Aturan Pengerjaan Tugas Besar Mata Kuliah : Analisis Data/ CSI2F3
I. Tujuan : Mahasiswa mampu melakukan menentukan model regresi terbaik dengan menggunakan metode Regresi Bertahap.
II. Uraian Tugas
1. Pelajari data yang diberikan, kemudian buatlah model regresi linier dengan metode Regresi Bertahap. Variabel dependen (Y) adalah GDP, sedangkan variabel independennya adalah:
Export (X1), Import (X2), Industrial production growth rate (X3), Investment (X4), Unemployment rate (X5).
2. Lakukan analisis terhadap model regresi yang diperoleh.
3. Tugas dikerjakan menggunakan Python (Colab), tidak boleh menggunakan library regresi linier bertahap. Kerjakan secara bertahap Langkah-langkah pada metode regresi linier bertahap.
4. Tugas dikerjakan secara berkelompok 5. Penilaian berdasarkan :
a. Kodingan Python (Colab) dan penjelasannya (bobot nilai 60%) b. Presentasi menggunakan PPT dan demo codingan (bobot nilai 40%)
6. File presentasi dalam PPT dan link colab dikumpulkan paling lambat tanggal : 11 Juni 2023 pukul 23.59 WIB
III. Kriteria Penilaian
Penilaian tugas ini akan didasarkan pada kesesuaian perintah dengan apa yang dikerjakan.
Selain itu hal yang akan dinilai adalah pemahaman mahasiswa tentang topik ini.
FORMAT PENILAIAN TUGAS
JENJANG ANGKA DESKRIPSI PERILAKU
Sangat kurang 0 Tidak mengerjakan tugas
Kurang 40 -59 Mencontek/ Tugas tidak dikerjakan dengan tepat (tidak ada link Colab atau File presentasi tidak dikerjakan)
Cukup 60 - 69
Terlambat submit tugas
Codingan dan file presentasi dikerjakan tetapi tanpa penjelasan dan analisis
Baik 70 - 79
Tugas dikerjakan dengan tepat (target dan waktu),
Codingan dan file presentasi dikerjakan dengan penjelasan, tetapi tanpa analisis terhadap model yang dihasilkan
Sangat baik 80 - 100
Tugas dikerjakan dengan tepat (target dan waktu),
