RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) AKADEMI KEBIDANAN MITRA HUSADA MEDAN Jalan Pintu Air IV Pasar 8 Kel. Kwala Bekala, Kec. Medan Johor - Medan

MATA KULIAH

KODE Bd. 5.212

Biostatistik

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER Tgl BOBOT (sks) SEMESTER Penyusunan 3 SKS (T:2, P:1) V (lima) Agustus 2016

Dosen Pengampu MK

Ketua LPMI

Lusiatun, SST, M.Kes

Plora N.F Sinaga, SST

Revisi 001 Direktur

Siti Nurmawan Sinaga, SKM, M.Kes

1. Deskripsi Mata Kuliah Mata kuliah ini berfokus pada pemahaman tentang prinsip-prinsip statistik, tingkat-tingkat pengukuran, penyajian grafis, ukuran deskriptif dari ringkasan statistik, disperse dan asosiasi statistika inferensial, tes hipotesa dan aplikasi dalam menafsirkan literatur riset kebidanan 2. Learning Out Come : Sikap: - Menghargai martabat perempuan sebagai individu yang unik, memiliki hak-hak, potensi, dan privasi - Menunjukkan sikap bertanggung jawab atas pekerjaannya Pengetahuan: - Pada akhir pendidikan, lulusan diharapkan mampu menciptakan asuhan kebidanan secara efektif, aman dan holistic dengan memperhatikan aspek budaya terhadap ibu hamil pada kondisi normal berdasarkan standard praktek kebidanan dan kode etik profesi. Ketrampilan Umum - Mampu bekerja dibidang kebidanan dan memiliki kompetensi kerja yang minimal setara dengan standar kompetensi kerja bidan yang ditetapkan oleh ikatan bidan Indonesia yang menace pada ICM - Mampu bertanggung jawab atas pekerjaan di bidang profesinya sesuai dengan kode etik profesinya Ketrampilan Khusus - Mampu melaksanakan praktik asuhan kebidanan secara mandiri sesuai dengan standar kompetensi yang ditetapkan oleh ikatan bidan Indonesia - Mempromosikan dan mengedukasi kehidupan berkeluarga yang sehat, merencanakan kehamilan, proses menjadi orangtua yang berkualitas dan kesehatan seksual - Menggali potensi alamiah ibu dan lingkungan untuk menjaga dan mengoptimalkan kenormalan kehamilan, persalinan, dan pasca persalinan 3. Capaian Pembelajaran 1. Bila diberi satu set data siap olah, mahasiswa mampu menyajikan data tersebut dalam bentuk tabel, diagram, grafik sesuai data yang telah dikatagorikan . 2. Bila diberi satu set data siap olah, mahasiswa mampu menetapkan ada tidaknya hubungan antara dua variabel dengan menggunakan uji statistik bivariat sesuai dengan jenis data yang telah dikategorikan

4. Bahan Kajian 1. Pengertian tentang statistik,data &variabel 2. Jenis & tujuan tentang data, pengkajian data kuantitatif dan kualitatif 3. Perbedaan statistik deskriptif dengan inferensial 4. Bentuk pengkajian data kuantitatif dan kualitatif 5. Tabeli frekuensi,distribusi frekuensi,distribusi normal 5. Metode Pembelajaran Menggunakan: Discovery learning, Lecture, Contextual Instruction (CI), Problem-Based Learning / Inquiry (PBL/I), Self – Directed Learning (SDL), Simulasi/Demonstrasi, Small Group Discussion. 6. Evaluasi Penilaian dilakukan dalam bentuk Penugasan, Kuis, Ujian Tulis. Teori 100% : Kuis 5% Sikap 5% Seminar 5% Tugas 20% UTS 25% UAS 40% Praktek 100 %

:

1. Pengetahuan : 20% ( pengetahuan 0-100) 2. Keterampilan : 60% (Kompeten ya: 100, tidak: 0) 3. Sikap : 20% (selalu: 4,sering: 3,kadang- kadang:2, jarang: 1,tidak pernah:0)

