RPS Probabilitas Dan Statistik T. Elektro

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

KONTRAK DAN SAP DENGAN SISTEM PENILAIAN OTENTIK DILENGKAPI DENGAN FORMAT DAN RUBRIK PENILAIAN

Nama Matakuliah : Probabilitas dan Statistik Semester/TA : Genap (2)/ 2016 – 2016 – 2017 SKS/Status Matakuliah : 2 SKS / Wajib Dosen Pengampu

: Drs. Sriadhi, ST, M.Pd, M.Kom, PhD. : Amirhud Dalimunthe, ST, M.Kom.

Program Studi

: Teknik Elektro (S‐1)

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MEDAN

2017

A  

RPS_Probabilitas dan Statistik

Page 1

A. Identifikasi Mata Kuliah Nama Mata Kuliah Program Studi Kode Semester / SKS Nama Dosen Hari Perkuliahan / Jam Tempat Perkuliahan Dosen Pengampu Alamat Telp./Hp. Email

: Probabilitas dan Statistik : Teknik Elektro : : 2/ 2 SKS : Drs. Sriadhi, ST, M.Pd, M.Kom, PhD. : Amirhud Dalimunthe, ST, M.Kom. : Selasa / 10.00 – 11.40 WIB : 89.3.09 : Drs. Sriadhi, ST, M.Pd, M.Kom, PhD. : Amirhud Dalimunthe, ST, M.Kom. : : 081263704236 / 081260203758 : [email protected] : [email protected]

B. Pernyataan Kesepakatan Pada hari ini, tanggal bulan Februari tahun 2017, kami mahasiswa Prodi Teknik Elektro (S1) FT Unimed menyatakan memenuhi beberapa kesepakatan dengan Tim Dosen pengampu dalam pelaksanaan perkuliahan tersebut di atas.

C. Hak dan Kewajiban Hak Dosen Mendapat pengakuan dari jurusan atas kegiatan pembelajaran yang dilakukan Memberikan skor penilaian berdasarkan kemampuan mahasiswa Mengelola kegiatan pembelajaran untuk mencapai tujuan yg optimal Mengeluarkan mahasiswa apabila tidak mematuhi kontrak yang disepakati Memberikan tugas kepada mahasiswa untuk membantu memahami materi

Hak Mahasiswa Mengontrak mata kuliah sesuai dengan yang direncanakannya Mendapat nilai yang diberikan/diukur oleh dosen Mengikuti perkuliahan sesuai dengan yang direncanakan oleh dosen Meminta perkuliahan diganti, apabila dosen tidak datang tanpa alasan Meminta penjelasan atas tugas yang diberikan oleh dosen

Kewajiban Dosen Menyampaikan/mengelola pembelajaran sesuai dengan jadwal yg disepakati Membimbing mahasiswa untuk memahami materi yang disajikan Memberikan nilai sesuai dengan kemampuan mahasiswa

Kewajiban Mahasiswa Hadir dalam setiap kegiatan perkuliahan sesuai kesepakatan Berusaha untuk mememahami materi yang disampaikan/diberikan Menyerahkan tugas untuk dinilai dosen yang bersangkutan


Page 2

D. Perjanjian dan komitmen 1. Mahasiswa harus masuk ke dalam kelas sebelum perkuliahan di mulai 2. Mahasiswa boleh masuk ke dalam untuk kelas mengikuti perkuliahan, maksimum terlambat selama 15 menit setelah dosen memberikan kuliah. 3. Apabila dosen tidak hadir, setelah 15 menit dari jadwal, mahasiswa menghubungi dosen tersebut via telp./hp (081263704236 / 081260203758) untuk menanyakan apakah perkuliahan ada atau tidak. 4. Mahasiswa minimal hadir 75% dari jumlah perkuliahan yang direncanakan untuk dapat mengikuti ujian final. 5. Apabila mahasiswa tidak hadir, harus ada pemberitahuan kepada dosen melalui surat tertulis. 6. Mahasiswa dilarang merokok sewaktu perkuliahan (dalam kelas) 7. Mahasiswa dan dosen memakai pakaian yang rapi dan sopan sewaktu pelaksanaan perkuliahan. 8. Sewaktu mulai perkuliahan, mahasiswa telah menyiapkan perangkat/sarana yang dibutuhkan untuk kelancaran perkuliahan, seperti papan tulis, proyektor, dll. 9. Setelah selesai perkuliahan, mahasiswa menyelesaiakan/merapikan semua peragkat/sarana kuliah yang dipakai, misal: memulangkan infokus, dll. 10. Mahasiswa harus memiliki komitmen untuk mengikuti perkuliahan dengan baik dan melaksanakan semua tugas yang disepakati secara optimal. 11. Mahasiswa harus mengerjakan semua tugas yang sudah disepakati secara optimal. 12. Mahasiswa harus menyerahkan tugas sesuai dengan kesepakatan bersama. 13. Penilaian dilaksanakan atas dasar tugas, partisipasi, dan tes yang dilakukan selama proses belajar. 14. Masih dimungkinkan dalam perkuliahan timbul perjanjian/komitmen baru, untuk mendukung keberhasilan pelaksanakan perkuliahan.

