Sesi Ke |
KAD |
Bahan Kajian |
Metoda Pembelajaran |
Waktu Belajar (Menit) |
Pengalaman Belajar Mahasiswa |
Referensi |
Kriteria Penilaian (Indikator) |
1 |
|
Pengertian statistika, pembagian ilmu statistika, peran statistika dalam sains data, pengenalan python dan R |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi dan mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
- Thomas Haslwanter(2016)
|
- Tugas - 5.00 %
- Praktikum - 3.00 %
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 1 Memahami pengertian probabilitas, statistika, sains data dan mengenal penggunaan Python atau R untuk statistika dalam sains data CPMK 1 Understand the meaning of probability, statistics, data science and get to know the use of Python or R for statistics in data science |
KAD: KAD 1 Memahami definisi statistika deskriptif dan inferensia & peran statistika dalam sains data KAD 1 Understand the definition of descriptive and inferential statistics & the role of statistics in data science (2,2) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
1. Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and completeness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
PI Description | PI Assessment Methods |
2. Keaktifan dalam pembelajaran di kelas Activeness in learning in class |
Tugas 5.00 %
|
|
|
|
|
2 |
|
Penyajian data menggunakan ukuran-ukuran statistika |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 2 mampu meringkas dan menyajikan data (statistika deskriptif) melalui penggunaan python atau R CPMK 2 is able to summarize and present data (descriptive statistics) through the use of Python or R |
KAD: KAD 2 Melakukan perhitungan berbagai ukuran-ukuran statistika (lokasi, keragaman, bentuk) untuk meringkas data menggunakan python atau R KAD 2 Calculate of various statistical measures (location, dispersion, shape) to summarize data using Python or R (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and completeness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
|
|
|
3 |
|
Eksplorasi dan visualisasi data |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 2 mampu meringkas dan menyajikan data (statistika deskriptif) melalui penggunaan python atau R CPMK 2 is able to summarize and present data (descriptive statistics) through the use of Python or R |
KAD: KAD 3 Melakukan eksplorasi data statistik menggunakan Python atau R KAD 3 Explore statistical data using Python or R (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and completeness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
|
|
|
4 |
|
Konsep ruang sampel, kejadian dan menghitung titik sampel, peluang kejadian dan peluang peubah acak |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 3 Melakukan perhitungan probabilitas kejadian dan probabilitas peubah acak CPMK 3 Calculate the probability of events and the probability of random variables |
KAD: KAD 4 Mampu memahami konsep ruang sampel dan kejadian serta menghitung titik sampel KAD 4 Able to understand the concept of sample space and events and counting sample points (2,2) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
Ketepatan dan kelengkapan tugas Accuracy and completeness of tasks |
Tugas 5.00 %
|
|
|
|
|
5 |
|
Aturan-aturan probabilitas, probabilitas suatu kejadian, probabilitas bersyarat dan kaidah bayes |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
- Ujian Tengah Semester - 5.00 %
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 3 Melakukan perhitungan probabilitas kejadian dan probabilitas peubah acak CPMK 3 Calculate the probability of events and the probability of random variables |
KAD: KAD 5 Mampu memahami aturan-aturan probabilitas, menghitung probabilitas kejadian, probabilitas bersyarat serta probabilitas kejadian dengan menggunakan kaidah bayes KAD 5 Able to understand the rules of probability, calculate the probability of an event, the conditional probability and the probability of an event using the Bayesian Rule (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
Ketepatan menjawab soal ujian Accuracy in answering exam questions |
Ujian Tengah Semester 5.00 %
|
|
|
|
|
6 |
|
Probabilitas peubah acak binom dan poisson |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
- Ujian Tengah Semester - 10.00 %
- Praktikum - 3.00 %
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 3 Melakukan perhitungan probabilitas kejadian dan probabilitas peubah acak CPMK 3 Calculate the probability of events and the probability of random variables |
KAD: KAD 6 Mampu menghitung peluang peubah acak binom dan poisson KAD 6 Able to calculate probability of binomial and poisson random variables (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
1. Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and completeness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
PI Description | PI Assessment Methods |
2. Ketepatan menjawab soal ujian Accuracy in answering exam questions |
Ujian Tengah Semester 10.00 %
|
|
|
|
|
7 |
|
Probabilitas peubah acak normal dan eksponensial, aplikasi sebaran normal dan eksponensial |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
- Ujian Tengah Semester - 10.00 %
- Praktikum - 3.00 %
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 3 Melakukan perhitungan probabilitas kejadian dan probabilitas peubah acak CPMK 3 Calculate the probability of events and the probability of random variables |
KAD: KAD 7 Mampu menghitung peluang peubah acak normal dan eksponensial KAD 7 Able to calculate probability of normal and exponential random variables (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
1. Ketepatan menjawab soal ujian Accuracy in answering exam questions |
Ujian Tengah Semester 10.00 %
|
|
PI Description | PI Assessment Methods |
2. Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and completeness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
|
|
|
8 |
|
Pendugaan interval rata-rata dan proporsi populasi |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 4 Mampu menghitung pendugaan interval serta pengujian hipotesis dari parameter populasi CPMK 4 Able to calculate interval estimation and hypothesis testing of population parameters |
KAD: KAD 8 Mampu menghitung pendugaan interval untuk satu rata-rata populasi, selisih dua rata-rata populasi, satu proporsi populasi dan selisih dua proporsi populasi secara manual dan menggunakan python atau R KAD 8 Able to calculate interval estimation for one population mean, the difference between two population means, one population proportion and the difference between two population proportions manually and using python or R (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and completeness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
|
|
|
9 |
|
Pengujian hipotesis untuk satu rata-rata dan satu proporsi populasi |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi dan mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
- Praktikum - 3.00 %
- Ujian Akhir Semester - 5.00 %
- Tugas - 5.00 %
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 4 Mampu menghitung pendugaan interval serta pengujian hipotesis dari parameter populasi CPMK 4 Able to calculate interval estimation and hypothesis testing of population parameters |
KAD: KAD 9 Mampu melakukan pengujian hipotesis untuk satu rata-rata populasi dan satu proporsi populasi secara manual dan menggunakan python atau R KAD 9 Able to perform hypothesis testing for one population mean and one population proportion manually and using python or R (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
1. Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and completeness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
PI Description | PI Assessment Methods |
2. Ketepatan menjawab soal ujian Accuracy in answering exam questions |
Ujian Akhir Semester 5.00 %
|
|
PI Description | PI Assessment Methods |
3. Ketepatan dan kelengkapan tugas Accuracy and completeness of tasks |
Tugas 5.00 %
|
|
|
|
|
10 |
|
Pengujian kesesuaian distribusi (Goodness of Fit) dan uji kebebasan (independence test) |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
- Praktikum - 3.00 %
- Ujian Akhir Semester - 5.00 %
- Tugas - 5.00 %
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
|
CPMK: CPMK 4 Mampu menghitung pendugaan interval serta pengujian hipotesis dari parameter populasi CPMK 4 Able to calculate interval estimation and hypothesis testing of population parameters |
KAD: KAD 10 Mampu melakukan pengujian kesesuaian dengan distribusi normal serta pengujian hubungan antar dua peubah kategorik (uji kebebasan) KAD 10 Able to perform goodness of fit test for normal distribution and test the relationship between two categorical variables (independence test) (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
1. Ketepatan menjawab soal ujian Accuracy in answering exam questions |
Ujian Akhir Semester 5.00 %
|
|
PI Description | PI Assessment Methods |
2. Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and compeleteness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
PI Description | PI Assessment Methods |
3. Ketepatan dan kelengkapan tugas Accuracy and completenss of tasks |
Tugas 5.00 %
|
|
|
|
|
11 |
|
Konsep regresi, regresi linier sederhana, regresi linier berganda |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
- Ujian Akhir Semester - 5.00 %
