diff --git "a/README.md" "b/README.md" --- "a/README.md" +++ "b/README.md" @@ -6,20 +6,20 @@ tags: - generated_from_trainer - dataset_size:45 - loss:BinaryCrossEntropyLoss -base_model: cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2 +base_model: tikanosa/syllabus_crossencoder pipeline_tag: text-ranking library_name: sentence-transformers --- -# CrossEncoder based on cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2 +# CrossEncoder based on tikanosa/syllabus_crossencoder -This is a [Cross Encoder](https://www.sbert.net/docs/cross_encoder/usage/usage.html) model finetuned from [cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2) using the [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search. +This is a [Cross Encoder](https://www.sbert.net/docs/cross_encoder/usage/usage.html) model finetuned from [tikanosa/syllabus_crossencoder](https://huggingface.co/tikanosa/syllabus_crossencoder) using the [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search. ## Model Details ### Model Description - **Model Type:** Cross Encoder -- **Base model:** [cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2) +- **Base model:** [tikanosa/syllabus_crossencoder](https://huggingface.co/tikanosa/syllabus_crossencoder) - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens - **Number of Output Labels:** 1 label @@ -51,11 +51,11 @@ from sentence_transformers import CrossEncoder model = CrossEncoder("cross_encoder_model_id") # Get scores for pairs of texts pairs = [ - ['Pendidikan Teknik Elektro - Hak dan kewajiban warga negara. (2) Pendidikan pendahuluan bela negara (3) Demokrasi Indonesia. (4) Hak asasi manusia. (5) Wawasan Nusantara dan identitas nasional Indonesia. (6) Ketahanan nasional Indonesia. serta (7) Politik dan strategi nasional Indonesia. ; makna pendidikan, landasan pendidikan, pendidikan sebagai ilmu, pendidikan sebagai sistem, teori belajar, karakteristik peserta didik dan pendidik serta pendidikan sepanjang hayat. Perkuliahan dilaksanakan melalui tatap muka langsung dan e-learning dengan berbagai pendekatan yang sesuai konteks materi dan potensi mahasiswa, antara lain: kontekstual, kooperatif, dan problem based learning yang mengarah pada student center learning dan active learning. Penilaian berbasis kompetensi melibatkan partisipasi aktif, dan komunikasi interaksi secara individu maupun kelompok. ; konsep dan hukum dasar kelistrikan, elemen-elemen rangkaian listrik, metode dan teorema analisis rangkaian sumber searah, hukum Ohm, hukum Kirchhoff, hukum/teorema lain yang terkait, kaidah hubungan rangkaian listrik, sifat komponen RLC, jenis dan penggunaan alat ukur, serta penerapannya. ; dasar-dasar elektronika analog, karakteristik komponen elektronika, rangkaian penyearah, rangkaian transistor sebagai saklar dan penguat, penguat operasional serta rangkaian pembangkit gelombang. ; aljabar, kalkulus dasar (limit, turunan, dan integral), bilangan kompleks, sistem persamaan linier, serta vektor dan sistem koordinat. ; konsep bilangan dasar, aljabar Boolean, gerbang-gerbang logika dasar, flip-flop, pencacah, register, addersubtractor, dekoder-enkoder, multiplekser-demultiplekser, ADC-DAC, dan pembangkit pulsa lonceng. ; terampil menggunakan peralatan kerja bangku dengan teliti ( pekerjaan membubut, mengikir, menyekrup, membuat lubang, mengefrais, menggerinda, menggergaji, mengelas, pembuatan lubang, pembuatan chasing peralatan elektronik) dan mempertimbangkan aspek K3. ; konsep dasar gambar teknik, menggambar dasar (garis dan bentuk), layout, penerapan aturan gambar teknik, simbol teknik listrik, gambar piktorial, dan gambar kelistrikan (instalasi, rangkaian kontrol, dan robotika), serta cara menginterpretasikan gambar, gambar hubungan macam-macam saklar, gambar instalasi penerangan, gambar instalasi tenaga, gambar rangkaian pengendali. ; algoritma pemrograman, dasar-dasar pemrograman, dapat menggunakan bahasa C++ dalam menyelesaikan permasalahan, dan membuat project berbasis pemrograman C++. ; Pendahuluan. (2) Bentuk-bentuk gejala jiwa dalam pendidikan. (3) Perbedaan individual. (4) Belajar dan pembelajaran. (5) Pengukuran dan penilaian hasil belajar. (6) Diagnostik kesulitan belajar. ; landasan dan tujuan Pendidikan Pancasila, Pancasila dalam konteks sejarah perjuangan bangsa Indonesia, Pancasila sebagai sistem filsafat, Pancasila sebagai etika politik dan ideologi nasional, Pancasila dalam konteks ketatanegaraan R. I, dan Pancasila sebagai paradigma kehidupan dalam bermasyarakat, berbangsa dan bernegara. ; konsep fisika dalam bidang teknik elektro. Materi meliputi dasar-dasar kelistrikan, teori kalor, termodinamika, mekanika fluida, kemagnetan, dan gelombang elektromagnetik. ; mempraktikkan hukum Ohm, hukum Kirchhoff, hukum/teorema lain yang terkait, kaidah hubungan rangkaian listrik, sifat komponen RLC, jenis dan penggunaan alat ukur, serta penerapannya. ; analisis rangkaian listrik DC dan AC. Materi mencakup karakteristik beban listrik resistif, induktif dan kapasitif, jenis rangkaian listrik, daya aktif, reaktif dan semu, faktor daya, dan kualitas daya listrik. Perkuliahan Rangkaian Listrik akan mengembangkan kompetensi mahasiswa tentang analisis rangkaian listrik, respons alami dan respons steady state, rangkaian tiga fasa, perbaikan faktor daya dan pengukuran besaran listrik tiga fasa, serta aplikasi rangkaian tiga fasa dalam sistem tenaga listrik. ; dasar-dasar elektronika analog, karakteristik komponen elektronika, rangkaian penyearah, rangkaian transistor sebagai saklar dan penguat, penguat operasional serta rangkaian pembangkit gelombang. Perkuliahan Praktik Elektronika bersifat membuktikan hitungan teori elektronika yang telah diperoleh di mata kuliah Elektronika, dan melatih keterampilan merakit komponen elektronika serta mengukur besaran listrik seperti tegangan, arus dan frekuensi maupun menghitung nilai penguatan tegangan. ; konsep dasar sistem kontrol berumpan balik, transformasi Laplace, pemodelan sistem fisik, analisis respon transien, teknik desain, kompensasi, komponen kendali analog maupun digital dan komponen aktuator yang meliputi valve, motor, solenoid, relay. ; konsep dasar, arsitektur, dan prinsip kerja mikroprosesor dan mikrokontroler yang digunakan dalam sistem elektronik dan otomasi. ; konsep dasar jaringan komputer, pengalamatan IP (IPv4 dan IPv6), subnetting, cara kerja routing, serta perangkat jaringan seperti router dan switch. ; diferensial dan integral untuk fungsi dengan dua (2) perubah bebas atau lebih, analisis vektor, persamaan diferensial biasa dan persamaan diferensial linier, serta dasar-dasar transformasi Laplace, yang akan diterapkan dalam bidang ilmu teknik elektro. ; istilah istilah teknik elektro, strategi memahami buku teks, membuat artikel ilmiah, membuat CV dan lamaran kerja, serta berkomunikasi dalam bahasa Inggris. ; landasan PTV, (2) perkembangan PTV, (3) peran PTV, (4) model penyelenggaraan PTV, (5) kebijakan dalam PTV. ; Konsep dan manajemen pendidikan. (2) Organisasi lembaga pendidikan. (3) Manajemen kurikulum. (4) Manajemen peserta didik. (5) Manajemen tenaga kependidikan. (6) Manajemen fasilitas pendidikan. (7) Manajemen pembiayaan pendidikan. (8) Manajemen hubungan lembaga pendidikan dengan masyarakat. (9) Ketatalaksanaan lembaga pendidikan. (10) Kepemimpinan dan supervisi pendidikan. ; konsep dasar elektronika daya, komponen elektronika daya, rangkaian konversi AC/DC, DC/DC, AC/AC, DC/AC dan rangkaian drive serta aplikasinya di dunia industri. ; kompetensi utuh (afektif, pengetahuan, dan lebih banyak pada keterampilan praktik) yang berkaitan dengan pengenalan bahan dan alat listrik, beban listrik RLC, pengenalan dan penggunaan berbagai alat pengukuran listrik baik DC dan AC, berbagai jenis rangkaian listrik DC dan AC, rangkaian seri, paralel, dan campuran, pengisian dan pengosongan induktor dan kapasitor, pengaruh frekuensi terhadap beban RLC seri dan paralel, resonansi, sambungan bintang dan segitiga, tes urutan fase, pengukuran daya 3 fase beban seimbang dan tidak seimbang, dan kualitas daya. ; mesin-mesin listrik DC, AC dan transformator. Materi mencakup jenis-jenis mesin listrik, karakteristik mesin listrik, rugi rugi daya, pengujian mesin listrik, aplikasi mesin listrik sebagai motor dan generator, pompa, kompresor, blower, kipas, konveyor dan penggerak peralatan industri. ; pemahaman karakteristik sistem tenaga listrik (arus kuat), termasuk distribusi daya, sistem proteksi, pembumian, cadangan daya, serta sistem pengendalian motor listrik. Selain itu, arus lemah dibahas dalam konteks sistem komunikasi, keamanan, dan otomasi, seperti CCTV, sistem alarm, data network, dan kontrol berbasis sensor. Mata kuliah ini juga mengeksplorasi regulasi teknis nasional dan internasional seperti PUIL, SNI, IEC, dan NEC sebagai acuan dalam perancangan dan evaluasi sistem instalasi. Perkembangan teknologi modern seperti smart system, Internet of Things (IoT), dan Building Automation System (BAS) diperkenalkan sebagai bagian dari transformasi teknologi kelistrikan terkini. ; konsep dasar sistem kontrol berumpan balik, transformasi Laplace, pemodelan sistem fisik, analisis respon transien, teknik desain, kompensasi, komponen kendali analog maupun digital dan komponen aktuator yang meliputi valve, motor, solenoid, relay. ; pemilihan material dan perlengkapan instalasi listrik, instalasi tata cahaya, system proteksi pada bangunan residensial, kendali motor listrik 1 fasa, system pentanahan dan system penyalur petir. ; merancang, menganalisis, dan mengimplementasikan sistem kendali pneumatik, elektropneumatik, serta sistem kendali berbasis Programmable Logic Controller (PLC) untuk menyelesaikan permasalahan kendali industri sederhana. ; menyusun karya tulis ilmiah. Materi mencakup kaidah-kaidah penulisan karya ilmiah, struktur kalimat, menyusun paragraf/alinea, koherensi alinea, kutipan, membuat artikel, anotasi, resensi, dan publikasi ilmiah serta berbagai bentuk karya tulis ilmiah, seperti membuat proposal kegiatan ilmiah (PKM), proposal penelitian, dan sebagainya. ; sosiologi dan antropologi pendidikan. ; kebijakan inklusi, pendekatan pembelajaran diferensiatif, identifikasi kebutuhan peserta didik, serta strategi kolaboratif dalam penyelenggaraan pendidikan inklusif. ; pengertian, dimensi, fungsi, dan peranan kurikulum. landasan pengembangan kurikulum. komponen-komponen pengembangan kurikulum. prinsip-prinsip pengembangan kurikulum. model pengembangan dan organisasi kurikulum. pendekatan, strategi, dan model pembelajaran kejuruan. ; perancangan, pembuatan, dan menguji kelayakan media pembelajaran berbasis teknologi informasi. ; pengertian, fungsi, dan jenis proteksi, serta relai proteksi untuk berbagai komponen seperti generator, transformator, saluran transmisi, distribusi, dan motor listrik. Mahasiswa akan mempelajari prinsip kerja relai arus lebih, jarak, diferensial, tegangan, daya, dan arah, serta penerapan proteksi yang sesuai dengan standar keselamatan dan keandalan sistem. ; teknik mentransmisikan dan mendistribusikan daya listrik dari pembangkit ke pemanfaat. Cakupan materi mata kuliah ini meliputi: pengantar teknik transmisi dan distribusi daya listrik, karakteristik listrik dari saluran transmisi, representasi saluran transmisi dan relasi arus dengan tegangan, konstanta-konstanta umum saluran transmisi, diagram lingkaran dan aliran daya pada saluran transmisi, kapasitas hantar arus dan korona, kompensasi pada saluran transmisi, serta perencanaan saluran udara tegangan tinggi. ; pemilihan material dan perlengkapan instalasi, sistem proteksi pada bangunan komersial dan industri, wiring diagram dan switchgear tegangan menengah. Mahasiswa akan mempelajari instalasi komersial dan industri mulai dari merancang, melalukan wiring, test and commisoning dan melakukan uji dfungsi dengan memperhatikan keselamatan dan standar yang berlaku. ; konsep dasar elektronika daya, komponen elektronika daya, rangkaian konversi AC/DC, DC/DC, AC/AC, DC/AC dan rangkaian drive serta aplikasinya di dunia industri. ; Percobaan (eksperimen) menguji Mesin Arus Searah yang terdiri atas Generator dan Motor arus searah, (b) Percobaan (eksperimen) menguji Mesin Arus Bolak-balik yang terdiri atas motor tidak serempak yaitu motor induksi 3 fasa rotor lilit, rotor sangkar, dan motor-motor satu fasa, serta mesin serempak yaitu alternator dan motor serempak, (c) Menguji Transformator 1 fasa. Dalam pelaksanaan percobaan dan pengujian dilakukan dengan langkah-langkah yang benar mulai dari starting, mengoperasikan mesin untuk mengambil data percobaan hingga menghentikan mesin. ; standar dan regulasi kelistrikan seperti PUIL, SNI, IEC, NEC, IEEE, serta teknik Perencanaan distribusi daya listrik, proteksi sistem, dan sistem cadangan (genset dan UPS). Selain itu, mata kuliah ini mencakup desain sistem penerangan, stop kontak, motor listrik, serta instalasi arus lemah (CCTV, MATV, dan jaringan komunikasi). Pada sistem MEP, mahasiswa akan memahami perencanaan HVAC, pemadam kebakaran, dan plumbing. Khusus untuk rumah sakit, fokus diberikan pada keandalan suplai daya, sistem tekanan udara, dan distribusi gas medis. Mahasiswa akan menggunakan perangkat lunak teknik seperti AutoCAD Electrical, ETAP, DIALux, dan Revit MEP. ; dasar sensor aktif dan pasif, perbandingan dan penilaian berbagai jenis teknologi sensor meliputi antara lain: sensor cahaya, induktif, kapasitif, gaung, radar, tenaga, tekanan, dan kecepatan. ; konsep dasar pembangunan berkelanjutan, integrasi prinsip keberlanjutan dalam kebijakan dan praktik pendidikan, serta peran individu dan institusi dalam menciptakan perubahan positif bagi lingkungan, sosial, dan ekonomi. ; Job Safety Analysis (JSA), pemahaman Hazards, konsep Zerosicks, Ergonomi Kerja. Pengaplikasian JSA akan membahas analisis hazard dan resiko yang ada di lingkungan kerja, Solusi K3 serta design tempat kerja yang aman dan sehat. ; konsep kewirausahaan, karakteristik dunia usaha, kiat-kiat membangun usaha, technopreneurship, analisis kelayakan usaha, manajemen bisnis, dan diversifikasi usaha. ; karakteristik pembelajaran vokasional, teori belajar yang mendasari, serta penerapan model seperti pembelajaran berbasis proyek, pembelajaran berbasis masalah, dan teaching factory. ; teknik dan konsep evaluasi belajar, pengembangan kriteria dalam penilaian, perencanaan evaluasi, teknik pemeriksaan, pemberian skor, pengolahan hasil belajar, teknik penentuan nilai akhir, penyusunan rangking, dan pembuatan profil prestasi belajar. ; statistika deskriptif, statistika inferensi, statistika industri, dan aplikasi statistika dalam bidang pendidikan teknik elektro. ; prinsip kerja, analisis kinerja, serta perancangan sistem pembangkit tenaga listrik, baik berbasis energi konvensional maupun energi terbarukan. Cakupan materi meliputi pengenalan berbagai jenis pembangkit, prinsip kerja masing masing sistem, analisis efisiensi dan kinerja termal, serta prinsip interkoneksi dan integrasi pembangkit ke jaringan listrik nasional (on-grid dan off-grid). Mahasiswa juga dilatih untuk merancang sistem pembangkit skala kecil (off-grid/hybrid) yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat dengan memperhatikan aspek efisiensi, keselamatan kerja, dan kelestarian lingkungan. ; mengoperasikan berbagai perangkat proteksi, seperti Relai Arus Lebih, Relai Diferensial, Relai Tegangan, dan Pemutus Tenaga. Mahasiswa juga akan mempelajari proteksi pada komponen penting dalam sistem tenaga listrik, seperti proteksi di gardu induk, transformator, jaringan transmisi dan distribusi, motor, serta proteksi gedung. ; pemeliharaan dan perbaikan instalasi listrik residensial dan industri, pendingin dan tata udara, pemanas dan peralatan mesin listrik, serta penyusunan pelaporan dan rekomendasi hasil kegiatan pemeriksaan dan pengujian. ; teori, konsep, dan prinsip-prinsip konservasi energi dalam sistem kelistrikan, serta penerapannya di sektor bangunan gedung dan industri. Mahasiswa akan mempelajari siklus manajemen energi secara sistematis, mulai dari audit energi, analisis konsumsi, hingga perencanaan strategi penghematan energi yang efektif dan berkelanjutan. Selain itu, mahasiswa diajak untuk memahami isu-isu global terkait kebijakan energi dan peran strategis konservasi energi dalam pembangunan berkelanjutan. ; pengenalan SCADA, Komponen-komponen SCADA, Software SCADA, Praktik Instalasi Software SCADA, Praktik membuat proyek SCADA dengan Software IWS 8. 0 Student Version, Praktik Projek Simulasi Pengisian Tabung, Praktik Pembuatan Alarm dengan IWS, Praktik Komunikasi IWS ke Database, Praktik Manajemen Basis Data dengan IWS Praktik Komunikasi Data IWS dengan Mikrokontroller, Praktik Komunikasi Data Sensor, Mikrokontroller dan IWS, Praktik Studi Kasus sistem SCADA sederhana yang terhubung dengan Hardware Mikrokontroller. ; teori, konsep, dan penerapan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk menganalisis dan menyelesaikan berbagai permasalahan dalam sistem tenaga listrik. Mahasiswa akan mempelajari dasar-dasar pemrograman AI, serta menerapkannya dalam konteks dinamika dan kestabilan sistem tenaga listrik, seperti pengaturan beban, pendeteksian gangguan, dan optimasi sistem distribusi. Pembelajaran dirancang untuk menumbuhkan kemampuan berpikir analitis, kreatif, dan inovatif dalam menggunakan AI sebagai alat bantu teknis dan strategis. ; prinsip-prinsip dasar AI seperti representasi pengetahuan, pencarian heuristik, logika fuzzy, sistem pakar, serta pengenalan pembelajaran mesin (machine learning). Dalam perkuliahan ini, mahasiswa juga akan diperkenalkan pada bahasa pemrograman dan perangkat lunak pendukung pengembangan sistem cerdas yang relevan dengan dunia teknik dan pendidikan. Melalui kombinasi teori dan praktik, mahasiswa diharapkan mampu merancang solusi berbasis AI untuk permasalahan sederhana di bidang teknik elektro maupun pembelajaran teknik. Mata kuliah ini juga membekali mahasiswa dengan wawasan kritis mengenai dampak sosial dan etika dari penggunaan AI, serta keterampilan untuk mengintegrasikan teknologi AI dalam strategi pembelajaran yang inovatif dan adaptif. ; dasar-dasar robotik, pemodelan, simulasi, perakitan, dan pemrograman robot. ; Mahasiswa akan terlibat dalam proyek-proyek praktis di mana mereka akan bekerja secara tim untuk mengidentifikasi permasalahan yang ada di masyarakat atau industri yang dapat diselesaikan melalui sistem otomasi. Mahasiswa akan melakukan riset, analisis, dan perancangan konsep sistem otomasi industri yang inovatif. Selama kegiatan lapangan, mahasiswa akan mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan yang telah dipelajari dalam merancang dan memproduksi prototipe sistem otomasi industri. Selain itu, mahasiswa juga mempresentasikan hasil kerja kepada tim pengajar. Melalui mata kuliah ini, diharapkan mahasiswa akan mengembangkan keterampilan teknis yang kuat dalam perencanaan sistem otomasi industri dan kemampuan untuk beradaptasi dengan situasi dunia nyata. Mata kuliah ini juga memberikan kesempatan bagi mahasiswa untuk mengembangkan kemampuan tim, kreativitas, serta pemecahan masalah secara efektif. ; kesehatan jasmani dan olahraga atau permainan. ; jenis-jenis penelitian, tahap-tahap penelitian, masalah penelitian, pemilihan topik/judul, identifikasi variabel penelitian, penyusunan kajian pustaka dan perumusan hipotesis penelitian, populasi dan sampel, metode dan alat pengumpulan data, analisis data, interpretasi hasil analisis data, pembahasan hasil penelitian, dan laporan penelitian. Output dari mata kuliah ini adalah proposal tugas akhir skripsi mahasiswa. ; konsep, prinsip, dan penerapan teknologi ramah lingkungan (green technology) dalam konteks pendidikan vokasional teknik elektro. Mahasiswa akan memahami peran teknologi dalam pelestarian lingkungan, efisiensi energi, pemanfaatan energi terbarukan, dan pengelolaan limbah. ; pemahaman terhadap keterampilan dasar mengajar, penyusunan Modul Ajar, praktik keterampilan dasar mengajar terbatas, praktik keterampilan dasar mengajar terpadu, pada pembelajaran kelas teori, pembelajaran kelas praktik di laboratorium, dan pembelajaran kelas di bengkel. ; pengenalan komponen, pengukuran parameter kelistrikan, analisis kinerja, serta perawatan sistem pembangkit tenaga listrik konvensional dan energi terbarukan. Mahasiswa akan mempraktikkan teknik-teknik pengukuran kelistrikan secara aman, menganalisis performa teknis dan efisiensi sistem pembangkit berdasarkan hasil pengukuran, serta melaksanakan perawatan dan inspeksi visual pada sistem pembangkit kecil atau modul simulasi. ; pendekatan bimbingan karir, landasan bimbingan karir, strategi dan teknik membangun karir, sumber informasi pekerjaan, pemilihan pekerjaan dan pengembangan karier, teknik konseling, penempatan kerja, organisasi-administrasi-evaluasi bimbingan vokasional, administrasi lamaran pekerjaan, dan pengembangan karir bagi peserta berkebutuhan khusus. ; manajemen dan organisasi, perkembangan teori manajemen, sistem pengambilan keputusan, peran manajemen dalam industri, manajemen operasi dan produksi, strategi respon sistem produksi terhadap konsumen, perancangan tata cara kerja dan ergonomi, manajemen kualitas, manajemen sumber daya manusia, manajemen sistem informasi, manajemen bisnis digital dan strategi bisnis era digital. Setelah menyelesaikan kuliah ini diharapkan mahasiswa mampu menguasai, menerapkan dan mengembangkan teori, prinsip-prinsip dan aplikasi manajemen dalam pekerjaan bidang teknik. ; pemahaman menyeluruh tentang prinsip, teknologi, dan aplikasi pemanfaatan energi listrik yang terus berkembang dalam konteks residensial, komersial, dan industri. Ruang lingkupnya mencerminkan transformasi teknologi kelistrikan, mulai dari distribusi tenaga, sistem HVAC, pencahayaan hemat energi, hingga integrasi energi terbarukan. Mahasiswa akan menguasai pengendalian motor listrik, sistem otomasi berbasis PLC dan SCADA, serta manajemen daya yang efisien. Dibahas pula aspek strategis seperti perencanaan sumber daya, kebijakan tarif, hingga dinamika deregulasi sektor kelistrikan. Proses pembelajaran menggunakan pendekatan praktik aplikatif, diskusi analisis studi kasus, dan simulasi sistem kelistrikan terkini. ; teori, konsep, dan standar internasional yang berkaitan dengan kualitas daya dalam sistem distribusi tenaga listrik. Mahasiswa akan mempelajari berbagai fenomena kualitas daya, seperti tegangan harmonik, tegangan turun (sag), lonjakan (surge), ketidakseimbangan fasa, dan gangguan lainnya baik dalam kondisi steady state maupun transien. Selain pemahaman teoretis, mahasiswa akan dilatih untuk melakukan simulasi kualitas daya listrik dengan menggunakan perangkat lunak simulasi untuk menganalisis sistem distribusi dalam kondisi simetris maupun tak simetris. ; konsep dasar SMF, integrasi sistem kontrol, pemrograman PLC, serta sistem sensor dan aktuator yang diaplikasikan secara langsung melalui praktik menggunakan MPS-500 Station. Melalui pendekatan teori dan praktik, mahasiswa tidak hanya menguasai aspek teknis sistem produksi otomatis, tetapi juga mampu merancang skenario pembelajaran praktik yang relevan untuk lingkungan vokasional. ; g konsep Internet of Things (IoT) dan aplikasinya. Perkuliahan di awali dengan penjelasan tentang Revolusi Industri 4. 0, histori dan karakteristik dari setiap tahap revolusi industry, pilar-pilar revolusi industry 4. 0. Dilanjutkan dengan konsep dasar dari internet of things. penjelasan tentang karakteristik system yang menggunakan IoT. Contoh penerapan konsep IoT di berbagai bidang seperti di system ketenagalistrikan, renewable energy, mesin-mesin industry, kesehatan, pendidikan. Arsitektur IoT, layer sensor atau perception, layer network, layer middleware, layer aplikasi, IoT Framework. Penjelasan tentang protocol Hypertext Transport Protocol (HTTP), Application Programming Interface (API) dan contoh implementasinya menggunakan http server yang popular (thingspeak) atau private http server yang dikembangkan sendiri. Penjelasan tentang protocol Message Queuing Telemetri Transport (MQTT) dan contoh implementasinya menggunakan MQTT broker yang popular (Adafruit) atau private MQTT Broker yang dikembangkan sendiri (iotku. org). Penggunaan ESP32 mikrokontroller sebagai tools untuk praktik sederhana implementasi konsep IoT baik yang berbasis protocol HTTP maupun MQTT. Pengenalan big data dan aplikasi data science. ; keterampilan dalam mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasi data menggunakan pendekatan ilmiah dan alat teknologi. Mahasiswa akan mempelajari teknik analisis data dalam konteks industri dan pendidikan teknik elektro dengan mempertimbangkan etika profesional, prinsip manajerial, serta aspek keselamatan dan keberlanjutan sistem berbasis data. ; membekali mahasiswa dengan pemahaman dan keterampilan dasar dalam merancang dan mengembangkan usaha di bidang pendidikan teknik (edutechnopreneurship) yang berlandaskan etika profesional, nilai moral, ketuhanan, dan tanggung jawab. Mahasiswa dilatih untuk menerapkan kepemimpinan, kedisiplinan kerja sesuai standar industri, serta bekerja secara mandiri dan bertanggung jawab. Mata kuliah ini juga mengintegrasikan konsep dasar sains dan teknik elektro dalam perancangan produk atau layanan usaha dengan mempertimbangkan efisiensi, keselamatan, kesehatan kerja, dan kelestarian lingkungan. ; membekali mahasiswa dengan konsep, prinsip, dan penerapan rekayasa teknologi untuk menyelesaikan permasalahan teknik dan pengembangan sistem berbasis teknologi di lingkungan industri dan pendidikan vokasional. Mahasiswa akan mengembangkan kemampuan dalam merancang solusi teknis yang efisien, menerapkan prinsip ilmiah, serta mempertimbangkan aspek keselamatan dan keberlanjutan. ; konsep, ruang lingkup, serta peran teknologi kependidikan dalam meningkatkan kualitas pembelajaran teknik elektro. Mahasiswa akan mempelajari berbagai jenis teknologi dan media pembelajaran, baik konvensional maupun digital, serta strategi implementasinya dalam konteks pendidikan vokasional. ; prinsip-prinsip manajemen dan kepemimpinan yang relevan dengan konteks pendidikan teknik elektro dan dunia industri. Mahasiswa akan mempelajari teori-teori kepemimpinan, pengembangan jejaring profesional, serta penerapan budaya kerja industri dan pendidikan vokasional. Fokus pembelajaran juga mencakup pengembangan sikap kepemimpinan yang etis, komunikatif, disiplin, dan kolaboratif dalam menyelesaikan masalah serta dalam mengelola kegiatan pendidikan, pelatihan, dan proyek-proyek teknik elektro secara efektif. ; arsitektur sistem otomasi industri, serta komponen utama seperti sensor, aktuator, dan pengendali logika terprogram (PLC). Pembelajaran difokuskan pada pengoperasian dan pemrograman sistem otomasi berbasis PLC untuk mengendalikan aktuator pneumatik, baik tipe single acting maupun double acting cylinder. Mahasiswa juga akan mengembangkan program kendali dengan fungsi standar industri seperti START-STOP, RESET, AUTO-MANUAL, dan EMERGENSI. ; prinsip dasar ketenagalistrikan serta pengenalan teknologi energi terbarukan dalam konteks sistem tenaga yang berkelanjutan. Mahasiswa akan mempelajari sistem pembangkitan, transmisi, dan distribusi tenaga listrik, serta menganalisis parameter penting seperti daya, efisiensi, faktor daya, dan rugi-rugi energi. Selain itu, mahasiswa dilatih untuk merancang sistem tenaga listrik skala kecil atau hybrid berbasis energi terbarukan, seperti pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) atau tenaga bayu (PLTB), dengan mempertimbangkan aspek keselamatan kerja, efisiensi energi, dan kelestarian lingkungan. ; proses belajar mengajar di kelas dan manajemen kegiatan pendidikan di sekolah. Penilian ditinjau dari kemampuan mahasiswa dalam mempersiapkan pembelajaran, melaksanakan proses pembelajran, dan melakukan penilaian terhadap peserta didik di sekolah. ; mengaplikasikan dan mengembangkan kompetensi melalui pembelajaran langsung di tempat kerja (experiential learning), agar mendapatkan hardskills (keterampilan, complex problem solving, analytical skills, dsb. ), maupun soft skills (etika profesi/kerja, komunikasi, kerjasama, dsb. ) serta wawasan kewirausahaan. Melalui pengalaman langsung (hands on experience) oleh mahasiswa, diharapkan dapat meningkatkan wawasan, pengalaman dan kompetensi mahasiswa yang relevan dengan kebutuhan dunia kerja. Materi pembelajaran mata kuliah PKL/PI/Magang mencakup prosedur dan sistem administrasi pelaksanaan PKL, PI, dan Magang. penyusunan proposal kegiatan dan merancang matrik rencana kegiatan PKL, PI dan Magang. materi budaya kerja industri/organisasi yang dijadikan tempat PKL, PI, dan Magang. kemampuan beradaptasi dengan budaya kerja industri antara lain disiplin kerja, sikap kerja, kreatifitas, dan lain-lain sesuai tuntutan industri. pengalaman jenis pekerjaan yang berkaitan dengan aspek manajerial dan bisnis di industri tempat PKL, PI dan Magang. pengembangan kompetensi dan kontribusi pada industri tempat PKL, PI, dan Magang dengan menerapkan prosedur mutu. dan penyusunan laporan kegiatan dengan baik sesuai dengan hasil kegiatan PKL, PI dan Magang. Strategi pembelajaran dilaksanakan dalam beberapa tahapan dan metode, dimulai dari Pembekalan, Pelaksanaan PKL/PI/Magang di Mitra, Evaluasi dan Asesmen serta Pelaporan. Evaluasi dan asesmen pembelajaran melibatkan 2 pihak, yaitu Dosen Pembimbing Lapangan (DPL) dan Pembimbing/Mentor dari Mitra. Evaluasi mencakup evaluasi program, mulai dari context, input, process, product dan outcome. Sedangkan asesmen pembelajaran meliputi disiplin kerja, sikap Kerja, kreativitas, kualitas pekerjaan, pengetahuan, keterampilan, dan kepribadian. ; KKN adalah mata kuliah lapangan yang mengembangkan soft skill mahasiswa dalam hal hidup bermasyarakat, berorganisasi, berhubungan dengan orang/organisasi lain, mengelola sumber daya, mengelola perbedaan, membangun empati dan kepedulian terhadap masyarakat, merumuskan rencana dan melaksanakan kegiatan dalam kelompok maupun mandiri, untuk memberdayakan masyarakat dalam rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pemberdayaan dalam hal ini dipandang sebagai proses pendidikan, pembelajaran, bimbingan, dan pendampingan kepada masyarakat untuk mengelola potensi yang dimiliki, mengurai persoalan, dan menemukan ide-ide baru dalam rangka meningkatkan kapasitas dan kapabilitas masyarakat untuk meningkatkan kesejahteraan hidup. ; analisis permasalahan dari suatu kondisi (latar belakang masalah), identifikasi masalah, batasan masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian. Kemudian dilanjutkan dengan kajian pustaka, kajian penelitian yang relevan, membuat kerangka berpikir pemecahan masalah, dan mengusulkan penyelesaian masalah yang bersifat sementara (hipotesis) atau mengajukan pertanyaan penelitian yang lebih rinci. Setelah itu dilanjutkan dengan pemilihan metode penelitian, populasi dan sampel penelitian, instrumen pengumpul data, dan teknik analisis data yang sesuai dengan rumusan masalah yang ada. Jika instrumen penelitian sudah siap, mahasiswa dapat melaksanakan penelitian, menganalisis data, memaknai hasil analisis data, membuat kesimpulan, dan melaporkan hasil penelitian dalam bentuk Tugas Akhir Skripsi. Tugas Akhir Skripsi disusun sesuai aturan penulisan yang benar dan bebas dari plagiasi.', 'Rekayasa Kecerdasan Artifisial - Pengantar Sistem Persamaan Linier (SPL), Gauss, Gauss Jordan, Invers matrix Determinan Vektor Dot Product, Proyeksi orthogonal Cross Product, Luas segitiga, Persamaan bidang Persamaan Parametrik, Simetrik, Transportasi Linier Kombinasi linier, Merentang, Basis General Solution Basis ruang kolom, ruang baris dan diri sendiri, Basis Ortogonal, Gram Schimt, Koordinat basis baru Eigen value, Eigen vektor. ; Sistem bilangan real, nilai mutlak, grafik persamaan dan garis, persamaan linear [1] Matematika 1,Bab 1, Hal. 1 – 18 Bilangan kompleks dan Teorema De Moivre [1] Matematika 1, Bab 2, Hal. 19 – 30 Matriks dan operasinya, operasi baris elementer dan matriks invers [1] Matematika 1, Subbab 3. 1 dan 3. 2,hal: 31 – 42 Sistem persamaan linear, determinan, minor, kofaktor dan aturan Cramer. [1] Matematika 1,Subbab 3. 3-3. 5, hal:42 – 63 Nilai eigen dan vektor eigen. [1] Matematika 1,Subbab 3. 6, hal: 63 –67 Function definition and notation, operations on functions [1]Mathematics 1,Sections 4. 1 and 4. 2,hal: 69 – 80, Grafik fungsi, sifat-sifat grafik fungsi dan fungsi invers. [1]Matematika 1,Subbab 4. 3-4. 5, hal:80 – 100 Pengantar notasi limit, penghitungan limits, limit di tak- hingga. [1] Matematika 1,Subbab 5. 1-5. 3, hal:101 - 124 Kekontinuan fungsi. [1] Matematika 1,Subbab 5. 4, hal: 124– 134 Garis singgung dan laju perubahan, fungsi turunan, diferensiasi. [1]Matematika 1,Subbab 6. 1-6. 3, hal:135 – 155, Aturan rantai dan diferensiasi implisit. [1]Matematika 1,Subbab 6. 4, hal: 156-164 Laju-laju yang berkaitan [1] Matematika 1,Subbab 7. 1, hal: 165– 174 Selang naik dan selang turun, kecekungan fungsi, ekstrim relatif, uji turunan pertama dan kedua[1]Matematika 1,Subbab 7. 2-7. 3, hal:174 – 190, Grafik polinomial dan fungsi rasional, nilai maksimum dan minimum suatu fungsi [1]Matematika 1,Subbab 7. 4-7. 5, hal:191 - 211 Aplikasi masalah maksimum dan minimum. [1] Matematika 1,Subbab 7. 6, hal: 212– 236 Integral. [1] Matematika 1,Bab 8, hal: 237 –297. ; Penjelasan Rancangan Pembelajaran (RP), Perkembangan komputer sampai saat ini, Komponen- komponen komputer, Sistem operasi dan bahasa pemrograman, Proses menjalankan program dalam bahasa C, Penyelesaian masalah sederhana menggunakan metode pengembangan perangkat lunak, Isu-isu etik berkaitan dengan komputer dan pemrograman [Hanly bab 1 - hal 33, Deitel kata pengantar - hal xxi] Pengenalan bentuk umum bahasa pemrograman C dan elemen-elemen dasar dalam sebuah program, Pemahaman pentingnya menulis dokumentasi program, Penggunaan tipe data dan perbedaan antara tipe data int, double, dan char, Cara mendeklarasikan variabel, Perintah penugasan (assigment statement) untuk mengubah nilai variabel, Ekspresi aritmatika dalam bahasa C Standar input /output, String format, Penggunaan file untuk input / output, Kesalahan sintaks, kesalahan run-time, dan kesalahan logika. [Hanly bab 2 - hal 65] Pembuatan program dari informasi yang sudah ada (outline), Fungsi standar (fungsi pustaka), Perancangan top- down dan bagan terstruktur, Fungsi tanpa argumen, Fungsi dengan argumen [Hanly bab 3 - hal 127] Struktur kontrol, Kondisi, Perintah (statement) IF, Perintah-perintah IF dengan perintah majemuk, Langkah-langkah pengambilan keputusan dalam algoritma, Nested IF staments dan keputusan multi alternatif, Perintah SWITH [Hanly bab 4 - hal 193] Perulangan (loop) dalam program, Perhitungan dalam loop menggunakan perintah WHILE, Perhitungan jumlah atau perkalian dalam loop, Perintah FOR, Perulangan berkondisi (conditional loops), Perancangan perulangan, Perulangan bersarang (nested loop), Perulangan perintah DO-WHILE dan flag- controlled, Studi kasus (case study) [Hanly bab 5 - hal 255] Pointers dan operator tidak langsung (inderection operator), Fungsi dengan parameter output, Pemanggilan fungsi dengan parameter input/output, Jangkauan indentifier (nama- nama yang digunakan untuk variabel, konstanta, dan fungsi), Formal ouput parameters as actual arguments, Studi kasus [Hanly bab 6 - hal 337] Referensi dan deklarasi array, Subskrip/index array, Penggunaan loop untuk akses yang berurutan, Penggunaan elemen array sebagai argument fungsi, Argumen-argumen array, Array paralel dan tipe enumerasi, Array multidimensi [Hanly bab 7 - hal 397] Dasar string, Fungsi pustaka string: assignment and substings, Longer Strings: Concatenation and Whole-Line Input, Perbandingan (comparison) strings, Arrays of Pointers, Pengoperasian karakter (character operations), Konversi string-ke- bilangan dan bilangan-ke-string, Studi kasus [Hanly bab 8 - hal 475] Sifat rekursif, Melacak (tracing) fungsi rekursif, Fungsi-fungsi matematika rekursif, Studi kasus [Hanly bab 9 - hal 541] Tipe struktur yang dibuat sendiri (user- defined structure types), Data tipe terstruktur sebagai parameter input/output, Fungsi-fungsi yang menghasilkan tipe data terstruktur, Penyelesaian masalah dengan tipe-tipe terstruktur, Array paralel dan array terstruktur [Hanly bab 10 - hal 591] File input/ouput: tinjauan ulang dan pembelajaran lanjutan, File biner, Studi kasus:pencarian pada basis data (database) [Hanly bab 11 - hal 649] Penggunaan Abstraksi untuk mengelola kompleksitas, Pustaka personal: header files dan implementasinya, Storage classes, Fungsi yang bersifat umum [Hanly bab 12 - hal 685] Pointer dan struktur data dinamis [Hanly bab 13 - hal 725]. ; Logika Teori Himpunan Relasi dan Fungsi Algoritma Baris dan Deret Fungsi Pembangkit dan Rekuren penjabaran: Konsep Logika proposional dan penggunaan operator logika pada proposisi, Konsep ekuivalensi pada logika proposional, Konsep predikat dan fungsi proposisi, Proses quantification (penggunanaan quantifier pada proposisi), Konsep aturan penentuan kesimpulan dan penggunaannya, Konsep aturan penentuan kesimpulan untuk quantified statements dan penggunaannya, Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep dasar metode pembuktian atau cara membuktikan, Penggunaan metode pembuktian pada beberapa permasalahan Metode pembuktian bentuk implikasi: direct proof, indirect proof, vacuous proof, trivial proof, proof by contradiction, proof by cases, proof for equivalence Metode pembuktian bentuk quantifier: metode contructive dan non-constructive, uniqueness pembuktian counter example Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep himpunan (relasi antar himpunan, power set dan cartesian product), Macam-macam operasi himpunan, Prinsip inklusi- eksklusi Konsep fungsi pada himpunan, Macam-macam fungsi, Tentang invers dan komposisi fungsi sehari-hari, Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep induksi matematis, metode pembuktian dengan induksi matematis fungsi rekursi, himpunan rekursi dan struktur, struktur induksi, generalisasi induksi, algoritma rekursi, pembuktian kebenaran algoritma rekursi, rekursi dan iterasi. Pembahasan tugas dan latihan soal Definisi dan notasi relasi, Relasi pada himpunan, Sifat-sifat relasi. ; OS/Overview of Operating Systems OS/Operating System Principles OS/Scheduling and Dispatch OS/Memory Management OS/Security and Protection OS/Virtual Machines OS/Device Management Penjabaran: Review materi gambaran sistem komputer (perangkat keras dan perangkat lunak komputer, Pengenalan perintah-perintah dasar LINUX Proses: konsep proses, state proses, manajemen proses, context switching, interaksi antar proses dan sistem operasi, Implementasi proses di LINUX (programming) Interprocess Communication (IPC): konsep IPC, race condition, critical region, pipe, shared memory, message queue, Implementasi pipe, shared memory, message queue di LINUX (programming) IPC: semaphore, Implementasi semaphore di LINUX (programming), Daemon: konsep daemon, implementasi daemon di LINUX (programming) Deadlock: prinsip- prinsip deadlock, pendeteksian & penanganan deadlock, penghindaran & pencegahan deadlock, permasalahan deadlock Memori: manajemen memori, memory partitioning, swapping Threads: konsep thread, arsitektur mikrokernel Threads: konsep proses & thread, multithreading, state thread, Implementasi thread di LINUX Memori Virtual: konsep memori virtual, paging, segmentation, algoritma page replacement, algoritma alokasi, Perbandingan manajemen memori di LINUX & Windows Manajemen file: konsep file sistem, organisasi dan akses file, direktori file, file sharing, manajemen memori sekunder, pengamanan file system, LINUX Virtual File System, Windows File System Multiprocessor Schedulling: konsep penjadwalan multiprocessor, penjadwalan real- time, Perbandingan penjadwalan pada LINUX dan Windows I/O: prinsip perangkat keras & perangkat lunak I/O, I/O buffering, penjadwalan disk, I/O: RAID, disk cache, Perbandingan konsep I/O pada UNIX, LINUX, dan Windows. ; IM/Database Systems IM/Data Modeling IM/Relational Databases IM/Query Languages penjabaran: Data, informasi dan pengetahuan, Konsep basis data Himpunan dan relasi, Pemodelan konseptual, Pemodelan fisik Normalisasi Data Definition Language, Data Manipulation Language Kueri Sederhana, Aggregasi, Kueri Bersarang Aljabar relasional Studi kasus perancangan dan pembuatan basis data. ; Fungsi Transenden, diferensial dan integralnya. Teknik integrasi dan Integral tak wajar. Aplikasikan integral tertentu pada luas bidang datar, volume benda, Panjang busur dan luas kulit benda putar, pusat massa, penerapan teorema Guldin. Sistem koordinat kutub dan persamaan parametrik, sketsa grafiknya, dan aplikasinya. Kekonvergenan barisan dan deret tak hingga, dan menghitung jumlah deret tak hingga yang konvergen, deret Taylor dan deret Maclaurin Penjabaran: Fungsi logaritma & eksponensial. [1] Subbab 1. 1(hal 1-29) Fungsi Invers Trigonometri [1] Subbab 1. 2 (hal 33-49) Fungsi Hiperbolik [1]Subbab 1. 3 (hal54-63) Teknik Integrasi [1] Subbab 2. 1hal: 69-86 Teknik Integrasi [1] Subbab 2. 2-2. 3 hal: 86-104 Integrasi Numerik [1]Subbab 3. 1(hal. 107-121) Integrasi Tak Wajar dan Limit Bentuk Tak tentu [1]Subbab 3. 2-3. 3(hal. 121-144) Luas antara Dua Kurva [1]Subbab 4. 1(hal. 145-151), Menghitung Volume Benda Putar [1]Subbab 4. 2(hal. 153-165) Panjang kurva dan luas permukaan [1] Subbab 4. 3-4. 4 (hal: 168-175) Titik Berat [1]Subbab 4. 5(hal. 176-189) Persamaan Parametrik [1]Subbab 5. 1(hal. 191-200), Grafik dalam Koordinat kutub[1] Subbab 5. 2-5. 3 (hal: 204 -220) Luas dan Volume dalam Koordinat Kutub [1]Subbab 5. 4(hal. 222-229), Garis Singgung dan Panjang Busur di Koordinat Kutub [1]Subbab 5. 5(hal. 231-235), Barisan Tak Hingga [1]Subbab 6. 1(hal. 237-245) Deret Takhingga dan Uji Konvergensi [1]Subbab 6. 2-6. 3(hal. 247-265) Deret Pangkat. Deret Taylor dan Maclaurin [1] Subbab 6. 4(hal. 268-279), Differensiasi dan Integrasi Deret Pangkat [1] Subbab 6. 5(hal. 281-288). ; Ruang Sampel, Ruang Kejadian dan Peluang, Formula Bayes. Variabel Random, Fungsi Padat Probabilitas diskrit dan Kontinu, tunggal dan gabungan. Ekspektasi dan Korelasi Estimasi parameter populasi tunggal dan multi. Uji Hipotesis dan ANOVA Penjabaran: Konsep dasar statistika dan pengukuran Pengertian statistika Metode pengukuran populasi dan sampel parameter dan statistik ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran distribusi frekuensi Kaitan statistika dengan bidang informatika Percobaan Random, Ruang sampel dan ruang Kejadian Konsep Ruang Sampel dan Ruang Kejadian Percobaan Random Menghitung banyaknya anggota ruang sampel dan titik kejadian dengan prinsip perkalian dan penjumlahan Permutasi, Kombinasi dengan berbagai variasinya Kejadian saling lepas (Mutually Exclussive) dan Kejadian saling bebas (Independent) Menghitung probabilitas suatu kejadian Kejadian dengan titik kejadian diskrit dan kontinu Konsep Probabilitas Menghitung probabilitas suatu kejadian untuk diskrit dan kontinu Probabilitas kejadian independent, dependent Variasi probabilitas dari kejadian diskrit dan kontinu Menghitung probabilitas dengan aturan bayes Kejadian bersyarat dan Probabilitas Bersyarat Probabilitas Bayes Manfaat pendekatan Bayes untuk peningkatan kualitas estimasi/probabilit as Aturan Bayes yang diperluas Contoh-contoh penggunaan aturan Bayes dan kaitannya dengan MK bidang informatika Perhitungan Probabilitas berkaitan dengan VR Transforamasi titik kejadian kepada Variabel Random (VR) VR Diskrit dan VR Kontinu Menghitung Probabilitas dari Kejadian yang dinyatakan dengan VR Fungsi padat probabilitas diskrit dan kontinu Distribusi Kumulatif Diskrit dan Kontinu Fungsi Padat Gabungan dan Fungsi Distribusi Marginal Kovariansi dan Korelasi Kejadian Bersyarat dengan VR Perhitungan Probabilitas Bayes dengan VR Fungsi Padat Probabilitas Diskrit Khusus Pengertian fungsi padat probabilitas diskrit khusus Distribusi Uniform diskrit Distribusi Hipergeometrik Distribusi Bernoulli, Binomial Distribusi Geometrik Distribusi Binomial Negatif Distribusi Poisson Pendekatan antar distribusi diskrit Penggunaan tools R untuk visualisasi berbagai distribusi dan perhitungan distribusi Fungsi Padat Probabilitas Kontinu Pengertian fungsi padat probabilitas kontinu khusus Distribusi Uniform Kontinu Distribusi Normal Pendekatan probabilitas diskrit kepada distribusi Normal Disrtribusi Gamma dan Keluarganya (Eksponensial, Erlang, Chi-Square) Distribusi t Distribusi F Distribusi Sampling Random Sampling Distribusi Sampling Mean Distribusi Sampling Variansi Teorema Limit Central Estimasi titik dan Estimasi Confidence Interval Estimasi Mean Estimasi Variansi Estimasi Proporsi Penggunaan tools Contoh-contoh aspek praktis Uji Hipotesis untuk satu dan dua populasi Konsep Uji Hipotesis Satu Sampel Uji Mean Uji Variansi Uji Proporsi Dua Sampel Uji Selisih Mean Uji Perbandingan Variansi Uji selisih Proporsi Uji Sampel Berpasangan Penggunaan tools Analisis Variansi Anova Satu Arah Anova 2 Arah Uji perbedaan mean untuk lebih dari 2 grup. ; The concept of artificial intelligence versus human intelligence The fundamental mathematical and logical ideas behind AI Expert systems Problem-solving by search Metaheuristic optimization Role of data science and machine learning in artificial intelligence Testing artificial intelligence systems penjabaran: What is intelligence? Apakah kecerdasan? - The concept of “intelligence” Konsep "kecerdasan" - Differences between Weak AI and Strong AI Perbedaan antara KA Lemah dan KA Kuat - An overview of the history of AI Tinjauan sejarah KA - Examples of today’s real-world applications of AI Contoh aplikasi KA dunia nyata saat ini Artificial intelligence and society Kecerdasan artifisial dan masyarakat - Social questions around AI research and development Pertanyaan sosial seputar penelitian dan pengembangan KA - The impact of AI on the government Dampak KA bagi pemerintah - Ethical implications of AI Implikasi etis dari KA - The challenges and opportunities of AITantangan dan peluang AI Artificial intelligence in the 21st century Kecerdasan artifisial di abad ke-21 - The current trajectory of AI applications and possible future development Trek aplikasi KA saat ini dan kemungkinan pengembangan di masa mendatang - The challenges posed by the development of AI Tantangan yang ditimbulkan oleh pengembangan KA - The relationships of AI with sustainable development Hubungan antara KA dan pembangunan berkelanjutan - Ethical implications of developing new intelligence Implikasi etis dari pengembangankecerdasan baru Systems and agents Sistem dan agen - Modelling an AI agent mathematicallyMemodelkan agen AI secara matematis - Implementing an approximate agent function Menerapkan fungsi agen perkiraan - Differentiating between types of AI agents Membedakan antara jenis agenKA Logic and language Logika dan bahasa Formal mathematical proofs versus typical arguments Pembuktian matematis formal versus argumen khusus Design of formal mathematical languages Desain bahasa matematika formal Proving questions in mathematical languages Pembuktian pertanyaan dalam bahasa matematika Undecidable proofs and undecidability in computer science Bukti yang tidak dapat diputuskan dan ketidakpastian dalam ilmu komputer Incompleteness of mathematical language Ketidaklengkapan bahasa matematika Expert systems Sistem pakar - Definition of expert systems Definisi sistem pakar - Architecture of an expert system Arsitektur sistem pakar - Knowledge bases and inference engines Basis pengetahuan dan mesin inferensi - The relevance of a user interface Relevansi antarmuka pengguna - The advantages and disadvantages of expert systems Kelebihan dan kekurangan sistem pakar Problem solving by search (1) Pemecahan masalah dengan pencarian (1) - Search algorithm terminologies Terminologi algoritma pencarian - Properties of search algorithms Properti algoritma pencarian - Types of search algorithms Jenis algoritma pencarian - Uninformed search algorithms Algoritma uninformed search - Informed Search Algorithms Algoritma informed search Problem Solving and Search (2) Pemecahan masalah dengan pencarian (1) - Adversarial Search - Mini-Max Algorithm - Alpha-Beta Pruning Metaheuristics optimization Optimasi metaheuristik - What is optimization? Apa itu pengoptimalan? - Optimization algorithms Algoritma pengoptimalan - Characteristics of metaheuristics Karakteristik metaheuristik - A brief history of metaheuristics Sejarah singkat metaheuristik Hill climbing - Overview of hill climbing algorithm Tinjauan algoritma mendaki bukit - Variants Varian - Practical issues with SA Masalah praktis dengan SA - Applications Aplikasi Simulated Annealing (SA) - What is annealing? Apa itu anil? - Overview of SA algorithm Tinjauan algoritma SA - Selecting the parameters Pemilihan parameter - Practical issues with SA Masalah praktis dengan SA - Applications Aplikasi Genetic Algorithm (GA) Algoritma Genetika - Overview of GA algorithm Tinjauan algoritma GA - The building block hypothesis Hipotesis blok bangunan - Limitations Keterbatasan - Variants Varian - Problem domains Domain masalah Data science and artificial intelligence Data sains dan kecerdasan artifisial - A definition of data science Definisi data sains - The relationship between data science and AI Hubungan antara data sains dan KA - Machine learning and Weak AI Pembelajaran mesin dan KA Lemah - Autoencoders Autoencoder - Tasks amenable to AI automation in data science Tugas yang dapat menerima otomatisasi KA dalam data sains Machine learning and artificial intelligence Pembelajaran mesin dan kecerdasan artifisial - Defining machine learning Mendefinisikan pembelajaran mesin - The different types of machine learning Berbagai jenis pembelajaran mesin - Common applications of machine learning in real applications Aplikasi umum pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata Testing artificial intelligence systems (1) Menguji sistem kecerdasan artifisial (1) - The importance of systems testing Pentingnya pengujian sistem - The challenges of maintaining AI systems - Tantangan memelihara sistem KA - Unintended outputs when redeploying AI systems Output yang tidak diinginkan saat menerapkan kembali sistem KA Testing artificial intelligence systems (2) Menguji sistem kecerdasan artifisial (2) - Ethical dilemmas Dilema etika - The problem of adversarial inputs Masalah adversarial inputs - A guide to testing strategies Panduan untuk menguji strategi Wrap-Up and Final Review Penutup dan Tinjauan Akhir. ; Tipe Data Abstrak Struktur Data Linier: Stack dan Queue Struktur Data Non-Linier: Tree Algoritma Sorting dan Searching Hash Table penjabaran: Introduction, concept of storage, arrangement Pointer, Struct Singly/Doubly Linked List Stack: Array, Linked List (STL), Problem pada Stack Queue: Array, Linked List (STL), Problem pada Queue Binary Search Tree Tree Traversal Problem pada Tree Graph: Representation, Traversal Problem pada Graph, MST, Disjoint Set, Implementasi Graph pada array, linked list dan STL Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort Heap Sort, Radix Sort Sequential Search: Linear Search, Interval Search: Binary Search Jump Search, Interpolation Search Hash Table, Dictionary. ; NC/Introduction NC/Networked Applications NC/Reliable Data Delivery NC/Local Area Networks NC/Resource Allocation NC/Mobility NC/Routing And Forwarding penjabaran: Manfaat jaringan komputer, Perangkat keras, dan perangkat lunak jaringan, Perbandingan model OSI dan TCP/IP, Sejarah internet, dan standarisas i jaringan. Domain name system (DNS), e-mail, world wide web, Konsep dasar konfigurasi DNS, DHCP, web serverdan proxy Layanan pada lapisan transport, Elemen pada protokol lapisan transport, Protokol transport sederhana, Protokol transport UDP dan TCP dan permasalahan pada kinerja lapisan transport Permasalahan pada desain lapisan jaringan, dan algoritma routing, Algoritm a congestion control, quality of service, internet workingm Lapisan network pada internet Permasalahan pada desain lapisan data link, dan deteksi dan koreksi kesalahan, Protokol dasar lapisan data link, protokol sliding window, verifikasi protokol, dan contoh protokol data link, Konsep kemamanan jaringan, Dasar teori komunik asi data, wireless, satelit, Public switched telephony, mobile telephon y system, network management. ; Dasar-dasar graf meliputi: komponen graf, tree, lintasan dan Sirkuit Optimasi dasar pada graf meliputi: lintasan terpendek, minimum spanning tree, Traveling Salesman Problem, dan Chinese Postman Problem Konsep graf lanjut meliputi: planaritas, pewarnaan graf, pencocokan graf, dan konektivitas. Optimasi graf lanjut meliputi: Penjadwalan, Permasalahan Penugasan Person, dan Maximum Bipartite Matching penjabaran: Dasar-dasar graf meliputi: komponen graf tree lintasan dan Sirkuit lintasan terpendek minimum spanning tree Traveling Salesman Problem Chinese Postman Problem Dasar-dasar graf lanjut meliputi: planaritas pewarnaan graf pencocokan graf konektivitas Permasalahan Penjadwalan, Permasalahan Penugasan Person Maximum Bipartite Matching. ; Pengenalan Dasar-dasar Keamanan Informasi Enkripsi Klasik Enkripsi Blok Simetris: AES dan Mode Operasi Enkripsi Stream Simetris: RC4 dan Generator Angka Pseudorandom Enkripsi Asimetris: RSA dan Diffie Hellman Key Exchange Fungsi Hash Tanda Tangan Digital Infrastruktur Kunci Publik. ; AL/Basic Analysis AL/Algorithmic Strategies AL/Fundamental Data Structures and Algorithms AL/Advanced Computational Complexity AL/Advanced Data Structures, Algorithms, and Analysis penjabaran: Contoh masalah yang membutuhkan analisa algoritma Pseudocode algoritma Kompleksitas strategi dan analisis rancangan: solving recurrences (relasi rekurensi, model rekursif, analisa kompleksitas rekursif: pohon rekursi, subsititusi, master theorema) strategi dan analisis rancangan: sorting (Insertion Sort & Quicksort) strategi dan analisis rancangan: sorting (Insertion Sort), studi kasus rekursi strategi dan analisis rancangan: sorting (Merge Sort & Quick Sort) strategi dan analisis rancangan: Greedy concept, Interval Covering, Minimum Spanning Tree strategi dan analisis rancangan: Activity Selection, Huffman Codes, Job Scheduling Problem strategi dan analisis rancangan: Dynamic Programming Top Down, Bottom Up strategi dan analisis rancangan: Longest Increasing Subsequence, Knapsack, Coin Change strategi dan analisis rancangan: Graph, shortest paths in weighted graphs strategi dan analisis rancangan: Topological Sort, Bipartite Graph. ; Pendahuluan & Memulai Eclipse IDE untuk Pemrograman Java Eclipse IDE: Debugging, Classes dan Objects, Types, Berbagai kondisi dan perulangan, Latihan-latihan Array, ArrayList & Scanner. Exception dan I/O Javadoc, Testing & Objects, Interface Inheritance Collection & Generics Graphical User Interface (GUI), Penangan Event & Inner Class Kontrol akses & polymorphism, Pemrograman GUI & pola desain MVC Collections: Lanjutan & Immutability Thread, race & deadlock-livelock Socket & Proyek Tim penjabaran: Pemahaman mengenai Capaian Pembelajaran Lulusan (CPL) yang dibebankan pada kuliah ini Pemahaman mengenai Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) Pemahaman tentang kebutuhan teknis Pemahaman tentang penilaian & rencana evaluasi Pemahaman tentang rencana pembelajaran Mengapa menggunakan Java? Hasil survei dari bahasa pemrograman Java: Sejarah, unduh dan instalasi Java: Memulai pemrograman Eclipse: IDE untuk pemrograman Java Mengapa menggunakan Eclipse? Pengunduhan Eclipse Instalasi Eclipse Menjalankan Eclipse Eclipse: Workspace & projects Eclipse: User Interface Eclipse: Java Perspective Program yang pertama Menjalankan program Java di luar Eclipse Eclipse: Project, packages & import statements Eclipse: Exporting & importing projects Eclipse: Source Navigation Eclipse: Tautan Package Explorer dengan editor Debugging: Apakah itu? Debugging: Dukungan Breakpoints: Mengeset Breakpoints: Contoh Debugger: Memulai Debug: Button, Perspective Eksekusi program Breakpoints view Evaluasi variable Penugasan variable: Pengubahan saat debugging Menampilkan variable: formatter detil Java class dasar Operasi bilangan & Aritmatik Strings: Untuk apa? Konvensi Penamaan variable Komentar Komentar sebaris Komentar satu blok Class dan obyek Getters, Setters & pengetesan Pengetesan JUnit Tipe bilangan primitive Integers Bilangan floating point Tipe yang lain Kondisi & perulangan: if, switch, perulangan dengan while dan for Latihan: permasalahan untuk luas lingkaran, konversi, investasi Semua tentang array Array String: contoh Array: pengalamatan dan pembacaan Penyingkatan Array Input ArrayList Getter, Setter dan metode yang lain Perulangan & kondisi denga ArrayList Array atau ArrayList? Exception I/O Exception: Unchecked vs Checked Class: Tinjau kembali! Constructor: Eksistensinya jamak Javadoc Menggunakan API Classes JUnit: Pengulangan JUnit Test: Contoh Method: Versinya banyak? Mengimplementasika n sebuah interface Interface: Penggunaan Interface: Contoh proyek database Interfaces dalam Java API Comparable Interfaces dalam AWT package Interfaces: Untung dan ruginya Berbagi kode Inheritance Contoh proyek database Inheritance: Aturan umum dari abstract superclasses Redefinisi metode Inheritance dari concrete classes Interfaces vs abstract classes Inheritance: Dalam Java API & contoh lain Interface: Rekap Rekursi: Rekap Rekursi: Metode pembantu Collection: Diagram Collection: Pembandingan Interface: Penggunaan Set: Contoh List: Contoh Map: Contoh Generics Wildcards Membaca file Collection: Contoh lain Java API JFrame: Pembuatan & komentar GUI: Components dan containers Container: contentPane JPanel dan JApplet Inheritance: Mendefinisikan panels Panels: Input Model event Layout Painting Colour Drawing Tipe event Membaca text dari text field Mendengarkan events Action events Item events Mouse motion events Mouse events Komponen mana yang menyebabkan event? Menangkap tipe events yang berbeda Inner classes Mengelola akses ke anggota suatu class Level action level: Ilustrasi Level akses: Tips Polymorphism Superclass & subclasses Overloading & overriding Inner class: Mengapa menggunakannya? Keyword: this Keyword: super Subclass constructor Java GUI Layout: FlowLayout, BorderLayout, BoxLayout, GridBagLayout & GridBagConstraints Pola desain MVC Iterators Iterable Modifikasi secara bersamaan Comprable & comparators Pengurutan Shallow & deep copying Mutability vs immutability Immutability: Penerapan Thread: Apakah itu? Thread: Mengapa? Parent-child: Studi kasus Parent-child baru: Studi kasus Race Parent-child: Race Race: Solusi Parent-child: Synchronized Deadlock Deadlock: Permasalahan makan malam filosof Livelock Livelock: Permasalahan berbagi sumberdaya Thread: Contoh lain Thread: Siklus hidup Producer-consumer: Studi kasus Socket: Apakah itu? Socket: Penjelasan Socket: Bagaimana cara kerjanya? Socket: Membaca dari dan menulis kepadanya EchoServer & EchoClient: Studi kasus Knock-knock: Server, protocol, klien Knock-knock: Banyak klien Knock-knock: Thread Proyek tim. ; IS/Basic Machine Learning IS/Reasoning Under Uncertainty IS/Advanced Machine Learning penjabaran: - Pengantar konsep pembelajaran mesin dan contoh penerapannya pada berbagai tipe aplikasi - Jenis-jenis pembelajaran dan algoritma pembelajaran - Tahapan umum penerapan pembelajaran mesin pada aplikasi rill meliputi praproses, ekstraksi fitur, klasifikasi atau klastering - Konsep clustering - Metode clustering k-Means - Metode clustering hierarchical - Metode evaluasi hasil clustering - Metode klasifikasi k-NN - Metode klasifikasi Naïve Bayes - Metode klasifikasi Decision Tree - Metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) - Metode klasifikasi Artificial Neural Network (ANN) Single dan Multilayer Perceptorn (MLP) - Metode klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN) - Metode klasifikasi Recurrent Neural Network (RNN). - Metode evaluasi akurasi, precision, recall, F1-score. - Contoh penyelesaian problem riil menggunakan metode clustering dan klasifikasi. - Analisis kinerja metode clustering dan klasifikasi. - Metode Reinforcement Learning (RL) - Contoh penerapannya pada suatu aplikasi. ; IS/Basic Knowledge Representation and Reasoning IS/Reasoning Under Uncertainty IS/Advanced Representation and Reasoning penjabaran: - Pengantar konsep Fuzzy Logic dan penggunaannya dalam sistem berbasis aturan - contoh sistem kontroler. - Definisi fuzzy logic - Linguistic variables - Aplikasi dan contoh fuzzy logic - Crisp vs fuzzy set,membership function - Struktur kontroler: fuzzification, inference mechanism, defuzzification, rules, mamdani implication function - Pemilihan studi kasus - Pemilihan metode Fuzzy yang digunakan - Input dan output - Representation of uncertain information - Bayesian networks - Markov networks - Evidence propagation in probabilistic networks - Learning of probabilistic networks - Revision of probabilistic networks - Decision Graphs and Influence Diagrams - Causal Networks - Pemilihan studi kasus - Implementasi metode Bayes Network yang digunakan - Input dan output - Pengantar Algoritma genetic (GA) - definisi kromosom - mutation - crossover - fitness - selection - contoh TSP - Pengantar Ant colony optimization (ACO) - Algoritma - Contoh TSP - Pengantar Particle swarm optimization (PSO) - Algoritma - Variant - Contoh kasus. ;; Exploratory data analysis (EDA) Preprocessing Classification Imbalanced classes Association rule & sequential pattern analysis Clustering Anomaly detection penjabaran: Pengantar data mining - Definisi dan manfaat data mining - Tahapan data mining - Contoh aplikasi data mining Definisi dan karakteristik data: - Definisi data - Tipe-tipe atribut pada data - Variasi jenis data - Karakteristik Data Eksplorasi data: - Definisi eksplorasi data - Deskripsi statistik data - Visualisasi data Praproses data: - Tahapan praproses data - Data cleaning - Data integration - Data reduction - Data transformation & discretization Classification: - Metode Ensemble - Bagging, Bosting, Stacking, Random Forest Class imbalance: - Konsep class imbalance problem - Cost matrix - Undersampling - Oversampling Asociation rule: - Apriori - FPGrowth Sequential pattern analysis: - Generalized Sequential Pattern Clustering: - Konsep clustering - Culster Validity - DBScan - Prototype based - Density based - Graph based Deteksi anomali: - Model based dan model free - Statistical approach - Proximity based - Clustering based - Reconstruction based. ; Software Process dan Software Process Model Analisis kebutuhan perangkat lunak Pemodelan kebutuhan perangkat Lunak penjabaran: Roger S Pressman chapter 1,2, Ian Sommerville chapter 2 Macam macam model proses Tahapan SDLC pada setiap mdel proses Kelebihan dan kekurangan setiap model proses Proses rekayasa kebutuhan Kebutuhan Perangkat Lunak: - Kebutuhan bisnis - Kebutuhan Fungsional - Kebutuhan nonfungsional - Pemodelan kebutuhan fungsional - Kasus penggunaan dan Spesifikasi kasus penggunaan - Diagram aktivitas Arsitektur perangkat lunak, Gaya Arsitektur, Perancangan Arsitektur Pemodelan obyek: - Diagram kelas - Diagram sekuens Pengujian perangkat lunak - Pengujian kotak putih - Pengujian kotak hitam - Pengujian integrasi. ; Sistem Grafika, Elemen-elemen Grafika 3D Grafika 2D: Piksel, Sistem Koordinat, Warna, Bentuk, Transformasi 2D Grafika 2D: Pemodelan Hierarkis, HTML Canvas Graphics WebGL/Three. js: Programmable pipeline, GLSL WebGL/Three. js: Image textures, Transformasi 2D Grafika 3D dengan WebGL/Three. js: Transformasi 3D, Lighting, Material Grafika 3D dengan WebGL/Three. js: Textures, Framebuffers, WebGL Extensions Dasar pemrograman grafika berbasis game engine seperti Unity3D Lighting dan rendering di game engine seperti Unity3D Sistem kamera di game engine seperti Unity3D Pemodelan objek di game engine seperti Unity3D Elemen Interaksi di game engine seperti Unity3D Shading language (HLSL) di game engine seperti Unity3D penjabaran: Sistem Grafika, Elemen-elemen Grafika 3D Grafika 2D: Piksel, Sistem Koordinat, Warna, Bentuk, Transformasi 2D Grafika 2D: Pemodelan Hierarkis, HTML Canvas Graphics WebGL: Programmable pipeline, GLSL WebGL/Three. js: Image textures, Transf'], - ["Teknologi Informasi - PART 0: MOTIVATION Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Variables Functions Declarations and Definitions Header files Scope Function call and return Order of evaluations Namespaces Classes User-defined types Classes and members Interface and implementation Evolving a class Enumerations Operator Overloading Class Interfaces PART II: INPUT AND OUTPUT Input and Output Stream Input and Output The I/O stream model Files Opening a file Reading and writing a file I/O error handling Reading a single value User-defined output & input operators A standard input loop Reading a structured file Customizing Input and Output Regularity and irregularity Output formatting File opening and positioning String streams Line-oriended input Character classification Using nonstrandard separator Testing Introduction to Testing Testing Procedure Design for testing Debugging Performance. ; Logic & Proof Propositional Logic Application of Propositional Logic Propositional Equivalence Predicate & Quantifier Rules of Inference Mathematical Proof Direct Proof Contrapositive Proof Proof by Contradiction Proof Involving Sets )* Set, Function and Sequence Sets Sets Operation Functions Sequence & Summation )* Relation Relations Property of Relations Representing Relations Equivalence Relations Partial Ordering Number Theory )* Divisibility & Modular Arithmetic Integer Representation Primes & GCD Congruencies Application of Congruencies Intro to Cryptography Induction Mathematical Induction Strong Induction and Well-Ordering Counting Basic Counting Pigeonhole Principle Permutation & Combinatory Binomial Coefficient Graph Theory Graphs and Graph Model Graph Terminology Special Type of Graphs Representing Graphs Graph Isomorphism Connectivity Euler and Hamilton Path Shortest Path Planar Graph Graph Colouring Tree Introduction to Trees Application of Trees Tree Traversal Spanning Trees Minimum Spanning Tree. ; Introduction to Vectors and Matrices Vectors and Linear combination Lengths, dot products, and cross products Matrices Simultaneous Linear Equations Linear Equations Linear Equations Concept and Matrix Equations Elimination Concept Elimination in Matrix Language Gauss Elimination Gauss Elimination with Permutation Matrix Operation Inverse Matrices Gauss Jordan Elimination Singular Matrices dan Matrix Invertibility LU Factorization Transpose and Permutation Vectors Space, Column Space, and Subspace Null Space (Solution to Ax=0) Vector Spaces and Subspaces Pivot Concept Reduced Row Echelon Form Four Fundamental Subspaces Complete Solution to Ax=b Orthogonality Orthogonality, Orthogonal Vectors, and Orthogonal Subspaces Projections Least square. ; Derivatives Derivatives, slope, velocity, rate of change Limits, continuity, Trigonometric limits Derivatives of products, quotients, sine, cosine Chain rule, Higher derivatives Implicit differentiation, inverses Exponential and log, Logarithmic differentiation. hyperbolic functions Applications of Differentiation Linear and quadratic approximations Curve sketching Max-min problems Related rates Newton's method and other applications Mean value theorem, Inequalities Differentials, antiderivatives Differential equations, separation of variables Integration Definite integrals First fundamental theorem of calculus Second fundamental theorem Applications to logarithms and geometry Volumes by disks and shells Work, average value, probability Numerical integration Techniques of Integration Trigonometric integrals and substitution Integration by inverse substitution. completing the square Partial fractions Integration by parts, reduction formulae Parametric equations, arclength, surface area Polar coordinates. area in polar coordinates Indeterminate forms - L'Hôspital's rule Improper integrals Infinite series and convergence tests Taylor's series. ; Unit, Physical Quantities and Vector Standards and Units Physical Dimension and Unit Consistency Uncertainty and Significant Figures Vector Operation Linear and Circular Motion D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Free Falling Bodies D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Projectile Motion Uniform and Non-uniform Circular Motion Forces and Newton's Laws of Motion Newton's Laws and their Applications Free Body Diagram Frictional and Resistive Forces Newton's Second Law and Circular Motion Work and Energy Work Kinetic and Potential Energy Energy Conservation Power Momentum, Impulse and Collision Momentum and Impulse Conservation of Momentum and Collision Center of Mass Continuous Mass Transfer (Rocket Propulsion) Rotation of Rigid Bodies Rotational Kinematics Rotational Kinetic Energy and Moment of Inertia Torque and Angular Acceleration Rolling Motion - Combined Rotational and Translational Motion Angular Momentum and Conservation of Angular Momentum Gyroscopes and Precession Equilibrium and Elasticity Center of Gravity Equilibrium and Stability Elasticity - Hooke's Law. ; Vectors and matrices Vectors Dot product Determinants. cross product Matrices. inverse matrices Square systems. equations of planes Parametric equations for lines and curves Velocity, acceleration Kepler's second law Partial derivatives Level curves. partial derivatives. tangent plane approximation Max-min problems. least squares Second derivative test. boundaries and infinity Differentials. chain rule Gradient. directional derivative. tangent plane Lagrange multipliers Non-independent variables Partial differential equations. review Double integrals and line integrals in the plane Double integrals Double integrals in polar coordinates. applications Change of variables Vector fields and line integrals in the plane Path independence and conservative fields Gradient fields and potential functions Green's theorem Flux. normal form of Green's theorem Simply connected regions. review Triple integrals and surface integrals in 3-space Triple integrals in rectangular and cylindrical coordinates Spherical coordinates. surface area Vector fields in 3D. surface integrals and flux Divergence theorem Divergence theorem (cont. ): applications and proof Line integrals in space, curl, exactness and potentials Stokes' theorem Stokes' theorem (cont. ). review Topological considerations Maxwell's equations. ; Gravity Newton's Law of Gravity Weight and Gravitational Potential energy Satellite Motion Kepler's Laws and the Motion of Planets Periodic Motion Simple Harmonic Motion Pendulum and Spring-Mass System Forced Oscillation and Resonance Fluid Mechanics Hydrostatic and Pascal's Principle Buoyancy and Archimedes' Principle Bernoulli's Equation Viscosity, Turbulence, and Magnus Effect Waves and Sound Wave and its Properties Mathematical Description of Wave Sound Wave Superposition and Interference Standing Wave Doppler Effect Heat and Temperature Temperature and Thermometer Thermal Equilibrium Thermal Expansion Quantity of Heat and Calorimetry Thermal Properties of Matter Molecular Properties of Matter Kinetic-Molecular Model of an Ideal Gas Heat Capacity Molecular Speeds The Law of Thermodynamics The First Law of Thermodynamics The Second Law of Thermodynamics. ; Introduction to GCC Operator and Data Types Selection Structure Repetition Structure Pointer & Array I/O Function Modular programming Final projects. ; Pengantar Bilangan Kompleks beserta Operasi-Operasi Dasar Penjumlahan Pengurangan Konjugasi Triangle Inequality Akar Bilangan Kompleks Area dalam Bidang Kompleks Fungsi Analitik Fungsi dan Pemetaan Teorema Limit Kontinuitas Turunan dan Differensial Peubah Kompleks Kondisi-Kondisi dalam Operasi Differensial Persamaan Cauchy Riemann Koordinat Polar Fungsi Analitik Fungsi Harmonik Fungsi Elementer Fungsi Eksponensial Fungsi Logaritma Fungsi Trigonometrik Fungsi Hiperbolik Integral Kompleks Definite Integral Kontur dan Integral Kontur Branch Cuts Anti Derivatives Theorema Cauchy-Goursat Connected-Domains Formula Integral Cauchy Deret Barisan, Deret dan Konvergensinya Deret Taylor Deret Laurent Konvergensi Deret Pangkat Kontinuitas Deret Pangkat Integrasi dan Differensiasi Deret Pangkat Perkalian dan Pembagian Deret Pangkat Teorema Residu Residu Teorema Residu Cauchy Residues at Poles Zeros of Analytic Functions Zeros and Poles Pengantar Isyarat. Isyarat Diskret dan Isyarat Kontinu Isyarat Impuls Satuan dan Undak Satuan Variabel bebas dan Transformasinya Isyarat Periodik Isyarat Ganjil dan Genap Deret Fourier untuk Isyarat Kontinu Pengantar Deret Fourier dan Isyarat Periodik Dekomposisi Isyarat Periodik dalam Basis Fungsi Sinusoidal Dekomposisi Isyarat Periodik alam Basis Fungsi Complex Exponential Kondisi Dirichlet Sifat-Sifat Deret Fourier Transformasi Fourier untuk Isyarat Kontinu Transformasi Fourier untuk Isyarat Aperiodik Transformasi Fourier untuk Isyarat Periodik Kondisi untuk Transformasi Fourier Sifat-Sifat Transformasi Fourier (tidak termasuk perkalian dan konvolusi). ; Electric Charge and Force Electric Charge Coulomb's Law Superposition Principle Electric Field and Gauss's Law Electric Field and Force Electric Dipole Continuous Charge Distribution and its Electric Field Electric Flux Gauss's Law Electric Potential Electric Potential Energy and Electric Potential Equipotential Conductors - Electrostatic Shielding Capacitance and Dielectric Capacitance - Basic Concept Energy Storage in Capacitor Dielectric - Electric Field and Capacitance Capacitors in Series and Parallel Current and Resistance Electric Current and Current Density Ohm's Law Resistivity, Conductivity and Resistance Resistor in Series and Parallel Energy and Power in Electric Circuit DC Circuit Electromotive Force Kirchhoff's Laws Application of Kirchhoff's Laws Electrical Measuring Instrument RC Circuits - Charging and Discharging Magnetic Field and Force Magnetic Field Magnetic Force Motion of Charged Particles in Magnetic Field Mass Spectrometer Magnetic Force on Current-Carrying Conductor Magnetic Dipole and Torque on Current Loop DC Motor and Hall Effect Source of Magnetic Field Biot-Savart's Law Magnetic Field of Straight Current-Carrying Conductor Force between Parallel Conductors Magnetic Field of a Circular-Current Loop Ampere's Law Magnetic Field of a Solenoid Electromagnetic Induction Induction Experiment Faraday's Law Lenz's Law Motional Electromotive Force Eddy Current Maxwell's Equations Inductance Mutual Inductance and Self Inductance Magnetic Field energy and Energy Stored in Inductor RL, LC and RLC Circuits Alternating Current Phasors Resistance and Reactance RLC Series Circuits Power in AC Circuits Resonance in AC Circuits. ; Determinants The properties of determinant Permutation and cofactors Cramer's rule, inverse, and volumes Eigenvalues and Eigenvectors Eigenvalue problem Eigenvalue decomposition and diagonalization Eigenvalue and eigenvectors for solving systems of differential equations Symmetric matrices Diagonalization of symmetric matrices Positive definite matrices Symmetric matrices in optimization Singular value decomposition (SVD) SVD motivation SVD problem Geometry of SVD SVD for symmetric matrices Linear transformations The idea of linear transformation Linear transformations in matrix language Finding good basis Complex vectors and matrices Complex number Hermitian and unitary. ; First-order differential equations Natural growth, separable equations Direction fields, existence and uniqueness of solutions Numerical methods Linear equations, models Solution of linear equations, integrating factors Complex numbers, roots of unity Complex exponentials. sinusoidal functions Linear system response to exponential and sinusoidal input. gain, phase lag Autonomous equations. the phase line, stability Linear vs. nonlinear Second-order linear equations Modes and the characteristic polynomial Good vibrations, damping conditions Exponential response formula, spring drive Complex gain, dashpot drive Operators, undetermined coefficients, resonance Frequency response LTI systems, superposition, RLC circuits. Engineering applications Fourier series Fourier series Operations on Fourier series Periodic solutions. resonance Step function and delta function Step response, impulse response Convolution Laplace transform: basic properties Application to ODEs Second order equations. completing the squares The pole diagram The Transfer function and frequency response First order systems Linear systems and matrices Eigenvalues, eigenvectors Complex or repeated eigenvalues Qualitative behaviour of linear systems. phase plane Normal modes and the matrix exponential Nonlinear systems Linearization near equilibria. the nonlinear pendulum Limitations of the linear: limit cycles and chaos. ; Introduction to Probability and Statistic Introduction to Descriptive Statistic and Inferential Statistics Introduction to Sampling Process Sample Mean and Sample Median Variability Measure Continuous and Discrete Data Data Representation Probability Theory Sample Space Event and Set Theory Counting Sample Points (Tree Diagram, Permutation, Combination). Probability of Events Additive Rule Conditional Probability, Product Rule, and Independence Bayes Rule Concept of Random Variables: Discrete Random Variables Definition and Concept of Random Variable Probability Distribution Function (Probability Mass Function) Cumulative Distribution Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Discrete Random Variables Bernoulli Distribution Discrete Uniform Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution and Poisson Process' Optional: Geometry, Hypergeometry, Negative Binomial, Multinomial Distribution Probability Model of Derived Random Variables Concept of Random Variables: Continuous Random Variables Introduction to Continuous Random Variables Cumulative Distribution Function Probability Density Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Continuous Random Variables Continuous Uniform Distribution Normal (Gaussian Distribution) Chi Square Distribution Optional: Exponential Distribution Probability Model of Derived Random Variables A Pair of Random Variables Joint Cumulative Distribution Function Joint Probability Mass Function Marginal Probability Mass Function Conditional Probability Mass Function Joint Probability Density Function Marginal Probability Density Function Conditional Probability Density Function Statistical Independence Covariance and Correlation Random Vectors (Multiple Random Variables) Distribution Model for N Random Variables Statistical Independence N Random Variables with Identical Distribution Expected Values, Correlation Matrices and Covariance Matrices Linear Combination of Random Variables Probability Distribution Model of Linear Combination of Multiple Random Variables Combination of Identical Random Variables Combination of Independent Random Variables Central Limit Theorem. ; Fundamentals Basic Programming Model Data Abstraction Bags, Queues, and Stacks Analysis of Algorithms Sorting Elementary Sorts Mergesort Quicksort Priority Queues Application of Sorting Searching Sequential and Binary Search Binary Search Trees Balanced Search Trees Hash Tables Application of Searching Strings String Sorts Tries Substring Search Regular Expression Data Compression. ; Sampling Distribution Random Sampling (Review on the concept of Population and Samples) The Concept of Statistics as Function of Random Variables Introduction of Sample Mean and Sample Variance as an Example of Statistics The Concept of Sampling Distribution Probability Distribution Model of Sample Mean and its relationship to Central Limit Theorem Relationship between Theoretical Mean, Population Mean, and Sample Mean Probability Distribution Model of Difference of Two Sample Means Probability Distribution Model of Sample Variance and Discussion on Chi-Square Distribution t-Distribution F-Distribution Estimation Theory Introduction to Concept of Inferensial Statistics Point Estimate and Unbiased Estimator Variance of Point Estimator Introduction to the Concept of Interval Estimate The Estimation of Mean of the Population based on Sample (Single Sample) Error on Point Estimate Prediction Intervals Estimation of the Difference between mean of two Population based on sample (Two Samples) Estimation of Proportion based on Single Sample Estimation of the Difference between Two Proportions based on Two Samples. Estimation of the Variance of Population based on Sample (Single Sample) Estimation of the ratio of two Variance of two population based on Samples (Two Samples) Hypotheses Testing Introduction to the concept of Hypotheses Testing a Statistical Hypotheses: Null Hypothesis and Alternative Hypothesis Error in Hypotheses Testing One Tailed Test and Two Tailed Test The use of P-Values for Decision Making in Testing Hypotheses Hypotheses Testing Concerning Mean of One Population Hypotheses Testing Concering Mean of Two Population Size of samples in Hypotheses Testing on Mean Hypotheses Testing concerning Single Proportion Hypotheses Testing concerning Two Proportion Hypotheses Testing concerning Variance Simple Linear Regression and Correlation Introduction to Linear Regression Model Line Fitting Model Least Square Method Properties of Least Squares Estimation Method Inference Concerning the Regression Coefficients Prediction Analysis of Variance Approach to evaluate quality of linear regression estimate Correlation Multiple Linear Regression Model and Non Linear Regression Model Introduction Estimation of Regression Coefficients Linear Regression Model in Matrix Notation (Related to Least Square Approach in Linear Algebra) Properties of Least Squares Estimation Method (represented in matrix notation). Inferences in Multiple Linear Regression Choice of a Fitted Model through Hypotheses Testing Categorical or Indicator Variables Model Selection and Model Checking Cross Validation Analysis of Variance (ANOVA) Technique. ; Basic Tools of Numerical Analysis Systems of Linear Algebraic Equations Eigenproblems Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Numerical Differentiation and Difference Formulas Numerical Integration Systems of Linear Algebraic Equations Introduction Properties of Matrices and Determinants Direct Elimination Methods LU Factorization Tridiagonal Systems of Equations Pitfalls of Elimination Methods Iterative Methods Eigenproblems Introduction Mathematical Characteristics of Eigenproblems The Power Method The Direct Method The QR Method Eigenvectors Other Methods Nonlinear Equations Introduction General Features of Root Finding Closed Domain (Bracketing) Methods Open Domain Methods Polynomials Pitfalls of Root Finding Methods and Other Methods of Root Finding Systems of Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Introduction Properties of Polynomials Direct Fit Polynomials Lagrange Polynomials Divided Difference Tables and Divided Difference Polynomials Difference Tables and Difference Polynomials Inverse Interpolation Multivariate Approximation Cubic Splines Least Squares Approximation Numerical Differentiation and Difference Formulas Introduction Unequally Spaced Data Equally Spaced Data Taylor Series Approach Difference Formulas Error Estimation and Extrapolation Numerical Integration Introduction Direct Fit Polynomials Newton-Cotes Formulas Extrapolation and Romberg Integration Adaptive Integration Gaussian Quadrature Multiple Integrals Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Ordinary Differential Equations Classification of Ordinary Differential Equations Classification of Physical Problems Initial-Value Ordinary Differential Equations Boundary-Value Ordinary Differential Equations One-Dimensional Initial-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Initial-Value ODEs The Taylor Series Method The Finite Difference Method The First-Order Euler Methods Consistency, Order, Stability, and Convergence Single-Point Methods Extrapolation methods Multipoint Methods Summary of Methods and Results Nonlinear Implicit Finite Difference Equations Higher-Order Ordinary Differential Equations Systems of First-Order Ordinary Differential Equations Stiff Ordinary Differential Equations One-Dimensional Boundary-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Boundary-Value ODEs The Shooting (Initial-Value) Method The Equilibrium (Boundary-Value) Method Derivative (and Other) Boundary Conditions Higher-Order Equilibrium Methods The Equilibrium Method for Nonlinear Boundary-Value Problems The Equilibrium Method on Nonuniform Grids Eigenproblems. ; Introduction to Signal and System Introduction to Signal Continuous-Time System Discrete-Time System System Interconnection System Properties Discrete-Time and Continuous-Time LTI System Discrete-Time LTI System Impulse Response Convolution Sum Continuous-Time LTI System Impulse Response Convolution Integral Properties of LTI System Commutative Property Associative Property Distributive Property LTI System without and with Memory Invertibility Causality Stability Representation of System using Differential and Difference Equations Fourier Analysis on LTI System The relationship between the convolution (multiplication) operation in time domain and the multiplication (convolution) operation in frequency domain LTI system response to exponential complex and the concept of Eigen function LTI system frequency response, condition on Fourier transform of system LTI impulse response (Bounded Input Bounded Output) Frequency Shaping Filter Frequency Selective Filter LTI System characterized by Linear Differential Equation with constant coefficient Laplace Transform (First Part) Introduction to Laplace Transform The relationship between Fourier and Laplace Transform Region of Convergence and Representation of the Laplace Transform on the S-plane Laplace Transform and Rational Function Pole and Zero Properties of Region of Convergence Laplace Transform (Second Part) Analysis and Synthesis Equation of Laplace Transform Inverse Laplace Transform on Rational Function Partial Fraction Expansion Properties of Laplace Transform Unilateral Laplace Transform Analysis of Continuous-Time LTI System using Laplace Transform Analysis of Causal and Non-Causal LTI System Analysis of LTI System Stability Analysis of LTI System characterized by Linear Differential Equation with Constant Coefficient Frequency Response Analysis using Bode Plot Discrete Signals and Sampling Process (Signal and System, Oppenheim Bab 7) Discrete Signals: Overview Sampling Theory, Nyquist Theorem, and Impulse-Train Sampling Signal Reconstruction from Digital Samples based on Interpolation The effect of Under sampling: Aliasing Discrete-Time Processing of Continuous-Time Signal Discrete Time Fourier Series Fourier Series Representation of Discrete-Time Signals Properties of Fourier Series of Discrete-Time Signals Discrete Time Filtering Discrete Time Fourier Transform (DTFT) DTFT of Aperiodic Signals DTFT of Periodic Signals Properties of DTFT Duality Analysis of Discrete Signal and LTI System in Time and Frequency Domain Time Domain Analysis: FIR and IIR System, Correlation of Discrete-Time Signal Frequency Domain Analysis of Discrete Time Signal and LTI System. ; Data Communications, Data Networking and Internet Protocol Architecture, TCP/IP and Internet-based Applications Data Transmission Transmission Media Signal Encoding Techniques Digital Data Communication Techniques Data Link Control Protocols Multiplexing Spread Spectrum Circuit Switching and Packet Switcing Asynchronous Transfer Mode Routing in Switched Networks Congestion Control in Data Networks Cellular Wireless Networks Local Area Networks Overview High-Speed LANS Wireless LANs Internetwork Protocols Internetwork Operation Transport Protocols. ; Overview of Objects Oriented Programming Designing OOP Solutions: Identifying the Class Structure Designing OOP Solutions: Moodelling the Object Interaction Creating Classes Implementing Object Collaboration Encapstulation of Data Inheritance and Specialization Implementing the Data AccesssLayer Organization of Object-Oriented Code Foduntation of Adaptive Code SOLID code. ; Introduction Course description Components of a Computer System Development of Computer Architecture Computer System Performance Performance Parameters Amdahl’s Law Benchmarking Central Processing Unit Architecture Processor Architecture Instruction Set Instruction Set Architecture Variety of Operations, Operand, and Addressing RISC Architecture Instruction Pipeline The Concept of Pipelining Pipeline Hazards Architecture memory The Hierarchical memory Concept Main memory Cache memory Virtual memory External memory Input / Output Architecture I/O Interface I/O devices I/O Module CPU Communication Techniques Programmable I/O Interruption Direct Memory Access Operating System & I/O devices Paralel Architecture Parallelism in Uniprocessor Superscalar Architecture VLIW Architecture Multiprocessor Shared Memory Multiprocessor Message Passing Multiprocessor. ; Measurement, Uncertainty and Linear Regression Measurement and Uncertainty Significant Figures Linear Regression Center of Mass and Moment of Inertia of Rigid Body Determining the Center of Mass of a Rigid Body Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Calculation Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Experiment Wave Optics Determining Laser Wavelength (Using Ruler Diffraction and/or Diffraction Grating) Determining Track Spacing (Pitch) of Unrecorded CD and DVD Resistance, Capacitance, Inductance and Electromagnetic Induction Introduction to Electrical Measuring Equipment: Multimeter and LCR Meter Determining the Resistivity of a Conductor Determining the Dielectric Constant of a Material Determining the Inductance of a Coil Dependency between Induced Voltage and Turn Ratio AC Circuit Introduction to Electrical Measuring Equipment: Oscilloscope RC Circuit RL Circuit RLC Circuit Black Box (Determining Components' Type and/or Value) Magnetic Field, Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Field: Helmholtz Coil Magnetic Force: Homopolar Motor Electromagnetic Induction: Homopolar Generator Vector Addition and Static Equilibrium Vector Addition Concept Equilibrium of Point Masses System Equilibrium of Rigid Bodies System Dielectric Breakdown Breakdown Voltage (DC) of Dielectric Material Breakdown Voltage (AC) of Dielectric Material. ; Introduction Definition of Field Relation between Field and Force Vector Addition and Multiplication Concept of Field and Vector Calculus Vector Calculus of Electromagnetic Field Line Integral, Surface Integral and Volume Integral fo Vector Calculus Coordinate Systems: Cartesian, Cylindrical and Spherical Coordinate Transformation Electric Field and Potential Coulomb's Law Electric Field due to Point Charge Electric Flux due to Point Charge Point, Line, Surface and Volume Charges Electric Flux through a Surface Line Integral for Vector Electric Field Electric Flux Density (D) Gauss' Law, Volume Charge Density and Divergence Laplace and Poisson Equations Energy in Electric Field Electric Potential, Absolute Potential and Potential Difference Response of Electric Material in Electric Field Boundary Condition Electric Current Free Electron inside Electric Material Electric Current and Current Density Ohm's Law Joule's Law Conductivity of Electric Material Magnetic Field Theory Biot-Savart's Law Ampere's Law Curl and Stoke's Theorem Magnetic Flux and Flux Density Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Force due to Current Element Ampere's Force Magnetic Force and Torque Magnetic Materials Magnetization Magnetic Boundary Condition Magnetic Circuit Magnetization Curve and Hysteresis Ampere's Law in Magnetic Circuit Magnetic Core with Air Gap Multi Turn Coil Self Inductance Mutual Inductance Time Dependent Magnetic Field and Maxwell's Equations Introduction Faraday's Law Eddy Current Maxwell's Equations Transmission Line Transmission Line Propagation Transmission Line Equation (Telegrapher's Equation) Lossless Propagation Sinusoidal Voltage Complex Sinusoidal Wave Phasor Low Loss Propagation Power Transmission Wave Reflection Voltage Standing Wave Ratio (VSWR) Transmission Line with Limited Length Uniform Plane Waves Wave Propagation in Free Space Poynting Vector Wave Polarization. ; Database environment Modeling data in organization Enhanced ER diagram Logical database design Physical database design Structure query language Database application development Datawarehouse Data quality and integration Database administration Distributed database. ;; Introducing about the concept of microprocessor, definition of microcontroller and microcontroller system. Explained about the types of microprocessors from the architectural side (harvard and von-neumann), set of instructors (RISC and CISC), as well as number of bits (8, 16, and 32-bit). Review of binary, octal, hexadecimal, simple-number operation and introduction of the integrated vision system based on Code Vision in C. Introduction minimal system on ATmega microcontroller, addressing (addressing), and inputoutput (IO). Communication systems commonly used in microcontroller systems include RS-232, RS-485, Zig-bee, and bus communication in the industry. Introduction pulse width modulation (PWM) includes its generation mechanism, its benefits, and its type. Convert analog to digital (analogue to digital converter). Use of Code-Vision for port programming. The result is observed by simulation. Recognize ADC system of ATmega microcontroller. Can understand the design of ADC system program. Know the internal and external interruption system of ATmega microcontroller system. Can design interrupt handling routine. Recognize serial communication system and PWM. Can design serial communication program and PWM generation. Can design an electronic system for interfacing microcontroller system with other peripherals outside microcontroller system. ; Preliminary Searching for exploring alternative solutions Expert system Representation of knowledge: rules and logic Knowledge Representation: semantic network Machine learning: nearest neighbor and decision tree Data mining techniques Prologue Arithmetic, List, & Predicate Calculus Tree structure and graph NLP and Machine translation. ; Basic mathematical graphics -Dimensional graphics transformation -Dimensional graphical transformation Graphics Programming with OpenGL Viewing and 3-Dimensional Projection Lighting and Shading Ray-Tracing Concept. ; Overview of computer netwok OSI Reference Model and TCP/IP model. Application layer function and protocol Transport layer function and protocol Network layer function and protocol IP Addressing Subnetting Data link layer characteristic Routing protocol Wide area network Virtual LAN Wireless LAN Computer network trend. ; Introduction: Problem Solving Methodology Modeling Process Computational errors Calculus Growth Accelerated motion Machine Learning Modeling Simulation Technique. ; Overview of Operating System Basic Structure of Computer System Operating System Structure Process Description and Control Threads, SMP, and Microkernel Mutual Exclusion and Synchronization Deadlock and Starvation Memory Management Virtual Memory Uni Processor Scheduling Multiprocessor and Real Time Scheduling Disc Scheduling File Management Operating System Case Study. ; Product, role evolution and software characteristics Process in software engineering Supporting processes, methods and tools in SE Various process models in SE Product and process in SE Modeling a", 'Rekayasa Kecerdasan Artifisial - Pengantar Sistem Persamaan Linier (SPL), Gauss, Gauss Jordan, Invers matrix Determinan Vektor Dot Product, Proyeksi orthogonal Cross Product, Luas segitiga, Persamaan bidang Persamaan Parametrik, Simetrik, Transportasi Linier Kombinasi linier, Merentang, Basis General Solution Basis ruang kolom, ruang baris dan diri sendiri, Basis Ortogonal, Gram Schimt, Koordinat basis baru Eigen value, Eigen vektor. ; Sistem bilangan real, nilai mutlak, grafik persamaan dan garis, persamaan linear [1] Matematika 1,Bab 1, Hal. 1 – 18 Bilangan kompleks dan Teorema De Moivre [1] Matematika 1, Bab 2, Hal. 19 – 30 Matriks dan operasinya, operasi baris elementer dan matriks invers [1] Matematika 1, Subbab 3. 