E. Ikatan batin antara dosen dan mahasiswa 1. Dosen dan mahasiswa secara bersama-sama bertanggungjawab untuk terjalinnya kegiatan pembelajaran yang baik 2. Dosen dan mahasiswa memiliki komitmen yang sama untuk optimalnya pencapaian kompetensi mahasiswa sesuai dengan yang digariskan. 3. Apabila terjadi kekurangpahaman dalam kegiatan pembelajaran, mahasiswa secara terbuka mau bertanya kepada dosen untuk meminta penjelasan. 4. Tidak tertutup kemungkinan komunikasi terjalin antara dosen dan mahasiswa di luar waktu perkuliahan, untuk membicarakan yang berhubungan dengan materi kuliah. 5. Tidak terjadi jarak secara batin antara dosen dan mahasiswa dalam kegiatan perkuliahan. 6. Terbuka beberapa ikatan lainnya, agar isi kontrak kuliah dapat berjalan dengan baik.


Page 3

Demikian Kontrak Kuliah ini kami buat bersama tanpa ada paksaan oleh pihak manapun. Kontrak kuliah ini akan dijadikan sebagai pedoman dalam pelaksanaan perkuliahan dan bilamana ada hal-hal yang belum termuat dalam kontrak ini tetapi dianggap perlu, maka dapat dilaksanakan atas kesepakatan bersama.

Para pihak yang bersepakat: Dosen pengampu,

Perwakilan mahasiswa,

(Drs.Sriadhi,ST,M.Pd,M.Kom,PhD.)

(

)

(Amirhud Dalimunthe, ST, M.Kom)

(

)

Mengetahui: Ketua Prodi Teknik Elektro FT Unimed

Dr.Adi Sutopo, M.Pd, MT NIP. 19640220.199103.1.002


Page 4

B SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)


Page 5

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)

A. Identifikasi Mata Kuliah

Nama Mata Kuliah Program Studi Kode Semester / SKS Nama Dosen

: Probabilitas dan Statistik : Teknik Elektro : : 2/ 2 SKS : Drs. Sriadhi, ST, M.Pd, M.Kom, PhD. : Amirhud Dalimunthe, ST, M.Kom.

B. Capaian Pembelajaran

Mata kuliah Probabilitas dan Statistik ini dirancang untuk memberikan pengetahuan dasar kepada para mahasiswa mengenai konsep, prinsip, pendekatan dan proses manajemen pengolahan data yang baik sehingga menghasilkan informasi keputusan khususnya dalam bidang teknik elektro. Setelah mengikuti perkuliahan ini mahasiswa mampu menjelaskan tujuan dan manfaat dari statistik, mengetahui perkembangan ilmu statistik dari masa ke masa, mengenal dan memahami arti ilmu statistik bagi jalannya suatu organisasi serta kompeten dalam memahami dan menggunakan aplikasi-aplikasi statistik. Dalam mata kuliah analisis statistik ini terdiri dari beberapa pokok bahasan, yaitu pengertian dan fungsi statistik, pengumpulan dan penyajian data, pemusatan dan penyebaran data, konsep probabilitas, distribusi probabilitas, sampling dan distribusi sampling, teori estimasi, pengujian hipotesis sampel tunggal dan ganda, analisis varians, serta analisis regresi dan korelasi. C. Indikator Capaian Pembelajaran

Adapun indicator capaian pembelajaran dari matakuliah ini yaitu mahasiswa (calon lulusan) memiliki kompetensi berupa : a. Menunjukkan sikap bertangungjawab dalam memahami dan menganalisis dalam menyelesikan masalah di bidang teknik elektro baik secara mandiri maupun secara kelompok. b. Kemampuan menerapkan pengetahuan dan penguasaan analisis data untuk pengambilan keputusan dalam bidang teknik elektro c. Kemampuan menunjukkan kinerja mandiri, bermutu, dan terukur terkait analisis dan pengolahan data statistic. d. Kemampuan mengkaji implikasi, pengetahuan bidang statistik


pengembangan,

dan

implementasi

ilmu

Page 6

e. Kemampuan mengambil keputusan, mampu memelihara dan mengembangkan sistem berdasarkan hasil analisis data f. Kemampuan menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam konteks pengembangan atau implementasi ilmu pengetahuan dan/atau teknologi g. Kemampuan mendemonstrasikan pengetahuan serta menerapkan prinsip dan konsep statistik h. Kemampuan mengaplikasikan, mengkaji, membuat desain dalam menyelesaikan masalah prosedural dalam bidang teknik elektro i.

Penguasaan konsep teoritis probabilitas dan statistik secara menyeluruh

j.

Kemampuan memformulasikan penyelesaian masalah dalam bidang teknik elektro dengan menerapkan penguasaan probabilitas dan statistik

D. Bahan Kajian

Bahan kajian dan materi yang disajikan dalam mata kuliah Probabilitas dan Statistik didasarkan atas aktivitas yang dilakukan pada pembelajaran. Secara umum bahan kajian mata kuliah ini yaitu: 1. Pengertian, Fungsi, Peranan, dan Klasifikasi Statistika 2. Pengumpulan dan Penyajian Data 3. Ukuran Pemusatan Dan Penyebaran Data 4. Konsep Dasar Probabilitas 5. Distribusi Probabilitas Diskrit 6. Distribusi Probabilitas Kontinu 7. Statistik Inferensia dan Distribusi Sampling 8. Metode Sampling dan Teorema Limit Tengah 9. Estimasi dan Tingkat Keyakinan 10. Pengujian Hipotesis Satu Sampel 11. Pengujian Hipotesis Dua Sampel 12. Analisis Varians 13. Analisis Korelasi dan Regresi Linier

