 |
| Mata Kuliah Statistika Sistem Informasi: Silabus, Materi, & Prospek |
Setiap sistem yang Anda bangun—mulai dari e-commerce, ERP, hingga aplikasi mobile—akan menghasilkan lautan data. Pertanyaannya, bisakah Anda memahami cerita di balik angka-angka tersebut? Inilah esensi mata kuliah ini. Kami tidak akan berhenti pada teori rumus, tetapi fokus pada bagaimana statistika menjadi mata yang membantu Anda "melihat" pola, tren, dan anomali yang tidak terlihat oleh orang biasa.
Dalam 16 pertemuan ke depan, Anda akan mengalami transformasi dari sekadar system builder menjadi decision enabler. Anda akan belajar merancang pengumpulan data yang valid, mengolahnya dengan tools seperti Excel, R, atau Python, serta menyajikannya dalam visualisasi yang memukau dan mudah dipahami. Lebih dari itu, Anda akan menguasai seni pengujian hipotesis untuk memvalidasi suatu asumsi bisnis, dan teknik prediksi dengan analisis regresi untuk meramalkan tren di masa depan.
Kami akan menjembatani kesenjangan antara teori dan praktik melalui studi kasus nyata. Bagaimana Netflix menggunakan statistika untuk memutuskan film mana yang akan diproduksi? Bagaimana e-commerce menguji efektivitas desain website baru? Bagaimana bank mendeteksi penipuan dengan analisis pola transaksi?
Kurikulum kami dirancang berbasis OBE (Outcome-Based Education), yang berarti setiap pertemuan dirancang untuk membekali Anda dengan kompetensi yang langsung applicable di dunia kerja. Penilaian kami tidak hanya melihat hasil akhir, tetapi proses Anda dalam berpikir kritis dan menyelesaikan masalah.
Masa depan bukan hanya tentang siapa yang memiliki data terbaik, tetapi siapa yang bisa mengambil wawasan terbaik dari data tersebut. Bergabunglah dalam perjalanan ini, dan jadilah arsitek sistem yang tidak hanya membangun teknologi, tetapi juga menggerakkan strategi bisnis melalui kekuatan data.
Capaian Pembelajaran
Berikut adalah capaian pembelajaran Prodi Sistem Informasi (S1) yang dibebankan pada Mata Kuliah Statistika yang disusun berdasarkan Standar Nasional Pendidikan Tinggi (SN-Dikti) dan kerangka kerja internasional.
1. CPL-PRODI yang dibebankan pada MK
| Ranah | Kode | Deskripsi |
|---|---|---|
| Sikap | CPL (S1) | Bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa dan mampu menunjukkan sikap religius dalam kehidupan kampus dan profesional. |
| CPL (S2) | Menjunjung tinggi nilai kemanusiaan dalam menjalankan tugas berdasarkan agama, moral, dan etika profesional. | |
| CPL (S3) | Berkontribusi dalam peningkatan mutu kehidupan bermasyarakat melalui penerapan sistem informasi yang bertanggung jawab. | |
| CPL (S9) | Menunjukkan sikap bertanggung jawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri, khususnya dalam pengelolaan dan analisis data. | |
| CPL (S10) | Menginternalisasi semangat kemandirian, kejuangan, dan kewirausahaan dalam pengembangan solusi teknologi informasi. | |
| Pengetahuan | CPL (P1) | Menguasai konsep teoritis matematika dan statistika yang mendukung analisis dan pemecahan masalah sistem informasi. |
| CPL (P2) | Menguasai prinsip-prinsip manajemen data, informasi, dan pengetahuan organisasi. | |
| CPL (P5) | Menguasai konsep teoritis pengambilan keputusan berbasis data dan sistem pendukung keputusan. | |
| CPL (P7) | Menguasai konsep dasar business intelligence dan analitika data untuk organisasi. | |
| Keterampilan Umum | CPL (KU1) | Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam konteks pengembangan sistem informasi. |
| CPL (KU2) | Mampu menunjukkan kinerja mandiri, bermutu, dan terukur dalam penyelesaian tugas-tugas teknikal. | |
