PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS SRIWIJAYA PROGRAM STUDI ILMU EKONOMI

PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS SRIWIJAYA PROGRAM STUDI ILMU EKONOMI SILABUS Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Stats Mata Kuliah Bobot Jenjang Studi Program Studi Bidang Kajian Utama Kelas Semester Dosen Pengasuh

: : : : : : : :

Statistik EKM 60107 Wajib 3 SKS S2 – Reguler Ilmu Ekonomi Manajemen Reguler Pagi Reguler Jum’at & Sabtu : Ganjil (III) T.A. 2009/2010 : Dr. Sulastri, ME., M.Komp * Drs. Dian Eka, MM Drs. Yuliansyah M.Diah, MM

Deskripsi Mata Kuliah Mata kuliah Statistik adalah mata kuliah yang membahas tentang statistik deskriptif, penerapan teori probabilita, statistic inferensial (univariat dan multivariat) , non parametric

statistic, structural equation modelling dan dan model dinamik time series. Topik pembahasan dalam mata kuliah Statistik dibagi dalam empat kelompok pembahasan. (1) Pembahasan tentang statistik deskriptif, teori probabilita dalam pengambilan keputusan yang berhubungan dengan statistik. Statistik inferensial, dibahas proses sampling, distribusi sampling, dan inferensi parameter populasi serta pengujian hipotesis baik yang berkaitan dengan jumlah sampel. (Praktikum statistik deskriptif) (2) Topik pembahasan kedua adalah analisis data univariat dan multivariat yang difokuskan pada penyusunan model, pengujian asumsi analisis auto serial

correlation, homoscedastic test, out lier test. Analisis faktor, Regresi Berganda, Diskriminan, dan Cluster. (3) Statistik non parametric dengan berbagai alat uji antara lain smirnov test, kruskal

wallis test, sign test dan rank correlation sperman dan kendall. ( Praktikum statistik non parametrik) (4) Pengujian persamaan terstruktur serta penggunaan model-model kompleks dan penggunaan variabel variabel dummy. Analisis Jalur, Konformatory dan SEM. Praktikum penggunaan SPSS dan pengenalan AMOS 5 (Laboratorium) Tujuan Pembelajaran Tujuan pembelajaran mata kuliah statistik untuk memberikan teori, konsep, model, dan landasan analisis mempergunakan data statistik untuk dasar pengambilan keputusan dan penelitian. Dengan demikian diharapkan setelah mengikuti mata kuliah ini mempunyai

pengetahuan dan ketrampilan yang memadai dalam mempergunakan peralatan statistik dalam analisis data untuk pengambilan keputusan dan tujuan penelitian. Untuk mencapai tujuan ini pengajaran Mata Kuliah Statistik dilaksanakan dalam 18 kali pertemuan yang membahas berbagai kelompok topik sebagaimana diuraikan di atas. Proses Pembelajaran Proses pembelajaran berorientasi pada student based learning. Dosen lebih bertindak sebagai fasilitator. Sehingga terjadi interaksi pembelajaran aktif, melalui curah pendapat, diskusi kelompok, penugasan, unjuk kerja, praktikum dan simulasi. Dosen hanya sebagai salah satu dari sumber belajar. Dosen mengarahkan sumber belajar lainnya seperti buku, inetrnet, jurnal, kepustakaan, serta pengalaman sesama mahasiswa. Selain metode pembelajaran aktif mahasiswa wajib mengikuti praktikum di laboratorium komputer. Mahasiswa diberi penugasanpenugasan baik dikerjakan di rumah pengajar.

