P2RP-LP3M UB
Portofolio Perkuliahan
UNIVERSITAS BRAWIJAYA
FAKULTAS MIPA
JURUSAN STATISTIKA / PROGRAM STUDI SARJANA STATISTIKA
Mata Kuliah:
Pengantar Teori Peluang
Kode:
MAS62111
RMK:
Teori dan Komputasi
Semester:
Genap
Dosen Heni Kusdarwati, Ir.MS.
Pendahuluan
Mata kuliah Pengantar Teori Peluang merupakan dasar dari ilmu statistika dan dijadikan mata kuliah wajib dengan 3 sks. Karena sebagai dasar dalam perkuliahan dijelaskan asal terbentuknya teori kombinatorika dan distribusi peluang khususnya yang diskrit agar mahasiswa mampu memodelkan suatu proses percobaan. Untuk melatih perhitungan analitik dimana sewaktu kuliah tidak memcukupi waktunya disediakan responsi yang diasuh assisten.
Responsi sangat banyak maafaatnya untuk melatih pemahaman soal.
1 Tujuan
Mata Kuliah ini bertujuan untuk mempelajari Konsep peluang, Peubah Acak dan distribusi peluang, Nilai harapan, distribusi peluang Diskrit, Distribusi peluang kontinu, Aplikasi Peluang
Mata kuliah ini diajarkan untuk mendukung Capaian Pembelajaran Program Studi (Intended Learning Outcome - ILO) berikut ini:
- ILO 1: Menguasai konsep dasar keilmuan dan metode analisis statistika yang dapat diaplikasikan pada bidang komputasi, sosial humaniora, ekonomi, industri dan hayati.
- ILO 5: Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif secara mandiri, dengan hasil yang bermutu dan terukur dalam implementasi ilmu pengetahuan dan teknologi yang menerapkan nilai humaniora berdasarkan kaidah, tata cara dan etika ilmiah
- ILO 6: Mampu mengambil keputusan secara tepat dalam menyelesaikan masalah di bidang keahliannya berdasarkan hasil analisis informasi dan data Tujuan Khusus Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CLO):
1. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan konsep peluang
2. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan konsep peubah acak dan distribusi peluang
3. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan konsep Nilai Harapan
4. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan konsep Distibusi Peluang Diskrit
5. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan konsep Distibusi Peluang Kontinu
P2RP-LP3M UB
6. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan Aplikasi Peluang dalam bentuk tugas tertulis secara individu
Masing – masing Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CLO) memberikan dukungan terhadap Capaian Pembelajaran Program Studi (ILO) dengan presentase tertentu yang detilnya dapat dilihat pada matriks hubungan antara CLO MK Pengantar Teori Peluang dan ILO yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Matriks Hubungan antara CLO dan ILO MK Pengantar Teori Peluang ILO1 ILO2 ILO3 ILO4 ILO5 ILO6 ILO7 ILO8 CLO1 0,5 0,0 0,0 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 CLO2 0,5 0,0 0,0 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 CLO3 0,5 0,0 0,0 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 CLO4 0,5 0,0 0,0 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 CLO5 0,5 0,0 0,0 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 CLO6 0,0 0,0 0,0 0,0 0,5 0,5 0,0 0,0
2 Strategi Pembelajaran
Strategi pembelajaran yang dipergunakan berikut ini:
Kuliah di ruang kuliah :
1. Kuliah menggunakan power point mengacu dari daftar pustaka untuk mempermudah dan mempercepat dosen dalam menyampaikan materi. Power point sangant membantu dalam menampilkan tabel, gambar dan hasil analisis dari softweare . Menyediakan akses materi sebelum perkuliahan di Google Classroom).
