Deskripsi singkat: Mata Kuliah ini memberikan pemahaman tentang prinsip-prinsip yang mendasari material maju, fungsi dan karakteristik material
H. Silabus Mata Kuliah Program Studi Magister Statistika
189 8 Dr. Dra. Ani Budi Astuti,
M.Si.
Lektor Kepala Pemodelan Statistika Bayesian
[email protected] 9 Dr. Suci Astutik S.Si, M.Si Lektor Kepala Analisis Bayesian,
Pemodelan Spatio- Temporal
10 Dr. Rahma Fitriani, S.Si, M.Sc.
Lektor Ekonometrika
Spasial
[email protected] 11 Dr. Dra. Umu Sa’adah, M.Si. Lektor Data Mining,
Learning Machine
[email protected] 12 Nurjannah, S.Si., M.Phil.,
Ph.D.
Lektor Ekonometrika,
Manajemen Keuangan
13 Achmad Efendi, S.Si., M.Sc, Ph.D.
Lektor Mixed Model,
Simulation, Statistical Modelling
14 Dr. Adji Achmad R. F., S.Si., M.Sc.
Lektor Pemodelan
Fleksibel (Regresi Non Parametrik dan Semi Parametrik)
190 Dosen Pengampu:
Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedyo, M.S.; Nurjannah, S.Si., M.Phil, Ph.D.
(MAS81002) STATISTIKA MATEMATIKA 3 sks Deskripsi singkat :
Konsep dasar tentang peubah acak, sebaran peluang bersama, metode pendugaan parameter, serta pengambilan kesimpulan secara lebih mendalam.
Tujuan :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa menguasai konsep dasar tentang peubah acak dan sebaran peluang bersama, teori estimasi dan pengambilan kesimpulan secara lebih mendalam sebagai dasar untuk mengembangkan statistika terapan.
Pokok bahasan :
Revies peubah acak, sifat – sifat peluang bersama, Nilai harapan, Fungsi dari peubah acak, teorema limit pusat, sebaran – sebaran yang berhubungan dengan sebaran normal, metode pendugaan parameter (metode momen, metode kemungkinan maksimum, dan Bayes), sifat – sifat penduga (ketidakbiasan, kuadrat tengah galat, efisiensi, pertidaksamaan Cramer-Rao, konsistensi, kecukupan, dalil-dalil rao Blackwell dan MVUE, metode Lehmann Scheffe dan UMVUE), Prinsip uji hipotesis, hipotesis statistika, hipotesis tunggal dan majemuk, kesalahan uji, kuasa uji, lemma Neyman-Pearson, uji paling kuasa, pembentukan selang kepercayaan, dualitas antara uji hipotesis dan selang kepercayaan
Pustaka :
1. Casella, G. & R.L berger. 1990. Statistical Inference. Wadsworth, Pacific Grove, CA
2. Nasooetion , A.H & A. rambe . 1984. Teori Statistika untuk Ilmu-ilmu kuantitatif, Ed.2 Bhatara Karya Aksarea, Jakarta
3. Dudewicz, E.J & S.N Mishra. 1988. Modern Mathematical Statistics. Wiley , NEWYORK 4. Rice, J. A. 2006. Mathematical Statistics and Data Analysis: Cengage Learning.
Dosen Pengampu:
Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., Ph.D.; Dr. Ir. Maria Bernadetha Mitakda
(MAS81003) ANALISIS MULTIVARIAT 3 sks Deskripsi singkat:
Manova, Mancova, analisis profil, analisis komponen utama, analisis faktor, analisis cluster, analisis korelasi kanonik, analisis diskriminan, analisis jalur, SEM, PLS, dan GSCA.
Tujuan :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan sifat-sifat distribusi normal multivariat, mampu menganalisis dan menginterpretasikan data multivariat dengan menggunakan berbagai teknik analisis multivariat.
Pokok bahasan :
Tinjauan distribusi normal multivariat dan sifatnya. Distribusi Wishart, distribusi T-Hoteling. Pendugaan vektor mean dan matriks kovariansi, Manova, Mancova, analisis profil, analisis komponen utama, analisis faktor, analisis korelasi kanonik, analisis diskriminan.
Pustaka :
1. Anderson, T.W . 1984.An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. John Wiley and Sons, NY
2. Johnson , R.A and D. W. Winchern. 2002. Applied Multivariate Statistical Analysis. Fiifth Edition, Prentice Hall. Inc New Jersey.