| CPL (KU5) | Mampu mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidang keahliannya berdasarkan hasil analisis informasi dan data. | |
| CPL (KU6) | Mampu memelihara dan mengembangkan jaringan kerja dengan kolega dan stakeholder dalam proyek teknologi informasi. | |
| Keterampilan Khusus | CPL (KK1) | Mampu menganalisis kebutuhan informasi dan merancang solusi sistem informasi berdasarkan proses bisnis organisasi. |
| CPL (KK2) | Mampu menganalisis, merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi sistem business intelligence. | |
| CPL (KK3) | Mampu menganalisis data dan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan strategis organisasi. | |
| CPL (KK4) | Mampu mengevaluasi dan memilih teknologi informasi yang sesuai dengan kebutuhan organisasi. | |
| CPL (KK5) | Mampu merancang dan mengelola basis data serta sistem manajemen pengetahuan organisasi. | |
| fulan@email.com | CPL (S10) | Menginternalisasi semangat kemandirian, kejuangan, dan kewirausahaan dalam pengembangan solusi teknologi informasi. |
2. Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
| Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) | Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-CPMK) |
|---|---|
| Mampu menjelaskan konsep teoritis statistika deskriptif, probabilitas, dan inferensial serta penerapannya dalam sistem informasi. (CPMK 1) | Menjelaskan peran statistika dalam siklus pengembangan sistem informasi (Sub-CPMK1) |
| Mengidentifikasi jenis data dan skala pengukuran yang sesuai untuk berbagai kebutuhan SI (Sub-CPMK2) | |
| Menjelaskan konsep distribusi probabilitas dan aplikasinya dalam pemodelan sistem. (Sub-CPMK3) | |
| Mampu menerapkan teknik statistika deskriptif dan visualisasi data untuk menganalisis karakteristik data sistem informasi. (CPMK2) | Menghitung dan menginterpretasikan ukuran pemusatan dan penyebaran data. (Sub-CPMK4) |
| Membuat visualisasi data yang efektif untuk komunikasi informasi. (Sub-CPMK5) | |
| Menerapkan teknik penyajian data yang tepat untuk berbagai kebutuhan SI. (Sub-CPMK6) | |
| Mampu menganalisis data menggunakan metode statistika inferensial untuk pengambilan keputusan berbasis evidence. (CPMK3) | Membuat estimasi parameter populasi dengan interval kepercayaan. (Sub-CPMK7) |
| Melakukan pengujian hipotesis untuk memvalidasi klaim bisnis. (Sub-CPMK8) | |
| Menerapkan ANOVA untuk analisis perbandingan multi-grup. (Sub-CPMK9) | |
| Mampu membangun model statistika untuk pemahaman hubungan variabel dan prediksi tren bisnis. (CPMK4) | Menganalisis hubungan antara variabel menggunakan korelasi dan regresi. (Sub-CPMK10) |
| Membangun model regresi untuk prediksi dan forecasting. (Sub-CPMK11) | |
| Mengevaluasi kualitas model statistika dan interpretasi hasil. (Sub-CPMK12) | |
| Menunjukkan integritas akademik dan etika profesional dalam pengelolaan dan analisis data. (CPMK5) | Menunjukkan kejujuran dalam pengumpulan dan pelaporan data. (Sub-CPMK13) |
| Bekerja sama dalam tim untuk menyelesaikan proyek analisis data. (Sub-CPMK14) | |
| Mengomunikasikan hasil analisis dengan transparan dan accountable (Sub-CPMK15) |
Pertemuan 1: Pengantar Statistika dalam SI
"Selamat datang di awal perjalanan transformasi! Minggu ini kita akan membongkar paradigma bahwa statistika hanya tentang angka. Kita akan mengeksplorasi bagaimana data menjadi jantung sistem informasi dan mengapa kemampuan analisis data adalah superpower bagi lulusan SI. Siapkah Anda menjadi penerjemah antara teknologi dan bisnis?"
