SILABUS. URAIAN MATERI PEMBELAJARAN Estimasi parameter: 1. Pengenalan pendugaan titik (estimasi point) pada pendugaan selang (estimasi interval)

dokumen-dokumen yang mirip
SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP)

SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP)

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

SILABUS. Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi : Pendidikan Manajemen Bisnis

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AKUNTANSI KOMPUTER D3 BISNIS & KEWIRAUSAHAAN UNIVERSITAS GUNADARMA

Program Studi Teknik Mesin S1

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (IA) KODE / SKS : KD / 3 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA dan PROBABILITAS (MI) KODE / SKS : KK /2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

MATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (SI) KODE / SKS: KD / 3 SKS

Standar Kompetensi : Dapat mengaplikasikan statistika nonparametrik dalam memecahkan masalah, khususnya dalam penelitian.

SATUAN ACARA PERKULIAHAN FAKULTAS PSIKOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA MATA KULIAH : STATISTIKA 2 * KODE MATAKULIAH / SKS = MKK / 3SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF & PRAKTIKUM (AKN) KODE / SKS: KD / 3 SKS

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

SATUAN ACARA PERKULIAHAN FAKULTAS PSIKOLOGI UNIVESITAS GUNADARMA MATA KULIAH : STATISTIKA LANJUT KODE MATAKULIAH / SKS = IT / 2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308

ANALISIS STATISTIKA UNTUK SOSIAL EKONOMI PERTANIAN

SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI INDONESIA BANKING SCHOOL KONTRAK PERKULIAHAN

PENGENALAN STATISTIKA

SILABUS DAN SAP Berdasarkan KKNI September SILABUS STATISTIK Dosen: Diansyah, SE.M.Si

STATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308

CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai

Statistik Non Parameter

Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015

SILABUS. : Drs. Nar Herrhyanto, M.Pd.

SILABUS MATA KULIAH S T A T I S T I K A

III. METODE PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1. Latar belakang

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : 2

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Program Studi Teknik Mesin S1

STATISTIKA TERAPAN (PS603)

BAB 2 LANDASAN TEORI

SILABUS, RPP, RPS STATISTIKA. Program Studi Informatika FAKULTAS TEKNIK- UNIVERSITAS PGRI SEMARANG

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

KORELASI DAN REGRESI. dr. Hadi Sarosa, M.Kes Bagian Fisiologi F.K Unissula Semarang

HIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ-

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

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir francis

BAB II LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat

Versi : 3 Tanggal Revisi : 18 Agustus 2011 Revisi : Tanggal Berlaku: 12 September 2011 KONTRAK PERKULIAHAN. Deskripsi Mata Kuliah

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

2-RP. C. PRASYARAT : Desain Eksperimen. D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6. Kemampuan Deskripsi Penguasaan

REGRESI LINEAR SEDERHANA

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis regresi linier sederhana 2. Analisis regresi linier berganda. Universitas Sumatera Utara

Materi KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial

COURSE OUTLINE. : drh. Roslizawaty, M.P. (Koordinator) KhairulUmam, S.Si., M.A. Ed.Sc. Kelas 1 Ruang 1 No Tanggal MateriPembelajaran Keterangan

Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.

Kontrak Kuliah Metode Statistika 2

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran

BAB Ι PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB ΙΙ LANDASAN TEORI

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) STATISTIKA TPE 227. OLEH: Dr. ANDASURYANI, S.TP, M.Si DELVI YANTI, S.TP, MP

PENJABARAN MATA KULIAH (COURSE OUTLINE)

Silabus. MKK 3042 Statistik Inferensial & Laboratorium. Program Studi: Strata 1 (S-1) Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis

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

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

2.2 Statistik Nonparametrik

OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011

dan Korelasi 1. Model Regresi Linear 2. Penaksir Kuadrat Terkecil 3. Prediksi Nilai Respons 4. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 6.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. (b) Variabel independen yang biasanya dinyatakan dengan simbol

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

DASAR- DASAR RISET PEMASARAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan tingkat

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan

STATISTIKA II IT

BAB I PENDAHULUAN. dependen disebut dengan regresi linear sederhana, sedangkan model regresi linear

RENCANA PERKULIAHAN SEMESTER

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

STATISTIKA 2 IT

Candi Gebang Permai Blok R/6 Yogyakarta Telp. : ; Fax. :

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan

Unsur-unsur Metodologi Penelitian

OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010

ANALISIS DATA KUANTITATIF Disusun oleh: Ressy Rustanuarsi ( ) Bertu Rianto Takaendengan ( ) Mega Puspita Sari ( )

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) MATA KULIAH: BIOSTATISTIK

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

BAB III METODE THEIL. menganalisis hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat yang dinyatakan

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN

UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS ILMU ADMINISTRASI JURUSAN ADMINISTRASI BISNIS

BAB 2 LANDASAN TEORI. bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel eksplanatorik, variabel

