Logo UNP
KEMENTERIAN PENDIDIKAN TINGGI, SAINS, DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS NEGERI PADANG – FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM – PROGRAM STUDI STATISTIKA (D III)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER
MATA KULIAH (MK) KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Tgl Penyusunan
Statistika Pendidikan STK.52.0042 - 2 0 6 -
OTORISASI / PENGESAHAN Dosen Pengembang RPS Koordinator RMK Koordinator Prodi
- - - -
CPL-PRODI yang dibebankan pada MK
CPL-2 Memiliki kemampuan komunikasi yang efektif dan kerjasama team dalam interaksi sosial dan pekerjaan (komunikasi dan Kerjasama team / transferable skill)
CPL-3 Mampu berpikir logis, kritis dan inovatif dalam mengidentifikasi, menganalisis dan memberikan solusi terhadap permasalahan yang sesuai dengan bidang keahlian (berpikir logis, kritis, dan inovatif).
CPL-4 Mampu menguasai konsep dasar ilmu statistika dan sains data serta mampu mengaplikasikan ilmu statistika, teknologi informasi dan komunikasi, dan perangkat lunak statistika dalam pekerjaan professional
CPL-5 Terampil dalam menyelesaikan masalah secara terstruktur dengan menggunakan konsep dasar statistika untuk pengumpulan data, manajemen data, analisis data, dan pelaporan hasil analisis data
Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
CPMK 1 -
CPMK 2 Mampu berkomunikasi secara efektif dan bekerjasama team dalam menyelesaikan masalah pendidikan
CPMK 3 Mampu berpikir logis, kritis dan inovatif dalam mengidentifikasi, menganalisis dan memberikan solusi terhadap permasalahan di bidang pendidikan
CPMK 4 Mampu menguasai konsep dasar Statistika Pendidikan dan mengaplikasikannya memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi, serta perangkat lunak statistika
CPMK 5 Terampil dalam menyelesaikan masalah secara terstruktur dengan menggunakan konsep dasar Statistika Pendidikan untuk pengumpulan data, manajemen data, analisis data, dan pelaporan hasil analisis data
Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-CPMK)
SUB CPMK -
CPL-2 CPL-3 CPL-4 CPL-5 Total
CPMK/Sub CPMK - - - - -
CPMK/Sub CPMK - - - - -
Mata kuliah Statistika Pendidikan menekankan kemampuan mahasiswa dalam mengelola data pendidikan mulai dari perancangan penelitian, pengumpulan data, pengolahan, penyajian, analisis, interpretasi hasil, hingga penyusunan rekomendasi berbasis bukti (evidence-based decision making) dalam pengambilan keputusan di bidang Pendidikan. Mata kuliah ini mengintegrasikan konsep statistika deskriptif dan inferensial dengan berbagai permasalahan nyata dalam evaluasi pembelajaran, asesmen pendidikan, psikometri, penelitian pendidikan, serta pengembangan kebijakan pendidikan berbasis data. Materi yang dibahas dalam mata kuliah ini adalah: Hakikat Statistika Pendidikan; Data Pendidikan, Pengkuran, dan Kualitas Data; Eksplorasi Data Pendidikan; Statistika Deskriptif; Inferensi Statistik; Regresi dan ANOVA; Validitas dan Reliabilitas; Analisis Butir Soal; Classical Test Theory (CTT); Item Response Theory (IRT); Learning Analytics; serta implementasi analisis menggunakan perangkat lunak R.
Utama:
-
Pendukung: (Jika diperlukan)
-
-
-
Minggu Ke- SUB-CPMK (Kemampuan Akhir Yang Diharapkan) Penilaian Bentuk Pembelajaran, Metode Pembelajaran, Penugasan Mahasiswa
[Estimasi Waktu]
Materi Pembelajaran
[Rujukan]
Bobot Penilaian
(%)
Indikator Teknik & Kriteria Luring (Tatap Muka) Daring (Online)
- - - - - - - 0
UTS
UAS