sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/it-042238.docx · web viewpendugaan nilai tengah,...

29
UNIVERSITAS GUNADARMA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUTRI JURUSAN / PROGRAM STUDI TEKNIK MESIN RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Bobot (sks) Semester Tgl Penyusunan Statistik Teknik IT042238 2 6 2019 Otorisasi Nama Koordinator Pengembang RPS Koordinator Bidang Keahlian (Jika Ada) Ka PRODI Sandy Suryady, ST., MT . Dr. RR. Sri Poernomo Sari, MT . Capaian Pembelajaran (CP) CPPS-PRODI (Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi)Yang Dibebankan Pada Mata Kuliah CPPS 2 CPPS 13 Kemampuan menerapkan matematika, sains dan prinsip rekayasa (engineering principles) untuk menyelesaikan masalah rekayasa yang kompleks (complex engineering problem) pada system mekanika (mechanical system). Kemampuan bekerja secara efektif baik secara individual maupun dalam tim multi-disiplin atau multibudaya. CPMK (Capaian Pembelajaran Mata Kuliah) CPMK 3 Kemampuan menerapkan matematika dan sains pada sistem mekanika. CPMK 4 Kemampuan menguasai prinsip rekayasa untuk menyelesaikan masalah rekayasa yang kompleks pada sistem mekanika. CPMK 25 Kemampuan bekerja efektif secara individual. CPMK 26 Kemampuan bekerja efektif secara tim multi-disiplin atau multibudaya.

Upload: others

Post on 20-Jan-2020

46 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

UNIVERSITAS GUNADARMAFAKULTAS TEKNOLOGI INDUTRIJURUSAN / PROGRAM STUDI TEKNIK MESIN

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)Nama Mata Kuliah Kode Mata

Kuliah Bobot (sks) Semester Tgl Penyusunan

Statistik Teknik IT042238 2 6 2019Otorisasi Nama Koordinator Pengembang

RPSKoordinator Bidang Keahlian

(Jika Ada) Ka PRODI

Sandy Suryady, ST., MT

.

Dr. RR. Sri Poernomo Sari, MT

.

Capaian Pembelajaran (CP)

CPPS-PRODI (Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi)Yang Dibebankan Pada Mata KuliahCPPS 2CPPS 13

Kemampuan menerapkan matematika, sains dan prinsip rekayasa (engineering principles) untuk menyelesaikan masalah rekayasa yang kompleks (complex engineering problem) pada system mekanika (mechanical system).Kemampuan bekerja secara efektif baik secara individual maupun dalam tim multi-disiplin atau multibudaya.

CPMK (Capaian Pembelajaran Mata Kuliah)CPMK 3 Kemampuan menerapkan matematika dan sains pada sistem mekanika.CPMK 4 Kemampuan menguasai prinsip rekayasa untuk menyelesaikan masalah rekayasa yang kompleks pada

sistem mekanika.CPMK 25 Kemampuan bekerja efektif secara individual.CPMK 26 Kemampuan bekerja efektif secara tim multi-disiplin atau multibudaya.

Page 2: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

Diskripsi Singkat MK Mata kuliah ini membahas tentang Statistik Teknik

Bahan Kajian / Materi Pembelajaran

1. Pendahuluan Konsep Statistik Teknik2. Kajian Ulang Notasi Penjumlahan3. Distribusi Frekuensi, Ukuran Statistik & Distribusi Sampling4. Pendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter5. Uji Hipotesis, Analisis Varians, Korelasi Linier dan Regresi Linier Sederhana6. Probabilitas, Distribusi Teoritis, Distribusi Hipergeometrik, Distribusi Binomial, Distribusi Poisson dan Distribusi Normal

