Puji dan syukur kami panjatkan ke hadirat Allah SWT, atas rahmat-Nya, Taufik dan Hidayah sehingga dapat menyelesaikan Pedoman Akademik Jurusan Statistika Tahun 2022/2023. Demikian Buku Pedoman Akademik ini dibuat, dan terakhir kami mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah berkontribusi dalam pembuatan buku ini.
L ATAR B ELAKANG
V ISI , M ISI DAN T UJUAN D EPARTEMEN S TATISTIKA
S TRUKTUR O RGANISASI DAN P ERSONALIA D EPARTEMEN S TATISTIKA
Laboratorium Dan Fasilitasnya
Berdasarkan Peraturan Rektor Universitas Brawijaya No. 25 Tahun 2020 tentang Struktur Organisasi dan Tata Kerja Universitas Brawijaya, terdapat 4 (empat) laboratorium di Departemen Statistika untuk menunjang kegiatan Tri Dharma Perguruan Tinggi, yaitu Laboratorium Statistika Dasar Statistika Sosial, Laboratorium Simulasi dan Biostatistika dan Laboratorium Biostatistika. Laboratorium Statistika Dasar merupakan laboratorium fisik yang diperuntukkan bagi pelayanan pendidikan khususnya praktikum yang menggunakan beberapa perangkat lunak pendukung.
P ROGRAM S TUDI S ARJANA S TATISTIKA
Visi dan Misi Program Studi Sarjana Statistika
Laboratorium Statistika Dasar memiliki sekitar 60 unit fasilitas komputer yang terpasang berbagai software open source seperti R, Python, QM, WInQSB, SAS Student Version, Gretl dan juga lisensi software untuk software yang memiliki MoU dengan UB seperti Microsoft (Windows OS dan Microsoft Office Suite). Tiga laboratorium lainnya yaitu Laboratorium Simulasi dan Perhitungan, Biostatistika, dan Statistika Ekonomi dan Sosial merupakan laboratorium penelitian yang didasarkan pada research interest group dosen dan mahasiswa Departemen Statistika.
Tujuan, Sasaran, dan Strategi Program Studi Sarjana Statistika
Pelaksanaan proses belajar mengajar dan evaluasi pembelajaran mengacu pada Manual Prosedur (MP) yang ada. Meningkatkan peran laboratorium penelitian dalam penelitian, pengabdian masyarakat dan penggalangan dana mandiri.
Latar Belakang Perkembangan Kurikulum
Mata kuliah baru yang ditawarkan merupakan upaya untuk menampung masukan dari alumni dan stakeholder, sesuai dengan kebutuhan dunia kerja. Pengetahuan baru ini diwujudkan dengan menawarkan beberapa kursus baru yang sesuai.
Profil Lulusan
Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi Sarjana Statistika
Tingkat dukungan (T:Tinggi, S:Sedang, R:Rendah) setiap mata kuliah terhadap Capaian Pembelajaran Program Studi Statistika dapat dilihat pada Tabel 14-2. Dukungan mata kuliah di luar PS terhadap Capaian Pembelajaran Program Studi S1 Statistika sementara disajikan pada Tabel 14-3.
Matriks Capaian Pembelajaran dengan Mata Kuliah Program Studi Sarjana Statistika
Struktur Kurikulum Program Studi Sarjana Statistika
DIAGRAM KURIKULUM
Kemudian Model Logika Fuzzy, Analisis Big Data, Model Neural Network, Analisis Multivariat II, Konsultan Statistika, Kapita. Kontrol Kualitas, Pemrograman Linier, Komputasi Statistik, Pengantar Model Linier, Analisis Data Kategorikal, Pengantar Analisis Regresi, Pengantar Desain Eksperimental, Teknik Pengambilan Sampel dan Pengukuran, Statistik Non-parametrik, Analisis Deret Waktu, Analisis Multivariat I, Pengantar Dataset Ilmu Pemrograman, Pengantar Dataset Berbasis Kehidupan, Pengantar Dasar Kehidupan, Pengantar Dasar Kehidupan dan Dataset Sains.
Kelompok Minat Penelitian
Tema Penelitian Jangka Panjang
Program Akselerasi (Fast-Track) Universitas Brawijaya
Daftar Mata Kuliah Wajib Program Studi Sarjana Statistika Berdasarkan Semester
Daftar Mata Kuliah Program Studi Sarjana Statistika Semester Ganjil dan Genap
Kode Mata Kuliah K Pr SKS J Status Smt Lab Prasyarat MAS62334 Statistika Industri 2 - 2 P 6 MAS62332 Kualifikasi Statistika 3. Mata kuliah prasyarat adalah mata kuliah yang sudah pernah ditempuh dan belum mendapat nilai E+: MK tanggap.
