Statistik II. Rencana Pembelajaran Semester (RPS) FAKULTAS EKONOMI - UNIMED 2016

(1)

FAKULTAS EKONOMI - UNIMED

2016

(2)

A. Identitas :

Nama Mata Kuliah

: Statistik II

Kode Mata Kuliah

: -

Semester/Tahun Ajaran

: Ganjil (3) / 2016/2017

SKS

: 2 SKS

Waktu Pertemuan (Hari/Jam)

: Selasa, 11.20 s/d 13.00 WIB

Ruang

: 178.03.04

Dosen Pengampu

: Muhammad Andi Abdillah Triono, S.E., M.Si.

HP

: 081375314134

Email:

: [email protected]

B. Capaian Pembelajaran :

Ma

hasiswa mampu

memahami, mengeksplorasi, mendiskusikan (menjelaskan secara individual maupun secara kolaboratif) serta mengaplikasikan pengajaran statistik dalam sudut pandang ekonomi, yang terdiri dari:

1. Konsep Probabiitas

2. Distribusi Probabilitas Diskrit

3. Distribusi Probabilitas Kontinu

4. Metode Pengumpulan Sampel dan Teorema Limit Tengah

5. Estimasi dan Interval Keyakinan

6. Pengujian Hipotesa Satu Sampel

7. Pengujian Hipotesa Dua Sampel

8. Analisis Variasi

9. Korelasi dan Regresi Linier

10. Analisis Regresi Berganda

11. Bilangan Indeks

(3)

13. Metode Nonparametrik: Uji Kecocokan

14. Metode Nonparametrik: Analisis data Peringkat

15. Manajemen Mutu dan Pengendalian Proses Secara Statistik

C. Kompetensi/ Kemampuan Setiap Tahap Pembelajaran:

1. Menjelaskan tujuan dan manfaat pertemuan perkuliahan

2. Menjelaskan perkembangan ilmu yang akan disampaikan

3. Mengenal dan memahami arti materi yang disampaikan

4. Memahami dan mampu menggunakan aplikasi statistik yang ada. (SPSS, Amos, Excel, dan Minitab)

D. Tujuan :

Mata kuliah statistik II ini dirancang untuk memberikan pengetahuan dasar kepada para mahasiswa mengenai konsep, prinsip, pendekatan dan proses

manajemen pengolahan data yang baik sehingga menghasilkan informasi keputusan dalam sudut pandang organisasi bisnis. Setelah mengikuti

perkuliahan ini mahasiswa mampu menjelaskan tujuan dan manfaat dari statsitik, mengetahui perkembangan ilmu statistik dari masa ke masa, mengenal

dan memahami arti ilmu statistik bagi jalannya suatu organisasi serta kompeten dalam memahami dan menggunakan aplikasi-aplikasi statistik.

E. Bahan Kajian :

Teorema Bayes

Distribusi Probabilitas Binomial

Distribusi Probabilitas Hipergeometri

Distribusi Probabilitas Poisson

Distribusi Probabilitas Normal

Metode - Metode Sampel

Teorema Limit Tengah

Estimasi nilai rata-rata untuk suatu populasi

Interval keyakinan untuk rata-rata populasi

Interval keyakinan untuk suatu proporsi

(4)

Pemilihan ukuran sampel yang tepat

dst… pada tabulasi…

F. Metode Pembelajaran

Perkuliahan pengantar statistik II ini diawali dengan penyajian materi teoritis. Dasar teoristis ini memberikan kemampuan mahasiswa mengidentifikasi proses pengolahan data secara baik dengan metode statistik, yang didukung data survey lapangan (sebagai riset mini). Selanjutnya konsep yang dipahami mahasiswa digunakan untuk membuat solusi terhadap permasalahan yang dihadapi oleh suatu organisasi (rekayasa ide). Berikutnya diaplikasikan pada kondisi aktual di lapangan dalam bentuk projek. Dalam proses perkuliahan praktik, diselingi dengan diskusi untuk menyempurnakan proses kerja mahasiswa. Teori-teori yang diperoleh dari berbagai literatur akan diperdalam melalui CBR (Critical Book Report) dan JR (Journal Review). Keseluruhan metode//model pembelajaran yang diterapkan berorientasi pada SCL (Student Centre Learning).

Selanjutnya rancangan perkuliahan setiap pertemuan adalah sebagai berikut:

(5)

Pert Ke Kemampuan Akhir Setiap Tahapan Pembelajaran

Bahan Kajian Waktu Aktivitas Pembelajaran

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 1. Mengetahui informasi tentang materi, tugas, teknik pembelajaran,sistem penilaian dan sumber pembelajaran mata kuliah Statistik II (1) Kontrak Kuliah 1. Materi perkuliahan 2. Hak dan kewajiban

mahasiswa 3. Penilaian 4. Sumber belajar 5. Etika 150 menit  Menyampaikan kontrak perkuliahan Statistik II

 Diskusi tentang kontrak kuliah Statistik II secara holistik

 Memotivasi dan orientasi karakter mahasiswa

 Penanda tanganan kontrak

 Informasi persiapan perkuliahan kedua √ 1. Motivasi 2. Religius 3. Tanggung jawab 4. Kejujuran 5. Ulet 6. Mandiri 7. Disiplin Kesiapan mahasiswa dalam perkuliahan Statistik II meningkat

(6)

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 2 Dapat menjelaskan konsep Probabilitas Konsep Probabilitas: 1. Pengertian konsep probabilitas 2. Teorema Bayes 100 Menit

 Pembukaan; Apersepsi dan motivasi

 Kegiatan inti:

- Menyampaikan bahan ajar berupa tayangan power point dan video

- Mahasiswa melakukan (Mengamati) - Mahasiwa (Menanya) hal yang berkaitan

dengan konsep dasar manajemen bisnis - Mahasiswa menggali informasi

sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang konsep dasar manajemen bisnis (Mengeksplorasi) - Mahasiswa menghubungkan berbagai

ide/pendapat dan sumber belajar lain tentang bahan kajian yang dibahas (Mengasosiasi) - Mahasiswa melakukan persentasi

perkelompok (Mengkomunikasikan) - Dosen beserta mahasiswa merumuskan

kesimpulan dan atau refleksi dan penguatan

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke empat. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Tanggung jawab 4. Kejujuran 5. Presentation Skill 6. Ulet 7. Mandiri 8. Disiplin 1. Mampu menjelaskan pengertian experimen, kejadian, dan hasil. 2. Mampu mengindentifikasi dan mengaplikasikan probabilitas yang sesuai dengan permasalahan kekinian 3. Mampu mengkalulasikan probabilitas dengan aturan penjumlahan 4. Mampu menjelaskan probabilitas gabungan 5. Mampu

(7)

mengkalkulasikan probabilitas dengan aturan pengalian 6. Mampu memahami dan menjelaskan probabilitas kondisional 7. Mampu mengkalkulasikan probabilitas dengan tabel kontingen. 8. Mampu mengkalkulasi probabilitas dengan Teorema Bayes. 9. Mampu menentu nilai akhir dengan menggunakan prinsip

pengukuran yang tepat.

(8)

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 3. Mahasiswa dapat menganalisis, memahami, dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Diskrit Distribusi Probabilitas Diskrit 1. Distribusi Probabilitas 2. Perbedaan Antara Probabilitas Diskrit dan Kontinu 3. Rata-rata dari Distribusi Probabilitas 4. Variasi dan Standar

Deviasi dari Distribusi Probabilitas 5. Probabilitas dari Distribusi Probabilitas Binomial 6. Probabilitas dari Distribusi Probabilitas Hipergeometri 7. Probabilitas dari Distribusi Probabilitas Poisson 100 Menit

- Menyampaikan bahan ajar berupa tayangan power point dan artikel

dengan perkembangan ilmu manajemen - Mahasiswa menggali informasi

sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang perkembangan ilmu manajemen (Mengeksplorasi)

- Mahasiswa menghubungkan berbagai

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke lima. √ 1. Motivasi 2. Presentation Skill 3. Tanggung jawab 4. Kejujuran 5. Ulet 6. Mandiri 7. Disiplin 1. Mampu mengindentifik asi karakteristik dari Distribusi Probabilitas 2. Mampu membedakanan tara Probabilitas Diskrit dan Kontinu 3. Mampu mengkalkulasik an nilai rata-rata dari Distribusi Probabilitas 4. Mampu mengkalkulasik an nilai variasi dan rata-rata dari distribui probabilitas

(9)

5. Mampu memahami dan mengkalkulasik an nilai probabilitas dari Distribusi Probabilitas Binomial 6. Mampu memahami dan mengkalkulasik an nilai probabilitas dari distribusi Probabilitas Hipergeometri 7. Mampu memahami dan mengkalkulasik an nilai probabilitas dari distribusi Probabilitas Poisson

(10)

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 4. Mahasiswa dapat memahami, menjelaskan dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Kontinu Distribusi Probabilitas Kontinu: 1. Keseragaman Distribusi 2. Distribusi Probabilitas Normal 3. Konversi Distribusi Probabilitas Normal ke Distribusi Standar Normal (Probabilitas Normal Standar) 4. Nilai Probabilitas dari

Distribusi Normal yang berasal dari variabel acak diantara dua nilai yang diketahui

5. Nilai Probabilitas dari Aturan Empiris 6. Prediksi Distribusi Probabilitas Binomial dengan menggunakan Probabilitas Distribusi Normal

7. Karakteristik dan Nilai

100 Menit

dengan lingkungan dan budaya organisasi - Mahasiswa menggali informasi

sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber

pembelajaran tentang lingkungan dan budaya organisasi (Mengeksplorasi)

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke enam. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Membangun komitmen 4. Tanggung jawab 5. Presentation Skill 6. Kejujuran 7. Mandiri 8. Disiplin 1. Mampu menjelaskan dan memahami dari keseragaman distribusi 2. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasik an Dsitribusi Probabilitas Normal 3. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasik an Konversi Distribusi Probabilitas Normal ke Distribusi Standar

(11)

Probabilitas dari Distribusi Probabilitas Eksponen Normal (Probabilitas Normal Standar) 4. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasik an Nilai Probabilitas dari Distribusi Normal yang berasal dari variabel acak diantara dua nilai yang diketahui 5. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasik an Nilai Probabilitas dari Aturan Empiris 6. Mampu memahami,

(12)

menjelaskan dan mengaplikasik an Prediksi Distribusi Probabilitas Binomial dengan menggunakan Probabilitas Distribusi Normal 7. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasik an Karakteristik dan Nilai Probabilitas dari Distribusi Probabilitas Eksponen

(13)

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 5. Mahasiswa dapat memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan metode sampling dan teorema limit tengah.