1 dan 3. 2,hal: 31 – 42 Sistem persamaan linear, determinan, minor, kofaktor dan aturan Cramer. [1] Matematika 1,Subbab 3. 3-3. 5, hal:42 – 63 Nilai eigen dan vektor eigen. [1] Matematika 1,Subbab 3. 6, hal: 63 –67 Function definition and notation, operations on functions [1]Mathematics 1,Sections 4. 1 and 4. 2,hal: 69 – 80, Grafik fungsi, sifat-sifat grafik fungsi dan fungsi invers. [1]Matematika 1,Subbab 4. 3-4. 5, hal:80 – 100 Pengantar notasi limit, penghitungan limits, limit di tak- hingga. [1] Matematika 1,Subbab 5. 1-5. 3, hal:101 - 124 Kekontinuan fungsi. [1] Matematika 1,Subbab 5. 4, hal: 124– 134 Garis singgung dan laju perubahan, fungsi turunan, diferensiasi. [1]Matematika 1,Subbab 6. 1-6. 3, hal:135 – 155, Aturan rantai dan diferensiasi implisit. [1]Matematika 1,Subbab 6. 4, hal: 156-164 Laju-laju yang berkaitan [1] Matematika 1,Subbab 7. 1, hal: 165– 174 Selang naik dan selang turun, kecekungan fungsi, ekstrim relatif, uji turunan pertama dan kedua[1]Matematika 1,Subbab 7. 2-7. 3, hal:174 – 190, Grafik polinomial dan fungsi rasional, nilai maksimum dan minimum suatu fungsi [1]Matematika 1,Subbab 7. 4-7. 5, hal:191 - 211 Aplikasi masalah maksimum dan minimum. [1] Matematika 1,Subbab 7. 6, hal: 212– 236 Integral. [1] Matematika 1,Bab 8, hal: 237 –297. ; Penjelasan Rancangan Pembelajaran (RP), Perkembangan komputer sampai saat ini, Komponen- komponen komputer, Sistem operasi dan bahasa pemrograman, Proses menjalankan program dalam bahasa C, Penyelesaian masalah sederhana menggunakan metode pengembangan perangkat lunak, Isu-isu etik berkaitan dengan komputer dan pemrograman [Hanly bab 1 - hal 33, Deitel kata pengantar - hal xxi] Pengenalan bentuk umum bahasa pemrograman C dan elemen-elemen dasar dalam sebuah program, Pemahaman pentingnya menulis dokumentasi program, Penggunaan tipe data dan perbedaan antara tipe data int, double, dan char, Cara mendeklarasikan variabel, Perintah penugasan (assigment statement) untuk mengubah nilai variabel, Ekspresi aritmatika dalam bahasa C Standar input /output, String format, Penggunaan file untuk input / output, Kesalahan sintaks, kesalahan run-time, dan kesalahan logika. [Hanly bab 2 - hal 65] Pembuatan program dari informasi yang sudah ada (outline), Fungsi standar (fungsi pustaka), Perancangan top- down dan bagan terstruktur, Fungsi tanpa argumen, Fungsi dengan argumen [Hanly bab 3 - hal 127] Struktur kontrol, Kondisi, Perintah (statement) IF, Perintah-perintah IF dengan perintah majemuk, Langkah-langkah pengambilan keputusan dalam algoritma, Nested IF staments dan keputusan multi alternatif, Perintah SWITH [Hanly bab 4 - hal 193] Perulangan (loop) dalam program, Perhitungan dalam loop menggunakan perintah WHILE, Perhitungan jumlah atau perkalian dalam loop, Perintah FOR, Perulangan berkondisi (conditional loops), Perancangan perulangan, Perulangan bersarang (nested loop), Perulangan perintah DO-WHILE dan flag- controlled, Studi kasus (case study) [Hanly bab 5 - hal 255] Pointers dan operator tidak langsung (inderection operator), Fungsi dengan parameter output, Pemanggilan fungsi dengan parameter input/output, Jangkauan indentifier (nama- nama yang digunakan untuk variabel, konstanta, dan fungsi), Formal ouput parameters as actual arguments, Studi kasus [Hanly bab 6 - hal 337] Referensi dan deklarasi array, Subskrip/index array, Penggunaan loop untuk akses yang berurutan, Penggunaan elemen array sebagai argument fungsi, Argumen-argumen array, Array paralel dan tipe enumerasi, Array multidimensi [Hanly bab 7 - hal 397] Dasar string, Fungsi pustaka string: assignment and substings, Longer Strings: Concatenation and Whole-Line Input, Perbandingan (comparison) strings, Arrays of Pointers, Pengoperasian karakter (character operations), Konversi string-ke- bilangan dan bilangan-ke-string, Studi kasus [Hanly bab 8 - hal 475] Sifat rekursif, Melacak (tracing) fungsi rekursif, Fungsi-fungsi matematika rekursif, Studi kasus [Hanly bab 9 - hal 541] Tipe struktur yang dibuat sendiri (user- defined structure types), Data tipe terstruktur sebagai parameter input/output, Fungsi-fungsi yang menghasilkan tipe data terstruktur, Penyelesaian masalah dengan tipe-tipe terstruktur, Array paralel dan array terstruktur [Hanly bab 10 - hal 591] File input/ouput: tinjauan ulang dan pembelajaran lanjutan, File biner, Studi kasus:pencarian pada basis data (database) [Hanly bab 11 - hal 649] Penggunaan Abstraksi untuk mengelola kompleksitas, Pustaka personal: header files dan implementasinya, Storage classes, Fungsi yang bersifat umum [Hanly bab 12 - hal 685] Pointer dan struktur data dinamis [Hanly bab 13 - hal 725]. ; Logika Teori Himpunan Relasi dan Fungsi Algoritma Baris dan Deret Fungsi Pembangkit dan Rekuren penjabaran: Konsep Logika proposional dan penggunaan operator logika pada proposisi, Konsep ekuivalensi pada logika proposional, Konsep predikat dan fungsi proposisi, Proses quantification (penggunanaan quantifier pada proposisi), Konsep aturan penentuan kesimpulan dan penggunaannya, Konsep aturan penentuan kesimpulan untuk quantified statements dan penggunaannya, Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep dasar metode pembuktian atau cara membuktikan, Penggunaan metode pembuktian pada beberapa permasalahan Metode pembuktian bentuk implikasi: direct proof, indirect proof, vacuous proof, trivial proof, proof by contradiction, proof by cases, proof for equivalence Metode pembuktian bentuk quantifier: metode contructive dan non-constructive, uniqueness pembuktian counter example Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep himpunan (relasi antar himpunan, power set dan cartesian product), Macam-macam operasi himpunan, Prinsip inklusi- eksklusi Konsep fungsi pada himpunan, Macam-macam fungsi, Tentang invers dan komposisi fungsi sehari-hari, Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep induksi matematis, metode pembuktian dengan induksi matematis fungsi rekursi, himpunan rekursi dan struktur, struktur induksi, generalisasi induksi, algoritma rekursi, pembuktian kebenaran algoritma rekursi, rekursi dan iterasi. Pembahasan tugas dan latihan soal Definisi dan notasi relasi, Relasi pada himpunan, Sifat-sifat relasi. ; OS/Overview of Operating Systems OS/Operating System Principles OS/Scheduling and Dispatch OS/Memory Management OS/Security and Protection OS/Virtual Machines OS/Device Management Penjabaran: Review materi gambaran sistem komputer (perangkat keras dan perangkat lunak komputer, Pengenalan perintah-perintah dasar LINUX Proses: konsep proses, state proses, manajemen proses, context switching, interaksi antar proses dan sistem operasi, Implementasi proses di LINUX (programming) Interprocess Communication (IPC): konsep IPC, race condition, critical region, pipe, shared memory, message queue, Implementasi pipe, shared memory, message queue di LINUX (programming) IPC: semaphore, Implementasi semaphore di LINUX (programming), Daemon: konsep daemon, implementasi daemon di LINUX (programming) Deadlock: prinsip- prinsip deadlock, pendeteksian & penanganan deadlock, penghindaran & pencegahan deadlock, permasalahan deadlock Memori: manajemen memori, memory partitioning, swapping Threads: konsep thread, arsitektur mikrokernel Threads: konsep proses & thread, multithreading, state thread, Implementasi thread di LINUX Memori Virtual: konsep memori virtual, paging, segmentation, algoritma page replacement, algoritma alokasi, Perbandingan manajemen memori di LINUX & Windows Manajemen file: konsep file sistem, organisasi dan akses file, direktori file, file sharing, manajemen memori sekunder, pengamanan file system, LINUX Virtual File System, Windows File System Multiprocessor Schedulling: konsep penjadwalan multiprocessor, penjadwalan real- time, Perbandingan penjadwalan pada LINUX dan Windows I/O: prinsip perangkat keras & perangkat lunak I/O, I/O buffering, penjadwalan disk, I/O: RAID, disk cache, Perbandingan konsep I/O pada UNIX, LINUX, dan Windows. ; IM/Database Systems IM/Data Modeling IM/Relational Databases IM/Query Languages penjabaran: Data, informasi dan pengetahuan, Konsep basis data Himpunan dan relasi, Pemodelan konseptual, Pemodelan fisik Normalisasi Data Definition Language, Data Manipulation Language Kueri Sederhana, Aggregasi, Kueri Bersarang Aljabar relasional Studi kasus perancangan dan pembuatan basis data. ; Fungsi Transenden, diferensial dan integralnya. Teknik integrasi dan Integral tak wajar. Aplikasikan integral tertentu pada luas bidang datar, volume benda, Panjang busur dan luas kulit benda putar, pusat massa, penerapan teorema Guldin. Sistem koordinat kutub dan persamaan parametrik, sketsa grafiknya, dan aplikasinya. Kekonvergenan barisan dan deret tak hingga, dan menghitung jumlah deret tak hingga yang konvergen, deret Taylor dan deret Maclaurin Penjabaran: Fungsi logaritma & eksponensial. [1] Subbab 1. 1(hal 1-29) Fungsi Invers Trigonometri [1] Subbab 1. 2 (hal 33-49) Fungsi Hiperbolik [1]Subbab 1. 3 (hal54-63) Teknik Integrasi [1] Subbab 2. 1hal: 69-86 Teknik Integrasi [1] Subbab 2. 2-2. 3 hal: 86-104 Integrasi Numerik [1]Subbab 3. 1(hal. 107-121) Integrasi Tak Wajar dan Limit Bentuk Tak tentu [1]Subbab 3. 2-3. 3(hal. 121-144) Luas antara Dua Kurva [1]Subbab 4. 1(hal. 145-151), Menghitung Volume Benda Putar [1]Subbab 4. 2(hal. 153-165) Panjang kurva dan luas permukaan [1] Subbab 4. 3-4. 4 (hal: 168-175) Titik Berat [1]Subbab 4. 5(hal. 176-189) Persamaan Parametrik [1]Subbab 5. 1(hal. 191-200), Grafik dalam Koordinat kutub[1] Subbab 5. 2-5. 3 (hal: 204 -220) Luas dan Volume dalam Koordinat Kutub [1]Subbab 5. 4(hal. 222-229), Garis Singgung dan Panjang Busur di Koordinat Kutub [1]Subbab 5. 5(hal. 231-235), Barisan Tak Hingga [1]Subbab 6. 1(hal. 237-245) Deret Takhingga dan Uji Konvergensi [1]Subbab 6. 2-6. 3(hal. 247-265) Deret Pangkat. Deret Taylor dan Maclaurin [1] Subbab 6. 4(hal. 268-279), Differensiasi dan Integrasi Deret Pangkat [1] Subbab 6. 5(hal. 281-288). ; Ruang Sampel, Ruang Kejadian dan Peluang, Formula Bayes. Variabel Random, Fungsi Padat Probabilitas diskrit dan Kontinu, tunggal dan gabungan. Ekspektasi dan Korelasi Estimasi parameter populasi tunggal dan multi. Uji Hipotesis dan ANOVA Penjabaran: Konsep dasar statistika dan pengukuran Pengertian statistika Metode pengukuran populasi dan sampel parameter dan statistik ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran distribusi frekuensi Kaitan statistika dengan bidang informatika Percobaan Random, Ruang sampel dan ruang Kejadian Konsep Ruang Sampel dan Ruang Kejadian Percobaan Random Menghitung banyaknya anggota ruang sampel dan titik kejadian dengan prinsip perkalian dan penjumlahan Permutasi, Kombinasi dengan berbagai variasinya Kejadian saling lepas (Mutually Exclussive) dan Kejadian saling bebas (Independent) Menghitung probabilitas suatu kejadian Kejadian dengan titik kejadian diskrit dan kontinu Konsep Probabilitas Menghitung probabilitas suatu kejadian untuk diskrit dan kontinu Probabilitas kejadian independent, dependent Variasi probabilitas dari kejadian diskrit dan kontinu Menghitung probabilitas dengan aturan bayes Kejadian bersyarat dan Probabilitas Bersyarat Probabilitas Bayes Manfaat pendekatan Bayes untuk peningkatan kualitas estimasi/probabilit as Aturan Bayes yang diperluas Contoh-contoh penggunaan aturan Bayes dan kaitannya dengan MK bidang informatika Perhitungan Probabilitas berkaitan dengan VR Transforamasi titik kejadian kepada Variabel Random (VR) VR Diskrit dan VR Kontinu Menghitung Probabilitas dari Kejadian yang dinyatakan dengan VR Fungsi padat probabilitas diskrit dan kontinu Distribusi Kumulatif Diskrit dan Kontinu Fungsi Padat Gabungan dan Fungsi Distribusi Marginal Kovariansi dan Korelasi Kejadian Bersyarat dengan VR Perhitungan Probabilitas Bayes dengan VR Fungsi Padat Probabilitas Diskrit Khusus Pengertian fungsi padat probabilitas diskrit khusus Distribusi Uniform diskrit Distribusi Hipergeometrik Distribusi Bernoulli, Binomial Distribusi Geometrik Distribusi Binomial Negatif Distribusi Poisson Pendekatan antar distribusi diskrit Penggunaan tools R untuk visualisasi berbagai distribusi dan perhitungan distribusi Fungsi Padat Probabilitas Kontinu Pengertian fungsi padat probabilitas kontinu khusus Distribusi Uniform Kontinu Distribusi Normal Pendekatan probabilitas diskrit kepada distribusi Normal Disrtribusi Gamma dan Keluarganya (Eksponensial, Erlang, Chi-Square) Distribusi t Distribusi F Distribusi Sampling Random Sampling Distribusi Sampling Mean Distribusi Sampling Variansi Teorema Limit Central Estimasi titik dan Estimasi Confidence Interval Estimasi Mean Estimasi Variansi Estimasi Proporsi Penggunaan tools Contoh-contoh aspek praktis Uji Hipotesis untuk satu dan dua populasi Konsep Uji Hipotesis Satu Sampel Uji Mean Uji Variansi Uji Proporsi Dua Sampel Uji Selisih Mean Uji Perbandingan Variansi Uji selisih Proporsi Uji Sampel Berpasangan Penggunaan tools Analisis Variansi Anova Satu Arah Anova 2 Arah Uji perbedaan mean untuk lebih dari 2 grup. ; The concept of artificial intelligence versus human intelligence The fundamental mathematical and logical ideas behind AI Expert systems Problem-solving by search Metaheuristic optimization Role of data science and machine learning in artificial intelligence Testing artificial intelligence systems penjabaran: What is intelligence? Apakah kecerdasan? - The concept of “intelligence” Konsep "kecerdasan" - Differences between Weak AI and Strong AI Perbedaan antara KA Lemah dan KA Kuat - An overview of the history of AI Tinjauan sejarah KA - Examples of today’s real-world applications of AI Contoh aplikasi KA dunia nyata saat ini Artificial intelligence and society Kecerdasan artifisial dan masyarakat - Social questions around AI research and development Pertanyaan sosial seputar penelitian dan pengembangan KA - The impact of AI on the government Dampak KA bagi pemerintah - Ethical implications of AI Implikasi etis dari KA - The challenges and opportunities of AITantangan dan peluang AI Artificial intelligence in the 21st century Kecerdasan artifisial di abad ke-21 - The current trajectory of AI applications and possible future development Trek aplikasi KA saat ini dan kemungkinan pengembangan di masa mendatang - The challenges posed by the development of AI Tantangan yang ditimbulkan oleh pengembangan KA - The relationships of AI with sustainable development Hubungan antara KA dan pembangunan berkelanjutan - Ethical implications of developing new intelligence Implikasi etis dari pengembangankecerdasan baru Systems and agents Sistem dan agen - Modelling an AI agent mathematicallyMemodelkan agen AI secara matematis - Implementing an approximate agent function Menerapkan fungsi agen perkiraan - Differentiating between types of AI agents Membedakan antara jenis agenKA Logic and language Logika dan bahasa Formal mathematical proofs versus typical arguments Pembuktian matematis formal versus argumen khusus Design of formal mathematical languages Desain bahasa matematika formal Proving questions in mathematical languages Pembuktian pertanyaan dalam bahasa matematika Undecidable proofs and undecidability in computer science Bukti yang tidak dapat diputuskan dan ketidakpastian dalam ilmu komputer Incompleteness of mathematical language Ketidaklengkapan bahasa matematika Expert systems Sistem pakar - Definition of expert systems Definisi sistem pakar - Architecture of an expert system Arsitektur sistem pakar - Knowledge bases and inference engines Basis pengetahuan dan mesin inferensi - The relevance of a user interface Relevansi antarmuka pengguna - The advantages and disadvantages of expert systems Kelebihan dan kekurangan sistem pakar Problem solving by search (1) Pemecahan masalah dengan pencarian (1) - Search algorithm terminologies Terminologi algoritma pencarian - Properties of search algorithms Properti algoritma pencarian - Types of search algorithms Jenis algoritma pencarian - Uninformed search algorithms Algoritma uninformed search - Informed Search Algorithms Algoritma informed search Problem Solving and Search (2) Pemecahan masalah dengan pencarian (1) - Adversarial Search - Mini-Max Algorithm - Alpha-Beta Pruning Metaheuristics optimization Optimasi metaheuristik - What is optimization? Apa itu pengoptimalan? - Optimization algorithms Algoritma pengoptimalan - Characteristics of metaheuristics Karakteristik metaheuristik - A brief history of metaheuristics Sejarah singkat metaheuristik Hill climbing - Overview of hill climbing algorithm Tinjauan algoritma mendaki bukit - Variants Varian - Practical issues with SA Masalah praktis dengan SA - Applications Aplikasi Simulated Annealing (SA) - What is annealing? Apa itu anil? - Overview of SA algorithm Tinjauan algoritma SA - Selecting the parameters Pemilihan parameter - Practical issues with SA Masalah praktis dengan SA - Applications Aplikasi Genetic Algorithm (GA) Algoritma Genetika - Overview of GA algorithm Tinjauan algoritma GA - The building block hypothesis Hipotesis blok bangunan - Limitations Keterbatasan - Variants Varian - Problem domains Domain masalah Data science and artificial intelligence Data sains dan kecerdasan artifisial - A definition of data science Definisi data sains - The relationship between data science and AI Hubungan antara data sains dan KA - Machine learning and Weak AI Pembelajaran mesin dan KA Lemah - Autoencoders Autoencoder - Tasks amenable to AI automation in data science Tugas yang dapat menerima otomatisasi KA dalam data sains Machine learning and artificial intelligence Pembelajaran mesin dan kecerdasan artifisial - Defining machine learning Mendefinisikan pembelajaran mesin - The different types of machine learning Berbagai jenis pembelajaran mesin - Common applications of machine learning in real applications Aplikasi umum pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata Testing artificial intelligence systems (1) Menguji sistem kecerdasan artifisial (1) - The importance of systems testing Pentingnya pengujian sistem - The challenges of maintaining AI systems - Tantangan memelihara sistem KA - Unintended outputs when redeploying AI systems Output yang tidak diinginkan saat menerapkan kembali sistem KA Testing artificial intelligence systems (2) Menguji sistem kecerdasan artifisial (2) - Ethical dilemmas Dilema etika - The problem of adversarial inputs Masalah adversarial inputs - A guide to testing strategies Panduan untuk menguji strategi Wrap-Up and Final Review Penutup dan Tinjauan Akhir. ; Tipe Data Abstrak Struktur Data Linier: Stack dan Queue Struktur Data Non-Linier: Tree Algoritma Sorting dan Searching Hash Table penjabaran: Introduction, concept of storage, arrangement Pointer, Struct Singly/Doubly Linked List Stack: Array, Linked List (STL), Problem pada Stack Queue: Array, Linked List (STL), Problem pada Queue Binary Search Tree Tree Traversal Problem pada Tree Graph: Representation, Traversal Problem pada Graph, MST, Disjoint Set, Implementasi Graph pada array, linked list dan STL Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort Heap Sort, Radix Sort Sequential Search: Linear Search, Interval Search: Binary Search Jump Search, Interpolation Search Hash Table, Dictionary. ; NC/Introduction NC/Networked Applications NC/Reliable Data Delivery NC/Local Area Networks NC/Resource Allocation NC/Mobility NC/Routing And Forwarding penjabaran: Manfaat jaringan komputer, Perangkat keras, dan perangkat lunak jaringan, Perbandingan model OSI dan TCP/IP, Sejarah internet, dan standarisas i jaringan. Domain name system (DNS), e-mail, world wide web, Konsep dasar konfigurasi DNS, DHCP, web serverdan proxy Layanan pada lapisan transport, Elemen pada protokol lapisan transport, Protokol transport sederhana, Protokol transport UDP dan TCP dan permasalahan pada kinerja lapisan transport Permasalahan pada desain lapisan jaringan, dan algoritma routing, Algoritm a congestion control, quality of service, internet workingm Lapisan network pada internet Permasalahan pada desain lapisan data link, dan deteksi dan koreksi kesalahan, Protokol dasar lapisan data link, protokol sliding window, verifikasi protokol, dan contoh protokol data link, Konsep kemamanan jaringan, Dasar teori komunik asi data, wireless, satelit, Public switched telephony, mobile telephon y system, network management. ; Dasar-dasar graf meliputi: komponen graf, tree, lintasan dan Sirkuit Optimasi dasar pada graf meliputi: lintasan terpendek, minimum spanning tree, Traveling Salesman Problem, dan Chinese Postman Problem Konsep graf lanjut meliputi: planaritas, pewarnaan graf, pencocokan graf, dan konektivitas. Optimasi graf lanjut meliputi: Penjadwalan, Permasalahan Penugasan Person, dan Maximum Bipartite Matching penjabaran: Dasar-dasar graf meliputi: komponen graf tree lintasan dan Sirkuit lintasan terpendek minimum spanning tree Traveling Salesman Problem Chinese Postman Problem Dasar-dasar graf lanjut meliputi: planaritas pewarnaan graf pencocokan graf konektivitas Permasalahan Penjadwalan, Permasalahan Penugasan Person Maximum Bipartite Matching. ; Pengenalan Dasar-dasar Keamanan Informasi Enkripsi Klasik Enkripsi Blok Simetris: AES dan Mode Operasi Enkripsi Stream Simetris: RC4 dan Generator Angka Pseudorandom Enkripsi Asimetris: RSA dan Diffie Hellman Key Exchange Fungsi Hash Tanda Tangan Digital Infrastruktur Kunci Publik. ; AL/Basic Analysis AL/Algorithmic Strategies AL/Fundamental Data Structures and Algorithms AL/Advanced Computational Complexity AL/Advanced Data Structures, Algorithms, and Analysis penjabaran: Contoh masalah yang membutuhkan analisa algoritma Pseudocode algoritma Kompleksitas strategi dan analisis rancangan: solving recurrences (relasi rekurensi, model rekursif, analisa kompleksitas rekursif: pohon rekursi, subsititusi, master theorema) strategi dan analisis rancangan: sorting (Insertion Sort & Quicksort) strategi dan analisis rancangan: sorting (Insertion Sort), studi kasus rekursi strategi dan analisis rancangan: sorting (Merge Sort & Quick Sort) strategi dan analisis rancangan: Greedy concept, Interval Covering, Minimum Spanning Tree strategi dan analisis rancangan: Activity Selection, Huffman Codes, Job Scheduling Problem strategi dan analisis rancangan: Dynamic Programming Top Down, Bottom Up strategi dan analisis rancangan: Longest Increasing Subsequence, Knapsack, Coin Change strategi dan analisis rancangan: Graph, shortest paths in weighted graphs strategi dan analisis rancangan: Topological Sort, Bipartite Graph. ; Pendahuluan & Memulai Eclipse IDE untuk Pemrograman Java Eclipse IDE: Debugging, Classes dan Objects, Types, Berbagai kondisi dan perulangan, Latihan-latihan Array, ArrayList & Scanner. Exception dan I/O Javadoc, Testing & Objects, Interface Inheritance Collection & Generics Graphical User Interface (GUI), Penangan Event & Inner Class Kontrol akses & polymorphism, Pemrograman GUI & pola desain MVC Collections: Lanjutan & Immutability Thread, race & deadlock-livelock Socket & Proyek Tim penjabaran: Pemahaman mengenai Capaian Pembelajaran Lulusan (CPL) yang dibebankan pada kuliah ini Pemahaman mengenai Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) Pemahaman tentang kebutuhan teknis Pemahaman tentang penilaian & rencana evaluasi Pemahaman tentang rencana pembelajaran Mengapa menggunakan Java? Hasil survei dari bahasa pemrograman Java: Sejarah, unduh dan instalasi Java: Memulai pemrograman Eclipse: IDE untuk pemrograman Java Mengapa menggunakan Eclipse? Pengunduhan Eclipse Instalasi Eclipse Menjalankan Eclipse Eclipse: Workspace & projects Eclipse: User Interface Eclipse: Java Perspective Program yang pertama Menjalankan program Java di luar Eclipse Eclipse: Project, packages & import statements Eclipse: Exporting & importing projects Eclipse: Source Navigation Eclipse: Tautan Package Explorer dengan editor Debugging: Apakah itu? Debugging: Dukungan Breakpoints: Mengeset Breakpoints: Contoh Debugger: Memulai Debug: Button, Perspective Eksekusi program Breakpoints view Evaluasi variable Penugasan variable: Pengubahan saat debugging Menampilkan variable: formatter detil Java class dasar Operasi bilangan & Aritmatik Strings: Untuk apa? Konvensi Penamaan variable Komentar Komentar sebaris Komentar satu blok Class dan obyek Getters, Setters & pengetesan Pengetesan JUnit Tipe bilangan primitive Integers Bilangan floating point Tipe yang lain Kondisi & perulangan: if, switch, perulangan dengan while dan for Latihan: permasalahan untuk luas lingkaran, konversi, investasi Semua tentang array Array String: contoh Array: pengalamatan dan pembacaan Penyingkatan Array Input ArrayList Getter, Setter dan metode yang lain Perulangan & kondisi denga ArrayList Array atau ArrayList? Exception I/O Exception: Unchecked vs Checked Class: Tinjau kembali! Constructor: Eksistensinya jamak Javadoc Menggunakan API Classes JUnit: Pengulangan JUnit Test: Contoh Method: Versinya banyak? Mengimplementasika n sebuah interface Interface: Penggunaan Interface: Contoh proyek database Interfaces dalam Java API Comparable Interfaces dalam AWT package Interfaces: Untung dan ruginya Berbagi kode Inheritance Contoh proyek database Inheritance: Aturan umum dari abstract superclasses Redefinisi metode Inheritance dari concrete classes Interfaces vs abstract classes Inheritance: Dalam Java API & contoh lain Interface: Rekap Rekursi: Rekap Rekursi: Metode pembantu Collection: Diagram Collection: Pembandingan Interface: Penggunaan Set: Contoh List: Contoh Map: Contoh Generics Wildcards Membaca file Collection: Contoh lain Java API JFrame: Pembuatan & komentar GUI: Components dan containers Container: contentPane JPanel dan JApplet Inheritance: Mendefinisikan panels Panels: Input Model event Layout Painting Colour Drawing Tipe event Membaca text dari text field Mendengarkan events Action events Item events Mouse motion events Mouse events Komponen mana yang menyebabkan event? Menangkap tipe events yang berbeda Inner classes Mengelola akses ke anggota suatu class Level action level: Ilustrasi Level akses: Tips Polymorphism Superclass & subclasses Overloading & overriding Inner class: Mengapa menggunakannya? Keyword: this Keyword: super Subclass constructor Java GUI Layout: FlowLayout, BorderLayout, BoxLayout, GridBagLayout & GridBagConstraints Pola desain MVC Iterators Iterable Modifikasi secara bersamaan Comprable & comparators Pengurutan Shallow & deep copying Mutability vs immutability Immutability: Penerapan Thread: Apakah itu? Thread: Mengapa? Parent-child: Studi kasus Parent-child baru: Studi kasus Race Parent-child: Race Race: Solusi Parent-child: Synchronized Deadlock Deadlock: Permasalahan makan malam filosof Livelock Livelock: Permasalahan berbagi sumberdaya Thread: Contoh lain Thread: Siklus hidup Producer-consumer: Studi kasus Socket: Apakah itu? Socket: Penjelasan Socket: Bagaimana cara kerjanya? Socket: Membaca dari dan menulis kepadanya EchoServer & EchoClient: Studi kasus Knock-knock: Server, protocol, klien Knock-knock: Banyak klien Knock-knock: Thread Proyek tim. ; IS/Basic Machine Learning IS/Reasoning Under Uncertainty IS/Advanced Machine Learning penjabaran: - Pengantar konsep pembelajaran mesin dan contoh penerapannya pada berbagai tipe aplikasi - Jenis-jenis pembelajaran dan algoritma pembelajaran - Tahapan umum penerapan pembelajaran mesin pada aplikasi rill meliputi praproses, ekstraksi fitur, klasifikasi atau klastering - Konsep clustering - Metode clustering k-Means - Metode clustering hierarchical - Metode evaluasi hasil clustering - Metode klasifikasi k-NN - Metode klasifikasi Naïve Bayes - Metode klasifikasi Decision Tree - Metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) - Metode klasifikasi Artificial Neural Network (ANN) Single dan Multilayer Perceptorn (MLP) - Metode klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN) - Metode klasifikasi Recurrent Neural Network (RNN). - Metode evaluasi akurasi, precision, recall, F1-score. - Contoh penyelesaian problem riil menggunakan metode clustering dan klasifikasi. - Analisis kinerja metode clustering dan klasifikasi. - Metode Reinforcement Learning (RL) - Contoh penerapannya pada suatu aplikasi. ; IS/Basic Knowledge Representation and Reasoning IS/Reasoning Under Uncertainty IS/Advanced Representation and Reasoning penjabaran: - Pengantar konsep Fuzzy Logic dan penggunaannya dalam sistem berbasis aturan - contoh sistem kontroler. - Definisi fuzzy logic - Linguistic variables - Aplikasi dan contoh fuzzy logic - Crisp vs fuzzy set,membership function - Struktur kontroler: fuzzification, inference mechanism, defuzzification, rules, mamdani implication function - Pemilihan studi kasus - Pemilihan metode Fuzzy yang digunakan - Input dan output - Representation of uncertain information - Bayesian networks - Markov networks - Evidence propagation in probabilistic networks - Learning of probabilistic networks - Revision of probabilistic networks - Decision Graphs and Influence Diagrams - Causal Networks - Pemilihan studi kasus - Implementasi metode Bayes Network yang digunakan - Input dan output - Pengantar Algoritma genetic (GA) - definisi kromosom - mutation - crossover - fitness - selection - contoh TSP - Pengantar Ant colony optimization (ACO) - Algoritma - Contoh TSP - Pengantar Particle swarm optimization (PSO) - Algoritma - Variant - Contoh kasus. ;; Exploratory data analysis (EDA) Preprocessing Classification Imbalanced classes Association rule & sequential pattern analysis Clustering Anomaly detection penjabaran: Pengantar data mining - Definisi dan manfaat data mining - Tahapan data mining - Contoh aplikasi data mining Definisi dan karakteristik data: - Definisi data - Tipe-tipe atribut pada data - Variasi jenis data - Karakteristik Data Eksplorasi data: - Definisi eksplorasi data - Deskripsi statistik data - Visualisasi data Praproses data: - Tahapan praproses data - Data cleaning - Data integration - Data reduction - Data transformation & discretization Classification: - Metode Ensemble - Bagging, Bosting, Stacking, Random Forest Class imbalance: - Konsep class imbalance problem - Cost matrix - Undersampling - Oversampling Asociation rule: - Apriori - FPGrowth Sequential pattern analysis: - Generalized Sequential Pattern Clustering: - Konsep clustering - Culster Validity - DBScan - Prototype based - Density based - Graph based Deteksi anomali: - Model based dan model free - Statistical approach - Proximity based - Clustering based - Reconstruction based. ; Software Process dan Software Process Model Analisis kebutuhan perangkat lunak Pemodelan kebutuhan perangkat Lunak penjabaran: Roger S Pressman chapter 1,2, Ian Sommerville chapter 2 Macam macam model proses Tahapan SDLC pada setiap mdel proses Kelebihan dan kekurangan setiap model proses Proses rekayasa kebutuhan Kebutuhan Perangkat Lunak: - Kebutuhan bisnis - Kebutuhan Fungsional - Kebutuhan nonfungsional - Pemodelan kebutuhan fungsional - Kasus penggunaan dan Spesifikasi kasus penggunaan - Diagram aktivitas Arsitektur perangkat lunak, Gaya Arsitektur, Perancangan Arsitektur Pemodelan obyek: - Diagram kelas - Diagram sekuens Pengujian perangkat lunak - Pengujian kotak putih - Pengujian kotak hitam - Pengujian integrasi. ; Sistem Grafika, Elemen-elemen Grafika 3D Grafika 2D: Piksel, Sistem Koordinat, Warna, Bentuk, Transformasi 2D Grafika 2D: Pemodelan Hierarkis, HTML Canvas Graphics WebGL/Three. js: Programmable pipeline, GLSL WebGL/Three. js: Image textures, Transformasi 2D Grafika 3D dengan WebGL/Three. js: Transformasi 3D, Lighting, Material Grafika 3D dengan WebGL/Three. js: Textures, Framebuffers, WebGL Extensions Dasar pemrograman grafika berbasis game engine seperti Unity3D Lighting dan rendering di game engine seperti Unity3D Sistem kamera di game engine seperti Unity3D Pemodelan objek di game engine seperti Unity3D Elemen Interaksi di game engine seperti Unity3D Shading language (HLSL) di game engine seperti Unity3D penjabaran: Sistem Grafika, Elemen-elemen Grafika 3D Grafika 2D: Piksel, Sistem Koordinat, Warna, Bentuk, Transformasi 2D Grafika 2D: Pemodelan Hierarkis, HTML Canvas Graphics WebGL: Programmable pipeline, GLSL WebGL/Three. js: Image textures, Transf'], - ["Ilmu Komputer - Sistem persamaan linear dan solusinya, Eliminasi Gauss-Jordan (Operasi Baris Elementer), matriks dan operasi matriks, rank matriks, sifat-sifat operasi matriks. Invers matriks, matriks elementer dan metode mencari invers matriks. Jenis-jenis matriks, Determinan: menghitung determinan menggunakan reduksi baris, Sifat-sifat Determinan, Ekspansi kofaktor, Aturan Cramer. Vektor-vektor di Ruang Euclid, operasi vektor, norm, jarak dua vektor, hasil kali titik, proyeksi, hasil kali silang di R3. Transformasi linear pada Ruang Euclid, sifat-sifat transformasi linear. Sub ruang, kombinasi linear, bebas linear, tak bebas linear, vektor pembangun, basis, dimensi, nilai eigen, vektor eigen, ruang karakteristik, diagonalisasi. ; Peranan Algoritma di Komputasi, Pengantar Analisis Algoritma Cara menghitung kompleksitas berdasarkan banyaknya looping Cara menghitung kompleksitas berdasarkan fungsi rekursi (substitusi balik, pohon rekursi, dan metode master) Pertumbuhan fungsi (growth of function) Notasi asimtotik Analisis probabilitas Analisis pada struktur data tree Analisis pada divide and conquer Analisis pada greedy method Analisis pada pemrograman dinamis Analisis pada beberapa algoritma berkaitan dengan graf (shortest path, MST, Network flow) Analisis pada beberapa algortima sorting Analisis pada Geometri Algorithm Memoisasi NP complete. ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path: Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Introduction: (a)Principals of forming languages and automata, (b) Concept of languages, and operations on languages, (c) Regular languages and expressions Deterministic and Non Deterministic Finite Automata: - Regular languages accepted by finite automata - Finite Automata accepting regular languages Context-Free Grammar (CFG), and regular CFG: Finite Automata accepting languages generated by regular CFG, and vice versa Pushdown Automata (PDA): (a) PDA accepting languages generated by CFG, (b) CFG generating languages accepted by PDA Turing Machines: Language accepted by Turing Machine. ; Introduction Academic papers Scientific credibility and repository Sentences, phrase, and clauses Active, passive, writing essay Paragraph types, transitional words Algorithms and Equation Table, Figure and Graph Bibliography tools Literature Review & Plagiarism Ethics Presenting Research. ; Understanding and reading materials written in English Describing data in the form of essay Writing opinions, arguments, describing problem and combine all of them in the form of essay Preparing for academic presentation Academic discussion. ; Pengenalan basis data (teknologi basis data, penggunaan, riset-riset di basis data, big data, dll. ) Model data: a) Model Entity-Relationship. b) Model relasional. c) Model semi terstruktur. d) Model graf Model ER: a) Konsep model ER. b) Pemodelan data dalam ER. c) Diagram ER. d) Cardinality Model relasional: a) Struktur model relasional. b) Database schema. c) Konsep tentang kunci Aljabar relasional: a) Operasi-operasi dasar aljabar relasional. b) Operasi joint. c) Contoh kasus dan penyelesaiannya SQL: a) data definition language. b) data manipulation language. c) operasi dasar pada data. d) operasi komposit. e) data aggregation f) contoh kasus dan penyelesaiannya Advanced SQL: fungsi, prosedur, trigger. Dekomposisi dan normalisasi: a) Konsep functional dependency. b) Update anomaly. c) Lossless vs lossy decomposition. d) Normalisasi (1NF, 2NF, 3NF, BCNF) Transaksi: konsep transaksi, manajemen transaksi Data warehousing: a) Pengenalan data warehouse: Schemes, OLAP. b) Pengenalan data mining. c) Contoh kasus XML NoSQL. ; Integral tak tentu: sifat-sifat, rumus dasar Integral per bagian Integral fungsi trigonometri Integral fungsi Pecah rasional Substitusi variabel Integral tertentu Classification of DEs (ordinary/partial, first/second/third.. oder, linear/non-linear, homogeneous/non- homogeneous), boundary values First-order linear ODE and integrating factor General theory of of higher order ODE Second order linear ODE with constant coefficients, homogenous and non hom Variation of parameters & undetermined coefficients Laplace transform. ; Jaringan komputer dan Internet: Internet, network edge, network core, packet-switching network, delay, loss, throughput, protocol layer and service models, history. Application Layer: networked applications, web dan HTTP, Email, DNS, P2P, Video Streaming, Socket Programming. Transport Layer: services, mux dan demux, UDP, Principles of reliable data transfer, TCP, congestion control. Network Layer: router, IP, algoritma routing, OSPF, BGP, ICMP. Link dan Physical Layer: error detection and correction, multiple access links and protocols, switched LANs, link virtualization, signal encoding. Wireless and Mobile Networks: WiFi, Cellular, Addressing dan routing, mobile IP. Multimedia Networking: applications, streaming video, VoIP, protocols, network support for multimedia. ; Pengenalan Kecerdasan Artifisal Intelligent Agent (Agen Cerdas) Solving Problems by searching: Informed Searching Search Problems by searching: Uninformed Searching (konsep dan aplikasinya) Knowledge Representation Sistem Pakar (pengenalan, arsitektur, agenda) Pemrosesan bahasa alami (NLP) Pengenalan pola, pembelajaran mesin. ; Modul implementasi dengan software development tool terstruktur (monolitik) dan tidak terstruktur Modul implementasi dengan software development tool scrum Modul Studi kasus dan lingkup proyek Modul implementasi spesifikasi data modelling (database, SQL, back end) Modul implementasi UI (front end) Modul implementasi spesifikasi, algoritma, prosedur, proses, fitur, managemen data. Modul implementasi spesifikasi, algoritma, prosedur, proses, fitur, managemen transaksi. Modul pengujian data, modul pengujian unit proses Modul pengujian proses interaksi dan integrasi sistem Presentasi project. ; Kewirausahaan sistematis, Peluang Inovasi: hal yang tak terduga, ketidaksesuaian, kebutuhan proses, struktur industri dan pasar, demografi, perubahan persepsi, pengetahuan baru Tim pelengkap dan menciptakan budaya inovatif Riset pasar primer dan sekunder yang mendalam, pilih pasar tepi pantai, dan hitung ukuran Total Addressable Market (TAM). Identifikasi asumsi lompatan: nilai dan hipotesis pertumbuhan sebuah startup Membangun-mengukur-mempelajari umpan balik sebagai metode ilmiah untuk spiral menuju pengujian dan memverifikasi asumsi lompatan-keyakinan Mendesain dan mengembangkan Produk yang Layak Minimum (MVP) untuk memasuki fase build loop umpan balik build-ukur-pelajari secepat mungkin. Uji MVP dengan pengguna awal, kumpulkan masukan, dan terapkan analitik yang dapat ditindaklanjuti untuk mengarahkan atau memutar MVP menuju Produk yang Layak (VP). Eksperimen uji terpisah (atau A / B) untuk mengevaluasi variasi yang berbeda dari fitur MVP atau VP Identifikasi mesin pertumbuhan yang berbeda (misalnya, mesin pertumbuhan viral dan berbayar) untuk menentukan kesesuaian pasar produk dan mencapai bisnis yang berkelanjutan. Jenis Pivot (mis., Zoom in, zoom out, segmen pelanggan, dan pivot mesin pertumbuhan). Merancang model bisnis, menetapkan kerangka kerja harga, menghitung Nilai Umur (LTV) dari pelanggan yang diperoleh, dan menghitung Biaya Akuisisi Pelanggan (COCA). Nilai perusahaan pra-pendapatan dan pasca-pendapatan. Membedakan antara metrik perusahaan yang berbeda (misalnya, rasio harga terhadap pendapatan dan laba atas aset), jenis saham, obligasi, ekuitas, dan hutang Proses pembiayaan modal ventura dan kumpulkan uang untuk memulai dengan cara yang benar] Menerapkan akuntansi akrual dan menafsirkan tiga laporan keuangan inti, yaitu, neraca, laporan laba rugi, dan laporan arus kas. ; Konsep keamanan informasi dan komunikasi. pengantar kriftografi Kriptografi klasik, one-time-pad. Enkripsi simestris, block cipher, Algoritma Faistel, AES Pseudorandom number generator, stream cipher. Block cipher modes of operations Algoritma asimetris. RSA, Diffie Hellman, Ellective curve Fungsi hash kriptografik, SHA-2, SHA-3, penggunaan fungsi hash pada block chain. Message authentication codes dan Tanda tangan digital Kriptografi berbasis lattice Manajemen dan distribusi kunci. Serangan-serangan terhadap data dan privasi, pabrikasi, penyadapan, pemalsuan, virus, spyware, worm Keamanan sistem dan jaringan, serangan terhadap sistem dan jaringan, Spam, phishing, botnets, denial of service, firewall, bastian host, DMZ. Prinsip dasar keamanan web, keamanan aplikasi web, keamanan konten, manajemen sesi. ; Logika Proposisional: (a) Kalimat Deklaratif. (b) Deduksi Natural: Aturan-aturan Deduksi Natural, Aturan- aturan Turunan dan Ekuivalensi-ekuivalensi yang bisa dibuktikan. (c) Logika Proposisional sebagai Bahasa Formal’ (d) Semantik Logika Proposisional: Arti Konektif-konektif Lojik, Soundness Logika Proposisional dan Completeness Logika Proposisional. Logika Predikat: (a) Kebutuhan Bahasa yang lebih Kaya. (b) Logika Predikat sebagai Bahasa Formal: Term, Formula, Variabel-variabel Bebas dan Terikat, dan Substitusi. (c) Teori Pembuktian dari Logika Predikat: Aturan-aturan Deduksi Natural dan Ekuivalensi-ekuivalensi Kuantifaier. (d) Semantik dari Logika Predikat: Model, Semantics Entailment dan Equality Semantics. Aljabar Bool: (a) Aksioma-aksioma, (b) Teorema-teorema Dasar, (c) Sifat-sifat Aljabar Bool, (d) Fungsi-fungsi Bool, (d) Bentuk-bentuk Standar dan Kanonik, (e) Gerbang-gerbang Lojik. Penyederhanaan Fungsi-fungsi Bool: (a) Penyederhanaan Menggunakan Identitas Aljabar Bool. (b) Peta Karnaugh. (c) Penyederhanaan Menggunakan Peta Karnaugh. (d) Kondisi-kondisi Don't care. (e) Penyederhanaan dengan Metode Tabulasi. (f) Perhitungan Prime Implicant. (g) Pemilihan Prime Implicant. ; Pembuktian induktif: prinsip induksi, induksi kuat, well-ordering principle. Struktur-struktur dasar: himpunan, barisan, relasi, fungsi, dan matriks. Relasi ekuivalensi dan partial order: relasi biner, image dan inverse image, relasi ekuivalensi, partisi, partial order, total order, perkalian relasi, pembatasan relasi. Graf berarah: path, graph berarah acyclic, topological sorting, penjadwalan task paralel, Dilworth's lemma. Graph dan tree: definisi, jenis-jenis, isomorphism, handshaking lemma, connectivity, tree, spanning tree. Pengantar teori bilangan: keterbagian dan aritmatika modular, representasi bilangan bulat dan algoritma, bilangan prima dan pembagi bersama terbesar, penyelesaian kongruensi, aplikasi kongruensi, kriptografi. Jumlahan dan kalian: closed-form, pendekatan dan asimptotik, jumlahan geometrik dan jumlahan geometrik tak hingga, metode integral, jumlahan ganda, pendekatan Stirling. Rekurensi: guess-and-verify, plug-and-chug, rekurensi divide-and-conquer, rekurensi linier, metode master, metode Akra-Bazzi. Pencacahan (counting): dasar-dasar pencacahan, prinsip pigeonhole, permutasi dan kombinasi, koefisien binomial dan identitas, permutasi dan kombinasi diperumum, pembangkitan permutasi dan kombinasi, inklusi- eksklusi, aplikasi inklusi-eksklusi. Generating function: ordinary generating functions, operasi-operasi, barisan Fibonacci, pencacahan dengan generating function. Sistem aljabar: group, ring, field. ; Analitik vs numerik dan pengertian error Mencari solusi dari persamaan linear (Gauss Jordan, LU dekomposisi, metode iterasi, Cholesky) Interpolasi menggunakan polinomial dan ekstrapolasi Fitting data (regresi linear dan non linear) Mencari titik optimum dari persamaan non linear satu variabel dan multivariabel (modifikasi newton method, gradient descent, conjugate gradient) Mencari titik potong persamaan non linear (metode biseksi, newton, dan secant) Deret Taylor dan metode beda hingga untuk mencari turunan Penyelesaian sistem differensial biasa (Metode Euler, Heun, dan Runge Kutta) Integral (metode trapesium, Simpson, kuadratur) Penyelesaian sistem differensial parsial Sistem eigen dalam matriks. ; Pengertian program, perangkat lunak, produk bisnis. Pendekatan atau paradigma pengembangan perangkat lunak Pendekatan, metode pengembangan terstruktur (spesifikasi analisis kebutuhan, perancangan data dan proses) Pendekatan, metode pengembangan iteratif / berorientasi produk (metode prototipe, metode RAD) Pendekatan, metode pengembangan agile, scrum, hybrid. Review pendekatan, metode berorientasi objek Pendekatan, metode pengujian perangkat lunak Studi kasus penyusunan proposal proyek perangkat lunak Presentasi proposal proyek. ; Pengantar: a. Konsep penelitian, b. Konsep-konsep metode saintifik Jenis-jenis penelitian Langkah-langkah penelitian: Studi literature, Perumusan masalah, Desain penelitian, Evaluasi Data: Jenis-jenis data, Karakteristik data, Pemrosesan dasar Integritas akademik: Aspek hukum dan sosial, Isu etika dan profesional, Plagiarisme dan scientific misconduct lainnya, Menghindari plagiarisme Menulis review paper Menulis proposal skripsi dan skripsi Menulis publikasi hasil penelitian. ; Abstraksi: ide-ide besar arsitektur komputer, di bawah program, teknologi untuk membangun prosesor dan memori, kinerja, power wall, peralihan dari uniprosesor ke multiprosesor, benchmarking Intel Core i7. Instruksi dan bahasa komputer: operasi perangkat keras komputer, operan perangkat keras komputer, bilangan signed dan unsigned, representasi instruksi pada komputer, operasi logika, instruksi untuk membuat keputusan, mendukung procedure dalam perangkat keras komputer, komunikasi eksternal, pengalamatan RISC-V untuk wide immediates dan wide addresses, paralelisme dan instruksi: sinkronisasi, menerjemahkan dan memulai program. Prosessor: konvensi logic design, membangun datapath, skema implementasi sederhana, overview pipelining, datapath dan kontrol berpipeline, data hazard: forwarding versus stalling, control hazard, exception, paralelisme level instruksi. Memori: teknologi memori, dasar-dasar cache, mengukur dan meningkatkan kinerja cache, hierarki memori terandalkan, kerangka kerja umum untuk hierarki memori, menggunakan finite state machine untuk mengendalikan cache sederhana, paralelisme, dan hierarki memori: koherensi cache. Prosessor paralel: kesulitan membuat program pemrosesan paralel, SISD, MIMD, SIMD, SPMD, dan vektor, multithreading perangkat keras, multicore dan multiprosesor memori bersama lainnya, pengenalan GPU, cluster, komputer skala warehouse, multiprosesor, pengenalan topologi jaringan multiprosesor, benchmark multiprosesor dan model kinerja. ; Pengenalan machine learning, learning types: supervised learning, semi-supervised learning, unsupervised learning Data exploration and acquisition Regression Linear Classification: single layer perceptron, gradient descent, activation function, backpropagation Training objectives, performance evaluation, validation Decision tree Nearest neighbour model, Naïve Bayes Support Vector Machine Overfitting and Regularisation Ensemble and Boosting Unsupervised Learning: Hierarchical clustering, Density based clustering. ; Sejarah munculnya Deep Learning, perbedaan antara jaringan syaraf tiruan tradisional, misalnya Learning Vector Quantization (LVQ), Self Organization Map (SOM) dan Single Layer Perceptron (SLP) dengan deep learning Multi Layer Perceptron, backpropagation Arsitektur Deep Neural Network, termasuk diantaranya penjelasan terkait softmax, cross entropy loss function, relu yang digunakan pada DNN Komputasi dari algoritma pembelajaran Deep (Deep learning computation), diantaranya seperti batch normalization, layer and block, hyperparameter, initialization Traditional CNN (AlexNet) dan Modern CNN (GoogleNet, Inception) Recurrent Neural Network (RNN), Gate Recurrent Unit (GRU), Long Short Term Memory Pengenalan Reinforcement learning. ; Ukuran gejala pusat (mean, median, modus, kuartil, desil, persentil) Ukuran dispersi (variansi, standar deviasi) Regresi (linear dan non linear regresi) Korelasi Histograms & random variables Fungsi distribusi ( Continuous distributions (uniform, triangular, beta, normal, log-normal, exponential, gama), Discrete distributions (binomial, geometric, hypergeometric, multinomial, negative binomial, Poisson)), central limit theorem, Student's T & chi-square distributions Uji hipotesis (estimasi mean dan variansi, testing hipotesis biner, significance testing) Bayesian Statistical Inference: Bayesian inference and the posterior distribution, point estimation, hypothesis testing, and the MAP rule, Bayesian least mean squares estimation, Bayesian linear least mean squares estimation. ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path: Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Pengantar basis data dan Rancangan basis data menggunakan ERD Data Definition Language: Data Manipulation Language Operator join: 1. Inner join 2. Straight join 3. Left (outer) join 4. Right (outer) join Sub Query: 1. Penggunaan Klausa having dalam Sub Query 2. Kesalahan dalam Sub Query 3. Penggunaan operator In Procedure: 1. Stored Procedure Variables 2. Stored Procedure Parameters 3. IF Statements 4. Case Statements Function dan Trigger Problem Solving dan Normalisasi 1. Pendahuluan 2. Bentuk 1NF, 2NF, 3NF 3. Contoh kasus normalisasi 4. Keuntungan dan kelemahan normalisasi No SQL Pemrograman database (untuk me-retrive database). ; Compiler vs interpreter dan cara kerjanya Pengantar Computational Thinking dan Algoritma Macam tipe data dan deklarasi variabel Operasi aritmetik dan logika Percabangan dan Perulangan Struktur Data Dasar: array, struct, strings, pointer dan file Pengantar Fungsi: definisi, variabel lokal dan global, parameter fungsi Fungsi Rekursif Algoritma Sorting Sederhana: Buble Sort, Insertion Sort, Selection Sort Algoritma Sorting Lanjut: Quick Sort, Merge Sort Algoritma Searching: Binary, Sequensial dan Hashing Problem Solving. ; Micro-Architecture Level: Describe units at the micro-architecture level, Mic-1 Micro Architecture, Micro and word-control instructions, Control memory. ISA Level for IJVM Machine: Explain the ISA level instruction format, IJVM instruction set, IJVM machine architecture, compilation of Java to IJVM. Micro-programming: Explain about micro-instructions, implementation of IJVM using Mic-1, implementation of ISA instructions. Designing Micro-architecture level: Explain the design at the level of micro-architecture with the aim to increase the speed of processor execution, Micro-architecture using prefetch method, Micro-architecture using Pipeline. Performance improvement: Explain how to improve system performance by using memory caches, handling branching problems in the pipeline architecture, and instruction-issue-policy and register-renaming methods. Multi-level Machine: Explain what is mean by a Multi-level Machine and its development, understanding of the Organization and Architecture of computers, an explanation of multilevel machines, the development of computer architecture and an explanation of the family of computers. Computer System Organization: Explain the organization of units in a computer system, namely the organization of the processor (CPU) and the implementation cycle of instructions, the organization of main- memory and storage, input / output structures and I / O control. ; Ruang sampel dan probabilitas: himpunan, model probabilistik, probabilitas bersyarat, teorema probabilitas total dan aturan Bayes, independesi, pencacahan. Variabel acak diskrit: konsep dasar, fungsi kepadatan probabilitas (PDF), fungsi variabel acak, ekspektasi, mean, dan varians, PDF gabungan dari beberapa variabel acak, pengkondisian, independensi. Variabel acak umum: variabel acak kontinu dan PDF, fungsi distribusi kumulatif (CDF), variabel acak normal, PDF gabungan dari beberapa variabel acak, pengkondisian, aturan Bayes kontinu, distribusi turunan, kovarian dan korelasi, ekspektasi dan variansi bersyarat, transformasi, jumlahan acak dari sejumlah variabel acak independen. Teorema limit: ketidaksetaraan Markov dan Chebyshev, hukum lemah dari bilangan besar, konvergensi dalam probabilitas, teorema limit pusat, hukum kuat dari bilangan besar. Proses Bernoulli dan Poisson. Rantai Markov: rantai Markov waktu-diskrit, klasifikasi state, perilaku steady-state, probabilitas absorpsi dan perkiraan waktu absorpsi, rantai Markov waktu-kontinu. Inferensi statistik Bayesian: inferensi Bayesian dan distribusi posterior, estimasi titik, pengujian hipotesis, dan aturan MAP, estimasi kuadrat rata-rata terkecil Bayesian, estimasi kuadrat rata-rata terkecil linear Bayes. Inferensi statistik klasik: estimasi parameter klasik, regresi linier, pengujian hipotesis biner, pengujian signifikansi. ; Dalam mata kuliah ini, mahasiswa menyusun proposal skripsinya dan mempresentasi-kannya di depan dosen penguji. ; Managemen proyek perangkat lunak Proposal proyek perangkat lunak Studi kasus dari perusahaan Studi kasus dari lab riset Studi kasus dari pemerintahan Presentasi proposal proyek Presentasi progres proyek Presentasi final proyek. ; Combinational logic (design procedure, adders, subtractors, code conversion, analysis procedure, multilevel NAND circuits, multilevel NOR circuits, exclusive OR functions) MSI and PLD components (binary adder and subtractor, magnitude comparator, decoders and encoders, multiplexers, ROM, programmable logic array, programmable array logic) Synchronous sequential logic & finite state diagrams (flip-flops, triggering flip-flops, analysis of clocked sequential circuits, state reduction and assignment, flip-flop excitation tables, design procedure, design of counters) Registers, counters, and the memory units (registers, shift registers, ripple counters, synchronous counters, timing sequences, RAM, memory decoding, error correcting codes) Register transfer and microoperations (register transfer language, register transfer, bus and memory transfer, arithmetic microoperations, logic microoperations, shift microoperations, arithmetic logic shift unit) Basic computer design (instruction codes, computer registers, computer instructions, timing and control, instruction cycle, memory reference instructions, input-ouput and interrupt, complete computer description, design of basic computer, design of accumulator logic) Microprogrammed control (control memory, address sequencing, microprogram example, design of control unit). ; Overview: sistem pengoperasian, struktur sistem Operasi. Manajemen proses: proses, thread & concurrency, penjadwalan CPU. Sinkronisasi proses: tool sinkronisasi, contoh, deadlock Manajemen memori: memori utama, memori virtual. Manajemen storage: struktur penyimpanan massif, sistem I/O. Sistem file: interface, implementasi, internal. ; Mahasiswa melakukan penelitian dan menyusun laporannya menjadi sebuah skripsi. Mahasiswa mempresentasikan dan mempertanggungjawabkan hasil penelitiannya pada ujian skripsi di hadapandosen penguji. Pada saat ujian skripsi, mahasiswa harus telah mendapatkan nilai lulus untuk mata kuliah Proposal Skripsi dengan topik yang sama. ; Pada mata kuliah ini mahasiswa dengan bimbingan dosen pembimbing mempresentasikan hasil penelitian skripsi, sebelum mengajukan ujian sidang skripsi yang dihadiri oleh para mahasiswa yang sedang mengambil mata kuliah tugas akhir skripsi. ; Sistem synchronous dan asynchronous pada sistem terdistribusi Algoritma untuk pertukaran informasi/komunikasi Algoritma untuk mendeteksi dan mengatasi kegagalan komunikasi atau kegagalan proses Algoritma untuk menjaga performa (load balancing) Algoritma untuk menjaga keamanan Pemrograman paralel dengan multithreading Pemrograman paralel dengan message passing Pemrograman paralel dengan CUDA Pengubahan algoritma serial menjadi paralel dan cara mengukur performanya. ; Motivasi computational thinking VUCA World Konsep Dasar Computational thinking ICT Literacy & Ethics Problem formulation dan design thinking Problem solving Algoritmic thinking. ; Pendahuluan: Pengertian, sejarah, dan peran (aplikasi) grafika komputer Sistem grafik: Hardware (perangkat masukan, keluaran, interaksi, memori, CPU, GPU) dan software (rendering pipeline, graphics API) Pemrograman grafik dasar: Pembuatan GUI, framework GUI, model event-driven Sistem koordinat dan primitif geometri 2D (titik, ruas garis lurus, elips, kurva Bezier, teks) Transformasi 2D (penskalaan, rotasi, translasi), komposisi transformasi, transformasi affine Window dan viewport, clipping dan zooming Sistem koordinat dan primitif geometri 3D (titik, ruas garis lurus, segitiga, segi empat, poligon, elipsoid, surface dan nurbs) Transformasi 3D (penskalaan, rotasi, yaw, pitch, roll, translasi), komposisi transformasi, transformasi pandang (transformasi kamera) Kamera dan proyeksi, rasterisasi, hidden surface removal dan z-buffer Pencahayaan (lighting) Animasi, teknik frame-by-frame, animasi berbasis waktu, interpolasi Pengayaan: (a) Model objek 3D: Properti geometrik dan mesh 3D, properti tampilan dan tekstur. (b) Pemodelan hirarkis dan berorientasi objek. (c) Desain grafis. (d) Fraktal. (e) Aneka kasus: Skybox, height-map dan terrain, billboarding, particle systems, shader, bump-map, deteksi tumbukan. Proyek akhir. ; Dalam kuliah ini, mahasiswa akan belajar mengenai topik-topik terbaru di bidang Algoritma dan komputasi. Seperti Automatik Komputasi, AR-VR-Metaverse, Aplikasi funssional programmaing, aplikasi aktif komputasi, aplikasi komputasi parallel, penerapan bahasa unity untuk game, musik dan lagu, aplikasi pengembangan GUI dengan Thinter, automatic decision, dan lainnya. Mahasiswa dapat memlih dari topik-topik atau kasus yang akan diperlajari didalam daftar acuan, atau tema lainnya. ; Stochastic gradient descent dan pengembangannya Flower Pollination Algorithm Ant Colony Algorithm article Swarm Optimization Simulated Annealing Optimisasi pada SVM Nelder-Mead dan Levenberg Marquadt Interior point method Tunning performa dari algoritma optimisasi (regularisasi, dll). ; Motivasi pengolahan citra digital dan aplikasinya Human visual system Dasar-dasar citra digital: pembentukan citra, akuisisi citra, digitalisasi citra Model warna dan hubungan ketetanggaan antar pixel Peningkatan kualitas citra: spatial domain, frequency domain Segmentasi citra: berbasis piksel, berbasis region, berbasis fitur Pengolahan citra secara morfologi processing Representasi dan deskripsi citra digital Interpretasi citra digital Proyek akhir. ; Pengantar penglihatan komputer dan aplikasinya: Augmented reality, Surveillance system, traffic monitoring Review pengolahan citra digital: ruang warna, peningkatan kualitas citra, ekstraksi fitur, represetasi fitur Akuisisi dan augmentasi data citra: akuisisi data, augmentasi data, pra pemrosesan data Lokalisasi dan deteksi objek: sliding windows dengan template matching, deteksi objek berbasis fitur, background subtraction (kamera statik dan bergerak) Klasifikasi objek pada citra digital: binary classification, multiclass classification, image & shape analysis Pengenalan dan identifikasi objek: face recognition, person re-identification, person attribute identification, scene recognition Penelusuran objek: berbasis template matching, Kalman Filter, Multiple Camera Tracking Object Behavior Analysis: Optical Flow, Spatial and Temporal Motion Analysis Pengantar rekonstruksi tiga dimensi: Key point Detector, Image Stitching, Calibration and Visual Geometry, Structure from motion Vision-based intelligent project. ; Program Linear Permasalahan transportasi dan penugasan Optimasi model jaringan Pemrograman bilangan bulat Peramalan Pemrograman non linear Teori game Analisis pengambilan keputusan Permasalahan antrian Permasalahan inventori. ; Konsep dasar teori probabilitas: (a) Variabel random diskrit, (b) Fungsi pembangkitan, (c) Distribusi-distribusi probabilitas: Distribusi Geometrik, Distribusi Poisson, Distribusi Eksponensial, Distribusi Erlang dan Proses Poisson Model antrian: (a) Notasi Kendall, (b) Laju okupasi, (c) Ukuran-ukuran kinerja, (e) Hukum Little Analisis antrian tunggal Analisis jaringan antrian Simulasi dasar: Simulasi kejadian diskrit. Pemodelan sistem-sistem kompleks Pengenalan software simulasi Membangun model simulasi valid Verifikasi model simulasi. ; Membahas tema-tema penelitian dan pengembangan pada bidang Algoritma dan komputasi. ; Pengantar: sistem formal, metode formal, verifikasi dan validasi formal, berbagai metode untuk verifikasi formal. Pemodelan sistem yang reaktif: transition systems, program graphs, dan channel systems. Verifikasi property linear-time yang reguler: bahasa omega-regular, Büchi automata, pencarian nested depth- first. LTL model checking: sintaks, semantik, automata, algoritma model checking. CTL model checking: sintaks, semantik, CTL vs LTL, algoritma model checking. Model checker untuk LTL dan CTL: SPIN. ; Pengenalan Algoritma Genetika, Overview proses dalam algoritma, siklus algorima genetika sederhana, teorema skema holland. Pengkodean Algoritma Genetika, Overview operator-operator algoritma genetika. Proses Seleksi, Case Study. Proses Cross Over, Case Study. Proses Mutasi, Case Study. Algoritma Genetika Hybrid Aplikasi: Schedulling, Bin Packing Problem, networking, Minimum Spanning Tree, Knapsack Problem Project: Implementasi Algoritma Genetika Trend research pada Algoritma Genetika. ;; Pengenalan konsep biomolekular. Data in bioinformatics, Next generation sequencing technology Pairwise sequence alignment with indels. Pairwise sequence alignment without indels. Bio database searching Multiple sequence alignment dengan CLUSTAL Multiple sequence alignment dengan hidden markov model. ; Dalam kuliah ini, mahasiswa akan belajar mengenai topik-topik terbaru di bidang sistem cerdas. ; Pengenalan (Fuzzy vs Crisp) Himpunan fuzzy. Sifat-sifat himpunan fuzzy. Operator pada himpunan fuzzy (Fungsi dan keanggotaan himpunan) Komplemen, s-norm, t-norm. Relasi fuzzy dan komposisi relasi fuzzy. Sifat-sifat khusus relasi fuzzy. Linguistik. Proposisi fuzzy. Operator logika fuzzy Implikasi fuzzy (fuzzy rule). Generalised modus ponens. Generalised modus tollens. Generalised hypothetical syllogism. Sistem inferensi fuzzy ( Fuzzifikasi dan Defuzzifikasi) Pengembangan sistem inferensi fuzzy. ; Introduction to NLP. Text classification with the perceptron. Language modelling (basic and advanced). Part-of-speech tagging (HMM and NN). Context Free Grammar and Parsing. Neural Network and recurrent neural network for NLP. NLP Application. ; Konsep dan komponen pengenalan pola. Teknik-teknik pengenalan pola Definisi fitur dan metode-metode ekstraksi fitur Seleksi fitur Decision making (identifikasi, clustering, klasifikasi dan verifikasi) pada suatu kasus Metode pengujian Studi Kasus: Pengenala pola untuk data text Studi Kasus: Pengenala pola untuk data 1D Studi Kasus: Pengenala pola untuk data 2D Trend research (perkembangan penelitian) terkait pengenalan pola. ; Konsep sistem pakar. Arsitektur Sistem Pakar. Representasi pengetahuan, Mesin Inferensi. Metode Forward chaining, Backward Chaining. Model dan manajemen ketidakpastian. Perancangan dan aplikasi sistem pakar. Perkembangan dan aplikasi sistem pakar di berbagai bidang. ; Sistem pendukung kegiatan manajerial. Konsep sistem pendukung keputusan. Manajemen Keputusan dalam bisnis maupun bidang lain. Kemampuan dan karaketristik Sistem Pendukung Keputusan. Komponen-komponen dasar Sistem Pendukung Keputusan. Manajemen data dalam Sistem Pendukung Keputusan. Model pembuatan keputusan dalam Sistem Pendukung Keputusan. Pembobotan dan Scoring. Model SAW, Weighted Product, profile matching, Model TOPSIS. Model AHP (Analysis Hierarchical Process). Sistem Pendukung Keputusan Kelompok (GDSS): Komputasi dan Teknologi. Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan. ; Pada kuliah ini akan mengundang para pakar atau alumni yang memiliki pengalaman dalam penelitian dan pengembangan sistem berbasis kecerdasan Artifisial (AI) pada sektor industri, pemerintahan dan akademik. ; Big data technology and infrastructures Building distributed file systems Preparing distributed data processing Data collection and data ingestion Streaming broker and data buffering Map-reduce computation framework Parallel batch processing Parallel stream processing Algorithms of data analysis over map-reduce framework Machine learning over map-reduce framework Big data vis", 'Sistem Informasi - Dasar-dasar Java: Java Development Kit (JDK), Java Runtime Environment (JRE), Kompilasi dan jalankan program Java Tipe Data Java: Deklarasikan dan inisialisasi variabel, Menggunakan Operator Aritmatika dasar untuk memanipulasi data +, -, *, /, dan%, Operator relasional ==,! =,>,> =, <, dan <=, Operator kondisional &&,., String Class: Method dan memanipulasi String Konsep Percabangan dan perulangan: percabangan (if-then dan if-then-else), Looping, Perbedaan while, dan do-while loops Debugging dan Exception Handling: Identifikasi kesalahan sintaks dan logika, penanganan eksepsi Konsep Dasar Pemrograman Berorientasi Obyek: Class, Method, Property, Attribute. ; Dasar-dasar Sistem Informasi dalam Bisnis: Definisi & Konsep Sistem Informasi, Konsep & Komponen Sistem Informasi Berbasis Komputer (Coputer-Based Information System) Sistem Informasi Bisnis: Definisi Bisnis/Organisasi, Definisi dan Karakteristik Sistem Informasi Bisnis, Peran SI dalam Organisasi Bisnis, Identifikasi Strategi Keberhasilan SI bagi Organisasi Bisnis, Ancaman dan Tantangan SI dalam Organisasi Bisnis o Electronic dan Mobile Commerce o Enterprise Systems: TPS, ERP, SCM, CRM o Information dan DSS o Knowledge Management System dan Specialized Information Systems o Tren dan Teknologi Terkini dalam Bidang Sistem Informasi. ; Konsep-konsep agen berintelegensia dan pembelajaran Model linear dan neural network Karakterisasi fitur pembelajaran dan perancangan eksperimen Unsupervised learning / fuzzy inference system Probabilistic learning SVM. ; Web Technologies Information Architecture Web Development MVC Frameworks. ; Basis Data dan Pengguna Basis Data, Konsep dan Arsitektur Basis Data, Model Data Relasional dan Batasan Basis Data Relasional, Aljabar Relasional dan Kalkulus Relasional, Manipulasi Data menggunakan SQL, Definisi Data menggunakan SQL, Query-By-Example (QBE), Teknik Pengumpulan Fakta, Desain Basis Data Konseptual untuk Model Data Relasional menggunakan ER Model dan Enhanced-ER (EER) Model, Desain Basis Data Logikal untuk Model Data Relasional, Ketergantungan Fungsional dan Normalisasi Data, Desain Basis Data Fisik untuk Model Data Relasional. ; Konsep populasi dan sampel, parameter dan statistik, inferensial dan deskriptif, sampling dan sensus Central tendency dan variansi data Konsep distribusi sampling dan confidence interval Uji hipotesis baik satu sampel maupun dua sampel Uji korelasi dan regresi Pembuatan pertanyaan kuisioner Probabilistic sampling dan non-probabilistic sampling Uji reliabilitas dan uji validitas. ; Perubahan dan manajemen perubahan, Kebutuhan dan keharusan untuk berubah, Manajemen Keluwesan (Flexibility), Manajemen dan Perilaku Organisasi, Perilaku Individu, Nilai dan Perilaku, Persepsi dan Pembuatan keputusan individu dan kelompok, Pemahaman atas kerja kelompok, Komunikasi, Kepemimpinan dan kepercayaan, Konflik dan negosiasi, Kekuasaan dan Politik, Budaya Organisasi, Teknologi dan desain kerja, Dinamika Organisasi, Perubahan organisasi dan manajemen stres, Praktek terbaik dan kerangka kerja dalam mengelola manajemen perubahan: kesadaran, keinginan, pengetahuan, kemampuan, penguatan (ADKAR), Cara Efektif Membangun Kesadaran untuk Perubahan, Cara mempengaruhi secara positif keinginan orang untuk merangkul perubahan, cara Efektif Membangun Pengetahuan pada Individu, menumbuhkan kemampuan melaksanakan perubahan, Memperkuat dan Mempertahankan Perubahan. ; Database Index: Anatomy Index, Where Condition, Join Condition, Soring and Grouping, Partial Result, Distributed Query, High Availability: Asynchronous Replication, Master – Slave Replication, Master – Master Replication, Cluster, Teknology Cache: Cache System, Message Broker: Message Queue System, Document Oriented Database: Document Oriented Database, Graph Database: Graph Database, Graph Query, FoF based Query. ; Konsep dasar manajemen rantai pasok: definisi rantai pasok dan manajemen rantai pasok, faktor pendorong, aliran dalam rantai pasok, aktivitas-aktivitas rantai pasok. Proses bisnis umum dalam manajemen rantai pasok: cakupan, proses bisnis umum, Supply Chain Operations Reference (SCOR). Proses pengelolaan permintaan: Peran pengelolaan dan peramalan permintaan, Karakteristik Peramalan, Tipe-tipe data dan jenis peramalan, Peramalan time series, instrumen manajemen permintaan. Proses perencanaan agregat: Hirarki proses perencanaan operasional, Perencana agregat dengan strategi level dan chase, Available-to promise, Persediaan dependent dengan independent demand, Pengaruh dari manajemen permintaan terhadap rencana agregat. Proses pengelolaan persediaan: Jenis persediaan dalam perusahaan, Biaya, resiko dan nilai persediaan, Klasifikasikan persediaan (ABC Classification), Ukuran kinerja manajemen persediaan, Model sederhana untuk menentukan tingkat persediaan (EOQ, ROP), Tingkat persediaan dengan memperhitungkan biaya-biaya penjual dan pembeli. Proses logistik dan pemenuhan pesanan: Menentukan tujuan pelayanan pelanggan dari sisi logistik, Perencanaan dan pemilihan transportasi, Proses pemenuhan pesanan, Manajemen pergudangan, Merencanakan jaringan logistic, Mengembangkan strategi logistic, Pertimbangan pertimbangan dalam pemenuhan pesanan dan logistic. Pengelolaan informasi dalam rantai pasok: Peran informasi dalam manajemen rantai pasok, distorsi Informasi, penyebab, cara mengurangi,mengukur distorsi informasi. Teknologi dan Sistem Informasi untuk mendukung manajemen rantai pasok: teknologi Informasi dalam rantai pasok, Infrastruktur TI, Komponen-komponen TI dalam rantai pasok, Isu-isu pengembangan TI untuk rantai pasok. ; Pendahuluan: Pengantar etika secara umum, etika dalam bisnis, dan relevansi etika terhadap teknologi informasi (TI). Pendekatan filosofis terhadap pembuatan keputusan yang beretika Etika untuk Pekerja TI & Pengguna TI: Etika dalam bisnis bagi para professional TI. Peran kepemilikan sertifikasi dan lisensi dalam memberikan legitimasi terhadap bakuan profesionalitas TI. Berbagai organisasi profesional TI dan kode etik yang menyertainya Kejahatan Komputer dan Internet: Keputusan-keputusan beretika yang harus dibuat oleh para profesional TI dan menjelaskan kebutuhan bisnis yang harus diseimbangkan pada saat berhadapan dengan isu sekuritas. Jenis-jenis kejahatan komputer dan keberadaan pelanggengnya (perpetrators) Privasi: Bagaimana penggunaan TI berpengaruh terhadap hak-hak privasi. Bagaimana informasi personal yang dihimpun oleh para pelaku bisnis menggunakan TI Kebebasan Berekspresi: Isu-isu yang ditimbulkan oleh meningkatnya penggunaan Internet sebagai alat untuk kebebasan berekspresi. Menjelaskan berbagai cara dimana kemudahan dan anonimity dimana para pengguna Internet berkomunikasi dapat menimbulkan persoalan bagi masyarakat yang secara berlawanan diakibatkan oleh cara berkomunikasi tersebut. Menjelaskan berbagai upaya dalam mengendalikan akses terhadap isi Internet yang dapat memberikan dampak negative Kekayaan Ilmiah: Mendefinisikan kekayaan intelektual (intellectual property) dan menjelaskan berbagai tingkatan proteksi terhadap kepemilikan yang dilindungi oleh hak cipta (copyright), paten, dan hukum kerahasiaan dagang. Menjelaskan beberapa isu kunci yang relevan dengan etika dalam IT, seperti plagiarisme, reverse engineering perangkat lunak, open source code, competitive intelligece gathering, dan cybersquatting Pengembangan Perangkat Lunak: Menjelaskan proses pengembangan perangkat lunak secara menyeluruh dan pentingnya kualitas perangkat lunak. Menjelaskan issu yang harus diperhatikan oleh manufaktur perangkat lunak pada saat memutuskan “how good is good enough” terhadap produk-produk perangkat lunak yang dibuat, khususnya yang berkaitan dengan perangkat lunak yang diklasifikasi sebagai “safety-critical” yang kegagalannya dapat menimbulkan kematian manusia Jejaring Sosial: Menjelaskan bagaimana masyarakat menggunakan jejaring sosial, Mengidentifikasi penggunaan bisnis yang lazim dari jejaring sosial. Membahas bagaimana berbagai isu etika yang diasosiasikan dengan penggunaan jejaring sosial Etika Organisasi TI: Membahas mengenai beberapa issu etika yang dihadapi oleh berbagai organisasi IT, termasuk persoalan yang dapat ditimbulkan oleh penggunaan pekerja nontradisional. Membahas mengenai resiko, proteksi, dan keputusan-keputusan etika yang berkenaan dengan penanganan whistle-blowing. Membahas isu etika yang dihadapi baik oleh pabrik IT maupun penggunaIT pada saat perusahaan mempertimbangkan bagaimana transisi dilakukan menuju “green computing”. Membahas kode tindak-laku (code of conduct) bagi industri elektronik dan TIK yang didesain untuk mencakup beberapa isu yang berkaitan dengan keselamatan pekerja, tanggung jawab lingkungan, dan efisiensi bisnis. ; Konsep proyek: Definisi & karakteristik proyek, produksi vs proyek, contoh proyek TI & non TI, Portofolio & program proyek. Konsep manajemen proyek: Keahlian manajemen proyek, stakeholder proyek, organisasi proyek. life circle proyek. Kerangka kerja proyek: PMBOK, Stepwise, Prince 2. Area pengetahuan proyek: Manajemen integrasi, manajemen ruang lingkup, manajemen waktu, manajemen biaya, manajemen kualitas, manajemen komunikasi, manajemen sumberdaya manusia, manajemen resiko, manajemen pengadaan, manajemen stakeholedr. Lingkungan proyek TI: Siklus hidup pengembangan perangkat lunak, stakeholder proyek TI. Peraturan & UU Proyek: Standart tariff, PP 80. Praktek mengelola proyek TI: Membuat project charter, membuat rencana proyek TI, melakukan eksekusi proyekTI, mengendaikan & menutup proyek TI. ; Konsep kualitas dan manajemen kualitas. Komponen-komponen manajemen kualitas: quality planning, quality assurance, quality control and quality improvement. Metode untuk peningkatan kualitas dan standar untuk kualitas. Konsep sasaran dalam konteks organisasi serta ancaman dalam pencapaian sasarannya. Konsep dasar risiko dan pengelolaan risiko serta pentingnya pengelolaan risiko dalam pencapaian sasaran organisasi. Identifikasi dan analisis kemungkinan risiko. Mengevaluasi risiko yang sudah diidentifikasi dan menentukan risiko-risiko yang perlu dikontrol serta risiko-risiko yang dapat diterima. Merekomendasikan tindakan untuk mengontrol risiko berdasarkan standard. Menyusun prosedur untuk mereview, memonitor, dan memverifikasi risiko. ; Pengantar tentang Sistem Enterprise: Evolusi dan peran historis sistem informasi yang mendorong integrasi sistem dan ERP, Evolusi ERP. Evolusi Sistem Enterprise: Silo fungsional, Proses bisnis dan silo, Evolusi sistem informasi pada organisasi. Integrasi sistem: logis vs. fisik, ERP dan integrasi sistem. Arsitektur Sistem Enterprise: Mengapa mempelajari Arsitektur Sistem Enterprise?, modul ERP, Tipe-tipe Sistem Korporasi: ERP, SCM, CRM dan BPM. Proses Bisnis ERP: Procure-to-pay, Order-to-Cash, Planning, Accounting, Finance, Human Capital Management. Siklus hidup pengembangan: Siklus Hidup Pengembangan Sistem, Siklus Hidup Implementasi ERP. Strategi Implementasi: Komponen ERP, Kebutuhan basis data, Organisasi implementasi ERP dan pendekatannya, Contoh implementasi ERP, Isu platform, Riset vendor, Mencocokkan kebutuhan pengguna dan fitur, Permintaan penawaran, Analisis vendor dan eliminasi, Manajemen Kontrak dan Persetujuan lisensi. Operasi dan pasca implementasi: Kesiapan untuk Go-Live, Pelatihan ERP, Stabilisasi, Dukungan pasca produksi, Transfer pengetahuan. Program dan Manajemen proyek: Peran dan tanggung jawab proyek, Tim proyek, Kepemimpinan proyek, Critical Success Factors, Mengelola Scope/Cakupan. ; Decision Making dan Decision Support System, Konsep Pengambilan Keputusan, Identifikasi Simon’s Model, Identifikasi Komponen DSS, Implementasi Fuzzy Logic Theory untuk SPK, Implementasi Knowledge Management untuk SPK, Implementasi Decision Tree untuk SPK, Implementasi Rule-based system untuk SPK, Implementasi Process Mining dan Forecasting untuk SPK, Implementasi Optimization dan Metaheuristics Algorithms untuk SPK, Implementasi Data dan Text Mining untuk SPK. ; Pengantar Riset Operasi: Definisi, unsur-unsur dalam manajemen sains, tahapan penyelesaian masalah dalam manajemen sains, contoh-contoh model serta penyelesaiannya. Formulasi Model: karakteristik model linier, komponen model, contoh-contoh model dengan jenis komponen yang berbeda-beda. Ilustrasi Grafis: Penyelesaian model dengan menggunakan cara grafis. Metode Simpleks: Penyelesaian model dengan jenis komponen yang berbeda-beda (regular dan irregular) dengan menggunakan metode simpleks. Analisis Post Optimal: Duality dan analisis sensitifitas. Model Transportasi dan Penugasan: Karekteristik masing-masing model, metode untuk menyelesaikannya. Program Integer: Karakteristik model yang termasuk integer dan metode untuk menyelesaikannya. ; Governance: Define, Multi level governance. Corporate Governance (CG): Institution, Functions of CG, Human Side of CG. Program: Defining, caracter, katagori, manajemen & live cycle. Program Governance (PG): Domain, Functions, Roles & intitution, IT Governance: Why ITG?, ITG for Risk management, intelektual capital, Compliance. ITG reference to model, framework & standard: COSO, ITIM, PMBOK, PMMM, OPM3, CMMI, PRINCE2, ISO 9000-2000, Six Sigma, ISO/IEC 20000, ITSM, CobIT, ISO 17799, ISO/IEC 27001-2005, OPBOK, Kano Model. ; Pendahuluan Semantic Web RDFs, Ntriple, Turtle Ontology dan Vocabulary Linked Data, Mapping data JSON-LD SPARQL Aplikasi Linked data.'], - ['Informatika - Cisco IOS Introduction STP and VLAN IPv6 RIP OSPF EIGRP BGP VPN. ; AL/Strategi Algoritmik AL/Struktur dan Algoritma Data Dasar NC/Aplikasi Jaringan NC/Pengiriman Data yang Andal NC/Perutean dan Penerusan NC/Jaringan Area Lokal NC/Mobilitas. ; Introduction to Operations Research and Linear Program Modeling Linear programs can be solved using the Simplex method, M and 2 phase techniques, and integer linear programming Initial resolution of transportation problems using the NWM, LCM and VAM methods Final solution to transportation problems using the stepping stone method Special forms of transportation problems can be solved using assignment models The shortest route method problem can be solved using the Diskjtra, Floyd, and maximum flow methods Design and analyze project controls. ; Definition and classification of Games Theory of fun Game Mechanics Level Design Game Design Document Game Engine/Middleware. ; Arsitektur Sistem Enterprise (Enterprise System Architecture) Fungsional Sistem Enterprise (Enterprise System Functionality) Proses Bisnis (Business Processes) Workflow Workflow management system (WMS) Fleksibilitas Sistem Enterprise (Enterprise System Flexibility). ; The importance of information technology governance Five pillars of information technology governance Information technology governance framework (COBIT, TOGAF) Calculation of the maturity level of information technology governance Analysis of gaps in the implementation of information technology governance Providing recommendations for implementing information technology governance. ; Software Requirement Engineering Fundamentals The Role of Requirement Engineering in Software Development Principles in Requirement Engineering Business Analytics in Requirement Engineering Requirement Engineering Processes Elicitation of Requirement Problems in Elicitation of Requirement Source of Necessity Elicitation Techniques Requirement Analysis Requirement Model Classification of Requirement Conflict and Prioritization of Requirement Requirement Specifications Formalization of Requirement SMART Validation Requirement Validation and Verification Needs Testing Needs Management Needs Tracking Change Requirement Management Reuse Requirement Auxiliary Tools in Requirement Engineering. ; Introduction to Image Processing and Computer Vision: Concepts in image processing and computer vision, their use, and application examples. Spatial enhancement using point processing: Various curve transformations. Histogram: Definition of histogram, histogram equalization, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Convolution: Low Pass Filter (smoothing/blurring), High Pass Filter sharpening). Median filter (non-linear filter). Color image improvement: Color basics, color image processing, and pseudo color. Fourier transforms, DFT, FFT, frequency domain images. Frequency domain processing diagram. Image enhancement in the frequency domain using Low Pass Filter (LPF): Ideal LPF (ILPF), Butterworth LPF (BLPF), Gaussian LPF (GLPF). High Pass Filter (HPF): IHPF, BHPF, GHPF. Discontinuity-based image segmentation: Point detection, line detection, Gradient filter, Laplacian filter, Laplacian of Gaussian (LoG), Gaussian & Laplacian result examples. Splicing edges with gradient criteria. Hough transform for line and circle detection. Similarity-based image segmentation: Global thresholding, Otsu method, optimal and adaptive thresholding, histogram of gradient. Region Growing. Segmentation of areas by clustering, watershed, examples. Morphology methods: Examples of binary imagery, connectivity, additive and subtractive operators. The set of translations, reflections, structuring elements B for generalized operations. Dilasi, erosion, Opening operator, Closing operator, template matching. Matching with Hit-or-Miss, Hit- or-Miss operators, boundary extraction, thinning. Deskriptor: Region descriptor, moment descriptor, texture, spectral texture, moment invariants, principle components, co-occurrence matrix, local binary pattern (LBP). Pengenalan objek dan klasifikasi citra dengan machine learning, contoh- contoh. Image classification with convolutional neural networks (CNNs), examples. Object detection with deep learning: Faster R-CNN, YOLO, and SSD. Semantic segmentation with deep learning. ; Exploratory data analysis (EDA) Preprocessing Classification Imbalanced classes Association rule & sequential pattern analysis Clustering Anomaly detection. ; AL/Algorithmic Strategies AL/Fundamental Data Structures and Algorithms NC/Networked Applications NC/Reliable Data Delivery NC/Resource Allocation NC/Routing And Forwarding NC/Local Area Networks NC/Mobility PL/Advanced Programming Constructs PL/Logic Programming. ; Komputasi di mana-mana Interaksi Manusia-Komputer Penandaan, Penginderaan, dan Pengendalian Aktuasi dan Penginderaan Mikro Sistem Sadar Konteks Kesadaran Temporal Sistem Cerdas Komunikasi di Mana-mana. ; Malicious software dan analisis Intrusion Detection Systems Honeypots Logging (Sysmon, Auditd, Syslog) Keamanan Wifi dan Email Aspek legal, etik, dan privasi pada cyber security. ; Tata Letak Memori, Buffer Overflow, Injeksi Kode, Eksploitasi Memori Lainnya, Kerentanan Format String Keamanan Memori, Keamanan Tipe, DEP, ASLR, Pemrograman Berorientasi Pengembalian DevSecOps: Desain dan Arsitektur, Pengkodean, Integrasi dan Pengujian, Pengiriman dan Penyebaran, Pertahanan dan Pemantauan Runtime Otentikasi Pengguna. ; AL/Analisis Dasar AL/Struktur, Algoritma, dan Analisis Data Tingkat Lanjut CN/Data, Informasi, dan Pengetahuan PL/Konstruksi Pemrograman Tingkat Lanjut PL/Pemrograman Logika SF/Paralelisme PL/Konkurensi dan Paralelisme PL/Sistem Waktu Proses PL/Pemrograman Fungsional PD/Algoritma, Analisis, dan Pemrograman Paralel PBD/Platform Web OS/Waktu Nyata dan Sistem Tertanam. ; Konsep Sistem Dinamis, simulasi Sistem Dinamis. Model simulasi Sistem Dinamis dari deskripsi masalah. Menggunakan kakas simulasi Sistem Dinamis untuk mengeksekusi model simulasi Sistem Dinamis yang dibuat. Analisis luaran hasil eksekusi simulasi Sistem Dinamis. ; Konsep Agen dan Simulasi Berbasis Agen. Model simulasi Berbasis Agen dari deskripsi masalah. Menggunakan kakas simulasi Berbasis Agen untuk mengeksekusi model simulasi Berbasis Agen yang dibuat. Analisis luaran hasil eksekusi Simulasi Berbasis Agen. ; Konsep peramalan, tahapan dasar peramalan, dan analisis deret waktu Peramalan menggunakan metode Box-Jenkins: ARIMA dan SARIMA Peramalan menggunakan metode Ensemble: Bagging, Boosting, Stacking, dan Random Forest Peramalan menggunakan metode Machine Learning: Jaringan Syaraf Tiruan dan SVM Peramalan menggunakan metode Deep Learning: CNN, RNN, LSTM, dan GRU Implementasi Peramalan menggunakan: Excel, Phyton, atau R dengan studi kasus saham, cuaca, kependudukan, dll. ; Dasar permodelan dan animasi 3D Dasar permodelan dan animasi dengan Blende. ; Wawasan game edukasi dan simulasi yang ada saat ini Perancangan dan pengembangkan game edukasi Perancangan simulasi dengan finite state machine Perancangan dan pengembangkan game simulasi. ; Humans, Computers, and Interaction Sensitivity to Good and Bad Design Persona User Interface and User Experience (UI/UX) Natural-User Interface Design Thinking Contextual Inquiry and Analysis Prototyping Using Figma Usability Evaluation Heuristic Analysis. ; Konsep tata kelola Sistem Informasi / Teknologi Informasi Framework tata kelola Control objectives Perencanaan audit sistem Audit proses bisnis Pelaksanaan dan evaluasi audit Pelaporan dan rekomendasi audit. ; Review Sistem Basis Data dan Pengantar Basis Data Terdistribusi Desain sistem basis data paralel dan terdistribusi Kontrol data terdistribusi Pemrosesan query terdistribusi Pemrosesan transaksi terdistribusi Replikasi Data Integrasi basis data - sistem multidatabase Sistem basis data paralel Manajemen data peer-to-peer NoSQL NewSQL Polystores Web Data Management. ; Proyeksi Peta dan Sistem Koordinat Digitalisasi peta GPS Penginderaan Jauh - Peta Tematik Analisis Spasial Analisis 3-D Pemetaan Berbasis Komunitas Layanan Berbasis Lokasi. ; Dasar-dasar kualitas perangkat lunak Kultur kualitas perangkat lunak Kebutuhan kualitas perangkat lunak Model dan standar kualitas perangkat lunak Proses review perangkat lunak Audit perangkat lunak Verifikasi dan validasi perangkat lunak Pengukuran kualitas perangkat lunak Manajemen risiko perangkat lunak Rencana penjaminan kualitas perangkat. ; Konsep dasar dan ruang lingkup konstruksi perangkat lunak di dalam siklus pengembangan perangkat lunak Penerapan SOLID principles di dalam kode program Teknik clean code Teknik defensive programming Teknik unit testing Kolaborasi menggunakan Git Teknik code review. ; Konsep Artificial Neural Network dan Deep learning Arsitektur Reccurrent Neural Network Arsitektur Convolutional Neural Network Deep Generative Model Deep Reinforcement Learning Model. ; Pengenalan antarmuka dan navigasi game engine Konsep debugging, problem-solving, dan interpretasi API pada game yang dikembangkan dengan game engine Evaluasi kode Mampu mengembangkan game 2D dan 3D dengan game engine pada platform pengembangan tertentu. ; Infrastruktur pendukung IoT Framework kolaborasi dan pemrograman IoT Fog Computing: Prinsip, Arsitektur, dan Aplikasinya Embedded Systems Data Stream Processing pada IoT Distributed Data Analysis pada IoT Security dan Privacy pada IoT. ; Data, Information, and Knowledge Discrete Probability Web Security Digital Forensics Secure Software Engineering. ; Basic Analysis Advanced Data Structures, Algorithms, and Analysis Data, Information, and Knowledge Advanced Programming Constructs Logic Programming Parallelism Concurrency and Parallelism Runtime Systems Functional Programming Parallel Algorithms, Analysis, and Programming Web Platforms Real Time and Embedded Systems. ; Exploratory Data Analysis (EDA) Principal Components Analysis (PCA) Factor Analysis (FA) Multiple Regression dan Multivariate Regression Multiple Discriminant Analysis MANOVA & MANCOVA Conjoint Analysis Canonical Correlation Cluster Analysis Multidimensional Scaling Correspondence Analysis. ; Concept of object orientation and Object Oriented Simulation. Object Oriented Simulation Model of problem description. Uses Object Oriented Simulation tools to execute the created Object Oriented Simulation models. Output analysis of Object Oriented Simulation execution results. ; Introduction to Smart Games Course: Research and application of games that apply artificial intelligence Agent Movement and Path Finding Decision Making: FSM, Rule-base system, Decision Tree, etc Learning Programming on the Unity Platform and Unity ML Agent toolkit Procedural Content Generation. ; Virtual reality(VR): Immersive technology and experiences Augmented reality (AR): Mobile-based, wearables Mixed reality (MR): Cross-reality interaction, physical computing XR outputs: VR head-mounted displays, AR glasses, spatial sound, haptic devices XR inputs: controller sticks, motion tracking, motion capture, gesture control Overview of usability factors, and human physiology and psychology Procedural graphics and 3D interaction Development of extended reality using web-based graphics libraries Development of extended reality using game engines Immersion, presence, fidelity. ; Data mining Map-Reduce and Distributed Computing Large-scale data processing algorithms/modeling: Finding similar items, mining data streams, link analysis, frequent item sets, clustering, classification, recommendation systems, mining social-network graph Optimization of large-scale data processing: Dimensionality reduction, large-scale machine learning, neural networks, deep learning. ; Quantum computing paradigm Advantages and limitations of quantum computers The four postulates of quantum mechanics and their applications to computing Principles of quantum information and quantum communication Fundamental quantum algorithms Implications of quantum computing on machine learning, cryptography, and information security. ; Software architecture definition and cycle Identify software quality attribute scenarios using the Quality Attribute Workshop (QAW) method Architectural patterns and tactics Analysis and design of software architecture using the Attribute-driven Design (ADD) method Software architecture documentation: architectural views, notations, and architectural documents Evaluate software architecture using the Architecture Tradeoff Analysis Method (ATAM). ; Basic concepts and activities of software evolution: evolutionary models and processes. type of software evolution (corrective, adaptive, perfective, and preventive). legacy system Program understanding techniques and activities Identify bad smell code and clone code Refactoring programs Analyze the impact of software changes Software repository management Software reuse Software defects Software reengineering.', 'Teknik Komputer - Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari cara mengevaluasi algoritma. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa akan mampu menjelaskan dasar analisis algoritma. mampu menjelaskan algoritma klasik. mampu mengevaluasi algoritma berdasarkan kompleksitasnya Topik: Dasar analisis algoritma. Strategi algoritma. Algoritma klasik untuk tugas umum. Analisis dan desain algoritma untuk aplikasi khusus Algoritma parallel dan multi-threading. Kompleksitas algoritma. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari topik-topik mengenai jaringan komputer yang dibahas secara komprehensif dari layer 1 hingga layer 7. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa akan mampu menerapkan berbagai protokol TCP/IP dan teknologi jaringan ethernet serta pengalamatan yang tepat dalam jaringan sederhana, mampu mengimplementasikan jaringan sederhana berbasis VLAN dan menerapkan berbagai routing protokol seperti static routing, RIP, Single Area OSPF serta memanfaatkan Access Control List, DHCP dan NAT untuk mendukung kemampuan jaringan, dan mampu menerapkan fitur akses kontrol dasar dalam jaringan komputer dan mampu memanfaatkan konsep pengalamatan dinamis dan menerapkan network address translation dalam jaringan komputer sederhana Topik: arsitektur dan topologi jaringan, protokol dan komunikasi jaringan. OSI dan TCP/IP Layer. teknologi jaringan akses pada LAN dan WAN. teknologi ethernet. network layer. IP Address & Subnetting. network transport dan application protocol. Dasar switched networks. VLAN & InterVAN. Konsep routing static & dinamik. Routing Protokol RIP. Single Area OSPF. Access Control List Standard & Extended. DHCP Server, Client, & Relay, Static & Dynamic NAT. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari topik-topik mengenai jaringan komputer yang dibahas secara komprehensif dari layer 1 hingga layer 7. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa akan mampu menerapkan berbagai protokol TCP/IP dan teknologi jaringan ethernet serta pengalamatan yang tepat dalam jaringan sederhana, mampu mengimplementasikan jaringan sederhana berbasis VLAN dan menerapkan berbagai routing protokol seperti static routing, RIP, Single Area OSPF serta memanfaatkan Access Control List, DHCP dan NAT untuk mendukung kemampuan jaringan, dan mampu menerapkan fitur akses kontrol dasar dalam jaringan komputer dan mampu memanfaatkan konsep pengalamatan dinamis dan menerapkan network address translation dalam jaringan komputer sederhana Topik: arsitektur dan topologi jaringan, protokol dan komunikasi jaringan. OSI dan TCP/IP Layer. teknologi jaringan akses pada LAN dan WAN. teknologi ethernet. network layer. IP Address & Subnetting. network transport dan application protocol. Dasar switched networks. VLAN & InterVAN. Konsep routing static & dinamik. Routing Protokol RIP. Single Area OSPF. Access Control List Standard & Extended. DHCP Server, Client, & Relay, Static & Dynamic NAT. ; Capaian Pembelajaran: Kuliah ini bertujuan untuk memperkenalkan kepada mahasiswa mengenai dasar rangkaian listrik. Setelah mengikutu kuliah ini mahasiswa akan mampu menganalisis rangkaian listrik dan elektronika sederhana menggunakan teknik yang sesuai. Mahasiswa diharapkan dapat menganalisis rangkaian resistif, AC dan DC yang menjadi komponen dasar dalam teknik elektro. Topik: Introduction, resistive circuits, dependent sources and op. amps, analysis methods, energy–storage elements, first–order circuits, second–order circuits, sinusoidal sources and phasors, AC steady–state analysis, AC steady–state power. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini akan dibahas mengenai prinsip dasar sistem operasi generasi awal dan terkini. Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa akan mampu menjelaskan sistem pengelolaan sumber daya sistem komputer, mampu menjelaskan teknik-teknik manajemen memori. mampu menjelaskan teknik-teknik manajemen penyimpanan data. mampu menjelaskan teknik teknik manajemen sumber daya komputer. mampu menjelaskan arsitektur distributed systems Topik: Operating Systems Structures. Process. Thread. CPU Scheduling. Concurency. Memory-system management, storage management. distributed system architectures. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini akan dipelajari mengenai pemrograman menggunakan bahasa tingkat tinggi. Setelah mengikuti kuliah ini diharapkan mahasiswa mampu mengimplementasikan pemrograman modular dalam bentuk fungsi (by value dan by reference). mampu mengimplementasikan algoritma rekursi ke dalam bahasa C. mampu menggunakan array dalam program C. mampu membuat program dengan struktur data. mampu membuat program dengan struktur data dinamis. Topik: Programming constructs and paradigms: Array, pointer, linked list. Problem-solving strategies: searching, sorting. Data structures. Recursion. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini mahasiswa akan mempelajari komponen-komponen serta rangkain dasar elektronika. Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan properti material dan cara kerja komponen elektronika dasar, seperti diode, transistor, op-amp, filter dan sebagainya. Topik: Electronics Materials, diodes, and bipolar transistor. MOS transistor circuit, timing, and power. Storage cell Architecture. Operational Amplifiers. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini akan dibahas mengenai arsitektur dan organisasi dari sistem komputer. Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa akan mampu membedakan makna organisasi komputer dan arsitektur komputer, mampu menganalisis arsitektur komputer, khususnya desain instruksi-set, korelasi antara clock-speed dan kinerja CPU dan pengaruh struktur bus untuk kecepatan komputasi, mampu menguraikan peran memori cache dalam meningkatkan waktu akses memori, termasuk organisasinya dan metode updates. Mahasiswa juga akan mampu mengembangkan program-program kecil menggunakan set instruksi dasar dari hypothetical processor. Mahasiswa juga akan mampu menguraikan pengaruh teknik pemrograman untuk kecepatan komputasi. Mahasiswa juga akan mampu menganalisis desain prosesor canggih dalam meningkatkan komputasi kinerja seperti pipelining, prosesor paralel dan prosesor multicore. Topik: Dasar Instruction set architecture. Organisasi Prosesor. Memory. Peripheral subsystems. Multi-many core architectures. Pipelining. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini, mahasiswa akan mempelajari konsep-konsep sistem basis data dan aplikasinya. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa mampu merancang basis data terstruktur dalam perancangan perangkat lunak dan mengimplementasikannya ke dalam sistem basis data SQL Topik: Database systems. Event-driven and concurrent programming. Using application programming interfaces. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini, mahasiswa akan mempelajari konsep-konsep sistem basis data dan aplikasinya. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa mampu merancang basis data terstruktur dalam perancangan perangkat lunak dan mengimplementasikannya ke dalam sistem basis data SQL Topik: Database systems. Event-driven and concurrent programming. Using application programming interfaces. ; Capaian Pembelajaran: Dalam kuliah ini, mahasiswa akan mempelajari semua tahapan perancangan dan implementasi dari sebuah sistem dijital. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa akan mampu menganalisis rangkaian sistem digital sederhana, dan mampu membuat rancangan sistem digital menggunakan blok kombinasional dan sekuensial sederhana. Kuliah ini juga melibatkan beberapa kegiatan praktikum di laboratorium untuk melakukan desain, implementasi dan verifikasi sistem logika dijital. Beberapa perangkat keras dan perangkat lunak simulasi untuk rangkaian digital akan digunakan Topik: Prinsip Aljabar Boolean dan aplikasinya. Interface Logic Families. Number System & Data Encoding. Basic Logic Circuits. Basic Modular Design of Combinational Circuits. Basic Modular Design of Sequential Circuits. Praktikum: Modul 1 - Pengantar dan Pengenalan Dasar Rangkaian Digital, Modul 2 - Aljabar Boolean dan Gerbang Logika Dasar, Modul 3 - Karnaugh Map, Modul 4 - Gerbang Logika Kompleks, Modul 5 - Dekoder dan Enkoder, Modul 6 - Multiplexer dan Demultiplexer, Modul 7 - Rangkaian Aritmatika Digital, Modul 8 - Flip-Flop dan Latch, Modul 9 - Register dan Counter, Modul 10 - Proyek Praktikum Dasar Sistem Digital. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini, mahasiswa belajar dasar-dasar teknologi nirkabel termasuk cara kerja, teknik-teknik, dan standarisasi pada jaringan nirkabel dan mobile. Setelah mengikuti mata kuliah ini, peserta mampu menjelaskan dasar-dasar teknologi nirkabel, teknik-teknik pada jaringan nirkabel, standar teknologi IEEE 802. 11, 802. 15 serta mampu menganalisis proyeksi teknologi nirkabel masa depan Topik: Teknologi 802. 11 (Wireless LAN). Teknologi 802. 15 (Bluetooth, Zigbee, WPAN). ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini akan dipelajari cara membuat program dengan konsep berorientasi objek. Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa mengimplementasikan rancangan perangkat lunak ke dalam bahasa pemrograman berorientasi objek. Mampu mendeklarasikan konsep pemrograman berorientasi objek (class, constructor, scope of variables). Mampu menjabarkan objek-objek dasar (array, array list, koleksi objek, iterator). mampu menjabarkan konsep perancangan class (coupling, kohesi, refactroing, inheritance, polymorph, subtitusi). mampu menerapkan pemrograman berbasis GUI, exception handling dan multithreading. Topik: Java Language Elements. Java Language Operation. Defining and Using Class. System, Strings, StringBuffer, Math & Wrapper Classes. Array. Class & Inheritance. Design Graphical User Interface & Event Driven. Exceptions. Collections. Threads and Javadoc. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini akan dipelajari cara membuat program dengan konsep berorientasi objek. Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa mengimplementasikan rancangan perangkat lunak ke dalam bahasa pemrograman berorientasi objek. Mampu mendeklarasikan konsep pemrograman berorientasi objek (class, constructor, scope of variables). Mampu menjabarkan objek-objek dasar (array, array list, koleksi objek, iterator). mampu menjabarkan konsep perancangan class (coupling, kohesi, refactroing, inheritance, polymorph, subtitusi). mampu menerapkan pemrograman berbasis GUI, exception handling dan multithreading. Topik: Java Language Elements. Java Language Operation. Defining and Using Class. System, Strings, StringBuffer, Math & Wrapper Classes. Array. Class & Inheritance. Design Graphical User Interface & Event Driven. Exceptions. Collections. Threads and Javadoc. ; membuat rancangan sistem tertanam (perangkat keras dan perangkat lunak) untuk aplikasi khusus. Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu membuat rancangan sistem embedded dengan sensor dan aktuator secara sinkron dan asinkron Topik: Characteristics of embedded systems. Asynchronous and synchronous serial communication. Data acquisition, control, sensors, actuators. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini akan dibahas mengenai teknologi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan big data di berbagai bidang (misalnya: internet, telekomunikasi, retail). Mahasiswa mampu mengelola (collection, preparation, processing, validation, interpretation) dan menganalisa data dalam jumlah besar dan berstruktur acak. Topik: Into to Data Engineering, Hadoop Architecture, The Hadoop Distributed Filesystem, Setting Up Hadoop Cluster, Administering Hadoop, MapReduce Framework, Developing a MapReduce Application, Hive Database, Spark Processing, Big Data Analytic Project. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini akan dipelajari teknik-teknik keamanan dalam jaringan komputer. Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa mampu menganalisis dan mengimplementasikan aspek keamanan pada jaringan komputer, mampu menganalisa keamanan dan integritas data serta melakukan proteksi, mampu menerapkan teknik teknik authentikasi dan kriptografi dalam keamanan jaringan dan web. Topik: Keamanan dan Integritas Data. Vulnerabilities. Resource Protection. Private & Public Key Kriptografi. Autentikasi. Network and Web Security. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini, mahasiswa akan mempelajari konsep profesionalisme dan etika dalam bidang teknologi informasi. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa mampu menjabarkan isue terkini dalam kode etik IT. mampu mengelaborasi etika profesional, peran dari organisasi profesional terhadap para anggotanya. mampu menjelaskan klasifikasi pekerjaan terkini dalam bidang IT dan sertifikasi profesional bidang IT. mampu menjabarkan pentingnya kode etik profesi dan dampaknya terhadap masyarakat luas. mampu menjelaskan tanggung jawab sosial dalam bidang IT. mampu menerapkan konsep profesionalisme dan etika pada kasus tertentu Topik: Etika. Job, Profesi dan Profesional. Profesi dalam teknologi informasi. organisasi dan kode etik ahli IT. etika cyber. hak cipta intelektual. kejahatan Internet.'], - ["Ilmu Komputer - Sistem persamaan linear dan solusinya, Eliminasi Gauss-Jordan (Operasi Baris Elementer), matriks dan operasi matriks, rank matriks, sifat-sifat operasi matriks. Invers matriks, matriks elementer dan metode mencari invers matriks. Jenis-jenis matriks, Determinan: menghitung determinan menggunakan reduksi baris, Sifat-sifat Determinan, Ekspansi kofaktor, Aturan Cramer. Vektor-vektor di Ruang Euclid, operasi vektor, norm, jarak dua vektor, hasil kali titik, proyeksi, hasil kali silang di R3. Transformasi linear pada Ruang Euclid, sifat-sifat transformasi linear. Sub ruang, kombinasi linear, bebas linear, tak bebas linear, vektor pembangun, basis, dimensi, nilai eigen, vektor eigen, ruang karakteristik, diagonalisasi. ; Peranan Algoritma di Komputasi, Pengantar Analisis Algoritma Cara menghitung kompleksitas berdasarkan banyaknya looping Cara menghitung kompleksitas berdasarkan fungsi rekursi (substitusi balik, pohon rekursi, dan metode master) Pertumbuhan fungsi (growth of function) Notasi asimtotik Analisis probabilitas Analisis pada struktur data tree Analisis pada divide and conquer Analisis pada greedy method Analisis pada pemrograman dinamis Analisis pada beberapa algoritma berkaitan dengan graf (shortest path, MST, Network flow) Analisis pada beberapa algortima sorting Analisis pada Geometri Algorithm Memoisasi NP complete. ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path: Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Introduction: (a)Principals of forming languages and automata, (b) Concept of languages, and operations on languages, (c) Regular languages and expressions Deterministic and Non Deterministic Finite Automata: - Regular languages accepted by finite automata - Finite Automata accepting regular languages Context-Free Grammar (CFG), and regular CFG: Finite Automata accepting languages generated by regular CFG, and vice versa Pushdown Automata (PDA): (a) PDA accepting languages generated by CFG, (b) CFG generating languages accepted by PDA Turing Machines: Language accepted by Turing Machine. ; Introduction Academic papers Scientific credibility and repository Sentences, phrase, and clauses Active, passive, writing essay Paragraph types, transitional words Algorithms and Equation Table, Figure and Graph Bibliography tools Literature Review & Plagiarism Ethics Presenting Research. ; Understanding and reading materials written in English Describing data in the form of essay Writing opinions, arguments, describing problem and combine all of them in the form of essay Preparing for academic presentation Academic discussion. ; Pengenalan basis data (teknologi basis data, penggunaan, riset-riset di basis data, big data, dll. ) Model data: a) Model Entity-Relationship. b) Model relasional. c) Model semi terstruktur. d) Model graf Model ER: a) Konsep model ER. b) Pemodelan data dalam ER. c) Diagram ER. d) Cardinality Model relasional: a) Struktur model relasional. b) Database schema. c) Konsep tentang kunci Aljabar relasional: a) Operasi-operasi dasar aljabar relasional. b) Operasi joint. c) Contoh kasus dan penyelesaiannya SQL: a) data definition language. b) data manipulation language. c) operasi dasar pada data. d) operasi komposit. e) data aggregation f) contoh kasus dan penyelesaiannya Advanced SQL: fungsi, prosedur, trigger. Dekomposisi dan normalisasi: a) Konsep functional dependency. b) Update anomaly. c) Lossless vs lossy decomposition. d) Normalisasi (1NF, 2NF, 3NF, BCNF) Transaksi: konsep transaksi, manajemen transaksi Data warehousing: a) Pengenalan data warehouse: Schemes, OLAP. b) Pengenalan data mining. c) Contoh kasus XML NoSQL. ; Integral tak tentu: sifat-sifat, rumus dasar Integral per bagian Integral fungsi trigonometri Integral fungsi Pecah rasional Substitusi variabel Integral tertentu Classification of DEs (ordinary/partial, first/second/third.. oder, linear/non-linear, homogeneous/non- homogeneous), boundary values First-order linear ODE and integrating factor General theory of of higher order ODE Second order linear ODE with constant coefficients, homogenous and non hom Variation of parameters & undetermined coefficients Laplace transform. ; Jaringan komputer dan Internet: Internet, network edge, network core, packet-switching network, delay, loss, throughput, protocol layer and service models, history. Application Layer: networked applications, web dan HTTP, Email, DNS, P2P, Video Streaming, Socket Programming. Transport Layer: services, mux dan demux, UDP, Principles of reliable data transfer, TCP, congestion control. Network Layer: router, IP, algoritma routing, OSPF, BGP, ICMP. Link dan Physical Layer: error detection and correction, multiple access links and protocols, switched LANs, link virtualization, signal encoding. Wireless and Mobile Networks: WiFi, Cellular, Addressing dan routing, mobile IP. Multimedia Networking: applications, streaming video, VoIP, protocols, network support for multimedia. ; Pengenalan Kecerdasan Artifisal Intelligent Agent (Agen Cerdas) Solving Problems by searching: Informed Searching Search Problems by searching: Uninformed Searching (konsep dan aplikasinya) Knowledge Representation Sistem Pakar (pengenalan, arsitektur, agenda) Pemrosesan bahasa alami (NLP) Pengenalan pola, pembelajaran mesin. ; Modul implementasi dengan software development tool terstruktur (monolitik) dan tidak terstruktur Modul implementasi dengan software development tool scrum Modul Studi kasus dan lingkup proyek Modul implementasi spesifikasi data modelling (database, SQL, back end) Modul implementasi UI (front end) Modul implementasi spesifikasi, algoritma, prosedur, proses, fitur, managemen data. Modul implementasi spesifikasi, algoritma, prosedur, proses, fitur, managemen transaksi. Modul pengujian data, modul pengujian unit proses Modul pengujian proses interaksi dan integrasi sistem Presentasi project. ; Kewirausahaan sistematis, Peluang Inovasi: hal yang tak terduga, ketidaksesuaian, kebutuhan proses, struktur industri dan pasar, demografi, perubahan persepsi, pengetahuan baru Tim pelengkap dan menciptakan budaya inovatif Riset pasar primer dan sekunder yang mendalam, pilih pasar tepi pantai, dan hitung ukuran Total Addressable Market (TAM). Identifikasi asumsi lompatan: nilai dan hipotesis pertumbuhan sebuah startup Membangun-mengukur-mempelajari umpan balik sebagai metode ilmiah untuk spiral menuju pengujian dan memverifikasi asumsi lompatan-keyakinan Mendesain dan mengembangkan Produk yang Layak Minimum (MVP) untuk memasuki fase build loop umpan balik build-ukur-pelajari secepat mungkin. Uji MVP dengan pengguna awal, kumpulkan masukan, dan terapkan analitik yang dapat ditindaklanjuti untuk mengarahkan atau memutar MVP menuju Produk yang Layak (VP). Eksperimen uji terpisah (atau A / B) untuk mengevaluasi variasi yang berbeda dari fitur MVP atau VP Identifikasi mesin pertumbuhan yang berbeda (misalnya, mesin pertumbuhan viral dan berbayar) untuk menentukan kesesuaian pasar produk dan mencapai bisnis yang berkelanjutan. Jenis Pivot (mis., Zoom in, zoom out, segmen pelanggan, dan pivot mesin pertumbuhan). Merancang model bisnis, menetapkan kerangka kerja harga, menghitung Nilai Umur (LTV) dari pelanggan yang diperoleh, dan menghitung Biaya Akuisisi Pelanggan (COCA). Nilai perusahaan pra-pendapatan dan pasca-pendapatan. Membedakan antara metrik perusahaan yang berbeda (misalnya, rasio harga terhadap pendapatan dan laba atas aset), jenis saham, obligasi, ekuitas, dan hutang Proses pembiayaan modal ventura dan kumpulkan uang untuk memulai dengan cara yang benar] Menerapkan akuntansi akrual dan menafsirkan tiga laporan keuangan inti, yaitu, neraca, laporan laba rugi, dan laporan arus kas. ; Konsep keamanan informasi dan komunikasi. pengantar kriftografi Kriptografi klasik, one-time-pad. Enkripsi simestris, block cipher, Algoritma Faistel, AES Pseudorandom number generator, stream cipher. Block cipher modes of operations Algoritma asimetris. RSA, Diffie Hellman, Ellective curve Fungsi hash kriptografik, SHA-2, SHA-3, penggunaan fungsi hash pada block chain. Message authentication codes dan Tanda tangan digital Kriptografi berbasis lattice Manajemen dan distribusi kunci. Serangan-serangan terhadap data dan privasi, pabrikasi, penyadapan, pemalsuan, virus, spyware, worm Keamanan sistem dan jaringan, serangan terhadap sistem dan jaringan, Spam, phishing, botnets, denial of service, firewall, bastian host, DMZ. Prinsip dasar keamanan web, keamanan aplikasi web, keamanan konten, manajemen sesi. ; Logika Proposisional: (a) Kalimat Deklaratif. (b) Deduksi Natural: Aturan-aturan Deduksi Natural, Aturan- aturan Turunan dan Ekuivalensi-ekuivalensi yang bisa dibuktikan. (c) Logika Proposisional sebagai Bahasa Formal’ (d) Semantik Logika Proposisional: Arti Konektif-konektif Lojik, Soundness Logika Proposisional dan Completeness Logika Proposisional. Logika Predikat: (a) Kebutuhan Bahasa yang lebih Kaya. (b) Logika Predikat sebagai Bahasa Formal: Term, Formula, Variabel-variabel Bebas dan Terikat, dan Substitusi. (c) Teori Pembuktian dari Logika Predikat: Aturan-aturan Deduksi Natural dan Ekuivalensi-ekuivalensi Kuantifaier. (d) Semantik dari Logika Predikat: Model, Semantics Entailment dan Equality Semantics. Aljabar Bool: (a) Aksioma-aksioma, (b) Teorema-teorema Dasar, (c) Sifat-sifat Aljabar Bool, (d) Fungsi-fungsi Bool, (d) Bentuk-bentuk Standar dan Kanonik, (e) Gerbang-gerbang Lojik. Penyederhanaan Fungsi-fungsi Bool: (a) Penyederhanaan Menggunakan Identitas Aljabar Bool. (b) Peta Karnaugh. (c) Penyederhanaan Menggunakan Peta Karnaugh. (d) Kondisi-kondisi Don't care. (e) Penyederhanaan dengan Metode Tabulasi. (f) Perhitungan Prime Implicant. (g) Pemilihan Prime Implicant. ; Pembuktian induktif: prinsip induksi, induksi kuat, well-ordering principle. Struktur-struktur dasar: himpunan, barisan, relasi, fungsi, dan matriks. Relasi ekuivalensi dan partial order: relasi biner, image dan inverse image, relasi ekuivalensi, partisi, partial order, total order, perkalian relasi, pembatasan relasi. Graf berarah: path, graph berarah acyclic, topological sorting, penjadwalan task paralel, Dilworth's lemma. Graph dan tree: definisi, jenis-jenis, isomorphism, handshaking lemma, connectivity, tree, spanning tree. Pengantar teori bilangan: keterbagian dan aritmatika modular, representasi bilangan bulat dan algoritma, bilangan prima dan pembagi bersama terbesar, penyelesaian kongruensi, aplikasi kongruensi, kriptografi. Jumlahan dan kalian: closed-form, pendekatan dan asimptotik, jumlahan geometrik dan jumlahan geometrik tak hingga, metode integral, jumlahan ganda, pendekatan Stirling. Rekurensi: guess-and-verify, plug-and-chug, rekurensi divide-and-conquer, rekurensi linier, metode master, metode Akra-Bazzi. Pencacahan (counting): dasar-dasar pencacahan, prinsip pigeonhole, permutasi dan kombinasi, koefisien binomial dan identitas, permutasi dan kombinasi diperumum, pembangkitan permutasi dan kombinasi, inklusi- eksklusi, aplikasi inklusi-eksklusi. Generating function: ordinary generating functions, operasi-operasi, barisan Fibonacci, pencacahan dengan generating function. Sistem aljabar: group, ring, field. ; Analitik vs numerik dan pengertian error Mencari solusi dari persamaan linear (Gauss Jordan, LU dekomposisi, metode iterasi, Cholesky) Interpolasi menggunakan polinomial dan ekstrapolasi Fitting data (regresi linear dan non linear) Mencari titik optimum dari persamaan non linear satu variabel dan multivariabel (modifikasi newton method, gradient descent, conjugate gradient) Mencari titik potong persamaan non linear (metode biseksi, newton, dan secant) Deret Taylor dan metode beda hingga untuk mencari turunan Penyelesaian sistem differensial biasa (Metode Euler, Heun, dan Runge Kutta) Integral (metode trapesium, Simpson, kuadratur) Penyelesaian sistem differensial parsial Sistem eigen dalam matriks. ; Pengertian program, perangkat lunak, produk bisnis. Pendekatan atau paradigma pengembangan perangkat lunak Pendekatan, metode pengembangan terstruktur (spesifikasi analisis kebutuhan, perancangan data dan proses) Pendekatan, metode pengembangan iteratif / berorientasi produk (metode prototipe, metode RAD) Pendekatan, metode pengembangan agile, scrum, hybrid. Review pendekatan, metode berorientasi objek Pendekatan, metode pengujian perangkat lunak Studi kasus penyusunan proposal proyek perangkat lunak Presentasi proposal proyek. ; Pengantar: a. Konsep penelitian, b. Konsep-konsep metode saintifik Jenis-jenis penelitian Langkah-langkah penelitian: Studi literature, Perumusan masalah, Desain penelitian, Evaluasi Data: Jenis-jenis data, Karakteristik data, Pemrosesan dasar Integritas akademik: Aspek hukum dan sosial, Isu etika dan profesional, Plagiarisme dan scientific misconduct lainnya, Menghindari plagiarisme Menulis review paper Menulis proposal skripsi dan skripsi Menulis publikasi hasil penelitian. ; Abstraksi: ide-ide besar arsitektur komputer, di bawah program, teknologi untuk membangun prosesor dan memori, kinerja, power wall, peralihan dari uniprosesor ke multiprosesor, benchmarking Intel Core i7. Instruksi dan bahasa komputer: operasi perangkat keras komputer, operan perangkat keras komputer, bilangan signed dan unsigned, representasi instruksi pada komputer, operasi logika, instruksi untuk membuat keputusan, mendukung procedure dalam perangkat keras komputer, komunikasi eksternal, pengalamatan RISC-V untuk wide immediates dan wide addresses, paralelisme dan instruksi: sinkronisasi, menerjemahkan dan memulai program. Prosessor: konvensi logic design, membangun datapath, skema implementasi sederhana, overview pipelining, datapath dan kontrol berpipeline, data hazard: forwarding versus stalling, control hazard, exception, paralelisme level instruksi. Memori: teknologi memori, dasar-dasar cache, mengukur dan meningkatkan kinerja cache, hierarki memori terandalkan, kerangka kerja umum untuk hierarki memori, menggunakan finite state machine untuk mengendalikan cache sederhana, paralelisme, dan hierarki memori: koherensi cache. Prosessor paralel: kesulitan membuat program pemrosesan paralel, SISD, MIMD, SIMD, SPMD, dan vektor, multithreading perangkat keras, multicore dan multiprosesor memori bersama lainnya, pengenalan GPU, cluster, komputer skala warehouse, multiprosesor, pengenalan topologi jaringan multiprosesor, benchmark multiprosesor dan model kinerja. ; Pengenalan machine learning, learning types: supervised learning, semi-supervised learning, unsupervised learning Data exploration and acquisition Regression Linear Classification: single layer perceptron, gradient descent, activation function, backpropagation Training objectives, performance evaluation, validation Decision tree Nearest neighbour model, Naïve Bayes Support Vector Machine Overfitting and Regularisation Ensemble and Boosting Unsupervised Learning: Hierarchical clustering, Density based clustering. ; Sejarah munculnya Deep Learning, perbedaan antara jaringan syaraf tiruan tradisional, misalnya Learning Vector Quantization (LVQ), Self Organization Map (SOM) dan Single Layer Perceptron (SLP) dengan deep learning Multi Layer Perceptron, backpropagation Arsitektur Deep Neural Network, termasuk diantaranya penjelasan terkait softmax, cross entropy loss function, relu yang digunakan pada DNN Komputasi dari algoritma pembelajaran Deep (Deep learning computation), diantaranya seperti batch normalization, layer and block, hyperparameter, initialization Traditional CNN (AlexNet) dan Modern CNN (GoogleNet, Inception) Recurrent Neural Network (RNN), Gate Recurrent Unit (GRU), Long Short Term Memory Pengenalan Reinforcement learning. ; Ukuran gejala pusat (mean, median, modus, kuartil, desil, persentil) Ukuran dispersi (variansi, standar deviasi) Regresi (linear dan non linear regresi) Korelasi Histograms & random variables Fungsi distribusi ( Continuous distributions (uniform, triangular, beta, normal, log-normal, exponential, gama), Discrete distributions (binomial, geometric, hypergeometric, multinomial, negative binomial, Poisson)), central limit theorem, Student's T & chi-square distributions Uji hipotesis (estimasi mean dan variansi, testing hipotesis biner, significance testing) Bayesian Statistical Inference: Bayesian inference and the posterior distribution, point estimation, hypothesis testing, and the MAP rule, Bayesian least mean squares estimation, Bayesian linear least mean squares estimation. ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path: Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Pengantar basis data dan Rancangan basis data menggunakan ERD Data Definition Language: Data Manipulation Language Operator join: 1. Inner join 2. Straight join 3. Left (outer) join 4. Right (outer) join Sub Query: 1. Penggunaan Klausa having dalam Sub Query 2. Kesalahan dalam Sub Query 3. Penggunaan operator In Procedure: 1. Stored Procedure Variables 2. Stored Procedure Parameters 3. IF Statements 4. Case Statements Function dan Trigger Problem Solving dan Normalisasi 1. Pendahuluan 2. Bentuk 1NF, 2NF, 3NF 3. Contoh kasus normalisasi 4. Keuntungan dan kelemahan normalisasi No SQL Pemrograman database (untuk me-retrive database). ; Compiler vs interpreter dan cara kerjanya Pengantar Computational Thinking dan Algoritma Macam tipe data dan deklarasi variabel Operasi aritmetik dan logika Percabangan dan Perulangan Struktur Data Dasar: array, struct, strings, pointer dan file Pengantar Fungsi: definisi, variabel lokal dan global, parameter fungsi Fungsi Rekursif Algoritma Sorting Sederhana: Buble Sort, Insertion Sort, Selection Sort Algoritma Sorting Lanjut: Quick Sort, Merge Sort Algoritma Searching: Binary, Sequensial dan Hashing Problem Solving. ; Micro-Architecture Level: Describe units at the micro-architecture level, Mic-1 Micro Architecture, Micro and word-control instructions, Control memory. ISA Level for IJVM Machine: Explain the ISA level instruction format, IJVM instruction set, IJVM machine architecture, compilation of Java to IJVM. Micro-programming: Explain about micro-instructions, implementation of IJVM using Mic-1, implementation of ISA instructions. Designing Micro-architecture level: Explain the design at the level of micro-architecture with the aim to increase the speed of processor execution, Micro-architecture using prefetch method, Micro-architecture using Pipeline. Performance improvement: Explain how to improve system performance by using memory caches, handling branching problems in the pipeline architecture, and instruction-issue-policy and register-renaming methods. Multi-level Machine: Explain what is mean by a Multi-level Machine and its development, understanding of the Organization and Architecture of computers, an explanation of multilevel machines, the development of computer architecture and an explanation of the family of computers. Computer System Organization: Explain the organization of units in a computer system, namely the organization of the processor (CPU) and the implementation cycle of instructions, the organization of main- memory and storage, input / output structures and I / O control. ; Ruang sampel dan probabilitas: himpunan, model probabilistik, probabilitas bersyarat, teorema probabilitas total dan aturan Bayes, independesi, pencacahan. Variabel acak diskrit: konsep dasar, fungsi kepadatan probabilitas (PDF), fungsi variabel acak, ekspektasi, mean, dan varians, PDF gabungan dari beberapa variabel acak, pengkondisian, independensi. Variabel acak umum: variabel acak kontinu dan PDF, fungsi distribusi kumulatif (CDF), variabel acak normal, PDF gabungan dari beberapa variabel acak, pengkondisian, aturan Bayes kontinu, distribusi turunan, kovarian dan korelasi, ekspektasi dan variansi bersyarat, transformasi, jumlahan acak dari sejumlah variabel acak independen. Teorema limit: ketidaksetaraan Markov dan Chebyshev, hukum lemah dari bilangan besar, konvergensi dalam probabilitas, teorema limit pusat, hukum kuat dari bilangan besar. Proses Bernoulli dan Poisson. Rantai Markov: rantai Markov waktu-diskrit, klasifikasi state, perilaku steady-state, probabilitas absorpsi dan perkiraan waktu absorpsi, rantai Markov waktu-kontinu. Inferensi statistik Bayesian: inferensi Bayesian dan distribusi posterior, estimasi titik, pengujian hipotesis, dan aturan MAP, estimasi kuadrat rata-rata terkecil Bayesian, estimasi kuadrat rata-rata terkecil linear Bayes. Inferensi statistik klasik: estimasi parameter klasik, regresi linier, pengujian hipotesis biner, pengujian signifikansi. ; Dalam mata kuliah ini, mahasiswa menyusun proposal skripsinya dan mempresentasi-kannya di depan dosen penguji. ; Managemen proyek perangkat lunak Proposal proyek perangkat lunak Studi kasus dari perusahaan Studi kasus dari lab riset Studi kasus dari pemerintahan Presentasi proposal proyek Presentasi progres proyek Presentasi final proyek. ; Combinational logic (design procedure, adders, subtractors, code conversion, analysis procedure, multilevel NAND circuits, multilevel NOR circuits, exclusive OR functions) MSI and PLD components (binary adder and subtractor, magnitude comparator, decoders and encoders, multiplexers, ROM, programmable logic array, programmable array logic) Synchronous sequential logic & finite state diagrams (flip-flops, triggering flip-flops, analysis of clocked sequential circuits, state reduction and assignment, flip-flop excitation tables, design procedure, design of counters) Registers, counters, and the memory units (registers, shift registers, ripple counters, synchronous counters, timing sequences, RAM, memory decoding, error correcting codes) Register transfer and microoperations (register transfer language, register transfer, bus and memory transfer, arithmetic microoperations, logic microoperations, shift microoperations, arithmetic logic shift unit) Basic computer design (instruction codes, computer registers, computer instructions, timing and control, instruction cycle, memory reference instructions, input-ouput and interrupt, complete computer description, design of basic computer, design of accumulator logic) Microprogrammed control (control memory, address sequencing, microprogram example, design of control unit). ; Overview: sistem pengoperasian, struktur sistem Operasi. Manajemen proses: proses, thread & concurrency, penjadwalan CPU. Sinkronisasi proses: tool sinkronisasi, contoh, deadlock Manajemen memori: memori utama, memori virtual. Manajemen storage: struktur penyimpanan massif, sistem I/O. Sistem file: interface, implementasi, internal. ; Mahasiswa melakukan penelitian dan menyusun laporannya menjadi sebuah skripsi. Mahasiswa mempresentasikan dan mempertanggungjawabkan hasil penelitiannya pada ujian skripsi di hadapandosen penguji. Pada saat ujian skripsi, mahasiswa harus telah mendapatkan nilai lulus untuk mata kuliah Proposal Skripsi dengan topik yang sama. ; Pada mata kuliah ini mahasiswa dengan bimbingan dosen pembimbing mempresentasikan hasil penelitian skripsi, sebelum mengajukan ujian sidang skripsi yang dihadiri oleh para mahasiswa yang sedang mengambil mata kuliah tugas akhir skripsi. ; Sistem synchronous dan asynchronous pada sistem terdistribusi Algoritma untuk pertukaran informasi/komunikasi Algoritma untuk mendeteksi dan mengatasi kegagalan komunikasi atau kegagalan proses Algoritma untuk menjaga performa (load balancing) Algoritma untuk menjaga keamanan Pemrograman paralel dengan multithreading Pemrograman paralel dengan message passing Pemrograman paralel dengan CUDA Pengubahan algoritma serial menjadi paralel dan cara mengukur performanya. ; Motivasi computational thinking VUCA World Konsep Dasar Computational thinking ICT Literacy & Ethics Problem formulation dan design thinking Problem solving Algoritmic thinking. ; Pendahuluan: Pengertian, sejarah, dan peran (aplikasi) grafika komputer Sistem grafik: Hardware (perangkat masukan, keluaran, interaksi, memori, CPU, GPU) dan software (rendering pipeline, graphics API) Pemrograman grafik dasar: Pembuatan GUI, framework GUI, model event-driven Sistem koordinat dan primitif geometri 2D (titik, ruas garis lurus, elips, kurva Bezier, teks) Transformasi 2D (penskalaan, rotasi, translasi), komposisi transformasi, transformasi affine Window dan viewport, clipping dan zooming Sistem koordinat dan primitif geometri 3D (titik, ruas garis lurus, segitiga, segi empat, poligon, elipsoid, surface dan nurbs) Transformasi 3D (penskalaan, rotasi, yaw, pitch, roll, translasi), komposisi transformasi, transformasi pandang (transformasi kamera) Kamera dan proyeksi, rasterisasi, hidden surface removal dan z-buffer Pencahayaan (lighting) Animasi, teknik frame-by-frame, animasi berbasis waktu, interpolasi Pengayaan: (a) Model objek 3D: Properti geometrik dan mesh 3D, properti tampilan dan tekstur. (b) Pemodelan hirarkis dan berorientasi objek. (c) Desain grafis. (d) Fraktal. (e) Aneka kasus: Skybox, height-map dan terrain, billboarding, particle systems, shader, bump-map, deteksi tumbukan. Proyek akhir. ; Dalam kuliah ini, mahasiswa akan belajar mengenai topik-topik terbaru di bidang Algoritma dan komputasi. Seperti Automatik Komputasi, AR-VR-Metaverse, Aplikasi funssional programmaing, aplikasi aktif komputasi, aplikasi komputasi parallel, penerapan bahasa unity untuk game, musik dan lagu, aplikasi pengembangan GUI dengan Thinter, automatic decision, dan lainnya. Mahasiswa dapat memlih dari topik-topik atau kasus yang akan diperlajari didalam daftar acuan, atau tema lainnya. ; Stochastic gradient descent dan pengembangannya Flower Pollination Algorithm Ant Colony Algorithm article Swarm Optimization Simulated Annealing Optimisasi pada SVM Nelder-Mead dan Levenberg Marquadt Interior point method Tunning performa dari algoritma optimisasi (regularisasi, dll). ; Motivasi pengolahan citra digital dan aplikasinya Human visual system Dasar-dasar citra digital: pembentukan citra, akuisisi citra, digitalisasi citra Model warna dan hubungan ketetanggaan antar pixel Peningkatan kualitas citra: spatial domain, frequency domain Segmentasi citra: berbasis piksel, berbasis region, berbasis fitur Pengolahan citra secara morfologi processing Representasi dan deskripsi citra digital Interpretasi citra digital Proyek akhir. ; Pengantar penglihatan komputer dan aplikasinya: Augmented reality, Surveillance system, traffic monitoring Review pengolahan citra digital: ruang warna, peningkatan kualitas citra, ekstraksi fitur, represetasi fitur Akuisisi dan augmentasi data citra: akuisisi data, augmentasi data, pra pemrosesan data Lokalisasi dan deteksi objek: sliding windows dengan template matching, deteksi objek berbasis fitur, background subtraction (kamera statik dan bergerak) Klasifikasi objek pada citra digital: binary classification, multiclass classification, image & shape analysis Pengenalan dan identifikasi objek: face recognition, person re-identification, person attribute identification, scene recognition Penelusuran objek: berbasis template matching, Kalman Filter, Multiple Camera Tracking Object Behavior Analysis: Optical Flow, Spatial and Temporal Motion Analysis Pengantar rekonstruksi tiga dimensi: Key point Detector, Image Stitching, Calibration and Visual Geometry, Structure from motion Vision-based intelligent project. ; Program Linear Permasalahan transportasi dan penugasan Optimasi model jaringan Pemrograman bilangan bulat Peramalan Pemrograman non linear Teori game Analisis pengambilan keputusan Permasalahan antrian Permasalahan inventori. ; Konsep dasar teori probabilitas: (a) Variabel random diskrit, (b) Fungsi pembangkitan, (c) Distribusi-distribusi probabilitas: Distribusi Geometrik, Distribusi Poisson, Distribusi Eksponensial, Distribusi Erlang dan Proses Poisson Model antrian: (a) Notasi Kendall, (b) Laju okupasi, (c) Ukuran-ukuran kinerja, (e) Hukum Little Analisis antrian tunggal Analisis jaringan antrian Simulasi dasar: Simulasi kejadian diskrit. Pemodelan sistem-sistem kompleks Pengenalan software simulasi Membangun model simulasi valid Verifikasi model simulasi. ; Membahas tema-tema penelitian dan pengembangan pada bidang Algoritma dan komputasi. ; Pengantar: sistem formal, metode formal, verifikasi dan validasi formal, berbagai metode untuk verifikasi formal. Pemodelan sistem yang reaktif: transition systems, program graphs, dan channel systems. Verifikasi property linear-time yang reguler: bahasa omega-regular, Büchi automata, pencarian nested depth- first. LTL model checking: sintaks, semantik, automata, algoritma model checking. CTL model checking: sintaks, semantik, CTL vs LTL, algoritma model checking. Model checker untuk LTL dan CTL: SPIN. ; Pengenalan Algoritma Genetika, Overview proses dalam algoritma, siklus algorima genetika sederhana, teorema skema holland. Pengkodean Algoritma Genetika, Overview operator-operator algoritma genetika. Proses Seleksi, Case Study. Proses Cross Over, Case Study. Proses Mutasi, Case Study. Algoritma Genetika Hybrid Aplikasi: Schedulling, Bin Packing Problem, networking, Minimum Spanning Tree, Knapsack Problem Project: Implementasi Algoritma Genetika Trend research pada Algoritma Genetika. ;; Pengenalan konsep biomolekular. Data in bioinformatics, Next generation sequencing technology Pairwise sequence alignment with indels. Pairwise sequence alignment without indels. Bio database searching Multiple sequence alignment dengan CLUSTAL Multiple sequence alignment dengan hidden markov model. ; Dalam kuliah ini, mahasiswa akan belajar mengenai topik-topik terbaru di bidang sistem cerdas. ; Pengenalan (Fuzzy vs Crisp) Himpunan fuzzy. Sifat-sifat himpunan fuzzy. Operator pada himpunan fuzzy (Fungsi dan keanggotaan himpunan) Komplemen, s-norm, t-norm. Relasi fuzzy dan komposisi relasi fuzzy. Sifat-sifat khusus relasi fuzzy. Linguistik. Proposisi fuzzy. Operator logika fuzzy Implikasi fuzzy (fuzzy rule). Generalised modus ponens. Generalised modus tollens. Generalised hypothetical syllogism. Sistem inferensi fuzzy ( Fuzzifikasi dan Defuzzifikasi) Pengembangan sistem inferensi fuzzy. ; Introduction to NLP. Text classification with the perceptron. Language modelling (basic and advanced). Part-of-speech tagging (HMM and NN). Context Free Grammar and Parsing. Neural Network and recurrent neural network for NLP. NLP Application. ; Konsep dan komponen pengenalan pola. Teknik-teknik pengenalan pola Definisi fitur dan metode-metode ekstraksi fitur Seleksi fitur Decision making (identifikasi, clustering, klasifikasi dan verifikasi) pada suatu kasus Metode pengujian Studi Kasus: Pengenala pola untuk data text Studi Kasus: Pengenala pola untuk data 1D Studi Kasus: Pengenala pola untuk data 2D Trend research (perkembangan penelitian) terkait pengenalan pola. ; Konsep sistem pakar. Arsitektur Sistem Pakar. Representasi pengetahuan, Mesin Inferensi. Metode Forward chaining, Backward Chaining. Model dan manajemen ketidakpastian. Perancangan dan aplikasi sistem pakar. Perkembangan dan aplikasi sistem pakar di berbagai bidang. ; Sistem pendukung kegiatan manajerial. Konsep sistem pendukung keputusan. Manajemen Keputusan dalam bisnis maupun bidang lain. Kemampuan dan karaketristik Sistem Pendukung Keputusan. Komponen-komponen dasar Sistem Pendukung Keputusan. Manajemen data dalam Sistem Pendukung Keputusan. Model pembuatan keputusan dalam Sistem Pendukung Keputusan. Pembobotan dan Scoring. Model SAW, Weighted Product, profile matching, Model TOPSIS. Model AHP (Analysis Hierarchical Process). Sistem Pendukung Keputusan Kelompok (GDSS): Komputasi dan Teknologi. Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan. ; Pada kuliah ini akan mengundang para pakar atau alumni yang memiliki pengalaman dalam penelitian dan pengembangan sistem berbasis kecerdasan Artifisial (AI) pada sektor industri, pemerintahan dan akademik. ; Big data technology and infrastructures Building distributed file systems Preparing distributed data processing Data collection and data ingestion Streaming broker and data buffering Map-reduce computation framework Parallel batch processing Parallel stream processing Algorithms of data analysis over map-reduce framework Machine learning over map-reduce framework Big data vis", 'Informatika - Cisco IOS Introduction STP and VLAN IPv6 RIP OSPF EIGRP BGP VPN. ; AL/Strategi Algoritmik AL/Struktur dan Algoritma Data Dasar NC/Aplikasi Jaringan NC/Pengiriman Data yang Andal NC/Perutean dan Penerusan NC/Jaringan Area Lokal NC/Mobilitas. ; Introduction to Operations Research and Linear Program Modeling Linear programs can be solved using the Simplex method, M and 2 phase techniques, and integer linear programming Initial resolution of transportation problems using the NWM, LCM and VAM methods Final solution to transportation problems using the stepping stone method Special forms of transportation problems can be solved using assignment models The shortest route method problem can be solved using the Diskjtra, Floyd, and maximum flow methods Design and analyze project controls. ; Definition and classification of Games Theory of fun Game Mechanics Level Design Game Design Document Game Engine/Middleware. ; Arsitektur Sistem Enterprise (Enterprise System Architecture) Fungsional Sistem Enterprise (Enterprise System Functionality) Proses Bisnis (Business Processes) Workflow Workflow management system (WMS) Fleksibilitas Sistem Enterprise (Enterprise System Flexibility). ; The importance of information technology governance Five pillars of information technology governance Information technology governance framework (COBIT, TOGAF) Calculation of the maturity level of information technology governance Analysis of gaps in the implementation of information technology governance Providing recommendations for implementing information technology governance. ; Software Requirement Engineering Fundamentals The Role of Requirement Engineering in Software Development Principles in Requirement Engineering Business Analytics in Requirement Engineering Requirement Engineering Processes Elicitation of Requirement Problems in Elicitation of Requirement Source of Necessity Elicitation Techniques Requirement Analysis Requirement Model Classification of Requirement Conflict and Prioritization of Requirement Requirement Specifications Formalization of Requirement SMART Validation Requirement Validation and Verification Needs Testing Needs Management Needs Tracking Change Requirement Management Reuse Requirement Auxiliary Tools in Requirement Engineering. ; Introduction to Image Processing and Computer Vision: Concepts in image processing and computer vision, their use, and application examples. Spatial enhancement using point processing: Various curve transformations. Histogram: Definition of histogram, histogram equalization, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Convolution: Low Pass Filter (smoothing/blurring), High Pass Filter sharpening). Median filter (non-linear filter). Color image improvement: Color basics, color image processing, and pseudo color. Fourier transforms, DFT, FFT, frequency domain images. Frequency domain processing diagram. Image enhancement in the frequency domain using Low Pass Filter (LPF): Ideal LPF (ILPF), Butterworth LPF (BLPF), Gaussian LPF (GLPF). High Pass Filter (HPF): IHPF, BHPF, GHPF. Discontinuity-based image segmentation: Point detection, line detection, Gradient filter, Laplacian filter, Laplacian of Gaussian (LoG), Gaussian & Laplacian result examples. Splicing edges with gradient criteria. Hough transform for line and circle detection. Similarity-based image segmentation: Global thresholding, Otsu method, optimal and adaptive thresholding, histogram of gradient. Region Growing. Segmentation of areas by clustering, watershed, examples. Morphology methods: Examples of binary imagery, connectivity, additive and subtractive operators. The set of translations, reflections, structuring elements B for generalized operations. Dilasi, erosion, Opening operator, Closing operator, template matching. Matching with Hit-or-Miss, Hit- or-Miss operators, boundary extraction, thinning. Deskriptor: Region descriptor, moment descriptor, texture, spectral texture, moment invariants, principle components, co-occurrence matrix, local binary pattern (LBP). Pengenalan objek dan klasifikasi citra dengan machine learning, contoh- contoh. Image classification with convolutional neural networks (CNNs), examples. Object detection with deep learning: Faster R-CNN, YOLO, and SSD. Semantic segmentation with deep learning. ; Exploratory data analysis (EDA) Preprocessing Classification Imbalanced classes Association rule & sequential pattern analysis Clustering Anomaly detection. ; AL/Algorithmic Strategies AL/Fundamental Data Structures and Algorithms NC/Networked Applications NC/Reliable Data Delivery NC/Resource Allocation NC/Routing And Forwarding NC/Local Area Networks NC/Mobility PL/Advanced Programming Constructs PL/Logic Programming. ; Komputasi di mana-mana Interaksi Manusia-Komputer Penandaan, Penginderaan, dan Pengendalian Aktuasi dan Penginderaan Mikro Sistem Sadar Konteks Kesadaran Temporal Sistem Cerdas Komunikasi di Mana-mana. ; Malicious software dan analisis Intrusion Detection Systems Honeypots Logging (Sysmon, Auditd, Syslog) Keamanan Wifi dan Email Aspek legal, etik, dan privasi pada cyber security. ; Tata Letak Memori, Buffer Overflow, Injeksi Kode, Eksploitasi Memori Lainnya, Kerentanan Format String Keamanan Memori, Keamanan Tipe, DEP, ASLR, Pemrograman Berorientasi Pengembalian DevSecOps: Desain dan Arsitektur, Pengkodean, Integrasi dan Pengujian, Pengiriman dan Penyebaran, Pertahanan dan Pemantauan Runtime Otentikasi Pengguna. ; AL/Analisis Dasar AL/Struktur, Algoritma, dan Analisis Data Tingkat Lanjut CN/Data, Informasi, dan Pengetahuan PL/Konstruksi Pemrograman Tingkat Lanjut PL/Pemrograman Logika SF/Paralelisme PL/Konkurensi dan Paralelisme PL/Sistem Waktu Proses PL/Pemrograman Fungsional PD/Algoritma, Analisis, dan Pemrograman Paralel PBD/Platform Web OS/Waktu Nyata dan Sistem Tertanam. ; Konsep Sistem Dinamis, simulasi Sistem Dinamis. Model simulasi Sistem Dinamis dari deskripsi masalah. Menggunakan kakas simulasi Sistem Dinamis untuk mengeksekusi model simulasi Sistem Dinamis yang dibuat. Analisis luaran hasil eksekusi simulasi Sistem Dinamis. ; Konsep Agen dan Simulasi Berbasis Agen. Model simulasi Berbasis Agen dari deskripsi masalah. Menggunakan kakas simulasi Berbasis Agen untuk mengeksekusi model simulasi Berbasis Agen yang dibuat. Analisis luaran hasil eksekusi Simulasi Berbasis Agen. ; Konsep peramalan, tahapan dasar peramalan, dan analisis deret waktu Peramalan menggunakan metode Box-Jenkins: ARIMA dan SARIMA Peramalan menggunakan metode Ensemble: Bagging, Boosting, Stacking, dan Random Forest Peramalan menggunakan metode Machine Learning: Jaringan Syaraf Tiruan dan SVM Peramalan menggunakan metode Deep Learning: CNN, RNN, LSTM, dan GRU Implementasi Peramalan menggunakan: Excel, Phyton, atau R dengan studi kasus saham, cuaca, kependudukan, dll. ; Dasar permodelan dan animasi 3D Dasar permodelan dan animasi dengan Blende. ; Wawasan game edukasi dan simulasi yang ada saat ini Perancangan dan pengembangkan game edukasi Perancangan simulasi dengan finite state machine Perancangan dan pengembangkan game simulasi. ; Humans, Computers, and Interaction Sensitivity to Good and Bad Design Persona User Interface and User Experience (UI/UX) Natural-User Interface Design Thinking Contextual Inquiry and Analysis Prototyping Using Figma Usability Evaluation Heuristic Analysis. ; Konsep tata kelola Sistem Informasi / Teknologi Informasi Framework tata kelola Control objectives Perencanaan audit sistem Audit proses bisnis Pelaksanaan dan evaluasi audit Pelaporan dan rekomendasi audit. ; Review Sistem Basis Data dan Pengantar Basis Data Terdistribusi Desain sistem basis data paralel dan terdistribusi Kontrol data terdistribusi Pemrosesan query terdistribusi Pemrosesan transaksi terdistribusi Replikasi Data Integrasi basis data - sistem multidatabase Sistem basis data paralel Manajemen data peer-to-peer NoSQL NewSQL Polystores Web Data Management. ; Proyeksi Peta dan Sistem Koordinat Digitalisasi peta GPS Penginderaan Jauh - Peta Tematik Analisis Spasial Analisis 3-D Pemetaan Berbasis Komunitas Layanan Berbasis Lokasi. ; Dasar-dasar kualitas perangkat lunak Kultur kualitas perangkat lunak Kebutuhan kualitas perangkat lunak Model dan standar kualitas perangkat lunak Proses review perangkat lunak Audit perangkat lunak Verifikasi dan validasi perangkat lunak Pengukuran kualitas perangkat lunak Manajemen risiko perangkat lunak Rencana penjaminan kualitas perangkat. ; Konsep dasar dan ruang lingkup konstruksi perangkat lunak di dalam siklus pengembangan perangkat lunak Penerapan SOLID principles di dalam kode program Teknik clean code Teknik defensive programming Teknik unit testing Kolaborasi menggunakan Git Teknik code review. ; Konsep Artificial Neural Network dan Deep learning Arsitektur Reccurrent Neural Network Arsitektur Convolutional Neural Network Deep Generative Model Deep Reinforcement Learning Model. ; Pengenalan antarmuka dan navigasi game engine Konsep debugging, problem-solving, dan interpretasi API pada game yang dikembangkan dengan game engine Evaluasi kode Mampu mengembangkan game 2D dan 3D dengan game engine pada platform pengembangan tertentu. ; Infrastruktur pendukung IoT Framework kolaborasi dan pemrograman IoT Fog Computing: Prinsip, Arsitektur, dan Aplikasinya Embedded Systems Data Stream Processing pada IoT Distributed Data Analysis pada IoT Security dan Privacy pada IoT. ; Data, Information, and Knowledge Discrete Probability Web Security Digital Forensics Secure Software Engineering. ; Basic Analysis Advanced Data Structures, Algorithms, and Analysis Data, Information, and Knowledge Advanced Programming Constructs Logic Programming Parallelism Concurrency and Parallelism Runtime Systems Functional Programming Parallel Algorithms, Analysis, and Programming Web Platforms Real Time and Embedded Systems. ; Exploratory Data Analysis (EDA) Principal Components Analysis (PCA) Factor Analysis (FA) Multiple Regression dan Multivariate Regression Multiple Discriminant Analysis MANOVA & MANCOVA Conjoint Analysis Canonical Correlation Cluster Analysis Multidimensional Scaling Correspondence Analysis. ; Concept of object orientation and Object Oriented Simulation. Object Oriented Simulation Model of problem description. Uses Object Oriented Simulation tools to execute the created Object Oriented Simulation models. Output analysis of Object Oriented Simulation execution results. ; Introduction to Smart Games Course: Research and application of games that apply artificial intelligence Agent Movement and Path Finding Decision Making: FSM, Rule-base system, Decision Tree, etc Learning Programming on the Unity Platform and Unity ML Agent toolkit Procedural Content Generation. ; Virtual reality(VR): Immersive technology and experiences Augmented reality (AR): Mobile-based, wearables Mixed reality (MR): Cross-reality interaction, physical computing XR outputs: VR head-mounted displays, AR glasses, spatial sound, haptic devices XR inputs: controller sticks, motion tracking, motion capture, gesture control Overview of usability factors, and human physiology and psychology Procedural graphics and 3D interaction Development of extended reality using web-based graphics libraries Development of extended reality using game engines Immersion, presence, fidelity. ; Data mining Map-Reduce and Distributed Computing Large-scale data processing algorithms/modeling: Finding similar items, mining data streams, link analysis, frequent item sets, clustering, classification, recommendation systems, mining social-network graph Optimization of large-scale data processing: Dimensionality reduction, large-scale machine learning, neural networks, deep learning. ; Quantum computing paradigm Advantages and limitations of quantum computers The four postulates of quantum mechanics and their applications to computing Principles of quantum information and quantum communication Fundamental quantum algorithms Implications of quantum computing on machine learning, cryptography, and information security. ; Software architecture definition and cycle Identify software quality attribute scenarios using the Quality Attribute Workshop (QAW) method Architectural patterns and tactics Analysis and design of software architecture using the Attribute-driven Design (ADD) method Software architecture documentation: architectural views, notations, and architectural documents Evaluate software architecture using the Architecture Tradeoff Analysis Method (ATAM). ; Basic concepts and activities of software evolution: evolutionary models and processes. type of software evolution (corrective, adaptive, perfective, and preventive). legacy system Program understanding techniques and activities Identify bad smell code and clone code Refactoring programs Analyze the impact of software changes Software repository management Software reuse Software defects Software reengineering.'], + ['Elektronika dan Instrumentasi - Matriks: Operasi, inverse, transformasi pada matriks, eigenvalue dan eigenvector. Ordinary Diffential equation: Klasifikasi ODE, ODE orde 1 dan orde > 1. Vektor dan Trigonometri. Deret dan transformasi: Deret Fourier dan transformasi Laplace. ; Bilangan kompleks dan Fungsi kompleks, Analisis numerik: iterasi titik tetap, newton-raphson, dan metode Sekan, Interpolasi: Lagrange dan spline, Optimasi dan Teori Graf, Data dan peluang. ; Merumuskan permasalahan dan pertanyaan penelitian, melakukan tinjauan pustaka secara sistematis, memilih metode yang cocok untuk menjawab pertanyaan penelitian yang telah ditentukan serta berkontribusi dalam modifikasi metode yang sudah ada, menuliskan proposal dan laporan tugas akhir, menulis hasil penelitian dalam bentuk karya ilmiah yang dipublikasikan. ; Dasar-dasar etika, kode etik profesi, organisasi profesi dan pembinaan karir. Undang-undang dan peraturan yang mengatur tentang hak atas kekayaan intelektual, hak copy, paten, lisensi, merek dagang. Privacy dan Security Teori Kepemimpinan Barat dan Kepemimpinan Timur (Hastabrata) Kerja bersama dalam kelompok komunikasi interpersonal secara oral dan presentasi. ; Kerja praktek atau magang di suatu instansi. Laporan kerja praktek. ; Asisten Praktikum atau Pengembangan modul praktikum. ; Asisten Praktikum atau Pengembangan modul praktikum. ; Struktur tugas akhir Tahapan tugas akhir: seminar, proposal, skripsi Pemilihan topik untuk tugas akhir Review paper yang relevan dengan topik tugas akhir Presentasi hasil review paper. ; Menetapkan topik dan judul skripsi Merumuskan masalah penelitian Studi pustaka publikasi penelitian terkait Menelusuri teori untuk merancang penelitian Menyusun metodologi penelitian Membuat perencanaan penelitian Menyusun naskah proposal skripsi mempresentasikannya di depan dosen penguji. ; Membuat rancangan penelitian yang merupakan kelanjutan dari proposal skripsi Melengkapi dasar teori, jika perlu Melakukan implementasi dari rancangan penelitian Melakukan ujicoba Melakukan pembahasan hasil ujicoba Menulis naskah skripsi lengkap Melakukan ujian skripsi dengan presentasi di hadapan penguji. ; Pendahuluan: Besaran dan satuan. Muatan. Arus. Daya. Energi. Elemen Untai Listrik. Hukum dasar untai listrik: Hukum Ohm. Titik, cabang, loop. Hukum Kirchoff. Resistor Seri dan Pembagi Tegangan. Resistor Paralel dan Pembagi Arus. Transformasi Star-Delta. Analisis Mata Jala: Analisis arus cabang. Analisis tegangan simpul. Teorema Untai: Properti Linearitas. Superposisi. Transformasi sumber. Teorema Thevenin. Teorema Norton. Maximum Power Transfer. Terapan Hukum Ohm dan Hukum Kirchoff pada rangkaian Operational Amplifier: Op Amp Ideal. Penguat Inverting, Penguat Non Inverting, Penguat Penjumlah. Penguat Selisih, Penguat untuk Instrumentasi. Kapasitor dan Induktor: Rangkaian Seri Kapasitor. Rangkaian Paralel Kapasitor, Untai Seri Induktor. Untai Paralel Induktor. Rangkaian Kapasitor dan Induktor Orde Satu (Analisis DC): Analisis Source-Free Rangkaian RC. Analisis Source-Free Rangkaian RL, Analisis Step Response Rangkaian RC, Analisis Step Response Rangkaian RL. Rangkaian AC: Sinusoid. Phasor. Hubungan Phasor untuk Elemen Rangkaian. Impedance, Admittance. Hukum Kirchoff pada Frekuensi Domain. Kombinasi Impedansi. Sistem Bilangan Kompleks: Bilangan kompleks, Bidang kompleks. Operator Vector j. Penyajian lain dari bilangan kompleks. Aljabar bilangan kompleks. Analisa Kawasan Tunak Sinyal Sinus (Steady State Analysis): Analisa Tegangan titik. Analisa Arus Cabang. Teorema superposisi. Teorema Thevenin dan Norton pada rangkaian AC. Frequency Response:Transfer Function. Skala Decibell. Diagram Bode. Resonansi RLC Seri. Resonansi RLC Paralel. Lowpass Filter, Highpass Filter, Bandpass Filter, Bandstop Filter. ; Pengenalan Elektronika digital: Sinyal digital, Gerbang Logika, Sistem bilangan Aljabar Boolean: Tabel Kebenaran, Peta Karnaugh, Bentuk Standar dan Kanonik Rangkaian Mutilevel: NAND dan NOR Rangkaian Kombinasional: Perancangan, Analisis, Studi Kasus (Rangkaian Arithmatika Dasar) Medium Scale Integrated: Decoder, Encoder, Multiplekser, Demultiplekser Programmable Logic Device: ROM, PLA dan PAL. ; Pendahuluan: Sumber Tegangan. Sumber Arus. Teorema Thevenin. Teorema Northon Teori Semikonduktor Dioda Transistor Bipolar (BJT) Penguat Transistor Penguat Daya JFET MOSFET Thyristor OP Amp Oscillator Catu Daya Teregulasi. ; Klasik: Flip-flop, latch, FSM, counter, register, Memory, VHDL: FSM, counter, register, memory, Aritmetika, Project: Desain komputer sederhana (PC, Memory, register, ALU, Control Unit). ; teknologi dan piranti Embedded System perangkat lunak maupun perangkat keras implementasi logik digital berbasis FPGA arsitektur dan sumber daya FPGA implementasi menggunakan HDL (Hardware Description Language) VHDL (VHSIC (Very High Speed Integrated Circuit) Hardware Description Language) prosesor benam berbasis FPGA dan pengenalan FPGA System on Chip (SoC). ; Gerbang Logika Rangkaian logika Aljabar Boolean Penyederhanaan Rangkaian Kombinasional Rangkaian Multilevel NAND dan NOR Perancangan Rangkaian Kombinasional Analisis Rangkaian Kombinasional Decoder dan Encoder Multiplexer dan Demultiplexer Studi Kasus Responsi. ; Pengenalan Software Eagle Menggambar Skema Rangkaian Elektronika (dari fisik ke skema) Merangkai dan Soldering pada PCB Lubang Membuat Skematik pada software Eagle Membuat Desain Layout pada Software Eagle Transfer toner layout ke PCB Mencetak PCB melarutkan tembaga PCB Pengeboran PCB Penyoderan Testing dan Troubleshooting. ; Mengenal komponen elektronika analogdan alat ukurnya. Mempelajari bagaimana cara mengukur koponen elektronika analog. Mempelajari watak berbagai jenis dioda. Mempelajari rangkaian regulator tegangan. Mempelajari jenis dan respon filter. Mempelajari rangkaian penguat menggunakan transistor dan opamp. Studi kasus penerapan rangkaian elektronika analog. ; Konsep dasar tentang instrumentasi dan elemen-elemen pembentuk sistem kendali: a. Pengukuran. b. Proses dan variabel kendali umum. c. Feedback dan evaluasi sistem kendali Konsep dasar tentang berbagai macam metode pengkondisian sinyal analog di dalam instrumentasi: a. Sinyal Analog. b. Jembatan wheatstone. c. RC filter. d. OpAmp Prinsip-prinsip dasar tentang pemrosesan sinyal digital, karakteristik data digital, konversi digital ke analog dan sebaliknya: a. Sinyal dan operasi digital. b. Konversi sinyal digital ke analog. c. Konversi sinyal analog ke digital. d. Akuisisi Data Aplikasi konsep dasar instrumentasi menggunakan sensor dalam aplikasi pengukuran: a. Temperatur dan Tekanan. b. Posisi, Lokasi, dan Perpindahan. c. Pemancaran elektro magnetik, optik, laser Konsep dasar, proses, dan operasi kendali: a. Konversi sinyal. b. Aktuator. c. Elemen kendali. d. Proses kendali kontinyu dan diskret. ; Arti mengukur, mengatur suatu besaran yang mau diukur, Alat ukur, Cara mengukur, Cara melakukan eksperimen, Cara menganalisis hasil eksperimen, Metoda ukur fisis secara umum, Mengenal berbagai metoda pengukuran, Hubungan antara pengukuran, metrologi dan instrumentasi. ; konsep dasar sistem sensor, akuisisi besaran fisis, pengkondisi sinyal dengan ragam jenis sensor yang ada, sensor yang bersifat resistif, kapasitif maupun induktif, proses kalibrasi dan penerapan sistem sensor di bidang instrumentasi. ; diagram-diagram sistem instrumentasi, instrument connections, pengukuran proses diskrit, elemen kontrol diskrit dan relai, analog instrumentation, pneumatic instrumentation, instrument calibration, pengukuran tekanan secara kontinu, pengukuran level secara kontinu, pengukuran temperatur secara kontinu, pengukuran aliran fluida secara kontinu. ; Proses akuisisi besaran fisis. Pengkondisi sinyal dengan ragam jenis sensor yang ada, baik sensor yang bersifat resistif, kapasitif maupun induktif. Proses kalibrasi serta studi kasus penerapan sistem sensor di bidang instrumentasi. ; Pengenalan Sistem Aktuator Komponen pendukung sistem aktuator Sistem Driver Aktuator Motor Listrik Relay dan Selenoid Pneumatik dan Hidrolik. ; Pendahuluan dan Dasar Sistem Kendali Transformasi Laplace dan Inversenya Pemodelan Matematika dari Sistem Kendali Pemodelan Sistem Mekanik Analisis Sistem Kendali di State space Kalman Filter. ; Analisis respon transien dan respon keadaan tunak, Menganalisis dan mendesain kendali menggunakan root locus, Metode tanggap frekuensi, PID dan PID lanjut, dan state space, Sistem regulator optimal quadratic. ; Sinyal diskrit dan sistem diskrit, Sistem diskrit dan digital, Sistem LTI (linear time-invariant), Persamaan beda, Konvolusi digital, Teorema pencuplikan, Konsep Transformasi Fourier Diskrit, Transformasi Fourier Cepat, Transformasi-Z, Konsep dasar dan perancangan tapis FIR (Finite Impulse Response), Konsep dasar dan perancangan tapis IIR (Infinite Impulse Response). ; Pengenalan Jenis-jenis aktuator Memahami sinyal analog dan sinyal digital untuk mengontrol aktuator Mempelajari pembuatan driver dan komponen pendukungnya Mempelajari tentang daya armature, pengaturan kecepatan, karakteristik, efisiensi dari motor DC Mempelajari berbagai jenis motor DC yaitu motor stepper, motor servo, dan motor brushless Mempelajari penggunaan Relay dan solenoid Mempelajari aplikasi dari pneumatik dan hidrolik. ; Mempelajari representasi sistem dalam bentuk fungsi alih dan ruang keadaan. Mempelajari tanggap waktu sistem kendali. Mempelajari Analisa kestabilan sistem kendali. Studi kasus mengenai pemanfaatan sistem kendali. ; Pendahuluan Perangkat Keras PLC Relay Logic Control Ladder and Functional block programming Instruksi dasar PLC Pemrograman PLC Lanjut Perancangan sistem berbasis PLC Studi kasus: Kendali Proses menggunakan PLC. ; Konfigurasi I/O dan Pengkabelan pada PLC Omron CP1H-XA dan HMI NB-Series Pengenalan CX-Programmer, CX-Designer dan Nirtec Machine Simulator Instruksi Dasar Instruksi Timer Instruksi Counter Instruksi Aritmatika, Perbandingan, dan Logika Instruksi Kendali Program Instruksi Manipulasi Data pada kasus pembacaan ADC/DAC Instruksi Sekuensial Instruksi Kendali PID Studi Kasus Responsi. ; Abstraksi: ide-ide besar arsitektur komputer, di bawah program, teknologi untuk membangun prosesor dan memori, kinerja, power wall, peralihan dari uniprosesor ke multiprosesor, benchmarking Intel Core i7. Instruksi dan bahasa komputer: operasi perangkat keras komputer, operan perangkat keras komputer, bilangan signed dan unsigned, representasi instruksi pada komputer, operasi logika, instruksi untuk membuat keputusan, mendukung procedure dalam perangkat keras komputer, komunikasi eksternal, pengalamatan RISC-V untuk wide immediates dan wide addresses, paralelisme dan instruksi: sinkronisasi, menerjemahkan dan memulai program. Prosessor: konvensi logic design, membangun datapath, skema implementasi sederhana, overview pipelining, datapath dan kontrol berpipeline, data hazard: forwarding versus stalling, control hazard, exception, paralelisme level instruksi. Memori: teknologi memori, dasar-dasar cache, mengukur dan meningkatkan kinerja cache, hierarki memori terandalkan, kerangka kerja umum untuk hierarki memori, menggunakan finite state machine untuk mengendalikan cache sederhana, paralelisme, dan hierarki memori: koherensi cache. Prosessor paralel: kesulitan membuat program pemrosesan paralel, SISD, MIMD, SIMD, SPMD, dan vektor, multithreading perangkat keras, multicore dan multiprosesor memori bersama lainnya, pengenalan GPU, cluster, komputer skala warehouse, multiprosesor, pengenalan topologi jaringan multiprosesor, benchmark multiprosesor dan model kinerja. Low level atau assembly programming. ; Jaringan komputer dan Internet: Internet, network edge, network core, packet-switching network, delay, loss, throughput, protocol layer and service models, history. Application Layer: networked applications, web dan HTTP, Email, DNS, P2P, Video Streaming, Socket Programming. Transport Layer: services, mux dan demux, UDP, Principles of reliable data transfer, TCP, congestion control. Network Layer: router, IP, algoritma routing, OSPF, BGP, ICMP. Link dan Physical Layer: error detection and correction, multiple access links and protocols, switched LANs, link virtualization, signal encoding. Wireless and Mobile Networks: WiFi, Cellular, Addressing dan routing, mobile IP. Multimedia Networking: applications, streaming video, VoIP, protocols, network support for multimedia. ; Merancang dan mengimplementasikan jaringan komputer (LAN, WiFi, dan WAN/Internet). Mengenal peralatan jaringan komputer dan monitoring jaringan komputer. Instalasi jaringan lokal (LAN) dan internet, topologi jaringan, troubleshooting jaringan, subnetting, routing, manajemen bandwith, kemanan jaringan komputer. studi kasus pemanfaatan jaringan komputer berbasis embedded system dan internet of Things. ; Overview: sistem pengoperasian, struktur sistem pengoperasian. Manajemen proses: proses, thread & concurrency, penjadwalan CPU. Sinkronisasi proses: tool sinkronisasi, contoh, deadlock. Manajemen memori: memori utama, memori virtual. Manajemen storage: struktur penyimpanan massif, sistem I/O. Sistem file: interface, implementasi, internal. ; Pengenalan Kecerdasan Artifisal Intelligent Agent (Agen Cerdas) Solving Problems by searching: Informed Searching Search Problems by searching: Uninformed Searching (konsep dan aplikasinya) Knowledge Representation Sistem Pakar (pengenalan, arsitektur, agenda) Pemrosesan bahasa alami (NLP) Pengenalan pola, pembelajaran mesin. ; Mikrokontroler Microchip PIC16F87x, Penanganan Clock, Reset dan GPIO, Pewaktu dan pencacah (Timer and Counter), PWM (Pulse Width Modulation), Interupsi, komunikasi serial UART, I2C dan SPI, Pemanfaatan internal ADC, serta beberapa aplikasi, Address decoding memori dan I/O, Antarmuka I/O parallel, Direct memory access, Bus mikrokontroler. ; Pemrograman pada mikrokontroler Mempelajari I/O pada mikrokontroler Mempelajari timer, counter, dan PWM pada mikrokontroler Mempelajari interupsi dan watchdog pada mikrokontroler Mempelajari komunikasi serial, I2C, dan SPI pada mikrokontroler Mempelajari ADC dan DAC pada mikrokontroler Aplikasi RTC dan EEPROM pada mikrokontroler. ; Gambaran keamanan pada perangkat keras Teknologi-teknologi perangkat keras Perancangan dan pengujian SoC Perancangan dan pengujian PCB Jenis-jenis serangan pada perangkat keras: trojan, reverse engineering, side channel attack, serangan pada PCB Metode-metode proteksi pada perangakat keras: PUF, TRNG, obfuscation, watermark, PCB authentication. ; Pengantar simulasi elektronika: Seluk Beluk Simulasi dan pengenalan Software Simulasi Simulasi Power Supply Analisa transien Analisa steady state Tanggap Frekuensi Impedansi Input Impedansi Output Analisis Sistem Elektronika. ; Multivibrator I(Astable Multivibrator dan Monostable Multivibrator), Komponen rangkaian digital sekuensial (bistable multivibrator), Tahapan dalam perancangan rangkaian sekuensial sequential logic circuit, Cara kerja flip-flop yang merupakan komponen dasar penyusun memori dan register, Pencacah sinkron, pencacah asinkron, Register: Masukan Paralel Keluaran Paralel Masukan Paralel keluaran Serial Masukan Serial Keluaran Paralel Masukan Serial Keluaran Serial, Finite state machine, Vending machine, Analisa rangkaian sekuensial, Sintesa rangkaian sekuensial (Rangkaian Mealy Moore): mode clock, mode level dan mode pulsa. ; Metodologi pengembangan hardware dan Pengenalan CAD tools: a. Defenisi spesifikasi dan Design Entry b. Sintesis, implementasi dan optimasi c. Verifikasi fungsional dan fisik Pemodelan perangkat keras menggunakan deskripsi: a. Concurrent b. Behavioral c. Struktural d. Sequensial e. FSM Pengembangan piranti Kompleks: a. Integrasi b. Contoh- contoh kasus. ; Konsep dasar tentang instrumentasi, Implementasi pada industri, Contoh mengendalikan banyak variabel proses temperatur, aliran, komposisi gas, fluida, Analyzer untuk parameter fluida konduktifitas, pH, Level permukaan dan tekanan terhadap waktu serta jarak, Dilakukan penginderaan secara bersamaan dan berkelanjutan, Desain intrumentasi dengan P&ID, Studi kasus yang terjadi di industri. ; Jaringan Saraf Tiruan dalam Instrumentasi Instrumentasi Cerdas Pengukuran Kualitas Udara Menggunakan Larik Sensor Gas Instrumentasi Cerdas Perhitungan Jumlah Kendaraan di jalan Instrumentasi Cerdas Pengenalan Aktivitas Menggunakan Kamera Depth End-to-End Learning untuk Autonomous Driving Car Reinforcement Learning untuk Instrumentasi Kendali Cerdas Deep Q Network untuk Menghindari Rintangan Pengaturan Lampu Lalu Lintas Adaptif Cerdas. ; Konsep dasar proses otomasi di industri, Instrumentasi di industri dan penerapannya di bidang otomasi, Simulasi proses otomasi di industri. ; Model kamera, Pencahayaan dan warna, Tapis spasial dan frekuensi, Deteksi tepian dan sudut, Segmentasi, Pengenalan obyek, Aliran optik, Pelacakan dan evaluasi kinerja. ; Pengenalan dan penggunaan MATLAB Mempelajari pembangkitan sinyal Mempelajari analisis spektral sinyal Mempelajari transformasi Z dan persamaan beda Mempelajari implementasi filter digital Desain filter FIR dan IIR Implementasi Filter digital Pembangkit dan pendeteksi nada DTMF. ; Sistem konsep dasar robot, Aktuator, Tracking, Motion planning, Motion control, Rotation matrix, Quaternion, Kinematika maju, Kinematika balik. ; Representasi gerak robot Pemrograman gerak dasar robot. Motion planning robot. Kendali robot. Kinematika maju dan kinematika balik robot. ; pemrosesan sinyal multirate, pemrosesan sinyal adaptif, pemrosesan sinyal STFT (Short Time Fourier Transform), pemrosesan sinyal Wavelet. ; Pengenalan SCADA dan DCS Dasar-dasar sistem SCADA & DCS, Hardware dan firmware Konsep dasar pemrograman SCADA dan DCS Studi kasus dan Project. ; Path planning, Analisis sistem robot manipulator, Perancangan sistem kerja Drone (UAV), Perancangan gerak mobile robot secara otonom. ; Pendahuluan dan Dasar Sistem Kendali Digital Sistem Waktu Diskrit Sifat Sistem Kendali Digital Stabilitas Kendali Digital Perancangan Kendali Digital. ; Domain Kontinyu dan Diskrit Transformasi Z Tanggap Sistem Diskrit Perancangan Kendali Digital Tools dalam desain dan perancangan kendali digital. ; ROS2 Dasar ROS2 Navigasi Antarmuka Web berbasis ROS Programming Drone dengan ROS ROS Perception ROS Manipulation dan Mobile Manipulator ROS untuk Industrial Robot ROS Kendaraan Otonom Kecerdasan Buatan berbasis ROS ROS Debug Studi Kasus Responsi. ; Konsep dan arsitektur High performance architecture High speed network management dan konfigurasi High performance computation dan environment Development of cluster, distributed dan Grid High performance computing: resource allocation management, load balancing management Processing technology: core, multicore and threads GPU based computing Quantum computing Use case: molecular computation, data science, artificial intelligence. ; Konsep dan Perkembangan Cloud Computing: Definisi, Lingkup dan Komponen, Arsitektur Teknologi. Model Layanan Cloud Computing: Perspektif Teknologi: share services. Perspektif Bisnis: Pay as You Need. Strategi. Infrastruktur as a Services: Data Center Pendukung, Virtual Machine, Hypervisor, Docker, Kubernetes, Layanan Infrastruktur. Platform as a Services: Identity and access management, Security, Platform. Software as a services: software services, web services. Service Level Agreement: balancing, deployment in the cloud, platform and management. Use case: cloud data center, cloud security, cloud services model: AWS, Microsoft azure, Alicloud, GamaCloud. Development and production environment. ; Konsep Big Data: Definisi, Karakteristik 5 V, Konsep dan Prinsip Data source identification: Log data source, stream data source, file based data source, databases Hadoop and Map Reduce: Konsep dan algoritma, Proses dan Flow Data Ingestion Technology: Kafka, Storm, Flume Stream and Batch Processing: Map Reduce, Elastic, Map-aggregate-Pipeline Data storage technologies: Big Database, Data warehouse, Data Mart, Data Lake dan Data Ocean Big Data Processing and Technology Data analytic and Visualization: Statistic based, Projection and prediction, Using ML and DL for analytic, Visualization techniques. ; Pengenalan IoT Desain dan Arsitektur Jaringan IoT Smart Object Smart Object Networking IP dalam lapisan Network IoT Protokol Aplikasi dalam IoT Analisis Data IoT Keamanan IoT IoT dalam Industri: Pabrik IoT dalam Industri: Pertambangan IoT dalam Industri: Transportasi IoT dalam Industri: Keamanan dan Kesehatan. ; Lingkungan Pengembangan dan Produksi: Development Environment specification, Production Environment specification Technical issue pada operasi: service level agreement, quality of services, quality assurance, after sales Standards: Development standard, Production standard Data Center as Environment: Smart Data Center, Green Data Center, High performance and reliable data center Management dan maintenance: Update life cycle, Patching, security management and update Software management: source code development platform, versioning platform, sharing facilities Monitoring and audit: software health monitoring dan software audit Development and production environment. ; Pengantar intelligent environment dan pervasive computing Activity recognition in a smart home Smart Home Automation and Development Smart Grid: Pengelolaan energi listrik kota secara efisien Intelligent air quality monitoring Intelligent water quality monitoring Intelligent traffic management Smart Inventory and Tracking Intelligent Farming Intelligent Classroom and learning management. ; Sistem Siber: Lingkup, Kebutuhannya, Threats, Latest Reports Cyber Laws: Cyber crimes dan threats global, Security standard and compliances Specification: Naming, Addressing, Subnetting, Networking Protocols & Devices, Application Layer, Transport Layer, Internet Layer, and Link Layer. Scanning networks to find malicious networks — network scanning types, port scanning & its tools, and Network Architecture Security measures for mobile and web applications Firewall and defense Malware, Denial-of-service attacks, Man-in-the-middle attack, Social engineering attacks, Spoofing, Phishing, sql injection Security measure Cloud and IoT Ethical hacking. ; Telecommunication and industry: the development and telecommunication industry The HCF Network Data over cable service interface Telephony and wireless Development of 1 to 5 G: concept of 1G, concept of 2G, concept of 3G, concept of 4G, concept of 5G Next generation Networks: NGN, NGN Services, NGN Society Convergencies: Architecture, IMS service, Quality of services, Authentication, dan network service management Data Driven Network. ; Praktikum ini akan mempelajari tentang adder and subtractor, decoder, multiplexer, ROM, ALU, register, memory, dan instruction-set architecture. ; Introduction – basic ideas behind blockchain, how it is changing the landscape of digitalization, introduction to cryptographic concepts required Hashing, public key cryptosystems, private vs public blockchain and use cases, Hash Puzzles, Introduction to Bitcoin Blockchain Bitcoin Blockchain and scripts, Use cases of Bitcoin Blockchain scripting language in micropayment, escrow etc Downside of Bitcoin – mining Alternative coins – Ethereum and Smart contracts Alternative coins – Ethereum continued, IOTA The real need for mining – consensus – Byzantine Generals Problem, and Consensus as a distributed coordination problem – Coming to private or permissioned blockchains – Introduction to Hyperledger Permissioned Blockchain and use cases – Hyperledger, Corda Week 8: Uses of Blockchain in E- Governance, Land Registration, Medical Information Systems, and others. ; Pengembangan aplikasi seluler Lingkungan pemrograman Jenis aplikasi Layanan Berbasis Cloud Antarmuka API Web Layanan Notifikasi Aplikasi Jaringan Pengembangan aplikasi jaringan dan pemrograman jaringan Pemrograman Soket Dasar Socket Stream dan aplikasi datagram Socket Client-Server Protokol Lapisan Aplikasi & Ekspresi Reguler Pengembangan aplikasi Client-server dan Peer-to-peer Tren pengembangan aplikasi jaringan saat ini Sensor dan Peripheral Pemanfaatan komponen sensor dan peripheral pendukung pada perangkat bergerak Aplikasi seluler dengan layanan berbasis lokasi (LBS) Distribusi aplikasi dan manajemen pembaruan. ; Pengantar BioSistem, Sistem adaptif, dan contoh-contoh sistem yang terinspirasi dari proses biologi Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan What, why and when Simple model neurons dan jaringan neuron model sederhana Model jaringan syaraf: Perceptron, Multilayer perceptron, Backpropagation Metode-metode lain: Recurrent and /or self-organised system (pengantar) Genetic Algorithms (pengantar) Neuromorphic System (pengantar) Behavioral System Behavior in Artificial Intelligence Behavior-Based Robotics Biological Inspiration for Robots Robots as Biological Models Robot Learning Collective system: Particle Swarm Optimization Ant Colony Optimization. ; Pengenalan machine learning, learning types: supervised learning, semi-supervised learning, unsupervised learning Data exploration and acquisition Regression Linear Classification: single layer perceptron, gradient descent, activation function, backpropagation Training objectives, performance evaluation, validation Decision tree Nearest neighbor model, Naïve Bayes Support Vector Machine Overfitting and Regularisation Ensemble and Boosting Unsupervised Learning: Hierarchical clustering, Density based clustering. ; Konsep dan komponen pengenalan pola. Teknik-teknik pengenalan pola Definisi fitur dan metode-metode ekstraksi fitur Seleksi fitur Decision making (identifikasi, clustering, klasifikasi dan verifikasi) pada suatu kasus Metode pengujian Studi Kasus: Pengenalan pola untuk data text Studi Kasus: Pengenalan pola untuk data 1D Studi Kasus: Pengenalan pola untuk data 2D Trend research (perkembangan penelitian) terkait pengenalan pola. ; Sejarah munculnya Deep Learning, perbedaan antara jaringan syaraf tiruan tradisional, misalnya Learning Vector Quantization (LVQ), Self Organization Map (SOM) dan Single Layer Perceptron (SLP) dengan deep learning Multi Layer Perceptron, backpropagation Arsitektur Deep Neural Network, termasuk diantaranya penjelasan terkait softmax, cross entropy loss function, relu yang digunakan pada DNN Komputasi dari algoritma pembelajaran Deep (Deep learning computation), diantaranya seperti batch normalization, layer and block, hyperparameter, initialization Traditional CNN (AlexNet) dan Modern CNN (GoogleNet, Inception) Recurrent Neural Network (RNN), Gate Recurrent Unit (GRU), Long Short Term Memory Pengenalan Reinforcement learning. ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Konsep dan pembentukan citra digital, Transformasi citra, Ruang warna dan konversi antar ruang warna, Peningkatan kualitas citra baik pada ranah spasial maupun frekuensi, Morfologi citra dan segmentasi citra baik yang berdasar pada tepian obyek, threshold, wilayah dan gerakan, Aplikasi pengolahan citra digital pada pengenalan pola dan computer vision.', "Teknik Elektro - Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Variables Functions Declarations and Definitions Header files Scope Function call and return Order of evaluations Namespaces Classes User-defined types Classes and members Interface and implementation Evolving a class Enumerations Operator Overloading Class Interfaces PART II: INPUT AND OUTPUT Input and Output Stream Input and Output The I/O stream model Files Opening a file Reading and writing a file I/O error handling Reading a single value User-defined output & input operators A standard input loop Reading a structured file Customizing Input and Output Regularity and irregularity Output formatting File opening and positioning String streams Line-oriended input Character classification Using nonstrandard separator Testing Introduction to Testing Testing Procedure Design for testing Debugging Performance. ; Logic & Proof Propositional Logic Application of Propositional Logic Propositional Equivalence Predicate & Quantifier Rules of Inference Mathematical Proof Direct Proof Contrapositive Proof Proof by Contradiction Proof Involving Sets )* Set, Function and Sequence Sets Sets Operation Functions Sequence & Summation )* Relation Relations Property of Relations Representing Relations Equivalence Relations Partial Ordering Number Theory )* Divisibility & Modular Arithmetic Integer Representation Primes & GCD Congruencies Application of Congruencies Intro to Cryptography Induction Mathematical Induction Strong Induction and Well-Ordering Counting Basic Counting Pigeonhole Principle Permutation & Combinatory Binomial Coefficient Graph Theory Graphs and Graph Model Graph Terminology Special Type of Graphs Representing Graphs Graph Isomorphism Connectivity Euler and Hamilton Path Shortest Path Planar Graph Graph Colouring Tree Introduction to Trees Application of Trees Tree Traversal Spanning Trees Minimum Spanning Tree. ; Introduction to Vectors and Matrices Vectors and Linear combination Lengths, dot products, and cross products Matrices Simultaneous Linear Equations Linear Equations Linear Equations Concept and Matrix Equations Elimination Concept Elimination in Matrix Language Gauss Elimination Gauss Elimination with Permutation Matrix Operation Inverse Matrices Gauss Jordan Elimination Singular Matrices dan Matrix Invertibility LU Factorization Transpose and Permutation Vectors Space, Column Space, and Subspace Null Space (Solution to Ax=0) Vector Spaces and Subspaces Pivot Concept Reduced Row Echelon Form Four Fundamental Subspaces Complete Solution to Ax=b Orthogonality Orthogonality, Orthogonal Vectors, and Orthogonal Subspaces Projections Least square. ; Derivatives Derivatives, slope, velocity, rate of change Limits, continuity, Trigonometric limits Derivatives of products, quotients, sine, cosine Chain rule, Higher derivatives Implicit differentiation, inverses Exponential and log, Logarithmic differentiation. hyperbolic functions Applications of Differentiation Linear and quadratic approximations Curve sketching Max-min problems Related rates Newton's method and other applications Mean value theorem, Inequalities Differentials, antiderivatives Differential equations, separation of variables Integration Definite integrals First fundamental theorem of calculus Second fundamental theorem Applications to logarithms and geometry Volumes by disks and shells Work, average value, probability Numerical integration Techniques of Integration Trigonometric integrals and substitution Integration by inverse substitution. completing the square Partial fractions Integration by parts, reduction formulae Parametric equations, arclength, surface area Polar coordinates. area in polar coordinates Indeterminate forms - L'Hôspital's rule Improper integrals Infinite series and convergence tests Taylor's series. ; Unit, Physical Quantities and Vector Standards and Units Physical Dimension and Unit Consistency Uncertainty and Significant Figures Vector Operation Linear and Circular Motion D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Free Falling Bodies D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Projectile Motion Uniform and Non-uniform Circular Motion Forces and Newton's Laws of Motion Newton's Laws and their Applications Free Body Diagram Frictional and Resistive Forces Newton's Second Law and Circular Motion Work and Energy Work Kinetic and Potential Energy Energy Conservation Power Momentum, Impulse and Collision Momentum and Impulse Conservation of Momentum and Collision Center of Mass Continuous Mass Transfer (Rocket Propulsion) Rotation of Rigid Bodies Rotational Kinematics Rotational Kinetic Energy and Moment of Inertia Torque and Angular Acceleration Rolling Motion - Combined Rotational and Translational Motion Angular Momentum and Conservation of Angular Momentum Gyroscopes and Precession Equilibrium and Elasticity Center of Gravity Equilibrium and Stability Elasticity - Hooke's Law. ; Vectors and matrices Vectors Dot product Determinants. cross product Matrices. inverse matrices Square systems. equations of planes Parametric equations for lines and curves Velocity, acceleration Kepler's second law Partial derivatives Level curves. partial derivatives. tangent plane approximation Max-min problems. least squares Second derivative test. boundaries and infinity Differentials. chain rule Gradient. directional derivative. tangent plane Lagrange multipliers Non-independent variables Partial differential equations. review Double integrals and line integrals in the plane Double integrals Double integrals in polar coordinates. applications Change of variables Vector fields and line integrals in the plane Path independence and conservative fields Gradient fields and potential functions Green's theorem Flux. normal form of Green's theorem Simply connected regions. review Triple integrals and surface integrals in 3-space Triple integrals in rectangular and cylindrical coordinates Spherical coordinates. surface area Vector fields in 3D. surface integrals and flux Divergence theorem Divergence theorem (cont. ): applications and proof Line integrals in space, curl, exactness and potentials Stokes' theorem Stokes' theorem (cont. ). review Topological considerations Maxwell's equations. ; Gravity Newton's Law of Gravity Weight and Gravitational Potential energy Satellite Motion Kepler's Laws and the Motion of Planets Periodic Motion Simple Harmonic Motion Pendulum and Spring-Mass System Forced Oscillation and Resonance Fluid Mechanics Hydrostatic and Pascal's Principle Buoyancy and Archimedes' Principle Bernoulli's Equation Viscosity, Turbulence, and Magnus Effect Waves and Sound Wave and its Properties Mathematical Description of Wave Sound Wave Superposition and Interference Standing Wave Doppler Effect Heat and Temperature Temperature and Thermometer Thermal Equilibrium Thermal Expansion Quantity of Heat and Calorimetry Thermal Properties of Matter Molecular Properties of Matter Kinetic-Molecular Model of an Ideal Gas Heat Capacity Molecular Speeds The Law of Thermodynamics The First Law of Thermodynamics The Second Law of Thermodynamics. ; Introduction to GCC Operator and Data Types Selection Structure Repetition Structure Pointer & Array I/O Function Modular programming Final projects. ; Fundamentals Basic Programming Model Data Abstraction Bags, Queues, and Stacks Analysis of Algorithms Sorting Elementary Sorts Mergesort Quicksort Priority Queues Application of Sorting Searching Sequential and Binary Search Binary Search Trees Balanced Search Trees Hash Tables Application of Searching Strings String Sorts Tries Substring Search Regular Expression Data Compression. ; Introduction to Complex Numbers and Basic Operations Summation Subtraction Conjugation Triangle of Inequality Roots of Complex Number Area within Complex Plane Analytical Functions Function and Mapping Limit Theorem Continuity Differentiation and Complex Variables Some Conditions in Complex Differentiation Cauchy Riemann Equation Polar Coordinate Analytical Functions Harmonics Functions Elementary Function Exponential Functions Logarithmic Functions Trigonometric Functions Hyperbolic Functions Complex Integration Definite Integral Contour and Contour Integral Branch Cuts Anti Derivatives Cauchy-Goursat Theorem Connected-Domains Cauchy Integral Formula Series Series and its Convergences Taylor Series Laurent Series Convergence of Geometric Series Continuity of Geometric Series Integration and Differentiation of Geometric Series Operations on Geometric Series Residue Residue Cauchy Residue Theorem Residues at Poles Zeros of Analytic Functions Zeros and Poles Introduction to Signal Discrete and Continuous Signal Impulse and Step Signals Free Variables its Transformations Periodic Signals Even and Odd Signals Power and Energy Signals Fourier Series for Continuous Signals Fourier Series for Periodic Signals Decomposition of Periodic Signal into Linear Combination of Sinusoidal Function Decomposition of Periodic Signal into Linear Combination of Complex Exponential Function Dirichlet Condition Properties of Fourier Series Fourier Transform for Continuous Time Signal Fourier Transform for Aperiodic Signal Fourier Transform for Periodic Signal Condition for Fourier Transform Properties of Fourier Transform (excluding multiplication and convolution). ; Determinants The properties of determinant Permutation and cofactors Cramer's rule, inverse, and volumes Eigenvalues and Eigenvectors Eigenvalue problem Eigenvalue decomposition and diagonalization Eigenvalue and eigenvectors for solving systems of differential equations Symmetric matrices Diagonalization of symmetric matrices Positive definite matrices Symmetric matrices in optimization Singular value decomposition (SVD) SVD motivation SVD problem Geometry of SVD SVD for symmetric matrices Linear transformations The idea of linear transformation Linear transformations in matrix language Finding good basis Complex vectors and matrices Complex number Hermitian and unitary. ; Electric Charge and Force Electric Charge Coulomb's Law Superposition Principle Electric Field and Gauss's Law Electric Field and Force Electric Dipole Continuous Charge Distribution and its Electric Field Electric Flux Gauss's Law Electric Potential Electric Potential Energy and Electric Potential Equipotential Conductors - Electrostatic Shielding Capacitance and Dielectric Capacitance - Basic Concept Energy Storage in Capacitor Dielectric - Electric Field and Capacitance Capacitors in Series and Parallel Current and Resistance Electric Current and Current Density Ohm's Law Resistivity, Conductivity and Resistance Resistor in Series and Parallel Energy and Power in Electric Circuit DC Circuit Electromotive Force Kirchhoff's Laws Application of Kirchhoff's Laws Electrical Measuring Instrument RC Circuits - Charging and Discharging Magnetic Field and Force Magnetic Field Magnetic Force Motion of Charged Particles in Magnetic Field Mass Spectrometer Magnetic Force on Current-Carrying Conductor Magnetic Dipole and Torque on Current Loop DC Motor and Hall Effect Source of Magnetic Field Biot-Savart's Law Magnetic Field of Straight Current-Carrying Conductor Force between Parallel Conductors Magnetic Field of a Circular-Current Loop Ampere's Law Magnetic Field of a Solenoid Electromagnetic Induction Induction Experiment Faraday's Law Lenz's Law Motional Electromotive Force Eddy Current Maxwell's Equations Inductance Mutual Inductance and Self Inductance Magnetic Field energy and Energy Stored in Inductor RL, LC and RLC Circuits Alternating Current Phasors Resistance and Reactance RLC Series Circuits Power in AC Circuits Resonance in AC Circuits. ; First-order differential equations Natural growth, separable equations Direction fields, existence and uniqueness of solutions Numerical methods Linear equations, models Solution of linear equations, integrating factors Complex numbers, roots of unity Complex exponentials. sinusoidal functions Linear system response to exponential and sinusoidal input. gain, phase lag Autonomous equations. the phase line, stability Linear vs. nonlinear Second-order linear equations Modes and the characteristic polynomial Good vibrations, damping conditions Exponential response formula, spring drive Complex gain, dashpot drive Operators, undetermined coefficients, resonance Frequency response LTI systems, superposition, RLC circuits. Engineering applications Fourier series Fourier series Operations on Fourier series Periodic solutions. resonance Step function and delta function Step response, impulse response Convolution Laplace transform: basic properties Application to ODEs Second order equations. completing the squares The pole diagram The Transfer function and frequency response First order systems Linear systems and matrices Eigenvalues, eigenvectors Complex or repeated eigenvalues Qualitative behaviour of linear systems. phase plane Normal modes and the matrix exponential Nonlinear systems Linearization near equilibria. the nonlinear pendulum Limitations of the linear: limit cycles and chaos. ; Introduction to Probability and Statistic Introduction to Descriptive Statistic and Inferential Statistics Introduction to Sampling Process Sample Mean and Sample Median Variability Measure Continuous and Discrete Data Data Representation Probability Theory Sample Space Event and Set Theory Counting Sample Points (Tree Diagram, Permutation, Combination). Probability of Events Additive Rule Conditional Probability, Product Rule, and Independence Bayes Rule Concept of Random Variables: Discrete Random Variables Definition and Concept of Random Variable Probability Distribution Function (Probability Mass Function) Cumulative Distribution Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Discrete Random Variables Bernoulli Distribution Discrete Uniform Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution and Poisson Process' Optional: Geometry, Hypergeometry, Negative Binomial, Multinomial Distribution Probability Model of Derived Random Variables Concept of Random Variables: Continuous Random Variables Introduction to Continuous Random Variables Cumulative Distribution Function Probability Density Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Continuous Random Variables Continuous Uniform Distribution Normal (Gaussian Distribution) Chi Square Distribution Optional: Exponential Distribution Probability Model of Derived Random Variables A Pair of Random Variables Joint Cumulative Distribution Function Joint Probability Mass Function Marginal Probability Mass Function Conditional Probability Mass Function Joint Probability Density Function Marginal Probability Density Function Conditional Probability Density Function Statistical Independence Covariance and Correlation Random Vectors (Multiple Random Variables) Distribution Model for N Random Variables Statistical Independence N Random Variables with Identical Distribution Expected Values, Correlation Matrices and Covariance Matrices Linear Combination of Random Variables Probability Distribution Model of Linear Combination of Multiple Random Variables Combination of Identical Random Variables Combination of Independent Random Variables Central Limit Theorem. ; Basic Tools of Numerical Analysis Systems of Linear Algebraic Equations Eigenproblems Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Numerical Differentiation and Difference Formulas Numerical Integration Systems of Linear Algebraic Equations Introduction Properties of Matrices and Determinants Direct Elimination Methods LU Factorization Tridiagonal Systems of Equations Pitfalls of Elimination Methods Iterative Methods Eigenproblems Introduction Mathematical Characteristics of Eigenproblems The Power Method The Direct Method The QR Method Eigenvectors Other Methods Nonlinear Equations Introduction General Features of Root Finding Closed Domain (Bracketing) Methods Open Domain Methods Polynomials Pitfalls of Root Finding Methods and Other Methods of Root Finding Systems of Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Introduction Properties of Polynomials Direct Fit Polynomials Lagrange Polynomials Divided Difference Tables and Divided Difference Polynomials Difference Tables and Difference Polynomials Inverse Interpolation Multivariate Approximation Cubic Splines Least Squares Approximation Numerical Differentiation and Difference Formulas Introduction Unequally Spaced Data Equally Spaced Data Taylor Series Approach Difference Formulas Error Estimation and Extrapolation Numerical Integration Introduction Direct Fit Polynomials Newton-Cotes Formulas Extrapolation and Romberg Integration Adaptive Integration Gaussian Quadrature Multiple Integrals Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Ordinary Differential Equations Classification of Ordinary Differential Equations Classification of Physical Problems Initial-Value Ordinary Differential Equations Boundary-Value Ordinary Differential Equations One-Dimensional Initial-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Initial-Value ODEs The Taylor Series Method The Finite Difference Method The First-Order Euler Methods Consistency, Order, Stability, and Convergence Single-Point Methods Extrapolation methods Multipoint Methods Summary of Methods and Results Nonlinear Implicit Finite Difference Equations Higher-Order Ordinary Differential Equations Systems of First-Order Ordinary Differential Equations Stiff Ordinary Differential Equations One-Dimensional Boundary-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Boundary-Value ODEs The Shooting (Initial-Value) Method The Equilibrium (Boundary-Value) Method Derivative (and Other) Boundary Conditions Higher-Order Equilibrium Methods The Equilibrium Method for Nonlinear Boundary-Value Problems The Equilibrium Method on Nonuniform Grids Eigenproblems. ; Sampling Distribution Random Sampling (Review on the concept of Population and Samples) The Concept of Statistics as Function of Random Variables Introduction of Sample Mean and Sample Variance as an Example of Statistics The Concept of Sampling Distribution Probability Distribution Model of Sample Mean and its relationship to Central Limit Theorem Relationship between Theoretical Mean, Population Mean, and Sample Mean Probability Distribution Model of Difference of Two Sample Means Probability Distribution Model of Sample Variance and Discussion on Chi-Square Distribution t-Distribution F-Distribution Estimation Theory Introduction to Concept of Inferensial Statistics Point Estimate and Unbiased Estimator Variance of Point Estimator Introduction to the Concept of Interval Estimate The Estimation of Mean of the Population based on Sample (Single Sample) Error on Point Estimate Prediction Intervals Estimation of the Difference between mean of two Population based on sample (Two Samples) Estimation of Proportion based on Single Sample Estimation of the Difference between Two Proportions based on Two Samples. Estimation of the Variance of Population based on Sample (Single Sample) Estimation of the ratio of two Variance of two population based on Samples (Two Samples) Hypotheses Testing Introduction to the concept of Hypotheses Testing a Statistical Hypotheses: Null Hypothesis and Alternative Hypothesis Error in Hypotheses Testing One Tailed Test and Two Tailed Test The use of P-Values for Decision Making in Testing Hypotheses Hypotheses Testing Concerning Mean of One Population Hypotheses Testing Concering Mean of Two Population Size of samples in Hypotheses Testing on Mean Hypotheses Testing concerning Single Proportion Hypotheses Testing concerning Two Proportion Hypotheses Testing concerning Variance Simple Linear Regression and Correlation Introduction to Linear Regression Model Line Fitting Model Least Square Method Properties of Least Squares Estimation Method Inference Concerning the Regression Coefficients Prediction Analysis of Variance Approach to evaluate quality of linear regression estimate Correlation Multiple Linear Regression Model and Non Linear Regression Model Introduction Estimation of Regression Coefficients Linear Regression Model in Matrix Notation (Related to Least Square Approach in Linear Algebra) Properties of Least Squares Estimation Method (represented in matrix notation). Inferences in Multiple Linear Regression Choice of a Fitted Model through Hypotheses Testing Categorical or Indicator Variables Model Selection and Model Checking Cross Validation Analysis of Variance (ANOVA) Technique. ; Introduction to Signal and System Introduction to Signal Continuous-Time System Discrete-Time System System Interconnection System Properties Discrete-Time and Continuous-Time LTI System Discrete-Time LTI System Impulse Response Convolution Sum Continuous-Time LTI System Impulse Response Convolution Integral Properties of LTI System Commutative Property Associative Property Distributive Property LTI System without and with Memory Invertibility Causality Stability Representation of System using Differential and Difference Equations Fourier Analysis on LTI System The relationship between the convolution (multiplication) operation in time domain and the multiplication (convolution) operation in frequency domain LTI system response to exponential complex and the concept of Eigen function LTI system frequency response, condition on Fourier transform of system LTI impulse response (Bounded Input Bounded Output) Frequency Shaping Filter Frequency Selective Filter LTI System characterized by Linear Differential Equation with constant coefficient Laplace Transform (First Part) Introduction to Laplace Transform The relationship between Fourier and Laplace Transform Region of Convergence and Representation of the Laplace Transform on the S-plane Laplace Transform and Rational Function Pole and Zero Properties of Region of Convergence Laplace Transform (Second Part) Analysis and Synthesis Equation of Laplace Transform Inverse Laplace Transform on Rational Function Partial Fraction Expansion Properties of Laplace Transform Unilateral Laplace Transform Analysis of Continuous-Time LTI System using Laplace Transform Analysis of Causal and Non-Causal LTI System Analysis of LTI System Stability Analysis of LTI System characterized by Linear Differential Equation with Constant Coefficient Frequency Response Analysis using Bode Plot Discrete Signals and Sampling Process (Signal and System, Oppenheim Bab 7) Discrete Signals: Overview Sampling Theory, Nyquist Theorem, and Impulse-Train Sampling Signal Reconstruction from Digital Samples based on Interpolation The effect of Under sampling: Aliasing Discrete-Time Processing of Continuous-Time Signal Discrete Time Fourier Series Fourier Series Representation of Discrete-Time Signals Properties of Fourier Series of Discrete-Time Signals Discrete Time Filtering Discrete Time Fourier Transform (DTFT) DTFT of Aperiodic Signals DTFT of Periodic Signals Properties of DTFT Duality Analysis of Discrete Signal and LTI System in Time and Frequency Domain Time Domain Analysis: FIR and IIR System, Correlation of Discrete-Time Signal Frequency Domain Analysis of Discrete Time Signal and LTI System. ; Introduction Digital vs Analog System Combinational vs Sequential Numeral System and Binary Codes Numeral System Binary Codes Boolean Algebra Basic Theorems and Properties Logic Gates Combinational Logic and Truth Table Combinational Logic Circuit Introduction to Digital IC Implementation of Combinational Logic Functions Simplification of Combinational Logic Circuit Hazard in Combinational Logic Circuit MSI Combinational Modules Decoder-Encoder Multiplexer-Demultiplexer Arithmetic Module Sequential Logic Circuit Latch Flip-Flop Register Counter Hazard in Sequential Logic Circuit Programmable Logic Devices ROM/PROM PLA/PAL CPLD/FPGA. ; Basic Concepts Systems of Units Charge and Current Voltage Power and Energy Circuit Elements Basic Laws Ohm’s Law Nodes, Branches, and Loops Kirchhoff’s Law Series Resistors and Voltage Division Parallel Resistors and Current Division Wye-Delta Transformations Methods of Analysis Nodal Analysis Nodal Analysis with Voltage Sources Mesh Analysis Mesh Analysis with Current Sources Nodal and Mesh Analyses by Inspection Circuit Theorems Linearity Property Superposition Source Transformation Thevenin’s Theorem Norton’s Theorem Maximum Power Transfer Operational Amplifiers Operational Amplifiers Ideal Op Amp Inverting Amplifier Noninverting Amplifier Summing Amplifier Difference Amplifier Cascaded Op Amp Circuits Capacitors and Inductors Capacitors Series and Parallel Capacitors Inductors Series and Parallel Inductors Application: integrator& differentiator First-Order Circuits The Source-Free RC Circuit The Source-Free RL Circuit Step Response of an RC Circuit Step Response of an RL Circuit First-Order Op Amp Circuits Application: Delay circuits Second-Order Circuits Finding Initial and Final Values The Source-Free Series RLC Circuit The Source-Free Parallel RLC Circuit Step Response of a Series RLC Circuit Step Response of a Parallel RLC Circuit Second-Order Op Amp Circuits Application: Smoothing Circuits. ; Introduction Minimal Configuration of Communication Systems Simplex and Duplex Communication Information: Speech, Video, Data Signal: Transducer, Analogue, Digital Analog Communication, Data Communication, Digital Communication The Concept of Time, Frequency, and Power Duplexing Frequency Domain Representation of Baseband Signal Shifting of Frequency Band via Modulation: Bandpass Signal Analog Modulation Introduction to Modulation (including Why Modulation is Needed) Amplitude Modulation (DSBFC, DSBSC, SSB) AM Demodulation and Limit of Modulation Index FM with Single Tone Modulating Signal (Description, Equation, Spectrum, Demodulation, Limit of Modulation Index) Transition towards Digital Communication Elements of Communication System Targets, Problems, Obstacles, and Limitation of Resources Advantage and Disadvantage of Digital Communication Capacity, Nyquist Rate, and Shannon Theorem Data Integrity (Bit Error Rate) Analog to Digital Conversion Introduction to Digital Modulation (more detail in Communication System Course) Note: With regards to Digital to Analog Conversion, detailed theoretical explanation about Sampling Process, the emergence of Replica in the frequency domain its analysis using the DTFT Concept is covered in Signal and System Course. Telephony Telephone, Pulse Dialling, and Dual Tone Multi Frequency Local Exchange Switching and Local Signalling PABX PSTN Digital Telephony Radio Communication Electromagnetic Wave: General Properties and Propagation Characteristic Antenna: Basic Operation, Properties, and Installation Elements of Radio System Television System Scanning and Image BWTV, CTV Digital Television Data Communication Data Communication Principles: Segmentation and Reassembling, Synchronous and Asynchronous Communication, Data Integrity and Accuracy Protocol Concepts and Protocol Layers (Protocol Philosophy, OSI Model, and Other Data Communication Model) Inter-Layer Communication and Peer-to-Peer Communication Networking Aspect Transmission Multiple Access Transport Network, Signalling, and Management Circuit Switching, Message Switching, and Packet Switching Connection Oriented and Connectionless Switching and Routing Network Topology Optical Fiber Communication System (OFCS) OFCS Configuration Source and Detector Optical Fiber: Structure, Dispersion, Propagation Mode, Bending Application Satellite Communication Orbit and Positioning Earth/Ground Station Transponder Components of Satellite Communication System Frequency Allocation and Multiple Access Wireless and Cellular Communication Cellular Communication Principle Handover and Roaming Absolute Radio Frequency Channel Number (ARFCN) Relationship between Mobile Station and Base Station: Duplexing and Multiple Access Channelization The shape of the Cell Interference Frequency Reuse Power Control Introduction to Path Loss, Shadowing, and Multipath Fading Cell Coverage Development of Cellular Technology. ;; Measurement, Uncertainty and Linear Regression Measurement and Uncertainty Significant Figures Linear Regression Center of Mass and Moment of Inertia of Rigid Body Determining the Center of Mass of a Rigid Body Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Calculation Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Experiment Wave Optics Determining Laser Wavelength (Using Ruler Diffraction and/or Diffraction Grating) Determining Track Spacing (Pitch) of Unrecorded CD and DVD Resistance, Capacitance, Inductance and Electromagnetic Induction Introduction to Electrical Measuring Equipment: Multimeter and LCR Meter Determining the Resistivity of a Conductor Determining the Dielectric Constant of a Material Determining the Inductance of a Coil Dependency between Induced Voltage and Turn Ratio AC Circuit Introduction to Electrical Measuring Equipment: Oscilloscope RC Circuit RL Circuit RLC Circuit Black Box (Determining Components' Type and/or Value) Magnetic Field, Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Field: Helmholtz Coil Magnetic Force: Homopolar Motor Electromagnetic Induction: Homopolar Generator Vector Addition and Static Equilibrium Vector Addition Concept Equilibrium of Point Masses System Equilibrium of Rigid Bodies System Dielectric Breakdown Breakdown Voltage (DC) of Dielectric Material Breakdown Voltage (AC) of Dielectric Material. ; Introduction Definition of Field Relation between Field and Force Vector Addition and Multiplication Concept of Field and Vector Calculus Vector Calculus of Electromagnetic Field Line Integral, Surface Integral and Volume Integral fo Vector Calculus Coordinate Systems: Cartesian, Cylindrical and Spherical Coordinate Transformation Electric Field and Potential Coulomb's Law Electric Field due to Point Charge Electric Flux due to Point Charge Point, Line, Surface and Volume Charges Electric Flux through a Surface Line Integral for Vector Electric Field Electric Flux Density (D) Gauss' Law, Volume Charge Density and Divergence Laplace and Poisson Equations Energy in Electric Field Electric Potential, Absolute Potential and Potential Difference Response of Electric Material in Electric Field Boundary Condition Electric Current Free Electron inside Electric Material Electric Current and Current Density Ohm's Law Joule's Law Conductivity of Electric Material Magnetic Field Theory Biot-Savart's Law Ampere's Law Curl and Stoke's Theorem Magnetic Flux and Flux Density Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Force due to Current Element Ampere's Force Magnetic Force and Torque Magnetic Materials Magnetization Magnetic Boundary Condition Magnetic Circuit Magnetization Curve and Hysteresis Ampere's Law in Magnetic Circuit Magnetic Core with Air Gap Multi Turn Coil Self Inductance Mutual Inductance Time Dependent Magnetic Field and Maxwell's Equations Introduction Faraday's Law Eddy Current Maxwell's Equations Transmission Line Transmission Line Propagation Transmission Line Equation (Telegrapher's Equation) Lossless Propagation Sinusoidal Voltage Complex Sinusoidal Wave Phasor Low Loss Propagation Power Transmission Wave Reflection Voltage Standing Wave Ratio (VSWR) Transmission Line with Limited Length Uniform Plane Waves Wave Propagation in Free Space Poynting Vector Wave Polarization. ; Analysis of Linear Circuits (Review) Kirchhoff's Laws Thevenin's and Norton's Theorem Analysis of"], + ['Matematika - Himpunan: pengertian, operasi aljabar, sifat-sifat. Sistem bilangan real: sifat-sifat, pertidaksamaan, nilai mutlak. Fungsi (satu variabel): pengertian, operasi aljabar, fungsi komposisi, fungsi invers. Sistem koordinat dan grafik fungsi. Limit: pengertian dan sifat-sifat, limit searah, limit tak hingga, bilangan alam. Kekontinuan: pengertian dan sifat-sifat kekontinuan. Turunan (derivatif): pengertian, sifat-sifat, turunan fungsi komposisi, turunan fungsi invers, turunan fungsi parameter, turunan fungsi trigonometri, fungsi siklometri, fungsi hiperbolik, fungsi eksponensial, fungsi logaritma, turunan fungsi implisit, penurunan secara logaritmis, turunan tingkat tinggi. Arti geometris/fisis dari turunan. Diferensial. Aplikasi derivatif: maksimum/minimum, naik/turun, cembung/cekung, titik stasioner, ekstrem fungsi dan masalah ekstrem dalam kehidupan sehari-hari. Deret Taylor/Mac Laurin dan aplikasinya. ; Pengukuran dan Besaran Fisika, Kinematika, Dinamika I: Konsep Gaya, Dinamika II: Usaha dan Energi, Sistem Banyak Partikel, Dinamika Benda Tegar I: Torka dan Momen Inersia, Dinamika Benda Tegar II: Kesetimbangan Rotasi dan Translasi, Gravitasi, Fluida, Getaran, Gelombang, Suhu, Kalor dan Hukum Termodinamika I, Entropi dan Hukum Termodinamika II. ; Pendahuluan, Molekul, Ion dan Rumus Kimia, Reaksi Kimia. Reaksi dalam larutan, Perubahan energy dalam reaksi kimia. Struktur Atom, Tabel Periodik. Ikatan Ion vs ikatan Kovalen, Geometri Molekul dan model ikatan kovalen. ; Compiler vs interpreter dan cara kerjanya Pengantar Computational Thinking dan Algoritma Macam tipe data dan deklarasi variabel Operasi aritmetik dan logika Percabangan dan Perulangan Struktur Data Dasar: array, struct, strings, pointer dan file Pengantar Fungsi: definisi, variabel lokal dan global, parameter fungsi Fungsi Rekursif Algoritma Sorting Sederhana: Buble Sort, Insertion Sort, Selection Sort Algoritma Sorting Lanjut: Quick Sort, Merge Sort Algoritma Searching: Binary, Sequensial dan Hashing Problem Solving. ; Semesta Pembicaraan. Kalimat Deklaratif. Kata Penghubung Kalimat. Kalimat Majemuk: konjungsi, disjungsi, implikasi, biimplikasi. Tabel Nilai Kebenaran. Ingkaran kalimat: Konvers, Invers, Kontraposisi. Tautologi. Metode Pembuktian: langsung, tak langsung, bukti kemustahilan. Induksi Matematika. Konstanta dan Variabel. Kuantor Universal dan Eksistensial. Himpunan: Operasi Himpunan dan Sifat-sifatnya. Relasi dan Partisi. Fungsi: Injektif. Surjektif, Bijektif, Fungsi Invers, Fungsi Karakteristik, Fungsi Restriksi. Himpunan Khusus: Himpunan Kuasa dan Himpunan Pergandaan Kartesius. ; Integral tak tentu: pengertian, sifat-sifat, teknik-teknik pengintegralan. Integral tertentu: pengertian, sifat-sifat, Teorema Fundamental Kalkulus, mengubah variabel. Integral tak wajar. Beberapa contoh aplikasi integral tertentu: luas bidang datar, volume benda putar, panjang busur, luas luasan putar, pusat massa/titik berat, Teorema Pappus-Guldin, momen inersia, Teorema Sumbu Sejajar. ; Vektor di ℝ2 dan ℝ3. Persamaan garis lurus di bidang: hubungan antara dua garis di bidang, sudut antara dua garis, jarak titik ke garis. Persamaan derajat dua di bidang: lingkaran, parabola, ellips, hiperbola. Sistem koordinat kutub. Persamaan parameter: mengubah persamaan ke dalam bentuk parameter, persamaan lingkaran dalam bentuk parameter, sikloida, hiposikloida, episikloida dan asteroida. Transformasi koordinat: Translasi dan Rotasi. Garis lurus dan bidang di ruang. Persamaan derajat dua di ruang: silinder, bola, ellipsoida, paraboloida, hiperboloida, paraboloida hiperbolik, kerucut. Sistem koordinat silinder dan bola. ; Sistem persamaan linear dan solusinya, Eliminasi Gauss-Jordan (Operasi Baris Elementer), matriks dan operasi matriks, rank matriks, sifat-sifat operasi matriks. Invers matriks, matriks elementer dan metode mencari invers matriks. Jenis-jenis matriks, Determinan: menghitung determinan menggunakan reduksi baris, Sifat-sifat Determinan, Ekspansi kofaktor, Aturan Cramer. Vektor-vektor di Ruang Euclid, operasi vektor, norm, jarak dua vektor, hasil kali titik, proyeksi, hasil kali silang di R3. Transformasi linear pada Ruang Euclid, sifat-sifat transformasi linear. Sub ruang, kombinasi linear, bebas linear, tak bebas linear, vektor pembangun, basis, dimensi, nilai eigen, vektor eigen, ruang karakteristik, diagonalisasi. ; Prinsip induksi matematika dan aplikasinya, permutasi dan kombinasi, Teorema Binomial, prinsip inklusi dan eksklusi, pigeonhole principle. Fungsi numerik diskrit, generating function, relasi rekurensi, bilangan Fibonacci, poset, latis, aljabar Boole, konsep dasar graf. ; operasi biner. grup, subgrup dan sifat-sifat elementernya. grup hingga dan tabel Cayley, grup abelian, pembangun suatu grup, grup siklik, grup permutasi (pengenalan), koset dan Teorema Lagrange, subgrup normal dan grup faktor, homomorfisma. Teorema Utama Homomorfisma dan Isomorfisma. Teorema Cayley. ; Topologi pada ℝ𝑛∶ persekitaran, titik-dalam, titik-limit, titik-batas, himpunan terbuka, himpunan tertutup, dan region. 2. Fungsi 𝑛 variabel dan grafik fungsi untuk 𝑛=2. Limit dan kekontinuan fungsi 𝑛 variabel. Derivatif parsial dan arti geometrinya, diferensiabel, diferensial, derivatif parsial fungsi implisit dan fungsi komposisi. Jacobian. Derivatif parsial tingkat tinggi. Maksimum dan minimum fungsi 𝑛 variabel: tanpa kendala dan dengan kendala. Teorema Taylor dan Deret Taylor fungsi dua variabel. Integral ganda (double integrals): Integral iteratif, integral ganda di sistem koordinat Cartesius, integral ganda di sistem koordinat kutub, integral ganda dengan transformasi. transformasi. Integral lipat tiga (triple integrals): Integral lipat tiga di sistem koordinat Cartesius, silinder, dan bola. Integral lipat tiga dengan transformasi. ; Ring, subring dan sifat-sifat elementernya. Ideal, Ring faktor, Homomorfisma Teorema Utama Homomorfisma. pembagi nol, pembagi persekutuan, pembagi persekutuan terbesar, elemen prima, elemen irredusibel, Ideal Prime dan ideal Maksimal, Ring komutatif, Ring dengan identitas, Ring suku banyak, Daerah Integral. Daerah Ideal Utama. Lapangan (Fields). Daerah Euclid, Lapangan hasil bagi dari suatu daerah integral. Ring Suku Banyak. Faktorisasi suku banyak atas lapangan. ; Pendahuluan: Motivasi munculnya persamaan diferensial dari beberapa masalah nyata. Pengertian persamaan diferensial dan penyelesaiannya. Persamaan diferensial order satu: persamaan diferensial separabel, persamaan diferensial eksak dan faktor integral. Persamaan diferensial linear order dua atau lebih, persamaan tereduksi dan persamaan lengkap beserta penyelesaiannya dengan metode koefisien tak tentu, metode variasi parameter, metode operator diferensial, persamaan Cauchy-Euler. Penyelesaian dengan deret. Sistem persamaan diferensial dan penyelesaiannya. Transformasi Laplace dan aplikasinya untuk menyelesaikan persamaan diferensial. Aplikasi sederhana persamaan diferensial. ; Polinom Taylor. Sistem biner, Penempatan bilangan (floating point number). Error: definisi, sumber, dan contoh. Akar Persamaan nonlinear: Metode Bisection, Newton, dan Secant, beserta errornya. Interpolasi Polinomial dan errornya. Integrasi Numerik: Metode Trapezium and Simpson, beserta errornya. Diferensiasi Numerik: Metode beda hingga maju, mundur, tengah, metode koefisien tak tentu, beserta error dan sensitivitas nilai fungsi terhadap error. Masalah nilai awal: Metode Euler, Taylor dan Runge Kutta beserta error dan stabilitasnya. Algoritma dan penyelesaian persamaan nonlinear menggunakan metode Bisection, Metode Newton- Raphson, dan metode Secant. Menentukan interpolasi dari beberapa data yang diberikan menggunakan interpolasi linear, interpolasi beda terbagi, atau interpolasi Lagrange. Menentukan nilai integral suatu fungsi menggunakan aturan Trapesium dan aturan Simpson. Metode beda pusat, beda maju, dan beda mundur untuk menyelesaikan persamaan differensial secara numerik. Penyelesaian masalah nilai awal menggunakan metode Euler dan metode Range Kutta. ; Deret: pengertian, operasi aljabar, konvegensi, deret suku positif, uji konvergensi, jari-jari konvergensi, konvergensi mutlak dan konvergen bersyarat, deret alternatif, pengaturan kembali suku-suku suatu deret. Integral Riemann: partisi, panjang partisi, integral atas dan integral bawah Riemann, integral Riemann dan sifat-sifatnya, Integral Darboux, primitif fungsi terintegral Riemann dan sifat-sifatnya, integral sebagai fungsi batas atas. Fungsi gamma dan fungsi beta. ; Pembentukan model Program Linear (PL). Penyelesaian masalah PL dua variabel (metoda grafik), dan masalah PL dengan banyak variabel (algoritma simpleks). Kasus-kasus pada penyelesaian PL. Sifat- sifat penyelesaian PL. Teori PL dan Simpleks. Dualitas dan penggunaannya. Analisis sensitivitas PL. Algoritma Cabang dan Batas untuk PL bilangan bulat. Aplikasi program linear dan program bilangan bulat. Penggunaan program WINQSB dan pemrograman dengan LINGO untuk menyelesaikan program linear dan program bilangan bulat. ; Sistem bilangan kompleks: pengertian, sifat-sifat aljabar, interpretasi geometris, modulus, bentuk kutub, akar kompleks. Topologi pada sistem bilangan kompleks. Fungsi analitik: fungsi kompleks, pemetaan, limit fungsi, limit tak hingga, kekontinuan, turunan (derivatif), persamaan Cauchy-Riemann, syarat cukup fungsi diferensiabel, fungsi analitik, fungsi harmonik. Fungsi elementer: fungsi eksponensial dan sifat-sifatnya, fungsi trigonometri, fungsi hiperbolik, fungsi logaritma dan cabangnya, pangkat kompleks, invers fungsi trigonometri dan fungsi hiperbolik. ; Sistem bilangan real: sifat-sifat, urutan, nilai mutlak, topologi pada ℝ, sifat kelengkapan ℝ, selang/interval susut. Barisan: Kekonvergenan, Barisan Cauchy dan hubungannya dengan barisan konvergen. Limit fungsi: limit fungsi dan sifat-sifatnya. Kekontinuan fungsi: kekontinuan suatu fungsi dan sifat-sifatnya, utamanya pada suatu interval, fungsi kontinu seragam, fungsi monoton, fungsi invers, aproksimasi. Derivatif: pengertian dan sifat-sifatnya, Teorema Rolle, Teorema Nilai Rata-Rata, dan Teorema Taylor. ; Ruang vektor atas lapangan, ruang bagian dan sifat-sifat dasarnya, generator, vektor-vektor bebas linear dan tak bebas linear, basis dan dimensi, koordinat terhadap basis tertentu, transformasi linear, matriks representasi transformasi linear. Nilai dan vektor eigen suatu transformasi linear, Teorema Cayley-Hamilton, diagonalisasi, similaritas matriks. Ruang hasil kali dalam ataslapangan R dan C. Norma, jarak, sudut dan proyeksi, basis ortogonal dan ortonormal, proses Gram-Schmidt. ; Penyelesaian system persamaan linear dan Non linear, Interpolasi: interpolasi Hermite, SPLINES, interpolasi trigonometri (Fast Fourier Transform), Interpolasi fungsi multivaribel, Theori aproksimasi fungsi, Integral Numerik: Metode Newton-Cotes and Metode Romberg, Gaussian quadrature, Integral tak wajar and integral lipat, Solusi Numerik Masalah syarat awal Persamaan Diferensial Biasa: Metode Runge-Kutta, Metode Multistep. Metode beda hingga dan elemen hingga. Algoritma dan pemrograman penyelesaian system persamaan nonlinear. Menentukan interpolasi Hermite, SPLINES dan Fast Fourier Transform dan interpolasi fungsi multivariabel. Menentukan nilai integral dengan Metode Newtons-Cotes, Metode Romberg dan Gaussian Quadrature, serta integral lipat. Algoritma dan pemrograman penyelesaian masalah syarat awal dan syarat batas pada persamaan diferensial biasa dan parsial. ; Masalah syarat awal yang berkaitan dengan persamaan diferensial parsial order satu linear dan quasi linear, metode karakteristik. Deret Fourier, masalah nilai eigen Sturm-Liouville. Metode Separasi variabel. Eksistensi dan ketunggalan solusi. Penyelesaian d’Alembert. Integral dan transformasi Fourier. Masalah panas batang semi-infinite dan infinite. Deret Fourier-Bessel dan aplikasinya. Penyelesaian numerik masalah syarat awal, syarat batas dengan metode beda hingga. ; Integral kompleks: Pengertian antiderivatif, rumus integral Cauchy, teorema modulus maksimum, Teorema Liouville. Deret: konvergensi barisan dan deret, deret Taylor dan Mac Laurin, deret Laurent, konvergen absolut, konvergen seragam, turunan dan integral deret pangkat, ketunggalan representasi deret, perkalian dan pembagian deret pangkat. Residu dan kutub: residu, Teorema residu, bagian utama fungsi, residu di kutub, nilai nol dan kutub tingkat m, integral real tak wajar, integral tertentu terkait fungsi sinus/cosinus, integral pada irisan cabang, invers transformasi Laplace, residu logaritmis, Teorema Rouche. ; Barisan Fungsi: kekonvergenan dan sifat-sifatnya, kekonvergenan seragam dan pemakaiannya. Ruang metrik: Pengertian ruang metrik, persekitaran, titik klosur, titik limit, titik terasing, titik dalam, titik batas, himpunan terbuka dan himpunan tertutup, ruang bagian, separabel, barisan di ruang metrik, ruang metrik lengkap, fungsi kontinu dan kontinu seragam, himpunan kompak di ruang metrik, dan Teorema Heine-Borel. Ruang bernorma: Ruang bernorma dan ruang Banach, beberapa sifat di ruang bernorma. ; Konsep dasar pemodelan matematika (tujuan pemodelan, jenis-jenis model matematika, langkah-langkah pemodelan matematika, dan beberapa contoh). Model Deterministik (model pertumbuhan populasi diskret, eksponensial, dan logistik, model getaran pegas dan pendulum, model kompartemen dasar (S-I-R dan S-E-I-R). Model Stokastik untuk Optimisasi. Model Probabilistik untuk Pengenalan Pola. Project dan Studi Kasus. ; Proses Stokastik dan Filtrasi: definisi proses stokastik, filtrasi. Limit pada Variabel random dan Metode Monte Carlo: Pertidaksamaan Markov dan Chebyshev, Law of Large Numbers, CLT (Teorema Limit Pusat), metode Monte Carlo. Rantai Markov diskret: random walk, definisi, persamaan Chapman-Kolmogorov, klasifikasi dari jenis-jenis states, teori limit dari rantai Markov, transisi dari masing-masing kelas, dan aplikasinya. Rantai Markov kontinu: Proses Poisson (definisi dan sifat-sifat proses Poisson, distribusi waktu antar kedatangan dan waktu tunggu, distribusi bersyarat dari waktu kedatangan, proses Poisson tidak homogen, proses Poisson campuran, proses Poisson bersyarat), definisi, proses Birth and Death, persamaan diferensial Komogorov, limit probabilitasnya, dan aplikasinya. Gerak Brownian: Martingale, gambler’s ruin problem, definisi gerak Brownian. ; Sistem bilangan asli, sistem bilangan bulat, habis membagi, bilangan prima, faktorisasi prima, urutan, algoritma pembagian, sistem numerik, kekongruenan, fungsi tangga, sistem bilangan rasional, sistem bilangan real. ; Transformasi, Isometri, Invers transformasi, translasi (geseran), setengah putaran, pencerminan, putaran, similaritas, dilatasi, afinitas. ; Geometri abstrak, geometri insidensi, geometri metrik, bidang Cartesius, bidang Poincare, bidang Taxicab, bidang Euclide, deskripsi alternatif bidang Cartesius, keantaraan, ruas garis dan sinar, sudut dan segitiga, himpunan konveks, pemisahan bidang, geometri Pasch, missing strip plane, besar sudut, bidang Moulton, ketegaklurusan dan kongruensi, geometri netral, kongruensi segitiga. ; Bidang datar dan garis sejati: Dua vektor searah, sudut antara dua vektor, cosinus-cosinus arah dan bilangan arah suatu vektor. Persamaan suatu bidang datar dan jarak suatu vektor ke bidang datar. Sifat-sifat suatu bidang datar. Kedudukan sejajar dan tegak lurus dua bidang datar. Garis. Berkas bidang datar. Persamaan garis sejati. Kedudukan suatu garis sejati terhadap garis sejati lain. Kedudukan suatu garis sejati terhadap suatu bidang datar. Luasan bola: Persamaan suatu luasan bola. Bidang singgung pada suatu luasan bola. Bidang datar memotong suatu luasan bola dan bidang datar saling asing dengan luasan bola. Kuasa, bidang kutub dan bidang kuasa, berkas luasan bola. ; Motivasi: masalah brachistochrone, masalah kabel menggantung, minimal luasan benda putar, masalah isoperimetric. Fungsional: konsep fungsional, jarak dua titik pada suatu kurva, stationary path. Persamaan Euler-Lagrange: lemma dasar, kalkulus variasi, persamaan Euler-Lagrange fungsi scalar satu dimensi. Aplikasi persamaan Euler-Lagrange: meninjau kembali masalah brachistochrone, meninjau kembali masalah kabel menggantung, meninjau Kembali minimal luasan benda putar. ; Pengertian topologi, ruang topologi, himpunan terbuka, himpunan tertutup, himpunan rapat (dense), topologi relatif, basis dan subbasis, fungsi kontinu dan kekonvergenan, himpunan kompak, himpunan terhubung, dan ruang Hausdorff. ; Teori probabilitas: Ruang probabilitas tak hingga, Konvergensi integral, Menghitung ekspektasi, Perubahan ukuran. Infomasi dan kondisi: Informasi dan aljabar-, Saling bebas, Ekspektasi bersyarat umum Gerak Brownian: Random walk, Gerak Brownian, Variasi kuadrat (quadratic variation), Sifat Markov Integral sttokastik: Pengantar Integral Stieltjes, Konstruksi Integral Ito, Konvergensi Integral Ito, Formula Ito- Doeblin. ; Persamaan diferensial order satu: penyelesaian pendekatan, teorema eksistensi dan ketunggalan penyelesaian, kestabilan penyelesaian. Sistem persamaan diferensial order satu: teorema eksistensi dan ketunggalan penyelesaian, titik kritis dan jenisnya serta kestabilannya. Teorema Sturm-Liouville dan penggunaannya: Teorema Separasi Sturm-Liouville dan Teorema Komparasi Sturm-Liouville. ; Konsep dasar dan sifat-sifat dasar ruang Riesz, khususnya supremum, infimum, nilai mutlak, dan ke-disjoint-an elemen-elemen atau himpunan-himpunan, Teorema Dekomposisi Riesz, beberapa tipe ruang Riesz and subruang Riesz, serta order konvergensi dan sifat-sifatnya. ; Kalkulus di ruang Euclid: Ruang Euclid dan Vektor Tangent., Derivatif berarah, Kurva di ℝ3, 1-Form, Differential Form, Pemetaan. Frame Field: Hasil kali titik pada medan vektor, Reparameterisasi dari suatu kurva, Frenet Formula, Kurva dengan sebarang kecepatan (arbitrary-speed curves), Covariant Derivative, Frame Field, Connection Form, Structural Equation. Geometri Euclid: Isometri di ℝ3, Tangent Map dari suatu Isometri, Orientasi, Geometri Euclid dan Kongruensi dari kurva. Kalkulus pada permukaan: Permukaan di ℝ3, Differential Form pada permukaan, pemetaan dari permukaan, Sifat-sifat topologis dari permukaan, Manifold. ; Ruang vektor dimensi hingga dan tak hingga (review), Ruang pre-Hilbert. Pengertian norma dan pengertian jarak pada ruang pre-Hilbert. Vektor-vektor ortogonal dan ortonormal pada ruang pre-Hilbert. Ruang bagian linear dalam ruang pre-Hilbert, pengertian komplemen ortogonal, vektor proyeksi, ruang Hilbert, transformasi dari ruang Hilbert ke ruang Hilbert lain, ruang dan ruang, operator dan fungsional linear kontinu pada ruang Hilbert, aljabar Banach, operator self adjoint, operator proyeksi. ; Ekuipotensi Dua Himpunan. Himpunan Denumerabel dan Nondenumerabel beserta sifat-sifatnya. Himpunan Infinite: Induktif dan Tidak Induktif. Kardinalitas. Aleph Null. Aleph. Aritmatika Kardinalitas. Urutan Kardinalitas. Pembentukan Sistem Bilangan. Teorema Bernstein dan Teorema Cantor, Lemma Zorn, Inkonsistensi. ; Aplikasi aljabar linear pada: Geometri: pengkonstruksian kurva dan luasan melalui titik-titik tertentu Fisika: jaringan listrik, distribusi temperatur setimbang Komputer: interpolasi spline kubus Statistika: Rantai Markov, pendekatan kuadrat terkecil, Teori Permainan: strategi permainan, bentuk kuadratik, Ekonomi: model ekonomi Leontif, Biologi dan lingkungan: managemen hutan, genetika, pertumbuhan populasi umur tertentu, panen populasi binatang, Kesehatan: model kuadrat terkecil untuk pendengaran manusia, tomografi terkomputasi, Aljabar komputasi: Dekomposisi Nilai Singular. ; Konsep dasar graf, graf sederhana, graf ganda, isomorfisme graf, jenis-jenis graf, komplemen graf, graf planar, rumus Euler, graf bagian, graf terhubung, jalur, lintasan, sirkuit, himpunan pemutus, jembatan Koenigsburg, graf Euler, jalur Euler, graf Hamilton, pohon, pohon pembangkit minimum, algoritma Kruskal dan algoritma prima, planaritas dan dualitas, pewarnaan graf (bilangan kromatik, pewarnaan peta), graf berarah, algoritma Prunin untuk lintasan minimal, hubungan antara graf dan digraf dengan matriks, garf Perth dan pohon lintasan terpendek. ; Identitas Euler dan bukti bijektif beberapa sifat partisi Graph Ferrer, konjugat dari partisi, teorema bilangan segilima Euler Identitas Rogers-Ramanujan dan fungsi pembangkit. ; Grup simetri, Grup permutasi, transposisi, sikel dan sifat-sifatnya, grup selang-seling, generator dan defining relation, normalisator, sentralisator, senter, konjugasi, grup komutator, Teorema Sylow, Teorema Jordan Holder, Teorema Cauchy. ; Persamaan Diophantine Linear, Aplikasi generating function (aplikasi dari Matematika Diskrit), Finite Field, Galois Field, Finite Plane Geometry, Orthogonal Latin Square, Balanced Incomplete Block Design, Steiner Triple System. ; Pengantar, dasar-dasar dan penerapan pengkodean. definisi dan sifat-safat generator matriks, parity check matrix, hamming codes dan perfect codes. decoding single error linear codes. standard array decoding untuk linear codes. syndrome decoding, syndrome decoding untuk linear codes. step by step decoding. first order Reed-Muller codes, decoding algoritma untuk first order ReedMuller codes. self-dual codes, decoding algoritma untuk binary extended Golay codes. generator and parity check matrix, decoding algoritma untuk binary cycic codes. error taping. ; Pengertian dasar semigrup, monoid, subsemigrup, ideal, urutan natural, semigrup terurut, ekuivalensi Green, homomorfisma semigrup, jenis-jenis elemen dalam semigrup: regular, idempoten, invers, generalized invers, semigrup kuosien, semigrup regular, semigrup invers, semigrup ortodoks, semilatis, band,aplikasi semigrup. ; Nilai eigen, vektor eigen, ruang eigen, polinomial karakteristik, diagonalisasi operator, similaritas, matriks persamaan diferensial orde satu, estimasi nilai eigen. Operator adjoin dan klasifikasinya, Teorema Spektral, terapan Teorema Spektral pada teori matriks, masalah nilai eigen yang diperumum, masalah ekstrim operator Hermit. Pengertian bentuk bilinear, matriks representasi bentuk bilinear dan kuadratik, klasifikasi bentuk kuadratik Hermit, diagonalisasi ortogonal, diagonalisasi bentuk kuadratik. ; Kriptologi, Kriptosistem dan Kriptanalisis. Cipher: Shift, Substitusi, Affine, Vigenere, Hill, Permutasi, Stream. Kriptanalisis dari cipher di atas. Pergandaan Kriptosistem-Kriptosistem. Entropi dan sifat-sifatnya. Cipher Blok, DES dan AES. Fungsi Hash. Kriptografi fungsi publik RSA, Teorema Sisa Cina, Test keprimaan, Kriptosistem Rabin, El Gamal dan Curve Eliptik(pengenalan). Skema Tanda tangan RSA, El Gamal. ; Pengertian Modul, Submodul, Generator, Hasil tambah langsung, Modul Faktor, Homomorfisma modul. Teorema Utama Homomorfisma Modul. Modul yang dibangun secara berhingga. Modul atas Daerah Ideal Utama. Annihilator. Modul Torsi, Modul bebas torsi, Modul Bebas, dan Modul Proyektif. Pengenalan Barisan Eksak. ; Sesuai topik yang ditawarkan. ; Matriks seitiga dan sifat-sifatnya, Faktorisasi LU, Diagonalisasi, Bentuk Kanonik Jordan, Matriks Ortogonal dan sifat-sifatnya, Faktorisasi QR, Teorema Axis Utama, Teorema Schur, Matriks Definit Positif dan sifatsifatnya,Faktorisasi Cholesky, Matriks Hermit dan Matriks Unitary serta sifat-sifatnya, Diagonalisasi Unitary, Dekomposisi Nilai Singular (SVD) dan Dekomposisi Polar. Pengenalan MATLAB, M-file, Matriks Orthogonal, Penggunaan MATLAB dalam menghitung Dekomposisi nilai singular, dekomposisi QR, dekomposisi Cholesky, dekomposisi Schur, masalah kuadrat terkecil. ; Masalah transportasi dan transhipment: model, teknik penyelesaian dan terapan. Masalah penugasan dan masalah travelling salesman: model, teknik penyelesaian dan terapan. Masalah jaringan: masalah rute terpendek, lintasan terpanjang (PERT/CPM), pohon perentang maksimal, arus maksimal. Program dinamik deterministik: merumuskan permasalahan dan teknik penyelesaian. Model Inventori: Economic Order Quantity (EOQ) dan Economic Production Quantity (EPQ). Penggunaan program WINQSB dan pemrograman dengan LINGO untuk menyelesaikan masalah riset operasi. ; Contoh-contoh permainan. Permainan nonkooperatif, permainan bentuk strategik, permainan berjumlah nol dua orang pemain, kriteria maksimin, strategi murni, dominasi, titik setimbang Nash, permainan bentuk ekstensif, permainan dua orang pemain tak berjumlah nol, strategi campuran, permainan kooperatif dua pemain, permainan TU dan NTU, daerah fisibel, solusi optimal Pareto, solusi permainan TU dan NTU, permainan kooperatif N pemain, permainan bentuk koalisi, imputasi, core, nilai Shapley, nucleolus, aplikasi permainan, wawasan permainan lanjut seperti: optimal Stackelberg dan nilai Myerson. ; Sistem Dinamik Linear (Solusi Sistem Dinamik Linear, Linearisasi di sekitar titik equilibrium/titik tetap, Kestabilan dari titik equilibrium/titik tetap), Definisi dan Komponen dari Sistem Dinamik, Bifurkasi Satu Parameter untuk Sistem Kontinu dan Sistem Diskret (Fold, Hopf, dan Flip). ; Konsep dasar proses stokastik, proses kelahiran-kematian (BD, birth-death), dan teori antrean. Analisis sistem antrean Markovian: M/M/s, M/M/s/K, M/M/∞, sistem antrean Markovian dengan balking, dan sistem antrean Markovian dengan reneging. Analisis model antrean jaringan: antrean tandem, antrean dengan blocking, Open Jackson networks, Closed Jackson networks, dan antrean cyclic. Proses QBD (quasi-birth-death): pengertian proses under taboo, dan sifat matrix-geometric, metode successive lumping dan distribusi stasioner, sistem antrean M/PH/1 dan PH/M/1. Penggunaan software untuk simulasi sistem antrean. ; Aspek pemodelan. Sistem lingkar tertutup dan lingkar terbuka. Bentuk state space. Linearisasi, solusi sistem persamaan diferensial linear. Respon impuls dan step. Sifat-sifat sistem: pengertian kestabilan. Teorema kestabilan dengan nilai eigen, kestabilan Routh Hurwitz. Pengertian keterkendalian dan teorema keterkendalian. Pengertian keteramatan dan teorema keteramatan. Sistem bentuk representasi masukan keluaran. Fungsi transfer. Realisasi minimal. ; Pendahuluan (Proses Stokastik, Martingales), Gerak Brownian, Integral Ito, Persamaan Diferensial Stokastik, Aplikasi persamaan diferensial stokastik. ; Persamaan diferensial dan masalah syarat batas non homogen. Masalah getaran pada senar semi-infinite tanpa atau dengan kecepatan awal. Deret Fourier ganda, vibrasi dalam membran melingkar. Deret Fourier-Legendre dan aplikasinya. Transformasi Laplace dan aplikasinya. ; Model-model kendali lingkar terbuka dan lingkar tertutup (umpan balik). Kendali umpan balik dan pole placement. Observer. Prinsip keterpisahan. Kendali PID. Kendali optimal linear kuadratik lingkar terbuka. Persamaan Lyapunov. Regulator linear kuadratik lingkar tertutup. Persamaan diferensial Riccati. Regulator linear kuadratik steady state. Persamaan aljabar Riccati. ; Model Populasi Diskret (Model Diskret Linear, Analisis Equilibrium, Perilaku Chaotik, Model dengan Dua Kelompok Usia dan Rekruitmen dengan Tundaan, Sistem dengan Dua Persamaan Diferensi), Masalah dalam farmakologi (pengobatan), Pertumbuhan populasi kontinu satu dan dua spesies (model kompetisi dua spesies dan model predator- prey), Masalah Penyebaran Penyakit (Epidemiologi. ; Kerangka matematika dalam machine learning, Klasifikasi biner, Batas resiko pengklasifikasi, Kompleksitas Rademacher, Teori Vapnik-Chervonenkis (VC), Fungsi kerugian umum (general loss functions), Model klasifikasi biner. ; Isi mata kuliah ini dapat bervariasi setiap tahun tergantung dari keahlian dosen. ; Isi mata kuliah ini dapat bervariasi setiap tahun tergantung dari keahlian dosen. ; Pengantar permasalahan invers Perkenalan ‘inverse crime’ dan ‘’ill-posedness’ dalam permasalahan invers Mendesain dan menyelesaikan permasalahan invers dengan metode regularisasi seperti: TSVD, Tikhonov, Total Variation dan Wavelet dengan menggunakan MATLAB Aplikasi di x-ray tomografi. ; Pengantar FEM untuk permasalahan eliptik. Formulasi FEM untuk permasalahan eliptik. Ruang-ruang yang digunakan untuk Metode Element Hingga (finite element spaces). Metode-metode iteratif untuk menyelesaikan sistem SPD (symmetric positive definite). FEM untuk permasalahan parabolik dan hiperbolik. Topik-topik terkait: stabilisasi FEM, metode RBF (radial basis function). ; MEB standar: Persamaan Laplace, Solusi fundamental persamaan Laplace, Relasi resiprokal, Persamaan integral batas untuk persamaan Laplace, implementasi BEM standar dengan MATLAB. DRBEM: Persamaan Poisson, Persamaan integral untuk persamaan Poisson, implementasi DRBEM untuk persamaan Poisson dengan MATLAB, Persamaan Helmholtz, persamaan integral batas untuk persamaan Helmholtz, implementasi DRBEM untuk persamaan Helmholtz dengan MATLAB. LTDRM: Persamaan Helmholtz unsteady, transformasi Laplace persamaan Helmholtz unsteady, Persamaan integral, implementasi LTDRM untuk persamaan Helmholtz unsteady dengan MATLAB. ; Regresi Reduksi Dimensi Optimisasi dan Neural Network, Klasifikasi Clustering Decision Tree Learning Deep Learning.', 'Statistika - Statistika deskriptif. ukuran pusat dan sebaran data. peluang. variabel random. distribusi peluang dan sifat- sifatnya. distribusi binomial. distribusi normal. distribusi sampling statistik. statistika inferensi: estimasi interval dan uji hipotesa mean dan proporsi satu dan dua populasi. uji goodness of fit untuk distribusi normal dan distribusi multinomial. analisis variansi: analisis variansi satu arah dan dua arah. analisis regresi linear. analisis data kategorik: uji homogenitas dan uji independensi. metode nonparametrik: Dua Sampel dependen, K-sampel dependen, Dua sampel independen, K-sampel independen, Koefisien korelasi rank Spearman dan Kendall. ; Pengenalan software SPSS dan Minitab. Penggunaan SPSS dan Minitab untuk analisis data deskriptif, uji hipotesa, Anova, dan analisis regresi linear. ; Himpunan: pengertian, operasi aljabar, sifat-sifat. Sistem bilangan real: sifat-sifat, pertidaksamaan, nilai mutlak. Fungsi (satu variabel): pengertian, operasi aljabar, fungsi komposisi, fungsi invers. Sistem koordinat dan grafik fungsi. Limit: pengertian dan sifat-sifat, limit searah, limit tak hingga, bilangan alam. Kekontinuan: pengertian dan sifat-sifat kekontinuan. Turunan (derivatif): pengertian, sifat-sifat, turunan fungsi komposisi, turunan fungsi invers, turunan fungsi parameter, turunan fungsi trigonometri, fungsi siklometri, fungsi hiperbolik, fungsi eksponensial, fungsi logaritma, turunan fungsi implisit, penurunan secara logaritmis, turunan tingkat tinggi. Arti geometris/fisis dari turunan. Diferensial. Aplikasi derivatif: maksimum/minimum, naik/turun, cembung/cekung, titik stasioner, ekstrem fungsi dan masalah ekstrem dalam kehidupan sehari-hari. Deret Taylor/Mac Laurin dan aplikasinya. ; Pengukuran dan Besaran Fisika, Kinematika, Dinamika I: Konsep Gaya, Dinamika II: Usaha dan Energi, Sistem Banyak Partikel, Dinamika Benda Tegar I: Torka dan Momen Inersia, Dinamika Benda Tegar II: Kesetimbangan Rotasi dan Translasi, Gravitasi, Fluida, Getaran, Gelombang, Suhu, Kalor dan Hukum Termodinamika I, Entropi dan Hukum Termodinamika II. ; Pendahuluan, Molekul, Ion dan Rumus Kimia, Reaksi Kimia. Reaksi dalam larutan, Perubahan energy dalam reaksi kimia. Struktur Atom, Tabel Periodik. Ikatan Ion vs ikatan Kovalen, Geometri Molekul dan model ikatan kovalen. ; Compiler vs interpreter dan cara kerjanya Pengantar Computational Thinking dan Algoritma Macam tipe data dan deklarasi variabel Operasi aritmetik dan logika Percabangan dan Perulangan Struktur Data Dasar: array, struct, strings, pointer dan file Pengantar Fungsi: definisi, variabel lokal dan global, parameter fungsi Fungsi Rekursif Algoritma Sorting Sederhana: Buble Sort, Insertion Sort, Selection Sort Algoritma Sorting Lanjut: Quick Sort, Merge Sort Algoritma Searching: Binary, Sequensial dan Hashing Problem Solving. ; Analisis eksplorasi. jenis data. penyajian data: diagram batang dan daun, diagram kotak dan titik, dsb. ringkasan numerik. standardisasi. transformasi, sampel random, distribusi sampling. Analisis konfirmasi: satu angkatan, perbandingan dua angkatan, perbandingan lebih dari dua angkatan. Analisis regresi eksplorasi, analisis regresi konfirmasi. ; Pembuktian/Proof: pembuktian dengan Induksi Matematika, Kontradiksi, Tabel Kebenaran, Deduksi Logika, Teori Himpunan: Himpunan hingga dan Tak hingga, Operasi Himpunan, Prinsip Inklusi dan Eksklusi, Himpunan ganda, Predicate Logic: Kuantor Universal dan Eksistensial, Probabilitas Diskrit: Permutasi, Kombinasi, Peluang Diskret, Peluang bersyarat, Independensi, Informasi, Relasi dan Fungsi: Relasi biner, sifat-sifat relasi biner, Relasi ekuivalensi, Relasi pengurutan Parsial, Masalah Penjadualan tugas, Fungsi injectif, surjectif dan bijektif, Persamaan Diferensi (Rekurensi): persamaan diferesni linear autonomous orde 1, orde 2 dan orde k, Pengantar Teori Graf: Graf berarah dan tidak berarah, Lintasan Terpendek pada graf terboboti. ; Secara umum terdapat lima topik umum yang akan dipelajari: Grammar: memahami dan menggunakan tata bahasa bahasa Inggris dengan baik dan benar. Speaking: melatih kemampuan untuk berbicara aktif mengungkapkan pendapat dalam bahasa Inggris. Reading: melatih kemampuan membaca bahan bacaan bahasa Inggris secara cepat dan benar. Writing: melatih kemampuan menulis dengan bahasa Inggris yang baik dan benar. dan Presentation: melatih kemampuan soft skill mahasiswa dengan menggabungkan semua kemampuan bahasa Inggris di atas. ; Analisis regresi linier sederhana: koefisien korelasi dan estimasinya, estimasi model, inferensi statistik parameter model, Analisis Residu. Analisis regresi ganda, Variabel independen kualitatif. Pemilihan variabel independen dan pembentukan model. Analisis residu. Analisis regresi polinomial, Analisis regresi nonlinear, Penekanan pada penerapannya. Penggunaan sofware statistika untuk analisis regresi linier sederhana, Analisis regresi ganda, analisis regresi dengan variabel independen kualitatif, pemilihan variabel independen dan pembentukan model, analisis residu. ; Variabel random. nilai harapan. distribusi bersama variabel random. fungsi pembangkit momen. distribusi bersyarat dan ekspektasi bersyarat. rantai markov. persamaan chapman kolmogorov. klasifikasi state. macam- macam proses stokastik menurut ruang state dan ruang waktu. proses markov. macam-macam proses stokastik yang merupakan proses markov. kegunaan proses stokastik. ; Hakikat bahasa Indonesia sebagai bahasa persatuan dan bahasa negara. Mengeksplorasi teks dalam kehidupan akademik (penanaman nilai dan hakikat bahasa Indonesia sebagai penghela ilmu pengetahuan). Menjelajah dunia pustaka. Mendesain proposal penelitian dan proposal kegiatan. Melaporkan hasil penelitian dan hasil kegiatan. mengaktualisasikan diri dalam artikel ilmiah. ; Sampel dan populasi, unit sampel dan kerangka sampel, desain dan pelaksanaan survei sampel, probability sampling dan non-probability sampling, sampel random sederhana: estimasi dari mean, total dan proporsi atas populasi dan subpopulasi, ukuran sampel, sampel random berstrata: estimasi dari mean, total dan proporsi atas populasi dan subpopulasi, alokasi sampel, estimator rasio, estimator regresi, sampel sistematik. ; Prinsip-prinsip perancangan percobaan ilmiah. Rancangan Acak Lengkap. Rancangan Acak Kelompok. Rancangan dua Faktor. Rancangan Bujur Sangkar Latin. Rancangan Petak Terbagi. Rancangan Tersarang dua Faktor. Rancangan tidak lengkap. Rancangan Faktoria 2k dan 3k. rancangan faktorial. Rancangan Faktorial fraksional. Penekanan pada konsep. ; Ruang probabilitas. probabilitas bersyarat. independensi. rumus bayes. Distribusi probabilitas variabel random. pengenalan distribusi probabilitas: Binomial, Poisson, Uniform, eksponensial, normal, log normal, dist-t, gamma, Weibull. Fungsi pembangkit momen. Distribusi bersama dan fungsi likelihood. Metode estimasi parameter: MME, dan MLE. Estimasi titik parameter beberapa distribusi probabilitas (binomial dan poisson untuk pmf diskrit serta pdf eksponensial dan normal untuk variabel random kontinu). Estimasi parameter non closed-form dengan komputasi iterative. ; Berbagai aspek analisis multivariat. sampel acak dan interpretasi geometri. distribusi normal multivariat. Inferensi tentang vektor mean. perbandingan beberapa mean multivariat. MANOVA. Analisis komponen utama, Analisis faktor, model regresi linear multivariat. Analisis kluster. Analisis Diskriminan. Multidimensi Scaling, analisis korespondensi. ; Estimasi parameter beberapa distribusi probabilitas (binomial dan poisson untuk pmf diskrit serta pdf eksponensial dan normal untuk variabel random kontinu) dan sifat-sifatnya (Unbiased dan minimum varian). Estimasi parameter non closed-form dengan komputasi iterative. Metode estimasi parameter untuk model linear: LSE dan MLE. Estimasi parameter model linear dalam representasi matriks. Teori ketidaksamaan dan teori kekonvergenan, Distribusi sampling dan limiting distribusi. Uji hipotesis: Lemma Neyman-Pearson, uji paling kuat secara uniform, uji likelihood ratio. Estimasi interval. Materi pengayaan: Pengenalan inferensi nonparametrik seperti Bootstrap. ; Indikator-indikator populasi: Total population, Population density, Population by age, Life expectancy at birth and at age 65, Foreign born, Foreigners in population, Total fertility rate, Infant mortality. employment category: Employment rate, Unemployment rate, Youth unemployment rate, Economic activity rate (women and men), Employment in major sectors: agriculture, industry, services, sources of data for statistics: Statistical survey or sample survey, census, register, Official Statistics presentation. ; Aljabar himpunan, konsep fundamental teori probabilitas, ukuran dan probabilitas. konsep konvergensi, relation between convergence, teorema limit pusat dan aplikasinya. ; Pengantar RPKPS, Fungsi PKN bagi sarjana dan professional, Fungsi Identitas Nasional bagi pembangunan bangsa dan karakter masyarakat, pentingnya Integrasi Nasional, Fungsi Nilai dan Norma-norma, Project Citizen I, Hak dan Kewajiban Negara dan Warga Negara Kenegaraan, Dinamika Praktik Demokrasi di Indonesia, Dinamika Penegakan Hukum di Indonesia, Urgensi Wawasan Nusantara sebagai Wawasan Kolektif Bangsa Tantangan Ketahanan Nasional dan Pentingnya Bela Negara dan Project Citizen II. ; Konsep-konsep dasar: Proses Stokastik, Fungsi Autokovariansi dan Autokorelasi (ACF), Autokorelasi parsial (PACF), Konsep strict dan wide-sense stasioner, konsep kausalitas dan invertibilitas, Estimasi fungsi mean, ACF dan PACF, Model-model Stasioner, Estimasi dan Peramalan dengan model stasioner, Metode Diagnostic Checking, Model-model nonstasioner: ARIMA, SARIMA, dan ARCH/GARCH. Pengenalan Software E-view. Pengenalan Karakteristik Proses Stasioner, Proses ARMA, Metode Diagnostic Checking, Model-model nonstasioner: ARIMA, SARIMA, ARIMAX dan ARCH/GARCH. ; Antrian sederhana, Model kelahiran dan kematian, sistem M/G/1 dan G/M/1. Formulasi rantai Markov. Penyelesaian transien. Jaringan antrian. Model simulasi. Penggunaan software statistika dalam menentukan atau membuat model antrian sederhana, model kelahiran dan kematian. jaringan antrian, dan model simulasi. ; Pengantar Teori Manajemen Risiko: VaR dan Risk Metrics, Konsep-konsep Matematika: Matriks, Interpolasi lineardan kubik, bilangan kompleks, Metode numerik: Newton-Raphson, Secant Methods, Metode numerik untuk integral dimensi satu dan dimensi ganda, Konsep-konsep Teori Peluang: Parameter, Matriks Varian-Kovarian, PCA, distribusi univariat dan multivariat serta distribusi gabungan, mgf, CLT, MLE, Metode Monte Carlo: Bilangan random, Variance Reduction, VaR aset tunggal: Parametrik (Normal dan Non Normal), Non Parametrik, Metode Monte Carlo, VaR untuk portofolio dari Aset. ; Desain penelitian epidemiologi (penelitian observasional, cross-sectional, follow-up, case-control), risk-difference, risk ratio,OR, rate. Perancuan dan interaksi. Regresi logistik. Uji diagnostik, Regresi Poisson, Pembandingan grup untuk data Survival. Desain lanjut (case-cohort, nested case-control, clinical trial, cross-over trial). Model Linear Tergeneralisasi. Analisis Data Longitudinal. Regresi Logistik Kondisional. Regresi untuk data survival. Topik Lanjut. Konsultasi. ; Prinsip-prinsip pengambilan keputusan. Probabilitas subjektif dan teori utilitas. States of nature, strategi pengambilan keputusan. Fungsi keputusan Bayesian. ; Pengantar investasi dan tipe-tipe return. general random variable untuk return portfolio. metode portfolio sederhana: Mean-variance dan CAPM. trading dan analisis performa portfolio. opsi: eropa dan amerika, jual dan beli. volatilitas. model Black-Scholes. model binomial. analisis performa Black-Scholes di pasar. ; Analisis variansi satu arah: model I (efek tetap) dan model II (efek acak). Topik-topik dalam analisis variansi satu arah: beberapa metode perbandingan ganda. Implementasi model anava. Anava dua arah: Model I (efek tetap), model II (efek acak) dan model III (efek campuran). Anava multi arah: model I (efek tetap), model II (efek acak) dan model III (efek campuran) dalam anava tiga arah. Analisis kovariansi. Penggunaan SPSS dan software statistika lainnya untuk melakukan uji hipotesis perbandingan beberapa mean populasi melalui analisis variansi (Anava). ; Pertumbuhan penduduk dan modelnya. Diagram Lexis. Tabel Kehidupan dan Fungsi Risiko. Model Gompertz. Mortalitas dan Fertilitas. Proyeksi populasi. Migrasi. Topik lanjut. ; Pemodelan kualitas proses, Pengendalian proses statistik, Grafik pengendalian sifat dan variabel, Teknik pengendalian proses statistik lain, Analisis kemampuan proses, Sampling penerimaan sifat, Sampling penerimaan variabel. ; Distribusi-distribusi diskrit. Analisis data untuk variabel respon kategorik: tabel kontingensi 2x2 dan bxk beserta ukuran asosiasinya. Disain penelitian: Cross sectional, retrospective dan prospective. Model logit dan loglinear. Penekanan pada penerapannya. Pengenalan SPSS dan software statistika lainnya untuk analisa data dengan variabel respon kategorik, tabel kontingensi 2×2 dan b×k beserta ukuran asosiasinya, Disain penelitian: Cross sectional, retrospective dan prospective. Model logit dan loglinear. Penekanan pada penerapannya. ; Sifat-sifat elementer statistik berurut dan distribusi bersama. Uji berdasarkan run, uji goodness of fit, uji Kolmogorv-Smirnov satu sampel. Uji satu sampel dan sampel berpasangan. Uji dua sampel Wilcoxon-Mann- Whitney, uji run Wald-Wolfowitz, uji peringkat linear umum. Uji membandingkan parameter skala. Beberapa prosedur sederhana untuk estimasi interval berdasarkan statistik peringkat. ; Beberapa model distribusi tahan hidup. Berbagai jenis data uji hidup: sukses-gagal, sampel lengkap, sampel disensor jenis I, sampel disensor jenis II, sampel disensor jenis campuran, uji hidup dipercepat. Inferensi statistik dengan berbagai jenis data dan berbagai model distribusi tahan hidup. ; Analisis regresi, Analisis komponen utama, Analisis faktor eksploratori, analisis faktor konfirmatori, analisis jalur, model persamaan terstruktur tanpa variable laten perantara (first order), model persamaan terstruktur dengan variable laten perantara (second order): Model Pengukuran dan model struktural, estimasi parameter: maksimum likelihood. Uji kecocokan model Chi-Square, Ukuran kekuatan model CFI, GFI,AGFI. Ukuran kesalahan terkecil, indeks kecocokan. Analisis data menggunakan software AMOS. ; Tinjauan ulang tentang model regresi ganda (linier) klasik. penyimpangan terhadap asumsi dan cara mengatasinya, khususnya masalah-masalah seperti: model heterostokastik, model autokorelasi, model regresor stokastik dan model regresi ganda (linier) umum. aplikasi. ; Metode OLS, Metode GLS, Model Fixed-Effect satu dan dua arah, Model Random-Effect satu dan dua arah, Metode Estimasi Model Fixed dan Random Effect, Uji poolability data, Breush-Pagan Test, Hausman Spesification Test, Seleksi dan Validasi Model, Heteroskedasticity, Generalisasi Model standar.'], + ["Ilmu Komputer - Sistem persamaan linear dan solusinya, Eliminasi Gauss-Jordan (Operasi Baris Elementer), matriks dan operasi matriks, rank matriks, sifat-sifat operasi matriks. Invers matriks, matriks elementer dan metode mencari invers matriks. Jenis-jenis matriks, Determinan: menghitung determinan menggunakan reduksi baris, Sifat-sifat Determinan, Ekspansi kofaktor, Aturan Cramer. Vektor-vektor di Ruang Euclid, operasi vektor, norm, jarak dua vektor, hasil kali titik, proyeksi, hasil kali silang di R3. Transformasi linear pada Ruang Euclid, sifat-sifat transformasi linear. Sub ruang, kombinasi linear, bebas linear, tak bebas linear, vektor pembangun, basis, dimensi, nilai eigen, vektor eigen, ruang karakteristik, diagonalisasi. ; Peranan Algoritma di Komputasi, Pengantar Analisis Algoritma Cara menghitung kompleksitas berdasarkan banyaknya looping Cara menghitung kompleksitas berdasarkan fungsi rekursi (substitusi balik, pohon rekursi, dan metode master) Pertumbuhan fungsi (growth of function) Notasi asimtotik Analisis probabilitas Analisis pada struktur data tree Analisis pada divide and conquer Analisis pada greedy method Analisis pada pemrograman dinamis Analisis pada beberapa algoritma berkaitan dengan graf (shortest path, MST, Network flow) Analisis pada beberapa algortima sorting Analisis pada Geometri Algorithm Memoisasi NP complete. ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path: Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Introduction: (a)Principals of forming languages and automata, (b) Concept of languages, and operations on languages, (c) Regular languages and expressions Deterministic and Non Deterministic Finite Automata: - Regular languages accepted by finite automata - Finite Automata accepting regular languages Context-Free Grammar (CFG), and regular CFG: Finite Automata accepting languages generated by regular CFG, and vice versa Pushdown Automata (PDA): (a) PDA accepting languages generated by CFG, (b) CFG generating languages accepted by PDA Turing Machines: Language accepted by Turing Machine. ; Introduction Academic papers Scientific credibility and repository Sentences, phrase, and clauses Active, passive, writing essay Paragraph types, transitional words Algorithms and Equation Table, Figure and Graph Bibliography tools Literature Review & Plagiarism Ethics Presenting Research. ; Understanding and reading materials written in English Describing data in the form of essay Writing opinions, arguments, describing problem and combine all of them in the form of essay Preparing for academic presentation Academic discussion. ; Pengenalan basis data (teknologi basis data, penggunaan, riset-riset di basis data, big data, dll. ) Model data: a) Model Entity-Relationship. b) Model relasional. c) Model semi terstruktur. d) Model graf Model ER: a) Konsep model ER. b) Pemodelan data dalam ER. c) Diagram ER. d) Cardinality Model relasional: a) Struktur model relasional. b) Database schema. c) Konsep tentang kunci Aljabar relasional: a) Operasi-operasi dasar aljabar relasional. b) Operasi joint. c) Contoh kasus dan penyelesaiannya SQL: a) data definition language. b) data manipulation language. c) operasi dasar pada data. d) operasi komposit. e) data aggregation f) contoh kasus dan penyelesaiannya Advanced SQL: fungsi, prosedur, trigger. Dekomposisi dan normalisasi: a) Konsep functional dependency. b) Update anomaly. c) Lossless vs lossy decomposition. d) Normalisasi (1NF, 2NF, 3NF, BCNF) Transaksi: konsep transaksi, manajemen transaksi Data warehousing: a) Pengenalan data warehouse: Schemes, OLAP. b) Pengenalan data mining. c) Contoh kasus XML NoSQL. ; Integral tak tentu: sifat-sifat, rumus dasar Integral per bagian Integral fungsi trigonometri Integral fungsi Pecah rasional Substitusi variabel Integral tertentu Classification of DEs (ordinary/partial, first/second/third.. oder, linear/non-linear, homogeneous/non- homogeneous), boundary values First-order linear ODE and integrating factor General theory of of higher order ODE Second order linear ODE with constant coefficients, homogenous and non hom Variation of parameters & undetermined coefficients Laplace transform. ; Jaringan komputer dan Internet: Internet, network edge, network core, packet-switching network, delay, loss, throughput, protocol layer and service models, history. Application Layer: networked applications, web dan HTTP, Email, DNS, P2P, Video Streaming, Socket Programming. Transport Layer: services, mux dan demux, UDP, Principles of reliable data transfer, TCP, congestion control. Network Layer: router, IP, algoritma routing, OSPF, BGP, ICMP. Link dan Physical Layer: error detection and correction, multiple access links and protocols, switched LANs, link virtualization, signal encoding. Wireless and Mobile Networks: WiFi, Cellular, Addressing dan routing, mobile IP. Multimedia Networking: applications, streaming video, VoIP, protocols, network support for multimedia. ; Pengenalan Kecerdasan Artifisal Intelligent Agent (Agen Cerdas) Solving Problems by searching: Informed Searching Search Problems by searching: Uninformed Searching (konsep dan aplikasinya) Knowledge Representation Sistem Pakar (pengenalan, arsitektur, agenda) Pemrosesan bahasa alami (NLP) Pengenalan pola, pembelajaran mesin. ; Modul implementasi dengan software development tool terstruktur (monolitik) dan tidak terstruktur Modul implementasi dengan software development tool scrum Modul Studi kasus dan lingkup proyek Modul implementasi spesifikasi data modelling (database, SQL, back end) Modul implementasi UI (front end) Modul implementasi spesifikasi, algoritma, prosedur, proses, fitur, managemen data. Modul implementasi spesifikasi, algoritma, prosedur, proses, fitur, managemen transaksi. Modul pengujian data, modul pengujian unit proses Modul pengujian proses interaksi dan integrasi sistem Presentasi project. ; Kewirausahaan sistematis, Peluang Inovasi: hal yang tak terduga, ketidaksesuaian, kebutuhan proses, struktur industri dan pasar, demografi, perubahan persepsi, pengetahuan baru Tim pelengkap dan menciptakan budaya inovatif Riset pasar primer dan sekunder yang mendalam, pilih pasar tepi pantai, dan hitung ukuran Total Addressable Market (TAM). Identifikasi asumsi lompatan: nilai dan hipotesis pertumbuhan sebuah startup Membangun-mengukur-mempelajari umpan balik sebagai metode ilmiah untuk spiral menuju pengujian dan memverifikasi asumsi lompatan-keyakinan Mendesain dan mengembangkan Produk yang Layak Minimum (MVP) untuk memasuki fase build loop umpan balik build-ukur-pelajari secepat mungkin. Uji MVP dengan pengguna awal, kumpulkan masukan, dan terapkan analitik yang dapat ditindaklanjuti untuk mengarahkan atau memutar MVP menuju Produk yang Layak (VP). Eksperimen uji terpisah (atau A / B) untuk mengevaluasi variasi yang berbeda dari fitur MVP atau VP Identifikasi mesin pertumbuhan yang berbeda (misalnya, mesin pertumbuhan viral dan berbayar) untuk menentukan kesesuaian pasar produk dan mencapai bisnis yang berkelanjutan. Jenis Pivot (mis., Zoom in, zoom out, segmen pelanggan, dan pivot mesin pertumbuhan). Merancang model bisnis, menetapkan kerangka kerja harga, menghitung Nilai Umur (LTV) dari pelanggan yang diperoleh, dan menghitung Biaya Akuisisi Pelanggan (COCA). Nilai perusahaan pra-pendapatan dan pasca-pendapatan. Membedakan antara metrik perusahaan yang berbeda (misalnya, rasio harga terhadap pendapatan dan laba atas aset), jenis saham, obligasi, ekuitas, dan hutang Proses pembiayaan modal ventura dan kumpulkan uang untuk memulai dengan cara yang benar] Menerapkan akuntansi akrual dan menafsirkan tiga laporan keuangan inti, yaitu, neraca, laporan laba rugi, dan laporan arus kas. ; Konsep keamanan informasi dan komunikasi. pengantar kriftografi Kriptografi klasik, one-time-pad. Enkripsi simestris, block cipher, Algoritma Faistel, AES Pseudorandom number generator, stream cipher. Block cipher modes of operations Algoritma asimetris. RSA, Diffie Hellman, Ellective curve Fungsi hash kriptografik, SHA-2, SHA-3, penggunaan fungsi hash pada block chain. Message authentication codes dan Tanda tangan digital Kriptografi berbasis lattice Manajemen dan distribusi kunci. Serangan-serangan terhadap data dan privasi, pabrikasi, penyadapan, pemalsuan, virus, spyware, worm Keamanan sistem dan jaringan, serangan terhadap sistem dan jaringan, Spam, phishing, botnets, denial of service, firewall, bastian host, DMZ. Prinsip dasar keamanan web, keamanan aplikasi web, keamanan konten, manajemen sesi. ; Logika Proposisional: (a) Kalimat Deklaratif. (b) Deduksi Natural: Aturan-aturan Deduksi Natural, Aturan- aturan Turunan dan Ekuivalensi-ekuivalensi yang bisa dibuktikan. (c) Logika Proposisional sebagai Bahasa Formal’ (d) Semantik Logika Proposisional: Arti Konektif-konektif Lojik, Soundness Logika Proposisional dan Completeness Logika Proposisional. Logika Predikat: (a) Kebutuhan Bahasa yang lebih Kaya. (b) Logika Predikat sebagai Bahasa Formal: Term, Formula, Variabel-variabel Bebas dan Terikat, dan Substitusi. (c) Teori Pembuktian dari Logika Predikat: Aturan-aturan Deduksi Natural dan Ekuivalensi-ekuivalensi Kuantifaier. (d) Semantik dari Logika Predikat: Model, Semantics Entailment dan Equality Semantics. Aljabar Bool: (a) Aksioma-aksioma, (b) Teorema-teorema Dasar, (c) Sifat-sifat Aljabar Bool, (d) Fungsi-fungsi Bool, (d) Bentuk-bentuk Standar dan Kanonik, (e) Gerbang-gerbang Lojik. Penyederhanaan Fungsi-fungsi Bool: (a) Penyederhanaan Menggunakan Identitas Aljabar Bool. (b) Peta Karnaugh. (c) Penyederhanaan Menggunakan Peta Karnaugh. (d) Kondisi-kondisi Don't care. (e) Penyederhanaan dengan Metode Tabulasi. (f) Perhitungan Prime Implicant. (g) Pemilihan Prime Implicant. ; Pembuktian induktif: prinsip induksi, induksi kuat, well-ordering principle. Struktur-struktur dasar: himpunan, barisan, relasi, fungsi, dan matriks. Relasi ekuivalensi dan partial order: relasi biner, image dan inverse image, relasi ekuivalensi, partisi, partial order, total order, perkalian relasi, pembatasan relasi. Graf berarah: path, graph berarah acyclic, topological sorting, penjadwalan task paralel, Dilworth's lemma. Graph dan tree: definisi, jenis-jenis, isomorphism, handshaking lemma, connectivity, tree, spanning tree. Pengantar teori bilangan: keterbagian dan aritmatika modular, representasi bilangan bulat dan algoritma, bilangan prima dan pembagi bersama terbesar, penyelesaian kongruensi, aplikasi kongruensi, kriptografi. Jumlahan dan kalian: closed-form, pendekatan dan asimptotik, jumlahan geometrik dan jumlahan geometrik tak hingga, metode integral, jumlahan ganda, pendekatan Stirling. Rekurensi: guess-and-verify, plug-and-chug, rekurensi divide-and-conquer, rekurensi linier, metode master, metode Akra-Bazzi. Pencacahan (counting): dasar-dasar pencacahan, prinsip pigeonhole, permutasi dan kombinasi, koefisien binomial dan identitas, permutasi dan kombinasi diperumum, pembangkitan permutasi dan kombinasi, inklusi- eksklusi, aplikasi inklusi-eksklusi. Generating function: ordinary generating functions, operasi-operasi, barisan Fibonacci, pencacahan dengan generating function. Sistem aljabar: group, ring, field. ; Analitik vs numerik dan pengertian error Mencari solusi dari persamaan linear (Gauss Jordan, LU dekomposisi, metode iterasi, Cholesky) Interpolasi menggunakan polinomial dan ekstrapolasi Fitting data (regresi linear dan non linear) Mencari titik optimum dari persamaan non linear satu variabel dan multivariabel (modifikasi newton method, gradient descent, conjugate gradient) Mencari titik potong persamaan non linear (metode biseksi, newton, dan secant) Deret Taylor dan metode beda hingga untuk mencari turunan Penyelesaian sistem differensial biasa (Metode Euler, Heun, dan Runge Kutta) Integral (metode trapesium, Simpson, kuadratur) Penyelesaian sistem differensial parsial Sistem eigen dalam matriks. ; Pengertian program, perangkat lunak, produk bisnis. Pendekatan atau paradigma pengembangan perangkat lunak Pendekatan, metode pengembangan terstruktur (spesifikasi analisis kebutuhan, perancangan data dan proses) Pendekatan, metode pengembangan iteratif / berorientasi produk (metode prototipe, metode RAD) Pendekatan, metode pengembangan agile, scrum, hybrid. Review pendekatan, metode berorientasi objek Pendekatan, metode pengujian perangkat lunak Studi kasus penyusunan proposal proyek perangkat lunak Presentasi proposal proyek. ; Pengantar: a. Konsep penelitian, b. Konsep-konsep metode saintifik Jenis-jenis penelitian Langkah-langkah penelitian: Studi literature, Perumusan masalah, Desain penelitian, Evaluasi Data: Jenis-jenis data, Karakteristik data, Pemrosesan dasar Integritas akademik: Aspek hukum dan sosial, Isu etika dan profesional, Plagiarisme dan scientific misconduct lainnya, Menghindari plagiarisme Menulis review paper Menulis proposal skripsi dan skripsi Menulis publikasi hasil penelitian. ; Abstraksi: ide-ide besar arsitektur komputer, di bawah program, teknologi untuk membangun prosesor dan memori, kinerja, power wall, peralihan dari uniprosesor ke multiprosesor, benchmarking Intel Core i7. Instruksi dan bahasa komputer: operasi perangkat keras komputer, operan perangkat keras komputer, bilangan signed dan unsigned, representasi instruksi pada komputer, operasi logika, instruksi untuk membuat keputusan, mendukung procedure dalam perangkat keras komputer, komunikasi eksternal, pengalamatan RISC-V untuk wide immediates dan wide addresses, paralelisme dan instruksi: sinkronisasi, menerjemahkan dan memulai program. Prosessor: konvensi logic design, membangun datapath, skema implementasi sederhana, overview pipelining, datapath dan kontrol berpipeline, data hazard: forwarding versus stalling, control hazard, exception, paralelisme level instruksi. Memori: teknologi memori, dasar-dasar cache, mengukur dan meningkatkan kinerja cache, hierarki memori terandalkan, kerangka kerja umum untuk hierarki memori, menggunakan finite state machine untuk mengendalikan cache sederhana, paralelisme, dan hierarki memori: koherensi cache. Prosessor paralel: kesulitan membuat program pemrosesan paralel, SISD, MIMD, SIMD, SPMD, dan vektor, multithreading perangkat keras, multicore dan multiprosesor memori bersama lainnya, pengenalan GPU, cluster, komputer skala warehouse, multiprosesor, pengenalan topologi jaringan multiprosesor, benchmark multiprosesor dan model kinerja. ; Pengenalan machine learning, learning types: supervised learning, semi-supervised learning, unsupervised learning Data exploration and acquisition Regression Linear Classification: single layer perceptron, gradient descent, activation function, backpropagation Training objectives, performance evaluation, validation Decision tree Nearest neighbour model, Naïve Bayes Support Vector Machine Overfitting and Regularisation Ensemble and Boosting Unsupervised Learning: Hierarchical clustering, Density based clustering. ; Sejarah munculnya Deep Learning, perbedaan antara jaringan syaraf tiruan tradisional, misalnya Learning Vector Quantization (LVQ), Self Organization Map (SOM) dan Single Layer Perceptron (SLP) dengan deep learning Multi Layer Perceptron, backpropagation Arsitektur Deep Neural Network, termasuk diantaranya penjelasan terkait softmax, cross entropy loss function, relu yang digunakan pada DNN Komputasi dari algoritma pembelajaran Deep (Deep learning computation), diantaranya seperti batch normalization, layer and block, hyperparameter, initialization Traditional CNN (AlexNet) dan Modern CNN (GoogleNet, Inception) Recurrent Neural Network (RNN), Gate Recurrent Unit (GRU), Long Short Term Memory Pengenalan Reinforcement learning. ; Ukuran gejala pusat (mean, median, modus, kuartil, desil, persentil) Ukuran dispersi (variansi, standar deviasi) Regresi (linear dan non linear regresi) Korelasi Histograms & random variables Fungsi distribusi ( Continuous distributions (uniform, triangular, beta, normal, log-normal, exponential, gama), Discrete distributions (binomial, geometric, hypergeometric, multinomial, negative binomial, Poisson)), central limit theorem, Student's T & chi-square distributions Uji hipotesis (estimasi mean dan variansi, testing hipotesis biner, significance testing) Bayesian Statistical Inference: Bayesian inference and the posterior distribution, point estimation, hypothesis testing, and the MAP rule, Bayesian least mean squares estimation, Bayesian linear least mean squares estimation. ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path: Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Pengantar basis data dan Rancangan basis data menggunakan ERD Data Definition Language: Data Manipulation Language Operator join: 1. Inner join 2. Straight join 3. Left (outer) join 4. Right (outer) join Sub Query: 1. Penggunaan Klausa having dalam Sub Query 2. Kesalahan dalam Sub Query 3. Penggunaan operator In Procedure: 1. Stored Procedure Variables 2. Stored Procedure Parameters 3. IF Statements 4. Case Statements Function dan Trigger Problem Solving dan Normalisasi 1. Pendahuluan 2. Bentuk 1NF, 2NF, 3NF 3. Contoh kasus normalisasi 4. Keuntungan dan kelemahan normalisasi No SQL Pemrograman database (untuk me-retrive database). ; Compiler vs interpreter dan cara kerjanya Pengantar Computational Thinking dan Algoritma Macam tipe data dan deklarasi variabel Operasi aritmetik dan logika Percabangan dan Perulangan Struktur Data Dasar: array, struct, strings, pointer dan file Pengantar Fungsi: definisi, variabel lokal dan global, parameter fungsi Fungsi Rekursif Algoritma Sorting Sederhana: Buble Sort, Insertion Sort, Selection Sort Algoritma Sorting Lanjut: Quick Sort, Merge Sort Algoritma Searching: Binary, Sequensial dan Hashing Problem Solving. ; Micro-Architecture Level: Describe units at the micro-architecture level, Mic-1 Micro Architecture, Micro and word-control instructions, Control memory. ISA Level for IJVM Machine: Explain the ISA level instruction format, IJVM instruction set, IJVM machine architecture, compilation of Java to IJVM. Micro-programming: Explain about micro-instructions, implementation of IJVM using Mic-1, implementation of ISA instructions. Designing Micro-architecture level: Explain the design at the level of micro-architecture with the aim to increase the speed of processor execution, Micro-architecture using prefetch method, Micro-architecture using Pipeline. Performance improvement: Explain how to improve system performance by using memory caches, handling branching problems in the pipeline architecture, and instruction-issue-policy and register-renaming methods. Multi-level Machine: Explain what is mean by a Multi-level Machine and its development, understanding of the Organization and Architecture of computers, an explanation of multilevel machines, the development of computer architecture and an explanation of the family of computers. Computer System Organization: Explain the organization of units in a computer system, namely the organization of the processor (CPU) and the implementation cycle of instructions, the organization of main- memory and storage, input / output structures and I / O control. ; Ruang sampel dan probabilitas: himpunan, model probabilistik, probabilitas bersyarat, teorema probabilitas total dan aturan Bayes, independesi, pencacahan. Variabel acak diskrit: konsep dasar, fungsi kepadatan probabilitas (PDF), fungsi variabel acak, ekspektasi, mean, dan varians, PDF gabungan dari beberapa variabel acak, pengkondisian, independensi. Variabel acak umum: variabel acak kontinu dan PDF, fungsi distribusi kumulatif (CDF), variabel acak normal, PDF gabungan dari beberapa variabel acak, pengkondisian, aturan Bayes kontinu, distribusi turunan, kovarian dan korelasi, ekspektasi dan variansi bersyarat, transformasi, jumlahan acak dari sejumlah variabel acak independen. Teorema limit: ketidaksetaraan Markov dan Chebyshev, hukum lemah dari bilangan besar, konvergensi dalam probabilitas, teorema limit pusat, hukum kuat dari bilangan besar. Proses Bernoulli dan Poisson. Rantai Markov: rantai Markov waktu-diskrit, klasifikasi state, perilaku steady-state, probabilitas absorpsi dan perkiraan waktu absorpsi, rantai Markov waktu-kontinu. Inferensi statistik Bayesian: inferensi Bayesian dan distribusi posterior, estimasi titik, pengujian hipotesis, dan aturan MAP, estimasi kuadrat rata-rata terkecil Bayesian, estimasi kuadrat rata-rata terkecil linear Bayes. Inferensi statistik klasik: estimasi parameter klasik, regresi linier, pengujian hipotesis biner, pengujian signifikansi. ; Dalam mata kuliah ini, mahasiswa menyusun proposal skripsinya dan mempresentasi-kannya di depan dosen penguji. ; Managemen proyek perangkat lunak Proposal proyek perangkat lunak Studi kasus dari perusahaan Studi kasus dari lab riset Studi kasus dari pemerintahan Presentasi proposal proyek Presentasi progres proyek Presentasi final proyek. ; Combinational logic (design procedure, adders, subtractors, code conversion, analysis procedure, multilevel NAND circuits, multilevel NOR circuits, exclusive OR functions) MSI and PLD components (binary adder and subtractor, magnitude comparator, decoders and encoders, multiplexers, ROM, programmable logic array, programmable array logic) Synchronous sequential logic & finite state diagrams (flip-flops, triggering flip-flops, analysis of clocked sequential circuits, state reduction and assignment, flip-flop excitation tables, design procedure, design of counters) Registers, counters, and the memory units (registers, shift registers, ripple counters, synchronous counters, timing sequences, RAM, memory decoding, error correcting codes) Register transfer and microoperations (register transfer language, register transfer, bus and memory transfer, arithmetic microoperations, logic microoperations, shift microoperations, arithmetic logic shift unit) Basic computer design (instruction codes, computer registers, computer instructions, timing and control, instruction cycle, memory reference instructions, input-ouput and interrupt, complete computer description, design of basic computer, design of accumulator logic) Microprogrammed control (control memory, address sequencing, microprogram example, design of control unit). ; Overview: sistem pengoperasian, struktur sistem Operasi. Manajemen proses: proses, thread & concurrency, penjadwalan CPU. Sinkronisasi proses: tool sinkronisasi, contoh, deadlock Manajemen memori: memori utama, memori virtual. Manajemen storage: struktur penyimpanan massif, sistem I/O. Sistem file: interface, implementasi, internal. ; Mahasiswa melakukan penelitian dan menyusun laporannya menjadi sebuah skripsi. Mahasiswa mempresentasikan dan mempertanggungjawabkan hasil penelitiannya pada ujian skripsi di hadapandosen penguji. Pada saat ujian skripsi, mahasiswa harus telah mendapatkan nilai lulus untuk mata kuliah Proposal Skripsi dengan topik yang sama. ; Pada mata kuliah ini mahasiswa dengan bimbingan dosen pembimbing mempresentasikan hasil penelitian skripsi, sebelum mengajukan ujian sidang skripsi yang dihadiri oleh para mahasiswa yang sedang mengambil mata kuliah tugas akhir skripsi. ; Sistem synchronous dan asynchronous pada sistem terdistribusi Algoritma untuk pertukaran informasi/komunikasi Algoritma untuk mendeteksi dan mengatasi kegagalan komunikasi atau kegagalan proses Algoritma untuk menjaga performa (load balancing) Algoritma untuk menjaga keamanan Pemrograman paralel dengan multithreading Pemrograman paralel dengan message passing Pemrograman paralel dengan CUDA Pengubahan algoritma serial menjadi paralel dan cara mengukur performanya. ; Motivasi computational thinking VUCA World Konsep Dasar Computational thinking ICT Literacy & Ethics Problem formulation dan design thinking Problem solving Algoritmic thinking. ; Pendahuluan: Pengertian, sejarah, dan peran (aplikasi) grafika komputer Sistem grafik: Hardware (perangkat masukan, keluaran, interaksi, memori, CPU, GPU) dan software (rendering pipeline, graphics API) Pemrograman grafik dasar: Pembuatan GUI, framework GUI, model event-driven Sistem koordinat dan primitif geometri 2D (titik, ruas garis lurus, elips, kurva Bezier, teks) Transformasi 2D (penskalaan, rotasi, translasi), komposisi transformasi, transformasi affine Window dan viewport, clipping dan zooming Sistem koordinat dan primitif geometri 3D (titik, ruas garis lurus, segitiga, segi empat, poligon, elipsoid, surface dan nurbs) Transformasi 3D (penskalaan, rotasi, yaw, pitch, roll, translasi), komposisi transformasi, transformasi pandang (transformasi kamera) Kamera dan proyeksi, rasterisasi, hidden surface removal dan z-buffer Pencahayaan (lighting) Animasi, teknik frame-by-frame, animasi berbasis waktu, interpolasi Pengayaan: (a) Model objek 3D: Properti geometrik dan mesh 3D, properti tampilan dan tekstur. (b) Pemodelan hirarkis dan berorientasi objek. (c) Desain grafis. (d) Fraktal. (e) Aneka kasus: Skybox, height-map dan terrain, billboarding, particle systems, shader, bump-map, deteksi tumbukan. Proyek akhir. ; Dalam kuliah ini, mahasiswa akan belajar mengenai topik-topik terbaru di bidang Algoritma dan komputasi. Seperti Automatik Komputasi, AR-VR-Metaverse, Aplikasi funssional programmaing, aplikasi aktif komputasi, aplikasi komputasi parallel, penerapan bahasa unity untuk game, musik dan lagu, aplikasi pengembangan GUI dengan Thinter, automatic decision, dan lainnya. Mahasiswa dapat memlih dari topik-topik atau kasus yang akan diperlajari didalam daftar acuan, atau tema lainnya. ; Stochastic gradient descent dan pengembangannya Flower Pollination Algorithm Ant Colony Algorithm article Swarm Optimization Simulated Annealing Optimisasi pada SVM Nelder-Mead dan Levenberg Marquadt Interior point method Tunning performa dari algoritma optimisasi (regularisasi, dll). ; Motivasi pengolahan citra digital dan aplikasinya Human visual system Dasar-dasar citra digital: pembentukan citra, akuisisi citra, digitalisasi citra Model warna dan hubungan ketetanggaan antar pixel Peningkatan kualitas citra: spatial domain, frequency domain Segmentasi citra: berbasis piksel, berbasis region, berbasis fitur Pengolahan citra secara morfologi processing Representasi dan deskripsi citra digital Interpretasi citra digital Proyek akhir. ; Pengantar penglihatan komputer dan aplikasinya: Augmented reality, Surveillance system, traffic monitoring Review pengolahan citra digital: ruang warna, peningkatan kualitas citra, ekstraksi fitur, represetasi fitur Akuisisi dan augmentasi data citra: akuisisi data, augmentasi data, pra pemrosesan data Lokalisasi dan deteksi objek: sliding windows dengan template matching, deteksi objek berbasis fitur, background subtraction (kamera statik dan bergerak) Klasifikasi objek pada citra digital: binary classification, multiclass classification, image & shape analysis Pengenalan dan identifikasi objek: face recognition, person re-identification, person attribute identification, scene recognition Penelusuran objek: berbasis template matching, Kalman Filter, Multiple Camera Tracking Object Behavior Analysis: Optical Flow, Spatial and Temporal Motion Analysis Pengantar rekonstruksi tiga dimensi: Key point Detector, Image Stitching, Calibration and Visual Geometry, Structure from motion Vision-based intelligent project. ; Program Linear Permasalahan transportasi dan penugasan Optimasi model jaringan Pemrograman bilangan bulat Peramalan Pemrograman non linear Teori game Analisis pengambilan keputusan Permasalahan antrian Permasalahan inventori. ; Konsep dasar teori probabilitas: (a) Variabel random diskrit, (b) Fungsi pembangkitan, (c) Distribusi-distribusi probabilitas: Distribusi Geometrik, Distribusi Poisson, Distribusi Eksponensial, Distribusi Erlang dan Proses Poisson Model antrian: (a) Notasi Kendall, (b) Laju okupasi, (c) Ukuran-ukuran kinerja, (e) Hukum Little Analisis antrian tunggal Analisis jaringan antrian Simulasi dasar: Simulasi kejadian diskrit. Pemodelan sistem-sistem kompleks Pengenalan software simulasi Membangun model simulasi valid Verifikasi model simulasi. ; Membahas tema-tema penelitian dan pengembangan pada bidang Algoritma dan komputasi. ; Pengantar: sistem formal, metode formal, verifikasi dan validasi formal, berbagai metode untuk verifikasi formal. Pemodelan sistem yang reaktif: transition systems, program graphs, dan channel systems. Verifikasi property linear-time yang reguler: bahasa omega-regular, Büchi automata, pencarian nested depth- first. LTL model checking: sintaks, semantik, automata, algoritma model checking. CTL model checking: sintaks, semantik, CTL vs LTL, algoritma model checking. Model checker untuk LTL dan CTL: SPIN. ; Pengenalan Algoritma Genetika, Overview proses dalam algoritma, siklus algorima genetika sederhana, teorema skema holland. Pengkodean Algoritma Genetika, Overview operator-operator algoritma genetika. Proses Seleksi, Case Study. Proses Cross Over, Case Study. Proses Mutasi, Case Study. Algoritma Genetika Hybrid Aplikasi: Schedulling, Bin Packing Problem, networking, Minimum Spanning Tree, Knapsack Problem Project: Implementasi Algoritma Genetika Trend research pada Algoritma Genetika. ;; Pengenalan konsep biomolekular. Data in bioinformatics, Next generation sequencing technology Pairwise sequence alignment with indels. Pairwise sequence alignment without indels. Bio database searching Multiple sequence alignment dengan CLUSTAL Multiple sequence alignment dengan hidden markov model. ; Dalam kuliah ini, mahasiswa akan belajar mengenai topik-topik terbaru di bidang sistem cerdas. ; Pengenalan (Fuzzy vs Crisp) Himpunan fuzzy. Sifat-sifat himpunan fuzzy. Operator pada himpunan fuzzy (Fungsi dan keanggotaan himpunan) Komplemen, s-norm, t-norm. Relasi fuzzy dan komposisi relasi fuzzy. Sifat-sifat khusus relasi fuzzy. Linguistik. Proposisi fuzzy. Operator logika fuzzy Implikasi fuzzy (fuzzy rule). Generalised modus ponens. Generalised modus tollens. Generalised hypothetical syllogism. Sistem inferensi fuzzy ( Fuzzifikasi dan Defuzzifikasi) Pengembangan sistem inferensi fuzzy. ; Introduction to NLP. Text classification with the perceptron. Language modelling (basic and advanced). Part-of-speech tagging (HMM and NN). Context Free Grammar and Parsing. Neural Network and recurrent neural network for NLP. NLP Application. ; Konsep dan komponen pengenalan pola. Teknik-teknik pengenalan pola Definisi fitur dan metode-metode ekstraksi fitur Seleksi fitur Decision making (identifikasi, clustering, klasifikasi dan verifikasi) pada suatu kasus Metode pengujian Studi Kasus: Pengenala pola untuk data text Studi Kasus: Pengenala pola untuk data 1D Studi Kasus: Pengenala pola untuk data 2D Trend research (perkembangan penelitian) terkait pengenalan pola. ; Konsep sistem pakar. Arsitektur Sistem Pakar. Representasi pengetahuan, Mesin Inferensi. Metode Forward chaining, Backward Chaining. Model dan manajemen ketidakpastian. Perancangan dan aplikasi sistem pakar. Perkembangan dan aplikasi sistem pakar di berbagai bidang. ; Sistem pendukung kegiatan manajerial. Konsep sistem pendukung keputusan. Manajemen Keputusan dalam bisnis maupun bidang lain. Kemampuan dan karaketristik Sistem Pendukung Keputusan. Komponen-komponen dasar Sistem Pendukung Keputusan. Manajemen data dalam Sistem Pendukung Keputusan. Model pembuatan keputusan dalam Sistem Pendukung Keputusan. Pembobotan dan Scoring. Model SAW, Weighted Product, profile matching, Model TOPSIS. Model AHP (Analysis Hierarchical Process). Sistem Pendukung Keputusan Kelompok (GDSS): Komputasi dan Teknologi. Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan. ; Pada kuliah ini akan mengundang para pakar atau alumni yang memiliki pengalaman dalam penelitian dan pengembangan sistem berbasis kecerdasan Artifisial (AI) pada sektor industri, pemerintahan dan akademik. ; Big data technology and infrastructures Building distributed file systems Preparing distributed data processing Data collection and data ingestion Streaming broker and data buffering Map-reduce computation framework Parallel batch processing Parallel stream processing Algorithms of data analysis over map-reduce framework Machine learning over map-reduce framework Big data vis", "Teknologi Informasi - PART 0: MOTIVATION Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Variables Functions Declarations and Definitions Header files Scope Function call and return Order of evaluations Namespaces Classes User-defined types Classes and members Interface and implementation Evolving a class Enumerations Operator Overloading Class Interfaces PART II: INPUT AND OUTPUT Input and Output Stream Input and Output The I/O stream model Files Opening a file Reading and writing a file I/O error handling Reading a single value User-defined output & input operators A standard input loop Reading a structured file Customizing Input and Output Regularity and irregularity Output formatting File opening and positioning String streams Line-oriended input Character classification Using nonstrandard separator Testing Introduction to Testing Testing Procedure Design for testing Debugging Performance. ; Logic & Proof Propositional Logic Application of Propositional Logic Propositional Equivalence Predicate & Quantifier Rules of Inference Mathematical Proof Direct Proof Contrapositive Proof Proof by Contradiction Proof Involving Sets )* Set, Function and Sequence Sets Sets Operation Functions Sequence & Summation )* Relation Relations Property of Relations Representing Relations Equivalence Relations Partial Ordering Number Theory )* Divisibility & Modular Arithmetic Integer Representation Primes & GCD Congruencies Application of Congruencies Intro to Cryptography Induction Mathematical Induction Strong Induction and Well-Ordering Counting Basic Counting Pigeonhole Principle Permutation & Combinatory Binomial Coefficient Graph Theory Graphs and Graph Model Graph Terminology Special Type of Graphs Representing Graphs Graph Isomorphism Connectivity Euler and Hamilton Path Shortest Path Planar Graph Graph Colouring Tree Introduction to Trees Application of Trees Tree Traversal Spanning Trees Minimum Spanning Tree. ; Introduction to Vectors and Matrices Vectors and Linear combination Lengths, dot products, and cross products Matrices Simultaneous Linear Equations Linear Equations Linear Equations Concept and Matrix Equations Elimination Concept Elimination in Matrix Language Gauss Elimination Gauss Elimination with Permutation Matrix Operation Inverse Matrices Gauss Jordan Elimination Singular Matrices dan Matrix Invertibility LU Factorization Transpose and Permutation Vectors Space, Column Space, and Subspace Null Space (Solution to Ax=0) Vector Spaces and Subspaces Pivot Concept Reduced Row Echelon Form Four Fundamental Subspaces Complete Solution to Ax=b Orthogonality Orthogonality, Orthogonal Vectors, and Orthogonal Subspaces Projections Least square. ; Derivatives Derivatives, slope, velocity, rate of change Limits, continuity, Trigonometric limits Derivatives of products, quotients, sine, cosine Chain rule, Higher derivatives Implicit differentiation, inverses Exponential and log, Logarithmic differentiation. hyperbolic functions Applications of Differentiation Linear and quadratic approximations Curve sketching Max-min problems Related rates Newton's method and other applications Mean value theorem, Inequalities Differentials, antiderivatives Differential equations, separation of variables Integration Definite integrals First fundamental theorem of calculus Second fundamental theorem Applications to logarithms and geometry Volumes by disks and shells Work, average value, probability Numerical integration Techniques of Integration Trigonometric integrals and substitution Integration by inverse substitution. completing the square Partial fractions Integration by parts, reduction formulae Parametric equations, arclength, surface area Polar coordinates. area in polar coordinates Indeterminate forms - L'Hôspital's rule Improper integrals Infinite series and convergence tests Taylor's series. ; Unit, Physical Quantities and Vector Standards and Units Physical Dimension and Unit Consistency Uncertainty and Significant Figures Vector Operation Linear and Circular Motion D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Free Falling Bodies D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Projectile Motion Uniform and Non-uniform Circular Motion Forces and Newton's Laws of Motion Newton's Laws and their Applications Free Body Diagram Frictional and Resistive Forces Newton's Second Law and Circular Motion Work and Energy Work Kinetic and Potential Energy Energy Conservation Power Momentum, Impulse and Collision Momentum and Impulse Conservation of Momentum and Collision Center of Mass Continuous Mass Transfer (Rocket Propulsion) Rotation of Rigid Bodies Rotational Kinematics Rotational Kinetic Energy and Moment of Inertia Torque and Angular Acceleration Rolling Motion - Combined Rotational and Translational Motion Angular Momentum and Conservation of Angular Momentum Gyroscopes and Precession Equilibrium and Elasticity Center of Gravity Equilibrium and Stability Elasticity - Hooke's Law. ; Vectors and matrices Vectors Dot product Determinants. cross product Matrices. inverse matrices Square systems. equations of planes Parametric equations for lines and curves Velocity, acceleration Kepler's second law Partial derivatives Level curves. partial derivatives. tangent plane approximation Max-min problems. least squares Second derivative test. boundaries and infinity Differentials. chain rule Gradient. directional derivative. tangent plane Lagrange multipliers Non-independent variables Partial differential equations. review Double integrals and line integrals in the plane Double integrals Double integrals in polar coordinates. applications Change of variables Vector fields and line integrals in the plane Path independence and conservative fields Gradient fields and potential functions Green's theorem Flux. normal form of Green's theorem Simply connected regions. review Triple integrals and surface integrals in 3-space Triple integrals in rectangular and cylindrical coordinates Spherical coordinates. surface area Vector fields in 3D. surface integrals and flux Divergence theorem Divergence theorem (cont. ): applications and proof Line integrals in space, curl, exactness and potentials Stokes' theorem Stokes' theorem (cont. ). review Topological considerations Maxwell's equations. ; Gravity Newton's Law of Gravity Weight and Gravitational Potential energy Satellite Motion Kepler's Laws and the Motion of Planets Periodic Motion Simple Harmonic Motion Pendulum and Spring-Mass System Forced Oscillation and Resonance Fluid Mechanics Hydrostatic and Pascal's Principle Buoyancy and Archimedes' Principle Bernoulli's Equation Viscosity, Turbulence, and Magnus Effect Waves and Sound Wave and its Properties Mathematical Description of Wave Sound Wave Superposition and Interference Standing Wave Doppler Effect Heat and Temperature Temperature and Thermometer Thermal Equilibrium Thermal Expansion Quantity of Heat and Calorimetry Thermal Properties of Matter Molecular Properties of Matter Kinetic-Molecular Model of an Ideal Gas Heat Capacity Molecular Speeds The Law of Thermodynamics The First Law of Thermodynamics The Second Law of Thermodynamics. ; Introduction to GCC Operator and Data Types Selection Structure Repetition Structure Pointer & Array I/O Function Modular programming Final projects. ; Pengantar Bilangan Kompleks beserta Operasi-Operasi Dasar Penjumlahan Pengurangan Konjugasi Triangle Inequality Akar Bilangan Kompleks Area dalam Bidang Kompleks Fungsi Analitik Fungsi dan Pemetaan Teorema Limit Kontinuitas Turunan dan Differensial Peubah Kompleks Kondisi-Kondisi dalam Operasi Differensial Persamaan Cauchy Riemann Koordinat Polar Fungsi Analitik Fungsi Harmonik Fungsi Elementer Fungsi Eksponensial Fungsi Logaritma Fungsi Trigonometrik Fungsi Hiperbolik Integral Kompleks Definite Integral Kontur dan Integral Kontur Branch Cuts Anti Derivatives Theorema Cauchy-Goursat Connected-Domains Formula Integral Cauchy Deret Barisan, Deret dan Konvergensinya Deret Taylor Deret Laurent Konvergensi Deret Pangkat Kontinuitas Deret Pangkat Integrasi dan Differensiasi Deret Pangkat Perkalian dan Pembagian Deret Pangkat Teorema Residu Residu Teorema Residu Cauchy Residues at Poles Zeros of Analytic Functions Zeros and Poles Pengantar Isyarat. Isyarat Diskret dan Isyarat Kontinu Isyarat Impuls Satuan dan Undak Satuan Variabel bebas dan Transformasinya Isyarat Periodik Isyarat Ganjil dan Genap Deret Fourier untuk Isyarat Kontinu Pengantar Deret Fourier dan Isyarat Periodik Dekomposisi Isyarat Periodik dalam Basis Fungsi Sinusoidal Dekomposisi Isyarat Periodik alam Basis Fungsi Complex Exponential Kondisi Dirichlet Sifat-Sifat Deret Fourier Transformasi Fourier untuk Isyarat Kontinu Transformasi Fourier untuk Isyarat Aperiodik Transformasi Fourier untuk Isyarat Periodik Kondisi untuk Transformasi Fourier Sifat-Sifat Transformasi Fourier (tidak termasuk perkalian dan konvolusi). ; Electric Charge and Force Electric Charge Coulomb's Law Superposition Principle Electric Field and Gauss's Law Electric Field and Force Electric Dipole Continuous Charge Distribution and its Electric Field Electric Flux Gauss's Law Electric Potential Electric Potential Energy and Electric Potential Equipotential Conductors - Electrostatic Shielding Capacitance and Dielectric Capacitance - Basic Concept Energy Storage in Capacitor Dielectric - Electric Field and Capacitance Capacitors in Series and Parallel Current and Resistance Electric Current and Current Density Ohm's Law Resistivity, Conductivity and Resistance Resistor in Series and Parallel Energy and Power in Electric Circuit DC Circuit Electromotive Force Kirchhoff's Laws Application of Kirchhoff's Laws Electrical Measuring Instrument RC Circuits - Charging and Discharging Magnetic Field and Force Magnetic Field Magnetic Force Motion of Charged Particles in Magnetic Field Mass Spectrometer Magnetic Force on Current-Carrying Conductor Magnetic Dipole and Torque on Current Loop DC Motor and Hall Effect Source of Magnetic Field Biot-Savart's Law Magnetic Field of Straight Current-Carrying Conductor Force between Parallel Conductors Magnetic Field of a Circular-Current Loop Ampere's Law Magnetic Field of a Solenoid Electromagnetic Induction Induction Experiment Faraday's Law Lenz's Law Motional Electromotive Force Eddy Current Maxwell's Equations Inductance Mutual Inductance and Self Inductance Magnetic Field energy and Energy Stored in Inductor RL, LC and RLC Circuits Alternating Current Phasors Resistance and Reactance RLC Series Circuits Power in AC Circuits Resonance in AC Circuits. ; Determinants The properties of determinant Permutation and cofactors Cramer's rule, inverse, and volumes Eigenvalues and Eigenvectors Eigenvalue problem Eigenvalue decomposition and diagonalization Eigenvalue and eigenvectors for solving systems of differential equations Symmetric matrices Diagonalization of symmetric matrices Positive definite matrices Symmetric matrices in optimization Singular value decomposition (SVD) SVD motivation SVD problem Geometry of SVD SVD for symmetric matrices Linear transformations The idea of linear transformation Linear transformations in matrix language Finding good basis Complex vectors and matrices Complex number Hermitian and unitary. ; First-order differential equations Natural growth, separable equations Direction fields, existence and uniqueness of solutions Numerical methods Linear equations, models Solution of linear equations, integrating factors Complex numbers, roots of unity Complex exponentials. sinusoidal functions Linear system response to exponential and sinusoidal input. gain, phase lag Autonomous equations. the phase line, stability Linear vs. nonlinear Second-order linear equations Modes and the characteristic polynomial Good vibrations, damping conditions Exponential response formula, spring drive Complex gain, dashpot drive Operators, undetermined coefficients, resonance Frequency response LTI systems, superposition, RLC circuits. Engineering applications Fourier series Fourier series Operations on Fourier series Periodic solutions. resonance Step function and delta function Step response, impulse response Convolution Laplace transform: basic properties Application to ODEs Second order equations. completing the squares The pole diagram The Transfer function and frequency response First order systems Linear systems and matrices Eigenvalues, eigenvectors Complex or repeated eigenvalues Qualitative behaviour of linear systems. phase plane Normal modes and the matrix exponential Nonlinear systems Linearization near equilibria. the nonlinear pendulum Limitations of the linear: limit cycles and chaos. ; Introduction to Probability and Statistic Introduction to Descriptive Statistic and Inferential Statistics Introduction to Sampling Process Sample Mean and Sample Median Variability Measure Continuous and Discrete Data Data Representation Probability Theory Sample Space Event and Set Theory Counting Sample Points (Tree Diagram, Permutation, Combination). Probability of Events Additive Rule Conditional Probability, Product Rule, and Independence Bayes Rule Concept of Random Variables: Discrete Random Variables Definition and Concept of Random Variable Probability Distribution Function (Probability Mass Function) Cumulative Distribution Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Discrete Random Variables Bernoulli Distribution Discrete Uniform Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution and Poisson Process' Optional: Geometry, Hypergeometry, Negative Binomial, Multinomial Distribution Probability Model of Derived Random Variables Concept of Random Variables: Continuous Random Variables Introduction to Continuous Random Variables Cumulative Distribution Function Probability Density Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Continuous Random Variables Continuous Uniform Distribution Normal (Gaussian Distribution) Chi Square Distribution Optional: Exponential Distribution Probability Model of Derived Random Variables A Pair of Random Variables Joint Cumulative Distribution Function Joint Probability Mass Function Marginal Probability Mass Function Conditional Probability Mass Function Joint Probability Density Function Marginal Probability Density Function Conditional Probability Density Function Statistical Independence Covariance and Correlation Random Vectors (Multiple Random Variables) Distribution Model for N Random Variables Statistical Independence N Random Variables with Identical Distribution Expected Values, Correlation Matrices and Covariance Matrices Linear Combination of Random Variables Probability Distribution Model of Linear Combination of Multiple Random Variables Combination of Identical Random Variables Combination of Independent Random Variables Central Limit Theorem. ; Fundamentals Basic Programming Model Data Abstraction Bags, Queues, and Stacks Analysis of Algorithms Sorting Elementary Sorts Mergesort Quicksort Priority Queues Application of Sorting Searching Sequential and Binary Search Binary Search Trees Balanced Search Trees Hash Tables Application of Searching Strings String Sorts Tries Substring Search Regular Expression Data Compression. ; Sampling Distribution Random Sampling (Review on the concept of Population and Samples) The Concept of Statistics as Function of Random Variables Introduction of Sample Mean and Sample Variance as an Example of Statistics The Concept of Sampling Distribution Probability Distribution Model of Sample Mean and its relationship to Central Limit Theorem Relationship between Theoretical Mean, Population Mean, and Sample Mean Probability Distribution Model of Difference of Two Sample Means Probability Distribution Model of Sample Variance and Discussion on Chi-Square Distribution t-Distribution F-Distribution Estimation Theory Introduction to Concept of Inferensial Statistics Point Estimate and Unbiased Estimator Variance of Point Estimator Introduction to the Concept of Interval Estimate The Estimation of Mean of the Population based on Sample (Single Sample) Error on Point Estimate Prediction Intervals Estimation of the Difference between mean of two Population based on sample (Two Samples) Estimation of Proportion based on Single Sample Estimation of the Difference between Two Proportions based on Two Samples. Estimation of the Variance of Population based on Sample (Single Sample) Estimation of the ratio of two Variance of two population based on Samples (Two Samples) Hypotheses Testing Introduction to the concept of Hypotheses Testing a Statistical Hypotheses: Null Hypothesis and Alternative Hypothesis Error in Hypotheses Testing One Tailed Test and Two Tailed Test The use of P-Values for Decision Making in Testing Hypotheses Hypotheses Testing Concerning Mean of One Population Hypotheses Testing Concering Mean of Two Population Size of samples in Hypotheses Testing on Mean Hypotheses Testing concerning Single Proportion Hypotheses Testing concerning Two Proportion Hypotheses Testing concerning Variance Simple Linear Regression and Correlation Introduction to Linear Regression Model Line Fitting Model Least Square Method Properties of Least Squares Estimation Method Inference Concerning the Regression Coefficients Prediction Analysis of Variance Approach to evaluate quality of linear regression estimate Correlation Multiple Linear Regression Model and Non Linear Regression Model Introduction Estimation of Regression Coefficients Linear Regression Model in Matrix Notation (Related to Least Square Approach in Linear Algebra) Properties of Least Squares Estimation Method (represented in matrix notation). Inferences in Multiple Linear Regression Choice of a Fitted Model through Hypotheses Testing Categorical or Indicator Variables Model Selection and Model Checking Cross Validation Analysis of Variance (ANOVA) Technique. ; Basic Tools of Numerical Analysis Systems of Linear Algebraic Equations Eigenproblems Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Numerical Differentiation and Difference Formulas Numerical Integration Systems of Linear Algebraic Equations Introduction Properties of Matrices and Determinants Direct Elimination Methods LU Factorization Tridiagonal Systems of Equations Pitfalls of Elimination Methods Iterative Methods Eigenproblems Introduction Mathematical Characteristics of Eigenproblems The Power Method The Direct Method The QR Method Eigenvectors Other Methods Nonlinear Equations Introduction General Features of Root Finding Closed Domain (Bracketing) Methods Open Domain Methods Polynomials Pitfalls of Root Finding Methods and Other Methods of Root Finding Systems of Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Introduction Properties of Polynomials Direct Fit Polynomials Lagrange Polynomials Divided Difference Tables and Divided Difference Polynomials Difference Tables and Difference Polynomials Inverse Interpolation Multivariate Approximation Cubic Splines Least Squares Approximation Numerical Differentiation and Difference Formulas Introduction Unequally Spaced Data Equally Spaced Data Taylor Series Approach Difference Formulas Error Estimation and Extrapolation Numerical Integration Introduction Direct Fit Polynomials Newton-Cotes Formulas Extrapolation and Romberg Integration Adaptive Integration Gaussian Quadrature Multiple Integrals Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Ordinary Differential Equations Classification of Ordinary Differential Equations Classification of Physical Problems Initial-Value Ordinary Differential Equations Boundary-Value Ordinary Differential Equations One-Dimensional Initial-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Initial-Value ODEs The Taylor Series Method The Finite Difference Method The First-Order Euler Methods Consistency, Order, Stability, and Convergence Single-Point Methods Extrapolation methods Multipoint Methods Summary of Methods and Results Nonlinear Implicit Finite Difference Equations Higher-Order Ordinary Differential Equations Systems of First-Order Ordinary Differential Equations Stiff Ordinary Differential Equations One-Dimensional Boundary-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Boundary-Value ODEs The Shooting (Initial-Value) Method The Equilibrium (Boundary-Value) Method Derivative (and Other) Boundary Conditions Higher-Order Equilibrium Methods The Equilibrium Method for Nonlinear Boundary-Value Problems The Equilibrium Method on Nonuniform Grids Eigenproblems. ; Introduction to Signal and System Introduction to Signal Continuous-Time System Discrete-Time System System Interconnection System Properties Discrete-Time and Continuous-Time LTI System Discrete-Time LTI System Impulse Response Convolution Sum Continuous-Time LTI System Impulse Response Convolution Integral Properties of LTI System Commutative Property Associative Property Distributive Property LTI System without and with Memory Invertibility Causality Stability Representation of System using Differential and Difference Equations Fourier Analysis on LTI System The relationship between the convolution (multiplication) operation in time domain and the multiplication (convolution) operation in frequency domain LTI system response to exponential complex and the concept of Eigen function LTI system frequency response, condition on Fourier transform of system LTI impulse response (Bounded Input Bounded Output) Frequency Shaping Filter Frequency Selective Filter LTI System characterized by Linear Differential Equation with constant coefficient Laplace Transform (First Part) Introduction to Laplace Transform The relationship between Fourier and Laplace Transform Region of Convergence and Representation of the Laplace Transform on the S-plane Laplace Transform and Rational Function Pole and Zero Properties of Region of Convergence Laplace Transform (Second Part) Analysis and Synthesis Equation of Laplace Transform Inverse Laplace Transform on Rational Function Partial Fraction Expansion Properties of Laplace Transform Unilateral Laplace Transform Analysis of Continuous-Time LTI System using Laplace Transform Analysis of Causal and Non-Causal LTI System Analysis of LTI System Stability Analysis of LTI System characterized by Linear Differential Equation with Constant Coefficient Frequency Response Analysis using Bode Plot Discrete Signals and Sampling Process (Signal and System, Oppenheim Bab 7) Discrete Signals: Overview Sampling Theory, Nyquist Theorem, and Impulse-Train Sampling Signal Reconstruction from Digital Samples based on Interpolation The effect of Under sampling: Aliasing Discrete-Time Processing of Continuous-Time Signal Discrete Time Fourier Series Fourier Series Representation of Discrete-Time Signals Properties of Fourier Series of Discrete-Time Signals Discrete Time Filtering Discrete Time Fourier Transform (DTFT) DTFT of Aperiodic Signals DTFT of Periodic Signals Properties of DTFT Duality Analysis of Discrete Signal and LTI System in Time and Frequency Domain Time Domain Analysis: FIR and IIR System, Correlation of Discrete-Time Signal Frequency Domain Analysis of Discrete Time Signal and LTI System. ; Data Communications, Data Networking and Internet Protocol Architecture, TCP/IP and Internet-based Applications Data Transmission Transmission Media Signal Encoding Techniques Digital Data Communication Techniques Data Link Control Protocols Multiplexing Spread Spectrum Circuit Switching and Packet Switcing Asynchronous Transfer Mode Routing in Switched Networks Congestion Control in Data Networks Cellular Wireless Networks Local Area Networks Overview High-Speed LANS Wireless LANs Internetwork Protocols Internetwork Operation Transport Protocols. ; Overview of Objects Oriented Programming Designing OOP Solutions: Identifying the Class Structure Designing OOP Solutions: Moodelling the Object Interaction Creating Classes Implementing Object Collaboration Encapstulation of Data Inheritance and Specialization Implementing the Data AccesssLayer Organization of Object-Oriented Code Foduntation of Adaptive Code SOLID code. ; Introduction Course description Components of a Computer System Development of Computer Architecture Computer System Performance Performance Parameters Amdahl’s Law Benchmarking Central Processing Unit Architecture Processor Architecture Instruction Set Instruction Set Architecture Variety of Operations, Operand, and Addressing RISC Architecture Instruction Pipeline The Concept of Pipelining Pipeline Hazards Architecture memory The Hierarchical memory Concept Main memory Cache memory Virtual memory External memory Input / Output Architecture I/O Interface I/O devices I/O Module CPU Communication Techniques Programmable I/O Interruption Direct Memory Access Operating System & I/O devices Paralel Architecture Parallelism in Uniprocessor Superscalar Architecture VLIW Architecture Multiprocessor Shared Memory Multiprocessor Message Passing Multiprocessor. ; Measurement, Uncertainty and Linear Regression Measurement and Uncertainty Significant Figures Linear Regression Center of Mass and Moment of Inertia of Rigid Body Determining the Center of Mass of a Rigid Body Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Calculation Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Experiment Wave Optics Determining Laser Wavelength (Using Ruler Diffraction and/or Diffraction Grating) Determining Track Spacing (Pitch) of Unrecorded CD and DVD Resistance, Capacitance, Inductance and Electromagnetic Induction Introduction to Electrical Measuring Equipment: Multimeter and LCR Meter Determining the Resistivity of a Conductor Determining the Dielectric Constant of a Material Determining the Inductance of a Coil Dependency between Induced Voltage and Turn Ratio AC Circuit Introduction to Electrical Measuring Equipment: Oscilloscope RC Circuit RL Circuit RLC Circuit Black Box (Determining Components' Type and/or Value) Magnetic Field, Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Field: Helmholtz Coil Magnetic Force: Homopolar Motor Electromagnetic Induction: Homopolar Generator Vector Addition and Static Equilibrium Vector Addition Concept Equilibrium of Point Masses System Equilibrium of Rigid Bodies System Dielectric Breakdown Breakdown Voltage (DC) of Dielectric Material Breakdown Voltage (AC) of Dielectric Material. ; Introduction Definition of Field Relation between Field and Force Vector Addition and Multiplication Concept of Field and Vector Calculus Vector Calculus of Electromagnetic Field Line Integral, Surface Integral and Volume Integral fo Vector Calculus Coordinate Systems: Cartesian, Cylindrical and Spherical Coordinate Transformation Electric Field and Potential Coulomb's Law Electric Field due to Point Charge Electric Flux due to Point Charge Point, Line, Surface and Volume Charges Electric Flux through a Surface Line Integral for Vector Electric Field Electric Flux Density (D) Gauss' Law, Volume Charge Density and Divergence Laplace and Poisson Equations Energy in Electric Field Electric Potential, Absolute Potential and Potential Difference Response of Electric Material in Electric Field Boundary Condition Electric Current Free Electron inside Electric Material Electric Current and Current Density Ohm's Law Joule's Law Conductivity of Electric Material Magnetic Field Theory Biot-Savart's Law Ampere's Law Curl and Stoke's Theorem Magnetic Flux and Flux Density Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Force due to Current Element Ampere's Force Magnetic Force and Torque Magnetic Materials Magnetization Magnetic Boundary Condition Magnetic Circuit Magnetization Curve and Hysteresis Ampere's Law in Magnetic Circuit Magnetic Core with Air Gap Multi Turn Coil Self Inductance Mutual Inductance Time Dependent Magnetic Field and Maxwell's Equations Introduction Faraday's Law Eddy Current Maxwell's Equations Transmission Line Transmission Line Propagation Transmission Line Equation (Telegrapher's Equation) Lossless Propagation Sinusoidal Voltage Complex Sinusoidal Wave Phasor Low Loss Propagation Power Transmission Wave Reflection Voltage Standing Wave Ratio (VSWR) Transmission Line with Limited Length Uniform Plane Waves Wave Propagation in Free Space Poynting Vector Wave Polarization. ; Database environment Modeling data in organization Enhanced ER diagram Logical database design Physical database design Structure query language Database application development Datawarehouse Data quality and integration Database administration Distributed database. ;; Introducing about the concept of microprocessor, definition of microcontroller and microcontroller system. Explained about the types of microprocessors from the architectural side (harvard and von-neumann), set of instructors (RISC and CISC), as well as number of bits (8, 16, and 32-bit). Review of binary, octal, hexadecimal, simple-number operation and introduction of the integrated vision system based on Code Vision in C. Introduction minimal system on ATmega microcontroller, addressing (addressing), and inputoutput (IO). Communication systems commonly used in microcontroller systems include RS-232, RS-485, Zig-bee, and bus communication in the industry. Introduction pulse width modulation (PWM) includes its generation mechanism, its benefits, and its type. Convert analog to digital (analogue to digital converter). Use of Code-Vision for port programming. The result is observed by simulation. Recognize ADC system of ATmega microcontroller. Can understand the design of ADC system program. Know the internal and external interruption system of ATmega microcontroller system. Can design interrupt handling routine. Recognize serial communication system and PWM. Can design serial communication program and PWM generation. Can design an electronic system for interfacing microcontroller system with other peripherals outside microcontroller system. ; Preliminary Searching for exploring alternative solutions Expert system Representation of knowledge: rules and logic Knowledge Representation: semantic network Machine learning: nearest neighbor and decision tree Data mining techniques Prologue Arithmetic, List, & Predicate Calculus Tree structure and graph NLP and Machine translation. ; Basic mathematical graphics -Dimensional graphics transformation -Dimensional graphical transformation Graphics Programming with OpenGL Viewing and 3-Dimensional Projection Lighting and Shading Ray-Tracing Concept. ; Overview of computer netwok OSI Reference Model and TCP/IP model. Application layer function and protocol Transport layer function and protocol Network layer function and protocol IP Addressing Subnetting Data link layer characteristic Routing protocol Wide area network Virtual LAN Wireless LAN Computer network trend. ; Introduction: Problem Solving Methodology Modeling Process Computational errors Calculus Growth Accelerated motion Machine Learning Modeling Simulation Technique. ; Overview of Operating System Basic Structure of Computer System Operating System Structure Process Description and Control Threads, SMP, and Microkernel Mutual Exclusion and Synchronization Deadlock and Starvation Memory Management Virtual Memory Uni Processor Scheduling Multiprocessor and Real Time Scheduling Disc Scheduling File Management Operating System Case Study. ; Product, role evolution and software characteristics Process in software engineering Supporting processes, methods and tools in SE Various process models in SE Product and process in SE Modeling a"], + ['Pendidikan Teknik Informatika - hak dan kewajiban warga negara, pendidikan pendahuluan bela negara, demokrasi Indonesia, hak asasi manusia, wawasan Nusantara sebagai geopolitik Indonesia, ketahanan nasional sebagai geostrategi Indonesia, serta politik dan strategi nasional sebagai implementasi geostrategi Indonesia. ; pengertian, ruang lingkup, fungsi dan tujuan pendidikan, hubungan antara pendidikan dan perkembangan individu serta masyarakat, serta isu-isu kontemporer pendidikan. ; perkembangan individu, motivasi belajar, perbedaan individual, teori belajar, dan evaluasi proses belajar-mengajar. ; penerapan logika dalam pemrograman, sistem basis data, dan kecerdasan buatan, serta menekankan relevansinya dalam pengembangan kemampuan berpikir komputasional dan desain instruksional berbasis TIK. ; prinsip dasar sistem digital, mulai dari representasi data biner, gerbang logika, rangkaian logika kombinasi dan sekuensial, hingga dasar-dasar sistem mikroprosesor. ; pengalaman praktis kepada mahasiswa dalam merancang, merakit, dan menganalisis sistem digital dasar melalui berbagai percobaan di laboratorium. Mahasiswa akan mempraktikkan penggunaan gerbang logika, menyusun rangkaian logika kombinasi dan sekuensial, serta menerapkan konsep sistem digital dalam perancangan alat bantu edukatif berbasis mikrokontroler sederhana (seperti Arduino). Selain penguasaan teknis, mahasiswa juga dilatih untuk menyusun laporan praktikum yang sistematis dan mampu menjelaskan hasil serta implikasi percobaan terhadap aplikasi dunia nyata, termasuk konteks pendidikan dan otomasi sederhana. ; prinsip dasar organisasi dan arsitektur sistem komputer, mencakup struktur internal komputer, interaksi antar komponen utama (CPU, memori, I/O), serta cara kerja sistem pada tingkat perangkat keras dan bahasa mesin. Mahasiswa akan memahami bagaimana instruksi dijalankan oleh prosesor, struktur set instruksi (ISA), pipeline, cache memory, serta mekanisme interupsi dan pengendalian perangkat masukan/keluaran. ; prinsip dasar penyusunan algoritma dan implementasinya dalam bentuk program komputer menggunakan bahasa pemrograman tingkat tinggi. Fokus utama mata kuliah ini adalah penguasaan konstruk dasar pemrograman, meliputi: deklarasi variabel, struktur kontrol (percabangan dan perulangan), operasi aritmatika dan logika, serta prosedur/fungsi sederhana. ; keterampilan praktis dalam mengimplementasikan algoritma dasar ke dalam bentuk kode program menggunakan bahasa pemrograman tingkat tinggi (misalnya Python atau C/C++). Praktikum berfokus pada konstruk dasar pemrograman, yaitu input/output, percabangan, perulangan, array sederhana, dan fungsi. Mahasiswa dilatih untuk memahami sintaksis, debugging, serta cara kerja program secara prosedural. Selain itu, mata kuliah ini menekankan pentingnya praktik berulang sebagai fondasi untuk berpikir logis dan komputasional dalam pengembangan perangkat lunak dan kegiatan pembelajaran informatika. ; Pancasila sebagai dasar negara, ideologi nasional, dan pandangan hidup bangsa dalam menghadapi tantangan zaman. Bersifat filosofis dan aplikatif, materi mencakup sejarah lahirnya Pancasila, nilai-nilai dalam sila-sila Pancasila, serta implementasinya dalam kehidupan pribadi dan publik. ; Bersifat praktikal dan edukatif, mata kuliah ini mencakup teori kebugaran, pengukuran kondisi fisik, latihan aerobik, kekuatan otot, kelenturan, serta permainan olahraga. Strategi pembelajaran menggunakan pendekatan aktif berupa praktik lapangan, evaluasi kebugaran, dan refleksi gaya hidup sehat. Penilaian dilakukan melalui kehadiran, performa latihan, tugas reflektif, dan uji kebugaran jasmani. ; pemahaman dasar tentang prinsip, fungsi, dan praktik manajemen dalam konteks lembaga pendidikan formal. Bersifat teoritis-aplikatif, materi meliputi perencanaan, pengorganisasian, kepemimpinan, pengawasan, manajemen SDM, serta manajemen mutu pendidikan. Strategi pembelajaran mencakup ceramah interaktif, studi dokumen, diskusi kasus, dan simulasi pengelolaan institusi pendidikan. ; mengkaji hubungan antara pendidikan dengan masyarakat dan kebudayaan serta memahami faktor-faktor sosial-budaya yang memengaruhi proses pendidikan. Bersifat interdisipliner dan analitis, isi mencakup konsep dasar sosiologi dan antropologi pendidikan, struktur sosial, kebudayaan, agen sosialisasi, kesetaraan pendidikan, serta isu-isu marginalisasi dan multikulturalisme dalam pendidikan. ; pemahaman dan keterampilan dasar dalam menerapkan prinsip kesehatan dan keselamatan kerja (K3) serta pengelolaan lingkungan dalam konteks keteknikan. Bersifat aplikatif dan preventif, materi meliputi konsep dasar K3, peraturan perundangan, analisis risiko, manajemen K3, serta dampak dan pengelolaan lingkungan kerja. Strategi pembelajaran mencakup kuliah interaktif, studi kasus, simulasi lapangan, dan diskusi kelompok. ; landasan matematika terapan yang esensial dalam penyelesaian masalah-masalah teknik, khususnya yang relevan dengan bidang informatika dan sistem komputer. Materi yang dibahas mencakup kalkulus lanjutan, transformasi integral, fungsi kompleks, persamaan diferensial, aljabar linear lanjutan, dan deret Fourier. ; konsep, struktur, dan fungsi sistem operasi dalam mengelola sumber daya komputer, seperti prosesor, memori, berkas, dan perangkat input/output. Mahasiswa akan memahami mekanisme kerja sistem operasi modern, termasuk manajemen proses, penjadwalan CPU, manajemen memori, sistem file, serta keamanan dan proteksi. Sebagai calon pendidik dan pengembang teknologi informasi, mahasiswa juga diperkenalkan pada pengelolaan sistem operasi berbasis open-source (seperti Linux), serta penerapan sistem operasi dalam lingkungan jaringan dan cloud. Materi ini relevan untuk membekali mahasiswa dengan keterampilan teknis dan pedagogis dalam mengajarkan sistem operasi di SMK atau mengelola sistem TI di dunia kerja. ; keterampilan teknis dalam merakit unit komputer secara fisik, melakukan instalasi sistem operasi, serta konfigurasi dasar perangkat lunak dan perangkat keras tambahan. Mahasiswa akan belajar mengenali komponen-komponen komputer, prosedur perakitan, pengujian (troubleshooting), serta mengelola instalasi sistem berbasis WindowsdanLinux. Selainketerampilan teknis, mahasiswa juga diarahkanuntuk menyusun bahan ajar dan modul pelatihan sederhana terkait perakitan dan instalasi komputer sebagai bekal untuk pengajaran di sekolah kejuruan atau pelatihan vokasional. ; konsep, jenis, dan implementasi struktur data yang digunakan dalam pemrograman dan pengembangan perangkat lunak. Mahasiswa akan memahami bagaimana data disusun, disimpan, diakses, dan dimodifikasi secara efisien menggunakan berbagai struktur data, seperti array, linked list, stack, queue, tree, dan graph. ; pengalaman langsung kepada mahasiswa dalam mengimplementasikan berbagai jenis struktur data, mengevaluasi efisiensinya, serta menyelesaikan permasalahan komputasional menggunakan pendekatan yang sistematis dan modular. ; konsep pendidikan inklusif, karakteristik anak berkebutuhan khusus, pendekatan diferensiasi, desain universal pembelajaran (UDL), serta peran guru dan kebijakan inklusi. Strategi pembelajaran mencakup studi kasus, diskusi, observasi lapangan, dan refleksi. ; konsep-konsep dasarmatematikadiskrit yangmenjadi fondasi dalam bidang informatika dan ilmu komputer, seperti teori himpunan, logika matematika, relasi dan fungsi, prinsip pembuktian, kombinatorika, teori graf, dan pohon. Melalui mata kuliah ini, mahasiswa dibekali kemampuanberpikir formal, sistematis, dan logis yang dibutuhkan untuk mendesain algoritma, memahami struktur data, serta menyusun sistem digital dan basis data. ; konsep dasar sistem basis data, model data, perancangan basis data, dan implementasinya menggunakan sistem manajemen basis data relasional (RDBMS). Mahasiswa akan mempelajari cara merancang struktur data yang efisien menggunakan ERD (Entity Relationship Diagram), melakukan normalisasi, serta menggunakan SQL (Structured Query Language) untuk pengelolaan data. ; keterampilan praktis kepada mahasiswa dalam mengelola dan memanipulasi data menggunakan sistem manajemen basis data relasional (RDBMS), seperti MySQL atau PostgreSQL. Mahasiswa akan belajar mulai dari membuat database, tabel, hingga menjalankan query SQL untuk keperluan manipulasi data dan pengelolaan informasi. ; konsep, prinsip, dan praktik rekayasa perangkat lunak (software engineering) dengan penekanan pada siklus hidup pengembangan perangkat lunak (Software Development Life Cycle/SDLC) secara menyeluruh, mulai dari analisis kebutuhan hingga pemeliharaan sistem. Mahasiswa akan mempelajari dan menerapkan pendekatan SDLC (seperti Waterfall, Spiral, Iteratif, dan Agile), serta menggunakan UML (Unified Modeling Language) sebagai alat bantu standar dalam menganalisis, merancang, dan mendokumentasikan sistem perangkat lunak. ; pengalaman praktik kepada mahasiswa untuk menerapkan siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC) secara lengkap, mulai dari analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan UML, implementasi, pengujian, hingga dokumentasi dan presentasi produk akhir. Melalui kerja kelompok berbasis proyek, mahasiswa akan mengembangkan sistem perangkat lunak sederhana hingga menengah (web, desktop, atau mobile) dengan pendekatan terstruktur. ; prinsip, pendekatan, dan metode dalam perancangan antarmuka pengguna yang efektif, efisien, dan menyenangkan bagi pengguna. Mahasiswa akan mempelajari teori dasar psikologi pengguna, persepsi, kognisi, serta heuristik usability dan prinsip desain antarmuka visual. Mahasiswa dilatih untuk merancang, membuat, dan mengevaluasi prototipe sistem interaktif berbasis desktop, web, atau mobile. Penekanan juga diberikan pada aspek aksesibilitas, inklusivitas, dan ergonomi, termasuk simulasi penggunaan tools seperti Figma, Balsamiq, atau Adobe XD untuk perancangan UI/UX. ; pengalaman langsung kepada mahasiswa dalam merancang prototipe antarmuka pengguna serta melakukan evaluasi pengalaman pengguna berdasarkan prinsip-prinsip usability dan estetika interaktif. Mahasiswa akan mempraktikkan tahapan desain UI/UX, mulai dari identifikasi pengguna, pembuatan wireframe dan mockup, hingga pengujian antarmuka dengan pendekatan heuristik dan observasional. Praktik dilakukan menggunakan berbagai tools modern seperti Figma, Balsamiq, Adobe XD, dan tools pengujian sederhana. ; pemahaman mendalam tentang konsep, prinsip, dan praktik pengembangan kurikulum serta strategi pembelajaran dalam pendidikan teknik informatika. Bersifat teoritis aplikatif, materi meliputi landasan kurikulum, perencanaan kurikulum kejuruan, struktur kurikulum informatika, hingga integrasi teknologi dalam pembelajaran. Strategi pembelajaran mencakup diskusi, analisis dokumen kurikulum, studi kasus, dan proyek desain kurikulum. ; merancang, mengembangkan, dan mengimplementasikan platform e learning menggunakan pendekatan sistematis berbasis Instructional Design (ID) dan teknologi pendidikan digital. Mahasiswa akan memahami kerangka kerja desain instruksional seperti ADDIE, mengembangkan konten digital interaktif (video, kuis, modul interaktif), serta mengintegrasikan sistem e-learning berbasis Learning Management System (LMS) seperti Moodle, Google Classroom, atau LMS berbasis WordPress. ; berbahasa Indonesia secara baik dan benar dalam konteks akademik, ilmiah, dan profesional, baik lisan maupun tulisan. Bersifat praktis dan komunikatif, cakupan materi meliputi tata bahasa, penyusunan paragraf dan esai, penulisan karya ilmiah, serta teknik presentasi akademik. ; konsep dasar pemrograman komputer menggunakan bahasa Java sebagai media pembelajaran. Mahasiswa akan mempelajari struktur program, tipe data, operator, kontrol alur (percabangan dan perulangan), array, dan dasar metode (fungsi), serta prinsip pengorganisasian kode program yang sistematis. Mata kuliah ini juga merupakan pengantar untuk pemrograman berorientasi objek (OOP) yang lebih dalam di tingkat selanjutnya. Penekanan dilakukan pada praktik logika algoritmik dan sintaks Java, serta pembiasaan dengan IDE seperti NetBeans, IntelliJ, atau VS Code. ; pengalaman praktis kepada mahasiswa dalam menyusun dan menguji kode program menggunakan bahasa Java, sebagai sarana untuk memahami dan menerapkan konstruk dasar pemrograman. Praktikum difokuskan pada latihan menyusun solusi masalah sederhana dengan struktur logika terurut, bersyarat, dan berulang, serta memanfaatkan array dan metode. Mahasiswa akan terbiasa menggunakan IDE seperti NetBeans, IntelliJ IDEA, atau VS Code, serta memahami praktik debugging, pengorganisasian kode, dan dokumentasi program. ; konsep dasar dan struktur jaringan komputer, termasuk model referensi OSI dan TCP/IP, perangkat jaringan, topologi, protokol komunikasi, serta teknik dasar perancangan dankonfigurasi jaringan lokal(LAN). Mahasiswa juga akan mempelajari alamat IP, subnetting, routing, serta pengenalan jaringan nirkabel (wireless). ; pengalaman praktis kepada mahasiswa dalam membangun, mengkonfigurasi, dan mengelola jaringan komputer skala kecil hingga menengah, baik secara fisik maupun simulatif. Mahasiswa akan belajar melakukan pengalamatan IP, subnetting, konfigurasi perangkat jaringan (router, switch), serta pengujian konektivitas dan layanan jaringan. Praktikum menggunakan alat fisikvdan simulator jaringan seperti Cisco Packet Tracer atau GNS3, dengan pendekatan berbasis proyek dan penugasan jobsheet praktik. ; konsep dan teknik dasar pengembangan aplikasi web mulai dari sisi klien hingga sisi server. Mahasiswa akan mempelajari penggunaan HTML dan CSS untuk membangun struktur dan tampilan antarmuka, serta JavaScript untuk membuat halaman web interaktif. Selain itu, mahasiswa juga akan memahami pemrograman server-side (PHP) dan koneksi ke basis data (MySQL) untuk membangun aplikasi web dinamis. ; konsep dasar dan teknik pengembangan sistem cerdas (AI), mulai dari representasi pengetahuan, penalaran (reasoning), pencarian (search), hingga pengantar machine learning. Mahasiswa akan mempelajari algoritma dasar AI seperti uninformed/informed search, rule-based system, decision tree, dan neural network dasar, serta mengimplementasikannya menggunakan bahasa pemrograman seperti Python. ; pengalaman praktis kepada mahasiswa untuk mengembangkan dan menguji sistem cerdas menggunakan berbagai pendekatan AI dasar. Mahasiswa akan mempraktikkan secara langsung pembuatan algoritma pencarian, sistem berbasis aturan, dan pengklasifikasi sederhana (decision tree, naive Bayes, neural network dasar) dengan menggunakan bahasa Python dan pustaka seperti NumPy, pandas, dan scikit learn. ; berbagai model pembelajaran yang relevan untuk pendidikan teknik informatika dan bertujuan meningkatkan kemampuan mahasiswa dalam merancang pembelajaran yang efektif dan inovatif. Bersifat aplikatif-reflektif, materi meliputi model pembelajaran langsung, kolaboratif, berbasis proyek, problem solving, dan berbasis digital. Strategi pembelajaran menggunakan studi kasus, simulasi, micro teaching, dan evaluasi praktik. ; kompetensi dalam merancang dan menggunakan media pembelajaran berbasis teknologi untuk mendukung pembelajaran teknik informatika. Bersifat praktis dan kreatif, materi mencakup konsep media, desain grafis edukatif, media interaktif, multimedia, serta pemanfaatan Learning Management System (LMS). ; menyusun dan melaksanakan penelitian ilmiah, khususnya di bidang pendidikan dan teknik informatika. Bersifat teoritis dan praktis, materi mencakup paradigma penelitian, metode kuantitatif dan kualitatif, perumusan masalah, desain penelitian, instrumen, pengolahan data, dan penyusunan proposal. Strategi pembelajaran meliputi diskusi, studi literatur, latihan proposal, dan seminar mini. Penilaian terdiri dari tugas tertulis, proposal penelitian, dan presentasi. Mahasiswa diharapkan mampu menyusun penelitian yang sistematis, valid, dan relevan dengan kebutuhan keilmuan. ; merancang dan menerapkan penilaian pembelajaran yang objektif, valid, dan autentik dalam pendidikan teknik informatika. Bersifat evaluatif dan aplikatif, materi mencakup asesmen formatif-sumatif, penilaian berbasis proyek, rubrik, portofolio, dan penggunaan teknologi untuk asesmen digital. Strategi pembelajaran mencakup diskusi, latihan penyusunan instrumen, peer review, dan simulasi. ; konsep, prinsip, dan implementasi pemrograman berorientasi objek (OOP) sebagai paradigma penting dalam pengembangan perangkat lunak modern. Mahasiswa akan mempelajari fitur-fitur utama OOP seperti class, object, enkapsulasi, pewarisan (inheritance), polimorfisme, dan abstraksi, serta memahami bagaimana prinsip-prinsip ini digunakan dalam desain sistem yang modular, reusable, dan mudah dipelihara. Bahasa pemrograman utama yang digunakan adalah Java, dengan fokus pada penguatan praktik desain dan implementasi OOP, serta pengenalan pada prinsip desain perangkat lunak dan penggunaan pustaka/kelas Java API. ; pengalaman praktis kepada mahasiswa dalam mendesain dan mengimplementasikan program berorientasi objek menggunakan bahasa Java. Mahasiswa akan secara langsung mempraktikkan konsep-konsep utama OOP seperti class, object, constructor, inheritance, polymorphism, encapsulation, dan interface, melalui latihan terstruktur dan proyek mini. Kegiatan praktik ini bertujuan untuk mengembangkan keterampilan pemrograman modular dan reusable, serta meningkatkan kemampuan mahasiswa dalam menulis, menguji, dan mendokumentasikan kode Java yang mengikuti prinsip desain perangkat lunak yang baik. ; prinsip-prinsip dasar dalam pengelolaan dan perencanaan sistem informasi yang digunakan untuk mendukung operasional dan pengambilan keputusan dalam organisasi. Mahasiswa akan mempelajari bagaimana sistem informasi dirancang, dikembangkan, diimplementasikan, dan dikelola secara strategis, termasuk pengelolaan sumber daya TI, keamanan informasi, tata kelola TI (IT Governance), dan evaluasi keberhasilan sistem informasi. ; pengalaman aplikatif kepada mahasiswa untuk mengimplementasikan konsep-konsep manajerial sistem informasi melalui praktik penyusunan dokumen perencanaan TI, analisis kebutuhan pengguna, evaluasi sistem informasi, serta perancangan strategi implementasi berbasis studi kasus. Mahasiswa akan dilatih menyusun studi kelayakan, rencana proyek TI, analisis biaya-manfaat, manajemen risiko, serta rencana tata kelola TI yang sesuai dengan kebutuhan organisasi nyata, baik di sektor pendidikan maupun industri. ; konsep, metode, dan implementasi sistem pendukung keputusan (SPK/DSS)yangdigunakanuntukmembantupengambilankeputusan semi-terstruktur. Mahasiswa akan mempelajari berbagai model pengambilan keputusan, teknik pengolahan data, serta algoritma penilaian alternatif seperti Simple Additive Weighting (SAW), Analytic Hierarchy Process (AHP), Weighted Product (WP), dan lainnya. Mahasiswa akan mengembangkan prototipe sistem pendukung keputusan sederhana menggunakan bahasa pemrograman (misalnya PHP, Python) dan database (MySQL) dalam studi kasus nyata seperti seleksi siswa, evaluasi kinerja, atau pemilihan program pelatihan, dengan pendekatan berbasis proyek dan berpikir sistemik. ; pengalaman praktis kepada mahasiswa untuk mengembangkan dan menguji sistem pendukung keputusan berbasis komputer, dengan menerapkan metode multi-kriteria seperti SAW (Simple Additive Weighting), WP (Weighted Product), dan AHP (Analytic Hierarchy Process). Mahasiswa akan mengimplementasikan sistem ini dalam bentuk aplikasi web sederhana menggunakan HTML, CSS, JavaScript, PHP/Python, dan MySQL sebagai basis data. ; konsep, teknik, dan algoritma dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing) serta implementasinya dalam berbagai aplikasi seperti chatbot, text classification, sentiment analysis, dan machine translation. Mahasiswa akan belajar menerapkan teknik NLP menggunakan Python dan pustaka populer seperti NLTK, spaCy, scikit-learn, dan transformer-based models (Hugging Face) untuk menganalisis dan mengolah data teks. Mata kuliah ini juga memberikan wawasan tentang etika, bias, dan relevansi NLP dalam konteks pendidikan dan vokasi, termasuk pengembangan chatbot edukatif dan sistem rekomendasi materi belajar. ; konsep dasar komunikasi data dalam sistem digital, mencakup tipe dan mode transmisi, media transmisi, teknik modulasi dan encoding, protokol komunikasi, dan pengendalian kesalahan. Mahasiswa akan memahami bagaimana data ditransmisikan, dikodekan, dan diterima secara akurat dalam suatu sistem komunikasi berbasis digital, serta bagaimana hal tersebut mendasari fungsi jaringan komputer dan sistem informasi. Mahasiswa juga akan mengamati proses pengiriman data, menganalisis efisiensi transmisi, dan mengembangkan simulasi sederhana komunikasi data berbasis perangkat lunak atau mikrokontroler. ; pengalaman praktis kepada mahasiswa dalam menganalisis dan mempraktikkan proses pengiriman, penerimaan, dan pengkodean data digital, baik menggunakan software simulator maupun perangkat nyata seperti mikrokontroler. Mahasiswa akan melakukan simulasi transmisi data sinkron/asinkron, pengendalian aliran dan kesalahan, serta mengevaluasi efisiensi dan keandalan transmisi dalam berbagai skenario. Praktikum ini juga memperkenalkan mahasiswa pada alat bantu komunikasi data seperti Wireshark, Packet Tracer, Proteus, Arduino, atau platform pemrograman berbasis Python dan serial monitor. ; konsep dan penerapan arsitektur komputasi mobile dan cloud dalam pengembangan sistem aplikasi terdistribusi. Mahasiswa akan mempelajari bagaimana aplikasi mobile dirancang untuk berkomunikasi dengan layanan cloud melalui API, web service, dan message broker, serta bagaimana arsitektur client-server, RESTful API, dan backend-as-a-service (BaaS) digunakan untuk membangun sistem yang scalable dan maintainable. Melalui proyek, mahasiswa akan membangun aplikasi mobile terintegrasi dengan layanan cloud (Firebase, AWS, Google Cloud, atau platform open source lainnya), termasuk pengelolaan autentikasi, penyimpanan data, sinkronisasi real time, dan deployment aplikasi cloud-ready. ; prinsip, metode, dan teknik keamanan informasi dan sistem komputer, mencakup kerahasiaan, integritas, ketersediaan, autentikasi, kriptografi, keamanan jaringan, dan keamanan sistem aplikasi. Mahasiswa akan memahamiancamandankerentanansistem digital, serta cara menganalisis dan mengimplementasikan solusi pencegahan dan mitigasi risiko keamanan pada infrastruktur sistem informasi dan aplikasi berbasis TIK. Mata kuliah ini juga membekali mahasiswa dengan wawasan etika keamanan siber, kebijakan keamanan institusional, serta keterampilan menyusun simulasi audit keamanan dan panduan edukatif untuk pengguna sistem. ; konseptual dan praktis tentang pendidikan berkelanjutan serta perannya dalam menciptakan masyarakat yang adil dan ramah lingkungan. Bersifat interdisipliner dan reflektif, isi perkuliahan mencakup konsep pembangunan berkelanjutan, SDGs, isu lingkungan dan sosial, serta strategi pendidikan untuk perubahan perilaku berkelanjutan. Strategi pembelajaran dilakukan melalui diskusi, studi kasus, proyek kelompok, dan pembelajaran berbasis masalah. Penilaian terdiri dari tugas individu dan kelompok, refleksi, presentasi, serta proyek lapangan. Mata kuliah ini bermanfaat untuk membentuksikapkritis, empatik, dan tanggungjawab mahasiswa terhadap isu keberlanjutan lokal maupun global. ; menumbuhkan jiwa wirausaha melalui pengalaman langsung dalammerancang,mengembangkan,danmerealisasikan proyekbisnis berbasis teknologi dan inovasi. Bersifat praktikal dan kolaboratif, materi mencakup penyusunan model bisnis, riset pasar, manajemen keuangan, strategi pemasaran, serta pengelolaan risiko usaha. Pembelajaran dilakukan dengan metode project-based learning, mentoring kewirausahaan, pitching, dan studi lapangan. Penilaian terdiri dari proposal bisnis, laporan pelaksanaan, presentasi, dan evaluasi tim. Mahasiswa akan memperoleh kemampuan merancang usaha secara sistematis dan membangun mindset kewirausahaan yang kreatif dan adaptif. ; konsep, prinsip, dan penerapan teknologi hijau dalam berbagai bidang teknik untuk mendukung keberlanjutan lingkungan dan efisiensi sumber daya. Bersifat konseptual dan aplikatif, topik meliputi energi terbarukan, teknologi hemat energi, daur ulang, manajemen limbah, dan rekayasa berkelanjutan. Pembelajaran menggunakan pendekatan blended learning, diskusi isu-isu lingkungan global, studi kasus industri hijau, dan proyek kelompok. ; pemahaman dasar mengenai filosofi, karakteristik, dan fungsi pendidikan teknologi dan vokasional dalam konteks pembangunan sumber daya manusia dan industri. Bersifat teoritis dan reflektif, materi mencakup sejarah dan perkembangan pendidikan vokasional, hubungan dengan dunia kerja, konsep keahlian ganda, serta kebijakan nasional pendidikan vokasi. ; praktik mengajar skala kecil (microteaching) untuk menguasai keterampilan dasar mengajar seperti membuka pelajaran, menjelaskan materi, memberi umpan balik, dan menutup pelajaran. Bersifat praktikal dan reflektif, materi meliputi perencanaan RPP, strategi penyampaian, pengelolaan kelas, serta keterampilan bertanya. Strategi pembelajaran dilakukan melalui praktik microteaching, peer assessment, observasi video, dan diskusi reflektif. ; mengembangkan proyek rekayasa perangkat lunak atau sistem berbasis teknologi informasi secara utuh dan kolaboratif, dimulai dari identifikasi masalah riil, perancangan solusi, implementasi teknologi, pengujian, dokumentasi, hingga penyusunan laporan dan presentasi produk akhir. Mahasiswa bekerja dalam tim kecil untuk membangunsistematauprodukteknologi edukatif(seperti e-learning, sistem informasi sekolah, aplikasi pembelajaran interaktif, dsb. ) dengan mempertimbangkan aspek kebutuhan pengguna (user-centered design), keterpaduan teknologi, keberlanjutan, dan potensi implementasi lapangan. ; konsep, prinsip, dan teknik dalam perancangan dan pengembangan game digital 2D/3D menggunakan tools dan engine populer seperti Unity, Godot, atau Construct. Mahasiswa akan mempelajari alur kerja pengembangan game(gamedevelopment pipeline),mulai dari desain gameplay, storyboarding, desain karakter dan aset visual, pemrograman interaksi, hingga pengujian dan publikasi. ; konsep dan praktik pengembangan aplikasi mobile native maupun hybrid. Mahasiswa akan mempelajari arsitektur aplikasi mobile, desain antarmuka pengguna (UI/UX), manajemen data lokal dan eksternal (API), serta pemanfaatanfitur perangkat seperti kamera, GPS,dansensor. Toolsutama yang digunakan dapat berupa Android Studio (Java/Kotlin), Flutter (Dart), atau React Native (JavaScript). ; konsep,peran, dantugas administrator jaringandalam mengelola infrastruktur jaringan komputer, baik berbasis sistem operasi Windows Server maupun Linux. Mahasiswa akan mempelajari pengaturan IP address, DHCP, DNS, NAT, firewall, manajemen user dan file sharing, serta monitoring dan troubleshooting jaringan. Mahasiswa akan mengkonfigurasi jaringan lokal secara manual, menerapkan kebijakan