Secara rinci materi dan bahan kajian untuk setiap tatap muka disajikan pada tabel 1 di berikut ini:


Page 7

Tabel 1. Rincian Materi, Bahan Kajian, dan Indikator Keberhasilan Mata Kuliah Probabilitas d an Statistik Pert Ke(1) 1

2

Kompetensi (Learning Outcomes) (2) Setelah perkuliahan, mahasiswa mengetahui informasi tentang materi, tugas, teknik pembelajaran,sistem penilaian dan sumber pembelajaran mata kuliah Probabilitas dan Statistik

Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat mendefinisikan pengertian, fungsi, peran dan klasifikasi statistik dan data statistik

Indikator Keberhasilan (3) Mahasiswa memiliki gambaran yang jelas dan peningkatan kesiapan untuk mengikuti perkuliahan Probabilitas dan Statistik.

-

Ketepatan dalam mendefinisikan pengertian, fungsi, peran, dan klasifikasi statistik.

-

Ketepatan dalam memahami dan menjelaskan data statistic dan macam-macam data statistic.

Kriteria & Bentuk Penilaian (4)

Materi Pokok (5) Kontrak Kuliah

1. 2. 3. 4. 5.

Ketepatan menjelaskan pengertian Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Pengertian, Fungsi, Peranan, dan Klasifikasi Statistika

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) Materi perkuliahan Hak dan kewajiban mahasiswa Penilaian Sumber belajar Etika

1. Definisi Statistik, Statistika 2. Fungsi dan Peranan Statistika 3. Klasifikasi Statistika : Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensi 4. Data dan macam-macam data Nominal scale Ordinal scale Interval scale Ratio scale 1. Metode pengumpulan data    

3

Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat memahami bagaimana cara mengumpulkan data dan menyajikan data

-

-

Penguasaan dalam menjelaskan metode pengumpulan data

Ketepatan menjelaskan metode pengumpulan dan Ketepatan dalam menyajikan penyajian data. data dengan tabel dan Non test: dengan diagram - Isi tugas

Pengumpulan dan Penyajian Data

2. Penyajian data dengan tabel Tabel distribusi frekuensi tunggal Tabel distribusi frekuensi 



Page 8


Pert Ke(1)

4

Kompetensi (Learning Outcomes) (2)

Indikator Keberhasilan (3)

Setelah perkuliahan, mahasiswa Ketepatan dalam melakukan dapat memahami dan melakukan penghitungan ukuran pemusatan perhitungan ukuran-ukuran dan ukuran penyebaran dari pemusatan data dan sekelompok data. penyebaran data

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) - Orisinalitas tugas - Presentasi

Ketepatan mengerjakan soal latihan dan tugas Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) berkelas

Materi Pokok (5)

3. Penyajian data dengan diagram

Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran



Diagram garis



Diagram batang



Diagram lingkaran



Diagram symbol

1. Ukuran-ukuran pemusatan data 

Mean



Median



Modus

 

Quartil Desil

Persentil 2. Ukuran-ukuran penyebaran data 

Pert Ke(1)

4



Setelah perkuliahan, mahasiswa Ketepatan dalam melakukan dapat memahami dan melakukan penghitungan ukuran pemusatan perhitungan ukuran-ukuran dan ukuran penyebaran dari pemusatan data dan sekelompok data. penyebaran data

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) - Orisinalitas tugas - Presentasi

Ketepatan mengerjakan soal latihan dan tugas Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) berkelas

Materi Pokok (5)

3. Penyajian data dengan diagram

Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran



Diagram garis



Diagram batang



Diagram lingkaran



Diagram symbol

1. Ukuran-ukuran pemusatan data 

Mean



Median



Modus

 

Quartil Desil

Persentil 2. Ukuran-ukuran penyebaran data 

 

Range Standard deviation

Variance Coefficient of variation 1. Pengertian kejadian (event), ruang sampel ( sample space) dan probabilitas  

5

Setelah perkuliahan, mahasiswa memahami konsep probabilitas dan mampu menghitung probabilitas

-

Ketepatan menjelaskan event, sample space dan probabilitas

Ketepatan menjelaskan konsep probabilitas dan mengerjakan soal

Konsep Dasar Probabilitas

Page 9


Pert Ke(1)


Indikator Keberhasilan

-

6

Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat menganalisis, memahami, dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Diskrit

(3) Kemampuan memahami dan menjelaskan probabilitas kondisional

-

Kemampuan menghitung probabiltas dengan Theorema Bayes

-

Ketepatan mengindentifikasi karakteristik dari Distribusi Probabilitas

-

-

Ketepatan membedakan Probabilitas Diskrit dan Kontinu Penguasaan dalam penghitungan nilai rata-rata dan varians dari Distribusi Probabilitas

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) latihan dan tugas Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Ketepatan menganalisis, memahami, dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Diskrit Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pokok (5)

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) 2. Probabilitas bersyarat (Conditional probability)

3. Theorema bayes on conditional probability

Distribusi Probabilitas Diskrit

1. Distribusi Probabilitas 2. Perbedaan Antara Probabilitas Diskrit dan Kontinu 3. Rata-rata dari Distribusi Probabilitas 4. Varians dan Standar Deviasi dari Distribusi Probabilitas 5. Probabilitas dari Distribusi Probabilitas Binomial

Pert Ke(1)