Metode Sampling dan Teorema Limit Tengah 1. Mengetahui karakteristik populasi melalui sampel 2. Metode Sampling 3. Penjelasan prihal Sampling Error

4. Distribusi Sampel dan nilai rata-rata dari distribusi sampel 5. Teorema Limit Tengah 6. Nilai rata-rata dari

Standar Error

7. Nilai Probabilitas dari suatu populasi yang ditentukan dengan mengaplikasikan Teorema Limit Tengah

100 Menit

dengan tanggung jawab sosial dan etika manajemen

- Mahasiswa menggali informasi sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber

pembelajaran tentang tanggung jawab sosial dan etika manajemen (Mengeksplorasi) - Mahasiswa menghubungkan berbagai

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke tujuh. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Presentation Skill 4. Tanggung jawab 5. Kejujuran 6. Ulet 7. Mandiri 8. Disiplin

1. Mampu

memahami,

menjelaskan

mengetahui

karakteristik

populasi

melalui

sampel

2. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasika n metode Sampling 3. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasika n Penjelasan prihal Sampling

(14)

Error 4. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasika n Distribusi Sampel dan nilai rata-rata dari distribusi sampel 5. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasika n Teorema Limit Tengah 6. Mampu memahami, menjelaskan dan mengaplikasika n Nilai rata-rata dari Standar Error 7. Mampu memahami, menjelaskan

(15)

dan mengaplikasika n Nilai Probabilitas dari suatu populasi yang ditentukan dengan mengaplikasika n Teorema Limit Tengah

(16)

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 6 Mahasiswa dapat memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan tehnik pengestimasian terhadap suatu kejadian dan tingkat keyakinan dari suatu kejadian yang diproyeksikan

Estimasi dan Tingkat Keyakinan

1. Definisi Titik Estimasi 2. Definsi Tingkat

Keyakinan

3. Penghitungan tingkat interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi diketahui 4. Penghitungan tingkat

interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi yang tidak diketahui

5. Penghitungan tingkat interval keyakinan untuk suatu proporsi populasi 6. Penghitungan tingkat sampel yang dibutuhkan untuk mengestimasi suatu 100 Menit

dengan fungsi perencanaan dan pengambilan keputusan

- Mahasiswa menggali informasi sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang fungsi perencanaan dan pengambilan keputusan

(Mengeksplorasi)

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke sembilan. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Presentation Skill 4. Tanggung jawab 5. Kejujuran 6. Ulet 7. Mandiri 8. Disiplin 1. Mampu memahami, dan menjelaskan definisi Titik Estimasi 2. Mampu memahami, dan menjelaskan definsi Tingkat Keyakinan 3. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan penghitungan tingkat interval keyakinan untuk rata-rata populasi

(17)

proporsi populasi atau rata-rata populasi 7. Penyesuaian tingkat

keyakinan pada populasi yang terbatas

bila standar deviasi populasi diketahui 4. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan penghitungan tingkat interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi yang tidak diketahui 5. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan penghitungan tingkat

(18)

interval keyakinan untuk suatu proporsi populasi 6. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan penghitungan tingkat sampel yang dibutuhkan untuk mengestimasi suatu proporsi populasi atau rata-rata populasi 7. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan penyesuaian tingkat

(19)

keyakinan pada populasi yang terbatas

(20)

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 7.

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan pengujian

hipotesis satu

sampel

Pengujian Hipotesis Satu Sampel

1. Definsi Hipotesis 2. Lima langkah prosedur

pengujian hipotesis 3. Error Tipe I dan II 4. Istilah pengujian

statistik dan menjelaskan bagaimana statistik pengujian digunakan. 5. Uji hipotesis satu sisi

dan dua sisi

6. Uji hipotesis rata-rata populasi.

7. Nilai p

8. Uji hipotesis proporsi populasi

9. Probabilitas kesalahan Jenis II

100 Menit

dengan manajemen strategis perusahaan - Mahasiswa menggali informasi

sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang bahan kajian yang sedang dibicarakan (Mengeksplorasi) - Mahasiswa menghubungkan berbagai

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke sembilan. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi

3.

Presentation Skill 4. Tanggung jawab 5. Kejujuran 6. Ulet 7. Mandiri 8. Disiplin 1. Mampu memahami, dan menjelaskan definsi Hipotesis 2. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan penjelasan terhadap lima langkah prosedur pengujian hipotesis 3. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan pendeskripsian

(21)

Error Tipe I dan II 4. Mampu memahami, dan menjelaskan, pendefinisian istilah statistik pengujian dan menjelaskan bagaimana statistik pengujian digunakan. 5. Mampu memahami, menjelaskan, pengaplikasi-kan, dan membedakan antara uji hipotesis satu sisi dan dua sisi 6. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan dalam melakukan uji

(22)

hipotesis rata-rata populasi. 7. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan dalam menghitung dan menafsirkan nilai p 8. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan dalam melakukan uji hipotesis proporsi populasi 9. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan dalam menghitung probabilitas

(23)

kesalahan Jenis II

(24)

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan

Uji Hipotesis Dua Sampel

1. Uji hipotesis dengan rata-rata kedua populasi yang saling bebas dengan standar deviasi populasi yang diketahui adalah sama

2. Uji hipotesis yang kedua proporsi populasinya sama. 3. Uji hipotesis di mana

rata-rata kedua populasi yang saling bebas sama,

diasumsikan sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui 4. Uji hipotesis di mana

rata-rata kedua populasi yang saling bebas sama,

100 Menit

 Pembukaan; Apersepsi, motivasi, Quiz

dengan fungsi pengorganisasian

- Mahasiswa menggali informasi sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang desain dan struktur organisasi (Mengeksplorasi)

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke sepuluh. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Presentation Skill 4. Tanggung jawab 5. Kejujuran 6. Ulet 7. Mandiri 8. Disiplin 1. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasikan pengujian hipotesis dengan rata-rata kedua populasi yang saling bebas dengan standar deviasi populasi yang diketahui adalah sama 2. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasikan pengujian hipotesis dengan kedua proporsi populasinya sama. 3. Mampu memahami, menjelaskan, dan

