2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Biostatistika RP-S1-SLK-02

Kode/SKS: SS141452/ (3/0/0) Kurikulum 2014, Edisi : September-2014

Dosen Sutikno, MS, SWP No.Revisi : 00

2-RP Semester : V Hal: 1 dari 7

A.

CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 5.1 : Menganalisis data di bidang kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan/kelautan 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 CP5.1 pada matakuliah Biostatistikmeliputi 14 sub Capaian Pembelajaran, yaitu CP 5.1B1 sampai dengan CP 5.1B14 B. Untuk mencapai CP di atas diperlukan POKOK BAHASAN sebagai berikut : Pengantar Biostatistika (definisi dan aplikasinya); Macam – Macam Desain Penelitian observasional (Study Cross Sectional; Study Case Control; Study Cohort); Ukuran-Ukuran Epidemiologi (Insidensi, Prevalensi); Review statistik Deskriptif dan peluang; Review statistik parametric; Review statistic non parametric; Estimasi dan Pengujian Hipotesis data kategorik; Metode analisis untuk biostatistika dan epidemiologi (pengukuran pengaruh data kategorik); Confounding dan standarisasi; Uji Mantel Haenszel; Regresi logistik Berganda; Pengujian Hipotesis untuk data longitudinal C. MATA KULIAH PRASYARAT : Statistika Non Parametrik, Analisis Data Kualitatif; Teknik Sampling dan Survey D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6 Kemampuan Deskripsi Penguasaan Pengetahuan Kemampuan kerja Kemampuan Manajerial

Sikap dan Tata Nilai

6.1 6.2 6.3

Mampu menjelaskan konsep statistika inferens untuk data kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan Mampu memformulasikan penyelesaian masalah dengan menganalisis data kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan serta menginterpretasikan dengan tepat Mampu memanfaatkan data kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan untuk mendukung penyelesaian pekerjaan

6.4 6.6 6.6

Memanfaatkan IPTEKS untuk Memilih metode yang sesuai bagi data kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan dalam menyelesaikan masalah riil Mampu beradaptasi terhadap situasi yang dihadapi Mampu mengambil keputusan yang tepat berdasarkan analisis informasi dan data, serta mampu mengkomunikasikan hasi analisis baik secara lisan maupun tertulis Mampu memberikan petunjuk dalam memilih berbagai alternatif solusi secara mandiri dan kelompok; Bertanggung jawab pada pekerjaan sendiri dan dapat diberi tanggung jawab atas pencapaian hasil kerja organisasi Mempunyai etika profesi, kerjasama , menghargai orang lain, patuh aturan, cerdas amanah kreatif

6.7 6.8 6.9

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




Capaian Pembelajaran Pert ke

No

(1) 1

6.1 6.9

2

6.1 6.7 6.9

Deskripsi (2) 1. Dapat menjelaskan penerapan metode statistika pada bidang kesehatan, lingkungan secara umum CP5.1B1 2. Mampu membedakan desain penelitian observasional CP5.1B2

3-4

5-6

6.1, 6.2, 6.3, 6.6, 6.7, 6.8 6.9, 6.1, 6.2, 6.3,

3. Mampu mengukur angka morbiditas CP5.1B3

4. Mampu menerapkan penentuan distribusi diskret dari suatu

2-RP Semester : V Hal: 2 dari 7 1

INDIKATOR KEBERHASILAN

POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

BOBOT / kumulataif

(3)

(4)

(6)

(6)

(7)

(9)

1.1. Memahami peran statistika pada bidang kesehatan, lingkungan, biologi 1.2. Dapat menjelaskan pengertian Biostatistika

Pengantar Biostatistika: Definisi Biostatistika dan aplikasi di bidang kesehatan, lingkungan, dan biologi

[1] BAB 1

Ceramah Interaktif Diskusi

Observasi di Kelas

5%/ 5%

2.1. Memahami macam desain penelitian observasional dalam bidang kesehatan 2.2. Dapat membedakan penentuan variable untuk Study Cross Sectional; Study Case Control; Study Cohort); 3.1. Dapat memahami cara Mengukur Masalah Penyakit (Angka Kesakitan / Morbiditas) 3.2. Dapat menghitung ukuran morbiditas angka insidensi & prevalensi

Macam – Macam Desain Penelitian Observasional (Study Cross Sectional; Study Case Control; Study Cohort);

[1] BAB 2

Ceramah Interaktif Latihan soal Diskusi

observasi di kelas

7%/ 12%

Ukuran-Ukuran Epidemiologi (Insidensi, Prevalensi)

[5]

