Halaman 93 POKOK BAHASAN :
Statistik deskriptif untuk data berstruktur tunggal dan kelompok untuk berbagai jenis skala data. Angka indeks. Pemeriksaan dan pengujian data yang mencakup simetri, skewness, kurtosis, kehomogenan varians, kenormalan, dan transformasi data. Pendugaan parameter untuk satu, dua dan k populasi yang berdistribusi normal dan tidak berdistribusi normal, ukuran keeratan hubungan antar variabel yang berskala diskrit dan kontinu, pemodelan hubungan antar variabel yang berskala diskrit dan kontinyu
PRASYARAT :
• Telah mengikuti Metode Regresi dan nilai minimum D
• Telah mengikuti Eksperimental Desain dan nilai minimum D
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
5.2 Mampu memformulasikan penyelesaian masalah riil dengan metode statistika yang tepat
KEMAMPUAN KERJA 5.3 Mampu melakukan explorasi data
5.4 Mampu memilih metode analisis data yang tepat
5.5 Mampu mengkomunikasikan hasil analisa secara tertulis dan lisan
KEMAMPUAN MANAJERIAL 5.6 Mampu mengelola kelompok kerja dan mengkomunikasikan hasilnya secara lisan dan tertulis secara komprehensif; 5.7 Bertanggung jawab pada pekerjaan sendiri
5.8 Dapat diberi tanggung jawab atas pencapaian hasil kerja kelompok
SIKAP DAN TATA NILAI 5.9 Etika profesi (termasuk menghargai temuan orisinal orang lain); menghargai pendapat orang lain; patuh pada aturan yang tertulis dan tidak tertulis dan berpikir cerdas, amanah serta kreatif.
Halaman 94 Pertemu
an ke
Capaian Pembelajaran
INDIKATOR CAPAIAN Materi Pustaka Pembelajaran Metode Asesmen Bentuk BOBOT
Nomor Deskripsi
1 - 2 5.1; 5.2;
5.3 ;5,9 1. Mengingat kembali istilah-istilah dan konsep dalam
statistika, metode pengambilan data, dan manajemen data dengan program paket
1.1 Dapat menjelaskan istilah-istilah di dalam statistika
1.2 Mampu menjelaskan metode pengambilan data
1.3 Mampu mendefinisikan variabel, cleaning data, ekspor/impor data, menggabung/memisah data menggunakan SPSS dan MINITAB
Ruang lingkup mata kuliah, pengantar metode statistika (definisi dan istilah-istilah dalam statistika, teknik pengambilan sampel, manajemen data dengan SPSS dan MINITAB [1] [2] [3] BAB 1 Ceramah, diskus dan praktikum Tugas 1 Observasi di kelas 5%/5% 3-4 5.1; 5.2;
5.3; 5,7 2. Mampu menyajikan data dalam bentuk tabel dan grafik
menggunakan paket program
2.1 Dapat membuat tabel dan grafik dengan bantuan paket SPSS dan MINITAB
2.2 Mampu mendeskipsikan data dengan baik serta memilih ukuran statistika yang tepat
Penyajian data dalam bentuk tabel dan grafik, statistika deskriptif [1] [2] [3] BAB 2 Ceramah, diskusi dan praktikum Tugas 2 Observasi di kelas 5%/10% 5-6 5.1; 5.2; 5.3; 5,6 5,9
3. Mampu melakukan pre-processing data dengan bantuan paket program
3.1 Mampu menguji kenormalan data 3.2 Mampu memeriksa dan menguji
kesamaan varians
3.3 Mampu melakukan transformasi untuk menormalkan, varians, dan melinierkan pola data
Uji normalitas, uji kesamaan varians, dan uji linearitas. Transfor-masi untuk mengatasi ketidaknormalan data, ketidakhomogen varians, ketidaklinearan pola data [1] [2] [3] BAB 3 Ceramah, diskusi dan praktikum Tugas 3 Observasi di kelas 5%/15%
Halaman 95 Pertemu
an ke
Capaian Pembelajaran
INDIKATOR CAPAIAN Materi Pustaka Pembelajaran Metode Asesmen Bentuk BOBOT
Nomor Deskripsi
7-9 5.1; 5.2;
5.3; 5.4 5,7
4. Mampu melakukan pendugaan titik dan interval satu populasi berdistribusi normal maupun tidak berdistribusi normal dengan bantuan paket program
4.1 Dapat melakukan penaksiran mean dan varians untuk satu populasi berdistribusi normal
4.2 Dapat melakukan penaksiran mean dan varians untuk satu populasi tidak berdistribusi normal