-

6

Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat menganalisis, memahami, dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Diskrit

(3) Kemampuan memahami dan menjelaskan probabilitas kondisional

-

Kemampuan menghitung probabiltas dengan Theorema Bayes

-

Ketepatan mengindentifikasi karakteristik dari Distribusi Probabilitas

-

-

-

Ketepatan membedakan Probabilitas Diskrit dan Kontinu Penguasaan dalam penghitungan nilai rata-rata dan varians dari Distribusi Probabilitas

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) latihan dan tugas Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Ketepatan menganalisis, memahami, dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Diskrit Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pokok (5)

3. Theorema bayes on conditional probability

Distribusi Probabilitas Diskrit

Kompetensi (Learning Outcomes) (2) Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat memahami, menjelaskan dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Kontinu

1. Distribusi Probabilitas 2. Perbedaan Antara Probabilitas Diskrit dan Kontinu 3. Rata-rata dari Distribusi Probabilitas 4. Varians dan Standar Deviasi dari Distribusi Probabilitas 5. Probabilitas dari Distribusi Probabilitas Binomial

Penguasaan dalam memahami penghitungan nilai probabilitas dari Distribusi Probabilitas Binomial, Hipergeometri, dan Poisson.

6. Probabilitas dari Distribusi Probabilitas Hipergeometri 7. Probabilitas dari Distribusi Probabilitas Poisson

Page 10


Pert Ke(1) 7

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) 2. Probabilitas bersyarat (Conditional probability)


-

-

(3) Ketepatan menjelaskan keseragaman distribusi

Kemampuan menjelaskan dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Normal Kemampuan melakukan penghitungan nilai probabilitas dari Distribusi Normal yang berasal dari variabel acak diantara dua nilai yang diketahui

-

Kemampuan memahami, dan mengaplikasikan Nilai Probabilitas dari Aturan Empiris

-

Kemampuan memahami

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) Ketepatan menganalisis, memahami, dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Kontinu Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pokok (5) Distribusi Probabilitas Kontinu:

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) 1. Keseragaman Distribusi

2. Distribusi Probabilitas Normal 3. Nilai Probabilitas dari Distribusi Normal yang berasal dari variabel acak diantara dua nilai yang diketahui 4. Nilai Probabilitas dari Aturan Empiris 5. Prediksi Distribusi Probabilitas Binomial dengan menggunakan Probabilitas Distribusi Normal

Pert Ke(1) 7

Kompetensi (Learning Outcomes) (2) Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat memahami, menjelaskan dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Kontinu


-

-

8

(3) Ketepatan menjelaskan keseragaman distribusi

Kemampuan menjelaskan dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Normal Kemampuan melakukan penghitungan nilai probabilitas dari Distribusi Normal yang berasal dari variabel acak diantara dua nilai yang diketahui

-

Kemampuan memahami, dan mengaplikasikan Nilai Probabilitas dari Aturan Empiris

-

Kemampuan memahami Prediksi Distribusi Probabilitas Binomial dengan Menggunakan Probabilitas Distribusi Normal

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) Ketepatan menganalisis, memahami, dan mengaplikasikan Distribusi Probabilitas Kontinu Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pokok (5) Distribusi Probabilitas Kontinu:

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) 1. Keseragaman Distribusi

2. Distribusi Probabilitas Normal 3. Nilai Probabilitas dari Distribusi Normal yang berasal dari variabel acak diantara dua nilai yang diketahui 4. Nilai Probabilitas dari Aturan Empiris 5. Prediksi Distribusi Probabilitas Binomial dengan menggunakan Probabilitas Distribusi Normal

Evaluasi Tengah Semester: melakukan validasi hasil penilaian, evaluasi dan perbaikan proses pembelajaran berikutnya

Page 11


Pert Ke(1) 9

10

Kompetensi (Learning Outcomes) (2) Setelah perkuliahan, mahasiswa mengerti tentang statistik inferensia dan mampu menentukan distribusi sampling data

Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan metode sampling dan teorema limit tengah.

Indikator Keberhasilan (3) Ketepatan dalam memahami statistik inferensia, sampling, distribusi sampling, serta hubungan ukuran sampel dan sampling error.

- Kemampuan menjelaskan

-

-

-

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) Ketepatan menjelaskan konsep Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Ketepatan karakteristik populasi melalui menjelaskan, dan sampel mengaplikasikan Kemampuan memahami, dan metode sampling mengaplikasikan metode dan teorema limit Sampling tengah Kemampuan memahami Non test: Distribusi Sampel dan nilai - Isi tugas rata-rata dari distribusi - Orisinalitas tugas sampel - Presentasi Penguasaan Teorema Limit Tengah Kemampuan memahami,

Materi Pokok (5) Statistik Inferensia dan Distribusi Sampling

1. 2. 3. 4.

Metode Sampling dan Teorema Limit Tengah

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) Definisi Statistika inferensi Pengertian Sampling Pengertian Distribusi sampling Hubungan Ukuran sampel dan sampling error

1. Mengetahui karakteristik populasi melalui sampel 2. Metode Sampling 3. Distribusi Sampel dan nilai rata-rata dari distribusi sampel 4. Teorema Limit Tengah 5. Nilai rata-rata dari Standar Error 6. Nilai Probabilitas dari suatu populasi yang ditentukan

Pert Ke(1) 9

10

Kompetensi (Learning Outcomes) (2) Setelah perkuliahan, mahasiswa mengerti tentang statistik inferensia dan mampu menentukan distribusi sampling data

Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan metode sampling dan teorema limit tengah.