Ceramah Interaktif PBL Latihan soal

Observasi di Kelas Latihan soal

10%/ 22%

4.1. Dapat menyajikan data secara tepat baik dengan table maupun grafik .

Review statistik Deskriptip dan peluang - Penyajian data deskriptip

[1] BAB 4; 5

Ceramah Interaktif – Diskusi

Observasi di Kelas Penyelesaia

7% / 29%




√











No

(1)

7-8

9-10

Deskripsi (2)

6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9,

kejadian dengan tepat dan menghitung peluang dist normal CP5.1B4

6.1, 6.2, 6.3, 6.5 6.6, 6.7, 6.8; 6.9 6.1, 6.2, 6.3, 6.5 6.6, 6.7, 6.8,

5. Mampu menerapkan estimasi parameter dan merumuskan testing hipotesis yang sesuai pada kejadian riil CP5.1B5 6. Mampu melakukan pengujian median dengan uji tanda dan wilcoxon untuk kejadian riel



POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

BOBOT / kumulataif

(3)

(4)

(6)

(6)

(7)

(9)

4.2. Dapat memahami suatu kejadian mengikuti distribusi diskret tertentu dan dapat menghitung peluang kejadiannya 4.3. Dapat menghitung peluang distibusi normal (manual maupun tabel) 5.1. Dapat melakukan estimasi parameter dengan baik 5.2. Dapat menyusun hipotesis dan melakukan pengujian parameter untuk satu dan dua sampel

6.1. Dapat melakukan pengujian median untuk data ordinal. 6.2. Dapat melakukan pengujian rangking wilcoxon untuk kejadian biologi, kesehatan dan lingkungan

-

distribusi diskret distribusi Normal Aplikasi pada beberapa kasus

Latihan soal

n kasus

Review statistik parametrik - estimasi, - testing hipotesis, - Aplikasi pada beberapa kasus

[1]- BAB 6;8 Ceramah [3]- BAB 9-11 sd Interaktif – 9-14 Diskusi

Observasi di Kelas Penyelesaia n kasus Tes

7% / 36%

Review statistik non parametrik - Uji tanda - Uji Wilcoxon - Aplikasi pada beberapa kasus

[1]- BAB 9 [3]- BAB 13

Observasi di Kelas Penyelesaia n kasus

7% / 43%


CP5.1B6




√











No

(1)

Deskripsi (2)



POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

BOBOT / kumulataif

(3)

(4)

(6)

(6)

(7)

(9)

6.9, 11-12

6.1, 6.2, 6.3, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9,

7. Mampu melakukan pengujian data kategorikal dengan baik

13-14

6.1, 6.2, 6.3, 6.5 6.6, 6.7, 6.8, 6.9,

15-16

6.1, 6.2,

8. Mampu menghitung dan 8.1. Dapat menghitung dan menginterpretasikan RR menginterpretasikan hasil dan OR dengan baik. perhitungan Risk ratio (rasio resiko/ resiko relatif RR) dan CP5.1B8 odds ratio (OR) dari suatu kejadian 8.2. Mampu menerapkan pada kasus riil 9. Mampu menentukan 9.1. Dapat melakukan kontrol variabel confounding terhadap variabel counfounding

CP5.1B7

7.1 Dapat melakukan pengujian kasus binomial dengan menggunakan uji proporsi 7.2 Dapat melakukan pengujian dari tabel kontingency (2x2 maupun rxc) 7.3 Dapat menunjukkan hubungan 2 antara Uji Wilcoxon dan uji χ Untuk tabel kontingensi 2 x k 7.4 Mampu menerapkan pada kasus riil

Estimasi dan Pengujian Hipotesis: data kategorik - Pengujian dua proporsi 2 - Kontingensi tabel (uji χ ) - Uji Mc Nemar - Hubungan antara Uji Wilcoxon 2 dan uji χ - Statistik Kappa - Aplikasi pada beberapa kasus

[1]- BAB 10



7% / 50%

Metode analisis untuk biostatistik dengan Pengukuran pengaruh data kategorik - Mengukur Risk ratio - Mengukur Odds Ratio - Aplikasi pada beberapa kasus

[1]- BAB 13.3


Observasi di Kelas Penyelesaia n kasus Dan latihan soal ETS

7% / 57%

confounding dan standarisasi,

[1]- BAB 13.4 [3]- BAB 4

Ceramah Interaktif –

Observasi di Kelas

7% / 64%




√











No

(1)

17-18

19-21

6.3, 6.5 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 6.1, 6.2, 6.3, 6.5 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 6.1, 6.2, 6.3, 6.5 6.6, 6.7, 6.8, 6.9,

Deskripsi (2) dan standarisasi.

