5.
CP 18.2 : Mampu bekerjasama
6.
CP 18.4 : Menghargai orang lain
7.
CP 18.5 : Patuh pada aturan tertulis dan tidak tertulis
CP3.3 meliputi 6 sub Capaian Pembelajaran, yaitu : CP3.3K1 sd CP3.3K6
B.
Untuk mencapai CP di atas diperlukan
POKOK BAHASAN
sebagai berikut :
Pengantar Pemrograman menggunakan macro MINITAB, SAS, MATLAB, dan R; komputasi statistik deskriptif; pendugaan dan pengujian parameter satu, dua dan
k
populasi, komputasi analisis regresi linear dan non-linear,
bootstrap, jackknife,
dan
topik khusus komputasi yang lainnya.
C.
Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6
Kemampuan Deskripsi
Penguasaan pengetahuan 6.1 Mampu menjelaskan struktur pemrograman MINITAB, SAS, MATLAB, R atau S-PLUS
6.2 Mampu memformulasikan penyelesaian masalah menggunakan dasar-dasar algoritma komputasi untuk metode Statistika
Kemampuan kerja 6.3. Mampu mengimplementasikan pengetahuan pemrograman dan dasar algoritma komputasi untuk metode statistika dalam macro program
paket statistika seperti MINITAB, SAS, MATLAB, R atau S-PLUS. 6.4 Mampu menyelesaikan masalah
6.5 Mampu beradaptasi terhadap masalah-masalah dalam pengambilan keputusan yang memerlukan komputasi statistika
Kemampuan manajerial 6.6 Mampu mengambil keputusan yang tepat berdasarkan hasil pemrograman komputasi statistika
6.7 Memberikan petunjuk memilih solusi masalah baik secara mandiri & kelompok 6.8 Bertanggung jawab dalam mengerjakan tugas-tugas kuliah Komputasi Statistika
1-2 6.1 6.9
CP3.3K1.1: Dapat menjelaskan struktur pemrograman MINITAB
1. Dapat menjelaskan struktur pemrograman macro MINITAB.
2. Mampu membedakan antara global dan local macro.
Pengantar Pemrograman Macro Minitab
- Global Macro
- Local Macro
[1] [2]
1. Ceramah interaktif 2. Diskusi 3. Latihan 4. Praktikum
- Tugas
- Observasi
di kelas
5%/5%
3-4 6.1
6.9
CP3.3K1.2: Dapat menjelaskan struktur pemrograman SAS
Dapat menjelaskan struktur pemrograman SAS
Pengantar Pemrograman SAS
- Struktur Program SAS
- Procedure dalam SAS
[1] [6]
1. Ceramah interaktif 2. Diskusi 3. Latihan 4. Praktikum
- Tugas
- Observasi di kelas
5%/10%
5-6 6.1
6.9
CP3.3K1.3: Dapat menjelaskan struktur pemrograman Matlab
1. Dapat menjelaskan struktur pemrograman Matlab 2. Mampu membedakan penggunaan script dan function
Pengantar Pemrograman Matlab
- Script
- Function
[1] [4]
1. Ceramah interaktif 2. Diskusi 3. Latihan 4. Praktikum
- Tugas
- Observasi di kelas
5%/15%
7-8 6.1
6.9
CP3.3K1.4: Dapat menjelaskan struktur pemrograman R
1.Mampu membaca data dari berbagai file text dan data SAS/SPSS
2.Dapat menjelaskan struktur
Pengantar Pemrograman R
- Menjalankan R
- Struktur data R
- Membaca data
[1] [7]
1. Ceramah interaktif 2. Diskusi 3. Latihan
- Tugas
- Observasi di kelas
pemrograman R - Manajemen data 4. Praktikum
9-10 6.1
s/d 6.9
CP3.3K2: Mampu menjelaskan dasar-dasar algoritma program statistika deskriptif dan
mengimplementasikannya dalam program paket Statistika
Mampu membuat program untuk komputasi statistika deskriptif dengan menggunakan program MINITAB, SAS, MATLAB, dan R
Komputasi Statistika Deskriptif menggunakan salah satu program paket Statistika, a.l:
- kovarian/ korelasi
- determinan
[1] [2] [5] - [7]
1.
PBL2.
Praktikum- Tugas
- Observasi di kelas
- Tes
- Presentasi dan makalah
15%/35%
11-18 6.1
s/d 6.9
CP3.3K3: Mampu menjelaskan dasar-dasar algoritma program komputasi pendugaan parameter satu dan dua populasi serta
mengimplementasikannya dalam program paket Statistika.
Mampu membuat program untuk komputasi pendugaan dan pengujian parameter satu dan dua populasi dengan menggunakan MINITAB, SAS, MATLAB, dan R
- Komputasi Pendugaan dan
Pengujian Parameter Satu dan Dua Populasi menggunakan salah satu program paket Statistika
- Bootstrap dan Jacknife
[1] - [7] 1. PBL 2. Praktikum
- Tugas - Observasi
di kelas
- Tes
- Presentasi
dan makalah
19-24 6.1
s/d
6.9
CP3.3K4: Mampu menjelaskan dasar algoritma program komputasi analisis regresi linear & non linear serta pemeriksaan asumsi error & meng-implementasikannya dalam program paket Statistika
Mampu membuat program untuk komputasi analisis regresi linear dan non linear serta pemeriksaan asumsi error dengan menggunakan MINITAB, SAS, MATLAB, dan R
Komputasi analisis regresi linear dan non linear serta pemeriksaan asumsi error menggunakan salah satu program paket Statistika
[1] - [7] 1. PBL 2. Praktikum
- Tugas
- Observasi
di kelas
- Tes - Presentasi
dan makalah
20%/75%
25-28 6.1
s/d 6.9
CP3.3K5: Mampu
memahami dasar algoritma program untuk komputasi regresi bootstrap dan jacknife dan meng-implementasikannya dalam program paket Statistika
Mampu membuat program untuk komputasi regresi bootstrap dan jacknife dengan menggunakan MINITAB, SAS, MATLAB, dan R
Regresi bootstrap dan jacknife:
- Berbasis pengamatan
- Berbasis residual
[1] - [7] 1. PBL 2. Praktikum
- Tugas - Observasi
di kelas
- Tes
- Presentasi
dan makalah
20%/95%
29-32 6.1
s/d 6.9
CP3.3K6: Mampu
memahami dasar algoritma pembangkitan bilangan acak &
mengimplementasikannya dalam program paket
1. Mampu memahami algoritma pembangkitan bilangan acak dan mengimplementasikannya dalam program MINITAB, SAS, MATLAB, dan R
Pembangkitan bilangan acak
- Metode Invers
- Metode Acceptance Rejection - Metode Composition
- Metode Convolution
[1] [6] [7] [8]
1.
Ceramah interaktif2.
Diskusi3.
Latihan4.
Praktikum- Tugas - Observasi
di kelas
- Tes
- Presentasi
dan
Statistika 2. Mampu membedakan antara metode Invers, Acceptance Rejection, Composition dan Convolution.
