1
LAPORAN
REKONSTRUKSI KURIKULUM
PROGRAM STUDI MAGISTER STATISTIKA
JURUSAN STATISTIKA FMIPA UNIVERSITAS BRAWIJAYA
PANITIA
JURUSAN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS BRAWIJAYA
2018
2
3 I. LATAR BELAKANG
Berdasarkan Permendikbud No.49 Tahun 2014 tentang Standard Nasional Pendidikan Tinggi, Standard isi pembelajaran dan proses pembelajaran perlu memperhatikan kedalaman dan keluasaan pembelajaran sesuai capaian pembelajaran (CP) lulusan yang sesuai dengan Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI). Tingkat keluasan dan kedalaman pembelajaran tersebut harus bersifat kumulatif dan/atau integratif. Untuk mencapai standard isi pembelajaran tersebut perlu disusun perencanaan proses pembelajaran dalam bentuk Kurikulum dan Rencana Pembelajaran Semester (RPS). Evaluasi merupakan bagian dari sistem manajemen yaitu perencanaan, organisasi, pelaksanaan, monitoring dan evaluasi.
Kurikulum juga dirancang dari tahap perencanaan, organisasi kemudian pelaksanaan dan akhirnya monitoring dan evaluasi. Tanpa evaluasi, maka tidak akan mengetahui bagaimana kondisi kurikulum tersebut dalam rancangan, pelaksanaan serta hasilnya. Evaluasi merupakan salah satu komponen kurikulum. Dalam pengertian terbatas, evaluasi kurikulum dimaksudkan untuk memeriksa tingkat ketercapaian tujuan-tujuan pendidikan yang ingin diwujudkan melalui kurikulum yang bersangkutan.
Untuk itu maka perlu dilakukan penyempurnaan terhadap kurikulum yang ada di setiap program studi di lingkungan Unissula. Dari peninjauan awal yang dilakukan, dirasa perlu dilakukan beberapa perubahan seperti pembuatan Capaian Pembelajaran (CP) tiap program studi, melakukan revisi Rencana Pembelajaran Semester (RPS) tiap mata kuliah agar tidak terjadi tumpang tindih (overlapping), dan memasukkan Islamic Worldview sebagai bahan rekonstruksi ilmu.
II. DASAR HUKUM
1. UU No.20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional.
2. UU No.12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi.
3. Peraturan Pemerintah No.4 Tahun 2014 tentang Penyelenggaraan Pendidikan Tinggi dan Pengelolaan Perguruan Tinggi.
4. Peraturan Presiden No.18 Tahun 2012 tentang Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia.
5. Permendikbud No.49 Tahun 2014 tentang Standard Nasional Pendidikan Tinggi.
6. Permendikbud No.73 Tahun 2013 tentang Penerapan Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia.
7. Renstra Universitas Brawijaya
8. Renstra Fakultas MIPA
9. Renstra Jurusan Statistika
10. Renstra PS Magister Statistika
4 III. TUJUAN
1. Menghasilkan kurikulum sebagai pedoman penyelenggaraan kegiatan belajar dan mengajar di program studi untuk mencapai capaian pembelajaran sesuai standar pendidikan nasional dan KKNI.
2. Mengevaluasi kurikulum agar sesuai dengan kebutuhan dan regulasi saat ini IV. PELAKSANAAN
TIM REKONSTRUKSI KURIKULUM
O
Ketua: Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedyo, MS.
O
Sekretaris: Darmanto, S.Si., M.Si.
O
Anggota:
1. Prof. Dr. Ir. Ni Wayan Surya Wardhani, M.S.
2. Dr. Ir. Atiek Iriany, M.S.
3. Dr. Adji Achmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Si.
4. Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si.
Rapat diadakan sebanyak 5 kali:
1. Selasa, 9 Oktober 2018 → Pemaparan kurikulum Program Magister saat ini 2. Selasa, 16 Oktober 2018 → Pembahasan Visi, Misi, tujuan, sasaran
3. Rabu, 24 Oktober 2018 → Pengelompokan MK sesuai Minat dan PJ (Ada perubahan minat) 4. Rabu, 31 Oktober 2018 → Penentuan MK Wajib minat (blm ada hasil)
5. Rabu 14 Nopember 2018 → Penentuan MK Wajib minat (usulan→ Ekonomi dan sosial:
ekonometrika, komputasi: data mining, Hayati : Biometrika (survei+rancangan)
Rapat Rekonstruksi Kurikulum Program Magister Statistika FMIPA Universitas Brawijaya
Ruang Diskusi Ketua Jurusan Statistika, 16 Oktober 2018 Peserta: Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedya, M.S. (Ketua Rekonstruksi)
Darmanto, S.Si., M.Si. (Sekretaris Rekonstruksi) Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., Ph.D. (Ketua Jurusan) Nurjannah, S.Si., M.Phil., Ph.D. (Sekretaris Jurusan) Dr. Suci Astutik., S.Si., M.Si. (KPS Magister)
Agenda: Pembahasan Visi, Misi, Tujuan, dan Sasaran PS Magister Statistika UB Hasil Rapat:
1. Visi:
Menjadi pusat pendidikan magister Statistika yang unggul di tingkat internasional, khususnya di bidang komputasi statistika, sosial, ekonomi, dan hayati pada tahun 2025.
2. Misi:
5
•
Meningkatkan kompetensi lulusan yang memiliki kemampuan dalam teori dan penerapan statistika yang sesuai dengan kebutuhan pengguna dalam upaya mencerdaskan kehidupan bangsa.
