Matakuliah

Adaptasi Teknologi

- Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Deskripsi Mata Kuliah

CPL Program Studi pada MK

CPL-4 - Menguasai konsep dasar keilmuan statistika dan metode-metode analisis statistika yang dapat diaplikasikan pada bidang pendidikan, pemerintahan, ekonomi, dan lingkungan (Scientific skill).

CPL-6 - Mampu memformulasikan masalah menggunakan model-model statistika yang sesuai pada bidang pendidikan, pemerintahan, bisnis-ekonomi, dan lingkungan (Computation skills).

CPL-8 - Mampu melakukan manajemen dan analisis data menggunakan teknik-teknik statistika dengan bantuan perangkat lunak (Collaboration digital skills).

CPL-9 - Mampu menyelesaikan, menyajikan, dan mengkomunikasikan hasil analisis permasalahan nyata menggunakan statistika secara tertulis maupun lisan dengan jelas serta mudah dipahami (Problem solving skills/ Communication skills).

CPMK

CPMK-1 - Mampu menganalisis hubungan dua peubah serta membangun dan menginterpretasikan model regresi linear sederhana dengan dukungan perangkat lunak statistika secara bertanggung jawab.

CPMK-2 - Mampu merumuskan model regresi linear berganda dalam notasi matriks, mengestimasi parameter, menguji keberartian model dan parameter, serta menginterpretasikan hasil analisis menggunakan perangkat lunak statistika.

CPMK-3 - Mampu memilih model regresi terbaik dan menyelesaikan kasus nyata secara mandiri/kolaboratif serta mengomunikasikan hasil analisis dalam laporan dan presentasi yang akurat, etis, dan mudah dipahami.

CPMK-4 - Mampu mendiagnosis kualitas model melalui analisis sisaan, pencilan, leverage, dan amatan berpengaruh serta menentukan tindak lanjut analitis yang sesuai.

CPMK-5 - Mampu mengevaluasi pemenuhan asumsi model regresi dan menerapkan tindakan remedial/transformasi yang tepat untuk menghasilkan model yang layak.

Aktivitas Pembelajaran

Pertemuan 1 - 1. Pendahuluan analisis regresi 2. Hubungan antarpeubah 3. Scatterplot dan korelasi 4. Korelasi vs regresi

Minggu 1

Sub-CPMK: Sub-CPMK 1.1 Mahasiswa mampu menganalisis bentuk, arah, dan kekuatan hubungan antarpeubah melalui diagram pencar dan korelasi.
Materi: 1. Pendahuluan analisis regresi 2. Hubungan antarpeubah 3. Scatterplot dan korelasi 4. Korelasi vs regresi
Metode: Case Based Learning (CBL), diskusi, dan demonstrasi software. Mahasiswa menganalisis scatterplot/kasus dan mempraktikkan korelasi dengan R/Minitab. Estimasi: TM 2×50 menit; praktikum/responsi 1×170 menit.; Mahasiswa mempelajari Pre Existing Material (PEM)/modul di LMS UNP dan mengunggah refleksi/lembar kerja. Estimasi: BT 2×60 menit + BM 2×60 menit per minggu.
Indikator: Ketepatan mengidentifikasi variabel respons dan prediktor, membaca scatterplot, menghitung serta menginterpretasikan korelasi, dan membedakan korelasi dengan regresi.
Penilaian: Case-Based