Visi dan Misi

Visi

Menjadi program studi komputasi statistik yang berkualitas dan unggul, dan memberikan kontribusi nyata terhadap sistem statistik nasional maupun internasional.

Misi
  1. Menyelenggarakan pendidikan tinggi dalam rangka menghasilkan ahli komputasi statistik yang unggul dan berkualitas
  2. Melaksanakan penelitian dan pengembangan ilmu dan teknologi di bidang komputasi statistik untuk mendukung kegiatan perstatistikan di tingkat nasional dan internasional
  3. Melaksanakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat untuk memberikan solusi permasalahan di bidang komputasi statistik

Tujuan

Tujuan Prodi D-IV Komputasi Statistik adalah

  1. menyelenggarakan pendidikan tinggi dalam rangka menghasilkan ahli komputasi statistik yang unggul dan berkualitas;
  2. melaksanakan penelitian dan pengembangan ilmu dan teknologi di bidang komputasi statistik untuk mendukung kegiatan perstatistikan di tingkat nasional dan internasional;
  3. melaksanakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat untuk memberikan solusi permasalahan di bidang komputasi statistik.

Kurikulum

Pengguna utama lulusan Prodi D-IV Komputasi Statistik (Prodi D4-KS) adalah Badan Pusat Statistik (BPS) dengan profesi sebagai Aparatur Sipil Negara (ASN) yang memiliki pemahaman ilmu statistik dan komputasi statistik untuk mendukung sistem perstatistikan nasional dan internasional, baik statistik dasar, statistik sektoral, maupun statistik khusus. Oleh karena itu, kurikulum yang disusun berorientasi terhadap kebutuhan tersebut dengan mengacu pada rekomendasi organisasi terkait pendidikan tinggi statistika, yakni Forum Pendidikan Tinggi Statistika (FORSTAT). Kurikulum yang disusun juga memperhatikan rekomendasi internasional bidang terkait, yakni Association for Computing Machinery (ACM) Curricula Recommendations untuk penyusunan kurikulum terkait Sistem Informasi, khususnya pada sub-disiplin Computer Science, Sotfware Engineering, dan Information Systems, serta menerapkan rekomendasi kurikulum Jurusan/Prodi Teknik Informatika perguruan tinggi populer di Indonesia. Prodi D-IV Komputasi Statistik berkomitmen untuk terus mengembangkan kurikulum sesuai dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi, baik dalam bidang ilmu Statistik, maupun Teknologi Informasi dan Komunikasi.

Mahasiswa yang diterima pada Prodi D4-KS akan mempelajari pengetahuan jaringan dan pemrograman komputer serta pengolahan data dengan mengombinasikan metode statistik dan algoritma data mining. Konten dan kedalaman kurikulum mengacu kepada Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI), dimana lulusan memiliki kualifikasi level 6 untuk pendidikan vokasi. Untuk itu, konten kurikulum disesuaikan agar mengandung unsur praktikum/penerapan yang lebih besar. Jumlah SKS untuk kelulusan paling sedikit 144 yang mengacu pada Permen Ristekdikti No. 44 tahun 2015 tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi. Berikut adalah mata kuliah yang diajarkan pada Prodi D-IV Komputasi Statistik (kurikulum 2014):

  • Aljabar Linier
  • Bahasa Inggris I
  • Kalkulus I
  • Metode Statistika I
  • Pendidikan Agama
  • Pengantar Demografi
  • Pengantar Teknologi Informasi
  • Algoritma dan Pemrograman
  • Analisis Data Eksploratif
  • Bahasa Indonesia
  • Bahasa Inggris II
  • Kalkulus II
  • Pengantar Ekonomi
  • Pengantar Sosiologi
  • Pengantar Teori Peluang
  • Metode Penarikan Contoh
  • Metode Statistik II
  • Pendidikan Kewarganegaraan
  • Struktur Data
  • Basis Data
  • Matematika Diskrit
  • Statistika Matematika I
  • Statistika Matematika II
  • Komputasi Statistik
  • Analisis Regresi
  • Pemrograman Berorientasi Objek
  • Pemrograman Berbasis Web
  • Basis Data Lanjutan
  • Survei Contoh
  • Praktik Kerja Lapangan (PKL) I
  • Analisis Runtun Waktu
  • Sistem Informasi Geografis
  • Metodologi Penelitian Komputasi
  • Sistem Jaringan dan Komunikasi Data
  • Analisis dan Perancangan Sistem Informasi
  • Data Mining & Knowledge management
  • Praktik Kerja Lapangan (PKL) II
  • Statistik Non Parametrik
  • Manajemen Administrasi & Perkantoran
  • Teknik Analisis dan Simulasi Data
  • Manajemen SDM
  • Metode Numerik
  • Analisis Peubah Ganda
  • SNN & PDB
  • Statistik Produksi
  • Statistik Distribusi & Jasa
  • Statistik Sosial & Kependudukan
  • Komprehensif
  • Pengendalian Mutu Statistik
  • Pengantar Psikologi
  • Statistik Ofisial Lanjutan
  • Seminar
  • Tugas Akhir/Skripsi

Skripsi merupakan salah satu syarat untuk dapat dinyatakan lulus dan memperoleh gelar Sarjana Sains Terapan. Bobot skripsi adalah 4 satuan kredit semester (SKS).