Daftar Referensi Utama:1. Ronald E. Walpole dan Myers. Ilmu Peluang dan Statistik untuk Insinyur dan Ilmuan. Penerbit ITB. Bandung. 19862. Blank, Leland. Statistical Procedures for Engineering, Management & Science. Mc Graw-Hill Inc.19823. Bambang Kustituanto dan Rudy Badrudin, Statistik I (Deskriptif), Seri Diktat Kuliah, Penerbit Gunadarma, Jakarta, 19944. Haryono Subiyakto. Statistik 2. Seri Diktat Kuliah. Penerbit Gunadarma. Jakarta. 1994.5. Ronald E. Walpole. Pengantar Statistik. PT. Gramedia. Jakarta. 1992.6. Murray R Spiegel, I Nyoman Susila, Ellen Gunawan. Statistik. Edisi 2. Penerbit Erlangga. Surabaya. 1996.7. M Iqbal Hasan. Pokok Materi Statistik 2. Edisi 2. PT Bumi Aksara. Jakarta. 20058. Levin, Richard I & David Rubin, Statistics for Management, Prentice Hall, New Jersey, 1991Pendukung:

1. Murray R Spiegel, I Nyoman Susila, Ellen Gunawan. Statistik. Edisi 2. Penerbit Erlangga. Surabaya. 1996.2. M Iqbal Hasan. Pokok Materi Statistik 2. Edisi 2. PT Bumi Aksara. Jakarta. 20053. Levin, Richard I & David Rubin, Statistics for Management, Prentice Hall, New Jersey, 1991

Media Pembelajaran Perangkat lunak: Perangkat keras :- Notebook dan LCD Projector

Nama Dosen Pengampu

Sandy Suryady, ST., MT

Matakuliah prasyarat (Jika ada)

-

Page 3: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:8. Mahasiswa mampu menyelesaikan masalah perancangan, perbaikan, pemasangan dan pengoperasian sistem integral melalui analisis varians (mg ke 8)

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:7. Mahasiswa mampu membuat hipotesis statistik dan mengetahui kesalahan dalam uji statistik (mg ke 7).

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:5. Mahasiswa memahami pengertian tentang distribusi sampling.(mg ke 5).

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:4. Mahasiswa mampu memberi penjelasan tentang ukuran pemusatan dan penyebaran (mg ke 4).

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]: 3. Mahasiswa mampu memberi penjelasan tentang distribusi frekuensi, kegunaan dan cara pembuatan (mg ke 3).

EVALUASI TENGAH SEMESTER (mg ke 11)

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:10. Mahasiswa memahami Memberi pengertian tentang konsep dasar probabilitas dan pencacahan ruang sampel (mg ke 10).

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:11. Mahasiswa mampu memberi penjelasan tentang distribusi teoritis , distribusi diskrit, continue dan distribusi hipergeometrik (mg ke 12). [CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:12. Mahasiswa mampu

memberi penjelasan tentang distribusi binomial dan Poisson (mg ke 13,14).

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]: 2. Mahasiswa mampu memahami tentang kajian ulang notasi penjumlahan (mg ke 2).

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:1. Mahasiswa mampu memahami tentang konsep statistik dan notasi penjumlahan. (mg ke 1).

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:6. Mahasiswa memahami pengertian tentang pendugaan nilai tengah, pengertian tentang pendugaan proporsi sampel dan peluang kejadiannya, dan tentang pendugaan parameter (mg ke 6).

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:9. Mahasiswa mampu menyelesaikan masalah perancangan, perbaikan, pemasangan dan pengoperasian sistem integral melalui analisis korelasi dan regresi linier sederhana.. (mg ke 9).

[CPPS 2,13 CPMK 3,4, 25, 26]:13. Mahasiswa mampu memberi penjelasan tentang distribusi normal (mg ke 15).

EVALUASI AKHIR SEMESTER (mg ke 16)

Mata kuliah: Statistik Teknik (IT042238) / 2 sks

CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH STATISTIK TEKNIK :1. Kemampuan menerapkan matematika dan sains pada sistem mekanika.2. Kemampuan menguasai prinsip rekayasa untuk menyelesaikan masalah rekayasa yang kompleks pada sistem mekanika.3. Kemampuan bekerja efektif secara individual.4. Kemampuan bekerja efektif secara tim multi-disiplin atau multibudaya.

