dokumen kurikulum program studi s1 statistika

DOKUMEN KURIKULUM
PROGRAM STUDI S1 STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS INDONESIA
KATA PENGANTAR
Puji syukur ke hadirat Allah SWT atas rahmat-Nya Dokumen Kurikulum Program Studi
Sarjana Statistika, Departemen Matematika FMIPA UI Periode 2016-2020 berhasil
diselesaikan. Untuk itu kami menyampaikan penghargaan dan ucapan terimakasih yang
sebesar-besarnya kepada semua pihak yang terlibat, khususnya Tim Kurikulum Departemen
Matematika FMIPA UI.
Kurikulum periode 2016-2020 merupakan hasil revisi terhadap Kurikulum awal pendirian
Program Studi Sarjana Statistika, Departemen Matematika FMIPA UI periode 2015-2016.
Penyusunan revisi ini dimaksudkan agar terjadi keselarasan dengan Kurikulum Program Studi
Sarjana Matematika, Departemen Matematika FMIPA UI, visi dan misi Departemen, tujuan
Program Studi, dan Kurikulum Berbasis Kompetensi yang mengacu pada Kerangka
Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI) level 6. Hal ini bertujuan agar peserta didik
menguasai ilmu statistika dan terapannya, mampu mengikuti pasar, dan memiliki kematangan
intelektual, serta manajemen dan eksplorasi data yang baik. Selanjutnya, kurikulum periode
2016-2020 ini diharapkan dapat menghasilkan Sarjana Statistika FMIPA UI yang memiliki
beberapa kompetensi yang menggabungkan kompetensi dasar UI dengan organisasi profesi
(IndoMS, FORSTAT, dan PAI) serta kompetensi khusus Program Studi Statistika,
Departemen Matematika FMIPA UI. Dokumen kurikulum ini dibuat untuk memenuhi
kebutuhan sehingga dapat lulus tepat waktu. Akhirnya, Sarjana Statistika Departemen
Matematika FMIPA UI diharapkan mampu berkiprah baik di tingkat nasional, maupun global.
Akhir kata, diharapkan agar Dokumen Kurikulum Program Studi Sarjana Statistika FMIPA
UI periode 2016-2020 dapat berguna bagi semua pihak terkait dalam pelaksanaan pendidikan
di UI, khususnya di Program Studi Sarjana Statistika, Departemen Matematika FMIPA UI.
Depok, Maret 2016
Ketua Departemen Matematika FMIPA UI
(Alhadi Bustamam, S.Si, M.Kom, Ph.D)
NIP 197209181997021001
ii
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR .............................................................................................................. ii
DAFTAR ISI ............................................................................................................................iii
DAFTAR TABEL .................................................................................................................... iv
DAFTAR GAMBAR ................................................................................................................ v
1.
PENDAHULUAN .............................................................................................................. 1
2.
VISI, MISI DAN TUJUAN ............................................................................................... 1
2.1.
Visi ............................................................................................................................... 1
2.2.
Misi .............................................................................................................................. 2
2.3.
Tujuan .......................................................................................................................... 2
2.
KUALIFIKASI DAN KOMPETENSI LULUSAN ........................................................ 2
3.
STRUKTUR DAN ISI KURIKULUM ............................................................................ 5
3.1.
Struktur Kurikulum ...................................................................................................... 5
3.2.
Kategori Kompetensi Utama...................................................................................... 34
3.3.
Rincian Kurikulum..................................................................................................... 40
4.
KEWENANGAN PENENTU KURIKULUM DAN PENINJAUAN KURIKULUM .......... 57
5.
PELUANG BAGI MAHASISWA UNTUK MENGEMBANGKAN DIRI ................ 58
RUJUKAN YANG DIGUNAKAN (BENCHMARK)........................................................... 59
DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................................. 60
iii
DAFTAR TABEL
Tabel 1. Matriks Nol Program Studi Statistika........................................................................... 6
Tabel 2. Matriks I: Rumpun dan Tataran Kompetensi ............................................................... 8
Tabel 3. Matriks II: Pengalaman Belajar .................................................................................. 11
Tabel 4. Distribusi Mata Kuliah ............................................................................................... 33
Tabel 5. Parameter Kompetensi................................................................................................ 34
Tabel 6. Struktur Kurikulum Berdasarkan Kategori Kompetensi Utama ................................ 36
Tabel 7. Padanan Kurikulum Program Studi Statistika dengan Kurikulum IndoMS ............... 39
Tabel 8. Mata Kuliah Wajib Universitas .................................................................................. 40
Tabel 9. Mata Kuliah Wajib Rumpun Ilmu .............................................................................. 40
Tabel 10. Mata Kuliah Wajib Fakultas ..................................................................................... 40
Tabel 11. Mata Kuliah Wajib Departemen ............................................................................... 41
Tabel 12. Mata Kuliah Wajib Program Studi ........................................................................... 41
Tabel 13. Mata Kuliah Pilihan .................................................................................................. 42
Tabel 14.Keseluruhan Mata Kuliah pada Delapan Semester ................................................... 44
Tabel 15. Silabus Mata Kuliah Program Studi S1 Statistika .................................................... 48
iv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1. Jejaring Kompetensi ................................................................................................. 3
Gambar 2. Jejaring Mata Kuliah............................................................................................... 47
v
1.
PENDAHULUAN
Departemen (d/h Jurusan) Matematika didirikan pada tahun 1961, bersama-sama dengan
Departemen Fisika dan Kimia.Pada tahun-tahun awal berdirinya, Departemen Matematika
menempati Kampus UI Salemba di Jalan Salemba 4 Jakarta Pusat.
Selama tahun 1961 hingga 1965, Departemen Matematika hanya memiliki satu orang staf
pengajar tetap. Kuliah dilangsungkan dengan bantuan beberapa staf pengajar tidak tetap yang
berasal dari IBM, BATAN, dan perusahaan-perusahaan swasta. Angkatan pertama mahasiswa
Matematika lulus dan diwisuda pada tahun 1969.
Mulai tahun 1967, jumlah staf pengajar tetap Departemen Matematika bertambah. Tahun
2015, Departemen Matematika memiliki 34 orang staf pengajar tetap dan 1 orang pengajar tidak
tetap yang merupakan staf pengajar yang sudah memasuki masa pensiun tetapi masih
dibutuhkan tenaganya. Kualifikasi staf pengajar bervariasi mulai dari S2 sampai S3 dengan
kualifikasi mayoritas S2.
Tahun 1987 adalah tahun kepindahan Departemen Matematika ke lokasi baru di Kampus
UI Depok. Saat ini Departemen Matematika menempati gedung berlantai 4 di lingkungan
FMIPA Kampus UI Depok. Ada 3 program studi di Departemen Matematika yaitu Program
Studi S1 Matematika, Program Studi S1 Statistika, dan Program Studi S2 Matematika. Selain
itu ada lebih dari enam staf pengajar statistika, tiga diantaranya sudah bergelar doktor. Pada
Tahun Ajaran 2015/2016 Program Studi S1 Statistika Departemen Matematika FMIPA UI
mulai menerima mahasiswa baru.
2.
2.1.
VISI, MISI DAN TUJUAN
Visi
Program Studi S1 Statistika Departemen Matematika FMIPA UI menjadi institusi yang
kuat dan unggul di tingkat nasional maupun global, menuju unggulan di Asia Tenggara dalam
bidang pendidikan dan penelitian statistika dan terapannya, serta menghasilkan lulusan yang
kompeten dalam penguasaan ilmu, kompeten di bidang kerja, dan mempunyai kemampuan
manajerial yang baik.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 1
2.2.
Misi
1. Mendidik mahasiswa menjadi lulusan yang mampu mengikuti dan beradaptasi
terhadap perkembangan statistika dan terapannya, serta IPTEK.
2. Mendukung dan mengembangkan kegiatan penelitian statistika dan terapannya dalam
semua bidang.
3. Memberikan informasi, pelatihan, jasa dan konsultasi di bidang statistika dan
terapannya yang dapat membantu masyarakat dalam menyelesaikan masalah yang
berhubungan dengan statistika dan terapannya.
2.3.
Tujuan
Program Studi S1 Statistika bertujuan untuk menghasilkan sarjana yang memiliki
kualifikasi sebagai berikut:
1. Memahami konsep serta metode statistika dan bidang lain yang terkait untuk
menyelesaikan persoalan teoritis maupun terapan.
2. Mampu belajar secara mandiri dan beradaptasi terhadap perkembangan konsep dan
metode-metode dalam statistika dan bidang lain yang terkait untuk menyelesaikan
persoalan teoritis maupun terapan baru.
3. Memiliki etika profesi yang baik serta didukung daya analitis yang kritis dan logis
dalam penerapan statistika dan bidang lain yang terkait.
4. Mampu bekerja sama, berkomunikasi, dan bertanggung jawab sesuai bidang ilmunya,
baik di tingkat nasional maupun global.
2.
KUALIFIKASI DAN KOMPETENSI LULUSAN
Program Studi S1 Statistika Departemen Matematika FMIPA UI bertujuan menghasilkan
sarjana yang mampu memberikan solusi bagi pemecahan masalah sesuai kaidah ilmiah dan
etika akademik berdasarkan konsep-konsep statistika, mengikuti perkembangan bidang
statistika dan bidang lain yang terkait, serta mampu bekerja sebagai akademisi/peneliti, dan di
bidang teknologi informasi dan komunikasi, ekonomi, perbankan dan industry jasa.
Lulusan dengan profil seperti yang diinginkan didapat dengan merumuskan kompetensi
untuk seorang sarjana statistika. Kompetensi sarjana statistika merupakan gabungan dari
kompetensi dasar UI dengan organisasi profesi (IndoMS dan FORSTAT), dan kompetensi
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 2
khusus dari program studi statistika yang dapat dilihat pada jejaring kompetensi seperti pada
Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Jejaring Kompetensi
Berdasarkan penggabungan dari beberapa kompetensi ini maka sarjana statistika
memiliki :
1. Kemampuan penguasaan teori dasar Statistika yang kuat
2. Kemampuan untuk mengidentifikasi permasalahan statistika dan bidang yang terkait,
membuat rancangan, dan melakukan pengumpulan data.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 3
3. Kemampuan untuk melakukan manajemen dan eksplorasi data dengan baik.
4. Kemampuan untuk melakukan analisis data dan menginterpretasikan serta
mengomunikasikan hasil analisisnya ke dalam bidang aplikasinya.
5. Mampu mengambil keputusan yang tepat berdasarkan analisis informasi dan data,
dan mampu memberikan petunjuk dalam memilih berbagai alternatif solusi secara
mandiri dan kelompok
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 4
3.
3.1.
STRUKTUR DAN ISI KURIKULUM
Struktur Kurikulum
Struktur kurikulum Program Studi S1 Statistika Departemen Matematika FMIPA UI
mengacu pada Surat Keputusan Menteri Pendidikan Nasional No. 232/U/2000 Pasal 7 ayat (2),
(3), Pasal 8, Pasal 10 dan Pasal 11 (Lampiran 3), Surat Keputusan Menteri Pendidikan Nasional
No. 45/U/2002 tentang Kurikulum Inti Pendidikan Tinggi Pasal 2 ayat (1), Pasal 3, Pasal 4,
Pasal 5, dan Pasal 6 (Lampiran 5), Ketetapan Majelis Wali Amanah UI No.
006/SK/MWAUI/2004 tentang Kurikulum Pendidikan Akademik UI (Lampiran 6), SK Rektor
nomor: 2198/SK/R/UI/2013 Tentang Penyelenggaraan Program Sarjana di Universitas
Indonesia, Modul Workshop Pengajaran Statistika FORSTAT di Universitas Brawijaya Malang
pada 12 – 14 April 2013, Workshop Pengajaran Statistika FORSTAT di Universitas
Diponegoro Semarang pada 5-6 September 2014, Workshop Pengajaran Statistika di
Universitas Mulawarman pada 6 – 7 Oktober 2015, serta Seminar Nasional dan Workshop
MIPANet yang membahas tentang kurikulum berbasis KKNI Ke-MIPA-an dari IndoMS di UI
Depok pada 2 Desember 2014 (Lampiran 7).
Kurikulum Program Studi S1 Statistika Departemen Matematika FMIPA UI disusun
sedemikian rupa selaras dengan Visi, Misi, Tujuan UI, Fakultas, Program Studi, KKNI Level 6
yang tertuang dalam matriks nol pada Tabel 1, perkembangan IPTEK, kebutuhan pasar dan
pembentukan kematangan intelektual peserta didik.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 5
Tabel 1. Matriks Nol Program Studi Statistika
KKNI LEVEL 6
PROFIL LULUSAN/KOMPETENSI UMUM
- Mampu mengidentifikasi permasalahan dunia nyata ke
-Mampu mengaplikasikan bidang
dalam model statistika dan bidang lain yang terkait
keahliannya dan memanfaatkan IPTEKS
- Mampu memproses data dalam suatu permasalahan
pada bidangnya dalam penyelesaian
statistika dan bidang lain yang terkait
masalah serta mampu beradaptasi
- Mampu menerapkan teori dan konsep statistika dalam
terhadap situasi yang dihadapi
penyelesaian masalah
- Menguasai konsep teoritis bidang
- Mampu membuktikan kembali teori-teori statistika
pengetahuan tertentu secara umum dan
konsep teoritis bagian khusus dalam
- Mampu mengilustrasikan teori statistika dalam suatu
bidang pengetahuan tersebut secara
contoh riil
mendalam serta mampu
- Mampu menganalisis teori dan konsep statistika
memformulasikan penyelesaian masalah
- Mampu mengoperasikan teori-teori statistika
prosedural
- Mampu menafsirkan teori-teori statistika
- Mampu mengambil keputusan yang
tepat berdasarkan analisis informasi dan
data, dan mampu memberikan petunjuk
dalam memilih berbagai alternatif solusi
secara mandiri dan kelompok
- Mampu mengkomunikasikan hasil analisis dari model
statistika
- Mampu menafsirkan hasil analisis dari model statistika
- Mampu mengaitkan teori yang satu dengan yang lain
dalam statistika
- Mampu menerapkan teori dan konsep statistika dalam
penyelesaian masalah
- Mampu menyesuaikan diri dengan kebutuhan profesi
- Bertanggung jawab pada pekerjaan
sendiri dan dapat diberi tanggung jawab
atas pencapaian hasil kerja organisasi
- Mampu memperjelas teori dan konsep statistika
- Mampu menjelaskan penggunaan statistika dalam
kehidupan sehari-hari
- Mampu menggunakan perangkat lunak statistika
- Mampu menjelaskan model statistika
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 6
TAGIHAN
- Laporan Akhir Praktek Kerja
Lapangan
- Skripsi
- Tugas Mata Kuliah
(Kelompok/Individu)
- Hasil ujian tertulis dari setiap
mata kuliah
- Skripsi
- Tugas Mata Kuliah
(Kelompok/Individu)
- Hasil ujian tertulis dari setiap
mata kuliah
- Skripsi
- Tugas Mata Kuliah
(Kelompok/Individu)
- Hasil ujian tertulis dan praktikum
dari setiap mata kuliah
- Tugas praktikum mata kuliah
- Skripsi
Kompetensi ini merupakan keterkaitan antara profil lulusan dengan hasil luaran dari PS
Statistika ini. Oleh karena itu kurikulum PS Statistika merupakan:
a. Penjabaran dari Visi, Misi, dan Tujuan PS untuk menjadi institusi yang kuat di
tingkat nasional dan diakui di tingkat internasional, dalam bidang pendidikan dan
penelitian statistika serta terapannya.
b. Relevan dengan kebutuhan masa kini dan masa datang. Kurikulum disusun
dengan memperhatikan perkembangan IPTEK dan terapannya serta memperhatikan
juga kebutuhan pasar yang merupakan masukan dari stakesholder dan alumni
Departemen Matematika FMIPA-UI.
c. Tuntutan
pematangan
intelektual
mahasiswa.
Beberapa
mata
kuliah
mempersiapkan dan membentuk kematangan intelektual mahasiswa sejak dari awal
kuliah, antara lain direpresentasikan dengan MPKT (Mata Kuliah Pengembangan
Kepribadian Terintegrasi) dan beberapa matakuliah wajib dan pilihan disampaikan
secara active learning dan e-learningyang akan membentuk mahasiswa aktif secara
mandiri mencari dan menyusun informasi maupun melakukan kerjasama dengan
kelompok tugasnya baik dalam penyusunan maupun presentasi (dan mempertahankan)
tugasnya, serta meningkatkan communication skill baik verbal maupun secara
information technology.
d. Muatan aspek penelitian Dosen dan penelitian tugas akhir mahasiswa. Beberapa
matakuliah, terutama matakuliah pilihan diberikan oleh pengampunya dengan
memasukkan hasil penelitian mutakhir, baik dari staf pengajarnya sendiri maupun dari
jurnal mutakhir. Pembahasan semacam ini akan membuat mahasiswa mengetahui
topik penelitian mutakhir, serta memiliki bekal dalam mempersiapkan penelitiannya.
Dengan demikian cara ini akan memampukan mahasiswa menyusun tugas akhirnya
dengan baik.
e. Hubungan antar mata kuliah. Keterkaitan antar matakuliah diperhatikan dengan
baik sehingga terlihat bahwa matakuliah pada semester awal/sebelumnya diperlukan
untuk mendukung matakuliah selanjutnya. Sehingga beberapa matakuliah awal
digunakan sebagai prasyarat matakuliah berikutnya yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 7
Tabel 2. Matriks I: Rumpun dan Tataran Kompetensi
Tataran
.
Rumpun
Kompetensi Utama
Kompetensi Pendukung
Dasar dan
Kepribadian
Bidang Ilmu
o Mampu menyelesaikan masalah
statistika dan bidang lain yang
terkait.
o Mampu menjelaskan teori
dasar matematika, teori dasar
matematika terapan, konsep
dasar algoritma dan
pemrograman serta konsep
dasar statistika
o Mampu memilih model matematis
yang sesuai untuk menyelesaikan
masalah
o Mampu menyelesaikan model
matematis dan menganalisis hasil
yang didapat.
o Mampu menganalisis
permasalahan dunia nyata dan
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 8
Kompetensi Lainnya
o Memiliki kemampuan dasar untuk
mengembangkan diri sesuai dengan
kebutuhan profesi
o Memiliki integritas dan mampu
menghargai orang lain.
o Mampu menggunakan bahasa lisan
dan tulisan dalam Bahasa Indonesia
dan Bahasa Inggris dengan baik.
o Mampu berpikir kritis, kreatif, dan
inovatif serta memiliki keingintahuan
intelektual untuk memecahkan
masalah pada tingkat individual dan
kelompok.
o Mampu bersaing dalam dunia kerja
o Memiliki kepekaan dan kepedulian
terhadap masalah lingkungan,
kemasyarakatan, bangsa dan negara.
o Memiliki kemampuan dasar untuk
mengembangkan diri sesuai dengan
kebutuhan profesi
o Mampu berpikir kritis, kreatif, dan
inovatif serta memiliki keingintahuan
intelektual untuk memecahkan
masalah pada tingkat individual dan
kelompok.
o Mampu menerapkan teori
dasar matematika, teori dasar
matematika terapan, konsep
dasar algoritma dan
pemrograman serta konsep
dasar statistika.
Keahlian
Berkarya
Perilaku
Berkarya
memodelkannya ke dalam bentuk
matematis.
o Mampu mengidentifikasi dasar
penelitian matematis.
o Mampu menggunakan bahasa lisan
dan tulisan dalam Bahasa Indonesia
