BIOMETRIKA
[https://bit.ly/0307biometrik]
Embedded Files
Mata Kuliah Biometrika membahas tentang posisi dan konsep tentang analisis statistika dalam penelitian biologi dan ekspansinya.
Koordinator Kelas: Pandu Wibowo
Instruksi Kuliah dan Jadwal Semester Genap TA 2025/2026 (Feb-Juli) setiap hari Jumat pkl 13:00-14:45
Minggu 1 Kode presensi Portal Inspire: 654KU526
📘Form Submisi Presensi Sementara. 📗Ringkasan submisi presensi
Pra Test. Submisi Pra Test harus sudah dilakukan pada hari Jumat pkl 13:00
📘Form Test Pra Kuliah KLIK di sini. 🔗Hasil Evaluasi.
Submisi Test Pra Kuliah terhitung sebagai nilai keterlibatan kelas #1 (KK#1).
Kuliah: Pengantar. 📙Materi Kuliah TM#1 PPT.
Tugas TM#1: Data dan Pengukuran di Lapangan. Berlangsung selama 5 hari kerja dalam selang waktu 5 minggu.
🔗Panduan Tutorial 🔗Rincian Tugas TM#1 🔗Hasil Evaluasi 🔗Galeri Foto Tajuk.
Submisi Tugas TM#1 terhitung sebagai nilai KK#2
Nilai Tugas TM#1 terhitung sebagai Nilai Proyek #1 (NP#1)
Minggu 2 Kode presensi Inspire: 66AS9C26
📘Form Submisi Presensi Sementara. 📗Ringkasan submisi presensi
Kuliah: Data, Pengelolaan Data dan Sampling
📙Materi Kuliah TM#2 PPT (TM#2a Data dan Pengelolaan Data).
📙Materi Kuliah 2 PPT (TM#2b Pengelolaan Data)
Tugas TM#2 Pemasukan Laporan.
Submisi Tugas TM#2 terhitung sebagai nilai KK#3
Nilai Tugas TM#2 terhitung sebagai NP#2.
Kerjakan Quis QM#2 📘Form submisi QM#2. Akses akan ditutup pada hari Senin pkl 12:00. 🔗Hasil Evaluasi.
Submisi Quis QM#2 terhitung sebagai nilai KK#4
Nilai QM#2 terhitung sebagai NP#3
Minggu 3 Kode presensi Inspire:
Kuliah daring 13:00 menggunakan Jitsi. Gunakan web. 🔗Join Kelas Jitsi
Kuliah: Analisis Statistik Deskriptif (Rataan dan Standar Deviasi )· Materi Kuliah PPT. (03a Analisis Statistik Deskriptif) 🔗Spreadsheet perhitungan dan grafik
Tugas: Analisis Data Nominal Panduan Tutorial · Rincian Tugas 3 dan 4 · Hasil Evaluasi ·
Kerjakan Quis 2 [KLIK di sini] sampai dengan hari SENIN minggu berikutnya pkl 08:00
Mengerjakan Quis 2 terhitung presensi Minggu 3 plus 1 angka KK.
Minggu 4 (Kode presensi Inspire 899BLW24)
Kuliah: Data dan Kecenderungan Terpusat · Materi Kuliah PPT (04 CentralTendency&DispersiData)
Kuliah daring menggunakan video conference. http://meet.jit.si/biometrika-kehutanan
Tugas: Analisis Statistik Deskripsi Pohon Panduan Tutorial · Rincian Tugas 5 dan 6 · Hasil Evaluasi ·
Kesempatan terakhir selesaikan analisis data Tugas 1 dan pemasukkan laporan Tugas 2 • Hasil Evaluasi.
Kesempatan terakhir Analisis data Tugas 3 dan 4 (Wawancara) • Hasil Evaluasi.
Submisi laporan Tugas 1 (=Tugas 2) terhitung presensi Minggu 4 plus 1 angka KK.
Minggu 5 (Kode presensi Inspire 90TIBE24 s/d 15 Sep 25 pkl 17:00)
Kuliah: Dispersi Data (Distribusi Frekuensi, Distribusi Normal) · Materi Kuliah PPT · Video kuliah Youtube.
Lanjutan penyelesaian Tugas T5 dan T6 Analisis Statistik Deskripsi Pohon •Panduan Tutorial •Hasil Evaluasi ·
Tugas: Analisis Data Panjang dan Lebar Daun. Panduan Tutorial · Rincian Tugas 7. • Hasil Evaluasi.
Minggu 6 (Kode presensi Inspire 91MXFL24 s/d 22 Sep pkl 17:00)
Selesaikan Tugas 7
Materi kuliah: Studi Kasus (berbasis proyek). Rincian Tugas
Projek Penelitian: Pengantar dan Pembagian Kelompok. Materi Pertanyaan Penelitian [PPTX] [Presentation]
Minggu 7 (Kode presensi Inspire 92ELT424 s/d 29Sep pkl 17:00)
Materi Kuliah: Studi Kasus (Keproyekan) • Panduan • Hasil Evaluasi.
