learning Outcomes (LO) a. Mampu merumuskan permasalahan nyata menjadi permasalahan statistika b. Mampu merumuskan hipotesis statistik a. Mampu merumuskan rancangan pengumpulan data yang tepat sesuai dengan permasalahan b. Mampu menyusun, menerapkan dan mengevaluasi rancangan sampling yang efisien untuk suatu survey c. Mampu menyusun dan mengevaluasi instrumen pengumpulan data Mampu mengkoordinasikan pelaksanaan pengumpulan data a. Mampu menyusun rancangan analisis data dan tahapan pelaksanaannya b. Mampu menyusun struktur data dengan benar sesuai dengan kebutuhan analisis c. Mampu melaksanakan analisis data menggunakan perangkat lunak statistik d. Mampu melakukan pengujian hipotesis sesuai dengan permasalahan e. Mampu mengkoordinir pelaksanaan kegiatan analisis data a. Mampu menyusun rancangan analisis data dan tahapan pelaksanaannya b. Mampu menyusun struktur data dengan benar sesuai dengan kebutuhan analisis c. Mampu melaksanakan analisis data menggunakan perangkat lunak statistik d. Mampu melakukan pengujian hipotesis sesuai dengan permasalahan e. Mampu mengkoordinir pelaksanaan kegiatan analisis data

Unsur-unsur Deskripsi B. Menguasai pengetahuan statistika untuk menyusun rancangan dalam memecahkan masalah pengumpulan data dan analisis kuantitatif serta mampu mengelola pelaksanaannya C. Memiliki kemampuan berkomunikasi dan berinteraksi dengan praktisi bidang terapan kuantitatif serta mampu mengelola riset untuk perbaikan kualitas hidup masyarakat dengan penuh tanggung jawab. Learning Outcomes (LO) a. Mempunyai pengetahuan statistika madya tentang metode pengumpulan data, komputasi statistik, dan analisis data b. Mampu menerapkan statistika di berbagai bidang terapan a. Mampu memimpin dan bekerja dalam tim b. Memiliki etika penerapan statistika yang baik

III. Rancangan Kurikulum berbasis Kompetensi Mata Kuliah SPs (6 sks) Mata Kuliah Wajib Mayor S2 (29 sks) MATA KULIAH A.1.a A.1.b A.2.a A.2.b A.2.c A.2.d A.3.a A.3.b A.3.c A.3.d A.3.e A.4.a A.4.b A.4.c B.1 B.2 C.1 C.2 PPS500 = Bahasa Inggris STK511 = Analisis Statistika v v v v v v v v v STK500 = Pengantar Teori Statistika v STK 503 = Statistika Inferensia v v v STK571 = Komputasi Statistika v v v v v v STK531 = Analisis Regresi Terapan v v v v v v v v v v v STK551 = Analisis Data Kategorik v v v v v v v v v STK651 = Analisis Deret Waktu v v v v v v v v v STK622 = Analisis dan Perancangan Survey v v v v v v v V v v v v v v v v v PPS601 = Kolokium v v v v PPS690 = Seminar v v v v v v v PPS699 = Penelitian dan Tesis v v v v v v v v v v v v v v v v v V Mata Kuliah Pilihan Mayor S2 STK561 = Statistika Pengendalian Mutu v v v v v v v v STK632 = Analisis Peubah Ganda v v v v v v v v STK533 = Eksplorasi Data v v v V STK653 = Persamaan struktural v v v v v v v v v Minor v v IV. Rancangan GBPP dan Kompetensi Matakuliah

V.1. Analisis Perancangan Survei (STK622) A. Matriks Kompetensi Pertemuan Materi A.1.a A.1.b A.2.a A.2.b A.2.c A.2.d A.3.a A.3.b A.3.c A.3.d A.3.e A.4.a A.4.b A.4.c B.1 B.2 C.1 C.2 Analisis Perancangan Survei (STK622) Pengantar Perencanaan Survei 1 Contoh, Perumusan Masalah dan Tahapan Survei v v v v v V v v v v v v v v v v x x x x x 2 Presentasi Kelompok Perumusan Masalah, Tujuan, Sasaran dan Ruang Lingkup x x x x x 3 Review Metode Penarikan Contoh x x x x 4 Presentasi Kelompok mengenai Teknik Sampling dan Pemilihan Responden 5 Desain Kuesioner x x x x x 6 Presentasi Kelompok mengenai Desain Kuesioner x x x 7 Presentasi Kelompok Mengenai Manajemen Survei dan Penjaminan Mutu Data 8 Program Entri x x x x 9 Presentasi Kelompok mengenai Pembuatan dan Pengoperasian Program Entri x x x 10 Pembahasan Pelaksanaan Survei x x 11 Pelaksanaan Survei x x 12 Diskusi Kelompok mengenai Pelaksanaan Survei x x 13 Analisis Data, Pembuatan Laporan dan Presentasi Hasil Survei 14 Presentasi Kelompok mengenai Hasil Survei x x x x x x x x x x x x x x x x x x x