(25)

diasumsikan tidak sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui 5. Sampel terikat

dengan sampel bebas. 6. Uji hipotesis

mengenai beda rata-rata antara pengamat berpasangan dengan pengamatan terikat. pengaplikasikan pengujian hipotesis dengan rata-rata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui 4. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasikan pengujian hipotesis di mana rata-rata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan tidak sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui 5. Mampu

(26)

memahami, dan menjelaskan perbedaan antara sampel terikat dengan sampel bebas. 6. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasikan pengujian hipotesis mengenai beda rata-rata antara pengamat berpasangan dengan pengamatan terikat

(27)

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan

Analisis Variansi

Analisis Variansi 1. Ciri-ciri distribusi F

dan nilai pada tabel F 2. Uji hipotesis dalam

menentukan apakah variansi dari dua populasi sama 3. ANOVA untuk

menguji beda rata-rata sampel 4. Analisis dengan

menggunakan Tabel ANOVA

5. Uji hipotesis dengan tiga perlakuan rata-rata atau lebih dan menggambarkan hasilnya.

6. Interval kepercayaan untuk mengecek apakah terdapat beda rata-rata pada percobaan dan menggambarkan

100 Menit

 Pembukaan; Apersepsi, motivasi, dan Quiz

dengan kekuasaan, kewenangan, tangung jawab dan delegasi

- Mahasiswa menggali informasi sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang bahan kajian yang sedang dibicarakan (Mengeksplorasi) - Mahasiswa menghubungkan berbagai

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu kesebelas. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Religius 4. Tanggung jawab 5. Kejujuran 6. Ulet 7. Presentation Skill 8. Mandiri 9. Disiplin 1. Mampu memahami, menjelaskan, dan menuliskan ciri-ciri distribusi F dan mencari nilainya pada tabel F 2. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan uji hipotesis untuk menentukan apakah variansi dari dua populasi sama 3. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan ANOVA

(28)

hasilnya

7. Uji hipotesis rata-rata percobaan

menggunakan variabel penghalang dan memahami hasilnya.

8. ANOVA dua arah

untuk menguji beda rata-rata sampel 4. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan dalam menyusun data ke dalam tabel ANOVA yang sesuai untuk analisis. 5. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan dalam pengujian hipotesis dari tiga perlakuan rata-rata atau lebih dan menggambarkan hasilnya. 6. Mampu memahami,

(29)

menjelaskan, dan pengaplikasi-kan penggunaan interval kepercayaan sebagai beda arata-rata percobaan dan menggambarkan hasilnya 7. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan dalam melakukan uji hipotesis rata-rata percobaan menggunakan variabel penghalang dan memahami hasilnya. 8. Mampu memahami, menjelaskan, dan

(30)

pengaplikasi-kan dalam melakukan ANOVA dua arah dengan interaksi hasilnya.

(31)

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 10. Mampu memahami, menjelaskan, dan pengaplikasi-kan Analisis Korelasi dan Regresi Linier

Analisis Korelasi dan Regresi Linier

1. Istilah variable bebas

dan variable terikat.

2. Hubungan di antara dua variable menggunakan koefisien korelasi 3. Analisis regresi untuk

memperkirakan hubungan linier di antara dua variable. 4. Analisis regresi 5. Nilai signifikansi kemiringin persamaan regresi 6. Nilai persamaan regresi untuk memperkirakan variable terikatnya 7. Koefisien determinasi 8. Interval kepercayaan dan prediksi 100 Menit

- Menyampaikan bahan ajar berupa tayangan power point, artikel dan video

dengan motivasi

- Mahasiswa menggali informasi sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang motivasi

(Mengeksplorasi)

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke tigabelas. √ 1. Motivasi 2. Komunikasi 3. Tanggung jawab 4. Presentation Skill 5. Kejujuran 6. Ulet 7. Mandiri 8. Disiplin 1. Mampu memahami, dan menjelaskan definisi istilah variable bebas dan variable terikat. 2. Mampu memahami, menghitung, menguji, dan menafsirkan hubungan di antara dua variable menggunakan koefisien korelasi 3. Mampu menerapkan analisis regresi untuk memperkirakan hubungan linier di antara dua

(32)

variable. 4. Mampu menafsirkan analisis regresi 5. Mampu menilai signifikansi kemiringin persamaan regresi 6. Mampu menilai persamaan regresi untuk memperkirakan variable terikatnya 7. Mampu menghitung dan menafsirkan koefisien determinasi 8. Mampu menghitung dan menafsirkan interval kepercayaan dan prediksi

(33)

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 11.

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan

Analisis Regresi

Berganda

Analisis Regresi Berganda 1. Hubungan antara beberapa variabel bebas dengan variabel terikat melalui analisis regresi berganda 2. Tabel ANOVA 3. Kekuatan hubungan dalam regresi berganda

4. Uji hipotesis untuk menentukan apakah sekumpulan

koefisien regresi tidak sama dengan nol.

5. Uji hipotesis hipotesis dari setiap koefisien regresi. 6. Analisis residu untuk

mengevaluasi asumsi analisis regresi

100 Menit

 Pembukaan; Apersepsi, motivasi, Quiz

- Menyampaikan bahan ajar berupa tayangan power point (manual pada papan tulis) dan artikel

dengan kepemimpinan

- Mahasiswa menggali informasi sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang kepemimpinan

(Mengeksplorasi)

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke tigabelas. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Presentation Skill 4. Religius 5. Tanggung jawab 6. Kejujuran 7. Ulet 8. Mandiri 9. Disiplin 11. Mampu menggambarkan hubungan antara beberapa variabel bebas dengan variabel terikat melalui analisis regresi berganda 12. Mampu membuat, menafsirkan, dan menggunakan tabel ANOVA 13. Mampu menghitung dan menafsirkan kekuatan hubungan dalam regresi berganda 14. Mampu melakukan uji hipotesis untuk menentukan apakah