Page 4: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

Minggu Ke-

Sub-CPMK(Kemampuan

akhir yg direncanakan)

Bahan Kajian (Materi Pembelajaran)

Bentuk dan

Metode Pembelaja

ran

Estimasi Waktu

Pengalaman Belajar Mahasiswa

Penilaian

Kriteria & Bentuk

Indikator

Bobot (%)

(1)

(2) (3) (4)

(5) (6) (7) (8) (9)

1. Mahasiswa mampumemahami tentangkonsep statistik dannotasi penjumlahan

1. Konsep statistik • Bentuk:Kuliah• Metode:ceramah,problem basedlearning

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa dapatmenjelaskan pengertianstatistik dan kegunaanstatistik

Kriteria :Partisipasi Mahasiswa, Bentuk non-test

Mahasiswa dapatmenjelaskan pengertianstatistik deskriptif danstatistik inferensia, membericontoh kasus statistikdeskriptif dan inferensia, pengertianpopulasi dan contohkemudianmenyebutkan jenis-jenis data

5%

2. Mahasiswa mampu memahami tentang kajian ulang notasi penjumlahan

1. Kajian Ulang Notasi Penjumlahan

Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa dapat menuliskan bentuk umum notasi penjumlahan dan dalil-dalil notasi penjumlahan

Kriteria :Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Mahasiswa dapat menjelaskan danmenuliskan bentuk umum notasi penjumlahan dalil dalil notasi penjumlahan

5%

3. Mahasiswa mampumemberi penjelasantentang distribusifrekuensi, kegunaan dan cara pembuatan

1. Distribusi Frekuensi Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa dapat membedakan frekuensi relatif, frekuensi kumulatif, frekuensi kumulatif lebih dari dan kurang dari Pemerintah,

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Menghitung frekuensirelatif, frekuensi kumulatif,frekuensi kumulatif lebihdari dan kurang daridan menggambar

5%

Page 5: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

4. Mahasiswa mampumemberi penjelasantentang ukuranpemusatan danpenyebaran

1. Ukuran Pemusatan Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa dapat menuliskan rumus rata - ratahitung, median, modus, bagi data tersebar dan data berkelompokMahasiswa dapat menghitung rata-rata hitung, median, modus, bagi data tersebar dan data berkelompok.Mahasiswa dapat menyimpulkan letak rata-rata hitung, median, modusbagi distribusi simetris

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Menuliskan rumus quartil, decil, persentil data tersebar dan data berkelompok dan menghitung quartil, quintil, decil, persentil data tersebar dan data berkelompok.

5%

5 Mahasiswa memahamipengertian tentang distribusi sampling

Notasi dan Konsep DasarDistribusi Sampling,Manfaat, LangkahPerancangan, Kekeliruan,Jenis, dan MetodaSampling

Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

Tugas 1

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa memahamitentang notasi dan konsepdasar distribusi samplingMahasiswa memahamimasalah perancangan,perbaikan, pemasangandan pengoperasian

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Memahamitentang notasi dan konsepdasar distribusi sampling, masalah perancangan,perbaikan, pemasangandan pengoperasian sistemintegral melalui

5%

Page 6: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

sistemintegral melalui estimasinilai tengah, proporsi, dan ragam sampel berdasarkandata populasiMahasiswa mampumenghitung peluangkejadiannya

estimasinilai tengah, proporsi, dan ragam sampel berdasarkandata populasi, dan menghitung peluangkejadiannya

6 Mahasiswa memahamipengertian tentangpendugaan nilai tengah, pengertian tentangpendugaan proporsisampel dan peluangkejadiannya, dan tentang pendugaan parameter

1. Pendugaan Nilai Tengah

2. Pendugaan Proporsi Sampel dan Peluang

3. Kejadiannya Pendugaan Parameter

Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa mampumemahami tentangpendugaan titik, selang,nilai tengah, ragampopulasi, proporsipopulasi.Mahasiswa mampumemahami tentangpendugaan titik, selang, nilai tengah, ragampopulasi, proporsipopulasi.Mahasiswa dapatmenghitung jumlah sampel dan galat

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Mahasiswa mampumemahami tentangpendugaan titik, selang, nilai tengah, ragam populasi, proporsi populasi, tentang pendugaan titik, selang, nilai tengah, ragam populasi, proporsi populasi, menghitung jumlah sampel dan galat