dan Bahasa Inggris dengan baik.
o Memiliki kemampuan mengikuti
perkembangan matematika dan
aplikasinya pada ilmu-ilmu terkait
o Mampu mengidentifikasi teori
matematika pada perkembangan
sains dan teknologi.
o Mampu menjelaskan teori
matematika pada perkembangan
sains dan teknologi.
o Mampu menerapkan teknologi
o Mampu bersaing dalam dunia kerja
informasi dan komunikasi yang sesuai
o Mampu mengoperasikan dan
sebagai pendukung bidang statistika
memanfaatkan teknologi informasi
o Mampu menggunakan teknologi
komunikasi sebagai pendukung bidang
informasi dan komunikasi sebagai
matematika.
pendukung bidang statistika dan
o Memiliki jiwa kewirausahaan yang
bidang lain yang terkait
bercirikan inovasi dan kemandirian
yang berlandaskan etika.
o Mampu mengikuti perkembangan
o Mampu bersaing dalam dunia kerja
statistika dan bidang-bidang lain yang
o Memiliki jiwa kewirausahaan yang
terkait
bercirikan inovasi dan kemandirian
yang berlandaskan etika.
o Mampu mengidentifikasi
permasalahan dunia nyata ke
dalam model statistika pada
perkembangan sains dan
teknologi.
o Mampu menjelaskan
permasalahan dunia nyata ke
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 9
dalam model statistika pada
perkembangan sains dan
teknologi.
Kehidupan
Bermasyarakat
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 10
o Memiliki kemampuan dasar untuk
mengembangkan diri sesuai dengan
kebutuhan profesi
o Memiliki integritas dan mampu
menghargai orang lain.
o Mampu bersaing dalam dunia kerja
o Memiliki kepekaan dan kepedulian
terhadap masalah lingkungan,
kemasyarakatan, bangsa dan negara.
Tabel 3. Matriks II: Pengalaman Belajar
Mata Kuliah Wajib Universitas (18 SKS)
Pengalaman Belajar
No
1
Kompetensi
KM 1 : Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan
diri sesuai dengan
kebutuhan profesi
KK 2: Memiliki
kemampuan daya
saing dalam dunia
kerja
Sub Kompetensi
1. Memiliki integritas
dan mampu
menghargai orang
lain.
2. Mampu
menggunakan bahasa
lisan dan tulisan
dalam Bahasa
Indonesia dan Bahasa
Inggris dengan baik.
3. Mampu berpikir
kritis, kreatif, dan
inovatif serta
memiliki
keingintahuan
intelektual untuk
memecahkan masalah
pada tingkat
individual dan
kelompok
4. Memiliki kepekaan
dan kepedulian
terhadap masalah
lingkungan,
kemasyarakatan,
bangsa dan negara.
5. Memiliki jiwa
kewirausahaan yang
bercirikan inovasi dan
kemandirian yang
berlandaskan etika.
Aktivitas
Inquiry-based learning,
diskusi kelompok,
presentasi hasil diskusi
Kuliah CL dan PB :
Diskusi kelompok,
Presentasi hasil diskusi,
Mengerjakan soal-soal
yang diberikan
perorangan atau
kelompok
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 11
Ruang Lingkup
Materi (substansi
pokok bahasan dan
sub pokok bahasan)
1.Agama
2.Bahasa Indonesia
1. Bahasa Indonesia
2. Bahasa Inggris
3. Pancasila
4. Kewiraan
5. Penalaran kuantitatif
6. Masalah lingkungan,
teknologi dan kesehatan
Media dan
Teknologi
Papan Tulis,
LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat, esources
Mata Kuliah
1. MPKT Sains
(6 SKS)
2. MPKT Sosial
dan Humaniora
(6 SKS)
3. Bahasa
Inggris (3 SKS)
4. MPK Agama
Islam (3 SKS)
1. MPKT Sains
(6 SKS)
2. MPKT Sosial
dan Humaniora
(6 SKS)
3. Bahasa
Inggris (3 SKS)
Indikator
Asesmen
Mengikuti indikator yang telah
ditetapkan UI
Essay, tugas
praktek
1. Mampu berpikir kritis, kreatif
daninovatif serta memiliki
keingintahuan intelektual.
2. Mampu menyelesaikan masalah
secara individual dan kelompok
Essay,
Tugas,
Presentasi,
Makalah,
Borang
Keaktifan
Mata Kuliah Wajib Rumpun Ilmu (2 SKS)
Pengalaman Belajar
No
1
Kompetensi
PP1: Mampu
menyelesaikan
masalah matematika
dan terapannya.
Sub Kompetensi
PP1.1: Mampu
menjelaskan teori dasar
matematika, teori dasar
matematika terapan,
konsep dasar algoritma
dan pemrograman serta
konsep dasar statistika.
Aktivitas
Inquiry-based learning,
diskusi, presentasi,
pemberian tugas kelompok
dan individu
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 12
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan
dan sub pokok bahasan)
Sistem bilangan real,
pertidaksamaan dan nilai
mutlak, fungsi satu
variabel, limit,
kekontinuan, turunan,
integral, aplikasi turunan,
aplikasi integral, fungsi
transenden (fungsi
logaritma dan exponensial)
, teknik integrasi (Teknik
substitusi, integral parsial)
Media dan
Teknologi
LCD, komputer,
papan tulis,
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
Matematika Dasar
1 (2 SKS)
1. Mampu menyelesaikan
pertidaksamaan dan nilai mutlak (C3)
2. Mampu menggambarkan grafik
fungsi satu variabel (C3)
3. Mampu menentukan hasil operasi
fungsi satu variabel (C3)
4. Mampu menghitung limit, turunan,
integral dari fungsi satu variabel (C3)
5. Mampu menyelesaikan masalah yang
berkaitan dengan turunan dan integral
fungsi satu variabel (C3)
Essay, Tugas,
Presentasi,
Praktikum
(khusus Dept.
Matematika)
Mata Kuliah Wajib Fakultas (8 SKS)
Pengalaman Belajar
No
1
2
Kompetensi
PP3: Memiliki
kemampuan mengikuti
perkembangan
matematika dan
aplikasinya pada ilmuilmu terkait
Mampu
menyelesaikan
masalah matematika
dan terapannya.
Sub Kompetensi
Aktivitas
PP3.1: Mampu
menjelaskan (C3) teori
matematika pada
perkembangan sains dan
teknologi.
Inquiry-based learning,
Diskusi kelompok, Presentasi
hasil diskusi, Mengerjakan
soal-soal yang diberikan,
Inquiry-based learning,
Diskusi kelompok, Presentasi
hasil diskusi, Mengerjakan
soal-soal yang diberikan,
Inquiry-based learning,
Diskusi kelompok, Presentasi
hasil diskusi, Mengerjakan
soal-soal yang diberikan,
Inquiry-based learning,
Diskusi kelompok, Presentasi
hasil diskusi, Mengerjakan
soal-soal yang diberikan,
Mampu menjelaskan
teori dasar matematika,
teori dasar matematika
terapan, konsep dasar
algoritma dan
pemrograman serta
konsep dasar statistika.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 13
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan
dan sub pokok bahasan)
Materi Fisika
--Sesuai dengan yang
ditetapkan oleh Fakultas--
--Sesuai dengan yang
ditetapkan oleh Fakultas--
Definisi Probabilitas;
Variabel acak dan
distribusi probabilitas;
Pengenalan distribusi;
Distribusi Sampling;
Interferensi Statistik
Media dan
Teknologi
Papan Tulis, OHP,
LCD, Komputer,
Software, Buku
Teks, Diktat
Papan Tulis, OHP,
LCD, Komputer,
Software, Buku
Teks, Diktat
Papan Tulis, OHP,
LCD, Komputer,
Software, Buku
Teks, Diktat
Papan Tulis, OHP,
LCD, Komputer,
Software, Buku
Teks, Diktat
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
Fisika Dasar (2
SKS)
--Sesuai dengan yang ditetapkan oleh
Fakultas--
Essay, Tugas,
Presentasi
Kimia Dasar 1 (2
SKS)
--Sesuai dengan yang ditetapkan oleh
Fakultas--
Essay, Tugas,
Presentasi
Biologi Umum (2
SKS)
--Sesuai dengan yang ditetapkan oleh
Fakultas--
Essay, Tugas,
Presentasi
Metode Statistika
(2 SKS)
1. Mampu menghitung probabilitas
dari suatu peristiwa sederhana dan
variabel acak
2. Mampu menghitung. probabilitas
sesuai dengan distribusi eksask atau
distribusi pendekatan dari suatu statistik.
3. Mampu menghitung batas-batas
dari suatu interval kepercayaan.
4. Mampu menerapkan teknik-teknik
pengujian hipotesis.
Essay, Tugas,
Presentasi
Mata Kuliah Wajib Departemen (39 SKS)
Pengalaman Belajar
No
1
Kompetensi
PP1: Mampu
menyelesaikan
masalah
matematika dan
terapannya.
Sub Kompetensi
PP1.1: Mampu
menjelaskan teori
dasar matematika,
teori dasar
matematika terapan,
konsep dasar
algoritma dan
pemrograman serta
konsep dasar
statistika.
Aktivitas
Inquiry-based learning,
diskusi, presentasi,
pemberian tugas
kelompok dan individu
Inquiry-based learning,
diskusi, presentasi,
pemberian tugas
kelompok dan individu
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 14
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan
dan sub pokok bahasan)
Logika proposisi, logika
predikat, himpunan, operasi
himpunan, fungsi, aturan
inferensi, teknik pembuktian
(induksi matematika, bukti
langsung, bukti tak
langsung), sistem bilangan
Sistem persamaan linier,
matriks, dan sifat-sifatnya,
determinan dan sifatsifatnya, ruang vektor
Euclid, transformasi linier
pada ruang vektor Euclid,
aplikasi pada metode
kuadrat terkecil, ruang
vektor, ruang hasil kali
dalam, transformasi linier,
nilai eigen dan vektor eigen,
aplikasi pada masalah
matematika
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
LCD,
komputer,
papan tulis
Logika dan
Himpunan (3
SKS)
LCD,
komputer,
papan tulis
Aljabar Linier (4
SKS)
Indikator
Asesmen
1. Mampu menggunakan logika
proposisi dan logika predikat
pada pembuktian matematika
sederhana (C3)
2. Mampu menjelaskan sifat-sifat
himpunan dan operasioperasinya (C2)
3. Mampu menggunakan teknik
pembuktian untuk
menyelesaikan masalah
matematika sederhana (C3)
1.Mampu menyelesaikan SPL
dengan menggunakan eliminasi
Gauss atau Gauss Jordan (C3)
2.Mampu menghitung determinan
matriks (C3)
3.Mampu menerapkan konsep
aljabar linier dalam
permasalahan geometri yang
melibatkan garis dan bidang
(C3)
4.Mampu menginterpretasikan
transformasi linier di ruang R2
dan R3 secara geometris (C4)
5.Mampu menjelaskan konsep
ruang vektor umum (C4)
6.Mampu menentukan koordinat
vektor terhadap basis ruang
vektor (C3)
7.Mampu mencari matriks
transformasi linier di ruang
Euclid (C3)
8.Mampu menentukan apakah
suatu matriks dapat
didiagonalisasi secara ortogonal
(C3)
Essay, Tugas
Essay,
Tugas,
Praktikum
(khusus
Dept.
Matematika)
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
PP1.2: Mampu
menerapkan teori
dasar matematika,
teori dasar
matematika terapan,
konsep dasar
algoritma dan
pemrograman serta
konsep dasar
statistika.
Aktivitas
Inquiry-based learning,
diskusi, presentasi,
pemberian tugas
kelompok dan individu
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan
dan sub pokok bahasan)
Fungsi transenden dan
invers (Fungsi trigonometri,
fungsi hiperbolik), Teknik
Integral (Integral
trigonometri, Substitusi
yang merasionalkan,
Integral Fungsi rasional),
bentuk tak tentu, koordinat
polar, fungsi dua dan tiga
variabel, limit, kekontinuan,
turunan, integral lipat,
aplikasi turunan, aplikasi
integral lipat, barisan
bilangan real
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
LCD,
komputer,
papan tulis
Matematika
Dasar 2
(4 SKS)
Inquiry-based learning,
diskusi, presentasi,
pemberian tugas
kelompok dan individu
Sistem bilangan real, Barisan
bilangan real, Limit fungsi,
Kontinuitas fungsi
LCD,
komputer,
papan tulis
Analisis 1
(4 SKS)
Inquiry-based learning,
Diskusi kelompok,
Presentasi hasil diskusi,
Mengerjakan soal-soal
yang diberikan
perorangan atau
kelompok
Aljabar dan Aljabar Sigma,
Ukuran Probabilitas pada
suatu Sigma-Aljabar dan
sifat-sifatnya. Variabel
Random, fungsi dari
variabel random, ekspektasi
dari variabel random
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat
Pengantar Teori
Probabilitas (2
SKS)
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 15
Indikator
Asesmen
1. Mampu menggambarkan grafik
fungsi dua variabel(C3)
2. Mampu menentukan hasil
operasi fungsi dua dan tiga
variabel (C3)
3. Mampu menghitung limit,
turunan, integral dari fungsi dua
dan tiga variabel (C3)
4. Mampu menyelesaikan masalah
sederhana yang berkaitan
dengan turunan dan integral
fungsi dua dan tiga variabel (C3)
5. Mampu menentukan
konvergensi dari barisan
bilangan real (C3)
1. Mampu mengaitkan konsep
keterurutan, kelengkapan
(supremum atau infimum)
untuk membuktikan sifat-sifat
dari himpunan bilangan real
(C4)
2. Mampu membuktikan
konvergensi atau divergensi
dari barisan bilangan real (C4)
3. Mampu membuktikan nilai
limit fungsi (C4)
4. Mampu mengaitkan konsep
limit dan kekontinuan (C4)
1. Mampu menjelaskan konsepkonsep probabilitas secara
mendalam dalam kaitannya
dengan pendekatan teori ukur
(C4)
2. Mampu menjelaskan konsep
tentang variabel random, fungsi
dari variabel random,
ekspektasi dari variabel random
(C4)
Essay,
Tugas,
Presentasi,
Praktikum
(khusus
Dept.
Matematika)
Essay,
Tugas,
Presentasi
Essay,
Tugas,
Presentasi
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
Inquiry-based learning,
Diskusi kelompok,
Presentasi hasil diskusi,
Mengerjakan soal-soal
yang diberikan,
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan
dan sub pokok bahasan)
Konsep Teori Probabilitas
dan Distribusi; Distribusidistribusi Multivariat;
Distribusi khusus; Distribusi
dari fungsi variabel random
Inquiry-based learning,
Diskusi kelompok,
Presentasi hasil diskusi,
Mengerjakan soal-soal
yang diberikan,
Inquiry-based learning,
diskusi, presentasi,
pemberian tugas
kelompok dan individu
Aktivitas
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 16
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software, Buku
Teks, Diktat
Statistika
Matematika 1 (4
SKS)
Limit distribusi; Taksiran
Titik; Statistik cukup; Fisher
informasi dan batas bawah
Rao-Cramer; Pengujian
hipotesis
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software, Buku
Teks, Diktat
Statistika
Matematika 2 (4
SKS)
Solusi persamaan satu
variabel, Interpolasi dan
aproksimasi polinomial,
diferensiasi dan integrasi
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Metode
Numerik (4 SKS)
1. Mampu menentukan
probabilitas dari suatu
peristiwa dan variabel random
serta probabilitas bersyaratnya.
(C3)
2. Mampu mengidentifikasi
variabel random, probability
density function (pdf), fungsi
distribusi, ekspektasi matematik
serta fungsi pembangkit
momen. (C3)
3. Mampu menentukan distribusi
dan ekspektasi dua variabel
random, distribusi dan
ekspektasi bersyarat. (C3)
4. Mampu menentukan distribusidistribusi dari variabel-variabel
random dan statistik-statistik.
(C3)
1. Mampu mendapatkan limit
disribusi dari suatu variable
random dengan menggunakan
teknik-teknik penentuan limit
distribusi (C3)
2. Mampu mendapatkan taksiran
titik dari suatu parameter dengan
menggunakan metode maksimum
likelihood dan metode moment
(C3)
3. Mampu menganalisis keunbiased-an dan kekonsistenan
dari suatu penaksir (C4)
4. Mampu mendapatkan statistik
cukup, penaksir unbiased (C3)
1. Mampu memecahkan masalah
persamaan satu variable melalui
pendekatan numerik (C4)
Asesmen
Essay,
Tugas,
Presentasi
Essay,
Tugas,
Presentasi
Essay,
Tugas,
Presentasi
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
Aktivitas
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan
dan sub pokok bahasan)
numerik, metode langsung
dalam memecahkan sistim
linier, metode iteratif untuk
penyelesaian sistim
persamaan linier.
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Software, Buku
Teks, Diktat
2
PP2 : Mampu
mengidentifikasi
model
matematika/statisti
ka yang sesuai
untuk
menyelesaikan
masalah.
1.Mampu
menyelesaikan model
matematis dan
menganalisis hasil
yang didapat.(C3)
2.Mampu
menganalisis
permasalahan dunia
nyata dan
memodelkannya ke
dalam bentuk model
matematika/statistika.
(C4)
3.Mampu
mengidentifikasi dasar
penelitian
matematika/statistika.
(C4)
Inquiry-based learning,
Diskusi kelompok,
Presentasi hasil diskusi,
Mengerjakan soal-soal
yang diberikan,
Pengukuran dan
penyelesaian masalah
Bunga; Anuitas dasar dan
anuitas umum;
Amortization and sinking
fund; Obligasi; Yield Rates;
Term Structure of Interest Rate
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software, Buku
Teks, Diktat
Matematika
Keuangan (4
SKS)
3
PP3: Memiliki
kemampuan
mengikuti
perkembangan
matematika dan
aplikasinya pada
ilmu-ilmu terkait
PP3.2: Mampu
mengidentifikasi (C4)
teori matematika
pada perkembangan
sains dan teknologi.
Mahasiswa melakukan
penelitian pada topiktopik tertenu melalui :
Pembuatan proposal,
Studi literatur, Penulisan
laporan
Penelitian sebagai suatu
pendekatan untuk
memperoleh kebenaran;
Berbagai metode dan
macam penelitian; Konsep,
variabel dan sistem variabel;
Perumusan hipotesis;
Rencana penelitian dan
Buku teks,
Diktat, Jurnal
Skripsi (6 SKS)
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 17
Indikator
2. Mampu memecahkan masalah
interpolasi dan aproksimasi
melalui pendekatan
numerik(C4)
3. Mampu memecahkan masalah
diferensiasi dan integrase
numerik (C4)
4. Mampu memecahkan masalah
sistim persamaan linier
menggunakan metode langsung
dan metode iterative (C4)
1. Mampu menerangkan konsepkonsep bunga &memodelkan
permasalahan riil yang
menyangkut bunga sesuai
dengan konsep bunga (C4)
2. Mampu menerangkan konsep
anuitas dasar, anuitas yang
lebih umum serta memodelkan
masalah riil yang menyangkut
anuitas (C4)
3. Mampu menentukan sisa
hutang dari suatu amortisasi,
membuat schedules amortisasi
&sinking funds (C3)
4. Mampu menganalisis aliran
keuangan dan menghitung
tingkat reinvestasi (C4)
1. Mampu membuat dasar
penelitian awal di bidang
Matematika (C4)
2. Mampu mendokumentasikan
hasil penelitian menggunakan
kaidah ilmiah (C4)
Asesmen
Essay,
Tugas,
Presentasi
Tugas,
Presentasi.
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
Aktivitas
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 18
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan
dan sub pokok bahasan)
langkah-langkah dalam
meneliti; Relasi dan variabel
pengganggu; Meode
eksperimen; Sumber-sumber
kesalahan dan generalisasi;
metode survei dan
konstruksi pertanyaan
dalam survei; Teknik
pengambilan sampel;
Validitas dan reliabilitas;
Praktekk pembuatan
proposal penelitian;
Penulisan laporan penelitian
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
Mata Kuliah Wajib Program Studi (53 SKS)
Pengalaman Belajar
No
1
2
3
Kompetensi
Sub Kompetensi
Aktivitas
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan dan
subpokok bahasan)
Uji Chi Kuadrat: Uji
Independensi, Uji Homogenitas,
Uji Kecocokan; Regresi Linier
Sederhana; Analisis Variansi Satu
Arah.
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Metode Statistika
Lanjut
(2 SKS)
1. Mampu memutuskan analisis dasar
yang tepat saat diperhadapkan pada
data real
2. Dapat menjelaskan dengan benar
pemodelan dasar dalam statistika
Ujian Tertulis
:UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia
nyata ke dalam model
statistika
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP2.1] Mampu
menggambarkan data
dalam permasalahan
nyata dengan metode
statistika dan bidang
ilmu terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan.
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Question based learning,
diskusi, presentasi, kuliah
interaktif, pemberian tugas
kelompok dan individu
Pengenalan fasilitas software (R,
SPSS, Minitab, Eviews,
Mathematica), manajemen data
(entry data, import, wxport dan
transformasi data), statistika
deskriptif menggunakan software,
statistika inferensial
menggunakan software, simulasi
monte carlo menggunakan
software
LCD,
komputer,
papan tulis,
software, esources
Algoritma dan
Pemrograman
Statistika
(2 SKS)
1. Mahasiswa mampu menggunakan
aljabar matriks dalam penyajian
data multivariat
2. Mahasiswa mampu melakukan
penaksiran parameter dalam
multivariat normal
3. Mahasiswa mampu
mengelompokkan data kontinu
serta mampu menjelaskan bivariat
anova, dan multivariat anova.
Essay, Tugas,
Presentasi
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan,
Matriks: partisi matriksdisertai
opersi-operasinya, rank dan
invers dari partisi matriks,
determinan, invers yang
diperumum. Dekomposisi bentuk
matriks kuadrat dan Cholesky.
Linier, bilinier. Turunan vektor,
matriks dari fungsi beserta
turunan tingkat tinggi dan turunan
parsial. Matriks, sub matriks dan
matriks partisi, sifat operasi,
trace,pada matriks, rank,
Papan Tulis,
LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks
Teori Matriks
Statistika
(3 SKS)
1. Mampu mengenali persamaan
fungsi yang dapat diekspresikan
dalam bentuk matriks
2. Mampu membentuk turunan vektor
atau matriks dari fungsi beserta
turunan tingkat tinggi dan turunan
parsialnya
Ujian Tertulis
:
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 19
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
Aktivitas
4
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah interaktif, diskusi
kelompok, presentasi hasil
diskusi, mengerjakan soalsoal yang diberikan
5
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, mengerjakan soalsoal yang diberikan
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
6
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 20
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan dan
subpokok bahasan)
determinan dan invers pada
matriks partisi
Konsep Dasar Pengambilan
Sampel, Sampling Acak
Sederhana, Sampling Acak
Sistematis, Sampling Acak
Stratifikasi, dan Sampling Acak
Cluster
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Papan Tulis,
LCD,
komputer,
buku teks, esources
Teknik Sampling
(3 SKS)
Statistika deskriptif dan inferensi
dan beberapa pengertian yang
digunakan dalam statistika non
parametric, Uji binomial dan CI,
Uji kuantil dan CI, Uji chi square,
Kolmogorov, cox stuart, Mc
nemar, Sign test, Wilcoxon test,
Randomization, Mann-Whitney
& CI, Smirnov, Squared rank test,
uji klottz, Cramer non mises, uji
Kruskal Wallis dan table
kontingensi, uji koefisien korelasi
Kendall Tau, Uji Quade dan
Friedman, Regresi non
parametric, regresi monotonic.
Papan tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat, ESources
Statistika
Nonparametrik
(3 SKS)
Aljabar matriks, karakter dan
penyajian data multivariat : Eigen
value, eigen vektor, Mengubah
basis, Multivariat Normal Density
Function, Estimasi dalam
Multivariat Normal; Pengujian
mean satu, dua atau lebih
populasi dan mengelompokkan
data kontinu: Bivariat Anova,
Multivariat Anova (Manova),
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat; Jurnal
Analisis
Multivariat 1
(3 SKS)
Indikator
Asesmen
1. Mampu menjelaskan konsep dasar
dari pengambilan sampel
2. Mampu menjelaskan mengenai
sampling acak sederhana
3. Mampu menjelaskan mengenai
sampling acak sistematis
4. Mampu menjelaskan mengenai
sampling acak stratifikasi
5. Mampu menjelaskan mengenai
sampling acak cluster
6. Mampu menentukan penaksr yang
tepat untuk suatu parameter
populasi
7. Mampu menentukan ukuran sampel
yang ideal
1. Mampu memilih Uji Statistik
Nonparametrik yang tepat untuk
setiap data yang dihadapi
Ujian Tertulis
: UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
1.Mahasiswa mampu menggunakan
aljabar matriks dalam penyajian data
multivariat
2.Mahasiswa mampu melakukan
penaksiran parameter dalam
multivariat normal
3.Mahasiswa mampu
mengelompokkan data kontinu serta
mampu menjelaskan bivariat anova,
dan multivariat anova.
Essai, UTS,
UAS, Tugas,
Presentasi
Makalah
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi,
Praktikum
Pengalaman Belajar
No
7
8
Kompetensi
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
Sub Kompetensi
Aktivitas
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan dan
subpokok bahasan)
Analisis Komponen Utama &
Analisis Faktor, Analisis
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Rantai Markov untuk waktu
diskrit dan kontinu; Proses
Poisson; Aplikasi Rantai Markov
dan aplikasi Proses Poisson ;
Proses Renewal
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat
Proses Stokastik 1
(3 SKS)
1. Mampu membedakan jenis proses
stokastik berdasarkan ruang keadaan
dan ruang parameter
2. Mampu mengidentifikasi suatu
permasalahan sebagai rantai Markov
atau Proses Poisson.
3. Mampu menginterpretasikan matrik
transisi dari rantai Markov
Ujian tertulis
: UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, mengerjakan soalsoal yang diberikan
Pendahuluan Regresi linier
sederhana, Asumsi-asumsi dalam
permodelan, Analisis regresi
linier sederhana, Analisis regresi
linier berganda Pembentukan
model : variable independent
kuantitatif dan kualitatif, First
order model, Second order model,
Some regression pitfalls
Papan tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat, ESources
Analisis Regresi 1
(3 SKS)
1.Mahasiswa dapat menjelaskan
konsep dasar regresi linier
sederhana
2.Mahasiswa dapat menjelaskan dan
menentukan asumsi-asumsi di
dalam pembentukan model regresi
3.Mahasiswa dapat menjelaskan jenisjenis regresi linier
4.Mahasiswa dapat menjelaskan
permasalahan dalam pembentukan
model regresi
Ujian tertulis:
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 21
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
Aktivitas
9
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah interaktif, diskusi
kelompok, presentasi hasil
diskusi, mengerjakan soalsoal yang diberikan
10
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[KM1.1] Mampu
menyesuaikan diri
dengan kebutuhan
profesi
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 22
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan dan
subpokok bahasan)
Peninjauan konsep-konsep
statistika dan teori matriks yang
diperlukan (sampel acak, dll),
Model matematika dan
pemisalan-pemisalan dasar,
Taksiran kuadrat terkecil,
Persamaan-persamaan normal,
Fungsi estimable, Teorema
Gauss-Markov, Bentuk kanonik
pemisalan dasar,
Pengkonstruksian ellipsoida
kepercayaan, Statistik uji F,
Metode contrast Scheffe dan
Tukey
Modeling; Beberapa ukuran dasar
distribusi: momen, kuantil, fungsi
pembangkit dan jumlah dari
variable random; tail
distributions, ukuran resiko dan
penggunaannya (VaR dan TVaR);
Model – model aktuaria:
karakteristik model-model
aktuaria, model–model kontinu,
beberapa distribusi khusus dan
keteraitannya, Linear exponential
family distribution, TVaR untuk
distribusi yang kontinu, Extreme
value distributions; Kelas
distribusi diskrit : Distribusi
Poisson, negative binomial,
binomial, kelas (a,b,0), kelas
(a,b,1), Truncation and
modification at zero, Compound
frequency model, Mixed
frequency distributions, TVaR
untuk distribusi diskret;
Frequency and severity with
coverage modifications:
Deductibles, Loss Elimination
Ratio dan efek inflasi untuk
ordinary deductibles, Policy
limits, Coinsurance, deductibles,
dan limits, Efek dari deductible
terhadap frekuensi klaim,
Estimasi Parameter, Metode
momen dan percentile matching,
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
Papan Tulis,
LCD,
komputer,
buku teks,
diktat, esources
Rancangan
Percobaan 1
(2 SKS)
Mahasiswa mampu menerapkan
konsep model matematika dan
pemisalan-pemisalan dasar ANOVA
pada data nyata.
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi,
Makalah
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Model Kerugian 1
(3 SKS)
Pembahasan mengenai kelas – kelas
distribusi loss; yang meliputi kelas
distribusi diskrit dan kontinu. Akan
dipelajari karakteristik distribusi,
konstruksi distribusi yang baru,
penaksiran parameter dan pemodelan
masalah dengan menggunakan
distribusi – distribusi tersebut.
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
11
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[KM1.1] Mampu
menyesuaikan diri
dengan kebutuhan
profesi
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan.
12
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, mengerjakan soalsoal yang diberikan
Sub Kompetensi
Aktivitas
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 23
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan dan
subpokok bahasan)
MLE, Variansi dan estimasi
interval, Estimasi Bayesian,
Estimasi untuk distribusi diskrit,
Analisis data eksploratori.
Teori bunga dan probabilitas,
Peubah acak untuk usia
kegagalan; contoh dari model
survival parametrik; peubah acak
untuk waktu kegagalan; central
rate; model survival pilihan.
Definisi tabel usia; bentuk
tradisional dari tabel usia;
penurunan fungsi dari jumlah
hidup; metode untuk usia nonintegral; tabel usia pilihan;
ringkasan tabel usia. Model
stokhastik diskrit; pendekatan
deterministik grup; model
stokhastik kontinu; model
pembayaran tertentu di masa
depan dengan pembayaran yang
beragam. Model anuitas seumur
hidup; model anuitas sementara;
model anuitas seumur hidup
tertunda; anuitas tertentu di masa
depan yang dibayarkan lebih dari
satu kali dalam setahun. Skema
pendanaan tahunan untuk model
pembayaran tertentu di masa
depan; analisa peubah acak;
skema pendanaan pembayaran
kontinu.
Masalah multikolinearitas,
Transformasi data, Analisis
residual: Heteroskedastisitas,
Ketidaknormalan, Outlier,
Autokolinearitas, Regresi linear
piecewise, Weighted least square,
Regresi logistic sederhana dan
ganda : Interpretasi koefisien,
Odds ratio, Pengujian model,
Estimasi, Seleksi variable, Tabel
kontingensi, Permodelan log
linier, Aplikasi pada
permasalahan nyata
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Matematika
Aktuaria 1
(3 SKS)
1. Mampu menerapkan berbagai
perangkat matematika untuk
memodelkan dampak finansial dari
suatu kontrak antar agen-agen
ekonomi, sebagai akibat dari suatu
ketidakpastian di masa depan.
2. Mampu menjelaskan dengan baik
konsep dasar matematika asuransi
jiwa, dan pendekatan aktuaria dalam
menaksir tarif dari berbagai kontrak
keuangan yang menimbulkan klaim
finansial tertentu di masa depan
(contingent financial claim)
Ujian tertulis
: UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Papan tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat, ESources
Analisis Regresi 2
(3 SKS)
1.Mahasiswa mampu menjelaskan
masalah multikolinearitas dan
transformasi data.
2.Mahasiswa mampu melakukan
analisis residual
3.Mahasiswa mampu menjelaskan
jenis-jenis regresi non linear
4.Mahasiswa mampu melakukan
pengujian model dan penaksiran
parameter di dalam model.
5.Mahasiswa mampu
mengaplikasikan model regresi
dalam permasalahan nyata.
Ujian tertulis:
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
Aktivitas
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
konsep statistika dan
bidang lain terkait
13
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
14
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia
nyata ke dalam model
statistika
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
[PP2.1] Mampu
menggambarkan data
dalam permasalahan
nyata dengan metode
statistika dan bidang
ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[KM1.2] Mampu
mengembangkan teori
statistika dan ilmu terkait
sesuai dengan kebutuhan
profesi
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 24
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan dan
subpokok bahasan)
Analisis Korelasi Kanonik:
Korelasi & Variat kanonik,
pendekatan geometr & analitis
untuk korelasi kanonic, Test of
significance, Hubungan analisis
korelasi kanonic dengan teknik
Multivariate lainnya. Analisis
Komponen Utama (PCA): dasar
geometri & Aljabar dari
Komponen Utama, analisis
komponen utama, plot Komponen
Utama, interpresi dari PCA.
Analisis Faktor, Analisis Cluster:
ukuran similaritas or disimilaritas,
Cluster Hierarki vs Cluster
Nonhierarki, pemilihan variabel
dalam pengelompokan. Analisis
regresi multivariate: Regresi
Ganda Univariat, pendugaan
regresi ganda multivariat,
pengujian hipotesis regresi ganda
multivariat. Prosedur grafik:
Multidimensional Scaling (MDS),
Analisis korespondensi, Biplots,
dan Analisis Diskriminan.
Pendahuluan, konsep dasar runtun
waktu; kestasioneran; fungsi
autokorelasi, model untuk runtun
stasioner (ARIMA Model) ,
model untuk runtun non stasioner,
spesifikasi model, estimasi
parameter model, diagnostic
model, peramalan, model
musiman (SARIMA Model).
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Analisis
Multivariat 2
(3 SKS)
Mahasiswa mampu mengenali
(mendeteksi) suatu permasalahan
dunia nyata yang dapat dimodelkan
dan dianalisis menggunakan analisis
multivariat.
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat
Analisis
Runtun Waktu
(3 SKS)
1. Mampu menjelaskan konsep dasar
teori runtun waktu
2. Mampu membentuk model
berdasarkan data runtun waktu
Ujian Tertulis
: UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi,
Praktikum
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
Aktivitas
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan dan
subpokok bahasan)
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia
nyata ke dalam model
statistika
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[PP2.1] Mampu
menggambarkan data
dalam permasalahan
nyata dengan metode
statistika dan bidang
ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[KM1.2] Mampu
mengembangkan teori
statistika dan ilmu terkait
sesuai dengan kebutuhan
profesi
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Kuantitas-kuantitas dasar pada
analisa survival: Pendahuluan:
contoh - contoh kasus dan tipe
data pada survival analysis,
Fungsi survival, Fungsi hazard,
Fungsi mean residual life dan
median life, Model - model
parametrik untuk data survival;
Pemancungan dan Penyensoran:
Pendahuluan, Penyensoran kanan,
Penyensoran kiri atau interval,
Pemancungan, Konstruksi
likelihood untuk data terpancung
dan tersensor; Penaksiran
nonparametrik pada data
tersensor kanan dan terpancung
kiri: Uji hipotesis:; Regresi
hazard proporsional semiparametrik dengan kovariate tetap
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat
Analisis Survival
(3 SKS)
1. Mampu memahami kuantitas dasar
pada analisis survival
2. Mampu menghitung kuantitas dasar
pada analisis survival
3. Mampumenggunakan teknik-teknik
analisis statistik untuk data waktu
hingga peristiwa tertentu terjadi (time
to event data).
4. Mampu menjelaskan dengan benar
cara memperlakukan time to event
data untuk kepentingan analisis serta
permodelan
5. Mampu melakukan berbagai tehnik
analisis statistik baik pada datasurvival time yang tersensor
(censored) maupun yang terpancung
(truncated)
Ujian tertulis:
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi,
Makalah
16
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia
nyata ke dalam model
statistika
[PP2.1] Mampu
menggambarkan data
dalam permasalahan
nyata dengan metode
statistika dan bidang
ilmu terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Melatih suatu penelitian sesuai
kebutuhan tujuan penetilian.
Menentukan jenis teori sampling
yang akan digunakan dalam
penelitian. Menentukan jumlah
sampel yang sesuai dengan tujuan
penelitian. Menganalisis data
yang diperoleh dari penelitian
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat
Metode Penelitian
Kuantitatif
(2 SKS)
1.Mahasiswa mampu menentukan
jumlah sampel yang sesuai dengan
tujuan penelitian
2.Mahasiswa mampu menentukan
jenis teori sampling yang akan
digunakan dalam penelitian
3.Mahasiswa mampu merancang
langkah-langkah penelitian sesuai
kebutuhan dan tujuan penelitian
Ujian Tertulis
: UTS, UAS,
Tugas,
Presentasi,
Praktikum
17
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Pada mata kuliah ini akan
dipelajari metode – metode untuk
menganalisis data kategorik,
berdasarkan perspektif
maksimum likelihood
(frequentist). Topik pokok yang
dibahas adalah statistika
descriptive dan inferensi untuk
table kontingensi dua arah dan
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat
Analisis Data
Kategorik
(3 SKS)
1. Mampu menjelaskan konsepkonsep dan tehnik pemodelan data
katagorik
2. Mampu menggunakan model yang
tepat pada penyelesaian masalahmasalah riil.
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi,
praktikum
15
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 25
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
Aktivitas
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
18
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
19
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Question based learning,
diskusi, presentasi, kuliah
interaktif, pemberian tugas
kelompok dan individu
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 26
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan dan
subpokok bahasan)
tiga arah, generalized linear
models untuk response yang
diskrit, binary regression models
(dengan penekanan pada regresi
logistic), multi-category logit
models untuk response yang
nominal dan ordinal, model
loglinier untuk table kontingensi,
dan matched pairs.
Memeriksa reliabilitas dan
validitas alat ukur.
Mempersiapkan data untuk
analisis. Mengubah data kontinu
menjadi data katagorik.
Menganalisis data berdasarkan
deskripsi data. Menganalisis data
berdasarkan metode-metode
statistika dasar yang tepat.
Menganalisis data dengan metode
SEM. Memilih metode yang tepat
untuk menganalisis data lapangan
dan meng-komunikasikan hasil
analisis data yang didapat.
Integral tak wajar: definisi dan uji
konvergensi; Deret: deret fungsi,
deret kuasa, deret Taylor dan
deret Maclaurin, konvergensi
seragam; Deret Fourier, Integral
Fourier, Error function, Fungsi
Gamma, Fungsi Beta, Deret
Hipergeometrik.
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Analisis Data
(3 SKS)
1. Mamput mempersiapkan data untuk
analisis
2. Mengerti metode-metode statistika
dan masing-masing kegunaan-nya.
3. Mampu menganalisis data dengan
metode yang tepat
4. Mampu menyimpulkan hasil
analisis data untuk menjawab tujuan
penelitian.
Essai, Kuis,
Tugas,
Presentasi
LCD,
komputer,
papan tulis,
buku teks
Matematika Dasar
Statistika
(3 SKS)
1. Mampu menjelaskan konsep dasar
kalkulus
2. Mampu memecahkan masalah
terapan kalkulus
Ujian Tertulis
: UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Mata Kuliah Pilihan 54 SKS
Pengalaman Belajar
No
Kompetensi
Sub Kompetensi
Aktivitas
1
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
2
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[KM1.1] Mampu
menyesuaikan diri
dengan kebutuhan
profesi
[KM1.2] Mampu
mengembangkan teori
statistika dan ilmu terkait
sesuai dengan kebutuhan
profesi
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang -diberikan
perorangan atau kelompok
3
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
[KM1.1] Mampu
menyesuaikan diri
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 27
Ruang Lingkup Materi
(substansi pokok bahasan dan
subpokok bahasan)
Pendahuluan:Normative &
Descriptive decision
