RPS - Model Linier Umum

	KEMENTERIAN PENDIDIKAN TINGGI, SAINS, DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS NEGERI PADANG – FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM – PROGRAM STUDI STATISTIKA (S1)
	RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER
MATA KULIAH (MK)		KODE	Rumpun MK	BOBOT (sks)		SEMESTER	Tgl Penyusunan
Model Linier Umum		STA.62.0030	-	1	2	6	-
OTORISASI / PENGESAHAN		Dosen Pengembang RPS		Koordinator RMK		Koordinator Prodi
-		-		-		Dr. Yenni Kurniawati S.Si., M.Si.

Capaian Pembelajaran	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-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).
	Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
	CPMK 1	Menguasai konsep dasar model linear umum yang dapat diaplikasikan pada bidang pendidikan, pemerintahan, ekonomi, dan lingkungan .
	CPMK 2	Mampu memformulasikan masalah pada bidang pendidikan, pemerintahan, bisnis-ekonomi, dan lingkungan dengan menggunakan model linear umum.
	CPMK 3	Mampu melakukan manajemen dan analisis data menggunakan model linear umum dengan bantuan perangkat lunak.
	CPMK 4	Mampu menyelesaikan permasalahan nyata dengan menggunakan model linear umum dan mampu menyajikan serta mengkomunikasikan dalam bentuk yang mudah dipahami baik secara tertulis maupun lisan.
	CPMK 5	Mampu menyelesaikan, menyajikan, dan mengomunikasikan hasil analisis permasalahan nyata menggunakan Model Linier Umum pada respons biner, data cacahan, data laju dan respons politomus secara tertulis maupun lisan dengan jelas melalui komunikasi efektif dan kerja sama tim.
	CPMK 6	Mampu memformulasi permasalahan pada bidang pendidikan, pemerintahan, bisnis-ekonomi, dan lingkungan menggunakan Model Linier Umum yang sesuai.
	CPMK 7	Mampu mengevaluasi, membandingkan, dan memilih Model Linier Umum melalui estimasi parameter berbasis likelihood, inferensi, deviance, dan diagnostik model untuk menyelesaikan permasalahan nyata secara statistika.
	CPMK 8	Mampu melakukan manajemen dan analisis data menggunakan Model Linier Umum pada respons biner, data cacahan, data laju, dan respons politomus dengan bantuan perangkat lunak statistika secara tepat.
	Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-CPMK)
	SUB CPMK	-

Matriks CPL
ke CPMK

	CPL-2	CPL-6	CPL-8	CPL-9	Total
CPMK/Sub CPMK	-	-	-	-	-
CPMK/Sub CPMK	-	-	-	-	-

Deskripsi
Singkat Mata
Kuliah

Mata kuliah ini membahas konsep dan penerapan Generalized Linear Model (GLM) sebagai kerangka pemodelan statistika di luar regresi linear klasik, terutama untuk variabel respons yang tidak selalu berdistribusi normal. Materi mencakup struktur GLM, fungsi penghubung, prediktor linier, pendugaan parameter berbasis likelihood, inferensi, deviance, pemilihan model, dan diagnostik. Variabel respons dapat mengikuti distribusi binomial, multinomial, beta-binomial, Poisson, dan binomial negatif, dengan penerapan pada respons biner, data cacahan, data laju, respons politomus, serta kasus overdispersi menggunakan perangkat lunak statistika.

Pustaka	Utama:
	-
	Pendukung: (Jika diperlukan) -
Dosen Pengampu	-
Mata kuliah syarat	-

Minggu Ke-	SUB-CPMK (Kemampuan Akhir Yang Diharapkan)	Penilaian		Bentuk Pembelajaran, Metode Pembelajaran, Penugasan Mahasiswa [Estimasi Waktu]		Materi Pembelajaran [Rujukan]	Bobot Penilaian (%)
Minggu Ke-	SUB-CPMK (Kemampuan Akhir Yang Diharapkan)	Indikator	Teknik & Kriteria	Luring (Tatap Muka)	Daring (Online)	Materi Pembelajaran [Rujukan]	Bobot Penilaian (%)
-	-	-	-	-	-	-	0
	UTS
	UAS