|
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 | ||
| Data Skala Besar | STA.62.0045 | - | 1 | 2 | 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). | |
| CPL-5 | Menguasai pengetahuan di bidang komputasi statistika yang tepat untuk analisis data (Technology 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 data berskala besar pada bidang pendidikan, pemerintahan, ekonomi, dan lingkungan | |
| CPMK 2 | Mampu menyusun dan/atau memilih rancangan pengumpulan untuk data berskala besar dan menerapkannya dalam bentuk yang tepat | |
| CPMK 3 | Mampu melakukan manajemen dan analisis untuk data berskala besar menggunakan teknik-teknik statistika dengan bantuan perangkat lunak | |
| CPMK 4 | Mampu menyelesaikan permasalahan data berskala besar dan mampu menyajikan serta mengkomunikasikan dalam bentuk yang mudah dipahami baik secara tertulis maupun lisan | |
| CPMK 5 | Mampu mengidentifikasi karakteristik, permasalahan, dan pendekatan analisis data skala besar secara logis, kritis, dan inovatif untuk mendukung penyelesaian masalah berbasis data. | |
| CPMK 6 | Mampu menguasai konsep dasar data skala besar, rancangan pengumpulan data, serta metode analisis statistika yang sesuai untuk data berskala besar. | |
| CPMK 7 | Mampu melakukan pengumpulan, pengelolaan, dan analisis data skala besar menggunakan perangkat lunak statistika secara tepat dan sistematis. | |
| CPMK 8 | Mampu menyajikan dan mengomunikasikan hasil analisis data skala besar secara tertulis maupun lisan untuk mendukung pengambilan keputusan. | |
| Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-CPMK) | ||
| SUB CPMK | - | |
| Matriks CPL ke CPMK |
|
| Deskripsi Singkat Mata Kuliah |
Data berskala besar memiliki karakteristik, yaitu ukuran dan jumlah data yang besar. Mata kuliah ini membahas konsep dasar data berskala besar, rancangan pengumpulan data berskala besar, dan analisis yang tepat untuk data berskala besar. Untuk lebih memahami matakuliah ini, aplikasi dalam kasus nyata akan menggunakan perangkat lunak R |
| 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 | |||||||