B. Garis-garis Besar Program Pengajaran (GBPP) Fakultas/Prodi Mata Kuliah/Kode : SPs/Statistika Terapan Semester / SKS : Ganjil / 3(2-2) : Analisis Perancangan Survei (STK622) Deskripsi Mata Kuliah : Mata kuliah ini membahas mengenai bagaimana merumuskan permasalahan dan tujuan survei, merencanakan survei, menentukan teknik sampling dan memilih obyek survei dengan tepat, merancang kuesioner, pengorganisasian dan administrasi survei di lapangan, verifikasi dan validasi data, menyusun program entri, melakukan survei lapangan, serta menganalisis, membuat laporan dan mempresentasikan hasil analisis data survei. Standar Kompetensi : Mampu merumuskan, merencanakan, mengorganisasi, dan melaksanakan survei, serta mampu menganalisis data, membuat laporan dan mempresentasikan hasil survei. Mata Kuliah Prasyarat : Analisis Statistika (STK511) dan Analisis Regresi Terapan (STK531). No. Kompetensi Dasar Indikator 1 Mahasiswa mampu merencanakan,merancang survei sesuai dengan tujuan penelitian/studi, membuat proposal penelitian untuk kegiatan survey, merumuskan masalah dan mempresentasikannya 2 Mahasiswa dapat memilih teknik penarikan contoh yang paling efisien dan praktis sesuai dengan tujuan survei dan mempresentasikannya Kelebihan dan Kelemahan Survei Contoh Penggunaan dan Penyalahgunaan Survei Tahapan Survei Perumusan Masalah Penentuan Tujuan Survei Sasaran dan Lingkup Survei Konsep Dasar Penarikan Contoh Penarikan Contoh Tak Berpeluang Penarikan Contoh Berpeluang Sampling Error & Standard Error Teknik Sampling Pemilihan Objek Survei Pengalaman Belajar ( ) Materi Pokok Pengantar Perencanaan Survei, Tahapan Survei dan Perumusan Masalah Review Metode Penarikan Contoh Alokasi Waktu (menit) 2 x (2 x 50 menit) 2 x (2 x 50 menit) Sumber Bahan (Kepustakaan) Buku 1 Buku 2 Referensi Lain yangterkait Masalah yang Diberikan Buku 1 Buku 3 Referensi Lain yangterkait Masalah yang Diberikan Penilaian Portofolio, Portofolio, 3 Mahasiswa mampu merancang kuesioner yang valid dan terandal, memilih cara pengumpulan informasi, dan Tujuan dan Kendala Tipe-tipe Pengumpulan Informasi, Kelebihan dan Kelemahannya Desain Kuesioner dan Panduan Wawancara 2 x Buku 1 Buku 2 Referensi Lain yangterkait Portofolio,

No. Kompetensi Dasar Indikator mampu melakukan wawancara dalam survei dan mempresentasikannya 4 Mahasiswa mampu menjelaskan pengorganisasian dan administrasi lapangan dalam survei dengan wawancara, serta mampu melakukan penyuntingan dan pengkodean terhadap hasil survei 5 Mahasiswa mampu membuat beberapa program entri dan mempresentasikan cara pembuatan dan pengoperasiannya 6 Mahasiswa mampu mengantisipasi tahapantahapan yang dilalui dalam Pertanyaan Terbuka dan Tertutup Cara Menulis Pertanyaan Susunan Pertanyaan Lay-out Kuesioner Jenis-jenis Pertanyaan Pre-tests Validitas dan Reliabilitas Kuesioner Faktor-faktor yang Mempengaruhi Komunikasi dalam Wawancara Interaksi dan Bias Cara-cara Wawancara Rekruitmen dan Seleksi Pewawancara Training Pewawancara Supervisi Lapangan Pengendalian Mutu Pengendalian Administratif Penyuntingan Pengkodean Masalah-masalah dalam Pengkodean Penyimpanan Informasi Pemeriksaan Konsistensi Missing Data (Data Hilang) Peralatan Pemroses Data Pengembangan dan Pemeriksaan Peubah Pembuatan Program Entri Pengoperasian Program Entri Tahapan-Tahapan Survei Kendala-kendala Cara mendapatkan Pengalaman Belajar ( ) Materi Pokok Manajemen Survei dan Penjaminan Mutu Data Survei Desain Program Entri Data Perencanaan Pelaksanaan Survei Alokasi Waktu (menit) Sumber Bahan (Kepustakaan) Masalah yang Diberikan 1x Buku 1 Buku 2 Referensi Lain yangterkait Masalah yang Diberikan 2x Buku 1 Buku 2 Referensi Lain yangterkait Masalah yang Diberikan (Epidata, SPSS, SAS, Excel, StatPac) 1x Buku 1 Buku 2 Referensi Lain Penilaian Portofolio, Portofolio, Portofolio,

