RPS Probabilistik dan Statistik

Rencana Pembelajaran Semester (RPS)

KBKK52107

PROBABILISTIK DAN STATISTIK

PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER (FILKOM) UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA “YPTK”

LEMBAR PENGESAHAN

Rencana Pembelajaran Semester (RPS) ini telah disahkan untuk mata kuliah sbb:

Kode Mata Kuliah : KBKK52107

Nama Mata Kuliah : PROBABILISTIK DAN STATISTIK

Padang, Januari 2017 Menyetujui

Ka.Prodi S1 Sistem Komputer

Retno Devita, M.Kom

Hal

LEMBAR PENGESAHAN DAFTAR ISI

A. Profil Mata Kuliah

B.Rencana Pembelajaran Semester (RPS) C.Rancangan Interaksi Dosen – mahasiswa D.Rancangan Tugas

E.Penilaian dengan Rubrik

F.Penentuan Nilai Akhir Mata Kuliah

A. PROFIL MATA KULIAH IDENTITAS MATA KULIAH

Nama Mata Kuliah : Probabilistik dan Statistik Kode Mata Kuliah : KBKK52107

SKS : 2

Jenis : MK Wajib

Jam Pelaksanaan : Tatap muka dikelas : 2 x 50 menit per minggu

: Responsi :

-Semester/ tingkat : 2/1 Pre-requisite :

-Co-requisite : Statistika Probability

Bidang Kajian : Konsep Dasar Statistika, Distribusi teoritis, Pengujian Hipotesa DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

Mata kuliah ini mempelajari Konsep statistika, Distribusi Frekuensi, Ukuran Statistik, Distribusi Sampling, Pendugaan Parameter, Pengujian Hipotesa, Regresi & Korelasi, Konsep

dasar Probabilitas, Distribusi Diskret, Distribusi Kontinue

DAFTAR PUSTAKA

1. Walpole Ronald E. Pengantar Statistika. Jakarta. 1995. PT Gramedia Pustaka Utama 2. Maryunis Alex. Konsep Dasar Penerapan Statistika. 2007. UNP

3. Statistik untuk pemimpin berwawasan global. Prof.J.Supranto.MA.APU. Salemba Empat Jakarta.

4. Prinsip-prinsip Statistik untuk teknik dan Sains . DR.Ir.Harinaldi,M.Eng. Erlangga. 2005. 5. Statistic I, Anto Dajan, LPSE Jakarta

6. Statistic, Teori dan aplikasi jillid I, Prof.J.Supranto.A.APU.Erlangga

7. Pengantar Statistik, Prof.Drs.H.Soegyarto Mangkuatmodjo, Rineka cipta. 2003 8. Statistic, Husaini Usman M.Pd and Co

9. Statistic (jilid 1-4). Prof.Drs.Sutrisnohadi.MA.ANDI Yogyakarta 2004 10. Metoda Statistika. Prof. DR. SUDJANA, M.A, M.SC. Bandung. 2005 B. RE

C. NCANA PE,BELAJARAN SEMESTER (RPS)

Pertemuan Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan kajian (materi) Metode/StrategiBentuk/ Pembelajaran

Criteria Penilaian Bobot

1

 Mampu menjelaskan pengertian statistika

 Mampu menjelaskan kegunaan statistika

 Mampu menjelaskan pengertian statistik deskriptif dan statistic inferensial

 Mampu menyebutkan dan menjelaskan istilah-istilah statistic  Pengertian statistika  Notasi Penjumlahan  Ceramah  Problem- based learning  Memberikan penjelasan tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan

2  Mampu menjelaskan pengertian interval, frekuensi, selang, range, titik tengah kelas, batas kelas, tepi batas kelas

 Mampu menentukan jumlah kelas dengan cara umum maupun dengan aturan sturgess

 Mampu menghitung interval kelas, frekuensi, selang, range, titik tengah kelas, batas kelas, tepi batas kelas  Mampu menetukan tepi batas atas

dan tepi batas bawah kelas  Mampu membedakan frekuensi

relative, frekuensi kumulatif, frekuensi kumulatif lebih dari, frekuensi kumulatif kurang dari  Mampu menghitung frekuensi

 Pembentukan Distribusi Frekuensi  Tabel distribusi

Frekuensi  Ceramah  Problem- based learning  Memberikan penjelasan tentang distribusi frekuensi, kegunaan dan cara pembuatan 10%

