Universitas Negeri Surabaya
Fakultas Teknik
Program Studi S1 Pariwisata

Kode Dokumen

SEMESTER LEARNING PLAN

Course

KODE

Rumpun MataKuliah

Bobot Kredit

SEMESTER

Tanggal Penyusunan

Statistik Pariwisata

9320702009

T=1

P=1

ECTS=3.18

2

21 Juli 2026

OTORISASI

Pengembang S.P

Koordinator Rumpun matakuliah

Koordinator Program Studi




.......................................


.......................................


NURUL FARIKHATIR RIZKIYAH

Model Pembelajaran

Case Study

Program Learning Outcomes (PLO)

PLO program Studi yang dibebankan pada matakuliah

PLO-3

Mengembangkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan kreatif dalam melakukan pekerjaan yang spesifik di bidang keahliannya serta sesuai dengan standar kompetensi kerja bidang yang bersangkutan

PLO-7

Menguasai teknik analisis pasar, tren pariwisata, dan strategi pemasaran untuk meningkatkan daya saing industri pariwisata di tingkat lokal, nasional, dan internasional

PLO-10

Mampu melaksanakan penelitian terapan dan mengembangkan inovasi produk dan paket wisata yang mengintegrasikan kearifan lokal, teknologi digital, dan standar pelayanan prima

PLO-11

Mampu menyusun dan menerapkan strategi pemasaran, manajemen operasional, dan rencana bisnis pariwisata berkelanjutan yang berkualitas, beretika dan berorientasi pada kepuasan wisatawan

Program Objectives (PO)

PO - 1

Memahami konsep dasar statistika, peranannya dalam pariwisata, jenis-jenis data, skala pengukuran, sumber data, serta proses pembersihan data (data cleaning) untuk analisis yang akurat.

PO - 2

Menerapkan berbagai teknik penyajian data pariwisata, termasuk tabel frekuensi, tabulasi silang, dan visualisasi data (grafik) yang tepat untuk mengkomunikasikan informasi secara efektif.

PO - 3

Menganalisis data pariwisata menggunakan statistika deskriptif, meliputi perhitungan dan interpretasi ukuran pemusatan (mean, median, modus) dan ukuran penyebaran (varians, simpangan baku) dalam konteks pariwisata

PO - 4

Memahami konsep dasar probabilitas, ketidakpastian, event, dan simulasi sederhana sebagai fondasi untuk analisis statistik yang lebih kompleks di bidang pariwisata.

PO - 5

Mengidentifikasi dan menerapkan teknik sampling yang sesuai untuk survei pariwisata, serta memahami potensi bias yang mungkin terjadi dalam proses pengumpulan data.

PO - 6

Mengestimasi parameter populasi pariwisata menggunakan konsep standard error dan confidence interval (CI), serta menginterpretasikan hasilnya dengan benar.

PO - 7

Melakukan dan menginterpretasikan uji hipotesis untuk dua kelompok (t-test sederhana) dan uji Chi-Square untuk menganalisis hubungan antar variabel kategorik dalam data pariwisata.

PO - 8

Menginterpretasikan hasil analisis ANOVA satu arah untuk membandingkan rata-rata lebih dari dua kelompok data pariwisata.

PO - 9

Menganalisis hubungan numerik antar variabel menggunakan korelasi dan membuat prediksi dasar menggunakan regresi sederhana pada data pariwisata.

PO - 10

Menerapkan teknik analisis deret waktu dasar, seperti moving average, untuk mengidentifikasi tren dan musiman, serta membuat forecast sederhana untuk data pariwisata.

PO - 11

Menyajikan hasil analisis data pariwisata secara jujur dan informatif melalui data storytelling, mengkomunikasikan insight yang diperoleh, serta memahami batasan-batasan analisis statistik dan etika dalam penggunaannya.

PO - 12

Menunjukkan sikap kritis, objektif, dan bertanggung jawab dalam setiap tahapan analisis data pariwisata, serta mengakui pentingnya etika akademik dalam penelitian dan praktik statistika

Matrik PLO-PO
 
POPLO-3PLO-7PLO-10PLO-11
PO-1✔   
PO-2 ✔  
PO-3 ✔  
PO-4  ✔ 
PO-5 ✔  
PO-6 ✔  
PO-7  ✔ 
PO-8  ✔ 
PO-9  ✔ 
PO-10 ✔  
PO-11  ✔ 
PO-12   ✔

Matrik PO pada Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-PO)
 
PO Minggu Ke
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
PO-1
PO-2
PO-3✔✔✔
PO-4
PO-5✔
PO-6
PO-7✔✔✔✔
PO-8✔
PO-9✔
PO-10✔
PO-11✔
PO-12✔✔✔✔