•
Meningkatkan penelitian yang menunjang pengembangan statistika dan menyebarluaskan penerapan statistika kepada masyarakat.
•
Meningkatkan kerja sama dengan pihak lain di bidang statistika, baik nasional maupun internasional.
3. Tujuan:
•
Menghasilkan lulusan magister Statistika yang mampu mengembangkan statistika secara teori dan terapan.
•
Menyebarluaskan hasil penelitian kepada masyarakat.
•
Menerjemahkan permasalahan dalam kehidupan ke dalam bahasa statistika dan menerjemahkan hasil analisis dan kesimpulan yang ditarik secara statistika ke dalam Bahasa ilmu yang bersangkutan.
•
Menghasilkan karya ilmiah yang mampu memecahkan permasalahan masyarakat pengguna secara statistika.
•
Mengembangkan kerja sama dengan institusi lain, masyarakat, industri, pelaku bisnis, lembaga pemerintahan dan swasta, di tingkat nasional dan internasional dengan prinsip saling menguntungkan
4. Sasaran:
Dalam rangka mewujudkan visi, misi, dan tujuan program magister Statistika, mengacu pada renstra UB tahun 2015-2019, renstra FMIPA tahun 2013-2017, dan renstra jurusan Statistika tahun 2018-2022, serta merujuk pada renstra prodi magister statistika tahun 2018-2022, yang dijabarkan dalam periode jangka pendek, menengah, dan Panjang.
5. Tabel Program Kerja ---- isi sesuai tujuan.
6. Visi, Misi, Tujuan dan Sasaran disosialisasikan melalui website, mailing list, e-mail, WA, …..
Rapat Rekonstruksi Kurikulum Program Magister Statistika FMIPA Universitas Brawijaya
Ruang Diskusi Ketua Jurusan Statistika, 24 Oktober 2018
Peserta: Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedya, M.S. (Ketua Rekonstruksi) Darmanto, S.Si., M.Si. (Sekretaris Rekonstruksi)
Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., Ph.D. (Ketua Jurusan) Nurjannah, S.Si., M.Phil., Ph.D. (Sekretaris Jurusan) Dr. Suci Astutik., S.Si., M.Si. (KPS Magister)
Prof. Dr. Ir. Ni Wayan Surya Wardhani (Anggota Rekonstruksi) Dr. Adji Ahmad R. F., S.Si., M.Sc. (Anggota Rekonstruksi) Agenda: Tata ulang MK dan PJ MK PS Magister Statistika UB Hasil Rapat:
1. MK WAJIB
6 NO KODE MATA
KULIAH SKS SMT STATUS MK
PENANGGGUNG JAWAB
MINAT LABORATORIUM
1 STK 96101
Analisis
Statistika 3 WAJIB
Prof. Dr. Ir. Ni Wayan Suryawardhani
(NWS)
Statistika Teori dan Komputasi 2 STK
96102
Statistika
Matematika 3 WAJIB Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., Ph.D. (RAF)
Statistika Teori dan Komputasi 3 STK
96103 Multivariat 3 WAJIB Dr. Ir. Solimun, M.S.
(?)
Statistika Teori dan Komputasi 4 STK
96104
Komputasi
Statistika 3 WAJIB
Achmad Efendi, S.Si., M.Sc., Ph.D.
(?)
Statistika Teori dan Komputasi 5 STK
96105
Pemodelan
Statistika 3 WAJIB Dr. Ir. Solimun, M.S.
(?)
Statistika Teori dan Komputasi 6 STK
96106
Teknik Penarikan Sampel
3 WAJIB
Prof. Dr. Ir. Waego Hadi Nugroho
(WHN)
Statistika Teori dan Komputasi 7 STK
96107
Teori
Probabilitas 3 WAJIB
Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si.
(?)
Statistika Teori dan Komputasi 8 STK
96001
Metodologi
Penelitian 3 WAJIB
Prof. Dr. Ir. Waego Hadi Nugroho
(WHN)
UMUM
9 STK 96002
Tesis I
(Proposal) 4 WAJIB KPS Magister
Statistika UMUM
10 STK 96003
Tesis II (Penelitian
Tesis ) 8 WAJIB KPS Magister
Statistika UMUM
11 STK
96208 Riset Operasi 3 WAJIB MINAT
Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., Ph.D. (RAF)
Statistika Sosial - Ekonomi 12 STK
96209
Metode Pengendalian Mutu
3 WAJIB
MINAT
Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si. (?)
Statistika Sosial - Ekonomi 13 STK
96210
Analisis Deret
Waktu 3 WAJIB
MINAT
Dr. Dra. Umu Sa’adah, M.Si (?)
Statistika Sosial - Ekonomi 14 STK
96311
Analisis Data Spasial pada SIG
3 WAJIB
MINAT
Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedya, M.S.
(HNP)
Statistika Hayati TOTAL SKS WAJIB 48
SKS
2. MK PILIHAN
NO KODE MK SKS SMT STATUS MK
PENANGGUNG JAWAB
MINAT LABORATORIUM 1 STK
96312
Perancangan
Percobaan 3 PILIHAN Dr. Ir. Atiek Iriany,
M.Si. (?) Statistika Hayati
7 2 STK
96213 Ekonometrika 3 PILIHAN Nurjannah, S.Si., M.Phil., Ph.D. (?)
Statistika Sosial - Ekonomi 3 STK
96214
Matematika
Asuransi 3 PILIHAN Dr. Dra. Umu
Sa’adah, M.Si (?)
