3 SAP Analisis Regresi 2014

1

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)

A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 1 (satu) Jurusan : Matematika

B. Standar Kompetensi

Setelah mengikuti mata kuliah Analisis Regresi diharapkan mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menganalisis hubungan antar dua variabel atau lebih. Sehingga setelah mengambil mata kuliah ini diharapkan mahasiswa mempunyai kemampuan untuk menyelesaikan permasalahan secara matematis dengan membentuk model regresi terbaik sesuai dengan permasalahan.

C. Kompetensi dasar Setelah mengikuti pembelajaran model regresi linier sederhana, mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menyelesaikan masalah hubungan antara satu variabel respons dengan satu variabel bebas dan menyatakannya dalam bentuk model regresi linier sederhana.

D. Indikator Setelah mengikuti pembelajaran pokok bahasan ini, mahasiswa dapat memiliki wawasan dan motivasi untuk mengikuti pembelajaran analisis regresi

E. Materi Pembelajaran Pengantar Analisis Regresi, Deskripsi, GBPP/Silabus, SAP mata kuliah dan rencana perkuliahan I. Model Regresi Linier Sederhana 1.1. Pendahuluan 1.2. Pembentukan Model 1.2.1.Bentuk Umum Model 1.2.2. Pendugaan Parameter dengan Metode Kuadrat Terkecil (MKT)

F. Metode Pembelajaran Pendahuluan Pengantar hubungan regresi, hubungan antar satu variabel respons dengan satu variabel bebas Review persamaan garis lurus secara matematis (konsep y=mx +c) Y = mx + c Makna m dan c secara matematis Makna m dan c dianalogikan dengan b0 dan b1

Penyajian pada garis regresi

Tatap muka klasikal, Ceramah Plus (tanya jawab, tugas) Penyampaian silabus mata kuliah Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa

mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk menjawab atau menyanggah

2. Kesimpulan materi dirangkum oleh dosen 3. Memberikan Tugas

2

G. Langkah-langkah Pembelajaran

No Tahap kagiatan Kagiatan Dosen Kegiatan mahasiswa Media

Pembelajaran 1. Pendahuluan

(10 menit) 5% alokasi wkt

Perkenalan Menyampaikan

deskripsi dan tujuan mata kuliah

Menampilkan dan menjelaskan isi GBPP/silabus dan SAP : Menerangkan Standar Kompetensi, Kompetensi dasar dan Indikator Keberhasilan Materi yang akan dipelajari.

Menyampaikan rencana perkuliahan

Menyampaikan metode pembelajaran, evaluasi dan penilaian

Menyampaikan tata tertib perkuliahan

Mendengarkan, menyimak dan memahami atau mengomentari dan bertanya

whiteboard, Spidol, Laptop, LCD

2. Penyajian (125 Menit) 80 – 90%

Menyajian materi melalui ceramah, diskusi, dan problem solving tentang pokok bahasan pertemuan pertama

Memberikan kesempatan mahasiswa untuk bertanya atau menyampaikn pendapat Memberikan

soal/ permasalahan dan didiskusikan untuk diselesaikan bersama-sama

Mendengarkan dan memahami, bertanya atau menjawab pertanyaan, serta mengerjakan soal/permasalahan yang diberikan secara mandiri ataupun didepan kelas.

sda

3

dosen dan mahasiswa.

Kognitif Coba jelaskan masalah yang menyatakan hubungan regresi, berikan contoh nyata dlm kehidupan sehari-hari yang berkaitan dengan analisis regresi Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon pertanyaan baik dari dosen maupun dari temannya?

3. Penutup

(15 menit) 10 – 15%

Mengkoordinir diskusi dan tanya jawab antara dosen dan mahsiswa

Memberikan kesimpulan dari materi yang dipelajari bersama-sama mahasiswa.

Memberikan tugas

Mendengarkan,memahami dan turut menyampaikan pendapat dalam mengambil kesimpulan materi yang dipelajari Tugas-1 untuk pembelajaran Minggu ke-2 a. Memberikan contoh

kasus dan data yang sesuai dg permasalahan Analisis Regresi

b. Menguraikan bentuk umum model regresi, untuk mendapatkan rumus yang benar untuk menghitung koefisien regresi

sda

Inderalaya, Agustus 2014 Mengetahui, Ketua Jurusan Matematika Dosen pengampu, Fakultas MIPA Drs. Putra B.J. Bangun, M.Si NIP. 195909041985031002 NIP. 197303212000122001

Dian Cahyawati S., S.Si, M.Si

4


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 2 (dua) Jurusan : Matematika

B. Standar Kompetensi :


C. Kompetensi dasar: Setelah mengikuti pembelajaran model regresi linier sederhana, mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menyelesaikan masalah hubungan antara satu variabel respons dengan satu variabel bebas dan menyatakannya dalam bentuk model regresi linier sederhana.

D. Indikator: Setelah mengikuti pembelajaran pokok bahasan, mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: 1.1. Memberikan contoh masalah yang dapat dianalisis dengan regresi linier

sederhana 1.2. Mendeskripsikan model umum persamaan regresi linier sederhana dan

menjelaskan asumsi yang harus dipenuhi pada Metode Kuadrat Terkecil (MKT) dengan benar

E. Materi Pembelajaran:

I. Model Regresi Linier Sederhana 1.1. Pendahuluan 1.2. Pembentukan Model 1.2.1.Bentuk Umum Model 1.2.2. Pendugaan Parameter dengan Metode Kuadrat Terkecil (MKT)