No. Kompetensi Dasar Indikator pelaksanaan survei, serta mampu mengantisipasi kendala-kendala yang mungkin dihadapi 7 Mahasiswa mampu melakukan survei lapangan dengan penuh tanggungjawab serta mendiskusikan kendalakendala yang dihadapi dalam pelaksanaan survei 8 Mahasiswa mampu melakukan analisis data survei, membuat laporan dan mempresentasikan hasil survei responden Etika Berwawancara Teknik sampling Pemilihan responden Proses wawancara Penanganan dokumen hasil survei Analisis Data Survei Penulisan Laporan Presentasi Hasil Survei Pengalaman Belajar ( ) Materi Pokok Alokasi Waktu (menit) Sumber Bahan (Kepustakaan) yangterkait Masalah yang Diberikan Penilaian Pelaksanaan Survei 2x Portofolio, Analisis Data dan Laporan Hasil Survei 2x Buku 1 Buku 2 Referensi Lain yangterkait Masalah yang Diberikan Portofolio, Pustaka: 1. Warwick, D.P. and Lininger, C.A. 1975.The Sample Survei: Theory and Practice. McGraw-Hill, Inc., New York. 2. Buckingham, A and Saunders, P. 2004. The Survei Methods Workbook.Oddisey Press Inc., Gonic, New Hampsire 3. Scheaffer, R.L, Mendenhall, W and Ott Lyman. 1990. Elementary Survei Sampling, 4th Edition, PWS-Kent Publishing Company, Boston

IV.2. Statistika Inferensia (STK503) A. Matriks Kompetensi Pertemuan Materi A.1.a A.1.b A.2.a A.2.b A.2.c A.2.d A.3.a A.3.b A.3.c A.3.d A.3.e A.4.a A.4.b A.4.c B.1 B.2 C.1 C.2 Statistika Inferensia (STK503) v v v 1 Pengantar dan Analisis Kombinatorik v 2 Konsep Dasar Peluang v 3 Peubah Acak v v 4 Nilai Harapan dan Fungsi pembangkit v momen 5 Beberapa Peubah Acak Diskret v 6 Beberapa Peubah Acak Kontinu v 7 Sebaran Peluang Bersama v v v 8 Sebaran fungsi peubah acak v v v 9 Kaidah dan Sifat Sebaran Fungsi v v v Linier dan Kuadrat Peubah Acak Normal 10 Pendugaan Parameter v v 11 Penduga Selang Kepercayaan v v

B. GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN Fakultas/Prodi Mata Kuliah/Kode : SPs/Statistika Terapan : Statistika Inferensia (STK503) Semester / SKS : Ganjil / 3(3-0) Deskripsi Mata Kuliah : Standar Kompetensi : Mata Kuliah Prasyarat : Mata kuliah ini membahas tentang konsep dasar peluang, peubah acak, nilai harapan, transformasi peubah acak, statistik tataan, peubah acak ganda, sebaran contoh acak, pendugaan parameter : metode momen dan metode kemungkinan maksimum; pengujian hipotesis : metode rasio kemungkinan maksimum, dan uji paling kuasa; pendugaan selang : pembalikan statistik uji dan statistik pivot. Mampu menjelaskan tentang konsep dasar peluang, peubah acak, nilai harapan, transformasi peubah acak, peubah acak ganda, sebaran contoh acak, pendugaan parameter, pengujian hipotesis, penduga selang, dan contoh penggunaannya pada penelitian statistika. Pengantar Teori Statistika (STK500) dan Analisis Statistika (STK511) No. Tujuan Instruk-sional Khusus Indikator Pengalaman Belajar ( ) Materi Pokok Alokasi Waktu (menit) Sumber Bahan (Kepustakaan) Penilaian 1 Mahasiswa dapat menjelaskan ruang contoh dan kejadian beserta pengolahannya, mencacah banyaknya titik contoh dalam ruang contoh dan kejadian 2 Mahasiswa dapat menjelaskan konsep dasar peluang, dalil-dalil yang berkenaan dengan peluang, peluang bersyarat dan kejadian saling bebas 3 Mahasiswa dapat menjelaskan konsep peubah acak diskret, menentukan fungsi sebaran peubah acak diskret, konsep peubah acak kontinu, dan menentukan fungsi sebaran peubah acak kontinu 4 Mahasiswa dapat mampu menentukan nilai harapan, Ruang Contoh dan Kejadian Sifat-sifat Kejadian Pengolahan terhadap Kejadian Prinsip dasar mencacah Konsep Peluang Peluang Bersyarat Kejadian Saling Bebas Dalil Bayes Definisi Peubah Acak Peubah Acak Diskret dan Kontinu Fungsi Peluang dan Fungsi Sebaran Peubah Acak Diskret Fungsi Kepekatan Peluang dan Fungsi Sebaran Peubah Acak Kontinu Nilai Harapan Momen Pengantar dan Analisis Kombinatorik Konsep Dasar Peluang Peubah Acak Nilai Harapan dan Fungsi pembangkit momen 1 x 1 x 1 x 1x Buku 1