Statistika Sosial - Ekonomi 4 STK
96115
Proses
Stokastik 3 PILIHAN Nurjannah, S.Si., M.Phil., Ph.D. (?)
Statistika Teori dan Komputasi 5 STK
96316
Response Surface Methodology
3 PILIHAN
Prof. Dr. Ir. Ni Wayan Suryawardhani
(NWS)
Statistika Hayati
6 STK
96217 Demografi 3 PILIHAN
Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedya, M.S.
(HNP)
Statistika Sosial - Ekonomi 7 STK
96218
Analisis
Reliabilitas 3 PILIHAN
Dr. Adji Ahmad Rinaldo Fernandes,
S.Si., M.Sc. (?)
Statistika Sosial - Ekonomi
8 STK 96319
Regresi Non Parametrik dan Semi
Parametrik
3 PILIHAN
Dr. Adji Ahmad Rinaldo Fernandes,
S.Si., M.Sc. (?)
Statistika Hayati
9 STK 96120
Analisis
Bayesian 3 PILIHAN
Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si.
(?)
Statistika Teori dan Komputasi 10 STK
96321
Analisis Data
Longitudinal 3 PILIHAN
Achmad Efendi, S.Si., M.Sc., Ph.D.
(?)
Statistika Hayati 11 STK
96322
Analisis Data
Kategorik 3 PILIHAN Dr. Dra. Ani Budi
Astuti, M.Si. (?) Statistika Hayati 12 STK
96123 Data Mining 3 PILIHAN Dr. Dra. Umu
Sa’adah, M.Si (?) Statistika Teori dan Komputasi TOTAL SKS 36
No PJ MK Total MK
1 Prof. Dr. Ir. Waego Hadi Nugroho (WHN) 2 (Sampling, MetPen) 2 Prof. Dr. Ir. Ni Wayan Suryawardhani (NWS) 2 (An Stat, Respon Surface) 3 Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedya, M.S. (HNP) 2 (SIG, Demografi)
4 Dr. Ir. Solimun, M.S. (?) 2 (Pemodelan, Multivar)
5 Dr. Ir. Atiek Iriany, M.Si. (?) 2 (Rancob, ADW)
6 Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si. (?) 2 (ADK, Mutu) 7 Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si. (?) 2 (Bayes, Prob) 8 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., Ph.D. (RAF) 2 (RO, StatMat)
9 Dr. Dra. Umu Sa’adah, M.Si (?) 2 (Mining, Mat As)
10 Nurjannah, S.Si., M.Phil., Ph.D. (?) 2 (Ekonometrika, Stok) 11 Achmad Efendi, S.Si., M.Sc., Ph.D. (?) 2 (Long, Komstat) 12 Dr. Adji Ahmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Sc. (?) 2 (Reg Non Par, Relia)
PROSES:
8 1. Terdapat minimal 6 mata kuliah wajib program magister berdasarkan FORSTAT yaitu Teori
Statistika (3 sks), Metode Pengumpulan data (3 sks), Pemodelan Statistik (3 sks), Analisis Multivariat (3 sks), Komputasi Statistik (3 sks), dan Tesis (6 sks). Oleh karena itu, PS Magister Stat FMIPA UB mengikuti kurikulum FORSTAT dengan rincian sebagai berikut:
a. MK Analisis Statistika dan Statistika Matematika adalah dua MK yang telah ada sebelumnya.
Kedua MK ini sama dengan MK Teori Statistika. Selain itu, di PS Magister Stat UB, Teori Probabilitas yang semula adalah MK Pilihan, diubah statustnya menjadi MK Wajib sehingga MK Teori Statistika setara dengan MK Analisis Statistika, Statistika Matematika, dan Teori Probabilitas.
b. MK Teknik Penarikan Sampel di PS Magister Stat UB setara dengan MK Metode Pengumpulan Data di FORSTAT.
c. Semula ada dua MK di PS Magister Stat UB yang setara dengan Pemodelan Statistik yaitu MK Model Linier dan Regresi Terapan. Namun, untuk kesesuaian dengan FORSTAT, maka kedua MK tersebut digabung dan dinamakan ulang sama seperti MK di FORSTAT yaitu MK Pemodelan Statistika.
d. Analisis Multivariat di FORSTAT sama dengan MK Multivariat di PS Magister Stat UB.
e. MK Komputasi Statistika di PS Magister Stat UB semula berstatus MK Pilihan, namun dengan mengikuti FORSTAT MK Komputasi Statistika diubah statusnya menjadi Wajib di PS Magister Stat UB.
f. Pada PS Magister Stat UB, Tesis dibagi menjadi 2 yaitu Tesis I (4 sks) yang berisi proposal tesis dan Tesis II (8 sks) yang berisi penelitian tesis. Jadi MK Tesis 6 sks di FORSTAT setara dengan Tesis I dan Tesis II dengan total sks adalah 12 sks.
2. MK Wajib Minat belum ditata ulang.
3. Ada beberapa MK pilihan yang ditambahkan yaitu MK pilihan no. 8 -12 (5 MK)
4. Untuk kelompok MK berstatus pilihan, semula masing-masing MK mempunyai bobot 2 sks, namun merujuk pada MK di Univ lain (misal ITS), semua MK masing-masing mempunyai bobot 3 sks. Oleh karena itu, PS Magister Stat UB mengubah bobot sks untuk masing-masing MK pilihan menjadi 3 sks.