F. Metode Pembelajaran: Pendahuluan Apersepsi Pengantar Pembahasan Tugas-1 Materi 1.2.2. MKT Penyajian Metode kombinasi tatap muka klasikal, ceramah plus (latihan), serta problem solving Partisipan mahasiswa Bahan ajar, laptop, LCD Latihan : Menyelesaikan contoh permasalahan yang diberikan masing-masing mahasiswa dengan membentuk model regresi linier Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa

mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab atau menyanggah

2. Kesimpulan materi dirangkum oleh dosen

5


No. Tahap kagiatan Kagiatan Dosen Kegiatan

mahasiswa Media


(30 menit) Apersepsi

tentang hubungan regresi, hubungan antar satu variabel respons dengan satu variabel bebas

Sekilas ttg MKT


whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, tabel-tabel statistik, kalkulator scientific

2. Penyajian (90 Menit)

Menyajian materi melalui ceramah, diskusi, dan problem solving partisipan mahasiswa menyelesaikan MKT shg diperoleh rumus umum koefisien regresi untuk pembentukan model regresi linier sederhana

Memberikan kesempatan mahasiswa untuk bertanya atau menyampaikn pendapat Memberikan

soal/ permasalahan dan didiskusikan untuk diselesaikan bersama-sama dosen dan mahasiswa.

Kognitif Latihan : Menyelesaikan contoh permasalahan yang diberikan masing-masing mahasiswa dengan membentuk model


sda

6

regresi linier Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon pertanyaan baik dari dosen maupun dari temannya?

3. Penutup (30

menit) Mengkoordinir

diskusi dan tanya jawab antara dosen dan mahasiswa mengenai materi yang yang telah disampaikan


Mendengarkan, memahami dan turut menyampaikan pendapat dalam mengambil kesimpulan materi yang dipelajari

sda



7


A. Identitas Mata Kuliah

Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 3 (tiga) Jurusan : Matematika

B. Standar Kompetensi:


C. Kompetensi dasar:

Setelah mengikuti pembelajaran model regresi linier sederhana, mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menyelesaikan masalah hubungan antara satu variabel respons dengan satu variabel bebas dan menyatakannya dalam bentuk model regresi linier sederhana.

D. Indikator: Setelah mengikuti pembelajaran pokok bahasan ini Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: 1.3. Melakukan pengujian hipotesis untuk model regresi linier sederhana

menggunakan uji F dan uji t serta menyusun Tabel Analisis Varians secara tepat

E. Materi Pembelajaran:

Lamjutan I. Model Regresi Linier Sederhana 1.3. Pengujian Model 1.3.1. Makna Garis Regresi secara Geometri 1.3.2. Penguraian Sumber Keragaman 1.3.3. Pengujian Model : Tabel Anova, Uji-F, Uji-t

F. Metode Pembelajaran: Pendahuluan Review materi sebelumnya, pengantar pengujian model Penyajian Metode kombinasi tatap muka klasikal, ceramah plus, serta problem solving menggambarkan garis regresi secar geometris dan penguraian sumber keragaman berdasarkan gambar Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa



8


No. Tahap kagiatan Kagiatan Dosen Kegiatan mahasiswa Media


(30 menit) Mengulangi secara

singkat materi pertemuan sebelumnya

Memberikan pengantar pengujian model


whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, tabel-tabel statistik, kalkulator saintific


Menyajian materi melalui ceramah, diskusi, dan problem solving tentang garis regresi secara geometris dan penguraian sumber keragaman berdasarkan gambar

Memberikan kesempatan mahasiswa untuk bertanya atau menyampaikan pendapat Memberikan soal/

permasalahan dan didiskusikan untuk diselesaikan bersama-sama dosen dan mahasiswa.

Kognitif Coba jelaskan proses pembentukan model regresi Skill Selesaikan soal regresi linier sederhana yang diberikan, kemudian gambarkan garis regresi secara geometris, nyatakan sumber keragaman yang dapat dilihat dari gambar Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon pertanyaan baik dari dosen maupun dari


sda

9

temannya?dan seberapa tingkat disiplin mereka dalam mengumpulkan tugas?

3. Penutup (30 menit)

Mengkoordinir diskusi dan tanya jawab antara dosen dan mahasiswa mengenai materi yang yang telah disampaikan



sda



10



Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 4 (empat) Jurusan : Matematika



C. Kompetensi dasar:

Setelah mengikuti pembelajaran model regresi linier sederhana, mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menyelesaikan masalah hubungan antara satu variabel respons dengan satu variabel bebas dan menyatakannya dalam bentuk model regresi linier sederhana.

D. Indikator: Lanjutan Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: 1.3. Melakukan pengujian hipotesis untuk model regresi linier sederhana menggunakan uji F dan uji t serta menyusun Tabel Analisis Varians secara tepat

E. Materi Pembelajaran: Lanjutan I. Model Regresi Linier Sederhana 1.4. Interval Kepercayaan Parameter Regresi 1.4.1. Interval Kepercayaan β1.4.2. Interval Kepercayaan β

1

1.4.3. Uji Hipotesis β0

1.4.4. Uji Hipotesis β1

0

F. Metode Pembelajaran: Pendahuluan Review materi sebelumnya, pengantar pengujian model Penyajian Metode kombinasi ceramah dan diskusi, serta problem solving pengujian model regresi linier sederhana Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa

mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab dan menghargai pendapat orang lain

2. Kesimpulan materi dirangkum oleh dosen 3. Kuis-1

11




(30 menit) Mengulangi

secara singkat materi sebelumnya

Memberikan pengantar pengujian model regresi linier




Menyajian materi melalui ceramah, diskusi, dan problem solving tentang pengujian model regresi linier sederhana

Memberikan kesempatan mahasiswa untuk bertanya atau menyampaikan pendapat Memberikan


Soal Kuis-1 Kognitif Coba jelaskan masalah yang menyetakan hubungan regresi Skill Selesaikan soal regresi linier sederhana yang diberikan, dan lakukan pengujian model dengan uji-F dan uj-t, serta jelaskan hasilnya


sda

12

Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon pertanyaan baik dari dosen maupun dari temannya?

