METODE STATISTIKA (STK211)

Presentasi berjudul: "METODE STATISTIKA (STK211)"— Transcript presentasi:

1 METODE STATISTIKA (STK211)
DEPARTEMEN STATISTIKA FMIPA-IPB 2012

2 METODE STATISTIKA Kode / SKS Deskripsi Mata Kuliah KOMPETENSI
STK 211 / 3( 2-2) Mata kuliah ini menjelaskan prinsip-prinsip dasar metode statistika dan beberapa metode analisis sederhana yang dapat diterapkan pada berbagai bidang terapan, seperti Pertanian, Biologi, Sosial, Bisnis, dan sebagainya. Mata kuliah ini juga menjadi dasar bagi mata ajaran yang lebih tinggi, yaitu Statistika Non Parameterik, Perancangan Percobaan, Statistika Pengendalian Mutu, dan Analisis Deret Waktu. Topik-topik yang tercakup dalam mata kuliah ini adalah deskripsi statistik, peluang, prinsip-prinsip pendugaan dan pengujian hipotesis, pendugaan dan pengujian hipotesis mengenai proporsi, pendugaan dan pengujian hipotesis mengenai nilai tengah, korelasi, regresi linier sederhana, serta tabel kontingensi. Setelah mengikuti mata ajaran ini selama satu semester, mahasiswa dapat menjelaskan prinsip- prinsip dasar metode statistika, dan dapat menerapkan beberapa metode statistik sederhana untuk menganalisis data.

3 KOMPETENSI MATA KULIAH
No. KOMPETENSI Pokok Bahasan Perkiraan Waktu (menit) 1 Mahasiswa dapat menjelaskan lingkup statistika secara umum, mengidentifikasi ranah statistika deskriptif dan statistika inferensia, batasan peubah dan peubah acak, mengidentifikasi bias respon, serta menjelaskan batasan contoh acak dan kegunaan contoh acak. Lingkup statistika 1  (2  50’) 2 Mahasiswa dapat menjelaskan prinsip-prinsip deskripsi statistik, membuat deskripsi atas segugus data, menghitung ukuran lokasi dan keragaman, dan dapat mengeksplorasi data secara grafis. Deskripsi data 2  3 Mahasiswa dapat menjelaskan prinsip-prinsip mencacah yang mendasari peluang: mengidentifikasi ruang contoh, menghitung permutasi, kombinasi, dan menghitung peluang, menjelaskan dan mengidentifikasi perbedaan kejadian-kejadian bebas dan tidak bebas, serta mampu menerapkan kaidah Bayes. Konsep dasar peluang 4 Mahasiswa akan dapat menjelaskan populasi, contoh, dan peubah acak, peluang dan sebaran peluang peubah acak, konsep nilai-harapan dan ragam, dan mengidentifikasi sebaran peluang segugus amatan. Populasi, contoh, Peubah Acak dan sebaran peluang peubah acak. 5 Mahasiswa akan dapat menjelaskan konsep penarikan contoh, dan menghitung nilai harapan dan ragam penarikan contoh dari suatu statistik Sebaran penarikan contoh

4 Perkiraan Waktu (menit)
LANJUTAN ….. No. KOMPETENSI Pokok Bahasan Perkiraan Waktu (menit) 6 Mahasiswa dapat menjelaskan prinsip-prinsip pendugaan parameter, menduga rataan dan ragam populasi, dan membuat selang kepercayaan bagi parameter populasi, serta menentukan ukuran contoh untuk pendugaan rataan populasi dengan tingkat ketelitian tertentu. Pendugaan parameter 2  (2  50’) 7 Mahasiswa dapat menjelaskan prinsip-prinsip uji hipotesis, melakukan uji hipotesis mengenai rataan, dan proporsi populasi Konsep pengujian hipotesis, Pengujian Hipotesis kasus satu populasi 1  8 Mahasiswa dapat menjelaskan prinsip-prinsip pendugaan mengenai kesamaan dua ragam, selisih rataan dua populasi, serta selisih dua proporsi Pengujian hipotesis kasus dua populasi 9 Mahasiswa dapat menjelaskan prinsip korelasi, prinsip-prinsip regresi linier sederhana, melakukan pendugaan parameter regresi linier sederhana, dan melakukan pengujian terhadap parameter regresinya. Korelasi dan Regresi linier sederhana 1 x (2 x 50’) 10 Mahasiswa dapat menjelaskan prinsip dari tabel kontingensi dan melakukan ‘goodness of fit’, serta pengujian kebebasan antar dua peubah kategorik Analisisa data kategorik

5 RINCIAN MATERI No. Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Daftar Kepustakaan
1 Lingkup statistika Apa itu Statistika. Statistika Deskriptif dan Inferensia. Peubah dan macam-macam peubah. Skala pengukuran (nominal, ordinal, interval, rasio) Jajak pendapat. Penarikan contoh dan bias respon. Contoh acak dan penarikan contoh acak sederhana. Peubah penyebab dan peubah tersembunyi (data percobaan dan data observasional) 1: Bab 1 2: Bab 1 2 Deskripsi data Sebaran frekuensi, frekuensi kumulatif Presentasi grafik Diagram dahan-daun Ukuran lokasi (rataan, rataan terboboti, median, dan modus) Ukuran keragaman (kisaran, ragam dan simpangan baku) Persentil dan Kuartil Diagram kotak garis 1: Bab 2 2: Bab 2 Bab 3 3 Konsep dasar peluang Ruang contoh dan kejadian, operasi-operasi pada kejadian Permutasi dan kombinasi Peluang (aksiomatik dan frekuensi relatif), peluang bersyarat Menghitung peluang suatu kejadian Penarikan contoh acak (pemulihan dan tanpa pemulihan) Kejadian bebas dan Kaidah penggandaan Dalil Bayes 1: Bab 5 2: Bab 4