Pertemuan Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan kajian (materi) Metode/StrategiBentuk/ Pembelajaran

Criteria Penilaian Bobot relative, frekuensi kumulatif,

frekuensi kumulatif lebih dari, frekuensi kumulatif kurang dari  Mampu menggambar tabel distribusi

frekuensi dalam bentuk grafik 3 – 4 _ Mampu menuliskan rumus rata-rata

hitung, median, modus, bagi data tersebar dan data berkelompok  Mampu menghitung rata-rata hitung,

median, modus, bagi data tersebar dan data berkelompok

 Mampu menyimpulkan letak rata-rata hitung, median, modus bagi distribusi simetris

 Mampu menuliskan rumus quartile, desil, persentil bagi data tersebar dan data berkelompok

 Mampu menghitung quartile, desil, persentil bagi data tersebar dan data berkelompok

 Mampu menuliskan rumus range, ragam/variansi, simpangan baku/standar deviasi data tersebar maupun data berkelompok

 Mampu menghitung range, ragam/variansi, simpangan baku/standar deviasi data tersebar maupun data berkelompok

 Mampu menuliskan rumus skor Z

 Ukuran

Pemusatan Data  Ukuran

penyebaran data

 Ceramah  Problem-

based learning

 Member penjelasan tentang ukuran pemusatan data dan penyebaran

Pertemuan Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan kajian (materi) Metode/StrategiBentuk/ Pembelajaran

Criteria Penilaian Bobot  Mampu menghitung skor Z

 Mampu memahami filosofi ukur berdasarkan penelitian lapangan  Mampu menerapkan 12 prinsip

dasar dalam pratikum filosofi ukur

5

 Mampu menjelaskan konsep dasar populasi

 Mampu menjelaskan konsep dasar sampling

 Sampling  Distribusi

rata-rata sampling  Distribusi T  Distribusi F  Distribusi Chi

Kuadrat  Ceramah  Problem- based learning  Menjelaskan konsep dasar sampling

6 - 7

 Mampu menjelaskan nilai tengah populasi

 Mampu menjelaskan proporsi  Mampu menjelaskan selisih dua

proporsi

 Mampu menjelaskan variansi populasi

 Mampu menjelaskan rasio dua variansi populasi

 Nilai tengah populasi  Proporsi  Selisih dua

proporsi

 Variansi populasi  Rasio dua

variansi populasi  Ceramah  Problem- based learning  Menjelaskan pendugaan parameter dan dapat menerapkannya dalam mengambil kesimpulan

8 UJIAN TENGAH SEMESTER

9 – 10  Mampu menjelaskan pengertian hipotesis awal dan hipotesis alternatif

 Mampu merumuskan hipotesis awal dan hipotesis alternatif dari suatu soal cerita/contoh kusus

 Pegujian hipotea  Konsep dasar

pengujian hipotesis  Ceramah  Problem- based learning  Memberi penjelasan tentang pengujian hipotesa, tujuan dan penggunaan pegujian hipotesa 15%

Pertemuan Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan kajian (materi) Metode/StrategiBentuk/ Pembelajaran

Criteria Penilaian Bobot  Mampu mempormulasikan hiptesis

awal dan hipotesis alternatif dari soal cetia atau contoh kusus kedalam kalimat matematika.

 Mampu menyebutkan pengertian galat satu dan galat dua

 Mampu menyebutkan langkah – langkah pengujian hipotesa

 Mampu mengidentifikaasi pengjian satu arah dan pengujian dua arah.  Mampu mengambarkan wilayah

kritik pada kurva normal, pada tingkat kepercayaan 90% sampa 99%.

serta

hubungannya dengan pendugaan parameter

 Mampu memformulasikan hipotesa awal dan hipotesa alternatif tentang nilai rata-rata populasi kedalam bentuk kalaimat matematika.  Mampu menuliskan dengan benar

rumus statitik uji padasampel berukuran besar dankeil

 Mampu mendefenisikan nilai rata yang di hipotesakan, nilai rata-rata sampel dan nilai kritik dari suatu soal cerita atau conth kusus.  Mampu menghitung dan

menganalisa nilai statistik uji pada penujian satu nilai rata-rata

 Mampu menyimpulkan penolakan

 Uji hipotesa satu nilai rata-rata

 Ceramah  Problem-

based learning

Pertemuan Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan kajian (materi) Metode/StrategiBentuk/ Pembelajaran

Criteria Penilaian Bobot atau penerimaan terhadap hipotesa

awal

 Mampu memformulasikan hipotesa awal dan hipotesa alternatif tentang beda dua nilai rata-rata populasi kedalam bentuk kalaimat matematika.