3. Penutup (30

menit) Mengkoordinir

diskusi dan tanya jawab antara dosen dan mahasiswa mengenai materi yang yang telah disampaikan



sda



13



Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 5 (lima) Jurusan : Matematika




D. Indikator: Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: 1.5. Menentukan koefisien determinasi dan simpangan baku model

E. Materi Pembelajaran: Lanjutan I. Model Regresi Linier Sederhana 1.5. Koefisien Determinasi 1.6. Simpangan Baku Model Kuis (Ujian 1)

F. Metode Pembelajaran: Pendahuluan Review materi sebelumnya, Pengantar koefisien determinasi Penyajian Metode tatap muka klasikal, kombinasi ceramah plus, dan problem solving tentang penentuan ukuran kecocokan model (koefisien detrminasi) Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa


2. Kesimpulan materi dirangkum oleh dosen 3. Memberikan Ujian (Kuis)

14




(10 menit) • Review materi

sebelumnya • Pengantar

koefisien determinasi




Menyajian materi melalui ceramah, diskusi, dan problem solving tentang penentuan interval kepercayaan parameter regresi

Memberikan kesempatan mahasiswa untuk bertanya atau menyampaikan pendapat Memberikan


Kognitif Coba jelaskan bagaimana menentukan interval kepercayaan untuk parameter regresi linier sederhana Skill Tentukan dengan perhitungan yang benar, interval kepercayaan untuk parametr regresi dari soal regresi linier sederhana


sda

15

yang diberikan Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon pertanyaan baik dari dosen maupun dari temannya?

3. Penutup Ujian (90 menit)

Kesimpulan Ujian (KUIS)

Mengerjakan soal



16


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 6 (enam) Jurusan : Matematika



C. Kompetensi dasar: Setelah mengikuti pembelajaran Diagnosis Sisaan, diharapkan mahasiswa dapat memberikan verifikasi model melalui pemeriksaan sisaan terhadap model regresi linier yang telah terbentuk

D. Indikator: Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: Memeriksa asumsi model regresi, pemeriksaan (diagnosis) sisaan dengan menggambarkan plot sisaan dengan benar

E. Materi Pembelajaran: II. Diagnosis Sisaan 2.1. Asumsi Model Regresi Linier 2.2. Pengujian Asumsi Regresi 2.3. Pemeriksaan Titik Terasing 2.4. Asumsi Kenormalan, Diagram Stem and Leaf Sisaan 2.5. Asumsi Homoskedastisitas, Plot sisaan

F. Metode Pembelajaran: Pendahuluan Pengantar diagnosis sisaan Penyajian

Tatap muka klasikal Latihan menerapkan pengujian asumsi terhadap data yang diberikan, (partisipan) mahasiswa Suplemen e-learning Belajar mandiri, Membuat bahan ajar demonstratif dengan teknologi informasi Software Snagit atau Camtasia Studio Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa



17





singkat materi yang telah diberikan

Memberikan pengantar diagnosis sisaan


whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, alat peraga untuk pengacakan, tabel bilangan acak, kalkulator saintific


Menyajian materi melalui tatap muka klasikal, ceramah plus, diskusi, dan problem solving tentang materi pemeriksaan asumsi regresi

Latihan memeriksa asumsi regresi thd data yang diberikan Partisipan

mahasiswa di depan kelas


sda



Memberikan kesimpulan bersama-sama mahasiswa.


sda

Inderalaya, Agustus 2014

Mengetahui, Ketua Jurusan Matematika Dosen pengampu, Fakultas MIPA Drs. Putra B.J. Bangun, M.Si NIP. 195909041985031002 NIP. 197303212000122001


18


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 7 (tujuh) Jurusan : Matematika



C. Kompetensi dasar: Setelah mengikuti pembelajaran Diagnosis Sisaan, diharapkan mahasiswa dapat memberikan verifikasi model melalui pemeriksaan sisaan terhadap model regresi linier yang telah terbentuk

D. Indikator: Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: Memeriksa asumsi model regresi, pemeriksaan (diagnosis) sisaan dengan menggambarkan plot sisaan dengan benar

E. Materi Pembelajaran: Lanjutan II. Diagnosis Sisaan 2.6. Pemeriksaan asumsi autokorelasi (Durbin-Watson) Demo penggunaan software statistik (SPSS) sebagai salah satu alat bantu pengolahan data statistik

F. Metode Pembelajaran: Pendahuluan Review tujuan diagnosis sisaan Pengantar penggunaan software statistik Penyajian

Tatap muka klasikal, ceramah plus, partisipan mahasiswa untuk menghitung nilai Durbin-Watson dari data yang diberikan

Demo penggunaan software statistik (Modul Analisis Regresi Linier dengan SPSS)

Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa



19





singkat tujuan diagnosis sisaan


whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, kalkulator saintific


Menyajikan materi melalui tatap muka klasikal, ceramah plus, diskusi, dan problem solving tentang materi pemeriksaan asumsi regresi

Latihan memeriksa asumsi regresi thd data yang diberikan Partisipan

mahasiswa di depan kelas Demo penggunaan

SPSS

Mendengarkan dan memahami, bertanya atau menjawab pertanyaan, serta mengerjakan soal/permasalahan yang diberikan secara mandiri ataupun didepan kelas. Membaca dan menggunakan modul SPSS

sda



Memberikan kesimpulan bersama-sama mahasiswa.


sda




20


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 8 (delapan) Jurusan : Matematika

B. Standar Kompetensi: Setelah mengikuti mata kuliah Analisis Regresi diharapkan mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menganalisis hubungan antar dua variabel atau lebih. Sehingga setelah mengambil mata kuliah ini diharapkan mahasiswa mempunyai kemampuan untuk menyelesaikan permasalahan secara matematis dengan membentuk model regresi terbaik sesuai dengan permasalahan.