Project Penelitian: Contoh Project
Minggu 8 (Kode presensi Inspire 93U77U24 s/d 6 Oct pkl 17:00)
Evaluasi Tengah Semester [online] atau https://forms.gle/ttqjHsZSDfjrJ3vK8 •Hasil Evaluasi.
Kesempatan terakhir menyelesaikan tugas-tugas sebelumnya. Minggu-minggu berikut akan dikonsentrasikan ke Studi Kasus
Mengerjakan ETS = substitusi presensi minggu 8 di Inspire
Minggu 9
Kuliah: Analisa Varian
Proyek Penelitian: Identifikasi masalah
Minggu 10
Kuliah: Analisis Varian
Proyek Penelitian: Penetapan solusi dan strategi
Minggu 11
Kuliah: Regresi dan Korelasi
Proyek Penelitian: Pengamatan Lapangan
Minggu 12
Kuliah: Regresi Linier Berganda. 🔗Materi Kuliah PDF. 🔗Contoh Analisis PDF
Proyek Penelitian: Pengamatan Lapangan
Minggu 13
Kuliah: Regresi Linier Berganda. 🔗Materi Kuliah PDF. 🔗Contoh Analisis PDF
Proyek Penelitian: Analisis Data dan Penyusunan Laporan
Minggu 14
Kuliah: Analisa Kovarian
Proyek Penelitian: Analisis Data dan Penyusunan Laporan
Minggu 15
Kuliah: Hubungan Tak Linier
Proyek Penelitian: Presentasi hasil
Minggu 16
Evaluasi Akhir Semester.
Proyek Penelitian: Presentasi hasil
Biometrika; HTN 3256; 3(2-1); Wajib; Sem.6.
Nama MK di Kurikulum 2007: Metodologi Penelitian 1
[https://bit.ly/0307biometrik]
Program Studi Kehutanan, Universitas Sam Ratulangi
Jadwal: Selasa pkl 15:00
Untuk komunikasi MK ini, mahasiswa bisa bergabung ke Telegram Group: https://t.me/joinchat/IRmNpxOUETEx5Tq5
Deskripsi
Mata Kuliah Biometrika membahas tentang posisi dan konsep tentang analisis statistika dalam penelitian biologi dan ekspansinya.
Pengantar
Pemanfaatan Statistik Dalam Permodelan, Masalah-Masalah Pengambilan Sampel, Penyimpangan Sampel, Pengacakan Sampel
Distribusi Frekuensi
Data Kuantitatif, Distribusi Frekuensi, Batasan-Batasan Klas, Distribusi Peluang
Rataan dan Standar Deviasi
Rataan Aljabar, Rataan Populasi, Standar Deviasi Populasi, Standar Deviasi Sampel
Distribusi Normal
Populasi Distribusi Normal, Standar Deviasi Rataan Sampel, Batas Kepercayaan Rataan Populasi dan Sampel, Ukuran Sampel, Distribusi-t
Regresi Linier Sederhana
Perhitungan Regresi Linier, Model Matematika Regresi Linier, Regresi Untuk Kajian-Kajian Pengamatan, Pendugaan Rataan Y, Prediksi Individu Y dan Rataan Sampel Y
Korelasi
Koefisien Korelasi Sampel (r), Sifat-Sifat r, Uji Hipotesa dan Batasan Kepercayaan, Keragaman Fungsi Linier
Analisa Varian
Efek pengacakan, korelasi antar klas, batas kepercayaan komponen varian, uji homogen varian
Regresi Linier Berganda
Pendugaan Koefisien-Koefisien, Analisa Keragaman, Keragaman dan Kovarian Koefisisen Regresi, Uji Sisa, Kesalahan Standar Nilai Prediksi, Korelasi Parsial
Analisa Kovarian
Kovarian dalam Percobaan Acak Lengkap, Uji F untuk Rataan, Masalah-Masalah Dengan Penyesuain Regresi, Kovarian Berganda
Hubungan Tak Linier
Kurva Pertumbuhan Eksponensial, Uji Penyimpangan dari Regresi Linier, Metode Umum Regresi Tak Linier, Penyesuaian Regresi Asimptotik
Pengampu:
1. Dr. Ir. Johny S. Tasirin, MScF. (TJO)
2. Ir. Josephus I Kalangi, MS. (KJS)
3. Dr. Ir. Johan A. Rombang, MSc. (RJN)
Referensi
Tennent, R.B. 2009. Forest Biometric Guidelines. FCG International. Helsinki, Finland. 🔗PDF
Sokal R.R. & F.J. Rohlf. 1996. Biometry: The Proinciples and Practice of Statistics in Biological Research. W.H. Freeman and Co.. New York. 🔗PDF
Jolicoeur, P. 1999. Introduction to Biometry. Springer Science + Business Media. New York.🔗PDF
Page updated
Report abuse