5. Kedua kelompok MK (wajib dan pilihan) dipilah berdasarkan minat laboratorium sesuai dengan jumlah Laboratorium penelitian di Jurusan Statistika yaitu Lab Teori dan Komputasi, Lab Sosial – Ekonomi, dan Lab Hayati.
6. Kode untuk tiap-tiap MK diubah sesuai dengan aturan baru pengkodean yaitu STK - 9(level KKNI) – 1 atau 2 (Ganjil Genap) – 1 atau 2 atau 3 (Minat Lab) – dua digit terakhir nomor MK.
KOMPETENSI LULUSAN MAGISTER STATISTIKA
Kompetensi lulusan mahasiswa magister statistika didasarkan pada:
(1) Peraturan Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi (PERMENRISTEKDIKTI) No. 44 Tahun 2015 tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi (SNPT) pada Pasal 1 ayat 5 yang menyebutkan definisi Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI), (2) Keputusan Menteri Pendidikan Nasional (KEPMENDIKNAS) RI No.
045/U/2002 tentang Kurikulum Inti Pendidikan Tinggi pada Pasal 2 ayat 1 yang menyebutkan kompetensi terdiri atas
kompetensi utama, kompetensi pendukung, dan kompetensi lain yang bersifat khusus dan gayut dengan
kompetensi utama, (3) PERMENRISTEKDIKTI No. 44 Tahun 2015 pada Pasal 5 ayat 1 yang menyebutkan standar
minimal tentang kualifikasi kemampuan lulusan yang mencakup sikap, pengetahuan, dan keterampilan, (4)
Peraturan Rektor Universitas Brawijaya No. 427/PER/2012 tentang Peraturan Akademik Program Magister Universitas
Brawijaya, dan (5) Buku Pedoman Pendidikan Program Pascasarjana Fakultas MIPA Universitas Brawijaya, (6) Visi,
Misi, dan Tujuan Program Studi Magister Statisitika Universitas Brawijaya. Oleh karena itu, merujuk pada 6 (enam)
9 acuan tersebut, maka lulusan Program Studi Magister Statistika Universitas Brawijaya harus memiliki kompetensi utama, pendukung, dan lainnya yang kemudian dirinci melalui elemen-elemen kompetensi sebagaimana pada KEPMENDIKNAS RI No. 045/U/2002 sebagai berikut:
I.
Kompetensi Utama
1. Menguasai dan terampil dalam menggunakan falsafah statistika untuk memecahkan permasalahan yang ada terutama statistika industri dan statistika peramalan.
2. Mampu membaca dan mengapresiasi statsitika terapan terutama statistika industri dan statistika peramalan dengan baik serta mampu bertindak secara sistematis dan terarah dalam melakukan pekerjaan.
II.
Kompetensi Pendukung
1. Mampu menerapkan pengetahuan statistika dalam memecahkan permasalahan bidang industri dan peramalan.
2. Mampu memberikan analisis statistika atas fenomena yang terjadi di sekitarnya.
3. Mampu membaca dan mengapresiasi statistika industri dan statistika peramalan dengan baik.
4. Mampu bertindak secara sistemaris dan terarah dalam melakukan pekerjaan.
III.
Kompetensi Lainnya
Mampu mengelola, mengembangkan dan memelihara jaringan kerja dengan kolega, sejawat di dalam lembaga dan komunitas penelitian yang lebih luas.
CAPAIAN PEMBELAJARAN MAGISTER STATISTIKA [1]. Elemen Sikap
a. Bertaqwa kepada Tuhan Yang Maha Esa dan mampu menunjukkan sikap religius. (S1)
b. Menjunjung tinggi nilai kemanusiaan dalam menjalankan tugas berdasarkan agama, moral, dan etika. (S2)
c. Menginternalisasi nilai, norma, dan etika akademik.(S3)
d. Berperan sebagai warga negara yang bangga dan cinta tanah air, memiliki nasionalisme serta rasa tanggung jawab kepada negara dan bangsa. (S4)
e. Menghargai keanekaragaman budaya, pandangan, kepercayaan, dan agama serta pendapat atau temuan orisinal orang lain. (S5)
f. Mampu berkonsentrasi dalam peningkatan mutu kehidupan bermasyarakat, berbangsa, bernegara, dan kemajuan peradaban berdasarkan Pancasila. (S6)
g. Mampu bekerja sama dan memiliki kepekaan sosial dan kepedulian terhadap masyarakat dan lingkungan. (S7)
h. Taat hukum dan disiplin dalam kehidupan bermasyarakat dan bernegara. (S8) i. Menginternalisasi semangat kemandirian, kejuangan, dan kewirausahaan. (S9)
j. Menunjukkan sikap tanggungjawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri. ((S10) [2]. Elemen Penguasaan Pengetahuan
a. Memahami teori dan terapan dari salah satu bidang ilmu yang menjadi ciri khas Program Studi Magister Statistika Universitas Brawijaya yaitu komputasi statistika, sosial, ekonomi, dan hayati, termasuk di dalamnya adalah bidang industri dan peramalan. (P1)
b. Mampu menghasilkan karya ilmiah yang mampu memecahkan permasalahan masyarakat terutama di bidang komputasi statistika, sosial, ekonomi, dan hayati, termasuk di dalamnya adalah penerapan dalam industri dan peramalan. (P2)
[3]. Elemen Keterampilan Khusus
a. Mampu mengembangkan statistika secara teori dan terapan sesuai dengan penguasaan
pengetahuan yang diminati di antara bidang sebagaimana yang ada pada visi Program Studi
Magister Statistika yaitu di bidang komputasi statistika, sosial, ekonomi, dan hayati, termasuk di
dalamnya adalah penerapan dalam industri dan peramalan. (KK1)
10 b. Mampu menerjemahkan permasalahan dalam kehidupan ke dalam bahasa statistika dan menerjemahkan hasil analisis dan kesimpulan yang ditarik secara statistika ke dalam bahasa ilmu yang bersangkutan. (KK2)
[4]. Elemen Keterampilan Umum