Silabus Mata Kuliah Wajib Progam Studi Sarjana Statistika
Setelah menempuh mata kuliah Pendidikan Agama Katolik, mahasiswa dapat menjelaskan hubungan antara Agama, manusia dan ilmu pengetahuan serta memahami pentingnya peran Agama dalam kehidupan pribadi, masyarakat dan negara. Setelah menempuh mata kuliah Pendidikan Agama Hindu, mahasiswa mampu menjelaskan hubungan antara Agama, manusia dan ilmu pengetahuan serta memahami pentingnya peran Agama dalam kehidupan pribadi, sosial dan bernegara. Setelah menempuh mata kuliah Pendidikan Agama Buddha, mahasiswa mampu menjelaskan hubungan antara Agama, manusia dan ilmu pengetahuan serta memahami pentingnya peran Agama dalam kehidupan pribadi, sosial dan bernegara.
Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa mampu menjelaskan dan mendeskripsikan fungsi, operasi, sifat-sifat matriks dan ruang vektor untuk mendukung teori pada mata kuliah selanjutnya. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa menguasai konsep dasar probabilitas dan dapat menerapkannya dalam pemodelan statistik. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu merancang penelitian berdasarkan tujuan dan karakteristik bahan percobaan yang tersedia.
Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa dapat menjelaskan dan menerapkan berbagai analisis statistik non parametrik. Setelah mengikuti mata kuliah kewirausahaan, mahasiswa mampu menjelaskan karakter, peran dan manajemen yang dilakukan oleh wirausaha. Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa mampu menerapkan prinsip pendugaan parameter, menyimpulkan kebaikan penaksir, menerapkan konsep pengujian hipotesis, menerapkan konsep dualitas antara pengujian hipotesis dan interval kepercayaan, menyampaikan konsep yang dipahaminya dalam bentuk tugas tertulis individu.
Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa akan menguasai konsep dan mampu menerapkan analisis deret waktu dengan pendekatan waktu dan frekuensi. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu menjelaskan metode data mining dan menggunakan teknik data mining untuk pengenalan pola, clustering, klasifikasi dan prediksi.
Silabus Mata Kuliah Pilihan Progam Studi Sarjana Statistika
Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu menerapkan sistem inferensi fuzzy untuk peramalan deret waktu. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa mampu mengimplementasikan tipe data abstrak, algoritma searching dan sorting. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa mampu menjelaskan dan menerapkan analisis Bayesian pada data secara teoritis maupun dengan bantuan software, misalnya WinBUGS atau R.
Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa akan dapat memilih dan menerapkan metode smoothing dengan pola data yang berbeda. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu memecahkan masalah optimasi jaringan sederhana, mempresentasikan hasil pemodelan dan analisisnya secara tertulis maupun lisan, dalam bentuk tugas individu maupun kelompok. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu menganalisis dan merancang serta mengimplementasikan pengumpulan data berbasis lokasi dengan perangkat lunak spasial.
Mata kuliah ini mempelajari penerapan statistika pada bidang epidemiologi, serta bagaimana menginterpretasikan hasil analisis data. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa mampu menerapkan model time series non linier dan menguasai konsep perhitungan dan aplikasinya. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu menerapkan metode peramalan dengan pendekatan waktu dan frekuensi.
Setelah menempuh mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu memecahkan masalah statistika di bidang pertanian baik secara teoritis maupun empiris serta mengkomunikasikan hasil analisisnya secara praktis. Setelah menempuh mata kuliah ini, mahasiswa mampu memahami, menerapkan dan melakukan meta analisis dan interpretasi dengan baik berdasarkan konsep meta analisis dalam bidang ilmu hayati (Biologi (Kesehatan Tumbuhan, Peternakan, Perikanan dan Pertanian), Kedokteran, Farmasi, Kesehatan Masyarakat dan Psikologi (Kesehatan Fisik dan Mental).
P ROGRAM S TUDI M AGISTER S TATISTIKA
Identitas Program Studi
Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa menguasai konsep, peran statistik dan dapat menerapkannya dalam statistik inferensial dan inferensial lebih lanjut, analisis regresi dan analisis varian. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu menerapkan teknik dan teori sampling pada karakteristik populasi. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu menguasai dan menerapkan prinsip-prinsip pemodelan dalam Riset Operasi.
Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa menguasai konsep dan mampu menerapkan analisis deret waktu dengan pendekatan waktu dan frekuensi. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa dapat merancang penelitian berdasarkan tujuan dan karakteristik dari bahan percobaan yang tersedia. Setelah menempuh mata kuliah ini, mahasiswa mampu merancang penelitian yang lebih kompleks dan menganalisis hasil observasinya.