Semester : V Hal: 5 dari 7 1


POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

BOBOT / kumulataif

(3)

(4)

(6)

(6)

(7)

(9)

9.2. Dapat melakukan standarisasi pada variabel Counfounding (variabel pembentuk)

CP5.1B9

2-RP

10. Mampu menghitung 10.1. dapat menghitung OR data OR untuk data berstrata stratifikasi dan dan menguji dengan menginterpretasikan hasilnya menggunakan Mantel 10.2. dapat melakukan pengujian Haenszel test kecenderungan pada k strata dengan menggunakan tabel CP5.1B10 kontingensi 2x2 (2 kategori) 10.3. Mampu menerapkan pada kasus riil 11. Mampu membangun 11.1. Dapat membuat model regresi dan logistik berganda dari data menginterpretasikan dichotomous pada kasus riil model regresi logistik 11.2. Dapat menginterpretasikan berganda dengan baik. estimasi parameter Regresi logistik berganda CP5.1B11 11.3. Mampu menerapkan pada kasus riil

Diskusi

Penyelesaia n kasus

Uji Mantel Haenszel : - Odds Ratio untuk data stratified dalam tabel kontingensi k 2x2 - Uji Chi Square untuk TrendMultiple strata (Mantel Extension Test) - Aplikasi beberapa kasus

[1]- BAB 13.5 [3]- BAB16


Observasi di Kelas Penyelesaia n kasus dan Latihan soal

7% / 71%

Regresi logistik Berganda, - Pengertian regresi logistik - Model regresi logistik berganda - Interpretasi model - Aplikasi pd beberapa kasus

[1]- BABA 13.7 [3]- BAB 20 [6]


Observasi di Kelas Penyelesaia n kasus tes

7% / 78%




√











No

(1) 22-23

24-26

27-30

Deskripsi (2)

6.1, 6.2, 6.3, 6.5 6.6, 6.7, 6.8, 6.9,

12. Mampu melakukan pengujian data biner dari dua kelompok sampel.

6.1, 6.2, 6.3, 6.5 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 6.1, 6.2, 6.3, 6.5 6.6,

13. Dapat melakukan pengujian hipotesis untuk data longitudinal.

CP5.1B12

Semester : V Hal: 6 dari 7 1


POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

BOBOT / kumulataif

(3)

(4)

(6)

(6)

(7)

(9)

12.1. Dapat melakukan pengujian perbandingan dua proporsi sebagai data biner data dua kelompok sampel 12.2. Menghitung kekuatan pengujian (1-β) 12.3. Menentukan ukuran sampel masing-masing kelompok 12.4. Mampu menerapkan pada kasus riil 13.1 Memahami kasus yang menggunakan data longitudinal 13.2 Dapat melakukan pengujian kasus untuk data longitudinal

Pengelompokkan data biner : - Uji membandingkan dua proporsi (data biner) - Penentuan kekuatan pengujian - Penentuan ukuran sampel - Aplikasi pada beberapa kasus

[1]- BAB 13.11



6% / 84%

Pengujian Hipotesis untuk data longitudinal

[1] Bab 14


Observasi di Kelas Penyelesaia n kasus EAS

6% / 90%

14.1 Mampu menerapkan metode statistika dengan tepat pada kasus riil bidang biologi, kesehatan dan lingkungan

Studi kasus

CP5.1B13

14. Mampu melakukan analisis biostatistika pada beberapa kasus

2-RP

Diskusi, Laporan/ makalah kasus

Presentasi hasil studi kasus

10% / 100%




√











No

(1)

Deskripsi (2)

2-RP Semester : V Hal: 7 dari 7

POKOK BAHASAN

Sumber belajar

Metode Pembelajaran

METODE EVALUASI

BOBOT / kumulataif

(3)

(4)

(6)

(6)

(7)

(9)

6.7, 6.8, 6.9,

PUSTAKA 1. Bernard Rosner. 2006. Fundamentals of Biostatistics. Sixth Edition. Thomson Brooks/Cole 2. Marcello Pagano, Kimberlee Gauvreau. 200. Principles of Biostatistics. Second edition. Duxbury Thomson Learning. CA, USA 3. Wayne Daniel W. 1978. Biostatistics : A Foundation for Analysis in The Health Sciences. 3rd edition. John Wiley & sons. NY 4. Last JM. A Dictionary of Epidemiology, 4th ed. Oxford: Oxford University Press, 2001. 5. Modul kuliah 6. Kleinbaum DG and Klein M.2010. Logistic Regression: Statistics for Biology and Health. Springer Science+Business Media LLC 2010




√

1








2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE

Recommend Documents