universitas gunadarma program studi teknik ...sap.gunadarma.ac.id/upload/it-045227.pdfantar kuartil,...

UNIVERSITAS GUNADARMA

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Bobot (sks) Semester Tgl Penyusunan

Statistika 1 IT045227 2 3 Agustus 2018

Otorisasi Nama Koordinator Pengembang RPS Koordinator Bidang Keahlian (Jika Ada) Ketua Program Studi

Prof. Dr.-Ing. Adang Suhendra, S.Kom., M.Sc.

Capaian Pembelajaran (CP) CPL-PRODI (Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi) Yang Dibebankan Pada Mata Kuliah

CPPS 1 Kemampuan memahami konsep sains yang mendukung analisis, metode dan teknik komputasi paralel yang terdistribusi

dalam pengembangan produk perangkat lunak teknologi informasi untuk sistem dengan kompleksitas komputasi yang

menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis dan inovatif.

CPPS 9 Kemampuan menunjukkan kinerja mandiri, bermutu, dan terukur dengan memahami konsep sistem cerdas yang

mencakup kecerdasan buatan, machine learning, fuzzy logic, deep learning dan data analyst.

CPPS 14 Kemampuan mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidang keahliannya,

berdasarkan hasil analisis informasi dan data.

CPMK (Capaian Pembelajaran Mata Kuliah)

CPMK 1.1 Kemampuan memahami konsep sains yang mendukung analisis, metode dan teknik komputasi paralel yang terdistribusi

dalam pengembangan produk perangkat lunak teknologi informasi untuk sistem dengan kompleksitas komputasi.

CPMK 9.2 Kemampuan memahami konsep sistem cerdas yang mencakup machine learning, deep learning dan data analyst.

CPMK 14.1 Kemampuan mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidang keahliannya.

Deskripsi SIngkat MK Penguasaan topik utama mencakup teori terkait data dan cara pengumpulan data serta manfaat pendekatan statistika dalam analisis

ekonomi, tabel distribusi dan grafik, menghitung ukuran pusat, menghitung ukuran penyimpangan data, probabilitas, menghitung

peluang dengan distribusi data diskrit, data kontinu distribusi normal, angka indeks dan indeks harga tidak tertimbang, data dalam

bentuk deret berkala sampai dengan menghitung peramalan sederhana.

Bahan Kajian / Materi Pembelajaran 1. Memahami tujuan mempelajari statistika deskriptif terkait penerapannya pada metode penelitian dan tugas akhir

2. Memahami dan menguasai pengertian data dan cara pengumpulan data serta manfaat pendekatan statistika deskriptif dalam

analisis ekonomi.

3. Memahami dan menguasai distribusi frekuensi dan grafik

4. Memahami dan menguasai menghitung ukuran pusat

5. Memahami dan menguasai menghitung ukuran pusat (lanjutan)

6. Memahami dan menguasai menghitung ukuran penyimpangan data

7. Memahami dan menguasai menghitung ukuran penyimpangan data (lanjutan)

8. Memahami dan menguasai probabilitas

9. Memahami dan menguasai mencacah anggota ruang contoh.

10. Memahami dan menguasai probabilitas distribusi teoritis

11. Memahami dan menguasai data kontinu distribusi normal.

12. Memahami dan menguasai peramalan melalui persamaan linier sederhana dan berganda.

13. Memahami dan menguasai Statistika Deskriptif melalui pengumpulan data secara mandiri oleh mahasiswa.

Daftar Referensi Utama :

1. Bambang Kustituanto, Statistika 1, Penerbit Gunadarma, Jakarta, 1994 2. Prof. Dr. J. Supranto, M.A.,APU, Statistika Ekonomi & Bisnis, Penerbit Mitra Wacana Media Jakarta, 2010 3. Sweeney, Dennis J., Fundamentals of business Statistics, South Western Cengage Learning, Mason USA, 2009 4. Walpole, R.E., Pengantar Statistik, Edisi terjemahan, PT. Gramedia, Jakarta, 1992. 5. Spiegel, Murray R., Larry J. Stephens Statistik: teori dan soal-soal. Penerbit Erlangga, Jakarta, 2007 6. Riduwan, Tita Lestari, Dasar-Dasar Statistika Penerbit Alfabeta, Bandung, 2001

