rencana pembelajaran semester (rps) program studi … · analaisis keputusan bisnis 240613...
TRANSCRIPT
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
PROGRAM STUDI STATISTIKA
PROGRAM STUDI STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMUNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYA
2015
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
PROGRAM STUDI STATISTIKA
PROGRAM STUDI STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMUNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYA
2015
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
PROGRAM STUDI STATISTIKA
PROGRAM STUDI STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMUNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYA
2015
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Analisis Ekplorasi Data Semester:4 Kode:240413 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Ika Damayanti, S.Si., M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Analisis Eksplorasi Data 240413 Sosial Pemerintahan 3 0 III 18 Agustus 2016OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 8 : Dapat menjelaskan konsep manajemen data, eksplorasi data dan menganalisis data.CP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 8.1 : Mampu menjelaskan konsep manajemen, eksplorasi data, serta dapat menganalisis dataCP 11.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan tertulis dengan menggunakan Bahasa Indonesia dan Bahasa InggrisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKAnalisis Eksplorasi data merupakan metode untuk mengenali pola data nelalui diagram atau grafik, mendeteksi adanya nilaipencilan/outlier, menentukan pola hubungan antar variabel dengan menggunakan diagram pencar dan membuat garispersamaan serta melakukan smoothing data. Penyajian data dalam bentuk tabel kontingensi dan melakukan analisis
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
hubungan dari variabel yang bersifat kategori.Pustaka Utama :
1. Tukey, J.W., : Exploratory Data Analysis, Past, Present and Future, Technical Report, Princeton University, 1993Pendukung :2. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Pengantar Metode Statistika
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (SUB-CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mampu menjelaskanmengenai analisiseksplorasi data
Gambaran umum AnalisisEksplorasi Data[Pustaka: 1]
KuliahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50]
Tugas 1:
[BT:1x3x50][BM:1x3x60]
1. Ketepatan dalammenjelaskanambaran umumAnalisis EksplorasiData
Non test: Mempelajari buku
laporan provinsidalam angka
Test
5 %
2,3 Dapat melakukanpemeriksaan data tunggal
1. Pemeriksaan data tunggal[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
1. kemampuanmembuat diagramsteam and leaf
2. kemampuanmembuat dan
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (SUB-CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
menganalisismenggunakanboxplot
3. Tepat dalammelakukanpemeriksaan outlier
TestKuis 1
4,5 Dapat melakukanpemeriksaan datakelompok
Pemeriksaan data kelompok Tatap mukaDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Mampu melakukanpemeriksaan datakelompokmenggunakan BoxPlot
2. Mampu melakukanpembandingan datakelompok
TestKuis 1
5%
6,7 Dapat melakukanpemeriksaan distribusidata
Pemeriksaan distribusi data Tatap mukaDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Dapat melakukanpemeriksaankenormalan datatunggal
2. Dapat melakukanpemeriksaankenormalan datamultivariate
TestKuis 1
5%
8 Evaluasi TengahSemester
Test 20%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (SUB-CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Ujian tulis9 dan
10
Dapat melakukanpemilihan transformasidata
Transformasi data[Pustaka: 1]
KuliahDiskusi (penjelasan contohsoal)[BM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Dapat melakukantransformasiuntukkehomogenandata
2. Dapat melakukantransformasiuntuk kenormalandata
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh soal
4 %
11 dan12
Mampu melakukananalisis untuk databerpasangan
1. Analisis untuk databerpasangan
[Pustaka: 1]
Kuliah (pemaparan standarkemiskinan internasional)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 3x3x50][BM: 3X3X60]
1. Dapat membuatdiagram kotakgaris untuk databerpasangan
2. Dapat melakukanpenelusuran polahubungan databerpasanganmenggunakandiagram
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestKuis 2
5%
13 dan14
Dapat melakukanpersamaan garis lurus
Persamaan garis lurus
[Pustaka: 8]
KuliahPraktikum[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertai
1. Mampumenghitung rasiokoefisien dan garis
2. Dapat melakukanprosedur iterasi
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (SUB-CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
contoh soal secara mandiri[BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
garis resisten
15 Dapat melakukan analisisregresi
1. Analisis regresi[Pustaka: 1]
PraktikumPresentasi[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Dapat melakukananalisis denganmetode regresi(data memerlukantransformasi)
2. Dapat melakukanpemeriksaan sisaanpada model regresi
Tes lisan 7%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1] Test:Ujian tertulis
50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Analisis Keputusan Bisnis Semester:VI Kode:240613 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Ika Damayanti, S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Analaisis Keputusan Bisnis 240613 Pemodelan 3 0 VI 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 3 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baik secara lisan
maupun tertulisCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baik secara lisan
maupun tertulisCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKAnalisis Keputusan Bisnis merupakan salah satu mata kuliah yang bertujuan untuk menerapkan konsep probabitlitas danekspektasi dalam permasalahan pengambilan keputusan baik di dunia bisnis ekonomi dan sosial pemerintahan.
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
Pustaka Utama :1. Kuntoro Mangkusubroto., Analisis Keputusan : Pendekatan Sistem Dalam Man-jemen Usaha Dan Proyek, Penerbit Ganeca Exact
Bandung, Cetakan ke-6, 1989.2. Holloway. C. H., Decision Making Under Uncertainty : Models And Choices, Prentice-Hall, New Jersey, 1979.Pendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Pengantar Metode Statistika
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskantentang pengambilankeputusan
diskusi tentang pengambilankeputusan, Pohon Keputusan :Alternatif dalamPengambilan Keputusan[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
Ketepatan dalammenjelaskan tentangpengambilan keputusan
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
3 %
3 Mahasiswa dapatmengambar pohonkeputusan dalam prosespengambilan
1. Pohon Keputusan : TahapanPengambaran PohonKeputusan
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50]
Ketepatan dalammengambar pohonkeputusan dalam prosespengambilan
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
keputusan [Pustaka: 1,2]Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
keputusanTugas
4, dan5
Mahasiswa mampumenentukan kriteriayang terbaik dalamproses pengambilankeputusan
Mahasiswa mampumengimplementasikan teori probabilitasdalam prosespengambilamkeputusan
1. Pohon Keputusan : Kriteriadalam Pengambilan Keputusan
2. Probabilitas : PendekatanProbabilitas dalamPengambilan Keputusan
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketelitianmenentukankriteria yangterbaik dalamproses pengambilankeputusan
Ketepatanmengimplementasikan teoriprobabilitas dalamprosespengambilamkeputusan
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh
3 %
6 dan 7 Mampu Menjelaskantentang aturan-aturandasar probabilitas yangmahasiswa harusmengerti untuk prosespengambilan keputusan
1. Probabilitas : Aturan DasarProbabilitas dalamPengambilan Keputusan
[Pustaka: 2]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50][BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalamMenjelaskan tentangaturan-aturan dasarprobabilitas yangmahasiswa harusmengerti untuk prosespengambilankeputusan sampling
3%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10 Mampu melakukanKualitas informasimenjadi langkah utamadalam pengambilankeputusan untukmendukung nilaiinformasi yang bagusyang digunakan dalampengambilankeputusan
Nilai Informasi : Kualitas danNilai Informasi dalamPengambilan Keputusan[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi kasus penerapanSampling Cluster 1 tahap[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammelakukan Kualitasinformasi menjadilangkah utama dalampengambilan keputusanuntukmendukung nilaiinformasi yang bagusyang digunakan dalampengambilankeputusan
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestPresentasi
8 %
11 Mampu melakukanBagian dalammengimplemenatsikannilai informasi dalampengambilankeputusan
Nilai Informasi : Studi Kasusnilai Informasi[Pustaka: 2]
Tatap mukaDiskusi[TM:1x1x50]
Pemberian tugas[BT: 1x1x50]
[BM: 1X1X60]
Ketepatan dalammengimplemenatsikannilai informasi dalampengambilan keputusan
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
3 %
12 dan13
Mampu melakukuanNilai harapan dalam payoff yang digunakan dalampengambilanKeputusan, dan Peluangkegagalan dalampengamnbilan keputusan
1. Tabel Pay Off : Nilai HarapanPay Off sebagai KreiteriaPengambilan Keputusan
2. Tabel Pay Off : OppourtunityLoss
[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusiPraktikum[TM:2x3x50]
Pemberian tugasAnalisis data kuantitatif[BT: 2x3x50]
Ketepatan dalammelakukuan Nilaiharapan dalam pay offyang digunakan dalampengambilanKeputusan, danPeluang kegagalan
Non test: Keaktifan Tema penelitian
kuantitatif
3%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 2x3x60] dalam pengamnbilankeputusan
14,15 Mampu Menentukan nilaiekspektasi yang dapatmenghasilkan keuntungandalam pengambilankeputusan danImplementasi dari tabelpay off dalam realitanyata
Tabel Pay Off : NilaiEkspektasi Keuntungandengan Informasi Sempurna
Tabel Pay off : Studi Kasus
[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusiPraktikum[TM:2x3x50]
Pemberian tugasStudi kasus[BT: 2x3x50][BM: 2x3x60]
KetepatanMenentukan nilaiekspektasi yang dapatmenghasilkankeuntungandalam pengambilankeputusan danImplementasi dari tabelpay off dalam realitanyata
Non test: Keaktifan
6%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2] Tes 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah :Aljabar Linear Semester:III Kode:240304 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:Gangga Anuraga, S.Si.,M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Aljabar Linear 240304 Teori Statistik 3 0 III 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si., M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 4 : Mampu menerapkan konsep dasar Matematika dan teori Statistika dalam 2 bidang terapan (bisnis ekonomi dan sosialpemerintahan)CP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 4.1 : Mampu menggunakan konsep dasar matematika di dua bidang terapanCP 4.2 : Mampu menjelaskan penggunaan konsep dasar statistika matematikaCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama timCP 14.1 : PEDULI,ramah, santun, rapi, nyaman, saling menghargai, toleran, suka menolong, gotong royong, nasionalis,kosmopolit, mengutamakan kepen-tingan umum, bangga menggunakan bahasa dan produk Indonesia, dinamis, kerja keras,dan beretos kerja
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
CP 15.1 : AMANAH, jujur,beriman dan bertaqwa, adil, bertanggung jawab, berempati, berani mengambil resiko, pantangmenyerah, rela berkoban dan berjiwa patriotik.CP 16.1 : GIGIH, Tangguh,bersih dan sehatm disiplin, sportif, andal, berdaya tahan, bersahabat, kooperatif, determinative,kompetitif, ceria.CP 17.1 : INOVATIF Cerdas,kritis, kreatif, ingin tahu, berpikir terbuka, produktif, berorientasi Ipteks, dan reflektif
Diskripsi singkat MKAljabar Linier merupakan salah satu mata kuliah di bidang teori, yang bertujuan menguasai konsep-konsep dasarmatematika untuk memahami teori tentang Vektor, Operasi Dasar Matriks, Determinan, Invers, Vektor Random, SistemPersamaan Linier, Ruang Vektor, Nilai dan Vektor Eigen. Serta mampu menggunakan konsep tersebut untuk pengolahanvariabel random, perumusan pemodelan dan perhitungan univariate dan multivariat, baik secara manual maupun denganmenggunakan paket program statistik.
Pustaka Utama :1. Schott, R. J.,Matrix Analysis for Statistics. John wiley & Sons, Inc. New York. ,19972. Anton, H. R.,Elementary Linear Algebra. John Wiley & Son, New York., .1994Pendukung :3. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 [C2,A2] Mampumenguraikan konsepoperasi dasar matrik
1. KONTRAK KULIAH DANPENDAHULUAN ALJABARLINEAR
2.OPERASI DASAR MATRIK
Ceramah (pemaparankonsep operasi dasarmatrik)Diskusi (penjelasan contoh
1. Ketepatan dalammenguraikan operasidasar matrik
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
soal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
Membuat resume
Test
3 & 4 [C2,A2] Mampumenjelaskan trace,determinan, invers,matrik partisi, rankmatrik, dan matrikorthogonal.
1. TRACE, DETERMINANDAN INVERS
2. MATRIK PARTISI, RANKMATRIK DAN MATRIKORTHOGONAL
[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugas (3 & 4)Membuat ringkasan disertaicontoh[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammenyelesaikan soaltrace determinan daninvers
2. Ketepatan dalammenyelesaikanmenjelaskan matrikpartisi, rank matrikdan matrikorthogonal
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
Test
5 %
5, 6,&7
[C2,A2,P1] Mampumenjelaskan konsepvector random, ruangvector, orthogonalprojection dan crossproduct
1. VEKTOR RANDOM2. RUANG VEKTOR3. Orthogonal Projection dan
Cross Product[Pustaka: 1]
Ceramah (pemaparankonsep)Diskusi (penjelasan contohsoal)[BM:3x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertai
1. Ketelitian dalammenyelesaikan soal-soal verktor random,ruang vector ,orthogonal projectiondan cross product
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh soal
6 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
contoh soal secara mandiri[BT:3x3x50][BM: 3X3X60]
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10,11,
&12
[C3,A2,P1] Mampumengaplikasikan konsepkronecker, eigenvalue,eigen vector,singular valuedecompositions, spectraldecomposition.
1. Kronecker (KroneckerProduct dan Sum)
2. EIGEN VALUE DANEIGEN VEKTOR
3. Singular ValueDecomposition (SVD)
4. SPECTRALDECOMPOSITION
[Pustaka: 1, 2]
Ceramah (pemaparankonsep)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:4x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 4x3x50][BM: 4X3X60]
Ketelitian dalammenyelesaikanpersoalan tentangKronecker (KroneckerProduct dan Sum),EIGEN VALUE DANEIGEN VEKTOR,singular ValueDecomposition (SVD),SPECTRALDECOMPOSITION
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Test
7 %
13, 14,& 15
[C3,A2,P2] Mampumenerapkan konsepdekomposisi faktorisasiLU, quadratic forms,generalized invers
1. DEKOMPOSISIFAKTORISASI LU
2. QUADRATIC FORMS3. GENERALIZED INVERS
[Pustaka: 1,2]
Kuliah (pemaparan konsep)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:3x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 3x3x50][BM: 3X3X60]
1. Ketepatan dalammenerapkan konsepdekomposisifaktorisasi LU,quadratic forms,generalized invers
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Test
7 %
16 Evaluasi Akhir [Pustaka: 1,2] Test: 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Semester Ujian tertulis
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Analisis Perancangan Survei Semester:V Kode:240139 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Sari C., S.Si, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Analisis dan Prancangan Survei 240139 Pemodelan 3 0 V 18 Agustus 2016OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 7 : Dapat menerapkan konsep Pengumpulan DataCP 9 : Dapat mengelola surveyCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 7.2: Mampu merancang dan menerapkan surveyCP 9.1 : Mampu mengelola surveyCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKMata kuliah ini membahas mengenai bagaimana merumuskan permasalahan dan tujuan survei, merencanakan survei,menentukan teknik sampling dan memilih obyek survei dengan tepat, merancangan kuisioner, pengorganisasian dan
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
administrasi survei di lapangan, verifikasi dan validasi data, menysusun program entri, melakukan survei lapangan, sertamenganalisis, membuat laporan dan mempresentasikan hasil analisis data survei.
Pustaka Utama :1. Warwick, D.P. and Lininger, C.A. 1975. The Sample Survei: Theory and Practice. McGraw-Hill, Inc., New York.Pendukung :2. Buckingham, A. and Saunders, P. 2004. The Survei Methods Workbook. Oodisey Press Inc., Gonic, New Hampsire.3. Scheaffer, R. L., Mendenhall, W and Ott Lyman. 1990. Elementary Survei Sampling, 4th Edition, PWS-Kent Publishing
Company Boston.Media Pembelajaran Software: Hardware:
- Modul ajar, whiteboard,Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Metode statistika, stastistika non parametrik
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu mengkonstruksiperancangan survei sesuaidengan penelitian
1. Pengantar perencanaan survei2. Tahapan survei dan perumusan
masalah
[Pustaka: 1 dan 2]
CeramahDiskusi
[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
1. Ketepatan dalammerencanakan survei
2. Ketepatan dalammerumuskanmasalah penelitian
3. Ketepatan dalammenentukan tujuansurvei
4. Ketepatan dalammenentukan sasarandan lingkup survei
5. Ketepatan dalammengidentifikasi
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
Test:portofolio
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
tahapan survei3 & 4 Mampu merumuskan
teknik penarikan contohyang paling efisien danpraktis sesuai dengantujuan survei.
1. Review metode2. Penarikan contoh
[Pustaka: 1,3]
Diskusi studi kasus[TM:2x3x50]
Pemberian tugas[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammenganalisis konsepdasar penarikancontoh
2. Ketepatan dalammelakukan penarikancontoh takberpeluang
3. Ketepatan dalammelakukan penarikancontoh berpeluang.
4. Ketepatan dalammenganalisissampling error danstandard error
5. Ketepatan dalampemilihan obyeksurvei
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
TestPortofolio
4 %
5 dan 6 Mampu merancangkuisioner yang valid
1. Desain kuisioner2. Panduan wawancara[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi studi kasus[BM:2x3x50]
Pemberian tugas
[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammemilic carapengumpulaninformasi
2. Kesesuaian dalammelakukanwawancara dalamsurvei
3. Kejelasan dalam
Non test: Keaktifan dalam
diskusi Portofolio
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
mempresentasikanhasil survei.
7 Mampu menjelaskanpengorganisasian danadministrasi lapangandalam suivei
1. Manajemen survei2. Penjaminan mutu data survei
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammelakukanpenyuntingan danpengkodean terhadaphasil survei
2. Ketepatan dalampengembangan danpemeriksaan peubah
Non test: Portofolio Keaktifan
3%
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
10 dan11
Mampu merumuskanprogram entri
Desain program entri data[Pustaka: 1, 2]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Kesesuaianpembuatan programentri
2. Ketepatan dalampengoperasianprogram entri
Non test:Portofoliokeaktifan
4 %
12 Mampu mengidentifikasitahapan-tahapan yangdilalui dalam pelaksanaansurvei
1. Tahapan-tahapan survei2. Kendala-kendala survei3. Cara mendapatkan responden4. Etika berwawancara
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:1x3x50][BT: 1x3x50]
1. Ketepatan dalamperencanaan
Non test: Portofolio
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 1X3X60]13 dan
14Mampu melakukan surveilapangan dengan penuhtanggung jawab
1. Teknik sampling2. Pemilihan responden3. Proses wawancara4. Penanganan dokumen hasil
survei[Pustaka: 1,2,3]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepanan dalammengidentifikasiteknik sampling
2. Kesesuaian dalampemilihan responden
3. Ketepatan dalampelaksanaan survei dilapangan
Non test:PortofolioKeaktifan
Test:Mind mapping surveilapangan
4%
15 Mampu menganalisisdata survei
Analisis data dan laporan hasilsurvei
[Pustaka: 1,2,3]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammenganalisis datasurvei
2. Kesesuaikan dalampembuatan laporansurvei
Test:Pembuatan laporansurvei
4%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Test:Presentasi hasilsurveiLaporan survei
50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Analisis Time Series Semester:IV Kode:240604 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:Artanti Indra, S.Si., M.Si., Ika Damayanti, S.Si., M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Analisis Time Series 240604 Penguasaan Pengetahuan 3 0 IV 18 Agustus 2016OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baiksecara lisan maupun tertulisCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKMata kuliah ini mengajarkan mengenaianalisis untuk data runtun waktu. Analisis yang diajarkan meliputi metode rata-rata
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
bergerak, smoothing, dan ARIMA Box Jenkins. Mahasiswa diajarkan melakukan identifikasi, pemodelan, verifikasi danperamalan data runtun waktu. Dalam mata kuliah ini mahasiswa juga diharapkan mampu menggunakan software yangsesuai untuk data runtun waktu. Diharapkan setelah menempuh kuliah ini, mahasiswa akan mampu melakukan analisa dataruntun waktu.
Pustaka Utama :1. Cryer, J.D., 1986, Time Series Analysis, Masachusets, PWS PublishersPendukung :2. Hanke, J.E., Reitsch, A.G., & Wichern, D.W., 2001. Business Forecasting, 7th edition, Singapore, Prentice-Hall3. Sukarna, &Aswi, 2006, AnalisisDeretWaktu (teoridanaplikasi), Makasar, Andira Publisher.4. Wei, W.W.S. 1990, Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods, Addison-Wesley Publishing Co., USA.
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskankonsep analisis deretwaktu
1. Analisis deret waktu2. Konsep autikorelasi3. Autokorelasi parsial
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
1. Ketepatanmenjelaskan konsepanalisis data deretwaktu
2. Ketepatan dalammenjelaskanberbagai pola dataderet waktu
3. Ketepatan dalammenjelaskan proses
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
deret waktu stikastikdan stasioner.
4. Ketepatan dalamperhitungan nilaifungsi autokorelasidan fungsiautokorelasi parsial.
3 & 4 Mampu menganalisismetode-metode yangdigunakan pada analisisdata runtun waktu
1. Metode rata-rata bergerak2. Metode penghalusan
eksponensial
[Pustaka: 1,3]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugas (3 & 4)Membuat ringkasan disertaicontoh[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammenerapkan metoderata-rata bergerakdan metodepenghalusan
2. Ketepatan dalamperhitungan analisismetode rata-ratabergerak dan metodepenghalusaneksponensial
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
Test:Kuis 2
5 %
5 dan 6 Mampu menganalisisregresi deret waktu sesuaipola data
1. Pola data2. Analisis regresi deret waktu[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammenganalisis regresideret waktu untu polatrend
2. Ketepatan dalammenganalisis regresideret waktu untukpola musiman
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh
Test:Kuis 2
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
7 Mampu menjelaskantahapan ARIMA BoxJenkins
Konsep dasar Arima Box Jenkins CeramahDiskusi[BM:1x3x50][BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammenjelaskan tahapanARIMA Box Jenkins
2. Ketepatan dalammenjelaskan modelumum ARIMA
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9 Mampu menganalisisdata deret waktu sesuaimetode AR(p) atauMA(q)
1. ARIMA (P,0,0)2. ARIMA (0,0,q)3. ARIMA (p,0,q)4. ARIMA non-stasioner5. ARIMA musiman[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi kasus penerapanmetode ARIMA[TM:7x3x50][BT: 7x3x50][BM: 7X3X60]
1. Ketepatan dalammenganalisis danmeramalkan metodeautoregressive
2. Ketepatan dalammenganalisis danmeramalkan metodemoving average
3. Ketepatan dalammemodelkan danmeramalkan denganmetode ARIMAStasioner.
4. Ketepatan dalammenganalisis datanon-stasioner
5. Ketepatan melakukanperamalan denganmetode ARIMA non-
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestPresentasi
15 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
stasioner.6. Ketepatan
menganalisis datamusiman non-multiplikatf danmultiplikatif
7. Ketepatan dalammenerapkan metodeperamalan ARIMAmusiman maupuncampuran
13, 14,& 15
[C3,A2,P2] Mampumenerapkan konsepintegral padapermasalahan sistembidang kutub.
1. Koordinat Kutub2. Grafik dalam koordinat kutub3. Luasan dalam koordinat
kutub4. Persamaan parametrik5. Garis singgung dan panjang
busur dalam koordinat kutub
[Pustaka: 2,3]
Kuliah (pemaparan konsepbilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:3x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 3x4x50][BM: 3X4X60]
1. Ketepatan dalammengidentifikasikoordinat kutub
2. Keterampilan dalammenggambar grafikdalam koordinatkutub.
3. Ketepatan dalammengembangkanpersamaanparametrik.
4. Ketelitian dalammenyelesaikanmasalah garissinggung danpanjang busur dalamkoordinat kutub.
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestKuis 4
7 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |6
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Test:Ujian tertulis (30%)Tugas kelompok(10%)Ujian lisan (10%)
50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Analisis Regresi Semester:III Kode:240407 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Dra. Wara Pramesti, M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Analisis Regresi 240407 Penguasaan Pengetahuan 3 0 III 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 5 : Mampu menganalisis data kuantitatif dan kualitatifCP 6 : Mampu merumuskan permasalahan dan mampu menggunakan Komputer sebagai alat pengolahan dataCP 10: Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 5.1 : Mampu menganalisis data kuantitatif secara univariateCP 5.2 : Mampu menganalisis data kuantitatif secara multivariatCP 6.2 : Mampu menyelesaikan permasalahan dengan bantuan software statistikaCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.1 : Mampu mengkomunikasikan secara lisan dan tertulis dengan menggunakan Bahasa Indonesia dan BahasaInggris
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
CP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama timDiskripsi singkat MK
Analisis regresi merupakan salah satu topik dalam ilmu statistika untuk mendapatkan model yang menyatakan hubunganantara variabel respon dengan variabel prediktor. Model yang didapatkan dapat digunakan untuk mendeteksi kemaknaanpengaruh prediktor pada respon, serta dapat digunakan pula untuk memprediksi respon bila nilai prediktor ditentukan ataudiketahui.
Pustaka Utama :1. Draper, N. dan H. Smith, Applied Regression Analysis, Second Edition, 1998.2. Myers, R. H. Classical And Modern Regression With Applications, PWS-Kent Publishing Company, Boston, 1989Pendukung :3. Weisberg, S.A, 2005. "Applied Linear Regression". John Wiley & Sons.4. Sheather, S.J, 2009. "A Modern Approach to Regression with R".Springer.