 Mampu menuliskan dengan benar rumus statitik uji pada sampel berukuran besar dankeil

 Mampu mendefenisikan beda dua nilai rata-rata yang di hipotesakan, beda dua nilai rata-rata sampel dan nilai kritik dari suatu soal cerita atau conth kusus.

 Mampu menghitung dan

menganalisa nilai statistik uji pada penujian beda dua nilai rata-rata  Mampu menyimpulkan penolakan

atau penerimaan terhadap hipotesa awal

 Uji Hipotesa beda dua nilai rata-rata

 Mampu memformulasikan hipotesa awal dan hipotesa alternatif tentang proposrsi populasi kedalam bentuk kalaimat matematika.

 Mampu menuliskan dengan benar rumus statitik uji pada sampel berukuran besar dankeil

 Mampu mendefenisikan proporsi

 Uji Hipotesa Proporsi

Pertemuan Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan kajian (materi) Metode/StrategiBentuk/ Pembelajaran

Criteria Penilaian Bobot yang di hipotesakan, beda proporsi

sampel dan nilai kritik dari suatu soal cerita atau conth kusus.  Mampu menghitung dan

menganalisa nilai statistik uji pada penujian proporsi

 Mampu menyimpulkan penolakan atau penerimaan terhadap hipotesa awal

 Mampu memformulasikan hipotesa awal dan hipotesa alternatif tentang beda dua populasi kedalam bentuk kalaimat matematika.

 Mampu menuliskan dengan benar rumus statitik uji pada sampel berukuran besar dankeil

 Mampu mendefenisikan beda dua proporsi yang dihipotesakan, beda dua proporsi sampel dan nilai kritik dari suatu soal cerita atau conth kusus.

 Mampu menghitung dan

menganalisa nilai statistik uji pada penujian beda dua proporsi

 Mampu menyimpulkan penolakan atau penerimaan terhadap hipotesa awal

 Uji Beda Dua Proporsi

11  Mampu menulisan dengan benar bentuk umum persamaan regresi

 Regresi dan Kolerasi

 Ceramah  Problem-

 Memberi

Pertemuan Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan kajian (materi) Metode/StrategiBentuk/ Pembelajaran

Criteria Penilaian Bobot linier

 Mampu menentukan variabel bebas dan variabel tidak bebas dari soal cerita

 Mampu menemukan dan menghiting titik potong persamman terhadap sumbu Y dan graiden garis regresi dengan metode kuadrat terkecil  Mampu menghubungkan antara

variaberl tidak bebas dan variabel bebas.

 Persamaan regresi linier based learning persamaan reresi dan penggunaan persamaan tersel pada kondisi atau kasus yang tepat serta hubungan persamaan dengan koefisien korelasi

12

 Mampu menjelaskan pengertian probabilitas

 Mampu memberi contoh kejadian dengan nilai probabilitas 0, 1 dan antara 0 dan 1

 Mampu menghitung dalil

penjumlahan, peluang bersyarat dan dalil perkalian

 Probabilitas  Konsep dasar

probabilitas  Ceramah  Problem- based learning  Memberikan pengertian tentang konsep dasar probabilitas dan pencacahan ruang sampel

13 – 14  Mampu menjelaskan pengertian distribusi binomial

 Mampu menuliskan rumus distribusi binomial

 Mampu menyebutkan contoh kasus dari distribusi binomial

 Mampu menghitung nilai

probabilitas dari suatu contoh kasus

 Distribusi teoritis  Konsep dasar

distribusi teoritis  Distribusi binomial  Distribusi poisson  Ceramah  Problem- based learning  Memberikan penjelasan tentang distribusi diskrit

Pertemuan Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan kajian (materi) Metode/StrategiBentuk/ Pembelajaran

Criteria Penilaian Bobot distribusi binomial

 Mampu membaca tabel binomial  Mampu menjelaskan hubungan

antara distribusi poisson

15

 Mampu menjelaskan pengertian distribusi normal

 Mampu menuliskan rumus distribusi normal

 Mampu menyebutkan contoh kasus dari distribusi normal

 Mampu menghitung nilai

probabilitas dari suatu contoh kasus distribusi normal

 Mampu membaca tabel normal  Mampu menjelaskan hubungan

antara distribusi poisson, distribusi binomial dengan distribusi normal  Mampu menjelaskan pengertian

nilai Z dan t

 Mampu membaca tabel t

 Mampu menyebutkan contoh kasus dari suatu distribusi t

 Mampu membedakan contoh kasus distribusi Z dan distribusi t

 Distribusi teoritis  Distribusi t  Distribusi

normal

 Ceramah  Problem-

based learning

 Memberikan penjelasan tentang distribusi kontinue

C. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN – MAHASISWA

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa mampu memahami konsep materi yang diberikan.

Nama Kajian 1. Konsep dasar statistika

2. Distribusi Frekuensi 3. Ukuran Statistika 4. Distribusi Sampling 5. Pendugaan Parameter 6. Pengujian Hipotesa 7. Regresi dan Korelasi 9. Konsep dasar Probability 10. distribusi diskret & Kontinue

Nama Strategi Ceramah

Minggu Penggunaan Strategi (Metode) 1 – 16 Deskripsi Singkat Strategi (Metode)

pembelajaran

Dosen mengulas materi sebelumnya, menjelaskan tujuan, hasil pembelajaran, materi, dan kesimpulan, serta mendorong mahasiswa untuk aktif bertanya dan mengemukakan pendapat terkait materi yang disampaikan.

RANCANGAN INTERAKSI DOSEN–MAHASISWA

Aktivitas Dosen Aktivitas Mahasiswa

Mengulas materi yang telah diberikan pada pertemuan

sebelumnya (untuk pertemuan 2 dst).

Mengungkapkan apa yang telah dipahami dari materi yang telah disampaikan pada pertemuan sebelumnya.

Menjelaskan tentang tujuan pembelajaran dari kegiatan pembelajaran.

Menyimak penjelasan dosen.

Mengarahkan mahasiswa untuk melibatkan diri dan aktif dalam kegiatan pembelajaran.

Menyiapkan diri menerima materi yang akan disampaikan.

Membahas materi. Menyimak dan mencatat hal-hal penting dari materi yang disampaikan oleh dosen. Bertanya apabila ada materi yang kurang jelas.

Mengajukan sejumlah pertanyaan terkait materi yang telah diberikan.

Menjawab pertanyaan yang diberikan. Menyimpulkan materi. Menyimak kesimpulan.

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa mampu menuangkan konsep materi yang dipelajari untuk menyelesaikan suatu kasus.

Nama Kajian 1. Konsep dasar statistika

2. Distribusi Frekuensi 3. Ukuran Statistika 4. Distribusi Sampling 5. Pendugaan Parameter 6. Pengujian Hipotesa 7. Regresi dan Korelasi 9. Konsep dasar Probability 10. distribusi diskret & Kontinue

Nama Strategi Problem Based Learning (PBL)

Minggu Penggunaan Strategi (Metode) 1 – 16 Deskripsi Singkat Strategi (Metode)

pembelajaran

Mahasiswa diminta untuk menyelesaikan suatu kasus sesuai dengan materi yang diberikan.

RANCANGAN INTERAKSI DOSEN–MAHASISWA

Aktivitas Dosen Aktivitas Mahasiswa

Memberikan kasus yang harus diselesaikan dalam bentuk soal

Menyelesaikan soal yang diberikan.

D. RANCANGAN TUGAS

Kode Mata Kuliah KBKK52107

Nama Mata Kuliah Probabilistik dan Statistik

Kemampuan akhir yang diharapkan Mampu menerapkan semua konsep yang telah dipelajari untuk pengolahan,

penyajian, pengujian hipotesis suatu kasus untuk menyelesaikannya secara

komprehensif

Minggu/ pertemuan ke 1- 16

Tugas ke Tugas Besar

1. Tujuan Tugas

Menerapkan semua konsep yang telah dipelajari untuk pengolahan, penyajian, pengujian hipotesis suatu kasus untuk menyelesaikannya secara komprehensif 2. Uraian Tugas

a. Objek garapan

 Kasus yang akan dianalisis dan diselesaikan serta rancangan penyelesaiannya.

 Laporan analisis yang dibangun untuk menyelesaikan kasus.