Menghadapi era revolusi industri 4.0, kebutuhan akan Sistem Informasi dan Big Data mengalami peningkatan, sehingga Prodi D-IV Komputasi Statistik memberikan perhatian secara khusus pada kedua hal tersebut serta mengakomodirnya dalam penyempurnaan kurikulum yang sedang dilakukan. Penyempurnaan kurikulum mengarah pada dua peminatan, yaitu Sistem Informasi dan Sains Data (Data Science). Dua peminatan tersebut didasarkan pada pola kebutuhan dan arah penelitian yang dibutuhkan oleh Badan Pusat Statistik untuk meningkatkan kualitas statistik pemerintahan (official statistics). Materi mengenai Big Data diperkaya dalam bentuk mata kuliah, seperti Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) dan Visualisasi Data dan Informasi.


Kegiatan Belajar Mengajar

Prodi D-IV Komputasi Statistik menerapkan sistem paket dalam pelaksanaan perkuliahan, di mana setiap semester ditetapkan mata kuliah yang akan diajarkan pada mahasiswa.

Dalam lingkungan kampus, mahasiswa juga berperan dalam membangun berbagai macam aplikasi dan sistem informasi untuk mendukung kegiatan akademik maupun operasional institusi. Produk penelitian yang komprehensif dihasilkan melalui tugas akhir mahasiswa dimana topik yang diteliti adalah seputar pemanfaatan teknologi untuk meningkatkan kualitas data statistik pemerintahan (official statistik), baik statistik dasar, yang dihasilkan oleh BPS, statistik sektoral, yang dihaslkan kementrian/lembaga, ataupun statistik khusus.

Dalam kegiatan Praktik Kerja Lapangan (PKL), mahasiswa Prodi D4-KS sebagian besar berperan dalam mengembangkan sistem informasi dan pengolahan data survey. Software Computer-Assisted Personal Interviewing (CAPI) merupakan salah satu perangkat lunak utama yang dikembangkan dan disempurnakan pada PKL setiap tahunnya untuk mendukung pengumpulan data berbasis digital, disamping sistem aplikasi dan perangkat lunak lainnya, seperti real-time data monitoring, portal web PKL, dan messaging system.


Sistem Penilaian

Prodi D-IV Komputasi Statistik menerapkan sistem paket dalam perkuliahan dan menerapkan sistem penilaian yang sama seperti kedua prodi lain pada Politeknik Statistika STIS. Evaluasi pada tingkat I dilakukan tiap semester dengan ketentuan jika mahasiswa tidak mencapai nilai minimum yang disyaratkan, maka akan dinyatakan Tidak Lulus/ Drop Out (DO). Sedangkan evaluasi pada tingkat II, III, dan IV dilakukan tiap akhir tahun akademik dengan ketentuan jika mahasiswa tidak mencapai nilai minimum yang disyaratkan, maka akan dinyatakan Mengulang/ Tinggal Kelas. Kesempatan mengulang hanya diberikan satu kali.

Nilai minimum yang disyaratkan yaitu:

  1. Tidak ada nilai huruf E untuk setiap mata kuliah yang diujikan
  2. Nilai D atau D+ tidak lebih dari satu pada mata kuliah inti yang telah ditentukan.
  3. Memiliki nilai Indeks Prestasi (IP) atau Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) >= 2,00,
  4. Syarat tambahan untuk mahasiswa tingkat IV untuk dapat dinyatakan lulus dan berhak diwisuda yaitu memiliki IPK minimal 2,5 dan tidak memiliki pelanggaran non-akademik melebihi kriteria yang telah ditetapkan.

Profil Lulusan

Mahasiswa Prodi D-IV Komputasi Statistik berstatus ikatan dinas pada Badan Pusat Statistik (BPS) sehingga setelah lulus akan diangkat menjadi calon pegawai negeri sipil di BPS dan akan ditempatkan di seluruh unit kerja BPS baik di pusat, BPS Provinsi maupun BPS Kabupaten/Kota di seluruh wilayah Indonesia atau akan ditempatkan di kementerian/lembaga lain sesuai dengan penempatannya setelah lulus. Setelah lulus, lulusan akan langsung menjalani orientasi kerja (magang) di BPS. Proses orientasi kerja ini paralel dengan proses pemberkasan untuk mengurus berbagai macam persyaratan administrasi untuk pengangangkatan menjadi CPNS. Lama waktu orientasi kerja adalah sampai dengan terbitnya Surat Keputusan pengangkatan sebagai CPNS.