8. Sumber Kepustakaan 1. Sabri, L & Hastono, S.P.,(2007). Statistik kesehatan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada 2. Kuzma. J. W., (1984). Basic statistical for health sciences. California : MayfieldPublishing Company 3. Moore, D, S., (2000). The Basic practice of statistics. New York: W.H. Freeman andCompany 4. Salkind, N.J. (2000). Statistics for people who hate statistics. USA: Sage Publications

9.Kegiatan Pembelajaran Semester Mg g ke

Pert ke

Waktu

Kompetensi Dasar Kontrak Perkuliahan

1

2

I dan II

III, IV

Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar statistic umum meliputi pengertian statistika, ruang lingkup statistic, pengertian dan jenis data, dan variable skala pengukuran. Mahasiswa mampu menganalisis penyajian data, jenisa cara penyajian data tekstur, tabular dan grafikal, jenis table penyajian data, cara membuat table dan table distribusi frekuensi.

Bahan Kajian

Kontrak Perkuliahan Konsep dasar statistic umum meliputi 1. Pengertian statistika, 2. Ruang lingkup statistic, 3. Pengertian dan jenis data, 4. Variable skala pengukuran. Manfaat dan teknik penyajian data : 1. Menganalisis penyajian data, 2. Jenis cara penyajian data tekstur, 3. Tabular dan grafikal, 4. Jenis table penyajian data, 5. Cara membuat table dan 6. Table distribusi frekuensi.

Indikator

Pengalaman Belajar

Metode Pembelajaran

Kriteria & Bentuk Penilaian

Kriteria

Penilaian

Bobot Nilai (%)

Kontrak Perkuliahan  Kuliah Konsep dasar statistic [TM:1x = umum meliputi (2x50”)] 1. Pengertian statistika,  Tugas : 2. Ruang lingkup Mengkaji statistic, Konsep dasar 3. Pengertian dan jenis statistic data, [BT+BM:(2+ 4. Variable skala 2) = (2x60”) pengukuran.

Discovery learning,lecture, Self-Directed Learning (SDL)

Ketepatan dan pemahaman

Tugas perhitungan, Quiz

5

Manfaat dan teknik  Kuliah penyajian data : [TM:1x = - Menganalisis 2x50”)] penyajian data,  Tugas : - Jenis cara penyajian membuat data tekstur, teknik - Tabular dan penyajian grafikal, data - Jenis table penyajian [BT+BM:(2+ data, 2) = (2x60”) - Cara membuat table dan - Table distribusi frekuensi.

Discovery learning,lecture , Self-Directed Learning (SDL)

Etepatan dalam membuat penyaian data

Tugas penyajian data, Quiz

5

3

4

5

V, VI

Mahasiswa mampu data kualitatif secara grafik, batang, gambar, pie / lingkaran

VII, VIII

IX, X

Mahasiswa menguraikan tentang menghitung nilai rata-rata suatu distribusi data yaitu pengertian dari nilai rata-rata, sifat-sifat dari nilai rata-rata, cara menghitung nilai dari rata-rata dan interpretasi hasil perhitungan nilai rata-rata

 Kuliah [TM:1x =(2x50”)]  Tugas : Penyajian data kualitatif [BT+BM:(2+ 2) = (2x60”)

Discovery learning, Lecture,SelfDirected Learning (SDL),

Ketepatan dalam perhitungan tendensi sentral

Tugas penyajian ukuran tendensi sentral, Quiz

5

 Kuliah [TM:2x = (2x50”)] Tugas : Penyajian data kualitatif secara grafik [BT+BM:(2+ 2) = (4x60”) Menghitung nilai  Kuliah rata-rata suatu [TM:1x = distribusi data yaitu (2x50”)] - Pengertian dari nilai Tugas : rata-rata, Menghitung - Sifat-sifat dari nilai nilai rata-rata rata-rata, [BT+BM:(2+ - Cara menghitung 2) = (2x60”) nilai dari rata-rata - Interpretasi hasil perhitungan nilai rata-rata