keamanan dasar, serta menggunakan tools seperti Wireshark, Netstat, OpenDNS, dan konfigurasi Mikrotik/Cisco. Mata kuliah ini juga diarahkan untuk mendukung penyusunan modul pelatihan atau jobsheet jaringan untuk pembelajaran SMK. ; prinsip dasar, struktur, dan performa sistem komunikasi berbasis serat optik, termasuk transmisi cahaya dalam media optik, karakteristik kabel serat optik, teknik koneksi dan instalasi, serta pengukuran dan analisis sinyal optik. Mahasiswa akan mempelajari cara kerja transmitter dan receiver optik, losses pada serat, serta teknik splicing, alignment, dan troubleshooting jaringan optik. ; pengalaman nyata bagi mahasiswa dalam menyelenggarakan pembelajaran di satuan pendidikan, mulai dari perencanaan, pelaksanaan, hingga evaluasi pembelajaran. Bersifat aplikatif dan lapangan, kegiatan mencakup observasi kelas, praktik mengajar, bimbingan guru pamong, dan refleksi diri. Strategi pembelajaran dilakukan melalui pembimbingan individual, peer feedback, dan pelaporan praktik. Penilaian berdasarkan logbook, observasi langsung, dan laporan akhir praktik. Mahasiswa memperoleh keterampilan pedagogik secara langsung dan menumbuhkan profesionalisme sebagai calon guru teknik informatika. ; Strategi pelaksanaan dilakukan melalui kerja praktik di instansi mitra, supervisi dosen pembimbing, dan evaluasi berkala. Penilaian mencakup logbook, penilaian industri, laporan akhir, dan presentasi hasil. Mahasiswa memperoleh keterampilan profesional, etos kerja industri, dan jejaring kerja untuk mendukung kesiapan karier.', 'Teknik Informatika - CPMK1. Menunjukkan dan menjelaskan semua pemikiran, istilah, tools yang dipakai dalam menyelesaikan persoalan melalui pembuatan progam. CPMK2. Menunjukkan kelas-kelas persoalan dan kelas-kelas programmer dan kelas-kelas program. CPMK3. Menunjukkan teknik-teknik yang dibutuhkan dalam memrogram dan mempraktekkan dengan skala kecil CPMK4. Mahasiswa mampu mengkode program sederhana berskala kecil dan persoalan umum. ; CPMK1. Menunjukkan dan Menjelaskan konsep dan dasar struktur data dan pemrograman fungsional CPMK2. Menggunakan paket struktur data yang sesuai CPMK3. Melakukan desain dan mengimplementai paket struktur data dan pemrograman fungsional. ; CPMK1. Menjelaskan konsep-konsep paradigma pemrograman berorientasi objek. CPMK2. Membangun program skala menengah dengan menggunakan paradigma pemrograman berorientasi objek. CPMK3. Menjelaskan dan mampu mengaplikasi prinsip-prinsip dan pola-pola dalam pemrograman berorientasi objek pada konteks yang lebih luas. ; CPMK1. Menjelaskan peran platform dalam pengembangan aplikasiCPMK2. Menjelaskan prinsip dasar komputasi pada platform piranti bergerakCPMK3. Mengembangkan (rancangan, pembangunan, evaluasi) aplikas piranti bergerak dengan menggunakan teknologi tertentu dalam sebuah timCPMK4. Mengidentifikasi isu keamanan dan privasi pada aplikasi piranti bergerak, dan menerapkan teknik pelindungan pada isu tersebut. ; CPMK1. Menjelaskan peran platform dalam pengembangan aplikasiCPMK2. Menjelaskan prinsip dasar komputasi pada platform piranti bergerakCPMK3. Mengembangkan (rancangan, pembangunan, evaluasi) aplikas piranti bergerak dengan menggunakan teknologi tertentu dalam sebuah timCPMK4. Mengidentifikasi isu keamanan dan privasi pada aplikasi piranti bergerak, dan menerapkan teknik pelindungan pada isu tersebut. ; CPMK1. Menjelaskan “service”, standard, service life cycle, dan pembangunan PL berorientasi service. CPMK2. Menggunakan tools dan platform untuk pembangunan P/L berorientasi service CPMK3. Melaksanakan pembangunan P/L berorientasi service. ; CPMK1. Menjelaskan persoalan dalam bahasa alami ke dalam representasi logika proposisional. CPMK2. Menjelaskan persoalan dalam bahasa alami ke dalam representasi logika relasional. CPMK3. Menunjukkan bukti atau membuat kesimpulan dari fakta/premis yang ada/diberikan menggunakan bukti proposisional/relasional. CPMK4. Menunjukkan bukti atau membuat kesimpulan dari fakta/premis yang ada/diberikan menggunakan resolusi proposisional/relasional. CPMK5. Menyusun rancangan dan mengimplementasikan sebuah program sederhana dalam bahasa Prolog untuk menyelesaikan persoalan sederhana, berdasarkan pada pembuktian teorema otomatis. CPMK6. Melakukan evaluasi sebuah program prolog yang diberikan, berdasarkan pada persoalan yang diselesaikan. ; CPMK1. Menjelaskan struktur diskrit utama seperti himpunan, relasi, permutasi dan kombinasi, graf, dan pohon. CPMK2. Menyusun model persoalan dengan menggunakan teori di dalam matematika diskritCPMK3. Melakukan evaluasi dan menganalisis solusi persoalan yang menggunakan teori di dalam matematika diskrit. CPMK4. Melakukan analisis kompleksitas algoritma dengan menggunakan kompleksitas waktu dan menyatakannya dalam notasi kompleksitas asimptotik. ; CPMK1. Menjelaskan konsep, notasi dan penerapan konsep teori automaton dan bahasa formal seperti deterministik, non-deterministik, dan penerapannya dalam compiler, hierarki automaton, dan teori bahasa formal terkait dengan batasan kompleksitas dari permasalahan praktik. CPMK2. Merancang automaton (finite automaton, push down automaton, turing machine) untuk permasalahan tertentu. ; CPMK1. Menyusun model persoalan ke dalam sistem persamaan linier dalam bentuk matriks, mencari solusinya dan menganalisis solusinyaCPMK2. Menyusun model persoalan yang direpresentasikan dengan vektor, mencari solusinya, dan menganalisis solusinyaCPMK3. Menyelesaikan persoalan dengan aljabar quaternion, aljabar geometri, dan perkalian geometri. ; CPMK1. Menyusun solusi masalah komputasi dengan berbagai strategi algoritma, bergantung pada karakteristik persoalan, kemudian mendesain algoritma penyelesaian masalahCPMK2. Mengimplementasikan desain algoritma menjadi sebuah program aplikasiCPMK3. Menulis makalah ilmiah yang berisi hasil studi dan implementasi penyelesaian masalah dengan menggunakan berbagai strategi algoritma. CPMK4. Menulis laporan penyelesaian masalah komputasi yang diberikan di dalam tugasCPMK5. Mendemokan aplikasi untuk mendapatkan feedback. ; CPMK1. Menjelaskan dan menyelesaikan persoalan distribusi peluang variabel random dan diskrit CPMK2. Menyelesaikan persoalan untuk menarik kesimpulan mengenai parameter populasi yang diperoleh dari data hasil eksperimen. ; CPMK1. Menjelaskan konsep-konsep penting, prinsip, dan aspek manusia di dalam desain interaksi. CPMK2. Menyebutkan perbedakan isu desain dan riset yang terkait dengan berbagai tipe interaksi dan antarmuka. CPMK3. Menjelaskan permasalahan usability dan user experience dalam kehidupan sehari-hari. CPMK4. Membangun produk yang bermanfaat secara berkelompok dengan menerapkan pengetahuan konsep dan prinsip desain interaksi untuk. CPMK5. Melaksanakan ujicoba usability dan evaluasi analitik secara berkelompok. CPMK6. Menyajikan ide desain yang dimiliki dalam bentuk oral dan tulisan. ; CPMK1. Menjelaskan prinsip dan tujuan dari VisualisasiCPMK2. Menjelaskan aspek persepsi visual pada manusia dan wawasan tentang representasi objek visualCPMK3. Menjelaskan karakteristik data dan pemetaan ranah data ke representasi visualCPMK4. Menjelaskan teknik-teknik visualisasi serta mengevaluasi teknik-teknik tersebut sesuai dengan kebutuhan dan batasanCPMK5. Menerapkan pengetahuan dan memanfaatkan kakas yang ada untuk merancang dan membangun visualisasi terhadap data dari suatu kasus. ; CPMK1. Menyatakan permasalahan usability dan user experience dalam kehidupan sehari-hari. CPMK2. Menyatakan prospek dan tantangan yang dibawa oleh teknologi interaktif baru dan potensi pengembangannya ke depanCPMK3. Mengusulkan ide desain dan skenario pemanfaatan teknologi interaksi baru untuk membangun produk yang bermanfaat secara berkelompok. CPMK4. Menyajikan ide desain dan skenario pemanfaatan teknologi interaksi baru dalam bentuk oral dan tulisan. ; CPMK1. Menjelaskan berbagai fungsionalitas yang dimiliki oleh suatu sistem manajemen basis data. CPMK2. Mengaplikasikan berbagai teknik performance tuning untuk meningkatkan kinerja sistem basis data sesuai kebutuhan operasi di organisasi. CPMK3. Menjalankan fungsi administrator basis data. CPMK4. Menjelaskan tata kelola data di dalam sebuah organisasi. CPMK5. Menjelaskan arsitektur integrasi data. ; CPMK1. Menyatakan pemilihan teknik yang sesuai untuk mengamankan pesan, baik pesan yang dikirim maupun pesan tersimpan (arsip). CPMK2. Membuat program aplikasi untuk tujuan keamanan pesan. ; CPMK1. Menjelaskan sebuah use case dengan penggunaan NoSQL dan/atau Semi Structured Database akan lebih dipilih dibandingkan RDBMS. CPMK2. Menjelaskan karakteristik dasar dari sejumlah model data NoSQL dan/atau Semi Structured. CPMK3. Melakukan eksplorasi lebih lanjut untuk menerapkan masing-masing model data non relasional apabila diperlukan. ; CPMK1. Menjelasakan persoalan, tantangan dan solusi dalam big data analyticsCPMK2. Menghasilkan insight dari big data dan enangani isu volume, velocity, variety dan veracity menggunakan teknologi big data. ; CPMK1. Memahami proses produksi suara dan pendengaran manusia yang menginspirasi berbagai teknik pemrosesan ucapan yang digunakan. CPMK2. Melakukan pemrosesan sinyal digital berupa sampling dan digitisasi. CPMK3. Membangun data yang diperlukan untuk pembangunan sistem pengenal ucapan. CPMK4. Membangun sistem pengenal ucapan menggunakan teknik yang tepat sesuai dengan kebutuhan. CPMK5. Memahami cara kerja dan teknologi sistem pensinetesis ucapan. CPMK6. Memahami cara kerja dan teknologi sistem pengenal pembicara. ; CPMK1. Memperkenalkan dan membiasakan mahasiswa dengan konsep interpretasi citra termasuk teknik pengenalan citra untuk memungkinkan siswa untuk mengembangkan program vision komputer. ; CPMK1. Menyatakan perbandingan antara berbagai jenis representasiCPMK2. Menjelaskan perbedaan antara berbagai metoda penalaranCPMK3. Membuat sebuah SBP sederhana dengan suatu representasi pengetahuan dan proses penalaran yang sesuai dengan representasi tersebut. ; CPMK1. Menjelaskan tantangan dalam rekayasa perangkat lunak (RPL) CPMK2. Menjelaskan sejumlah perkembangan (pendekatan/paradigma, teknik, kakas, tekonologi) terkini di RPL CPMK3. Menganalisis dan mereview literatur perkembangan RPL dan menulis dalam sebuah laporan akademis CPMK4. Mengidentifikasi perkembangan RPL yang relevan dalam menyelesaikan permasalah dalam sebuah proyek perangkat lunak CPMK5. Mengaplikasikan sejumlah perkembangan RPL dalam sebuah proyek pengembangan perangkat lunak. ; CPMK1. Menjelaskan arsitektur komputer modernCPMK2. Menuliskan representasi data numerik dan non numerik pada komputerCPMK3. Menuliskan representasi bahasa tingkat mesin dan memasangkannya dengan bahasa tingkat tinggiCPMK4. Menjelaskan representasi memori untuk struktur data pada bahasa tingkat tinggiCPMK5. Mensimulasikan cara kerja cache memory. ; CPMK1. Menyebutkan struktur tipikal layer arsitektur networkCPMK2. Menjelaskan prinsip dasar medium access layerCPMK3. Menjelaskan prinsip switched networks dan reliable message deliveryCPMK4. Menjelaskan prinsip routing dan packet forwarding pada jaringan ipCPMK5. Mengkonfigurasi lan dan jaringan ipCPMK6. Mengimplementasikan aplikasi jaringan/aplikasi client server sederhana. ; CPMK1. Menjelaskan teknik-teknik optimasi pemrograman pada GPU CPMK2. Memprogram menggunakan GPU dengan efisien. ; CPMK1. Menjelaskan perkembangan teknologi IoT pada dunia global. CPMK2. Menjelaskan konsep-konsep dasar teknologi IoTCPMK3. Mengembangkan aplikasi berbasis IoT secara end-to-end. ; CPMK1. Mendeskripsikan latar belakang, rumusan masalah, dan tujuan proyek penelitian/pengembangan/eksperimen yang akan dilakukan serta membuat perencanaan pelaksanaan proyek. CPMK2. Melakukan review literatur yang komprehensif dan evaluasi yang kritis terkait dengan persoalan yang dikerjakan. CPMK3. Mendefinisikan, mengulas, dan menganalisis secara ilmiah, sistematis dan terperinci, terhadap sebuah persoalan computing yang dikerjakan.'], + ['Pendidikan Teknik Elektro - Hak dan kewajiban warga negara. (2) Pendidikan pendahuluan bela negara (3) Demokrasi Indonesia. (4) Hak asasi manusia. (5) Wawasan Nusantara dan identitas nasional Indonesia. (6) Ketahanan nasional Indonesia. serta (7) Politik dan strategi nasional Indonesia. ; makna pendidikan, landasan pendidikan, pendidikan sebagai ilmu, pendidikan sebagai sistem, teori belajar, karakteristik peserta didik dan pendidik serta pendidikan sepanjang hayat. Perkuliahan dilaksanakan melalui tatap muka langsung dan e-learning dengan berbagai pendekatan yang sesuai konteks materi dan potensi mahasiswa, antara lain: kontekstual, kooperatif, dan problem based learning yang mengarah pada student center learning dan active learning. Penilaian berbasis kompetensi melibatkan partisipasi aktif, dan komunikasi interaksi secara individu maupun kelompok. ; konsep dan hukum dasar kelistrikan, elemen-elemen rangkaian listrik, metode dan teorema analisis rangkaian sumber searah, hukum Ohm, hukum Kirchhoff, hukum/teorema lain yang terkait, kaidah hubungan rangkaian listrik, sifat komponen RLC, jenis dan penggunaan alat ukur, serta penerapannya. ; dasar-dasar elektronika analog, karakteristik komponen elektronika, rangkaian penyearah, rangkaian transistor sebagai saklar dan penguat, penguat operasional serta rangkaian pembangkit gelombang. ; aljabar, kalkulus dasar (limit, turunan, dan integral), bilangan kompleks, sistem persamaan linier, serta vektor dan sistem koordinat. ; konsep bilangan dasar, aljabar Boolean, gerbang-gerbang logika dasar, flip-flop, pencacah, register, addersubtractor, dekoder-enkoder, multiplekser-demultiplekser, ADC-DAC, dan pembangkit pulsa lonceng. ; terampil menggunakan peralatan kerja bangku dengan teliti ( pekerjaan membubut, mengikir, menyekrup, membuat lubang, mengefrais, menggerinda, menggergaji, mengelas, pembuatan lubang, pembuatan chasing peralatan elektronik) dan mempertimbangkan aspek K3. ; konsep dasar gambar teknik, menggambar dasar (garis dan bentuk), layout, penerapan aturan gambar teknik, simbol teknik listrik, gambar piktorial, dan gambar kelistrikan (instalasi, rangkaian kontrol, dan robotika), serta cara menginterpretasikan gambar, gambar hubungan macam-macam saklar, gambar instalasi penerangan, gambar instalasi tenaga, gambar rangkaian pengendali. ; algoritma pemrograman, dasar-dasar pemrograman, dapat menggunakan bahasa C++ dalam menyelesaikan permasalahan, dan membuat project berbasis pemrograman C++. ; Pendahuluan. (2) Bentuk-bentuk gejala jiwa dalam pendidikan. (3) Perbedaan individual. (4) Belajar dan pembelajaran. (5) Pengukuran dan penilaian hasil belajar. (6) Diagnostik kesulitan belajar. ; landasan dan tujuan Pendidikan Pancasila, Pancasila dalam konteks sejarah perjuangan bangsa Indonesia, Pancasila sebagai sistem filsafat, Pancasila sebagai etika politik dan ideologi nasional, Pancasila dalam konteks ketatanegaraan R. I, dan Pancasila sebagai paradigma kehidupan dalam bermasyarakat, berbangsa dan bernegara. ; konsep fisika dalam bidang teknik elektro. Materi meliputi dasar-dasar kelistrikan, teori kalor, termodinamika, mekanika fluida, kemagnetan, dan gelombang elektromagnetik. ; mempraktikkan hukum Ohm, hukum Kirchhoff, hukum/teorema lain yang terkait, kaidah hubungan rangkaian listrik, sifat komponen RLC, jenis dan penggunaan alat ukur, serta penerapannya. ; analisis rangkaian listrik DC dan AC. Materi mencakup karakteristik beban listrik resistif, induktif dan kapasitif, jenis rangkaian listrik, daya aktif, reaktif dan semu, faktor daya, dan kualitas daya listrik. Perkuliahan Rangkaian Listrik akan mengembangkan kompetensi mahasiswa tentang analisis rangkaian listrik, respons alami dan respons steady state, rangkaian tiga fasa, perbaikan faktor daya dan pengukuran besaran listrik tiga fasa, serta aplikasi rangkaian tiga fasa dalam sistem tenaga listrik. ; dasar-dasar elektronika analog, karakteristik komponen elektronika, rangkaian penyearah, rangkaian transistor sebagai saklar dan penguat, penguat operasional serta rangkaian pembangkit gelombang. Perkuliahan Praktik Elektronika bersifat membuktikan hitungan teori elektronika yang telah diperoleh di mata kuliah Elektronika, dan melatih keterampilan merakit komponen elektronika serta mengukur besaran listrik seperti tegangan, arus dan frekuensi maupun menghitung nilai penguatan tegangan. ; konsep dasar sistem kontrol berumpan balik, transformasi Laplace, pemodelan sistem fisik, analisis respon transien, teknik desain, kompensasi, komponen kendali analog maupun digital dan komponen aktuator yang meliputi valve, motor, solenoid, relay. ; konsep dasar, arsitektur, dan prinsip kerja mikroprosesor dan mikrokontroler yang digunakan dalam sistem elektronik dan otomasi. ; konsep dasar jaringan komputer, pengalamatan IP (IPv4 dan IPv6), subnetting, cara kerja routing, serta perangkat jaringan seperti router dan switch. ; diferensial dan integral untuk fungsi dengan dua (2) perubah bebas atau lebih, analisis vektor, persamaan diferensial biasa dan persamaan diferensial linier, serta dasar-dasar transformasi Laplace, yang akan diterapkan dalam bidang ilmu teknik elektro. ; istilah istilah teknik elektro, strategi memahami buku teks, membuat artikel ilmiah, membuat CV dan lamaran kerja, serta berkomunikasi dalam bahasa Inggris. ; landasan PTV, (2) perkembangan PTV, (3) peran PTV, (4) model penyelenggaraan PTV, (5) kebijakan dalam PTV. ; Konsep dan manajemen pendidikan. (2) Organisasi lembaga pendidikan. (3) Manajemen kurikulum. (4) Manajemen peserta didik. (5) Manajemen tenaga kependidikan. (6) Manajemen fasilitas pendidikan. (7) Manajemen pembiayaan pendidikan. (8) Manajemen hubungan lembaga pendidikan dengan masyarakat. (9) Ketatalaksanaan lembaga pendidikan. (10) Kepemimpinan dan supervisi pendidikan. ; konsep dasar elektronika daya, komponen elektronika daya, rangkaian konversi AC/DC, DC/DC, AC/AC, DC/AC dan rangkaian drive serta aplikasinya di dunia industri. ; kompetensi utuh (afektif, pengetahuan, dan lebih banyak pada keterampilan praktik) yang berkaitan dengan pengenalan bahan dan alat listrik, beban listrik RLC, pengenalan dan penggunaan berbagai alat pengukuran listrik baik DC dan AC, berbagai jenis rangkaian listrik DC dan AC, rangkaian seri, paralel, dan campuran, pengisian dan pengosongan induktor dan kapasitor, pengaruh frekuensi terhadap beban RLC seri dan paralel, resonansi, sambungan bintang dan segitiga, tes urutan fase, pengukuran daya 3 fase beban seimbang dan tidak seimbang, dan kualitas daya. ; mesin-mesin listrik DC, AC dan transformator. Materi mencakup jenis-jenis mesin listrik, karakteristik mesin listrik, rugi rugi daya, pengujian mesin listrik, aplikasi mesin listrik sebagai motor dan generator, pompa, kompresor, blower, kipas, konveyor dan penggerak peralatan industri. ; pemahaman karakteristik sistem tenaga listrik (arus kuat), termasuk distribusi daya, sistem proteksi, pembumian, cadangan daya, serta sistem pengendalian motor listrik. Selain itu, arus lemah dibahas dalam konteks sistem komunikasi, keamanan, dan otomasi, seperti CCTV, sistem alarm, data network, dan kontrol berbasis sensor. Mata kuliah ini juga mengeksplorasi regulasi teknis nasional dan internasional seperti PUIL, SNI, IEC, dan NEC sebagai acuan dalam perancangan dan evaluasi sistem instalasi. Perkembangan teknologi modern seperti smart system, Internet of Things (IoT), dan Building Automation System (BAS) diperkenalkan sebagai bagian dari transformasi teknologi kelistrikan terkini. ; konsep dasar sistem kontrol berumpan balik, transformasi Laplace, pemodelan sistem fisik, analisis respon transien, teknik desain, kompensasi, komponen kendali analog maupun digital dan komponen aktuator yang meliputi valve, motor, solenoid, relay. ; pemilihan material dan perlengkapan instalasi listrik, instalasi tata cahaya, system proteksi pada bangunan residensial, kendali motor listrik 1 fasa, system pentanahan dan system penyalur petir. ; merancang, menganalisis, dan mengimplementasikan sistem kendali pneumatik, elektropneumatik, serta sistem kendali berbasis Programmable Logic Controller (PLC) untuk menyelesaikan permasalahan kendali industri sederhana. ; menyusun karya tulis ilmiah. Materi mencakup kaidah-kaidah penulisan karya ilmiah, struktur kalimat, menyusun paragraf/alinea, koherensi alinea, kutipan, membuat artikel, anotasi, resensi, dan publikasi ilmiah serta berbagai bentuk karya tulis ilmiah, seperti membuat proposal kegiatan ilmiah (PKM), proposal penelitian, dan sebagainya. ; sosiologi dan antropologi pendidikan. ; kebijakan inklusi, pendekatan pembelajaran diferensiatif, identifikasi kebutuhan peserta didik, serta strategi kolaboratif dalam penyelenggaraan pendidikan inklusif. ; pengertian, dimensi, fungsi, dan peranan kurikulum. landasan pengembangan kurikulum. komponen-komponen pengembangan kurikulum. prinsip-prinsip pengembangan kurikulum. model pengembangan dan organisasi kurikulum. pendekatan, strategi, dan model pembelajaran kejuruan. ; perancangan, pembuatan, dan menguji kelayakan media pembelajaran berbasis teknologi informasi. ; pengertian, fungsi, dan jenis proteksi, serta relai proteksi untuk berbagai komponen seperti generator, transformator, saluran transmisi, distribusi, dan motor listrik. Mahasiswa akan mempelajari prinsip kerja relai arus lebih, jarak, diferensial, tegangan, daya, dan arah, serta penerapan proteksi yang sesuai dengan standar keselamatan dan keandalan sistem. ; teknik mentransmisikan dan mendistribusikan daya listrik dari pembangkit ke pemanfaat. Cakupan materi mata kuliah ini meliputi: pengantar teknik transmisi dan distribusi daya listrik, karakteristik listrik dari saluran transmisi, representasi saluran transmisi dan relasi arus dengan tegangan, konstanta-konstanta umum saluran transmisi, diagram lingkaran dan aliran daya pada saluran transmisi, kapasitas hantar arus dan korona, kompensasi pada saluran transmisi, serta perencanaan saluran udara tegangan tinggi. ; pemilihan material dan perlengkapan instalasi, sistem proteksi pada bangunan komersial dan industri, wiring diagram dan switchgear tegangan menengah. Mahasiswa akan mempelajari instalasi komersial dan industri mulai dari merancang, melalukan wiring, test and commisoning dan melakukan uji dfungsi dengan memperhatikan keselamatan dan standar yang berlaku. ; konsep dasar elektronika daya, komponen elektronika daya, rangkaian konversi AC/DC, DC/DC, AC/AC, DC/AC dan rangkaian drive serta aplikasinya di dunia industri. ; Percobaan (eksperimen) menguji Mesin Arus Searah yang terdiri atas Generator dan Motor arus searah, (b) Percobaan (eksperimen) menguji Mesin Arus Bolak-balik yang terdiri atas motor tidak serempak yaitu motor induksi 3 fasa rotor lilit, rotor sangkar, dan motor-motor satu fasa, serta mesin serempak yaitu alternator dan motor serempak, (c) Menguji Transformator 1 fasa. Dalam pelaksanaan percobaan dan pengujian dilakukan dengan langkah-langkah yang benar mulai dari starting, mengoperasikan mesin untuk mengambil data percobaan hingga menghentikan mesin. ; standar dan regulasi kelistrikan seperti PUIL, SNI, IEC, NEC, IEEE, serta teknik Perencanaan distribusi daya listrik, proteksi sistem, dan sistem cadangan (genset dan UPS). Selain itu, mata kuliah ini mencakup desain sistem penerangan, stop kontak, motor listrik, serta instalasi arus lemah (CCTV, MATV, dan jaringan komunikasi). Pada sistem MEP, mahasiswa akan memahami perencanaan HVAC, pemadam kebakaran, dan plumbing. Khusus untuk rumah sakit, fokus diberikan pada keandalan suplai daya, sistem tekanan udara, dan distribusi gas medis. Mahasiswa akan menggunakan perangkat lunak teknik seperti AutoCAD Electrical, ETAP, DIALux, dan Revit MEP. ; dasar sensor aktif dan pasif, perbandingan dan penilaian berbagai jenis teknologi sensor meliputi antara lain: sensor cahaya, induktif, kapasitif, gaung, radar, tenaga, tekanan, dan kecepatan. ; konsep dasar pembangunan berkelanjutan, integrasi prinsip keberlanjutan dalam kebijakan dan praktik pendidikan, serta peran individu dan institusi dalam menciptakan perubahan positif bagi lingkungan, sosial, dan ekonomi. ; Job Safety Analysis (JSA), pemahaman Hazards, konsep Zerosicks, Ergonomi Kerja. Pengaplikasian JSA akan membahas analisis hazard dan resiko yang ada di lingkungan kerja, Solusi K3 serta design tempat kerja yang aman dan sehat. ; konsep kewirausahaan, karakteristik dunia usaha, kiat-kiat membangun usaha, technopreneurship, analisis kelayakan usaha, manajemen bisnis, dan diversifikasi usaha. ; karakteristik pembelajaran vokasional, teori belajar yang mendasari, serta penerapan model seperti pembelajaran berbasis proyek, pembelajaran berbasis masalah, dan teaching factory. ; teknik dan konsep evaluasi belajar, pengembangan kriteria dalam penilaian, perencanaan evaluasi, teknik pemeriksaan, pemberian skor, pengolahan hasil belajar, teknik penentuan nilai akhir, penyusunan rangking, dan pembuatan profil prestasi belajar. ; statistika deskriptif, statistika inferensi, statistika industri, dan aplikasi statistika dalam bidang pendidikan teknik elektro. ; prinsip kerja, analisis kinerja, serta perancangan sistem pembangkit tenaga listrik, baik berbasis energi konvensional maupun energi terbarukan. Cakupan materi meliputi pengenalan berbagai jenis pembangkit, prinsip kerja masing masing sistem, analisis efisiensi dan kinerja termal, serta prinsip interkoneksi dan integrasi pembangkit ke jaringan listrik nasional (on-grid dan off-grid). Mahasiswa juga dilatih untuk merancang sistem pembangkit skala kecil (off-grid/hybrid) yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat dengan memperhatikan aspek efisiensi, keselamatan kerja, dan kelestarian lingkungan. ; mengoperasikan berbagai perangkat proteksi, seperti Relai Arus Lebih, Relai Diferensial, Relai Tegangan, dan Pemutus Tenaga. Mahasiswa juga akan mempelajari proteksi pada komponen penting dalam sistem tenaga listrik, seperti proteksi di gardu induk, transformator, jaringan transmisi dan distribusi, motor, serta proteksi gedung. ; pemeliharaan dan perbaikan instalasi listrik residensial dan industri, pendingin dan tata udara, pemanas dan peralatan mesin listrik, serta penyusunan pelaporan dan rekomendasi hasil kegiatan pemeriksaan dan pengujian. ; teori, konsep, dan prinsip-prinsip konservasi energi dalam sistem kelistrikan, serta penerapannya di sektor bangunan gedung dan industri. Mahasiswa akan mempelajari siklus manajemen energi secara sistematis, mulai dari audit energi, analisis konsumsi, hingga perencanaan strategi penghematan energi yang efektif dan berkelanjutan. Selain itu, mahasiswa diajak untuk memahami isu-isu global terkait kebijakan energi dan peran strategis konservasi energi dalam pembangunan berkelanjutan. ; pengenalan SCADA, Komponen-komponen SCADA, Software SCADA, Praktik Instalasi Software SCADA, Praktik membuat proyek SCADA dengan Software IWS 8. 0 Student Version, Praktik Projek Simulasi Pengisian Tabung, Praktik Pembuatan Alarm dengan IWS, Praktik Komunikasi IWS ke Database, Praktik Manajemen Basis Data dengan IWS Praktik Komunikasi Data IWS dengan Mikrokontroller, Praktik Komunikasi Data Sensor, Mikrokontroller dan IWS, Praktik Studi Kasus sistem SCADA sederhana yang terhubung dengan Hardware Mikrokontroller. ; teori, konsep, dan penerapan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk menganalisis dan menyelesaikan berbagai permasalahan dalam sistem tenaga listrik. Mahasiswa akan mempelajari dasar-dasar pemrograman AI, serta menerapkannya dalam konteks dinamika dan kestabilan sistem tenaga listrik, seperti pengaturan beban, pendeteksian gangguan, dan optimasi sistem distribusi. Pembelajaran dirancang untuk menumbuhkan kemampuan berpikir analitis, kreatif, dan inovatif dalam menggunakan AI sebagai alat bantu teknis dan strategis. ; prinsip-prinsip dasar AI seperti representasi pengetahuan, pencarian heuristik, logika fuzzy, sistem pakar, serta pengenalan pembelajaran mesin (machine learning). Dalam perkuliahan ini, mahasiswa juga akan diperkenalkan pada bahasa pemrograman dan perangkat lunak pendukung pengembangan sistem cerdas yang relevan dengan dunia teknik dan pendidikan. Melalui kombinasi teori dan praktik, mahasiswa diharapkan mampu merancang solusi berbasis AI untuk permasalahan sederhana di bidang teknik elektro maupun pembelajaran teknik. Mata kuliah ini juga membekali mahasiswa dengan wawasan kritis mengenai dampak sosial dan etika dari penggunaan AI, serta keterampilan untuk mengintegrasikan teknologi AI dalam strategi pembelajaran yang inovatif dan adaptif. ; dasar-dasar robotik, pemodelan, simulasi, perakitan, dan pemrograman robot. ; Mahasiswa akan terlibat dalam proyek-proyek praktis di mana mereka akan bekerja secara tim untuk mengidentifikasi permasalahan yang ada di masyarakat atau industri yang dapat diselesaikan melalui sistem otomasi. Mahasiswa akan melakukan riset, analisis, dan perancangan konsep sistem otomasi industri yang inovatif. Selama kegiatan lapangan, mahasiswa akan mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan yang telah dipelajari dalam merancang dan memproduksi prototipe sistem otomasi industri. Selain itu, mahasiswa juga mempresentasikan hasil kerja kepada tim pengajar. Melalui mata kuliah ini, diharapkan mahasiswa akan mengembangkan keterampilan teknis yang kuat dalam perencanaan sistem otomasi industri dan kemampuan untuk beradaptasi dengan situasi dunia nyata. Mata kuliah ini juga memberikan kesempatan bagi mahasiswa untuk mengembangkan kemampuan tim, kreativitas, serta pemecahan masalah secara efektif. ; kesehatan jasmani dan olahraga atau permainan. ; jenis-jenis penelitian, tahap-tahap penelitian, masalah penelitian, pemilihan topik/judul, identifikasi variabel penelitian, penyusunan kajian pustaka dan perumusan hipotesis penelitian, populasi dan sampel, metode dan alat pengumpulan data, analisis data, interpretasi hasil analisis data, pembahasan hasil penelitian, dan laporan penelitian. Output dari mata kuliah ini adalah proposal tugas akhir skripsi mahasiswa. ; konsep, prinsip, dan penerapan teknologi ramah lingkungan (green technology) dalam konteks pendidikan vokasional teknik elektro. Mahasiswa akan memahami peran teknologi dalam pelestarian lingkungan, efisiensi energi, pemanfaatan energi terbarukan, dan pengelolaan limbah. ; pemahaman terhadap keterampilan dasar mengajar, penyusunan Modul Ajar, praktik keterampilan dasar mengajar terbatas, praktik keterampilan dasar mengajar terpadu, pada pembelajaran kelas teori, pembelajaran kelas praktik di laboratorium, dan pembelajaran kelas di bengkel. ; pengenalan komponen, pengukuran parameter kelistrikan, analisis kinerja, serta perawatan sistem pembangkit tenaga listrik konvensional dan energi terbarukan. Mahasiswa akan mempraktikkan teknik-teknik pengukuran kelistrikan secara aman, menganalisis performa teknis dan efisiensi sistem pembangkit berdasarkan hasil pengukuran, serta melaksanakan perawatan dan inspeksi visual pada sistem pembangkit kecil atau modul simulasi. ; pendekatan bimbingan karir, landasan bimbingan karir, strategi dan teknik membangun karir, sumber informasi pekerjaan, pemilihan pekerjaan dan pengembangan karier, teknik konseling, penempatan kerja, organisasi-administrasi-evaluasi bimbingan vokasional, administrasi lamaran pekerjaan, dan pengembangan karir bagi peserta berkebutuhan khusus. ; manajemen dan organisasi, perkembangan teori manajemen, sistem pengambilan keputusan, peran manajemen dalam industri, manajemen operasi dan produksi, strategi respon sistem produksi terhadap konsumen, perancangan tata cara kerja dan ergonomi, manajemen kualitas, manajemen sumber daya manusia, manajemen sistem informasi, manajemen bisnis digital dan strategi bisnis era digital. Setelah menyelesaikan kuliah ini diharapkan mahasiswa mampu menguasai, menerapkan dan mengembangkan teori, prinsip-prinsip dan aplikasi manajemen dalam pekerjaan bidang teknik. ; pemahaman menyeluruh tentang prinsip, teknologi, dan aplikasi pemanfaatan energi listrik yang terus berkembang dalam konteks residensial, komersial, dan industri. Ruang lingkupnya mencerminkan transformasi teknologi kelistrikan, mulai dari distribusi tenaga, sistem HVAC, pencahayaan hemat energi, hingga integrasi energi terbarukan. Mahasiswa akan menguasai pengendalian motor listrik, sistem otomasi berbasis PLC dan SCADA, serta manajemen daya yang efisien. Dibahas pula aspek strategis seperti perencanaan sumber daya, kebijakan tarif, hingga dinamika deregulasi sektor kelistrikan. Proses pembelajaran menggunakan pendekatan praktik aplikatif, diskusi analisis studi kasus, dan simulasi sistem kelistrikan terkini. ; teori, konsep, dan standar internasional yang berkaitan dengan kualitas daya dalam sistem distribusi tenaga listrik. Mahasiswa akan mempelajari berbagai fenomena kualitas daya, seperti tegangan harmonik, tegangan turun (sag), lonjakan (surge), ketidakseimbangan fasa, dan gangguan lainnya baik dalam kondisi steady state maupun transien. Selain pemahaman teoretis, mahasiswa akan dilatih untuk melakukan simulasi kualitas daya listrik dengan menggunakan perangkat lunak simulasi untuk menganalisis sistem distribusi dalam kondisi simetris maupun tak simetris. ; konsep dasar SMF, integrasi sistem kontrol, pemrograman PLC, serta sistem sensor dan aktuator yang diaplikasikan secara langsung melalui praktik menggunakan MPS-500 Station. Melalui pendekatan teori dan praktik, mahasiswa tidak hanya menguasai aspek teknis sistem produksi otomatis, tetapi juga mampu merancang skenario pembelajaran praktik yang relevan untuk lingkungan vokasional. ; g konsep Internet of Things (IoT) dan aplikasinya. Perkuliahan di awali dengan penjelasan tentang Revolusi Industri 4. 0, histori dan karakteristik dari setiap tahap revolusi industry, pilar-pilar revolusi industry 4. 0. Dilanjutkan dengan konsep dasar dari internet of things. penjelasan tentang karakteristik system yang menggunakan IoT. Contoh penerapan konsep IoT di berbagai bidang seperti di system ketenagalistrikan, renewable energy, mesin-mesin industry, kesehatan, pendidikan. Arsitektur IoT, layer sensor atau perception, layer network, layer middleware, layer aplikasi, IoT Framework. Penjelasan tentang protocol Hypertext Transport Protocol (HTTP), Application Programming Interface (API) dan contoh implementasinya menggunakan http server yang popular (thingspeak) atau private http server yang dikembangkan sendiri. Penjelasan tentang protocol Message Queuing Telemetri Transport (MQTT) dan contoh implementasinya menggunakan MQTT broker yang popular (Adafruit) atau private MQTT Broker yang dikembangkan sendiri (iotku. org). Penggunaan ESP32 mikrokontroller sebagai tools untuk praktik sederhana implementasi konsep IoT baik yang berbasis protocol HTTP maupun MQTT. Pengenalan big data dan aplikasi data science. ; keterampilan dalam mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasi data menggunakan pendekatan ilmiah dan alat teknologi. Mahasiswa akan mempelajari teknik analisis data dalam konteks industri dan pendidikan teknik elektro dengan mempertimbangkan etika profesional, prinsip manajerial, serta aspek keselamatan dan keberlanjutan sistem berbasis data. ; membekali mahasiswa dengan pemahaman dan keterampilan dasar dalam merancang dan mengembangkan usaha di bidang pendidikan teknik (edutechnopreneurship) yang berlandaskan etika profesional, nilai moral, ketuhanan, dan tanggung jawab. Mahasiswa dilatih untuk menerapkan kepemimpinan, kedisiplinan kerja sesuai standar industri, serta bekerja secara mandiri dan bertanggung jawab. Mata kuliah ini juga mengintegrasikan konsep dasar sains dan teknik elektro dalam perancangan produk atau layanan usaha dengan mempertimbangkan efisiensi, keselamatan, kesehatan kerja, dan kelestarian lingkungan. ; membekali mahasiswa dengan konsep, prinsip, dan penerapan rekayasa teknologi untuk menyelesaikan permasalahan teknik dan pengembangan sistem berbasis teknologi di lingkungan industri dan pendidikan vokasional. Mahasiswa akan mengembangkan kemampuan dalam merancang solusi teknis yang efisien, menerapkan prinsip ilmiah, serta mempertimbangkan aspek keselamatan dan keberlanjutan. ; konsep, ruang lingkup, serta peran teknologi kependidikan dalam meningkatkan kualitas pembelajaran teknik elektro. Mahasiswa akan mempelajari berbagai jenis teknologi dan media pembelajaran, baik konvensional maupun digital, serta strategi implementasinya dalam konteks pendidikan vokasional. ; prinsip-prinsip manajemen dan kepemimpinan yang relevan dengan konteks pendidikan teknik elektro dan dunia industri. Mahasiswa akan mempelajari teori-teori kepemimpinan, pengembangan jejaring profesional, serta penerapan budaya kerja industri dan pendidikan vokasional. Fokus pembelajaran juga mencakup pengembangan sikap kepemimpinan yang etis, komunikatif, disiplin, dan kolaboratif dalam menyelesaikan masalah serta dalam mengelola kegiatan pendidikan, pelatihan, dan proyek-proyek teknik elektro secara efektif. ; arsitektur sistem otomasi industri, serta komponen utama seperti sensor, aktuator, dan pengendali logika terprogram (PLC). Pembelajaran difokuskan pada pengoperasian dan pemrograman sistem otomasi berbasis PLC untuk mengendalikan aktuator pneumatik, baik tipe single acting maupun double acting cylinder. Mahasiswa juga akan mengembangkan program kendali dengan fungsi standar industri seperti START-STOP, RESET, AUTO-MANUAL, dan EMERGENSI. ; prinsip dasar ketenagalistrikan serta pengenalan teknologi energi terbarukan dalam konteks sistem tenaga yang berkelanjutan. Mahasiswa akan mempelajari sistem pembangkitan, transmisi, dan distribusi tenaga listrik, serta menganalisis parameter penting seperti daya, efisiensi, faktor daya, dan rugi-rugi energi. Selain itu, mahasiswa dilatih untuk merancang sistem tenaga listrik skala kecil atau hybrid berbasis energi terbarukan, seperti pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) atau tenaga bayu (PLTB), dengan mempertimbangkan aspek keselamatan kerja, efisiensi energi, dan kelestarian lingkungan. ; proses belajar mengajar di kelas dan manajemen kegiatan pendidikan di sekolah. Penilian ditinjau dari kemampuan mahasiswa dalam mempersiapkan pembelajaran, melaksanakan proses pembelajran, dan melakukan penilaian terhadap peserta didik di sekolah. ; mengaplikasikan dan mengembangkan kompetensi melalui pembelajaran langsung di tempat kerja (experiential learning), agar mendapatkan hardskills (keterampilan, complex problem solving, analytical skills, dsb. ), maupun soft skills (etika profesi/kerja, komunikasi, kerjasama, dsb. ) serta wawasan kewirausahaan. Melalui pengalaman langsung (hands on experience) oleh mahasiswa, diharapkan dapat meningkatkan wawasan, pengalaman dan kompetensi mahasiswa yang relevan dengan kebutuhan dunia kerja. Materi pembelajaran mata kuliah PKL/PI/Magang mencakup prosedur dan sistem administrasi pelaksanaan PKL, PI, dan Magang. penyusunan proposal kegiatan dan merancang matrik rencana kegiatan PKL, PI dan Magang. materi budaya kerja industri/organisasi yang dijadikan tempat PKL, PI, dan Magang. kemampuan beradaptasi dengan budaya kerja industri antara lain disiplin kerja, sikap kerja, kreatifitas, dan lain-lain sesuai tuntutan industri. pengalaman jenis pekerjaan yang berkaitan dengan aspek manajerial dan bisnis di industri tempat PKL, PI dan Magang. pengembangan kompetensi dan kontribusi pada industri tempat PKL, PI, dan Magang dengan menerapkan prosedur mutu. dan penyusunan laporan kegiatan dengan baik sesuai dengan hasil kegiatan PKL, PI dan Magang. Strategi pembelajaran dilaksanakan dalam beberapa tahapan dan metode, dimulai dari Pembekalan, Pelaksanaan PKL/PI/Magang di Mitra, Evaluasi dan Asesmen serta Pelaporan. Evaluasi dan asesmen pembelajaran melibatkan 2 pihak, yaitu Dosen Pembimbing Lapangan (DPL) dan Pembimbing/Mentor dari Mitra. Evaluasi mencakup evaluasi program, mulai dari context, input, process, product dan outcome. Sedangkan asesmen pembelajaran meliputi disiplin kerja, sikap Kerja, kreativitas, kualitas pekerjaan, pengetahuan, keterampilan, dan kepribadian. ; KKN adalah mata kuliah lapangan yang mengembangkan soft skill mahasiswa dalam hal hidup bermasyarakat, berorganisasi, berhubungan dengan orang/organisasi lain, mengelola sumber daya, mengelola perbedaan, membangun empati dan kepedulian terhadap masyarakat, merumuskan rencana dan melaksanakan kegiatan dalam kelompok maupun mandiri, untuk memberdayakan masyarakat dalam rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pemberdayaan dalam hal ini dipandang sebagai proses pendidikan, pembelajaran, bimbingan, dan pendampingan kepada masyarakat untuk mengelola potensi yang dimiliki, mengurai persoalan, dan menemukan ide-ide baru dalam rangka meningkatkan kapasitas dan kapabilitas masyarakat untuk meningkatkan kesejahteraan hidup. ; analisis permasalahan dari suatu kondisi (latar belakang masalah), identifikasi masalah, batasan masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian. Kemudian dilanjutkan dengan kajian pustaka, kajian penelitian yang relevan, membuat kerangka berpikir pemecahan masalah, dan mengusulkan penyelesaian masalah yang bersifat sementara (hipotesis) atau mengajukan pertanyaan penelitian yang lebih rinci. Setelah itu dilanjutkan dengan pemilihan metode penelitian, populasi dan sampel penelitian, instrumen pengumpul data, dan teknik analisis data yang sesuai dengan rumusan masalah yang ada. Jika instrumen penelitian sudah siap, mahasiswa dapat melaksanakan penelitian, menganalisis data, memaknai hasil analisis data, membuat kesimpulan, dan melaporkan hasil penelitian dalam bentuk Tugas Akhir Skripsi. Tugas Akhir Skripsi disusun sesuai aturan penulisan yang benar dan bebas dari plagiasi.', "Teknologi Informasi - PART 0: MOTIVATION Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Variables Functions Declarations and Definitions Header files Scope Function call and return Order of evaluations Namespaces Classes User-defined types Classes and members Interface and implementation Evolving a class Enumerations Operator Overloading Class Interfaces PART II: INPUT AND OUTPUT Input and Output Stream Input and Output The I/O stream model Files Opening a file Reading and writing a file I/O error handling Reading a single value User-defined output & input operators A standard input loop Reading a structured file Customizing Input and Output Regularity and irregularity Output formatting File opening and positioning String streams Line-oriended input Character classification Using nonstrandard separator Testing Introduction to Testing Testing Procedure Design for testing Debugging Performance. ; Logic & Proof Propositional Logic Application of Propositional Logic Propositional Equivalence Predicate & Quantifier Rules of Inference Mathematical Proof Direct Proof Contrapositive Proof Proof by Contradiction Proof Involving Sets )* Set, Function and Sequence Sets Sets Operation Functions Sequence & Summation )* Relation Relations Property of Relations Representing Relations Equivalence Relations Partial Ordering Number Theory )* Divisibility & Modular Arithmetic Integer Representation Primes & GCD Congruencies Application of Congruencies Intro to Cryptography Induction Mathematical Induction Strong Induction and Well-Ordering Counting Basic Counting Pigeonhole Principle Permutation & Combinatory Binomial Coefficient Graph Theory Graphs and Graph Model Graph Terminology Special Type of Graphs Representing Graphs Graph Isomorphism Connectivity Euler and Hamilton Path Shortest Path Planar Graph Graph Colouring Tree Introduction to Trees Application of Trees Tree Traversal Spanning Trees Minimum Spanning Tree. ; Introduction to Vectors and Matrices Vectors and Linear combination Lengths, dot products, and cross products Matrices Simultaneous Linear Equations Linear Equations Linear Equations Concept and Matrix Equations Elimination Concept Elimination in Matrix Language Gauss Elimination Gauss Elimination with Permutation Matrix Operation Inverse Matrices Gauss Jordan Elimination Singular Matrices dan Matrix Invertibility LU Factorization Transpose and Permutation Vectors Space, Column Space, and Subspace Null Space (Solution to Ax=0) Vector Spaces and Subspaces Pivot Concept Reduced Row Echelon Form Four Fundamental Subspaces Complete Solution to Ax=b Orthogonality Orthogonality, Orthogonal Vectors, and Orthogonal Subspaces Projections Least square. ; Derivatives Derivatives, slope, velocity, rate of change Limits, continuity, Trigonometric limits Derivatives of products, quotients, sine, cosine Chain rule, Higher derivatives Implicit differentiation, inverses Exponential and log, Logarithmic differentiation. hyperbolic functions Applications of Differentiation Linear and quadratic approximations Curve sketching Max-min problems Related rates Newton's method and other applications Mean value theorem, Inequalities Differentials, antiderivatives Differential equations, separation of variables Integration Definite integrals First fundamental theorem of calculus Second fundamental theorem Applications to logarithms and geometry Volumes by disks and shells Work, average value, probability Numerical integration Techniques of Integration Trigonometric integrals and substitution Integration by inverse substitution. completing the square Partial fractions Integration by parts, reduction formulae Parametric equations, arclength, surface area Polar coordinates. area in polar coordinates Indeterminate forms - L'Hôspital's rule Improper integrals Infinite series and convergence tests Taylor's series. ; Unit, Physical Quantities and Vector Standards and Units Physical Dimension and Unit Consistency Uncertainty and Significant Figures Vector Operation Linear and Circular Motion D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Free Falling Bodies D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Projectile Motion Uniform and Non-uniform Circular Motion Forces and Newton's Laws of Motion Newton's Laws and their Applications Free Body Diagram Frictional and Resistive Forces Newton's Second Law and Circular Motion Work and Energy Work Kinetic and Potential Energy Energy Conservation Power Momentum, Impulse and Collision Momentum and Impulse Conservation of Momentum and Collision Center of Mass Continuous Mass Transfer (Rocket Propulsion) Rotation of Rigid Bodies Rotational Kinematics Rotational Kinetic Energy and Moment of Inertia Torque and Angular Acceleration Rolling Motion - Combined Rotational and Translational Motion Angular Momentum and Conservation of Angular Momentum Gyroscopes and Precession Equilibrium and Elasticity Center of Gravity Equilibrium and Stability Elasticity - Hooke's Law. ; Vectors and matrices Vectors Dot product Determinants. cross product Matrices. inverse matrices Square systems. equations of planes Parametric equations for lines and curves Velocity, acceleration Kepler's second law Partial derivatives Level curves. partial derivatives. tangent plane approximation Max-min problems. least squares Second derivative test. boundaries and infinity Differentials. chain rule Gradient. directional derivative. tangent plane Lagrange multipliers Non-independent variables Partial differential equations. review Double integrals and line integrals in the plane Double integrals Double integrals in polar coordinates. applications Change of variables Vector fields and line integrals in the plane Path independence and conservative fields Gradient fields and potential functions Green's theorem Flux. normal form of Green's theorem Simply connected regions. review Triple integrals and surface integrals in 3-space Triple integrals in rectangular and cylindrical coordinates Spherical coordinates. surface area Vector fields in 3D. surface integrals and flux Divergence theorem Divergence theorem (cont. ): applications and proof Line integrals in space, curl, exactness and potentials Stokes' theorem Stokes' theorem (cont. ). review Topological considerations Maxwell's equations. ; Gravity Newton's Law of Gravity Weight and Gravitational Potential energy Satellite Motion Kepler's Laws and the Motion of Planets Periodic Motion Simple Harmonic Motion Pendulum and Spring-Mass System Forced Oscillation and Resonance Fluid Mechanics Hydrostatic and Pascal's Principle Buoyancy and Archimedes' Principle Bernoulli's Equation Viscosity, Turbulence, and Magnus Effect Waves and Sound Wave and its Properties Mathematical Description of Wave Sound Wave Superposition and Interference Standing Wave Doppler Effect Heat and Temperature Temperature and Thermometer Thermal Equilibrium Thermal Expansion Quantity of Heat and Calorimetry Thermal Properties of Matter Molecular Properties of Matter Kinetic-Molecular Model of an Ideal Gas Heat Capacity Molecular Speeds The Law of Thermodynamics The First Law of Thermodynamics The Second Law of Thermodynamics. ; Introduction to GCC Operator and Data Types Selection Structure Repetition Structure Pointer & Array I/O Function Modular programming Final projects. ; Pengantar Bilangan Kompleks beserta Operasi-Operasi Dasar Penjumlahan Pengurangan Konjugasi Triangle Inequality Akar Bilangan Kompleks Area dalam Bidang Kompleks Fungsi Analitik Fungsi dan Pemetaan Teorema Limit Kontinuitas Turunan dan Differensial Peubah Kompleks Kondisi-Kondisi dalam Operasi Differensial Persamaan Cauchy Riemann Koordinat Polar Fungsi Analitik Fungsi Harmonik Fungsi Elementer Fungsi Eksponensial Fungsi Logaritma Fungsi Trigonometrik Fungsi Hiperbolik Integral Kompleks Definite Integral Kontur dan Integral Kontur Branch Cuts Anti Derivatives Theorema Cauchy-Goursat Connected-Domains Formula Integral Cauchy Deret Barisan, Deret dan Konvergensinya Deret Taylor Deret Laurent Konvergensi Deret Pangkat Kontinuitas Deret Pangkat Integrasi dan Differensiasi Deret Pangkat Perkalian dan Pembagian Deret Pangkat Teorema Residu Residu Teorema Residu Cauchy Residues at Poles Zeros of Analytic Functions Zeros and Poles Pengantar Isyarat. Isyarat Diskret dan Isyarat Kontinu Isyarat Impuls Satuan dan Undak Satuan Variabel bebas dan Transformasinya Isyarat Periodik Isyarat Ganjil dan Genap Deret Fourier untuk Isyarat Kontinu Pengantar Deret Fourier dan Isyarat Periodik Dekomposisi Isyarat Periodik dalam Basis Fungsi Sinusoidal Dekomposisi Isyarat Periodik alam Basis Fungsi Complex Exponential Kondisi Dirichlet Sifat-Sifat Deret Fourier Transformasi Fourier untuk Isyarat Kontinu Transformasi Fourier untuk Isyarat Aperiodik Transformasi Fourier untuk Isyarat Periodik Kondisi untuk Transformasi Fourier Sifat-Sifat Transformasi Fourier (tidak termasuk perkalian dan konvolusi). ; Electric Charge and Force Electric Charge Coulomb's Law Superposition Principle Electric Field and Gauss's Law Electric Field and Force Electric Dipole Continuous Charge Distribution and its Electric Field Electric Flux Gauss's Law Electric Potential Electric Potential Energy and Electric Potential Equipotential Conductors - Electrostatic Shielding Capacitance and Dielectric Capacitance - Basic Concept Energy Storage in Capacitor Dielectric - Electric Field and Capacitance Capacitors in Series and Parallel Current and Resistance Electric Current and Current Density Ohm's Law Resistivity, Conductivity and Resistance Resistor in Series and Parallel Energy and Power in Electric Circuit DC Circuit Electromotive Force Kirchhoff's Laws Application of Kirchhoff's Laws Electrical Measuring Instrument RC Circuits - Charging and Discharging Magnetic Field and Force Magnetic Field Magnetic Force Motion of Charged Particles in Magnetic Field Mass Spectrometer Magnetic Force on Current-Carrying Conductor Magnetic Dipole and Torque on Current Loop DC Motor and Hall Effect Source of Magnetic Field Biot-Savart's Law Magnetic Field of Straight Current-Carrying Conductor Force between Parallel Conductors Magnetic Field of a Circular-Current Loop Ampere's Law Magnetic Field of a Solenoid Electromagnetic Induction Induction Experiment Faraday's Law Lenz's Law Motional Electromotive Force Eddy Current Maxwell's Equations Inductance Mutual Inductance and Self Inductance Magnetic Field energy and Energy Stored in Inductor RL, LC and RLC Circuits Alternating Current Phasors Resistance and Reactance RLC Series Circuits Power in AC Circuits Resonance in AC Circuits. ; Determinants The properties of determinant Permutation and cofactors Cramer's rule, inverse, and volumes Eigenvalues and Eigenvectors Eigenvalue problem Eigenvalue decomposition and diagonalization Eigenvalue and eigenvectors for solving systems of differential equations Symmetric matrices Diagonalization of symmetric matrices Positive definite matrices Symmetric matrices in optimization Singular value decomposition (SVD) SVD motivation SVD problem Geometry of SVD SVD for symmetric matrices Linear transformations The idea of linear transformation Linear transformations in matrix language Finding good basis Complex vectors and matrices Complex number Hermitian and unitary. ; First-order differential equations Natural growth, separable equations Direction fields, existence and uniqueness of solutions Numerical methods Linear equations, models Solution of linear equations, integrating factors Complex numbers, roots of unity Complex exponentials. sinusoidal functions Linear system response to exponential and sinusoidal input. gain, phase lag Autonomous equations. the phase line, stability Linear vs. nonlinear Second-order linear equations Modes and the characteristic polynomial Good vibrations, damping conditions Exponential response formula, spring drive Complex gain, dashpot drive Operators, undetermined coefficients, resonance Frequency response LTI systems, superposition, RLC circuits. Engineering applications Fourier series Fourier series Operations on Fourier series Periodic solutions. resonance Step function and delta function Step response, impulse response Convolution Laplace transform: basic properties Application to ODEs Second order equations. completing the squares The pole diagram The Transfer function and frequency response First order systems Linear systems and matrices Eigenvalues, eigenvectors Complex or repeated eigenvalues Qualitative behaviour of linear systems. phase plane Normal modes and the matrix exponential Nonlinear systems Linearization near equilibria. the nonlinear pendulum Limitations of the linear: limit cycles and chaos. ; Introduction to Probability and Statistic Introduction to Descriptive Statistic and Inferential Statistics Introduction to Sampling Process Sample Mean and Sample Median Variability Measure Continuous and Discrete Data Data Representation Probability Theory Sample Space Event and Set Theory Counting Sample Points (Tree Diagram, Permutation, Combination). Probability of Events Additive Rule Conditional Probability, Product Rule, and Independence Bayes Rule Concept of Random Variables: Discrete Random Variables Definition and Concept of Random Variable Probability Distribution Function (Probability Mass Function) Cumulative Distribution Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Discrete Random Variables Bernoulli Distribution Discrete Uniform Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution and Poisson Process' Optional: Geometry, Hypergeometry, Negative Binomial, Multinomial Distribution Probability Model of Derived Random Variables Concept of Random Variables: Continuous Random Variables Introduction to Continuous Random Variables Cumulative Distribution Function Probability Density Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Continuous Random Variables Continuous Uniform Distribution Normal (Gaussian Distribution) Chi Square Distribution Optional: Exponential Distribution Probability Model of Derived Random Variables A Pair of Random Variables Joint Cumulative Distribution Function Joint Probability Mass Function Marginal Probability Mass Function Conditional Probability Mass Function Joint Probability Density Function Marginal Probability Density Function Conditional Probability Density Function Statistical Independence Covariance and Correlation Random Vectors (Multiple Random Variables) Distribution Model for N Random Variables Statistical Independence N Random Variables with Identical Distribution Expected Values, Correlation Matrices and Covariance Matrices Linear Combination of Random Variables Probability Distribution Model of Linear Combination of Multiple Random Variables Combination of Identical Random Variables Combination of Independent Random Variables Central Limit Theorem. ; Fundamentals Basic Programming Model Data Abstraction Bags, Queues, and Stacks Analysis of Algorithms Sorting Elementary Sorts Mergesort Quicksort Priority Queues Application of Sorting Searching Sequential and Binary Search Binary Search Trees Balanced Search Trees Hash Tables Application of Searching Strings String Sorts Tries Substring Search Regular Expression Data Compression. ; Sampling Distribution Random Sampling (Review on the concept of Population and Samples) The Concept of Statistics as Function of Random Variables Introduction of Sample Mean and Sample Variance as an Example of Statistics The Concept of Sampling Distribution Probability Distribution Model of Sample Mean and its relationship to Central Limit Theorem Relationship between Theoretical Mean, Population Mean, and Sample Mean Probability Distribution Model of Difference of Two Sample Means Probability Distribution Model of Sample Variance and Discussion on Chi-Square Distribution t-Distribution F-Distribution Estimation Theory Introduction to Concept of Inferensial Statistics Point Estimate and Unbiased Estimator Variance of Point Estimator Introduction to the Concept of Interval Estimate The Estimation of Mean of the Population based on Sample (Single Sample) Error on Point Estimate Prediction Intervals Estimation of the Difference between mean of two Population based on sample (Two Samples) Estimation of Proportion based on Single Sample Estimation of the Difference between Two Proportions based on Two Samples. Estimation of the Variance of Population based on Sample (Single Sample) Estimation of the ratio of two Variance of two population based on Samples (Two Samples) Hypotheses Testing Introduction to the concept of Hypotheses Testing a Statistical Hypotheses: Null Hypothesis and Alternative Hypothesis Error in Hypotheses Testing One Tailed Test and Two Tailed Test The use of P-Values for Decision Making in Testing Hypotheses Hypotheses Testing Concerning Mean of One Population Hypotheses Testing Concering Mean of Two Population Size of samples in Hypotheses Testing on Mean Hypotheses Testing concerning Single Proportion Hypotheses Testing concerning Two Proportion Hypotheses Testing concerning Variance Simple Linear Regression and Correlation Introduction to Linear Regression Model Line Fitting Model Least Square Method Properties of Least Squares Estimation Method Inference Concerning the Regression Coefficients Prediction Analysis of Variance Approach to evaluate quality of linear regression estimate Correlation Multiple Linear Regression Model and Non Linear Regression Model Introduction Estimation of Regression Coefficients Linear Regression Model in Matrix Notation (Related to Least Square Approach in Linear Algebra) Properties of Least Squares Estimation Method (represented in matrix notation). Inferences in Multiple Linear Regression Choice of a Fitted Model through Hypotheses Testing Categorical or Indicator Variables Model Selection and Model Checking Cross Validation Analysis of Variance (ANOVA) Technique. ; Basic Tools of Numerical Analysis Systems of Linear Algebraic Equations Eigenproblems Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Numerical Differentiation and Difference Formulas Numerical Integration Systems of Linear Algebraic Equations Introduction Properties of Matrices and Determinants Direct Elimination Methods LU Factorization Tridiagonal Systems of Equations Pitfalls of Elimination Methods Iterative Methods Eigenproblems Introduction Mathematical Characteristics of Eigenproblems The Power Method The Direct Method The QR Method Eigenvectors Other Methods Nonlinear Equations Introduction General Features of Root Finding Closed Domain (Bracketing) Methods Open Domain Methods Polynomials Pitfalls of Root Finding Methods and Other Methods of Root Finding Systems of Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Introduction Properties of Polynomials Direct Fit Polynomials Lagrange Polynomials Divided Difference Tables and Divided Difference Polynomials Difference Tables and Difference Polynomials Inverse Interpolation Multivariate Approximation Cubic Splines Least Squares Approximation Numerical Differentiation and Difference Formulas Introduction Unequally Spaced Data Equally Spaced Data Taylor Series Approach Difference Formulas Error Estimation and Extrapolation Numerical Integration Introduction Direct Fit Polynomials Newton-Cotes Formulas Extrapolation and Romberg Integration Adaptive Integration Gaussian Quadrature Multiple Integrals Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Ordinary Differential Equations Classification of Ordinary Differential Equations Classification of Physical Problems Initial-Value Ordinary Differential Equations Boundary-Value Ordinary Differential Equations One-Dimensional Initial-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Initial-Value ODEs The Taylor Series Method The Finite Difference Method The First-Order Euler Methods Consistency, Order, Stability, and Convergence Single-Point Methods Extrapolation methods Multipoint Methods Summary of Methods and Results Nonlinear Implicit Finite Difference Equations Higher-Order Ordinary Differential Equations Systems of First-Order Ordinary Differential Equations Stiff Ordinary Differential Equations One-Dimensional Boundary-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Boundary-Value ODEs The Shooting (Initial-Value) Method The Equilibrium (Boundary-Value) Method Derivative (and Other) Boundary Conditions Higher-Order Equilibrium Methods The Equilibrium Method for Nonlinear Boundary-Value Problems The Equilibrium Method on Nonuniform Grids Eigenproblems. ; Introduction to Signal and System Introduction to Signal Continuous-Time System Discrete-Time System System Interconnection System Properties Discrete-Time and Continuous-Time LTI System Discrete-Time LTI System Impulse Response Convolution Sum Continuous-Time LTI System Impulse Response Convolution Integral Properties of LTI System Commutative Property Associative Property Distributive Property LTI System without and with Memory Invertibility Causality Stability Representation of System using Differential and Difference Equations Fourier Analysis on LTI System The relationship between the convolution (multiplication) operation in time domain and the multiplication (convolution) operation in frequency domain LTI system response to exponential complex and the concept of Eigen function LTI system frequency response, condition on Fourier transform of system LTI impulse response (Bounded Input Bounded Output) Frequency Shaping Filter Frequency Selective Filter LTI System characterized by Linear Differential Equation with constant coefficient Laplace Transform (First Part) Introduction to Laplace Transform The relationship between Fourier and Laplace Transform Region of Convergence and Representation of the Laplace Transform on the S-plane Laplace Transform and Rational Function Pole and Zero Properties of Region of Convergence Laplace Transform (Second Part) Analysis and Synthesis Equation of Laplace Transform Inverse Laplace Transform on Rational Function Partial Fraction Expansion Properties of Laplace Transform Unilateral Laplace Transform Analysis of Continuous-Time LTI System using Laplace Transform Analysis of Causal and Non-Causal LTI System Analysis of LTI System Stability Analysis of LTI System characterized by Linear Differential Equation with Constant Coefficient Frequency Response Analysis using Bode Plot Discrete Signals and Sampling Process (Signal and System, Oppenheim Bab 7) Discrete Signals: Overview Sampling Theory, Nyquist Theorem, and Impulse-Train Sampling Signal Reconstruction from Digital Samples based on Interpolation The effect of Under sampling: Aliasing Discrete-Time Processing of Continuous-Time Signal Discrete Time Fourier Series Fourier Series Representation of Discrete-Time Signals Properties of Fourier Series of Discrete-Time Signals Discrete Time Filtering Discrete Time Fourier Transform (DTFT) DTFT of Aperiodic Signals DTFT of Periodic Signals Properties of DTFT Duality Analysis of Discrete Signal and LTI System in Time and Frequency Domain Time Domain Analysis: FIR and IIR System, Correlation of Discrete-Time Signal Frequency Domain Analysis of Discrete Time Signal and LTI System. ; Data Communications, Data Networking and Internet Protocol Architecture, TCP/IP and Internet-based Applications Data Transmission Transmission Media Signal Encoding Techniques Digital Data Communication Techniques Data Link Control Protocols Multiplexing Spread Spectrum Circuit Switching and Packet Switcing Asynchronous Transfer Mode Routing in Switched Networks Congestion Control in Data Networks Cellular Wireless Networks Local Area Networks Overview High-Speed LANS Wireless LANs Internetwork Protocols Internetwork Operation Transport Protocols. ; Overview of Objects Oriented Programming Designing OOP Solutions: Identifying the Class Structure Designing OOP Solutions: Moodelling the Object Interaction Creating Classes Implementing Object Collaboration Encapstulation of Data Inheritance and Specialization Implementing the Data AccesssLayer Organization of Object-Oriented Code Foduntation of Adaptive Code SOLID code. ; Introduction Course description Components of a Computer System Development of Computer Architecture Computer System Performance Performance Parameters Amdahl’s Law Benchmarking Central Processing Unit Architecture Processor Architecture Instruction Set Instruction Set Architecture Variety of Operations, Operand, and Addressing RISC Architecture Instruction Pipeline The Concept of Pipelining Pipeline Hazards Architecture memory The Hierarchical memory Concept Main memory Cache memory Virtual memory External memory Input / Output Architecture I/O Interface I/O devices I/O Module CPU Communication Techniques Programmable I/O Interruption Direct Memory Access Operating System & I/O devices Paralel Architecture Parallelism in Uniprocessor Superscalar Architecture VLIW Architecture Multiprocessor Shared Memory Multiprocessor Message Passing Multiprocessor. ; Measurement, Uncertainty and Linear Regression Measurement and Uncertainty Significant Figures Linear Regression Center of Mass and Moment of Inertia of Rigid Body Determining the Center of Mass of a Rigid Body Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Calculation Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Experiment Wave Optics Determining Laser Wavelength (Using Ruler Diffraction and/or Diffraction Grating) Determining Track Spacing (Pitch) of Unrecorded CD and DVD Resistance, Capacitance, Inductance and Electromagnetic Induction Introduction to Electrical Measuring Equipment: Multimeter and LCR Meter Determining the Resistivity of a Conductor Determining the Dielectric Constant of a Material Determining the Inductance of a Coil Dependency between Induced Voltage and Turn Ratio AC Circuit Introduction to Electrical Measuring Equipment: Oscilloscope RC Circuit RL Circuit RLC Circuit Black Box (Determining Components' Type and/or Value) Magnetic Field, Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Field: Helmholtz Coil Magnetic Force: Homopolar Motor Electromagnetic Induction: Homopolar Generator Vector Addition and Static Equilibrium Vector Addition Concept Equilibrium of Point Masses System Equilibrium of Rigid Bodies System Dielectric Breakdown Breakdown Voltage (DC) of Dielectric Material Breakdown Voltage (AC) of Dielectric Material. ; Introduction Definition of Field Relation between Field and Force Vector Addition and Multiplication Concept of Field and Vector Calculus Vector Calculus of Electromagnetic Field Line Integral, Surface Integral and Volume Integral fo Vector Calculus Coordinate Systems: Cartesian, Cylindrical and Spherical Coordinate Transformation Electric Field and Potential Coulomb's Law Electric Field due to Point Charge Electric Flux due to Point Charge Point, Line, Surface and Volume Charges Electric Flux through a Surface Line Integral for Vector Electric Field Electric Flux Density (D) Gauss' Law, Volume Charge Density and Divergence Laplace and Poisson Equations Energy in Electric Field Electric Potential, Absolute Potential and Potential Difference Response of Electric Material in Electric Field Boundary Condition Electric Current Free Electron inside Electric Material Electric Current and Current Density Ohm's Law Joule's Law Conductivity of Electric Material Magnetic Field Theory Biot-Savart's Law Ampere's Law Curl and Stoke's Theorem Magnetic Flux and Flux Density Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Force due to Current Element Ampere's Force Magnetic Force and Torque Magnetic Materials Magnetization Magnetic Boundary Condition Magnetic Circuit Magnetization Curve and Hysteresis Ampere's Law in Magnetic Circuit Magnetic Core with Air Gap Multi Turn Coil Self Inductance Mutual Inductance Time Dependent Magnetic Field and Maxwell's Equations Introduction Faraday's Law Eddy Current Maxwell's Equations Transmission Line Transmission Line Propagation Transmission Line Equation (Telegrapher's Equation) Lossless Propagation Sinusoidal Voltage Complex Sinusoidal Wave Phasor Low Loss Propagation Power Transmission Wave Reflection Voltage Standing Wave Ratio (VSWR) Transmission Line with Limited Length Uniform Plane Waves Wave Propagation in Free Space Poynting Vector Wave Polarization. ; Database environment Modeling data in organization Enhanced ER diagram Logical database design Physical database design Structure query language Database application development Datawarehouse Data quality and integration Database administration Distributed database. ;; Introducing about the concept of microprocessor, definition of microcontroller and microcontroller system. Explained about the types of microprocessors from the architectural side (harvard and von-neumann), set of instructors (RISC and CISC), as well as number of bits (8, 16, and 32-bit). Review of binary, octal, hexadecimal, simple-number operation and introduction of the integrated vision system based on Code Vision in C. Introduction minimal system on ATmega microcontroller, addressing (addressing), and inputoutput (IO). Communication systems commonly used in microcontroller systems include RS-232, RS-485, Zig-bee, and bus communication in the industry. Introduction pulse width modulation (PWM) includes its generation mechanism, its benefits, and its type. Convert analog to digital (analogue to digital converter). Use of Code-Vision for port programming. The result is observed by simulation. Recognize ADC system of ATmega microcontroller. Can understand the design of ADC system program. Know the internal and external interruption system of ATmega microcontroller system. Can design interrupt handling routine. Recognize serial communication system and PWM. Can design serial communication program and PWM generation. Can design an electronic system for interfacing microcontroller system with other peripherals outside microcontroller system. ; Preliminary Searching for exploring alternative solutions Expert system Representation of knowledge: rules and logic Knowledge Representation: semantic network Machine learning: nearest neighbor and decision tree Data mining techniques Prologue Arithmetic, List, & Predicate Calculus Tree structure and graph NLP and Machine translation. ; Basic mathematical graphics -Dimensional graphics transformation -Dimensional graphical transformation Graphics Programming with OpenGL Viewing and 3-Dimensional Projection Lighting and Shading Ray-Tracing Concept. ; Overview of computer netwok OSI Reference Model and TCP/IP model. Application layer function and protocol Transport layer function and protocol Network layer function and protocol IP Addressing Subnetting Data link layer characteristic Routing protocol Wide area network Virtual LAN Wireless LAN Computer network trend. ; Introduction: Problem Solving Methodology Modeling Process Computational errors Calculus Growth Accelerated motion Machine Learning Modeling Simulation Technique. ; Overview of Operating System Basic Structure of Computer System Operating System Structure Process Description and Control Threads, SMP, and Microkernel Mutual Exclusion and Synchronization Deadlock and Starvation Memory Management Virtual Memory Uni Processor Scheduling Multiprocessor and Real Time Scheduling Disc Scheduling File Management Operating System Case Study. ; Product, role evolution and software characteristics Process in software engineering Supporting processes, methods and tools in SE Various process models in SE Product and process in SE Modeling a"], ] scores = model.predict(pairs) print(scores.shape) @@ -63,13 +63,13 @@ print(scores.shape) # Or rank different texts based on similarity to a single text ranks = model.rank( - 'Pendidikan Teknik Elektro - Hak dan kewajiban warga negara. (2) Pendidikan pendahuluan bela negara (3) Demokrasi Indonesia. (4) Hak asasi manusia. (5) Wawasan Nusantara dan identitas nasional Indonesia. (6) Ketahanan nasional Indonesia. serta (7) Politik dan strategi nasional Indonesia. ; makna pendidikan, landasan pendidikan, pendidikan sebagai ilmu, pendidikan sebagai sistem, teori belajar, karakteristik peserta didik dan pendidik serta pendidikan sepanjang hayat. Perkuliahan dilaksanakan melalui tatap muka langsung dan e-learning dengan berbagai pendekatan yang sesuai konteks materi dan potensi mahasiswa, antara lain: kontekstual, kooperatif, dan problem based learning yang mengarah pada student center learning dan active learning. Penilaian berbasis kompetensi melibatkan partisipasi aktif, dan komunikasi interaksi secara individu maupun kelompok. ; konsep dan hukum dasar kelistrikan, elemen-elemen rangkaian listrik, metode dan teorema analisis rangkaian sumber searah, hukum Ohm, hukum Kirchhoff, hukum/teorema lain yang terkait, kaidah hubungan rangkaian listrik, sifat komponen RLC, jenis dan penggunaan alat ukur, serta penerapannya. ; dasar-dasar elektronika analog, karakteristik komponen elektronika, rangkaian penyearah, rangkaian transistor sebagai saklar dan penguat, penguat operasional serta rangkaian pembangkit gelombang. ; aljabar, kalkulus dasar (limit, turunan, dan integral), bilangan kompleks, sistem persamaan linier, serta vektor dan sistem koordinat. ; konsep bilangan dasar, aljabar Boolean, gerbang-gerbang logika dasar, flip-flop, pencacah, register, addersubtractor, dekoder-enkoder, multiplekser-demultiplekser, ADC-DAC, dan pembangkit pulsa lonceng. ; terampil menggunakan peralatan kerja bangku dengan teliti ( pekerjaan membubut, mengikir, menyekrup, membuat lubang, mengefrais, menggerinda, menggergaji, mengelas, pembuatan lubang, pembuatan chasing peralatan elektronik) dan mempertimbangkan aspek K3. ; konsep dasar gambar teknik, menggambar dasar (garis dan bentuk), layout, penerapan aturan gambar teknik, simbol teknik listrik, gambar piktorial, dan gambar kelistrikan (instalasi, rangkaian kontrol, dan robotika), serta cara menginterpretasikan gambar, gambar hubungan macam-macam saklar, gambar instalasi penerangan, gambar instalasi tenaga, gambar rangkaian pengendali. ; algoritma pemrograman, dasar-dasar pemrograman, dapat menggunakan bahasa C++ dalam menyelesaikan permasalahan, dan membuat project berbasis pemrograman C++. ; Pendahuluan. (2) Bentuk-bentuk gejala jiwa dalam pendidikan. (3) Perbedaan individual. (4) Belajar dan pembelajaran. (5) Pengukuran dan penilaian hasil belajar. (6) Diagnostik kesulitan belajar. ; landasan dan tujuan Pendidikan Pancasila, Pancasila dalam konteks sejarah perjuangan bangsa Indonesia, Pancasila sebagai sistem filsafat, Pancasila sebagai etika politik dan ideologi nasional, Pancasila dalam konteks ketatanegaraan R. I, dan Pancasila sebagai paradigma kehidupan dalam bermasyarakat, berbangsa dan bernegara. ; konsep fisika dalam bidang teknik elektro. Materi meliputi dasar-dasar kelistrikan, teori kalor, termodinamika, mekanika fluida, kemagnetan, dan gelombang elektromagnetik. ; mempraktikkan hukum Ohm, hukum Kirchhoff, hukum/teorema lain yang terkait, kaidah hubungan rangkaian listrik, sifat komponen RLC, jenis dan penggunaan alat ukur, serta penerapannya. ; analisis rangkaian listrik DC dan AC. Materi mencakup karakteristik beban listrik resistif, induktif dan kapasitif, jenis rangkaian listrik, daya aktif, reaktif dan semu, faktor daya, dan kualitas daya listrik. Perkuliahan Rangkaian Listrik akan mengembangkan kompetensi mahasiswa tentang analisis rangkaian listrik, respons alami dan respons steady state, rangkaian tiga fasa, perbaikan faktor daya dan pengukuran besaran listrik tiga fasa, serta aplikasi rangkaian tiga fasa dalam sistem tenaga listrik. ; dasar-dasar elektronika analog, karakteristik komponen elektronika, rangkaian penyearah, rangkaian transistor sebagai saklar dan penguat, penguat operasional serta rangkaian pembangkit gelombang. Perkuliahan Praktik Elektronika bersifat membuktikan hitungan teori elektronika yang telah diperoleh di mata kuliah Elektronika, dan melatih keterampilan merakit komponen elektronika serta mengukur besaran listrik seperti tegangan, arus dan frekuensi maupun menghitung nilai penguatan tegangan. ; konsep dasar sistem kontrol berumpan balik, transformasi Laplace, pemodelan sistem fisik, analisis respon transien, teknik desain, kompensasi, komponen kendali analog maupun digital dan komponen aktuator yang meliputi valve, motor, solenoid, relay. ; konsep dasar, arsitektur, dan prinsip kerja mikroprosesor dan mikrokontroler yang digunakan dalam sistem elektronik dan otomasi. ; konsep dasar jaringan komputer, pengalamatan IP (IPv4 dan IPv6), subnetting, cara kerja routing, serta perangkat jaringan seperti router dan switch. ; diferensial dan integral untuk fungsi dengan dua (2) perubah bebas atau lebih, analisis vektor, persamaan diferensial biasa dan persamaan diferensial linier, serta dasar-dasar transformasi Laplace, yang akan diterapkan dalam bidang ilmu teknik elektro. ; istilah istilah teknik elektro, strategi memahami buku teks, membuat artikel ilmiah, membuat CV dan lamaran kerja, serta berkomunikasi dalam bahasa Inggris. ; landasan PTV, (2) perkembangan PTV, (3) peran PTV, (4) model penyelenggaraan PTV, (5) kebijakan dalam PTV. ; Konsep dan manajemen pendidikan. (2) Organisasi lembaga pendidikan. (3) Manajemen kurikulum. (4) Manajemen peserta didik. (5) Manajemen tenaga kependidikan. (6) Manajemen fasilitas pendidikan. (7) Manajemen pembiayaan pendidikan. (8) Manajemen hubungan lembaga pendidikan dengan masyarakat. (9) Ketatalaksanaan lembaga pendidikan. (10) Kepemimpinan dan supervisi pendidikan. ; konsep dasar elektronika daya, komponen elektronika daya, rangkaian konversi AC/DC, DC/DC, AC/AC, DC/AC dan rangkaian drive serta aplikasinya di dunia industri. ; kompetensi utuh (afektif, pengetahuan, dan lebih banyak pada keterampilan praktik) yang berkaitan dengan pengenalan bahan dan alat listrik, beban listrik RLC, pengenalan dan penggunaan berbagai alat pengukuran listrik baik DC dan AC, berbagai jenis rangkaian listrik DC dan AC, rangkaian seri, paralel, dan campuran, pengisian dan pengosongan induktor dan kapasitor, pengaruh frekuensi terhadap beban RLC seri dan paralel, resonansi, sambungan bintang dan segitiga, tes urutan fase, pengukuran daya 3 fase beban seimbang dan tidak seimbang, dan kualitas daya. ; mesin-mesin listrik DC, AC dan transformator. Materi mencakup jenis-jenis mesin listrik, karakteristik mesin listrik, rugi rugi daya, pengujian mesin listrik, aplikasi mesin listrik sebagai motor dan generator, pompa, kompresor, blower, kipas, konveyor dan penggerak peralatan industri. ; pemahaman karakteristik sistem tenaga listrik (arus kuat), termasuk distribusi daya, sistem proteksi, pembumian, cadangan daya, serta sistem pengendalian motor listrik. Selain itu, arus lemah dibahas dalam konteks sistem komunikasi, keamanan, dan otomasi, seperti CCTV, sistem alarm, data network, dan kontrol berbasis sensor. Mata kuliah ini juga mengeksplorasi regulasi teknis nasional dan internasional seperti PUIL, SNI, IEC, dan NEC sebagai acuan dalam perancangan dan evaluasi sistem instalasi. Perkembangan teknologi modern seperti smart system, Internet of Things (IoT), dan Building Automation System (BAS) diperkenalkan sebagai bagian dari transformasi teknologi kelistrikan terkini. ; konsep dasar sistem kontrol berumpan balik, transformasi Laplace, pemodelan sistem fisik, analisis respon transien, teknik desain, kompensasi, komponen kendali analog maupun digital dan komponen aktuator yang meliputi valve, motor, solenoid, relay. ; pemilihan material dan perlengkapan instalasi listrik, instalasi tata cahaya, system proteksi pada bangunan residensial, kendali motor listrik 1 fasa, system pentanahan dan system penyalur petir. ; merancang, menganalisis, dan mengimplementasikan sistem kendali pneumatik, elektropneumatik, serta sistem kendali berbasis Programmable Logic Controller (PLC) untuk menyelesaikan permasalahan kendali industri sederhana. ; menyusun karya tulis ilmiah. Materi mencakup kaidah-kaidah penulisan karya ilmiah, struktur kalimat, menyusun paragraf/alinea, koherensi alinea, kutipan, membuat artikel, anotasi, resensi, dan publikasi ilmiah serta berbagai bentuk karya tulis ilmiah, seperti membuat proposal kegiatan ilmiah (PKM), proposal penelitian, dan sebagainya. ; sosiologi dan antropologi pendidikan. ; kebijakan inklusi, pendekatan pembelajaran diferensiatif, identifikasi kebutuhan peserta didik, serta strategi kolaboratif dalam penyelenggaraan pendidikan inklusif. ; pengertian, dimensi, fungsi, dan peranan kurikulum. landasan pengembangan kurikulum. komponen-komponen pengembangan kurikulum. prinsip-prinsip pengembangan kurikulum. model pengembangan dan organisasi kurikulum. pendekatan, strategi, dan model pembelajaran kejuruan. ; perancangan, pembuatan, dan menguji kelayakan media pembelajaran berbasis teknologi informasi. ; pengertian, fungsi, dan jenis proteksi, serta relai proteksi untuk berbagai komponen seperti generator, transformator, saluran transmisi, distribusi, dan motor listrik. Mahasiswa akan mempelajari prinsip kerja relai arus lebih, jarak, diferensial, tegangan, daya, dan arah, serta penerapan proteksi yang sesuai dengan standar keselamatan dan keandalan sistem. ; teknik mentransmisikan dan mendistribusikan daya listrik dari pembangkit ke pemanfaat. Cakupan materi mata kuliah ini meliputi: pengantar teknik transmisi dan distribusi daya listrik, karakteristik listrik dari saluran transmisi, representasi saluran transmisi dan relasi arus dengan tegangan, konstanta-konstanta umum saluran transmisi, diagram lingkaran dan aliran daya pada saluran transmisi, kapasitas hantar arus dan korona, kompensasi pada saluran transmisi, serta perencanaan saluran udara tegangan tinggi. ; pemilihan material dan perlengkapan instalasi, sistem proteksi pada bangunan komersial dan industri, wiring diagram dan switchgear tegangan menengah. Mahasiswa akan mempelajari instalasi komersial dan industri mulai dari merancang, melalukan wiring, test and commisoning dan melakukan uji dfungsi dengan memperhatikan keselamatan dan standar yang berlaku. ; konsep dasar elektronika daya, komponen elektronika daya, rangkaian konversi AC/DC, DC/DC, AC/AC, DC/AC dan rangkaian drive serta aplikasinya di dunia industri. ; Percobaan (eksperimen) menguji Mesin Arus Searah yang terdiri atas Generator dan Motor arus searah, (b) Percobaan (eksperimen) menguji Mesin Arus Bolak-balik yang terdiri atas motor tidak serempak yaitu motor induksi 3 fasa rotor lilit, rotor sangkar, dan motor-motor satu fasa, serta mesin serempak yaitu alternator dan motor serempak, (c) Menguji Transformator 1 fasa. Dalam pelaksanaan percobaan dan pengujian dilakukan dengan langkah-langkah yang benar mulai dari starting, mengoperasikan mesin untuk mengambil data percobaan hingga menghentikan mesin. ; standar dan regulasi kelistrikan seperti PUIL, SNI, IEC, NEC, IEEE, serta teknik Perencanaan distribusi daya listrik, proteksi sistem, dan sistem cadangan (genset dan UPS). Selain itu, mata kuliah ini mencakup desain sistem penerangan, stop kontak, motor listrik, serta instalasi arus lemah (CCTV, MATV, dan jaringan komunikasi). Pada sistem MEP, mahasiswa akan memahami perencanaan HVAC, pemadam kebakaran, dan plumbing. Khusus untuk rumah sakit, fokus diberikan pada keandalan suplai daya, sistem tekanan udara, dan distribusi gas medis. Mahasiswa akan menggunakan perangkat lunak teknik seperti AutoCAD Electrical, ETAP, DIALux, dan Revit MEP. ; dasar sensor aktif dan pasif, perbandingan dan penilaian berbagai jenis teknologi sensor meliputi antara lain: sensor cahaya, induktif, kapasitif, gaung, radar, tenaga, tekanan, dan kecepatan. ; konsep dasar pembangunan berkelanjutan, integrasi prinsip keberlanjutan dalam kebijakan dan praktik pendidikan, serta peran individu dan institusi dalam menciptakan perubahan positif bagi lingkungan, sosial, dan ekonomi. ; Job Safety Analysis (JSA), pemahaman Hazards, konsep Zerosicks, Ergonomi Kerja. Pengaplikasian JSA akan membahas analisis hazard dan resiko yang ada di lingkungan kerja, Solusi K3 serta design tempat kerja yang aman dan sehat. ; konsep kewirausahaan, karakteristik dunia usaha, kiat-kiat membangun usaha, technopreneurship, analisis kelayakan usaha, manajemen bisnis, dan diversifikasi usaha. ; karakteristik pembelajaran vokasional, teori belajar yang mendasari, serta penerapan model seperti pembelajaran berbasis proyek, pembelajaran berbasis masalah, dan teaching factory. ; teknik dan konsep evaluasi belajar, pengembangan kriteria dalam penilaian, perencanaan evaluasi, teknik pemeriksaan, pemberian skor, pengolahan hasil belajar, teknik penentuan nilai akhir, penyusunan rangking, dan pembuatan profil prestasi belajar. ; statistika deskriptif, statistika inferensi, statistika industri, dan aplikasi statistika dalam bidang pendidikan teknik elektro. ; prinsip kerja, analisis kinerja, serta perancangan sistem pembangkit tenaga listrik, baik berbasis energi konvensional maupun energi terbarukan. Cakupan materi meliputi pengenalan berbagai jenis pembangkit, prinsip kerja masing masing sistem, analisis efisiensi dan kinerja termal, serta prinsip interkoneksi dan integrasi pembangkit ke jaringan listrik nasional (on-grid dan off-grid). Mahasiswa juga dilatih untuk merancang sistem pembangkit skala kecil (off-grid/hybrid) yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat dengan memperhatikan aspek efisiensi, keselamatan kerja, dan kelestarian lingkungan. ; mengoperasikan berbagai perangkat proteksi, seperti Relai Arus Lebih, Relai Diferensial, Relai Tegangan, dan Pemutus Tenaga. Mahasiswa juga akan mempelajari proteksi pada komponen penting dalam sistem tenaga listrik, seperti proteksi di gardu induk, transformator, jaringan transmisi dan distribusi, motor, serta proteksi gedung. ; pemeliharaan dan perbaikan instalasi listrik residensial dan industri, pendingin dan tata udara, pemanas dan peralatan mesin listrik, serta penyusunan pelaporan dan rekomendasi hasil kegiatan pemeriksaan dan pengujian. ; teori, konsep, dan prinsip-prinsip konservasi energi dalam sistem kelistrikan, serta penerapannya di sektor bangunan gedung dan industri. Mahasiswa akan mempelajari siklus manajemen energi secara sistematis, mulai dari audit energi, analisis konsumsi, hingga perencanaan strategi penghematan energi yang efektif dan berkelanjutan. Selain itu, mahasiswa diajak untuk memahami isu-isu global terkait kebijakan energi dan peran strategis konservasi energi dalam pembangunan berkelanjutan. ; pengenalan SCADA, Komponen-komponen SCADA, Software SCADA, Praktik Instalasi Software SCADA, Praktik membuat proyek SCADA dengan Software IWS 8. 