2. Menjelaskan penurunan rumus di papan tulis (white board) supaya secara bertahap dapat diikuti oleh mahasiswa
3. Menjelaskan asal mula teori kombinatorika dan distribusi peluang khususnya yang diskrit dari proses percobaan
4. Memberi kesempatan mahasiswa bertanya dan memberikan penjelasan sampai mahasiswa mengerti
5. Memberikan beberapa pertanyaan sebagai umpan supaya mahasiswa mengerti materi kuliah dan melatih untuk bertanya dan berpikir kritis
6. Memberikan latihan soal di kelas. Mahasiswa akan mengerjakan dengan berdiskusi dengan temannya dan dosen berkeliling untuk memberikan komentar maupun pengarahan jawaban soal.
7. Mahasiswa secara bergilir mengerjakan jawaban latihan soal di depan kelas untuk melatih keberanian mengutarakan pendapat dan beragumentasi.
8. Memberikan tugas di rumah untuk soal yang memerlukan banyak waktu mengerjakan karena harus lihat beberapa pustaka.
9. Memberikan kuis, UTS dan UAS
10. Menjelaskan secara singkat jawaban dari tugas dan soal ujian.
Responsi di ruang kuliah
1. Menyediakan pedoman responsi yang diberikan ke seluruh assisten dan mahasiswa
P2RP-LP3M UB
2. Assisten memberikan penjelasan singkat materi response di depan kelas
3. Mahasiswa melanjutkan denganlatihan soal dari buku pedoman responsi.
Assisten keliling untuk memberikan bantuan jika ada mahasiswa yang butuh bantuan operasional analisis.
4. Setiap pertemuan mahasiswa diwajibkan mengumpulkan hasil.
5. Sistem evaluasi dari response berupa keaktifan dan pemahaman mahasiswa setiap waktu responsi, hasil latihan soal dan ujian responsi.
3 Pengelolaan Perkuliahan
Mata kuliah Pengantar Teori Peluang adalah mata kuliah wajib dengan 3 sks dtambah responsi. Pertemuan kuliah terjadwal satu minggu sekali (3 kali 50 menit) selama 14 minggu. Responsi dilaksanakan sebanyak 8 kali terjadwal dimulai minggu ke 5 dengan waktu (60 menit).
Kuliah dilakukan di ruang kuliah
1. Kuliah minggu 1 sampai minggu ke 7, tugas disisipkan pada kuliah. Pada minggu ke 7 selain kuliah dilaksanakan kuis I dan minggu ke 7.
2. UTS dilaksanakan terjadwal pada minggu ke 8
3. Kuliah minggu 9 sampai minggu ke 14, tugas disisipkan pada kuliah. Pada minggu ke 14 selain kuliah dilaksanakan kuis II.
4. UAS dilaksanakan terjadwal pada minggu ke 16 Responsi
1. Responsi dilaksanakan sebanyak 8 kali pertemuan 2. Mahasiswa melaksanakan response berupa latihan soal
3. Sesudah response mahasiswa diwajibkan mengumpulkan hasil.
4. Ujian responsi.
4 Isi Perkuliahan
Isi perkuliahan berdasarkan kurikulum dan RPS :
1. Konsep Peluang : Ruang Contoh, Kejadian, Menghitung titik contoh, Peluang Kejadian, Aturan Penjumlahan, Teorema Bayes, Peluang bersyarat, independen, Aturan Perkalian
2. Peubah Acak dan Distribusi Peluang : Konsep Peubah Acak, Distribusi Peluang Diskrit, Distribusi Peluang Kontinu, Distribusi Peluang gabungan, distribusi Peluang marginal
3. Nilai harapan : Rata-rata Peubah Acak, Varians dan Kovarians Peubah Acak, Rata-rata, varians dan kovarians kombinasi linier peubah acak, Teorema Chebyshev's
4. Distribusi Peluang Diskrit: Distribusi Binomial, Multinomial, Hipergeometrik, Perluasan Hipergeometri, Geometrik, Binomial Negatif, Poisson dan Proses Poisson
5. Distribusi Peluang Kontinu: Distribusi Uniform kontinu, Normal, Exponensial, gamma, Khi kuadrat, Beta, Lognormal, Weibull
6. Aplikasi Peluang: Pengantar Proses Stokastik
P2RP-LP3M UB
5 Peserta Kuliah
Diikuti 38 mahasiswa semester 2 angkatan 2019 6 Persentase Kehadiran
Persentasi kehadiran dosen di perkuliahan 100 % Persentasi kehadiran mahasiswa di perkuliahan 100 % Persentasi kehadiran mahasiswa di responsi 100 % 7 Sistem Evaluasi
Sitem evaluasi terdiri dari pertama kuliah 3 sks dengan bobot penilaian 90 % dan kedua dari response dengan bobot nilai 10%.