a. Mampu mengembangkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan kreatif melalui penelitian ilmiah penciptaan desain atau karya seni dalam bidang ilmu pengetahun dan teknologi yang memperhatikan dan menerapkan nilai humaniora sesuai dengan bidang keahliannya. (KU1) b. Mampu menyusun konsepsi ilmiah dan hasil kajiannya berdasarkan kaidah, tata cara, dan etika
ilmiah dalam bentuk tesis, serta mempublikasikan artikel ilmiah hasil penelitian tesisnya dalam makalah yang diterbitkan di jurnal ilmiah nasional/internasional yang bereputasi. (KU2)
c. Mampu melakukan validasi akademik atau kajian yang sesuai bidang keahliannya dalam menyelesaikan masalah di masyarakat atau industri yang relevan melalui pengembanan pengetahuan dan keahliannya. (KU3)
d. Mampu menyusun ide, hasil pemikiran, dan argumen saintifik secara bertanggung jawab dan berdasarkan etika akademik, serta mengkomunikasikannya melalu media kepada masyarakat akademik dan masyarakat luas. (KU4)
e. Mampu mengidentifikasi bidang keilmuan yang menjadi obyek penelitiannya dan memposisikan diri ke dalam suatu peta penelitian yang dikembangkan melalui pendekatan interdisiplin atau multidisiplin. (KU5)
f. Mampu mengambil keputusan dalam konteks menyelesaikan masalah pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang memperhatikan dan menerapkan nilai humaniora berdasarkan kajian analisis atau eksperimental terhadap informasi dan data. (KU6)
g. Mampu mengelola, mengembangkan dan memelihara jaringan kerja dengan kolega, sejawat di dalam lembaga dan komunitas peneltian yang lebih luas. (KU7)
h. Mampu meningkatkan kapasitas pembelajaran secara mandiri. (KU8)
i. Mampu mendokumentasikan, menyimpan, mengamankan, dan menemukan kembali data hasil
penelitian dalam rangka menjamin kesahihan dan mencegah plagiasi (KU9)
11 MATRIKS CAPAIAN PEMBELAJARAN DENGAN MATA KULIAH PROGRAM STUDI MAGISTER STATISTIKA
NO MATA KULIAH
CAPAIAN PEMBELAJARAN (CP)
SIKAP PENGETA
HUAN
KETRAMPIL
AN UMUM KETRAMPILAN KHUSUS
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 P1 P2 KK1 KK2 KU1 KU2 KU3 KU4 KU5 KU6 KU7 KU8 KU9
1 ANALISIS STATISTIKA √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
2 STATISTIKA MATEMATIKA √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
3 MULTIVARIATE √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
4 REGRESI TERAPAN √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
5 MODEL LINIER √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
6 TEKNIK PENARIKAN SAMPEL √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
7 METODOLOGI PENELITIAN √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
8 RISET OPERASI √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
9 METODE PENGENDALIAN MUTU √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
10 ANALISIS DERET WAKTU DAN PERAMALAN
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
11 ANALISIS DATA SPASIAL PADA SIG
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
12 TESIS I √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
13 TESISI II √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
14 PERANCANGAN PERCOBAAN √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
15 EKONOMETRIKA √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
16 TEORI ANTRIAN √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
17 MATEMATIKA ASURANSI √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
18 PROSES STOKASTIK √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
12
19 TEORI PROBABILITAS √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
20 RESPONSE SURFACE METHODOLOGY
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
21 DEMOGRAFI √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
22 ANALISIS RELIABILITAS √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
23 ANALISIS DATA NON PARAMETRIK
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
24 KOMPUTASI STATISTK √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
25 ANALISIS DATA KATEGORIK √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
0 V. KESIMPULAN
Berdasarkan diskusi dalam rapat rekonstruksi kurikulum diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
KURIKULUM LAMA (2014 – 2018) KURIKULUM BARU (MULAI OKTOBER 2018 - SKRG)
VISI:
Menjadi pusat pendidikan pascasarjana statistika yang termasuk kelompok terbaik, serta
mempunyai reputasi yang baik di tingkat nasional maupun internasional, karena kepeloporan dalam pengembangan pendidikan tersebut.
➔
BELUM TERLIHAT ADA
KEKHUSUSAN BIDANG
➔
BELUM ADA TARGET TAHUN
PENCAPAIAM
VISI:
Menjadi pusat pendidikan magister Statistika yang unggul di tingkat internasional, khususnya di bidang komputasi statistika, sosial, ekonomi, dan hayati pada tahun 2025.
MISI:
1) Meningkatkan penelitian dan penggunaan yang menunjang pengembangan Statistika terapan melalui penelitian bersama dalam bidang ilmu terapan serta menyebarluaskan penerapan Statistika yang benar kepada masyarakat.
2) Menumbuhkan dan menyebarluaskan kemampuan dan daya Statistika yang memungkinkan Statistika sebagai suatu kontribusi bagi usaha mencerdaskan kehidupan bangsa.