0 Student Version, Praktik Projek Simulasi Pengisian Tabung, Praktik Pembuatan Alarm dengan IWS, Praktik Komunikasi IWS ke Database, Praktik Manajemen Basis Data dengan IWS Praktik Komunikasi Data IWS dengan Mikrokontroller, Praktik Komunikasi Data Sensor, Mikrokontroller dan IWS, Praktik Studi Kasus sistem SCADA sederhana yang terhubung dengan Hardware Mikrokontroller. ; teori, konsep, dan penerapan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk menganalisis dan menyelesaikan berbagai permasalahan dalam sistem tenaga listrik. Mahasiswa akan mempelajari dasar-dasar pemrograman AI, serta menerapkannya dalam konteks dinamika dan kestabilan sistem tenaga listrik, seperti pengaturan beban, pendeteksian gangguan, dan optimasi sistem distribusi. Pembelajaran dirancang untuk menumbuhkan kemampuan berpikir analitis, kreatif, dan inovatif dalam menggunakan AI sebagai alat bantu teknis dan strategis. ; prinsip-prinsip dasar AI seperti representasi pengetahuan, pencarian heuristik, logika fuzzy, sistem pakar, serta pengenalan pembelajaran mesin (machine learning). Dalam perkuliahan ini, mahasiswa juga akan diperkenalkan pada bahasa pemrograman dan perangkat lunak pendukung pengembangan sistem cerdas yang relevan dengan dunia teknik dan pendidikan. Melalui kombinasi teori dan praktik, mahasiswa diharapkan mampu merancang solusi berbasis AI untuk permasalahan sederhana di bidang teknik elektro maupun pembelajaran teknik. Mata kuliah ini juga membekali mahasiswa dengan wawasan kritis mengenai dampak sosial dan etika dari penggunaan AI, serta keterampilan untuk mengintegrasikan teknologi AI dalam strategi pembelajaran yang inovatif dan adaptif. ; dasar-dasar robotik, pemodelan, simulasi, perakitan, dan pemrograman robot. ; Mahasiswa akan terlibat dalam proyek-proyek praktis di mana mereka akan bekerja secara tim untuk mengidentifikasi permasalahan yang ada di masyarakat atau industri yang dapat diselesaikan melalui sistem otomasi. Mahasiswa akan melakukan riset, analisis, dan perancangan konsep sistem otomasi industri yang inovatif. Selama kegiatan lapangan, mahasiswa akan mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan yang telah dipelajari dalam merancang dan memproduksi prototipe sistem otomasi industri. Selain itu, mahasiswa juga mempresentasikan hasil kerja kepada tim pengajar. Melalui mata kuliah ini, diharapkan mahasiswa akan mengembangkan keterampilan teknis yang kuat dalam perencanaan sistem otomasi industri dan kemampuan untuk beradaptasi dengan situasi dunia nyata. Mata kuliah ini juga memberikan kesempatan bagi mahasiswa untuk mengembangkan kemampuan tim, kreativitas, serta pemecahan masalah secara efektif. ; kesehatan jasmani dan olahraga atau permainan. ; jenis-jenis penelitian, tahap-tahap penelitian, masalah penelitian, pemilihan topik/judul, identifikasi variabel penelitian, penyusunan kajian pustaka dan perumusan hipotesis penelitian, populasi dan sampel, metode dan alat pengumpulan data, analisis data, interpretasi hasil analisis data, pembahasan hasil penelitian, dan laporan penelitian. Output dari mata kuliah ini adalah proposal tugas akhir skripsi mahasiswa. ; konsep, prinsip, dan penerapan teknologi ramah lingkungan (green technology) dalam konteks pendidikan vokasional teknik elektro. Mahasiswa akan memahami peran teknologi dalam pelestarian lingkungan, efisiensi energi, pemanfaatan energi terbarukan, dan pengelolaan limbah. ; pemahaman terhadap keterampilan dasar mengajar, penyusunan Modul Ajar, praktik keterampilan dasar mengajar terbatas, praktik keterampilan dasar mengajar terpadu, pada pembelajaran kelas teori, pembelajaran kelas praktik di laboratorium, dan pembelajaran kelas di bengkel. ; pengenalan komponen, pengukuran parameter kelistrikan, analisis kinerja, serta perawatan sistem pembangkit tenaga listrik konvensional dan energi terbarukan. Mahasiswa akan mempraktikkan teknik-teknik pengukuran kelistrikan secara aman, menganalisis performa teknis dan efisiensi sistem pembangkit berdasarkan hasil pengukuran, serta melaksanakan perawatan dan inspeksi visual pada sistem pembangkit kecil atau modul simulasi. ; pendekatan bimbingan karir, landasan bimbingan karir, strategi dan teknik membangun karir, sumber informasi pekerjaan, pemilihan pekerjaan dan pengembangan karier, teknik konseling, penempatan kerja, organisasi-administrasi-evaluasi bimbingan vokasional, administrasi lamaran pekerjaan, dan pengembangan karir bagi peserta berkebutuhan khusus. ; manajemen dan organisasi, perkembangan teori manajemen, sistem pengambilan keputusan, peran manajemen dalam industri, manajemen operasi dan produksi, strategi respon sistem produksi terhadap konsumen, perancangan tata cara kerja dan ergonomi, manajemen kualitas, manajemen sumber daya manusia, manajemen sistem informasi, manajemen bisnis digital dan strategi bisnis era digital. Setelah menyelesaikan kuliah ini diharapkan mahasiswa mampu menguasai, menerapkan dan mengembangkan teori, prinsip-prinsip dan aplikasi manajemen dalam pekerjaan bidang teknik. ; pemahaman menyeluruh tentang prinsip, teknologi, dan aplikasi pemanfaatan energi listrik yang terus berkembang dalam konteks residensial, komersial, dan industri. Ruang lingkupnya mencerminkan transformasi teknologi kelistrikan, mulai dari distribusi tenaga, sistem HVAC, pencahayaan hemat energi, hingga integrasi energi terbarukan. Mahasiswa akan menguasai pengendalian motor listrik, sistem otomasi berbasis PLC dan SCADA, serta manajemen daya yang efisien. Dibahas pula aspek strategis seperti perencanaan sumber daya, kebijakan tarif, hingga dinamika deregulasi sektor kelistrikan. Proses pembelajaran menggunakan pendekatan praktik aplikatif, diskusi analisis studi kasus, dan simulasi sistem kelistrikan terkini. ; teori, konsep, dan standar internasional yang berkaitan dengan kualitas daya dalam sistem distribusi tenaga listrik. Mahasiswa akan mempelajari berbagai fenomena kualitas daya, seperti tegangan harmonik, tegangan turun (sag), lonjakan (surge), ketidakseimbangan fasa, dan gangguan lainnya baik dalam kondisi steady state maupun transien. Selain pemahaman teoretis, mahasiswa akan dilatih untuk melakukan simulasi kualitas daya listrik dengan menggunakan perangkat lunak simulasi untuk menganalisis sistem distribusi dalam kondisi simetris maupun tak simetris. ; konsep dasar SMF, integrasi sistem kontrol, pemrograman PLC, serta sistem sensor dan aktuator yang diaplikasikan secara langsung melalui praktik menggunakan MPS-500 Station. Melalui pendekatan teori dan praktik, mahasiswa tidak hanya menguasai aspek teknis sistem produksi otomatis, tetapi juga mampu merancang skenario pembelajaran praktik yang relevan untuk lingkungan vokasional. ; g konsep Internet of Things (IoT) dan aplikasinya. Perkuliahan di awali dengan penjelasan tentang Revolusi Industri 4. 0, histori dan karakteristik dari setiap tahap revolusi industry, pilar-pilar revolusi industry 4. 0. Dilanjutkan dengan konsep dasar dari internet of things. penjelasan tentang karakteristik system yang menggunakan IoT. Contoh penerapan konsep IoT di berbagai bidang seperti di system ketenagalistrikan, renewable energy, mesin-mesin industry, kesehatan, pendidikan. Arsitektur IoT, layer sensor atau perception, layer network, layer middleware, layer aplikasi, IoT Framework. Penjelasan tentang protocol Hypertext Transport Protocol (HTTP), Application Programming Interface (API) dan contoh implementasinya menggunakan http server yang popular (thingspeak) atau private http server yang dikembangkan sendiri. Penjelasan tentang protocol Message Queuing Telemetri Transport (MQTT) dan contoh implementasinya menggunakan MQTT broker yang popular (Adafruit) atau private MQTT Broker yang dikembangkan sendiri (iotku. org). Penggunaan ESP32 mikrokontroller sebagai tools untuk praktik sederhana implementasi konsep IoT baik yang berbasis protocol HTTP maupun MQTT. Pengenalan big data dan aplikasi data science. ; keterampilan dalam mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasi data menggunakan pendekatan ilmiah dan alat teknologi. Mahasiswa akan mempelajari teknik analisis data dalam konteks industri dan pendidikan teknik elektro dengan mempertimbangkan etika profesional, prinsip manajerial, serta aspek keselamatan dan keberlanjutan sistem berbasis data. ; membekali mahasiswa dengan pemahaman dan keterampilan dasar dalam merancang dan mengembangkan usaha di bidang pendidikan teknik (edutechnopreneurship) yang berlandaskan etika profesional, nilai moral, ketuhanan, dan tanggung jawab. Mahasiswa dilatih untuk menerapkan kepemimpinan, kedisiplinan kerja sesuai standar industri, serta bekerja secara mandiri dan bertanggung jawab. Mata kuliah ini juga mengintegrasikan konsep dasar sains dan teknik elektro dalam perancangan produk atau layanan usaha dengan mempertimbangkan efisiensi, keselamatan, kesehatan kerja, dan kelestarian lingkungan. ; membekali mahasiswa dengan konsep, prinsip, dan penerapan rekayasa teknologi untuk menyelesaikan permasalahan teknik dan pengembangan sistem berbasis teknologi di lingkungan industri dan pendidikan vokasional. Mahasiswa akan mengembangkan kemampuan dalam merancang solusi teknis yang efisien, menerapkan prinsip ilmiah, serta mempertimbangkan aspek keselamatan dan keberlanjutan. ; konsep, ruang lingkup, serta peran teknologi kependidikan dalam meningkatkan kualitas pembelajaran teknik elektro. Mahasiswa akan mempelajari berbagai jenis teknologi dan media pembelajaran, baik konvensional maupun digital, serta strategi implementasinya dalam konteks pendidikan vokasional. ; prinsip-prinsip manajemen dan kepemimpinan yang relevan dengan konteks pendidikan teknik elektro dan dunia industri. Mahasiswa akan mempelajari teori-teori kepemimpinan, pengembangan jejaring profesional, serta penerapan budaya kerja industri dan pendidikan vokasional. Fokus pembelajaran juga mencakup pengembangan sikap kepemimpinan yang etis, komunikatif, disiplin, dan kolaboratif dalam menyelesaikan masalah serta dalam mengelola kegiatan pendidikan, pelatihan, dan proyek-proyek teknik elektro secara efektif. ; arsitektur sistem otomasi industri, serta komponen utama seperti sensor, aktuator, dan pengendali logika terprogram (PLC). Pembelajaran difokuskan pada pengoperasian dan pemrograman sistem otomasi berbasis PLC untuk mengendalikan aktuator pneumatik, baik tipe single acting maupun double acting cylinder. Mahasiswa juga akan mengembangkan program kendali dengan fungsi standar industri seperti START-STOP, RESET, AUTO-MANUAL, dan EMERGENSI. ; prinsip dasar ketenagalistrikan serta pengenalan teknologi energi terbarukan dalam konteks sistem tenaga yang berkelanjutan. Mahasiswa akan mempelajari sistem pembangkitan, transmisi, dan distribusi tenaga listrik, serta menganalisis parameter penting seperti daya, efisiensi, faktor daya, dan rugi-rugi energi. Selain itu, mahasiswa dilatih untuk merancang sistem tenaga listrik skala kecil atau hybrid berbasis energi terbarukan, seperti pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) atau tenaga bayu (PLTB), dengan mempertimbangkan aspek keselamatan kerja, efisiensi energi, dan kelestarian lingkungan. ; proses belajar mengajar di kelas dan manajemen kegiatan pendidikan di sekolah. Penilian ditinjau dari kemampuan mahasiswa dalam mempersiapkan pembelajaran, melaksanakan proses pembelajran, dan melakukan penilaian terhadap peserta didik di sekolah. ; mengaplikasikan dan mengembangkan kompetensi melalui pembelajaran langsung di tempat kerja (experiential learning), agar mendapatkan hardskills (keterampilan, complex problem solving, analytical skills, dsb. ), maupun soft skills (etika profesi/kerja, komunikasi, kerjasama, dsb. ) serta wawasan kewirausahaan. Melalui pengalaman langsung (hands on experience) oleh mahasiswa, diharapkan dapat meningkatkan wawasan, pengalaman dan kompetensi mahasiswa yang relevan dengan kebutuhan dunia kerja. Materi pembelajaran mata kuliah PKL/PI/Magang mencakup prosedur dan sistem administrasi pelaksanaan PKL, PI, dan Magang. penyusunan proposal kegiatan dan merancang matrik rencana kegiatan PKL, PI dan Magang. materi budaya kerja industri/organisasi yang dijadikan tempat PKL, PI, dan Magang. kemampuan beradaptasi dengan budaya kerja industri antara lain disiplin kerja, sikap kerja, kreatifitas, dan lain-lain sesuai tuntutan industri. pengalaman jenis pekerjaan yang berkaitan dengan aspek manajerial dan bisnis di industri tempat PKL, PI dan Magang. pengembangan kompetensi dan kontribusi pada industri tempat PKL, PI, dan Magang dengan menerapkan prosedur mutu. dan penyusunan laporan kegiatan dengan baik sesuai dengan hasil kegiatan PKL, PI dan Magang. Strategi pembelajaran dilaksanakan dalam beberapa tahapan dan metode, dimulai dari Pembekalan, Pelaksanaan PKL/PI/Magang di Mitra, Evaluasi dan Asesmen serta Pelaporan. Evaluasi dan asesmen pembelajaran melibatkan 2 pihak, yaitu Dosen Pembimbing Lapangan (DPL) dan Pembimbing/Mentor dari Mitra. Evaluasi mencakup evaluasi program, mulai dari context, input, process, product dan outcome. Sedangkan asesmen pembelajaran meliputi disiplin kerja, sikap Kerja, kreativitas, kualitas pekerjaan, pengetahuan, keterampilan, dan kepribadian. ; KKN adalah mata kuliah lapangan yang mengembangkan soft skill mahasiswa dalam hal hidup bermasyarakat, berorganisasi, berhubungan dengan orang/organisasi lain, mengelola sumber daya, mengelola perbedaan, membangun empati dan kepedulian terhadap masyarakat, merumuskan rencana dan melaksanakan kegiatan dalam kelompok maupun mandiri, untuk memberdayakan masyarakat dalam rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pemberdayaan dalam hal ini dipandang sebagai proses pendidikan, pembelajaran, bimbingan, dan pendampingan kepada masyarakat untuk mengelola potensi yang dimiliki, mengurai persoalan, dan menemukan ide-ide baru dalam rangka meningkatkan kapasitas dan kapabilitas masyarakat untuk meningkatkan kesejahteraan hidup. ; analisis permasalahan dari suatu kondisi (latar belakang masalah), identifikasi masalah, batasan masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian. Kemudian dilanjutkan dengan kajian pustaka, kajian penelitian yang relevan, membuat kerangka berpikir pemecahan masalah, dan mengusulkan penyelesaian masalah yang bersifat sementara (hipotesis) atau mengajukan pertanyaan penelitian yang lebih rinci. Setelah itu dilanjutkan dengan pemilihan metode penelitian, populasi dan sampel penelitian, instrumen pengumpul data, dan teknik analisis data yang sesuai dengan rumusan masalah yang ada. Jika instrumen penelitian sudah siap, mahasiswa dapat melaksanakan penelitian, menganalisis data, memaknai hasil analisis data, membuat kesimpulan, dan melaporkan hasil penelitian dalam bentuk Tugas Akhir Skripsi. Tugas Akhir Skripsi disusun sesuai aturan penulisan yang benar dan bebas dari plagiasi.', + 'Elektronika dan Instrumentasi - Matriks: Operasi, inverse, transformasi pada matriks, eigenvalue dan eigenvector. Ordinary Diffential equation: Klasifikasi ODE, ODE orde 1 dan orde > 1. Vektor dan Trigonometri. Deret dan transformasi: Deret Fourier dan transformasi Laplace. ; Bilangan kompleks dan Fungsi kompleks, Analisis numerik: iterasi titik tetap, newton-raphson, dan metode Sekan, Interpolasi: Lagrange dan spline, Optimasi dan Teori Graf, Data dan peluang. ; Merumuskan permasalahan dan pertanyaan penelitian, melakukan tinjauan pustaka secara sistematis, memilih metode yang cocok untuk menjawab pertanyaan penelitian yang telah ditentukan serta berkontribusi dalam modifikasi metode yang sudah ada, menuliskan proposal dan laporan tugas akhir, menulis hasil penelitian dalam bentuk karya ilmiah yang dipublikasikan. ; Dasar-dasar etika, kode etik profesi, organisasi profesi dan pembinaan karir. Undang-undang dan peraturan yang mengatur tentang hak atas kekayaan intelektual, hak copy, paten, lisensi, merek dagang. Privacy dan Security Teori Kepemimpinan Barat dan Kepemimpinan Timur (Hastabrata) Kerja bersama dalam kelompok komunikasi interpersonal secara oral dan presentasi. ; Kerja praktek atau magang di suatu instansi. Laporan kerja praktek. ; Asisten Praktikum atau Pengembangan modul praktikum. ; Asisten Praktikum atau Pengembangan modul praktikum. ; Struktur tugas akhir Tahapan tugas akhir: seminar, proposal, skripsi Pemilihan topik untuk tugas akhir Review paper yang relevan dengan topik tugas akhir Presentasi hasil review paper. ; Menetapkan topik dan judul skripsi Merumuskan masalah penelitian Studi pustaka publikasi penelitian terkait Menelusuri teori untuk merancang penelitian Menyusun metodologi penelitian Membuat perencanaan penelitian Menyusun naskah proposal skripsi mempresentasikannya di depan dosen penguji. ; Membuat rancangan penelitian yang merupakan kelanjutan dari proposal skripsi Melengkapi dasar teori, jika perlu Melakukan implementasi dari rancangan penelitian Melakukan ujicoba Melakukan pembahasan hasil ujicoba Menulis naskah skripsi lengkap Melakukan ujian skripsi dengan presentasi di hadapan penguji. ; Pendahuluan: Besaran dan satuan. Muatan. Arus. Daya. Energi. Elemen Untai Listrik. Hukum dasar untai listrik: Hukum Ohm. Titik, cabang, loop. Hukum Kirchoff. Resistor Seri dan Pembagi Tegangan. Resistor Paralel dan Pembagi Arus. Transformasi Star-Delta. Analisis Mata Jala: Analisis arus cabang. Analisis tegangan simpul. Teorema Untai: Properti Linearitas. Superposisi. Transformasi sumber. Teorema Thevenin. Teorema Norton. Maximum Power Transfer. Terapan Hukum Ohm dan Hukum Kirchoff pada rangkaian Operational Amplifier: Op Amp Ideal. Penguat Inverting, Penguat Non Inverting, Penguat Penjumlah. Penguat Selisih, Penguat untuk Instrumentasi. Kapasitor dan Induktor: Rangkaian Seri Kapasitor. Rangkaian Paralel Kapasitor, Untai Seri Induktor. Untai Paralel Induktor. Rangkaian Kapasitor dan Induktor Orde Satu (Analisis DC): Analisis Source-Free Rangkaian RC. Analisis Source-Free Rangkaian RL, Analisis Step Response Rangkaian RC, Analisis Step Response Rangkaian RL. Rangkaian AC: Sinusoid. Phasor. Hubungan Phasor untuk Elemen Rangkaian. Impedance, Admittance. Hukum Kirchoff pada Frekuensi Domain. Kombinasi Impedansi. Sistem Bilangan Kompleks: Bilangan kompleks, Bidang kompleks. Operator Vector j. Penyajian lain dari bilangan kompleks. Aljabar bilangan kompleks. Analisa Kawasan Tunak Sinyal Sinus (Steady State Analysis): Analisa Tegangan titik. Analisa Arus Cabang. Teorema superposisi. Teorema Thevenin dan Norton pada rangkaian AC. Frequency Response:Transfer Function. Skala Decibell. Diagram Bode. Resonansi RLC Seri. Resonansi RLC Paralel. Lowpass Filter, Highpass Filter, Bandpass Filter, Bandstop Filter. ; Pengenalan Elektronika digital: Sinyal digital, Gerbang Logika, Sistem bilangan Aljabar Boolean: Tabel Kebenaran, Peta Karnaugh, Bentuk Standar dan Kanonik Rangkaian Mutilevel: NAND dan NOR Rangkaian Kombinasional: Perancangan, Analisis, Studi Kasus (Rangkaian Arithmatika Dasar) Medium Scale Integrated: Decoder, Encoder, Multiplekser, Demultiplekser Programmable Logic Device: ROM, PLA dan PAL. ; Pendahuluan: Sumber Tegangan. Sumber Arus. Teorema Thevenin. Teorema Northon Teori Semikonduktor Dioda Transistor Bipolar (BJT) Penguat Transistor Penguat Daya JFET MOSFET Thyristor OP Amp Oscillator Catu Daya Teregulasi. ; Klasik: Flip-flop, latch, FSM, counter, register, Memory, VHDL: FSM, counter, register, memory, Aritmetika, Project: Desain komputer sederhana (PC, Memory, register, ALU, Control Unit). ; teknologi dan piranti Embedded System perangkat lunak maupun perangkat keras implementasi logik digital berbasis FPGA arsitektur dan sumber daya FPGA implementasi menggunakan HDL (Hardware Description Language) VHDL (VHSIC (Very High Speed Integrated Circuit) Hardware Description Language) prosesor benam berbasis FPGA dan pengenalan FPGA System on Chip (SoC). ; Gerbang Logika Rangkaian logika Aljabar Boolean Penyederhanaan Rangkaian Kombinasional Rangkaian Multilevel NAND dan NOR Perancangan Rangkaian Kombinasional Analisis Rangkaian Kombinasional Decoder dan Encoder Multiplexer dan Demultiplexer Studi Kasus Responsi. ; Pengenalan Software Eagle Menggambar Skema Rangkaian Elektronika (dari fisik ke skema) Merangkai dan Soldering pada PCB Lubang Membuat Skematik pada software Eagle Membuat Desain Layout pada Software Eagle Transfer toner layout ke PCB Mencetak PCB melarutkan tembaga PCB Pengeboran PCB Penyoderan Testing dan Troubleshooting. ; Mengenal komponen elektronika analogdan alat ukurnya. Mempelajari bagaimana cara mengukur koponen elektronika analog. Mempelajari watak berbagai jenis dioda. Mempelajari rangkaian regulator tegangan. Mempelajari jenis dan respon filter. Mempelajari rangkaian penguat menggunakan transistor dan opamp. Studi kasus penerapan rangkaian elektronika analog. ; Konsep dasar tentang instrumentasi dan elemen-elemen pembentuk sistem kendali: a. Pengukuran. b. Proses dan variabel kendali umum. c. Feedback dan evaluasi sistem kendali Konsep dasar tentang berbagai macam metode pengkondisian sinyal analog di dalam instrumentasi: a. Sinyal Analog. b. Jembatan wheatstone. c. RC filter. d. OpAmp Prinsip-prinsip dasar tentang pemrosesan sinyal digital, karakteristik data digital, konversi digital ke analog dan sebaliknya: a. Sinyal dan operasi digital. b. Konversi sinyal digital ke analog. c. Konversi sinyal analog ke digital. d. Akuisisi Data Aplikasi konsep dasar instrumentasi menggunakan sensor dalam aplikasi pengukuran: a. Temperatur dan Tekanan. b. Posisi, Lokasi, dan Perpindahan. c. Pemancaran elektro magnetik, optik, laser Konsep dasar, proses, dan operasi kendali: a. Konversi sinyal. b. Aktuator. c. Elemen kendali. d. Proses kendali kontinyu dan diskret. ; Arti mengukur, mengatur suatu besaran yang mau diukur, Alat ukur, Cara mengukur, Cara melakukan eksperimen, Cara menganalisis hasil eksperimen, Metoda ukur fisis secara umum, Mengenal berbagai metoda pengukuran, Hubungan antara pengukuran, metrologi dan instrumentasi. ; konsep dasar sistem sensor, akuisisi besaran fisis, pengkondisi sinyal dengan ragam jenis sensor yang ada, sensor yang bersifat resistif, kapasitif maupun induktif, proses kalibrasi dan penerapan sistem sensor di bidang instrumentasi. ; diagram-diagram sistem instrumentasi, instrument connections, pengukuran proses diskrit, elemen kontrol diskrit dan relai, analog instrumentation, pneumatic instrumentation, instrument calibration, pengukuran tekanan secara kontinu, pengukuran level secara kontinu, pengukuran temperatur secara kontinu, pengukuran aliran fluida secara kontinu. ; Proses akuisisi besaran fisis. Pengkondisi sinyal dengan ragam jenis sensor yang ada, baik sensor yang bersifat resistif, kapasitif maupun induktif. Proses kalibrasi serta studi kasus penerapan sistem sensor di bidang instrumentasi. ; Pengenalan Sistem Aktuator Komponen pendukung sistem aktuator Sistem Driver Aktuator Motor Listrik Relay dan Selenoid Pneumatik dan Hidrolik. ; Pendahuluan dan Dasar Sistem Kendali Transformasi Laplace dan Inversenya Pemodelan Matematika dari Sistem Kendali Pemodelan Sistem Mekanik Analisis Sistem Kendali di State space Kalman Filter. ; Analisis respon transien dan respon keadaan tunak, Menganalisis dan mendesain kendali menggunakan root locus, Metode tanggap frekuensi, PID dan PID lanjut, dan state space, Sistem regulator optimal quadratic. ; Sinyal diskrit dan sistem diskrit, Sistem diskrit dan digital, Sistem LTI (linear time-invariant), Persamaan beda, Konvolusi digital, Teorema pencuplikan, Konsep Transformasi Fourier Diskrit, Transformasi Fourier Cepat, Transformasi-Z, Konsep dasar dan perancangan tapis FIR (Finite Impulse Response), Konsep dasar dan perancangan tapis IIR (Infinite Impulse Response). ; Pengenalan Jenis-jenis aktuator Memahami sinyal analog dan sinyal digital untuk mengontrol aktuator Mempelajari pembuatan driver dan komponen pendukungnya Mempelajari tentang daya armature, pengaturan kecepatan, karakteristik, efisiensi dari motor DC Mempelajari berbagai jenis motor DC yaitu motor stepper, motor servo, dan motor brushless Mempelajari penggunaan Relay dan solenoid Mempelajari aplikasi dari pneumatik dan hidrolik. ; Mempelajari representasi sistem dalam bentuk fungsi alih dan ruang keadaan. Mempelajari tanggap waktu sistem kendali. Mempelajari Analisa kestabilan sistem kendali. Studi kasus mengenai pemanfaatan sistem kendali. ; Pendahuluan Perangkat Keras PLC Relay Logic Control Ladder and Functional block programming Instruksi dasar PLC Pemrograman PLC Lanjut Perancangan sistem berbasis PLC Studi kasus: Kendali Proses menggunakan PLC. ; Konfigurasi I/O dan Pengkabelan pada PLC Omron CP1H-XA dan HMI NB-Series Pengenalan CX-Programmer, CX-Designer dan Nirtec Machine Simulator Instruksi Dasar Instruksi Timer Instruksi Counter Instruksi Aritmatika, Perbandingan, dan Logika Instruksi Kendali Program Instruksi Manipulasi Data pada kasus pembacaan ADC/DAC Instruksi Sekuensial Instruksi Kendali PID Studi Kasus Responsi. ; Abstraksi: ide-ide besar arsitektur komputer, di bawah program, teknologi untuk membangun prosesor dan memori, kinerja, power wall, peralihan dari uniprosesor ke multiprosesor, benchmarking Intel Core i7. Instruksi dan bahasa komputer: operasi perangkat keras komputer, operan perangkat keras komputer, bilangan signed dan unsigned, representasi instruksi pada komputer, operasi logika, instruksi untuk membuat keputusan, mendukung procedure dalam perangkat keras komputer, komunikasi eksternal, pengalamatan RISC-V untuk wide immediates dan wide addresses, paralelisme dan instruksi: sinkronisasi, menerjemahkan dan memulai program. Prosessor: konvensi logic design, membangun datapath, skema implementasi sederhana, overview pipelining, datapath dan kontrol berpipeline, data hazard: forwarding versus stalling, control hazard, exception, paralelisme level instruksi. Memori: teknologi memori, dasar-dasar cache, mengukur dan meningkatkan kinerja cache, hierarki memori terandalkan, kerangka kerja umum untuk hierarki memori, menggunakan finite state machine untuk mengendalikan cache sederhana, paralelisme, dan hierarki memori: koherensi cache. Prosessor paralel: kesulitan membuat program pemrosesan paralel, SISD, MIMD, SIMD, SPMD, dan vektor, multithreading perangkat keras, multicore dan multiprosesor memori bersama lainnya, pengenalan GPU, cluster, komputer skala warehouse, multiprosesor, pengenalan topologi jaringan multiprosesor, benchmark multiprosesor dan model kinerja. Low level atau assembly programming. ; Jaringan komputer dan Internet: Internet, network edge, network core, packet-switching network, delay, loss, throughput, protocol layer and service models, history. Application Layer: networked applications, web dan HTTP, Email, DNS, P2P, Video Streaming, Socket Programming. Transport Layer: services, mux dan demux, UDP, Principles of reliable data transfer, TCP, congestion control. Network Layer: router, IP, algoritma routing, OSPF, BGP, ICMP. Link dan Physical Layer: error detection and correction, multiple access links and protocols, switched LANs, link virtualization, signal encoding. Wireless and Mobile Networks: WiFi, Cellular, Addressing dan routing, mobile IP. Multimedia Networking: applications, streaming video, VoIP, protocols, network support for multimedia. ; Merancang dan mengimplementasikan jaringan komputer (LAN, WiFi, dan WAN/Internet). Mengenal peralatan jaringan komputer dan monitoring jaringan komputer. Instalasi jaringan lokal (LAN) dan internet, topologi jaringan, troubleshooting jaringan, subnetting, routing, manajemen bandwith, kemanan jaringan komputer. studi kasus pemanfaatan jaringan komputer berbasis embedded system dan internet of Things. ; Overview: sistem pengoperasian, struktur sistem pengoperasian. Manajemen proses: proses, thread & concurrency, penjadwalan CPU. Sinkronisasi proses: tool sinkronisasi, contoh, deadlock. Manajemen memori: memori utama, memori virtual. Manajemen storage: struktur penyimpanan massif, sistem I/O. Sistem file: interface, implementasi, internal. ; Pengenalan Kecerdasan Artifisal Intelligent Agent (Agen Cerdas) Solving Problems by searching: Informed Searching Search Problems by searching: Uninformed Searching (konsep dan aplikasinya) Knowledge Representation Sistem Pakar (pengenalan, arsitektur, agenda) Pemrosesan bahasa alami (NLP) Pengenalan pola, pembelajaran mesin. ; Mikrokontroler Microchip PIC16F87x, Penanganan Clock, Reset dan GPIO, Pewaktu dan pencacah (Timer and Counter), PWM (Pulse Width Modulation), Interupsi, komunikasi serial UART, I2C dan SPI, Pemanfaatan internal ADC, serta beberapa aplikasi, Address decoding memori dan I/O, Antarmuka I/O parallel, Direct memory access, Bus mikrokontroler. ; Pemrograman pada mikrokontroler Mempelajari I/O pada mikrokontroler Mempelajari timer, counter, dan PWM pada mikrokontroler Mempelajari interupsi dan watchdog pada mikrokontroler Mempelajari komunikasi serial, I2C, dan SPI pada mikrokontroler Mempelajari ADC dan DAC pada mikrokontroler Aplikasi RTC dan EEPROM pada mikrokontroler. ; Gambaran keamanan pada perangkat keras Teknologi-teknologi perangkat keras Perancangan dan pengujian SoC Perancangan dan pengujian PCB Jenis-jenis serangan pada perangkat keras: trojan, reverse engineering, side channel attack, serangan pada PCB Metode-metode proteksi pada perangakat keras: PUF, TRNG, obfuscation, watermark, PCB authentication. ; Pengantar simulasi elektronika: Seluk Beluk Simulasi dan pengenalan Software Simulasi Simulasi Power Supply Analisa transien Analisa steady state Tanggap Frekuensi Impedansi Input Impedansi Output Analisis Sistem Elektronika. ; Multivibrator I(Astable Multivibrator dan Monostable Multivibrator), Komponen rangkaian digital sekuensial (bistable multivibrator), Tahapan dalam perancangan rangkaian sekuensial sequential logic circuit, Cara kerja flip-flop yang merupakan komponen dasar penyusun memori dan register, Pencacah sinkron, pencacah asinkron, Register: Masukan Paralel Keluaran Paralel Masukan Paralel keluaran Serial Masukan Serial Keluaran Paralel Masukan Serial Keluaran Serial, Finite state machine, Vending machine, Analisa rangkaian sekuensial, Sintesa rangkaian sekuensial (Rangkaian Mealy Moore): mode clock, mode level dan mode pulsa. ; Metodologi pengembangan hardware dan Pengenalan CAD tools: a. Defenisi spesifikasi dan Design Entry b. Sintesis, implementasi dan optimasi c. Verifikasi fungsional dan fisik Pemodelan perangkat keras menggunakan deskripsi: a. Concurrent b. Behavioral c. Struktural d. Sequensial e. FSM Pengembangan piranti Kompleks: a. Integrasi b. Contoh- contoh kasus. ; Konsep dasar tentang instrumentasi, Implementasi pada industri, Contoh mengendalikan banyak variabel proses temperatur, aliran, komposisi gas, fluida, Analyzer untuk parameter fluida konduktifitas, pH, Level permukaan dan tekanan terhadap waktu serta jarak, Dilakukan penginderaan secara bersamaan dan berkelanjutan, Desain intrumentasi dengan P&ID, Studi kasus yang terjadi di industri. ; Jaringan Saraf Tiruan dalam Instrumentasi Instrumentasi Cerdas Pengukuran Kualitas Udara Menggunakan Larik Sensor Gas Instrumentasi Cerdas Perhitungan Jumlah Kendaraan di jalan Instrumentasi Cerdas Pengenalan Aktivitas Menggunakan Kamera Depth End-to-End Learning untuk Autonomous Driving Car Reinforcement Learning untuk Instrumentasi Kendali Cerdas Deep Q Network untuk Menghindari Rintangan Pengaturan Lampu Lalu Lintas Adaptif Cerdas. ; Konsep dasar proses otomasi di industri, Instrumentasi di industri dan penerapannya di bidang otomasi, Simulasi proses otomasi di industri. ; Model kamera, Pencahayaan dan warna, Tapis spasial dan frekuensi, Deteksi tepian dan sudut, Segmentasi, Pengenalan obyek, Aliran optik, Pelacakan dan evaluasi kinerja. ; Pengenalan dan penggunaan MATLAB Mempelajari pembangkitan sinyal Mempelajari analisis spektral sinyal Mempelajari transformasi Z dan persamaan beda Mempelajari implementasi filter digital Desain filter FIR dan IIR Implementasi Filter digital Pembangkit dan pendeteksi nada DTMF. ; Sistem konsep dasar robot, Aktuator, Tracking, Motion planning, Motion control, Rotation matrix, Quaternion, Kinematika maju, Kinematika balik. ; Representasi gerak robot Pemrograman gerak dasar robot. Motion planning robot. Kendali robot. Kinematika maju dan kinematika balik robot. ; pemrosesan sinyal multirate, pemrosesan sinyal adaptif, pemrosesan sinyal STFT (Short Time Fourier Transform), pemrosesan sinyal Wavelet. ; Pengenalan SCADA dan DCS Dasar-dasar sistem SCADA & DCS, Hardware dan firmware Konsep dasar pemrograman SCADA dan DCS Studi kasus dan Project. ; Path planning, Analisis sistem robot manipulator, Perancangan sistem kerja Drone (UAV), Perancangan gerak mobile robot secara otonom. ; Pendahuluan dan Dasar Sistem Kendali Digital Sistem Waktu Diskrit Sifat Sistem Kendali Digital Stabilitas Kendali Digital Perancangan Kendali Digital. ; Domain Kontinyu dan Diskrit Transformasi Z Tanggap Sistem Diskrit Perancangan Kendali Digital Tools dalam desain dan perancangan kendali digital. ; ROS2 Dasar ROS2 Navigasi Antarmuka Web berbasis ROS Programming Drone dengan ROS ROS Perception ROS Manipulation dan Mobile Manipulator ROS untuk Industrial Robot ROS Kendaraan Otonom Kecerdasan Buatan berbasis ROS ROS Debug Studi Kasus Responsi. ; Konsep dan arsitektur High performance architecture High speed network management dan konfigurasi High performance computation dan environment Development of cluster, distributed dan Grid High performance computing: resource allocation management, load balancing management Processing technology: core, multicore and threads GPU based computing Quantum computing Use case: molecular computation, data science, artificial intelligence. ; Konsep dan Perkembangan Cloud Computing: Definisi, Lingkup dan Komponen, Arsitektur Teknologi. Model Layanan Cloud Computing: Perspektif Teknologi: share services. Perspektif Bisnis: Pay as You Need. Strategi. Infrastruktur as a Services: Data Center Pendukung, Virtual Machine, Hypervisor, Docker, Kubernetes, Layanan Infrastruktur. Platform as a Services: Identity and access management, Security, Platform. Software as a services: software services, web services. Service Level Agreement: balancing, deployment in the cloud, platform and management. Use case: cloud data center, cloud security, cloud services model: AWS, Microsoft azure, Alicloud, GamaCloud. Development and production environment. ; Konsep Big Data: Definisi, Karakteristik 5 V, Konsep dan Prinsip Data source identification: Log data source, stream data source, file based data source, databases Hadoop and Map Reduce: Konsep dan algoritma, Proses dan Flow Data Ingestion Technology: Kafka, Storm, Flume Stream and Batch Processing: Map Reduce, Elastic, Map-aggregate-Pipeline Data storage technologies: Big Database, Data warehouse, Data Mart, Data Lake dan Data Ocean Big Data Processing and Technology Data analytic and Visualization: Statistic based, Projection and prediction, Using ML and DL for analytic, Visualization techniques. ; Pengenalan IoT Desain dan Arsitektur Jaringan IoT Smart Object Smart Object Networking IP dalam lapisan Network IoT Protokol Aplikasi dalam IoT Analisis Data IoT Keamanan IoT IoT dalam Industri: Pabrik IoT dalam Industri: Pertambangan IoT dalam Industri: Transportasi IoT dalam Industri: Keamanan dan Kesehatan. ; Lingkungan Pengembangan dan Produksi: Development Environment specification, Production Environment specification Technical issue pada operasi: service level agreement, quality of services, quality assurance, after sales Standards: Development standard, Production standard Data Center as Environment: Smart Data Center, Green Data Center, High performance and reliable data center Management dan maintenance: Update life cycle, Patching, security management and update Software management: source code development platform, versioning platform, sharing facilities Monitoring and audit: software health monitoring dan software audit Development and production environment. ; Pengantar intelligent environment dan pervasive computing Activity recognition in a smart home Smart Home Automation and Development Smart Grid: Pengelolaan energi listrik kota secara efisien Intelligent air quality monitoring Intelligent water quality monitoring Intelligent traffic management Smart Inventory and Tracking Intelligent Farming Intelligent Classroom and learning management. ; Sistem Siber: Lingkup, Kebutuhannya, Threats, Latest Reports Cyber Laws: Cyber crimes dan threats global, Security standard and compliances Specification: Naming, Addressing, Subnetting, Networking Protocols & Devices, Application Layer, Transport Layer, Internet Layer, and Link Layer. Scanning networks to find malicious networks — network scanning types, port scanning & its tools, and Network Architecture Security measures for mobile and web applications Firewall and defense Malware, Denial-of-service attacks, Man-in-the-middle attack, Social engineering attacks, Spoofing, Phishing, sql injection Security measure Cloud and IoT Ethical hacking. ; Telecommunication and industry: the development and telecommunication industry The HCF Network Data over cable service interface Telephony and wireless Development of 1 to 5 G: concept of 1G, concept of 2G, concept of 3G, concept of 4G, concept of 5G Next generation Networks: NGN, NGN Services, NGN Society Convergencies: Architecture, IMS service, Quality of services, Authentication, dan network service management Data Driven Network. ; Praktikum ini akan mempelajari tentang adder and subtractor, decoder, multiplexer, ROM, ALU, register, memory, dan instruction-set architecture. ; Introduction – basic ideas behind blockchain, how it is changing the landscape of digitalization, introduction to cryptographic concepts required Hashing, public key cryptosystems, private vs public blockchain and use cases, Hash Puzzles, Introduction to Bitcoin Blockchain Bitcoin Blockchain and scripts, Use cases of Bitcoin Blockchain scripting language in micropayment, escrow etc Downside of Bitcoin – mining Alternative coins – Ethereum and Smart contracts Alternative coins – Ethereum continued, IOTA The real need for mining – consensus – Byzantine Generals Problem, and Consensus as a distributed coordination problem – Coming to private or permissioned blockchains – Introduction to Hyperledger Permissioned Blockchain and use cases – Hyperledger, Corda Week 8: Uses of Blockchain in E- Governance, Land Registration, Medical Information Systems, and others. ; Pengembangan aplikasi seluler Lingkungan pemrograman Jenis aplikasi Layanan Berbasis Cloud Antarmuka API Web Layanan Notifikasi Aplikasi Jaringan Pengembangan aplikasi jaringan dan pemrograman jaringan Pemrograman Soket Dasar Socket Stream dan aplikasi datagram Socket Client-Server Protokol Lapisan Aplikasi & Ekspresi Reguler Pengembangan aplikasi Client-server dan Peer-to-peer Tren pengembangan aplikasi jaringan saat ini Sensor dan Peripheral Pemanfaatan komponen sensor dan peripheral pendukung pada perangkat bergerak Aplikasi seluler dengan layanan berbasis lokasi (LBS) Distribusi aplikasi dan manajemen pembaruan. ; Pengantar BioSistem, Sistem adaptif, dan contoh-contoh sistem yang terinspirasi dari proses biologi Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan What, why and when Simple model neurons dan jaringan neuron model sederhana Model jaringan syaraf: Perceptron, Multilayer perceptron, Backpropagation Metode-metode lain: Recurrent and /or self-organised system (pengantar) Genetic Algorithms (pengantar) Neuromorphic System (pengantar) Behavioral System Behavior in Artificial Intelligence Behavior-Based Robotics Biological Inspiration for Robots Robots as Biological Models Robot Learning Collective system: Particle Swarm Optimization Ant Colony Optimization. ; Pengenalan machine learning, learning types: supervised learning, semi-supervised learning, unsupervised learning Data exploration and acquisition Regression Linear Classification: single layer perceptron, gradient descent, activation function, backpropagation Training objectives, performance evaluation, validation Decision tree Nearest neighbor model, Naïve Bayes Support Vector Machine Overfitting and Regularisation Ensemble and Boosting Unsupervised Learning: Hierarchical clustering, Density based clustering. ; Konsep dan komponen pengenalan pola. Teknik-teknik pengenalan pola Definisi fitur dan metode-metode ekstraksi fitur Seleksi fitur Decision making (identifikasi, clustering, klasifikasi dan verifikasi) pada suatu kasus Metode pengujian Studi Kasus: Pengenalan pola untuk data text Studi Kasus: Pengenalan pola untuk data 1D Studi Kasus: Pengenalan pola untuk data 2D Trend research (perkembangan penelitian) terkait pengenalan pola. ; Sejarah munculnya Deep Learning, perbedaan antara jaringan syaraf tiruan tradisional, misalnya Learning Vector Quantization (LVQ), Self Organization Map (SOM) dan Single Layer Perceptron (SLP) dengan deep learning Multi Layer Perceptron, backpropagation Arsitektur Deep Neural Network, termasuk diantaranya penjelasan terkait softmax, cross entropy loss function, relu yang digunakan pada DNN Komputasi dari algoritma pembelajaran Deep (Deep learning computation), diantaranya seperti batch normalization, layer and block, hyperparameter, initialization Traditional CNN (AlexNet) dan Modern CNN (GoogleNet, Inception) Recurrent Neural Network (RNN), Gate Recurrent Unit (GRU), Long Short Term Memory Pengenalan Reinforcement learning. ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Pengenalan Pemrograman Berorientasi Objek Struktur Data Linked List Stack dan Queue Struktur Data Tree and Binary Tree Balanced Tree: AVL Tree dan Red-Black Tree Sorted Tree: Heap Tree, Fibonacci Tree, Binomial Tree Pengantar Graf: Representasi Graf dan Penelusuran Graf (Depth First Search, Breath First Search) Shortest Path Minimum Spanning Tree Network Flow Disjoint Set String Matching Geometri Algorithm (Convex Hull). ; Konsep dan pembentukan citra digital, Transformasi citra, Ruang warna dan konversi antar ruang warna, Peningkatan kualitas citra baik pada ranah spasial maupun frekuensi, Morfologi citra dan segmentasi citra baik yang berdasar pada tepian obyek, threshold, wilayah dan gerakan, Aplikasi pengolahan citra digital pada pengenalan pola dan computer vision.', [ - 'Rekayasa Kecerdasan Artifisial - Pengantar Sistem Persamaan Linier (SPL), Gauss, Gauss Jordan, Invers matrix Determinan Vektor Dot Product, Proyeksi orthogonal Cross Product, Luas segitiga, Persamaan bidang Persamaan Parametrik, Simetrik, Transportasi Linier Kombinasi linier, Merentang, Basis General Solution Basis ruang kolom, ruang baris dan diri sendiri, Basis Ortogonal, Gram Schimt, Koordinat basis baru Eigen value, Eigen vektor. ; Sistem bilangan real, nilai mutlak, grafik persamaan dan garis, persamaan linear [1] Matematika 1,Bab 1, Hal. 1 – 18 Bilangan kompleks dan Teorema De Moivre [1] Matematika 1, Bab 2, Hal. 19 – 30 Matriks dan operasinya, operasi baris elementer dan matriks invers [1] Matematika 1, Subbab 3. 1 dan 3. 2,hal: 31 – 42 Sistem persamaan linear, determinan, minor, kofaktor dan aturan Cramer. [1] Matematika 1,Subbab 3. 3-3. 5, hal:42 – 63 Nilai eigen dan vektor eigen. [1] Matematika 1,Subbab 3. 6, hal: 63 –67 Function definition and notation, operations on functions [1]Mathematics 1,Sections 4. 1 and 4. 2,hal: 69 – 80, Grafik fungsi, sifat-sifat grafik fungsi dan fungsi invers. [1]Matematika 1,Subbab 4. 3-4. 5, hal:80 – 100 Pengantar notasi limit, penghitungan limits, limit di tak- hingga. [1] Matematika 1,Subbab 5. 1-5. 3, hal:101 - 124 Kekontinuan fungsi. [1] Matematika 1,Subbab 5. 4, hal: 124– 134 Garis singgung dan laju perubahan, fungsi turunan, diferensiasi. [1]Matematika 1,Subbab 6. 1-6. 3, hal:135 – 155, Aturan rantai dan diferensiasi implisit. [1]Matematika 1,Subbab 6. 4, hal: 156-164 Laju-laju yang berkaitan [1] Matematika 1,Subbab 7. 1, hal: 165– 174 Selang naik dan selang turun, kecekungan fungsi, ekstrim relatif, uji turunan pertama dan kedua[1]Matematika 1,Subbab 7. 2-7. 3, hal:174 – 190, Grafik polinomial dan fungsi rasional, nilai maksimum dan minimum suatu fungsi [1]Matematika 1,Subbab 7. 4-7. 5, hal:191 - 211 Aplikasi masalah maksimum dan minimum. [1] Matematika 1,Subbab 7. 6, hal: 212– 236 Integral. [1] Matematika 1,Bab 8, hal: 237 –297. ; Penjelasan Rancangan Pembelajaran (RP), Perkembangan komputer sampai saat ini, Komponen- komponen komputer, Sistem operasi dan bahasa pemrograman, Proses menjalankan program dalam bahasa C, Penyelesaian masalah sederhana menggunakan metode pengembangan perangkat lunak, Isu-isu etik berkaitan dengan komputer dan pemrograman [Hanly bab 1 - hal 33, Deitel kata pengantar - hal xxi] Pengenalan bentuk umum bahasa pemrograman C dan elemen-elemen dasar dalam sebuah program, Pemahaman pentingnya menulis dokumentasi program, Penggunaan tipe data dan perbedaan antara tipe data int, double, dan char, Cara mendeklarasikan variabel, Perintah penugasan (assigment statement) untuk mengubah nilai variabel, Ekspresi aritmatika dalam bahasa C Standar input /output, String format, Penggunaan file untuk input / output, Kesalahan sintaks, kesalahan run-time, dan kesalahan logika. [Hanly bab 2 - hal 65] Pembuatan program dari informasi yang sudah ada (outline), Fungsi standar (fungsi pustaka), Perancangan top- down dan bagan terstruktur, Fungsi tanpa argumen, Fungsi dengan argumen [Hanly bab 3 - hal 127] Struktur kontrol, Kondisi, Perintah (statement) IF, Perintah-perintah IF dengan perintah majemuk, Langkah-langkah pengambilan keputusan dalam algoritma, Nested IF staments dan keputusan multi alternatif, Perintah SWITH [Hanly bab 4 - hal 193] Perulangan (loop) dalam program, Perhitungan dalam loop menggunakan perintah WHILE, Perhitungan jumlah atau perkalian dalam loop, Perintah FOR, Perulangan berkondisi (conditional loops), Perancangan perulangan, Perulangan bersarang (nested loop), Perulangan perintah DO-WHILE dan flag- controlled, Studi kasus (case study) [Hanly bab 5 - hal 255] Pointers dan operator tidak langsung (inderection operator), Fungsi dengan parameter output, Pemanggilan fungsi dengan parameter input/output, Jangkauan indentifier (nama- nama yang digunakan untuk variabel, konstanta, dan fungsi), Formal ouput parameters as actual arguments, Studi kasus [Hanly bab 6 - hal 337] Referensi dan deklarasi array, Subskrip/index array, Penggunaan loop untuk akses yang berurutan, Penggunaan elemen array sebagai argument fungsi, Argumen-argumen array, Array paralel dan tipe enumerasi, Array multidimensi [Hanly bab 7 - hal 397] Dasar string, Fungsi pustaka string: assignment and substings, Longer Strings: Concatenation and Whole-Line Input, Perbandingan (comparison) strings, Arrays of Pointers, Pengoperasian karakter (character operations), Konversi string-ke- bilangan dan bilangan-ke-string, Studi kasus [Hanly bab 8 - hal 475] Sifat rekursif, Melacak (tracing) fungsi rekursif, Fungsi-fungsi matematika rekursif, Studi kasus [Hanly bab 9 - hal 541] Tipe struktur yang dibuat sendiri (user- defined structure types), Data tipe terstruktur sebagai parameter input/output, Fungsi-fungsi yang menghasilkan tipe data terstruktur, Penyelesaian masalah dengan tipe-tipe terstruktur, Array paralel dan array terstruktur [Hanly bab 10 - hal 591] File input/ouput: tinjauan ulang dan pembelajaran lanjutan, File biner, Studi kasus:pencarian pada basis data (database) [Hanly bab 11 - hal 649] Penggunaan Abstraksi untuk mengelola kompleksitas, Pustaka personal: header files dan implementasinya, Storage classes, Fungsi yang bersifat umum [Hanly bab 12 - hal 685] Pointer dan struktur data dinamis [Hanly bab 13 - hal 725]. ; Logika Teori Himpunan Relasi dan Fungsi Algoritma Baris dan Deret Fungsi Pembangkit dan Rekuren penjabaran: Konsep Logika proposional dan penggunaan operator logika pada proposisi, Konsep ekuivalensi pada logika proposional, Konsep predikat dan fungsi proposisi, Proses quantification (penggunanaan quantifier pada proposisi), Konsep aturan penentuan kesimpulan dan penggunaannya, Konsep aturan penentuan kesimpulan untuk quantified statements dan penggunaannya, Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep dasar metode pembuktian atau cara membuktikan, Penggunaan metode pembuktian pada beberapa permasalahan Metode pembuktian bentuk implikasi: direct proof, indirect proof, vacuous proof, trivial proof, proof by contradiction, proof by cases, proof for equivalence Metode pembuktian bentuk quantifier: metode contructive dan non-constructive, uniqueness pembuktian counter example Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep himpunan (relasi antar himpunan, power set dan cartesian product), Macam-macam operasi himpunan, Prinsip inklusi- eksklusi Konsep fungsi pada himpunan, Macam-macam fungsi, Tentang invers dan komposisi fungsi sehari-hari, Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep induksi matematis, metode pembuktian dengan induksi matematis fungsi rekursi, himpunan rekursi dan struktur, struktur induksi, generalisasi induksi, algoritma rekursi, pembuktian kebenaran algoritma rekursi, rekursi dan iterasi. Pembahasan tugas dan latihan soal Definisi dan notasi relasi, Relasi pada himpunan, Sifat-sifat relasi. ; OS/Overview of Operating Systems OS/Operating System Principles OS/Scheduling and Dispatch OS/Memory Management OS/Security and Protection OS/Virtual Machines OS/Device Management Penjabaran: Review materi gambaran sistem komputer (perangkat keras dan perangkat lunak komputer, Pengenalan perintah-perintah dasar LINUX Proses: konsep proses, state proses, manajemen proses, context switching, interaksi antar proses dan sistem operasi, Implementasi proses di LINUX (programming) Interprocess Communication (IPC): konsep IPC, race condition, critical region, pipe, shared memory, message queue, Implementasi pipe, shared memory, message queue di LINUX (programming) IPC: semaphore, Implementasi semaphore di LINUX (programming), Daemon: konsep daemon, implementasi daemon di LINUX (programming) Deadlock: prinsip- prinsip deadlock, pendeteksian & penanganan deadlock, penghindaran & pencegahan deadlock, permasalahan deadlock Memori: manajemen memori, memory partitioning, swapping Threads: konsep thread, arsitektur mikrokernel Threads: konsep proses & thread, multithreading, state thread, Implementasi thread di LINUX Memori Virtual: konsep memori virtual, paging, segmentation, algoritma page replacement, algoritma alokasi, Perbandingan manajemen memori di LINUX & Windows Manajemen file: konsep file sistem, organisasi dan akses file, direktori file, file sharing, manajemen memori sekunder, pengamanan file system, LINUX Virtual File System, Windows File System Multiprocessor Schedulling: konsep penjadwalan multiprocessor, penjadwalan real- time, Perbandingan penjadwalan pada LINUX dan Windows I/O: prinsip perangkat keras & perangkat lunak I/O, I/O buffering, penjadwalan disk, I/O: RAID, disk cache, Perbandingan konsep I/O pada UNIX, LINUX, dan Windows. ; IM/Database Systems IM/Data Modeling IM/Relational Databases IM/Query Languages penjabaran: Data, informasi dan pengetahuan, Konsep basis data Himpunan dan relasi, Pemodelan konseptual, Pemodelan fisik Normalisasi Data Definition Language, Data Manipulation Language Kueri Sederhana, Aggregasi, Kueri Bersarang Aljabar relasional Studi kasus perancangan dan pembuatan basis data. ; Fungsi Transenden, diferensial dan integralnya. Teknik integrasi dan Integral tak wajar. Aplikasikan integral tertentu pada luas bidang datar, volume benda, Panjang busur dan luas kulit benda putar, pusat massa, penerapan teorema Guldin. Sistem koordinat kutub dan persamaan parametrik, sketsa grafiknya, dan aplikasinya. Kekonvergenan barisan dan deret tak hingga, dan menghitung jumlah deret tak hingga yang konvergen, deret Taylor dan deret Maclaurin Penjabaran: Fungsi logaritma & eksponensial. [1] Subbab 1. 1(hal 1-29) Fungsi Invers Trigonometri [1] Subbab 1. 2 (hal 33-49) Fungsi Hiperbolik [1]Subbab 1. 3 (hal54-63) Teknik Integrasi [1] Subbab 2. 1hal: 69-86 Teknik Integrasi [1] Subbab 2. 2-2. 3 hal: 86-104 Integrasi Numerik [1]Subbab 3. 1(hal. 107-121) Integrasi Tak Wajar dan Limit Bentuk Tak tentu [1]Subbab 3. 2-3. 3(hal. 121-144) Luas antara Dua Kurva [1]Subbab 4. 1(hal. 145-151), Menghitung Volume Benda Putar [1]Subbab 4. 2(hal. 153-165) Panjang kurva dan luas permukaan [1] Subbab 4. 3-4. 4 (hal: 168-175) Titik Berat [1]Subbab 4. 5(hal. 176-189) Persamaan Parametrik [1]Subbab 5. 1(hal. 191-200), Grafik dalam Koordinat kutub[1] Subbab 5. 2-5. 3 (hal: 204 -220) Luas dan Volume dalam Koordinat Kutub [1]Subbab 5. 4(hal. 222-229), Garis Singgung dan Panjang Busur di Koordinat Kutub [1]Subbab 5. 5(hal. 231-235), Barisan Tak Hingga [1]Subbab 6. 1(hal. 237-245) Deret Takhingga dan Uji Konvergensi [1]Subbab 6. 2-6. 3(hal. 247-265) Deret Pangkat. Deret Taylor dan Maclaurin [1] Subbab 6. 4(hal. 268-279), Differensiasi dan Integrasi Deret Pangkat [1] Subbab 6. 5(hal. 281-288). ; Ruang Sampel, Ruang Kejadian dan Peluang, Formula Bayes. Variabel Random, Fungsi Padat Probabilitas diskrit dan Kontinu, tunggal dan gabungan. Ekspektasi dan Korelasi Estimasi parameter populasi tunggal dan multi. Uji Hipotesis dan ANOVA Penjabaran: Konsep dasar statistika dan pengukuran Pengertian statistika Metode pengukuran populasi dan sampel parameter dan statistik ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran distribusi frekuensi Kaitan statistika dengan bidang informatika Percobaan Random, Ruang sampel dan ruang Kejadian Konsep Ruang Sampel dan Ruang Kejadian Percobaan Random Menghitung banyaknya anggota ruang sampel dan titik kejadian dengan prinsip perkalian dan penjumlahan Permutasi, Kombinasi dengan berbagai variasinya Kejadian saling lepas (Mutually Exclussive) dan Kejadian saling bebas (Independent) Menghitung probabilitas suatu kejadian Kejadian dengan titik kejadian diskrit dan kontinu Konsep Probabilitas Menghitung probabilitas suatu kejadian untuk diskrit dan kontinu Probabilitas kejadian independent, dependent Variasi probabilitas dari kejadian diskrit dan kontinu Menghitung probabilitas dengan aturan bayes Kejadian bersyarat dan Probabilitas Bersyarat Probabilitas Bayes Manfaat pendekatan Bayes untuk peningkatan kualitas estimasi/probabilit as Aturan Bayes yang diperluas Contoh-contoh penggunaan aturan Bayes dan kaitannya dengan MK bidang informatika Perhitungan Probabilitas berkaitan dengan VR Transforamasi titik kejadian kepada Variabel Random (VR) VR Diskrit dan VR Kontinu Menghitung Probabilitas dari Kejadian yang dinyatakan dengan VR Fungsi padat probabilitas diskrit dan kontinu Distribusi Kumulatif Diskrit dan Kontinu Fungsi Padat Gabungan dan Fungsi Distribusi Marginal Kovariansi dan Korelasi Kejadian Bersyarat dengan VR Perhitungan Probabilitas Bayes dengan VR Fungsi Padat Probabilitas Diskrit Khusus Pengertian fungsi padat probabilitas diskrit khusus Distribusi Uniform diskrit Distribusi Hipergeometrik Distribusi Bernoulli, Binomial Distribusi Geometrik Distribusi Binomial Negatif Distribusi Poisson Pendekatan antar distribusi diskrit Penggunaan tools R untuk visualisasi berbagai distribusi dan perhitungan distribusi Fungsi Padat Probabilitas Kontinu Pengertian fungsi padat probabilitas kontinu khusus Distribusi Uniform Kontinu Distribusi Normal Pendekatan probabilitas diskrit kepada distribusi Normal Disrtribusi Gamma dan Keluarganya (Eksponensial, Erlang, Chi-Square) Distribusi t Distribusi F Distribusi Sampling Random Sampling Distribusi Sampling Mean Distribusi Sampling Variansi Teorema Limit Central Estimasi titik dan Estimasi Confidence Interval Estimasi Mean Estimasi Variansi Estimasi Proporsi Penggunaan tools Contoh-contoh aspek praktis Uji Hipotesis untuk satu dan dua populasi Konsep Uji Hipotesis Satu Sampel Uji Mean Uji Variansi Uji Proporsi Dua Sampel Uji Selisih Mean Uji Perbandingan Variansi Uji selisih Proporsi Uji Sampel Berpasangan Penggunaan tools Analisis Variansi Anova Satu Arah Anova 2 Arah Uji perbedaan mean untuk lebih dari 2 grup. ; The concept of artificial intelligence versus human intelligence The fundamental mathematical and logical ideas behind AI Expert systems Problem-solving by search Metaheuristic optimization Role of data science and machine learning in artificial intelligence Testing artificial intelligence systems penjabaran: What is intelligence? Apakah kecerdasan? - The concept of “intelligence” Konsep "kecerdasan" - Differences between Weak AI and Strong AI Perbedaan antara KA Lemah dan KA Kuat - An overview of the history of AI Tinjauan sejarah KA - Examples of today’s real-world applications of AI Contoh aplikasi KA dunia nyata saat ini Artificial intelligence and society Kecerdasan artifisial dan masyarakat - Social questions around AI research and development Pertanyaan sosial seputar penelitian dan pengembangan KA - The impact of AI on the government Dampak KA bagi pemerintah - Ethical implications of AI Implikasi etis dari KA - The challenges and opportunities of AITantangan dan peluang AI Artificial intelligence in the 21st century Kecerdasan artifisial di abad ke-21 - The current trajectory of AI applications and possible future development Trek aplikasi KA saat ini dan kemungkinan pengembangan di masa mendatang - The challenges posed by the development of AI Tantangan yang ditimbulkan oleh pengembangan KA - The relationships of AI with sustainable development Hubungan antara KA dan pembangunan berkelanjutan - Ethical implications of developing new intelligence Implikasi etis dari pengembangankecerdasan baru Systems and agents Sistem dan agen - Modelling an AI agent mathematicallyMemodelkan agen AI secara matematis - Implementing an approximate agent function Menerapkan fungsi agen perkiraan - Differentiating between types of AI agents Membedakan antara jenis agenKA Logic and language Logika dan bahasa Formal mathematical proofs versus typical arguments Pembuktian matematis formal versus argumen khusus Design of formal mathematical languages Desain bahasa matematika formal Proving questions in mathematical languages Pembuktian pertanyaan dalam bahasa matematika Undecidable proofs and undecidability in computer science Bukti yang tidak dapat diputuskan dan ketidakpastian dalam ilmu komputer Incompleteness of mathematical language Ketidaklengkapan bahasa matematika Expert systems Sistem pakar - Definition of expert systems Definisi sistem pakar - Architecture of an expert system Arsitektur sistem pakar - Knowledge bases and inference engines Basis pengetahuan dan mesin inferensi - The relevance of a user interface Relevansi antarmuka pengguna - The advantages and disadvantages of expert systems Kelebihan dan kekurangan sistem pakar Problem solving by search (1) Pemecahan masalah dengan pencarian (1) - Search algorithm terminologies Terminologi algoritma pencarian - Properties of search algorithms Properti algoritma pencarian - Types of search algorithms Jenis algoritma pencarian - Uninformed search algorithms Algoritma uninformed search - Informed Search Algorithms Algoritma informed search Problem Solving and Search (2) Pemecahan masalah dengan pencarian (1) - Adversarial Search - Mini-Max Algorithm - Alpha-Beta Pruning Metaheuristics optimization Optimasi metaheuristik - What is optimization? Apa itu pengoptimalan? - Optimization algorithms Algoritma pengoptimalan - Characteristics of metaheuristics Karakteristik metaheuristik - A brief history of metaheuristics Sejarah singkat metaheuristik Hill climbing - Overview of hill climbing algorithm Tinjauan algoritma mendaki bukit - Variants Varian - Practical issues with SA Masalah praktis dengan SA - Applications Aplikasi Simulated Annealing (SA) - What is annealing? Apa itu anil? - Overview of SA algorithm Tinjauan algoritma SA - Selecting the parameters Pemilihan parameter - Practical issues with SA Masalah praktis dengan SA - Applications Aplikasi Genetic Algorithm (GA) Algoritma Genetika - Overview of GA algorithm Tinjauan algoritma GA - The building block hypothesis Hipotesis blok bangunan - Limitations Keterbatasan - Variants Varian - Problem domains Domain masalah Data science and artificial intelligence Data sains dan kecerdasan artifisial - A definition of data science Definisi data sains - The relationship between data science and AI Hubungan antara data sains dan KA - Machine learning and Weak AI Pembelajaran mesin dan KA Lemah - Autoencoders Autoencoder - Tasks amenable to AI automation in data science Tugas yang dapat menerima otomatisasi KA dalam data sains Machine learning and artificial intelligence Pembelajaran mesin dan kecerdasan artifisial - Defining machine learning Mendefinisikan pembelajaran mesin - The different types of machine learning Berbagai jenis pembelajaran mesin - Common applications of machine learning in real applications Aplikasi umum pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata Testing artificial intelligence systems (1) Menguji sistem kecerdasan artifisial (1) - The importance of systems testing Pentingnya pengujian sistem - The challenges of maintaining AI systems - Tantangan memelihara sistem KA - Unintended outputs when redeploying AI systems Output yang tidak diinginkan saat menerapkan kembali sistem KA Testing artificial intelligence systems (2) Menguji sistem kecerdasan artifisial (2) - Ethical dilemmas Dilema etika - The problem of adversarial inputs Masalah adversarial inputs - A guide to testing strategies Panduan untuk menguji strategi Wrap-Up and Final Review Penutup dan Tinjauan Akhir. ; Tipe Data Abstrak Struktur Data Linier: Stack dan Queue Struktur Data Non-Linier: Tree Algoritma Sorting dan Searching Hash Table penjabaran: Introduction, concept of storage, arrangement Pointer, Struct Singly/Doubly Linked List Stack: Array, Linked List (STL), Problem pada Stack Queue: Array, Linked List (STL), Problem pada Queue Binary Search Tree Tree Traversal Problem pada Tree Graph: Representation, Traversal Problem pada Graph, MST, Disjoint Set, Implementasi Graph pada array, linked list dan STL Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort Heap Sort, Radix Sort Sequential Search: Linear Search, Interval Search: Binary Search Jump Search, Interpolation Search Hash Table, Dictionary. ; NC/Introduction NC/Networked Applications NC/Reliable Data Delivery NC/Local Area Networks NC/Resource Allocation NC/Mobility NC/Routing And Forwarding penjabaran: Manfaat jaringan komputer, Perangkat keras, dan perangkat lunak jaringan, Perbandingan model OSI dan TCP/IP, Sejarah internet, dan standarisas i jaringan. Domain name system (DNS), e-mail, world wide web, Konsep dasar konfigurasi DNS, DHCP, web serverdan proxy Layanan pada lapisan transport, Elemen pada protokol lapisan transport, Protokol transport sederhana, Protokol transport UDP dan TCP dan permasalahan pada kinerja lapisan transport Permasalahan pada desain lapisan jaringan, dan algoritma routing, Algoritm a congestion control, quality of service, internet workingm Lapisan network pada internet Permasalahan pada desain lapisan data link, dan deteksi dan koreksi kesalahan, Protokol dasar lapisan data link, protokol sliding window, verifikasi protokol, dan contoh protokol data link, Konsep kemamanan jaringan, Dasar teori komunik asi data, wireless, satelit, Public switched telephony, mobile telephon y system, network management. ; Dasar-dasar graf meliputi: komponen graf, tree, lintasan dan Sirkuit Optimasi dasar pada graf meliputi: lintasan terpendek, minimum spanning tree, Traveling Salesman Problem, dan Chinese Postman Problem Konsep graf lanjut meliputi: planaritas, pewarnaan graf, pencocokan graf, dan konektivitas. Optimasi graf lanjut meliputi: Penjadwalan, Permasalahan Penugasan Person, dan Maximum Bipartite Matching penjabaran: Dasar-dasar graf meliputi: komponen graf tree lintasan dan Sirkuit lintasan terpendek minimum spanning tree Traveling Salesman Problem Chinese Postman Problem Dasar-dasar graf lanjut meliputi: planaritas pewarnaan graf pencocokan graf konektivitas Permasalahan Penjadwalan, Permasalahan Penugasan Person Maximum Bipartite Matching. ; Pengenalan Dasar-dasar Keamanan Informasi Enkripsi Klasik Enkripsi Blok Simetris: AES dan Mode Operasi Enkripsi Stream Simetris: RC4 dan Generator Angka Pseudorandom Enkripsi Asimetris: RSA dan Diffie Hellman Key Exchange Fungsi Hash Tanda Tangan Digital Infrastruktur Kunci Publik. ; AL/Basic Analysis AL/Algorithmic Strategies AL/Fundamental Data Structures and Algorithms AL/Advanced Computational Complexity AL/Advanced Data Structures, Algorithms, and Analysis penjabaran: Contoh masalah yang membutuhkan analisa algoritma Pseudocode algoritma Kompleksitas strategi dan analisis rancangan: solving recurrences (relasi rekurensi, model rekursif, analisa kompleksitas rekursif: pohon rekursi, subsititusi, master theorema) strategi dan analisis rancangan: sorting (Insertion Sort & Quicksort) strategi dan analisis rancangan: sorting (Insertion Sort), studi kasus rekursi strategi dan analisis rancangan: sorting (Merge Sort & Quick Sort) strategi dan analisis rancangan: Greedy concept, Interval Covering, Minimum Spanning Tree strategi dan analisis rancangan: Activity Selection, Huffman Codes, Job Scheduling Problem strategi dan analisis rancangan: Dynamic Programming Top Down, Bottom Up strategi dan analisis rancangan: Longest Increasing Subsequence, Knapsack, Coin Change strategi dan analisis rancangan: Graph, shortest paths in weighted graphs strategi dan analisis rancangan: Topological Sort, Bipartite Graph. ; Pendahuluan & Memulai Eclipse IDE untuk Pemrograman Java Eclipse IDE: Debugging, Classes dan Objects, Types, Berbagai kondisi dan perulangan, Latihan-latihan Array, ArrayList & Scanner. Exception dan I/O Javadoc, Testing & Objects, Interface Inheritance Collection & Generics Graphical User Interface (GUI), Penangan Event & Inner Class Kontrol akses & polymorphism, Pemrograman GUI & pola desain MVC Collections: Lanjutan & Immutability Thread, race & deadlock-livelock Socket & Proyek Tim penjabaran: Pemahaman mengenai Capaian Pembelajaran Lulusan (CPL) yang dibebankan pada kuliah ini Pemahaman mengenai Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) Pemahaman tentang kebutuhan teknis Pemahaman tentang penilaian & rencana evaluasi Pemahaman tentang rencana pembelajaran Mengapa menggunakan Java? Hasil survei dari bahasa pemrograman Java: Sejarah, unduh dan instalasi Java: Memulai pemrograman Eclipse: IDE untuk pemrograman Java Mengapa menggunakan Eclipse? Pengunduhan Eclipse Instalasi Eclipse Menjalankan Eclipse Eclipse: Workspace & projects Eclipse: User Interface Eclipse: Java Perspective Program yang pertama Menjalankan program Java di luar Eclipse Eclipse: Project, packages & import statements Eclipse: Exporting & importing projects Eclipse: Source Navigation Eclipse: Tautan Package Explorer dengan editor Debugging: Apakah itu? Debugging: Dukungan Breakpoints: Mengeset Breakpoints: Contoh Debugger: Memulai Debug: Button, Perspective Eksekusi program Breakpoints view Evaluasi variable Penugasan variable: Pengubahan saat debugging Menampilkan variable: formatter detil Java class dasar Operasi bilangan & Aritmatik Strings: Untuk apa? Konvensi Penamaan variable Komentar Komentar sebaris Komentar satu blok Class dan obyek Getters, Setters & pengetesan Pengetesan JUnit Tipe bilangan primitive Integers Bilangan floating point Tipe yang lain Kondisi & perulangan: if, switch, perulangan dengan while dan for Latihan: permasalahan untuk luas lingkaran, konversi, investasi Semua tentang array Array String: contoh Array: pengalamatan dan pembacaan Penyingkatan Array Input ArrayList Getter, Setter dan metode yang lain Perulangan & kondisi denga ArrayList Array atau ArrayList? Exception I/O Exception: Unchecked vs Checked Class: Tinjau kembali! Constructor: Eksistensinya jamak Javadoc Menggunakan API Classes JUnit: Pengulangan JUnit Test: Contoh Method: Versinya banyak? Mengimplementasika n sebuah interface Interface: Penggunaan Interface: Contoh proyek database Interfaces dalam Java API Comparable Interfaces dalam AWT package Interfaces: Untung dan ruginya Berbagi kode Inheritance Contoh proyek database Inheritance: Aturan umum dari abstract superclasses Redefinisi metode Inheritance dari concrete classes Interfaces vs abstract classes Inheritance: Dalam Java API & contoh lain Interface: Rekap Rekursi: Rekap Rekursi: Metode pembantu Collection: Diagram Collection: Pembandingan Interface: Penggunaan Set: Contoh List: Contoh Map: Contoh Generics Wildcards Membaca file Collection: Contoh lain Java API JFrame: Pembuatan & komentar GUI: Components dan containers Container: contentPane JPanel dan JApplet Inheritance: Mendefinisikan panels Panels: Input Model event Layout Painting Colour Drawing Tipe event Membaca text dari text field Mendengarkan events Action events Item events Mouse motion events Mouse events Komponen mana yang menyebabkan event? Menangkap tipe events yang berbeda Inner classes Mengelola akses ke anggota suatu class Level action level: Ilustrasi Level akses: Tips Polymorphism Superclass & subclasses Overloading & overriding Inner class: Mengapa menggunakannya? Keyword: this Keyword: super Subclass constructor Java GUI Layout: FlowLayout, BorderLayout, BoxLayout, GridBagLayout & GridBagConstraints Pola desain MVC Iterators Iterable Modifikasi secara bersamaan Comprable & comparators Pengurutan Shallow & deep copying Mutability vs immutability Immutability: Penerapan Thread: Apakah itu? Thread: Mengapa? Parent-child: Studi kasus Parent-child baru: Studi kasus Race Parent-child: Race Race: Solusi Parent-child: Synchronized Deadlock Deadlock: Permasalahan makan malam filosof Livelock Livelock: Permasalahan berbagi sumberdaya Thread: Contoh lain Thread: Siklus hidup Producer-consumer: Studi kasus Socket: Apakah itu? Socket: Penjelasan Socket: Bagaimana cara kerjanya? Socket: Membaca dari dan menulis kepadanya EchoServer & EchoClient: Studi kasus Knock-knock: Server, protocol, klien Knock-knock: Banyak klien Knock-knock: Thread Proyek tim. ; IS/Basic Machine Learning IS/Reasoning Under Uncertainty IS/Advanced Machine Learning penjabaran: - Pengantar konsep pembelajaran mesin dan contoh penerapannya pada berbagai tipe aplikasi - Jenis-jenis pembelajaran dan algoritma pembelajaran - Tahapan umum penerapan pembelajaran mesin pada aplikasi rill meliputi praproses, ekstraksi fitur, klasifikasi atau klastering - Konsep clustering - Metode clustering k-Means - Metode clustering hierarchical - Metode evaluasi hasil clustering - Metode klasifikasi k-NN - Metode klasifikasi Naïve Bayes - Metode klasifikasi Decision Tree - Metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) - Metode klasifikasi Artificial Neural Network (ANN) Single dan Multilayer Perceptorn (MLP) - Metode klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN) - Metode klasifikasi Recurrent Neural Network (RNN). - Metode evaluasi akurasi, precision, recall, F1-score. - Contoh penyelesaian problem riil menggunakan metode clustering dan klasifikasi. - Analisis kinerja metode clustering dan klasifikasi. - Metode Reinforcement Learning (RL) - Contoh penerapannya pada suatu aplikasi. ; IS/Basic Knowledge Representation and Reasoning IS/Reasoning Under Uncertainty IS/Advanced Representation and Reasoning penjabaran: - Pengantar konsep Fuzzy Logic dan penggunaannya dalam sistem berbasis aturan - contoh sistem kontroler. - Definisi fuzzy logic - Linguistic variables - Aplikasi dan contoh fuzzy logic - Crisp vs fuzzy set,membership function - Struktur kontroler: fuzzification, inference mechanism, defuzzification, rules, mamdani implication function - Pemilihan studi kasus - Pemilihan metode Fuzzy yang digunakan - Input dan output - Representation of uncertain information - Bayesian networks - Markov networks - Evidence propagation in probabilistic networks - Learning of probabilistic networks - Revision of probabilistic networks - Decision Graphs and Influence Diagrams - Causal Networks - Pemilihan studi kasus - Implementasi metode Bayes Network yang digunakan - Input dan output - Pengantar Algoritma genetic (GA) - definisi kromosom - mutation - crossover - fitness - selection - contoh TSP - Pengantar Ant colony optimization (ACO) - Algoritma - Contoh TSP - Pengantar Particle swarm optimization (PSO) - Algoritma - Variant - Contoh kasus. ;; Exploratory data analysis (EDA) Preprocessing Classification Imbalanced classes Association rule & sequential pattern analysis Clustering Anomaly detection penjabaran: Pengantar data mining - Definisi dan manfaat data mining - Tahapan data mining - Contoh aplikasi data mining Definisi dan karakteristik data: - Definisi data - Tipe-tipe atribut pada data - Variasi jenis data - Karakteristik Data Eksplorasi data: - Definisi eksplorasi data - Deskripsi statistik data - Visualisasi data Praproses data: - Tahapan praproses data - Data cleaning - Data integration - Data reduction - Data transformation & discretization Classification: - Metode Ensemble - Bagging, Bosting, Stacking, Random Forest Class imbalance: - Konsep class imbalance problem - Cost matrix - Undersampling - Oversampling Asociation rule: - Apriori - FPGrowth Sequential pattern analysis: - Generalized Sequential Pattern Clustering: - Konsep clustering - Culster Validity - DBScan - Prototype based - Density based - Graph based Deteksi anomali: - Model based dan model free - Statistical approach - Proximity based - Clustering based - Reconstruction based. ; Software Process dan Software Process Model Analisis kebutuhan perangkat lunak Pemodelan kebutuhan perangkat Lunak penjabaran: Roger S Pressman chapter 1,2, Ian Sommerville chapter 2 Macam macam model proses Tahapan SDLC pada setiap mdel proses Kelebihan dan kekurangan setiap model proses Proses rekayasa kebutuhan Kebutuhan Perangkat Lunak: - Kebutuhan bisnis - Kebutuhan Fungsional - Kebutuhan nonfungsional - Pemodelan kebutuhan fungsional - Kasus penggunaan dan Spesifikasi kasus penggunaan - Diagram aktivitas Arsitektur perangkat lunak, Gaya Arsitektur, Perancangan Arsitektur Pemodelan obyek: - Diagram kelas - Diagram sekuens Pengujian perangkat lunak - Pengujian kotak putih - Pengujian kotak hitam - Pengujian integrasi. ; Sistem Grafika, Elemen-elemen Grafika 3D Grafika 2D: Piksel, Sistem Koordinat, Warna, Bentuk, Transformasi 2D Grafika 2D: Pemodelan Hierarkis, HTML Canvas Graphics WebGL/Three. js: Programmable pipeline, GLSL WebGL/Three. js: Image textures, Transformasi 2D Grafika 3D dengan WebGL/Three. js: Transformasi 3D, Lighting, Material Grafika 3D dengan WebGL/Three. js: Textures, Framebuffers, WebGL Extensions Dasar pemrograman grafika berbasis game engine seperti Unity3D Lighting dan rendering di game engine seperti Unity3D Sistem kamera di game engine seperti Unity3D Pemodelan objek di game engine seperti Unity3D Elemen Interaksi di game engine seperti Unity3D Shading language (HLSL) di game engine seperti Unity3D penjabaran: Sistem Grafika, Elemen-elemen Grafika 3D Grafika 2D: Piksel, Sistem Koordinat, Warna, Bentuk, Transformasi 2D Grafika 2D: Pemodelan Hierarkis, HTML Canvas Graphics WebGL: Programmable pipeline, GLSL WebGL/Three. js: Image textures, Transf', - 'Rekayasa Kecerdasan Artifisial - Pengantar Sistem Persamaan Linier (SPL), Gauss, Gauss Jordan, Invers matrix Determinan Vektor Dot Product, Proyeksi orthogonal Cross Product, Luas segitiga, Persamaan bidang Persamaan Parametrik, Simetrik, Transportasi Linier Kombinasi linier, Merentang, Basis General Solution Basis ruang kolom, ruang baris dan diri sendiri, Basis Ortogonal, Gram Schimt, Koordinat basis baru Eigen value, Eigen vektor. ; Sistem bilangan real, nilai mutlak, grafik persamaan dan garis, persamaan linear [1] Matematika 1,Bab 1, Hal. 1 – 18 Bilangan kompleks dan Teorema De Moivre [1] Matematika 1, Bab 2, Hal. 19 – 30 Matriks dan operasinya, operasi baris elementer dan matriks invers [1] Matematika 1, Subbab 3. 1 dan 3. 2,hal: 31 – 42 Sistem persamaan linear, determinan, minor, kofaktor dan aturan Cramer. [1] Matematika 1,Subbab 3. 3-3. 5, hal:42 – 63 Nilai eigen dan vektor eigen. [1] Matematika 1,Subbab 3. 6, hal: 63 –67 Function definition and notation, operations on functions [1]Mathematics 1,Sections 4. 1 and 4. 2,hal: 69 – 80, Grafik fungsi, sifat-sifat grafik fungsi dan fungsi invers. [1]Matematika 1,Subbab 4. 3-4. 5, hal:80 – 100 Pengantar notasi limit, penghitungan limits, limit di tak- hingga. [1] Matematika 1,Subbab 5. 1-5. 3, hal:101 - 124 Kekontinuan fungsi. [1] Matematika 1,Subbab 5. 4, hal: 124– 134 Garis singgung dan laju perubahan, fungsi turunan, diferensiasi. [1]Matematika 1,Subbab 6. 1-6. 3, hal:135 – 155, Aturan rantai dan diferensiasi implisit. [1]Matematika 1,Subbab 6. 4, hal: 156-164 Laju-laju yang berkaitan [1] Matematika 1,Subbab 7. 1, hal: 165– 174 Selang naik dan selang turun, kecekungan fungsi, ekstrim relatif, uji turunan pertama dan kedua[1]Matematika 1,Subbab 7. 2-7. 3, hal:174 – 190, Grafik polinomial dan fungsi rasional, nilai maksimum dan minimum suatu fungsi [1]Matematika 1,Subbab 7. 4-7. 5, hal:191 - 211 Aplikasi masalah maksimum dan minimum. [1] Matematika 1,Subbab 7. 6, hal: 212– 236 Integral. [1] Matematika 1,Bab 8, hal: 237 –297. ; Penjelasan Rancangan Pembelajaran (RP), Perkembangan komputer sampai saat ini, Komponen- komponen komputer, Sistem operasi dan bahasa pemrograman, Proses menjalankan program dalam bahasa C, Penyelesaian masalah sederhana menggunakan metode pengembangan perangkat lunak, Isu-isu etik berkaitan dengan komputer dan pemrograman [Hanly bab 1 - hal 33, Deitel kata pengantar - hal xxi] Pengenalan bentuk umum bahasa pemrograman C dan elemen-elemen dasar dalam sebuah program, Pemahaman pentingnya menulis dokumentasi program, Penggunaan tipe data dan perbedaan antara tipe data int, double, dan char, Cara mendeklarasikan variabel, Perintah penugasan (assigment statement) untuk mengubah nilai variabel, Ekspresi aritmatika dalam bahasa C Standar input /output, String format, Penggunaan file untuk input / output, Kesalahan sintaks, kesalahan run-time, dan kesalahan logika. [Hanly bab 2 - hal 65] Pembuatan program dari informasi yang sudah ada (outline), Fungsi standar (fungsi pustaka), Perancangan top- down dan bagan terstruktur, Fungsi tanpa argumen, Fungsi dengan argumen [Hanly bab 3 - hal 127] Struktur kontrol, Kondisi, Perintah (statement) IF, Perintah-perintah IF dengan perintah majemuk, Langkah-langkah pengambilan keputusan dalam algoritma, Nested IF staments dan keputusan multi alternatif, Perintah SWITH [Hanly bab 4 - hal 193] Perulangan (loop) dalam program, Perhitungan dalam loop menggunakan perintah WHILE, Perhitungan jumlah atau perkalian dalam loop, Perintah FOR, Perulangan berkondisi (conditional loops), Perancangan perulangan, Perulangan bersarang (nested loop), Perulangan perintah DO-WHILE dan flag- controlled, Studi kasus (case study) [Hanly bab 5 - hal 255] Pointers dan operator tidak langsung (inderection operator), Fungsi dengan parameter output, Pemanggilan fungsi dengan parameter input/output, Jangkauan indentifier (nama- nama yang digunakan untuk variabel, konstanta, dan fungsi), Formal ouput parameters as actual arguments, Studi kasus [Hanly bab 6 - hal 337] Referensi dan deklarasi array, Subskrip/index array, Penggunaan loop untuk akses yang berurutan, Penggunaan elemen array sebagai argument fungsi, Argumen-argumen array, Array paralel dan tipe enumerasi, Array multidimensi [Hanly bab 7 - hal 397] Dasar string, Fungsi pustaka string: assignment and substings, Longer Strings: Concatenation and Whole-Line Input, Perbandingan (comparison) strings, Arrays of Pointers, Pengoperasian karakter (character operations), Konversi string-ke- bilangan dan bilangan-ke-string, Studi kasus [Hanly bab 8 - hal 475] Sifat rekursif, Melacak (tracing) fungsi rekursif, Fungsi-fungsi matematika rekursif, Studi kasus [Hanly bab 9 - hal 541] Tipe struktur yang dibuat sendiri (user- defined structure types), Data tipe terstruktur sebagai parameter input/output, Fungsi-fungsi yang menghasilkan tipe data terstruktur, Penyelesaian masalah dengan tipe-tipe terstruktur, Array paralel dan array terstruktur [Hanly bab 10 - hal 591] File input/ouput: tinjauan ulang dan pembelajaran lanjutan, File biner, Studi kasus:pencarian pada basis data (database) [Hanly bab 11 - hal 649] Penggunaan Abstraksi untuk mengelola kompleksitas, Pustaka personal: header files dan implementasinya, Storage classes, Fungsi yang bersifat umum [Hanly bab 12 - hal 685] Pointer dan struktur data dinamis [Hanly bab 13 - hal 725]. ; Logika Teori Himpunan Relasi dan Fungsi Algoritma Baris dan Deret Fungsi Pembangkit dan Rekuren penjabaran: Konsep Logika proposional dan penggunaan operator logika pada proposisi, Konsep ekuivalensi pada logika proposional, Konsep predikat dan fungsi proposisi, Proses quantification (penggunanaan quantifier pada proposisi), Konsep aturan penentuan kesimpulan dan penggunaannya, Konsep aturan penentuan kesimpulan untuk quantified statements dan penggunaannya, Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep dasar metode pembuktian atau cara membuktikan, Penggunaan metode pembuktian pada beberapa permasalahan Metode pembuktian bentuk implikasi: direct proof, indirect proof, vacuous proof, trivial proof, proof by contradiction, proof by cases, proof for equivalence Metode pembuktian bentuk quantifier: metode contructive dan non-constructive, uniqueness pembuktian counter example Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep himpunan (relasi antar himpunan, power set dan cartesian product), Macam-macam operasi himpunan, Prinsip inklusi- eksklusi Konsep fungsi pada himpunan, Macam-macam fungsi, Tentang invers dan komposisi fungsi sehari-hari, Pembahasan tugas dan latihan soal Konsep induksi matematis, metode pembuktian dengan induksi matematis fungsi rekursi, himpunan rekursi dan struktur, struktur induksi, generalisasi induksi, algoritma rekursi, pembuktian kebenaran algoritma rekursi, rekursi dan iterasi. Pembahasan tugas dan latihan soal Definisi dan notasi relasi, Relasi pada himpunan, Sifat-sifat relasi. ; OS/Overview of Operating Systems OS/Operating System Principles OS/Scheduling and Dispatch OS/Memory Management OS/Security and Protection OS/Virtual Machines OS/Device Management Penjabaran: Review materi gambaran sistem komputer (perangkat keras dan perangkat lunak komputer, Pengenalan perintah-perintah dasar LINUX Proses: konsep proses, state proses, manajemen proses, context switching, interaksi antar proses dan sistem operasi, Implementasi proses di LINUX (programming) Interprocess Communication (IPC): konsep IPC, race condition, critical region, pipe, shared memory, message queue, Implementasi pipe, shared memory, message queue di LINUX (programming) IPC: semaphore, Implementasi semaphore di LINUX (programming), Daemon: konsep daemon, implementasi daemon di LINUX (programming) Deadlock: prinsip- prinsip deadlock, pendeteksian & penanganan deadlock, penghindaran & pencegahan deadlock, permasalahan deadlock Memori: manajemen memori, memory partitioning, swapping Threads: konsep thread, arsitektur mikrokernel Threads: konsep proses & thread, multithreading, state thread, Implementasi thread di LINUX Memori Virtual: konsep memori virtual, paging, segmentation, algoritma page replacement, algoritma alokasi, Perbandingan manajemen memori di LINUX & Windows Manajemen file: konsep file sistem, organisasi dan akses file, direktori file, file sharing, manajemen memori sekunder, pengamanan file system, LINUX Virtual File System, Windows File System Multiprocessor Schedulling: konsep penjadwalan multiprocessor, penjadwalan real- time, Perbandingan penjadwalan pada LINUX dan Windows I/O: prinsip perangkat keras & perangkat lunak I/O, I/O buffering, penjadwalan disk, I/O: RAID, disk cache, Perbandingan konsep I/O pada UNIX, LINUX, dan Windows. ; IM/Database Systems IM/Data Modeling IM/Relational Databases IM/Query Languages penjabaran: Data, informasi dan pengetahuan, Konsep basis data Himpunan dan relasi, Pemodelan konseptual, Pemodelan fisik Normalisasi Data Definition Language, Data Manipulation Language Kueri Sederhana, Aggregasi, Kueri Bersarang Aljabar relasional Studi kasus perancangan dan pembuatan basis data. ; Fungsi Transenden, diferensial dan integralnya. Teknik integrasi dan Integral tak wajar. Aplikasikan integral tertentu pada luas bidang datar, volume benda, Panjang busur dan luas kulit benda putar, pusat massa, penerapan teorema Guldin. Sistem koordinat kutub dan persamaan parametrik, sketsa grafiknya, dan aplikasinya. Kekonvergenan barisan dan deret tak hingga, dan menghitung jumlah deret tak hingga yang konvergen, deret Taylor dan deret Maclaurin Penjabaran: Fungsi logaritma & eksponensial. [1] Subbab 1. 1(hal 1-29) Fungsi Invers Trigonometri [1] Subbab 1. 2 (hal 33-49) Fungsi Hiperbolik [1]Subbab 1. 3 (hal54-63) Teknik Integrasi [1] Subbab 2. 1hal: 69-86 Teknik Integrasi [1] Subbab 2. 2-2. 3 hal: 86-104 Integrasi Numerik [1]Subbab 3. 1(hal. 107-121) Integrasi Tak Wajar dan Limit Bentuk Tak tentu [1]Subbab 3. 2-3. 3(hal. 121-144) Luas antara Dua Kurva [1]Subbab 4. 1(hal. 145-151), Menghitung Volume Benda Putar [1]Subbab 4. 2(hal. 153-165) Panjang kurva dan luas permukaan [1] Subbab 4. 3-4. 4 (hal: 168-175) Titik Berat [1]Subbab 4. 5(hal. 176-189) Persamaan Parametrik [1]Subbab 5. 1(hal. 191-200), Grafik dalam Koordinat kutub[1] Subbab 5. 2-5. 3 (hal: 204 -220) Luas dan Volume dalam Koordinat Kutub [1]Subbab 5. 4(hal. 222-229), Garis Singgung dan Panjang Busur di Koordinat Kutub [1]Subbab 5. 5(hal. 231-235), Barisan Tak Hingga [1]Subbab 6. 1(hal. 237-245) Deret Takhingga dan Uji Konvergensi [1]Subbab 6. 2-6. 3(hal. 247-265) Deret Pangkat. Deret Taylor dan Maclaurin [1] Subbab 6. 4(hal. 268-279), Differensiasi dan Integrasi Deret Pangkat [1] Subbab 6. 