Setelah menempuh mata kuliah ini, mahasiswa mampu menjelaskan dan menerapkan berbagai analisis statistik non parametrik. Setelah menempuh mata kuliah ini, mahasiswa mampu menjelaskan konsep-konsep dasar dan mampu menerapkan metode analisis data kategorikal pada variabel respon biner dan mampu mengembangkan aplikasinya pada variabel respon polytomous. Setelah menempuh mata kuliah ini, mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar dan mampu menerapkan metode analisis data longitudinal secara teori dan menggunakan software.
Dalam mata kuliah ini, mahasiswa mempelajari perhitungan dan pemodelan risiko, teori dasar dan aplikasi. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa terampil menghitung dan menerapkan analisis risiko.
Pendahuluan
Visi, Misi, dan Tujuan
Capaian Pembelajaran Program Studi
Kompetensi
Statistik Kesehatan, Agroforestri, Sumber Daya Alam (SDA) dan Energi dan 3. Statistik Komputasi dan Ilmu Data.
Topik-topik Kajian Riset
Kurikulum
Mata kuliah Year Transfer Program (PAT) yang ditawarkan dalam program PAT tercantum dalam tabel berikut. Lulusan yang menguasai dan mengembangkan konsep dasar keilmuan dan metode analisis statistik yang dapat diterapkan dalam bidang komputasi, sosial, ekonomi, industri dan kehidupan dalam bentuk karya inovatif dan teruji. Lulusan CPL1 yang mampu menyusun, memilih dan mengembangkan desain untuk pengumpulan/pembuatan data yang efisien dan efisien.
Lulusan CPL3 yang menguasai minimal dua perangkat lunak statistik dan mampu mengembangkan alat analisis. Lulusan yang mampu berpikir mandiri secara logis, kritis, sistematis dan inovatif dalam mengelola penelitian dengan hasil yang berkualitas dan terukur serta memperoleh pengakuan nasional dan internasional dalam penerapan iptek bagi masyarakat. Lulusan yang mampu mengambil keputusan yang tepat berdasarkan hasil analisis informasi dan data saat memecahkan masalah di bidangnya.
Lulusan CPL6 mampu memelihara dan mengembangkan jaringan kerja, serta mengawasi dan mengevaluasi kinerja tim. Lulusan yang mampu menerapkan dan menginternalisasi jiwa kemandirian, perjuangan, kewirausahaan yang berlandaskan nilai-nilai akademik, norma dan etika, serta nilai-nilai Pancasila, dalam segala aspek kehidupan. SKS Kelompok MK Prestasi Belajar Program Studi CPL1 CPL2 CPL3 CPL4 CPL5 CPL6 CPL7 14 MAS80003 Design.
Dosen
Silabus Mata Kuliah Program Studi Magister Statistika
Setelah mengikuti mata kuliah, mahasiswa mampu menjelaskan ciri-ciri distribusi normal multivariat, mampu menganalisis dan menginterpretasikan data multivariat dengan menggunakan berbagai teknik analisis multivariat. Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa dapat memahami, menjelaskan dan mengembangkan konsep dasar model linear umum, model linear tunggal dan non singular, estimasi parameter iterasi OLS, WLS, MLE dan MLE serta konsep konvergensi, pengujian hipotesis fungsi parameter linear, model dummy, model pengukuran, model struktural/level dan model linear yang diperluas menggunakan berbagai kasus dunia nyata. Mata kuliah ini diajarkan sedemikian rupa sehingga mahasiswa belajar bagaimana memodelkan masalah alokasi sumber daya yang terbatas untuk mendapatkan hasil yang optimal.
Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa mampu menerapkan dan mengembangkan prinsip-prinsip ekonometrika dalam pemodelan dan pengujian teori ekonomi secara empiris untuk hubungan kompleks antar variabel berdasarkan data cross-sectional, serta pemodelan yang mengakomodasi karakteristik dinamis dengan model time series. Kursus ini membahas studi demografi dan populasi, serta penerapan metode statistik untuk masalah populasi. Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa mampu menerapkan dan menguasai konsep dasar reliabilitas dan statistik inferensial untuk berbagai model probabilitas dan metode yang digunakan dalam tes kehidupan.
Mata kuliah ini diberikan dengan tujuan untuk mempelajari prinsip-prinsip nonparametrik, analisis dan pemodelan data kualitatif dan bebas distribusi. Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa mampu memahami, memperdalam dan mengembangkan berbagai estimator model regresi nonparametrik dan semiparametrik serta sifat-sifatnya seperti kernel, spline smoothing, deret Fourier, wavelet dan polinomial lokal, membuat keputusan yang tepat untuk memecahkan masalah pemodelan, dan menggunakan regresi nonparametrik dan semiparametrik yang sesuai untuk perilaku data. Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep teoritis, menerapkan dan mengembangkan inferensi Bayesian pada parameter tunggal, multi parameter, regresi linier, regresi logistik dan pemodelan campuran.