3. Morrison , D. F, 1990. Multivariate Statistical Methods. McGraw-Hill. Singapore Dosen Pengampu:
Dr. Ir. Solimun, M.S.; Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si.
191
(MAS81004) PEMODELAN STATISTIKA 3 sks
Deskripsi singkat:
Model linier singular dan non singular, pengujian hipotesis fungsi linier parameter, model pengukuran, model struktural
Tujuan :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa dapat mempunyai keterampilan dalam penggunaan model linier untuk regresi, rank penuh dan tidak penuh, serta model non linier untuk regresi, manipulasi model- model linier singular, model berkendala, pengujian hipotesis funggsi linier parameter (dalam model singular dan non singular), model pengukuran, model struktural/berjenjang, model linier yang diperluas, serta penerapan dengan variabel respon berdistribusi non normal
Pokok bahasan :
Model linier umum, prinsip kuadrat terkecil biasa dan umum , prinsip galat bersyarat, pengertian jumlah kuadrat, Regresi linier penaksir dengan metode OLS, WLS, MLE, pengujian hipotesis fungsi linier parameter, model dummy variabel, model pengukuran, model struktural/berjenjang, model linier yang diperluas
Pustaka :
1. Hocking, R.R., Methods and Applications of Linear Models Regression and analysis of Variance, New York : John Willey & Sons Inc., 1996
2. John . R. 1983. Matrix Computation and mathemathical and Computing . Mcgraw Hill
3. Kroese, D.P., Chan J.C. (2014). Statistical Modeling and Computation. Springer-Verlag New York.
4. Ksrishanger. 1998. Linier Model.
5. McCullagh. P and Nelder, J.A, Generalized Linear Models, New York: Chapman and Hall, 1990
6. Oliveira, T., Kitos, Oliveira, A., Grilo, L. (2018). Recent Studies on Risk Analysis and Statistical Modeling.
Springer International Publishing.
7. Pacheco, A., Santos, R., Oliveira, M., Paulino, C. (2014). New Advances in Statistical Modeling and Application. Springer International Publishing.
8. Sadanori, K. (2014). Introduction to Multivariate Analysis: Liniear and Non Liniear Modeling. CRC Press.
9. Searle, S. R. 1971. Linier Model. John Wiley and Sons. NY Dosen Pengampu:
Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si.; Dr. Adji Ahmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Sc.
(MAS82001) KOMPUTASI STATISTIKA 2 sks Deskripsi singkat:
Pembuatan dan pembahasan struktur dan algoritma paket program statistika, penyusunan program macro statistika menggunakan software R.
Tujuan :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mempunyai pengetahuan dan keterampilan struktur dan algoritma dari paket progam statistika sehingga dapat mengolah dan menganalisis data menggunakan paket program maupun makronya dengan bantuan komputer dan software R.
Pokok bahasan :
Instal software R dan Shiny, pengenalan R dan Shiny, manajemen data, grafik dasar dan ggplot2 menggunakan Shiny, contoh analisis data menggunakan Shiny, struktur dan algoritma, struktur program ui.R dan server.R dari contoh minimal, widget types, aplikasi web menggunakan Shiny, aplikasi analitik Google, menjalankan aplikasi dan code, Shiny dan HTML, tautan HTML khusus pada Shiny, interface HTML minimal, penyusunan code program menggunakan Shiny untuk menyelesaikan permasalahan dalam statistika.
Pustaka :
1. Beeley, C. 2013. Web Application Development with R Using Shiny. Packt Publishing.
2. Dalgaar, P. 2002. Introduction Statistics with R. Springer –Verlag New York Inc.
192
3. Moon, K. W. 2016. Learn ggplot2 Using Shiny App. Spinger International Publishing.
Dosen Pengampu:
Achmad Efendi, S.Si., M.Sc., Ph.D.; Dr. Dra. Umu Sa’adah, M.Si
(MAS82002) TEKNIK PENARIKAN SAMPEL 3 sks Deskripsi singkat:
Merumuskan permasalahn dan tujuan survei, merencanakan survei, menentukan teknik sampling dan memilih objek survei dengan tepat, merancang kuesioner, pengorganisasian dan administrasi survei di lapangan, verifikasi dan validasi data, melakukan survei lapangan, serta menganalisis, membuat laporan, dan mempresentasikan hasil analisis dan survei.