No. Tujuan Instruk-sional Khusus Indikator Pengalaman Belajar ( ) Materi Pokok Alokasi Waktu (menit) Sumber Bahan (Kepustakaan) Penilaian momen, dan fungsi pembangkit momen, dan menentukan karakteristik sebaran peluang peubah acak berdasarkan fungsi pembangkit momennya. 5 Mahasiswa dapat mengenali sebaran peluang peubah acak diskret, nilai harapan, dan fungsi pembangkit momennya, serta mampu menjelaskan keterkaitan peubah acak Binomial, Hipergeometrik dan Poisson 6 Mahasiswa dapat menjelaskan konsep peubah acak kontinu beserta nilai harapan dan ragammya, serta dapat menurunkan fungsi sebaran peubah acak kontinu dari fungsi kepekatannya dan sebaliknya 7 Mahasiswa dapat menjelaskan sebaran peluang bersama, marjinal, dan bersyarat untuk peubah acak diskret dan kontinu, kebebasan, nilai harapan, dan peragam. 8 Mahasiswa dapat menentukan bentuk sebaran dari fungsi peubah acak. 9 Mahasiswa dapat menjelaskan sifat fungsi linier dan kuadrat peubah acak normal 10 Mahasiswa dapat menerangkan prinsip pendugaan parameter Fungsi pembangkit momen Peubah Acak Bernouli Peubah Acak Binomial Peubah Acak Geometrik Peubah Acak Binom Negatif Peubah Acak Hipergeometrik Peubah Acak Poisson Pendekatan Sebaran Hipergeometrik dan Poisson terhadap Sebaran Binomial Peubah Acak Seragam Peubah Acak Normal Peubah Acak Eksponensial Peubah Acak Gamma Peubah Acak Khi-kuadrat Peubah Acak Beta Fungsi Peluang Bersama Fungsi Kepekatan Peluang Bersama Fungsi Peluang Marginal dan Fungsi Kepekatan Marginal Sebaran Peluang Bersyarat Nilai Harapan Bersama dan Bersyarat Peubah Acak Saling Bebas Peragam dan Korelasi Metode momen Metode fungsi sebaran kumulatif Metode transformasi Statistik tataan Kombinasi linier peubah acak normal Sebaran jumlah kuadrat peubah acak normal Kaidah sebaran t-student Kaidah sebaran F Prinsip dasar pendugaan parameter Metode penduga titik: Beberapa Peubah Acak Diskret Beberapa Peubah Acak Kontinu Sebaran Peluang Bersama Sebaran fungsi peubah acak Kaidah dan Sifat Sebaran Fungsi Linier dan Kuadarat Peubah Acak Normal Pendugaan Parameter 1x 1 x 2 x 2 x 1 x 2 x

No. Tujuan Instruk-sional Khusus Indikator Pengalaman Belajar ( ) Materi Pokok Alokasi Waktu (menit) Sumber Bahan (Kepustakaan) Penilaian dengan metode momen dan kemungkinan maksimum, dan sifat-sifat penduga parameter. 11 Mahasiswa dapat menerangkan dan menentukan selang kepercayaan dengan metode pivot Daftar Pustaka :. Metode momen dan Metode Kemungkinan Maksimum Sifat-sifat suatu penduga parameter : tak bias, efisien, dan konsisten Pendugaan selang dengan metode pivot Penduga Selang Kepercayaan 1 x 1. Wackerly D, Mendenhall W, Scheaffer RL. 2007. Mathematical Statistics with Applications 7 th Edition, Duxbury Thomson Learning 2. Roussas, G. 2003. Introduction to Probability and Statistical Inference. Academic Press.