Mata Kuliah
Analisis Multivariat

Pada mata kuliah ini akan dipelajari konsep-konsep statistika multivariat yang memuat topik konsep dasar statistika multivariat, matriks, vektor, dan operasinya, serta klasifikasi pada statistika multivarit, konsep distribusi multivariat normal, pengujian hipotesis, konsep MANOVA, konsep Principle Component Analysis, Fuzzy dan Structural Equation Modeling (SEM), metode clustering. Selain itu, mahasiswa diharapkan mampu merancang penyelesaian masalah menggunakan teknik pada statistika multivariat Mampu menjelaskan hasil penyelesaian masalah menggunakan teknik pada statistika multivariat

• CPL-8
  Bekerja sama dan memiliki kepekaan sosial serta membawa perubahan terhadap lingkungannya
• CPL-11
  Mampu mengimplementasikan teknologi sains data dalam permasalahan nyata
• CPL-12
  Mampu merancang dan mengembangkan algoritma untuk berbagai keperluan seperti analisis big data, kecerdasan artifisial, basis data, penambangan data, statistika inferensial, desain dan analisis algoritma, dan data warehouse.
• CPL-17
  Menguasai teori matematika dan statistika yang berkaitan dengan sains data

CPMK-1
Mahasiswa memahami konsep statistika multivariat, matriks, vektor, dan operasinya pada statistika multivariat

CPMK-2
Mahasiswa mampu memahami proses reduksi multivariat (PCA dan FA) dan menerapkannya pada problem riil

CPMK-3
Mahasiswa mampu memahami konsep klasterisasi multivariat dan menerapkannya pada problem riil

CPMK-4
Mahasiswa mampu memahami konsep pemodelan multivariat seperti Linear Model, GLM, SEM, dan PLS serta dapat menerapkannya pada problem riil

CPMK-5
Mahasiswa dapat mengimplementasikan analisis multivariat pada permasalahan nyata dan merealisasikan ide kreatif, serta memaparkan hasil analisis secara ilmiah