➔
BELUM SPESIFIK KOMPETENSI LULUSAN
➔
BELUM ADA PENINGKATAN
KERJASAMA
MISI:
1) Meningkatkan kompetensi lulusan yang memiliki kemampuan dalam teori dan penerapan statistika yang sesuai dengan kebutuhan pengguna dalam upaya mencerdaskan kehidupan bangsa.
2) Meningkatkan penelitian yang menunjang pengembangan statistika dan
menyebarluaskan penerapan statistika kepada masyarakat.
3) Meningkatkan kerja sama dengan pihak lain di bidang statistika, baik nasional maupun internasional
TUJUAN:
Menghasilkan Magister Statistika yang mempunyai kemampuan:
1) Merancang suatu percobaan/survei pada penelitian dalam berbagai bidang ilmu terapan, industri dan peramalan.
2) Menganalis data yang diperoleh secara kuantitatif, menafsirkan dan menarik kesimpulan dari hasil analisis tersebut.
3) Menerjemahkan permasalahan dalam suatu bidang ilmu ke dalam bahasa statistika dan sebaliknya menerjemahkan hasil analisis dan kesimpulan yang ditarik secara statistika ke dalam bahasa ilmu yang bersangkutan.
➔
TERBATAS PADA TUJUAN UNTUK LULUSAN
➔
BELUM ADA PENCAPAIAN TUJUAN UNTUK PENELITIAN, PENGABDIAN
TUJUAN:
1) Menghasilkan lulusan magister Statistika yang mampu mengembangkan statistika secara teori dan terapan.
2) Menyebarluaskan hasil penelitian kepada masyarakat.
3) Menerjemahkan permasalahan dalam kehidupan ke dalam bahasa statistika dan menerjemahkan hasil analisis dan kesimpulan yang ditarik secara statistika ke dalam Bahasa ilmu yang bersangkutan.
4) Menghasilkan karya ilmiah yang mampu memecahkan permasalahan masyarakat pengguna secara statistika.
5) Mengembangkan kerja sama dengan institusi
lain, masyarakat, industri, pelaku bisnis,
lembaga pemerintahan dan swasta, di tingkat
1
KEPADA MASYARAKAT,
KERJASAMA
nasional dan internasional dengan prinsip saling menguntungkan
MINAT:
1) Statistika Industri :
• Analisis tentang produk
• Analisis yang berhubungan dengan quality assurance
• Analisis
yang berhubungan dengan pemasaran
2) Statistika Peramalan :
• Menduga perkembangan suatu permasalahan
• Pemetaan hasil peramalan
• Pengembangan dari pemetaan
➔
BELUM ADA MINAT KOMPUTASI DAN SAINS DATA → USULAN DARI ALUMNI DAN STAKE HOLDER
MINAT:
1) Statistika Industri dan Bisnis
→ SOSIAL ,EKONOMI
•
Analisis tentang produk
•
Analisis yang berhubungan dengan
quality assurance•
Analisis yang berhubungan dengan pemasaran
•
Keuangan dan Perbankan
•
Riset Manajemen
2) Statistika Spasial → HAYATI
•
Pemodelan Sumber Daya Alam dan Energi
•
Pemetaan hasil peramalan
•
Pengembangan dari pemetaan
3) Statistika Komputasi dan Sains Data
→KOMPUTASI
•
Penduga parameter model dengan Jaringan Syaraf Tiruan, Metode Fuzzy
•
Analisis Statistika pada Big Data
•
Pengembangan Data Mining
PERUBAHAN KURIKULUM PROGRAM STUDI MAGISTER STATISTIKA 2019/2020 Tabel 10.2 Kelompok Mata Kuliah Wajib
KURIKULUM LAMA KURIKULUM BARU
Keterangan Kode Mata Kuliah sks Kode Mata Kuliah sks
STK6101 Analisis Statistika 3 MAS81001 Analisis Statistika 3
MK Wajib Semester I STK6102 Statistika Matematika 3 MAS81002 Statistika Matematika 3
STK6103 Multivariat 3 MAS81003 Analisis Multivariat 3 STK6104 Regresi Terapan 3
MAS81004 Pemodelan Statistika 3 STK6201 Model Linear 3
MAS82001 Komputasi Statistika 3
MK Wajib Semester II STK6202 Teknik Penarikan
Sampel
3 MAS82002 Teknik Penarikan Sampel 3 STK6203 Metodologi Penelitian 3 MAS82003 Metodologi Penelitian 3
Matakuliah Pilihan 2 Matakuliah Pilihan 2
2 STK6105 Riset Operasi 3 MAS81101 Riset Operasi 3 MK Wajib
minat Statistika Industri dan
Bisnis (Semester
III) STK6106 Metode Pengendalian
Mutu 3 MAS81102 Metode Pengendalian
Mutu 3
STK6107 Analisis Data Deret
Waktu dan Peramalan 3 MAS81201 Analisis Data Deret Waktu
dan Peramalan 3 Wajib minat Statistika
Spasial (Semester
III) STK6108 Analisis Data Spasial
pada SIG 3 MAS81202 Analisis Data Spasial pada
SIG 3
MAS81301 Model Fuzzy 3 Wajib minat Statistika Komputasi
dan Sains Data (Semester III)
MAS81302 Data Mining 3
STK6001 Tesis I (Proposal) 4 MAS80001 Tesis I (Proposal) 4 MK Wajib Semester III STK6002 Tesis II (Penelitian
Tesis ) 8 MAS80002 Tesis II (Penelitian Tesis ) 8 MK Wajib Semester IV