theory,Rational & right decision,
Risk, Ignorance ,Certainty,
Certainty Trees, Decision Matrix;
Decision under ignorance:
Maximax Rule, Minimax Regret
Rule, Optimist-Pessimist Rule;
Decision under risk: Maximum
Expected Value, Bayesian
Decision Theory; Utility Theory :
Interval utility score, Monetary
values vs utility, Von NeumannMorgenstern Utility Theory,
Criticism of Utility Theory;
Causal Decision Theory; Scoring
rules; Value of information.
Mindset Kewirausahaan - Konsep
Dasar Kewirausahaan Pengertian kewirausahaan dan
wirausaha - Wirausaha dan
Manajer. Karakteristik dan
Motivasi Wirausaha Karakteristik/sifat Wirausaha Perilaku Wirausaha - Faktorfaktor motivasi. Usaha Kecil dan
Menengah - Bisnis - Jenis-jenis
Organisasi Bisnis - Karakteristik
Sistem Bisnis B. Strategi
Memulai Bisnis - Peluang Bisnis
- Beberapa Pertanyaan Awal Lima Kunci Sukses. Strategi
Mengembangkan Kreativitas dan
Inovasi - Arti penting inovasi dan
kreativitas - Mengembangkan
kreativitas - Proses inovasi.
Persiapan Akhir - Membina
Keberanian - Melakukan
Presentasi - Menghadapi
Pertanyaan. Presentasi Proposal
Bisnis.
1. Konsep Dasar Ekonomi Mikro,
Teori Perilaku Konsumen, Teori
Produksi, Biaya Produksi.
Media dan
Teknologi
Mata Kuliah
Indikator
Asesmen
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Teori Keputusan
Statistika
(3 SKS)
Mahasiswa dapat menjelaskan dengan
benar serta menggunakan teori
pengambilan keputusan pada beberapa
kondisi dan dengan beberapa metode.
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Buku Teks,
Diktat
Kewirausahaan
(3 SKS)
Mahasiswa memiliki bekal untuk
membuka lapangan usaha/pekerjaan.
Presentasi
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Teori Mikro dan
Makro Ekonomi
(3 SKS)
1.Dapat menjelaskan pengertian
konsep teori Ekonomi Mikro dengan
menggunakan pendekatan verbal,
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
4
5
6
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
dengan kebutuhan
profesi
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan.
Struktur Pasar, Keseimbangan
firm. Mekanisme pasar dan
kebijakan pemerintah
2. Mata kuliah ini membahas
tentang beberapa konsep dasar
dalam ekonomi makro, kebijakan
ekonomi makro, kegiatan
ekonomi masyarakat dan
pendapatan nasional, analisis
pendapatan nasional, permintaan
dan penawaran akan uang,
keseimbangan umum pasar
produk dan pasar uang,
permintaan uang dan kebijakan
stabilisasi, teori permintaan
agregat dalam perekonomian
terbuka, teori penawaran agregat
dalam perekonomian terbuka,
makroekonomi ekuilibrium dalam
perekonomian terbuka
Aggregate loss model, Discrete
time ruin model, Continuous time
ruin model, Konstruksi model
secara empiris, Seleksi model,
Estimasi dan seleksi model untuk
model yang kompleks,
Kredibilitas, Simulasi.
Software,
Buku Teks,
Diktat
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[KM1.1] Mampu
menyesuaikan diri
dengan kebutuhan
profesi
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan.
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Model Kerugian 2
(3 SKS)
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[KM1.2] Mampu
mengembangkan teori
statistika dan ilmu terkait
sesuai dengan kebutuhan
profesi
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan.
Benefit Premiums; Benefit
Reserves, Analysis of Benefit
Reserves, Special Topics.
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Matematika
Aktuaria 2
(3 SKS)
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Pendahuluan: Teknik komputasi
untuk mining informasi berjumlah
besar yang diproduksioleh
perkembangan di biologi, seperti
genome sequencingdan teknologi
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Statistika Genom
(3 SKS)
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 28
pendekatangrafik serta pendekatan
matematis. Selain itu juga mampu
menjelaskan beberapa konsep dasar
dalam makroekonomi, dasar teori
makroekonomi yang kuat.
Memperoleh gambaran riil dari teoriteori yang diperolehnya dalam praktek
sehari-hari. Mampu menerapkan teori
dalam menganalisis gejala ekonomi
yang berkaitan dengan
makroekonomi.
2. Mampu menjelaskan beberapa
konsep dasar dalam makroekonomi,
dasar teori makroekonomi yang kuat.
Memperoleh gambaran riil dari teoriteori yang diperolehnya dalam praktek
sehar-hari. Mampu menerapkan teori
dalam menganalisis gejala ekonomi
yang berkaitan dengan
makroekonomi.
Mampu menerapkan pemodelan lebih
lanjut pada data kerugian; seleksi
model,dan kredibilitas. Simulasi juga
dilakukan untuk mendapatkan
pemahaman yang lebih komprehensif.
1. Mampu menerapkan berbagai
perangkat matematika untuk
memodelkan dampak finansial dari
suatu kontrak antar agen-agen
ekonomi, sebagai akibat dari suatu
ketidakpastian di masa depan.
2. Mampu menjelaskan dengan baik
konsep dasar matematika asuransi
jiwa, dan pendekatan aktuaria dalam
menaksir tarif dari berbagai kontrak
keuangan yang menimbulkan klaim
finansial tertentu di masa depan
(contingent financial claim)
Mahasiswa mampu menjelaskan
dasar-dasar statistika genome yang
dapat digunakan untuk riset lebih
lanjut di topic bioinformatika,
terutama:
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[PP3.2] Mampu
mengoperasikan teoriteori statistika dan ilmu
terkait
7
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia
nyata ke dalam model
statistika
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP2.1] Mampu
menggambarkan data
dalam permasalahan
nyata dengan metode
statistika dan bidang
ilmu terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan.
8
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 29
microarrray.
Topik utama meliputi:
1. DNAand protein sequence
alignment,
2. sequence motifs/patterns,
3. phylogenetic trees,
4. protein structures: prediction,
alignment, classification
5. microarray data analysis:
normalization, clustering
6. biological networks.
Teori Pembaharuan (Renewal
Theory) dan Aplikasinya :
Pendahuluan Teori Pembaharuan,
Distribusi dari N(t), Teorema
Limit dan Aplikasinya, Reneal
Reward Process, Regenerative
Process, Semi Markov Process,
The Inspection Paradox,
Computing the Renewal
Function, Application to Patterns.
Brownian Motion dan Proses
Stasioner: Brownian Motion,
Hitting Times, Maximum
Variable, and The Gambler’s
Ruin problem, Various on
Brownian Motion, Pricing Stock
Options, White Noise
andGaussian Process, Stationary
and Weakly Stationary Process
Stochastics Simulation: The
simulation Procedure,
Multiplicative Congruential
Random Number Generators, The
Inversion Methods for Generating
Simulated Outputs from
Continuous Disributions, The
Table Look-Up Methods for
Discrete Probability
Distributions, The Polar Method
for Generating Simulated Normal
Distribution Values, Sample Size
and Precision.
Konsep dasar; Bagan kendali
untuk variabel (bagan xbar dan R;
bagan xbar dan S); Bagan
kendali untuk bagian yang
ditolak; Bagan kendali untuk
ketidak sesuaian; Bagan kendali
Buku Teks,
Diktat
1. the bioinformatics terminology
2. main bioinformatics problems
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Proses Stokastik 2
(3 SKS)
Mampu menerapkan model
probabilitas dan melibatkan berbagai
teori yang seimbang dengan
aplikasinya.
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Statistika
Pengendalian
Mutu
(3 SKS)
Mahasiswa mampu menjelaskan dan
menggunakan teori statistika pada
persoalan pengendalian mutu
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
9
10
11
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia
nyata ke dalam model
statistika
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia
nyata ke dalam model
statistika
[PP2.1] Mampu
menggambarkan data
dalam permasalahan
nyata dengan metode
statistika dan bidang
ilmu terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
[PP2.1] Mampu
menggambarkan data
dalam permasalahan
nyata dengan metode
statistika dan bidang
ilmu terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
[KM1.2] Mampu
mengembangkan teori
statistika dan ilmu terkait
sesuai dengan kebutuhan
profesi
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 30
untuk ketidaksesuaian per unit;
Rational Subgrouping; Batas
Probabilitas untuk bagan kendali
xbar dan R; Batas probabilitas
untuk bagan kendali untuk
ketidaksesuaian dan untuk bagan
kendali untuk ketidaksesuaian per
unit; Analisis dari kapabilitas
proses; Analisis pareto; Diagram
sebab-akibat; Bagan kendali
untuk rata-rata bergerak; Bagan
kendali xbar dengan trend linier;
Cumulative Sum Control Chart.
Prinsip dasar rancangan, Analisis
Variansi, Rancangan Acak
Sempurna, Rancangan Blok Acak
Lengkap, Rancangan Blok Acak
Tak Lengkap Seimbang,
Rancangan Bujur Sangkar Latin,
Graeco Latin Square, Rancangan
Faktorial, Rancangan Faktorial
2k, Bloking dan Counfounding
dalam Faktorial 2k, Rancangan
Fraksional Faktorial, Aturan
EMS, Rancangan Nested dan
Split Plot.
Pendahuluan: alasan melakukan
survei dan komponen-komponen
dalam survei; Error dalam survei,
Complex sampling : menentukan
metode sampling yang tepat,
sample frame, unit sampel,
ukuran sampel, alokasi sampel;
Menangani non-response dalam
survei; Metode pengumpulan
data, Merancang kuesioner;
Mempersiapkan data untuk
analisis; Kode etik dalam survei;
Menentukan Survei Error;
Merancang Quick Count.
Pendahuluan tentang Data
Spasial, Proses Spasial, Fungsi
Kovariansi, Model-model
Semivariogram, Semivariogram
Eksperimental, Model Linier
Umum, Interpolasi dan Prediksi
Spatial, Metode Kriging: Simple
Kriging, Ordinary Kriging,
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat, ESources
Rancangan
Percobaan 2
(3 SKS)
1. Mahasiswa dapat menjelaskan
prinsip dasar rancangan percobaan
dan analisis variansi
2.Mahasiswa dapat menjelaskan jenisjenis rancangan percobaan dan
aturan EMS
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Metode Survei
(3 SKS)
Mahasiswa mampu menjelaskan apa
yang dimaksud dengan suatu survei,
alasan mengapa dilakukan survei,
macam-macam survei, bagaimana
merancang alat ukur untuk survei,
bagaimana merancang dan
melaksanakan suatu survei serta
mampu melakukan survei dengan
metode yang benar.
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Statistika Spasial
(3 SKS)
Mahasiswa mampu menjelaskan apa
yang dimaksud dengan data spasial,
fungsi kovariansi spasial, model –
model semivariogram, bagaimana
menghitung semivariogram
eksperimental dan menentukan model
semivariogram yang cocok dengan
data, serta mampu memodelkan data
spatial secara tepat untuk
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
12
ilmu lainnya yang
terkait
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
13
[PP3] Mampu
mengikuti
perkembangan
statistika dan bidang
lainnya yang terkait
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang
ilmu lainnya yang
terkait
14
[KK1] Mampu
menerapkan Teknologi
Informasi dan
Komunikasi (TIK
yang sesuai sebagai
pendukung bidang
statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia
nyata ke dalam model
statistika
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[PP3.2] Mampu
mengoperasikan teoriteori statistika dan ilmu
terkait
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
[PP3.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu terkait
[PP3.2] Mampu
mengoperasikan teoriteori statistika dan ilmu
terkait
[PP1.1] Mampu
menjelaskan teori dan
konsep statistika dan
bidang ilmu yang terkait
[PP1.2] Mampu
menerapkan teori dan
konsep statistika dan
bidang lain terkait
[KK1.1] Mampu
menggunakan TIK
sebagai pendukung
bidang statistika
[KK1.2] Mampu
memilih TIK yang sesuai
sebagai pendukung
bidang statistika
[PP2.1] Mampu
menggambarkan data
dalam permasalahan
nyata dengan metode
statistika dan bidang
ilmu terkait
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Universal Kriging dan Multivariat
Kriging (CoKriging).
Pendahuluan, Teorema Bayes,
Inferensi Bayesian untuk variabel
random diskrit, Inferensi
Bayesian untuk variabel random
kontinu, Inferensi Bayesian untuk
proporsi populasi, Inferensi
Bayesian untuk beda 2 proporsi,
Inferensi Bayesian untuk mean
populasi, INferensi Bayesian
untuk beda 2 mean, Inferensi
Bayesian untuk regresi linier
sederhana
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Statistika
Bayesian
(3 SKS)
memecahkan masalah –masalah yang
terkait dengan data spatial.
1. Mahasiswa dapat menjelaskan
prinsip dari statistika Bayesian
2. Mahasiswa dapat mengoperasikan
teori bayesian
3. Mahasiswa dapat menerangkan
statistika Bayesian dalam dunia nyata
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Ruang Lp, Momen dan Fungsi
Pembangkit Momen, Fungsi
Karakteristik, Probabilitas
Bersyarat, Sifat-sifat dari
Ekspektasi Bersyarat, Vektorvektor Gaussian.
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Teori Probabilitas
(3 SKS)
1. Mahasiswa dapat menjelaskan
prinsip dari teori probabilitas
2. Mahasiswa mampu
mengoperasikan teori-teori
probabilitas
3. Mahasiswa dapat menerangkan
teori probabilitas
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Pengukuran, alat-alat
pengukuran, construct,
bagaimana mengukur suatu
construct; Classical Test Theory,
Model pengukuran berdasarkan
Classical Test Theory,
Reliabilitas dan taksirannya,
Validitas dan taksirannya, Item
Response Theory
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Psikometrika
(3 SKS)
1. Mahasiswa dapat menjelaskan
prinsip dari psikometrika
2. Mahasiswa mampu
mengoperasikan psikometrika
3. Mahasiswa dapat menerangkan
psikometrika
UTS, UAS,
Kuis, Tugas,
Presentasi
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 31
15
16
[KM1] Memiliki
kemampuan dasar
untuk
mengembangkan diri
sesuai dengan
kebutuhan profesi
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia
nyata ke dalam model
statistika
[PP2.2] Mampu
menjelaskan penggunaan
statistika dalam
kehidupan sehari-hari
[KM1.1] Mampu
menyesuaikan diri
dengan kebutuhan
profesi
[PP2.1] Mampu
menggambarkan data
dalam permasalahan
nyata dengan metode
statistika dan bidang
ilmu terkait
Tugas Mandiri
Kuliah Interaktif, Diskusi
kelompok, Presentasi hasil
diskusi, Mengerjakan soalsoal yang diberikan
perorangan atau kelompok
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 32
Praktek Kerja
Lapangan
(3 SKS)
1. Konsep dasar data mining, 2.
Preprocessing data, 3.
Unsupervised learning method:
kernel kmeans, 4. Supervised
learning method: decision tree,
naive bayes, kernel linear
discriminant analysis (LDA), 5.
Support vector machine (SVM),
6. Support vector regression, 7.
Feature selection.
Papan Tulis,
OHP, LCD,
Komputer,
Software,
Buku Teks,
Diktat
Data Mining
(3 SKS)
1. Mahasiswa dapat menjelaskan
prinsip dari data mining
2. Mahasiswa dapat menerangkan data
mining
Untuk menyelesaikan Program Studi S1 Statistika Departemen MatematikaFMIPA UI,
mahasiswa diwajibkan untuk mengikuti kegiatan akademik dengan bobot minimal 144 (seratus
empat puluh empat) SKS dalam kurun waktu mimimal 3,5 tahun dan maksimal 6 tahun. Mata
kuliah yang harus diambil mahasiswa dalam program ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Distribusi Mata Kuliah
Jenis Mata Kuliah
Mata Kuliah Wajib
SKS
Universitas
18
Rumpun Sainstek
2
Fakultas
8
Departemen
39
Program Studi
53
24
Pilihan
Total
120
24
144
Total
Untuk mencapai kompetensi yang diharapkan, mata kuliah wajib akan memberikan
dasar teori statistika yang kuat bagi mahasiswa untuk dikembangkan sesuai dengan kelompok
studi atau bidang minat masing-masing mahasiswa. Mata kuliah pilihan memberi kebebasan
mahasiswa untuk lebih mendalami bidang statistika dan bidang lainnya yang terkait. Di dalam
struktur mata kuliah pilihan disediakan beberapa mata kuliah Topik Khusus yang dimaksudkan
untuk menampung minat mahasiswa dalam bidang tertentu. Mata kuliah Topik Khusus
diberikan sesuai dengan banyaknya peminat dan/atau permintaan pasar.
Kegiatan yang dilakukan dalam setiap mata kuliah, baik mata kuliah wajib maupun mata
kuliah pilihan meliputi kegiatan perkuliahan, diskusi, presentasi, responsi, dan tugas-tugas
bergantung pada kebutuhan masing-masing mata kuliah.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 33
3.2.
Kategori Kompetensi Utama
Kategori Kompetensi Utama adalah kategori kompetensi yang harus dicapai oleh
lulusan Program Studi S1 Statistika, berdasarkan Buku Praktek Baik dalam Penjaminan Mutu
Pendidikan Tinggi, Buku II tentang Kurikulum Program Studi, Kemendiknas, 2005; dan
Peraturan Presiden Nomer 8 Tahun 2012 tentang Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia
(KKNI). Parameter Kompetensi diberi kode KK1, KK2, KK3, PP1, PP2, KM1, dan KM2 yang
ditunjukkan pada Tabel 5 dan Struktur Kurikulum berdasarkan kategori ini ditunjukan pada
Tabel 6.
Tabel 5. Parameter Kompetensi
Parameter
Keterampilan di
Bidang Kerja
[Kode] Kompetensi
[KK1] Mampu menerapkan
Teknologi Informasi dan
Komunikasi (TIK) yang
sesuai sebagai pendukung
bidang statistika dan bidang
lainnya yang terkait.
[KK2] Mampu menerapkan
ilmu statistika dan bidang
ilmu terkait dalam pekerjaan
di dunia kerja
[PP1] Mampu
menyelesaikan model
statistika dan bidang ilmu
lainnya yang terkait
Penguasaan
Pengetahuan
[PP2] Mampu
mengidentifikasi
permasalahan dunia nyata ke
dalam model statistika
[PP3] Mampu menganalisis
perkembangan statistika dan
bidang lainnya yang terkait
Sub Kompetensi
[KK1.1] Mampu menggunakan TIK
sebagai pendukung bidang statistika
[KK1.2] Mampu memilih TIK yang
sesuai sebagai pendukung bidang
statistika
[PP1.1] Mampu menjelaskan teori
dan konsep statistika dan bidang ilmu
yang terkait
[PP1.2] Mampu menerapkan teori
dan konsep statistika dan bidang lain
terkait
[PP2.1] Mampu menggambarkan
data dalam permasalahan nyata
dengan metode statistika dan bidang
ilmu terkait
[PP2.2] Mampu menjelaskan
penggunaan statistika dalam
kehidupan sehari-hari
[PP3.1] Mampu menjelaskan teori
dan konsep statistika dan bidang ilmu
terkait
[PP3.2] Mampu mengoperasikan
teori-teori statistika dan ilmu terkait
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 34
Parameter
Kemampuan
Manajerial
Kompetensi
Sub Kompetensi
[KM1.1] Memiliki kepekaan dan
kepedulian terhadap masalah
lingkungan, kemasyarakatan,
bangsa, dan negara
[KM1.2] Memiliki integritas dan
mampu menghargai orang lain
[KM1.3] Mampu mengoperasikan
dan memanfaatkan teknologi
[KM] Memiliki kemampuan informasi komunikasi sebagai
dasar untuk mengembangkan pendukung bidang Statistika
diri sesuai dengan kebutuhan [KM1.4] Mampu menggunakan
profesi
bahasa lisan dan tulisan dalam
Bahasa Indonesia dan Bahasa
Inggris dengan baik
[KM1.5] Mampu berpikir kritis,
kreatif, dan inovatif, serta
memiliki keingintahuan
intelektual untuk memecahkan
masalah di tingkat individual dan
kelompok
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 35
Tabel 6. Struktur Kurikulum Berdasarkan Kategori Kompetensi Utama
KOMPETENSI
SASARAN
PARAMETER
KK1