Tujuan :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu menerapkan teknik dan teori sampling dengan karakteristik populasi.
Pokok bahasan :
Dasar-dasar penarikan contoh acak sederhana (CAS), CAS dengan proporsi dan presentasi , prakiraan contoh, penarikan contoh acak berlapis, penduga rasio, penduga regresi, penarikan contoh sistematis, penarikan contoh berkelompok, penarikan contoh ganda, sumber-sumber kesalahan survey.
Pustaka :
1. Mendenhall, W. 1971. Elementary Survai Sampling. Wartdswarth Pulb. Belmont. California 2. Cohcran , W. G. 1977. Sampling. A-Willey. NY
3. Thompson , S. K. 1992. Sampling . A-Willey Interscience Publication Dosen Pengampu:
Prof. Dr. Ir. Waego Hadi Nugroho,; Prof. Dr. Ir. Ni Wayan Surya Wardhani, MS
(MAS82003) METODOLOGI PENELITIAN 3 sks Deskripsi singkat:
Metode dan teknik penulisan karya ilmiah, pemilihan metode penelitian, seta penyusunan laporan penelitian.
Tujuan :
Membahas tentang metode-metode penelitian dan kaidah penulisan ilmiah.
Pokok bahasan :
Teknik memilih, membaca dan merujuk pustaka. Penyusunan laporan penelitian meliputi penulisan latar belakang, tinjauan pustaka dan metode penelitian. Penyajian data-data ilmiah, penulisan dan pembahasan , Pemilihan metode yang tepat untuk penelitian.
Pustaka :
1. Routledge, P. 2001. Science and Technical Writing : amanuual of style. Routledge . New York.
2. Howarrd K and Sharp, J.A , J. Peters dan K Howard. 2002. The management of student Research Project.
Gower Publ.Cambrige
3. Nazir , M. 1981. Metode Penelitian. Ghalia Indonesia, Jakarta Dosen Pengampu:
Prof. Dr. Ir. Loekito Adi Soehono, M.Agr.; Dr. Ir. Atiek Iriany, M.S.
(MAS81101) RISET OPERASI 3
sks
Deskripsi singkat:
Penggunaan model matematika deterministik maupun probabilistik pada permasalahan optimasi dengan sumber daya yang terbatas.
193
Tujuan :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa dapat menguasai dan menerapkan prinsip pemodelan di dalam Riset Operasi
Pokok bahasan :
Model – model jaringan (Shortest path, max flow, minimum spanning tree, CPM PERT), Model sediaan deterministik , teori antrian.
Pustaka :
1. Winston, W. L., & Goldberg, J. B. 2004. Operations research: applications and algorithms (Vol. 3). Belmont^
eCalif Calif: Thomson/Brooks/Cole.
2. Taha , H. 1997. Riset Operasi. Binampa jaya, Jakarta
3. Hillier, F.S dan Liberman. 1980. Introduction to Operation research. Holden-Day. Inc. CA 4. Wagner , H. 1982. Principles of Operating research. Prestice Hall.NY
Dosen Pengampu:
Rahma Fitriani, S.Si, MSc., Ph.D
(MAS81102) METODE PENGENDALIAN MUTU 3 sks
Deskripsi singkat:
Pengendalian mutu dan analisis kemampuan proses secara multivariat dan robust.
Tujuan :
Mengkaji dan menerapkan bagan kendali dan analisis kemampuan proses pada data kualitas proses produksi yang melibatkan lebih dari satu variabel (multivariat), bagan kendali pada data kualitas proses produksi yang memuat outlier, implementasi menggunakan software.
Pokok bahasan :
Review distribusi normal multivariate, Bagan kendali multivariat sub grup dan individu, Bagan kendali Robust, Analisis kemampuan proses multivariate, Perkembangan SPC.
Pustaka :
1. Cohcran , W. G. 1977. Sampling Tehniques. John wiley and Sons. NY 2. Grant E. L. 1988. Statistical Quality Control. Prentice Hall. NY 3. Gupta. 1981. Statistics Quality Control. McGraw Hill Publication. NY
4. Mason, R. L. and Young, J. C. 2002. Multivariate Statistical Process Control with Industrial Applications. The American Statistical Association and the Society for Industrial and Applied Mathematics.