Deskripsi Singkat Mata Kuliah

Mata kuliah Statistika Pariwisata membekali mahasiswa dengan pemahaman konseptual dan keterampilan praktis dalam menerapkan metode statistika untuk pengumpulan, pengolahan, analisis, interpretasi, dan penyajian data di bidang pariwisata. Mahasiswa akan mempelajari berbagai teknik statistika deskriptif dan inferensial, serta aplikasinya dalam konteks industri pariwisata, seperti analisis perilaku wisatawan, tren pasar, dampak ekonomi pariwisata, dan evaluasi kebijakan pariwisata. Mata kuliah ini juga menekankan penggunaan perangkat lunak statistika untuk mempermudah analisis data pariwisata yang kompleks.

Pustaka

Utama :

  1. Sulaiman, S. (2020). Pengantar Statistika Pariwisata Aplikasinya Dalam Bidang. Alfabeta.
  2. Lennon, J. J. (Ed.). (2003). Tourism Statistics: International Perspectives and Current Issues. Continuum.
  3. Utama, I. G. B. R. (2020). Statistik Penelitian Bisnis dan Pariwisata. Andi Publisher.
  4. Badan Pusat Statistik. (Tahun Publikasi Terbaru). Statistik Pariwisata Indonesia. BPS.
  5. UNWTO. (1994). Framework for the Collection and Publication of Tourism Statistics. World Tourism Organization.

Pendukung :

Dosen Pengampu

Andika Kuncoro Widagdo, M.Pd.

Muhammad Rizky Ramadhan, BBus., MITHM.

Novia Tesalonika Amanda Rerung, S.Par., M.Sc.

Minggu Ke-

Kemampuan akhir tiap tahapan belajar
(Sub-PO)

Penilaian

Bantuk Pembelajaran,

Metode Pembelajaran,

Penugasan Mahasiswa,

 [ Estimasi Waktu]

Materi Pembelajaran

[ Pustaka ]

Bobot Penilaian (%)

Indikator

Kriteria & Bentuk

Luring (offline)

Daring (online)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1

Minggu ke 1

Pengantar Statistika Pariwisata: Data, Peran Statistik, dan Alur Analisis

Mahasiswa paham “mengapa statistik penting” dan bisa merumuskan pertanyaan riset pariwisata

 Kriteria:

8


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Mahasiswa paham “mengapa statistik penting” dan bisa merumuskan pertanyaan riset pariwisata
2%

2

Minggu ke 2

Jenis Data Pariwisata, Skala Pengukuran, Sumber Data, dan Data Cleaning

Mahasiswa mampu membedakan jenis data dan membersihkan dataset sederhana
Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Mahasiswa mampu membedakan jenis data dan membersihkan dataset sederhana
2%

3

Minggu ke 3

Penyajian Data: Tabel Frekuensi, Tabulasi, dan Visualisasi (Grafik) yang Tepat

Mahasiswa mampu membuat tabel/grafik yang tepat dan mudah dibaca
Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Mahasiswa mampu membuat tabel/grafik yang tepat dan mudah dibaca
2%

4

Minggu ke 4

Statistika Deskriptif: Mean, Median, Modus, Varians, dan Simpangan Baku (Interpretasi Kontekstual)

Mahasiswa mampu menghitung dan menafsirkan mean/median/SD dalam konteks pariwisata
Bentuk Penilaian :
Penilaian Portofolio

2%

5

Minggu ke 5

Statistika Deskriptif: Mean, Median, Modus, Varians, dan Simpangan Baku (Interpretasi Kontekstual)

Mahasiswa memahami peluang sebagai bahasa ketidakpastian (tanpa rumus berlebihan)
Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk

2%

6

Minggu ke 6

Sampling Survei Pariwisata: Populasi–Sampel, Teknik Sampling, dan Bias Survei

Mahasiswa mampu memilih teknik sampling dan mengidentifikasi bias survei

2%

7

Minggu ke 7

Estimasi Parameter: Standard Error dan Confidence Interval (CI) untuk Data Pariwisata

Mahasiswa mampu membaca CI sebagai rentang estimasi yang masuk akal

2%

8

Minggu ke 8

UTS

UTS
Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio

16%

9

Minggu ke 9

Uji Hipotesis Dua Kelompok: Konsep H0/H1, p-value, dan t-test Sederhana

Mahasiswa mampu melakukan uji beda 2 kelompok dan menafsirkan p-value dengan benar
Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk

8%

10

Minggu ke 10

Uji Chi-Square: Tabulasi Silang (Crosstab) dan Hubungan Antar Variabel Kategorik

Mahasiswa mampu melakukan chi-square dari crosstab dan menyimpulkan hubungan kategori