Sikap dan Tata
Nilai
Umum
PP1
PP2
PP3
KM










Mampu
menyusun dan
mengomunika
sikan ide
Mampu
menerapkan
pengetahuan
matematika,
statistika dan
sains
CAPAIAN
PEMBELAJARAN
Moral/Agama
Keahlian Bahasa
Seni/Olahraga
Karakter
Kerjasama
Kemampuan Dasar
Kemipaan


Utama
KK2
  
Publikasi
 
Menguasai
ilmu dasar
matematika
dan statistika









 
 


Dasar-dasar
Matematika
Dasar-Dasar Statistika
MATA KULIAH
SKS
SMT
Agama
Bahasa Inggris
MPK Seni/Olahraga
2
3
1
2
1
1
MPKT Sains
6
1
MPKT Sosial & Humaniora
Praktek Kerja Lapangan
Biologi Umum
Kimia Dasar 1
Fisika Dasar
6
3
2
2
2
2
7
3
1
3
Matematika Dasar 1
2
1
Metode Statistika
Metode Penelitian
Kuantitatif
Aljabar Linier
2
1
2
6
4
2
Analisis 1
4
3
Logika & Himpunan
3
1
Matematika Dasar 2
4
2
Matematika Dasar Statistika
3
3
Pengantar Teori Probabilitas
2
4
Statistika Matematika 1
4
3
Statistika Matematika 2
4
4
Teori Matriks Statistika
3
3
Analisis Regresi 1
3
4
Metode Statistika Lanjut
2
2
%
15%
8%
49%
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 36
KOMPETENSI
SASARAN
PARAMETER
KK1
KK2
PP1
PP2


Menyelesaikan
permasalahan
dengan teori
statistika
Utama
Mengetahui
dasar-dasar
komputasi
khususnya
untuk
statistika
PP3



  




  





  









 Akademisi/Peneliti
 





Dasar-dasar Komputasi
MATA KULIAH
SKS
SMT
Matematika Aktuaria 1
Analisis Data
Matematika Keuangan
Analisis Regresi 2
Analisis Multivariat 1
Analisis Multivariat 2
Proses Stokastik 1
Teknik Sampling
3
3
4
3
3
3
3
3
5
6
4
5
5
6
4
4
Statistika Non-Parametrik
3
4
Analisis Runtun Waktu
2
5
Model Kerugian 1
Rancangan Percobaan 1
Metode Numerik
3
2
4
5
5
3
Algoritma dan
Pemrograman Statistika
2
2
Model Kerugian 2
3
6
Rancangan Percobaan 2
2
6
3
6

 Market Research
Teori Mikro dan Makro
Ekonomi
 Perbankan
 Saham
Matematika Aktuaria 2
3
6

Kewirausahaan
3
5
Proses Stokastik 2
3
6
Analisis Survival
3
5
Analisis Data Kategorik
3
6

Khusus
 Dasar-Dasar Statistika



KM1
CAPAIAN
PEMBELAJARAN
 



%
49%
4%
45%
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 37
KOMPETENSI
SASARAN
PARAMETER
KK1
KK2
PP1
PP2
PP3
KM1


