Course Statistics

Mata kuliah Statistika bertujuan membekali mahasiswa dengan kemampuan memahami, menerapkan, dan menafsirkan berbagai teknik analisis statistik dalam konteks penelitian pendidikan, sosial, dan pengembangan. Mahasiswa tidak hanya mempelajari konsep dasar statistik deskriptif dan inferensial, tetapi juga diperkenalkan pada pendekatan analisis multivariat dan structural modeling yang relevan dengan penelitian modern berbasis data. Pada bagian awal, mahasiswa akan mempelajari statistik deskriptif untuk meringkas dan memvisualisasikan data, serta analisis hubungan melalui korelasi, regresi linier sederhana dan ganda. Mahasiswa kemudian diarahkan pada pemahaman analisis jalur (path analysis) dan analisis mediasi untuk mempelajari hubungan langsung dan tidak langsung antar variabel. Selanjutnya, mahasiswa dilatih menerapkan uji beda (t-test) baik untuk sampel independen maupun dependen, serta ANOVA satu dan dua jalur untuk menganalisis perbedaan lebih dari dua kelompok. Materi lanjutan mencakup regresi logistik untuk variabel dependen kategorik dan analisis non-parametrik bagi data yang tidak memenuhi asumsi parametrik. Pada tingkat lanjut, mahasiswa diperkenalkan pada Structural Equation Modeling (SEM) berbasis Partial Least Squares (PLS), termasuk model pengukuran reflektif dan formatif, serta analisis mediasi dalam PLS-SEM. Mahasiswa belajar merancang, mengestimasi, dan mengevaluasi model pengukuran dan struktural menggunakan perangkat lunak statistik modern (misalnya SmartPLS, SPSS, atau Python). Bagian akhir mata kuliah menekankan aplikasi statistik pada penelitian korelasional, pengembangan, dan eksperimen, dengan fokus pada pemilihan teknik analisis yang sesuai, validitas temuan, dan pelaporan hasil secara ilmiah. Dengan demikian, mata kuliah ini mempersiapkan mahasiswa untuk menjadi peneliti yang mampu menggunakan data secara reflektif, analitis, dan berbasis bukti.

Program Objectives (PO)