D. Indikator: Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: Mengerjakan soal ujian tengah semester dengan benar minimal 80%

E. Materi Pembelajaran: Model regresi linier sederhana sampai dengan pengujian asumsi

F. Metode Pembelajaran: Pendahuluan Penyampaian aturan dan tata tertib ujian, petunjuk soal ujian Penyajian Pelaksanaan UTS Penutupan Pengumpulan soal dan jawaban

G. Langkah-langkah pelaksanaan ujian tengah semester No. Tahap kagiatan Kagiatan Dosen Kegiatan mahasiswa Media


(20 menit) Mengatur ruang

ujian, tata letak bangku ujian

Menyiapkan alat tulis untuk ujian.

Soal ujian, kertas jawaban, alat tulis


Membagikan soal ujian

Mengawasi

Mengerjakan soal ujian, sistem buka buku (terbatas), catatan rumus.

sda


Mengumpulkan lembar jawab

Mengumpulkan hasil ujian sda


Mengetahui, Ketua Jurusan Matematika Dosen pengampu, Drs. Putra B.J. Bangun, M.Si Dian Cahyawati S., S.Si, M.Si NIP. 195909041985031002 NIP. 197303212000122001

21


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 9 (sembilan) Jurusan : Matematika


Setelah mengikuti mata kuliah Analisis Regresi diharapkan mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menganalisis hubungan antar dua variabel atau lebih, selanjutnya diharapkan mahasiswa akan mempunyai kemampuan untuk menyelesaikan permasalahan secara matematis dengan membentuk model regresi terbaik sesuai dengan permasalahan dalam berbagai bidang aplikasi.

C. Kompetensi dasar Setelah mengikuti pembelajaran model regresi linier berganda, mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menyelesaikan masalah hubungan antara satu variabel respons dengan beberapa variabel bebas dan menyatakannya dalam bentuk model regresi linier berganda.

D. Indikator Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: 1. Memberikan minimal dua contoh permasalahan regresi linier berganda yaitu

memuat dua variabel bebas atau lebih (hasil rekonstruksi, sebelumnya tidak ada)

2. Menuliskan model umum persamaan regresi linier berganda yang memuat parameter-parameter regresi yang sesuai

3. Membentuk matriks rancangan dengan benar dari data yang dianalisis dengan Analisis Regresi Berganda

4. Menguraikan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) untuk mendapatkan dugaan parameter regresi

5. Menentukan nilai-nilai dugaan parameter model regresi dengan tepat

E. Materi Pembelajaran III. Model Regresi Linier Berganda 3.1. Bentuk Umum Model Regresi Linier Berganda 3.2. Pendekatan Matriks untuk Analisis Regresi Linier Bergand 3.3. Pendugaan Parameter Model dengan MKT

F. Metode Pembelajaran Pendahuluan

1. Review secara garis besar materi Analisis Regresi Linier Sederhana 2. Apersepsi mengenai masalah hubungan Regresi Linier Berganda dan

pembentukan modelnya Penyajian

1. Metode konstruksivisme untuk mencapai indikator 1; 2; dan materi pembelajaran 3.1.

2. Metode brainstorming untuk mencapai indikator 3; dan materi pembelajaran 3.1.

3. Latihan, problem solving, untuk mencapai indikator 4; 5; dan materi pembelajaran 3.2. dan 3.3.

22

Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji,

beberapa mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab atau menyanggah



No Tahap kagiatan Kagiatan Dosen Kegiatan

mahasiswa Media


(30 menit) 1. Review secara garis

besar materi Analisis Regresi Linier Sederhana

2. Apersepsi mengenai masalah hubungan Regresi Linier Berganda dan pembentukan modelnya

Mendengarkan, menyimak, atau menjawab, bertanya, mengomentari

whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, tabel-tabel statistik


1. Metode konstruksivisme untuk mencapai indikator 1; 2; dan materi pembelajaran 2.1. Memberikan satu

contoh topik penelitian, meminta mahasiswa untuk menyebutkan variabel-variabel terkait

2. Metode brainstorming untuk mencapai indikator 3; dan materi pembelajaran 2.2. Untuk topik

penelitian dan variabel-variabel yang telah dibahas pada 1., ditanyakan bagaimana cara mengukur variabel-variabel terkait

3. Latihan, problem solving untuk mencapai indikator 4; 5; dan materi

1. Mendengarkan merespon konstruk yang diberikan dosen, yaitu menjawab variabel-variabel terkait dengan contoh topik penelitian yang diberikan

2. Mendengarkan, memahami, dan menanggapi pertanyaan mengenai cara mengukur variabel-varaibel terkait

3. Mendengarkan, menyimak, menjawab pertanyaan, serta mengerjakan soal/permasalahan yang diberikan secara mandiri ataupun didepan kelas.

whiteboard, Spidol, Laptop, LCD (rekonstruksi media, sebelumnya jarang digunakan)

23

pembelajaran 3.3. dan 3.4.

3. Penutup (30

menit) 1. Mengkoordinir

diskusi dan tanya jawab antara dosen dan mahasiswa mengenai materi yang yang telah disampaikan Coba berikan

contoh masalah (topik penelitian) yang dapat menggunakan analisis regresi sebagai pendekatan penyelesaiannya

Apa saja variabel terkait dengan penelitian di atas?

Bagaimana cara mengukur variabel-variabel terkait?