5. Montgomery, D.C., 2009. Introduction To Statistical Quality Control. Edisi 4. John Wiley and Sons Inc, New York
Dosen Pengampu:
Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si. ; Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si.
(MAS81201) ANALISIS DATA DERET WAKTU DAN PERAMALAN 3 sks
Deskripsi singkat:
Analisis deret waktu dengan pendekatan waktu dan frekuensi.
Tujuan :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa menguasai konsep dan mampu mengaplikasikan analisis deret waktu dengan pendekatan waktu dan frekuensi.
Pokok bahasan :
194
Konsep dasar, variasi deret waktu, model untuk stasioner (ARMA), dan non stasioner, spesifikasi model, pendugaan parameter, pengujian model, peramalan, model musiman (p,d,q) (PDQ), analisis spectrum.
Pustaka :
1. Cryer, J.D. 1986. Time Series Analysis. PWS-KENT Pub. Comp. Boston
2. Wei W. S.1994. Time Series Analysis Univariate and Multivariate Method. Addison-Wesley Pub. Comp. NY 3. Douglas, J and Hamilton. 1994 Time Series Analysis
Dosen Pengampu:
Achmad Efendi, S.Si., M.Sc., Ph.D.; Dr. Ir. Atiek Iriany, M.S.
(MAS81202) ANALISIS DATA SPASIAL PADA SIG 3 sks
Deskripsi singkat:
Data spasial, efek spasial, pemodelan data spasial, serta pemetaan dengan SIG.
Tujuan :
Mamahami hubungan antara skala dan tingkat kedetilan geografik dan representasi, prinsip-prinsip representasi, bangunan di sekitar sampel geografik, bagaimana sifat-sifat “smoothness” dan “continous” dapat digunakan untuk mengkarakterisasi variasi geografik, penggunaan fractial untuk mengukur dan simulasi kekasaran permukaan. Mengetahui penambangan data, konsep menyimpulkan suatu pola dalam beberapa statistik sederhana, metode “support decision” dengan enlisting SIG untuk pencarian secara otomatik diantara ribuan atau jutaan pilihan, konsep hipotesis, dan bagaimana membuat inferen dari sampel yang sedikit ke populasi yang besar.Mengetahui lingkungan untuk embuat system referensi yang efektif, bagaimana mengukur bumi dan mebuat model untuk berbagai macam keperluan, memahami prinsip-prinsip penggunaan GPS, serta mengetahui arti modeling dalam kaitannnya dengan SIG.
Pokok bahasan :
Sifat-sifat data berdasarkan sifat geografik, Pendahuluan, problem dasar, autokorelasi spasial dan skala, sampling data spasial, gradasi perubahan data berdasarkan jarak, mengukur pengaruh jarak terhadap autokorelasi spasial, menetapkan ketergantungan di dalam ruang, tamming geographic mosters, induksi dan deduksi (analisis : kesimpulan deskriptif, desain dan penarikan kesimpulan, analisa spasial, kesimpulan deskriptif,optimalisasi, pengujian hipotesis, kesimpulan.
System referensi linier, nama tempat dan alamat, merubah georeferen, tipe dan fungsi data base geografik dan teknologi pemodelan dalam SIG.
Pustaka :
1. Borrough, P.A and R.A. McDonell. 2000. Principles of Geographical Information System. Oxford University Press. Inc. New York
2. Longley, P.A; M.F Goodchild; D.J. Maguire and D.W. Rhihn. 2005. Geographical Information System and Science. John Wiley &Sons Ltd. England
3. Puntodewo, A.S. Dewi dan J. Tarigan. 2003. Sistem Informasi geografis untuk Pengelolaan SDA. Center for Internationa Forestry research . Bogor
4. Cressie , N,A.C. 1993. Statistic for Spatial Data. John Wiley and Sons . Inc. New York
5. Getis, A. 2010. Perspective on Spatial Data Analysis. Springer Heidelberg Dordrecht London. New York 6. Lee, J and Wong, D.W.S. 2001.Statistical Analysis with Arview GIS. John Wiley and Sons . Inc. New York Dosen Pengampu:
Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedyo, M.S.; Dr. Ir. Sudarto, M.S.
(MAS81301) MODEL FUZZY 2
sks
Deskripsi singkat:
Pada mata kuliah ini mahasiswa akan mempelajari model logika fuzzy, dasar teori dan aplikasi.