Ketepatan perhitungan dan pemahaman

Tugas mandiri dan kelompok,

10


Ketepatan dan penguasaan

Ringkasan dan Quiz

5

Penyajian data kualitatif secara 1. Grafik, 2. Batang, 3. Gambar, 4. Pie / lingkaran

Penyajian data kualitatif secara 1. Grafik, 2. Batang, 3. Gambar, 4. Pie / lingkaran

Penyajian data kualitatif secara grafik 1. Histogram 2. Poligon 3. Ogive 4. Garis

Penyajian data kualitatif secara grafik 1. Histogram 2. Poligon 3. Ogive 4. Garis

Menghitung nilai rata-rata suatu distribusi data yaitu - Pengertian dari nilai rata-rata, - Sifat-sifat dari nilai rata-rata, - Cara menghitung nilai dari rata-rata - Interpretasi hasil perhitungan nilai rata-rata

6

7

8

9 10

XI, XII

XIII, XIV

XV, XVI

XVII, XVIII XIX, XX

Mahasiswa mampu menguraikan tentang nilai penyebaran yaitu pengertian penyebaran dan jenis sifat penyebaran. Mahasiswa mampu menguraikan tentang cara perhitungan dari nilai penyebaran meliputi : range, minimum dan maksimum, mean deviasi dan standar deviasi. Mahasiswa mampu menguraikan nilai penyebaran : koefisien variasi, decile, kuartil, persentil, kurtosis dan skewnes.

Nilai penyebaran meliputi : range, minimum dan maksimum, mean deviasi dan standar deviasi.

Nilai penyebaran yaitu  Kuliah - Pengertian [TM:1x = penyebaran (2x50”)] - Jenis sifat  Tugas : penyebaran. Nilai penyebaran [BT+BM:(1+ 1) = (2x60”) Nilai penyebaran  Tugas : meliputi : range, Nilai minimum dan penyebaran maksimum, mean [BT+BM:( deviasi dan standar 1+1) = deviasi. (2x60”)

Ketepatan dalam membedakan statistik deskriptif dan inferensial

Ketepatan dalam membedakan statistik deskriptif dan inferensial

Nilai penyebaran yaitu - Pengertian penyebaran - Jenis sifat penyebaran.

Mahasiswa mampu Bias dan sampling menguraikan tentang error,

Discovery learning, Lecture, Contextual Instruction (CI),

Ketepatan dalam menghitung estimasi

Tugas soal

10

5

 Kuliah [TM:1x = (2x50”)]  Tugas : membedak an statistik deskriptif dan inferensial [BT+BM:( 1+1) = (2x60”) UJIAN TENGAH SEMESTER (UTS)

Bias dan sampling error,

 Kuliah [TM:1x =

Discovery learning,

5

Ketepatan dalam

Ringkasan Quiz

5

11

12

13

XXI, XXII

XXIII, XXIV

XXV, XXVI

bias dan sampling error, prinsip dasar pengambilan besar sampel, perhitungan besar sampel

Prinsip dasar pengambilan besar sampel, Perhitungan besar sampel

Mahasiswa mampu menguraikan tentang Metode pengambilan sampel secara random, unres tricted random sampling meliputi simple dan sistematik random sampling Mahasiswa mampu menjelaskan tentang restricted random sampling meliputi stratified, cluster dan multistage random sampling atau kombinasi.