Konsep matematis apa saja yang digunakan untuk membentuk model regresi linier berganda dan menyelesaikannya?

2. Memberikan kesimpulan dari materi yang dipelajari bersama-sama mahasiswa..

1. Mendengarkn, memahami dan menjawab diskusi yang diberikan oleh dosen atau teman sekelas

2. Menyimak

kesimpulan yang dirangkum dosen, atau turut menyampaikan pendapat dalam mengambil kesimpulan materi yang dipelajari

3. Memperhatikan dan menyimak penjelasan tugas yang harus dikerjakan.

sda

H. Evaluasi

Kognitif Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon konstruk, pertanyaan, atau permasalahan yang diberikan dari dosen atau dari temannya?

24

Psikomotorik Mengamati mahasiswa menggunakan tabel-tabel statistik yang diperlukan

Tabel Penilaian Afektif (selama proses pembelajaran) No Nama

Mahasiswa Komunikatif Antusias Tertib Partisipatif Jumlah

Skor Nilai

1 I. Sumber Pembelajaran/Referensi

1. Cahyawati, D & Eddy R., 2013, Bahan ajar mata kuliah Analisis Regresi, 2. Myers, R. H,. 1998, Classical and Modern Regression Analysis and Application, John

Wiley and Son, New Yoork 3. Ryan, T.P., 2003, Modern Regression Analysis, John Wiley and Son, New York 4. Contoh jurnal-jurnal terkait dengan topik analisis regresi berganda hasil searching

dari internet



25


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 10 (sepuluh) Jurusan : Matematika



C. Kompetensi dasar Setelah mengikuti pembelajaran model regresi linier berganda, mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menyelesaikan masalah hubungan antara satu variabel respons dengan beberapa variabel bebas dan menyatakannya dalam bentuk model regresi linier berganda.

D. Indikator Lanjutan III. Model Regresi Linier Berganda Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: 1. Pengujian Model secara Simultan dengan uji-F dengan benar 2. Pengujian Model secara Parsial dengan uji-t dengan benar 3. Menentukan interval kepercayaan untuk koefisien regresi dan variabel respons

yang bersesuaian dengan tepat 4. Membentuk model regresi yang melibatkan variabel bebas bertipe kataorik

E. Materi Pembelajaran Lanjutan III. Model Regresi Linier Berganda 3.4. Pengujian Model secara Simultan (hasil rekonstruksi, sebelumnya belum

ditulis secara eksplisit) 3.5. Pengujian Model secara Parsial (hasill rekonstruksi, sebelumnya belum ditulis

secara eksplisit) 3.6. Pendugaan Interval Kepercayaan dengan Cara Matriks 3.7. Model Regresi dengan Variabel Kategorik

F. Metode Pembelajaran Pendahuluan

1. Review singkat model regresi linier berganda dan cara pembentukan model 2. Apersepsi mengenai keandalan model regresi linier berganda yang

dihasilkan Penyajian

1. Metode kombinasi ceramah dan brainstorming untuk mencapai indikator 1; 2; dan materi pembelajaran 3.4. dan 3.5.

2. Metode problem solving dan tanya jawab untuk mencapai indikator 3 dan materi pembelajaran 3.6.

26

3. Metode kombinasi ceramah dan tanya jawab untuk mencapai indikator 4 dan materi pembelajaran 3.7.

Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji,

beberapa mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab dan menghargai pendapat orang lain

2. Kesimpulan materi dirangkum oleh dosen 3. Pemberian tugas mandiri Tugas 3, mengerjakan pembentukan model untuk

data yang telah diberikan pada Tugas 1 (tambahkan 1 variabel bebas yang relevan)




(30 menit) 1. Review singkat

model regresi Linier berganda dan cara pembentukan modelnya

2. Apersepsi mengenai masalah keandalan model yang dihasilkan


whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, tabel-tabel statistik, kalkulator saintifik


1. Metode kombinasi ceramah dan brainstorming untuk mencapai indikator 1; 2; dan materi pembelajaran 3.4. dan 3.5. Memberikan

model contoh hasil tugas yang diberikan pada pertemuan 9, selanjutnya

Mengajukan pertanyaan seberapa besar model tersebut dapat dipercaya???

2. Metode problem solving dan tanya jawab untuk mencapai indikator 3 dan materi pembelajaran 2.6. Menggunakan

model yang sama seperti di atas, selanjutnya

Mengajukan

1. Mendengarkan merespon pertanyaan yang diberikan dosen, yaitu menjawab cara menentukan keandalan model yang dihasilkan

2. Mendengarkan, memahami, dan menjawab dengan menghitung interval kepercayaan

3. Mendengarkan, menyimak, menjawab pertanyaan tentang contoh topik penelitian yang melibatkan variabel katagorik

whiteboard, Spidol, Laptop, LCD tabel-tabel statistik, kalkulator saintific

27

pertanyaan dan memerintahkn mahasiswa untuk menghitung masing-masing interval kepercayaan

3. Metode kombinasi ceramah dan tanya jawab untuk mencapai indikator 4 dan materi pembelajaran 3.7.

Meminta mahasiswa untuk memberikan contoh topik penelitian yang akan melibatkan variabel katagorik


1. Mengkoordinir diskusi dan tanya jawab antara dosen dan mahasiswa mengenai materi yang yang telah disampaikan

2. Memberikan

kesimpulan dari materi yang dipelajari bersama-sama mahasiswa.