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Pengantar Metode Statistika
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskananalisis regresi secaraumum,dan HubunganAntar Variabel
1. Pendahuluan2. Perbedaan Korelasi dan
Regresi3. Pengertian bentuk Hubungan
antar Variabel4. Hubungan Kausal dalam
Model Regresi5. Variabel Prediktor dan Respon
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50]
1. Ketepatanmenjelaskan konsepanalisis regresi
2. Ketepatan dalammenjelaskanberbagai HubunganAntar Variabel
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
dalam Regresi[Pustaka: 1,2,3]
[BM:2x3x60]
3 - 7 Mampu mengaplikasikanRegresi LinierSederhana
1. Persamaan Regresi LinierSederhana dan asumsi yangmendasarimodel
2. Pendugaan (titik interval)parameter model menggunakanmetode Ordinary Least Square(OLS)
3. Pengujian Parameter Modeldengan Pendekatan AnalisisVarians dan uji t sertapenafsirannya.
4. Kesetaraan Uji ParameterRegresi dan Parameter Korelasidalam regresi linier sederhana.
5. Korelasi dalam Regresi LinierSederhana : Koefisien KorelasiLinier
6. Ukuran PenilaianKemampuan/KesesuaianModel : R-Square
7. Prediksi menggunakan model8. Melakukan Analisis Regresi
dengan uji Serentak danParsial. Melakukan AnalisisKorelasi Linier dan korelasi
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM 5x3x50]
Pemberian tugas (3-7)Membuat ringkasan disertaicontoh[BT:5x3x50][BM: 5X3X60]
1. Ketepatan dalammengaplikasikanregresi linearsederhana terhadapdata
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
tugas
15 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Parsial9. Estimasi Interval untuk rata-
rata10. Prediksi untuk Amatan Baru11. Model dengan amatan
berulang pada prediktor12. Pengujian kesesuaian model
[Pustaka: 1,3]
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9-14 Mampu menganalisisdata regresi linearberganda
1. Persamaan Regresi LinierGanda dan Asumsi yangMEndasari Model
2. Pendugaan Titik ParameterModel menggunakan metodeOLS (dengan notasi vektordan matriks)
3. Korelasi dalam regresi Ganda: matriks korelasi, koefisienkorelasi berganda, koefisienkorelasi parsial.
4. Pembentukan Model RegresiLinier Ganda dengan MetodeAll Possible Regression,Forword Selection
5. Pembentukan Regresi Linier
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi kasus penerapananalisis regresi linearberganda[TM:6x3x50][BT: 6x3x50][BM:6X3X60]
1. Ketepatanmenganalisis dataregresi linearberganda dalam suatukasus
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TugasPresentasi
15 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Ganda dengan metode :Backward Elimination danStepwise Regression
6. Model dengan PengaruhInteraksi
[Pustaka: 1, 2,3]15 [C3,A2,P2] Mampu
melakukanPengembanganModel.
1. Model dengan VariabelPrediktor Kualitatif/Katagori(dummy variable)
[Pustaka: 2,3]
Kuliah (pemaparan konsep)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
Ketepatan dalammengaplikasikanmelakukanPengembangan Model
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Tugas
7 %
16 Evaluasi AkhirSemester [Pustaka: 1,2,3]
Test: 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Biostatistika Semester:VI Kode:240141 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:Gangga Anuraga, S.Si., M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Biostatistika 240141 3 0 VI 18 Agustus 2016OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baik secara lisan maupun tertulisCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MK Lingkup pembelajaran mata kuliah Biostatistika meliputi PengantarBiostatistika (Definisi danaplikasinya), Macam – Macam Desain Penelitian observasional (Study Cross Sectional, Study CaseControl, Study Cohort), Ukuran-Ukuran Epidemiologi (Insidensi, Prevalensi),Review statistik Deskriptifdan peluang, Review statistik parametrik, Review statistik non parametrik, Estimasi dan PengujianHipotesis data kategorik,Metode analisis untuk biostatistika (Pengukuran pengaruh data kategorik),UjiMantel Haenszel, Regresi logistik Berganda
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
Pustaka Utama :1. Bernard Rosner, 2006. Fundamentals of Biostatistics. Sixth edition. Thomson Brooks/ColePendukung :2. Marcello Pagano, KimberleeGauvreau. 200. Principles of Biostatistics. Second edition. Duxbury Thomson Learning. CA, USA3. Wayne Daniel W. 1978. Biostatistics : A Foundation for Analysis in The Health Sciences. 3rd edition. John Wiley & sons. NY4. Last JM. A Dictionary of Epidemiology, 4th ed. Oxford: OxfordUniversity Press, 2001.5. Modulkuliah
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Statistika non parametrik, analisis data kualitatif, teknik sampling
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mampu menjelaskanpenerapan metodestatistika pada bidangkesehatan, lingkungansecara umum
1. Pengantar biostatistika2. Definisi biostatistika3. Aplikasi di bidang kesehatan,
lingkungan, dan biologi
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:1x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:1x3x50][BM:1x3x60]
1. Ketepatan dalammengidentifikasiperan statistika padabidang kesehatan,lingkungan, biologi
2. Ketepatan dalammenjelaskanpengertianbiostatistika
Non test: Observasi di kelas
2 %
2 Mampu mengidentifikasidesain penelitian
1. Macam-macam desainpenelitian observasional
CeramahDiskusi (penjelasan contoh
1. Ketepatan dalammembedakan
Non testObservasi di kelas
2 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
observasional[Pustaka: 1]
soal)[TM:1x3x50][BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
penentuan variabeluntuk study crosssectional; study casecontrol; study cohort
3 Mampu mengukur angkamorbilitas
1. Ukuran-ukuranepidemidemiologi
[Pustaka: 5]
CeramahDiskusiProblem based learning[BM:1x3x50][BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammengidentifikasi caramengukur masalahpenyakit
2. Ketelitian dalammenghitung ukuranmorbilitas angkainsidensi danprevalensi
Non test:Observasi di kelas
TestKuis 1
2 %
4 Mampu menerapkanpenentuan distribusidiskret dari suatukejadian dengan tepat
Penyajian data deskriptifDistribusi diskretDistribusi normalAplikasi pada beberapa kasus
CeramahDiskusi[BM:1x3x50][BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammenyajikan data
2. Ketelitian dalammenghitung peluangdistribusi normal
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2 %
5 Mampu menerapkanestimasi parameter danmerumuskan testinghipotesis yang sesuaipada kejadian real
EstimasiTesting hipotesisAplikasi pada beberapa kasus
CeramahDiskusi[BM:1x3x50][BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
3. Ketepatan dalammelakukan estimasiparameter
4. Ketepatan dalammenyusun hipotesisdan melakukanpengujian paraeteruntuk satu dan duasampel
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
6 Mampu melakukanpengujian median denganuji tanda dan wilcoxonuntuk kejadian real
Uji tandaUji wilcoxonAplikasi pada beberapa kasus1,3
CeramahDiskusi[BM:1x3x50][BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
5. Ketepatan dalammelakukan pengujianmedian untuk dataordinal
6. Ketepatan dalammelakukan pengujianrangking wilcoxonuntuk kejadianbiologi, kesehatan,dan lingkungan
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2 %
7 Mampu melakukanpengujian data kategorialdengan baik
- Pengujian dua proporsi- Kontingensi tabel (uji χ2)- Uji Mc Nemar- Hubungan antara Uji Wilcoxon
dan uji χ2
- Statistik Kappa- Aplikasi pada beberapaKasus
CeramahDiskusi[BM:1x3x50][BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
a. Dapat melakukanpengujian kasusbinomial denganmenggunakan ujiproporsi
b. Dapat melakukanpengujian dari tabelkontingency (2x2maupun rxc)
c. Dapat menunjukkanhubungan antara UjiWilcoxon dan uji χ2
Untuk tabelkontingensi 2 x k
d. Mampu menerapkanpada kasus riil
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2 %
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9 Mampu Metode analisis untuk biostatistik Ceramah 1. Ketelitian dalam Non test: 3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
menginterpretasikan RRdan OR
dengan pengukuran pengaruh datakategorik[Pustaka: 1]
Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50]
[BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
menghitung RR danOR
2. Ketepatan dalammenginterpretasikanhasil perhitungan RRdan OR
Menjelaskanpenyelesaian soal-soal terkait.
TestPresentasi
10 Mampu menentukanvariabel confounding danstandarisasi
Confounding dan standarisasi
[Pustaka: 1,3]
Kuliah (pemaparan konsepbilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x4x50][BM: 1X4X60]
1. Ketepatan dalampengendalianvariabel cofounding
2. Ketepatan dalammelakukanstandarisasi padavariabel cofounding.
Non testObservasi di kelas
2 %
11 Mampu menganalisiskonsep mantek Haenszeltest
Odds ratio untuk data stratifieddalam tabel kontingensi k 2x2Uji chi square untuk trend-multiple strataAplikasi beberapa kasus
[Pustaka: 1,3]
Kuliah (pemaparan konsepbilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x4x50][BM: 1X4X60]
1. Ketelitian dalammenghitung OR datastratifikasi danmenginterpretasikanhasilnya
2. Ketepatan dalammelakukan pengujianpengujiankecenderungan pada kstrata denganmenggunakan tabel
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |6
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
kontingensi 2x2 (2kategori)
3. Mampu menerapkanpada kasus riil
12 Mampu membangunmodel regresi logistikberganda dengan baik
1. Pengertian regresi logistik2. Model regresi logistik
berganda3. Interpretasi model4. Aplikasi pada beberaoa kasus
[Pustaka: 1,3]
Kuliah (pemaparan konsepbilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x4x50][BM: 1X4X60]
1. Ketepatan dalammembuat modelregresi logistikberganda dari datadichotomous padakasus real
2. Ketepatan dalammengintrepretasikan estimasiparameter regresilogistik berganda
3. Ketepatan dalammenerapkan kasusreal
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2%
13 Mampu melakukanpengujian data biner daridua kelompok sampel
1. Uji dua proporsi (data biner)2. Penentuan kekuatan
pengujian3. Penentuan ukuran sampel4. Aplikasi pada beberapa kasus
[Pustaka: 1,3]
Kuliah (pemaparan konsepbilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x4x50]
1. Ketepatan dalampengujianperbandingan duaproporsi sebagaidata biner, data duakelompok sampel
2. Ketelitian dalammenghitungkekuatan pengujian
3. Ketepatan dalam
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |7
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 1X4X60] menentukan ukuransampel masing-masing kelompok
4. Ketepatan dalammenerapkankelompok binerpada kasus real
14 Mampu melakukanpengujian hipotesis untukdata longitudinal
Pengujian hipotesis untuk datalongitudinal
[Pustaka: 1]
Kuliah (pemaparan konsepbilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x4x50][BM: 1X4X60]
1. Ketepatan dalammengidentifikasikasusmenggunakan datalongitudinal
2. Ketepatan dalammelakukanpengujian kasusuntuk datalongitudinal
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2%
15 Mampu menganalisisbiostatistika padabeberapa kasus
Studi kasus
[Pustaka: 1,3]
Kuliah (pemaparan konsepbilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x4x50]
1. Ketepatan dalammenerapkanmetode statistikapada kasus realbidang biologi,kesehatan danlingkungan
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |8
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 1X4X60]16 Evaluasi Akhir
Semester[Pustaka: 1,2,3] Ujian tulis 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Desain Eksperimen Semester:IV Kode:240501 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Desain Eksperimen 240501 Pemodelan 3 0 IV 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 7 : Dapat menerapkan konsep Pengumpulan DataCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 7.3 : Mampu merancang eksperimen dan menerapkannyaCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKMatakuliah Desain Eksperimen bertujuan agar mahasiswa mampu merancang pengumpulan data melalui eksperimen danmampu menganalisis data hasil eksperimen serta menginterpretasikannya. Materi teori yaitu mengenai rancangan
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
lingkungan dan rancangan perlakukan disampaikan melalui ceramah dan diskusi.Pustaka Utama :
1. Montgomery, D.C, 2005, Design and Analysis of Experiments, 6th ed. John Wiley & Sons Inc., New YorkPendukung :2. Hinkelmann K, Kempthorne O.1994. Design and Analysis of Experiments. John Wiley &Sons. New York
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Analisis Regresi
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskanKonsep-Konsep DasarDesain Eksperimen
1. Konsep-Konsep Dasar DesainEksperimen
[Pustaka: 1 dan 2]
CeramahDiskusi
[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
1. Ketepatan dalammenjelaskan Konsep-Konsep DasarDesain Eksperimen
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
Test:portofolio
4 %
3 & 4 Mampu mengaplikasikanrancangan acak lengkap
1. Rancangan Acak Lengkap
[Pustaka: 1,2]
Diskusi studi kasus[TM:2x3x50]
Pemberian tugas
1. Ketepatan dalammengaplikasikanrancangan acaklengkap
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BT:2x3x50][BM: 2X3X60] Test
Portofolio5 dan 6 Mampu melakukan
pembandingan ganda,kontras orthogonal dankontras polinomial
1. Pembandingan Ganda, KontrasOrtogonal, dan KontrasPolinomial
[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi studi kasus[BM:2x3x50]
Pemberian tugas
[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammelakukanpembandinganganda, kontrasorthogonal dankontras polinomial
Non test: Keaktifan dalam
diskusi Portofolio
4 %
7 Mampu menjelaskanRancangan AcakKelompok
1. Rancangan Acak Kelompok Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammelakukanRancangan AcakKelompok
Non test: Portofolio Keaktifan
3%
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
10 dan11
Mampu merumuskanRancangan BujurSangkar Latin
Rancangan Bujur Sangkar Latin[Pustaka: 1, 2]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:2x3x50][BT: 2x3x50]
1. KesesuaianmerumuskanRancangan BujurSangkar Latin
Non test:Portofoliokeaktifan
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 2X3X60]12 Mampu melakukan
tahapan-tahapanRancangan Faktorial 2k
1. Rancangan Faktorial 2k Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammelakukan tahapan-tahapan RancanganFaktorial 2k
Non test: Portofolio
3 %
13 dan14
Mampu melakukanRancangan FaktorialFraksional danRancangan Nested
1. Rancangan Faktorial Fraksional2. Rancangan Nested[Pustaka: 1,2]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepanan dalammelakukanRancangan FaktorialFraksional
2. Kesesuaian dalammelakukanRancangan Nested
Non test:PortofolioKeaktifan
Test:
4%
15 Mampu melakukanRancangan Split Plot
Rancangan Split Plot[Pustaka: 1,2]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammelakukanRancangan Split Plot
Test:Pembuatan laporan
4%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Test: 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Ekonometrika Semester:VI Kode:240313 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:Artanti Indrasetianingsih,S.Si,M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Ekonometrika 240313 Sosial Pemerintahan 3 0 VI 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 2.3 : Mampu memodelkan dan menjelaskan fenomena ekonomiCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MK Ekonometrika merupakan salah satu mata kuliah di bidang ekonomi dan bisnis. Mata Kuliah inimenerapkan metode statistika di bidang ekonomi. Ekonometrika mempela-jari tentang metodologiekonometrika dalam penelitian yang meliputi membuat spesifikasi model, estimasi model, melakukanevaluasi hasil estimasi model, serta evaluasi daya peramalan.
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
Pustaka Utama :1. Gujarati,. “Basic Econometrics”. Fourth Edition. McGraw-Hill Companies. 20042. Setiawan dan Kusrini DE,. Ekonometrika. 2008Pendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Analisis Regresi, Pengantar Ilmu Ekonomi
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mampu menjelaskanPengertian dan RuangLingkup Ekonometrika
Pengertian dan Ruang LingkupEkonometrika[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:1x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:1x3x50][BM:1x3x60]
Ketepatan dalammenjelaskan Pengertiandan Ruang LingkupEkonometrika
Non test: 2 %
2 Mampu mengidentifikasiVariabel, Skalapengukuran dan tipe data
Variabel, Skala pengukuran dantipe data[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50][BT:1x3x50]
Ketepatan dalammembedakan Variabel,Skala pengukuran dantipe data
Non testObservasi di kelas
2 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 1X3X60]3 Mampu mengetahui
Model-modelEkonometrika
Model-model Ekonometrika[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusiProblem based learning[BM:1x3x50][BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammengetahui Model-model Ekonometrika
Non test:Observasi di kelas
Test1
2 %
4 Mampu menerapkanAnalisis Regresi
Analisis Regresi CeramahDiskusi[BM:1x3x50][BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammenyajikan dataAnalisis Regresi
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2 %
5,6,7 Mampu melakukananalisis multikolineritas
Multikolinieritas CeramahDiskusi ,[BM:3x3x50][BT:3x3x50][BM: 3X3X60]
2. Ketepatan dalammelakukanmelakukan analisismultikolineritas
tugas 7 %
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9-10 MampumenginterpretasikantentangHeteroskedastisitas
Heteroskedastisitas, latihan[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal), latihan[TM:2x3x50]
[BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammenginterpretasikanHeteroskedastisitas
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Tugas
5 %
11 Mampu menjelaskanautokorelasi
Autokorelasi, Latihan[Pustaka: 1,2]
Kuliah )Diskusi (penjelasan contoh
1. Ketepatan dalammenjelaskan
Non testObservasi di kelas
2 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
soal)[TM:1x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x4x50][BM: 1X4X60]
autokorelasi
12 Mampu menganalisisdengan Model Regresidengan Variabel Dummy
Model Regresi dengan VariabelDummy
[Pustaka: 1,2]
Kuliah (pemaparan konsep)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x4x50][BM: 1X4X60]
Ketepatan dalammenganalisis denganModel Regresi denganVariabel Dummy
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2 %
13 Mampu menganalisisLinieritas dan ModelRegresi Data Panel
Linieritas dan Model Regresi DataPanel[Pustaka: 1,2]
KuliahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x4x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 1x4x50][BM: 1X4X60]
1. Ketepatan dalammenganalisisLinieritas danModel RegresiData Panel
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
2%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
14-15 Mampu melakukaninterpretasi denganpresentasi mengenaiekonometrika
Presentasi
[Pustaka: 1,2]
Presentasi tugas[TM:2x4x50]
[BT: 2x4x50][BM: 2X4X60]
1. Kemampuan dalammelakukaninterpretasimengenai studikasus
Observasi di KelasPenyelesaiankasus
6%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Ujian tulis 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Kalkulus I Semester:I Kode:240210 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Kalkulus I 240210 Teori Statistik 3 0 I 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si., M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 4 : Mampu menerapkan konsep dasar Matematika dan teori Statistika dalam 2 bidang terapanCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 4.1 : Mampu menggunakan konsep dasar matematika di dua bidang terapanCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKKalkulus I merupakan salah satu mata kuliah dasar yang merupakan bagian dari bidangkajian dalam matematika. Tujuanmempelajari Kalkulus I adalah untuk menguasai konsep Himpunan, Sistem Bilangan Riil, Pertidaksamaan, Fungsi danLimit, Diferensial, Integral, Teknik Integrasi serta aplikasi dalam metode statistika.
Pustaka Utama :
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
1. Anton, H., (1999).,Calculus,with analitic Geomery., 6ed, Jhon Wiley & Sons, Inc.,Singapore.2. Purcell., (2000)., Kalkulus dan Geometri Analsis"., jilid I dan II.Pendukung :3. Purcell, J.E. and Rignon,. (2000)., “Calculus”, 8th ed., Prentice Hall
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1-3 [C2,A2] Mampumenguraikan konsephimpunan dan bilangan
1. himpunan2. bilangan
[Pustaka: 1,3]
Ceramah (pemaparankonsep integral)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
1. Ketepatan dalammembuat contoh-contoh himpunan.
2. Ketepatanmenjelaskan danmemberi contohbilangan
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
Test
5 %
4 &5 [C2,A2] Mampumengidentifikasi bilangankompleks.
bilangan kompleks[Pustaka: 1,2,3]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
1. Ketepatan dalammenyelsaikan soal-soal bilangankompleks
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Pemberian tugas (3 & 4)Membuat ringkasan disertaicontoh[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Test
6 &7 [C2,A2,P1] Mampumengembangkan konseppersamaan polinomial
1. Persamaan polinomial[Pustaka: 1]
Ceramah,Diskusi (penjelasan contohsoal)[BM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketelitian dalammenyelesaikan soalpersamaanpolinomial.
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh soal
6 %
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10,11,
&12
[C3,A2,P1] Mampumengaplikasikan konseplimit, matrik dan invers.
1. limit2. matrik dan invers[Pustaka: 1, 2]
Ceramah (pemaparankonsep)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:4x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 4x3x50]
1. Ketepatan dalammenyelesaikan soallimit
2. Ketelitian dalammenyelesaikan soalmatrik
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Test
7 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 4X3X60]13, 14,& 15
[C3,A2,P2] Mampumenerapkan konsepderevatif dan integralpada permasalahansistem.
1. derevatif2. integral
[Pustaka: 2,3]
Kuliah (pemaparan konsep)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:3x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 3x3x50][BM: 3X3X60]
1. Ketepatan dalammenyelesaikan soal-soal derevatif danintegral.
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestKuis 4
7 %
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Test:Ujian tertulis (30%)Tugas kelompok(10%)Ujian lisan (10%)
50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Kalkulus II Semester:II Kode:240210 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:Sari C.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Kalkulus II 240210 Teori Statistik 3 0 II 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artantanti Indrasetianingsih,S.Si., M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 4 : Mampu menerapkan konsep dasar Matematika dan teori Statistika dalam 2 bidang terapanCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 4.1 : Mampu menggunakan konsep dasar matematika di dua bidang terapanCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKKalkulus II merupakan salah satu mata kuliah dasar yang merupakan bagian dari bidangkajian dalam matematika. Tujuanmempelajari Kalkulus II adalah untuk menguasai konsep Teknik Integrasi, Integrasi Numerik dan Integral Tak Wajar,Aplikasi Integral Tertentu, Koordinat Kutub,Deret Tak Hinggaserta aplikasi dalam metode statistik.
Pustaka Utama :
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
1. Sunardi, H. daan Cahyaningtias, S. 2015. Kalkulus: Turunan dan Integral. Surabaya: Adi Buana Press.Pendukung :2. Purcell, E. J. Et.al. 2005. Calculus 9th Edition, New York: Prentice Hall Inc.3. Anton, H., 1999. Calculus with Analitic Geometry 6th Edition. Singapore: John Wiley & Son, Inc.4. Buku Ajar Kalkulus 2. ITS Surabaya
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Kalkulus I
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 [C2,A2] Mampumenguraikan konsepintegral sebagai anti-turunan
1. Integral sebagai anti-turunan2. Integral substitusi3. Teorema dasar kalkulus
[Pustaka: 1]
Ceramah (pemaparankonsep integral)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
1. Ketepatan dalammenguraikan integralsebagai anti-turunan.
2. Ketepatanmenyelesaikanintegral substitusi
3. Ketepatan dalammengembangkanteorema dasarkalkulus
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
TestKuis 1
5 %
3 & 4 [C2,A2] Mampumengidentifikasi fungsitransenden.
1. Fungsi logaritmik dan fungsieksponensial
2. Grafik yang melibatkan
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)
1. Ketepatan dalammenguraikan fungsilogaritma dan fungsi
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasan
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
eksponensial dan logaritma3. Fungsi invers4. Fungsi invers trigonometrik5. Turunan dan integral fungsi
invers trigonometrik6. Fungsi hiperbolik7. Invers fungsi hiperbolik
[Pustaka: 1,3]
[TM:2x3x50]
Pemberian tugas (3 & 4)Membuat ringkasan disertaicontoh[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
eksponensial2. Ketepatan dalam
membuat grafik yangmelibatkan fungsieksponensial danlogaritmik
3. Ketepatan dalammenyelesaikan fungsiinvers
4. Ketepatan dalammengidentifikasifungsi inverstrigonometri.
5. Ketelitian dalammerumuskan turunandan integral fungsitrigonometri
6. Ketepatan dalammenyelesaikan fungsihiperbolik daninversnya
disertai contoh
TestKuis 2
5, 6,&7
[C2,A2,P1] Mampumengembangkan konsepintegral pada masalahintegrasi kompleks
1. Integrasi parsial2. Integral fungsi kuadrat3. Integral rasional4. Integral fungsi trigonometri5. Integral tak wajar[Pustaka: 1]
Ceramah (pemaparankonsep bilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[BM:3x3x50]
Pemberian tugas
1. Ketelitian dalammenyelesaikanintegral parsial,integral fungsikuadrat, dan integralrasional.
2. Ketepatan dalam
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh soal
6 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Membuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:3x3x50][BM: 3X3X60]
mengidentifikasiintegral fungsitrigonometri danintegral tak wajar.
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10,11,
&12
[C3,A2,P1] Mampumengaplikasikan konsepintegral padapermasalahan nyata.
1. Integral tentu; hampiranjumlahan rieman
2. Luas daerah bidang datar3. Volume benda putar dalam
ruang4. Luas permukaan benda putar5. Aplikasi integrasi pada gerak
lurus6. Kerja7. Gaya dan tekanan fluida8. Titik berat (pusat massa,
centroid)[Pustaka: 1, 2]
Ceramah (pemaparankonsep bilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:4x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 4x3x50][BM: 4X3X60]
1. Ketepatan dalammenguraikan integraltentu sebagaijumlahan rieman
2. Ketelitian dalammenyelesaikan luasdaerah bidang datar,volume benda putar,luas permukaanbenda putar sebagaiaplikasi daripermasalahanintegral.
3. Ketepatan dalammenerapkan konsepintegral padapersoalan fisika,seperti gerak lurus,kerja, gaya dantekanan serta titikberat.
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestKuis 3
7 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
13, 14,& 15
[C3,A2,P2] Mampumenerapkan konsepintegral padapermasalahan sistembidang kutub.
1. Koordinat Kutub2. Grafik dalam koordinat kutub3. Luasan dalam koordinat
kutub4. Persamaan parametrik5. Garis singgung dan panjang
busur dalam koordinat kutub
[Pustaka: 2,3]
Kuliah (pemaparan konsepbilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:3x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 3x3x50][BM: 3X3X60]
1. Ketepatan dalammengidentifikasikoordinat kutub
2. Keterampilan dalammenggambar grafikdalam koordinatkutub.
3. Ketepatan dalammengembangkanpersamaanparametrik.
4. Ketelitian dalammenyelesaikanmasalah garissinggung danpanjang busur dalamkoordinat kutub.
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestKuis 4
7 %
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Test:Ujian tertulis
50%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)
Mata Kuliah :Analisis Multivariat Semester:V Kode: 240607 sks:3Jurusan :Statistka Dosen:Artanti Indrasetianingsih, S.Si, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERJURUSAN STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMUNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYA
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiAnalisisMultivariat 240607 P=0 T=3 VOTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
(ttd) Artanti Indrasetianingsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program StudiCP 5 : Mampu menganalisis data kuantitatif dan kualitatifCP 6 : Mampu merumuskan permasalahan dan mampu menggunakan Komputer sebagai alat pengolahan dataCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata KuliahCP 5.2 : Mampu menganalisis data kuantitatif secara multivariatCP 6.2 : Mampu menyelesaikan permasalahan dengan bantuan software statistikaCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi Singkat MataKuliah
BahanKajianAnalisis multivariate adalah metode statistik yang digunakan untuk menganalisis data yang terdiri atas banyak variabel dandiduga antar variabel saling berhubungan.Mahasiswa akan belajar metode-metode dependence maupun interdependence. Dan
untuk aplikasi metode multivariat di dunia riil banyak dibahas dalam praktikum menggunakan piranti lunak terutamaSPSS,MINITAB, SAS dan R.PokokBahasan
1. KonsepDasar Multivariate2. Distribusi Normal Multivariate3. InferensiVektor Mean4. PerbandinganBeberapaVektor Mean5. AnalisisKomponenUtama6. AnalisisFaktor7. Analisis Cluster8. AnalisisDiskriminan
Pustaka Utama :1. Johnson, R.A and Wichern, D.W, 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis,6th Edition, Prentice Hall,New York.2. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E, 2010. Multivariate Data Analysis, 7th Edition, Prentice-Hall, UK
Pendukung :1. Sarma, S.., “Applied Multivariate Techniques”, John Wiley. 1996
Media Pembelajaran Software : Hardware :Ms. Office Proyektor, LCD, Whiteboard, text book
Team Teaching ArtantiIndrasetianingsihAssessment Tes tulisMatakuliah Syarat Statistik Inferensial, Aljabar Linear
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1-2Mampumenjelaskankonsepdasar multivariate
1.1. Pendahuluan1.2. MetodeDependensi1.3. MetodeInterdependensi1.4. Mean,
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas 1:
Ketepatandalam: menjelaskanperbeda
an univariate danmultivariate
menjelaskanperbedaa
TugasMandiri: Bagaimanamenje
laskanperbedaanunivariate danmultivariate
3%
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
varianskovariansdankorelasipada data multivariate
1.5. Jarak
[(BT: 2x3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
nmetodedependensidaninterdependensi,sertamembericontohnya.
menghitung mean,varians,kovariansdankorelasiuntuk datamultivariate
menghitungjarak
TugasMandiri 2: Bagaimanamenjela
skanperbedaanmetodedependensidaninterdependensi,sertamembericontohnya.