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Memiliki kemampuan dalam melakukan fungsi klasifikasi, klasterisasi, regresi, deteksi anomali, pemfilteran, aggregasi, pembelajaran aturan asosiasi, perangkuman, baik secara deskriptif maupun prediktif di dalam memahami masalah data secara tepat dengan memahami konsep, metode, teknik dan tahapan data mining serta visualisasi data sebagai pengetahuan. (CPL09 (KK.g)) Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
|
CPMK: CPMK 5 Mampu melakukan analisis regresi dan korelasi CPMK 5 Able to perform regression and correlation analysis |
KAD: KAD 11 Mampu membuat, menguji dan menginterpretasi persamaan regresi linier sederhana dan berganda menggunakan python atau R KAD 11 Be able to create, test and interpret simple and multiple linear regression equations using python or R (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
Ketepatan menjawab soal ujian Accuracy in answering exam questions |
Ujian Akhir Semester 5.00 %
|
|
|
|
|
12 |
|
Korelasi linier, scatter plot, koefisien determinasi |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi, mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Memiliki kemampuan dalam melakukan fungsi klasifikasi, klasterisasi, regresi, deteksi anomali, pemfilteran, aggregasi, pembelajaran aturan asosiasi, perangkuman, baik secara deskriptif maupun prediktif di dalam memahami masalah data secara tepat dengan memahami konsep, metode, teknik dan tahapan data mining serta visualisasi data sebagai pengetahuan. (CPL09 (KK.g)) Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
|
CPMK: CPMK 5 Mampu melakukan analisis regresi dan korelasi CPMK 5 Able to perform regression and correlation analysis |
KAD: KAD 12 Mampu menampilkan, menguji dan menginterpretasi korelasi linier antar variabel menggunakan python atau R KAD 12 Be able to display, test, and interpret linear correlations between variables using python or R (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and completeness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
|
|
|
13 |
|
Analisis ragam satu arah |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi dan mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
- Praktikum - 3.00 %
- Ujian Akhir Semester - 5.00 %
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Memiliki kemampuan dalam melakukan fungsi klasifikasi, klasterisasi, regresi, deteksi anomali, pemfilteran, aggregasi, pembelajaran aturan asosiasi, perangkuman, baik secara deskriptif maupun prediktif di dalam memahami masalah data secara tepat dengan memahami konsep, metode, teknik dan tahapan data mining serta visualisasi data sebagai pengetahuan. (CPL09 (KK.g)) Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
|
CPMK: CPMK 6 Mampu melakukan analisis ragam CPMK 6 Able to carry out analysis of variance |
KAD: KAD 13 Mampu memahami konsep analisis ragam dan rancangan eksoerimen serta melakukan dan interpretasi analisis ragam satu arah menggunakan python atau R KAD 13 Able to understand the concept of analysis of variance and experimental design and perform and interpret one-way analysis of variance using python or R (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
1. Ketepatan dan kelengkapan laporan praktikum Accuracy and completeness of practical reports |
Praktikum 3.00 %
|
|
PI Description | PI Assessment Methods |
2. Ketepatan menjawab soal ujian Accuracy in answering exam questions |
Ujian Akhir Semester 5.00 %
|
|
|
|
|
14 |
|
Statistika non parametrik |
|
150.00 |
Mendengarkan paparan dosen, berdiskusi dan mengerjakan soal latihan, praktek menggunakan python/R |
- Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K(2016)
|
- Ujian Akhir Semester - 5.00 %
|
|
CAPAIAN PEMBELAJARAN: Memiliki kemampuan dalam melakukan fungsi klasifikasi, klasterisasi, regresi, deteksi anomali, pemfilteran, aggregasi, pembelajaran aturan asosiasi, perangkuman, baik secara deskriptif maupun prediktif di dalam memahami masalah data secara tepat dengan memahami konsep, metode, teknik dan tahapan data mining serta visualisasi data sebagai pengetahuan. (CPL09 (KK.g)) Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
|
CPMK: CPMK 7 Mampu melakukan uji statistika non parametrik CPMK 7 Able to perform non-parametric statistical tests |
KAD: KAD 14 Mampu melakukan dan interpretasi hasil pengujian statistika non parametrik Mann-Whitney U, Wilcoxon Signed-Rank, Kruskal-Wallis, Spearman Correlation menggunakan python atau R AD 14 Able to perform and interpret the results of non-parametric statistical tests Mann-Whitney U, Wilcoxon Signed-Rank, Kruskal-Wallis, Spearman Correlation using python or R (3,3) |
|
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator) |
PI Description | PI Assessment Methods |
Ketepatan menjawab soal ujian Accuracy in answering exam questions |
Ujian Akhir Semester 5.00 %
|
|
|
|
|