3. Pemberian tugas

mandiri Tugas 3, mengerjakan pembentukan model untuk data yang telah diberikan pada Tugas 1 (tambahkan 1 variabel bebas yang relevan)

1. Mendengarkan, memahami dan menjawab diskusi yang diberikan oleh dosen atau teman sekelas

2. Menyimak kesimpulan yang dirangkum dosen, atau turut menyampaikan pendapat dalam mengambil kesimpulan materi yang dipelajari

sda

H. Evaluasi

Kognitif Penilaian Kognitif : Saat UAS

Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon konstruk, pertanyaan, atau permasalahan yang diberikan dari dosen atau dari temannya? Psikomotorik Mengamati mahasiswa menggunakan tabel-tabel statistik yang diperlukan

28



Skor Nilai

1

Kriteria penilaian : amat baik = 4 baik = 3 cukup = 2 kurang = 1 Jumlah skor : 4- 6 = D 10-13 = B 7- 9 = C 14-16 = A I. Sumber Pembelajaran/Referensi

1. Cahyawati, D & Eddy R., 2013, Bahan ajar mata kuliah Analisis Regresi Linier Berganda

2. Myers, R. H,. 1998, Classical and Modern Regression Analysis and Application, John Wiley and Son, New Yoork

3. Ryan, T.P., 2003, Modern Regression Analysis, John Wiley and Son, New York 4. Contoh jurnal-jurnal terkait dengan topik analisis regresi berganda hasil searching

dari internet



29



Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 11 (sebelas) Jurusan : Matematika



C. Kompetensi dasar Setelah mengikuti pembelajaran materi diagnosis sisaan, mahasiswa dapat memberikan verifikasi model melalui pemeriksaan asumsi klasik terhadap model regresi linier yang telah terbentuk

D. Indikator Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: 1. Menjelaskan dengan benar teknik pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi

pada model persamaan regresi 2. Menggambarkan plot data dengan matriks plot untuk menunjukkan kelinieran

data amatan 3. Menggambarkan plot sisaan model untuk menuujukkan terpenuhinya asumsi

kehomogenan ragam dan tidak ada data pencilan 4. Menggambarkan plot sisaan model untuk menunjukkan terpenuhinya asumsi

kenormalan E. Materi Pembelajaran

IV. Pengujian Asumsi Model dan Diagnosis Sisaan pada Regresi Linier Berganda 4.1. Asumsi yang diperlukan pada model regresi linier berganda 4.2. Teknik pengujian asumsi : Plot Data, Matriks Plot 4.3. Teknik pengujian asumsi kenormalan sisaan

F. Metode Pembelajaran

Pendahuluan 1. Review singkat asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis regresi linier

sederhana 2. Kuis-2

Penyajian 1. Metode tatap muka klasikal, kombinasi ceramah dan tanya jawab untuk

mencapai indikator 1, 2, 3, dan 4 2. Metode teoritik pemeriksaan asumsi regresi secara manual 3. Metode demonstrasi masalah penggunaan software statistik untuk

menampilkan hasil analisis regresi dengan kasus pelanggaran 4. Partisipan mahasiswa membuat plot yang sesuai untuk pemeriksaan

asumsi regresi Penutupan

30

1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab dan menghargai pendapat orang lain





(30 menit) 1. Review singkat

asumsi yang harus dipenuhi pada analisis regressi linier sederhana

2. Apersepsi masalah pelanggaran asumsi dan pnyelesaiannya


whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, software statistik, tabel-tabel statistik, kalkulator saintifik


1. Menggunakan metode tatap muka klasikal, kombinasi ceramah dan tanya jawab untuk mencapai

2. Menggunakan

metode demonstrasi teoritik pemeriksaan asumsi regresi dan demonstrasi penggunaan software statistik


2. Memperhatikan demonstrasi teoritik dan penggunaan software dan bertanya

3. Berpartisipasi aktif dalam menerpakan teori pengujian asumsi



1. Mengkoordinir diskusi dan tanya jawab antara dosen dan mahasiswa mengenai materi yang yang telah disampaikan

2. Memberikan

kesimpulan


2. Menyimak kesimpulan yang dirangkum dosen, atau turut menyampaikan pendapat dalam mengambil

sda

31

dari materi yang dipelajari bersama-sama mahasiswa.

kesimpulan materi yang dipelajari

H. Evaluasi


Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon pertanyaan, demonstrasi dosen menggunakan software, atau permasalahan yang diberikan dari dosen atau dari mahasiswa lain? Psikomotorik Mengamati beberapa mahasiswa dalam menggunakan software statistik demonstrasi di depan kelas



Skor Nilai

1 2 3


1. Cahyawati, D & Eddy R., 2013, Bahan ajar Model Regresi Linier Berganda 2. Cahyawati, D, 2013, Modul Analisis Regresi Linier Menggunakan SPSS 3. Myers, R. H,. 1998, Classical and Modern Regression Analysis and Application, John


dari internet



32


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 12 (dua belas) Jurusan : Matematika



C. Kompetensi dasar Setelah mengikuti pembelajaran analisis regresi dengan bantuan salah satu software statistik yaitu SPSS, mahasiswa akan dapat menggunakan software sebagai alat bantu pembentukan model regresi linier sederhana dan berganda bentuk model regresi linier berganda.