5%

Page 7: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

7 Mahasiswa mampumembuat hipotesis statistik dan mengetahui kesalahan dalam uji statistik

1. Hipotesis Statistik2. Kesalahan dalam uji

Statistik3. Prosedur Uji

Hipotesa.4. Uji Nilai Tengah5. Uji Proporsi 6. Uji Ragam

Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa mampu membuat hipotesis statistik dan mengetahui kesalahan dalam uji statistik Mahasiswa bisa membuat perancangan, perbaikan, pemasangan dan pengoperasian sistem integral melalui uji nilai tengah, proporsi, dan ragam

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Membuat hipotesis statistik dan mengetahui kesalahan dalam uji statistik, perancangan, perbaikan, pemasangan dan pengoperasian sistem integral melalui uji nilai tengah, proporsi, dan ragam

5%

8 Mahasiswa mampumenyelesaikan masalahperancangan, perbaikan,pemasangan danpengoperasian sistemintegral melalui analisis varians

1. Definisi, Tujuan dan Notasi

2. Analisis Varians3. Analisis Varians 1

Arah4. Analisis Varians 2

Arah5. Uji Wilayah Berganda

Duncan

Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

3x(3x60”)MenitMenit

Mahasiswa mampu menyelesaikan masalah perancangan, perbaikan, pemasangan dan pengoperasian sistem integral melalui analisis varians 1 dan 2 arah.

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Mahasiswa mampu menyelesaikan masalah perancangan, perbaikan, pemasangan dan pengoperasian sistem integral melalui analisis varians 1 dan 2 arah.

5%

9 Mahasiswa mampumenyelesaikan masalahperancangan, perbaikan,pemasangan danpengoperasian sistem

1. Konsep Regresi dan Korelasi

2. Model dan persamaan korelasi linear sederhana

3. Interpretasi nilai korelasi.

Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem based

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa mampumenyelesaikan masalahperancangan, perbaikan, pemasangan dan pengoperasian

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Mahasiswa mampumenyelesaikan masalahperancangan, perbaikan, pemasangan

5%

Page 8: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

integral melalui analisiskorelasi dan regresi linier sederhana.

4. Koefisien korelasi dan koefisien determinasi.

5. Model dan Persamaan Regresi linear sederhana

6. Interpretasi nilai regresi.

7. Estimasi Untuk berbagai nilai X

learning sistem integral melalui analisis korelasi dan regresi linier sederhana.

dan pengoperasian sistem integral melalui analisis korelasi dan regresi linier sederhana.

10 Mahasiswa memahami Memberi pengertiantentang konsep dasarprobabilitas dan pencacahan ruang sampel

1. Konsep Dasar Probabilitas

2. Pencacahan Ruang Sampel

3. Permutasi dan kombinasi

Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

Tugas 2

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa dapatmenjelaskan pengertianprobabilitasMahasiswa dapatmenghitung dalilpenjumlahan, peluangbersyarat dan dalilperkalian.Mahasiswa dapatmenjelaskan pengertianruang sampel, kejadian,titik contoh.Mahasiswa dapatmenyebutkan denganlengkap ruang sampel,kejadian dan titik contoh dari suatu contoh kasus

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Menjelaskan pengertianpermutasi dan kombinasiMembedakan contoh kasuspermutasi dan kombinasiMenuliskan rumuspermutasi dan kombinasiMenghitung jumlahsusunan yang mungkin darisuatu contoh kasuspermutasi dan kombinasiMenyebutkan titik contoh dari suatu contoh kasuspermutasi dan kombinasi

5%

Page 9: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

11 UJIAN TENGAH SEMESTER

12 Mahasiswa mampumemberi penjelasantentang distribusiteoritis , distribusidiskrit, continue dan distribusi hipergeometrik

Konsep Dasar Distribusi Teoritis

Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa dapatmenjelaskan pengertianpeubah acak, distribusiteoritisMahasiswa dapatmembedakan distribusiteoritis diskrit dancontinue, distribusi teoritisdiskrit (uniform)Mahasiswa dapatmenjelaskan pengertiandistribusi uniform /seragamMahasiswa dapatmenuliskan rumus distribusi uniform