(34)

berganda 7. Pengaruh dari

variabel bebas yang berkorelasi 8. Pengaruh dari variabel bebas kualitatif 9. Interaksi yang mungkin di antara variabel bebas. 10. Regresi berjenjang sekumpulan koefisien regresi tidak sama dengan nol. 15. Mampu melakukan uji hipotesis hipotesis dari setiap koefisien regresi. 16. Mampu menggunakan analisis residu untuk mengevaluasi asumsi analisis regresi berganda 17. Mampu menilai pengaruh dari variabel bebas yang berkorelasi 18. Mampu menilai pengaruh dari variabel bebas kualitatif 19. Mampu menjelaskan interaksi yang mungkin di

(35)

antara variabel bebas. 20. Mampu menjelaskan regresi berjenjang

(36)

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan

Bilangan Indeks

Bilangan Indeks 1. Indeks Sederhana 2. Indeks terbobot dan

tak terbobot 3. Indeks harga

Laspeyres

4. Indeks harga Paasche 5. Indeks nilai 6. Indeks Harga Konsumen dibentuk dan ditafsirkan. 100 Menit

dengan kelompok kerja dan komunikasi dalam organisasi

- Mahasiswa menggali informasi sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang bahan kajian yang sedang dibicarakan (Mengeksplorasi) - Mahasiswa menghubungkan berbagai

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke limabelas. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi

3.

Presentation Skill 4. Tanggung jawab 5. Kejujuran 6. Ulet 7. Mandiri 8. Disiplin 7. Mampu menghitung dan menafsirkan Indeks Sederhana 8. Mampu menguraikan perbedaan antara indeks terbobot dan tak terbobot 9. Mampu menghitung dan menafsirkan indeks harga Laspeyres 10. Mampu menghitung dan menafsirkan indeks harga Paasche 11. Mampu Menghitung dan menafsirkan indeks nilai 12. Mampu menjelaskan

(37)

bagaimana indeks Harga Konsumen dibentuk dan ditafsirkan.

(38)

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan

Runtut Waktu

dan Peramalan

Runtut Waktu dan Peramalan 1. Komponen runtut waktu 2. Rata-rata bergerak 3. Tren persamaan linier 4. Tren untuk melakukan peramalan 5. Tren persamaan nonlinier 6. Sekumpulan indeks musiman khusus 7. Deseasonalisasi data menggunakan indeks musisman khusus 8. Peramalan yang disesuaikan secara musiman 9. Uji autokorelasi 100 Menit

dengan fungsi pengawasan dan pengendalian - Mahasiswa menggali informasi

sebanyak-banyaknya melalui sumber-sumber pembelajaran tentang pengawasan dan pengendalian (Mengeksplorasi) - Mahasiswa menghubungkan berbagai

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke limabelas. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Religius 4. Tanggung jawab 5. Presentation Skill 6. Kejujuran 7. Ulet 8. Mandiri 9. Disiplin 1. Mampu menyebutkan komponen runtut waktu 2. Mampu rata-rata bergerak 3. Mampu menentukan tren persamaan linier 4. Mampu menggunakan persamaan tren untuk melakukan peramalan 5. Mampu menghitung tren persamaan nonlinier 6. Mampu menentukan dan menjelaskan sekumpulan indeks musiman khusus 7. Mampu melakukan deseasonalisasi data menggunakan indeks musisman

(39)

khusus 8. Mampu menghitung peramalan yang disesuaikan secara musiman 9. Mampu menguji autokorelasi

(40)

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan

Metode

Nonparametriki:

Uji Kecocokan

Metode Nonparametrik: Uji Kecocokan

1. Uji hipotesis yang membandingkan sekumpulan frekuensi yang diamati dengan perkiraan distribusinya. 2. Ciri-ciri dari distribusi chi-kuadrat

3. Uji kecocokan untuk frekuensi yang diperkirakan tidak sama.

4. Uji hipotesis untuk membuktikan bahwa data yang

dikelompokkan kedalam distribusi frekuensi merupakan sampel dari populasi normal.

100 Menit

 Pembukaan; Apersepsi, Quiz dan motivasi

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke enambelas. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Religius 4. Tanggung jawab 5. Presentation Skill 6. Kejujuran 7. Ulet 8. Mandiri 9. Disiplin 1. Mampu melakukan uji hipotesis yang membandingkan sekumpulan frekuensi yang diamati dengan perkiraan distribusinya. 2. Mampu menyebutkan dan menjelaskan ciri-ciri dari distribusi chi-kuadrat

3. Mampu menghitung uji kecocokan untuk frekuensi yang diperkirakan tidak sama.

4. Mampu melakukan uji hipotesis untuk membutikan bahwa data yang

dikelompokkan kedalam distribusi frekuensi

(41)

5. Metode grafik dan statistik untuk menentukan apakah sekumpulan data sampel berasal dari populasi normal 6. Uji chi-kuadrat

saling bebas pada tabel kontingensi. merupakan sampel dari populasi normal. 5. Mampu menggunakan metode grafik dan statistik untuk menentukan apakah sekumpulan data sampel berasal dari populasi normal 6. Mampu melakukan

uji chi-kuadrat saling bebas pada tabel kontingensi.

(42)

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan

Metode

Nonparametriki:

Analisis Data

Peingkat

Metode Nonparametrik: Analisis Data Peringkat 1. Definisi dan

Kegunaan Uji nonparametrik 2. Uji tanda untuk

sampel terikat melalui distribusi binomial dan normal baku sebagai

statistik uji

3. Uji hipotesis untuk sampel terikat melalui uji peringkat bertanda Wilcoxon 4. Uji penjumlahan

peringkat Wilcoxon pada sampel yang saling bebas. 5. Uji Kruskal-Walis

pada beberapa sampel yang saling bebas.