Bagaimanacaramenghitung mean,varians,kovariansdankorelasiuntuk datamultivariate
Bagaimanacaramenghitungjarak
3-4Mampumenjelaskandistribusi normal multivariate
2.1. Probability DensityFunction distribusi normalmultivariate.
2.2. Q-q plot normalmultivariate
2.3. Kebebasanantarvariabel2.4. Kehomogenanmatriksvari
anskonvarians2.5. Outlier
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas 2:[(BT: 2x3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
Ketepatandalam: Membuat Q-q plot
normal multivariate Mengujikebebasan
antarvariabel Mengujikehomoge
nanvarians Mendeteksi data
outlier
Bagaimanamembuat Q-q plotnormalmultivariate
Bagaimanamengujikebebasanantarvariabel
Bagaimanamengujikehomogenanvarians
Bagaimanamendeteksi data outlier
4%
5Mampumenjelaskaninferensivektor mean
3.1 StatistikHotelling’s3.2 PengujianHipotesisVekto
r Mean
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Ketepatandalam: MenghitungStatisti
kHotteling’s
TugasMandiri 3: MenghitungStatis
tikHotteling’s
3%
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
3.3 PengujianHipotesisDuaVektor Mean
Tugas 3:[(BT: 3 x 50’)];[(BM: 3 x 60’)]
Menguji vectormean
Mengujidua vectormean
Menguji vectormean
Mengujiduavector mean
6-7 Mampumelakukanperbandinganbeberapa vectormean
4.1 PengertianManova4.2 One-way Manova4.3 Two-way Manova
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas 4[(BT: 2x3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
Ketepatandalam: Menjelaskanpenger
tianmanovadanperbedaannyadengananova
Melakukananalisisdata dengan one-way manova
Melakukananalisisdata dengan two-way manova
TugasMandiri 4: Jelaskanpengertia
nmanovadanperbedaannyadengananova
Lakukananalisisdata dengan one-way manova
Lakukananalisisdata dengan two-way manova
4%
(8)Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaranberdasarkan assessment yang telah dilakukan) 20%
9 Mampumelakukananalisiskomponenutama
5.1 Pendahuluan5.2 Model AKU5.3 AkarCiri5.4 Korelasi
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]Tugas 5[(BT: 3 x 50’)];[(BM: 3 x 60’)]
Ketepatandalam:- Menjelaskanpengertia
n AKU- Mencarinilaiakarcirid
ankorelasi- Menganalisis data
dengan AKU
TugasMandiri 5:- Menjelaskanpenger
tian AKU- Mencarinilaiakarcir
idankorelasi- Menganalisis data
dengan AKU
4%
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
10-11 Mampumelakukananalisisfaktor
6.1 Pendahuluan6.2 Model AnalisisFaktor6.3 FaktorRotasi6.4 FaktorSkor
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas6[(BT: 2x3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
Ketepatandalam:- Menjelaskanpengertia
nAnalisisFaktor- Menghitungnilaiskorf
aktor- Menganalisis data
dengananalisisfaktor
TugasMandiri 6:- Menjelaskanpenger
tianAnalisisFaktor- Menghitungnilaisko
rfaktor- Menganalisis data
dengananalisisfaktor
4%
12-13 Mampumelakukananalisis cluster
7.1 Pendahuluan7.2 UkuranKemiripan7.3 Metode Cluster Hirarki7.4 Metode Cluster Non
Hirarki
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas7[(BT: 2x3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
Ketepatandalam:- Menjelaskanpengertia
nanalisis clusterHirarkidan NonHirarki
- Menghitungukurankemiripan
- Menganalisis datadengan clusterhirarkidan non hirarki
TugasMandiri 7:- Menjelaskanpenger
tiananalisis clusterHirarkidan NonHirarki
- Menghitungukurankemiripan
- Menganalisis datadengan clusterhirarkidan nonhirarki
4%
14-15 Mampumelakukananalisisdiskriminan
8.1 Pendahuluan8.2 AnalisisDiskriminanuntuk
DuaKelompok8.3 AnalisisDiskriminanuntukl
ebihdariduakelompok
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas8[(BT: 2x3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
Ketepatandalam:- Menjelaskanpengertia
nanalisisdiskriminan- Menganalisis data
dengananalisisdiskriminanuntukduakelompok
- Menganalisis datadengananalisisdiskri
Tugasmandiri 8:- Menjelaskanpenger
tiananalisisdiskriminan
- Menganalisis datadengananalisisdiskriminanuntukduakelompok
- Menganalisis data
4%
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
minanuntuktigakelompok
- Membuatmakalahuntukdipresentasikan
dengananalisisdiskriminanuntuktigakelompok
- Membuatmakalahuntukdipresentasikan
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 50%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)
Mata Kuliah :Analisis Realibilitas Semester: Kode: 240410 sks:2Jurusan :Statistka Dosen: Artanti Indrasetianingsih, S.Si, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERJURUSAN STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMUNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYA
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiAnalisis Reabilitas 240410 P=0 T=2 VIIOTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
(ttd) Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program StudiCP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 6 : Mampu merumuskan permasalahan dan mampu menggunakan Komputer sebagai alat pengolahan dataCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataMata KuliahCP 2.6 : Mampu menerapkan metode statistika di perusahaan / industriCP 6.2 : Mampu menyelesaikan permasalahan dengan bantuan software statistikaCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis data
Diskripsi Singkat MataKuliah
Mata kuliah Analisis Reliabilitas bertujuan mempelajari dan menentukan keterandalaan dan waktu perawatan suatu alatdan system, serta mampu melakukan analisis data reliabilitas.
Pustaka Utama :1. Ebeling, C. (2010). An Introduction to Reliability and Maintainability Engineering. Second Edition,
Waveland Press, Inc., Canada2. Dhillon, B. S. (2006), Maintainability, maintenance, and reliability for engineers, CRC Press Taylor &
Francis Group
Pendukung :-
Media Pembelajaran Software : Hardware :Ms. Office Proyektor, LCD, Whiteboard, text book
Team Teaching ArtantiIndrasetianingsihAssessment TestulisMatakuliah Syarat Statistika Inferensial
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1-2
Mampumenjelaskankonsepdasaranalisisrealibilitasdandistribusiwaktukegagalan
1.1. Konseprealibilitas1.2. Distribusiwaktukegagalan1.3. Fungsirealibility1.4. Mean Time to Failure
(MTTF)
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (2x50’)]
Tugas 1:[(BT: 2 x 50’)];[(BM: 2 x 60’)]
Ketepatandalam: Menjelaskankonsepd
asaranalisisrealibilitas
TugasMandiri:Membuat essaymengenaikonsepdasaranalisisrealibilitas
Melakukanperhitungandistribusiwaktukegagalan
3%
2-3 Mampumenjelaskan modellajukegagalankonstan
2.1.Fungsirealibilityeksponsial2.2. Model-model
kegagalandistribusieksponensialdua parameter
2.3.Proses poisson
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Tugas 2:[(BT: 2 x 50’)];[(BM: 2 x 60’)]
KetepatandalamMenjelaskan model-model lajukegagalan
TugasMandiri 2:Melakukanperbandingan model-modelkegagalandistribusiesponensialdua parameter
4%
4-5Mampumenjelaskankonsep Time dependentfailure models
3.1 Distribusi Weibull3.2 Distribusi Normal3.3 Distribusi Log Normal3.4 Distribusi Gamma
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Tugas 3:[(BT: 2 x 50’)];
Ketepatandalam:Menjelaskankonsep timedependent failure models
TugasMandiri 3:Melakukanpengujiandistribusi Weibull,distribusi Normal,distribusi Log Normal,dandistribusi gamma
3%
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[(BM: 2 x 60’)]6-7 Mampumenjelaskankonse
prealibilitassuatusistem4.1 Sistemseri parallel4.2 Sistemkombinasiseri
parallel4.3
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Tugas 4[(BT: 2 x 50’)];[(BM: 2 x 60’)]
Ketepatandalam:Menentukanukuran-ukuranrealibilitassuatusistem
TugasMandiri 4:Menentukanukuran-ukuranrealibilitassuatusistem
5%
(8)Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaranberdasarkan assessment yang telah dilakukan) 20%
9-10 Mampumenjelaskankonsep modelmarkovuntukrealibilitassystem yang dipendent
5.1 State dependent system Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]Tugas 5[(BT: 3 x 50’)];[(BM: 3 x 60’)]
Ketepatandalammenentukanukuran-ukuranrealibilitassuatustate-dependentsystemdengananalisismarkov
TugasMandiri 5:- menentukanukuran
-ukuranrealibilitassuatu state-dependent systemdengananalisismarkov
5%
11-13 Mampumenjelaskankonsep maintainability
6.1 Analisis downtime6.2 Distribusiwaktuperbaikan6.3 Proses renewal6.4 Proses perbaikan minimal6.5 Waktuperbaikan system6.6 Realibilitaspada preventive
maintenance6.7 State dependent system with
repair6.8 Design for maintainability
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Tugas6[(BT: 2 x 50’)];[(BM: 2 x 60’)]
Ketepatandalam: mengkarakterisasidan
mengkuatifikasiperbaikan (repair) suatu itemyang gagal.
mengaplikasikanMaintainability untukproses desain
TugasMandiri 6: mengkarakterisasida
nmengkuatifikasiperbaikan (repair) suatuitem yang gagal.
mengaplikasikanMaintainability untukproses desain
5%
14-15 Mampumenjelaskankonsep model-modelperawatanpemeriksaan
7.1 Analisis data kegagalan7.2 Realibility testing
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Ketepatandalam:Mengujidanukuranrealibilitasuntuk data
TugasMandiri 7:Melakukanpengujiandanmelakukanpengukuran
5%
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
7.3 Realibility Growth testing7.4 Identifikasidistribusikegagala
n7.5 Repair Statistical repair
Tugas7[(BT: 3 x 50’)];[(BM: 3 x 60’)]
lengkapdantersensor realibilitasuntuk datalengkapdantersensor
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 50%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)
Mata Kuliah :Analisis Data Kualitatif Semester: V Kode: 240511 sks:3Jurusan :Statistka Dosen: Gangga Anuraga, S.Si, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERJURUSAN STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMUNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYA
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiAnalisis Data Kualitatif 240511 P=3 T=2 VOTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
(ttd) Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program StudiCP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaCP 5 : Mampu menganalisis data kuantitatif dan kualitatifCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata KuliahCP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baik secara
lisan maupun tertulisCP 5.3: Mampu menganalisis data kualitatifCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan tertulis dengan menggunakan Bahasa Indonesia dan Bahasa InggrisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi Singkat MataKuliah
Analisis Data Kualitatif merupakan salah satu mata kuliah keahlian yang merupakan bagian dari pemodelan Statistik. Tujuanmempelajari Analisis Data Kualitatif adalah mahasiswa mampu memahami inferensi dalam tabel kontingensi, model Log linier,model logistik regresi, dan model logistik regresi (biner, ordinal dan multinomial), baik dalam pengembangan dan penerapannya.
Pustaka Utama :1. Agresti, A. (2007). An Introduction to Categorical Data Analysis, 2nd Edition, JohnWiley & Sons Inc.2. Hosmer, D.W and Lemeshow S. (2000). Applied Logistic Regression, 2nd Ed, John Wiley & Son Inc.Pendukung :1. Everitt, B.S. (1994). The Analysis of Contingency Tables, 2ndEdition, Chapman& Hall.2. Greenacre, M. (2007). Correspondence Analysis in Practice, 2nd Edition, Chapmanand Hall Inc
Media Pembelajaran Software : Hardware :Proyektor, LCD, Whiteboard, text book
Team Teaching -Assessment TestulisMatakuliah Syarat Pengantar Metode Statistik
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1,2,3Mampu menjelaskanmetode-metode analisitable kontingensi
Metode-metode analisis tabelkontingensi.
Kuliah, diskusi[TT: (3) x (3x50’)]
Tugas 1:[(BT: 3x3 x 50’)];[(BM: 3x3 x 60’)]
Ketepatan dalammetode-metode analisitable kontingensi
TugasMandiri:Membuat essaymengenai metode-metode analisi tablekontingensi
7%
3-7
Mampu menjelaskanmodel Model log-linierdan pendekatan regresilogistik untuk analisisdata kategori.
Model log-linier dan pendekatanregresi logistik untuk analisis datakategori.
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas 2:[(BT: 2 x3x 50’)];[(BM: 2 x 3x60’)]
Ketepatan dalamMenjelaskan Modellog-linier danpendekatan regresilogistik untuk analisisdata kategori
TugasMandiri 2:Melakukanpemodelan Modellog-linier danpendekatan regresilogistik untuk analisisdata kategori
12%
(8)Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaranberdasarkan assessment yang telah dilakukan) 20%
9-10 Mampu melakukanPendugaan parameterdan besaran asosiasi,pemilihan model, dan
Pendugaan parameter danbesaran asosiasi, pemilihanmodel, dan pengujian kesesuaianmodel
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]Tugas 5[(BT: 2 x3x 50’)];
Ketepatan dalamPendugaan parameterdan besaran asosiasi,pemilihan model, dan
TugasMandiri 5:-
5%
Mg Ke- CapaianPembelajaranygterukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran(PokokBahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
pengujian kesesuaianmodel
[(BM: 2 x 3x60’)] pengujian kesesuaianmodel
11-15 Mampu melakukanPenerapan praktis untukpenyelesaianpermasalahan realdengan penggunaanpaket komputer statistik,khususnya SPSS dan R
Penerapan praktis untukpenyelesaian permasalahan realdengan penggunaan paketkomputer statistik, khususnyaSPSS dan R.
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas6[(BT: 2x3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
Ketepatan dalammelakukan Penerapanpraktis untukpenyelesaianpermasalahan realdengan penggunaanpaket komputerstatistik, khususnyaSPSS dan R
TugasMandiri 6: 10%
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 50%
1 Rencana Pembelajaran Semester (RPS)
Mata Kuliah :Statistika Non Parametrik Semester: V Kode: 240410 sks:3Jurusan :Statistka Dosen: Artanti Indrasetianingsih, S.Si, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERJURUSAN STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMUNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYA
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiStatistika Non Parametrik 240410 P=0 T=3 VOTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
(ttd) Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
Capaian Pembelajaran Program StudiCP 6 : Mampu merumuskan permasalahan dan mampu menggunakan Komputer sebagai alat pengolahan dataCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata KuliahCP 6.2 : Mampu menyelesaikan permasalahan dengan bantuan software statistikaCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi Singkat MataKuliah
Bahan KajianStatistika Non Parametrik merupakan mata kuliah yang mempelajari tentang metode analisis data statistika yang tidakmemenuhi asumsi distribusi normal atau sampel yang berukuran kecil. Pemodelan statistika non parametrika ini dapatmenyelesaikan data sampel tunggal, dua sampel atau lebih yang independen maupun dependen, perbandingan ganda untuk ksampel serta mengukur derajat keeratan (korelasi) dua variable berskala minimal ordinal.
Pokok Bahasan1. Pendahuluan2. Pengujian Hipotesis Satu Sampel3. Pengujian Hipotesis Komparatif 2 Sampel Berpasangan4. Pengujian Hipotesis Komparatif k Sampel Berpasangan5. Statistika Non Parametrik menggunakan Program SPSS I6. Pengujian Hipotesis Komparatif 2 Sampel Independen7. Pengujian Hipotesis k Sampel Independen8. Pengujian Hipotesis Asosiatif (Hubungan)9. Statistika Non Parametrik menggunakan Program SPSS II
Pustaka Utama :1. Daniel,W.W., 1989, Statistika Nonparametrik Terapan, Terjemahan : Alex Tri Kantjono W., PT. Gramedia,
Jakarta.2. Santoso, S., 2001, Buku Latihan SPSS Statistik Non Parametrik, PT. Elex Media Komputindo, Jakarta.3. Siegel, S., 1992, Statistika Non Parametrik untuk Ilmu-ilmu Sosial, Gramedia, Jakarta.
Pendukung :1. Sugiyono, 2008, Statistik Nonparametris untuk Penelitian, CV. Alfabeta, Bandung.
Media Pembelajaran Software : Hardware :Ms. Office Proyektor, LCD, Whiteboard, text book
Team Teaching Artanti IndrasetianingsihAssessment Tes tulisMatakuliah Syarat Pengantar metode statistika, desain eksperimen
Mg Ke- Capaian Pembelajaranyg terukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran (PokokBahasan)[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1Mampu menjelaskankonsep awal Statistika
1.1. Statistika Deskriptif danInferensial
1.2. Statistika ParametrikdanStatistikaNonparametri
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Tugas 1:[(BT: 3 x 50’)];
Ketepatan dalam: Menguji normalitas
suatu data dengan ujiKolmogorovSmirnov
Tugas Mandiri:Menguji normalitassuatu data dengan ujiKolmogorov Smirnov
3%
Mg Ke- Capaian Pembelajaranyg terukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran (PokokBahasan)[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
k1.3. Skala Pengukuran1.4. Normalitas Data
[(BM: 3 x 60’)]
2 Pengujian Hipotesis SatuSampel
2.1.Uji Binomial2.2.Uji Chi Square2.3.Uji Run
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Tugas 2:[(BT: 3 x 50’)];[(BM: 3 x 60’)]
Ketepatan dalamMelakukan pengujianpada data primer denganuji Binomial, Chi Square,dan Run
Tugas Mandiri 2:Melakukan pengujianpada data primerdengan uji Binomial,Chi Square, dan Run
4%
3-5
Mampu melakukanPengujian HipotesisKomparatif 2 SampelBerpasangan
3.1 Uji Mc Nemar3.2 Uji Sign / Tanda3.3 Uji Wilcoxon
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas 3:[(BT:2x 3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
Ketepatan dalam:Melakukan pengujianpada data primer denganuji Binomial, Chi Square,dan Run
Tugas Mandiri 3:Melakukan pengujianpada data primerdengan uji Binomial,Chi Square, dan Run
3%
6-7 Mampu melakukanPengujian HipotesisKomparatif k sampelberpasangan
4.1 Uji Cochran4.2 Uji Friedman
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas 4[(BT:2x 3 x 50’)];[(BM:2x 3 x 60’)]
Ketepatan dalam:Melakukan pengujianuntuk data-data yangsesuai dengan UjiCochran dan UjiFriedman
Tugas Mandiri 4:Melakukan pengujianuntuk data-data yangsesuai dengan UjiCochran dan UjiFriedman
4%
(8)Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaranberdasarkan assessment yang telah dilakukan) 20%
9-10 Mampu menjelaskanStatistika Non ParametrikMenggunakan ProgramSPSS I
5.1 Uji Hipotesis 1 Sampeldengan SPSS
5.2 Uji Hipotesis 2 Sampelberpasangan dengan SPSS
5.3 Uji Hipotesis k SampelBerpasangan dengan SPSS
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]Tugas 5[(BT: 2x3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
Ketepatan dalam:- Menganalisis Data
dengan menggunakanSPSS untuk ujihipotesis 1 sampel, ujihipotesis 2 sampelberpasangan dan ujihipotesis k sampel
Tugas Mandiri 5:- Menganalisis Data
dengan menggunakanSPSS untuk ujihipotesis 1 sampel,uji hipotesis 2 sampelberpasangan dan ujihipotesis k sampel
4%
Mg Ke- Capaian Pembelajaranyg terukur
(Measurable Outcome)
Materi Pembelajaran (PokokBahasan)[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
berpasangan berpasangan11-12 Mampu melakukan
Pengujian HipotesisKomparatif 2 SampelIndependen
6.1 Uji Mann Whitney U6.2 Uji Chi Square 2 sampel6.3 Uji Fisher6.4 Uji Median
Kuliah, diskusi[TT: (2) x (3x50’)]
Tugas 6[(BT: 2x3 x 50’)];[(BM: 2x3 x 60’)]
Ketepatan dalam:Melakukan pengujianuntuk data-data yangsesuai dengan Uji MannWhitneyU, Uji ChiSquare 2 sampel, UjiFisher dan Uji Median
Tugas Mandiri 6:Melakukan pengujianuntuk data-data yangsesuai dengan Uji MannWhitneyU, Uji ChiSquare 2 sampel, UjiFisher dan Uji Median
4%
13 Mampu melakukanPengujian Hipotesis kSampel Independen
7.1 Uji Kruskall Wallis7.2 Uji Median
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Tugas 7[(BT: 3 x 50’)];[(BM: 3 x 60’)]
Ketepatan dalam:Melakukan pengujianuntuk data-data yangsesuai dengan UjiKruskall Wallis dan UjiMedian
Tugas Mandiri 7:Melakukan pengujianuntuk data-data yangsesuai dengan UjiKruskall Wallis dan UjiMedian
4%
14 Mampu melakukanPengujian HipotesisAsosiatif (Hubungan)
8.1 Koefisien Kontingensi8.2 Korelasi Rank Spearman8.3 Korelasi Kendal Tau
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Tugas 8[(BT: 3 x 50’)];[(BM: 3 x 60’)]
Ketepatan dalam:Menghitung nilai korelasidan menguji korelasitersebut dengan KoefisienKontingensi, KorelasiRank pearman, KorelasiKendal Tau
Tugas mandiri 8:Menghitung nilaikorelasi dan mengujikorelasi tersebut denganKoefisien Kontingensi,Korelasi Rankpearman, KorelasiKendal Tau
3%
15 Statistika NonParametrikmenggunakan ProgramSPSS II
9.1 Uji Hipotesis 2 SampelIndependen dengan SPSS
9.2 Uji Hipotesis k SampelIndependen dengan SPSS
9.3 Pengujian HipotesisAsosiatif dengan SPSS
Kuliah, diskusi[TT: (1) x (3x50’)]
Tugas 9[(BT: 3 x 50’)];[(BM: 3 x 60’)]
Ketepatan dalam:Menganalisis Data denganmenggunakan SPSS untukuji hipotesis 2 sampelindependen, uji hipotesisk sampel independen, ujihipotesis asosiatif
Tugas Mandiri 8:- Menganalisis Data
dengan menggunakanSPSS untuk ujihipotesis 2 sampelindependen, ujihipotesis k sampelindependen, ujihipotesis asosiatif
- Membuat makalah
3%
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Manajemen Mutu Semester:IV Kode:240701 SKS: 2Program Studi :Statistika Dosen:
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Manajemen Mutu 240701 Pemodelan 3 0 IV 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 2.5 : Mampu menerapkan metode statistika dalam pengendalian kualitasCP 11.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan tertulis dengan menggunakan Bahasa Indonesia dan Bahasa InggrisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKManajemen Mutu merupakan mata kuliah yang mempelajari tentang teknik-teknik pengendalian kualitas suatu proses,mata kuliah ini lebih dititikberatkan pada kajian mempelajari cara pengelolaan kualitas dari sudut pandang manajemen.Karena itu dalam mata kuliah MM dipelajari manajemen versi ISO dan Six Sigma.
Pustaka Utama :
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
1.International Standar ISO2.Vincent Gaspersz, Lean Six sigma for manufacturing and service industry, Gramedia pustaka Utama, Jakarta 2007Pendukung :-
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskanPengertian danPrinsip Manajemenmutu
Pengertian dan PrinsipManajemen mutu
[Pustaka: 1 dan 2]
CeramahDiskusi
[TM:2x2x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x2x50][BM:2x2x60]
1. Ketepatan dalammenjelaskanPengertian danPrinsip Manajemenmutu
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
Test:portofolio
4 %
3 & 4 Mampu menjelaskansystem manjemen mutuISO
Sistem manjemen mutu: ISO
[Pustaka: 1,3]
Diskusi studi kasus[TM:2x2x50]
Pemberian tugas[BT:2xx50]
1. Ketepatanmenjelaskan systemmanjemen mutu ISO
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 2X3X60] TestPortofolio
5,6,7 Mampu melakukantanggung jawabmanajemen
Tanggung Jawab manajemen[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi studi kasus[BM:3x2x50]
Pemberian tugas
[BT:3x2x50][BM: 3X3X60]
1. Ketepatan dalammelakukan tanggungjawab manajemen
Non test: Keaktifan dalam
diskusi Portofolio
7 %
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9 dan10
Mampu melakukanPengukuran, analisisdan perbaikan
Pengukuran, analisis danperbaikan
[Pustaka: 1, 2]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:2x2x50][BT: 2x2x50][BM: 2X2X60]
1. Kesesuaian dalammelakukanPengukuran, analisisdan perbaikan
Non test:Portofoliokeaktifan
4 %
11-15 Mampu melakukananalisis Six Sigma,dan Lean six Sigma
Six Sigma, dan Lean sixSigma[Pustaka: 1, 2]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:5x2x50][BT: 5x2x50][BM: 5X2X60]
Ketepatan dalammelakukan analisisSix Sigma, danLean six Sigma
Non test: Portofolio
12 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2] Test: 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Manajemen Pemasaran Semester:I Kode:240319 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Ika Damayanti, S.Si., M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Manajemen Pemasaran 240319 Pemodelan 3 0 I 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianingsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 11.1 : Mampu mengkomunikasikan hasil analisis secara lisan dan tertulis dengan menggunakan Bahasa Indonesia danBahasa InggrisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKManajemen pemasaran merupakan mata kuliah yang bertujuan untuk menganalisis kegiatan pemasaran dengan menguasaikonsep-konsep dan proses pemasaran, mampu mengidentifikasi peluang pemasaran, mampu merancang bauran pemasar-anserta mengendalikan kegiatan pemasaran.