maupun di kelas serta diskusi antara mahasiswa dan

Dalam proses pembelajaran diasuh oleh beberapa dosen yang memberikan

beberapa topik yang terintegrasi dengan topik secara keseluruhan materi kuliah. Mahasiswa diharapkan untuk membaca materi/bab yang akan didiskusikan dalam kelas sebelum kelas dimulai dan mahasiswa juga diharapkan untuk mengerjakan pekerjaan rumah dan mengerjakan pekerjaannya tersebut tepat pada waktunya. Mahasiswa yang tidak siap atau belum membaca materi sebelum kelas dimulai dapat mengganggu kelancaran jalannya proses pengajaran dan akhirnya akan mengurangi kualitas proses pembelajaran. Karenanya mahasiswa yang siap dengan materi kuliah sebelum kelas dimulai akan memperoleh manfaat yang lebih besar daripada mahasiswa yang tidak siap untuk belajar. Bacaan Wajib 1. Levin, Richard I and David S Rubin, 1998. Statistic for Management. 7th edition. Prentice Hall (LR) 2. Gujarati, Damodar N, 1995. basic Econometrics, 3rd Edition, McGraw Hill (G) 3. Hair et.al (1998), Multivariate Data Analysis, Edisi Kelima, Prentice Hall Inc (Hr) 4. Singgih Susanto, Statistik Data Multivariat 5. Statistik non parametrik 6. Agus Widarjono, Analisis Statistik Multivariat Terapan, UPP STIM YKPN, 2010 Buku Referensi Berenson, Levine, and Krehbiel. Basic Business Statistic : Concepts and Application, 8th edition Prentice Hall. Penilaian •

Penilaian Kuliah terdiri atas :

–

–

•

Test terdiri dari (60%) •

UTS 25 %

•

UAS 25 %

•

Quiz 10%

Non Test •

Unjuk Kerja

•

Diskusi Kelompok

•

Laporan

•

Kehadiran

20% 5% 10% 5%

Penilaian tersebut berlaku apabila mahasiswa memenuhi standar kehadiran sesuai ketentuan umum yang dipersyaratkan

STANDAR KOMPETENSI :

1. Mahasiswa mampu menggunakan salah satu statistik dalam pemecahan masalah penelitian 2. Mahasiswa mampu menginterpretasikan hasil-hasil pengolahan data statistik 3. Mahasiswa mampu mengoperasikan salah satu program pengolahan data statistik

Satuan Acara Perkuliahan Pertemuan Ke 1

KOMPETENSI DASAR Memahami Konsep dasar pengujian hipotesis

INDIKATOR Mampu menginterpretasikan makna pengujian hipotesis dalam sampel dan populasi dengan tepat

PENGALAMAN BELAJAR Curah Pendapat Sintesis analisis Penugasan

Mampu menjelaskan model-model statistik dalam pengujian hipotesis yang relevan untuk menjawab permasalahan dengan tepat

MATERI POKOK Pendahuluan • Penjelasana manfaat statistik dalam bidang manajemen • Arti statistik dan statistika • Arti populasi & sampel • Pemodelan statistik

SUMBER BAHAN/MEDIA Levin, Richard I and David S Rubin

Mampu menjelaskan konsep dasar pengujian hipotesis sehingga dalam setiap kasus penelitian mampu dirumuskan dengan tepat 2

Menggunakan model statistik deskriptif dalam pengujian Hipotesis Deskriptif dalam pemecahan masalah penelitian

Dapat membuat model pengujian hipotesis statitstik deskriptif dalam kasus penelitian dengan tepat

Menginterpretasikan statistik deskriptif dalam pengujian hipotesis penelitian

Mampu mengoperasikan komputer untuk pengolahan data analsis disriptif

Curah Pendapat Diskusi Kelompok Sintesis Analisis Penugasan Unjuk Kerja

Statistik Deskriptif Peringkasan Data tabel dan gambar • Pengantar peringkasan • Peringkasan tabel frekuensi • Cara & penyusunan

dengan tentang data data dgn distribusi kaidah tabel

Levin, Richard I and David S Rubin

Menggunakan komputer untuk pengolahan data

Mampu menginterpretasikan dan menganalisis hasil pengujian hipotesis deskriptif dalam kasus penelitian secara tepat

•

3

Curah Pendapat Diskusi Kelompok Sintesis Analisis Unjuk Kerja Penugasan

4

Curah Pendapat Diskusi Kelompok Unjuk Kerja Penugasan Sintesis Analisis

distribusi frekuensi Cara penyusunan tabel distribusi frekuensi penyusunan berbagai

