Mata Kuliah MA5282 - 2024

Kode Mata KuliahMA5282 / 4 SKS
Penyelenggara201 - Mathematics / FMIPA
KategoriLecture
Bahasa IndonesiaEnglish
Nama Mata KuliahAnalisis Ruang-WaktuSpace Time Analysis
Bahan Kajian
  1. Analisis dan Pemodelan deret waktu (ARIMA)
  2. Analisis dan Pemodelan vector deret waktu (VAR, VARMA)
  3. Pemodelan spasial
  4. Analisis dan pemodelan ruang-waktu (STACF, STPACF, model STAR, STARMA, dan GSTAR)
  1. Time Series Analysis and Modeling (ARIMA)
  2. Vector Time Series Analysis and Modeling (VAR, VARMA)
  3. Spatial Modeling
  4. Spatio-temporal Analysis and Modeling (STACF, STPACF, STAR, STARMA, and GSTAR models)
Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
  1. Mahasiswa memahami dan menerapkan metodologi deret waktu, geostatistik dan ruang-waktu
  2. Mahasiswa mempunyai keterampilan dalam memformulasikan, mengolah dan memodelkan data deretwaktu, geostatistik dan ruang-waktu hingga dapat digunakan untuk melakukan prediksi/interpolasi/prakiraan observasi yang belum ada maupun yang akan datang (forecasting)
  3. Mahasiswa mampu menggunakan perangkat lunak statistika terkait sebagai alat bantu komputasi dan menginterpretasikan hasil tersebut sebagai acuan dalam pemodelan, analisis dan pengambilan keputusan
  4. Mahasiswa mempunyai keterampilan dalam memformulasikan, mengolah dan memodelkan data deretwaktu, geostatistik dan ruang-waktu hingga dapat digunakan untuk melakukan prediksi/interpolasi/prakiraan observasi yang belum ada maupun yang akan datang (forecasting)
  5. Mahasiswa mampu menggunakan perangkat lunak statistika terkait sebagai alat bantu komputasi dan menginterpretasikan hasil tersebut sebagai acuan dalam pemodelan, analisis dan pengambilan keputusan
  1. Students understand and apply time series methodology, geostatistics, and spatio-temporal analysis
  2. Students have skills in formulating, processing, and modeling time series, geostatistical, and spatio-temporal data to be used for predicting/interpolating/forecasting future or missing observations
  3. Students are able to use related statistical software as computational tools and interpret the results as a basis for modeling, analysis, and decision-making
  4. Students have skills in formulating, processing, and modeling time series, geostatistical, and spatio-temporal data to be used for predicting, interpolating, or forecasting future or missing observations
  5. Students are able to use relevant statistical software as computational tools and interpret the results as a basis for modeling, analysis, and decision-making
Metode PembelajaranTugas kelompok dan diskusiGroup assignments and discussions
Modalitas PembelajaranTugas kelompok dan diskusiGroup assignments and discussions
Jenis NilaiABCDE
Metode PenilaianUTS, UAS, Kuis, &Tugas.Midterm Exam, Final Exam, Quizzes, Assignments
Catatan Tambahan