Membangun Mindset Data-Driven
Pertemuan perdana kami akan membangun fondasi pemahaman tentang peran vital statistika dalam pengembangan sistem informasi. Kita akan menjelajahi konsep dasar statistika deskriptif dan inferensial, memahami berbagai jenis data dan skala pengukuran, serta mengkaji aplikasi nyata statistika dalam siklus pengembangan sistem. Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) yang akan kita raih hari ini mencakup kemampuan menjelaskan konsep teoritis statistika dan mengidentifikasi jenis data yang relevan dengan kebutuhan sistem informasi.
Melalui studi kasus industri nyata, Anda akan melihat bagaimana teknik statistika diterapkan dalam analisis kebutuhan pengguna, optimasi antarmuka sistem, hingga evaluasi kinerja teknologi. Kami akan membekali Anda tidak hanya dengan pengetahuan teknis, tetapi juga mindset analitis yang diperlukan untuk menjadi jembatan antara teknologi dan pengambilan keputusan bisnis. Setelah menyelesaikan pertemuan ini, Anda akan memiliki pemahaman yang kokoh tentang mengapa melek data bukan lagi pilihan, melainkan keharusan bagi lulusan Sistem Informasi yang kompetitif.
MATERI 1: KONSEP DASAR STATISTIKA
| 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) |
Bayangkan Anda sedang membangun sistem informasi e-commerce. Setiap hari, sistem menghasilkan ribuan data: klik user, waktu browsing, transaksi, cart abandonment. Data ini seperti potongan puzzle yang tersebar. Statistika adalah seni menyusun puzzle tersebut menjadi gambar yang bermakna—gambar yang menunjukkan pola perilaku user, tren penjualan, dan peluang bisnis yang tersembunyi. Inilah mengapa statistika bukan sekadar mata kuliah, tapi mata elang yang memampukan Anda melihat cerita di balik angka.
Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan menyajikan data. Dalam konteks Sistem Informasi, statistika berperan sebagai jembatan antara data mentah dan keputusan strategis.
Contoh Nyata:
- Netflix: Menganalisis data tontonan untuk merekomendasikan konten
- Go-Jek: Mengoptimalkan distribusi driver berdasarkan data permintaan
- Tokopedia: Memprediksi produk trending menggunakan pola pencarian
| Pokok Pembahasan | Materi Pembelajaran |
|---|---|
| Konsep Dasar Statistika | Perbedaan statistika deskriptif vs inferensial |
| Peran data dalam pengambilan keputusan SI | |
| Mengapa statistika menjadi killer skill bagi lulusan Sistem Informasi |
Contoh Aplikasi:
Bagaimana Netflix menggunakan statistika untuk merekomendasikan film? Bagaimana Go-Jek menganalisis data untuk optimasi layanan?
MATERI 2: JENIS DATA DAN SKALA PENGUKURAN
| 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) | Mengidentifikasi jenis data dan skala pengukuran yang sesuai untuk berbagai kebutuhan SI (Sub-CPMK2) |
Jika statistika adalah masakan lezat, maka data adalah bahan bakunya. Namun tidak semua bahan sama—ada yang berupa bumbu dasar, ada yang merupakan bahan utama. Memahami jenis data dan skala pengukuran ibarat mengetahui kapan menggunakan garam dan kapan menggunakan gula. Kesalahan identifikasi bisa berakibat fatal: sistem yang dibangun menjadi tidak akurat, keputusan bisnis salah arah, dan sumber daya terbuang percuma. Hari ini, kita akan menjadi 'tukang godog data' yang paham betul karakteristik setiap bahan yang kita olah.
| Pokok Pembahasan | Materi Pembelajaran |
|---|---|
| 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 |
Studi Kasus: Aplikasi Gojek
Data yang Dikelola:
- Nominal: Jenis layanan (GoRide, GoFood, GoSend)
- Ordinal: Rating driver (⭐1-5)
- Interval: Waktu pemesanan (10:15, 10:20, 10:25)
- Ratio: Jarak tempuh (0 km, 2.5 km, 5 km)
Implikasi Teknis:
- Database schema design
- Algorithm matching driver-rider
- Pricing calculation model
MATERI 3: APLIKASI STATISTIKA DALAM SISTEM INFORMASI
| Capaian Pembelajaran Ranah Pengetahuan | Capaian Pembelajaran Ranah Keterampilan Khusus |
|---|---|
| Menguasai prinsip-prinsip manajemen data, informasi, dan pengetahuan organisasi. (CPLP2) | Mampu menganalisis kebutuhan informasi dan merancang solusi sistem informasi berdasarkan proses bisnis organisasi. (CPLKK1) |
Bayangkan Anda sebagai arsitek yang hendak membangun gedung pencakar langit. Statistika adalah kompas dan peta yang memandu setiap keputusan teknis—dari pondasi hingga finishing. Dalam pengembangan sistem informasi, statistika bukan sekadar pelengkap, melainkan nyawa yang menghidupkan data menjadi intelligence yang actionable. Hari ini, kita akan menyelami bagaimana statistika berperan sebagai mitra strategis dalam setiap fase pengembangan SI, mengubah complexity menjadi clarity, uncertainty menjadi confidence.
| Pokok Pembahasan | Materi Pembelajaran |
|---|---|
| Apalikasi 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 |
Tools dan Teknologi Pendukung
Business Intelligence Tools:
- Tableau untuk visualisasi statistik
- Power BI untuk dashboard analytics
- Google Analytics untuk web statistics
Statistical Software:
- R dan Python untuk advanced analysis
- SPSS untuk survey analysis
- Excel untuk quick statistical calculations
Big Data Platforms:
- Hadoop untuk processing data besar
- Spark untuk real-time analytics
- AWS Redshift untuk data warehousing
Kembali ke "Kurikulum Statistika Sistem Informasi"
0 Komentar