Cara grafik Penyelsaian Kasus Penggunaan Komputer Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif Peringkasan data dengan ukuran sentral & Persebaran Koefisien Variasi Penyelsaian Kasus Praktek Penggunaan Komputer Statistik Deskriptif Teori Probabilitas dan aplikasinya Definisi dalam probabilitas • Definisi percobaan random, ruang sampel, peristiwa, irisan peristiwa, gabungan peristiwa, dan peristiwa komplementer • Operasi probabilitas • Tiga definisi tentang probabilitas • Aturan penghitungan dalam penentuan jumlah peristiwa dan ruang sampel Teorema bayes



5

Memahami teknik sampling Menggunakan teknik sampling dalam proses penelitian

6

Menggunakan peralatan model-model statistik multivariat dalam pemecahan permasalah penelitian

Mampu menjelaskan berbagai jenis teknik sampling dan contohnya

Curah Pendapat Diskusi Kelompok Penugasan Unjuk Kerja

Membuat pemodelan pengujian analisis multivariat dengan salah satu contoh kasus

Curah Pendapat Diskusi Kelompok Sintesis analisis

Distribusi probabilitas variabel diskret & Kontinu Distribusi normal Penyelesaian Kasus Praktek Penggunaan Komputer Teknik sampling • Pengertian Populasi, Sampel & Sampling • Berbagai Teknik Sampling Kelebihan & Kelemahan Berbagai Teknik Sampling Ukuran Sampel & Distribusi Sampling • Pertimbangan penentuan Ukuran Sampel • Perhitungan Ukuran Sampel untuk Berbagai Teknik Sampling • Pengertian distribusi sampling • Distribusi sampling tentang rerata • Expected value dan deviasi standar distribusi sampling tentang rerata Contoh Penyelesaian Kasus Statistik Multivariat Analisis Faktor Konsep Analisis Faktor Prosedur Analisis Faktor

Hair

Menggunakan model analisis faktor dalam pemecahan masalah penelitian Menggunakan komputer dalam menggunakan statistik analisis faktor Menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan menggunakan analisis faktor

7

Menggunakan model analisis diskriminan pemecahan masalah penelitian Menggunakan komputer dalam menggunakan analisis diskriminan Menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan menggunakan analisis diskriminan

penelitian secara tepat

Ekstraksi Faktor Uji Signifikansi Interpretasi Hasil Aplikasi analisis faktor Latihan Penggunaan Komputer Operasi SPSS/AMOS

Curah Pendapat Diskusi Kelompok Sintesis analisis Unjuk Kerja Penugasan

Statistik Multivariat Analisis Diskriminan Konsep Dasar Analisis Diskriminan Metode Estimasi Asumsi-asumsi Uji Signifikansi Interpretasi Hasil Aplikasi analisis diskriminan Latihan penggunaan komputer Operasi SPSS

Memodelkan salah satu kasus pengujian penelitian menggunakan salah satu instrumen analisis faktor secara tepat Menggunakan program komputer untuk pengujian salah satu hipotesis dalam analisis faktor secara tepat Menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan menggunakan analisis faktor secara tepat Mampu menggunakan model teknik analisis diskriminan dengan menggunakan komputer secara tepat Mampu menginterpretasikan hasil analisis diskriminan secara tepat

8 Menggunakan model analisis multiple regresi untuk pemecahan masalah

Penugasan

Mampu memecahkan kasus penelitian dengan menggunakan salah satu

MID TEST Curah Pendapat Diskusi Kelompok

Statistik Multivariat Multiple Analisis

Regression

Hair

penelitian Menggunakan komputer dalam menggunakan analisis

multiple regression

Menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan menggunakan analisis

multiple regression 9

10

Sintesis analisis Unjuk Kerja Penugasan

Konsep dasar analisis MR Uji Asumsi Klasik Regresi Berganda data time series Regresi berganda data corss section Uji Model Uji signifikansi Interpretasi Hasil Latihan komputer operasi SPSS

multiple regression


Mampu memecahkan salah kasus penelitian dengan menggunakan salah satu model dalam teknik analisis MANOVA

Curah Pendapat Diskusi Kelompok Sintesis analisis Unjuk Kerja

Regresi dengan variabel dummy Konsep dasar analisis regresi variabel dummy Regresi dummy data time series Regresi dummy data cross section Regresi Logit Konsep dasar regresi logit Binary Logit Multinomial Logit Uji Model Uji Signifikansi Interpretasi Hasil Praktek Komputer Operasi SPSS Statistik Multivariat Analisis Manova Konsep Dasar Analisis Manova Asumsi Manova

model dalam teknik analisis multiple regression secara tepat Mampu menginterpretasikan salah satu hasil pengolahan data statistik multiple regression secara tepat Mampu mengoperasikan salah satu analisis dengan komputer secara tepat.

