Deskripsi
Capaian Pembelajaran
Yang Kamu Pelajari
Item Penilaian

Deskripsi

Mata kuliah Statistik membahas konsep dasar, prinsip, serta penerapan metode statistik dalam analisis data untuk keperluan penelitian dan pengambilan keputusan ilmiah. Materi meliputi pemahaman hakikat dan jenis statistik, konsep angka, skala, serta teknik pengumpulan data, distribusi data, populasi, dan sampel. Mahasiswa akan mempelajari penyajian data, ukuran pemusatan (mean, median, modus), ukuran variabilitas (simpangan baku data tunggal dan bergolong), serta konsep kurva normal, probabilitas, dan pengujian hipotesis. Selain itu, mata kuliah ini menekankan keterampilan dalam analisis korelasi (product moment, tata jenjang, parsial, ganda), uji perbedaan (uji t, ANOVA satu dan dua jalan, chi-kuadrat), serta analisis regresi (satu prediktor, ganda, uji linearitas, sumbangan relatif dan efektif). Praktik penggunaan software statistik juga diberikan untuk membantu mahasiswa mengolah, menguji, dan menafsirkan data secara akurat. Mata kuliah ini membekali mahasiswa dengan kemampuan analisis kuantitatif yang aplikatif di berbagai bidang penelitian.

Capaian Pembelajaran

  • Mahasiswa mampu menguraikan konsep dasar statistik serta menerapkan analisis statistik deskriptif
  • Mahasiswa mampu mengaplikasikan uji hubungan dan uji beda antarvariabel untuk mendukung evaluasi serta pengambilan keputusan dalam penelitian
  • Mahasiswa mampu menelaah hasil analisis dengan bantuan software statistik untuk mendukung pengambilan keputusan ilmiah

Yang Kamu Pelajari

  1. Hakikat statistik, jenis statistik, konsep angka dan skala, alat pengambil data, distribusi data, populasi dan sampel
  2. Jenis data, penyajian data
  3. Mean, median, modus
  4. Simpangan baku data tunggal, simpangan baku data bergolong
  5. Konsep kurva normal, prinsip probabilitas, pengujian hipotesis, uji Normalitas
  6. Korelasi product moment, korelasi tata jenjang, korelasi antarvariabel, korelasi parsial, korelasi ganda
  7. Uji t, analisis varians satu jalan, analisis varians dua jalan, chi kuadrat
  8. Persamaan garis regresi, analisis regresi satu prediktor, analisis variansi garis regresi
  9. Uji linearitas garis regresi, analisis regresi ganda, sumbangan relatif dan sumbangan efektif
  10. Penyajian data, kecenderungan sentral, variabilitas, uji Normalitas
  11. Penggunaan software untuk uji statistik

Item Penilaian

  1. Observasi
  2. Partisipasi
  3. Unjuk kerja
  4. Tes tertulis