2.3. RP Komputasi Statistika DIII KKNI

PRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS
RENCANA PEMBELAJARAN
KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS14 5322 /KOMPUTASI STATISTIKA / (2/0/1)/II
DOSEN PEMBINA : DOSEN STATISTIKA FMIPA ITS
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) :
Mampu menerapkan dasar-dasar pemrograman untuk membuat program sederhana yang tidak tersedia di program paket
Penguasaan Pengetahuan
Kemampuan kerja

Kemampuan Manajerial

Sikap dan Tata Nilai

5.1

Mampu mendemokan dasar-dasar pemrograman dengan program paket MINITAB dan atau R

5.2

Mampu membuat algoritma untuk diimplementasikan dalam paket program MINITAB dan atau R

5.3

Mampu membuat program dengan menggunakan program paket MINITAB dan atau R

5.4

Mampu memilih paket program yang sesuai untuk menyelesaikan permasalahan

5.5

Mampu membuat program dengan menggunakan program paket MINITAB dan atau R untuk menyelesaikan permasalahan

5.6

Mampu mengelola kelompok kerja dan mengkomunikasikan hasilnya baik lisan maupun tertulis secara komprehensif

5.7

Bertanggung jawab pada pekerjaan sendiri

5.8

Dapat diberi tanggung jawab atas pencapaian hasil kerja kelompok

5.9

Etika profesi (termasuk menghargai temuan orisinal orang lain); menghargai pendapat orang lain; patuh pada aturan yang tertulis dan tidak tertulis dan berpikir
cerdas, amanah serta kreatif.

POKOK BAHASAN :
Pengantar Pemerograman MINITAB, Pengantar Pemrograman R, Komputasi Statistika Deskriptif, Komputasi Statistika pendugaan parameter dan pengujian parameter, komputasi statistika korelasi
dan regresi, metode Bootstrap dan Jacknife untuk estimasi parameter, korelasi dan regresi
PRASYARAT : -

25

PRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS
RENCANA PEMBELAJARAN
KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS14 5322 /KOMPUTASI STATISTIKA / (2/0/1)/II
DOSEN PEMBINA : DOSEN STATISTIKA FMIPA ITS

Pertemuan
ke

Capaian Pembelajaran
Nomor
5.1,53,
5.7,5.9

Deskripsi
1. Mampu
mendemonstrasikan
pemrograman macro
minitab

3-4

5.1, 53,
5.7,5.9

2. Mampu menerapkan

struktur pemrograman R

5-10

5.1, 5.2,
5.3, 5.4,
5.5, 5.6,
5.7, 5.8,
5.9

11-20

5.1, 5.2,
5.3, 5.4,
5.5, 5.6,
5.7, 5.8,
5.9

1-2

INDIKATOR CAPAIAN
1.1. Dapat mendemonstrasikan
pemrograman macro MINITAB.
1.2. Mampu membedakan antara
global dan local macro.

2.1. Mampu membaca data dari
berbagai file text dan data
SAS/SPSS
2.2. Mampu melakukan manajemen
data dalam R
3. Mampu menjelaskan
3.1. Mampu menjelaskan dasar-dasar
dasar-dasar algoritma
algoritma program statistika
program statistika deskriptif
deskriptif dan
dan
mengimplementasikannya dalam
mengimplementasikannya

program paket MINITAB
dalam program paket
3.2. Mampu menjelaskan dasar-dasar
Statistika
algoritma program statistika
deskriptif dan
mengimplementasikannya dalam
program paket R
4. Mampu menjelaskan
4.1 Mampu menjelaskan dasar-dasar
dasar-dasar algoritma
algoritma program komputasi
program komputasi
pendugaan dan pengujian
pendugaan parameter satu
parameter satu populasi dan dua
dan dua populasi serta
populasi
mengimplementasikannya
4.2 Mengimplementasikan pendugaan

dalam program paket
dan pengujian parameter dalam
Statistika.
program paket MINITAB dan R.

Materi

Pustaka

Metode
Pembelajaran

BOBOT
Bentuk Asesmen

Materi
tes/tugas

Pengantar Pemrograman
Macro Minitab

- Global makro
- Lokal Macro
Pengantar Pemrograman R
- Menjalankan R
- Struktur data R
- Membaca data
- Manajemen data

[1] BAB 28

Ceramah,
Diskusi dan
latihan

Observasi dikelas

10% /
10%

[2]

Ceramah
Diskusi, dan
latihan

Observasi dikelas

10% /
20%

Komputasi Statistika
Deskriptif (mean, varian,
kuartil, median) :
- dengan program paket
MINITAB
- dengan program paket R

[1]
[2]
[5] MODUL 2

Ceramah
Diskusi,latihan
soal dan
praktikum

Observasi dikelas,
Tugas dan Tes

25% /
45%

[1]
[2]
[3] BAB 5,
BAB 6 DAN
BAB 7

Ceramah
Diskusi,latihan

soal dan
praktikum

Observasi dikelas,
Tugas, dan Tes

30% /
75%

- Komputasi Pendugaan dan

Pengujian Parameter Satu
populasi dengan program
paket MINITAB dan R
- Komputasi pendugaan dan
pengujian paremeter Dua
Populasi dengan
menggunakan program
paket MINITAB dan R

26

PRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS
RENCANA PEMBELAJARAN
KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS14 5322 /KOMPUTASI STATISTIKA / (2/0/1)/II
DOSEN PEMBINA : DOSEN STATISTIKA FMIPA ITS
Pertemuan
ke
21-30

Capaian Pembelajaran
5.1, 5.2,
5.3, 5.4,
5.5, 5.6,
5.7, 5.8,
5.9

INDIKATOR CAPAIAN

5. Mampu menjelaskan
5.1. Mampu menjelaskan algoritma
dasar-dasar algoritma
program komputasi korelasi antara
program komputasi korelasi
dua atau lebih variabel dan
dan analisis regresi linear
mengimplementasikannya dengan
sederhana dan berganda
R dan MINITAB
kemudian
5.2. mampu menjelaskan algoritma
mengimplementasikannya
analisis regresi linear sederhana
dalam program paket
dan berganda dan
Statistika
mengimplementasikannya dengan
MINITAB dan R

Materi
- Komputasi korelasi antara

2 variabel dengan
MINITAB dan R
- Komputasi korelasi antara
k variabel dengan
MINITAB dan R
- Komputasi analisis regresi
sederhana dengan
MINITAB dan R
- Komputasi analisis regresi
berganda dengan
MINITAB dan R

Pustaka
[1]
[2]
[3] BAB 8
[4] BAB 1,
BAB 2

Metode
Pembelajaran
Ceramah
Diskusi,latihan
soal dan
praktikum

BOBOT
Bentuk Asesmen

Materi
tes/tugas

Observasi dikelas,
Tugas , dan Tes

25% /
100%

PUSTAKA UTAMA
1.
2.
3.

Minitab: “User's guide 1: Data, graphics and macros”, Minitab Inc, Pennsylvania State University.1999
R core team. “ An Introduction to R”, 1999
Walpole, R.E. and R.H.Myers. (Terjemahan oleh RK Sembiring), “Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan”, Penerbit ITB, Bandung. 2010.

PUSTAKA PENDUKUNG
1.
2.

Draper, N.R and Smith, H, “Applied Regression Analysis”, John Wiley & Sons.Inc, New York. 1998.
Lucia Aridinanti, Mutiah Salamah, Sri Pingit, dan Kartika. “Pengantar Metose Statistika”, Jurusan Statistika FMIPA ITS. 2007

27