Pustaka Utama :
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
1. Kotler, Philip, 2005. Manajemen Pemasaran Analisis Perencanaan, Implementasi dan Kontrol, Jilid I dan II, EdisiKe sebelas, Jakarta.2. Prinsip-prinsip Pemasaran, Kotler-Amstrong, 2010Pendukung :1. Peter J P, Olson J C (2000), Understanding Consumer Behavior, 2nd ed, Irwin R D, Inc. USA
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskanDefinisi dan Konsep IntiPemasaran , Konsep danKiat Pemasaran
1. Definisi dan Konsep IntiPemasaran ,
2. Konsep dan KiatPemasaran
[Pustaka: 1 dan 2]
CeramahDiskusi
[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
1. Ketepatan dalammenjelaskan definisikonsep intipemasaran
2. Ketepatan dalammenjelaska konsepdan kiat pemasaran
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
Test:portofolio
4 %
3 & 4 Mampu membangunkepuasan dan pelayananpelaggan melalui mutu,mampu menjelaskan
1. Membangun Kepuasan danPelayanan Pelanggan MelaluiMutu
2. Konsep Pemasaran
Diskusi studi kasus[TM:2x3x50]
Pemberian tugas
1. Ketepatan dalammembangunkepuasan pelangganmelalui mtu
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
konsep pemasaranberwawasan
Berwawasan[Pustaka: 1,3]
[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
2. Ketepatan dalammenjelaskan konseppemasaranberwawasan
TestPortofolio
5 dan 6 Mampu membangunkepuasan pelanggan dantotal quality marketing
1. Strategi Membangun KepuasanPelanggan
2. Total Quality Marketing[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi studi kasus[BM:2x3x50]
Pemberian tugas
[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammembangu kepuasanpelanggan
2. Kejelasan dalammempresentasikantotal qualitymarketing.
Non test: Keaktifan dalam
diskusi Portofolio
4 %
7 Mampu menjelaskantentang systempemasaran
Sistem Pemasaran Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalammenjelaskan systempemasaran
Non test: Portofolio Keaktifan
3%
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9 dan10
Mampu melakukansegmentasi pelanggandan Targetting danPositioning
1. Segmentasi Pelanggan2. Targetting dan
Positioning[Pustaka: 1, 2]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:2x3x50]
1. Kesesuaian dalammelakukansegmentasipelanggan
2. Kesesuaian dalammelakukan targeting
Non test:Portofoliokeaktifan
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
dan positioning
11 Mampu mengidentifikasidefferensiasi: definisi,konsep, study kasus
1. Differensiasi : definsi, konsep,study kasus
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
1. Ketepatan dalamdefferensiasi:defisnisi, konsep,study kasus
Non test: Portofolio
3 %
12 dan13
Mampu menjelaskantentang perilakukonsumen dan analisisSWOT
1. Perilaku Konsumen2. Analisis SWOT : Teori dan
praktek[Pustaka: 1,2,3]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepanan dalammenjelaskan perilakukonsumen
2. Ketepata dalammenjelaskan tentanganalisis SWOT
3. Ketepatan dalampelaksanaan analisisSWOT
Non test:PortofolioKeaktifan
Test:Mind mapping surveilapangan
4%
14, 15 Mampu melakukansegmentasi targetingpositioning dan analisisSWOT terhadap suatukasus
1. Study Kasus SegmentasiTargeting Positioning
2. Study Kasus : analisisSWOT
[Pustaka: 1,2,3]
Model pembelajaranberbasis masalahDiskusiCeramah
[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammenganalisis dataanalisis SWOT
2. Kesesuaikan dalamsegmentasi targetingpositioning
Test:Pembuatan laporansurvei
4%
16 Evaluasi Akhir [Pustaka: 1,2,3] Test: 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Semester Presentasi hasilsurveiLaporan survei
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Metode Penelitian Semester:VI Kode:240611 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:Wara Pramesti S.Si., M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Metode Penelitian 240611 Pemodelan 3 0 IV 18 Agustus 2016OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baiksecara lisan maupun tertulisCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKMetodologi Penelitian merupakan mata kuliah yang mempelajari dan memahami konsep dan metodologi dalam penelitian
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
ilmiah, khususnya tahapan-tahapan dalam penelitian di bidang statistika terapan, serta dapat menerapkannya pada suatupermasalahan nyata di masyarakat. Melalui mata kuliah ini diharapkan mahasiswa akan memiliki pengalaman belajar untukberfikir secara kristis dan mampu memberikan keputusan yang tepat tentang tahapan-tahapan dalam melakukan penelitianilmiah yang sesuai pada suatu permasalahan dan penyelesaiannya.
Pustaka Utama :1. Creswell, J. W. 2012. Educational Research: Planning, Conducting, and Evaluating Quantitative and Qualitative
Research. Boston: Pearson.Pendukung :2. Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Pendidikan (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D). Bandung: Alfabeta.3. Arikunto, S. 2010. Prosedur Penelitian Suatu Tindakan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta.4. Siswono, T. Y. E. 2010. Penelitian Pendidikan Matematika. Surabaya: Unesa University Press.5. Tim FKIP. 2015. Pedoman Penulisan Skripsi dan Artikel Ilmiah. Surabaya: FKIP Universitas PGRI Adi Buana
Surabaya.Media Pembelajaran Software: Hardware:
- Modul ajar, whiteboard,Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskankonsep penelitian
1. Definisi penelitian2. Klasifikasi penelitian3. Konsep penelitian
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
Ketepatandalammenjelaskankonseppenelitian
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
3 Mampu menjelaskankarakteristik penelitiandan tahapan-tahanpenelitian
1. Karakteristik penelitian2. Tahapan-tahapan penelitian
[Pustaka: 1,3]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50]
Pemberian tugas (3 & 4)Membuat ringkasan disertaicontoh[BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
Ketepatandalammenjelaskankarakteristikpenelitianssainsdantahapan-tahapanpenelitian
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
Test:Kuis 1
4 %
4 dan 5 Mampu mendesainpenelitian yangberkualitas
1. Mengenali permasalahan2. Kerangka teori dan penyusunan
hipotesis3. Variabel-variabel penelitian4. Elemen penelitian5. Desain penelitian[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketelitian dalammembacaliteratur dengancepat danmenemukanpermasalahan
2. Ketepatan dalammenyusunkerangka teoridanpengembangan
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
hipotesis3. Ketepatan dalam
menjelaskanvariabel-variabelpenelitian
4. Ketepatan dalammenjelaskanelemen penelitian
5. Ketepatan dalammendesainpenelitian yangberkualitas
6 dan 7 Mampu merumuskankuisioner penelitian yangberkualitas
Data primer dan data sekunderKuisioner penelitian
[Pustaka: 2,3]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50][BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammenjelaskanperbedaan dataprimet dansekunder
2. Ketepatan dalammembuatkuisionerpenelitian yangberkualitas
3%
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
9 Mampu mengembangkandesain eksperimen terkaitpermasalahan yang telahdipilih
1. Metode pengujian data[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi kasus penerapanmetode ARIMA[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
Ketepatan dalammengembangkandesain eksperimen
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestPresentasi
5 %
10 Mampumengimplementasikanseleksi sampel padapenellitian
1. Proses seleksi sampel daripopulasi
2. Teknik probabilitas sampling3. Teknik non-probabilitas
sampling
[Pustaka: 2,3]
Tatap mukaDiskusi[TM:3x1x50]
Pemberian tugasPenentuan teknik sampling[BT: 3x1x50][BM: 3X1X60]
1. menjelaskanprosesseleksisampelyangMahasiswamampumemadaidaripopulasi,teknikprobabilitas sampling, dannon-probabilitassampling
2. Ketepatan dalammengimplementasikanseleksisampelpadapenelitian
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
3 %
11, 12dan 13
Mampu menganalisisdata kuantitatif
1. Pengolahan data dengansoftware statistika
Tatap mukaDiskusi
Ketepatan dalammengolah data
Non test: Keaktifan
3%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |6
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
2. Data coding3. Data entri4. Statistik deskriptif5. Uji validitas6. Asumsi klasik7. Uji korelasi8. Uji beda9. Uji regresi sederhana10. Analisis regresi berganda11. Uji moderasi12. Keterkatian variabel
[Pustaka: 1]
Praktikum[TM:3x3x50]
Pemberian tugasAnalisis data kuantitatif[BT: 3x3x50][BM: 3x3x60]
dengan softwarestatistics
Tema penelitiankuantitatif
14 Mampu menganalisiskonten data kualitatif
Konten analisis
[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusiPraktikum[TM:1x3x50]
Pemberian tugasStudi kasus[BT: 1x3x50][BM: 1x3x60]
Ketepatan dalammenganalisis kontendata kualitatif
Non test: Keaktifan Tema penelitian
kualitatif
3%
15 Mampu menyusunlaporan penelitian
Sistematika penyusunan laporanpenelitian
[Pustaka: 5]
Tatap mukaDiskusiPresentasi[TM:1x3x50]
Pemberian tugas:
1. Ketepatan dalammenyusunlaporanpenelitian yangberkualitas
2. Ketepatan dalam
Non test:Keaktifan
Test:Laporan penelitianPresentasi
3%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |7
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Menuliskan laporanpenelitian dari tema yangtelah dipilih[BT: 1x3x50][BM: 1x3x60]
mempresentasikanhasilpenelitian
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3,4,5] Presentasi laporanpenelitian
50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Official Statistika Semester:3 Kode:240310 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:Dra. Wara Pramesti, M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Official Statistika 240310 Sosial Pemerintahan 3 0 III 18 Agustus 2016OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 1 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang Sosial PemerintahanCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 1.1 : Mampu menerapkan metode Statistika pada pengukuran demografi dan masalah sosial pemerintahanCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKOfficial Statistics atau statistik offisial merupakan mata kuliah statistika yang diterapkan pada bidang sosial pemerintahan.Mata kuliah ini memberikan kemampuan mahasiswa untuk menggunakan dan menganalisa data sekunder yang merupakan
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
data publikasi dari hasil survey pemerintah (BPS, Kesehatan, Ketenagakerjaan, pendidikan). Mata kuliah ini jugamempelajari bagaimana cara menghitung data publikasi itu seperti menghitung ukuran demografi (angka kelahiran,kematian, kepadatan penduduk, sex ratio dll), menghitung indeks Harga (IHK) dan inflasi, menghitung PDRB, Indekspembangunan manusia (IPM) serta menghitung angka ketenagakerjaan.
Pustaka Utama :1. Buku potensi desa, monografi desa dan kecamatanPendukung :2. Daerah dalam angka,3. Laporan Indeks Pembangunan Manusia4. Laporan sensus, SUPAS (BPS), Laporan Susenas5. Data kemiskinan versi BPS.6. Laporan hasil perhitungan IHK dan inflasi (BPS)7. Hasil perhitungan PDRB dan pertumbuhan ekonomi8. Laporan Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM)
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (SUB-CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1dan 2 Mampu menerapkankonsep dan fungsistatistika pada berbagaikebijakan pemerintah
1. Fungsi dan konsep statistika2. Indeks pembangunan manusia
[Pustaka: 1,2, 4]
KuliahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Tugas 1:
1. Ketepatan dalammenjelaskanpengertian danfungsi statistikadalam pemerintahan
2. Ketepatan dalam
Non test: Mempelajari buku
laporan provinsidalam angka
Test
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (SUB-CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Menghitung indekspembanguann manusiabeberapa provinsi diIndonesia
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
menghitung indekspembangunanmanusia
Menghitung indekspembanguan manusiaberbagai provinsi diIndonesia
3, 4, 5,6, dan 7
Mampu menganalisiskonsep demografipenduduk danpenerapannya.
1. Karakteristik pendudukmenurut umur, tingkatpendidikan, jenis kelamin.
2. Rasio laki dan perempuan3. Rasio ketergantungan
(dependency ratio)4. Karakteristik penduduk
menurut pekerjaan.5. Angkatan kerja dan
pengangguran6. Kepadatan penduduk7. Laju pertumbuhan penduduk8. Proyeksi penduduk
[Pustaka: 1,2, 4]
Tatap mukaDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:5x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:5x3x50][BM: 5X3X60]
1. Ketepatan dalammenjelaskan ukuran-ukuran demografi
2. Ketepatan dalammenghitung ukuranperkembanganpenduduk yang wajibsesuai denganpermendagri no.65tahun 2010 tentangpedoman penyusunanprofil perkembanankependudukan.
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
TestKuis 1
5 %
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9 dan Mampu menerapkan 1. Angka indeks Kuliah 1. Ketepatan dalam Non test: 4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (SUB-CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
10 konsep indeks dalamperhitungan inflasi
2. Laju inflasi[Pustaka: 5, 6, 7]
Diskusi (penjelasan contohsoal)[BM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
menganalsiis konsepindeks
2. Ketepatan dalamperhitungan inflasi
Menjelaskanpenyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh soal
11 dan12
Mampu menganalisisukuran kemiskinanmenurut standarInternasional
1. Standar kemiskinan menurutBPS dan PBB
2. Tingkat konsumsi dankesejahteraan keluarga
3. Menghitung kemiskinan[Pustaka: 5,6,7]
Kuliah (pemaparan standarkemiskinan internasional)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammenganalisis datakemiskinan.
2. Ketepatan dalammenganalisisefektivitas kebijakanpenanganankemiskinan yangpernah diterapkanpemerintah.
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestKuis 2
5%
13 dan14
Mampu menganalisisfaktor-faktor yangmenentukan indekspembangunan kesehatanmasyarakat (IPKM)
1. Indikator pembangunankesehatan masyarakat
2. Perhitungan indekspembangunan kesehatanmasyarakat
[Pustaka: 8]
KuliahPraktikum[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 2x3x50]
1. Ketapatan dalammenentukanindikatorpembangunankesehatanmasyarakat.
2. Ketepatan dalammenganalisis faktor-
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (SUB-CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 2X3X60] faktor yangmenentukan indekspembangunankesehatanmasyarakat.
15 Mampu menganalisisukuran-ukurankependudukan yangdigunakan di Indonesia
1. Profil perkembangankependudukan
2. Buku provinsi dalam angka3. Data-data BPS
[Pustaka: 1,2,4]
PraktikumPresentasi[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
Ketepatan dalammenganalisis ukuran-ukuran kependukaknyang digunakan diIndonesia
Tes lisan 7%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3,4,5,6,7,8] Test:Ujian tertulis (30%)Tugas kelompok(10%)Ujian lisan (10%)
50%
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PPKn - FKIP DASAR
UNIVERSITAS PGRI ADI BUANA SURABAYANama Mata Kuliah Kode Rumpun Mk Bobot (SKS) Semester Direvisi
Pendidikan Kewarganegaraan Keilmuan: Pendidikan 3 SKS I 7 Maret 2016
OTORISASI PPKn Koordinator MK Koordinator RMK Ka PRODIDR. Suhari, SH., M.Si. Drs. H. Atnuri, SH., M.Pd. Drs. H. Atnuri, SH., M.Pd.
Capaian Pembelajaran Program Studi PPKn
1. Sikap: Menunjukkan sikap tanggung jawab dalam kehidupan bermasyarakat, berbangsa, bernegara, berdasarkan semangatnasionalisme, kemandirian, kejuangan, dan kewirausahaan sebagai penerapan nilai-nilai Pancasila dalam pembelajaranPendidikan Kewarganegaraan (PKn) secara professional.
2. Keterampilan umum: Mampu menerapkan ide, gagasan pemikiran logis, kritis, sistematis, inovatif dalam mengembangkandan mengimplemtasikan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni melalui pembelajaran Pendidikan Kewarganegaraan (PKn)secara professional.
3. Keterampilan khusus: Mampu melaksanakan dan menyelesaikan persoalan pembelajaran Pendidikan Kewarganegaraanmelalui pendekatan saintifik serta mengembangkan jaringan kerja secara professional.
4. Penguasaan pengetahuan: Menguasai konsep-konsep keilmuan PPKn, teori-teori pembelajaran PPKn, metodologipembelajaran dan penelitian PPKn, serta penulisan karya ilmiah PPKn.
Mata KuliahMahasiswa memiliki pemahaman tentang nilai-nilai Pancasila, identitas nasional, konstitusi, hak dan kewajiban warganegara,demokrasi, negara HAM, Wawasan Nusantara, Ketahanan Nasional dan Strategi Nasional.
Diskripsi Singkat MK Bahan KajianPKn sebagai MPK, Identitas Nasional, Negara dan Konstitusi, Hak dan Kewajiban Warga Negara, Demokrasi Indonesia,Negara Hukum dan HAM, Geopolitik atau Wawasan Nusantara, Geostrategi Indonesia atau Ketahanan Nasional, IntegrasiNasional.Beberapa informasi yang dijadikan bahan pertimbangan keberhasilan mahasiswa dalam perkuliahan ini adalah kehadiran,partisipasi selama perkuliahan, tugas, makalah, UTS, dan UAS.
Pustaka Utama :1. Materi Ajar Mata Kuliah Pendidikan Kewarganegaraan: Direktorat Pembelajaran dan Kemahasiswaan Direktorat Jenderal
Pendidikan Tinggi Departemen Pendidikan Nasional Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia 20152. UUD 1945 dengan Amandemen3. Bedjo dan Zainul Akhyar. 2009. Pendidikan Kewarganegaraan. FKIP UNLAM: Lab PKn.4. S. Sumarsono. Dkk. 2000. Pendidikan kewarganegaraan5. Moh. Mahfud MD, 1993, Demokrasi Dan Konstitusid Di Indonesia, Liberty, Jogyakarta.Pendukung :6. LEMHANAS, Pendidikan Kewarganegaraan, Edisi Tahun 2000.7. Seri diktat kuliah pend. Kewarganegaraan univ.Gunadarma, edisi 20078. Undang- Undang No.20 Tahun 1982 tentang Ketentuan-ketentuan Pokok Pertahanan Keamanan Negara RI.9. ------------------, 2006, Undang Undang Hak Azasi Manusia.10. ---------------, 2006, UU RI No. 20 Th. 2003 Tentang Sistem Pendidikan Nasional, Jakarta, Asa Mandiri.
Media Pembelajaran Software : Hardware :- Laptop, PC, CD Film & LCD Projector
Team Teaching Drs. H. Atnuri, S.H., M.Pd.Assessment Penilaian Autentik, tugas kelompok, tugas mandiri, kuis, UTS, dan UASKuliah Prasyarat -
Ke-Kemampuan Akhir yang
DirencanakanMateri Pembelajaran
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[ Estimasi Waktu]
Assessment
Indikator BentukBo-bot
1-2 [C2, P3, A3]Mahasiswa mampu: menje-laskan secara kritis, objektiflatar belakang, tujuan pembe-lajaran PKn di PT, mampumeyakini dan menunjukkannilai-nilai Pancasila sebagaiorientasi PKn dan pedomanberkarya lulusan PT.
PKn sebagai MPKa) Latar belakang dan
tujuan pembelajaranPKn di PT
b) Nilai–nilai Pancasilasebagai orientasi(core value) PKn[Buku 1, 2, 3]
Ceramah Tanya jawab Diskusi Pemberian tugas[150 menit]
1. Mahasiswa mampumenjelaskan latarbelakang dan tujuanpembelajaran PKn di PT
2. Mahasiswa mampumengimplementasi-kannilai–nilai Pancasila danPKn
KuisPerformance.Rangkuman materi
proses perkuliahanBunga rampai
permasalahanpembejaran PKn dansolusinya
10%
3 [C3, P2, A4]Mahasiswa mampu:menyusun Bunga rampaiidentitas nasional danmempertahankan faham
Identitas Nasionala) Pengertian identitas
nasionalb) Sejarah kelahiran
faham nasionalisme
Ceramah Tanya jawab Diskusi Pemberian tugas
1. Mahasiswa mampumenjelaskan pengertianidentitas nasional, sejarahkelahiran fahamnasionalisme indonesia,
KuisPerformance.Rangkuman materi proses
perkuliahan perkuliahanBunga rampai permasalah-
10%
nasionalisme Indonesia,memiliki karakter Pncasilasebagai identitaskebangsaan Indonesia
Indonesiac) Identitas nasional
sebagai karakterbangsa
d) Proses berbangsa danbernegara
[Buku 1, 2, 3]
[150 menit] proses berbangsa danbernegara
2. Mahasiswa mampumemberikan contoh-contoh identitas nasionalsebagai karakter bangsa,
an: nasionalisme,berbangsa bernegara,identitas nasional dansolusinya
4 [C2, P2, A2]Mahasiswa mampu: menge-mukakan pentingnya konsti-tusi bagi negara, menerimasecara kritis UUD 1945sebagai konstitusi negaraIndonesia, mampu menam-pilkan perilaku konstitusionaldalam perkuliahan dan hidupbernegara
Negara dan Konstitusia) Pentingnya konstitusi
bagi negarab) UUD 1945 sebagai
konstitusi negaraIndonesia
c) Perilakukonstitusional [Buku1, 2, 3]
Ceramah Tanya jawab Diskusi Pemberian tugas[150 menit]
1. Mahasiswa mampumenjelaskan pentingnyakonstitusi bagi negara danUUD 1945 sebagaikonstitusi NegaraIndonesia
2. Mahasiswa mampumenerapkan perilakukonstitusional denganbaik dan benar
KuisPerformance.Rangkuman materi
proses perkuliahanBunga rampai
permasalahan UUD 1945sebagai konstitusiNegara Indonesia dansolusinya
10%
5-6 [C4, P2, A3]Mahasiswa mampu:menganalisis hubungannegara dan warga negara,menilai pelaksanaan hakdan kewajiban warganegara, membiasakanpelaksanaan hak dankewajiban warga negarasecara seimbang
Hak dan KewajibanWarga Negara
a) Pengertian hak dankewajiban warganegara
b) Konsep hak dan kewa-jiban warga negaradalam UUD 1945
c) Konsep hubunganbangsa, negara, danwarga negara (status,asas, syaratkewarganegaraan)[Buku 1, 2, 4]
Ceramah Tanya jawab Diskusi Pemberian tugas
[150 menit]
1. Mahasiswa mampu menje-laskan pengertian hak dankewajiban warga negara
2. Mahasiswa mampumembedakan hak dankewajiban warga negaradalam UUD 1945
3. Mahasiswa mampumenjelaskan hubunganbangsa, negara, danwarga negara (status,asas, syaratkewarganegaraan)
KuisPerformance.Rangkuman materi
proses perkuliahanBunga rampai
permasalahanpelaksanaan hak dankewajiban warga negaradi Indonesia dansolusinya
10%
7 [C4, P2, A3]Mahasiswa mampu:menganalisis maknademokrasi dan prinsip-prinsipnya, mengemukakanhakekat demokrasi
Demokrasi Indonesiaa) Makna demokrasi
dan prinsip-prinsipnya
b) Demokrasi Indonesia(demokrasi pancasila)
Ceramah Tanya jawab Diskusi Pemberian tugas
[150 menit]
1. Mahasiswa mampumenjelaskan maknademokrasi dan prinsip-prinsipnya
2. Mahasiswa mampumenyimpulkan keadaan
KuisPerformance.Rangkuman materi
proses perkuliahanBunga rampai
permasalahan
10%
Indonesia (demokrasiPancasila), mampu menilaipelaksanaan demokrasi diIndonesia, mampumendukung pendidikandemokrasi di PT danmasyarakat.
c) Pelaksanaandemokrasi diindonesia
d) Pendidikandemokrasi[Buku 2, 3]
demokrasi di Indonesia3. Mahasiswa mampu
menjelaskan pelaksanaandemokrasi di Indonesia
4. Mahasiswa mampumembuat rancanganpendidikan demokrasi
pelaksanaan demokrasidi Indonesia dansolusinya
8 UTS (Ujian Tengah Semester)9-10 [C3, P2, A2]
Mahasiswa mampu:menguraikan maknaIndonesia sebagai negarahukum, menyusun BungaRampai hubungan negarahukum dengan HAM,menerapkan prinsip negarahukum dalam kehidupannyasebagai warga negara, danmendukung penegakkanHAM di Indonesia
Negara Hukum dan HAMa) Makna Indonesia
sebagai negarahukum dan prinsip-prinsipnya
b) Hubungan negarahukum dengan HAM
c) Penegakan HAM diIndonesia[Buku 1, 2, 3]
Ceramah Tanya jawab Diskusi Pemberian tugas
[150 menit]
1. Mahasiswa mampumenjelaskan maknaIndonesia sebagai negarahukum dan prinsip-prinsipnya
2. Mahasiswa mampu menje-laskan dan menunjukkanhubungan negara hukumdengan HAM
3. Mahasiswa mampu mem-berikan contoh penegakanHAM di Indonesia sesuaidengan UUD 1945
KuisPerformance.Rangkuman materi
proses perkuliahanBunga rampai
permasalahanpelaksanaan danpenegakan HAM diIndonesia sesuai denganUUD 1945 sertasolusinya
25%
11 [C2, P2, A2]Mahasiswa mampu:menjelaskan pentingnyawilayah sebagai ruang hidupbangsa, menjelaskankonsepsi wawasannusantara sebagaipandangan Geopolitikbangsa Indonesia, danmemberi contohimplementasi wawasannusantara di era global
Geopolitik/WawasanNusantara
a) Konsepsi geopolitikb) Teori-teori geopolitik
negara besarc) Wawasan nusantara
(GeopolitikIndonesia)
d) Implementasiwawasan nusantara diera global[Buku 2, 4]
Ceramah Tanya jawab Diskusi Pemberian tugas
[150 menit]
1. Mahasiswa mampumenjelaskan konsep dasarGeopolitik
2. Mahasiswa mampu memi-lah teori-teori Geopolitikyang pantas dan baikditerapkan di Indonesia
3. Mahasiswa mampumenjelaskan wawasannusantara
4. Mahasiswa mampu meng-implementasikan wawasan
Kuis, Performance.Rangkuman materi
proses perkuliahanBunga rampai permasa-
lahan Geopolitik danWawasan Nusantaraserta solusinya
25%
nusantara di era global
12-13 [C3, P3, A5]Mahasiswa mampu:mengemukakan unsur-unsurketahanan nasionalIndonesia, menerapkanpendekatan Astagatra dalampemecahan masalah, danmenganalisis potensiancaman bagi ketahananbangsa di era global
Geostrategi Indonesia/Ketahanan nasional
a) Unsur-unsurketahanan nasionalIndonesia
b) Pendekatan astagatradalam pemecahanmasalah
c) Potensi ancaman bagiketahanan bangsa diera global[Buku 1, 2, 5]
Ceramah Tanya jawab Diskusi Pemberian tugas
[150 menit]
1. Mahasiswa mampu meye-butkan dan menjelaskanunsur- unsur ketahanannasional Indonesia
2. Mahasiswa mampu memi-lih pendekatan Astagatradalam pemecahan masalah
3. Mahasiswa mampumemprediksi ancamanbagi ketahanan bangsa diera global
KuisPerformance.Rangkuman materi
proses perkuliahanBunga rampai
permasalahan penerapanpendekatan Astagatradalam KetahananNasional dan solusinya
25%
14-15 [C5, P3, A5] mahasiswamampu: mengemukakanpentingnya integrasi dalammasyarakat Indonesia yangplural, memilih strategiintegrasi yang tepat untukmasyarakat Indonesia,mendukung integrasi diIndonesia melalui semboyanBhinneka Tunggal Ika
Integrasi Nasionala) Pluralitas masyarakat
Indonesiab) Strategi integrasi
(asimilasi, akulturasi,pluralisme)
c) Strategi integrasiIndonesia (BhinnekaTunggal Ika)[Buku 1, 2, 3]
Ceramah Tanya jawab Diskusi Pemberian tugas
[150 menit]
1. Mahasiswa mampumenerapkan konseppluralitas dalamkehidupanbermasayarakat
2. Mahasiswa mampumenerapkan strategiintegrasi
KuisPerformance.Rangkuman materi
proses perkuliahanBunga rampai
permasalahan Pluralitasmasyarakat Indonesiasolusinya
25%
16 UAS (Ujian Akhir Semester)Surabaya, 12 Maret 2016Dosen Pengampu,
Drs. Atnuri, S.H., M.Pd.
