Proses Stokastik merupakan mata kuliah yang fundamental di Program Studi Statistika Universitas Airlangga. Penelitian ini memberikan gambaran hasil implementasi metode pembelajaran Proses Stokastik di Universitas Airlangga. Metode pembelajaran tersebut menggunakan dua metode yakni metode ekspositori berupa pembelajaran teori dan metode Problem Based Learning atau PBL berupa pembelajaran menggunakan pemahaman terhadap masalah yang ada. Penelitian ini menggunakan populasi mahasiswa Program Studi Statistika Universitas Airlangga semester lima tahun ajaran 2021/2022. Untuk teknik pengumpulan sampel menggunakan teknik purposive sampling yang terdiri dari satu kelas sebanyak 55 mahasiswa dengan perlakuan yang sama. Metode pengumpulan data dilakukan berdasarkan nilai tugas, UTS, PBL, dan UAS mata kuliah Proses Stokastik. Untuk nilai tugas dan UTS menggunakan metode ekspositori sedangkan untuk nilai PBL dan UAS menggunakan metode PBL. Selanjutnya, dianalisis menggunakan pengujian MANOVA untuk mengukur pengaruh variabel independen yang berskala kategorik terhadap beberapa variabel dependen sekaligus yang berskala data kuantitatif. Dari hasil analisis data yang dilakukan menggunakan pengujian MANOVA diperoleh hasil bahwa terdapat pengaruh metode pembelajaran yang digunakan terhadap capaian belajar mahasiswa mata kuliah Proses Stokastik.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.