6 LANJUTAN …. No. Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Daftar Kepustakaan 4
Populasi, contoh, peubah acak dan sebaran peluang peubah acak. Populasi (batasan populasi, populasi terhingga dan tak hingga) Contoh (pengertian contoh, contoh representatif, dan contoh acak) Peubah acak (peubah acak sebagai fungsi, peubah acak diskrit dan kontinu) Sebaran peubah acak (konsep dan sifat-sifat nilai harapan dan ragam) Beberapa model sebaran peubah acak (Sebaran Binomial, Sebaran Poisson, Sebaran Normal) Hampiran Normal terhadap Binomial 2: Bab 5 5 Sebaran penarikan contoh Penarikan contoh dan Inferensia (pengertian inferensia statistik, statistik dan parameter, dan sebaran penarikan contoh) Nilai harapan dan ragam penarikan contoh. Penarikan contoh dari populasi Normal (Sebaran t-Student, Khi-Kuadrat, dan Sebaran F) Rataan contoh terbakukan dan Dalil Limit Pusat 1: Bab 7 2: Bab 6 6 Pendugaan parameter Pengertian pendugaan (penduga tak bias, dan penduga terbaik) Selang kepercayaan bagi rataan sebaran Normal, bagi proporsi Pendugaan parameter Binomial p. Ukuran contoh untuk pendugaan rataan populasi Normal dengan tingkat ketelitian tertentu. 1: Bab 8 2: Bab 7

7 LANJUTAN …. Pengujian hipotesis kasus dua populasi
No. Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Daftar Kepustakaan 7 Konsep pengujian hipotesis, Pengujian Hipotesis kasus satu populasi Prinsip pengujian hipotesis (pengertian hipotesis, galat jenis I dan galat jenis II). Pengujian Hipotesis untuk rataan populasi dan proporsi (uji z dan atau uji t) Asumsi yang diperlukan Pengujian hipotesis untuk ragam populasi (uji khi kuadrat) Hubungan ukuran contoh dan kesensitifan uji 1: Bab 9 2: Bab 8 8 Pengujian hipotesis kasus dua populasi Selang kepercayaan dan uji hipotesis untuk beda dua rataan populasi (contoh bebas dan berpasangan). Uji untuk tiga nilai tengah populasi (Anova) 1: Bab 10 2: Bab 9 9 Korelasi dan Regresi linier sederhana Pengertian dan cara memperoleh korelasi Pengertian regresi linier sederhana Pendugaan koefisien regresi dengan Metode Kuadrat Terkecil Menduga keragaman dari galat Pengujian hipotesis terhadap parameter regresi Ukuran kelayakan model : koefisien determinasi 1: Bab 14 2: Bab 11 10 Analisisa data kategorik Uji Khi Kuadrat untuk ‘Goodness of Fit’ Uji Khi kuadrat untuk uji kebebasan antar dua peubah kategorik 1: Bab 13 2: Bab 13

8 DAFTAR PUSTAKA Koopmans, L. H Introduction to Contemporary Statistical Methods 2nd ed. Duxbury Press. Boston. Hurtsbinger, D.V. dan P. P. Bilingsley Element of Statistical Inference. 6th ed. Allyn and Bacon. Boston.

9 KETENTUAN PERKULIAHAN
Tugas-tugas Mengerjakan soal-soal latihan , tugas mandiri, pembuatan makalah tentang topik yang terkait, dan mengerjakan tugas-tugas individu maupun kelompok lainnya yang dirasa perlu. Kriteria Penilaian Penilaian akhir terhadap mahasiswa diberikan di akhir kuliah dengan mempertimbangkan ujian tengah semester (UTS), ujian akhir semester (UAS), tugas, dan presentasi. Komposisi dari masing-masing adalah 40% UTS, 40% UAS, dan 20% Tugas, Praktikum, dan Presentasi. Ketentuan Lain Toleransi waktu keterlambatan: 15 menit Berpakaian dan berprilaku sopan sebagaimana ditetapkan dalam aturan IPB Tidak ada ujian susulan kecuali bagi mahasiswa yang sakit atau menjalankan tugas institusi dan dibuktikan dengan surat keterangan dari fakultas Ujian susulan dilaksanakan tidak lebih dari tiga minggu setelah jadwal ujian resmi dari IPB. Lewat dari waktu tersebut, mahasiswa dinilai BL.Mahasiswa dengan nilai BL diberi kesempatan hingga satu bulan setelah pengumuman nilai mata kuliah untuk memenuhi komponen nilai yang belum lengkap. Lewat dari waktu tersebut, mahasiswa dinilai E.

10 SEKIAN DAN TERIMA KASIH