rpkps statistik multivariat
DESCRIPTION
rkbpsTRANSCRIPT
RENCANA PROGRAM
KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER
(RPKPS)
MATA KULIAH:
STATISTIK MULTIVARIAT
(EKO 208)
Oleh :
Dra. LELI SUMARNI, MS, MSi
PROGRAM STUDI EKONOMI PEMBANGUNANJURUSAN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMIUNIVERISTAS ANDALAS
RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS)
Nama Mata Kuliah : STATISTIK MULTIVARIATKode/SKS : EKO 208/ 3 SKSSemester : GENAPStatus Mata Kuliah : wajib Dosen Pengampu : Dra. Leli Sumarni, MS, MSi Prasyarat : Matematika Ekonomi
A. Deskripsi mata kuliahMata kuliah ini merupakan kelanjutan dari mata kuliah Statistik Ekonomi. Dalam mata kuliah ini dipelajari berbagai teknik pengolahan data untuk menarik kesimpulan dengan menggunakan statistik parametrik dan non parametrik.
B. Tujuan Pembelajaran
Setelah mempelajari mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan:
Dapat menguasai teknik-teknik pengolahan data untuk berbagai model rancangan penelitian dan penarikan kesimpulan baik secara manual maupun menggunakan software statistik SPSS.
C. Bentuk Kegiatan
No Kegiatan Jumlah Kegiatan (….kali)
1 Tatap Muka 14 kali2 Pratikum/Assistensi 14 kali3 Tugas Mandiri 4 kali4 UTS 1 kali5 UAS 1 kali
D. Rencana Kegiatan Pembelajaran Mingguan
Minggu ke
Materi Pokok
Sub Materi
Pendekatan/Metode Pembelajaran
Kemampuan Akhir yang diharapkan
Metode Evaluasi
(1) (2) (3) (4) (5) (6)1 Penjelasan
silabus,Pengenalan analisis statistik multivariat ,
Penjelasan kontrak perkuliahan
Ceramah, diskusi Mahasiswa mengerti silabus mata kuliah statistik multivariat
Tanya jawab
2 Peranan analisis statistik multivariat dalam penelitian
Teknik-teknik analisis statistik multivariat
Ceramah, diskusi dan latihan soal
Mahasiswa mengerti peranan statistik multivariat dalam penelitian
Tanya jawab
3 Analisis korelasi Analisis korelasi linear berganda
Ceramah diskusi, latihan soal Mahasiswa mengerti korelasi variabel dependent dan independent
Tanya jawab, tes lisan
4 Analisis regresi berganda
Interpretasi masing-masing koefisien dalam regresi berganda
Ceramah, diskusi dan latihan Mahasiswa bisa meregres antar variabel dependen dengan beberapa variabel independen
Tanya jawab
5 Analisis regresi berganda
Analisis output SPSS reg linear berganda
Ceramah, diskusi dan latihan dg program SPSS
Mhs bisa menggunakan teknik komputer untuk meregres data
Tanya jawab, tes lisan
6 Regresi logistik Interpretasi regresi logistik
Ceramah, diskusi dan latihan Mahasiswa bisa mengaplikasikan model reg logistik
Tanya jawab, tes lisan
7 Regresi logistik Analisis output SPSS reg logistik
Ceramah, diskusi dan latihan dg program SPSS
Mhs bisa menggunakan SPSS untuk meregres data dg reg logistik
Tanya jawab, tes lisan
8 UTS - - - -9 Analisis
diskriminantTeori- analisis diskriminant
Ceramah, diskusi dan latihan Mhs bisa mengaplikasikan model analisis diskriminant
Tanya jawab, tes lisan
10 Analisis diskriminant
Analisis diskriminan dg program SPSS
Ceramah, diskusi dan latihan dg program SPSS
Mhs bisa menggunakan SPSS untuk analisis diskriminant
Tanya jawab, tes lisan
11 Analisis faktor Teori analisis faktor
Ceramah, diskusi dan latihan Mhs bisa mengaplikasikan model analisis faktor
Tanya jawab, tes lisan
12 Analisis faktor Analisis faktor dg program SPSS
Ceramah, diskusi dan latihan dg program SPSS
Mhs bisa menggunakan program SPSS untuk analisis faktor
Tanya jawab, tes lisan
13 One way ANOVA Teori one way ANOVA
Ceramah, diskusi dan latihan dengan program SPSS
Mhs mengerti menggunakan SPSS untuk kasus one way ANOVA
Tanya jawab, tes lisan
14 Two way ANOVA Teori two way ANOVA
Ceramah, diskusi dan latihan dengan program SPSS
Mhs mengerti menggunakan SPSS untuk kasus two way ANOVA
Tanya jawab, tes lisan
15 Pengenalan MANOVA
Teori two way ANOVA
Ceramah, diskusi dan latihan dengan program SPSS
Mhs mengerti menggunakan SPSS untuk kasus MANOVA
Tanya jawab, tes lisan
E. Kriteria Evaluasi Pembelajaran
No Komponen Penilaian Bobot1 Partisipasi Kelas 5 %2 Kuis 10 %3 Tugas 10 %4 UTS 35 %5 UAS 40 % 6 - -
Total Bobot 100%
F. Peringkat NilaiRentang Skor Nilai
≥ 85<100 A
≥80<85 A-
≥75<80 B+
≥70<75 B
≥65<70 B-
≥60<65 C+
≥55<60 C
≥50<55 C-
≥40<50 D
≥0<40 E
G. Referensi1. Hosmer, D. & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression (Second Edition).
New York: John Wiley & Sons, Inc.
2. Long, J. Scott (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.