RPKPS Metode Kuantitatif dan Lanjut

(1)

RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER

(RPKPS)

Nama Mata Kuliah: Metode Kuantitatif Lanjut

Kode Mata Kuliah: PNMA 882/ 3 SKS

Semester II

NAMA DOSEN PENGAMPU

Dr. Slamet Hartono

Dr. Jamhari

PS ILMU PERTANIAN

PASCASARJANA, FAKUTAS PERTANIAN

UNIVERSITAS GADJAH MADA

(2)

Lembar pengesahan

RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS)

Nama Mata Kuliah : Metode Kuantitatif Lanjut Kode Mata Kuliah : PNMA 822

Jumlah sks : 3 SKS

Semester : II

Dosen pengampu :1. Dr. Slamet Hartono 2. Dr. Jamhari

Deskripsi singkat matakuliah:

Analisis kuantitatif lanjut mencakup analisis ekonometrika (Ordinary Least Square/OLS, penyimpangan asumsi klasik, Maximum Likelihood Estimation/MLE, system persamaan simultan, Structural Equation Model/SEM, Seemingly Unrelated Regression/SUR) dan mathematical programming (linear programming/LP, integer programming/IP, quadratic programming/QP, Data Envelopment Analisis/DEA)

Menyetujui, Yogyalarta, 25 September 2014

Ketua Program Studi Ketua tim/dosen

(3)

Rencana Program dan Kegiatan Pembelajaran Semester

a. Nama Mata Kuliah : Metode Kuantitatif Lanjut b. Kode/SKS: PNMA 882

c. Capaian pembelajaran lulusan yang dibebankan pada mata kuliah:

Memberikan bekal teori kepada mahsiswa agar memahami, mampu menggunakan, dan mengembangkan metode kuantitatif (ekonometrika dan mathematical programming) untuk menganalisis berbagai masalah dalam agribisinis.

d. Rincian kegiatan tiap mingguan memuat hal-hal sebagai berikut yang dituangkan dalam bentuk tabel:

Minggu Pokok

Bahasan Kemampuan yangdiharapkan Waktu Penugasan Materikuliah 1 Ruang lingkup

Metode Kuantitatif Lanjut

Memahami ruang lingkup Metode Kuantitatif Lanjut sebagai alat analisis dalam agribisnis

3x50 menit Membaca bahan dan mengerjakan soal latihan

Teks, handout, journal

2 Metode OLS, estimasi, dan inferensi

Memahami metode OLS, estimasi, dan inferensi

Teks, handout, journal, software autokorelasi serta

penyelesaiann ya

Memahami masalah

multikolinearitas, heteroskedastisita s, dan

autokorelasi serta penyelesaiannya

3x 50 menit Membaca bahan dan mengerjakan soal latihan

Teks, handout, journal, software

4 Sistem

persamaan simultan: identifikasi

Memahami sistem persamaan simultan: identifikasi

Teks, handout, journal, software 5 Estimasi,

inferensi, dan forecasting sistem persamaan simultan

Memahami estimasi, inferensi, dan forecasting sistem persamaan simultan

6 Estimasi dan

inferensi SUR Memhami estimasi dan inferensi SUR

Teks, handout, journal, software 7 Estimasi dan

inferensi model pooling

Memahami estimasi dan inferensi model

3x50 menit Membaca bahan dan mengerjakan

(4)

time series and cross section data

pooling time series and cross section data

soal latihan software

8 Estimasi dan inferensi model SEM

Memahami estimasi dan inferensi model SEM

Teks, handout, journal, software 9-10 Penyelesaian

model LP

Memhami penyelesaian model LP

Teks, handout, journal, software 11 Penyelesaian

model QP

Memahami penyelesaian model QP

Teks, handout, journal, software 12 Penyelesaian

model IP

Memahami penyelesaian model IP

Teks, handout, journal, software 13-14 Penyelesaian

model DEA

Memahami penyelesaian model DEA

e.

Evaluasi capaian pembelajaran dan penilaian akhir meliputi kriteria, indikator, bobot penilaian

masing-masing komponen dan grading nilai;

Penilaian atau evaluasi hasil pembelajaran didasarkan pada penilaian dari 3 komponen, yaitu

pernugasan, ujian sisipan, ujian akhir.

f.

Materi kuliah sudah ada dapat dilampirkan tetapi jika belum dibuatkan ringkasan materi

berupa poin-poin penting setiap topik bahasan (terlampir)

g.

Pustaka

Armitage, Seth and Janusz Brzeszezynski. 2011. Heteroscedasticity and Interval Effects in

Estimating Beta: UK Evidence. Center for Finance and Investment, School of

Management and Lenguages, Heriot-Watt University, UK.

Baker, C.B. and Vinay K. Bhargava. 1974. Financing Small-Farm Development in India.

Australian Journal of Agricultural Economics. 18:101-118, 174..

Baumol, William J. 1977. Economic Theory and Operations Analysis. Prentice-Hall International

Series in Management. Fourth Edition

Baetschmann, Gregori, Kevin E. Staub, and Rainer Winkelmann. 2011. Consistent Estmation of

Fixed Effect Ordered Logit Model. IZA Discussion Paper No. 5443.

Bollerslev, Tim. 1986. Generalized Autoregressive Conditional Hetroscedasticity. Journal of

Econometrics, 31(1986), pp 301-327.

(5)

Carson, T. Richard and Yixiao Sun. 2007. The Tobit Model With a Non-zero Threshold.

Econometric Journal (2007), Vol. 00, pp 1-15.

Cooper, William W.; Lawrence M. Seiford; and Kaoru Tone. Introduction to Data Envelopment

Analysis and Its Uses. Springer Science+Business Media, Inc. 2006.

Durbin, J. 1969. Test for Serial Correlaton in Regression Analysis Based on the Periodogram of

Least Square Residuals. Biometrika, Vol. 56, No. 1, 1969, pp 1-15.

E Kelly, L. Shaloo, U. Geary, A. Kinsella, and M. Wallace. 2012. Application of DEA to Measure

Technical Efficiency on a Sample of Irish Dairy Farm. Irish Journal of Agricultural and

Food Research, 52:63-77, 2012.

Fornell, Claes. 1981. Evaluating Structural Equation Model With Unobserable Variables and

Measurement Error. Journal of Marketing Research, Vol. 8, No. 1, 1981, pp 39-50.

Greene, William H. Econometric Analysis. MacMillan, Second Edition.

Heckman, James J. 1978. Dummy Endogenous Variables in a Simultaneous Equation System.

Econometrica, Vol. 46, No. 4, 1978, pp 931-959.

Imai, Kosuke, David A, and van Dyk. 2005. A Bayesian Analysis of the Multinomial Probit Model

Using Marginal data Augmentation. Journal of Econometrica 124 (2005), pp 311-334.

Johnston, J. Econometric Methods. McGraw-Hill Book Company, Fifth Edition.

Mittnik, Stefan.1990. Macroeconomic Forecasting Using Pooled International Data. Journal of

Business and Economic Statistic, Vol. 8, No. 2. 1990, pp 205-208.

Pendell, Dustin L. and Ted C. Schroeder. 2006. Impact of Mandatory Price Reporting on Fed

Cattle Market Integration. Jounal of Agricultura, and Resource Economics, 31(3), 568-579

Neibergs, J. Shannon. 1998. Macroeconomic Conditions and Agribisnis Profitability: An Analysis

Using Pooled Data. International Food and Agribusiness Management Review, Vol. 1, No.

1, 1998.

Takada, Hirokazu, Aman Ullah, and Yu-Min Chen. 1995. Estimation of the Seemingly Unrelated

Regression Model When the Error Covariance Matrix is Singular. Journal of Applied

Statistic, Vol. 22, No. 4, 1995, pp 517-530.

Taha, Hamdy A. Operation Research an Introduction, Fifth Edition

Tempelaar, Dirk T. and Sybraud Schim van der Lorff. 2007. A Structural Equation Model

Analyzing The Relationship of Students’ Attitudes Toward Statistic, Prior Reasoning

Abilities and Cours Performance. Statistic Education Research Journal, 6(2), 78-102, 2007.

Wissmann, Malte, Helge Toutenborg, and Shalabh. 2007. Role of Categorical Variables in

Multicolinearity in Linear Regression Model. Technical report Number 008, Department of

Statistic, University of Munich.

Zamanian, Gh., R., V. Shahabinejad, M. Yaghonbi. 2013. Application of DEA and SFA on the

Measurement of Agricultural Technical Efficiency in MENA Countries. International

Journal of Applied Operation Research, Vol. 3, No. 2, pp 43-51, 2013.

(6)

(7)

7 Rencana Kegiatan Pembelajaran Mingguan (RKPM)

P

er

te

m

ua

an Tujuan/capaian

pembelajaran Topik (pokok, subpokok bahasan Alokasiwaktu MediaAjar Metodeevaluasi dan penilaian

Metode

ajar Aktivitasmahasiswa Aktivitasdosen/Nama pengajar *

Sumber ajar

1 Memahami ruang lingkup metode kuantitatif lanjut

Berbagai masalah agribisinis dan metode ananlisisnya

3x50

menit Teks,handout, softwere

Penugas

an Diskusi,presentasi Membacabahan, presentasi, penyelesai an tugas

Penjelasan handout, memandu diskusi dan presentasi

2 Memahami metode OLS, estimasi, dan inferensi

Metode OLS, asumsi, estimasi, dan inferensi

3x50 an tugas

3 Memahami masalah

multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi serta

penyelesaiannya

Menditeksi, akibat, dan penyelesaian masalah

multikolinearitas, heteroskedastisitas dan

multikolinearitas

3x50

Penugas

4 Memahami sistem persamaan simultan: identifikasi

Sistem persamaan simultan dan identifikasi persamaan

3x50

Penugas

5 Memahami estimasi, inferensi, dan forecasting m sistem persamaan simultan

Estimasi, inferensi dan forecasting system persamaan simultan

3x50

Penugas

6 Memhami estimasi dan inferensi SUR

Estimasi, inferensi SUR an tugas

7 Memahami estimasi dan inferensi model pooling time series and cross section data

Estimasi dan inferensi model pooled data

3x50

Penugas

8 Memahami estimasi dan inferensi model SEM

Estimasi dan

inferensi SEM 3x50menit Teks,handout, softwere

Penugas

9-10 Memhami

penyelesaian model LP

Penyelesaian model LP secara grafis dan simplex

6x50

Penugas

Penjelasan

11 Memahami penyelesaian model QP

Penyelesaian model QP

3x50 an tugas

Penjelasan

12 Memahami penyelesaian model IP

Penyelesaian

model IP 3x50menit Teks,handout, softwere

Penugas

Penjelasan

13-14 Memahami penyelesaian model DEA

Penyelesaian

model DEA 6x50menit Teks,handout, softwere

Penugas

an Diskusi,presentasi Membacabahan, presentasi, penyelesai

Penjelasan handout, memandu diskusi dan