1. Identitas Nasional 32. Negara dan Konstitusi 43. Hak dan Kewajiban Warga Negara 5-64. Demokrasi Indonesia 75. Negara Hukum dan HAM 9-106. Geopolitik Indonesia 117. Geostrategi Indonesia 12-13 pt8. Integrasi Nasional 14-15 pt
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Pengantar Metode Statistik Semester:II Kode:240216 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:Dra.Wara Pramesti , M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Pengantar Metode Statistik 240216 Pemodelan 3 0 II 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 5 : Mampu menganalisis data kuantitatif dan kualitatifCP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaMata Kuliah(CP-MK)CP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baiksecara lisan maupun tertulisCP 5.1 : Mampu menganalisis data kuantitatif secara univariatCP 5.2 : Mampu menganalisis data kuantitatif secara multivariatCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama timCP 14.1 : PEDULI,ramah, santun, rapi, nyaman, saling menghargai, toleran, suka menolong, gotong royong, nasionalis,kosmopolit, mengutamakan kepen-tingan umum, bangga menggunakan bahasa dan produk Indonesia, dinamis, kerja keras,
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
dan beretos kerjaCP 15.1 : AMANAH, jujur,beriman dan bertaqwa, adil, bertanggung jawab, berempati, berani mengambil resiko, pantangmenyerah, rela berkoban dan berjiwa patriotik.CP 16.1 : GIGIH, Tangguh,bersih dan sehatm disiplin, sportif, andal, berdaya tahan, bersahabat, kooperatif, determinative,kompetitif, ceria.CP 17.1: INOVATIF Cerdas,kritis, kreatif, ingin tahu, berpikir terbuka, produktif, berorientasi Ipteks, dan reflektif
Diskripsi singkat MKPengantar Metode Statistika (PMS) adalah salah satu matakuliah yang menunjang capaian pembelajaran (CP) prodi, setelahmengikuti mata kuliah ini mampu menganalisis data, khususnya data univariat. Mulai dari pengujian parameter 1 populasi,membandingkan 2 parameter populasi sampai mebuat pola hubungan variabel respon dan prediktor.
Pustaka Utama :1. Bhatta Charyya, G.K., Richard A. J., Statistical Concepts and Methods, John Wiley and Sons, New York, 2010.Pendukung :2. Walpole, R. E., Raymond H. M., Probability and Statistics for Engineers and Sciences, 2nd ed, Publishing Co., Inc.,
New York, 2012.3. Mendenhall, W., Beaver, R, J dan Beaver, B, M., Introduction to Probability and Statistics, 3nd ed, USA, 2009.
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskantentang diskriptif
1. Pendahuluan2. Diskriptif[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Ketepatan dalammenjelaskandiskriptif
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
soal terkait. Membuat resume
3 Mampu menjelaskankarakteristik ukurantendensi sentral
1. Ukuran Tendensi Sentral
[Pustaka: 1,3]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
Ketepatan dalammenjelaskankarakteristik ukurantendensi sentral
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
Test:
4 %
4, 5 Mampu menjelaskantentang ukuran letak danukuran simpangan
1. Ukuran Letak2. Ukuran Simpangan[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketelitian dalammembacaliteratur dengancepat danmenemukanpermasalahan
2. Ketepatan dalammenyusun
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
kerangka teoridanpengembanganhipotesis
3. Ketepatan dalammenjelaskanvariabel-variabelpenelitian
4. Ketepatan dalammenjelaskanelemen penelitian
5. Ketepatan dalammendesainpenelitian yangberkualitas
6 dan 7 Mampu menjelaskantentang kesimetrisan dandistribusi normal
1. Kesimetrisan2. Distribusi Normal
[Pustaka: 2,3]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50][BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammenjelaskankesimetrisan
2. Ketepatan dalammenjelaskandistribusi normal
3%
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9 Mampu mengaplikasikan 1. Distribusi Sampling Ceramah Ketepatan dalam Non test: 5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
distribusi sampling [Pustaka: 1, 2] Diskusi (penjelasan contohsoal)Studi kasus penerapanmetode ARIMA[TM:1x3x50][BT: 1x3x50][BM: 1X3X60]
mengaplikasikandistribusi sampling
Menjelaskanpenyelesaian soal-soal terkait.
TestPresentasi
10, 11 Mampu melakuka ujihipotesis rata-rata, UjiHipotesis KesamaanVarians.
1. Uji Hipotesis Rata-Rata2. Uji Hipotesis Kesamaan3. Varians.
[Pustaka: 2,3]
Tatap mukaDiskusi[TM:3x2x50]
Pemberian tugasPenentuan teknik sampling[BT: 3x2x50][BM: 3X2X60]
1. Ketepatan dalammelakukan ujihipotesis rata-rata
2. Ketepatan dalammelakukan UjiHipotesisKesamaanVarians.
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
3 %
12 dan13
Mampu menganalisisdata kuantitatif
1. Uji Hipotesis Proporsi2. Analisis Regresi
[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusiPraktikum[TM:2x3x50]
Pemberian tugasAnalisis data kuantitatif[BT: 2x3x50][BM: 2x3x60]
1. Ketepatan dalammelakukan ujihipotesis proporsi
2. ketepatanmengolah datadengan analisisregresi
Non test: Keaktifan Tema penelitian
kuantitatif
3%
14 Mampu menganalisis Analisis Regresi Ganda Tatap muka Ketepatan dalam Non test: 3%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |6
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
regresi ganda [Pustaka: 1] DiskusiPraktikum[TM:1x3x50]
Pemberian tugasStudi kasus[BT: 1x3x50][BM: 1x3x60]
menganalisis regresiganda
Keaktifan Tema penelitian
kualitatif
15 Mampu melakukananalisis korelasi
Analisis Korelasi[Pustaka: 1,2,3]
Tatap mukaDiskusiPresentasi[TM:1x3x50]
Pemberian tugas:Menuliskan laporanpenelitian dari tema yangtelah dipilih[BT: 1x3x50][BM: 1x3x60]
1. Ketepatan dalammempresentasikan danmenganalisiskorelasi
Non test:Keaktifan
Test:Laporan penelitianPresentasi
3%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3,4,5] Presentasi laporanpenelitian
50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah :Pengantar Probabilitas Semester: I Kode: 240113 sks:3Jurusan :Statistka Dosen: Dra.Wara Pramesti, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT(sks)
SEMESTER Direvisi
Pengantar Probabilitas 240113 3 0 I 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih, S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)
CP 4 : Mampu menerapkan konsep dasar Matematika dan teori Statistika dalam dua bidang terapan (bisnis ekonomi dan sosialpemerintahan)
CP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara
tertulis dan lisan
Mata Kuliah(CP-MK)
CP 4.2 : Mampu menjelaskan penggunaan konsep dasar statistika matematika
CP 11.1 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
Diskripsi singkat MKPengantar Probabilitasmerupakan salah satu mata kuliah dasar yang merupakan bagian dari bidangkajian dalam teoristatistik. Tujuan mempelajari Pengantar Probabilitas adalah untuk menguasai konsep Percobaan Random, VariabelRandom, Ruang Probabilitas, Fungsi Distribusi, Distribusi Bersyarat dan Kebebasan Stokastik, Ekspektasi Matematika,Fungsi Pembangkit Momen, serta aplikasi dalam metode statistika sehingga mahasiswa akan memiliki pengalaman belajaruntuk berfikir secara kristis dan mampu memberikan keputusan yang tepat tentang penggunaan konsep tersebut.
Pustaka Utama :1. Hogg, R.V. dan Craig, A.T. 1995. Introduction to Mathematical Statistics, 5th ed.Mac Millon. New York.2. Rohatgi, W.K., 1976., An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics, John Wiley and Sons,New York.Pendukung :1. Bartoszynski, R. and Bugaj, M.N.,, 1996, Probability and Statistical Inference,John Wiley & Sons, New York
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskantentang gambara umumprobabilitas, percobaanrandom, sampel dankejadian
1. pendahuluanprobabilitasKlasifikasipenelitian
2. ruang sampel dan kejadian
[Pustaka: 1,2,3]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
Ketepatan dalammenjelaskangambaran umumprobabilitas
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
3 Mampu menjelaskantentang aksioma-aksiomadalam probabilitas
1. aksioma probabilitas
[Pustaka: 1,3]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50]
Pemberian tugas (3 & 4)Membuat ringkasan disertaicontoh[BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
Ketepatan dalammenjelaskan aksiomaprobabilitas
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
Test:Kuis 1
4 %
4, 5 Mampu menjelaskantentang probabilitasbersyarat, variabelrandom, meliputi randomdiskrit dan randomkontinu
1. probabilitas bersyarat2. variabel random[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. ketepatan dalammenjelaskanprobabilitasbersyarat
2. Ketepatan dalammenjelaskantentang variablerandom
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh
3 %
6 dan 7 Mampu menjelaskantentang variabel diskritbeserta contoh-contohnya, variabel
variabel random diskrit, variabelrandom kontinu
[Pustaka: 2,3]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50][BT:2x3x50]
1. Ketepatan dalammenjelaskanperbedaan
3%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
random kontinu besertacontoh-contoh distribusivaribelkontinu
[BM: 2X3X60] variable randomdiskrit dankontinu
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9,10 Mampu menjelaskan danmemberi contohDistribusi Bersama
Distribusi Bersama[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
[BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammenjelaskan danpemberian contohdistribusi bersama
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestPresentasi
5 %
11,12 Mampu menjelaskan danmemberi contohDistribusi Bersyarat
1. Distribusi bersyarat
[Pustaka: 2,3]
Tatap mukaDiskusi[TM:3x2x50]
Pemberian tugas[BT: 3x2x50]
[BM: 3X2X60]
Ketepatan dalammenjelaskan danpemberian contohdistribusi bersyarat
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
3 %
13,14dan 15,
Mampu menjelaskantentang FUNGSIPEMBANGKITMOMEN
1. Momen dan FungsiPembangkit Momen
2. FPM Distribusi Bivariate.3. Kuantil , Kemiringan dan
Kurtosis[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusiPraktikum[TM:3x3x50]
Pemberian tugasAnalisis data kuantitatif[BT: 3x3x50]
Ketepatan dalammenjelaskantentang Momendan FungsiPembangkitMomen, FPMDistribusi
Non test: Keaktifan Tema penelitian
kuantitatif
3%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BM: 3x3x60] Bivariate, Kuantil ,Kemiringan danKurtosis
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Presentasi laporanpenelitian
50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : PPIC Semester:IV Kode:240133 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:Wara Pramesti, S.Si., M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
PPIC 240133 Bisnis Ekonomi 3 0 IV 18 Agustus 2016OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baiksecara lisan maupun tertulisCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKPlanning Production Inventory Control(PPIC) merupakan mata kuliah yang mempelajari tentang konsep dalam melakukan
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
perencanaan pengendalian inventori produksi, baik dalam pengembangan, penerapannya, memberikan keputusan yang tepattentang perencanaan pengendalian inventori produksi pada suatu permasalahan dan penyelesaiannya.
Pustaka Utama :1. Lee et al (2005), Operasion Management : Process and Value Chain, Pearsons Education Inc., Upper Saddle River, N.J.Pendukung :2. Krajewski, Lee J., Larry P. Ritzman (2005), Operations Management Processes and Value Chains, Pearson Prentice
Hall3. Fogarty, D.W., Blackstone, J.H. dan Hoffman, T.R., Production and Inventory Management, South-Western Publishing
Co., Cincinnati, 1991.4. Bahagia, Senator Nur (2006), SistemInventori, Penerbit ITB.5. Sipper, D., danBulfin, Jr., Production Planning Control and Integration, Mc.Graw Hill, 1997.6. Dilworth, Production and Operation Management, MHG, Singapore, 1996.7. O’Leary, D.E., Enterprise Resource Planning Systems, Cambridge University Press. Cambridge. 2000.
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mampu mengidentifikasidefinisi, cakupan, danperanan perencanaan danpengendalian produksi
1. Definisi perencanaan danpengendalian produksi
2. Cakupan dan perananperencanaan dan pengendalianproduksi
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi studi kasus)[TM:1x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
1. Ketepatan dalammenguraikan integralsebagai anti-turunan.
2. Ketepatanmenyelesaikanintegral substitusi
3. Ketepatan dalam
Pre test, /PostTest/Quiz, project,
performance,presentation
Nilai 0-100
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BT:1x3x50][BM:1x3x60]
mengembangkanteorema dasarkalkulus
2 dan 3 Mampu mengidentifikasiperamalan permintaan
1. Definisi peramalan2. Peramalan kualitatif3. Tipe peramalan kuantitatif4. Peramalan runtun waktu5. Peramalan assosiative
[Pustaka: 1,3]
CeramahDiskusi studi kasus
[TM:2x3x50][BT:2x3x50][BM:2x3x60]
1. Ketepatan dalammenjelaskan definisiperamalan
2. Ketepatan dalammengidentifikasibentuk-bentukperamalan
Pre test, /PostTest/Quiz, project,
performance,presentation
Nilai 0-100
4 %
4 dan 5 Mampu menganalisisperencanaan agregat,disagregat, dan jadwalinduk produksi
1. Pengertian perencanaan agregat2. Pendekatan grafis dalam
perencanaan af=gregat3. Pendekatan empiris dalam
perencanaan agregat4. Pendekatan optimasi dalam
perencanaan agregat5. Pendekatan parametrik dalam
perencanaan agregat6. Disagregat dalam jadwal induk
produksi[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi studi kasus
[TM:2x3x50][BT:2x3x50][BM:2x3x60]
1. Ketepatan dalammengidentifikasiperencanaan agregat
2. Ketepatan dalammenganalisis bentuk-bentuk pendekatandalam perencanaanagregat.
3. Kedalaman dalammenganalisisdisagregat dalamjadwal indukproduksi
Pre test, /PostTest/Quiz, project,
performance,presentation
Nilai 0-100
4 %
6 dan 7 Mampu menerapkankonsep manajemen bahan
1. MRP I2. MRP II
CeramahDiskusi studi kasus
4. Ketepatan dalammengidentifikasi
Pre test, /Post 3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
3. Mekanik MRP4. Just in time5. Kanban
7. [Pustaka: 1, 2]
[TM:2x3x50][BT:2x3x50][BM:2x3x60]
konsep MRP I, MRPII, mekanik MRP,just in time, dankanban
5. Ketepatan dalammenerapkan konsepmanagemen bahan
Test/Quiz, project,performance,presentation
Nilai 0-100
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9 dan10
Mampu menganalisiskonsep pengendalianpersediaan
1. Metode ABC2. Model EOQ3. Kebijakan order persediaan4. Penentuan ukuran lot
ekonomis
[Pustaka: 2,3]
CeramahDiskusi studi kasus
[TM:2x3x50][BT:2x3x50][BM:2x3x60]
1. Ketepatan dalammenjelaskan metodeABC dan modelEOQ
2. Ketepatan dalammenganalisiskebijakan orderpersediaan
3. Ketepatan dalammenentukan ukuranlot ekonomis
Pre test, /PostTest/Quiz, project,
performance,presentation
Nilai 0-100
3 %
11 dan12
Mampu menerapkankonsep penjadwalantenaga kerja
1. Shift schedulling2. Schedulling to variation
within each shift3. Alternatif work pattern
[Pustaka: 1,2,3]
CeramahDiskusi studi kasus
[TM:2x3x50][BT:2x3x50][BM:2x3x60]
Ketepatan dalammenerapkan konseppenjadwalan tenagakerja
Pre test, /PostTest/Quiz, project,
performance,presentation
Nilai 0-100
4%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
13 dan14
Mampu menganalisiskesimbangan liniproduksi danpenjadwalan produksi
1. Penjadwalan n pekerjaan padasatu prosesor
2. Penjadwalan n pekerjaanuntuk m prosesor
[Pustaka: 1,2,3]
CeramahDiskusi studi kasus
[TM:2x3x50][BT:2x3x50][BM:2x3x60]
4. Ketepatan dalammenganalisiskeseimbanganproduksi multtipekerjaan
5. Ketepatan dalammenganalisispenjadwalanproduksi multiprosesor dan proses
Pre test, /PostTest/Quiz, project,
performance,presentation
Nilai 0-100
4%
15 Mampu menganalisiskonsep enterpriseresource planning system
1. Definisi ERP2. Latar belakang sistem ERP3. Kerugian penerapan sistem
ERP[Pustaka: 1,2,3]
CeramahDiskusi studi kasus
[TM:2x3x50][BT:2x3x50][BM:2x3x60]
Ketepatan dalammenganalisis konsepERP dan penerapannya
Pre test, /PostTest/Quiz, project,
performance,presentation
Nilai 0-100
5%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Ujian tertulis 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Etika Profesi Semester:VII Kode:240001 SKS: 2Program Studi :Statistika Dosen: Ika Damayanti , S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Etika Profesi 240001 2 0 VII 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 12 : Mampu memelihara dan mengembangkan jaringan kerjaCP 14 : Mampu memiliki karakter PEDULICP 15 : Mampu memiliki karakter AMANAHCP 16 : Mampu memiliki karakter GIGIHCP 17 : Mampu memiliki karakter INOVATIFMata Kuliah(CP-MK)CP 12.1: Mampu memelihara dan mengembangkan jaringan kerjaCP 14.1 : PEDULI,ramah, santun, rapi, nyaman, saling menghargai, toleran, suka menolong, gotong royong, nasionalis,
kosmopolit, mengutamakan kepenting-an umum, bangga menggunakan bahasa dan produk Indonesia, dinamis,kerja keras, dan beretos kerja.
CP 15.1 : AMANAH, jujur,beriman dan bertaqwa, adil, bertanggung jawab, berempati, berani mengambil resiko, pantang
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
menyerah, rela berkoban dan berjiwa patriotikCP 16.1 : GIGIH, Tangguh,bersih dan sehatm disiplin, sportif, andal, berdaya tahan, bersahabat, kooperatif,
determinative, kompetitif, ceriaCP 17.1 : INOVATIF Cerdas, kritis, kreatif, ingin tahu, berpikir terbuka, produktif, berorientasi Ipteks, dan reflektif
Diskripsi singkat MKEtika Profesi merupakan mata kuliah yang bertujuan memahami peranan etika dan profesionalisme sarjana dalam duniakerja.
Pustaka Utama :1.Artiningrum, P., Kurniasih, A., dan Nugroho, A., Etika dan Perilaku Profesional Sarjana, Graha Ilmu, Yogyakarta, 20132.Pudjowiyatna, Etika Filsafat Tingkah Laku, Bina Aksara, Jakarta 1996Pendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu mesnjelaskanPengertian etika,fungsi etika danmacam-macam etika
Mampu mesnjelaskansifat jenis etika,moral dan nilai sertanorma
PENDAHULUAN ETIKAPROFESI,pengertian sifat jenis etika,moral dan nilaiserta norma[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
Ketepatan dalammesnjelaskanPengertian etika,fungsi etika,macam-macametika, sifat jenisetika, moral dannilai serta norma
Non test: Menjelaskan
Membuat resume
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
3-5 Mampu menjelaskanProfesionalime kerja,Etika dan sikapprofesionalismesarjana, mengenalipotensi diri
Profesionalime kerja, Etika dan sikap
profesionalismesarjana,
mengenali potensi diri[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:3x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:3x3x50][BM: 3X3X60]
Ketepatan dalammenjelaskanProfesionalime kerja,Etika dan sikapprofesionalismesarjana, mengenalipotensi dir
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasan
Tugas
4 %
6 dan7 Mampu menjelaskanTujuan hidup danmotivasi
mampu Cara berpikirpositif mengelolapikiran positif
Tujuan hidup dan motivasipencapaian prestasi,
Berpikir positif
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Studi kasus[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammenjelaskanTujuan hidup danmotivasi
Ketepatan Caraberpikir positifmengelola pikiranpositif
Non test: Menjelaskan studi
kasus.
6 %
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10 Mampumenjelaskan prinsipbudaya -budayaorganisasi,
Mampu
budaya kerja, komunikasi efektif
[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi[TM:2x3x50]
ketepatan dalammenjelaskanprinsip budaya -budayaorganisasi,
Non test: Menjelaskan.
TestPresentasi
8 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
menjelaskan alasanberkomunikasi,macam-macamkomunikasi dancara
berkomunikasi
[BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
ketepatan dalammenjelaskanalasanberkomunikasi,macam-macamkomunikasi dancara
berkomunikasi11,13 Mampu melakukan
adaptasi danpenyesuaianterhadaplingkungan,
Mampumenjelaskanpengertian, sifat-sifat dan manfaatkepemimpinan dankerjasama tim,
Mampumenjelaskanmaanajemen usahadan prioritas sertamacam-macamnya
menyonsong perubahan,kepemimpinan dan kerjasamatim,mengelola usaha danmenyususnprioritas
[Pustaka: 1,2]
Tatap mukaDiskusi[TM:3x1x50]Pemberian tugas[BT: 3x1x50]
[BM: 3X1X60]
Ketepatan dalammelakukanadaptasi danpenyesuaianterhadaplingkungan,
Ketepatan dalammenjelaskanpengertian, sifat-sifat dan manfaatkepemimpinandan kerjasamatim,
Ketepatanmenjelaskanmaanajemenusaha danprioritas sertamacam-
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
6 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
macamnya
14 dan15
Mampu melakukantata cara / etikadalam pergaulansehari-hari,
Mampu berdiskusitugas etika danprofesi
etiket pergaulan, diskusi tugas etika dan
profesi
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Studi kasus[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
ketepata dalammelakukan tatacara / etika dalampergaulan sehari-hari,
ketepatan dalamberdiskusi tugasetika dan profesi
Non test: Menjelaskan studi
kasus.
6 %
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2] Tes 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Matematika Asuransi Semester:VIII Kode:240717 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Elvira Mustikawati P.H. , S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Matematika Asuransi 240171 3 0 VIII 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 4 : Mampu menerapkan konsep dasar Matematika dan teori Statistika dalam 2 bidang terapanCP 10:Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataMata Kuliah(CP-MK)CP 2.8 : Mampu menerapkan matematika asuransi pada bidang bisnis ekonomiCP 4.1 : Mampu menggunakan konsep dasar matematika di dua bidang terapanCP 4.2 : Mampu menjelaskan penggunaan konsep dasar statistika matematikaCP 10.1: Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis data
Diskripsi singkat MKMatematika asuransi merupakan salah satu mata kuliah di bidang Bisnis dan Ekonomi yang mempunyai salah satu bidangkajian menentukan premi asuransi, memahami dan menerapkan konsep-konsep matematika keuangan dan peluang untuk
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
meng-analisa masalah dalam asuransi jiwa.Pustaka Utama :
1. Gupta, A.K., Varga, T, (2002), An Introduction to Actuarial Mathematics, Springer, USA2. Cunningham, R., Herzog, T. and R. London, (2006), Models for Quantifying Risk, 3rd edition.Pendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Statistik Inferensial (Stat Mat)
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1-3 Mampu menjelaskantentang konsep dalamMatematika Keuangan(Bunga Majemuk,Present Value, Anuitas
Konsep Dalam MatematikaKeuangan (Bunga Majemuk,Present Value, Anuitas
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:3x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:3x3x50][BM:3x3x60]
Ketepatan dalammenjelaskan tentangkonsep dalamMatematikaKeuangan (BungaMajemuk, PresentValue, Anuitas
Non test: Menjelaskan
Membuat resume
3 %
3-7 Mampu menjelaskantentang Mortalitas :Survival Time, Fungsi-Fungsi Aktuaria dari
Mortalitas : Survival Time,Fungsi-Fungsi Aktuaria dariMortalitas, Tabel Mortalitas;[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:5x3x50]
Mampu menjelaskantentang Mortalitas :Survival Time,Fungsi-Fungsi
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasan
10 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Mortalitas, TabelMortalitas; Pemberian tugas
Membuat ringkasan disertaicontoh[BT:5x3x50][BM: 5X3X60]
Aktuaria dariMortalitas, TabelMortalitas;
Tugas
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9-12 Mampu menjelaskanAsuransi Jiwa danAnuitas: StochasticCash Flow, PureEndowments, LifeInsurances,Endowments, LifeAnnuities;
Asuransi Jiwa dan Anuitas:Stochastic Cash Flow, PureEndowments, Life Insurances,Endowments, Life Annuities;
[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi[TM:4x3x50][BT: 4x3x50][BM: 4X3X60]
ketepatanmenjelaskanAsuransi Jiwa danAnuitas: StochasticCash Flow, PureEndowments, LifeInsurances,Endowments, LifeAnnuities;
Non test: Menjelaskan.
TestPresentasi
8 %
13-15 Mampu analisis Premi Premi
[Pustaka: 1,2]
Tatap mukaDiskusi[TM:4x1x50]Pemberian tugas[BT: 4x1x50]
[BM: 4X1X60]
ketepatan analisisPremi
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
12 %
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2] Tes 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Riset Pemasaran Semester:VII Kode:240704 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Edy Sulistiyawan, S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Riset Pemasaran 240704 Pemodelan 3 0 VII 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 2.2 : Mampu menerapkan konsep pemasaran dan strategi pemasaranCP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baik secara lisan
maupun tertulisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKRiset Pemasaran merupakan mata kuliah di bidang bisnis, tujuan dari mata kuliah ini adalah merancang dan melakukan riset pemasaran sertamengevaluasi strategi pemasaran. Strategi pembelajaran dilakukan dengan diskusi dan latihan serta tugas melakukan riset pemasaran mulai daritahapan desain riset, survey, menerapkan metode statistik dalam pengolahan dan analisis data hingga proses pelaporan dan presentasi hasil riset.
