SILABUS MATA KULIAH *) 1. Nama Mata
Kuliah : STATISTIKA BISNIS
2. Kode : MB 600
3. Bobot sks : 3 SKS
4. Semester : I
5. Kelompok mata
kuliah : Mata Kuliah Landasan Keahlian (MKLK) 6. Program
studi/Program : Manajemen Bisnis/S-2 7. Status mata
kuliah Landasan
8. Prasyarat **) : Statistika
9. Dosen
Penanggung Jawab
: Dr. Disman, MS.
1. Tujuan Umum Mata Kuliah
Selesai mengikuti perkuliahan ini mahasiswa dapat :
1.Menguasai konsep, dasar-dasar, prinsip, tujuan, kegunaan, dan macam-macam statistika dalam penelitian dalam bisnis.
2.Menguasai teknik analisis data dalam penelitian bisnis dan mampu memilih uji statistik yang sesuai baik dengan menggunakan test statistik parametrik maupun non parametrik.
3.Mampu menyususn draf desain model test statistik yang akan digunakan dalam penelitian bisnis yang layak untuk penelitian tesis.
2. Pendekatan Pembelajaran
- Metode : 1. Ceramah dan tanya jawab 2. Diskusi kelas dan kelompok
3. Tugas, dan aplikasi statistika dan kasus - Tugas :
1. Mengerjakan tugas-tugas latihan soal dalam meningkatkan kemampuan aplikasi statistika dalam bisnis
2. Mengerjakan penggunaan program soft ware seperti Microstat, SPSS, dll untuk menganalisis dan mengerjakan statistika dalam penelitian bisnis.
3. Membuat desain pengujian statistik parametrik dan non parametrik untuk rancangan tesis.
4. Tugas lain yang ditentukan kemudian.
3. Deskripsi Materi Kuliah
Materi mata kuliah ini meliputi konsep-konsep dasar statistika deskriptif tentang Ukuran Gejala Pusat, Simpangan, Dispersi dan Variasi, Bentuk-Bentuk Distribusi Peluang, Teknik dan Distribusi Sampling, Metoda Menaksir Parameter, Pengujian Hipoteisi Statistik, Menguji Perbedaan Harga Dua Buah Parameter, Uji Kecocokan dan Normalitas Data, Analisis Varian, Analisis Regresi, Analisis Korelasi, Statistika Non Parametrik, serta Analisis *) Dapat dibuat sendiri dengan mengikuti form ini
**) Mata kuliah yang harus diambil oleh mahasiswa sebelum mata kuliah ini
Path dan SEM (Structural Equation Model). 4. Media Pembelajaran
OHP
LCD Projector
Home Page di Internet
Case Study
5. Evaluasi Hasil Belajar Mahasiswa
1. Ujian Tengah Semester (UTS) 2. Ujian Akhir Semester (UAS) 3. Tugas Latihan Soal-Soal
4. Tugas Desain dan Aplikasi Statistik 5. Teknik Penilaian
Nilai Tugas : 25 % Nilai UTS : 35 % Nilai UAS : 45 % 6. Kriteria Penilaian
80 – 100 = A 70 – 79 = B 60 – 69 = C < 60 = D
6. Garis Besar Materi Setiap Pertemuan
PERT. KE GARIS BESAR MATERI KULIAH
1 Introduksi: Konsep dasar statistika dalam penelitian: Pengertian dasar statistika, karakteristik, variabel, akala pengukuran variabel, data statistik, populasi, sampling, sampel, penelitian pendidikan, penelitian sebagai proses inkuiri, pendekatan, fungsi dan lingkup penelitian bisnis.
2 Ukuran gejala pusat, rata-rata hitung, rata-rata ukur, median modus, ukuran variasi, dispersi dan sebaran, rentang, varian, simpangan baku, koefisien variasi, indeks variasi kualitatif dan antar kuartil.
3 Peluang (probability), definisi peluang klasik, definisi statistik, definisi subjektif peluang, hukum-hukum peluang, bentuk-bentuk distribusi peluang: distribusi variabel random diskrit, distribusi binom, poisson, hipergeometrik. Distribusi peluang untuk variabel random: Distribusi normal, distribusi pendekatan binom ke normal,
4 Sampling dan distribusi sampling, rancangan sampling, beberapa cara sampling, macam sampling untuk mendapatkan sampel representatif, kekeliruan sampling dan non sampling, distribusi rata, proporsi, simpangan baku, median, selisih jumlah rata-rata, selisih proporsi, distribusi sampling lainnya.
5 Metoda menaksir (estimation method): istilah dan pengertian, permasalahan penaksiran, pola umum penaksiran parameter. Menaksir rata-rata: menaksir rata-rata jika simpangan baku tidak diketahui, menaksir rata-rata jika simpangan baku diketahui,
*) Dapat dibuat sendiri dengan mengikuti form ini
**) Mata kuliah yang harus diambil oleh mahasiswa sebelum mata kuliah ini
menaksir simpangan baku. Menentukan ukuran sampel untuk menaksir sebuah parameter, jika simpangan baku diketahui, jika tidak ada keterangan tentang simpangan baku.