1. Sistem evaluasi dari kuliah berupa tugas yang dikerjakan di kelas maupun dirumah. Kuis sebanyak 2 kali dilakukan pada minggu ke 6 dan minggu ke 12.
UTS pada minggu ke 8 dengan bahan materi dari minggu 1 sampai minggu ke 7.
UAS pada minggu ke 16 dengan bahan materi dari minggu 9 sampai minggu ke 14.
2. Responsi dilaksanakan sebanyak 8 kali pertemuan dengan setiap responsi mahasiswa diwajibkan mengumpulkan hasil latihan soal yang mengacu buku pedoman responsi. Sistem evaluasi dari responsi berupa keaktifan dan pemahaman mahasiswa setiap waktu responsi, hasil latihan soal dan ujian responsi.
Dukungan sistem evaluasi dari assesmen serta pembobotan setiap assessmen terhadap CLO diberikan pada Tabel2
Tabel 2 Assesmen serta pembobotan setiap assessmen terhadap Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (Course Learning Outcome – CLO)
Assesmen CLO1 CLO2 CLO3 CLO4 CLO5 CLO6
Q1 0,5 0,5 0,00 0,00 0,00 0,00
Q2 0,00 0,00 0,00 0,5 0,5 0,00
T1 0,33 0,33 0,33 0,00 0,00 0,00
T2 0,00 0,00 0,00 0,33 0,33 0,33
P1 0,166 0,166 0,166 0,166 0,166 0,166
UTS1 0,33 0,33 0,33 0,00 0,00 0,00
UAS1 0,00 0,00 0,00 0,33 0,33 0,33
8 Pengamatan Kelas
Mahasiswa bersemangat mengetahui asal mula rumus kombinatorika karena di SLTA hanya diberikan rumus jadi yang sifatnya menghafal. Melatih merumuskan model sesuai proses percobaan merupakan tantangan baru dimana harus dijelaskan secara berulang karena pemahaman setiap mahasiswa berbeda. Mata kuliah ini memang agak sulit dan menjelaskan ke mahasiswa harus berulang dengan berbagai perumpamaan untuk menjelaskannya. Mahasiswa banyak yang salah interpretasi dalam memahami soal dan dosen meluruskan dimana kekeliruannya. Mahasiswa kurang percaya diri jika
P2RP-LP3M UB
banyak belajar mandiri sewaktu kuliah daring.
9 Hasil Belajar
Hasil belajar setiap mahasiswa tercermin dari nilai di setiap assessmen. Nilai – nilai tersebut dengan bobot masing – masing diolah menjadi nilai akhir, yang nantinya sesuai dengan aturan konversi, dirubah menjadi nilai angka yang dicetak pada KHS dan Transkrip setiap mahasiswa. Selain diolah menjadi nilai akhir, nilai di setiap assessmen, dengan memperhatikan persentase kontribusi CLO terhadap setiap ILO (Tabel 1) dan bobot setiap assessmen terhadap CLO (Tabel 2), diolah dengan bantuan software OBES, sehingga setiap mahasiswa juga mempunyai nilai di setiap CLO dan ILO.