D. Indikator Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk menggunakan software SPSS sebagai alat bantu pembentukan model regresi, dengan trampil: Membuka program SPSS Memasukkan data Mendeskripsikan data Membentuk model regresi linier sederhana dan berganda Memeriksa asumsi regresi

E. Materi Pembelajaran Analisis Regresi dengan Aplikasi Program SPSS (Demo) Membuka SPSS Input Data Menu Graph Scatter Plot Menu Analysis Descriptive, Linear Regression

F. Metode Pembelajaran

Pendahuluan Review materi Regresi linier sederhana dan berganda Penjelasan modul aplikasi SPSS Penyajian Problem Solving regresi linier sederhana dan berganda, disertai Demo penggunaan komputer Paket program SPSS Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar penggunaan komputer untuk

analisis regresi, beberapa mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab dan menghargai pendapat orang lain


33



mahasiswa Media


(30 menit) Review materi

Regresi linier sederhana dan berganda

Penjelasan modul aplikasi SPSS




Problem Solving regresi linier sederhana dan berganda, disertai Demo penggunaan komputer Paket program SPSS


2. Memperhatikan demonstrasi penggunaan software dan bertanya

3. Mencoba menyelesaikan soal di depan kelas menggunakan software



3. Tanya jawab seputar penggunaan komputer untuk analisis regresi, beberapa mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab dan menghargai pendapat orang lain

4. Kesimpulan materi dirangkum oleh



sda

34

dosen 5. Memberikan

tugas mandiri dan kelompok, problem solving regresi linier menggunakan SPSS

5. Membentuk kelompok kerja

H. Evaluasi


Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon pertanyaan, demonstrasi dosen menggunakan software, atau permasalahan yang diberikan dari dosen atau dari mahasiswa lain? Psikomotorik Mengamati beberapa mahasiswa dalam menggunakan software statistik demonstrasi di depan kelas



Skor Nilai

1 2 3


1. Cahyawati, D & Eddy R., 2013, Bahan ajar : Model Regresi Linier Berganda 2. Cahyawati, D, 2013, Modul Analisis Regresi Menggunakan SPSS 3. Myers, R. H,. 1998, Classical and Modern Regression Analysis and Application, John


dari internet



35


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 13 (tiga belas) Jurusan : Matematika



C. Kompetensi dasar Setelah mengikuti pembelajaran pemilihan model regresi, mahasiswa dapat menjelaskan kriteris model terbaik dan memilih model regresi terbaik berdasarkan kriteria dan prosedur yang diberikan.

D. Indikator Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: 3.1. Menguraikan kriteria pemilihan model regresi terbaik dengan jelas 3.2. Melakukan dengan benar cara pemilihan model berdasarkan prosedur

Forward dan Backward

E. Materi Pembelajaran V. Pemilihan Model Regresi Terbaik 5.1. Kriteria Model Regresi Terbaik 5.2. Prosedur Forward 5.3. Prosedur Backward

F. Metode Pembelajaran Pendahuluan Review materi sebelumnya, pengantar pemilihan model Penyajian Metode tatap muka klasikal, kombinasi ceramah dan diskusi, serta problem solving tentang kriteria pemilihan model, perhitungannya, dan seleksi model dengan prosedur forward dan backward Demo SPSS, prosedur pemilihan model (Modul SPSS) Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa

mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab, menghargai, atau menyanggah pendapat orang lain

2. Kesimpulan materi dirangkum oleh dosen 3. Memberikan tugas kelompok, paparan materi pemilihan model regresi terbaik

36




(30 menit) Review materi sebelumnya, pengantar pemilihan model


whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, software statistik, tabel statistik, klkultr saintifik


Metode kombinasi ceramah dan diskusi, serta problem solving tentang kriteria pemilihan model, perhitungannya, dan seleksi model dengan prosedur forward dan backward




whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, software statistik, tabel-tabel statistik, kalkulator saintific Modul SPSS


1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab, menghargai, atau menyanggah


3. Memberikan tugas kelompok, paparan materi pemilihan model dengan prosedur




sda

H. Evaluasi

Kognitif Coba jelaskan bagaimana cara memilih model terbaik secara statistik?

37

Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, sejauh mana mereka merespon pertanyaan baik dari dosen maupun dari temannya?dan seberapa tingkat disiplin mereka dalam mengumpulkan tugas? Psikomotorik Coba gunakan prosedur Forward untuk mendapatkan model terbaik



Skor Nilai

1 2 3


1. Cahyawati, D & Eddy R., 2013, Bahan ajar mata kuliah Analisis Regresi : Materi

Model Regresi Linier Berganda 2. Cahyawati, D, 2013, Modul Analisis Regresi Linier Menggunakan SPSS 3. Myers, R. H,. 1998, Classical and Modern Regression Analysis and Application, John


dari internet



38


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 14 (empat belas) Jurusan : Matematika



C. Kompetensi dasar Setelah mengikuti pembelajaran pemilihan model regresi, mahasiswa dapat menjelaskan kriteris model terbaik dan memilih model regresi terbaik berdasarkan kriteria dan prosedur yang diberikan.

D. Indikator Lanjutan V. Pemilihan Model Terbaik

Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk: 1. Melakukan pemilihan model berdasarkan prosedur Backward dengan benar 2. Melakukan pemilihan model berdasarkan prosedur Stepwise dengan benar 3. Melakukan pemilihan model berdasarkan prosedur All Possible Reression

dengan benar

E. Materi Pembelajaran Lanjutan V. Pemilihan Model Regresi Terbaik 5.4. Prosedur Stepwise 5.5. Prosedur All Possible Regression

*)

F. Metode Pembelajaran Metode tatap muka klasikal, kombinasi ceramah dan diskusi, serta problem solving tentang kriteria pemilihan model, perhitungannya, dan seleksi model dengan prosedur forward dan backward Demo SPSS, prosedur pemilihan model (Modul SPSS) Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa

mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab, menghargai, atau menyanggah pendapat orang lain

2. Kesimpulan materi dirangkum oleh dosen 3. Memberikan tugas kelompok, paparan materi pemilihan model regresi terbaik

39




(30 menit) Review materi sebelumnya, pengantar pemilihan model


whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, software statistik, tabel statistik, klkultr saintifik


Metode kombinasi ceramah dan diskusi, serta problem solving tentang kriteria pemilihan model, perhitungannya, dan seleksi model dengan prosedur forward dan backward




whiteboard, Spidol, Laptop, LCD, software statistik, tabel-tabel statistik, kalkulator saintific Modul SPSS


4. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar materi yang telah dikaji, beberapa mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya, dan mahasiswa lain untuk mencoba menjawab, menghargai, atau menyanggah


6. Memberikan tugas kelompok, paparan materi pemilihan model dengan prosedur




sda

H. Evaluasi

Kognitif Coba jelaskan bagaimana cara memilih model terbaik secara statistik?

