Tiga kalimat ringkasan dokumen tersebut adalah:
Dokumen tersebut membahas tentang orientasi perkuliahan, perancangan percobaan, dan kuliah I dan II yang mencakup pengantar, tujuan instruksional, topik-topik pelajaran, dan referensi bahan ajar.
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
01. rancob fp unsam pertemuan perdana1 dan ke 2 thn 2012
1. Orientasi PerkuliahanOrientasi Perkuliahan
Perancangan PercobaanPerancangan Percobaan
Kuliah I dan IIKuliah I dan II
Oleh:
Ir. Zakaria Ibr., MM, Syamsul, SP.,MP dan Ir. Nurisman
Email : jack_atim@yahoo.co.id
jack-atim@plasa.com
zakariaib@gmail.com
Website : http://zakariaib.multiply.com
http://cvrahmat.blogspot.com
http://rancob.web.id
Meurandeh, 21 September 2013
3. FP UNSAM 2010
PENGANTAR
Berawal dari harapan akan adanya perubahan dan inovasi
dalam proses pembelajaran, kami coba wujudkan dengan
memanfaatkan komputer sebagai media pembelajaran
untuk menyusun seperangkat bahan ajar. Inovasi
pengembangan bahan ajar ini sebagai salah satu upaya
peningkatan mutu pembelajaran.
Ir. Zakaria Ibr., MM
4. Ir. Zakaria Ibrahim, MM
JL. A. Yani Lr Utama II No. 35C
085262794035 - 08116701692
PB Seuleumak Langsa
http://zakariaib.multiply.com
e- mail zakariaib@gmail.com
jack_atim@yahoo.co.id
jack-atim@plasa.com
5.
6.
7. 1. TIDAK BOLEH MEMAKAI SANDAL, KAOS OBLONG
2. SYARAT UJIAN : HARUS HADIR MINIMAL 75% DARI
TOTAL PERTEMUAN
3. Nilai Akhir = 20% KEHADIRAN+20% TUGAS (kuis, PR,
keaktifan) + 20% MIDTERM +40% UJIAN. GRADE NILAI :
A ≥ 86 70 ≤ B < 86 69 ≤ C < 56 41 ≤ D < 56 E < 41
4. KULIAH LEBIH DITEKANKAN PADA KEAKTIFAN
MAHASISWA
5. BAHAN MID DAN UJIAN: SEMUA MATERI SEBELUMNYA
6. KUIS TIDAK DIBERITAHUKAN SEBELUMNYA + PR
DIKUMPUL ke Email : zakariaib@gmail.com
7. MIDTERM PADA PERTEMUAN KE 8
8. DIMUNGKINKAN UJIAN LISAN SEBELUM UJIAN AKHIR
≤≥
8. Penentuan Nilai AkhirPenentuan Nilai Akhir
Dalam menentukan nilai akhir
akan digunakan pembobotan
sebagai berikut:
1. Kehadiran : 20%
2. Partisipasi Keg. Kelas : 10%
3. Tugas-Tugas Harian : 10%
4. Ujian Tengah Semester : 20%
5. Ujian Akhir Semester : 40%
9. Kriteria PenilaianKriteria Penilaian
Penilaian akan dilakukan dengan
menggunakan kriteria sebagai
berikut:
Nilai Point Interval
A 4 86% -100%
B 3 70% - 85%
C 2 57% - 69%
D l 41% - 56%
E 0 0% - 40%
10. Garis-garis besar program pengajaranGaris-garis besar program pengajaran
Mata kuliah : Rancangan Percobaan
Kode/sks : ……. / 3 SKS
Tujuan instruksional umum:
Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa
dapat menentukan rancangan yang sesuai,
menganalisis data, dan mengambil kesimpulan
atas data hasil percobaan.
11.