 Laporan analisis dan presentasi yang dibuat sesuai dengan kasus yang sudah diajukan.

b. Yang harus dikerjakan dan batasan-batasan

 Laporan analisis berisi deskripsi kasus yang akan diselesaikan, deskripsi penyelesaian yang akan dibuat, sistematis, kelengkapan, mulai dari penyajian data, pengolahan data, pengujian hipotesis hingga ke penarikan kesimpulan.

 Laporan analisis untuk menyelesaikan kasus tugas besar dianalisis statistika secara sistematis, tepat dan lengkap

 Laporan analisis dipresentasikan pada minggu 15/ pertemuan 15 c. Metode/ cara pengerjaan, acuan yang digunakan

 Tugas besar dikerjakan secara berkelompok 3-4 orang.

 Topik tugas besar berasal dari dosen, sedangkan judul boleh berasal dari dosen/ mahasiswa.

 Format laporan diberikan oleh dosen.

 Penyelesaian dibuat mengacu pada analisis kasus yang diajukan oleh mahasiswa.

d. Deskripsi luaran tugas yang dihasilkan/ dikerjakan: Laporan Analisis 3. Criteria Penilaian

 Penilaian Individu (50%) - Kemampuan presentasi (20%) - Pemahaman materi (80%)

 Penilaian Kelompok (50%)

- Kelengkapan dan ketepatan hipotesa (50%) - Ketepatan penyelesaian hipotesa (30%)

- Kelengkapan dokumentasi langkah-langkah penarikan kesimpulan (20%)

E. PERSENTASE KOMPONEN PENILAIAN

Kuis : 10%

Tugas Besar : 20%

UTS : 30%

UAS : 40%

F. PENILAIAN DENGAN RUBRIK

Grade Skor Indikator

Sangat Kurang < 20 Tidak ada analisis atau jika ada analisis, analisis yang dibuat salah

Kurang 21 – 40 Analisis tidak lengkap, kurang tepat secara matematis, kurang sistematis

Cukup 41 – 60 Analisis kurang lengkap, hanya sebahagian yang tepat secara matematis, sistematis

Baik 61 – 80 Analisis hampir lengkap, sebagian besar tepat secara matematis, sistematis

sistematis G. PENENTUAN NILAI AKHIR MATA KULIAH

Nilai Angka (NA) Nilai Huruf (NH)

NA ≥ 80 A

65 ≤ NA ≤ 79 B

55 ≤ NA ≤ 64 C

45 ≤ NA ≤ 54 D

C. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN – MAHASISWA

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa mampu memahami konsep materi yang diberikan.

Nama Kajian 1. Konsep dasar statistika 2. Distribusi Frekuensi 3. Ukuran Statistika 4. Distribusi Sampling 5. Pendugaan Parameter 6. Pengujian Hipotesa 7. Regresi dan Korelasi 9. Konsep dasar Probability 10. distribusi diskret & Kontinue

Nama Strategi Ceramah

Minggu Penggunaan Strategi (Metode) 1 – 16 Deskripsi Singkat Strategi (Metode)

pembelajaran

Dosen mengulas materi sebelumnya, menjelaskan tujuan, hasil pembelajaran, materi, dan kesimpulan, serta mendorong mahasiswa untuk aktif bertanya dan mengemukakan pendapat terkait materi yang disampaikan.

RANCANGAN INTERAKSI DOSEN–MAHASISWA Aktivitas Dosen Aktivitas Mahasiswa Mengulas materi yang telah

diberikan pada pertemuan

sebelumnya (untuk pertemuan 2 dst).

Mengungkapkan apa yang telah dipahami dari materi yang telah disampaikan pada pertemuan sebelumnya.

Menjelaskan tentang tujuan pembelajaran dari kegiatan pembelajaran.

Menyimak penjelasan dosen.

Mengarahkan mahasiswa untuk melibatkan diri dan aktif dalam kegiatan pembelajaran.

Menyiapkan diri menerima materi yang akan disampaikan.

Membahas materi. Menyimak dan mencatat hal-hal penting dari materi yang disampaikan oleh dosen. Bertanya apabila ada materi yang kurang jelas.

Mengajukan sejumlah pertanyaan terkait materi yang telah diberikan.

Menjawab pertanyaan yang diberikan. Menyimpulkan materi. Menyimak kesimpulan.

