Mata Kuliah KI3011 - 2024

Kode Mata KuliahKI3011 / 3 SKS
Penyelenggara105 - Kimia / FMIPA
KategoriKuliah
Bahasa IndonesiaEnglish
Nama Mata KuliahKemometriChemometry
Bahan Kajian
  1. Pengenalan Kemometri dan Statistika Data Kimia
  2. Struktur Data dan Dasar Pemrograman R
  3. Statistika dan Pengukuran Berulang
  4. Uji Signifikansi
  5. Kualitas Pengukuran Analitik
  6. Metode Kalibrasi: Regresi dan Korelasi
  7. Metode Nonparameter dan Robust
  8. Desain Eksperimen dan Optimasi
  9. Analisis Multivariat
  1. Introduction to Chemometrics and Statistics of Chemical Data
  2. Data Structures and R Programming Basics
  3. Statistics and Repeated Measures
  4. Significance Test
  5. Analytical Measurement Quality
  6. Calibration Methods: Regression and Correlation
  7. Nonparameter and Robust Methods
  8. Experimental Design and Optimization
  9. Multivariate Analysis
Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
  1. Mampu menjelaskan fungsi statistika dan mengetahui pentingnya kualitas data
  2. Mampu membandingkan dua atau lebih hasil analisis dan mengambil kesimpulan
  3. Mampu memperoleh korelasi antardata pengukuran
  4. Mampu membuat kurva kalibrasi dan membuat persamaan regresi
  5. Mampu menganalisa data-data nonparameter dan menarik kesimpulan
  6. Mampu menganalisa data lebih dari dua variabel
  7. Mampu menemukan dan menganalisis masalah-masalah kimia terkait statistika
  8. Mampu merancang dan mendesain eksperimen menggunakan metodologi permukaan respon
  9. Mampu menggunakan piranti lunak seperti Bahasa R untuk menyelesaikan masalah kimia terkait statistika
  1. Be able to explain the functions of statistics and understand the importance of data quality
  2. Able to compare two or more analysis results and draw conclusions
  3. Able to determine correlations between measurement data
  4. Able to create calibration curves and derive regression equations
  5. Able to analyze nonparametric data and draw conclusions
  6. Able to analyze data with more than two variables
  7. Able to identify and analyze chemistry problems related to statistics
  8. Able to plan and design experiments using response surface methodology
  9. Able to use software such as R to solve statistical problems in chemistry
Metode PembelajaranCeramah, Diskusi, PraktikumLectures, Discussions, Lab Sessions
Modalitas PembelajaranLuring (tatap muka), DaringOffline, Online
Jenis NilaiABCDE
Metode PenilaianUTS (20%), UAS (20%), Praktikum (60%)UTS (20%), UAS (20%), Practical sessions (60%)
Catatan Tambahan