Matakuliah

Statistika Spasial

- Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah statistika spasial bertujuan agar mahasiswa mampu memahami jenis-jenis data spasial dan menganalisis data spasial khususnya di bidang kesehatan dan lingkungan, serta mampu menginterpretasikan hasilnya. Materi teori mulai dari konsep dasar spasial hingga berbagai metode analisis spasial disampaikan melalui perkuliahan dan diskusi. Meningkatkan kemampuan analisis, mahasiswa diberikan contoh kasus yang relevan. Contoh-contoh ini diselesaikan dengan dan tanpa perangkat lunak. Selain itu, mahasiswa diberikan tugas baik secara mandiri maupun kelompok untuk mengetahui aplikasi dari berbagai permasalahan nyata, khususnya di bidang lingkungan dan kesehatan dengan bahan kajianyaitu Pengenalan statistika spasial; Tipe data spasial, Stationary, Isotropy; Exploratory Spatial Data Analysis, , Analisis data Spatial Point Pattern, Analisis data Geostatistical, dan analisis data Latice .

CPL Program Studi pada MK

CPL-3 - Mampu berpikir logis, kritis dan inovatif dalam mengidentifikasi, menganalisis dan memberikan solusi terhadap permasalahan yang sesuai dengan bidang keahlian (Critical thinking).

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-5 - Menguasai pengetahuan di bidang komputasi statistika yang tepat untuk analisis data (Technology skills)

CPL-6 - Mampu memformulasikan masalah menggunakan model-model statistika yang sesuai pada bidang pendidikan, pemerintahan, bisnis-ekonomi, dan lingkungan (Computation 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 - Menjelaskan penggunaan konsep statistika spasial dan implementasinya di berbagai bidang

CPMK-2 - Mampu menjelaskan prosedur statistika spasial dan mampu memilih metode yang sesuai

CPMK-3 - Mampu menganalisis data dengan metode statistika spasial yang sesuai dan efektif dengan permasalahan

CPMK-4 - Mampu menggunakan teknik komputasi dan perangkat komputer modern yang diperlukan untuk mengolah data spasial

CPMK-5 - Memiliki pengetahuan tentang isu terkini dan mendatang yang berkaitan dengan bidang statistika spasial

CPMK-6 - Mahasiswa mampu melakukan Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) dan mengidentifikasi pola spasial pada data bidang kesehatan dan lingkungan

CPMK-7 - Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar statistika spasial, jenis-jenis data spasial, serta sifat stationarity dan isotropy pada data spasial

CPMK-8 - Mahasiswa mampu menerapkan metode analisis Spatial Point Pattern, Geostatistical, dan Lattice Data untuk menganalisis data spasial nyata

CPMK-9 - Mahasiswa mampu menggunakan perangkat lunak statistika (R/GeoDa) untuk mengolah dan menganalisis data spasial secara mandiri maupun kelompok

CPMK-10 - Mahasiswa mampu menginterpretasikan, menyajikan, dan mengkomunikasikan hasil analisis data spasial secara tertulis dan lisan dalam konteks permasalahan nyata