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
Pustaka Utama :1. Kotler Philip, Manajemen Pemasaran, PT.Prenhallindo, Jakarta, 1997.2. Malhotra K. Naresh, Riset Pemasaran, PT.INDEKS kelompok Gramedia, Jakarta, 2004.Pendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Sampling, Analisis Multivariat, Analisis Data Kualitatif
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskantahapan dan jenis risetpemasaran
Pendahuluan dan tahapan danjenis riset pemasaran[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
Ketepatan dalammenjelaskan tentangtahapan dan jenis risetpemasaran
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
3 %
3 Mahasiswa dapatmenjelaskan metodepengumpulan data
pengumpulan data[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50]
Ketepatan dalammenjelaskan metodepengumpulan data
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasan
Tugas
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
4, dan5
Mahasiswa mampumenjelaskanpengertian danmacam-macam riseteksperimental
Mahasiswa mampumelakukan praktikummendasain kuisoner
1. riset eksperimental2. mendasain kuisoner
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
praktikum[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketelitianmelakukanpraktikummendasainkuisoner
Ketepatanmenjelaskanpengertian danmacam-macamriset eksperimental
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
3 %
6 dan 7 Mampu Menjelaskan danmemberi contohpenentuan sampel,pengukuran sikapkonsumen
1. pengukuran sikap konsumen2. penentuan sampel[Pustaka: 2]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50][BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalamMenjelaskan danmemberi contohpenentuan sampel,pengukuran sikapkonsumen
3%
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10 Mampu melakukananalisis data danriset pengembanganproduk
1. analisis data2. riset pengembangan produk
[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi
Ketepatan dalammelakukan analisis datadanriset pengembangan
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
8 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
produkTestPresentasi
11 Mampu melakukan risetkebijakan publik
riset kebijakan publik[Pustaka: 2]
Tatap mukaDiskusi[TM:1x1x50]Pemberian tugas[BT: 1x1x50]
[BM: 1X1X60]
Ketepatan dalammelakukan risetkebijakan publik
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
3 %
12 dan13
Mampu melakukuanmenjelaskan tentang risetpotensi dasar danriset saluran distribusidan segmented
1. riset potensi dasar2. riset saluran distribusi dan
segmented[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusiTanya jawab[TM:2x3x50]Pemberian tugas[BT: 2x3x50]
[BM: 2x3x60]
Ketepatan dalammenjelaskan tentangriset potensi dasar dan
riset saluran distribusidan segmented
Non test: Keaktifan
3%
14,15 Mampu melakukan risetkepuasan pelanggan danriset seputar iklan
riset kepuasan pelanggan riset seputar iklan[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusiPraktikum[TM:2x3x50]Pemberian tugasStudi kasus[BT: 2x3x50][BM: 2x3x60]
Ketepatan melakukanriset kepuasanpelanggan dan risetseputar iklan
Non test: Keaktifan
6%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2] Tes 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Riset Pendidikan Semester:VII Kode:240522 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Edy Sulistiyawan, S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Riset Pendidikan 240522 3 0 VII 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 1 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang Sosial PemerintahanCP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaCP 5 : Mampu menganalisis data kuantitatif dan kualitatifCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisan
Mata Kuliah(CP-MK)CP 1.2 : Mampu melakukan riset pendidikan dan menerapkan metode StatistikaCP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baik secara lisan
maupun tertulisCP 5.1 : Mampu menganalisis data kuantitatif secara univariatCP 5.2 : Mampu menganalisis data kuantitatif secara multivariatCP 5.3: Mampu menganalisis data kualitatif
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
CP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama timDiskripsi singkat MK
Riset pendidikan merupakan mata kuliah yang membahas secara mendalam konsep penelitian pendidikan khususnya dalam lingkuppenelitian kuantitatif maupun penelitian kualitatif.
Pustaka Utama :1. Berg, B.L. 2007. Qualitative Research Methods for the Social Sciences. Boston: Pearson.2. Borg Walter, R & Gall Joyce, P. (2003). Educational Research An Introduction. Sevent Edition. USA: Library of Congress
Catalogingin-Publication Data.Pendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Analisis Multivariat, Analisis Data Kualitatif
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu mesnjelaskankonsep dasar pendidikan
Dasar penelitian pendidikan[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
Ketepatan dalammesnjelaskan konsepdasar pendidikan
Non test: Menjelaskan
Membuat resume
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
3-5 Mahasiswa dapatmenjelaskan Konsepragam penelitianpendidikan
Konsep ragam penelitianpendidikan[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammenjelaskan Konsepragam penelitianpendidikan
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasan
Tugas
4 %
6 dan 7 Mahasiswa mampumempresentasikankonsep penelitianterhadap suatu kasus
presentasi[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Studi kasus[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammempresentasikankonsep penelitianterhadap suatukasus
Non test: Menjelaskan studi
kasus.
6 %
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10 Mampu menjelaskankonsep desain penelitiankuantitatif dalampendidikan
Konsep desain penelitiankuantitatif dalam pendidikan
[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammenjelaskan konsepdesain penelitiankuantitatif dalampendidikan
Non test: Menjelaskan.
TestPresentasi
8 %
11,13 Mampu menjelaskankonsep desain penelitian
Konsep desain penelitiankualitatif dalam pendidikan
Tatap mukaDiskusi
Ketepatan dalammenjelaskan konsep
Non test: Menjelaskan
6 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
kualitatif dalampendidikan [Pustaka: 2]
[TM:1x1x50]Pemberian tugas[BT: 1x1x50]
[BM: 1X1X60]
desain penelitiankualitatif dalampendidikan
penyelesaian soal-soal terkait.
14 dan15
Mahasiswa mampumempresentasikankonsep desainpenelitian terhadapsuatu kasus
presentasi[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Studi kasus[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammempresentasikankonsep penelitianterhadap suatukasus
Non test: Menjelaskan studi
kasus.
6 %
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2] Tes 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Riset Sosial Semester:VII Kode:240137 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: , S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Riset Sosial 240137 3 0 VII 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 1 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang Sosial PemerintahanCP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 1.2 : Mampu melakukan riset pendidikan dan menerapkan metode StatistikaCP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baik
secara lisan maupun tertulisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKRiset sosial merupakan salah satu mata kuliah yang bertujuan menerapkan metode Statistika di bidang sosial, sesuaidenga CP prodi.
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
Pustaka Utama :1. DR. Irawan Suhartono, Metode Penelitian Sosial, PT.Remaja Rosdakarya, Bandung, 20002.Masri Singarimbun, Metode Penelitian dan Survai, LP3ES, Jakarta,1990Pendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Sampling, Analisis Multivariat, Analisis Data Kualitatif
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu mesnjelaskanPengertian Dasar;Gambaran Umum Prosesriset sosial
Pengertian Dasar; GambaranUmum Proses riset sosial,[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
Ketepatan dalammesnjelaskanPengertian Dasar;Gambaran UmumProses riset sosial
Non test: Menjelaskan
Membuat resume
3 %
3-5 Mahasiswa dapatmengimplementasikanKonsep dan Variabelserta HubungannyaDesain Riset
Konsep dan Variabel sertaHubungannya Desain Risetdan Implementasinya[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:3x3x50]
Ketepatan dalammengimplementasikan Konsep danVariabel sertaHubungannya Desain
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasan
Tugas
4 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:3x3x50][BM: 3X3X60]
Riset
6 dan7 Mahasiswa mampumempresentasikanKonsep dan Variabelserta HubungannyaDesain Rise
presentasi[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Studi kasus[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammempresentasikanKonsep danVariabel sertaHubungannyaDesain Rise
Non test: Menjelaskan studi
kasus.
6 %
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10 MampumenjelaskankonsepPengumpulan DataSekunder dan DataPrimer
Pengumpulan Data Sekunderdan Data Primer
[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammenjelaskan konsepdesain penelitiankuantitatif dalampendidikan
Non test: Menjelaskan.
TestPresentasi
8 %
11,13 MampumengimplementasikanMetode PengumpulanData
Metode Pengumpulan Data
[Pustaka: 2]
Tatap mukaDiskusi[TM:3x1x50]Pemberian tugas[BT: 3x1x50]
[BM: 3X1X60]
Ketepatan dalammengimplementasikan MetodePengumpulan Data
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
6 %
14 dan Mahasiswa mampu Disain Kuisioner dan Analisis Ceramah Ketepatan dalam Non test: 6 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
15 melakukan DisainKuisioner dan Analisisdata
data[Pustaka: 1]
Diskusi[BM:2x3x50]
Studi kasus[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
melakukan DisainKuisioner danAnalisis data
Menjelaskan studikasus.
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2] Tes 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Statpreneurs Semester:VIII Kode:240717 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Edy Sulistiyawan , S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Statpreneurs 240171 3 0 VIII 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanCP 12 : Mampu memelihara dan mengembangkan jaringan kerjaCP 14 : Mampu memiliki karakter PEDULICP 15 : Mampu memiliki karakter AMANAHCP 16 : Mampu memiliki karakter GIGIHCP 17 : Mampu memiliki karakter INOVATIFMata Kuliah(CP-MK)CP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama timCP 12.1 : Mampu memelihara dan mengembangkan jaringan kerjaCP 14.1 : PEDULI,ramah, santun, rapi, nyaman, saling menghargai, toleran, suka menolong, gotong royong, nasionalis,
kosmopolit, mengutamakan kepentingan umum, bangga menggunakan bahasa dan produk Indonesia, dinamis,
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
kerja keras, dan beretos kerja.CP 15.1 : AMANAH, jujur,beriman dan bertaqwa, adil, bertanggung jawab, berempati, berani mengambil resiko, pantang
menyerah, rela berkoban dan berjiwa patriotikCP 16.1 : GIGIH, Tangguh,bersih dan sehatm disiplin, sportif, andal, berdaya tahan, bersahabat, kooperatif,
determinative, kompetitif, ceriaCP 17.1 : INOVATIF Cerdas, kritis, kreatif, ingin tahu, berpikir terbuka, produktif, berorientasi Ipteks, dan reflektif
Diskripsi singkat MKStatpreneurs merupakan mata kuliah yang memahami tentang ruang lingkup kewirausahaan, karakteristik umumkewirausahaan, model bisnis, studi kelayakan bisnis dan pengembangan strategi bisnis melalui studi kasus.
Pustaka Utama :1.Buchari Alma. (2006). Kewirausahaan. Edisi kesepuluh. Bandung: Alfabeta2.Geoffrey G. Meredith dkk. (1996) Kewirausahaan, Teori dan Praktek. Edisi kelima. Jakarta: PT Pustaka Binaman
PressindoPendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1-3 Mampu mesnjelaskantentang ruang lingkupkewirausahaan
Ruang lingkup kewirausahaan[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:3x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
Ketepatan dalammesnjelaskan tentangruang lingkupkewirausahaan
Non test: Menjelaskan
Membuat resume
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[BT:3x3x50][BM:3x3x60]
3-7 Mampu mengetahuikarakteristik umumkewirausahaan
Karakteristik umumkewirausahaan
[Pustaka: 1,2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:5x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:5x3x50][BM: 5X3X60]
Ketepatan dalammengetahuikarakteristik umumkewirausahaan
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasan
Tugas
10 %
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9-12 Mampu menjelaskanprinsip Model bisnis
Model bisnis
[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi[TM:4x3x50][BT: 4x3x50][BM: 4X3X60]
ketepatanmenjelaskan prinsipModel bisnis
Non test: Menjelaskan.
TestPresentasi
8 %
13-15 Mampu melakukanStudi kelayakan bisnisdan pengembanganstrategi bisnis melalui
Studi kelayakan bisnis danpengembangan strategi bisnismelalui studi kasus
Tatap mukaDiskusi[TM:4x1x50]Pemberian tugas
Ketepatan dalammelakukan Studikelayakan bisnis danpengembangan
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
12 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
studi kasus [Pustaka: 1,2] [BT: 4x1x50][BM: 4X1X60]
strategi bisnis melaluistudi kasus
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2] Tes 50%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Analisis Spasial Semester:VI Kode:240127 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen :.Gangga Anuraga, S.Si, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiAnalisis Spasial 240127 Pemodelan T=3 P=0 VII 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 1 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang Sosial PemerintahanCP 8 : Dapat menjelaskan konsep manajemen data, eksplorasi data dan menganalisis data.CP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 1.4 :Mampu menerapkan analisis data spasial pada bidang sosial pemerintahanCP 8.1 : Mampu menjelaskan konsep manajemen, eksplorasi data, serta dapat menganalisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKMata kuliah analisis spasial merupakan mata kuliah yang mempelajari cara merancang pengumpulan data berbasis lokasi dan mampumenganalisis data spasial serta mampu menginterpretasikannya.
Pustaka Utama :1. Fotheringham, A.S., Brundson, C., dan Charlton, M. 2002. Geographically Weighted Regression: the analysis of spatially varying
relationships. John Wiley & Sons Ltd, England.2. Sandra LA.1996. Practical handbook of Spatial Statistics.CRCPress.Inc.USA.Pendukung :1. Roger et al. 2008. Applied Spatial Data Analysiswith R. Springer-Verlag
Media Pembelajaran Software: Hardware:OS : Windows 7Aplikasi : Microsoft Office
Modul ajar
Team Teaching Gangga Anuraga, S.Si., M.Si.Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mampumenjelaskankonsep dasar analisisspasial
Pengertian analisis spasial Contoh penerapan analisis
spasial di berbagai bidang[U1, U2, P1]
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan konsepanalisis spasial
Ketepatan dalammemberikan contohpermasalahan yangdapat diselesaikandengan menggunakananalisis spasial.
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :menjelaskankonsep analisisspasial dancontohpemakaiannyadalampermasalahanreal.
4 %
2
Mampumenjelaskanstruktur data spasial danproses pengumpulandata spasial
Struktur data spasial (titik,area, lattices, dan pointpatterns)
Isotropy dan anisotropy Stasioner dan non stasioner
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan tipe dataspasial
Ketepatan dalammenjelaskan prosesstokastik dalam halspasial
Ketepatan dalammenjelaskan konsepisotropy, anisotropy,
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 2:Membedakantipe data spasialdan menjelaskanprosespengumpulan
4 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
stasioner, dan nonstasioner.
data spasial
3-4
Mampumenganalisisdataunivariate danmultivariate berbasisspasial dan menyajikandata spasial melalui peta
Eksplorasi data spasial[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenganalisis dataunivariate danmultivariate berbasisspasial
Ketepatan dalammenyajikan data spasialmelalui peta
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 3:menganalisisdata univariate danmultivariateberbasis spasialdan menyajikandata spasialmelalui peta
4 %
5Mampumenyusunrancangan pengumpulandata berbasis spasial
Teknik sampling Pendugaan berbasis wilayah
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan prosedurpengumpulan databerbasis lokasi
Ketepatan dalammenerapkan metodepengumpulan databerbasis lokasi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 4:merancang danmenerapkanmetodepengumpulandata berbasislokasi
4 %
6-7 Mampu menganalisisdata dengan geostatistik
Prediksi Interpolasi
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),
Ketepatan dalammenjelaskan konsepinterpolasi dengankriging
Ketepatan dalam
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 5:
4 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
(BM : (2) x (3 x 60”))] menjelaskan prosedurinterpolasi kriging
Ketepatan dalammenjelaskan variogramteoritik dan variogrameksperimental
Ketepatan dalammenerapkan metodekriging padapermasalahan real
menganalisisdata dengangeostatistik.
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9-10Mampu menjelaskanspatial pattern danautokorelasi spasial
Spatial pattern Autokorelasi spasial
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammejelaskan konsepdasar spatial patterndan autokorelasi spasial
Ketepatan dalammenjelaskan beberapametode spatial pattern
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 6:menjelaskankonsep dasarspatial patterndan autokorelasispasial
6 %
11-13Mampu menganalisisdata spasial denganregresi spasial basis area
Pemodelan regresi spasialdengan basis area (SAR, SEM,SARMA)
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenformulasikanmodel rregresi spasialbasis area
Ketepatan dalammenjelaskan estimasidan pengujianparameter pada regresi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 7:menganalisisdata spasialdengan regresi
12 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
spasial berbasis area Ketepatan dalam
menerapkan regresispasial basis area diberbagai bidang
spasial basis area
14-15Mampu menyelesaikanpermasalahan analisajaringan kerja
Pemodelan regresi spasialdengan basis titik (GWR,GWLR)
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatanmenformulasikanmodel regresi spasialbasis titik
Ketepatan dalammenjelaskan estimasidan pengujianparameter pada regresispasial basis titik
Ketepatan dalammenerapkan regresispasial basis titik diberbagai bidang
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 8:menganalisisdata spasialdengan regresispasial basis titik
12 %
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 30%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Pengantar Ilmu Ekonomi Semester:II Kode:240219 SKS: 2Program Studi :Statistika Dosen:Artanti Indrasetianigsih S.Si., M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiIlmu Ekonomi 240219 Bisnis Ekonomi T=2 P=0 II 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 2.3 : Mampu memodelkan dan menjelaskan fenomena ekonomiCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan tertulis dengan menggunakan Bahasa Indonesia dan Bahasa InggrisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKPengetahuan akan ilmu ekonomi sangat bermanfat bagi para ahli statistik, yang mana dapat digunakan untuk mendukung analisispemodelan ekonomi dan pengambilan keputusan-keputusan ekonomi dalam mata kuliah ekonometrika sehingga pada mata kuliahini, mahasiswa akan belajar tentang peranan ilmu ekonomi dalam bidang sosial dan bisnis. Ilmu ekonomi mikro akan mempelajaritentang bagaimana kaitan perilaku individu, baik orang (konsumen) dan perusahaan (produsen). Ilmu ekonomi makro akanmempelajari tentang agregat dari pendapatan nasional, penangguran, inflasi dan pertumbuhan ekonomi. Mahasiswa juga akanmempelajari tentang teori produksi, biaya produksi serta faktor-faktor produksi. Didalam ilmu ekonomi akan dibahas pula tentangjenis-jenis pasar, mekanisme pasar model permintaan dan penawaran.
Pustaka Utama :1. Sadono Sukirno,.”Mikro Ekonomi : Teori Pengantar”, Edisi ketiga, Divisi Buku Perguruan Tinggi, PT Raja Grafindo Persada, Jakarta.
20112. Sadono Sukirno, “Makro Ekonomi : Teori Pengantar”, Edisi ketiga, Divisi Buku Perguruan Tinggi, PT Raja Grafindo Persada, Jakarta,
20113. Suherman Rosyidi, “Pengantar Teori Ekonomi : Pendekatan Kepada Teori Ekonomi Mikro dan Makro”,Manajemen PT Raja
Grafindo Persada, JakartaPendukung :1. Adolph Matz,Milton F Usry dan Lawrence H Hammer, “Cost Accounting : Palnning and Control”, 9th Edition, South Western
Publishing Co, Cincinnati, Ohio.Media Pembelajaran Software: Hardware:
OS : Windows 7Aplikasi :
Modul ajar
Team Teaching Artanti Indrasetianingsih, S.Si., M.Si.Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mahasiswamampumenjelaskan Pengertiandan ruang lingkupekonomi
Pengertian dan ruang lingkupekonomi
[U1, U2]
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab[TM : (1) x (2 x 50”)][(BT : (1) x (2 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
ketepatan menjelaskanpengertian dan ruanglingkup ekonomi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :MenjelaskanPengertian danruang lingkupekonomi dalamkehidupansehari-hari
3 %
2,3 Mahasiswa mampu Konsep-konsep dasar Membaca text dan ppt, Ketepatan menjelaskan Tugas tertulis 7 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
menjelaskan Konsep-konsep dasar
[U1, U2] penulisan ringkasan, tanyajawab[TM : (2) x (2 x 50”)][(BT : (2) x (2 x 50”)),(BM : (2) x 2x 60”))]
konsep-konsep dasar dengan jawabanuraian
Tugas 2:Menjelaskankonsep-konsepdasar sertamemberikancontohnya.
4,5Mahasiswa mampumengidentifikasi Uangdan Perbankan.
Uang dan Perbankan[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (2 x 50”)][(BT : (2) x (2 x 50”)),(BM : (2) x (2 x 60”))]
Ketepatanmengidentifikasi uangdan perbankan
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 3:
8 %
6,7Mahasiswa mampumenjelaskan Permintaandan penawaran
Permintaan dan penawaran[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (2 x 50”)][(BT : (2) x (2 x 50”)),(BM : (2) x (2 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskanPermintaan danpenawaran
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 4:
8 %
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9,10Mahasiswa mampumengapliksasikan teoriproduksi dan biaya
Teori produksi Dan biaya[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (2 x 50”)][(BT : (2) x (2 x 50”)),
Ketepatan dalammengaplikasikan Teoriproduksi Dan biaya
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 5 :
8 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
(BM : (2) x (2 x 60”))]
11
Mahasiswa mampumenjelaskan Pengertiandan pengukuranpendapatan nasional
Pengertian dan pengukuranpendapatan nasional
[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (2 x 50”)][(BT : (1) x (2 x 50”)),(BM : (1) x (2 x 60”))]
ketepatan menjelaskanPengertian danpengukuranpendapatan nasional
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 6:
4 %
12Mahasiswa mampumenjelaskan Persaingandan Monopoli
Persaingan dan Monopoli[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (2 x 50”)][(BT : (1) x (2 x 50”)),(BM : (1) x (2 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan Persaingandan Monopoli
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 7: resume
4 %
13
Mahasiswa mampumenjelaskan tentangkeseimbangan dua, tigadan empat sektor
Keseimbangan dua, tiga danempat sektor
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (2 x 50”)][(BT : (1) x (2 x 50”)),(BM : (1) x (2 x 60”))]
ketepatan menjelaskanKeseimbangan dua, tigadan empat sektor
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 8 :
4 %
14,15 Mahasiswa mampupresentasi materi
Presentasi[U1, U2]
ppt, penulisan ringkasan,tanya jawab
[TM : (2) x (2 x 50”)][(BT : (2) x (2 x 50”)),(BM : (2) x (2 x 60”))]
Ketepatan dalammempresentasikanmateri yang didapat
Tugas 9 :Menjelaskan
8 %
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 50%
RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah :Ilmu Komunikasi Bisnis Semester: I Kode: 240219 sks:3Jurusan :Statistka Dosen: Edy Sulistiyawan, S.Si, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiIlmu Komunikasi Bisnis 240219 Bisnis Ekonomi T=3 P=0 I 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 12 : Mampu memelihara dan mengembangkan jaringan kerjaCP 14 : Mampu memiliki karakter PEDULICP 15 : Mampu memiliki karakter AMANAHCP 16 : Mampu memiliki karakter GIGIHCP 17 : Mampu memiliki karakter INOVATIFMata Kuliah(CP-MK)CP 2.1 : Mampu menerapkan ilmu komunikasi pada bidang bisnis dan ekonomiCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama timCP 12.1 : Mampu memelihara dan mengembangkan jaringan kerjaCP 14.1 : PEDULI,ramah, santun, rapi, nyaman, saling menghargai, toleran, suka menolong, gotong royong, nasionalis, kosmopolit,mengutamakan kepentingan umum, bangga menggunakan bahasa dan produk Indonesia, dinamis, kerja keras, dan beretos kerja.CP 15.1 : AMANAH, jujur,beriman dan bertaqwa, adil, bertanggung jawab, berempati, berani mengambil resiko, pantang menyerah,rela berkoban dan berjiwa patriotik
CP 16.1 : GIGIH, Tangguh,bersih dan sehatm disiplin, sportif, andal, berdaya tahan, bersahabat, kooperatif, determinative,kompetitif, ceriaCP 17.1 : INOVATIF Cerdas, kritis, kreatif, ingin tahu, berpikir terbuka, produktif, berorientasi Ipteks, dan reflektif
Diskripsi singkat MKIlmu komunikasi bisnis merupakan mata kuliah yang mempelajari konsep dasar dari komunikasibisnis, komunikasi antarpribadi, antarbudaya, dan organisasi, penulisan pesan bisnis, pesan bisnis, memo, email, pesan rutin, positif, negatif dan persuasif, surat lamarankerja, resume, dan wawancara kerja; negosiasi dan laporan bisnis.
Pustaka Utama :1. Bovee, Courtland L and John V. Thill. 2002. KomunikasiBisnis. EdisiKeenam, Buku IdanBuku II. Terjemahan Alexander
Sindoro.Jakarta: Prenhalindo.2. Taylor, Shirley. 1999. Communication for Bussiness. Third Edition. England: LongmanPendukung :1.
Media Pembelajaran Software: Hardware:OS : Windows 7Aplikasi : Microsoft Office
Modul ajar
Team Teaching Edy Sulistyawan, S.Si., M.Si.Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mahasiswamampumenjelaskan dasar-dasarkomunikasi bisnis danmanfaatnya di dalambisnis
Pengertian komunikasi bisnis Bentuk dasar komunikasi Proses komunikasi Kesalahpahaman dalam
komunikasi Keterampilan komunikasi
[U1, U2]
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Tepat menjelaskanpengertian komunikasibisnis
Tepat membedakanbentuk dasarkomunikasi
Dapat menjelaskanproses komunikasi
Dapat mengetahui
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :Menjelaskandasar-dasarkomunikasi danmemberi contoh
3 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
kesalahpahaman dalamkomunikasi
Dapat menjelaskanketerampilankomunikasi
komunikasibisnis dalamkehidupansehari-hari
2
Mahasiswa mampumenjelaskan komunikasiantarpribadi danantarbudaya
Komunikasi antarpribadi Pengertian komunikasi
antarprobadi Tujuan komunikasi
antarpribadi Gaya kepemimpinan
Komunikasi antar budaya Pengertian komunikasi
antarbudaya Pentingnya komunikasi
antarbudaya Memahami budaya dan
perbedaan budaya Kiat komunikasi
antarbudaya[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x 3 x 60”))]
Tepat membedakankomunikasi antarpribadidan komunikasiantarbudaya
Tepat menjelaskankomunikasiantarprobadi danantarbudaya
Tepat menjelaskantujuan komunikasiantarpribadi danantarbudaya
Tepat menjelaskanbudaya dan perbedaanbudaya
Tepat menyebutkan kiatkomunikasiantarbudaya
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 2:Menjelaskankomunikasiantarpribadi,antarbudaya,dan pentingnyakomunikasiantarpribadi danantarbudayabagikeberhasilanbisnis sertamemberikancontohnya.