| Pokok Pembahasan | Materi Belajar |
|---|---|
| Konsep Dasar Statistika | Perbedaan statistika deskriptif vs inferensial |
| Peran data dalam pengambilan keputusan SI | |
| Mengapa statistika menjadi killer skill bagi lulusan Sistem Informasi | |
| Jenis Data dan Skala Pengukuran | Klasifikasi data (primer/sekunder, kualitatif/kuantitatif) |
| Skala pengukuran: nominal, ordinal, interval, rasio | |
| Memilih metode analisis yang tepat berdasarkan jenis data | |
| Aplikasi Statistika Dalam Sistem Informasi | Requirement Analysis: Analisis kebutuhan melalui data user |
| System Design: A/B testing untuk interface optimization | |
| Implementation: Quality control dengan statistical process control | |
| - | Evaluation: Performance analysis menggunakan teknik statistika |
Mari kita mulai perjalanan pertemuan 1: Membangun Mindset Data-Driven.
Pertemuan 2: Statistika Deskriptif & Visualisasi
"Setelah memahami 'mengapa', kini saatnya belajar 'bagaimana'. Pertemuan ini adalah studio seni kita—tempat Anda belajar mengubah data mentah menjadi visual yang berbicara. Kuasai teknik ini, dan Anda akan mampu meyakinkan stakeholder dalam 30 detik pertama presentasi!"
| Pokok Pembahasan | Materi Pembelajaran |
|---|---|
| Distribusi Frekuensi Dan Penyajian Data | Pembuatan tabel distribusi frekuensi |
| Tabel silang untuk analisis hubungan variabel | |
| Teknik grouping data yang efektif | |
| Prinsip-prinsip penyajian data tabular | |
| Ukuran Pemusatan Data | Mean, median, modus untuk data tunggal dan berkelompok |
| Pemilihan ukuran pemusatan yang tepat | |
| Interpretasi dalam konteks bisnis dan teknis | |
| Ukuran Penyebaran Data | Range, varians, standar deviasi |
| Koefisien variasi untuk perbandingan | |
| Identifikasi outlier dan anomaly | |
| Visualisasi Data Yang Efektif | Pemilihan chart yang tepat untuk pesan tertentu |
| Prinsip desain visual yang efektif | |
| Tools visualisasi modern (Excel, Tableau) | |
| - | Dashboard design untuk sistem informasi |
Mari kita mulai perjalanan pertemuan 2 "Statistika Deskriptif & Visualisasi"
Pertemuan 3: Ukuran Pemusatan dan Penyebaran Data
"Rata-rata saja tidak cukup! Minggu ini kita akan membedah karakter data seutuhnya. Seperti detective yang menganalisis bukti, Anda akan belajar membaca cerita lengkap di balik sekumpulan angka—bukan hanya pusatnya, tetapi juga penyebaran dan keunikan polanya."
| Pokok Pembahasan | Materi Pembelajaran |
|---|---|
| Ukuran Letak Data - Kuartil, Desil, Persentil | Pembuatan tabel distribusi frekuensi |
| Tabel silang untuk analisis hubungan variabel | |
| Teknik grouping data yang efektif | |
| Prinsip-prinsip penyajian data tabular | |
| Box Plot - Visualisasi Multidimensi Distribusi | Mean, median, modus untuk data tunggal dan berkelompok |
| Pemilihan ukuran pemusatan yang tepat | |
| Interpretasi dalam konteks bisnis dan teknis | |
| Skewness - Analisis Kecondongan Distribusi | Range, varians, standar deviasi |
| Koefisien variasi untuk perbandingan | |
| Identifikasi outlier dan anomaly | |
| Kurtosis - Analisis Keruncingan Distribusi | Pemilihan chart yang tepat untuk pesan tertentu |
| Prinsip desain visual yang efektif | |
| Tools visualisasi modern (Excel, Tableau) | |
| - | Dashboard design untuk sistem informasi |
Mari kita mulai perjalanan pertemuan 3 "Ukuran Pemusatan dan Penyebaran Data"
Pertemuan 4: Matematika Ketidakpastian dalam Dunia Nyata
"Selamat datang di dunia probabilitas—ilmu yang memungkinkan Netflix merekomendasikan film tepat untuk Anda! Kita akan belajar mengkuantifikasi ketidakpastian, keterampilan crucial untuk memprediksi risiko proyek IT dan peluang bisnis."