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Mahasiswa dapatmenyebutkan contoh kasus dari distribusi uniformMahasiswa dapat menghitung nilai probabilitas dari suatu contoh kasus distribusi uniform.Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian distribusi hipergeometrik.Mahasiswa dapat menuliskan rumus distribusi hipergeometrik Mahasiswa dapat menyebutkan contoh kasus dari distribusihipergeometrikMahasiswa dapat menghitung nilai probabilitas dari suatu contoh kasus distribusi hipergeometrik

5%

Page 10: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

13,14

Mahasiswa mampumemberi penjelasantentang distribusibinomial dan Poisson

1. Distribusi Binomial2. Distribusi Poisson

Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearning

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa dapatmenjelaskan pengertiandistribusi binomialMahasiswa dapatmenuliskan rumusdistribusi binomialMahasiswa dapatmenyebutkan contoh kasus dari distribusi binomialMahasiswa dapat menghitung nilai probabilitas dari suatu contoh kasus distribusi binomial Mahasiswa dapat membaca tabel binomialMahasiswa dapat menjelaskan pengertian distribusi Poisson dan rumus distribusi PoissonMahasiswa dapat menyebutkan contoh kasus dari distribusi PoissonMahasiswa dapat

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Menjelaskan pengertiandistribusi binomialMenuliskan rumusdistribusi binomialMenyebutkan contoh kasus dari distribusi binomialMenghitung nilai probabilitas dari suatu contoh kasus distribusi binomial Membaca tabel binomialMenjelaskan pengertian distribusi Poisson dan rumus distribusi PoissonMenyebutkan contoh kasus dari distribusi PoissonMenghitung nilai probabilitas dari suatu contoh kasus distribusi Poisson

5%

Page 11: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

menghitung nilai probabilitas dari suatu contoh kasus distribusi PoissonMahasiswa dapat membaca tabel PoissonMahasiswa dapat menjelaskan hubungan antara distribusi poisson dengan distribusi binomial

Membaca tabel PoissonMenjelaskan hubungan antara distribusi poisson dengan distribusi binomial

15 Mahasiswa mampumemberi penjelasantentang distribusi normal

1. Distribusi Normal Bentuk:Kuliah

Metode:ceramah,problem basedlearningTugas 3

3x(3x60”)Menit

Mahasiswa dapatmenjelaskan pengertiandistribusi NormalMahasiswa dapat menuliskan rumus distribusi NormalMahasiswa dapat menyebutkan contoh kasus dari distribusi NormalMahasiswa dapat menghitung nilai probabilitas dari suatu contoh kasus distribusi NormalMahasiswa dapat membaca tabel Normal

Kriteria : Partisipasi Mahasiswa, presentasi mahasiswa

Menjelaskan pengertiandistribusi NormalMenuliskan rumus distribusi NormalMenyebutkan contoh kasus dari distribusi NormalMenghitung nilai probabilitas dari suatu contoh kasus distribusi NormalMembaca tabel Normal Menjelaskan hubungan antara

5%

Page 12: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

Mahasiswa dapat menjelaskan hubungan antara distribusi poisson, distribusi binomial dengan distribusi NormalMahasiswa dapat menjelaskan pengertian nilai Z dan t Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian distribusi tMahasiswa dapat membaca tabel tMahasiswa dapat menyebutkan contoh kasus dari suatu distribusi tMahasiswa dapat membedakan contoh kasus distribusi Z dan distribusi t

distribusi poisson, distribusi binomial dengan distribusi NormalMenjelaskan pengertian nilai Z dan t Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian distribusi t

16 UJIAN AKHIR SEMESTER

Page 13: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

FORMAT RANCANGAN TUGAS 1

Nama Mata Kuliah: Statistik Teknik SKS : 2Program Studi : Teknik mesin Pertemuan ke : 1-5Fakultas : Teknologi Industri

A. TUJUAN TUGAS :Menjelaskan Konsep Statistik, Notasi dan Konsep Dasar Distribusi Sampling, Manfaat, Langkah Perancangan, Kekeliruan, Jenis, dan Metoda Sampling