12. Topik Rincian
Pendahulu-
an, istilah-
istilah dalam
percobaan
I.1. Pendahuluan
I.2. Teknik mendapatkan data
I.3. Istilah-istilah
I.4. Notasi dan arti model linear
Uji rerata
dan varian
dua populasi
II.1 Uji rerata dua populasi dengan varian
homogen
II.2 Uji rerata dua populasi dengan varian
tidak homogen
II.3. Uji rerata data berpasangan
II.4. Uji homogenitas varian
13. Topik Rincian
Rancangan
Acak
Lengkap
III.1 Pengantar
III.2 Tata letak rancangan acak lengkap
III.3 Asumsi untuk estimasi dalam RAL
III.4 Model linear dalam RAL dan cara
estimasinya
III.5 Analisis varian dalam RAL dengan
ulangan sama dan tidak sama
III.6 Analisis varian dalam RAL untuk
contoh lebih dari satuPemisahan
rerata, uji
kecenderung
an dan
kontras
orthogonal
IV.1 Uji DMRT, LSD, HSD dan SNK, dll
IV.2 Uji kecenderungan (trend comparison)
interval sama + tidak sama
IV.3 Uji kontras orthogonal (ul sama +
tidak sama)
14. Rancanga
n acak
kelompok
lengkap
(RAKL)
VI.1 Pengertian
VI.2 Penggunaan RAKL
VI.3 Tata letak RAKL
VI.4 Asumsi untuk estimasi dalam
RAKL
VI.5 Model linear dalam RAKL dan
cara estimasinya
VI.6 Analisis varian RAKL
VI.7 Analisis varian dalam RAKL
untuk contoh lebih dari satu
VI.8 Estimasi data rusak/hilang dan
analisis variannya
VI.9 Efisiensi isbandi RAKL
isbanding RAL
15. Rancanga
n Bujur
Sangkar
Latin (LS)
VII.1 Pengertian
VII.2 Penggunaan Rancangan Latin
Square
VII.3 Tata letak LS
VII.4 Asumsi untuk estimasi dalam
LS
VII.5 Model linear dalam LS dan
cara estimasinya
VII.6 Analisis varian LS
VII.7 Analisis varian LS untuk
contoh lebih dari satu
VII.8 Estimasi data rusak/hilang dan
analisis variannya
VII.9 Efisiensi relative LS dibanding
16. Asumsi
Anova dan
transforma
si
VIII.1 Uji homogenitas varian
VIII.2 Uji aditivitas
VIII.3 Uji normalitas
VIII.4 Tranformasi data
Percobaan
Faktorial
IX.1. Model linear
IX.2. Randomisasi
IX.3. Analisis varian (2-3
faktor, pemecahan
pengaruh jika ada
interaksi)
IX.4. Pemisahan rerata (ada
17. Split
plot
design
X.1. Model linear
X.2. Randomisasi
X.3. Analisis varian
X.4. Pemisahan rerata (ada
dan tidak ada interaksi)
Strip
plot
X.1. Model linear
X.2. Randomisasi
X.3. Analisis varian
X.4. Pemisahan rerata (ada
dan tidak ada interaksi)
18. Cochran, W.G. Dan G.M. Cox. 1957.
Experimental Design.
Conover. 1984. Non Parametrik Statistics.
Gomez, K.A. Dan A..A. Gomez. 1984.
Statistical Procedure for Agricultural
Research. New York :McGraw-Hill Book Co.
Heryanto, Eddy, 1996. Rancangan Percobaan
pada Bidang Pertanian. Trubus griwidya,
Unggaran.
Neter dan Wasserman. Linear model
19. Prajitno, Djoko.,2003. Analisia Regresi – Korelasi. FP
UGM, Yokyakarta
Rao, P.V. 1997. Statistical Research Methods in the
Life Science.
Snedecor, G.W. Dan W.G. Cochran. 1980. Statistical
Methods.
Steel, R.G.D. Dan J.H. Torrie. 1980. Principle and
Procedure of Statistics: A Biometrical Approach. New
York :McGraw-Hill Book Co.
Sudjana, 1995. Desain dan Analisis Eksperimen.
Tarsito, Bandung
---------, 2003. Medoda Statistik. Tarsito, Bandung
www.wiley.com/college/montgomery