Tabel 10.3 Kelompok Mata Kuliah Pilihan
KURIKULUM LAMA KURIKULUM BARU
Kode Mata Kuliah sks Kode Mata Kuliah Sks STK6003 Perancangan Percobaan 2 MAS80003 Perancangan
Percobaan 2
STK6004 Ekonometrika 2 MAS80004 Ekonometrika 2
STK6005 Teori Antrian 2
STK6006 Matematika Asuransi 2 MAS80005 Matematika Asuransi 2 STK6007 Proses Stokastik 2 MAS80006 Proses Stokastik 2 STK6008 Teori Probabilitas 2
STK6009 Response Surface Methodology
2 MAS80007 Response Surface Methodology
2
STK6010 Demografi 2 MAS80008 Demografi 2
STK6011 Analisis Reliabilitas 2 MAS80009 Analisis Reliabilitas 2 STK6012 Analisis Data Non
Parametrik
2 MAS80010 Analisis Data Non Parametrik
2
STK6013 Komputasi Statistik 2
3
KURIKULUM LAMA KURIKULUM BARU
Kode Mata Kuliah sks Kode Mata Kuliah Sks STK6014 Analisis Data Kategorik 2 MAS80011 Analisis Data
Kategorik
2 MAS80012 Analisis Data
Longitudinal
2
MAS80013
Regresi
Nonparametrik dan Semiparametrik
2
MAS80014 Analisis Bayesian 2 MAS80015 Komputasi dan
Pemodelan Risiko
2
Jumlah 24 Jumlah 26
DOSEN PENGAMPU MATA KULIAH WAJIB (KURIKULUM BARU)
Kode Mata Kuliah sks Dosen Pengampu
MAS81001 Analisis Statistika 3 Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedyo, M.S.;
Nurjannah, S.Si., M.Phil, PhD MAS81002 Statistika Matematika 3 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., Ph.D.
Dr. Ir. Maria Bernadetha Mitakda MAS81003 Analisis Multivariat 3 Dr. Ir. Solimun, M.S.
Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si.
MAS81004 Pemodelan Statistika 3 Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si.
Dr. Adji Ahmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Sc.
MAS82001 Komputasi Statistika 3 Achmad Efendi, S.Si., M.Sc., Ph.D.
Dr. Dra. Umu Sa’adah, M.Si MAS82002 Teknik Penarikan Sampel 3 Prof. Dr. Ir. Waego Hadi Nugroho,;
Prof. Dr. Ir. Ni Wayan Surya Wardhani, MS
MAS82003 Metodologi Penelitian
3 Prof. Dr. Ir. Loekito Adi Soehono, M.Agr.;
Dr. Ir. Atiek Iriany, M.S.
MAS81101 Riset Operasi 3 Rahma Fitriani, S.Si, MSc., Ph.D;
Dr. Eni Sumarminingsih, S.Si., M.M.
MAS81102 Metode Pengendalian Mutu 3 Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si.
Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si.
MAS81201 Analisis Data Deret Waktu
dan Peramalan 3 Achmad Efendi, S.Si., M.Sc., Ph.D.
Dr. Ir. Atiek Iriany, M.S.
MAS81202 Analisis Data Spasial pada
SIG 3 Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedyo, M.S.;
Dr. Ir. Sudarto, M.S.
MAS81301 Model Fuzzy 3
Dr. Adji Ahmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Sc.
Dr. Eng. Agus Naba, S.Si., M.T.
4
MAS81302 Data Mining 3
Dr. Dra. Umu Sa’adah, M.Si
Dr. Eng. Fitra Abdurrachman Bachtiar, S.T., M.Eng.
DOSEN PENGAMPU MATA KULIAH PILIHAN (KURIKULUM BARU)
Kode Mata Kuliah Sks Dosen Pengampu
MAS8000
3 Perancangan Percobaan 2
Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedyo, M.S. ; Prof. Dr. Ir. Loekito Adi Soehono, M.Agr.
MAS8000
4 Ekonometrika 2 Rahma Fitriani, S.Si, MSc., Ph.D.;
Dr. Eni Sumarminingsih, S.Si., M.M.
MAS8000
5 Matematika Asuransi 2 Dr. Umu Sa’adah, S.Si., M.Si.
Nurjannah, S.Si., M.Phil., Ph.D.
MAS8000
6 Proses Stokastik 2 Dr. Ir. M. Bernadetha Mitakda;
Achmad Efendi, S.Si., M.Sc., Ph.D.
MAS8000 7
Response Surface Methodology
2 Prof. Dr. Ir. Waego Hadi Nugroho, PhD;
Prof. Dr. Ir. Henny Pramoedyo, M.S MAS8000
8 Demografi 2 Dr. Ir. Atiek Iriany, M.S.
Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si.
MAS8000
9 Analisis Reliabilitas 2 Dr. Dra. Umu Sa’adah, MSi Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si.
MAS8001 0
Analisis Data Non Parametrik
2 Prof. Dr. Ir. Ni Wayan Surya Wardhani, MS
Dr. Ir. Atiek Iriany, M.S.
MAS8001
1 Analisis Data Kategorik 2 Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si.
Dr. Ir. Solimun, M.S.
MAS8001
2 Analisis Data Longitudinal
2 Achmad Efendi, S.Si., M.Sc., Ph.D.
Dr. Adji Ahmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Sc.
MAS8001 3
Regresi Nonparametrik dan Semiparametrik
2 Dr. Adji Ahmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Sc.
Nurjannah, S.Si., M.Phil., Ph.D.