3 %
3Mahasiswamampumengidentifikasi komunikasidalam organisasi.
Pengertian organisasi Peran manajerial Kegiatan pertukaran
informasi Pola komunikasi Arah komunikasi
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Tepat menjelaskanpengertian organisasi
Tepat menjelaskanperan manajerial
Tepat menjelaskankegiatan pertukaraninformasi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 3:Mengidentifikasikomunikasi
4 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Mengelola komunikasi Keterampilan komunikasi
[U1, U2]
Tepat membedakanpola komunikasi
Tepat menjelaskan arahkomunikasi
Tepat mengelolakomunikasi
Tepat menjelaskanketerampilankomunikasi
dalamorganisasi, sertamenyebutkanberbagaikegiatankomunikasi yangterjadi padaorganisasi
4
Mahasiswamampumemilih pengorganisasian yangtepat dan merevisi draftsuatu pesan bisnis
Perencanaan dan persiapan(proses komposisi menulispesan bisnis)
Pengorganisasian danpenulisan
[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))] Tepat merencanakan
dan mempersiapkanproses komposisimenulis pesan bisnis
Tepatmengorganisasikan danmenulis pesan bisnis
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 4:Menjelaskantahap-tahappenulisan pesan-pesan bisnisserta menyususnperencanaandan memilihpengorganisasian yang tepatuntuk suatupesan bisnis
4 %
5
Mahasiswa mampumenyusun surat yangefektif dan menulis suratbisnis sesuai denganbentuk yang dipilih
Memilih kata-kata yang baik Menyusun kalimat yang
efektif Mengembangkan paragraf
yang logis
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),
Tepat memililih kata-kata yang baik
Tepat menyusunkalimat yang efektif
Tepat mengembangkan
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 5:
4 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[U1, U2] (BM : (1) x (3 x 60”))] paragraf yang logis Memperbaikipermasalahanpesan bisnisyang masihmemiliki kalimatkurang efektif
6
Mahasiswa mampumenyusun surat yangefektif dan menulis suratbisnis sesuai denganbentuk yang dipilih
Pengertian surat bisnis Fungsi surat Jenis dan bentuk surat Syarat-syarat penulisan surat
yang baik Bagian-bagian surat
[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Tepat menjelaskanpengertian surat bisnis
Tepat menjelaskanfungsi surat
Tepat membedakanjenis dan bentuk surat
Tepat menjelaskansyarat-syarat penulisansurat yang baik
Tepat membedakanbagian-bagian surat
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 6:Menyusun suratyang efektif danmenulis suratbisnis sesuaidengan bentukyang dipilih
4 %
7
Mahasiswa mampumenyusun memo danemail serta dapatmengirim email
Pengertian memo dan e-mail Perbedaan surat dan memo Tata cara membuka dan
mengirim emal Kelebihan dan kekurangan
email[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Tepat menjelaskanpengertian memo danemail
Tepat membedakansurat dan memo
Tepat menjelaskan tatacara membuka danmengirim email
Tepat membedakankelebihan dankekurangan email
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 7:Menyusunmemo dan emailserta dapatmengirim email
4 %
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkan 20 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
assessment yang telah dilakukan)
9Mahasiswa mampumenyusun pesan-pesanrutin dan pesan positif
Pesan rutin Pesan positif
[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Tepat menjelaskanpesan rutin
Tepat menjelaskanpesan positif
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 8 :Menyusunpesan-pesanrutin dan pesanpositif danmemberikancontoh
4 %
10
Mahasiswa mampumenyusun pesan-pesanpersuasif dan pesannegatif
Pesan negatif Strategi penyusunan
pesan negatif Memilih pendekatan
pengorganisasian Berbagai pesan negatif
Pesan persuasif Merencanakan pesan
persuasif Mengembangkan pesan
persuasif Menulis permintaan
persuasif[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))] Tepat menjelaskan
pesan negatif Tepat menjelaskan
pesan persuasif
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 9:Menyusunpesan-pesanpersuasif danpesan negatif
4 %
11
Mahasiswa mampumenyusun surat lamarankerja, resume danpentingnya wawancara
Menyusun surat lamarankerja
Menyusun resume
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)]
Tepat menyusunlamaran kerja
Tepat menyusun
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
4 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
kerja serta siapmenghadapinya
Wawancara kerja[U1, U2]
[(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
resume Tepat menghadapi
wawancara kerja
Tugas 10:Menyusun suratlamaran kerja,resume
12 Mahasiswa mampumempraktikkan negosiasi
Pengertian lobbying dannegosiasi
Tipe negosiasi
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Tepat menjelaskanpengertian lobbying dannegosiasi
Tepat membedakan tipenegosiasi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 11 :Mempraktikkannegosiasi
4 %
13-14Mahasiswa mampumenjelaskan laporanbisnis
Pengertian laporan bisnis Kegunaan laporan bisnis Jenis-jenis laporan bisnis Syarat-syarat laporan bisnis Perencanaan laporan bisnis Bagian pokok laporan bisnis Laporan formal Laporan informal
[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Tepat menjelaskanpengertian laporanbisnis
Tepat menjelaskankegunaan laporan bisnis
Tepat membedakanjenis-jenis laporan bisnis
Tepat menjelaskansyarat-syarat laporanbisnis
Tepat menjelaskanperencanaan laporanbisnis
Tepat membedakanbagian pokok laporanbisnis
Tepat menjelaskanlaporan formal
Tepat menjelaskan
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 12 :Menjelaskanlaporan bisnisdan pentingnyalaporanm bisnisserta menyusunlaporan bisnis
4 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
laporan informal
15Mahasiswa mampumelakukan presentasibisnis
Pengertian presentasi bisnisyang efektif
Tahapan presentasi bisnis Persiapan mental sebelum
presentasi Suasana kondusif dalam
presentasi Tipe-tipe presentasi
[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Tepat menjelaskanpengertian bisnis yangefektif
Tepat menjelaskantahapan presentasibisnis
Tepat menjelaskanpersiapan mentalsebelum presentasi
Tepat menjelaskansuasana kondusif dalampresentasi
Tepat membedakantipe-tipe presentasi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 13 :Mempresentasikan pesan bisnisyang efektif.
4 %
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 50%
RencanaPembelajaranSemester (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiIlmu Sosial budaya Dasar (ISD) 240204 Mata Kuliah Umum T=2 P=0 1 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 13 : Bertaqwa kepada Tuhan Yang Maha EsaCP 14 : Mampu memiliki karakter PEDULICP 15 : Mampu memiliki karakter AMANAHCP 16 : Mampu memiliki karakter GIGIHCP 17 : Mampu memiliki karakter INOVATIFMata Kuliah(CP-MK)CP 13.1 : Berperilaku bertaqwa kepada Tuhan Yang Maha Esa.CP 14.1 : PEDULI,ramah, santun, rapi, nyaman, saling menghargai, toleran, suka menolong, gotong royong, nasionalis, kosmopolit,mengutamakan kepenting-an umum, bangga menggunakan bahasa dan produk Indonesia, dinamis, kerja keras, dan beretos kerja.CP 15.1 : AMANAH, jujur,beriman dan bertaqwa, adil, bertanggung jawab, berempati, berani mengambil resiko, pantang menyerah,rela berkoban dan berjiwa patriotikCP 16.1: GIGIH, Tangguh,bersih dan sehatm disiplin, sportif, andal, berdaya tahan, bersahabat, kooperatif, determinative, kompetitif,ceriaCP 17.1 : INOVATIF Cerdas,kritis, kreatif, ingin tahu, berpikir terbuka, produktif, berorientasi Ipteks, dan reflektif
Diskripsi singkat MKMenjelaskan fenonema sosial budaya di masyakarat,konsep manusia sebagai individu dan makhluk sosial yang memerlukan mitradan bermasyarakat, konsep dasar hubungan manusia dan kebudayaan, menjelaskan konsep dasar hubungan manusia danperadaban, menjelaskan hubungan manusia dengan keberagaman dan kesederajatan, menjelaskan hubungan manusia dengan nilai,
moralitas, dan hukum, menjelaskan hubungan manusia dengan sains, teknologi dan seni, menjelaskan hubungan manusia danlingkungan
Pustaka Utama :1. Siti Irene Astuti D., dkk. 2010. Ilmu Sosial dan Budaya Dasar. Yogyakarta: UNY Press.2. Herminanto & Winarno. 2009. Ilmu Sosial dan Budaya Dasar. Jakarta: Bumi Aksara.Pendukung :1. Elly M. Setiadi, dkk. 2008. Ilmu Sosial dan Budaya Dasar. Jakarta: Kencana Prenada Media Group
Media Pembelajaran Software: Hardware:Modul ajar
Team Teaching Dra. Bernadetta Budi Lestari, M.Si.Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuan akhir tiaptahapan belajar (sub CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1-2 Mampu menjelaskankonsep dasar Ilmu Sosialbudaya Dasar,
Diskripsi Ilmu Sosial Dasar,Pengetahuan penduduk dansegala permasyalaha demografi
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab
Ketepatan menjelaskanpengertian ISD
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :menjelaskankonsep dasar ISD
6 %
3-4
Mampumenjelaskantentang Penduduk,Masyarakat, Individu,keluarga dan Masyarakat
Penduduk, Individu, keluargadan Masyarakat
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab Ketepatan menjelaskan
penduduk Ketepatan menjelaskan
individu, keluarga danmasyarakat
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 2:menjelaskantentangpenduduk
7 %
5-7 Mampumenjelaskan Pemuda dan Sosialisasinya, Membaca text dan ppt, Ketepatan dalam Tugas tertulis 7 %
Mg Ke- Kemampuan akhir tiaptahapan belajar (sub CP-
MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Pemuda danSosialisasinya, Warganegara dan Negara,Masyarakat perkotaandan Pedesaan.
Warga negara dan Negara,Masyarakat perkotaan danpedesaan
penulisan ringkasan, tanyajawab
menjelaskan pemudadan sosialisasinya
Ketepatan dalammenjelaskan wargaNegara dan negara
Ketepatan dalammenjelaskanMasyarakat perkotaandan pedesaan
dengan jawabanuraian
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9-10
Mampu menjelaskantengtang Pelapisanmasyarakat dankesamaan Derajat,Pertentangan-pertentangan sosial.
Pelapisan masyarakat dankesamaan Derajat, Pertentangan-pertentangan sosial.
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
Ketepatan dalammenjelaskan Pelapisanmasyarakat dan kesamaanDerajat, Pertentangan-pertentangan sosial
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 3:
10 %
11-12
Mampu menjelaska IlmuPengetahuan danPerkembanganTehnologi, Kemiskinandan Pengangguran
Ilmu Pengetahuan danPerkembangan Tehnologi,Kemiskinan dan Pengangguran
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
Ketepatan dalammenjelaskan IlmuPengetahuan danPerkembangan Tehnologi,Kemiskinan danPengangguran
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
10 %
13-15
Mampu menjelaskanGlobalisasi danDampaknya, Studitentang Kependudukan
Globalisasi dan Dampaknya,Studi tentang Kependudukan
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
Ketepatan dalammenjelaskan Globalisasidan Dampaknya, Studitentang Kependudukaninformasi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 4:
10 %
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 30%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Komputas Statistika Semester:V Kode:240423 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Artanti Indrasetianingsih, S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiKomputasi Statistika 240423 Komputasi T=3 P=0 V 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)1. CP 6 : Mampu merumuskan permasalahan dan mampu menggunakan Komputer sebagai alat pengolahan data2. CP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis data3. CP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 6.2 : Mampu menyelesaikan permasalahan dengan bantuan software statistikaCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKMata kuliah komputasi statistik bertujuan untuk menjadikan mahasiswa memliki kemampuan pada pemrograman. Pemrogramanyang diajarkan pada perkuliahan ini antara lain adalah pemrograman MINITAB, SAS dan R. Pemrograman yang diajarkan diharapkanmampu untuk digunakan mahasiswa dalam memformulasi-kan penyelesaian masalah menggunakan dasar-dasar algoritmakomputasi pada metode Statistika. Mata kuliah ini menitik beratkan pada peranan komputasi sebagai alat fundamental dalamanalisisdata, inferensial secara statistika, dan untuk pengembangan teori dan metode statistika.
Pustaka Utama :1. Marques de Sá, J. P. 2007. Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB. R. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg.2. Martinez, W. L. and Martinez, A. R. 2002. Computational Statistics Handbook with MATLAB.Chapman & Hall/CRC. USA.
Pendukung :1. Muenchen, R. A. 2009. R for SAS and SPSS Users. Springer. New York, USA
Media Pembelajaran Software: Hardware:OS : Windows 7Aplikasi : Microsoft Office
Modul ajar
Team Teaching Artanti Indrasetianingsih, S.Si., M.Si.Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1-2 Mampumenjelaskanstruktur pemrogramanMINITAB, SAS, Matlabdan R
Pengantar pemrogramanmacro minitab, SAS, Matlab,dan R
[U1, U2, P1]
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan strukturpemrograman MINITAB
Ketepatan dalammenjelaskan strukturpemrograman SAS
Ketepatan dalammenjelaskan strukturpemrograman Matlab
Ketepatan dalammenjelaskan strukturpemrograman R
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :menjelaskanstrukturpemrogramanMINITAB, SAS, Rdan Matlab
6 %
3-4
Mampumengimplementasikandasar-dasaralgoritma programstatistika deskriptif
Komputasi statistika deskriptifmenggunakan salah satuprogram paket statistika, antaralain:
a. Kovarians/korelasib. Determinan
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan dasar-dasar algoritmaprogram statistikadeskriptif
Ketepatan dalammengimplementasikandalam program paket
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 2:mengimplementasikan algoritmapemrograman
7 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
statistik statistikadeskriptif dalamprogram paketstatistika
5-7
Mampumengimplementasikan dasar algoritmaprogram komputasipendugaan parametersatu dan dua populasi
Komputasi pendugaan danpengujian parameter satupopulasi
Komputasi pendugaan danpengujian parameter duapopulasi
Bootstrap dan jacknife[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan dasaralgoritma komputasipendugaan parametersatu dan dua populasi
Ketepatan dalammengimplementasikanprogram statistikadalam pendugaanparameter satu dan duapopulasi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 3:mengimplementasikan algoritmaprogramkomputasipendugaanparameter satudan dua populasi
7 %
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9-10
Mampumengimplementasikandasar algoritmapemrograman komputasianalisis regresi linear dannon linear sertapemerikasaan asumsierror
Komputasi analisis regresilinear dan non linear
Pemeriksaan asumsi errormenggunakan salah satupaket program statistika
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammejelaskan algoritmapemrogramankomputasi analisisregresi linear dan nonlinear
Ketepatan dalammemeriksa asumsierror menggunakanprogram
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 6:menerapkanalgoritmapemrogramandalam komputasianalisis regresilinear dan nonlinear, serta
10 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
mengimplementasikanpemeriksaanasumsi errordalam program
11-13
Mampu untukmengimplementasikanalgoritma pemrogramandalam komputasi regresibootstrap dan jacknife
Regresi bootstrap dan jacknife Berbasis pengamatan Berbasis residual
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammengimplementasialgoritmapemrogramankomputasi regresibootsrap
Ketepatan dalammengimplementasialgoritmapemrogramankomputasi regresijacknife
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 7:mengimplementasikan algoritmapemrogramandalam komputasiregresi bootstrapdan jacknife
10 %
14-15Mampu memahamialgoritma pembangkitanbilangan acak
Pembangkitan bilangan acakdengan:
Metode invers Metode acceptance
rejection Metode composition Metode convolution
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenerapkan algoritmapembangkitanbilanganga acak
Ketepatan dalammemilih metodepembangkit bilanganacak
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 8:mengimplementasikan algoritmapemrogramandalammembangkitkanbilangan acak
10 %
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 50%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Riset Operasi Semester:III Kode:240316 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Artanti Indrasetianingsih, S.Si., M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiRiset Operasi 240316 Bisnis Ekonomi T=3 P=0 III 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianingsih, S.Si., M.Si. Artanti Indrasetianingsih, S.Si.,
M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataMata Kuliah(CP-MK)CP 2.4 : Mampu menentukan solusi optimum pada permasalahan di perusahaan/industryCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis data
Diskripsi singkat MKRiset Operasi merupakan mata kuliah yang mempelajari dan menerapkan alat-alat analitis berdasarkan metode kuantitatif untukmembantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Pemahaman akan teori dan konsep dasar Riset Operasi disertai contohaplikasi nyata serta penyelesaiannya baik secara manual maupun menggunakan software.
Pustaka Utama :1. Hillier Frederick and Liberman Gerald.1995. Introduction to operational research, sixth edition. New York: McGraw-Hill,Inc.2. Retnaningsih SM, Irhamah. 2011. Riset Operasi. Surabaya: ITS PressPendukung :1. Winston Wayne. 2004. Operations Research, fourth edition. USA: Brooks/Cole-Thomson Learning
Media Pembelajaran Software: Hardware:
OS : Windows 7Aplikasi : Microsoft Office
Modul ajar
Team Teaching Artanti Indrasetianingsih, S.Si., M.Si.Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mampumenganalisisprogram lineardalampersoalan
Metode program linear Metode grafis
[U1, U2, P1]
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Ketepatanmengformulasikanpersoalan kedalammodel program linear
Ketepatan penyelesaianprogram linear dengancara grafis
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :Mneformulasikan permasalahankedalam benktuklinear danmenyelesaikannya denganmetode grafis
5 %
2-4Mampumenganalisisprogram lineardalampersoalan
Metode simpleks[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
Ketepatan penyelesaianprogram linear denganBFS
Ketepatan penyelesaiandengan metodesimpleks
Ketepatan penyelesaiandengan metodesimpleks revisi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 2:Menyelesaikanpermasalahanprogram lineardengan BFS danmetode simpleks
5 %
5-6 Mampumenganalisisprogram linear
Dualitas[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanya
Ketepatan dalammengubah bentuk
Tugas tertulisdengan jawaban
5 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
dalampersoalan jawab[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
primer ke dalam bentukdual
Ketepatan dalammenentukan hubungankomplementari slacness
Ketepatan dalammenyelesaikan programlinear bentuk dual
uraian
Tugas 3:mengubahbentuk primerprogam linearkedalam bentukdual sertamenyelesaikanprogram linearyang telahdiuabah
7Mampumenganalisisprogram lineardalampersoalan
Analisis sensitifitas[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenerapkan sensitifitas
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 4:melakukanperubahan padavektor b, c,matrik A,menambahaktifitas danbatasan baru
5 %
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9-10 Mampu menganalisisbentuk khusus program
Nilai Metode Transportasi Model Alokasi
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanya
Ketepatan dalammenformulasikan
Tugas tertulisdengan jawaban
5 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
linear [U1, U2, P1] jawab[TM : (2) x (3 x 50”)]
[(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
persoalan modeltransportasi
Ketepatan dalammemilih metodetransportasi dalampenyelesaianpermasalahan
Ketepatan dalammenformulasikanpersoalan modelalokasi
Ketepatan dalammenyelesaikanpermasalahan modelalokasi
uraian
Tugas 5:menyeleaikanpersoalantransportasidengan NWC,VAM, steppingstone, MODI danmenyelesaikanpersoalanalokasidenganjumlahtugassama /tidaksamadenganjumlahpetugas;petugastidakmampu me-nyelesaikantugastertentu
Quiz 7 %
11-12Mampu menyelesaikanpermasalahan programabilangan bulat
Teknik pencabangan Teknik pembatasan
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammencabangkan,pembatasan danpenghentian padaprogram bilangan biner
Ketepatan dalammencabangkan,pembatasan danpenghentian pada
Non Tes :Tugas kelompok:memilihpermasalahanprogramabilangan bulat.
Penyerahanlaporan dalam
9 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
program bilangancampuran
bentuk makalah
13-15Mampu menyelesaikanpermasalahan analisajaringan kerja
Lintasan terpendek Minimal spanning tree Aliran maximum Perencanaan dan
pengendalian proyek[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
Ketepatan menjelaskanistilah dalam jaringankerja
Ketepatan dalammenentukan lintasanterpendek
Ketepatan dalammenyelasaikanpermasalahanminimum spanning tree
Ketepatan dalammenentukan aliranmaximum padajaringan kerja
Ketepatan menentukanwaktu penyelesaiankegiatan/proyek
Non Tes :Tugas kelompok:memilihpermasalahananalisa jaringankerja.
Penyerahanlaporan dalambentuk makalah
9 %
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 50%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Model Persamaan Struktural (SEM)Semester:VI Kode:240124 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:.Gangga Anuraga, S.Si, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Direvisi
Model Persamaan Struktural (SEM) 240124 T=3 P=0 VI 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 3 : Mampu membuat kajian suatu permasalahan dengan menggunakan metode statistikaCP 5 : Mampu menganalisis data kuantitatif dan kualitatifCP 10 : Mampu memberikan solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis dataMata Kuliah(CP-MK)CP 3.1 : Mampu merumuskan permasalahan riil, menerapkan metode statistik, serta mampu mengkomunikasikan baik secara lisan
maupun tertulisCP 5.2 : Mampu menganalisis data kuantitatif secara multivariateCP 10.1 : Mampu memberi solusi dan mengambil keputusan berdasarkan analisis data
Diskripsi singkat MKMengembangkan model teori dan atau paradigma hubungan antar variabel, serta mampu melakukan uji hipotesis hubungan antarvariabel. Juga diharapkan agar mahasiswa mampu mengestimasi validitas, reliabilitas dan estimasi jalur suatu instrumenmenggunakan program AMOS, LISREL, SmartPLS.
Pustaka Utama :1. Bollen, K.A.,(1989), Structural equations with latent variables. New York: John Wiley & Sons.2. Raykov, T., & Marcoulides, G. A. (2006). A first course in structural equation modeling (2nd Ed.). Mahwah, NJ: Erlbaum
Associates.3. Rencher, A.C., 2002, Method of Multivariate Analysis, John Wiley & Sons: Canada.
4. Schumacker, R. E., & Lomax, R.G. (2010). A beginner's guide to structural equation modeling (3rd Ed.). Mahwah, NJ: ErlbaumAssociates.
Pendukung :5. Sharma, S., 1996, Applied Multivariate Techniques, New-York: John Wiley & Sons, Inc.6. Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. and Black, W.C.,( 2006), Multivariate Data Analysis, 6th edition, Prentice Hall International:
UK.7. Johnson, N. and Wichern, D.(1998). Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J
Media Pembelajaran Software: Hardware:OS : Windows 7Aplikasi :
Modul ajar
Team Teaching -Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat Analisis Regresi, Analisis Multivariate
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1,2 mampu melakukananalisis regresi
1. Analisis Regresi SEM
[U1, U2]
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
ketepatan dalammelakukan analisisregresi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :
10 %
3-7
Mahasiswa mampumenjelaskan analisisfaktor
Analisis Faktor[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab[TM : (5) x (3 x 50”)][(BT : (5) x (3 x 50”)),(BM : (5) x 3x 60”))]
Ketepatan menjelaskananalisis faktor
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 2:Menjelaskan
16 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
konsep-konsepdasar sertamemberikancontohnya.
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9Mahasiswa mampumengapliksasikan AnalisisJalur
Analisis Jalur[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammengaplikasikan Teorianalisis jalur
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 5 :
4 %
10-11
Mahasiswa mampumenjelaskan AnalisisFaktor Konfirmatori /Confirmatory FactorAnalysis
Analisis Faktor Konfirmatori /Confirmatory Factor Analysis
[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
ketepatan menjelaskanAnalisis Faktor Konfirmatori/ Confirmatory FactorAnalysis
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 6:
8 %
12-15 Mahasiswa mampumenganalisis SEM
SEM[U1, U2]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (2 x 50”)][(BT : (1) x (2 x 50”)),(BM : (1) x (2 x 60”))]
Ketepatan dalammenganalisis SEM
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 7: resume
20 %
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 50%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Sistem Informasi Menejemen Semester:VI Kode:240266 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen:.Gangga Anuraga, S.Si, M.Si
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiSistem Informasi Manajemen 240266 Komputasi T=3 P=0 V 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 6 : Mampu merumuskan permasalahan dan mampu menggunakan Komputer sebagai alat pengolahan dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 6.3 : Mampu membuat sistem informasi manajemen pada berbagai bidangCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKMata kuliah Sistem Informasi Manajemen mempelajari dan memahami tentang konsep manajemen Informasi dan Informasimanajemen berbasis komputer sebagai sarana manajemen dalam pengambilan keputusan dalam mengendalikan suatu organisasibaik institusi akademik maupun dunia menggunakan teknologi informasi untuk mendapatkan keunggulan kompetitif bagi individumaupun organisasi dan membuat suatu sistem informasi manajemen di berbagai bidang.
Pustaka Utama :1. Turban, E., Volonino, L. dan Wood, G. R., InformationTechnology for Management: Advancing Sustainable, Profitable Business
Growth, 9th Edition, John Wiley & Sons, 20132. Turban, E., McLean, E. dan Wetherbe, J., Information Technology for Management: Transforming Organizations in the Digital
Economy, 9th Edition, John Wiley & Sons, 2013Pendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:OS : Windows 7Aplikasi : -
Modul ajar
Team Teaching Gangga Anuraga, S.Si., M.Si.Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1-2 Mampumenjelaskankonsep dasar sistem
Konsep dasar sistem[U1, U2, P1]
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan menjelaskanpengertian sistem
Ketepatan dalammenjelaskan sisteminformasi dalamkeunggulan kompetitif
Ketepatan dalammenjelaskan teknologiinformasi dalammenjelankanperdagangan elektronik
Ketepatan dalammenjelaskanpenggunaan danpengembangan sistem.
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :menjelaskankonsep dasarsistem danmenjelaskankegunaan sisteminformasi dalamkeunggulankompetitif danperdaganganelektronik.
6 %
3-4 Mampumenjelaskansumber daya informasi
Sumber daya informasi[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan menjelaskansumber daya komputasikomunikasi
Ketepatan menjelaskansistem manajemenbasis data
Ketepatan
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 2:menjelaskansumber dayainformasi.
7 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
menggambarkanpengembangan sistem
Ketepatan dalammenjelaskan informasidalam praktik
5-7Mampumenjelaskanpengelolaan informasidan teknologi
Pengelolaan informasi danteknologi
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan pengertiankeamanan informasi
Ketepatan dalammenjelaskan implikasietis dari teknologiinformasi
Ketepatan dalammenjelaskan sistempendukungpengambilan keputusan
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 3:menjelaskanpengelolaaninformasi danteknologi.
