Mata Kuliah Regresi Non Parametrik

Mata kuliah Regresi Non Parametrik pada Statistika (S1) membekali mahasiswa dengan landasan konseptual dan keterampilan terapan untuk menganalisis persoalan akademik maupun profesional. Perkuliahan dirancang melalui ceramah interaktif, studi kasus, diskusi kelompok, serta refleksi mandiri agar mahasiswa mampu mengambil keputusan berbasis data dan etika keilmuan.

• 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-1 - Menganalisis konsep-konsep dasar regresi dan regresi nonparametrik melalui kinerja mandiri, bermutu dan terukur
• CPMK-2 - Menelaah model-model nonparametrik
• CPMK-3 - Menerapkan metode pada data real dan mampu mengolah data menggunakan perangkat lunak statistika
• CPMK-4 - Mahasiswa mampu menganalisis karakteristik data dan memformulasikan metode regresi nonparametrik yang sesuai dengan permasalahan nyata
• CPMK-5 - Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar regresi parametrik, semiparametrik, dan nonparametrik, serta membedakan regresi polinomial sebagai pengantar model fleksibel
• CPMK-6 - Mahasiswa mampu menerapkan regresi kernel dan regresi polinomial lokal pada data nyata menggunakan software statistik.
• CPMK-7 - Mahasiswa mampu menerapkan regresi spline, regresi MARS, dan regresi deret Fourier pada data nyata menggunakan software statistik.
• CPMK-8 - Mahasiswa mampu mengevaluasi model terbaik serta menyusun dan mengomunikasikan hasil analisis regresi nonparametrik secara tertulis maupun lisan.