Pertemuan 5: Distribusi Normal - Pahlawan Tak Terlihat Analisis Data
"Pernah bertanya-tanya mengapa nilai IQ mengikuti pola tertentu? Itulah kekuatan distribusi normal! Minggu ini kita akan menguasai konsep yang menjadi fondasi 80% analisis statistik di dunia bisnis dan teknologi."
Pertemuan 6: Seni Mengambil Sampel yang Cerdas
"Tidak semua data harus dikumpulkan! Pertemuan ini mengajarkan seni sampling—bagaimana mengambil representasi yang akurat tanpa menghabiskan sumber daya. Skill ini akan menghemat waktu dan budget proyek sistem informasi Anda di masa depan."
Pertemuan 7: Estimasi - Berbicara dengan Tingkat Keyakinan
"Dalam bisnis, kepastian mutlak adalah ilusi. Tapi kita bisa bekerja dengan confidence level! Minggu ini Anda belajar membuat estimasi yang jujur dan terukur, foundation untuk pengambilan keputusan yang transparent dan accountable."
Pertemuan 8: UTS - Demonstrasi Pemahaman Fondasional
"Ini bukan sekadar ujian, tapi pameran kompetensi! Gunakan kesempatan ini untuk membuktikan penguasaan konsep-konsep fondasional yang akan menjadi senjata Anda di fase aplikasi."
Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis - Validasi Klaim Bisnis
"Klien bilang fitur baru meningkatkan engagement? Jangan percaya begitu saja! Uji dengan statistika! Minggu ini kita belajar membedakan antara kebetulan dan pola nyata—keterampilan yang membedakan profesional biasa dan exceptional."
Pertemuan 10: ANOVA - Analisis Multi-Grup yang Efisien
"Bagaimana membandingkan 3+ versi UI sekaligus? ANOVA adalah jawabannya! Kuasai teknik ini dan Anda bisa memberikan rekomendasi yang lebih komprehensif untuk pengembangan sistem."
Pertemuan 11: Korelasi & Regresi - Memetakan Hubungan
"Apakah loading time berpengaruh pada conversion rate? Mari buktikan! Pertemuan ini mengajarkan Anda tidak hanya menemukan hubungan, tetapi juga mengkuantifikasi kekuatannya."
Pertemuan 12: Regresi Multivariat - Pemodelan Kompleks
"Dunia nyata memiliki banyak variabel. Minggu ini kita naik level dengan analisis yang mencerminkan kompleksitas sesungguhnya. Siap membuat model prediksi yang powerful?"
Pertemuan 13: Statistika Non-Parametrik - Solusi untuk Data 'Nakal'
"Ketika asumsi klasik tidak terpenuhi, jangan menyerah! Toolbox statistika memiliki alternatif canggih. Eksplorasi teknik ini memperluas kemampuan Anda menghadapi data real-world yang jarang sempurna."
Pertemuan 14: Presentasi Proyek - From Analysis to Impact
"Ini adalah panggung Anda! Tunjukkan bagaimana statistika menciptakan value dalam konteks sistem informasi. Presentasi ini adalah simulasi nyata bagaimana Anda akan berkontribusi di dunia profesional."
Pertemuan 15: Konsolidasi & Integrasi Pengetahuan
"Mari merangkai puzzle! Sesi review ini adalah kesempatan untuk melihat gambaran besar dan menghubungkan semua titik. Transformasi dari data user menjadi business insight kini sudah dalam genggaman Anda."
Pertemuan 16: UAS - Bukti Akhir Kompetensi
"Ini bukan akhir, tapi awal! UAS menjadi bukti bahwa Anda sekarang adalah profesional yang mampu menghadapi tantangan data di dunia nyata. Tunjukkan bahwa Anda layak menjadi decision enabler!"
0 Komentar