B. URAIAN TUGAS : a. Obyek Garapan

Manfaat, Langkah Perancangan, Kekeliruan, Jenis, dan Metoda Samplingb. Metode atau Cara pengerjaan

Carilah referensi berupa artikel ilmiah dan artikel mengenai rancangan metode sampling Rangkumlah referensi tersebut Rangkuman dibuat dalam bentuk paper minimal 15 lembar dan disiapkan dalam ppt minimal 10 halaman Presentasikan hasil rangkuman tersebut di depan kelas

c. Deskripsi Luaran tugas yang dihasilkan :Tayangan presentasi minimal 10 halaman dengan font Arial dan ukuran 16 disesuaikan

C. KRITERIA PENILAIAN (5 %)Kelengkapan isi rangkumanKebenaran isi rangkumanDaya tarik komunikasi/presentasi

Page 14: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

FORMAT RANCANGAN TUGAS 2

Nama Mata Kuliah: Statistik Teknik SKS : 2Program Studi : Teknik Mesin Pertemuan ke : 6-10Fakultas : Teknologi Industri

A. TUJUAN TUGAS :Menjelaskan Konsep Dasar Probabilitas, Pencacahan Ruang Sampel, dan Permutasi dan kombinasi

B. URAIAN TUGAS : a. Obyek Garapan

Menjelaskan ProsesProbabilitas, ruang sampel, kejadian, titik contoh kemudian menghitung dalil penjumlahan, peluang bersyarat dan dalil perkalian. Serta menyebutkan dengan lengkap ruang sampel, kejadian dan titik contoh dari suatu contoh kasus

Pemanfaatan Energi alternatif skala kecil

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi berupa jurnal / artikel ilmiah / data skunder (dari internet) Rangkumlah referensi tersebut Rangkuman dibuat dalam bentuk paper minimal 15 halaman dan disiapkan juga dalam bentuk tayangan ppt minimal 10 halaman Presentasikan hasil rangkuman tersebut di depan kelas

c. Deskripsi Luaran tugas yang dihasilkan :Paper minimal 10 halaman dengan spasi 1.5 dan font Times New Roman ukuran 12, berserta tayangan presentasi minimal 10 halaman dengan font Arial ukuran 16

C. KRITERIA PENILAIAN (10 %)Kelengkapan isi rangkumanKebenaran isi rangkumanDaya tarik komunikasi/presentasi

Page 15: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

FORMAT RANCANGAN TUGAS 3

Nama Mata Kuliah: Statistik Teknik SKS : 2Program Studi : Teknik Mesin Pertemuan ke : 11-15Fakultas : Teknologi Industri

A. TUJUAN TUGAS :Menjelaskan Macam-macam Distribusi Teoritis, Distribusi Binomial, Distribusi Poisson, Distribusi Normal

B. URAIAN TUGAS : a. Obyek Garapan

Proses Konsep Dasar Distribusi Teoritis, Distribusi Binomial, Distribusi Poisson, Distribusi Normal

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi berupa jurnal / artikel ilmiah / data skunder (dari internet) Rangkumlah referensi tersebut Rangkuman dibuat dalam bentuk paper minimal 15 halaman dan disiapkan juga dalam bentuk tayangan ppt minimal 10 halaman Presentasikan hasil rangkuman tersebut di depan kelas

c. Deskripsi Luaran tugas yang dihasilkan :Paper minimal 10 halaman dengan spasi 1.5 dan font Times New Roman ukuran 12, berserta tayangan presentasi minimal 10 halaman dengan font Arial ukuran 16

C. KRITERIA PENILAIAN (10 %)Kelengkapan isi rangkumanKebenaran isi rangkumanDaya tarik komunikasi/presentasi

Page 16: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

GRADING SCHEME COMPETENCE

KRITERIA 1 : Kelengkapan isi rangkumanDIMENSI Sangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang Memuaskan Di bawah

standardSKOR

Kelengkapan konsep

Lengkap dan terpadu Lengkap Masih kurang beberapa aspek yang belum terungkap

Hanya menunjukkan sebagian konsep saja

Tidak ada konsep 2

KRITERIA 2 : Kebenaran isi rangkumanDIMENSI Sangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang

MemuaskanDi bawah standard

SKOR

Kebenaran konsep

Diungkapkan dengan tepat, terdapat aspek penting, analisis dan membantu memahami konsep

Diungkap dengan tepat tetapi deskriptif

Sebagian besar konsep sudah terungkap, namun masih ada yang terlewatkan

Kurang dapat mengungkapkan aspek penting, melebihi halaman, tidak ada proses merangkum hanya mencontoh

Tidak ada konsep yang disajikan

2

Page 17: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

KRITERIA 3 : Daya tarik komunikasi/presentasiKRITERIA 3a : Komunikasi tertulis

KRITERIA 3b : Komunikasi verbal

DIMENSI

Sangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang Memuaskan Di bawah standard

SKOR

Bahasa Paper

Bahasa menggugah pembaca untuk mencari tahu konsep lebih dalam

Bahasa menambah informasi pembaca

Bahasa deskriptif, tidak terlalu menambah pengetahuan

Informasi dan data yang disampaikan tidak menarik dan membingungkan

Tidak ada hasil 1

Kerapian Paper

Paper dibuat dengan sangat menarik dan menggugah semangat membaca

Paper cukup menarik, walau tidak terlalu mengundang

Di jilid biasa Dijilid namun kurang rapi

Tidak ada hasil 1

DIMENSI Sangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang Memuaskan Di bawah standard

SKOR

Isi Memberi inspirasi pendengar untuk mencari lebih dalam

Menambah wawasan Pembaca masih harus menambah lagi informasi dari beberapa sumber

Informasi yang disampaikan tidak menambah wawasan bagi pendengarnya

Informasi yang disampaikan menyesatkan atau salah

2

Organisasi Sangat runtut dan integratif sehingga pendengar dapat mengkompilasi isi dengan baik

Cukup runtut dan memberi data pendukung fakta yang disampaikan

Tidak didukung data, namun menyampaikan informasi yang benar

Informasi yang disampaikan tidak ada dasarnya

Tidak mau presentasi

1

Gaya Presentasi Menggugah semangat pendengar

Membuat pendengar paham, hanya sesekali saja memandang catatan

Lebih banyak membaca catatan

Selalu membaca catatan (tergantung pada catatan)

Tidak berbunyi 1

Page 18: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

KRITERIA 4a : Kelengkapan cara dan jawaban

DIMENSISangat Memuaskan

Memuaskan Batas

Kurang Memuaskan

Di bawah standard SKOR

Kelengkapan cara

Lengkap, terpadu dan Lengkap

Dapat menentukan rumus yang

Hanya mengetahui data Tidak ada 2

dan jawaban sistematisdigunakan dalam menyelesaikan yang diketahui jawaban apapunpersoalan

KRITERIA 4b: Kebenaran penggunaan rumus dan jawaban

DIMENSISangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang Memuaskan

Di bawah standard SKOR

KebenaranLengkap, terpadu dan Lengkap

Dapat menentukan rumus

Hanya mengetahui data yang

Tidak ada jawaban 2

penggunaan sistematis yang digunakan dalam diketahui apapunrumus dan menyelesaikan persoalanjawaban

Page 19: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

Rubrik Mata Kuliah

No. Nama NPM Quis (20%)

UTS (30%)

UAS (30%)

Tugas / Project (20%)

CPMK Nilai Akhir A B C D E

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

Page 20: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

15.

Keterangan : A = Sangat Baik (≥75), B = Baik (65-74), C = Cukup (60-64), D= Kurang (40-59), E= Sangat Kurang (≤40)Assement Rekapan Hasil Nilai Tugas, Quis, UTS, UAS, dan Project

Page 21: sap.gunadarma.ac.idsap.gunadarma.ac.id/upload/IT-042238.docx · Web viewPendugaan Nilai Tengah, Proporsi Sampel dan Peluang Kejadiannya, Parameter Uji Hipotesis, Analisis Varians,

No. Mahasiswa NPM CPMK CPPS Hasil Penilaian TOTALQuis UTS UAS Tugas/Project

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.