40

Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, bagaimana dalam merespon pertanyaan atau kedisiplinan dalam mengumpulkan tugas? Psikomotorik Coba gunakan prosedur backward untuk mendapatkan model terbaik



Skor Nilai

1 2 3


J. Cahyawati, D & Eddy R., 2013, Bahan ajar mata kuliah Analisis Regresi : Materi Model Regresi Linier Berganda

1. Cahyawati, D, 2013, Modul Analisis Regresi Menggunakan SPSS 2. Myers, R. H,. 1998, Classical and Modern Regression Analysis and Application, John


dari internet



41


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 15 (lima belas) Jurusan : Matematika



C. Kompetensi dasar Setelah mengikuti pembelajaran analisis regresi dengan bantuan software SPSS, mahasiswa akan dapat menggunakan SPSS sebagai alat bantu pembentukan model regresi dan menentukan model terbaik berdasarkan beberapa prosedur dan pemeriksaan sisaan

D. Indikator Diperlihatkan dari paparan, Mahasiswa dapat memiliki kemampuan untuk menggunakan software SPSS untuk mendapatkan dan menentukan model regresi terbaik dengan trampil

E. Materi Pembelajaran

Analisis Regresi Linier (hingga pemilihan model terbaik) dengan aplikasi Software statistik (SPSS)

F. Metode Pembelajaran Pendahuluan Review materi Pembentukan model regresi, kriteria model terbaik, pemeriksaan asumsi dan sisaan, prosedur pemilihan model, penjelasan modul Penyajian Paparan mahasiswa : Problem Solving pembentukan dan pemilihan model regresi linier terbaik menggunakan SPSS Penutupan 1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar penggunaan SPSS untuk

pembentukan dan seleksi model, melihat sikap rasa saling menghargai pendapat sesama

2. Kesimpulan materi keseluruhan dirangkum oleh dosen 3. Memberikan pesan dan motivasi belajar untuk menghadapi ujian akhir (UAS)

42




(30 menit) Review materi Pembentukan model regresi, kriteria model terbaik, pemeriksaan asumsi dan sisaan, prosedur pemilihan model, penjelasan modul




Paparan dan Problem Solving pembentukan dan pemilihan model regresi linier terbaik menggunakan SPSS

• Mendengarkan merespon pertanyaan yang diberikan dosen, yaitu menjawab cara menentukan keandalan model yang dihasilkan

• Memperhatikan demonstrasi penggunaan software dan bertanya

• Mencoba menyelesaikan soal di depan kelas menggunakan software



1. Tanya jawab dosen dan mahasiswa seputar penggunaan SPSS untuk pembentukan dan seleksi model, melihat sikap rasa saling menghargai pendapat sesama

2. Kesimpulan materi keseluruhan dirangkum oleh dosen

3. Memberikan pesan dan



sda

43

motivasi belajar untuk menghadapi ujian akhir (UAS)

H. Evaluasi Kognitif Pemahaman konsep dan teori seleksi model pada regresi linier Skill Coba gunakan modul dan komputer (SPSS) untuk menyelesaikan permasalahan regresi hingga diperoleh model terbaik bedasarkan prosedur dan diagnosis sisaan Afektif Melalui pengamatan terhadap mahasiswa, kedisiplinan dan saling menghargai dalam mendengar pendapat



Skor Nilai

1 2 3


1. Cahyawati, D & Eddy R., 2013, Bahan ajar mata kuliah Analisis Regresi : Materi

Model Regresi Linier Berganda 2. Cahyawati, D, 2013, Modul Analisis Regresi Menggunakan SPSS 3. Myers, R. H,. 1998, Classical and Modern Regression Analysis and Application, John


dari internet



44


A. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Analisis Regresi Nomer Kode/SKS : MMP 33568 / 3 SKS Waktu : 3 x 50 menit Pertemuan ke : 16 (enam belas) Jurusan : Matematika

B. Standar Kompetensi Setelah mengikuti mata kuliah Analisis Regresi diharapkan mahasiswa akan memiliki kemampuan untuk menganalisis hubungan antar dua variabel atau lebih, selanjutnya diharapkan mahasiswa akan mempunyai kemampuan untuk menyelesaikan permasalahan secara matematis dengan membentuk model regresi terbaik sesuai dengan permasalahan dalam berbagai bidang aplikasi.

C. Kompetensi dasar Mahasiswa dapat menyelesaikan soal ujian akhir semester

D. Indikator Mahasiswa dapat menyelesaikan soal ujian akhir semester, minimal 80% benar

E. Materi Pembelajaran Materi analisis regresi linier berganda sampai pengujian asumsi regresi

F. Metode Pembelajaran Pendahuluan Penyampaian aturan dan tata tertib ujian, petunjuk soal ujian Penyajian Pelaksanaan UAS Penutupan Pengumpulan soal dan jawaban



mahasiswa Media


(30 menit) Penyampaian aturan dan tata tertib ujian, petunjuk soal ujian


whiteboard, Spidol, tabel-tabel statistik, kalkulator saintific


Melaksanakan UAS Mengawasi UAS

Mengerjakan soal UAS


Mengumpulkan soal dan jawaban




3 SAP Analisis Regresi 2014

Documents