Wira usaha





Khusus
CAPAIAN
PEMBELAJARAN






Biostatistician


Big Data

 
MATA KULIAH
SKS
SMT
Psikometrika
3
6
Teori Probabilitas
3
6
Analisis Regresi 2
3
6
Statistika Bayesian
3
5
Statistika Genome
3
5
Statistika Pengendalian
Mutu
3
5
Statistika Spasial
3
6
Data Mining
3
6
Teori Keputusan Statistika
3
5
Metode Survei
3
6
Topik Khusus 1
3
7
Topik Khusus 2
3
7
Skripsi
6
7
%
45%
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 38
Kurikulum PS Statistika juga merujuk pada pengguna statistikawan dan lembaga
statistika seperti FORSTAT yang berada di dalam IndoMS. Oleh karena itu ada beberapa
mata kuliah yang berpadanan dengan kurikulum minimal IndoMS seperti terlihat pada Tabel
7 berikut ini:
Tabel 7. Padanan Kurikulum Program Studi Statistika dengan Kurikulum IndoMS
Kurikulum Minimal
FORSTAT (IndoMS)
Kalkulus
SKS
SKS
Matematika Dasar 1
Matematika Dasar 2
Teori Matriks Statistika
2
4
3
Aljabar Linier
4
3
Metode Numerik
4
6
Analisis Data
3
Data Mining
3
Metode Statistika
2
Metode Statistika Lanjut
2
Metodologi Penelitian
Metode Penelitian Kuantitatif
2
Rancangan Percobaan
Rancangan Percobaan 1 & 2
4
Analisis dan Perancangan
Survey
Teori Sampling
3
Metode Survei
2
Statistika Matematika 1
4
Statistika Matematika 2
4
Analisis Regresi 1
3
Analisis Regresi 2
3
Statistika Non Parametrik
Statistika Non Parametrik
3
Analisis Data Kategorik
Analisis Data Kategorik
3
Analisis Runtun Waktu
Analisis Runtun Waktu
3
Analisis Multivariat
Analisis Multivariat 1
3
Analisis Multivariat 2
3
Algoritma dan Pemrograman Statistika
3
Kewirausahaan /Magang
2
Skripsi
6
Aljabar Matriks
Algoritma dan
Pemrograman
Analisa Data Eksplorasi
6
Mata Kuliah Terkait di Prodi Statistika
3
Basis Data/ Data Mining
Metode Statistika
Pengantar Statistika
Matematika 1 (Peluang)
Pengantar Statistika
Matematika 1 (Inferensia)
Analisis Regresi/ Pengantar
Model Linier
12
22
Komputasi Saintifik
Praktek Kerja Lapangan
Tugas Akhir/ Karya Ilmiah
6
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 39
3.3.
Rincian Kurikulum
Sebagai program studi yang berada di dalam Departemen Matematika FMIPA UI,
Rincian Kurikulum yang diberikan pada Program Studi ini terbagi menjadi beberapa
kelompok, yaitu Mata Kuliah Wajib Universitas, Mata Kuliah Wajib Rumpun Ilmu, Mata
Kuliah Wajib Fakultas, Mata Kuliah Wajib Departemen, yang masing-masing ditunjukkan
pada Tabel 8 sampai dengan Tabel 11, serta Mata Kuliah Wajib Program Studi, Mata Kuliah
Pilihan Bidang Statistika Murni, Aktuaria dan Terapan yang masing-masing diberikan pada
Tabel 12 sampai dengan Tabel 15. Mata Kuliah yang digolongkan pada Tabel 6 sudah
dimasukkan dalam rincian kurikulum Program Studi ini.
Tabel 8. Mata Kuliah Wajib Universitas
No
1
2
3
4
5
Kode
Nama Mata Kuliah
UIGE600002
MPKT Sains
UIGE600020-48 Olahraga/Seni
UIGE600003
Bahasa Inggris
MPKT Sosial dan
UIGE600001
Humaniora
UIGE600010-15 Agama
Term
1
1
1
SKS
6
1
3
2
6
2
Total
2
18
Prasyarat
Tabel 9. Mata Kuliah Wajib Rumpun Ilmu
No
1
Kode
UIST601110
Nama Mata Kuliah
Matematika Dasar 1
Term
1
Total
SKS
2
2
Prasyarat
Tabel 10. Mata Kuliah Wajib Fakultas
N
o
1
2
3
4
Kode
SCMA601200
SCCH601103
SCBI601112
Nama Mata Kuliah
Metode Statistika
Kimia Dasar 1
Biologi Umum
Fisika Dasar
Term
SKS
1
1
3
2
2
2
2
8
Total
Prasyarat
Mata Kuliah Wajib Departemen dan Mata Kuliah Wajib Program Studi diberikan
sebagai hasil pertimbangan untuk mencapai kompetensi lulusan yang diharapkan seperti
pada Tabel 3.6, yaitu Kategori Kompetensi Utama.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 40
Tabel 11. Mata Kuliah Wajib Departemen
No
1
2
3
4
Kode
SCMA601100
SCMA601111
SCMA601123
SCMA602131
Nama Mata Kuliah
Logika dan Himpunan
Aljabar Linier
Matematika Dasar 2
Analisis 1
Pengantar Teori
Probabilitas
Term
1
2
2
3
SKS
3
4
4
4
Prasyarat
Logika dan Himpunan
Matematika Dasar 1
Matematika Dasar 2
4
2
Statistika Matematika 1
6 SCMA602211
Statistika Matematika 1
3
4
7 SCMA602212
Statistika Matematika 2
4
4
8 SCMA602402
Metode Numerik
3
4
9 SCMA603533
Matematika Keuangan
4
4
Skripsi
7
6
Total
39
5 SCMA602005
10 SCMA604902
Metode Statistika,
Matematika Dasar 1
Statistika Matematika 1
Algoritma dan
Pemrograman / Algoritma
dan Pemrograman
Statistika,
Matematika Dasar 1,
Aljabar Linier
Matematika Dasar 2
Sudah Memperoleh 114
SKS
Tabel 12. Mata Kuliah Wajib Program Studi
No
Kode
1 SCST601001
2 SCST602002
3 SCST602008
4 SCST602007
5 SCST602006
Nama Mata Kuliah
Metode Statistika Lanjut
Algoritma dan
Pemrograman Statistika
Teori Matriks Statistika
Teknik Sampling
Statistika
Nonparametrik
Term
2
SKS
2
2
2
3
4
3
3
Prasyarat
Metode Statistika
Logika dan Himpunan,
Metode Statistika
Matematika Dasar 2
Statistika Matematika 1
4
3
Metode Statistika
6 SCST603009
Analisis Multivariat 1
5
3
7 SCST603013
Proses Stokastik 1
4
3
8 SCST603010
Analisis Regresi 1
4
3
9 SCST603014
10 SCST603012
Rancangan Percobaan 1
Model Kerugian 1
5
5
2
3
11 SCST603011
Matematika Aktuaria 1
5
3
12
13
14
15
Analisis Regresi 2
Analisis Multivariat 2
Analisis Runtun Waktu
Analisis Survival
Metode Penelitian
Kuantitatif
5
6
5
5
3
3
3
3
Statistika Matematika 1,
Teori Matriks Statistika
Statistika Matematika 1
Statistika Matematika 1,
Aljabar Linier
Analisis Regresi 1
Statistika Matematika 1
Statistika Matematika 1,
Matematika Keuangan
Analisis Regresi 1
Analisis Multivariat 1
Analisis Regresi 1
Statistika Matematika 1
6
2
Telah Memperoleh 70 SKS
SCST603016
SCST603015
SCST603018
SCST603201
16 SCST603020
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 41
No
Kode
17 SCST604106
18 SCST603019
19 SCST602003
Nama Mata Kuliah
Analisis Data Kategorik
Analisis Data
Matematika Dasar
Statistika
Term
6
6
SKS
3
3
3
3
Total
53
Prasyarat
Analisis Regresi 2
Rancangan Percobaan 1
Matematika Dasar 2
Tabel 13. Mata Kuliah Pilihan
No
Kode Mata
Kuliah
1 SCST603102
Mata Kuliah Wajib
Program Studi
Teori Keputusan
Statistika
Term
SKS
Prasyarat
5
3
Statistika Matematika 2
2 SCST603301
Kewirausahaan
5
3
-
3 SCST603202
Teori Mikro dan Makro
Ekonomi
5
3
-
4 SCST603204
Model Kerugian 2
6
3
Statistika Matematika 2
5 SCST603203
Matematika Aktuaria 2
6
3
Matematika Aktuaria 1
6 SCST603303
Statistika Genom
5
3
Metode Statistika,
Algoritma dan
Pemrograman Statistika
7 SCST603104
Proses Stokastik 2
6
3
Proses Stokastik 1
8 SCST603304
Statistika Pengendalian
Mutu
5
3
Statistika Matematika 1
9 SCST603017
Rancangan Percobaan 2
6
3
Rancangan Percobaan 1
10 SCST603302
Metode Survei
6
3
Metode Statistika
11 SCST603308
Statistika Spasial
7
3
Analisis Regresi 1
12 SCST603307
Psikometrika
7
3
Analisis Regresi 1
13 SCST603306
Data Mining
7
3
14 SCST604309
Praktek Kerja Lapangan
7
3
-
15 SCST603101
Statistika Bayesian
5
3
Statistika Matematika 2
16 SCST603105
Teori Probabilitas
6
3
Pengantar Teori Probabilitas
17 SCST603921
Topik Khusus 1
7
3
-
18 SCST603922
Topik Khusus 2
7
3
-
Total
54
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 42
Memperhatikan kompetensi yang diharapkan pada Tabel 5, mahasiswa harus mengambil
Mata Kuliah Pilihan yang dapat dipilih di antara Mata Kuliah yang tercantum pada Tabel 13.
Memperhatikan kompetensi yang diharapkan pada Tabel 6, mahasiswa harus mengambil
Mata Kuliah Pilihan yang dapat dipilih di antara Mata Kuliah yang tercantum pada Tabel 13.
Tabel 14 adalah mata kuliah yang didistribusikan pada 8 semester dan Gambar 2 adalah
Jejaring Mata Kuliah yang diberikan pada Program Studi S1 Statistika Departemen Matematika
FMIPA UI, sedangkan silabus tiap mata kuliah terlampir sebagai berikut.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika | 43
Tabel 14.Keseluruhan Mata Kuliah pada Delapan Semester
SEMESTER 1
MATA
Kode
KULIAH
Wajib
UIGE600002
UIGE600003
UIGE60002048
UIST601110
MPKT Sains
Bahasa
Inggris
Olahraga /
Seni
Matematika
Dasar 1
SKS
SEMESTER 2
MATA
Kode
KULIAH
Kode
MATA KULIAH
SKS
Kode
MATA KULIAH
SKS
2
SCMA602212
Statistika Matematika
2
4
4
SCMA603533
Matematika Keuangan
4
3
SCST603010
Analisis Regresi 1
3
UIGE600001
MPKT Sosial
& Humaniora
6
SCBI601112
3
UIGE60001015
Agama
2
SCMA602211
1
SCMA601120
4
SCST602003
2
SCMA601111
4
SCMA602402
Metode Numerik
4
SCST602006
Statistika Non
Parametrik
3
2
SCMA602131
Analisis 1
4
SCST602007
Teknik Sampling
3
2
SCST602008
Teori Matriks
Statistika
3
SCST602005
Pengantar Teori
Probabilitas
2
SCFI601110
Fisika Dasar
2
SCST603013
Proses Stokastik 1
3
22
0
Jumlah SKS
Wajib UI
Wajib UI
22
0
0
Wajib Rumpun
0
Wajib Rumpun
0
0
Wajib Fakultas
2
Wajib Fakultas
2
8
Wajib
Departemen
12
Wajib Departemen
6
Logika &
Himpunan
3
SCST601001
SCMA601200
Metode
Statistika
2
SCST602002
SCCH601101
Kimia Dasar
1
2
Wajib UI
Wajib
Rumpun
Wajib
Fakultas
Wajib
Departemen
Wajib
Prodi
Pilihan
Bebas
Jumlah
SKS
semester 1
SKS
SEMESTER 4
6
SCMA601100
Jumlah SKS
SEMESTER 3
19
10
2
4
3
Aljabar
Linier
Matematika
Dasar 2
Metode
Statistika
Lanjut
Algoritma &
pemrograman
Statistika
Jumlah SKS
Wajib UI
Wajib
Rumpun
Wajib
Fakultas
Wajib
Departemen
20
8
Biologi Umum
Statistika
Matematika 1
Matematika Dasar
Statistika
Jumlah SKS
0
Wajib Prodi
3
Wajib Prodi
7
Wajib Prodi
12
0
Pilihan
Bebas
0
Pilihan Bebas
0
Pilihan Bebas
0
19
Jumlah SKS
semester 2
19
Jumlah SKS
semester 3
21
Jumlah SKS
semester 4
20
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 44
Kode
SEMESTER 5
MATA
KULIAH
SKS
Kode
SEMESTER 6
MATA
KULIAH
SEMESTER 7
MATA
KULIAH
SK
S
Kode
SEMESTER 8
MATA
KULIAH
SKS
Kode
SKS
3
SCMA604902
Skripsi
6
SCMA604902
Skripsi
6
Wajib
SCST603016
SCST603009
SCST603011
SCST603012
SCST603201
SCST603108
SCST603014
Analisis
Regresi 2
Analisis
Multivariat 1
Matematika
Aktuaria 1
Model
Kerugian 1
Analisis
Survival
Analisis
Runtun Waktu
Rancangan
Percobaan 1
Analisis
Multivariat 2
Rancangan
Percobaan 2
Analisis Data
Kategorik
3
SCST603015
3
SCST603017
3
SCST604106
3
SCST603019
Analisis Data
3
3
SCST603020
Metode
Penelitian
Kuantitatif
2
3
SCST603017
Rancangan
Percobaan 2
3
SCST603921
Topik Khusus 1
3
SCST603921
Topik Khusus 1
3
3
SCST603104
Proses Stokastik
2
3
SCST603922
Topik Khusus 2
3
SCST603922
Topik Khusus 2
3
3
SCST603105
Teori
Probabilitas
3
SCST604309
Praktek Kerja
Lapangan
3
3
SCST603204
Model Kerugian
2
3
SCST603307
Psikometrika
3
3
SCST603203
Matematika
Aktuaria 2
3
SCST603308
Statistika
Spasial
3
3
SCST603301
Metode Survei
3
SCST603306
Data Mining
3
Wajib UI
0
Wajib UI
0
Wajib UI
0
2
3
3
2
Pilihan
SCST603101
SCST603304
SCST603301
SCST603102
SCST603303
SCST603202
Statistika
Bayesian
Statistika
Pengendalian
Mutu
Kewirausahaan
Teori
Keputusan
Statistika
Statistika
Genom
Teori Mikro
dan Makro
Ekonomi
Wajib UI
0
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 45
Wajib
Rumpun
Wajib
Fakultas
Wajib
Departemen
Wajib Prodi
Pilihan Bebas
Jumlah SKS
semester 1
0
Wajib Rumpun
0
Wajib Rumpun
0
Wajib Rumpun
0
0
Wajib Fakultas
0
Wajib Fakultas
0
Wajib Fakultas
0
0
20
18
20
Wajib
Departemen
Wajib Prodi
Pilihan Bebas
Jumlah SKS
semester 2
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 46
0
13
18
13
Wajib
Departemen
Wajib Prodi
Pilihan Bebas
Jumlah SKS
semester 3
6
0
18
6
Wajib
Departemen
Wajib Prodi
Pilihan Bebas
Jumlah SKS
semester 4
6
0
6
6
Gambar 2. Jejaring Mata Kuliah
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 47
Tabel 15. Silabus Mata Kuliah Program Studi S1 Statistika
No.
NAMA KULIAH
SKS
TUJUAN
SILABUS
PUSTAKA
1
Metode Statistika
2
Mahasiswa mampu menjelaskan konsep-konsep
dasar statistika dan penggunaannya
Probabilitas, Probabilitas Bersyarat; Variabel Acak dan
Distribusi Probabilitas; Pengenalan Distribusi: Distribusi
ProbabilitasVariabel Acak Diskrit (Distribusi Binomial,
Distribusi Poisson, Distribusi Hipergeometrik), Distribusi
Probabilitas Variabel Acak Kontinu (Distribusi Normal),
Distribusi Sampling, Dalil Limit Pusat, Distribusi Chi Kuadrat,
Distribusi t, Distribusi F; Inferensi statistik: Penaksiran Interval
dan Pengujian Hipotesis untuk satu populasi dan dua populasi.
R. E. Walpole, R. H. Myers, S.L. Myers & K.Ye.
Probability & Statistics for Engineers and
Scientists, 7th ed, 2002, Prentice Hall International
Edition.
J. T. Mc Clave & F. H. Dietruch., Statistics, 9th ed.,
2003, Prentice Hall
R. A. Johnson, & G. K. Bhattacharyya, Statistics:
Principles and Methods, 3rd ed., 1996, John Willey
& Sons
2
Metode Statistika
Lanjut
2
Mahasiswa mampu menjelaskan konsep-konsep
dasar inferensi statistika dan penggunaannya
Uji Chi Kuadrat: Uji Independensi, Uji Homogenitas, Uji
Kecocokan; Regresi Linier Sederhana; Analisis Variansi Satu
Arah.
Algoritma &
Pemrograman
Statistika
2
Mahasiswa dapat menggunakan beberapa
software statistika seperti R, SPSS, Minitab,
Eviews, Mathematica sebagai penunjang untuk
menyelesai-kan masalah-masalah riil yang
berkaitan dengan statistika.
Pengenalan fasilitas software (R, SPSS, Minitab, Eviews,
Mathematica), manajemen data (entry data, import, export dan
transformasi data), statistika deskriptif (ukuran pemusatan dan
penyebaran data, grafik), inferensi statistika dasar (interval
kepercayaan, uji hipotesis mean, proporsi, dan variansi, uji chi
square), simulasi Monte Carlo.
Analisis 1
4
Mahasiswa mampu menjelaskan konsep analisis
yang lebih menekankan ‘kenapa’ dan ‘bagaimana
jika’ dari pada sekedar memakai prosedur
pemecahan masalah. Pada kuliah ini konsep
analisis akan dituangkan pada Sistem Bilangan
Real, Barisan dan Konvergensi, Limit sebuah
Fungsi, dan kontinuitas sebuah fungsi, serta
konsep turunan dan integral.
Sistem bilangan real:sifat aljabar, keterurutan, kelengkapan,
supremum dan infimum beserta aplikasinya, Barisan, Pengenalan
deret, Limit fungsi, Fungsi kontinu, Keterturunan, dan Integral
Riemann.
R. E. Walpole, R. H. Myers, S.L. Myers & K.Ye.
Probability & Statistics for Engineers and
Scientists, 7th ed, 2002, Prentice Hall International
Edition.
J. T. Mc Clave & F. H. Dietruch., Statistics, 9th ed.,
2003, Prentice Hall
R. A. Johnson, & G. K. Bhattacharyya, Statistics:
Principles and Methods, 3rd ed., 1996, John Willey
& Sons
Peter Dalgaard, Introductory Statistics with R, 2004,
Springer
Andy Field, Discovering Statistics Using SPSS
(Introducing Statistical Method), 3rd ed, 2009,
SAGE Publication Ltd.
Barbara F. Ryan, Brian L. Joiner, Jonathan D. Cryer,
MINITAB Handbook: Update for Release 16, 6th
ed, 2012, Brooks Cole
William E. Griffiths, R. Carter Hill, Guay C. Lim,
Using EViews for Principles of Econometrics, 4th
ed, 2011, Wiley.
Paul R. Wellin, Programming with Mathematica: An
Introduction, 4th revised ed, 2013, Cambridge
University Press.
Robert G. Bartle & Donald R. Sherbert, Introduction
to Real Analysis, 3rd ed., 2000, John Wiley & Sons,
Inc.
R.P. Burn, Numbers and Functions Steps into
Analysis, 2nd ed.,2004, Cambridge University
Press.
3
4
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 48
No.
NAMA KULIAH
SKS
TUJUAN
SILABUS
5
Teori Matriks
Statistika
3
Mahasiswa mampu mengenali suatu persamaan
fungsi yang dapat dieks-presikan dalam bentuk
matriks. Mahasiswa dapat membentuk turunan
vektor atau matriks dari fungsi beserta turunan
tingkat tinggi dan turunan parsial.
6
Pengantar Teori
Probabilitas
2
Mahasiswa mampu memahami konsep-konsep
probabilitas secara mendalam, dalam kaitannya
dengan pendekatan teori ukur.
7
Teori Probabilitas
2
Mahasiswa mampu memahami konsep-konsep
probabilitas secara mendalam, dalam kaitannya
dengan pendekatan teori ukur.
Ruang Lp, Momen dan Fungsi Pembangkit Momen, Fungsi
Karakteristik, Probabilitas Bersyarat, Sifat-sifat dari Ekspektasi
Bersyarat, Vektor-vektor Gaussian.
8
Teknik Sampling
3
Mahasiswa mampu menjelaskan beberapa cara
pengambilan sampel, konsep penaksiran
parameter untuk masing-masing teknik
pengambilan sampel dan dapat memilih teknik
pengambilan sampel yang tepat di lapangan
Pendahuluan; Sampling Acak sederhana; Sampling sistematik;
Sampling Stratifikasi; Sampling dengan probabilitas sebanding
dengan ukuran sampel; Sampling kelompok; Sampling
kelompok bertingkat; taksiran ratio dan taksiran regresi.
9
Analisis Multivariat 1
3
Mahasiswa mampu menjelaskan konsep-konsep
dasar dalam analisis multivariat dan mampu
menentukan model (analisis) yang sesuai dengan
data.
Pengenalan Materi dan prinsip dasar aljabar matriks dalam
analisis multivariat: fungsi dari analisis multivariat dalam suatu
kondisi di lapangan, prinsip dasar analisis univariat dan analisis
multivariat, perbedaan metode dependensi dan independensi,
analisis data menggunakan analisis multivariat. Karakter dan
penyajian data multivariat, Distribusi Multivariat Normal:
Multivariate Normal Density Function, Sifat-sifat Variabel Acak
Multivariat Normal, Estimasi dalam Multivariat Normal,
mencocokkan Multivariat Normal, Outlier (Pencilan), Pengujian
Satu atau Dua Mean Vektor, Multivariat Analisis Variansi
(Manova).
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 49
Pada kuliah ini dibahas partisi matriks disertai dengan operasi
perkalian, penjumlahan dan transpose. Rank dan inversdari
partisi matriks. Determinan, Invers yang diperumum.
Dekomposisi bentuk matriks kuadrat dan Cholesky. Linier,
bilinear. Mahasiswa dapat membentuk turunan vektor atau
matriks dari fungsi beserta turunan tingkat tinggi dan turunan
parsial.
Matriks, sub matriks dan matriks partisi, Sifat-sifat operasi ,
trace pada matriks,partisi , Rank, determinan dan inverspada
