IF RPS Probabilitas dan Statistika

(1)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER

(RPS)

KKKF33112

PROBABILITAS DAN STATISTIKA

PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS ILMU KOMPUTER (FILKOM)

(2)

LEMBAR PENGESAHAN

Rencana Pembelajaran Semester (RPS) ini telah disahkan untuk mata kuliah sbb:

Kode Mata Kuliah

:

KKKF33112

Nama Mata Kuliah

:

Probabilitas dan Statistika

Padang, 2017

Menyetujui

Ka Prodi S1 Teknik Informatika

Rini Sovia, S.Kom, M.Kom

(3)

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN ... 2

DAFTAR ISI ... 3

A. PROFIL MATA KULIAH ... 4

B. RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)... 4

C. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN–MAHASISWA ... 6

D. RANCANGAN TUGAS ... 9

E. PENILAIAN DENGAN RUBRIK ... 11

F. PENENTUAN NILAI AKHIR MATA KULIAH ... 17

(4)

A. PROFIL MATA KULIAH

IDENTITAS MATA KULIAH

Nama Mata Kuliah : Probabilitas dan Statistika Kode Mata Kuliah :

KKKF33112

SKS : 3

Jenis : MK Wajib

Jam Pelaksanaan : Tatap muka di kelas = 2 jam per minggu Praktikum di kelas = 1 jam per minggu Semester / Tingkat : 3/ 2

Pre-requisite : -

Co-requisite : -

DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

Kuliah ini memberikan gambaran singkat kapada mahasiswa tentang statistika termasuk didalamnya ilmu peluang ( probabilitas). Sesuai dengan nama kuliahnya, porsi ilmu peluang yang diberikan dalam kuliah ini memang cukup besar. Pada awal awal kuliah, mahasiswa mendapatkan gambaran gambaran singkat tentang statistika termasuk penyajian data secara sederhana melalui materi

ukuran statistik dan statistika deskriptif.

DAFTAR PUSTAKA

1. Ronald E Walpole, Pengantar Statistika, edisi ke3, PT Gramedia Pustaka Utama,

Jakarta. 1997

2. Robert V Hogg, Allen T Craig, introduction to mathematical statistics fifth edition, Prentice

Hall, New Jersey. 07632

(5)

B. RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

Minggu Bahan Kajian (Materi Bentuk/ Metode/ Bobot

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Strategi Kriteria Penilaian (Indikator)

ke- Ajar) Nilai

Pembelajaran

Mahasiswa dapat : 1. Statistika &

1 Mahasiswa dapat memahami Statistik EDA dan 1. Ceramah 1. membedakan antara statistik 5% Statistika dan Teori Peluang CDA 2. Diskusi dan statistika

2. Teori Peluang 2. mengetahui penggunaan teori peluang dalam statistika Mahasiswa dapat :

1. Ukuran

1. menghitung : mean, median,

Pemusatan dan

Mahasiswa dapat menentukan nilai Ukuran 1. Ceramah mode, range, lower/ middle/

2 upper quartile, variance, standard 5%

ukuran dalam statistik Penyebaran. 2. Diskusi

deviation

2. Box-plot & Stem _{2. membuat box plot dan stem plot}

plot 3. menentukan outlier dan

kemencengan distribusi

1. Konsep Dasar Mahasiswa dapat :

Teori Peluang

1. Menjelaskan mengenai: random

2. Pendekatan _{experiment, sample space dan}

Mahasiswa dapat mememahami proba-bilitas 1. Ceramah

3 event 5%

Teori Peluang secara : 2. Diskusi 2. Membedakan probabilitas secara

axiomatic axiomatic, objective dan

objective subjective.

