0) Dosen : Sutikno Semester : VII

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Statistika Spasial

2-RP

Kode/SKS: SS141451 / (2/1/0) Dosen : Sutikno Semester : VII RP-S1-SLK-01 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 5.2 : Mampu menganalisis data di bidang Statistika Lingkungan dan Kesehatan, serta bidang lainnya CP 9.3 : Mampu merancang pengumpulan data berbasis lokasi dan menerapkannya CP15.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan tulisan dalam Bahasa Indinesia CP15.3 : Mampu mengelola dan bekerja dalam tim CP15.4 : Bertanggung jawab atas hasil kerja mandiri dan kelompok CP5.2 dan CP9.3 pada mk Statistika Spasial diberi nomor CP5.2SS dan CP9.3SS meliputi 8 sub Capaian Pembelajaran, yaitu: CP5.2SS1 sd CP5.2SS8 dan CP9.3SS1 sd CP9.3SS8 B. Untuk mencapai CP di atas diperlukan POKOK BAHASAN sebagai berikut : (1) Pengertian statistika spasial, (2) Struktur data spasial (titik, area: lattices, dan point patterns), isotropy dan anisotropy, stasioner dan non stasioner, (3) eksplorasi data spasial, (4) Teknik sampling dan pendugaan basis wilayah, (5) Prediksi dan interpolasi (geostatistic: ordinary kriging, variogram,), (6) spatial pattern dan autokorelasi spasial, (7) pemodelan regresi spasial dengan basis area (SAR, SEM, SARMA), (8) pemodelan regresi spasial dengan basis titik (GWR, GWLR) C. Mata Kuliah Prasyarat: -

D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6 Kemampuan Penguasaan pengetahuan

Deskripsi 6.1 Menjelaskan penggunaan konsep statistika spasial dan implementasinya di berbagai bidang 6.2 Mampu menjelaskan prosedur statistika spasial dan mampu memilih metode yang sesuai 6.3 Mampu mengaplikasikan metode statistika spasial yang sesuai dan efektif dengan permasalahan 6.4 Mampu memanfaatkan IPTEKS untuk mengolah data spasial 6.5 Mampu beradaptasi terhadap situasi yang dihadapi 6.6 Mampu mengambil keputusan yang tepat berdasarkan analisis statistika spasial dan mampu mengkomunikasikan hasil analisis baik secara lisan maupun tertulis. 6.7 Mampu memberikan petunjuk dalam memilih berbagai alternatif solusi secara mandiri dan kelompok; 6.8 Bertanggung jawab pada pekerjaan sendiri dan dapat diberi tanggung jawab atas pencapaian hasil kerja organisasi 6.9 Memiliki etika profesi, kerjasama , menghargai orang lain, patuh aturan, cerdas amanah kreatif

Kemampuan kerja

Kemampuan manjerial

Sikap dan tata nilai

Proses pembelajaran di Jurusan Statistika ITS meliputi Perkuliahan, Kerja Praktek dan Tugas Akhir. Ada 13 Dokumen dalam proses perkuliahan, yi : 5 pedoman ( CP, RP, RE, UT &R), 3 buah SOP ( PBS,PCS & PK ) dan 5 Formulir Rekaman ( FT, DN,PA & RN) The learning process in the Department of Statistics ITS include Lecture, Practical Work and Final Project. There are 13 documents in the lecture, ie: 5 guidelines (CP, RP, RE, UT & R), 3 pieces of SOP (PBS, PCS & PK) and 5 Records Form (FT, DN, PA,BAK& RN)

1-CP 1-Capaian Pembelajaran Learning Outcome

2-RP 2-Rencana Pembelajaran Learning Plan

√

3-RE 3-Rencana Evaluasi Evaluation Plan

4-UT 4A-R 4.Uraian Tugas Assignment Description 4A.Rubrik/Rubric

5-PBS 5-Prosedur Membuat Soal Script Test prosedur

6-FT 6A-DN 6.Format Tes/Script Tests Form 6A. Daftar nilai/ List of Grade

7-PCS 8-PA 7-Prosedur Cek soal /Checking Porosedur 8-pemeriksaan asesmen/ Assessment Checking

9-PK, 10-RN 9A-BAK 9.prosedur komplen/Complaint SOP 9A.Berita acara Komlen/Recording of SCC 10. Formulir ralat/Correction Form/ SCC =Score Course omplaint

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Statistika Spasial RP-S1-SLK-01 Pertke

No

(2) 6.1 6.2 6.3 6.6

Dapat memahami konsep dasar Statistika Spasial

6.1 6.2 6.3 6.4 6.6

Dapat memahami struktur data spasial dan proses pengumpulan data spasial. CP5.2SS2

5-6

6.1 6.2 6.3 6.4 6.6

Dapat menganalisis data univariate dan multivariate berbasis spasial serta menyajikan deskripsi data spasial melalui peta CP5.2SS3

Semester : VII Hal: 2 dari 5

INDIKATOR KEBERHASILAN

POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

kumulataif

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(9)

Pengertian statistika spasial dan beberapa terapannya diberbagai bidang

[1] [2][3][4]

Ceramah interaktif Diskusi

Tes Observasi Aktifitas di kelas

7,5%/7,5%

Struktur data spasial (titik, area: lattices, dan point patterns), isotropy dan anisotropy, stasioner dan non stasioner

[1] [4]


Tes & Observasi Aktifitas di kelas

7,5%/15%

Eksplorasi data spasial (Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA)

