Course Statistics

Course Description

Descriptive Statistics, including: data description (data tables and graphs), central tendency (average, mode, median, deciles, quartiles and percentiles), dispersion (standard deviation, variance). Statistical computer program (SPSS). Estimation of population parameters (mean, standard deviation/variance, proportion). Principles of hypothesis testing (one tail and two tails). Parametric statistics: (1) similarity test of the average of one sample and two samples (t-test and z test), (2) test of similarity of the average of k samples (1-way ANOVA, 2-way factorial ANOVA, and post hoc test) , (3) correlation analysis (moment and partial products), (4) regression analysis. Test analysis requirements (normality of distribution, homogeneity/homoscedasticity of variance, linearity of homoscedasticity/heteroscedasticity relationship, independence of independent variables (multicollinearity), and auto correlation). Non-parametric statistics, includes comparative hypothesis testing: (1) one sample, (2) two independent samples, (3) two correlated samples, (4) many (k) samples, (5) associative hypothesis testing of nominal and ordinal data.

Program Objectives (PO)

Menganalisis data statistik untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang signifikan dalam konteks rekayasa perangkat lunak (C4)
Mengevaluasi keakuratan dan keandalan model statistik yang digunakan dalam analisis data (C5)
Menciptakan metode pengumpulan data yang inovatif untuk meningkatkan efisiensi dalam pengolahan data statistik (C6)
Menganalisis hasil pengujian hipotesis untuk mendukung pengambilan keputusan dalam proyek rekayasa (C4)
Mengevaluasi penggunaan teknik statistik dalam konteks etika dan keberlanjutan lingkungan (C5)

Menciptakan model prediktif menggunakan teknik statistik untuk memecahkan masalah spesifik di bidang rekayasa perangkat lunak (C6)
Menganalisis dan mengevaluasi risiko yang terkait dengan interpretasi data statistik dalam proyek rekayasa (C5)
Menciptakan laporan analisis statistik yang komprehensif dan mudah dipahami untuk memfasilitasi pengambilan keputusan strategis (C6)
Menganalisis data menggunakan berbagai metode statistik untuk memastikan validitas dan reliabilitas dalam penelitian dan pengembangan (C4)
Mengevaluasi implikasi etis dari penggunaan data statistik dalam proyek dan penelitian (C5)

Aktifitas Pembelajaran

Pertemuan 1
Pengertian statistik dan statistika, jenis data, skala pengukuran dan penyajian data.
Date 7 Februari 2025
Pertemuan 2
Dapat mengaplikasikan ukuran pemusatan data
Date 14 Februari 2025
Pertemuan 3
Dapat mengaplikasikan tendensi sentral
Date 21 Februari 2025
Pertemuan 4
Dapat mengestimasi paremeter populasi dari statistik sampel
Date 28 Februari 2025
Pertemuan 5
Dapat mengaplikasikan prinsip pengujian hipotesis
Date 7 Maret 2025
Pertemuan 6
Dapat mengaplikasikan uji-t
Date 14 Maret 2025
Pertemuan 7
Dapat mengaplikasikan one way anova
Date 21 Maret 2025
Pertemuan 8
UTS
Date 28 Maret 2025
Pertemuan 9
Dapat mengaplikasikan two way anova
Date 4 April 2025
Pertemuan 10
Dapat mengaplikasikan korelasi produk moment dan korelasi parsial
Date 11 April 2025
Pertemuan 11
Dapat mengaplikasikan analisis regresi
Date 18 April 2025
Pertemuan 12
Dapat mengaplikasikan uji persyatatan mengaplikasikan uji persyatatan analisis uji-t dan anava
Date 25 April 2025
Pertemuan 13
Dapat mengaplikasikan uji persyatatan analisis korelasi linier dan regresi linier ganda
Date 2 Mei 2025
Pertemuan 14
Statistika nonparametrik 1: pengujian hipotesis kasus 1 sampel, dua sampel berpasangan, dan k sampel berpasangan
Date 9 Mei 2025
Pertemuan 15
Statistika non parametrik 2: pengujian hipotesis kasus 2 sampel dan k sampel bebas
Date 16 Mei 2025
Pertemuan 16
Statistika non parametrik 3: pengujian hipotesis hubungan asosiatif
Date 23 Mei 2025