matriks partisi,Generalized Inverses(Invers yang diperumum),
Sistem Linier padaGeneralized Inverses matriks (matriks yang
diperumum), Linier, Bilinierdan Quadratic Form pada matriks
partisi, Turunan vektor atau matriks dari fungsi beserta sifatsifatnya, Turunan orde dua dan turunan parsial dari matriks
invers, Turunan dari Generalized Inverses, Kronecker
Productdan operasinya.
Aljabar dan Aljabar Sigma,Ukuran Probabilitas (Probability
Measure) pada suatu Sigma Aljabar dan Sifat-sifatnya,Variabel
Random dan Vektor Random serta sifat-sifatnya, Fungsi
Distribusi dari Variabel Random dan Vektor Random, Fungsi
dari Variabel Random, Ekspektasi dari Variabel Random.
PUSTAKA
D. A. Harville, Matrix Algebra from Statistician’s
Perspective, 2000, Springer-Verlag, New York.
Athreya, K. B. and Lahiri, S. N. (2006). Measure
Theory and Probability Theory. Springer.
H. Körezlioğlu and A. Bastıyalı Hayfavi: Elements of
Probability Theory, METU Press, 2001.
Durrett, R. A. (1996). Probability: Theory and
Examples. Duxburry Press.
Athreya, K. B. and Lahiri, S. N. (2006). Measure
Theory and Probability Theory. Springer.
A. N. Shiryaev: Probability, Springer-Verlag, 1995.
Cochran, W, Sampling Technique, 3rd ed., 1977, John
Wiley.
R. L. Scheffer, W. Mendenhal, & et. al, Elementary
Survey Sampling, 5th ed., 1995, PWS-Kent,
Publ.Co.
Michael Borenstein, Hannah Rothstein, Jacob Cohen,
Sample Power2.0, 2001, SPSS Inc – USA.
A.C. Rencher, Methods of Multivariate Analysis, 2nd
ed., 2002, Wiley Series in Probability & Statistics,
Canada.
S. Sharma, Applied Multivariate Techniques, 1996,
John Wiley & Sons, New York.
No.
NAMA KULIAH
SKS
TUJUAN
SILABUS
PUSTAKA
10
Analisis Multivariat 2
3
Memperkenalkan mahasiswa dengan analisis
multivariate lanjutan sehingga mampu mengenali
(mendeteksi) suatu permasalahan dunia nyata
yang dapat dimodelkan dan dianalisis
menggunakan analisis multivariat.
A.C. Rencher, Methods of Multivariate Analysis, 2nd
ed., 2002, Wiley Series in Probability & Statistics,
Canada.
S. Sharma, Applied Multivariate Techniques, 1996,
John Wiley & Sons, New York.
11
Proses Stokastik 1
3
Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar
dari proses stokastik dan mampu
menggunakannya untuk mengembangkan dan
menganalisa model probabilitas yang menangkap
fitur menonjol dari sebuah sistem sehingga dapat
diprediksi efek jangka panjang dan jangka pendek
dari keacakan/randomness dalam sistem tersebut.
12
Proses Stokastik 2
3
Mata kuliah ini adalah lanjutan dari proses
stokastik I dan bertujuan untukmempela-jari
model probabilitas dan melibatkan berbagai teori
yang seimbang dengan aplikasinya.
13
Analisis Regresi 1
3
Mahasiswa memahami pembentukan model
regresi linier dan dapat menggunakannya dengan
baik dan benar dalam permasalahan nyata.
Analisis Korelasi Kanonik: Korelasi & Variat kanonik,
pendekatan geometr & analitis untuk korelasi kanonic, Test of
significance, Hubungan analisis korelasi kanonic dengan teknik
Multivariate lainnya. Analisis Komponen Utama (PCA): dasar
geometri & Aljabar dari Komponen Utama, analisis komponen
utama, plot Komponen Utama, interpresi dari PCA. Analisis
Faktor, Analisis Cluster: ukuran similaritas or disimilaritas,
Cluster Hierarki vs Cluster Nonhierarki, pemilihan variabel
dalam pengelompokan. Analisis regresi multivariate: Regresi
Ganda Univariat, pendugaan regresi ganda multivariat, pengujian
hipotesis regresi ganda multivariat. Prosedur grafik:
Multidimensional Scaling (MDS), Analisis korespondensi,
Biplots, dan Analisis Diskriminan.
Pendahuluan; Variabel Acak, Variabel Acak Diskrit dan
Kontinu, Ekpektasi Variabel Acak, Peluang Bersyaratdan
Ekpektasi Bersyarat
Rantai Markov: Pendahuluan, Persamaan ChapmanKolmogorov, Klasifikasi Keadaan, Limiting Probabilities,
Beberapa aplikasi rantai Markov, Mean time Spent in Transient
States, Branching Process, Time Reversible Markov Chain,
Distribusi Eksponensial dan Proses Poisson: Pendahuluan,
Distribusi Eksponensial, Proses Poisson, Generalisasi Proses
Poisson
Rantai Markov Waktu Kontinu: Pendahuluan Rantai Markov
Waktu Kontinu, Proses Kelahiran dan Kematian, Fungsi Peluang
Transisi, Limiting Probabilities, Time Reversibility,
Uniformization
Teori Pembaharuan (Renewal Theory) dan Aplikasinya :
Pendahuluan Teori Pembaharuan, Distribusi dari N(t), Teorema
Limit dan Aplikasinya, Reneal Reward Process, Regenerative
Process, Semi Markov Process, The Inspection Paradox,
Computing the Renewal Function, Application to Patterns.
Brownian Motion dan Proses Stasioner: Brownian Motion,
Hitting Times, Maximum Variable, and The Gambler’s Ruin
problem, Various on Brownian Motion, Pricing Stock Options,
White Noise andGaussian Process, Stationary and Weakly
Stationary Process
Stochastics Simulation: The simulation Procedure,
Multiplicative Congruential Random Number Generators, The
Inversion Methods for Generating Simulated Outputs from
Continuous Disributions, The Table Look-Up Methods for
Discrete Probability Distributions, The Polar Method for
Generating Simulated Normal Distribution Values, Sample Size
and Precision.
Pendahuluan Regresi Linier Sederhana, Asumi-asumsi dalam
pemodelan, Analisis Regresi Linier Sederhana, Analisis Regresi
Linier Berganda (penyajian bentuk matriks, matriks variansi,
matriks korelasi, dan multikolinieritas), Pembentukan Model:
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 50
Sheldon M.Ross, W. Introduction to Probability
Models, 10th ed, 2010, Academic Press.
H.M. Taylor & S. Karlin, An introduction to
Stochastic Modelling, 3rd ed., 1998, Academic
Press.
Sheldon M.Ross, W. Introduction to Probability
Models, 10th Edition, 2010, Academic Press.
Robin Cunningham, FSA dkk, Models for
Quantifying Risk, 2nd Edition, 2006, Actex
Publication, Inc. Winsted Connecticut
D. C. Montgomery, E. A. Peck, & G. Geoffrey
Vining, Introduction to Linear Regression Analysis
5th ed, 2012, Wiley series in probability and
statistic, United States of America.
No.
NAMA KULIAH
SKS
TUJUAN
SILABUS
PUSTAKA
Variabel independent kuantitatif dan kualitatif dan interaksi, data
pencilan dan influensial, Tabel ANOVA terkait.
W. Mendenhall & T. Sincich, A Second Course in
Statistics: Regression Analysis, 1996, Prentice Hall
Inc., New Jersey.
14
Analisis Regresi 2
3
Mahasiswa memahami berbagai metode
pemodelan linier dan dapat menggunakan-nya
dengan baik dan benar dalam permasalahan
nyata.
Masalah Multikolinearitas; Transformasi Data; Analisis
Residual: Heteroskedastisitas, Ketidaknormalan, Outlier,
Autokolinearitas; Regresi linier piecewise, weighted leastsquare;
Regresi logistic sederhana dan ganda: interpretasi koefisien, odds
ratio, pengujian model, estimasi, seleksi variable; table
kontingensi, pemodelan log linier; aplikasi pada permasalahan
nyata, interpretasi.
D. C. Montgomery, E. A. Peck, & G. Geoffrey
Vining, Introduction to Linear Regression Analysis
5th ed, 2012, Wiley series in probability and
statistic, United States of America.
W. Mendenhall & T. Sincich, A Second Course in
Statistics: Regression Analysis, 1996, Prentice Hall
Inc., New Jersey.
15
Rancangan Percobaan
1
3
Mahasiswa memahami konsep model matematika
dan pemisalan-pemisalan dasarANOVA dan
penerapannya pada data.
Peninjauan konsep-konsep statistika yang diperlukan (sampel
acak, dll), Model matematika dan pemisalan-pemisalan dasar,
Taksiran kuadrat terkecil; persamaan-persamaan normal, Fungsi
estimable, Teorema Gauss-Markov, Bentuk kanonik pemisalan
dasar, Konstruksi elipsoida kepercayaan, Statistik uji F. Metode
contrast Scheffe dan Tukey.
16
Analisis Runtun
Waktu
3
Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar
teori runtun waktu dan membentuk model
berdasarkan data runtun waktu.
Pendahuluan, Konsep dasar runtun waktu; Kestasioneran; Fungsi
Autokorelasi, Model untuk Runtun Stasioner (ARIMA Model),
Model untuk Runtun Non Stasioner, Spesifikasi Model, Estimasi
Parameter Model, Diagnostik Model, Peramalan, Model
Musiman (SARIMA Model).
Hardeo Sahai and Mohamed I. Ageel, The Analysis of
Variance: Fixed, Random and Mixed Models,
2000, Birkhauser.
Scheffe, The Analysis of Variance, John Wiley &
Sons, Inc., New Jersey, 1959.
C.W. Donald, H.S. John, A First Course in the
Design of Experiments: A Linear Models
Approach, 2000, Weber, New York.
J.D. Cryer, et.al. Time Series Analysis with
Applications in R, 2008, Springer Texts in
Statistics.
Box, G. et G. Jenkins, Time Series Analysis:
Forecasting and Control, 1970, Holden-Day.
17
Statistika
Nonparametrik
3
Mahasiswa dapat memilih Uji Statistik
Nonparametrik yang tepat
untuk setiap data yang dihadapi
Conover, W.J., 1980, Practical Nonparametric
Statistics 2 ed., John Wiley Sons, New York
18
Statistika Bayesian
3
Mata kuliah ini menjelaskan tentang konsep
inferensi statistika berdasarkan metode Bayesian
Pendahuluan: Statistika deskriptif, inferensial dan beberapa
pengertian yang digunakan dalam statistika nonparametric, Uji
Binomial & CI, Uji kuantil dan CI, Uji ChiSquare, Kolmogorov
dan Cox Stuart, Mc Nemar, Sign Test, Wilcoxon test,
Randomization, Mann-Whitney & CI, Smirnov, Squared Rank
Test dan quiz, Uji Klottz, Smirnov, Cramer von Mises, Uji
Kruskal Wallis dan tabel kontingensi r x s, Uji Koefisien korelasi
Kendall Tau, Uji Quade dan Friedman, Regresi Nonparametrik,
Regresi monotonik. Review statistika nonparametrik dan
membahas jounal yang berkaitan dengan statistika
nonparametric.
Pendahuluan, Inferensi Bayesian untuk Variabel Random
Diskrit,Inferensi Bayesian untuk Proporsi Binomial, Comparing
Bayesian and Frequentist Inference for Proportion, Inferensi
Bayesian untuk Selisih Dua Mean, Inferensi Bayesian untuk
Regresi Linear Sederhana.
19
Analisis Data
Kategorik
3
Mahasiswa mampu menjelaskan konsep-konsep
dan teknik pemodelan data kategorik serta
penerapannya pada masalah-masalah real.
Pada mata kuliah ini akan dipelajari metode – metode untuk
menganalisis data kategorik, berdasarkan perspektif maksimum
likelihood (frequentist). Topik pokok yang dibahas adalah
statistika descriptive dan inferensi untuk table kontingensi dua
arah dan tiga arah, generalized linear models untuk response yang
diskrit, binary regressionmodels (dengan penekanan pada regresi
A. Agresti Categorical Data Analysis, 2nd edition,
2002, Wiley.
Laura A. Thompson, S-PLUS (and R) Manual to
Accompany Agresti’s Categorical Data Analysis
(2002), 2nd edition,2006.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 51
William M.Bolstad, Introduction to Bayesian
Statistics, 2nd Edition, 2007, John Wiley & Sons
No.
NAMA KULIAH
SKS
TUJUAN
20
Model Linier Umum
3
Memperkenalkan kepada mahasiswa tentang
bentuk umum dari persamaan linier dan
bagaimana menganalisis data dengan berbagai
jenis variable dependen.
21
Teori Keputusan
Statistika
3
Mahasiswa dapat mengerti tentang teori
pengambilan keputusan pada beberapa kondisi
dan dengan beberapa metode.
22
Statistika
Pengendalian Mutu
3
Mahasiswa mampu menjelaskan dan
menggunakan teori statistika pada persoalan
pengendalian mutu
23
Rancangan Percobaan
2
3
Mahasiswa dapat menentukan model rancangan
percobaan yang sesuai dengan permasalahan yang
dihadapi dan mampu menganalisis data yang
diperoleh.
24
Analisis Survival
3
Memperkenalkan mahasiswa dengan teknikteknik analisis statistik untuk data waktu hingga
peristiwa tertentu terjadi (time to event data).
Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar
cara memperlakukan time to event data untuk
kepentingan analisis serta permodelan, dan
mampu melakukan berbagai tehnik analisis
statistik baik pada data-data survival time yang
tersensor (censored) maupun yang terpancung
(truncated)
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 52
SILABUS
logistic), multi-category logit models untuk respons yang nominal
dan ordinal, model loglinier untuk table kontingensi, dan matched
pairs.
Pada Generalized linear models (GLMs) akan dipelajari
kerangka pemersatu dari regresi. Contoh dari GLM meliputi
regresi linear, model log-linear, dan regresi logistik. GLMs dapat
digunakan untuk memodelkan data kontinu, biner, ordinal,
nominal, dan count data. Kuliah ini meliputi parameterisasi
model, estimasi parametrik dan semiparametrik, inferensi, dan
interpretasi model.
Pendahuluan :Nomative & Descriptive decision theory,Rational
& right decision, Risk, Ignorance,Certainty, Certainty Trees,
Decision Matrix; Decision under ignorance: Maximax Rule,
Minimax Regret Rule, Optimist-Pessimist Rule; Decision under
risk: Maximum Expected Value, Bayesian Decision Theory;
Utility Theory: Interval utility score, Monetary values vs utility,
Von Neumann-Morgenstern Utility Theory, Criticism of Utility
Theory; Causal Decision Theory; Scoring rules; Value of
information.
Konsep dasar; Bagan kendali untuk variabel (bagan 𝑥̅ dan R;
bagan 𝑥̅ dan S); Bagan kendali untuk bagian yang ditolak; Bagan
kendali untuk ketidak sesuaian; Bagan kendali untuk
ketidaksesuaian per unit; Rational Subgrouping; Batas
Probabilitas untuk bagan kendali 𝑥̅ dan R; Batas probabilitas
untuk bagan kendali untuk ketidaksesuaian dan untuk bagan
kendali untuk ketidaksesuaian per unit; Analisis dari kapabilitas
proses; Analisis pareto; Diagram sebab-akibat; Bagan kendali
untuk rata-rata bergerak; Bagan kendali 𝑥̅ dengan trend linier;
Cumulative Sum Control Chart.
Prinsip dasar rancangan, Analisis Variansi, Rancangan Acak
Sempurna, Rancangan Blok Acak Lengkap, Rancangan Blok
Acak Tak Lengkap Seimbang, Rancangan Bujur Sangkar Latin,
Graeco Latin Square, Rancangan Faktorial, Rancangan Faktorial
2k, Bloking dan Counfounding dalam Faktorial 2k, Rancangan
Fraksional Faktorial, Aturan EMS, Rancangan Nested dan Split
Plot.
Kuantitas-kuantitas dasar pada analisa survival:
Pendahuluan: contoh - contoh kasus dan tipe data pada survival
analysis, Fungsi survival, Fungsi hazard, Fungsi mean residual
life dan median life, Model - model parametrik untuk data
survival; Pemancungan dan Penyensoran: Pendahuluan,
Penyensoran kanan, Penyensoran kiri atau interval,
Pemancungan, Konstruksi likelihood untuk data terpancung dan
tersensor; Penaksiran nonparametrik pada data tersensor
kanan dan terpancung kiri: Pendahuluan, Pendugaan untuk
fungsi survival dan hazard kumulatif untuk data tersensor kanan,
Pointwise confidence interval untuk fungsi survival, Confidence
band untuk fungsi survival, Point and interval estimation untuk
PUSTAKA
G.A. Seber and A.J. Lee, Linear Regression Analysis
(2nd Ed), 2003, John Wiley & Sons.
P. McCullagh and J.A. Nelder, Generalized Linear
Models (2nd Ed), 1989, Chapman & Hall.
Michael D. Resnik, Choices, An Introduction to
Decision Theory, 1987, University of Minnesota
Press, London
E. L. Grant & R. S. Leavenmorth., Statistical Quality
Control; 7th ed, 1999, McGraw-Hill, New York.
Douglas C. Montgomery, Introduction to Statistical
Quality Control , 4th ed., 2002, John Wiley &
Sons, New York.
Douglas C. Montgomery, Design and Analysis
Experiments, 5th ed.,2001, John Wiley & Sons,
New York.
William G. Cochran & Gertrude M. Cox.,
Experimental Designs, 2nd ed., 1992, John Wiley
& Sons.
J. P. Klein, & M. L. Moeschberger, Survival
Analysis: Techniques for Censored and Truncated
Data, 1997, New York: Springer-Verlag Inc.
D. London, Survival Models and their simulation,
1998, Actex Publications.
M. Gauger, Course 3 Student Manual (Vol.1), 2000,
Actex Publications.
No.
NAMA KULIAH
SKS
TUJUAN
SILABUS
mean dan median survival time, Estimator untuk fungsi survival
untuk data terpancung kiri dan tersensor kanan; Uji hipotesis:
Pendahuluan, Uji satu sample, Uji dua sample atau lebih, Uji
trend; Regresi hazard proporsional semiparame- trik dengan
kovariate tetap: Pendahuluan, Likeli-hood parsial untuk data
time to event distinct, Likelihood parsial jika ada ties, Uji lokal
dan uji global.
Pendahuluan tentang Data Spasial, Proses Spasial, Fungsi
Kovariansi, Model-model Semivariogram, Semivariogram
Eksperimental, Model Linier Umum, Interpolasi dan Prediksi
Spatial, Metode Kriging: Simple Kriging, Ordinary Kriging,
Universal Kriging dan Multivariat Kriging (CoKriging).
25
Statistika Spatial
3
Mahasiswa mampu menjelaskanapa yang
dimaksud dengandata spasial, fungsi kovariansi
spasial, model –model semivariogram, bagaimana
menghitungsemivariogram eksperimental dan
menentukan model semivariogram yang cocok
dengan data, serta mampumemodelkan data
spatial secara tepat untuk memecahkan masalah –
masalah yang terkait dengan data spatial.
26
Metode Survei
3
27
Psikometrika
3
Mahasiswa mampu menjelaskan apa yang
dimaksud dengan suatu survei, alasan mengapa
dilakukan survei, macam-macam survei,
bagaimana merancang alat ukur untuk survei,
bagaimana merancang dan melaksanakan suatu
survei serta mampu melakukan survei dengan
metode yang benar.
Mahasiswa mengerti tentang arti pengukuran, alat
pengukuran, model pengukuran dan dapat
membuat alat ukur (khususnya di bidang
psikologi) dengan baik dan akurat.
Pendahuluan: alasan melakukan survei dan komponenkomponen dalam survei; Error dalam survei, Complex sampling
: menentukan metode sampling yang tepat, sample frame, unit
sampel, ukuran sampel, alokasi sampel; Menangani nonresponse dalam survei; Metode pengumpulan data, Merancang