Lulusan Prodi D-IV Komputasi Statistik memiliki keunggulan dalam bidang komputasi statistik yang meliputi official statistics, aplikasi statistik, penerapan teknologi informasi, dan juga pengembangan sistem informasi statistik. Umumnya lulusan Prodi D-IV Komputasi Statistik ditempatkan pada bagian Integrasi dan Pengolahan Data Statistik (IPDS) yang membutuhkan sumber daya manusia dengan kemampuan pengoperasian perangkat teknologi informasi dan komunikasi. Di kantor pusat BPS, lulusan pada umumnya ditempatkan pada kedeputian Metodologi dan Informasi Statistik (MIS), khususnya pada Direktorat Sistem Informasi Statistik (SIS) untuk terlibat dalam pengembangan perangkat lunak pendukung kegiatan perstatistikan. Selain itu, terdapat pula lulusan Prodi D-IV Komputasi Statistik yang melanjutkan ke jenjang pendidikan yang lebih tinggi di perguruan tinggi populer di dalam maupun luar negeri, seperti Institut Teknologi Bandung, Universitas Indonesia, dan Tokyo Institute of Technology, Jepang.

Lulusan Prodi D-IV Komputasi Statistik menguasai berbagai teknik statistika dasar atau lanjutan dan teknik data mining dan machine learning sehingga mampu melakukan analisis menggunakan teknik tersebut. Mereka mampu menggunakan ataupun mengembangkan sendiri berbagai aplikasi pengolahan data dan analisis statistik menggunakan bahasa pemrograman komputer seperti Java, Python, ataupun R scripting. Berbeda dengan jurusan statistika pada perguruan tinggi pada umumnya, pengetahuan akan statistika terapan dan official statistics menjadikan lulusan Prodi D-IV Komputasi Statistik memiliki kesiapan untuk bekerja pada lingkungan statistik pemerintahan. Kegiatan perstatistikan yang memiliki keterkaitan erat dengan sistem informasi pengolahan data sangat membutuhkan ahli di bidang teknologi informasi. Untuk itu, lulusan Prodi D-IV Komputasi Statistik menjembatani kebutuhan tersebut dengan pengetahuan teknologi informasi yang dapat dimanfaatkan untuk statistik pemerintahan.

Lulusan Prodi D-IV Komputasi Statistik juga dibekali pengetahuan untuk pengembangan sistem informasi, basis data, serta pengembangan aplikasi baik stand alone ataupun terhubung jaringan. Beberapa produk perangkat lunak yang dihasilkan oleh lulusan Prodi D-IV Komputasi Statistik terdapat pada repository (Git STIS)


Daftar Dosen Prodi D-IV Komputasi Statistik

No. Nama Dosen Tetap Jabatan Akademik Pendidikan D4, S1, S2, S3 dan Asal Perguruan Tinggi Bidang Keahlian untuk Setiap Jenjang Pendidikan
1 Setia Pramana, S.Si., Ph.D. Lektor Kepala S2 Hasselt University-Belgia Bioinformatics
S3 Hasselt University-Belgia Bioinformatics
2 Titik Harsanti, M.Si. Lektor S1 Institut Pertanian Bogor Statistika
S2 Univ. Indonesia Studi Kependudukan
3 Dr. Margaretha Ari Anggorowati, S.Kom., M.T. Lektor S1 Universitas Gunadarma Ilmu Komputer
S2 ITB Studi Pembangunan
S3 ITS Statistika
4 Neli Agustina, S.Si., M.Si. Lektor S1 ITB Matematika
S2 IPB Ekonomi
5 Nucke Widowati Kusumo Projo, S.Si., M.Sc. Lektor DIV STIS Komputasi
S1 UIA Matematika
S2 University of Chulalongkorn-Thailand Ekonomi
6 Drs. Waris Marsisno, M.Stat Lektor S1 UNPAD Statistika
S2 Australia Statistika
7 Budi Yuniarto, SST., M.Si. Lektor DIV STIS Komputasi Statistik
S2 ITS Statistika
8 Robert Kurniawan, SST., M.Si. Lektor DIV STIS Statistika
S2 ITS Statistika
9 Yunarso Anang, M.Eng., Ph.D. Lektor S1 Yamanashi University, Japan Electrical Engineering and Computer Science
S2 Yamanashi University, Japan Electrical Engineering and Computer Science
S2 Yamanashi University, Japan Software Engineering and Quality
10 Ibnu Santoso, SST., M.T. Lektor DIV STIS Komputasi Statistik
S2 ITB Teknik Informatika
11 Siti Mariyah, SST., M.T. Lektor DIV STIS Komputasi Statistik
S2 ITB Teknik Informatika
12 Takdir, SST., M.T. Lektor DIV STIS Komputasi Statistik
S2 ITB Teknik Informatika
13 Lutfi Rahmatuti Maghfiroh, SST, MT Asisten Ahli DIV STIS Komputasi Statistik
S2 ITB Teknik Informatika
14 Farid Ridho. SST., M.T. Asisten Ahli DIV STIS Komputasi Statistik
S2 ITB Teknik Informatika
15 Lya Hullyyatus Suadaa, SST., M.T. Asisten Ahli DIV STIS Komputasi Statistik
S2 ITB Teknik Informatika
16 Dr. Azka Ubaidillah CFD DIV STIS Statistika
S2 IPB Statistika
S3 IPB Statistika