6. Koefisien korelasi

100 Menit

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke enambelas. √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Religius 4. Tanggung jawab 5. Presentation Skill 6. Kejujuran 7. Ulet 8. Mandiri 9. Disiplin 1. Mampu mendefinisikan uji nonparametrik dan mengetahui uji tersebut digunakan 2. Mampu melakukan

uji tanda untuk sampel terikat melalui distribusi binomial dan normal baku sebagai statistik uji 3. Mampu melakukan uji hipotesis untuk sampel terikat melalui uji

peringkat bertanda Wilcoxon

4. Mampu melakukan dan menafsirkan uji penjumlahan peringkat Wilcoxon pada sampel yang saling bebas. 5. Mampu melakukan

(43)

peringkat.

7. Uji hipotesis untuk menentukan apakah korelasi antar peringkat populasi berbeda dari nol.

dan menafsirkan uji Kruskal-Walis pada beberapa sampel yang saling bebas. 6. Mampu menghitung

dan menafsirkan koefisien korelasi peringkat.

7. Mampu melakukan uji hipotesis untuk menentukan apakah korelasi antar peringkat populasi berbeda dari nol.

(44)

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan

manajemen mutu

dan

pengendalian

proses secara

statistik

Manajemen mutu dan pengendalian proses secara statistik 1. Definisi dan

Kegunaan Uji nonparametrik 2. Uji tanda untuk

sampel terikat melalui distribusi binomial dan normal baku sebagai

statistik uji

3. Uji hipotesis untuk sampel terikat melalui uji peringkat bertanda Wilcoxon 4. Uji penjumlahan

peringkat Wilcoxon pada sampel yang saling bebas. 5. Uji Kruskal-Walis

pada beberapa sampel yang saling bebas.

100 Menit

 Penutup ; mahasiswa diberi pengayaan melalui tugas dan rencana perkuliahan minggu ke tujuh belas.

√ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Religius 4. Tanggung jawab 5. Presentation Skill 6. Kejujuran 7. Ulet 8. Mandiri 9. Disiplin 1. Mampu menjelaskan tujuan dari pengendalian mutu dalam operasional produksi dan jasa. 2. Mampu membahas dua penyebab proses variasi 3. Mampu menggunakan diagram Pareto untuk mengetahui sumber variasi. 4. Mampu membuat dan menafsirkan diagram fishbone. 5. Mampu membandingkan sifat terhadap variabel ukuran mutu. 6. Mampu menghitung batas pengendalian atas dan bawah pada

(45)

6. Koefisien korelasi peringkat.

7. Uji hipotesis untuk menentukan apakah korelasi antar peringkat populasi berbeda dari nol.

rata-rata dan jangkauan diagram. 7. Mampu membandingkan diagram pengendalian mutu di dalam pengendalian dan di luar pengendalian. 8. Mampu membuat dan menafsirkan persen kerusakan berserta diagram c-bar. 9. Mampu menjelaskan proses pengambilan sampel yang dapat diterima.

10. Mampu

menggambarkan

kurva

karakteristik

pelaksanaan

sebagai rencana

pengambilan

sampel.

(46)

AP Nilai Karakter Dampak (Outcomes) T P L 17

Mampu

memahami,

menjelaskan,

dan

pengaplikasi-kan

hampir seluruh

materi yang

diberikan

(Ujian Akhir)

Ke tigabelas materi yang disajikan.

100 Menit

- Menyampaikan bahan ujian

dengan fungsi pengawasan dan pengendalian

 Penutup ; mahasiswa diberi jawaban atas ujian akhirnya √ 1. Komunikasi 2. Motivasi 3. Religius 4. Tanggung jawab 5. Presentation Skill 6. Kejujuran 7. Ulet 8. Mandiri 9. Disiplin Mampu menentukan apakah akan lulus atau tidak

G. Bahan Ajar dan Sumber Belajar

Lind, D. A., Marchal, W., & Wathen, S. (2014). Teknik-Teknik Statistika dalam Bisnis & Ekonomi. Jakarta: Salemba Empat.

Lind, Douglas A.; Marchal, William G.; Wathen, Samuel A.;. (2007). Teknik-teknik Statsitika dalam Bisnis dan Ekonomi Menggunakan Kelompok Data Global (Vol. 1). (C. Sungkono, Trans.) Jakarta: Salembar Empat.

Mason, Robert D.; Lind, Douglas A.;. (1996). Teknik-Teknik Statistik untuk Bisnis & Ekonomi (9th ed.). (E. G. Sitompul, U. Wikarya, & A. Hendranata, Trans.) Jakarta: Erlangga.

(47)

Nachrowi, N. D., & Usman, H. (2006). Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

H. Materi dan Uraian :

Mata kuliah Statistik II ini dirancang untuk memberikan pengetahuan dasar kepada para mahasiswa mengenai konsep, prinsip, pendekatan dan proses

pengelolaan data serta pemanfaatannya dalam organisasi. Setelah mengikuti perkuliahan ini mahasiswa mampu menjelaskan tujuan dan manfaat dari

statistik, mengetahui proses pengelolaan data dari tahap ke tahap, mengenal dan memahami arti istilah statistik serta kompeten dalam memahami dan

menggunakan tehnik-tehnik analisis statistik. Urain materi sebagai berikut:

-

Topik konsep konsep probabilitas menerangkan secara umum pengaplikasian teori probabilitas dalam menentukan keputusan dalam organisasi.

