|
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 | ||
| Statistika Bayesian | STA.62.0043 | - | 0 | 3 | 7 | - | |
| 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-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). | |
| Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) | ||
| CPMK 1 | - | |
| CPMK 2 | Memahami dan menjelaskan prinsip dasar statistika Bayesian. | |
| CPMK 3 | Menerapkan Teorema Bayes untuk memperbaharui distribusi probabilitas dengan data baru. | |
| CPMK 4 | Membedakan antara prior, likelihood, dan posterior dalam konteks inferensi Bayesian. | |
| CPMK 5 | Menggunakan metode komputasi untuk analisis Bayesian, seperti Markov Chain Monte Carlo. | |
| CPMK 6 | Menerapkan pendekatan Bayesian dalam pemodelan data nyata, dan mampu menginterprestasikannya. | |
| Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-CPMK) | ||
| SUB CPMK | - | |
| Matriks CPL ke CPMK |
|
| Deskripsi Singkat Mata Kuliah |
Mata kuliah ini membahas konsep dasar dan metode statistik Bayesian, yang merupakan pendekatan dalam inferensi statistik berbasis Teorema Bayes. Mahasiswa akan mempelajari cara menggabungkan informasi dari data dan asumsi awal (prior) dalam analisis statistik, serta bagaimana penerapan statistik Bayesian dalam berbagai studi kasus. Mata kuliah ini meliputi pemodelan Bayesian, distribusi prior dan posterior, serta penerapan metode komputasi seperti MCMC (Markov Chain Monte Carlo). |
| 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 (%) |
||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Indikator | Teknik & Kriteria | Luring (Tatap Muka) | Daring (Online) | ||||
| - | - | - | - | - | - | - | 0 |
| UTS | |||||||
| UAS | |||||||