Pendugaan titik para-meter satu populasi berdistribusi normal, pendugaan titik para-meter satu populasi tidak berdistribusi nor-mal, pendugaan interval parameter satu populasi berdistribusi normal. [1] [2] [3] BAB 4 Ceramah, diskusi dan praktikum Tes 1 10%/25% 10-12 5.1; 5.2; 5.3; 5.4 5,7 5,9
5. Mampu melakukan pemodelan
regresi dengan paket program 5.1 Dapat melakukan penaksiran parameter model regresi
5.2 Dapat menguji parameter model regresi (serentak dan individu) 5.3 Dapat melakukan pemilihan model
regresi terbaik
Penaksiran parameter model regresi, pengu-jian individu dan seren-tak parameter model regresi, kriteria pemili-han model regresi ter-baik, metode pemilihan model regresi terbaik [1] [2] [3] BAB 5 Ceramah, diskusi dan praktikum Tugas 4 10%/35% 13-16 5.1; 5.2; 5.3; 5.4; 5.5 5,9 5,8
6. Mampu memodelkan regresi untuk data kategorik (variabel dummy), serta mampu mengkomunikasikan hasil analisa data secara lisan dan tulisan
6.1 Dapat melakukan pemodelan dengan regresi dummy 6.2 Dapat membuat laporan hasil
analisa data untuk studi kasus yang diselesaikan dengan regresi
Pemodelan dengan regresi dummy, menulis laporan dan presentasi hasil analisa data [1] [2] [3] BAB 5 Ceramah, diskusi dan praktikum Tugas dan Presentasi 15%/50% 17 -18 5.1; 5.2; 5.3; 5.4 5,7 7. Mampu mendeteksi
pelanggaran pada pemodelan regresi (multikolinear) dan mampu mengatasinya dengan bantuan paket program
7.1 Dapat mendeteksi keberadaan multikolinear pada model regresi 7.2 Mampu mengatasi keberadaan
multikolinear pada model regresi
Mendeteksi kebera-daan Multikolinear dan mengatasinya [1] [2] [3] Ceramah, diskusi dan praktikum Tugas 5 Observasi di kelas & tes
Halaman 96 Pertemu
an ke
Capaian Pembelajaran
INDIKATOR CAPAIAN Materi Pustaka Pembelajaran Metode Asesmen Bentuk BOBOT
Nomor Deskripsi
19-21 5.1; 5.2;
5.3; 5.4 5,7
8. Mampu menguji asumsi di dalam regresi dan mampu mengatasi penyimpangan asumsi menggunakan paket program
8.1 Mampu menguji asumsi-asumsi dalam pemodelan regresi 8.2 Mampu mengatasi penyimpangan
asumsi dalam regresi
Cara mengatasi penyimpangan asumsi model regresi [1] [2] [3] BAB 5 PBL, diskusi
dan praktikum Tugas 6 Observasi di
kelas & tes
10%/70%
21 – 23 5.1; 5.2; 5.3; 5.4, 5.5 5,7
8. Mampu mengidentifikasi data berpola nonlinear dan melakukan pemodelan dengan regresi nonlinear
8.1 Mampu memodelkan data yang berpola nonlinier
8.2 Mampu melakukan pemodelan regresi dengan metode yang tepat
Regresi nonlinier [1]
[2] [3] BAB 8
PBL, diskusi,
dan praktikum TES Observasi di
kelas & tes
10%/ 80% 24 - 26 5.1; 5.2; 5.3; 5.4, 5.5 5,7 9. Mampu menyelesaikan masalah rancangan percobaan menggunakan program paket
9.1 Dapat memahami penggunaan berbagai macam rancangan percobaan
9.2 Dapat menganalisa data dengan berbagai model rancangan percobaan (RAL, RBAL, Faktorial)
Rancangan acak lengkap, rancangan bloka acak lengkap, rancangan faktorial untuk K faktor [1] [2] [3] BAB 9 Ceramah, diskusi, dan praktikum Tugas7 observasi kelas 10%/ 90% 27 - 30 5.1; 5.2; 5.3; 5.4; 5.5 5,7 5,9
10.Mampu menguji dan megatasi penyimpangan asumsi di dalam rancangan percobaan serta mampu
mengkomunikasikan hasil analisa data secara lisan tulis
10.1 Dapat melakukan pengujian Post Hoc.
10.2 Dapat menguji asumsi pada residual model
10.3 Dapat mengatasi penyimpangan asumsi
Multiple comparison (post hoc test), uji asumsi dalam randangan percobaan,
laporan dan presentasi studi kasus [1] [2] [3] BAB 9 PBL, latihan, diskusi dan praktikum Presentasi 10%/100% PUSTAKA UTAMA
1. Diktat Pengajaran AD 1 (jurusan Statistika ITS)
PUSTAKA PENDUKUNG
1. Manual Paket Program SPSS