Indikator Keberhasilan (3) Ketepatan dalam memahami statistik inferensia, sampling, distribusi sampling, serta hubungan ukuran sampel dan sampling error.

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) Ketepatan menjelaskan konsep Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

- Kemampuan menjelaskan

-

-

-

Ketepatan karakteristik populasi melalui menjelaskan, dan sampel mengaplikasikan Kemampuan memahami, dan metode sampling mengaplikasikan metode dan teorema limit Sampling tengah Kemampuan memahami Non test: Distribusi Sampel dan nilai - Isi tugas rata-rata dari distribusi - Orisinalitas tugas sampel - Presentasi Penguasaan Teorema Limit Tengah Kemampuan memahami, Nilai rata-rata dari Standar Error

Materi Pokok (5) Statistik Inferensia dan Distribusi Sampling

1. 2. 3. 4.

Metode Sampling dan Teorema Limit Tengah

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) Definisi Statistika inferensi Pengertian Sampling Pengertian Distribusi sampling Hubungan Ukuran sampel dan sampling error

1. Mengetahui karakteristik populasi melalui sampel 2. Metode Sampling 3. Distribusi Sampel dan nilai rata-rata dari distribusi sampel 4. Teorema Limit Tengah 5. Nilai rata-rata dari Standar Error 6. Nilai Probabilitas dari suatu populasi yang ditentukan dengan mengaplikasikan Teorema Limit Tengah

- Kemampuan memahami Nilai Probabilitas dari suatu populasi yang ditentukan dengan mengaplikasikan Teorema Limit Tengah

Page 12


Pert Ke(1) 11

Kompetensi (Learning Outcomes) (2) Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan teknik pengestimasian terhadap suatu kejadian dan tingkat keyakinan dari suatu kejadian yang diproyeksikan.


- Kemampuan menjelaskan definisi Titik Estimasi

- Mampu memahami, dan menjelaskan definsi Tingkat Keyakinan

- Ketepatan penghitungan tingkat interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi diketahui

- Ketepatan penghitungan tingkat interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi yang tidak diketahui

- Ketepatan penghitungan tingkat interval keyakinan untuk suatu proporsi populasi

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) Ketepatan menjelaskan, dan mengaplikasikan teknik estimasi terhadap suatu kejadian Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pokok (5) Estimasi dan Tingkat Keyakinan

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) 1. Definisi Titik Estimasi 2. Definsi Tingkat Keyakinan 3. Penghitungan tingkat

interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi diketahui 4. Penghitungan tingkat

interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi yang tidak diketahui 5. Penghitungan tingkat

interval keyakinan untuk suatu proporsi populasi 6. Penghitungan tingkat sampel

yang dibutuhkan untuk

Pert Ke(1) 11

Kompetensi (Learning Outcomes) (2) Setelah perkuliahan, mahasiswa dapat memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan teknik pengestimasian terhadap suatu kejadian dan tingkat keyakinan dari suatu kejadian yang diproyeksikan.


- Kemampuan menjelaskan definisi Titik Estimasi

- Mampu memahami, dan menjelaskan definsi Tingkat Keyakinan

- Ketepatan penghitungan tingkat interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi diketahui

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) Ketepatan menjelaskan, dan mengaplikasikan teknik estimasi terhadap suatu kejadian Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pokok (5) Estimasi dan Tingkat Keyakinan

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) 1. Definisi Titik Estimasi 2. Definsi Tingkat Keyakinan 3. Penghitungan tingkat

interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi diketahui 4. Penghitungan tingkat

interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi yang tidak diketahui

- Ketepatan penghitungan tingkat interval keyakinan untuk rata-rata populasi bila standar deviasi populasi yang tidak diketahui

5. Penghitungan tingkat

interval keyakinan untuk suatu proporsi populasi

- Ketepatan penghitungan

6. Penghitungan tingkat sampel

tingkat interval keyakinan untuk suatu proporsi populasi

yang dibutuhkan untuk mengestimasi suatu proporsi populasi atau rata-rata populasi

- Ketepatan penghitungan tingkat sampel yang dibutuhkan untuk mengestimasi suatu proporsi populasi atau rata-rata populasi

7. Penyesuaian tingkat

keyakinan pada populasi yang terbatas

- Kemampuan memahami Page 13


Pert Ke(1)


12

Setelah perkuliahan, mahasiswa mampu memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan pengujian hipotesis satu sampel

Indikator Keberhasilan (3) penyesuaian tingkat keyakinan pada populasi yang terbatas

- Ketepatan menjelaskan


Ketepatan menjelaskan, dan defenisi Hipotesis mengaplikasikan - Penguasaan terhadap pengujian hipotesis langkah-langkah prosedur satu sampel pengujian hipotesis Non test: - Kemampuan memahami, dan - Isi tugas - Orisinalitas tugas membedakan antara uji hipotesis satu sisi dan dua sisi - Presentasi

- Kemampuan dalam melakukan uji hipotesis ratarata populasi

- Kemampuan dalam melakukan uji hipotesis proporsi populasi

Materi Pokok (5)

Pengujian Hipotesis Satu Sampel

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6)

1. Defenisi Hipotesis dan Uji Hipotesis 2. Langkah-langkah pengujian hipotesis 3. Uji hipotesis satu sisi dan dua sisi 4. Uji hipotesis rata-rata populasi. 5. Uji hipotesis proporsi populasi

