Sistem Perbankan dan Lembaga Keuangan Modern

Tahun Akademik:
Gasal 2025/2026
Kelas-Offr:
L-L
Deskripsi:
Mata kuliah ini merupakan mata kuliah yang menganalisis data dari sampel hasil penelitian atau percobaan dalam statistika. Karena terletak pada semester lanjut, maka pembeljarannya ditekankan pada cara menganalisis output dari hasil pengolahan perangkat lunak dalam statistika. Perangkat lunak yang dipakai adalah SPSS, Minitab, R, dan Matlab. Dalam pembelajarannya menggunakan cara Discovery Learning dan Problem Based Learning yang digabung dengan Simulation/Demonstration. Untuk proses analisisnya dimulai dengan pemberian kasus, input data, komputasi, hingga keluar output. Selanjutnya dilakukan analisis output dengan menggunakan konsep-konsep metode yang relevan yang ada di statistika. Materi yang dibicarakan meliputi transformasi data, memeriksa asumsi sebaran data, pendugaan parameter menggunakan metode kuadrat terkecil dan terboboti, pendugaan model regresi robust, uji validitas dan reliabilitas, penyajian grafik fungsi secara simultan, persamaan normal secara umum, aplikasi matriks pada regresi linier, regresi linier sederhana dan regresi linier berganda serta regresi linier multivariate. Dengan materi tersebut diharapkan mahasiswa dalam menganalisis data mampu melakukan komputasi dan memberi hasil keputusan berdasarkan staistika yang benar. Hasil ini diharapkan berimplikasi memudahkan dalam mengolah data pada tugas akhir kelak.
Capaian Pembelajaran

• 1. Mampu memahami konsep dasar analisis statistik
• 2. Mampu memahami bentuk data statistik, baik kualitatif maupun kuantitatif
• 3. Mengetahui serta memahami kelebihan dan manfaat olah data SPSS
• 4. Mengetahui manfaat dan tujuan analisis diskriminan serta memahami metode Fisher
• 5. Mengetahui serta memahami cara menormalkan data
• 6. Dapat mengolah data statistik non parametrik secara manual maupun SPSS
• 7. Memahami langkahlangkah yang dilakukan dalam uji beda ratarata dan mampu merumuskan hipotesis nol (Ho) dan hipotesis alternatif (Ha) dengan pasangan hipotesisnya
• 8. Mampu melakukan pengujian hipotesis tentang rata-rata satu populasi, baik pengujian dalam sampel besar maupun pengujian dalam sampel kecil
• 9. Mampu melakukan pengujian hipotesis tentang rata-rata satu populasi, baik pengujian dalam sampel besar maupun pengujian dalam sampel kecil
• 10. Mampu melakukan pengujian hipotesis untuk dua sampel yang berkaitan atau berpasangan
• 11. Dapat melihat linearitas serta keeratan hubungan antara peubah bebas terhadap peubah terikat
• 12. Mampu melakukan pengujian hipotesis untuk rata-rata yang lebih dari dua
• 13. Dapat menentukan kesamaan proporsi dalam tiap kelompok populasi

Daftar Pustaka:

• 1. Aunuddin, Analisis Data, Depdikbub Dirjen Pusat antar Universitas Ilmu Hayat, IPB, Bogor, 1989. 2. Aunuddin, Rancangan dan Analisis Data, IPB Press, Bogor, 2005. 3. Chapra, S.C., Applied Numerical Methods with MATLAB for Engineers and Scientists, Second Edition, McGraw-Hill, Inc., New York, 2008. 4. Crawley, M.J., The R Book, John Wiley & Sons, Ltd., London, 2007. 5. Draper, N.R. and Smith, H., Applied Regression Analysis, Third Edition, John Wiley & Sons, Inc., New York, 1998. 6. Suliyanto, Analisis Data dalam Aplikasi Pemasaran, Ghalia Indonesia, Bogor, 2005. 11. Umar, H., Metode Riset Perilaku Konsumen Jasa, Ghalia Indonesia, Jakarta, 2003