Menggunakan model analisisManova untuk pemecahan masalah penelitian

Menggunakan komputer dalam menggunakan analisis

Manova

Menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan menggunakan analisis

manova

11

12

Menggunakan model analisis Non Parametrik pemecahan masalah penelitian kualitatif Menggunakan komputer dalam menggunakan analisis statistik non parametrik Menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan menggunakan analisis non parametrik

13

Menggunakan salah satu model dinamik untuk pemecahan masalah penelitian Menggunakan komputer dalam menggunakan analisis

secara tepat

Penugasan

Uji Signifikansi Interpretasi Hasil Praktek Komputer Operasi SPSS

Curah Pendapat Diskusi Kelompok Sintesis analisis Unjuk Kerja Penugasan Curah Pendapat Diskusi Kelompok Sintesis analisis Unjuk Kerja Penugasan

Statistik Non Parametrik Konsep Dasar Statistik Non Parametrik Uji Sampel Berhubungan Praktek Komputer Interpretasi hasil Uji Sampel Tidak Berhubungan Praktek Komputer Interpretasi hasil

Curah Pendapat Diskusi Kelompok Sintesis analisis Unjuk Kerja Penugasan Curah Pendapat

Model dinamik Analisis Time Series

Mampu menginterpretasikan salah satu hasil pengolahan data statistik Manova secara tepat Mampu mengoperasikan salah satu analisis Manova dengan komputer secara tepat. Mampu memecahkan salah kasus penelitian dengan menggunakan salah satu model dalam teknik analisis Non Parametrik secara tepat Mampu menginterpretasikan salah satu hasil pengolahan data statistik Non Parametrik secara tepat Mampu mengoperasikan salah satu analisis Non Parametrik secara tepat Mampu memecahkan salah kasus penelitian dengan menggunakan salah satu model dinamik secara tepat Mampu

Model Dinamik

Singgih Santoso

Hair, Gujarati

Hair, Gujarati

model dinamik Menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan menggunakan analisis model dinamik

menginterpretasikan salah satu hasil pengolahan data statistik model dinamik secara tepat Mampu mengoperasikan salah satu analisis Model Dinamik secara tepat

Diskusi Kelompok Sintesis analisis Unjuk Kerja Penugasan

Structural Equation Modelling

14

Analisis Jalur Korelasi Analisis Jalur Spesifikasi Model Jalur Uji Signifikansi Uji Model

15

Menggunakan salah satu model SEM untuk pemecahan masalah penelitian

16

Menggunakan komputer dalam menggunakan analisis model SEM dengan software AMOS Menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan menggunakan analisis model SEM

17

ARCH Model GARCH Model

Mampu memecahkan salah kasus penelitian dengan menggunakan salah satu model SEM secara tepat Mampu menginterpretasikan salah satu hasil pengolahan data statistik model SEM secara tepat

Analisis

Hair, Ferdinand Gozhali Widarjono


Structural Equation Modelling Analisis Konfirmatory Uji Kelayakan Model Uji signifikansi Respesifikasi Model Model Persamaan Struktural (SEM) Variabel Laten dan Variabel Indikator Model Pengukuran Model Persamaan SEM Uji Kelayakan Model Uji Signifikansi Respesifikasi Model Asumsi SEM


Unjuk Kerja Praktikum

Praktek Komputer SEM/AMOS

Hair, Ferdinand

Mampu mengoperasikan salah satu analisis SEM secara tepat


Gozhali Widarjono 18

FINAL TEST

PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS SRIWIJAYA PROGRAM STUDI ILMU EKONOMI

Recommend Documents