Karena terdapat ketidakpastian dalam pengambilan keputusan, penting bahwa seluruh risiko yang diketahui juga dinilai secara ilmiah. Hal yang

bermanfaat dalam penilaian ini adalah teori probabilitas, yang sering kali berkenaan dengan ilmu ketidakpastian. Penggunaan teori probabilitas

memungkinkan pengambil kebijakan hanya dengan informasi terbayas untuk menganalisis risiko dan meminimalkan perilaku judi, sebagai contoh,

pada pemasaran produk atau penerimaan kiriman yang baru kemungkinan berisi bagian yang rusak.

-

Topik distribusi probabilitas diskret menerangkan prihal distribusi probabilitas berdasarkan pada variabel acak diskret yang hanya mengansumsikan

nilai yang terpisah dengan jelas. Oleh sebab itu, pertemuan awal akan dimulai dengan pembelajaran mengenai distribusi probabilitas. Distribusi

probabilitas memberikan seluruh jangkauan nilai yang dapat terjadi berdasarkan suatu percobaan. Distribusi probabilitas menyerupai distribusi

frekuensi relatif. Namun, selain menjelaskan masa lalu, distribusi probabilitas menjelaskan seberapa mungkin suatu kejadian di masa depan akan

terjadi. Sebagai contoh, Pabrik obat menyatakan bahwa suatu pengobatan dapat menurunkan berat badan pada 80 persen populasi. Badan

perlindungan konsumen menguji cara pengobatan tersebutpada suatu sampel yang berjumlah enam orang. Jika pernyataan pabrik obat tersebut benar,

hampir tidak mungkin menghasilkan suatu hasil di mana tak seorang pun pada sampel tersebut berat badannya turun, dan probabilitas terbesarnya

adalah 5 dari 6 orang akan turun berat badannya. Lebih lanjut, pada pertemuan ini akan membahas rata-rata, variansi, dan standar deviasi dari

distribusi probabilitas serta tiga distribusi probabilitas yang sering terjadi: binomial, hipergeometris,dan Poisson.

-

Topik distribusi probabilitas kontinu menerangkan distribusi probabilitas berdasarkan pada variabel acak kontinu yang hanya mengansumsikan nilai

dengan rentang yang pasti dan terbatas pada jangkauan tertentu. Sebagai contoh, jarak dari asrama ke ruang kelas, berat seseorang atau bonus yang

didapatkan oleh Manajer Perusahaan. Dalam hal ini, akan diterangkan tiga rumpun dari distribusi probabilitas kontinu, distribusi probabilitas

seragam, distribusi probabilitas normal, dan distribusi probabilitas eksponensial.

(48)

-

Topik metode pengambilan sampel dan teorema limit tengah mencoba menerangkan metode memilih sampel dari populasi dan setiap sampel yang

terbentuk cenderung memusat di sekitar rata-rata populasi. Lebih lanjut, akan dijelaskan bahwa pada populasi apa pun, bentuk dari distribusi

distribusi pengambilan sampel cenderung mengikuti probabilitas normal.

-

Topik estimasi dan interval kepercayaan menguraikan beberapa aspek penting pengambilan sampel yang dimulai dengan estimasi titik. Dimana,

estimasi titik merupakan nilai (titik) tunggal yang berasal dari sampel dan digunakan untuk memperkirakan nilai populasi. Sebagai contoh kita

memilih sampel berupa 50 eksekutif junior dan bertanya berapa lama mereka bekerja minggu ini. Hitunglah rata-rata dari 50 sampel ini dan gunakan

nilai rata-rata sampel sebagai estimasi titik dari rata-rata populasi yang belum diketahui. Lebih lanjut, estimasi titik akan lebih informatif bila

disajikan dengan jangkauan nilai yang akan di perkirakan parameter populasinya untuk muncul. Dimana, hal ini dijelaskan pada penentuan jangkauan

nilai atau disebut dengan interval kepercayaan.

-

Topik Uji Hipotesis Satu Sampel membahas mengenai uji hipotesis statistik. Dimulai dengan mengartikan apa yang dimaksud dengan hipotesis

statistik dan uji hipotesis statistik. Kemudian, menguraikan tahap-tahap dalam uji hipotesis statistik.kemudian, akan dilakukan uji hipotesis untuk

rata-rata dan proporsi. Pada akhir pertemuan akan dibahas mengenai gambaran kesalahan yang mungkin akibat pengambilan sampel di dalam uji

hipotesis.

-

Topik uji hipotesis dua sampel membahas mengenai pengujian hipotesis pada dua sampel. Dimulai dengan pembahan dalam memilih sampel acak

dari dua populasi yang berbeda untuk menentukan apakah rata-rata populasi atau proporsinya sama.

-

Topik analisis variansi menguraikan pengujian variansi dan kemudian pengujian yang secara serempak membandingkan beberapa rata-rata untuk

menentukan apakah mereka berasal dari populasi yang sama.

-

Topik korelasi dan regresi linier membahas mengenai hubungan antara dua variabel (Apakah hubungannya kuat atau lemah? Apakah searah atau

berbanding terbalik?) dan menjabarkan persamaan yang akan memungkinkan untuk memperkirakan nilai dari suatu variabel yang berdasarkan pada

nilai variabel lain.

-

Topik analisis regresi berganda menguraikan mengenai pengembangan prosedur dalam menentukan persamaan linier dengan menggunakan variabel

bebas tambahan (X

1

, X

2

, . . . , dan seterusnya) yang membantu menjelaskan atau meramalkan variabel terikat (Y) dengan lebih baik.

-

Topik bilangan indeks mengenai alat deskriptif yang berguna dalam menunjukkan perubahan relatif suatu nilai dari satu periode ke periode

lainnya.sebagai contoh dalam hal ini adalah Indeks Harga Konsumen, Indeks Harga Saham Gabungan, dst.

