Sidia is a education Platform website.
Course Description
Mata kuliah ini membekali mahasiswa dengan kemampuan mengidentifikasi permasalahan agribisnis dan menyelesaikannya melalui pendekatan analitik data. Mahasiswa mempelajari proses pengumpulan, pembersihan, pengolahan, analisis statistik, visualisasi, serta pembangunan dashboard interaktif berbasis Business Intelligence menggunakan Excel dan Power BI. Studi kasus difokuskan pada produksi pertanian, harga komoditas, rantai pasok, dan pemasaran digital sehingga mahasiswa mampu menghasilkan insight dan rekomendasi keputusan berbasis data secara profesional.
Program Objectives (PO)
- Mampu Mengidentifikasi masalah agribisnis yang dapat diselesaikan dengan pendekatan analitik data
- Mahasiswa mampu Mengolah, membersihkan, dan mentransformasikan data agribisnis menggunakan Excel
- Mahasiswa mampu Melakukan analisis statistik deskriptif, diagnostik, dan visualisasi data
- Mahasiswa mampu Membangun dashboard interaktif berbasis Business Intelligence menggunakan Power BI
- Mahasiswa mampu Menyusun insight dan rekomendasi keputusan agribisnis berbasis hasil analitik
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Konsep data analytics -
Pertemuan 2 Identifikasi sumber dan tipe data -
Pertemuan 3 Identifikasi sumber dan tipe data -
Pertemuan 4 Data preparation & transformation -
Pertemuan 5 Descriptive analytics -
Pertemuan 6 Relationship analysis -
Pertemuan 7 Forecasting -
Pertemuan 8 Forecasting -
Pertemuan 9 Business Intelligence concept -
Pertemuan 10 Konsep ETL & data integration -
Pertemuan 11 Konsep ETL & data integration -
Pertemuan 12 Konsep ETL & data integration -
Pertemuan 13 Dengan Case: produksi pertanian -
Pertemuan 14 Melakukan analisa dengan Case: Supply Chain -
Pertemuan 15 Melakukan Final project analytics -
Pertemuan 16 Konsep Communication & storytelling
References
- Smith, B. (n.d.). Data analytics: A comprehensive beginner’s guide to learn about the realms of data analytics from A–Z. Independently published.
- Walkenbach, J. (2019). Excel 2019 Bible. Wiley.
- Runkler, T. A. (2025). Data analytics: Models and algorithms for intelligent data analysis. Springer Fachmedien Wiesbaden
- Collie, R., & Singh, A. (2016). Microsoft Power BI cookbook. Packt Publishing.
- Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2018). Business intelligence, analytics, and data science: A managerial perspective (4th ed.). Pearson.
Lecturer
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
Matematika untuk Ilmu Hayati
Mata kuliah ini membekali mahasiswa dengan konsep matematika terapan yang relevan untuk ilmu hayati, meliputi matematika dasar, kalkulus terapan, pemodelan sistem biologis sederhana, statistika dasar,
Fisika Umum
Mata kuliah ini mempelajari konsep dan prinsip fisika dasar meliputi besaran, satuan, pengukuran, vektor, Hukum Newton, usaha, energi, daya, fluida, temperatur dan teori kinetik, kalor
Data Analitik
Mata kuliah ini membekali mahasiswa dengan kemampuan mengidentifikasi permasalahan agribisnis dan menyelesaikannya melalui pendekatan analitik data. Mahasiswa mempelajari proses pengumpulan, pembersihan, pengolahan, analisis statistik, visualisasi,
Copyright © 2026 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved