Capaiam Pembelajaran Umum :

Mahasiswa diharapkan mampu memahami dan menggunakan metode statistika dalam mengumpulkan, menyajikan dan menganalisis data berkaitan dengan hasil penelitian, sehingga dapat menarik kesimpulan dan membuat keputusan yang benar.

Capaian Pembelajaran Khusus :

1. Mahasiswa memiliki kemampuan memahami konsep dasar statistika (pengertian statistika, statistik, parameter, populasi, sampel, variabel dan macamnya; data dan macamnya serta cara pengumpulannya) data menggunakan untuk penyelesaian permasalahan yang berhubungan dengan kehidupan sehari-hari yang relevan
2. Mahasiswa dapat mengetahui dan mahir dan  dapat mengolah data statistik inferensial
3. Mahasiswa dapat mengetahui dan mahir dan  dapat mengolah data  dengan ANAVA, analisis korelasi, analisis regresi
4. Mahasiswa dapat mengetahui dan mahir menggunakan program SPSS dan Exel dalam mengolah data

^[1] Budiyono. 2009. Statistika untuk Penelitian. Surakarta: UNS Press.

^[2] Sudjana. 2005. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.

^[3] Walpole, R. E. dan Myers R. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan. Terjemahan R. K. Sembiring. Bandung: Penerbit ITB.

Capaiam Pembelajaran Umum :

Mahasiswa diharapkan mampu memahami dan menggunakan metode statistika dalam mengumpulkan, menyajikan dan menganalisis data berkaitan dengan hasil penelitian, sehingga dapat menarik kesimpulan dan membuat keputusan yang benar.

Capaian Pembelajaran Khusus :

1. Mahasiswa memiliki kemampuan memahami konsep dasar statistika (pengertian statistika, statistik, parameter, populasi, sampel, variabel dan macamnya; data dan macamnya serta cara pengumpulannya) data menggunakan untuk penyelesaian permasalahan yang berhubungan dengan kehidupan sehari-hari yang relevan
2. Mahasiswa dapat mengetahui dan mahir dan  dapat mengolah data statistik inferensial
3. Mahasiswa dapat mengetahui dan mahir dan  dapat mengolah data  dengan ANAVA, analisis korelasi, analisis regresi
4. Mahasiswa dapat mengetahui dan mahir menggunakan program SPSS dan Exel dalam mengolah data

^[1] Budiyono. 2009. Statistika untuk Penelitian. Surakarta: UNS Press.

^[2] Sudjana. 2005. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.

^[3] Walpole, R. E. dan Myers R. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan. Terjemahan R. K. Sembiring. Bandung: Penerbit ITB.

Mata kuliah ini mengkaji materi statistika, baik statistika deskriptif maupun statistika inferensial khususnya statistika parametris yang meliputi: Pengertian Dasar dalam Statistika dan Pengenalan SPSS, Statistika Deskriptif, Hipotesis dan Tingkat Signifikansi Uji, Uji Hipotesis Mengenai Rerata, Uji Hipotesis Mengenai Variansi, Uji Normalitas Populasi, Uji Homogenitas Variansi Populasi, Analisis Variansi Satu Jalan Sel Sama dan Sel Tak Sama, Analisis Variansi Dua Jalan Sel Sama dan Sel Tak Sama, Regresi dan Korelasi Linier Sederhana, serta Regresi dan Korelasi Linier Ganda

1. Mampu menginternalisasi nilai, norma, dan etika akademik serta menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri.

2. Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam konteks pengembangan atau implementasi ilmu pengetahuan dan teknologi yang memperhatikan dan menerapkan nilai humaniora yang sesuai dengan bidang keahliannya serta mampu mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidang keahliannya, berdasarkan hasil analisis informasi dan data.

3. Mampu mengaplikasikan metode statistika dalam penelitian pendidikan serta mampu memanfaatkan IPTEKS untuk mengambil keputusan yang tepat berdasarkan informasi dan data dalam rangka menyelesaikan masalah di bidang pendidikan teknologi informasi.

4. Mampu menguasai metode statistika dalam penelitian pendidikan serta mampu menguasai konsep teoritis tentang pengolahan data.

[1] Budiyono. 2009. Statistika untuk Penelitian. Surakarta: UNS Press.

[2] Sudjana. 2005. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.

[3] Walpole, R. E. dan Myers R. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan. Terjemahan R. K. Sembiring. Bandung: Penerbit ITB

Mata kuliah ini mengkaji materi statistika, baik statistika deskriptif maupun statistika inferensial khususnya statistika parametris yang meliputi: Pengertian Dasar dalam Statistika dan Pengenalan SPSS, Statistika Deskriptif, Hipotesis dan Tingkat Signifikansi Uji, Uji Hipotesis Mengenai Rerata, Uji Hipotesis Mengenai Variansi, Uji Normalitas Populasi, Uji Homogenitas Variansi Populasi, Analisis Variansi Satu Jalan Sel Sama dan Sel Tak Sama, Analisis Variansi Dua Jalan Sel Sama dan Sel Tak Sama, Regresi dan Korelasi Linier Sederhana, serta Regresi dan Korelasi Linier Ganda

1. Mampu menginternalisasi nilai, norma, dan etika akademik serta menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri.

2. Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam konteks pengembangan atau implementasi ilmu pengetahuan dan teknologi yang memperhatikan dan menerapkan nilai humaniora yang sesuai dengan bidang keahliannya serta mampu mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidang keahliannya, berdasarkan hasil analisis informasi dan data.

3. Mampu mengaplikasikan metode statistika dalam penelitian pendidikan serta mampu memanfaatkan IPTEKS untuk mengambil keputusan yang tepat berdasarkan informasi dan data dalam rangka menyelesaikan masalah di bidang pendidikan teknologi informasi.

4. Mampu menguasai metode statistika dalam penelitian pendidikan serta mampu menguasai konsep teoritis tentang pengolahan data.

[1] Budiyono. 2009. Statistika untuk Penelitian. Surakarta: UNS Press.

[2] Sudjana. 2005. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.

[3] Walpole, R. E. dan Myers R. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan. Terjemahan R. K. Sembiring. Bandung: Penerbit ITB

Mata kuliah ini mengkaji materi statistika, baik statistika deskriptif maupun statistika inferensial khususnya statistika parametris yang meliputi: Pengertian Dasar dalam Statistika dan Pengenalan SPSS, Statistika Deskriptif, Hipotesis dan Tingkat Signifikansi Uji, Uji Hipotesis Mengenai Rerata, Uji Hipotesis Mengenai Variansi, Uji Normalitas Populasi, Uji Homogenitas Variansi Populasi, Analisis Variansi Satu Jalan Sel Sama dan Sel Tak Sama, Analisis Variansi Dua Jalan Sel Sama dan Sel Tak Sama, Regresi dan Korelasi Linier Sederhana, serta Regresi dan Korelasi Linier Ganda.

1.   Mampu menginternalisasi nilai, norma, dan etika akademik serta menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri.

2.   Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam konteks pengembangan atau implementasi ilmu pengetahuan dan teknologi yang memperhatikan dan menerapkan nilai humaniora yang sesuai dengan bidang keahliannya serta mampu mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidang keahliannya, berdasarkan hasil analisis informasi dan data.

3.   Mampu mengaplikasikan metode statistika dalam penelitian pendidikan serta mampu memanfaatkan IPTEKS untuk mengambil keputusan yang tepat berdasarkan informasi dan data dalam rangka menyelesaikan masalah di bidang pendidikan teknologi informasi.

4.   Mampu menguasai metode statistika dalam penelitian pendidikan serta mampu menguasai konsep teoritis tentang pengolahan data.

[1] Budiyono. 2009. Statistika untuk Penelitian. Surakarta: UNS Press.

[2] Sudjana. 2005. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.

[3] Walpole, R. E. dan Myers R. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan. Terjemahan R. K. Sembiring. Bandung: Penerbit ITB.

Mata kuliah ini mengkaji materi statistika, baik statistika deskriptif maupun statistika inferensial khususnya statistika parametris yang meliputi: Pengertian Dasar dalam Statistika dan Pengenalan SPSS, Statistika Deskriptif, Hipotesis dan Tingkat Signifikansi Uji, Uji Hipotesis Mengenai Rerata, Uji Hipotesis Mengenai Variansi, Uji Normalitas Populasi, Uji Homogenitas Variansi Populasi, Analisis Variansi Satu Jalan Sel Sama dan Sel Tak Sama, Analisis Variansi Dua Jalan Sel Sama dan Sel Tak Sama, Regresi dan Korelasi Linier Sederhana, serta Regresi dan Korelasi Linier Ganda.

1.   Mampu menginternalisasi nilai, norma, dan etika akademik serta menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri.

2.   Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam konteks pengembangan atau implementasi ilmu pengetahuan dan teknologi yang memperhatikan dan menerapkan nilai humaniora yang sesuai dengan bidang keahliannya serta mampu mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidang keahliannya, berdasarkan hasil analisis informasi dan data.

3.   Mampu mengaplikasikan metode statistika dalam penelitian pendidikan serta mampu memanfaatkan IPTEKS untuk mengambil keputusan yang tepat berdasarkan informasi dan data dalam rangka menyelesaikan masalah di bidang pendidikan teknologi informasi.

4.   Mampu menguasai metode statistika dalam penelitian pendidikan serta mampu menguasai konsep teoritis tentang pengolahan data.

[1] Budiyono. 2009. Statistika untuk Penelitian. Surakarta: UNS Press.

[2] Sudjana. 2005. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.

[3] Walpole, R. E. dan Myers R. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan. Terjemahan R. K. Sembiring. Bandung: Penerbit ITB.