kuesioner; Mempersiapkan data untuk analisis; Kode etik dalam
survei; Menentukan Survei Error; Merancang Quick Count.
Pengukuran, alat-alat pengukuran, construct, bagaimana
mengukur suatu construct; Classical Test Theory, Model
pengukuran berdasarkan Classical Test Theory, Reliabilitas dan
taksirannya, Validitas dan taksirannya, Item Response Theory
28
Analisis Data
Kuantitatif
3
Mahasiswa dapat mempersiapkan data untuk
analisis, mengerti metode-metode statistika dan
masing-masing kegunaan-nya. Menganalisis data
dengan metode yang tepat dan menyimpulkan
hasil analisis data untuk menjawab tujuan
penelitian.
Memeriksa reliabilitas dan validitas alat ukur. Mempersiapkan
data untuk analisis. Mengubah data kontinu menjadi data
katagorik. Menganalisis data berdasarkan deskripsi data.
Menganalisis data berdasarkan metode-metode statistika dasar
yang tepat. Menganalisis data dengan metode SEM. Memilih
metode yang tepat untuk menganalisis data lapangan dan mengkomunikasikan hasil analisis data yang didapat.
29
Matematika Aktuaria
1
3
Memperkenalkan mahasiswa dengan berbagai
perangkat matematika yang digunakan untuk
memodelkan dampak finansial dari suatu kontrak
antar agen-agen ekonomi, sebagai akibat dari
suatu ketidakpastian di masa depan. Mahasiswa
diharapkan mampu menjelaskan dengan baik
konsep dasar matematika asuransi jiwa, dan
Teori bunga dan probabilitas, Peubah acak untuk usia kegagalan;
contoh dari model survival parametrik; peubah acak untuk waktu
kegagalan; central rate; model survival pilihan. Definisi tabel
usia; bentuk tradisional dari tabel usia; penurunan fungsi dari
jumlah hidup; metode untuk usia non-integral; tabel usia pilihan;
ringkasan tabel usia. Model stokhastik diskrit; pendekatan
deterministik grup; model stokhastik kontinu; model pembayaran
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 53
PUSTAKA
N. A. C. Cressie Statistics for Spatial Data (1993),
John Wiley & Sons.
O. Schabenberger and C. A Gotway. Statistical
Methods for Spatial Data Analysis (2005),
Chapman & Hall.
W. N. Venables and B. D. Ripley Modern Applied
Statistics with S. Fourth Edition (2002), Springer.
Isaaks, E.H. and Srivastava, R.M. (1989), An
Introduction to Applied Geostatistics, Oxford
Univ. Press.
John W. Creswell, Research Design, 3 ed, 2009, Sage
Publication Inc.
Jr. Floyd J. Fowler, Survey Research Method, 4ed,
2009, Sage Publication Inc.
Louis M. Rea, Designing and Conducting Survey
Research, 3 ed, 2005, John Wiley & Sons, Inc,
USA.
Charles L. Hulin, Fritz Drasgow, Charles K.Parsons,
Item Response Theory, 1983, Dow Jones-Irwin,
USA.
Susan E, Embretson, Steven P.Reise, Item Response
Theory for Psychologists, 2000, Lawrence
Erlbaum Associates Publisher.
Tenko Reykov and George A. Marcoulides,
Introduction to Psychometric Theory, 2011, Taylor
& Francis Group, LLC.
Donald J.Treiman, Quantitative Data Analysis, 2009,
John Wiley & Sons.
Victoria Bernhardt, Data Analysis, 2 ed, 2004, Eye on
Education, Inc.
Peck Olsen Devore, Introduction to Statistics and Data
Analysis, 2001, Duxbury, USA.
R. Cunningham, T. Herzog, R. London. Model for
Quantifying Risk 3rd Edition. ACTEX Academic
Series, 2008.
No.
NAMA KULIAH
SKS
TUJUAN
SILABUS
pendekatan aktuaria dalam menaksir tarif dari
berbagai kontrak keuangan yang menimbulkan
klaim finansial tertentu di masa depan (contingent
financial claim)
tertentu di masa depan dengan pembayaran yang beragam.
Model anuitas seumur hidup; model anuitas sementara; model
anuitas seumur hidup tertunda; anuitas tertentu di masa depan
yang dibayarkan lebih dari satu kali dalam setahun. Skema
pendanaan tahunan untuk model pembayaran tertentu di masa
depan; analisa peubah acak; skema pendanaan pembayaran
kontinu.
PUSTAKA
30
Matematika Aktuaria
2
3
Mata kuliah ini merupakan lanjutan dari
Matematika Aktuaria I. Dalam mata kuliah ini
akan diperkenalkan berbagai perangkat
matematika yang digunakan untuk memodelkan
dampak finansial dari suatu kontrak antar agenagen ekonomi, sebagai akibat dari suatu
ketidakpastian di masa depan. Mahasiswa
diharapkan mampu menjelaskan dengan baik
konsep dasar matematika asuransi jiwa, dan
pendekatan aktuaria dalam menaksir tarif dari
berbagai kontrak keuangan yang menimbulkan
klaim finansial tertentu di masa depan (contingent
financial claim)
Benefit Premiums; Benefit Reserves, Analysis of Benefit Reserves,
Special Topics.
N. L Bowers, H. U Gerber, J. C Hickman, D. A
Jones, C. J Nesbit, Actuarial Mathematics, 1997,
Society of Actuaries, Istaca, Illinois.
H. U. Gerber, Life Insurance Mathematics, 3rd ed, New
York: Springer-Verlag, Inc.
M. Gauger, Course 3 Student Annual (Vol. I), 2000,
Actex Publications
31
Model Kerugian 1
3
Kuliah ini mencakup pembahasan mengenai kelas
– kelas distribusi loss; yang meliputi kelas
distribusi diskrit dan kontinu. Akan dipelajari
karakteristik distribusi, konstruksi distribusi yang
baru, penaksiran parameter dan pemodelan
masalah dengan menggunakan distribusi –
distribusi tersebut.
Modeling; Beberapa ukuran dasar distribusi: momen, kuantil,
fungsi pembangkit dan jumlah dari variable random; tail
distributions, ukuran resiko dan penggunaannya (VaR dan
TVaR); Model – model aktuaria: karakteristik model-model
aktuaria, model – model kontinu, beberapa distribusi khusus dan
keteraitannya, Linear exponential family distribution, TVaR
untuk distribusi yang kontinu, Extreme value distributions; Kelas
distribusi diskrit : Distribusi Poisson, negative binomial,
binomial, kelas (a,b,0), kelas (a,b,1), Truncation andmodification
at zero, Compound frequency model, Mixed frequency
distributions, TVaR untuk distribusi diskret; Frequency and
severity with coverage modifications: Deductibles, Loss
Elimination Ratio dan efek inflasi untuk ordinary deductibles,
Policy limits, Coinsurance, deductibles, dan limits, Efek dari
deductible terhadap frekuensi klaim, Estimasi Parameter, Metode
momen dan percentile matching, MLE, Variansi dan estimasi
interval, Estimasi Bayesian, Estimasi untuk distribusi diskrit,
Analisis data eksploratori.
Loss Models: From Data to Decisions, by Stuart A.
Klugman, Harry H. Panjer and Gordon E. Wilmot,
3rd edition. John Wiley and Sons, 2008.
S.A. Klugman, H.H. Panjer and G.E. Wilmot,Loss
Models: From Data to Decisions, by Stuart A, 3 rd
ed. John Wiley and Sons, 2008.
32
Model Kerugian 2
3
Kuliah ini mencakup pembahasan mengenai
pemodelan lebih lanjut pada data kerugian;
seleksi model,dan kredibilitas. Simulasi juga
dilakukan untuk mendapatkan pemahaman yang
lebih komprehensif.
Aggregate loss model, Discrete time ruin model, Continuous
time ruin model, Konstruksi model secara empiris, Seleksi
model, Estimasi dan seleksi model untuk model yang kompleks,
Kredibilitas, Simulasi.
Loss Models: From Data to Decisions, by Stuart A.
Klugman, Harry H. Panjer and Gordon E. Wilmot,
3rd edition. John Wiley and Sons, 2008.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 54
No.
33
34
NAMA KULIAH
SKS
Kewirausahaan
3
Teori Mikro dan
Makro Ekonomi
3
TUJUAN
Mahasiswa mamiliki bekal untuk mem-buka
lapangan usaha/pekerjaan.
1. Konsep Dasar Ekonomi Mikro, Teori Perilaku
Konsumen, Teori Produksi, Biaya Produksi.
Struktur Pasar, Keseimbangan firm.
Mekanisme pasar dan kebijakan pemerintah.
2. Kebijakan ekonomi makro, kegiatan ekonomi
masyarakat dan pendapatan nasional, analisis
pendapatan nasional, permintaan dan
penawaran akan uang, keseimbangan umum
pasar produk dan pasar uang, permintaan uang
dan kebijakan stabilisasi, teori permintaan
agregat dalam perekonomian terbuka, teori
penawaran agregat dalam perekonomian
terbuka, makroekonomi ekuilibrium dalam
perekonomian terbuka
SILABUS
PUSTAKA
Mindset Kewirausahaan - Konsep Dasar Kewirausahaan Pengertian kewirausahaan dan wirausaha - Wirausaha dan
Manajer. Karakteristik dan Motivasi Wirausaha Karakteristik/sifat Wirausaha - Perilaku Wirausaha - Faktorfaktor motivasi. Usaha Kecil dan Menengah - Pengertian Kewirausahaan dan Pembangunan Ekonomi - Sektor-sektor
Usaha Kecil - Keberhasilan dan Kegagalan - Strategi
Pengembangan. A. Karakteristik Aktivitas Bisnis - Sifat Sistem
Bisnis - Jenis-jenis Aktivitas Bisnis - Jenis-jenis Organisasi
Bisnis - Karakteristik Sistem Bisnis B. Strategi Memulai Bisnis Peluang Bisnis - Beberapa Pertanyaan Awal - Lima Kunci
Sukses. Strategi Mengembangkan Kreativitas dan Inovasi - Arti
penting inovasi dan kreativitas - Mengembangkan kreativitas Proses inovasi. Menghasilkan Ide-Ide Kreatif - Teknik-teknik
Menghasilkan Ide-ide Kreatif. Strategi Menyusun Proposal
Bisnis - Pengertian proposal Bisnis - Manfaat Proposal Bisnis Unsur-unsur Proposal - Presentasi - Persiapan presentasi.
Strategi Pendanaan Usaha - Sumber-sumber Pendanaan Usaha Analisis Kelayakan Usaha. Strategi Memilih Bentuk Perusahaan
- Identifikasi Bentuk Hukum Bisnis - Bentuk-bentuk Perusahaan
di Indonesia - Pertimbangan-pertimbangan Memilih Bentuk
Usaha. Perencanaan Strategis Bagi Wirausaha - Tantangan
Strategis Wirausaha - Perencanaan Strategis - Beberapa
Kesalahan dalam perencanaan strategis. A. Strategi
Pengembangan Intrapreneurship - Terminologi - Kebutuhan akan
Intrapreneurship - Hambatan-hamabatan - Elemen-elemen
spesifik B. Strategi Suksesi manajemen - Pendahuluan - Suksesi
Manajemen - Faktor-faktor kunci - Mengembangkan strategi
suksesi. Teknik Presentasi - Persiapan dasar - Membuat Isi
Presentasi - Memilih dan Mempersiapkan Alat Bantu - Persiapan
Akhir - Membina Keberanian - Melakukan Presentasi Menghadapi Pertanyaan. Presentasi Proposal Bisnis.
Longenecker, G Justin, moore, Carlos W, Petty
William. 2001. Kewirausahaan (Manajemen
Usaha Kecil) Jilid I dan II. Jakarta: Salemba
Empat.
Meredith, Geffrey G, et. al. 2000. Kewirausahaan
(Teori dan Praktek). Jakarta: Ppm
Goldstein, Arnold S Ph.D. Modal Dengkul.
Hakim, Rusman. Dengan Wirausaha Menepis Bisnis.
1. Mampu Konsep Dasar Ekonomi Mikro, Teori Perilaku
Konsumen, Teori Produksi, Biaya Produksi. Struktur Pasar,
Keseimbangan firm. Mekanisme pasar dan kebijakan
pemerintah.
2. Mampu menjelaskan beberapa konsep dasar dalam
makroekonomi, dasar teori makroekonomi yang kuat.
Memperoleh gambaran riil dari teori-teori yang diperolehnya
dalam praktek sehar-hari. Mampu menerapkan teori dalam
menganalisis gejala ekonomi yang berkaitan dengan
makroekonomi.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 55
Sukirno, S. (2006). Mikro Ekonomi. PT Raja
Grafindo Persada.
Samuelson, P.A dan Nordhous. (2004). Ekonomi
Mikro.
Rahardja, P& Manurung, M. (1999).Teori Ekonomi
Mikro. Lembaga Penerbit Ekonomi UI.
Algifari. (2003).Ekonomi Mikro, Teori dan Kasus.
STIE YKPN Yogyakarta.
Mc Graw-Hill. 2005. Macroeconomics, Theory and
Policy.New Delhi:Publishing company limited
Ltd.
Michael K Evans.2004. Macroeconomics for
Managers. Australia: Blackwell Publishing Ltd
N. Gregory Mankiw. Teori Makro Ekonomi-Jakarta:
Erlangga
No.
35
NAMA KULIAH
Matematika Dasar
Statistika
SKS
TUJUAN
3
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 56
SILABUS
Integral tak wajar: definisi dan uji konvergensi; Deret: deret
fungsi, deret kuasa, deret Taylor dan deret Maclaurin,
konvergensi seragam; Deret Fourier, Integral Fourier, Error
function, Fungsi Gamma, Fungsi Beta, Deret Hipergeometrik.
PUSTAKA
R. Wred & M. Spiegel, Advanced Calculus, 3rd ed.,
Schaum’s Series, 2010, New York: McGraw Hill.
D. Varberg & E. S. Purcell, Calculus, 9th ed., 2007,
Prentice-Hall.
G. E. Andrews, R. Askey, R. Roy, Encyclopedia of
Mathematics and Its Applications, Cambridge
University Press.
4.
KEWENANGAN PENENTU KURIKULUM DAN PENINJAUAN
KURIKULUM
Kurikulum Program Studi S1 Statistika pertama kalinya disusun oleh Tim Kurikulum
Departemen Matematika FMIPA UI yang terdiri dari Guru Besar dan Staf Pengajar Senior dan
staf pengajar dalam peminatan Satistika. Kurikulum ini selanjutnya dibawa ke sidag pleno
departemen untuk mendapatkan masukan untuk perbaikan dan pada akhirnya untuk disetujui
oleh Departemen Matematika. Tahap selanjutnya, kurikulum harus disetujui oleh Fakultas
melalui rapat Senat Fakultas.
Seperti pada Program Studi lain di FMIPA UI, maka kurikulum akan dievaluasi
maksimal setelah 5 tahun dalam rangka mempertahankan mutu pendidikan dan perkembangan
keilmuan. Kewenangan revisi kurikulum secara institusi merupakan wewenang dari FMIPA
dan implementasinya harus mendapatkan persetujuan dari Senat Fakultas.Revisi ini
merupakan kewajiban dari Program Studi, maka untuk kesempurnaannya perlu masukan dari
semua stakesholders baik dari dalam maupun dari luar, melakukan benchmarking dengan
universitas atau institusi dalam dan luar negeri (paling tidak dengan mempelajari kurikulum
dari PT luar negeri secara online), mendatangkan atau berdiskusi dengan mitra bestari dari
dalam negeri, serta memperhatikan kesepakatan atau keputusan yang dilakukan oleh
Himpunan Statistika dan Matematika di Indonesia.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 57
5.
PELUANG BAGI MAHASISWA UNTUK MENGEMBANGKAN
DIRI
Sarjana Statistika saat ini sangat dibutuhkan dalam berbagai bidang pekerjaan dan
kesempatan melanjutkan studinya ke jenjang lebih lanjut. Peluang tersebut secara umum adalah
:
 Bekerja dalam berbagai intitusi pemerintahan dan riset dalam negeri antara lain:
Departemen Keuangan, Perdagangan, Perindustrian, Pendidikan Nasional, Dalam
Negeri, Kominfo, Kesehatan, Pertanian, Kehutanan, Perikanan dan Kelautan,
Pertambangan dan Energi, Perhubungan, Lingkungan Hidup, Hankam, Hukum dan
Perundang-undangan, BPS, LIPI, BPPT, BATAN, Universitas, Kependudukan, Keluarga
Berencana, BUMN, Meteorologi dan Geofiska, BAPEDAL/SARPEDAL, BKPM.
 Peluang bekerja yang sangat luas dalam bidang Keuangan dan perBankan, antara lain:
BI, Bank BUMN dan Swasta, Jasa Keuangan (antara lain OJK), Bursa saham,
Asuransi/Aktuaria.
 Peluang kerja di sektor Bisnis, antara lain: Riset Marketing, Strategic business planning,
Industri, produksi, manufaktur, telekomunikasi, media, quality management, inventory
system.
 Peluang kerja swasta lain, antara lain Lembaga survey untuk keperluan: politik (pilkada,
pilpres, pilgub, dll), popularitas calon, quick count, dll; Advertising research, HRD
researchers.
 Peluang untuk melanjutkan studi S2 dan S3, baik dalam maupun luar negeri.
 Peluang melanjutkan ke program profesi berkaitan dengan keahlian statistik seperti
aktuaris yang saat ini sangat dibutuhkan.
 Mengembangkan keahlian profesi dengan aktif bergabung dengan organisasi statistician,
aktuaris dan sejenisnya, baik dalam maupun luar negeri.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 58
RUJUKAN YANG DIGUNAKAN (BENCHMARK)
Kurikulum Program Studi S1 Statistika merujuk pada program S1 maupun S2 di berbagai
universitasi terkenal, institusi dan organisasi profesi yang bergerak dalam bidang atau berkaitan
dengan statistika baik dari dalam maupun luar negeri.
a. Universitas, institusi, organisasi statistika dalam negeri, antara lain :
b. Departemen Statistika, FMIPA Institut Pertanian Bogor (IPB), Bogor.
c. Jurusan Statistika, FMIPA Institut Teknologi Surabaya (ITS), Surabaya
d. Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Gadjahmada (UGM), Yogyakarta
e. Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Airlangga, Surabaya
f. Jurusan Statistika, FMIPA Universitas Diponegoro, Semarang
g. Departemen Statistika, FMIPA Universitas Padjajaran, Bandung
h. Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta
i. Program Studi Statistika, Universitas Tanjung Pura, Pontianak
j.
The Indonesian Mathematical Society (IndoMS),
k. Forum Statistika (ForStat),
l. Universitas, institusi, organisasi statistika luar negeri, antara lain :
 Departemen statistika Stanford University, 2012.
 American Statistical Association (ASA), USA.
 Studies Mathematics and Physics University of Queensland
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 59
DAFTAR PUSTAKA
Forstat. (2013). Modul Workshop Pengajaran Statistika 2013. 12 – 14 April 2013. Universitas
Brawijaya, Malang.
Forstat. (2014). Modul Workshop Pengajaran Statistika 2014. 5 – 6 September 2014.
Universitas Diponegoro, Semarang.
Forstat. (2015). Modul Workshop Pengajaran Statistika 2014. 6-7 Oktober 2015. Universitas
Mulawarman, Samarinda.
Kemendiknas. (2005). Penjaminan Mutu Pendidikan Tinggi, Buku II tentang Kurikulum
Program Studi.
Majelis Wali Amanat Universitas Indonesia. (2005). Peraturan Nomor 006/Peraturan/MWAUI/2005. Evaluasi Hasil Belajar Mahasiswa Pada Program Pendidikan di Universitas
Indonesia. MWA UI.
Mendiknas. (2000). SK Mendiknas No 232/U/2000. Pedoman Penyusunan Kurikulum Inti
Pendidikan Tinggi Dan Penilaian Hasil Belajar Mahasiswa. Menteri Pendidikan Nasional,
2000.
Mendiknas. (2002). SK Mendiknas No. 45/U/2002. Kurikulum Inti Pendidikan Tinggi.
Menteri Pendidikan Nasional. 2002.
Presiden. (2012). Peraturan Presiden No. 8 Tahun 2012. Kerangka Kualifikasi Nasional
Indonesia (KKNI). Jakarta.
Rektor UI. (2013). SK Rektor nomor: 2198/SK/R/UI/2013 Tentang Penyelenggaraan Program
Sarjana di Universitas Indonesia.
Universitas Indonesia. (2012). Direktorat Pengembangan Akademik. Pedoman Penyusunan
Kurikulum Berbasis Kompetensi (KBK) Universitas Indonesia. Edisi ke-2.
Dokumen Kurikulum Program Studi S1 Statistika FMIPA UI | 60