Pert Ke(1)


12

Setelah perkuliahan, mahasiswa mampu memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan pengujian hipotesis satu sampel

Indikator Keberhasilan (3) penyesuaian tingkat keyakinan pada populasi yang terbatas


- Ketepatan menjelaskan

Ketepatan menjelaskan, dan defenisi Hipotesis mengaplikasikan - Penguasaan terhadap pengujian hipotesis langkah-langkah prosedur satu sampel pengujian hipotesis Non test: - Kemampuan memahami, dan - Isi tugas - Orisinalitas tugas membedakan antara uji hipotesis satu sisi dan dua sisi - Presentasi

Materi Pokok (5)

Pengujian Hipotesis Satu Sampel

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6)

1. Defenisi Hipotesis dan Uji Hipotesis 2. Langkah-langkah pengujian hipotesis 3. Uji hipotesis satu sisi dan dua sisi 4. Uji hipotesis rata-rata populasi.

- Kemampuan dalam

5. Uji hipotesis proporsi populasi

melakukan uji hipotesis ratarata populasi

- Kemampuan dalam melakukan uji hipotesis proporsi populasi 13

Setelah perkuliahan, mahasiswa mampu memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan Uji Hipotesis Dua Sampel

- Ketepatan pengujian hipotesis dengan rata-rata kedua populasi yang saling bebas dengan standar deviasi populasi yang diketahui adalah sama

- Ketepatan pengujian hipotesis dengan kedua

Ketepatan menjelaskan, dan mengaplikasikan Uji Hipotesis Dua Sampel. Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Pengujian Hipotesis Dua Sampel

2. Uji hipotesis yang kedua proporsi populasinya sama. 3. Uji hipotesis di mana rataPage 14


Pert Ke(1)


1. Uji hipotesis dengan ratarata kedua populasi yang saling bebas dengan standar deviasi populasi yang diketahui adalah sama

Indikator Keberhasilan (3) proporsi populasinya sama.

- Ketepatan pengujian hipotesis dengan rata-rata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui

- Ketepatan pengujian hipotesis di mana rata-rata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan tidak sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui

- Ketepatan menjelaskan perbedaan antara sampel terikat dengan sampel bebas. Ketepatan pengujian


Materi Pokok (5)

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) rata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui

4. Uji hipotesis di mana ratarata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan tidak sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui 5. Sampel terikat dengan sampel bebas. 6. Uji hipotesis mengenai beda rata-rata antara pengamat berpasangan dengan pengamatan terikat.

Pert Ke(1)


Indikator Keberhasilan (3) proporsi populasinya sama.


Materi Pokok (5)

- Ketepatan pengujian hipotesis dengan rata-rata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) rata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui

4. Uji hipotesis di mana ratarata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan tidak sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui

- Ketepatan pengujian hipotesis di mana rata-rata kedua populasi yang saling bebas sama, diasumsikan tidak sama kecuali standar deviasi populasinya tidak diketahui

5. Sampel terikat dengan sampel bebas. 6. Uji hipotesis mengenai beda rata-rata antara pengamat berpasangan dengan pengamatan terikat.

- Ketepatan menjelaskan perbedaan antara sampel terikat dengan sampel bebas.

- Ketepatan pengujian hipotesis mengenai beda ratarata antara pengamat berpasangan dengan pengamatan terikat 14

Setelah perkuliahan, mahasiswa mampu memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan Analisis

- Kemampuan memahami, dan menuliskan ciri-ciri distribusi F dan mencari nilainya pada

Ketepatan menjelaskan, dan mengaplikasikan Analisis Variansi

Analisis Variansi

Page 15


Pert Ke(1)

Kompetensi (Learning Outcomes) (2) Variansi

1. Ciri-ciri distribusi F dan nilai pada tabel F 2. Uji hipotesis dalam


tabel F

- Ketepatan uji hipotesis untuk menentukan apakah variansi dari dua populasi sama

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pokok (5)

- Ketepatan pengaplikasian ANOVA untuk menguji beda rata-rata sampel

- Ketepatan menyusun data ke dalam tabel ANOVA yang sesuai untuk analisis.

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) menentukan apakah variansi dari dua populasi sama 3. ANOVA untuk menguji beda rata- rata sampel 4. Analisis dengan menggunakan Tabel ANOVA 5. Uji hipotesis dengan tiga perlakuan rata-rata atau lebih dan menggambarkan hasilnya.

- Ketepatan dalam pengujian hipotesis dari tiga perlakuan rata-rata atau lebih dan menggambarkan hasilnya 15

Setelah perkuliahan, mahasiswa mampu memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan Analisis

- Ketepatan menjelaskan definisi variable bebas dan variable terikat.

Ketepatan menjelaskan, dan mengaplikasikan Analisis Korelasi

Analisis Korelasi dan Regresi Linier

1. Istilah variable bebas dan variable terikat. 2. Hubungan di antara dua

Pert Ke(1)

Kompetensi (Learning Outcomes) (2) Variansi


tabel F

- Ketepatan uji hipotesis untuk menentukan apakah variansi dari dua populasi sama

Kriteria & Bentuk Penilaian (4) Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Materi Pokok (5)

- Ketepatan pengaplikasian ANOVA untuk menguji beda rata-rata sampel

- Ketepatan menyusun data ke dalam tabel ANOVA yang sesuai untuk analisis.