6 Pengujian hipotesis statistik (testing statistical hypotesis): Aturan menterjemahkan hipotesis penelitian ini ke dalam hipotesis statistik, pola umum pengajuan hipotesis statistik. Menguji hipotesis yang menyatakan harga sebuah parameter. Menguji hipotesis mengenai sebuah persentase, menguji sebuah rata-rata jika simpangan baku tidak diketahui, menguji harga sebuah varian.
7 Menguji perbedaan harga dua buah parameter: pengertian, pola umum pengujian, menguji perbedaan dua buah persentase, menguji perbedaan dua buah rata-rata jika simpangan baku satu dan dua tidak diketahui dan diperkirakan simpangan bakunya sama, menguji perbedaan dua buah rata-rata jika simpangan baku satu dan dua diketahui dan simpangan bakunya tidak sama.
8 Ujian Tengah Semester (UTS)
9 Uji Chi-Kuadrat dan Uji kecocokan, pendahuluan, menguji proporsi data multinom, menguji kesamaan rata-rata poisson, uji independen antar dua faktor, uji kecocokan, uji normalitas distribusi data.
10 Analisis varian, pendahuluan, jenis-jenis varian, analisis varian satu arah, analisis varian dua arah.
11 Analisis regresi, pendahuluan, hubungan fungsional antara variabel, metoda kuadrat terkecil untuk regresi linier, berbagai varian sehubungan dengan regresi linier sederhana, interval kepercayaan, menguji hipotesis regresi linier sederhana, uji linieritas regresi, regresi linier multipel. 12 Analisis korelasi: korelasi product moment, korelasi dalam regresi
linier, korelasi untuk data dalam distribusi frekuensi, distribusi sampling koefisien korelasi, menaksir koefisien korelasi, korelasi ganda dan korelasi parsial, uji koefisien korelasi multipel, korelasi biseri.
13 Statistik non parametrik, penggunaan uji statistik non parametrik dalam peneliian. Menguji kemaknaan dengan sampel tunggal: uji binomial, uji kesesuaian chi kuadrat (test
of goodness of fit), uji kesesuaian Kolmogorov-Smirnov, uji
independensi chi kuadrat (test of independensi), uji pasti Fisher (Fisher exact test). Menguji perbedaan dua sampel berpasangan: uji Mcnemar, uji Tnada, uji peringkat bertanda Wilcoxon. Mengukur kekuatan asosiasi dan menguji signifikansi asosiasi. Koefisien Phi, koefisien Kontingensi, koefisien V Cramer, koefisien Rank Spearman, koefisien korelasi T Kendall, koefisien korelasi Kesepakatan W Kendall, koefisien korelasi Gamma.
14 Menguji kemaknaan perbedaan dua sampel: uji median, uji Man Whitney. Menguji kemaknaan perbedaan (k) sampel berhubungan: uji Q Cochran, uji Friedman. Menguji kemaknaan dengan (k) sampel independen: uji homogenitas Chi Kuadrat, uji Kruskal Wallis.
*) Dapat dibuat sendiri dengan mengikuti form ini
**) Mata kuliah yang harus diambil oleh mahasiswa sebelum mata kuliah ini
15 Penerapan Analisis Path (Path Analysis) dalam berbagai model serta analisis SEM (Structura; Equational Model) dalam penelitian bisnis.
16 UJIAN AKHIR SEMESTER
7. Daftar Pustaka Utama
David G. Kleinbaun & Lawrence L. Kupper (2000). Applied Regression
Analysis and Other Multivariabel Methods. The University of
North Carroline at Chapel Hill.
Dean J. Champion (1991). Basic Statistic for Social Research, second
editions. Mac Millan Publishing Co. Inc New York.
Elazar J. Pendhazur (2001). Multiple Regression In Behavioral Research,
Explanation and Prediction. Holt, Rinehart and Winston.
James H. Mac Millan and Sally Schumacher (2001). Research in
Education.USA Harper Collins Publisher.
Joreskog, K.G. & Sorbon, D. (1979). Advances in Factor Analysis and
Structural Equation Models. Cambridge Mass Abt Books.
Li, C Chung (1995). Path Analysis, A Primer. Pasific Grove, Calif Boxwood Press.
Siedney Siegel, Castelan Jr. (1988). Nonparametric Statistic for the
Behavioral Sciences. Singapore. Mc Graw Hill Book Co.
Joreskog, K.G. & Sorbon, D. (1979). Advances in Factor Analysis and
Structural Equation Models. Cambridge Mass Abt Books.
Sudjana (2000). Metoda Satisika, Edisi 6. Tarsito Bandung.
*) Dapat dibuat sendiri dengan mengikuti form ini
**) Mata kuliah yang harus diambil oleh mahasiswa sebelum mata kuliah ini