Metode pengambilan sampel secara random, unres tricted random sampling meliputi simple dan sistematik random sampling

Mahasiswa mampu menghitung distribusi sampling, perhitungan standar error, data ukur dan

Prinsip dasar pengambilan besar sampel, Perhitungan besar sampel

(2x50”)] Tugas : Membuat ringkasan Perhitungan besar sampel [BT+BM:(2+ 2) = (2x60”) Metode pengambilan  Kuliah sampel secara random, [TM:1x = unres tricted random (1x50”)] sampling meliputi Tugas : simple dan sistematik Metode random sampling pengambilan sampe[BT+B M:(1+1) = (2x60”)

Lecture, Contextual Instruction (CI), Simulasi/Demo nstrasi

menguraikn

Discovery learning, Lecture, Contextual Instruction (CI), Simulasi/Demo nstrasi

Ketepatan dalam menghitung uji beda mean

Tugas soal perhitungan, Quiz, Ringkasan

10

Restricted random sampling meliputi stratified, cluster dan multistage random sampling atau kombinasi.

Restricted random  Kuliah sampling meliputi [TM:1x = stratified, cluster dan (1x50”)] multistage random  Tugas : sampling atau Restricted kombinasi. random sampling [BT+BM:(1+ 1) = (2x60”)

Simulasi/Demo nstrasi, Lecture, Contextual Instruction (CI), SelfDirected Learning (SDL),

Ketepatan dalam menghitung uji beda proporsi

Tugas soal perhitungan, Quiz, Ringkasan

10

Distribusi sampling, perhitungan standar error, data ukur dan data hitung.

Distribusi sampling, perhitungan standar error, data ukur dan data hitung.

Simulasi/Demo Ketepatan nstrasi, Lecture, dalam Contextual perhitungan Instruction (CI), Self-

Tugas perhitungan dan Quiz

5

 Kuliah [TM:2x = (2x50”)]  Tugas : Distribusi

data hitung.

14

XXVII , XXVII I

Mahasiswa mampu dalam pengujian hipotesis

Mahasiswa mampu menghitung uji statistik

15

16

XXIX, XXX

XXXI, XXXII

Mahasiswa mampu menghitung uji statistic yaitu koefisien kontingensi

Pengujian hipotesis : 1. Pengertian dan jenis hipotesis. 2. Pengujian satu sisi dan dua sisi 3. Teori kesalahan 4. Langkah-langkah pengujian hipotesis Perhitungan uji statistic : - Pengertian statistic non parametric - Dasar pemiliha non parametric : chi square satu sampel, chi square dua sample Uji statistic yaitu koefisien kontingensi

Pengujian hipotesis : 1. Pengertian dan jenis hipotesis. 2. Pengujian satu sisi dan dua sisi 3. Teori kesalahan 4. Langkah-langkah pengujian hipotesis Perhitungan uji statistic : - Pengertian statistic non parametric - Dasar pemiliha non parametric : chi square satu sampel, chi square dua sample

Uji statistic yaitu koefisien kontingensi

sampling [BT+BM:(2+ 2) = (4x60”)  Praktikum (2 x = 2x 180")  Kuliah [TM:2x = (2x50”)] Tugas : Pengujian hipotesis [BT+BM:(2+ 2) = (4x60”)  Kuliah [TM:2x = (2x50”)] Tugas : Perhitungan uji statistic : [BT+BM:(1+ 1) = (2x60”)

Directed Learning (SDL),

 Kuliah [TM:2x = (2x50”)] Tugas : Uji statistic yaitu koefisien kontingensi [BT+BM:(2+

Simulasi/Demo Ketepatan nstrasi, Lecture, dalam ContextualInstr perhitungan uction (CI), SelfDirectedLearni ng (SDL),


5

Simulasi/Demo Ketepatan nstrasi, Lecture, dalam Contextual perhitungan Instruction (CI), SelfDirected Learning (SDL),


5



5

2) = (4x60”)

17

18

XXXII I, XXXI V

XXX V, XXX VI

Mahasiswa mampu menghitung uji statistic yaitu fisher eract

Uji statistic yaitu fisher eract

Uji statistic yaitu fisher  Kuliah eract [TM:2x = (2x50”)] Tugas : Uji statistic yaitu fisher eract [BT+BM:(2+ 2) = (4x60”)


UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS)


5

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

Recommend Documents