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) menentukan apakah variansi dari dua populasi sama 3. ANOVA untuk menguji beda rata- rata sampel 4. Analisis dengan menggunakan Tabel ANOVA 5. Uji hipotesis dengan tiga perlakuan rata-rata atau lebih dan menggambarkan hasilnya.

- Ketepatan dalam pengujian hipotesis dari tiga perlakuan rata-rata atau lebih dan menggambarkan hasilnya 15

Setelah perkuliahan, mahasiswa mampu memahami, menjelaskan, dan mengaplikasikan Analisis Korelasi dan Regresi Linier

- Ketepatan menjelaskan definisi variable bebas dan variable terikat.

- Ketepatan menghitung, menguji, dan menafsirkan hubungan di antara dua variable menggunakan koefisien korelasi

Ketepatan menjelaskan, dan mengaplikasikan Analisis Korelasi dan Regresi Linier Non test: - Isi tugas - Orisinalitas tugas - Presentasi

Analisis Korelasi dan Regresi Linier

- Kemampuan menerapkan analisis regresi untuk memperkirakan hubungan

1. Istilah variable bebas dan variable terikat. 2. Hubungan di antara dua variable menggunakan koefisien korelasi 3. Analisis regresi untuk memperkirakan hubungan linier di antara dua variable. 4. Analisis regresi 5. Nilai signifikansi kemiringin persamaan regresi Page 16


Pert Ke(1)


Indikator Keberhasilan (3) linier di antara dua variable

- Ketepatan menafsirkan analisis regresi

- Ketepatan menilai


Materi Pokok (5)

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) 6. Nilai persamaan regresi untuk memperkirakan variable terikatnya 7. Koefisien determinasi

signifikansi kemiringan persamaan regresi

- Ketepatan menilai persamaan regrresi untuk memperkirakan variable terikatnya

- Ketepatan menghitung dan menafsirkan koefisien determinasi 16

Evaluasi Akhir Semester: Melakukan Validasi Penilaian Akhir Dan Menentukan Nilai Akhir

Pert Ke(1)


Indikator Keberhasilan (3) linier di antara dua variable


- Ketepatan menafsirkan analisis regresi

- Ketepatan menilai

Materi Pokok (5)

Materi Pembelajaran [Pustaka] (6) 6. Nilai persamaan regresi untuk memperkirakan variable terikatnya 7. Koefisien determinasi

signifikansi kemiringan persamaan regresi

- Ketepatan menilai persamaan regrresi untuk memperkirakan variable terikatnya

- Ketepatan menghitung dan menafsirkan koefisien determinasi Evaluasi Akhir Semester: Melakukan Validasi Penilaian Akhir Dan Menentukan Nilai Akhir

16


E. Model/Pendekatan/Metode Pembelajaran

Adapun metode pembelajaran yang digunakan dalam perkuliahan ini mengacu pada prinsip Learning By Doing yaitu belajar melalui perlakuan/perbuatan atau latihan secara langsung dengan objek yang akan dipelajari. Dalam pembelajaran diterapkan beberapa kombinasi metode pembelajaran seperti Metode Demonstrasi dan Latihan; Metode Tutorial dan Bimbingan; Metode Pengamatan (Observasi); atau Metode Tanya Jawab dan Diskusi Kelompok. Metode dalam setiap kegiatan pembelajaran disesuaikan dengan materi yang dikaji. Adapun scenario setiap kegiatan pembelajaran akan disesuai metode yang digunakan. Bobot mata kuliah ini yaitu 2 SKS. Waktu yang dibutuhkan dalam pembelajaran direncanakan sebanyak 16 kali pertemuan, dan setiap pertemuan dilakukan Tatap Muka selama 2 x 50 Menit. Untuk Tatap Muka dilakukan pada setiap hari sesuai jadwal. Lebih

Page 17

E. Model/Pendekatan/Metode Pembelajaran

Adapun metode pembelajaran yang digunakan dalam perkuliahan ini mengacu pada prinsip Learning By Doing yaitu belajar melalui perlakuan/perbuatan atau latihan secara langsung dengan objek yang akan dipelajari. Dalam pembelajaran diterapkan beberapa kombinasi metode pembelajaran seperti Metode Demonstrasi dan Latihan; Metode Tutorial dan Bimbingan; Metode Pengamatan (Observasi); atau Metode Tanya Jawab dan Diskusi Kelompok. Metode dalam setiap kegiatan pembelajaran disesuaikan dengan materi yang dikaji. Adapun scenario setiap kegiatan pembelajaran akan disesuai metode yang digunakan. Bobot mata kuliah ini yaitu 2 SKS. Waktu yang dibutuhkan dalam pembelajaran direncanakan sebanyak 16 kali pertemuan, dan setiap pertemuan dilakukan Tatap Muka selama 2 x 50 Menit. Untuk Tatap Muka dilakukan pada setiap hari sesuai jadwal. Lebih lanjut untuk mengerjakan tugas Terstruktur dan tugas Mandiri dibutuhkan waktu selama 4 x 120 Menit per minggu yang dilaksanakan selama 16 minggu (pertemuan)