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Mahasiswa mampu menuangkan konsep materi yang dipelajari untuk menyelesaikan suatu kasus.

Nama Kajian 1. Konsep dasar statistika 2. Distribusi Frekuensi 3. Ukuran Statistika 4. Distribusi Sampling 5. Pendugaan Parameter 6. Pengujian Hipotesa 7. Regresi dan Korelasi 9. Konsep dasar Probability 10. distribusi diskret & Kontinue Nama Strategi Problem Based Learning (PBL) Minggu Penggunaan Strategi (Metode) 1 – 16

Deskripsi Singkat Strategi (Metode) pembelajaran

Mahasiswa diminta untuk menyelesaikan suatu kasus sesuai dengan materi yang diberikan.

RANCANGAN INTERAKSI DOSEN–MAHASISWA Aktivitas Dosen Aktivitas Mahasiswa Memberikan kasus yang harus

diselesaikan dalam bentuk soal

Menyelesaikan soal yang diberikan.

D. RANCANGAN TUGAS

Kode Mata Kuliah KBKK52107

Nama Mata Kuliah Probabilistik dan Statistik

Kemampuan akhir yang diharapkan Mampu menerapkan semua konsep yang telah dipelajari untuk pengolahan,

penyajian, pengujian hipotesis suatu kasus untuk menyelesaikannya secara

komprehensif Minggu/ pertemuan ke 1- 16

Tugas ke Tugas Besar

1. Tujuan Tugas

Menerapkan semua konsep yang telah dipelajari untuk pengolahan, penyajian, pengujian hipotesis suatu kasus untuk menyelesaikannya secara komprehensif 2. Uraian Tugas

a. Objek garapan

 Kasus yang akan dianalisis dan diselesaikan serta rancangan penyelesaiannya.

 Laporan analisis yang dibangun untuk menyelesaikan kasus.

 Laporan analisis dan presentasi yang dibuat sesuai dengan kasus yang sudah diajukan.

b. Yang harus dikerjakan dan batasan-batasan

 Laporan analisis berisi deskripsi kasus yang akan diselesaikan, deskripsi penyelesaian yang akan dibuat, sistematis, kelengkapan, mulai dari penyajian data, pengolahan data, pengujian hipotesis hingga ke penarikan kesimpulan.

 Laporan analisis untuk menyelesaikan kasus tugas besar dianalisis statistika secara sistematis, tepat dan lengkap

 Laporan analisis dipresentasikan pada minggu 15/ pertemuan 15 c. Metode/ cara pengerjaan, acuan yang digunakan

 Tugas besar dikerjakan secara berkelompok 3-4 orang.

 Topik tugas besar berasal dari dosen, sedangkan judul boleh berasal dari dosen/ mahasiswa.

 Format laporan diberikan oleh dosen.

 Penyelesaian dibuat mengacu pada analisis kasus yang diajukan oleh mahasiswa.

d. Deskripsi luaran tugas yang dihasilkan/ dikerjakan: Laporan Analisis 3. Criteria Penilaian

 Penilaian Individu (50%) - Kemampuan presentasi (20%) - Pemahaman materi (80%)

 Penilaian Kelompok (50%)

- Kelengkapan dan ketepatan hipotesa (50%) - Ketepatan penyelesaian hipotesa (30%)

- Kelengkapan dokumentasi langkah-langkah penarikan kesimpulan (20%)

E. PERSENTASE KOMPONEN PENILAIAN

Kuis : 10%

Tugas Besar : 20%

UTS : 30%

UAS : 40%

F. PENILAIAN DENGAN RUBRIK

Grade Skor Indikator

Sangat Kurang < 20 Tidak ada analisis atau jika ada analisis, analisis yang dibuat salah

Kurang 21 – 40 Analisis tidak lengkap, kurang tepat secara matematis, kurang sistematis

Cukup 41 – 60 Analisis kurang lengkap, hanya sebahagian yang tepat secara matematis, sistematis

Baik 61 – 80 Analisis hampir lengkap, sebagian besar tepat secara matematis, sistematis

sistematis G. PENENTUAN NILAI AKHIR MATA KULIAH

Nilai Angka (NA) Nilai Huruf (NH)

NA ≥ 80 A

65 ≤ NA ≤ 79 B

55 ≤ NA ≤ 64 C

45 ≤ NA ≤ 54 D