3. Menggunakan teorema pro-

subjective

babilitas

1. Peluang bersyarat Mahasiswa dapat :

4 Mahasiswa dapat memahami dan _{menghitung Peluang Bersyarat} 2. Probabilistically _independent 1. Ceramah _2. _Diskusi 1. Memahami peluang ber-syarat 5% 2. Mmahami bebas secara

3. Teorema Bayes

statistically

(6)

3. Mengaplikasikan konsep dasar dari peluang bersyarat

1. Analisa

Mahasiswa dapat:

Kombinatorik

Mahasiswa dapat memahami 2. Kaitan antara 1. Ceramah 1. Memahami perbedaan antara

5 analisa 5%

Counting Technique _kombinatorik 2. Diskusi permutasi dan kombinasi 2. Mengaplikasikan teori peluang dengan teori

dalam kehidupan sehari-hari peluang

Mahasiswa dapat

1. Mendefinisikan vr sebagai

Mahasiswa dapat memahami

1. Konsep Dasar VR

1. Ceramah

mapping

6 2. Macam-macam 2. Memahami event space dan 5%

variabel random (VR) _VR 2. Diskusi _{probability space}

3. Membedakan vr deskrit, vr kontinu dan vr campuran

1. Probability mass- Mahasiswa dapat: Mahasiswa dapat memahami function (pmf)

1. Membedakan antara pdf dan pmf

Probability Distributions Fungsi 2. Probability density 1. Ceramah

7 2. Memahami sifat dari pdf dan pmf 10%

Distribusi (FD) function (pdf) 2. Diskusi 3. Memahami definisi fungsi 3. Fungsi distribusi _{distribusi berikut sifat dan}

kumulatif grafiknya

Mahasiswa dapat:

1. Peluang suatu

1. Memahami dan mampu

Mahasiwa dapat menentukan 1. Ceramah

menghitung peluang suatu event

8 event melalui FD melalui FD 10%

peluang suatu event melalui FD 2. Transformasi dari 2. Diskusi 2. Memahami dan dapat VR menghitung pdf/pmf dari

transformasi satu variabel random

1. Ekspektasi dari Mahasiswa dapat :

variabel random 1. Membedakan antara ekspektasi

Mahasiswa dapat menentukan deskrit dan kontinu 1. Ceramah variabel random deskrit dan

9 2. Momen, Mean dan kontinu 10%

momen dan ekspektasi VR 2. Diskusi

Variansi 2. Menghitung momen pertama, 3. Fungsi kedua, kaitan antara variansi dan

pembangkit momen

(7)

momen dan fungsi 3. Membedakan antara fungsi karakteristik pembangkit momen dan fungsi

karakteristik

Mahasiswa dapat

Mahasiswa dapat memahami Menurunkan teorema 1. Ceramah 1. Memahami teorema Markov dan

10 Markov dan teorema Chebyshev 10%

Teorema Markov dan Chebyshev 2. Diskusi

Chebyshev 2. Mengaplikasikan teorema Markov dan Chebyshev

Mahasiswa dapat

1. Memahami pdf distribusi normal beserta distribusi normal 1. Distribusi Bernoulli standard

2. Membaca tabel normal dan Binomial

3. Memahami teorema DeMoivre- 2. Distribusi Poisson

Laplace

Mahasiswa dapat memahami 3. Distribusi 1. Ceramah 4. Memahami pdf dan fungsi

11 Hipergeo-metrik, 10%

Distribusi VR Diskrit _{4. Distribusi} 2. Diskusi distribusi berikut mean dan variansi

Geometrik,

5. Memahami pdf dan fungsi 5. Distribusi Pascal

distribusi berikut mean dan variansi

6. Memahami pdf dari masing- masing distribusi, berikut mean dan variansi

Mahasiswa dapat

1. Distribusi Normal 1. Memahami pdf distribusi normal beserta distribusi normal 2. Hampiran Normal

standard ter-hadap Binomial

2. Membaca tabel normal 3. Distribusi Uniform

3. Memahami teorema DeMoivre-

Mahasiswa dapat memahami 4. Distribusi 1. Ceramah Laplace

12 Eksponensial 10%

Distribusi VR Kontinu _{5. Distribusi Gamma,} 2. Diskusi 4. Memahami pdf dan fungsi distribusi berikut mean dan Distribusi Beta,

variansi Distribusi Chi-

5. Memahami pdf dan fungsi kuadrat Distribusi t

distribusi berikut mean dan 6. Distribusi Weibull

variansi

6. Memahami pdf dari masing-

(8)

masing distribusi, berikut mean dan variansi

Distribusi dari sample 1. Memahami metode kuadrat terkecil dan pendugaan koefisien total dan sample mean