F. Tagihan Pembelajaran

Pada perkuliahan ini mahasiswa melakukan tugas yang berkaitan dengan materi ajar. Tugas yang dilakukan mengandung unsur ” Revolusi Belajar ”. Adapun tugas yang diberikan yaitu: 1. Tugas Rutin berupa membuat/menyiapkan makalah yang berhubungan dengan materi yang akan dibahas. 2. Tugas Critical book report buku ”Metoda Statistika” oleh Prof. Dr. Sudjana, M.A., M.Sc. 3. Tugas review jurnal yang terkait analisis metoda statistic dan probabilitas dalam bidang teknik elektro 4. Tugas Rekayasa Ide : pengembangan penerapan metoda statistika dan probabilitas dalam aplikasi penelitian bidang teknik elektro 5. Tugas Proyek : melakukan pengumpulan, pengolahan dan analisis data terkait bidang teknik elektro menggunakan aplikasi berbasis computer (Ms.Excel, SP PS) 6. Tugas mini research membuat penelitian sederhana tentang penerapan metoda statistika dan probabililtas pada bidang yang terkait dengan teknik elektro


Page 18

G. Bentuk dan Kriteria Penilaian Tugas: 1) Tugas 1: Tugas Rutin (Makalah Presentasi)

Tugas rutin akan diberikan pada pertemuan yang sedang berlangsung dan dikumpulkan paling lambat 1 hari sebelum materi tersebut dibahas. Keterangan

: Tugas Rutin dikerjakan secara berkelompok dikumpul setiap minggu perkuliahan dan dipresentasikan secara bergantian.

2) Tugas 2: Critical Book Report (CBR)

Judul buku yang dikritik buku ”Metoda Statistika” oleh Prof. Dr. Sudjana, M.A., M.Sc. Bentuk Tugas : Laporan hasil critical books (Hardcopy dan softcopy) Keterangan

: Tugas CBR dikerjakan secara berkelompok dan dikumpul sebanyak 2 kali, yaitu sebelum Evaluasi Tengah Semester dan sebelum Evaluasi Akhir Semester

3) Tugas 3: Critical Jurnal Report (CJR)

Bentuk Tugas : Review jurnal atau kajian ilmiah tentang penerapan Probabilitas dan Statistik, khususnya publikasi ilmiah pada penelitian-penelitian dalam bidang keteknikan (teknik elektro). Struktur

: Membuat Defenisi Konseptual dan Definisi Operasional Manfaat dan tujuan Materi kajian Analisis dan review Kesimpulan

Keterangan

: Tugas CJR dikerjakan secara individual dan dikumpul pada Minggu Ke-12 dan Minggu Ke-14

4) Tugas 4: Rekayasa Ide (RI)

Struktur

: Latar belakang Manfaat dan tujuan Kajian Pustaka Analisis dan riviu Kesimpulan


Page 19

Keterangan

: Tugas Rekayasa Ide dikerjakan secara individual dan dikumpul pada Minggu Ke-14

5) Tugas 5: Mini Research (MR)

Bentuk Tugas : Laporan hasil penelitian sederhana dalam penerapan metoda statistika dan probabilitas Struktur

: A. Pendahuluan B. Hasil Percobaan dan Pembahasan 1. Hasil observasi 2. Pembahasan (dikaitkan dengan teori) C. Kesimpulan D. Pustaka

Keterangan : Tugas

Mini

Research

dikerjakan

secara

berkelompok

dan

dikumpulkan pada Minggu ke-15 (Sebelum Evaluasi Akhir Semester) Tugas ini sekaligus sebagai syarat utama untuk bias mengikuti Formatif 4 6) Tugas 5: Tugas Proyek (TP)

Bentuk Tugas : Penelitian sederhana tentang penerapan metoda statistika dan probabilitas dalam pengolahan data bidang teknik elektro Struktur

: A. Pendahuluan B. Kajian Pustaka Mengkaji teori-teori yang berhubungan dengan percobaan yang dilakukan C. Metode Percobaan dan hasil percobaan D. Penutup (Kesimpulan dan Saran)

Keterangan : Tugas Proyek dikumpulkan pada Minggu Ke-16 (Sebelum Final Tes) H. Kriteria Penilaian

Penilaian atas tingkat penguasaan dilakukan atas kegiatan-kegiatan yang telah dilakukan mahasiswa dengan pembobotan sebagaimana tercantum di bawah ini: Kemudian nilai yang diperoleh dalam setiap komponen di hitung dengan menggunakan rumus berikut: NA = 0,1F1 + 0,1F2+ 0,15F3 + 0,65F4 RPS_Probabilitas dan Statistik

Page 20

Catatan: NA = Nilai Akhir F1 = Rata-rata Tugas I dan Tugas II F2 = 0,2CBR + 0,3CJR + 0,5TRi F3 = 0,4MR + 0,6TP F4 = 0,5 Formatif 1+0,5 Formatif 2

Nilai Akhir (NA) dikategorikan atas: A = skor 90 sampai 100 B = skor 80 sampai 89 C = skor 70 sampai 79 E = skor dibawah 70 I. Daftar Referensi

1) Sudjana, Metoda Statistika, PT. Tarsito, Bandung, 2005. 2) Ronald E Walpole, Pengantar Statistika, edisi ke—3, PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. 1997. 3) Simpson, IS, 1998, Basic statistics for librarians. 3rd. ed. Chicago: ALA. 4) Sugiyono, 197, Statistika untuk penelitian, Bandung: Alfabeta.


Page 21

RPS Probabilitas Dan Statistik T. Elektro

Recommend Documents