Pertemuan 7: Distribusi & Bentuk Data

Pertemuan 7: Distribusi & Bentuk Data

Charirmasirfan.com | Pada pertemuan ketujuh ini, kita mulai memasuki fase penting dalam analisis statistik: memahami bagaimana data terbentuk, bagaimana ia tersebar, dan apa makna dari pola tersebut. Dalam Sistem Informasi, kemampuan membaca bentuk distribusi tidak hanya membantu menganalisis performa aplikasi atau perilaku pengguna, tetapi juga menjadi dasar untuk memilih teknik analisis yang tepat, mendeteksi anomali, dan melakukan interpretasi yang lebih akurat.

Misalnya:

• Apakah waktu akses server cenderung membentuk pola right-skewed karena meningkatnya trafik malam hari?
• Apakah nilai penjualan harian mengikuti distribusi mendekati normal?
• Apakah terdapat outlier signifikan pada aktivitas login?

Memahami bentuk distribusi memberikan landasan kuat untuk langkah analisis selanjutnya seperti uji hipotesis, pemodelan prediktif, hingga deteksi masalah sistem. Dengan kata lain, pertemuan ini membawa mahasiswa dari sekadar melihat angka menjadi mampu membaca cerita yang tersimpan dalam data.

CPMK Mata Kuliah Statistika Prodi Sistem Informasi

Mahasiswa mampu memahami konsep dasar statistika, mengolah data, melakukan analisis data deskriptif & inferensial, serta menginterpretasikan hasil analisis untuk pengambilan keputusan berbasis data pada konteks teknologi informasi.

Tabel CPMK & Sub-CPMK Pertemuan 7: Distribusi & Bentuk Data (Distribution & Shape of Data)

CPMK Pertemuan	Sub-CPMK (Kemampuan Akhir yang Diharapkan)	Indikator Kinerja	Level Kognitif	Subtopik (Materi)
Mahasiswa mampu menjelaskan konsep distribusi data serta mengenali pola, bentuk, dan karakteristik distribusi dalam dataset sederhana hingga menengah.	Memahami konsep distribusi data	Mahasiswa dapat mendeskripsikan pengertian distribusi, sebaran, pusat data, dan peran distribusi dalam analisis statistik.	C2 (Pemahaman)	Mengidentifikasi Bentuk Distribusi Umum
-	Mengidentifikasi jenis distribusi	Mahasiswa dapat mengenali berbagai jenis distribusi (normal, miring/ skewed, uniform, bimodal).	C3 (Aplikasi)	Menjelaskan Ukuran Bentuk Distribusi (Skewness & Kurtosis)
-	Menganalisis bentuk distribusi menggunakan grafik	Mahasiswa mampu membaca dan menganalisis histogram, boxplot, ogive untuk melihat pola distribusi.	C4 (Analisis)	Menganalisis Distribusi dari Dataset Sistem Informasi
-	Menafsirkan skewness & kurtosis	Mahasiswa dapat menghitung secara dasar dan menginterpretasikan nilai skewness & kurtosis dalam dataset.	C4 (Analisis)	Mengidentifikasi Outlier Berdasarkan Bentuk Distribusi
-	Menghubungkan distribusi dengan pengambilan keputusan	Mahasiswa mampu menjelaskan bagaimana distribusi mempengaruhi keputusan analisis (misal pemilihan metode statistik).	C4 (Analisis) & C5 (Evaluasi)	Menghubungkan Bentuk Distribusi dengan Teknik Analisis Statistik
-	Menggunakan tools (Excel/SPSS/Google Colab) untuk memvisualisasikan distribusi data	Mahasiswa mampu membuat grafik distribusi (histogram, boxplot, density plot) menggunakan perangkat lunak statistik dan menginterpretasikan hasilnya.	C3 (Aplikasi) & C4 (Analisis)	Memvisualisasikan Distribusi Data

Kembali ke RPS Statistika Prodi Sistem Informasi.