Deskripsi nilai dan Kategori Capaian dari setiap CLO dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Deskripsi Nilai dan Kategori Capaian untuk Setiap CLO MK Pengantar Teori Peluang
CLO1 CLO2 CLO3 CLO4 CLO5 CLO6
Bobot CLO 0,242 0,242 0,092 0,167 0,167 0,092
Rata - rata 60,88 60,88 83,29 73,42 73,42 78,36
Kategori Capaian
DEVEL OP ING
DEVELO P ING
EXCELLE NT
SATIS FACTO RY
SATIS FACTOR Y
SATIS FACTO RY Banyaknya
mahasiswa dengan CLO>60
24 24 36 33 33 38
Persentase mahasiswa dengan CLO>60
63,16 63,16 94,74 86,84 86,84 100
Kategori Persentase
MEDIU
M MEDIUM HIGH HIGH HIGH HIGH
Dari Tabel 3. berdasarkan kesesuaian kategori capaian yang tersaji pada Tabel 4, dapat disimpulkan beberapa hal berikut ini:
- CLO 3 berada pada katogori capain nilai excellent - CLO 4,5,6 berada pada kategori pencapaian satisfactory.
- CLO 1,2 berada pada kategori pencapaian developing.
- Dua CLO dalam kategori medium dan empat CLO berada pada kategori persentase tinggi (HIGH) dalam hal banyaknya mahasiswa dengan nilai capaian di atas 60.
Tabel 4. Kategori nilai CLO/ILO, dan Kategori Persentase Mahasiswa yang mencapai CLO/ILO >60
Kategori nilai CLO/ILO Kategori persentase mhs dengan CLO/ILO>60
Skor >=80 EXCELLENT Persen>=70 HIGH
65<= Skor <80 SATISFACTORY 60 <= Persen < 70 MEDIUM 50<= Skor <65 DEVELOPING 50 <= Persen < 60 LOW 0<= Skor <50 UNSATISFACTORY Persen < 50 VERY LOW
P2RP-LP3M UB
Gambar 1 (a) menyajikan indeks capaian rata – rata mahasiswa pada masing – masing CLO. Gambar 1 (b) menyajikan persentase mahasiswa dengan nilai capaian di atas 60.
Pada kedua gambar, setiap sudut dari segi lima merepresentasikan setiap CLO, dan lintasan segi lima terluar menunjukkan capaian yang paling tinggi. Semakin luar posisi garis biru, maka semakin tinggi indeks capaian dari suatu CLO.
Gambar 1. Visualisasi (a) indeks capaian dan (b) presentasi mahasiswa dengan capaian
>60 di setiap CLO MK Pengantar T Peluang
Selain nilai untuk capaian pembelajaran mata kuliah (CLO), dapat dianalisis pula nilai dari setiap ILO yang didukung oleh mata kuliah ini. Deskripsi mengenai pencapaian ILO dari mata kuliah ini disajikan pada Tabel 5, dan Gambar 2.
Tabel 5. Deskripsi Nilai dan Kategori Capaian untuk Setiap ILO yang didukung oleh MK Pengantar Teori Peluang
ILO1
ILO2 ILO3 ILO4
ILO5 ILO6
ILO 7
ILO 8
Bobot ILO 0,454 0,5 0,046
Rata - rata 67,74 68,71 78,36
Kategori Capaian
SATIS FACTORY
SATIS FACTOR Y
SATIS FACTO RY Banyaknya
mahasiswa dengan
CLO>60 32 32 38
Persentase mahasiswa dengan CLO>60
84,21 84,21 100
Kategori
Persentase HIGH HIGH HIGH
0 20 40 60 80 100CLO1
CLO2
CLO3
CLO4 CLO5
CLO6
Student num-based CLO's AI
Achievement Index of MAS62111
0 20 40 60 80 100CLO1
CLO2
CLO3
CLO4 CLO5
CLO6
Weighted-avg-based CLO's AI
Achievement Index of MAS62111
P2RP-LP3M UB
Beberapa hal yang dapat disimpulkan dari dukungan mata kuliah ini terhadap Capaian Pembelajaran Program Studi (ILO):
- Semua ILO yang yang berada pada kategori capaian Satisfactory - Semua ILO yang yang berada pada kategori persentasi Hight
Gambar 2 (a) menyajikan indeks capaian rata – rata mahasiswa pada masing – masing ILO yang didukung oleh mata kuliah ini. Gambar 2 (b) menyajikan persentase mahasiswa dengan nilai capaian di atas 60. Pada kedua gambar, setiap sudut dari segi delapan merepresentasikan setiap ILO, dan lintasan segi delapan terluar menunjukkan capaian yang paling tinggi. Semakin luar posisi garis biru, maka semakin tinggi indeks capaian dari suatu ILO.