Mahasiswa dapat memahami Dalil 1. Ceramah regresi linier

13 yang berasal dari 10%

Limit Pusat 2. Diskusi 2. Memahami adanya atau tidak

random sample

adanya hubungan antara dua berdistribusi normal

VR, melalui koefisien korelasi. Mahasiswa dapat

1. Memahami metode kuadrat

Mahasiswa dapat memahami Regresi 1. Regresi Linier terkecil dan pendugaan koefisien

14 3. regresi linier 10%

Linier dan Korelasi 2. Korelasi _{2. Memahami adanya atau tidak}

adanya hubungan antara dua VR, melalui koefisien korelasi.

(9)

C. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN

–

MAHASISWA

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami Statistika dan Teori Peluang

Nama Kajian 1. Statistika & Statistik EDA dan CDA 2. Teori Peluang

Nama Strategi Ceramah dan Diskusi

Minggu Penggunaan Strategi (Metode) Minggu ke 1

RANCANGAN INTERAKSI DOSEN–MAHASISWA

Aktivitas Dosen Aktivitas Mahasiswa

Menjelaskan tentang tujuan Menyimak penjelasan dosen. pembelajaran dari kegiatan

pembelajaran.

Mengarahkan mahasiswa untuk Menyiapkan diri menerima materi yang akan melibatkan diri dan aktif dalam kegiatan disampaikan.

pembelajaran.

Membahas materi. Menyimak dan mencatat hal-hal penting dari materi yang disampaikan oleh dosen.

Bertanya apabila ada materi yang kurang jelas.

Mengajukan sejumlah pertanyaan terkait Menjawab pertanyaan yang diberikan. materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi Menyimak kesimpulan.

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat menentukan nilai ukuran dalam statistik

Nama Kajian 1. Ukuran Pemusatan dan Ukuran Pe-

nyebaran.

2. Box-plot & Stem plot

pembelajaran.

(10)

Mengajukan

sejumlah

pertanyaan

Menjawab pertanyaan yang diberikan.

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

Menyimak kesimpulan.

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat mememahami Teori Peluang

Nama Kajian 1. Konsep Dasar Teori Peluang

2. Pendekatan proba-bilitas secara :

 axiomatic

 objective

 subjective

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah

pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami dan menghitung Peluang Bersyarat

Nama Kajian 1. Peluang bersyarat

2. Probabilistically independent 3. Teorema Bayes

(11)

pembelajaran.

Membahas materi. Menyimak dan mencatat hal-hal penting dari

materi yang disampaikan oleh dosen.

Mengajukan

sejumlah

pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami Counting

Technique

Nama Kajian 1. Analisa Kombinatorik

2. Kaitan antara analisa kombinatorik dengan teori peluang

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah

pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

(12)

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami variabel random (VR)

Nama Kajian 1. Konsep Dasar VR

2. Macam-macam VR

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami Probability Distributions Fungsi Distribusi (FD)

Nama Kajian 1. Probability mass-function (pmf) 2. Probability density function (pdf) 3. Fungsi distribusi kumulatif

pembelajaran.

(13)

Mengajukan sejumlah pertanyaan terkait Menjawab pertanyaan yang diberikan. materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi Menyimak kesimpulan.