7. Boediono dan Wayan Koster, Teori dan Aplikasi Statistika dan Probabilitas, PT.Remaja Rosdakarya, Bandung, 2001

Media Pembelajaran Perangkat Lunak Perangkat Keras

Komputer, Laptop, Proyektor

Nama Dosen Pengampu Suzanna Lamria Siregar

Mata Kuliah Prasyarat (Jika Ada) Matematika Dasar 1, Matematika Dasar 2

Mata Kuliah: Statistika 1 (IT045227) / 2 SKS

[CPPS 14 CPMK 14.1]: Mahasiswa memahami statistika deskriptif melalui

pengumpulan data secara mandiri. (mg ke-15)

[CPPS 1, 9 CPMK 1.1, 9.2]: Mahasiswa mampu menjelaskan peramalan melalui

persamaan linier sederhana dan berganda. (mg ke-13,14)

[CPPS 1, 9 CPMK 1.1, 9.2]: Mahasiswa mampu menjelaskan distribusi normal.

(mg ke-12)

CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH STATISTIKA 1 : 1. Kemampuan memahami konsep sains yang mendukung analisis, metode dan teknik komputasi paralel yang terdistribusi dalam pengembangan produk perangkat lunak

teknologi informasi untuk sistem dengan kompleksitas komputasi. 2. Kemampuan memahami konsep sistem cerdas yang mencakup machine learning, deep learning dan data analyst. 3. Kemampuan mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidang keahliannya.

EVALUASI TENGAH SEMESTER (mg ke-11)

EVALUASI AKHIR SEMESTER (mg ke-16)

[CPPS 1 CPMK 1.1]: Mahasiswa mampu menjelaskan tentang statistika deskriptif

(mg ke-1) [CPPS 1 CPMK 1.1]: Mahasiswa mampu menjelaskan manfaat pendekatan

statistika deskriptif dalam analisis ekonomi. (mg ke-2)

[CPPS 1 CPMK 1.1]: Mahasiswa mampu memahami distribusi frekuensi dan

grafik (mg ke-3)

[CPPS 1 CPMK 1.1]: Mahasiswa mampu memahami perhitungan ukuran pusat.

(mg ke-4,5)

[CPPS 1 CPMK 1.1]: Mahasiswa mampu menjelaskan pencacahan anggota ruang

dan probabilitas distribusi teoritis. (mg ke-8,9,10)

[CPPS 1 CPMK 1.1]: Mahasiswa mampu memahami perhitungan ukuran

penyimpangan data. (mg ke-6,7)

Minggu

Ke-

Sub-CPMK

(Kemampuan

akhir yang

diharapkan)

Bahan Kajian (Materi

Pembelajaran)

Bentuk &

Metode

Pembelajaran

Waktu

Belajar

(Menit)

Penilaian

Referensi Indikator Kriteria Bobot

1 Memahami

tujuan

mempelajari

statistika

deskriptif terkait

penerapannya

pada metode

penelitian dan

tugas akhir

Pengertian Statistika

deskriptif

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

Laboratorium

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan

pengertian statistika

deskriptif melalui contoh

terkait

Partisipasi

Mahasiswa

5 % 1,2,3,4,5,6

2 Memahami

pengertian data

dan cara

pengumpulan

data serta

manfaat

pendekatan

statistika

deskriptif dalam

analisis ekonomi.

Perbedaan statistika deskriptif

dan induktif, jenis data,

sumber data, populasi,

sampel

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

Laboratorium

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan

Perbedaan statistika

deskriptif dan induktif, jenis

data, sumber data, populasi,

sampel

Partisipasi

Mahasiswa

5 % 1,2,3,4,5,6

3 Memahami

distribusi

frekuensi dan

grafik.