Gambar 2. Visualisasi (a) indeks capaian dan (b) presentasi mahasiswa dengan capaian
>60 di setiap ILO yang didukung oleh MK Pengantar T Peluang.
Deskripsi Nilai dan Kategori Capaian untuk Setiap Assesmen MK Pengantar T Peluang A ditampilkan pada Tabel 6
Tabel 6. Deskripsi Nilai dan Kategori Capaian untuk Setiap Assesmen MK Pengantar Teori Peluang
Q1 Q2 T1 T2 P1 UTS1
UAS 1
Bobot assesmen 0,3 0,15 0,05 0,05 0,1 0,175 0,175
Rata - rata 47,18 67,37 80 78,42 92,38 81,63 74,34
Banyaknya mahasiswa
dengan CLO>60 9 27 38 38 37 34 31
Persentase mahasiswa
dengan CLO>60 23,7 71,1 100 100 97,4 89,5 81,6
Kategori Persentase
VERY
LOW HIGH HIG
H HIGH HIGH HIGH
HIG H
75 80 85 90 95 100ILO1
ILO2
ILO3
ILO4 ILO5
ILO6 ILO7
ILO8
Student num-based ILO's AI
Achievement Index of MAS62111
0 20 40 60 80 100ILO1
ILO2
ILO3
ILO4 ILO5
ILO6 ILO7
ILO8
Weighted-avg-based ILO's AI
Achievement Index of MAS62111
P2RP-LP3M UB
Capaian pembelajaran dapat dilihat dari nilai tugas sangat baik dengan nilai hampir sama, tugas I dan II sama 80 karena dikerjakan di depan kelas dengan hasil diskusi dan bantuan arahan dosen. Nilai Kuis I mempunyai rata rata 47.18 range yang besar antara 0 – 85, Nilai Kuis II mempunyai rata rata 67.37 range yang juga besar antara 0 – 85. Nilai UTS dengan rata rata 81.63, tertinggi 97 dan terendah 30 dan UAS dengan rata rata 74.24, tertinggi 100 dan terendah 55. Range dari UTS dan UAS masih tinggi karena jalus masuk ke UB menggunakan berbagai sumber jalur dengan batas kemampuan yang tidak sama.
Nilai Responsi sangat baik, dengan rata rata 92.36, nilai tertinggi 100 dan terendah 47 mahasiswa mempunyai bekal yang sangat baik dalam mengerjakan soal.
10 Kendala
Kemampuan mahasiswa berjenjang dan mahasiswa yang tidak mampu malah duduk di belakang sehingga dosen harus sering berkeliling untuk memberikan semangat.
Diberikan tugas latihan soal yang harus didiskusikan dengan teman dan diminta maju ke depan untuk mengerjakan tugas.
Penyenggarakan kuliah secara online setengah semester kedua, mengurangi keleluasaan dosen untuk menurunkan rumus – rumus secara detil dan mempersulit dosen untuk menggali pemahaman mahasiswa dibandingkan ketika bertemu secara langsung.
11 Distribusi Nilai
Distribusi nilai menunjukkan baik walaupun dosen masih membantu nilai akhir mutu dengan menggeser nilai ke sebelah kanan. Nilai A (53%), B+(21%), B (16%), C+(5%) dan C(5%). Distribusi nilai disajikan dalam diagram pai
12 Kesimpulan
Dengan stategi mengajar, evaluasi dan hasil yang sudah dicapai mahasiswa diharapkan CPMK mata kuliah dan PS tercapai dengan baik.
13 Rekomendasi Perbaikan
Power point materi kuliah untuk kelas pararel sama.
PT Peluang A
A B+ B C+ C
P2RP-LP3M UB