MAS8001
4 Analisis Bayesian 2 Dr. Suci Astutik, S.Si., M.Si.
Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si.
MAS8001 5
Komputasi dan Pemodelan Risiko
2 Dr. Ir. Solimun, M.S.
Dr. Adji Ahmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Sc.
Jumlah 26 CATATAN:
1. Kuisioner tracer study, bagian terakhir ada masukan/saran ttg Visi misi dan kompetensi lulusan disebarkan bulan Maret – Juni 2018 kepada mahasiswa, stake holder dan alumni.
2. Finalisasi dan Sosialisasi Visi misi → Oktober 2018
Bentuk sosialisasi visi misi : kepada mahasiswa
→ disampaikan di kelas, melalui goggle form;alumni → selama kuliah dan bekerja melalui google form; stake holder → penilaian alumni melalui
google form
5 3. Kuisioner pemahaman visi misi baru → November 2018
4. Kegiatan kemahasiswaan di luar perkuliahan :
•
Jogging bersama sebulan sekali
•
Study club mahasiswa : pelatihan R, Arcgis (pemateri Pak Henny), multivariate ( Terkadang sebulan sekali, terkadang tiga kali dalam sebulan), big data (pemateri bu Umu).
•
Futsal bersama (Pak Adji, Mas Agung, Fariq, Towi)→ juara 1
•
Pelatihan pembuatan jurnal internasional (pemateri Pak Adji) thn 2019 5. Upaya pada mahasiswa untuk mencapai visi internasional:
•
Penulisan artikel dalam bahasa inggris untuk disubmit di jurnal internasional : JAS, Binus, Wacana, dll.
•
Mengikuti konferensi internasional baik di dalam maupun di luar negeri.
6. Keterlibatan mahasiswa dalam penelitian dan pengabdian masyarakat yang dilakukan oleh dosen:
•
membantu Penelitian dosen dalam pembuatan program, pengambilan data, submit artikel.
•
Membantu pengabdian masyarakat dalam pembuatan modul, penyiapan kit, sebagai asisten pelatihan
•
Penelitian tesis magister → Dana dikti (Tahun 2019) 7. Fasilitas yang tersedia untuk mahasiswa magister statistika :
•
Internet 100 mbps,
•
2 lab computer di mipa, 3 lab di GS,
•
ruang kerja di GS yang terdiri dari 2 komputer dan 1 printer yang juga sebagai kesekretariatan HIMAPASTI.
•
Perpustakaan UB dan ruang baca di FMIPA
•
Kemudahan akses jurnal
•
Ruang diskusi di Gazebo atau di kelas 8. Peranan Alumni pada PS Magister Statistika:
•
Memberikan kuliah tamu
•
Memberikan sumbangan berupa uang tunai 5 jt dan LCD
•
Memberikan masukan pada rekonstruksi kurikulum
SILABUS
A. Silabus Mata Kuliah Program Studi Magister Statistika
SILABUS MATA KULIAH WAJIB
(MAS81001) ANALISIS STATISTIKA 3 sks Deskripsi singkat:
Penguasaan konsep, peranan dasar statistika, statistika deskriptif dan inferensial
Tujuan :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa menguasai konsep , peranan statistika dan mampu menerapkan dalam inferensial dan statistika inferensial lebih lanjut, analisis regresi dan analisis ragam.
Pokok bahasan :
6
Pengertian statistika dan kegunaannya dalam berbagai bidang penelitian ; pengertian populasi dan sampel (alasan mengapa sampel perlu diambil); macam variabel dan skala pengukuran ; statistika deskriptif ; ukuran pemusatan;
ukuran penyebaran, cara mendekati bentuk sebaran, pencilan; peluang; sebaran peluang variabel diskrit dan kontinyu; penduga selang parameter populasi; uji hipotesis; regresi dan korelasi; analisis ragam untuk pengujian dua nilai tengah independen dan dua nilai tengah dependen; analisis ragam satu arah dan dua arah; analisis faktorial; rancangan split-plot; analisis nonparametrik
Pustaka :
1. Bhattacharyya, .G.K and R.A Johson . 1997. Statistical Concept and Methods. John Wiley&Sons. New York.
2. Devore, J.L., 2011. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. Cengage learning.
3. Moore, D.S and McCabe, G.P. 1993. Intoduction to The Practice of Statistics.2nd ed. Freeman and Company, New York.
4. Steel, R.G. and Torrie, J.H., 1980. Principles and procedures of statistics, a biometrical approach (No. Ed. 2).
McGraw-Hill Kogakusha, Ltd..
5. Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L. and Ye, K., 1993. Probability and statistics for engineers and scientists (Vol.
5). New York: Macmillan.
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:
7
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.
(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
8
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.
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
9
(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.
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 :
10
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 :
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
11
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.
Tujuan :
Mahasiswa mampu memahami model logika fuzzy, dasar logika fuzzy, implementasi sistem fuzzy pada peramalan, clustering.
Pokok bahasan :
Dasar-dasar penggunaan software R, himpunan fuzzy, komponen sistem fuzzy, derajat keanggotaan, label, fungsi keanggotaan set, crisp set, fuzzy set, operasi set, relasi dan komponen pada product cSEe, Model fuzzy, fungsi basis fuzzy, pembangkitan basis kaidah berdasarkan data empiris, dan ukuran kinerja fuzzy, implementasi sistem fuzzy pada data time series untuk peramalan, implementasi sistem fuzzy pada teknik clustering, implementasi sistem fuzzy pada pemodelan spatial,
Pustaka :