Aturan Struges, distribusi

frekuensi data tidak

berkelompok dan data

berkelompok, diagram

balok,histogram, polygon,

ogive

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

Laboratorium,

Tugas 1

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan Aturan

Struges, distribusi frekuensi

data tidak berkelompok dan

data berkelompok, diagram

balok,histogram, polygon,

ogive

Partisipasi

Mahasiswa

5 % 1,2,3,4,5,6

4 Memahami

menghitung

ukuran pusat

Nilai rata- rata (Mean),

Median, Kuartil, Desil,

Persentil

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

Laboratorium,

Tugas 2

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan Nilai

rata- rata (Mean), Median,

Kuartil, Desil, Persentil,

Partisipasi

Mahasiswa

5 % 1,2,3,4,5,6

5 Memahami

menghitung

ukuran pusat

(lanjutan)

Modus, Rata- rata ukur - Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

Laboratorium,

Tugas 3

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan Modus,

Rata-rata ukur

Partisipasi

Mahasiswa

5 % 1,2,3,4,5,6

6 Memahami

menghitung

ukuran

penyimpangan

data

Range, Range Semi

Antar Kuartil, Simpangan

Rata-rata, Ragam

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

Laboratorium,

Tugas 4

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan Range,

Range Semi Antar Kuartil,

Simpangan Rata- rata,

Partisipasi

Mahasiswa

5 % 1,2,3,4,5,6

7 Memahami

menghitung

ukuran

penyimpangan

data (lanjutan)

Simpangan Baku, skor Z,

koefisien variasi

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan Ragam, Simpangan Baku, skor Z, Koefisien variasi

Partisipasi

Mahasiswa

5 % 1,2,3,4,5,6

Laboratorium,

Tugas 5

8 Memahami

mencacah

anggota ruang

contoh.

Memahami probabilitas distribusi teoritis.

Permutasi dan kombinasi,

peluang dengan Distribusi

Binomial, Distribusi Hiper-

geometris..

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

Laboratorium

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan Permutasi dan kombinasi, peluang dengan Distribusi Binomial

Partisipasi

Mahasiswa

10 % 1,2,3,4,5,6,7

9 Memahami

mencacah

anggota ruang

contoh.

Memahami probabilitas distribusi teoritis

(lanjutan).

Distribusi Poisson, soal. - Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

Laboratorium,

Tugas 6

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan Distribusi Poisson

Partisipasi

Mahasiswa

10 % 1,2,3,4,5,6,7

10 Memahami

mencacah

anggota ruang

contoh.

Memahami probabilitas distribusi teoritis

(lanjutan).

probabilitas distribusi teoritis - Bentuk : Kuliah

- Metode :

- Ceramah,

Problem Based

Learning,

Praktik

Laboratorium,

Tugas 7

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan probabilitas distribusi teoritis

Partisipasi

Mahasiswa

10 % 1,2,3,4,5,6,7

11 UJIAN TENGAH SEMESTER

12 Memahami data

kontinu distribusi

normal.

Distribusi normal - Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning, Praktik

Laboratorium,

Tugas 8

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan

Distribusi normal

Partisipasi

Mahasiswa

10 % 1,2,3,4,5,6,7

13 Memahami

peramalan

melalui

persamaan linier

sederhana dan

berganda.

Variabel bebas satu variable

dan variable bebas lebih dari

satu variabel, variable terikat

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning, Praktik

Laboratorium,

Tugas 9

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan Variasi

musim, variasi siklis, gerak tak

beraturan, trend sekuler,

metode tangan bebas, semi

rata-rata, kuadrat terkecil,

trend sekuler tahun ganjil

dan tahun genap.

Partisipasi

Mahasiswa

5 % 1,2,3,4,5,6

14 Memahami

peramalan

melalui

persamaan linier

sederhana dan

berganda.

Persamaan garis, koefisien

korelasi, koefisien

determinasi, peramalan.

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning, Praktik

Laboratorium,

Tugas 10

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan Variasi musim, variasi siklis, gerak tak beraturan, trend sekuler, metode tangan bebas, semi rata-rata, kuadrat terkecil, trend sekuler tahun ganjil dan tahun genap.

Partisipasi

Mahasiswa

10 % 1,2,3,4,5,6

15 Memahami

Statistika

Deskriptif melalui

pengumpulan

data secara

mandiri oleh

mahasiswa.