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiwa dapat menentukan peluang suatu event melalui FD

Nama Kajian 1. Peluang suatu event melalui FD 2. Transformasi dari VR

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat menentukan momen dan ekspektasi VR

Nama Kajian 1. Ekspektasi dari variabel random deskrit dan kontinu

2. Momen, Mean dan Variansi

3. Fungsi pembangkit momen dan fungsi karakteristik

(14)

Nama Strategi Ceramah dan Diskusi Minggu Penggunaan Strategi (Metode) Minggu ke 9

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah

pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami Teorema Markov

dan Chebyshev

Nama Kajian Menurunkan teorema Markov dan teorema

Chebyshev

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah

pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

(15)

Menyimpulkan materi

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami Distribusi VR Diskrit

Nama Kajian 1. Distribusi Bernoulli dan Binomial 2. Distribusi Poisson

3. Distribusi Hipergeo-metrik, 4. Distribusi Geometrik, 5. Distribusi Pascal

Aktivitas Dosen Aktivitas Mahasiswa Menjelaskan tentang tujuan Menyimak penjelasan dosen. pembelajaran dari kegiatan

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami Distribusi VR Kontinu

Nama Kajian 1. Distribusi Normal

2. Hampiran Normal ter-hadap Binomial 3. Distribusi Uniform

4. Distribusi Eksponensial

5. Distribusi Gamma, Distribusi Beta, Distribusi

Chi-kuadrat Distribusi t Distribusi Weibull

(16)

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah

pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami Dalil Limit Pusat

Nama Kajian Distribusi dari sample total dan sample mean yang berasal dari random sample berdistribusi normal

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah

pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

(17)

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa dapat memahami Regresi Linier dan Korelasi

Nama Kajian 1. Regresi Linier

2. Korelasi

pembelajaran.

Mengajukan

sejumlah pertanyaan

terkait materi yang telah diberikan

Menyimpulkan materi

D. RANCANGAN TUGAS

Kode mata Kuliah

KKKF33112

Nama Mata Kuliah

Pobabilitas dan Statistika

Kemampuan Akhir yang

Diharapkan

Mampu memahami semua konsep probabilitas yang

telah dipelajari untuk menyelesaikan kasus tugas

akhir matakuliah secara komprehensif

Minggu / Pertemuan ke

14 –

16

(18)

1. Tujuan tugas:

Memahami semua konsep dalam kecerdasan buatan yang telah dipelajari untuk

menyelesaikan kasus tugas akhir matakuliah secara komprehensif

2. Uraian Tugas:

a.

Obyek garapan:



Melakukan bedah jurnal yang berhubungan dengan probabilitas



Jurnal yang akan dibedah adalah Jurnal Nasional dan Jurnal Internasional

yang ber-ISSN



Jurnal yang sudah dibedah, harus dibuatkan rangkumannya dalam bentuk

makalah.

b.

Yang harus dikerjakan dan batasan-batasan:



Topik sudah diberikan oleh dosen untuk masing-masing mahasiswa



Cari dan download masing-masing 1 buah Jurnal Nasional dan Jurnal

Internasional sesuai dengan topik masing-masing.



Baca dan bedah jurnal tersebut, kemudian buat rangkuman tentang jurnal

yang sudah dibedah tersebut dalam bentuk makalah.



Jurnal dan Makalah dikumpulkan pada pertemuan terakhir perkuliahan

c.

Metode/cara pengerjaan, acuan yang digunakan:



Tugas akhir adalah tugas perorangan.



Topik tugas akhir berasal dari dosen, mahasiswa hanya mencari dan

merangkum berdasarkan topik yang diterima

d.

Deskripsi luaran tugas yang dihasilkan/dikerjakan: Makalah

3. Kriteria penilaian:



Penilaian Individu (100%)

-

Jurnal Nasional (15%)

-

Rangkuman Jurnal Nasional (25%)

-

Jurnal Internasional (25%)

-

Rangkuman Jurnal Internasional (35%)

E. PERSENTASE KOMPONEN PENILAIAN

1. Kuis

: 10%

2. Tugas Akhir

: 20%

3. UTS

: 30%

4. UAS

: 40%

9

F. PENILAIAN DENGAN RUBRIK

Jenjang

(Grade)

Angka

(Skor)

Deskripsi perilaku (Indikator)

A

> 80

Jurnal Internasional Ada, Rangkuman Jurnal Internasional Ada,

Jurnal Nasional Ada, Rangkuman Jurnal Nasional Ada

(19)