[1] [4]

Ceramah interaktif Latihan Soal Diskusi


7,5%/22,5%

Deskripsi

CP5.2SS1

3-4

Dosen : Sutikno No.Revisi : 00

Capaian Pembelajaran

(1) 1-2

Kode/SKS: SS141451 / (2/1/0) Kurikulum 2014, Edisi : September-2014

2-RP

1. Dapat menjelaskan pengertian data spasial dan non-spasial 2. Dapat menjelaskan konsep dasar analisis spasial: spasial dependent dan spasial heterogeniety 3. Dapat memberikan contoh permasalahan riel yang dapat diselesaikan dengan statistika spasial. 1. Dapat menjelaskan tipe data spasial 2. Dapat memahami konsep proses stokastik khususnya dalam spasial. 3. Dapat memahami konsep isotropy dan anisotropy, stasioner dan nonstasioner 1. Dapat menganalisis data univariate dan multivariate berbasis spasial (Box plot, Histogram, scatter plot) 2. Dapat menyajikan deskripsi data spasial melalui peta dengan software spasial

1

BOBOT /




√








No

6.1 6.2 6.3 6.4 6.1 6.2 6.3 6.4 6.6

Dapat menyusun rancangan pengumpulan data berbasis spasial CP9.3SS4 Dapat menganalisis data dengan geostatistik CP5.2SS5

POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

kumulataif

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(9)

1. Dapat menjelaskan prosedur pengumpulan data berbasis lokasi 2. Dapat menerapkan metode pengumpulan data berbasis lokasi 1. Dapat menjelaskan konsep interpolasi dengan kriging. 2. Dapat menjelaskan prosedur interpolasi kriging. 3. Dapat menjelaskan variogram teoritik dan variogram eksperimental 4. Dapat menerapkan metode kriging pada permasalahan riel dengan dan tanpa software

Teknik sampling dan pendugaan berbasis wilayah

[1] [5]



Prediksi dan interpolasi (geostatistic: ordinary kriging, variogram)

[1][4]


Tes & Observasi Aktifitas di kelas Tugas 1

1

BOBOT /

7,5%/30%

15%/45%

ETS

15-16

17-20


INDIKATOR KEBERHASILAN Deskripsi (2)

6.6

10-14


Capaian Pembelajaran

(1) 7-9


2-RP

6.1 6.2 6.3 6.4

Dapat memahami spatial pattern dan autokorelasi spasial CP5.2SS6

1. Dapat menjelaskan konsep dasar spatial pattern dan autokorelasi spasial. 2. Dapat menjelaskan beberapa metode spatial pattern

Spatial pattern dan autokorelasi spasial

[2][4]






√







15%/60%



(1)

(2)

26-30

6.1 6.2 6.3 6.4 6.6

6.1 6.2 6.3 6.4 6.6



POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

kumulataif

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(9)

Deskripsi

1

BOBOT /

3. Dapat menjelaskan metode autokorelasi (Moran’I, Geary, Getis, LISA) 4. Dapat menjelaskan beberapa bobot yang digunakan dalam analisis spasial

6.6

21-25


Capaian Pembelajaran No

2-RP

Dapat menganalisis data spasial dengan regresi spasial basis area. CP5.2SS7

Dapat menganalisis data spasial dengan regresi spasial basis titik. CP5.2SS8

1. Dapat menjelaskan formulasi model regresi spasial basis area 2. Dapat menjelaskan estimasi dan pengujian parameter pada regresi spasial basis area 3. Dapat menerapkan regresi spasial basis area di berbagai bidang dengan bantuan software 1. Dapat menjelaskan formulasi model regresi spasial basis titik 2. Dapat menjelaskan estimasi dan pengujian parameter pada regresi spasial basis titik 3. Dapat menerapkan regresi spasial basis titik di berbagai bidang dengan bantuan software

Pemodelan regresi spasial dengan basis area (SAR, SEM, SARMA)

Pemodelan regresi spasial dengan basis titik (GWR, GWLR)

[2][4]

[3][4]





20%/80%

20%/100%




√










Capaian Pembelajaran No

(1)



POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

kumulataif

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(9)

Deskripsi (2)

2-RP 1

BOBOT /

EAS

31-32 Pustaka Utama:

1. 2. 3. 4. 5.

Isaaks EH, Srivastava RH. 1989. Applied Geostatistics. Oxford University Press. Anselin, L. 1988.Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht. Fotheringham, A.S., Brundson, C., dan Charlton, M. 2002. Geographically Weighted Regression: the analysis of spatially varying relationships. John Wiley & Sons Ltd, England. Modul Pengajaran Statistika Spasial. Thompson SK.2012. Sampling. Third Edition. Wiley Series in Probability and Statistics

Pustaka Utama:

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Noel Cressie.1993. Statistics for Spatial Data.Wiley & Sons. Sandra LA.1996. Practical handbook of Spatial Statistics.CRC Press.Inc.USA. Roger et al. 2008. Applied Spatial Data Analysis with R. Springer-Verlag Arbia, G. 2006. Spatial Econometrics: Statistical Foundations and pplications to Regional Convergence.Springer, Berlin Anselin L, Rey SJ. 2010. Perspective on Spatial Data Analysis. Springer Ficher MM and Getis A. 2010. Handbook of Applied Spatial Analysis Software Tools, Methods and Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. Manual ArviewGIS, GeoDa, GWR




√







0) Dosen : Sutikno Semester : VII

Recommend Documents