PENAKSIRAN NILAI PARAMETER POPULASI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1. Latar belakang

STATISTIKA NONPARAMETRIK (3)

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN SILABUS MATA KULIAH

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dapat digolongkan penelitian deskriptif kuantitatif, karena

BAB 2 LANDASAN TEORI

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) ANALISIS STATISTIK

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Metode statistik non parametrik atau sering juga disebut metode bebas sebaran

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang

Fakultas Psikologi UGM. Wahyu Widhiarso [UJI LINIERITAS HUBUNGAN] Manuskrip tidak dipublikasikan, Tahun 2010

BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi:

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 psikologi dan penyajian data dalam bentuk tabel maupun gambar. Mata kuliah ini dilakukan sebanyak 14 kali tatap muka. STANDAR KOMPETENSI : Mahasiswa dapat dan menguasai teknik-teknik statistika dasar dan metodologi penelitian dasar dalam konteks penelitian psikologi. NO 1 & 2 KOMPETENSI DASAR 1. Mahasiswa hunbungan nilai sampel dan serta dapat MATERI Estimasi parameter dan hipotesis URAIAN MATERI Estimasi parameter: 1. Pengenalan pendugaan titik (estimasi point) pada pendugaan selang (estimasi interval) ES. WAKTU MEDIA penghapus PENDEKATAN jawab PENILAIAN DAFTAR KEPUSTA KAAN

peranan estimasi parameter dan uji hipotesis dalam inferensial statistik 2. Mahasiswa pemakaian uji hipotesis serta pengujian untuk mengambil keputusan 3 Mahasiswa dapat memanfaatkan estimasi proporsi terutama dalam penelitian. Estimasi 2. Pengertian taraf kepercayaan dan taraf kesalahan (signifikasi/α) 3. Penghitungan estimasi rata-rata untuk satu dan dua 4. Pengertian galat/error percobaan dan penentuan jumlah sampelberdasarka n galat tertentu 5. Hipotesis: Pembentukan hipotesis nol dan alternative 6. uji hipotesis rata-rata (1&2 ) 7. Galat tipe I dan II dalam uji hipotesis 1. Pendugaan parameter proporsi (1 dan 2 Populasi) 2. Penentuan jumlah sampel untuk jawab.

4 & 5 6 & 7 8 & 9 Mahasiswa dapat memakai uji hipotesis proporsi secara tepat sesuai keperluan. Mahasiswa dapat memanfaatkan analisis untuk pengolahan data serta membuat kesimpulan hasil penelitian 1. Mahasiswa dapat memperlihatk an hubungan antar variabel dengan regresi dan korelasi linear sederhana 2. Mahasiswa membentuk Uji hipotesis Analisis pengolahan data Uji regresi dan korelasi pendugaan proporsi 1. Pengujian proporsi satu 2. Pengujian proporsi dua 3. Penafsiran akan hasil uji hipotesis 1. Pemakaian analisis 2. Analisis rancangan acak lengkap (RAL) 3. Analisis rancangan acak kelompok (RAK) 1. Pemakaian regresi dan korelasi serta asumsi dasar pemakaiannya 2. Konsep variabel independen dan dependen 3. Pembentukan persamaan regresi linear sederhana 4. Penafsiran koefisien regresi

10 & 11 persamaan RLB dan menafsirkan artinya Mahasiswa pengujian non parametrik sesuai data dan tujuan penelitian yang dipunyai. 12 Mahasiswa dan pengujian dengan dasar distribusi chi kuadrat 13 & 14 Mahasiswa dan pengujian dengan dasar distribusi chi kuadrat. Uji regresi lanjutan Uji non parametric Uji chi kuadrat 5. Perhitungan koefisien korelasi dan penafsirannya sesuai tabel pearson 1. Pembentukan persamaan regresi linear berganda (RLB) 2. Pembuatan persamaan RLB dengan metode eliminasi 3. Pengertian koefisien korelasi parsial 1. Pengertian non parametric 2. Uji Wilcoxon 3. Uji mann whitney 4. Uji rangking spearman 1. Pemanfaatan uji dan data yang sesuai untuk uji chi kuadrat 2. Uji goodness of fit 3. Uji tabel kontingensi

4. Uji lebih dari dua proporsi Referensi: 1. Bambang kustianto, statistika 1, seri diklat kuliah, Penerbit Gunadarma, Jakarta, 1994 2. Mc Call, R.B. Fundamental Statistics for Psychology. Harcourt Brace, New York, 1985 3. Spiegel, M.R. Statistics. Schaum s Outline Series, Asian Student ed, Mc Graw Hill, Singapore, 1985 4. Thorne, B.M. Introductory Statistics for Psychology. Duxbury Press, Massachusetts, 1980 5. Walpole, R.E. Pengantar Statistik. Edisi terjemahan, PT Gramedia, Jakarta 1992