Contoh kasus - Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning, Praktik

Laboratorium,

Tugas 11

2 x 50

Menit

Mampu menjelaskan proses pengambilan data dan interpretasi secara deskriptif

Partisipasi

Mahasiswa,

Presentasi

mahasiswa,

10 %

16 UJIAN AKHIR SEMESTER

FORMAT RANCANGAN TUGAS 1

Nama Mata Kuliah : Statistika 1 SKS : 2

Program Studi : Teknik Informatika Pertemuan ke : 3

Fakultas : Teknologi Industri

A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Aturan Struges, distribusi frekuensi data tidak berkelompok dan data berkelompok, diagram balok,histogram, polygon, ogive, sehingga

mahasiswa dapat melakukan pembuatan distribusi frekuensi dan modifikasinya dari pengumpulan data

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan

b. Metode atau Cara pengerjaan

Contoh data mentah (raw data) diberikan untuk dilakukan penentuan jumlah kelas, interval, range.

Mahasiswa melakukan perhitungan untuk penentuan jumlah kelas, interval, range, distribusi frekuensi data tidak berkelompok dan data berkelompok, diagram balok,histogram, polygon, ogive

Cara pengerjaan tugas sesuai dengan langkah-langkah perhitungan.

Hasil akhir penugasan dikomparasi dengan materi yang sudah disampaikan. c. Deskripsi Luaran tugas yang dihasilkan :

C. KRITERIA PENILAIAN (5 %)

- Kelengkapan isi rangkuman - Kebenaran isi rangkuman - Daya tarik komunikasi/presentasi





B. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Nilai rata- rata (Mean), Median, Kuartil, Desil, Persentil

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan


Contoh soal berupa data yang disajikan dalam bentuk distribusi frekuensi

TugasMahasiswa menghitung Nilai rata- rata (Mean), Median, Kuartil, Desil, Persentil









A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Modus, Rata-rata ukur Range, Range Semi Antar Kuartil, Simpangan Rata-rata

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan



TugasMahasiswa menghitung Modus, Rata-rata ukur Range, Range Semi Antar Kuartil, Simpangan Rata-rata









A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Ragam, Simpangan Baku, skor Z, Koefisien variasi

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan



TugasMahasiswa menghitung Ragam, Simpangan Baku, skor Z, Koefisien variasi









A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Hubungan Mean, Median, Modus distribusi data simetris dan asimetris, skewness dan kurtosis.

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan



TugasMahasiswa menghitung Mean, Median, Modus distribusi data simetris dan asimetris, skewness dan kurtosis









A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Ruang contoh, anggota ruang contoh, kejadian, kejadian kosong, pengertian probabilitas, probabilitas kejadian saling asing, tidak saling asing,

bebas, tidak bebas, bersyarat

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan


Contoh soal berupa data kasus

TugasMahasiswa menghitung Ruang contoh, anggota ruang contoh, kejadian, kejadian kosong, pengertian probabilitas, probabilitas kejadian saling asing, tidak saling asing, bebas, tidak bebas, bersyarat



C. KRITERIA PENILAIAN (7,5 %)






A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Permutasi dan kombinasi, peluang dengan Distribusi Binomial

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan



TugasMahasiswa menghitung Permutasi dan kombinasi, peluang dengan Distribusi Binomial



C. KRITERIA PENILAIAN (7,5 %)






A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Distribusi Hiper-geometris ,Distribusi Poisson

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan



Tugas Mahasisa menghitung Distribusi Hipergeometris ,Distribusi Poisson









A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Distribusi normal

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan



Tugas Mahasisa menghitung Distribusi normal









A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan Variabel bebas satu variable dan variable bebas lebih dari satu variabel, variable terikat, persamaan garis, koefisien korelasi, koefisien

determinasi, peramalan.

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan



TugasMahasiswa menentukan persamaan linier, menghitung koefisien korelasi, koefisien determinasi, peramalan









A. TUJUAN TUGAS : Mampu menjelaskan proses pengolahanlan data secara manual dan terkomputerisasi dan interpretasi secara deskriptif

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan



TugasMahasiswa menghitung dengan program sederhana dan interpretasi secara deskriptif





universitas gunadarma program studi teknik ...sap.gunadarma.ac.id/upload/it-045227.pdfantar kuartil,...

Documents