-

Topik runtut waktu dan peramalan membahas mengenai peramalan dan analisis runtut waktu. Dimana, runtut waktu merupakan kumpulan data yang

tercatat sepanjang periode waktu – mingguan, bulanan, kuartalan, atau tahunan. Dalam hal ini, pertemuan ini akan membahas pengujian beberapa

tehnik yang digunakan untuk menganalisis data dan peramalan peristiwa di masa datang.

(49)

-

Topik metode nonparametrik: uji kecocokan membahas mengenai pengujian hipotesis dengan asumsi bahwa populasi normal tidaklah diperlukan.

Hal ini ditujukan khusus pada data berukuran skala nominal. Dimana data nominal ini digolongkan sebagai kategori data yang tidak terdapat aturan

lazim. Adapun pembahasan dalam pertemuan ini melibatkan uji statistik chi-kuadrat.

-

Topik Metode Nonparametrik: Analisis Data Peringkat membahas mengenai kelanjutan uji hipotesis yang dirancang secara khusus untuk data

nonparamterik dan tidak perlu menggunakan asumsi apapun mengenai bentuk distribusi populasinya. Lebih lanjut, pertemuan ini memperkenalkan

lima uji bebas distribusi dan koefisien korelasi peringkat Spearman. Ujiannya anatara lain uji tanda, uji median, uji peringkat bertanda Wilcoxon, uji

penjumlahan peringkat Wilcoxon, dan analisis ragam Kruskal Wallis menurut peringkat.

-

Topik yang terakhir adalah Manajemen Mutu dan Pengendalian Proses Secara Statistik membahas mengenai pengendalian proses secara statistik

terhadap suatu proses strategi, tehnik, dan tindakan yang ditempuh oleh suatu organisasi untuk menjamin produksi barang yang bermutu atau

menghasilkan layanan yang bermutu. Dimana, penekanan pengendalian mutu yang efektif, ciri-ciri beserta perinciannya yang dapat diukur

dibandingkan terhadap ciri-ciri sebenarnya dari barang dan jasa.

I. Tugas Perkuliahan :

Ada 6 jenis tugas yang harus dikerjakan oleh mahasiswa yakni: Tugas Rutin (TR), Mini Riset (MR), Rekayasa Ide (RI), Proyek (P), Critical Book

Report (CBR), dan Research Review/Journal Review (RR/JR).

J. Hasil belajar (output):

1. Kompeten dalam menjelaskan konsep Probabilitas

2. Kompeten dalam menganalisis, memahami, dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Diskrit 3. Kompeten dalam memahami, menjelaskan dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Kontinu 4. Sesuai yang ada ditabel . . .

K. Dampak (Outcomes):

1. Mampu menjelaskan pengertian experimen, kejadian, dan hasil.

2. Mampu mengindentifikasi dan mengaplikasikan probabilitas yang sesuai dengan permasalahan kekinian 3. Mampu mengkalulasikan probabilitas dengan aturan penjumlahan

(50)

5. Mampu mengkalkulasikan probabilitas dengan aturan pengalian 6. Mampu memahami dan menjelaskan probabilitas kondisional 7. Mampu mengkalkulasikan probabilitas dengan tabel kontingen. 8. Mampu mengkalkulasi probabilitas dengan Teorema Bayes.

9. Mampu menentu nilai akhir dengan menggunakan prinsip pengukuran yang tepat. 10. Dst. . . sesuai tabel sebelumnya

L. Evaluasi :

Format penilaian pada mata kuliah ini dikembangkan sesuai dengan karakter mata kuliah Statistik II, terdiri dari beberapa aspek penilaian, diberi bobot secara proposional sebagai berikut:

Formatif 1 : Penilaian Makalah/ Tugas Rutin : 20% Formatif 2 : Penilaian MR/RI/P : 30% Formatif 3 : Penilaian CBR/RR/JR : 20%

Formatif 4 : Penilaian FT : 30%

Total : 100%

Penilaian materi teoritis dan metodologis Statistik II serta penilaian sikap, include dalam aspek-aspek penilaian di atas. Selanjutnya masing-masing aspek penilaian ini akan dijabarkan lebih rinci:

Penilaian terhadap makalah /TR

No Aspek Kriteria Penilaian Skor

1 Perwajahan 1-20

2 Tata bahasa 1-20

(51)

4 Kebenaran isi dan sumber bacaan 1-20

5 Ketepatan waktu penyerahan 1-20

Skor maksimum 100

Penilaian terhadap laporan hasil MR/RI/P

No.

Aspek

Skor

1. Kesesuaian materi

1-20

2. Sistematika laporan

1-30

3. Kedalaman laporan

1-30

4. Sikap jujur/tidak plagiat

1-20

Skor maksimum

100 Penilaian terhadap laporan hasil critical journal review/RJ

No.

Aspek

Skor

1. Perwajahan

1-20

2. Kedalaman analisis

1-30

3. Tata bahasa

1-30

4. Ketepatan waktu penyerahan

1-20

Skor maksimum

100

Penilaian terhadap laporan hasil critical book review/CBR

No

Aspek Yang Dinilai

Skor Tertinggi

1 Kelengkapan materi

1-20

2 Estetika

1-20

(52)

4 Kesesuaian materi buku

1-20

5 Sikap jujur/ tidak plagiat

1-20

Skor maksimum

100

Nilai akhir mahasiswa sebagai akumulasi aspek penilaian diatas adalah: (20x TR)+(30xMR/RI/P)+(20x CBR/ RJ)+(30x FT) Nilai = x 100 100 TR = Tugas Rutin MR = Mini Riset RI = Rekayasa Ide P = Proyek RJ = Review Journal CBR = Critical Book Review FT = Formatif Terakhir

(53)