4%

11

Minggu ke 11

ANOVA Satu Arah: Uji Beda Lebih dari Dua Kelompok (Pengantar Interpretasi Output)

Mahasiswa mengenal ANOVA 1 arah dan bisa membaca hasil untuk >2 kelompok
Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk

4%

12

Minggu ke 12

Korelasi dan Regresi Sederhana: Hubungan Numerik dan Prediksi Dasar untuk Data Pariwisata

Mahasiswa mampu membuat peramalan sederhana dari runtun waktu kunjungan
Bentuk Penilaian :
Penilaian Portofolio

4%

13

Minggu ke 13

Time Series Dasar: Tren, Musiman, Moving Average, dan Forecast Sederhana

Mahasiswa mampu membuat peramalan sederhana dari runtun waktu kunjungan
Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif

2%

14

Minggu ke 14

Data Storytelling & Etika Statistik: Visual yang Jujur, Insight, dan Batasan Analisis

Mahasiswa mampu menyusun report yang jujur, jelas, dan enak dibaca
Bentuk Penilaian :
Penilaian Portofolio

3%

15

Minggu ke 15

Review Terpadu Tryout UAS: Strategi Interpretasi Output dan Koreksi Miskonsepsi

Mahasiswa siap UAS melalui tryout dan perbaikan miskonsepsi utama
Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio

3%

16

Minggu ke 16

uas


Bentuk Penilaian :
Praktik / Unjuk Kerja

50%



Rekap Persentase Evaluasi : Case Study

No Evaluasi Persentase
1. Aktifitas Partisipasif 9.67%
2. Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk 21.17%
3. Penilaian Portofolio 19.17%
4. Praktik / Unjuk Kerja 50%
100%

Catatan

  1. Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi (PLO - Program Studi) adalah kemampuan yang dimiliki oleh setiap lulusan Program Studi yang merupakan internalisasi dari sikap, penguasaan pengetahuan dan ketrampilan sesuai dengan jenjang prodinya yang diperoleh melalui proses pembelajaran.
  2. PLO yang dibebankan pada mata kuliah adalah beberapa capaian pembelajaran lulusan program studi (CPL-Program Studi) yang digunakan untuk pembentukan/pengembangan sebuah mata kuliah yang terdiri dari aspek sikap, ketrampulan umum, ketrampilan khusus dan pengetahuan.
  3. Program Objectives (PO) adalah kemampuan yang dijabarkan secara spesifik dari PLO yang dibebankan pada mata kuliah, dan bersifat spesifik terhadap bahan kajian atau materi pembelajaran mata kuliah tersebut.
  4. Sub-PO Mata kuliah (Sub-PO) adalah kemampuan yang dijabarkan secara spesifik dari PO yang dapat diukur atau diamati dan merupakan kemampuan akhir yang direncanakan pada tiap tahap pembelajaran, dan bersifat spesifik terhadap materi pembelajaran mata kuliah tersebut.
  5. Indikator penilaian kemampuan dalam proses maupun hasil belajar mahasiswa adalah pernyataan spesifik dan terukur yang mengidentifikasi kemampuan atau kinerja hasil belajar mahasiswa yang disertai bukti-bukti.
  6. Kreteria Penilaian adalah patokan yang digunakan sebagai ukuran atau tolok ukur ketercapaian pembelajaran dalam penilaian berdasarkan indikator-indikator yang telah ditetapkan. Kreteria penilaian merupakan pedoman bagi penilai agar penilaian konsisten dan tidak bias. Kreteria dapat berupa kuantitatif ataupun kualitatif.
  7. Bentuk penilaian: tes dan non-tes.
  8. Bentuk pembelajaran: Kuliah, Responsi, Tutorial, Seminar atau yang setara, Praktikum, Praktik Studio, Praktik Bengkel, Praktik Lapangan, Penelitian, Pengabdian Kepada Masyarakat dan/atau bentuk pembelajaran lain yang setara.
  9. Metode Pembelajaran: Small Group Discussion, Role-Play & Simulation, Discovery Learning, Self-Directed Learning, Cooperative Learning, Collaborative Learning, Contextual Learning, Project Based Learning, dan metode lainnya yg setara.
  10. Materi Pembelajaran adalah rincian atau uraian dari bahan kajian yg dapat disajikan dalam bentuk beberapa pokok dan sub-pokok bahasan.
  11. Bobot penilaian adalah prosentasi penilaian terhadap setiap pencapaian sub-PO yang besarnya proposional dengan tingkat kesulitan pencapaian sub-PO tsb., dan totalnya 100%.
  12. TM=Tatap Muka, PT=Penugasan terstruktur, BM=Belajar mandiri.