7 %
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9-10Mampu merancangdatabase sesuai dengankasus
Studi kasus perancangan database
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenformulasikanpermasalahan riilkedalam database
ketepatan dalammembuat relationshipdatabase yang sesuaidengan kasus
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 4:
10 %
11-12Mampu membuat sisteminformasi dengan officesesuai dengan kasus
studi kasus pembuatan sisteminformasi dengan office
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (2) x (3 x 50”)]
Ketepatan dalammenformulasikansistem riil kedalamsistem informasi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
10 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
[(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammembuat sisteminformasi denganmicrosoft office sesuaidengan kasus
Tugas 5:membuat sisteminformasidengan officesesuai dengankasus yang diambil
13-15Mampu menganalisissistem informasi yangsudah ada
Abalisis sistem informasi[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskankelemahan sistem
Ketepatan dalammengetahui faktor-faktor yangmempengaruhipengembangan sistem
Ketepatan dalammerancangpengembangan sisteminformasi
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 6:menganalisissistem informasiyang diberikan
10 %
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 30%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Teknologi Informasi Semester: I Kode:240122 SKS: 2Program Studi :Statistika Dosen: , S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiTeknologi Informasi 240122 T=2 P=0 V 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 11.1 : Mampu mengkomunikasikan hasil analisis secara lisan dan tertulis dengan menggunakan Bahasa Indonesia dan BahasaInggrisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKMata Kuliah Teknologi Informasi ini akan mempelajari definisi dan fungsi teknologi informasi, perangkat-perangkat teknologiinformasi, dan aplikasi produk teknologi informasi.
Pustaka Utama :1. Kridanto Surendro. Implementasi Tata kelola Teknologi Informasi. Penerbit : Informatika2. Tata Sutabri. Pengantar Teknologi Informasi. Penerbit : Andi PublisherPendukung :1. Hamzah B Uno dan Nina Lamatenggo.Teknologi informasi pembelajaran. Penerbit : Bumi Aksara.2. Johar Arifin. Statistik Bisnis Terapan dengan Microsoft Excel 2007. Penerbit:Elex Media Komputindo.Jakarta
Media Pembelajaran Software: Hardware:
OS : Windows 7Aplikasi : software compatibleterhadap Os
Modul ajar
Team TeachingAssessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1-2 Mampu menjelaskanteknologi informasi, danaplikasi ms.word
pengenalan teknologiinformasi
Ms.Office-Word[U1, U2, P1]
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan menjelaskanpengertian teknologiinformasi
Ketepatan dalammenjelaskan Ms.Word
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :menjelaskanMs.Word
6 %
3-4
Mampu menjelaskantentang computer danperkembangannyaberserta jaringankomunikasi data
komputer danperkembangannya
jaringan komunikasi dan data[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan menjelaskanperkembangankomputer
Ketepatan menjelaskankomputer
Ketepatanmenggambarkanjaringan komunikasidata
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 2:membuatresume
7 %
5-7
Mampu menjelaskanmedia digital danmultimedia, securitycomputer,danpemanfaatan teknologi
media digital dan multimedia keamanan komputer pemanfaatan teknologi
informasi
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),
Ketepatan dalammenjelaskan pengertiankeamanan komputer
Ketepatan dalam
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 3:
7 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
informasi [U1, U2, P1] (BM : (3) x (3 x 60”))] menjelaskan implikasimedia digital danmultimedia
ketepatan dalammenjelaskanpemanfaatan teknologiinformasi
membuatresume
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9-10Mampu merancangdatabase dalamMs.Word,dan Ms.Excel
microsoft word data base microsoft excel data base
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenformulasikanpermasalahan riilkedalam database
ketepatan dalammembuat relationshipdatabase yang sesuaidengan kasus
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 4:Mengaplikasikanterhadap data
10 %
11-12
Mampu membuat slidedalam Ms.Power point ,dan mampu melakukanpenconvertan file
Ms. Powerpoint Convert file
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalampembuatan slide untukpresentasi
Ketepatan dalammenconvert suatu file
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 5:membuat slidepresentasi, danmenconvertbermacam-macam file
10 %
13-15 Mampu membuat blog Membuat blog[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanya
Ketepatan dalammenjelaskan dalam
Tugas tertulisdengan jawaban
10 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
jawab, diskusi kelompok[TM : (3) x (3 x 50”)]
[(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
merancang pembuatanblog
uraian
Tugas 6:membuat blog
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 30%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Pengendalian Kualitas Statistik Semester:IV Kode:240429 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Gangga Anuraga, S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiPengendalian Kualitas Statistik 240429 T=3 P=0 IV 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianingsih, S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 2.5 : Mampu menerapkan metode statistika dalam pengendalian kualitasCP 2.6 : Mampu menerapkan metode statistika di perusahaan / industriCP 11.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan tertulis dengan menggunakan Bahasa Indonesia dan Bahasa InggrisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKPengendalian kualitas Statistika (PKS) merupakan mata kuliah yang menerapkan Metode Statistik dalam pengendaliankualitas khususnya di industri manufaktur. Materi yang diberikan adalah Konsep peningkatan kualitas, 7 alat Statistika,penetuan kapabilitas proses, sampling penerimaan.
Pustaka Utama :1. Montgomery, DC (1991), Introduction to statistical Quality Control 2ed, John Wiley and Sons Inc.,USAPendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:
OS : Windows 7Aplikasi :
Modul ajar
Team Teaching -Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat Pengantar Metode Statistik
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mampu menjelaskantentang PengantarPengendalian KualitasStatistik
Pengantar Pengendalian KualitasStatistik
[U1, U2, P1]
Perkenalan awal yang berisipenyampaian kontrakkuliah, membaca text danppt, penulisan ringkasan,tanya jawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskanPengendalian KualitasStatistik
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :
5 %
2-4
Mampu menganalisisdengan menggunakanTujuh Alat dalamPengendalian KualitasStatistik, Diagram kontrolatribut dan variabel,serta Peta KendaliIndividu
Tujuh Alat dalamPengendalian KualitasStatistik
Pengertian Diagram kontrolatribut dan variabel.
Peta Kendali Individu[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
Ketepatan menganalisisdengan menggunakanTujuh Alat dalamPengendalian KualitasStatistik, Diagramkontrol atribut danvariabel, serta PetaKendali Individu
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 2:
5 %
5-6
Mampu menjelaskanPETA KENDALI X_BARDAN RPETA KENDALI X_BARDAN S
PETA KENDALI X_BAR DAN R PETA KENDALI X_BAR DAN S
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan PETA KENDALIX_BAR DAN RPETA KENDALI X_BAR DANS
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 3:
5 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
7
Mampu menjelaskanKapabilitas Proses PetaKendali Variabel
Kapabilitas Proses PetaKendali Variabel
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenjelaskan KapabilitasProses Peta KendaliVariabel
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 4:
5 %
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9-10
Mampu menganalisismenggunakan PETAKENDALI ATRIBUT (P)PETA KENDALI ATRIBUT(np)
PETA KENDALI ATRIBUT (P) PETA KENDALI ATRIBUT (np)
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenganalisis menggunakanPETA KENDALI ATRIBUT (P) PETA KENDALI ATRIBUT
(np)
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 5:
12 %
11-12
Mampu menganalisismenggunakan PETAKENDALI ATRIBUT (C)PETA KENDALI ATRIBUT(U)
PETA KENDALI ATRIBUT (C) PETA KENDALI ATRIBUT (U)
[U1, U2, P1]
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
[TM : (2) x (3 x 50”)][(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))]
Ketepatan menganalisismenggunakan PETAKENDALI ATRIBUT (C)PETA KENDALI ATRIBUT (U)
Non Tes :Tugas kelompok:memilihpermasalahan
9 %
13-15Mampu menyelesaikanpermasalahan analisakapabilitas proses peta
Kapabilitas Proses PetaAtribut
Sampling Penerimaan Tunggal
Membaca text dan ppt,penulisan ringkasan, tanyajawab, diskusi kelompok
Ketepatan melakukankapabilitas prosesatribut
Non Tes :Tugas kelompok:Penyerahan
9 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
atribut, samplingpenerimaan tunggal danganda
Sampling Penerimaan Ganda[U1, U2, P1]
[TM : (3) x (3 x 50”)][(BT : (3) x (3 x 50”)),(BM : (3) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalammenentukan samplingpenerimaan ganda ataupenerimaan tunggal
Ketepatan dalammenyelasaikanpermasalahan yangberkaitan denganpermasalahan analisakapabilitas proses petaatribut, samplingpenerimaan tunggaldan ganda
laporan dalambentuk makalah
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 30%
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Praktikum PKS Semester:IV Kode:240419 SKS: 1Program Studi :Statistika Dosen: Gangga Anuraga, S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPRODISTATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER DirevisiPraktikum Pengendalian Kualitas Statistik 240419 T=1 P=0 IV 27 -11-2015OTORISASI
Jurusan Statistika
Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODIArtanti Indrasetianingsih, S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 2 : Mampu menerapkan Metode Statistika pada bidang bisnis ekonomiCP 6 : Mampu merumuskan permasalahan dan mampu menggunakan Komputer sebagai alat pengolahan dataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 2.5 : Mampu menerapkan metode statistika dalam pengendalian kualitasCP 2.6 : Mampu menerapkan metode statistika di perusahaan / industriCP 6.2 : Mampu menyelesaikan permasalahan dengan bantuan software statistikaCP 11.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan tertulis dengan menggunakan Bahasa Indonesia dan Bahasa InggrisCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKPengendalian kualitas Statistika (PKS) merupakan mata kuliah yang menerapkan Metode Statistik dalam pengendaliankualitas khususnya di industri manufaktur. Materi yang diberikan adalah Konsep peningkatan kualitas, 7 alat Statistika,penetuan kapabilitas proses, sampling penerimaan. Dalam proses pembelajaran menggunakan R (open source software)dan Minitab.
Pustaka Utama :1.Montgomery, DC (1991), Introduction to statistical Quality Control 2ed, John Wiley and Sons Inc.,USA
Pendukung :1. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:OS : Windows 7Aplikasi :
Modul ajar
Team Teaching -Assessment Tes tulis, PresentasiMatakuliah Syarat Pengantar Metode Statistik
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1 Mampu melakukanPRAKTIKUM TUJUHALAT/SEVEN TOOLDALAM PENGENDALIANSTATISTIK
PRAKTIKUM TUJUH ALAT/SEVENTOOL DALAM PENGENDALIANSTATISTIK
[U1, U2, P1]
PRAKTIKUM TUJUHALAT/SEVEN TOOL DALAMPENGENDALIAN STATISTIK,tanya jawab
[TM : (1) x (1 x 50”)][(BT : (1) x (1 x 50”)),(BM : (1) x (1 x 60”))]
Ketepatan dalamMELAKUKAN PRAKTIKUMTUJUH ALAT/SEVEN TOOLDALAM PENGENDALIANSTATISTIK
Tugas tertulisdengan jawabanuraian
Tugas 1 :
5 %
2-4MampuMEMPRAKTIKUMKANPETA KENDALI
PRAKTIKUM PETA KENDALIVARIABEL
PRAKTIKUM PETA KENDALIINDIVIDU.
PRAKTIKUM PETA KENDALIXBAR DAN R
[U1, U2, P1]
PRAKTIKUM TERHADAPSTUDI KASUS, tanya jawab
[TM : (3) x (1 x 50”)][(BT : (3) x (1 x 50”)),(BM : (3) x (1 x 60”))]
Ketepatan hasilpraktikum peta Kendalivariable
Ketepatan hasilpraktikum peta kendalivariable
Ketepatan praktikumpeta kendali xbar dan R
Tugas
Tugas 2:
5 %
5-6Mampu mempraktekkanPETA KENDALI X_BARDAN S, serta peta Kendali
PRAKTIKUM PETAKENDALIX_BAR DAN S
PRAKTIKUM KAPABILITASPADA PETA X_BAR DAN R
Membaca data, praktikum,tanya jawab
[TM : (2) x (1 x 50”)]
Ketepatan dalam menginterpretasikan PETAKENDALI X_BAR DAN S atau
Tugas 3:5 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
x_bar dan R [U1, U2, P1] [(BT : (2) x (1 x 50”)),(BM : (2) x (1 x 60”))]
RPETA KENDALI X_BAR DANS
7
Mampu menginterpretasikanKapabilitas Proses PetaKendali X_bar dan S
PRAKTIKUM KAPABILITASPROSES PADA PETA KENDALIX_BAR DAN S
[U1, U2, P1]
praktikum, tanya jawab[TM : (1) x (3 x 50”)][(BT : (1) x (3 x 50”)),(BM : (1) x (3 x 60”))]
Ketepatan dalam menginterpretasikanKapabilitas Proses PetaKendali X_bar dan S
Tugas 4:5 %
(8) Evaluasi Tengah Semester (Evaluasi Formatif-Evaluasi yg dimaksudkan untuk melakukan improvement proses pembelajaran berdasarkanassessment yang telah dilakukan) 20 %
9-10
Mampu menginterpretasikan PETAKENDALI ATRIBUT (P)PETA KENDALI ATRIBUT(np)
Praktikum PETA KENDALIATRIBUT (P)
Praktikum PETA KENDALIATRIBUT (np)
[U1, U2, P1]
praktikum, tanya jawab[TM : (2) x (3 x 50”)]
[(BT : (2) x (3 x 50”)),(BM : (2) x (3 x 60”))] Ketepatan dalam meng
interpretasikan PETAKENDALI ATRIBUT (P) , danPETA KENDALI ATRIBUT (np)
Tugas 5:
12 %
11-12
Mampu menginterpretasikanPETA KENDALI ATRIBUT(C)PETA KENDALI ATRIBUT(U)
Praktikum PETA KENDALIATRIBUT (C)
Praktikum PETA KENDALIATRIBUT (U)
[U1, U2, P1]
Praktikum, tanya jawab,diskusi kelompok
[TM : (2) x (1 x 50”)][(BT : (2) x (1 x 50”)),(BM : (2) x (1 x 60”))]
Ketepatan menginterpretasikanPETA KENDALI ATRIBUT (C)PETA KENDALI ATRIBUT (U)
Non Tes :Tugas kelompok:memilihpermasalahan
9 %
13-15 Mampu menyelesaikanpermasalahan analisa
Praktikum Kapabilitas ProsesPeta Atribut
praktikum, tanya jawab,diskusi kelompok
Ketepatan melakukananalisa dengan
Non Tes :Tugas kelompok:
9 %
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (sub CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
kapabilitas proses petaatribut, samplingpenerimaan tunggal danganda
Praktikum SamplingPenerimaan Tunggal
Praktikum SamplingPenerimaan Ganda
[U1, U2, P1]
[TM : (3) x (1 x 50”)][(BT : (3) x (1 x 50”)),(BM : (3) x (1 x 60”))]
praktikum kapabilitasproses atribut, samplingpenerimaan ganda ataupenerimaan tunggal
(16) Evaluasi Akhir Semester (Evaluasi yg dimaksudkan untuk mengetahui capaian akhir hasil belajar mahasiswa) 30%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Sampling Semester:III Kode:240307 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Ika Damayanti, S.Si., M.Si..
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Sampling 240307 Pemodelan 3 0 III 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artanti Indrasetianigsih,S.Si.,M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 7 : Dapat menerapkan konsep Pengumpulan DataCP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 7.1 : Mampu menerapkan berbagai Teknik SamplingCP 7.2 : Mampu merancang dan menerapkan surveyCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama tim
Diskripsi singkat MKSampling merupakan suatu metode dalam statistik yang digunakan untuk menarik atau mendapatkan sampel yangrepresentatif mewakili populasi.Sampel haruslah dapat merepresentasikan populasi asalnya (representatif) sehinggakesimpulan yang diperoleh akan mewakili populasinya. Sampel yang representatif adalah sampel acak, untuk memperoleh
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
sampel acak terdapat beberapa rancangan sampling yang menyesuaikan pada kondisi karakteristik yang akan diamatidiantaranya adalah Sampling Acak Sederhana, Sampling Sistematik, Sampling Acak Stratifikasi Dan Sampling Klaster.Setelah mengikuti kuliah Sampling, mahasiswa diharapkan dapat menentukan rancangan sampling tepat yang harus dipakaipada suatu penelitian yang memerlukan survey.
Pustaka Utama :1. Cochran, W.G.[1977], Sampling Techniques, 3rd Edition, John Wiley & Sons, New York.2. Mendenhall, W., Scheaffer R.L., Ott Lyman [1986], Elementary Survey Sampling, 3rd Edition, Duxburry Press Boston .Pendukung :3. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat Pengantar Metode Statistika
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 Mampu menjelaskankonsep dasar samplingdan konsep errorsampling dan non errorsampling
1. Konsep Dasar Sampling2. Konsep Error Sampling dan
Non Error Sampling
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
Ketepatan dalammenjelaskan konsepdasar sampling dankonsep error samplingdan non error sampling
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
3 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
3 Mampu menjelaskanSampling AcakSederhana secara praktekdan teori
1. Sampling Acak Sederhana
[Pustaka: 1,3]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:1x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh[BT:1x3x50][BM: 1X3X60]
Ketepatan dalammenjelaskan SamplingAcak Sederhana secarapraktek dan teori
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
Tugas
4 %
4, dan5
Mampu menaksir nilaisampling acak sederhana,Sampling AcakStratifikasi
1. penaksiran nilai rataan, intervalrataan, proporsi dan nilai nuntuk sampel acak sederhana
2. Sampling Acak Stratifikasi:teori dan konsep
[Pustaka: 1]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketelitian dalammenaksir nilaisampling acaksederhana,Sampling AcakStratifikasi
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh
3 %
6 dan 7 Mampu melakukanpenaksiran nilai rataan,proporsi dan n untukstratifikasi sampling dannon probabilitiy sampling
1. Penaksiran nilai rataan,proporsi dan n untukStratifikasi Sampling
2. Non Probability Sampling
[Pustaka: 2,3]
CeramahDiskusi[BM:2x3x50][BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
1. Ketepatan dalammelakukanpenaksiran nilairataan, proporsidan n untukstratifikasisampling dan nonprobabilitiy
3%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
sampling
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10 Mampu melakukanSampling Cluster 1 tahap
Sampling Cluster 1 tahap[Pustaka: 1, 2]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)Studi kasus penerapanSampling Cluster 1 tahap[TM:2x3x50][BT: 2x3x50][BM: 2X3X60]
Ketepatan dalammelakukan SamplingCluster 1 tahap
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
TestPresentasi
8 %
11 Mampu melakukanPenaksiran untukSampling Cluster 1 tahap
1. Penaksiran untuk SamplingCluster 1 tahap
[Pustaka: 2,3]
Tatap mukaDiskusi[TM:1x1x50]
Pemberian tugas[BT: 1x1x50]
[BM: 1X1X60]
1. Ketepatan dalammelakukanPenaksiran untukSampling Cluster 1tahap
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
3 %
12 dan13
Mampu melakukuanSampling Cluster 2 Tahap
1. Sampling Cluster 2 Tahap :Teori dan Konsep
2. Sampling Cluster 2 Tahap :penaksiran rataan, proporsi,jumlah sampel n
[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusiPraktikum[TM:2x3x50]
Pemberian tugasAnalisis data kuantitatif[BT: 2x3x50][BM: 2x3x60]
Ketepatan dalammelakukuan SamplingCluster 2 Tahap
Non test: Keaktifan Tema penelitian
kuantitatif
3%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
14,15 Mampu mengaplikasikanSampling AcakSistematik : Teori konseppenaksiran
Sampling Acak Sistematik[Pustaka: 1]
Tatap mukaDiskusiPraktikum[TM:2x3x50]
Pemberian tugasStudi kasus[BT: 2x3x50][BM: 2x3x60]
Ketepatan dalammengaplikasikanSampling AcakSistematik : Teorikonsep penaksiran
Non test: Keaktifan Tema penelitian
kualitatif
6%
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Tes 50%
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |1
1 RencanaPembelajaranSemester (RPS)Mata Kuliah : Statistika Inferensial Semester:III Kode:240404 SKS: 3Program Studi :Statistika Dosen: Ika Damayanti, S.Si., M.Si.
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTERPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN–UNIPA SBY
MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER
Direvisi
Statistika Inferensial (StatMat) 240404 Teori Statistik 3 0 III 18 Agustus 2015OTORISASI Pengembang RP Koordinator RMK Ka PRODI
Artantanti Indrasetianingsih,S.Si., M.Si.
CapaianPembelajaran Program Studi (CP-PRODI)CP 4 : Mampu menerapkan konsep dasar Matematika dan teori Statistika dalam 2 bidang terapan (bisnis ekonomi dan sosialpemerintahan)CP 11 : Bertanggung jawab dan dapat mengkomunikasikan hasil analisis secara tertulis dan lisanMata Kuliah(CP-MK)CP 4.1 : Mampu menggunakan konsep dasar matematika di dua bidang terapanCP 4.2 : Mampu menjelaskan penggunaan konsep dasar statistika matematikaCP 11.2 : Mampu bekerja sama dalam tim dan mampu menyusun laporan bersama timCP 14.1 : PEDULI,ramah, santun, rapi, nyaman, saling menghargai, toleran, suka menolong, gotong royong, nasionalis,kosmopolit, mengutamakan kepen-tingan umum, bangga menggunakan bahasa dan produk Indonesia, dinamis, kerja keras,dan beretos kerja
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |2
CP 15.1 : AMANAH, jujur,beriman dan bertaqwa, adil, bertanggung jawab, berempati, berani mengambil resiko, pantangmenyerah, rela berkoban dan berjiwa patriotik.CP 16.1 : GIGIH, Tangguh,bersih dan sehatm disiplin, sportif, andal, berdaya tahan, bersahabat, kooperatif, determinative,kompetitif, ceria.CP 17.1 : INOVATIF Cerdas,kritis, kreatif, ingin tahu, berpikir terbuka, produktif, berorientasi Ipteks, dan reflektif
Diskripsi singkat MKStatistik Inferensial merupakan salah satu mata kuliah keahlian yang merupakan bagian dari bidang kajian dalam teoristatistik. Statistik Inferensial merupakan mata kuliah yang bertujuan untuk menguasai konsep Distribusi sampling,penaksiran, penaksiran titik, penaksiran interval, metode penentuan penaksir. Distribusi sampling distribusi normal, t, Chi-square, F serta aplikasinya dalam metode statistika
Pustaka Utama :1. Bartoszynski, R. and Bugaj, M.N., 1996, Probability and Statistical Inference, John Wiley & Sons, New York.2. Hogg, R.V. dan Craig, A.T. 1995. Introduction to Mathematical Statistics, 5th ed., Mac Millon, New York.3. Hogg, R.V. and Tanis, E.A., 1993, Probability and Statistical Inference, Macmillan Publishing Co., New York.4. Rohatgi, W.K., 1976., An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics, John Wiley and Sons, New
York.Pendukung :5. -
Media Pembelajaran Software: Hardware:- Modul ajar, whiteboard,
Team Teaching -Assessment Mini kuis, tugas, uts, uasMatakuliah Syarat -
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
1&2 [C2,A2] Mampumenguraikan konsep
1. Pendahuluan StatistikaInferensial
Ceramah (pemaparankonsep himpunan)
1. Ketepatan dalammenguraikan teori
Non test: Menjelaskan
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |3
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
teori himpunan 2. Teori Himpunan
[Pustaka: 1,3]
Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:2x3x50]
Pemberian tugasMembuat resume
[BT:2x3x50][BM:2x3x60]
himpunan penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat resume
TestKuis
3, 4 &5 [C2,A2] Mampumengaplikasikan peluangdan distribusi satu peubahacak.
1. Peluang2. Distribusi Satu Peubah Acak
[Pustaka: 1,3,4]
CeramahDiskusi (penjelasan contohsoal)[TM:3x3x50]
Pemberian tugas (3, 4,5)Membuat ringkasan disertaicontoh[BT:3x3x50][BM:3X3X60]
1. Ketepatan dalammenyelesaikan soal-soal peluang
2. Ketepatan dalammengaplikasikandistribusi satu peubahacak
Non test: Membuat ringkasan
pokok bahasandisertai contoh
Tugas
6 %
6, 7 [C2,A2,P1] Mampumengembangkan konsepfungsi distribusi danfungsi peluang gabungan
1. Fungsi Distribusi2. Fungsi Peluang Gabungan[Pustaka: 1,4]
Ceramah (pemaparankonsep)Diskusi (penjelasan contohsoal)[BM:2x3x50]
Pemberian tugas
1. Ketelitian dalammenyelesaikan fungsidistribusi.
2. Ketepatan dalammenyelesaikan fungsipeluang gabuangan
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Membuat ringkasandisertai contoh soal
5 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |4
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
Membuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT:2x3x50][BM: 2X3X60]
8 Evaluasi TengahSemester
TestUjian tulis
20%
9, 10,11,12
[C3,A2,P1] Mampumengaplikasikan konsepekspektasi satu peubahacak,dua peubah acak,momen diskret dankontinu., FungsiPembangkit Momen
1. Ekspektasi Satu Peubah Acak2. Ekspektasi Dua Peubah Acak3. Momen Diskret dan Kontinu4. Fungsi Pembangkit Momen[Pustaka: 2,3]
Ceramah (pemaparankonsep)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:4x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 4x3x50][BM: 4X3X60]
1. Ketepatan dalammengaplikasikankonsep ekspektasisatu peubah acak,duapeubah acak, momendiskret dan kontinu.,Fungsi PembangkitMomen
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Tugaa
7 %
13, 14,& 15
[C3,A2,P2] Mampumenerapkan konsepfungsi pembangkitmomen gabungan,distribusi khusus diskretdan kontinu.
1. Fungsi Pembangkit MomenGabungan
2. Distribusi Khusus Diskret3. Distribusi Khusus Kontinu
[Pustaka: 2,3]
Kuliah (pemaparan konsepbilangan real)Diskusi (penjelasan contohsoal)[TM:3x3x50]
Pemberian tugasMembuat ringkasan disertaicontoh soal secara mandiri[BT: 3x3x50][BM: 3X3X60]
1. Ketepatan dalammenerapkan konsepfungsi pembangkitmomen gabungan,distribusi khususdiskret dan kontinu.
Non test: Menjelaskan
penyelesaian soal-soal terkait.
Tugas
7 %
UNIPA Surabaya – Program Studi Statistika |5
Mg Ke- Kemampuanakhirtiaptahapanbelajar (CP-MK)
Materi Pembelajaran(Pokok bahasan)
[Pustaka]
Metode / StrategiPembelajaran
[Estimasi Waktu]
AssessmentIndikator Bentuk Bobot
16 Evaluasi AkhirSemester
[Pustaka: 1,2,3] Test:Ujian tertulis
50%