5(hal. 281-288). ; Ruang Sampel, Ruang Kejadian dan Peluang, Formula Bayes. Variabel Random, Fungsi Padat Probabilitas diskrit dan Kontinu, tunggal dan gabungan. Ekspektasi dan Korelasi Estimasi parameter populasi tunggal dan multi. Uji Hipotesis dan ANOVA Penjabaran: Konsep dasar statistika dan pengukuran Pengertian statistika Metode pengukuran populasi dan sampel parameter dan statistik ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran distribusi frekuensi Kaitan statistika dengan bidang informatika Percobaan Random, Ruang sampel dan ruang Kejadian Konsep Ruang Sampel dan Ruang Kejadian Percobaan Random Menghitung banyaknya anggota ruang sampel dan titik kejadian dengan prinsip perkalian dan penjumlahan Permutasi, Kombinasi dengan berbagai variasinya Kejadian saling lepas (Mutually Exclussive) dan Kejadian saling bebas (Independent) Menghitung probabilitas suatu kejadian Kejadian dengan titik kejadian diskrit dan kontinu Konsep Probabilitas Menghitung probabilitas suatu kejadian untuk diskrit dan kontinu Probabilitas kejadian independent, dependent Variasi probabilitas dari kejadian diskrit dan kontinu Menghitung probabilitas dengan aturan bayes Kejadian bersyarat dan Probabilitas Bersyarat Probabilitas Bayes Manfaat pendekatan Bayes untuk peningkatan kualitas estimasi/probabilit as Aturan Bayes yang diperluas Contoh-contoh penggunaan aturan Bayes dan kaitannya dengan MK bidang informatika Perhitungan Probabilitas berkaitan dengan VR Transforamasi titik kejadian kepada Variabel Random (VR) VR Diskrit dan VR Kontinu Menghitung Probabilitas dari Kejadian yang dinyatakan dengan VR Fungsi padat probabilitas diskrit dan kontinu Distribusi Kumulatif Diskrit dan Kontinu Fungsi Padat Gabungan dan Fungsi Distribusi Marginal Kovariansi dan Korelasi Kejadian Bersyarat dengan VR Perhitungan Probabilitas Bayes dengan VR Fungsi Padat Probabilitas Diskrit Khusus Pengertian fungsi padat probabilitas diskrit khusus Distribusi Uniform diskrit Distribusi Hipergeometrik Distribusi Bernoulli, Binomial Distribusi Geometrik Distribusi Binomial Negatif Distribusi Poisson Pendekatan antar distribusi diskrit Penggunaan tools R untuk visualisasi berbagai distribusi dan perhitungan distribusi Fungsi Padat Probabilitas Kontinu Pengertian fungsi padat probabilitas kontinu khusus Distribusi Uniform Kontinu Distribusi Normal Pendekatan probabilitas diskrit kepada distribusi Normal Disrtribusi Gamma dan Keluarganya (Eksponensial, Erlang, Chi-Square) Distribusi t Distribusi F Distribusi Sampling Random Sampling Distribusi Sampling Mean Distribusi Sampling Variansi Teorema Limit Central Estimasi titik dan Estimasi Confidence Interval Estimasi Mean Estimasi Variansi Estimasi Proporsi Penggunaan tools Contoh-contoh aspek praktis Uji Hipotesis untuk satu dan dua populasi Konsep Uji Hipotesis Satu Sampel Uji Mean Uji Variansi Uji Proporsi Dua Sampel Uji Selisih Mean Uji Perbandingan Variansi Uji selisih Proporsi Uji Sampel Berpasangan Penggunaan tools Analisis Variansi Anova Satu Arah Anova 2 Arah Uji perbedaan mean untuk lebih dari 2 grup. ; The concept of artificial intelligence versus human intelligence The fundamental mathematical and logical ideas behind AI Expert systems Problem-solving by search Metaheuristic optimization Role of data science and machine learning in artificial intelligence Testing artificial intelligence systems penjabaran: What is intelligence? Apakah kecerdasan? - The concept of “intelligence” Konsep "kecerdasan" - Differences between Weak AI and Strong AI Perbedaan antara KA Lemah dan KA Kuat - An overview of the history of AI Tinjauan sejarah KA - Examples of today’s real-world applications of AI Contoh aplikasi KA dunia nyata saat ini Artificial intelligence and society Kecerdasan artifisial dan masyarakat - Social questions around AI research and development Pertanyaan sosial seputar penelitian dan pengembangan KA - The impact of AI on the government Dampak KA bagi pemerintah - Ethical implications of AI Implikasi etis dari KA - The challenges and opportunities of AITantangan dan peluang AI Artificial intelligence in the 21st century Kecerdasan artifisial di abad ke-21 - The current trajectory of AI applications and possible future development Trek aplikasi KA saat ini dan kemungkinan pengembangan di masa mendatang - The challenges posed by the development of AI Tantangan yang ditimbulkan oleh pengembangan KA - The relationships of AI with sustainable development Hubungan antara KA dan pembangunan berkelanjutan - Ethical implications of developing new intelligence Implikasi etis dari pengembangankecerdasan baru Systems and agents Sistem dan agen - Modelling an AI agent mathematicallyMemodelkan agen AI secara matematis - Implementing an approximate agent function Menerapkan fungsi agen perkiraan - Differentiating between types of AI agents Membedakan antara jenis agenKA Logic and language Logika dan bahasa Formal mathematical proofs versus typical arguments Pembuktian matematis formal versus argumen khusus Design of formal mathematical languages Desain bahasa matematika formal Proving questions in mathematical languages Pembuktian pertanyaan dalam bahasa matematika Undecidable proofs and undecidability in computer science Bukti yang tidak dapat diputuskan dan ketidakpastian dalam ilmu komputer Incompleteness of mathematical language Ketidaklengkapan bahasa matematika Expert systems Sistem pakar - Definition of expert systems Definisi sistem pakar - Architecture of an expert system Arsitektur sistem pakar - Knowledge bases and inference engines Basis pengetahuan dan mesin inferensi - The relevance of a user interface Relevansi antarmuka pengguna - The advantages and disadvantages of expert systems Kelebihan dan kekurangan sistem pakar Problem solving by search (1) Pemecahan masalah dengan pencarian (1) - Search algorithm terminologies Terminologi algoritma pencarian - Properties of search algorithms Properti algoritma pencarian - Types of search algorithms Jenis algoritma pencarian - Uninformed search algorithms Algoritma uninformed search - Informed Search Algorithms Algoritma informed search Problem Solving and Search (2) Pemecahan masalah dengan pencarian (1) - Adversarial Search - Mini-Max Algorithm - Alpha-Beta Pruning Metaheuristics optimization Optimasi metaheuristik - What is optimization? Apa itu pengoptimalan? - Optimization algorithms Algoritma pengoptimalan - Characteristics of metaheuristics Karakteristik metaheuristik - A brief history of metaheuristics Sejarah singkat metaheuristik Hill climbing - Overview of hill climbing algorithm Tinjauan algoritma mendaki bukit - Variants Varian - Practical issues with SA Masalah praktis dengan SA - Applications Aplikasi Simulated Annealing (SA) - What is annealing? Apa itu anil? - Overview of SA algorithm Tinjauan algoritma SA - Selecting the parameters Pemilihan parameter - Practical issues with SA Masalah praktis dengan SA - Applications Aplikasi Genetic Algorithm (GA) Algoritma Genetika - Overview of GA algorithm Tinjauan algoritma GA - The building block hypothesis Hipotesis blok bangunan - Limitations Keterbatasan - Variants Varian - Problem domains Domain masalah Data science and artificial intelligence Data sains dan kecerdasan artifisial - A definition of data science Definisi data sains - The relationship between data science and AI Hubungan antara data sains dan KA - Machine learning and Weak AI Pembelajaran mesin dan KA Lemah - Autoencoders Autoencoder - Tasks amenable to AI automation in data science Tugas yang dapat menerima otomatisasi KA dalam data sains Machine learning and artificial intelligence Pembelajaran mesin dan kecerdasan artifisial - Defining machine learning Mendefinisikan pembelajaran mesin - The different types of machine learning Berbagai jenis pembelajaran mesin - Common applications of machine learning in real applications Aplikasi umum pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata Testing artificial intelligence systems (1) Menguji sistem kecerdasan artifisial (1) - The importance of systems testing Pentingnya pengujian sistem - The challenges of maintaining AI systems - Tantangan memelihara sistem KA - Unintended outputs when redeploying AI systems Output yang tidak diinginkan saat menerapkan kembali sistem KA Testing artificial intelligence systems (2) Menguji sistem kecerdasan artifisial (2) - Ethical dilemmas Dilema etika - The problem of adversarial inputs Masalah adversarial inputs - A guide to testing strategies Panduan untuk menguji strategi Wrap-Up and Final Review Penutup dan Tinjauan Akhir. ; Tipe Data Abstrak Struktur Data Linier: Stack dan Queue Struktur Data Non-Linier: Tree Algoritma Sorting dan Searching Hash Table penjabaran: Introduction, concept of storage, arrangement Pointer, Struct Singly/Doubly Linked List Stack: Array, Linked List (STL), Problem pada Stack Queue: Array, Linked List (STL), Problem pada Queue Binary Search Tree Tree Traversal Problem pada Tree Graph: Representation, Traversal Problem pada Graph, MST, Disjoint Set, Implementasi Graph pada array, linked list dan STL Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort Heap Sort, Radix Sort Sequential Search: Linear Search, Interval Search: Binary Search Jump Search, Interpolation Search Hash Table, Dictionary. ; NC/Introduction NC/Networked Applications NC/Reliable Data Delivery NC/Local Area Networks NC/Resource Allocation NC/Mobility NC/Routing And Forwarding penjabaran: Manfaat jaringan komputer, Perangkat keras, dan perangkat lunak jaringan, Perbandingan model OSI dan TCP/IP, Sejarah internet, dan standarisas i jaringan. Domain name system (DNS), e-mail, world wide web, Konsep dasar konfigurasi DNS, DHCP, web serverdan proxy Layanan pada lapisan transport, Elemen pada protokol lapisan transport, Protokol transport sederhana, Protokol transport UDP dan TCP dan permasalahan pada kinerja lapisan transport Permasalahan pada desain lapisan jaringan, dan algoritma routing, Algoritm a congestion control, quality of service, internet workingm Lapisan network pada internet Permasalahan pada desain lapisan data link, dan deteksi dan koreksi kesalahan, Protokol dasar lapisan data link, protokol sliding window, verifikasi protokol, dan contoh protokol data link, Konsep kemamanan jaringan, Dasar teori komunik asi data, wireless, satelit, Public switched telephony, mobile telephon y system, network management. ; Dasar-dasar graf meliputi: komponen graf, tree, lintasan dan Sirkuit Optimasi dasar pada graf meliputi: lintasan terpendek, minimum spanning tree, Traveling Salesman Problem, dan Chinese Postman Problem Konsep graf lanjut meliputi: planaritas, pewarnaan graf, pencocokan graf, dan konektivitas. Optimasi graf lanjut meliputi: Penjadwalan, Permasalahan Penugasan Person, dan Maximum Bipartite Matching penjabaran: Dasar-dasar graf meliputi: komponen graf tree lintasan dan Sirkuit lintasan terpendek minimum spanning tree Traveling Salesman Problem Chinese Postman Problem Dasar-dasar graf lanjut meliputi: planaritas pewarnaan graf pencocokan graf konektivitas Permasalahan Penjadwalan, Permasalahan Penugasan Person Maximum Bipartite Matching. ; Pengenalan Dasar-dasar Keamanan Informasi Enkripsi Klasik Enkripsi Blok Simetris: AES dan Mode Operasi Enkripsi Stream Simetris: RC4 dan Generator Angka Pseudorandom Enkripsi Asimetris: RSA dan Diffie Hellman Key Exchange Fungsi Hash Tanda Tangan Digital Infrastruktur Kunci Publik. ; AL/Basic Analysis AL/Algorithmic Strategies AL/Fundamental Data Structures and Algorithms AL/Advanced Computational Complexity AL/Advanced Data Structures, Algorithms, and Analysis penjabaran: Contoh masalah yang membutuhkan analisa algoritma Pseudocode algoritma Kompleksitas strategi dan analisis rancangan: solving recurrences (relasi rekurensi, model rekursif, analisa kompleksitas rekursif: pohon rekursi, subsititusi, master theorema) strategi dan analisis rancangan: sorting (Insertion Sort & Quicksort) strategi dan analisis rancangan: sorting (Insertion Sort), studi kasus rekursi strategi dan analisis rancangan: sorting (Merge Sort & Quick Sort) strategi dan analisis rancangan: Greedy concept, Interval Covering, Minimum Spanning Tree strategi dan analisis rancangan: Activity Selection, Huffman Codes, Job Scheduling Problem strategi dan analisis rancangan: Dynamic Programming Top Down, Bottom Up strategi dan analisis rancangan: Longest Increasing Subsequence, Knapsack, Coin Change strategi dan analisis rancangan: Graph, shortest paths in weighted graphs strategi dan analisis rancangan: Topological Sort, Bipartite Graph. ; Pendahuluan & Memulai Eclipse IDE untuk Pemrograman Java Eclipse IDE: Debugging, Classes dan Objects, Types, Berbagai kondisi dan perulangan, Latihan-latihan Array, ArrayList & Scanner. Exception dan I/O Javadoc, Testing & Objects, Interface Inheritance Collection & Generics Graphical User Interface (GUI), Penangan Event & Inner Class Kontrol akses & polymorphism, Pemrograman GUI & pola desain MVC Collections: Lanjutan & Immutability Thread, race & deadlock-livelock Socket & Proyek Tim penjabaran: Pemahaman mengenai Capaian Pembelajaran Lulusan (CPL) yang dibebankan pada kuliah ini Pemahaman mengenai Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) Pemahaman tentang kebutuhan teknis Pemahaman tentang penilaian & rencana evaluasi Pemahaman tentang rencana pembelajaran Mengapa menggunakan Java? Hasil survei dari bahasa pemrograman Java: Sejarah, unduh dan instalasi Java: Memulai pemrograman Eclipse: IDE untuk pemrograman Java Mengapa menggunakan Eclipse? Pengunduhan Eclipse Instalasi Eclipse Menjalankan Eclipse Eclipse: Workspace & projects Eclipse: User Interface Eclipse: Java Perspective Program yang pertama Menjalankan program Java di luar Eclipse Eclipse: Project, packages & import statements Eclipse: Exporting & importing projects Eclipse: Source Navigation Eclipse: Tautan Package Explorer dengan editor Debugging: Apakah itu? Debugging: Dukungan Breakpoints: Mengeset Breakpoints: Contoh Debugger: Memulai Debug: Button, Perspective Eksekusi program Breakpoints view Evaluasi variable Penugasan variable: Pengubahan saat debugging Menampilkan variable: formatter detil Java class dasar Operasi bilangan & Aritmatik Strings: Untuk apa? Konvensi Penamaan variable Komentar Komentar sebaris Komentar satu blok Class dan obyek Getters, Setters & pengetesan Pengetesan JUnit Tipe bilangan primitive Integers Bilangan floating point Tipe yang lain Kondisi & perulangan: if, switch, perulangan dengan while dan for Latihan: permasalahan untuk luas lingkaran, konversi, investasi Semua tentang array Array String: contoh Array: pengalamatan dan pembacaan Penyingkatan Array Input ArrayList Getter, Setter dan metode yang lain Perulangan & kondisi denga ArrayList Array atau ArrayList? Exception I/O Exception: Unchecked vs Checked Class: Tinjau kembali! Constructor: Eksistensinya jamak Javadoc Menggunakan API Classes JUnit: Pengulangan JUnit Test: Contoh Method: Versinya banyak? Mengimplementasika n sebuah interface Interface: Penggunaan Interface: Contoh proyek database Interfaces dalam Java API Comparable Interfaces dalam AWT package Interfaces: Untung dan ruginya Berbagi kode Inheritance Contoh proyek database Inheritance: Aturan umum dari abstract superclasses Redefinisi metode Inheritance dari concrete classes Interfaces vs abstract classes Inheritance: Dalam Java API & contoh lain Interface: Rekap Rekursi: Rekap Rekursi: Metode pembantu Collection: Diagram Collection: Pembandingan Interface: Penggunaan Set: Contoh List: Contoh Map: Contoh Generics Wildcards Membaca file Collection: Contoh lain Java API JFrame: Pembuatan & komentar GUI: Components dan containers Container: contentPane JPanel dan JApplet Inheritance: Mendefinisikan panels Panels: Input Model event Layout Painting Colour Drawing Tipe event Membaca text dari text field Mendengarkan events Action events Item events Mouse motion events Mouse events Komponen mana yang menyebabkan event? Menangkap tipe events yang berbeda Inner classes Mengelola akses ke anggota suatu class Level action level: Ilustrasi Level akses: Tips Polymorphism Superclass & subclasses Overloading & overriding Inner class: Mengapa menggunakannya? Keyword: this Keyword: super Subclass constructor Java GUI Layout: FlowLayout, BorderLayout, BoxLayout, GridBagLayout & GridBagConstraints Pola desain MVC Iterators Iterable Modifikasi secara bersamaan Comprable & comparators Pengurutan Shallow & deep copying Mutability vs immutability Immutability: Penerapan Thread: Apakah itu? Thread: Mengapa? Parent-child: Studi kasus Parent-child baru: Studi kasus Race Parent-child: Race Race: Solusi Parent-child: Synchronized Deadlock Deadlock: Permasalahan makan malam filosof Livelock Livelock: Permasalahan berbagi sumberdaya Thread: Contoh lain Thread: Siklus hidup Producer-consumer: Studi kasus Socket: Apakah itu? Socket: Penjelasan Socket: Bagaimana cara kerjanya? Socket: Membaca dari dan menulis kepadanya EchoServer & EchoClient: Studi kasus Knock-knock: Server, protocol, klien Knock-knock: Banyak klien Knock-knock: Thread Proyek tim. ; IS/Basic Machine Learning IS/Reasoning Under Uncertainty IS/Advanced Machine Learning penjabaran: - Pengantar konsep pembelajaran mesin dan contoh penerapannya pada berbagai tipe aplikasi - Jenis-jenis pembelajaran dan algoritma pembelajaran - Tahapan umum penerapan pembelajaran mesin pada aplikasi rill meliputi praproses, ekstraksi fitur, klasifikasi atau klastering - Konsep clustering - Metode clustering k-Means - Metode clustering hierarchical - Metode evaluasi hasil clustering - Metode klasifikasi k-NN - Metode klasifikasi Naïve Bayes - Metode klasifikasi Decision Tree - Metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) - Metode klasifikasi Artificial Neural Network (ANN) Single dan Multilayer Perceptorn (MLP) - Metode klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN) - Metode klasifikasi Recurrent Neural Network (RNN). - Metode evaluasi akurasi, precision, recall, F1-score. - Contoh penyelesaian problem riil menggunakan metode clustering dan klasifikasi. - Analisis kinerja metode clustering dan klasifikasi. - Metode Reinforcement Learning (RL) - Contoh penerapannya pada suatu aplikasi. ; IS/Basic Knowledge Representation and Reasoning IS/Reasoning Under Uncertainty IS/Advanced Representation and Reasoning penjabaran: - Pengantar konsep Fuzzy Logic dan penggunaannya dalam sistem berbasis aturan - contoh sistem kontroler. - Definisi fuzzy logic - Linguistic variables - Aplikasi dan contoh fuzzy logic - Crisp vs fuzzy set,membership function - Struktur kontroler: fuzzification, inference mechanism, defuzzification, rules, mamdani implication function - Pemilihan studi kasus - Pemilihan metode Fuzzy yang digunakan - Input dan output - Representation of uncertain information - Bayesian networks - Markov networks - Evidence propagation in probabilistic networks - Learning of probabilistic networks - Revision of probabilistic networks - Decision Graphs and Influence Diagrams - Causal Networks - Pemilihan studi kasus - Implementasi metode Bayes Network yang digunakan - Input dan output - Pengantar Algoritma genetic (GA) - definisi kromosom - mutation - crossover - fitness - selection - contoh TSP - Pengantar Ant colony optimization (ACO) - Algoritma - Contoh TSP - Pengantar Particle swarm optimization (PSO) - Algoritma - Variant - Contoh kasus. ;; Exploratory data analysis (EDA) Preprocessing Classification Imbalanced classes Association rule & sequential pattern analysis Clustering Anomaly detection penjabaran: Pengantar data mining - Definisi dan manfaat data mining - Tahapan data mining - Contoh aplikasi data mining Definisi dan karakteristik data: - Definisi data - Tipe-tipe atribut pada data - Variasi jenis data - Karakteristik Data Eksplorasi data: - Definisi eksplorasi data - Deskripsi statistik data - Visualisasi data Praproses data: - Tahapan praproses data - Data cleaning - Data integration - Data reduction - Data transformation & discretization Classification: - Metode Ensemble - Bagging, Bosting, Stacking, Random Forest Class imbalance: - Konsep class imbalance problem - Cost matrix - Undersampling - Oversampling Asociation rule: - Apriori - FPGrowth Sequential pattern analysis: - Generalized Sequential Pattern Clustering: - Konsep clustering - Culster Validity - DBScan - Prototype based - Density based - Graph based Deteksi anomali: - Model based dan model free - Statistical approach - Proximity based - Clustering based - Reconstruction based. ; Software Process dan Software Process Model Analisis kebutuhan perangkat lunak Pemodelan kebutuhan perangkat Lunak penjabaran: Roger S Pressman chapter 1,2, Ian Sommerville chapter 2 Macam macam model proses Tahapan SDLC pada setiap mdel proses Kelebihan dan kekurangan setiap model proses Proses rekayasa kebutuhan Kebutuhan Perangkat Lunak: - Kebutuhan bisnis - Kebutuhan Fungsional - Kebutuhan nonfungsional - Pemodelan kebutuhan fungsional - Kasus penggunaan dan Spesifikasi kasus penggunaan - Diagram aktivitas Arsitektur perangkat lunak, Gaya Arsitektur, Perancangan Arsitektur Pemodelan obyek: - Diagram kelas - Diagram sekuens Pengujian perangkat lunak - Pengujian kotak putih - Pengujian kotak hitam - Pengujian integrasi. ; Sistem Grafika, Elemen-elemen Grafika 3D Grafika 2D: Piksel, Sistem Koordinat, Warna, Bentuk, Transformasi 2D Grafika 2D: Pemodelan Hierarkis, HTML Canvas Graphics WebGL/Three. js: Programmable pipeline, GLSL WebGL/Three. js: Image textures, Transformasi 2D Grafika 3D dengan WebGL/Three. js: Transformasi 3D, Lighting, Material Grafika 3D dengan WebGL/Three. js: Textures, Framebuffers, WebGL Extensions Dasar pemrograman grafika berbasis game engine seperti Unity3D Lighting dan rendering di game engine seperti Unity3D Sistem kamera di game engine seperti Unity3D Pemodelan objek di game engine seperti Unity3D Elemen Interaksi di game engine seperti Unity3D Shading language (HLSL) di game engine seperti Unity3D penjabaran: Sistem Grafika, Elemen-elemen Grafika 3D Grafika 2D: Piksel, Sistem Koordinat, Warna, Bentuk, Transformasi 2D Grafika 2D: Pemodelan Hierarkis, HTML Canvas Graphics WebGL: Programmable pipeline, GLSL WebGL/Three. js: Image textures, Transf', - 'Sistem Informasi - Dasar-dasar Java: Java Development Kit (JDK), Java Runtime Environment (JRE), Kompilasi dan jalankan program Java Tipe Data Java: Deklarasikan dan inisialisasi variabel, Menggunakan Operator Aritmatika dasar untuk memanipulasi data +, -, *, /, dan%, Operator relasional ==,! =,>,> =, <, dan <=, Operator kondisional &&,., String Class: Method dan memanipulasi String Konsep Percabangan dan perulangan: percabangan (if-then dan if-then-else), Looping, Perbedaan while, dan do-while loops Debugging dan Exception Handling: Identifikasi kesalahan sintaks dan logika, penanganan eksepsi Konsep Dasar Pemrograman Berorientasi Obyek: Class, Method, Property, Attribute. ; Dasar-dasar Sistem Informasi dalam Bisnis: Definisi & Konsep Sistem Informasi, Konsep & Komponen Sistem Informasi Berbasis Komputer (Coputer-Based Information System) Sistem Informasi Bisnis: Definisi Bisnis/Organisasi, Definisi dan Karakteristik Sistem Informasi Bisnis, Peran SI dalam Organisasi Bisnis, Identifikasi Strategi Keberhasilan SI bagi Organisasi Bisnis, Ancaman dan Tantangan SI dalam Organisasi Bisnis o Electronic dan Mobile Commerce o Enterprise Systems: TPS, ERP, SCM, CRM o Information dan DSS o Knowledge Management System dan Specialized Information Systems o Tren dan Teknologi Terkini dalam Bidang Sistem Informasi. ; Konsep-konsep agen berintelegensia dan pembelajaran Model linear dan neural network Karakterisasi fitur pembelajaran dan perancangan eksperimen Unsupervised learning / fuzzy inference system Probabilistic learning SVM. ; Web Technologies Information Architecture Web Development MVC Frameworks. ; Basis Data dan Pengguna Basis Data, Konsep dan Arsitektur Basis Data, Model Data Relasional dan Batasan Basis Data Relasional, Aljabar Relasional dan Kalkulus Relasional, Manipulasi Data menggunakan SQL, Definisi Data menggunakan SQL, Query-By-Example (QBE), Teknik Pengumpulan Fakta, Desain Basis Data Konseptual untuk Model Data Relasional menggunakan ER Model dan Enhanced-ER (EER) Model, Desain Basis Data Logikal untuk Model Data Relasional, Ketergantungan Fungsional dan Normalisasi Data, Desain Basis Data Fisik untuk Model Data Relasional. ; Konsep populasi dan sampel, parameter dan statistik, inferensial dan deskriptif, sampling dan sensus Central tendency dan variansi data Konsep distribusi sampling dan confidence interval Uji hipotesis baik satu sampel maupun dua sampel Uji korelasi dan regresi Pembuatan pertanyaan kuisioner Probabilistic sampling dan non-probabilistic sampling Uji reliabilitas dan uji validitas. ; Perubahan dan manajemen perubahan, Kebutuhan dan keharusan untuk berubah, Manajemen Keluwesan (Flexibility), Manajemen dan Perilaku Organisasi, Perilaku Individu, Nilai dan Perilaku, Persepsi dan Pembuatan keputusan individu dan kelompok, Pemahaman atas kerja kelompok, Komunikasi, Kepemimpinan dan kepercayaan, Konflik dan negosiasi, Kekuasaan dan Politik, Budaya Organisasi, Teknologi dan desain kerja, Dinamika Organisasi, Perubahan organisasi dan manajemen stres, Praktek terbaik dan kerangka kerja dalam mengelola manajemen perubahan: kesadaran, keinginan, pengetahuan, kemampuan, penguatan (ADKAR), Cara Efektif Membangun Kesadaran untuk Perubahan, Cara mempengaruhi secara positif keinginan orang untuk merangkul perubahan, cara Efektif Membangun Pengetahuan pada Individu, menumbuhkan kemampuan melaksanakan perubahan, Memperkuat dan Mempertahankan Perubahan. ; Database Index: Anatomy Index, Where Condition, Join Condition, Soring and Grouping, Partial Result, Distributed Query, High Availability: Asynchronous Replication, Master – Slave Replication, Master – Master Replication, Cluster, Teknology Cache: Cache System, Message Broker: Message Queue System, Document Oriented Database: Document Oriented Database, Graph Database: Graph Database, Graph Query, FoF based Query. ; Konsep dasar manajemen rantai pasok: definisi rantai pasok dan manajemen rantai pasok, faktor pendorong, aliran dalam rantai pasok, aktivitas-aktivitas rantai pasok. Proses bisnis umum dalam manajemen rantai pasok: cakupan, proses bisnis umum, Supply Chain Operations Reference (SCOR). Proses pengelolaan permintaan: Peran pengelolaan dan peramalan permintaan, Karakteristik Peramalan, Tipe-tipe data dan jenis peramalan, Peramalan time series, instrumen manajemen permintaan. Proses perencanaan agregat: Hirarki proses perencanaan operasional, Perencana agregat dengan strategi level dan chase, Available-to promise, Persediaan dependent dengan independent demand, Pengaruh dari manajemen permintaan terhadap rencana agregat. Proses pengelolaan persediaan: Jenis persediaan dalam perusahaan, Biaya, resiko dan nilai persediaan, Klasifikasikan persediaan (ABC Classification), Ukuran kinerja manajemen persediaan, Model sederhana untuk menentukan tingkat persediaan (EOQ, ROP), Tingkat persediaan dengan memperhitungkan biaya-biaya penjual dan pembeli. Proses logistik dan pemenuhan pesanan: Menentukan tujuan pelayanan pelanggan dari sisi logistik, Perencanaan dan pemilihan transportasi, Proses pemenuhan pesanan, Manajemen pergudangan, Merencanakan jaringan logistic, Mengembangkan strategi logistic, Pertimbangan pertimbangan dalam pemenuhan pesanan dan logistic. Pengelolaan informasi dalam rantai pasok: Peran informasi dalam manajemen rantai pasok, distorsi Informasi, penyebab, cara mengurangi,mengukur distorsi informasi. Teknologi dan Sistem Informasi untuk mendukung manajemen rantai pasok: teknologi Informasi dalam rantai pasok, Infrastruktur TI, Komponen-komponen TI dalam rantai pasok, Isu-isu pengembangan TI untuk rantai pasok. ; Pendahuluan: Pengantar etika secara umum, etika dalam bisnis, dan relevansi etika terhadap teknologi informasi (TI). Pendekatan filosofis terhadap pembuatan keputusan yang beretika Etika untuk Pekerja TI & Pengguna TI: Etika dalam bisnis bagi para professional TI. Peran kepemilikan sertifikasi dan lisensi dalam memberikan legitimasi terhadap bakuan profesionalitas TI. Berbagai organisasi profesional TI dan kode etik yang menyertainya Kejahatan Komputer dan Internet: Keputusan-keputusan beretika yang harus dibuat oleh para profesional TI dan menjelaskan kebutuhan bisnis yang harus diseimbangkan pada saat berhadapan dengan isu sekuritas. Jenis-jenis kejahatan komputer dan keberadaan pelanggengnya (perpetrators) Privasi: Bagaimana penggunaan TI berpengaruh terhadap hak-hak privasi. Bagaimana informasi personal yang dihimpun oleh para pelaku bisnis menggunakan TI Kebebasan Berekspresi: Isu-isu yang ditimbulkan oleh meningkatnya penggunaan Internet sebagai alat untuk kebebasan berekspresi. Menjelaskan berbagai cara dimana kemudahan dan anonimity dimana para pengguna Internet berkomunikasi dapat menimbulkan persoalan bagi masyarakat yang secara berlawanan diakibatkan oleh cara berkomunikasi tersebut. Menjelaskan berbagai upaya dalam mengendalikan akses terhadap isi Internet yang dapat memberikan dampak negative Kekayaan Ilmiah: Mendefinisikan kekayaan intelektual (intellectual property) dan menjelaskan berbagai tingkatan proteksi terhadap kepemilikan yang dilindungi oleh hak cipta (copyright), paten, dan hukum kerahasiaan dagang. Menjelaskan beberapa isu kunci yang relevan dengan etika dalam IT, seperti plagiarisme, reverse engineering perangkat lunak, open source code, competitive intelligece gathering, dan cybersquatting Pengembangan Perangkat Lunak: Menjelaskan proses pengembangan perangkat lunak secara menyeluruh dan pentingnya kualitas perangkat lunak. Menjelaskan issu yang harus diperhatikan oleh manufaktur perangkat lunak pada saat memutuskan “how good is good enough” terhadap produk-produk perangkat lunak yang dibuat, khususnya yang berkaitan dengan perangkat lunak yang diklasifikasi sebagai “safety-critical” yang kegagalannya dapat menimbulkan kematian manusia Jejaring Sosial: Menjelaskan bagaimana masyarakat menggunakan jejaring sosial, Mengidentifikasi penggunaan bisnis yang lazim dari jejaring sosial. Membahas bagaimana berbagai isu etika yang diasosiasikan dengan penggunaan jejaring sosial Etika Organisasi TI: Membahas mengenai beberapa issu etika yang dihadapi oleh berbagai organisasi IT, termasuk persoalan yang dapat ditimbulkan oleh penggunaan pekerja nontradisional. Membahas mengenai resiko, proteksi, dan keputusan-keputusan etika yang berkenaan dengan penanganan whistle-blowing. Membahas isu etika yang dihadapi baik oleh pabrik IT maupun penggunaIT pada saat perusahaan mempertimbangkan bagaimana transisi dilakukan menuju “green computing”. Membahas kode tindak-laku (code of conduct) bagi industri elektronik dan TIK yang didesain untuk mencakup beberapa isu yang berkaitan dengan keselamatan pekerja, tanggung jawab lingkungan, dan efisiensi bisnis. ; Konsep proyek: Definisi & karakteristik proyek, produksi vs proyek, contoh proyek TI & non TI, Portofolio & program proyek. Konsep manajemen proyek: Keahlian manajemen proyek, stakeholder proyek, organisasi proyek. life circle proyek. Kerangka kerja proyek: PMBOK, Stepwise, Prince 2. Area pengetahuan proyek: Manajemen integrasi, manajemen ruang lingkup, manajemen waktu, manajemen biaya, manajemen kualitas, manajemen komunikasi, manajemen sumberdaya manusia, manajemen resiko, manajemen pengadaan, manajemen stakeholedr. Lingkungan proyek TI: Siklus hidup pengembangan perangkat lunak, stakeholder proyek TI. Peraturan & UU Proyek: Standart tariff, PP 80. Praktek mengelola proyek TI: Membuat project charter, membuat rencana proyek TI, melakukan eksekusi proyekTI, mengendaikan & menutup proyek TI. ; Konsep kualitas dan manajemen kualitas. Komponen-komponen manajemen kualitas: quality planning, quality assurance, quality control and quality improvement. Metode untuk peningkatan kualitas dan standar untuk kualitas. Konsep sasaran dalam konteks organisasi serta ancaman dalam pencapaian sasarannya. Konsep dasar risiko dan pengelolaan risiko serta pentingnya pengelolaan risiko dalam pencapaian sasaran organisasi. Identifikasi dan analisis kemungkinan risiko. Mengevaluasi risiko yang sudah diidentifikasi dan menentukan risiko-risiko yang perlu dikontrol serta risiko-risiko yang dapat diterima. Merekomendasikan tindakan untuk mengontrol risiko berdasarkan standard. Menyusun prosedur untuk mereview, memonitor, dan memverifikasi risiko. ; Pengantar tentang Sistem Enterprise: Evolusi dan peran historis sistem informasi yang mendorong integrasi sistem dan ERP, Evolusi ERP. Evolusi Sistem Enterprise: Silo fungsional, Proses bisnis dan silo, Evolusi sistem informasi pada organisasi. Integrasi sistem: logis vs. fisik, ERP dan integrasi sistem. Arsitektur Sistem Enterprise: Mengapa mempelajari Arsitektur Sistem Enterprise?, modul ERP, Tipe-tipe Sistem Korporasi: ERP, SCM, CRM dan BPM. Proses Bisnis ERP: Procure-to-pay, Order-to-Cash, Planning, Accounting, Finance, Human Capital Management. Siklus hidup pengembangan: Siklus Hidup Pengembangan Sistem, Siklus Hidup Implementasi ERP. Strategi Implementasi: Komponen ERP, Kebutuhan basis data, Organisasi implementasi ERP dan pendekatannya, Contoh implementasi ERP, Isu platform, Riset vendor, Mencocokkan kebutuhan pengguna dan fitur, Permintaan penawaran, Analisis vendor dan eliminasi, Manajemen Kontrak dan Persetujuan lisensi. Operasi dan pasca implementasi: Kesiapan untuk Go-Live, Pelatihan ERP, Stabilisasi, Dukungan pasca produksi, Transfer pengetahuan. Program dan Manajemen proyek: Peran dan tanggung jawab proyek, Tim proyek, Kepemimpinan proyek, Critical Success Factors, Mengelola Scope/Cakupan. ; Decision Making dan Decision Support System, Konsep Pengambilan Keputusan, Identifikasi Simon’s Model, Identifikasi Komponen DSS, Implementasi Fuzzy Logic Theory untuk SPK, Implementasi Knowledge Management untuk SPK, Implementasi Decision Tree untuk SPK, Implementasi Rule-based system untuk SPK, Implementasi Process Mining dan Forecasting untuk SPK, Implementasi Optimization dan Metaheuristics Algorithms untuk SPK, Implementasi Data dan Text Mining untuk SPK. ; Pengantar Riset Operasi: Definisi, unsur-unsur dalam manajemen sains, tahapan penyelesaian masalah dalam manajemen sains, contoh-contoh model serta penyelesaiannya. Formulasi Model: karakteristik model linier, komponen model, contoh-contoh model dengan jenis komponen yang berbeda-beda. Ilustrasi Grafis: Penyelesaian model dengan menggunakan cara grafis. Metode Simpleks: Penyelesaian model dengan jenis komponen yang berbeda-beda (regular dan irregular) dengan menggunakan metode simpleks. Analisis Post Optimal: Duality dan analisis sensitifitas. Model Transportasi dan Penugasan: Karekteristik masing-masing model, metode untuk menyelesaikannya. Program Integer: Karakteristik model yang termasuk integer dan metode untuk menyelesaikannya. ; Governance: Define, Multi level governance. Corporate Governance (CG): Institution, Functions of CG, Human Side of CG. Program: Defining, caracter, katagori, manajemen & live cycle. Program Governance (PG): Domain, Functions, Roles & intitution, IT Governance: Why ITG?, ITG for Risk management, intelektual capital, Compliance. ITG reference to model, framework & standard: COSO, ITIM, PMBOK, PMMM, OPM3, CMMI, PRINCE2, ISO 9000-2000, Six Sigma, ISO/IEC 20000, ITSM, CobIT, ISO 17799, ISO/IEC 27001-2005, OPBOK, Kano Model. ; Pendahuluan Semantic Web RDFs, Ntriple, Turtle Ontology dan Vocabulary Linked Data, Mapping data JSON-LD SPARQL Aplikasi Linked data.', - 'Teknik Komputer - Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari cara mengevaluasi algoritma. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa akan mampu menjelaskan dasar analisis algoritma. mampu menjelaskan algoritma klasik. mampu mengevaluasi algoritma berdasarkan kompleksitasnya Topik: Dasar analisis algoritma. Strategi algoritma. Algoritma klasik untuk tugas umum. Analisis dan desain algoritma untuk aplikasi khusus Algoritma parallel dan multi-threading. Kompleksitas algoritma. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari topik-topik mengenai jaringan komputer yang dibahas secara komprehensif dari layer 1 hingga layer 7. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa akan mampu menerapkan berbagai protokol TCP/IP dan teknologi jaringan ethernet serta pengalamatan yang tepat dalam jaringan sederhana, mampu mengimplementasikan jaringan sederhana berbasis VLAN dan menerapkan berbagai routing protokol seperti static routing, RIP, Single Area OSPF serta memanfaatkan Access Control List, DHCP dan NAT untuk mendukung kemampuan jaringan, dan mampu menerapkan fitur akses kontrol dasar dalam jaringan komputer dan mampu memanfaatkan konsep pengalamatan dinamis dan menerapkan network address translation dalam jaringan komputer sederhana Topik: arsitektur dan topologi jaringan, protokol dan komunikasi jaringan. OSI dan TCP/IP Layer. teknologi jaringan akses pada LAN dan WAN. teknologi ethernet. network layer. IP Address & Subnetting. network transport dan application protocol. Dasar switched networks. VLAN & InterVAN. Konsep routing static & dinamik. Routing Protokol RIP. Single Area OSPF. Access Control List Standard & Extended. DHCP Server, Client, & Relay, Static & Dynamic NAT. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari topik-topik mengenai jaringan komputer yang dibahas secara komprehensif dari layer 1 hingga layer 7. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa akan mampu menerapkan berbagai protokol TCP/IP dan teknologi jaringan ethernet serta pengalamatan yang tepat dalam jaringan sederhana, mampu mengimplementasikan jaringan sederhana berbasis VLAN dan menerapkan berbagai routing protokol seperti static routing, RIP, Single Area OSPF serta memanfaatkan Access Control List, DHCP dan NAT untuk mendukung kemampuan jaringan, dan mampu menerapkan fitur akses kontrol dasar dalam jaringan komputer dan mampu memanfaatkan konsep pengalamatan dinamis dan menerapkan network address translation dalam jaringan komputer sederhana Topik: arsitektur dan topologi jaringan, protokol dan komunikasi jaringan. OSI dan TCP/IP Layer. teknologi jaringan akses pada LAN dan WAN. teknologi ethernet. network layer. IP Address & Subnetting. network transport dan application protocol. Dasar switched networks. VLAN & InterVAN. Konsep routing static & dinamik. Routing Protokol RIP. Single Area OSPF. Access Control List Standard & Extended. DHCP Server, Client, & Relay, Static & Dynamic NAT. ; Capaian Pembelajaran: Kuliah ini bertujuan untuk memperkenalkan kepada mahasiswa mengenai dasar rangkaian listrik. Setelah mengikutu kuliah ini mahasiswa akan mampu menganalisis rangkaian listrik dan elektronika sederhana menggunakan teknik yang sesuai. Mahasiswa diharapkan dapat menganalisis rangkaian resistif, AC dan DC yang menjadi komponen dasar dalam teknik elektro. Topik: Introduction, resistive circuits, dependent sources and op. amps, analysis methods, energy–storage elements, first–order circuits, second–order circuits, sinusoidal sources and phasors, AC steady–state analysis, AC steady–state power. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini akan dibahas mengenai prinsip dasar sistem operasi generasi awal dan terkini. Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa akan mampu menjelaskan sistem pengelolaan sumber daya sistem komputer, mampu menjelaskan teknik-teknik manajemen memori. mampu menjelaskan teknik-teknik manajemen penyimpanan data. mampu menjelaskan teknik teknik manajemen sumber daya komputer. mampu menjelaskan arsitektur distributed systems Topik: Operating Systems Structures. Process. Thread. CPU Scheduling. Concurency. Memory-system management, storage management. distributed system architectures. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini akan dipelajari mengenai pemrograman menggunakan bahasa tingkat tinggi. Setelah mengikuti kuliah ini diharapkan mahasiswa mampu mengimplementasikan pemrograman modular dalam bentuk fungsi (by value dan by reference). mampu mengimplementasikan algoritma rekursi ke dalam bahasa C. mampu menggunakan array dalam program C. mampu membuat program dengan struktur data. mampu membuat program dengan struktur data dinamis. Topik: Programming constructs and paradigms: Array, pointer, linked list. Problem-solving strategies: searching, sorting. Data structures. Recursion. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini mahasiswa akan mempelajari komponen-komponen serta rangkain dasar elektronika. Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan properti material dan cara kerja komponen elektronika dasar, seperti diode, transistor, op-amp, filter dan sebagainya. Topik: Electronics Materials, diodes, and bipolar transistor. MOS transistor circuit, timing, and power. Storage cell Architecture. Operational Amplifiers. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini akan dibahas mengenai arsitektur dan organisasi dari sistem komputer. Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa akan mampu membedakan makna organisasi komputer dan arsitektur komputer, mampu menganalisis arsitektur komputer, khususnya desain instruksi-set, korelasi antara clock-speed dan kinerja CPU dan pengaruh struktur bus untuk kecepatan komputasi, mampu menguraikan peran memori cache dalam meningkatkan waktu akses memori, termasuk organisasinya dan metode updates. Mahasiswa juga akan mampu mengembangkan program-program kecil menggunakan set instruksi dasar dari hypothetical processor. Mahasiswa juga akan mampu menguraikan pengaruh teknik pemrograman untuk kecepatan komputasi. Mahasiswa juga akan mampu menganalisis desain prosesor canggih dalam meningkatkan komputasi kinerja seperti pipelining, prosesor paralel dan prosesor multicore. Topik: Dasar Instruction set architecture. Organisasi Prosesor. Memory. Peripheral subsystems. Multi-many core architectures. Pipelining. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini, mahasiswa akan mempelajari konsep-konsep sistem basis data dan aplikasinya. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa mampu merancang basis data terstruktur dalam perancangan perangkat lunak dan mengimplementasikannya ke dalam sistem basis data SQL Topik: Database systems. Event-driven and concurrent programming. Using application programming interfaces. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini, mahasiswa akan mempelajari konsep-konsep sistem basis data dan aplikasinya. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa mampu merancang basis data terstruktur dalam perancangan perangkat lunak dan mengimplementasikannya ke dalam sistem basis data SQL Topik: Database systems. Event-driven and concurrent programming. Using application programming interfaces. ; Capaian Pembelajaran: Dalam kuliah ini, mahasiswa akan mempelajari semua tahapan perancangan dan implementasi dari sebuah sistem dijital. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa akan mampu menganalisis rangkaian sistem digital sederhana, dan mampu membuat rancangan sistem digital menggunakan blok kombinasional dan sekuensial sederhana. Kuliah ini juga melibatkan beberapa kegiatan praktikum di laboratorium untuk melakukan desain, implementasi dan verifikasi sistem logika dijital. Beberapa perangkat keras dan perangkat lunak simulasi untuk rangkaian digital akan digunakan Topik: Prinsip Aljabar Boolean dan aplikasinya. Interface Logic Families. Number System & Data Encoding. Basic Logic Circuits. Basic Modular Design of Combinational Circuits. Basic Modular Design of Sequential Circuits. Praktikum: Modul 1 - Pengantar dan Pengenalan Dasar Rangkaian Digital, Modul 2 - Aljabar Boolean dan Gerbang Logika Dasar, Modul 3 - Karnaugh Map, Modul 4 - Gerbang Logika Kompleks, Modul 5 - Dekoder dan Enkoder, Modul 6 - Multiplexer dan Demultiplexer, Modul 7 - Rangkaian Aritmatika Digital, Modul 8 - Flip-Flop dan Latch, Modul 9 - Register dan Counter, Modul 10 - Proyek Praktikum Dasar Sistem Digital. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini, mahasiswa belajar dasar-dasar teknologi nirkabel termasuk cara kerja, teknik-teknik, dan standarisasi pada jaringan nirkabel dan mobile. Setelah mengikuti mata kuliah ini, peserta mampu menjelaskan dasar-dasar teknologi nirkabel, teknik-teknik pada jaringan nirkabel, standar teknologi IEEE 802. 11, 802. 15 serta mampu menganalisis proyeksi teknologi nirkabel masa depan Topik: Teknologi 802. 11 (Wireless LAN). Teknologi 802. 15 (Bluetooth, Zigbee, WPAN). ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini akan dipelajari cara membuat program dengan konsep berorientasi objek. Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa mengimplementasikan rancangan perangkat lunak ke dalam bahasa pemrograman berorientasi objek. Mampu mendeklarasikan konsep pemrograman berorientasi objek (class, constructor, scope of variables). Mampu menjabarkan objek-objek dasar (array, array list, koleksi objek, iterator). mampu menjabarkan konsep perancangan class (coupling, kohesi, refactroing, inheritance, polymorph, subtitusi). mampu menerapkan pemrograman berbasis GUI, exception handling dan multithreading. Topik: Java Language Elements. Java Language Operation. Defining and Using Class. System, Strings, StringBuffer, Math & Wrapper Classes. Array. Class & Inheritance. Design Graphical User Interface & Event Driven. Exceptions. Collections. Threads and Javadoc. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini akan dipelajari cara membuat program dengan konsep berorientasi objek. Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa mengimplementasikan rancangan perangkat lunak ke dalam bahasa pemrograman berorientasi objek. Mampu mendeklarasikan konsep pemrograman berorientasi objek (class, constructor, scope of variables). Mampu menjabarkan objek-objek dasar (array, array list, koleksi objek, iterator). mampu menjabarkan konsep perancangan class (coupling, kohesi, refactroing, inheritance, polymorph, subtitusi). mampu menerapkan pemrograman berbasis GUI, exception handling dan multithreading. Topik: Java Language Elements. Java Language Operation. Defining and Using Class. System, Strings, StringBuffer, Math & Wrapper Classes. Array. Class & Inheritance. Design Graphical User Interface & Event Driven. Exceptions. Collections. Threads and Javadoc. ; membuat rancangan sistem tertanam (perangkat keras dan perangkat lunak) untuk aplikasi khusus. Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu membuat rancangan sistem embedded dengan sensor dan aktuator secara sinkron dan asinkron Topik: Characteristics of embedded systems. Asynchronous and synchronous serial communication. Data acquisition, control, sensors, actuators. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini akan dibahas mengenai teknologi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan big data di berbagai bidang (misalnya: internet, telekomunikasi, retail). Mahasiswa mampu mengelola (collection, preparation, processing, validation, interpretation) dan menganalisa data dalam jumlah besar dan berstruktur acak. Topik: Into to Data Engineering, Hadoop Architecture, The Hadoop Distributed Filesystem, Setting Up Hadoop Cluster, Administering Hadoop, MapReduce Framework, Developing a MapReduce Application, Hive Database, Spark Processing, Big Data Analytic Project. ; Capaian Pembelajaran: Pada mata kuliah ini akan dipelajari teknik-teknik keamanan dalam jaringan komputer. Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa mampu menganalisis dan mengimplementasikan aspek keamanan pada jaringan komputer, mampu menganalisa keamanan dan integritas data serta melakukan proteksi, mampu menerapkan teknik teknik authentikasi dan kriptografi dalam keamanan jaringan dan web. Topik: Keamanan dan Integritas Data. Vulnerabilities. Resource Protection. Private & Public Key Kriptografi. Autentikasi. Network and Web Security. ; Capaian Pembelajaran: Pada kuliah ini, mahasiswa akan mempelajari konsep profesionalisme dan etika dalam bidang teknologi informasi. Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa mampu menjabarkan isue terkini dalam kode etik IT. mampu mengelaborasi etika profesional, peran dari organisasi profesional terhadap para anggotanya. mampu menjelaskan klasifikasi pekerjaan terkini dalam bidang IT dan sertifikasi profesional bidang IT. mampu menjabarkan pentingnya kode etik profesi dan dampaknya terhadap masyarakat luas. mampu menjelaskan tanggung jawab sosial dalam bidang IT. mampu menerapkan konsep profesionalisme dan etika pada kasus tertentu Topik: Etika. Job, Profesi dan Profesional. Profesi dalam teknologi informasi. organisasi dan kode etik ahli IT. etika cyber. hak cipta intelektual. kejahatan Internet.', - 'Informatika - Cisco IOS Introduction STP and VLAN IPv6 RIP OSPF EIGRP BGP VPN. ; AL/Strategi Algoritmik AL/Struktur dan Algoritma Data Dasar NC/Aplikasi Jaringan NC/Pengiriman Data yang Andal NC/Perutean dan Penerusan NC/Jaringan Area Lokal NC/Mobilitas. ; Introduction to Operations Research and Linear Program Modeling Linear programs can be solved using the Simplex method, M and 2 phase techniques, and integer linear programming Initial resolution of transportation problems using the NWM, LCM and VAM methods Final solution to transportation problems using the stepping stone method Special forms of transportation problems can be solved using assignment models The shortest route method problem can be solved using the Diskjtra, Floyd, and maximum flow methods Design and analyze project controls. ; Definition and classification of Games Theory of fun Game Mechanics Level Design Game Design Document Game Engine/Middleware. ; Arsitektur Sistem Enterprise (Enterprise System Architecture) Fungsional Sistem Enterprise (Enterprise System Functionality) Proses Bisnis (Business Processes) Workflow Workflow management system (WMS) Fleksibilitas Sistem Enterprise (Enterprise System Flexibility). ; The importance of information technology governance Five pillars of information technology governance Information technology governance framework (COBIT, TOGAF) Calculation of the maturity level of information technology governance Analysis of gaps in the implementation of information technology governance Providing recommendations for implementing information technology governance. ; Software Requirement Engineering Fundamentals The Role of Requirement Engineering in Software Development Principles in Requirement Engineering Business Analytics in Requirement Engineering Requirement Engineering Processes Elicitation of Requirement Problems in Elicitation of Requirement Source of Necessity Elicitation Techniques Requirement Analysis Requirement Model Classification of Requirement Conflict and Prioritization of Requirement Requirement Specifications Formalization of Requirement SMART Validation Requirement Validation and Verification Needs Testing Needs Management Needs Tracking Change Requirement Management Reuse Requirement Auxiliary Tools in Requirement Engineering. ; Introduction to Image Processing and Computer Vision: Concepts in image processing and computer vision, their use, and application examples. Spatial enhancement using point processing: Various curve transformations. Histogram: Definition of histogram, histogram equalization, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Convolution: Low Pass Filter (smoothing/blurring), High Pass Filter sharpening). Median filter (non-linear filter). Color image improvement: Color basics, color image processing, and pseudo color. Fourier transforms, DFT, FFT, frequency domain images. Frequency domain processing diagram. Image enhancement in the frequency domain using Low Pass Filter (LPF): Ideal LPF (ILPF), Butterworth LPF (BLPF), Gaussian LPF (GLPF). High Pass Filter (HPF): IHPF, BHPF, GHPF. Discontinuity-based image segmentation: Point detection, line detection, Gradient filter, Laplacian filter, Laplacian of Gaussian (LoG), Gaussian & Laplacian result examples. Splicing edges with gradient criteria. Hough transform for line and circle detection. Similarity-based image segmentation: Global thresholding, Otsu method, optimal and adaptive thresholding, histogram of gradient. Region Growing. Segmentation of areas by clustering, watershed, examples. Morphology methods: Examples of binary imagery, connectivity, additive and subtractive operators. The set of translations, reflections, structuring elements B for generalized operations. Dilasi, erosion, Opening operator, Closing operator, template matching. Matching with Hit-or-Miss, Hit- or-Miss operators, boundary extraction, thinning. Deskriptor: Region descriptor, moment descriptor, texture, spectral texture, moment invariants, principle components, co-occurrence matrix, local binary pattern (LBP). Pengenalan objek dan klasifikasi citra dengan machine learning, contoh- contoh. Image classification with convolutional neural networks (CNNs), examples. Object detection with deep learning: Faster R-CNN, YOLO, and SSD. Semantic segmentation with deep learning. ; Exploratory data analysis (EDA) Preprocessing Classification Imbalanced classes Association rule & sequential pattern analysis Clustering Anomaly detection. ; AL/Algorithmic Strategies AL/Fundamental Data Structures and Algorithms NC/Networked Applications NC/Reliable Data Delivery NC/Resource Allocation NC/Routing And Forwarding NC/Local Area Networks NC/Mobility PL/Advanced Programming Constructs PL/Logic Programming. ; Komputasi di mana-mana Interaksi Manusia-Komputer Penandaan, Penginderaan, dan Pengendalian Aktuasi dan Penginderaan Mikro Sistem Sadar Konteks Kesadaran Temporal Sistem Cerdas Komunikasi di Mana-mana. ; Malicious software dan analisis Intrusion Detection Systems Honeypots Logging (Sysmon, Auditd, Syslog) Keamanan Wifi dan Email Aspek legal, etik, dan privasi pada cyber security. ; Tata Letak Memori, Buffer Overflow, Injeksi Kode, Eksploitasi Memori Lainnya, Kerentanan Format String Keamanan Memori, Keamanan Tipe, DEP, ASLR, Pemrograman Berorientasi Pengembalian DevSecOps: Desain dan Arsitektur, Pengkodean, Integrasi dan Pengujian, Pengiriman dan Penyebaran, Pertahanan dan Pemantauan Runtime Otentikasi Pengguna. ; AL/Analisis Dasar AL/Struktur, Algoritma, dan Analisis Data Tingkat Lanjut CN/Data, Informasi, dan Pengetahuan PL/Konstruksi Pemrograman Tingkat Lanjut PL/Pemrograman Logika SF/Paralelisme PL/Konkurensi dan Paralelisme PL/Sistem Waktu Proses PL/Pemrograman Fungsional PD/Algoritma, Analisis, dan Pemrograman Paralel PBD/Platform Web OS/Waktu Nyata dan Sistem Tertanam. ; Konsep Sistem Dinamis, simulasi Sistem Dinamis. Model simulasi Sistem Dinamis dari deskripsi masalah. Menggunakan kakas simulasi Sistem Dinamis untuk mengeksekusi model simulasi Sistem Dinamis yang dibuat. Analisis luaran hasil eksekusi simulasi Sistem Dinamis. ; Konsep Agen dan Simulasi Berbasis Agen. Model simulasi Berbasis Agen dari deskripsi masalah. Menggunakan kakas simulasi Berbasis Agen untuk mengeksekusi model simulasi Berbasis Agen yang dibuat. Analisis luaran hasil eksekusi Simulasi Berbasis Agen. ; Konsep peramalan, tahapan dasar peramalan, dan analisis deret waktu Peramalan menggunakan metode Box-Jenkins: ARIMA dan SARIMA Peramalan menggunakan metode Ensemble: Bagging, Boosting, Stacking, dan Random Forest Peramalan menggunakan metode Machine Learning: Jaringan Syaraf Tiruan dan SVM Peramalan menggunakan metode Deep Learning: CNN, RNN, LSTM, dan GRU Implementasi Peramalan menggunakan: Excel, Phyton, atau R dengan studi kasus saham, cuaca, kependudukan, dll. ; Dasar permodelan dan animasi 3D Dasar permodelan dan animasi dengan Blende. ; Wawasan game edukasi dan simulasi yang ada saat ini Perancangan dan pengembangkan game edukasi Perancangan simulasi dengan finite state machine Perancangan dan pengembangkan game simulasi. ; Humans, Computers, and Interaction Sensitivity to Good and Bad Design Persona User Interface and User Experience (UI/UX) Natural-User Interface Design Thinking Contextual Inquiry and Analysis Prototyping Using Figma Usability Evaluation Heuristic Analysis. ; Konsep tata kelola Sistem Informasi / Teknologi Informasi Framework tata kelola Control objectives Perencanaan audit sistem Audit proses bisnis Pelaksanaan dan evaluasi audit Pelaporan dan rekomendasi audit. ; Review Sistem Basis Data dan Pengantar Basis Data Terdistribusi Desain sistem basis data paralel dan terdistribusi Kontrol data terdistribusi Pemrosesan query terdistribusi Pemrosesan transaksi terdistribusi Replikasi Data Integrasi basis data - sistem multidatabase Sistem basis data paralel Manajemen data peer-to-peer NoSQL NewSQL Polystores Web Data Management. ; Proyeksi Peta dan Sistem Koordinat Digitalisasi peta GPS Penginderaan Jauh - Peta Tematik Analisis Spasial Analisis 3-D Pemetaan Berbasis Komunitas Layanan Berbasis Lokasi. ; Dasar-dasar kualitas perangkat lunak Kultur kualitas perangkat lunak Kebutuhan kualitas perangkat lunak Model dan standar kualitas perangkat lunak Proses review perangkat lunak Audit perangkat lunak Verifikasi dan validasi perangkat lunak Pengukuran kualitas perangkat lunak Manajemen risiko perangkat lunak Rencana penjaminan kualitas perangkat. ; Konsep dasar dan ruang lingkup konstruksi perangkat lunak di dalam siklus pengembangan perangkat lunak Penerapan SOLID principles di dalam kode program Teknik clean code Teknik defensive programming Teknik unit testing Kolaborasi menggunakan Git Teknik code review. ; Konsep Artificial Neural Network dan Deep learning Arsitektur Reccurrent Neural Network Arsitektur Convolutional Neural Network Deep Generative Model Deep Reinforcement Learning Model. ; Pengenalan antarmuka dan navigasi game engine Konsep debugging, problem-solving, dan interpretasi API pada game yang dikembangkan dengan game engine Evaluasi kode Mampu mengembangkan game 2D dan 3D dengan game engine pada platform pengembangan tertentu. ; Infrastruktur pendukung IoT Framework kolaborasi dan pemrograman IoT Fog Computing: Prinsip, Arsitektur, dan Aplikasinya Embedded Systems Data Stream Processing pada IoT Distributed Data Analysis pada IoT Security dan Privacy pada IoT. ; Data, Information, and Knowledge Discrete Probability Web Security Digital Forensics Secure Software Engineering. ; Basic Analysis Advanced Data Structures, Algorithms, and Analysis Data, Information, and Knowledge Advanced Programming Constructs Logic Programming Parallelism Concurrency and Parallelism Runtime Systems Functional Programming Parallel Algorithms, Analysis, and Programming Web Platforms Real Time and Embedded Systems. ; Exploratory Data Analysis (EDA) Principal Components Analysis (PCA) Factor Analysis (FA) Multiple Regression dan Multivariate Regression Multiple Discriminant Analysis MANOVA & MANCOVA Conjoint Analysis Canonical Correlation Cluster Analysis Multidimensional Scaling Correspondence Analysis. ; Concept of object orientation and Object Oriented Simulation. Object Oriented Simulation Model of problem description. Uses Object Oriented Simulation tools to execute the created Object Oriented Simulation models. Output analysis of Object Oriented Simulation execution results. ; Introduction to Smart Games Course: Research and application of games that apply artificial intelligence Agent Movement and Path Finding Decision Making: FSM, Rule-base system, Decision Tree, etc Learning Programming on the Unity Platform and Unity ML Agent toolkit Procedural Content Generation. ; Virtual reality(VR): Immersive technology and experiences Augmented reality (AR): Mobile-based, wearables Mixed reality (MR): Cross-reality interaction, physical computing XR outputs: VR head-mounted displays, AR glasses, spatial sound, haptic devices XR inputs: controller sticks, motion tracking, motion capture, gesture control Overview of usability factors, and human physiology and psychology Procedural graphics and 3D interaction Development of extended reality using web-based graphics libraries Development of extended reality using game engines Immersion, presence, fidelity. ; Data mining Map-Reduce and Distributed Computing Large-scale data processing algorithms/modeling: Finding similar items, mining data streams, link analysis, frequent item sets, clustering, classification, recommendation systems, mining social-network graph Optimization of large-scale data processing: Dimensionality reduction, large-scale machine learning, neural networks, deep learning. ; Quantum computing paradigm Advantages and limitations of quantum computers The four postulates of quantum mechanics and their applications to computing Principles of quantum information and quantum communication Fundamental quantum algorithms Implications of quantum computing on machine learning, cryptography, and information security. ; Software architecture definition and cycle Identify software quality attribute scenarios using the Quality Attribute Workshop (QAW) method Architectural patterns and tactics Analysis and design of software architecture using the Attribute-driven Design (ADD) method Software architecture documentation: architectural views, notations, and architectural documents Evaluate software architecture using the Architecture Tradeoff Analysis Method (ATAM). ; Basic concepts and activities of software evolution: evolutionary models and processes. type of software evolution (corrective, adaptive, perfective, and preventive). legacy system Program understanding techniques and activities Identify bad smell code and clone code Refactoring programs Analyze the impact of software changes Software repository management Software reuse Software defects Software reengineering.', + "Teknik Elektro - Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Variables Functions Declarations and Definitions Header files Scope Function call and return Order of evaluations Namespaces Classes User-defined types Classes and members Interface and implementation Evolving a class Enumerations Operator Overloading Class Interfaces PART II: INPUT AND OUTPUT Input and Output Stream Input and Output The I/O stream model Files Opening a file Reading and writing a file I/O error handling Reading a single value User-defined output & input operators A standard input loop Reading a structured file Customizing Input and Output Regularity and irregularity Output formatting File opening and positioning String streams Line-oriended input Character classification Using nonstrandard separator Testing Introduction to Testing Testing Procedure Design for testing Debugging Performance. ; Logic & Proof Propositional Logic Application of Propositional Logic Propositional Equivalence Predicate & Quantifier Rules of Inference Mathematical Proof Direct Proof Contrapositive Proof Proof by Contradiction Proof Involving Sets )* Set, Function and Sequence Sets Sets Operation Functions Sequence & Summation )* Relation Relations Property of Relations Representing Relations Equivalence Relations Partial Ordering Number Theory )* Divisibility & Modular Arithmetic Integer Representation Primes & GCD Congruencies Application of Congruencies Intro to Cryptography Induction Mathematical Induction Strong Induction and Well-Ordering Counting Basic Counting Pigeonhole Principle Permutation & Combinatory Binomial Coefficient Graph Theory Graphs and Graph Model Graph Terminology Special Type of Graphs Representing Graphs Graph Isomorphism Connectivity Euler and Hamilton Path Shortest Path Planar Graph Graph Colouring Tree Introduction to Trees Application of Trees Tree Traversal Spanning Trees Minimum Spanning Tree. ; Introduction to Vectors and Matrices Vectors and Linear combination Lengths, dot products, and cross products Matrices Simultaneous Linear Equations Linear Equations Linear Equations Concept and Matrix Equations Elimination Concept Elimination in Matrix Language Gauss Elimination Gauss Elimination with Permutation Matrix Operation Inverse Matrices Gauss Jordan Elimination Singular Matrices dan Matrix Invertibility LU Factorization Transpose and Permutation Vectors Space, Column Space, and Subspace Null Space (Solution to Ax=0) Vector Spaces and Subspaces Pivot Concept Reduced Row Echelon Form Four Fundamental Subspaces Complete Solution to Ax=b Orthogonality Orthogonality, Orthogonal Vectors, and Orthogonal Subspaces Projections Least square. ; Derivatives Derivatives, slope, velocity, rate of change Limits, continuity, Trigonometric limits Derivatives of products, quotients, sine, cosine Chain rule, Higher derivatives Implicit differentiation, inverses Exponential and log, Logarithmic differentiation. hyperbolic functions Applications of Differentiation Linear and quadratic approximations Curve sketching Max-min problems Related rates Newton's method and other applications Mean value theorem, Inequalities Differentials, antiderivatives Differential equations, separation of variables Integration Definite integrals First fundamental theorem of calculus Second fundamental theorem Applications to logarithms and geometry Volumes by disks and shells Work, average value, probability Numerical integration Techniques of Integration Trigonometric integrals and substitution Integration by inverse substitution. completing the square Partial fractions Integration by parts, reduction formulae Parametric equations, arclength, surface area Polar coordinates. area in polar coordinates Indeterminate forms - L'Hôspital's rule Improper integrals Infinite series and convergence tests Taylor's series. ; Unit, Physical Quantities and Vector Standards and Units Physical Dimension and Unit Consistency Uncertainty and Significant Figures Vector Operation Linear and Circular Motion D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Free Falling Bodies D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Projectile Motion Uniform and Non-uniform Circular Motion Forces and Newton's Laws of Motion Newton's Laws and their Applications Free Body Diagram Frictional and Resistive Forces Newton's Second Law and Circular Motion Work and Energy Work Kinetic and Potential Energy Energy Conservation Power Momentum, Impulse and Collision Momentum and Impulse Conservation of Momentum and Collision Center of Mass Continuous Mass Transfer (Rocket Propulsion) Rotation of Rigid Bodies Rotational Kinematics Rotational Kinetic Energy and Moment of Inertia Torque and Angular Acceleration Rolling Motion - Combined Rotational and Translational Motion Angular Momentum and Conservation of Angular Momentum Gyroscopes and Precession Equilibrium and Elasticity Center of Gravity Equilibrium and Stability Elasticity - Hooke's Law. ; Vectors and matrices Vectors Dot product Determinants. cross product Matrices. inverse matrices Square systems. equations of planes Parametric equations for lines and curves Velocity, acceleration Kepler's second law Partial derivatives Level curves. partial derivatives. tangent plane approximation Max-min problems. least squares Second derivative test. boundaries and infinity Differentials. chain rule Gradient. directional derivative. tangent plane Lagrange multipliers Non-independent variables Partial differential equations. review Double integrals and line integrals in the plane Double integrals Double integrals in polar coordinates. applications Change of variables Vector fields and line integrals in the plane Path independence and conservative fields Gradient fields and potential functions Green's theorem Flux. normal form of Green's theorem Simply connected regions. review Triple integrals and surface integrals in 3-space Triple integrals in rectangular and cylindrical coordinates Spherical coordinates. surface area Vector fields in 3D. surface integrals and flux Divergence theorem Divergence theorem (cont. ): applications and proof Line integrals in space, curl, exactness and potentials Stokes' theorem Stokes' theorem (cont. ). review Topological considerations Maxwell's equations. ; Gravity Newton's Law of Gravity Weight and Gravitational Potential energy Satellite Motion Kepler's Laws and the Motion of Planets Periodic Motion Simple Harmonic Motion Pendulum and Spring-Mass System Forced Oscillation and Resonance Fluid Mechanics Hydrostatic and Pascal's Principle Buoyancy and Archimedes' Principle Bernoulli's Equation Viscosity, Turbulence, and Magnus Effect Waves and Sound Wave and its Properties Mathematical Description of Wave Sound Wave Superposition and Interference Standing Wave Doppler Effect Heat and Temperature Temperature and Thermometer Thermal Equilibrium Thermal Expansion Quantity of Heat and Calorimetry Thermal Properties of Matter Molecular Properties of Matter Kinetic-Molecular Model of an Ideal Gas Heat Capacity Molecular Speeds The Law of Thermodynamics The First Law of Thermodynamics The Second Law of Thermodynamics. ; Introduction to GCC Operator and Data Types Selection Structure Repetition Structure Pointer & Array I/O Function Modular programming Final projects. ; Fundamentals Basic Programming Model Data Abstraction Bags, Queues, and Stacks Analysis of Algorithms Sorting Elementary Sorts Mergesort Quicksort Priority Queues Application of Sorting Searching Sequential and Binary Search Binary Search Trees Balanced Search Trees Hash Tables Application of Searching Strings String Sorts Tries Substring Search Regular Expression Data Compression. ; Introduction to Complex Numbers and Basic Operations Summation Subtraction Conjugation Triangle of Inequality Roots of Complex Number Area within Complex Plane Analytical Functions Function and Mapping Limit Theorem Continuity Differentiation and Complex Variables Some Conditions in Complex Differentiation Cauchy Riemann Equation Polar Coordinate Analytical Functions Harmonics Functions Elementary Function Exponential Functions Logarithmic Functions Trigonometric Functions Hyperbolic Functions Complex Integration Definite Integral Contour and Contour Integral Branch Cuts Anti Derivatives Cauchy-Goursat Theorem Connected-Domains Cauchy Integral Formula Series Series and its Convergences Taylor Series Laurent Series Convergence of Geometric Series Continuity of Geometric Series Integration and Differentiation of Geometric Series Operations on Geometric Series Residue Residue Cauchy Residue Theorem Residues at Poles Zeros of Analytic Functions Zeros and Poles Introduction to Signal Discrete and Continuous Signal Impulse and Step Signals Free Variables its Transformations Periodic Signals Even and Odd Signals Power and Energy Signals Fourier Series for Continuous Signals Fourier Series for Periodic Signals Decomposition of Periodic Signal into Linear Combination of Sinusoidal Function Decomposition of Periodic Signal into Linear Combination of Complex Exponential Function Dirichlet Condition Properties of Fourier Series Fourier Transform for Continuous Time Signal Fourier Transform for Aperiodic Signal Fourier Transform for Periodic Signal Condition for Fourier Transform Properties of Fourier Transform (excluding multiplication and convolution). ; Determinants The properties of determinant Permutation and cofactors Cramer's rule, inverse, and volumes Eigenvalues and Eigenvectors Eigenvalue problem Eigenvalue decomposition and diagonalization Eigenvalue and eigenvectors for solving systems of differential equations Symmetric matrices Diagonalization of symmetric matrices Positive definite matrices Symmetric matrices in optimization Singular value decomposition (SVD) SVD motivation SVD problem Geometry of SVD SVD for symmetric matrices Linear transformations The idea of linear transformation Linear transformations in matrix language Finding good basis Complex vectors and matrices Complex number Hermitian and unitary. ; Electric Charge and Force Electric Charge Coulomb's Law Superposition Principle Electric Field and Gauss's Law Electric Field and Force Electric Dipole Continuous Charge Distribution and its Electric Field Electric Flux Gauss's Law Electric Potential Electric Potential Energy and Electric Potential Equipotential Conductors - Electrostatic Shielding Capacitance and Dielectric Capacitance - Basic Concept Energy Storage in Capacitor Dielectric - Electric Field and Capacitance Capacitors in Series and Parallel Current and Resistance Electric Current and Current Density Ohm's Law Resistivity, Conductivity and Resistance Resistor in Series and Parallel Energy and Power in Electric Circuit DC Circuit Electromotive Force Kirchhoff's Laws Application of Kirchhoff's Laws Electrical Measuring Instrument RC Circuits - Charging and Discharging Magnetic Field and Force Magnetic Field Magnetic Force Motion of Charged Particles in Magnetic Field Mass Spectrometer Magnetic Force on Current-Carrying Conductor Magnetic Dipole and Torque on Current Loop DC Motor and Hall Effect Source of Magnetic Field Biot-Savart's Law Magnetic Field of Straight Current-Carrying Conductor Force between Parallel Conductors Magnetic Field of a Circular-Current Loop Ampere's Law Magnetic Field of a Solenoid Electromagnetic Induction Induction Experiment Faraday's Law Lenz's Law Motional Electromotive Force Eddy Current Maxwell's Equations Inductance Mutual Inductance and Self Inductance Magnetic Field energy and Energy Stored in Inductor RL, LC and RLC Circuits Alternating Current Phasors Resistance and Reactance RLC Series Circuits Power in AC Circuits Resonance in AC Circuits. ; First-order differential equations Natural growth, separable equations Direction fields, existence and uniqueness of solutions Numerical methods Linear equations, models Solution of linear equations, integrating factors Complex numbers, roots of unity Complex exponentials. sinusoidal functions Linear system response to exponential and sinusoidal input. gain, phase lag Autonomous equations. the phase line, stability Linear vs. nonlinear Second-order linear equations Modes and the characteristic polynomial Good vibrations, damping conditions Exponential response formula, spring drive Complex gain, dashpot drive Operators, undetermined coefficients, resonance Frequency response LTI systems, superposition, RLC circuits. Engineering applications Fourier series Fourier series Operations on Fourier series Periodic solutions. resonance Step function and delta function Step response, impulse response Convolution Laplace transform: basic properties Application to ODEs Second order equations. completing the squares The pole diagram The Transfer function and frequency response First order systems Linear systems and matrices Eigenvalues, eigenvectors Complex or repeated eigenvalues Qualitative behaviour of linear systems. phase plane Normal modes and the matrix exponential Nonlinear systems Linearization near equilibria. the nonlinear pendulum Limitations of the linear: limit cycles and chaos. ; Introduction to Probability and Statistic Introduction to Descriptive Statistic and Inferential Statistics Introduction to Sampling Process Sample Mean and Sample Median Variability Measure Continuous and Discrete Data Data Representation Probability Theory Sample Space Event and Set Theory Counting Sample Points (Tree Diagram, Permutation, Combination). Probability of Events Additive Rule Conditional Probability, Product Rule, and Independence Bayes Rule Concept of Random Variables: Discrete Random Variables Definition and Concept of Random Variable Probability Distribution Function (Probability Mass Function) Cumulative Distribution Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Discrete Random Variables Bernoulli Distribution Discrete Uniform Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution and Poisson Process' Optional: Geometry, Hypergeometry, Negative Binomial, Multinomial Distribution Probability Model of Derived Random Variables Concept of Random Variables: Continuous Random Variables Introduction to Continuous Random Variables Cumulative Distribution Function Probability Density Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Continuous Random Variables Continuous Uniform Distribution Normal (Gaussian Distribution) Chi Square Distribution Optional: Exponential Distribution Probability Model of Derived Random Variables A Pair of Random Variables Joint Cumulative Distribution Function Joint Probability Mass Function Marginal Probability Mass Function Conditional Probability Mass Function Joint Probability Density Function Marginal Probability Density Function Conditional Probability Density Function Statistical Independence Covariance and Correlation Random Vectors (Multiple Random Variables) Distribution Model for N Random Variables Statistical Independence N Random Variables with Identical Distribution Expected Values, Correlation Matrices and Covariance Matrices Linear Combination of Random Variables Probability Distribution Model of Linear Combination of Multiple Random Variables Combination of Identical Random Variables Combination of Independent Random Variables Central Limit Theorem. ; Basic Tools of Numerical Analysis Systems of Linear Algebraic Equations Eigenproblems Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Numerical Differentiation and Difference Formulas Numerical Integration Systems of Linear Algebraic Equations Introduction Properties of Matrices and Determinants Direct Elimination Methods LU Factorization Tridiagonal Systems of Equations Pitfalls of Elimination Methods Iterative Methods Eigenproblems Introduction Mathematical Characteristics of Eigenproblems The Power Method The Direct Method The QR Method Eigenvectors Other Methods Nonlinear Equations Introduction General Features of Root Finding Closed Domain (Bracketing) Methods Open Domain Methods Polynomials Pitfalls of Root Finding Methods and Other Methods of Root Finding Systems of Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Introduction Properties of Polynomials Direct Fit Polynomials Lagrange Polynomials Divided Difference Tables and Divided Difference Polynomials Difference Tables and Difference Polynomials Inverse Interpolation Multivariate Approximation Cubic Splines Least Squares Approximation Numerical Differentiation and Difference Formulas Introduction Unequally Spaced Data Equally Spaced Data Taylor Series Approach Difference Formulas Error Estimation and Extrapolation Numerical Integration Introduction Direct Fit Polynomials Newton-Cotes Formulas Extrapolation and Romberg Integration Adaptive Integration Gaussian Quadrature Multiple Integrals Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Ordinary Differential Equations Classification of Ordinary Differential Equations Classification of Physical Problems Initial-Value Ordinary Differential Equations Boundary-Value Ordinary Differential Equations One-Dimensional Initial-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Initial-Value ODEs The Taylor Series Method The Finite Difference Method The First-Order Euler Methods Consistency, Order, Stability, and Convergence Single-Point Methods Extrapolation methods Multipoint Methods Summary of Methods and Results Nonlinear Implicit Finite Difference Equations Higher-Order Ordinary Differential Equations Systems of First-Order Ordinary Differential Equations Stiff Ordinary Differential Equations One-Dimensional Boundary-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Boundary-Value ODEs The Shooting (Initial-Value) Method The Equilibrium (Boundary-Value) Method Derivative (and Other) Boundary Conditions Higher-Order Equilibrium Methods The Equilibrium Method for Nonlinear Boundary-Value Problems The Equilibrium Method on Nonuniform Grids Eigenproblems. ; Sampling Distribution Random Sampling (Review on the concept of Population and Samples) The Concept of Statistics as Function of Random Variables Introduction of Sample Mean and Sample Variance as an Example of Statistics The Concept of Sampling Distribution Probability Distribution Model of Sample Mean and its relationship to Central Limit Theorem Relationship between Theoretical Mean, Population Mean, and Sample Mean Probability Distribution Model of Difference of Two Sample Means Probability Distribution Model of Sample Variance and Discussion on Chi-Square Distribution t-Distribution F-Distribution Estimation Theory Introduction to Concept of Inferensial Statistics Point Estimate and Unbiased Estimator Variance of Point Estimator Introduction to the Concept of Interval Estimate The Estimation of Mean of the Population based on Sample (Single Sample) Error on Point Estimate Prediction Intervals Estimation of the Difference between mean of two Population based on sample (Two Samples) Estimation of Proportion based on Single Sample Estimation of the Difference between Two Proportions based on Two Samples. Estimation of the Variance of Population based on Sample (Single Sample) Estimation of the ratio of two Variance of two population based on Samples (Two Samples) Hypotheses Testing Introduction to the concept of Hypotheses Testing a Statistical Hypotheses: Null Hypothesis and Alternative Hypothesis Error in Hypotheses Testing One Tailed Test and Two Tailed Test The use of P-Values for Decision Making in Testing Hypotheses Hypotheses Testing Concerning Mean of One Population Hypotheses Testing Concering Mean of Two Population Size of samples in Hypotheses Testing on Mean Hypotheses Testing concerning Single Proportion Hypotheses Testing concerning Two Proportion Hypotheses Testing concerning Variance Simple Linear Regression and Correlation Introduction to Linear Regression Model Line Fitting Model Least Square Method Properties of Least Squares Estimation Method Inference Concerning the Regression Coefficients Prediction Analysis of Variance Approach to evaluate quality of linear regression estimate Correlation Multiple Linear Regression Model and Non Linear Regression Model Introduction Estimation of Regression Coefficients Linear Regression Model in Matrix Notation (Related to Least Square Approach in Linear Algebra) Properties of Least Squares Estimation Method (represented in matrix notation). Inferences in Multiple Linear Regression Choice of a Fitted Model through Hypotheses Testing Categorical or Indicator Variables Model Selection and Model Checking Cross Validation Analysis of Variance (ANOVA) Technique. ; Introduction to Signal and System Introduction to Signal Continuous-Time System Discrete-Time System System Interconnection System Properties Discrete-Time and Continuous-Time LTI System Discrete-Time LTI System Impulse Response Convolution Sum Continuous-Time LTI System Impulse Response Convolution Integral Properties of LTI System Commutative Property Associative Property Distributive Property LTI System without and with Memory Invertibility Causality Stability Representation of System using Differential and Difference Equations Fourier Analysis on LTI System The relationship between the convolution (multiplication) operation in time domain and the multiplication (convolution) operation in frequency domain LTI system response to exponential complex and the concept of Eigen function LTI system frequency response, condition on Fourier transform of system LTI impulse response (Bounded Input Bounded Output) Frequency Shaping Filter Frequency Selective Filter LTI System characterized by Linear Differential Equation with constant coefficient Laplace Transform (First Part) Introduction to Laplace Transform The relationship between Fourier and Laplace Transform Region of Convergence and Representation of the Laplace Transform on the S-plane Laplace Transform and Rational Function Pole and Zero Properties of Region of Convergence Laplace Transform (Second Part) Analysis and Synthesis Equation of Laplace Transform Inverse Laplace Transform on Rational Function Partial Fraction Expansion Properties of Laplace Transform Unilateral Laplace Transform Analysis of Continuous-Time LTI System using Laplace Transform Analysis of Causal and Non-Causal LTI System Analysis of LTI System Stability Analysis of LTI System characterized by Linear Differential Equation with Constant Coefficient Frequency Response Analysis using Bode Plot Discrete Signals and Sampling Process (Signal and System, Oppenheim Bab 7) Discrete Signals: Overview Sampling Theory, Nyquist Theorem, and Impulse-Train Sampling Signal Reconstruction from Digital Samples based on Interpolation The effect of Under sampling: Aliasing Discrete-Time Processing of Continuous-Time Signal Discrete Time Fourier Series Fourier Series Representation of Discrete-Time Signals Properties of Fourier Series of Discrete-Time Signals Discrete Time Filtering Discrete Time Fourier Transform (DTFT) DTFT of Aperiodic Signals DTFT of Periodic Signals Properties of DTFT Duality Analysis of Discrete Signal and LTI System in Time and Frequency Domain Time Domain Analysis: FIR and IIR System, Correlation of Discrete-Time Signal Frequency Domain Analysis of Discrete Time Signal and LTI System. ; Introduction Digital vs Analog System Combinational vs Sequential Numeral System and Binary Codes Numeral System Binary Codes Boolean Algebra Basic Theorems and Properties Logic Gates Combinational Logic and Truth Table Combinational Logic Circuit Introduction to Digital IC Implementation of Combinational Logic Functions Simplification of Combinational Logic Circuit Hazard in Combinational Logic Circuit MSI Combinational Modules Decoder-Encoder Multiplexer-Demultiplexer Arithmetic Module Sequential Logic Circuit Latch Flip-Flop Register Counter Hazard in Sequential Logic Circuit Programmable Logic Devices ROM/PROM PLA/PAL CPLD/FPGA. ; Basic Concepts Systems of Units Charge and Current Voltage Power and Energy Circuit Elements Basic Laws Ohm’s Law Nodes, Branches, and Loops Kirchhoff’s Law Series Resistors and Voltage Division Parallel Resistors and Current Division Wye-Delta Transformations Methods of Analysis Nodal Analysis Nodal Analysis with Voltage Sources Mesh Analysis Mesh Analysis with Current Sources Nodal and Mesh Analyses by Inspection Circuit Theorems Linearity Property Superposition Source Transformation Thevenin’s Theorem Norton’s Theorem Maximum Power Transfer Operational Amplifiers Operational Amplifiers Ideal Op Amp Inverting Amplifier Noninverting Amplifier Summing Amplifier Difference Amplifier Cascaded Op Amp Circuits Capacitors and Inductors Capacitors Series and Parallel Capacitors Inductors Series and Parallel Inductors Application: integrator& differentiator First-Order Circuits The Source-Free RC Circuit The Source-Free RL Circuit Step Response of an RC Circuit Step Response of an RL Circuit First-Order Op Amp Circuits Application: Delay circuits Second-Order Circuits Finding Initial and Final Values The Source-Free Series RLC Circuit The Source-Free Parallel RLC Circuit Step Response of a Series RLC Circuit Step Response of a Parallel RLC Circuit Second-Order Op Amp Circuits Application: Smoothing Circuits. ; Introduction Minimal Configuration of Communication Systems Simplex and Duplex Communication Information: Speech, Video, Data Signal: Transducer, Analogue, Digital Analog Communication, Data Communication, Digital Communication The Concept of Time, Frequency, and Power Duplexing Frequency Domain Representation of Baseband Signal Shifting of Frequency Band via Modulation: Bandpass Signal Analog Modulation Introduction to Modulation (including Why Modulation is Needed) Amplitude Modulation (DSBFC, DSBSC, SSB) AM Demodulation and Limit of Modulation Index FM with Single Tone Modulating Signal (Description, Equation, Spectrum, Demodulation, Limit of Modulation Index) Transition towards Digital Communication Elements of Communication System Targets, Problems, Obstacles, and Limitation of Resources Advantage and Disadvantage of Digital Communication Capacity, Nyquist Rate, and Shannon Theorem Data Integrity (Bit Error Rate) Analog to Digital Conversion Introduction to Digital Modulation (more detail in Communication System Course) Note: With regards to Digital to Analog Conversion, detailed theoretical explanation about Sampling Process, the emergence of Replica in the frequency domain its analysis using the DTFT Concept is covered in Signal and System Course. Telephony Telephone, Pulse Dialling, and Dual Tone Multi Frequency Local Exchange Switching and Local Signalling PABX PSTN Digital Telephony Radio Communication Electromagnetic Wave: General Properties and Propagation Characteristic Antenna: Basic Operation, Properties, and Installation Elements of Radio System Television System Scanning and Image BWTV, CTV Digital Television Data Communication Data Communication Principles: Segmentation and Reassembling, Synchronous and Asynchronous Communication, Data Integrity and Accuracy Protocol Concepts and Protocol Layers (Protocol Philosophy, OSI Model, and Other Data Communication Model) Inter-Layer Communication and Peer-to-Peer Communication Networking Aspect Transmission Multiple Access Transport Network, Signalling, and Management Circuit Switching, Message Switching, and Packet Switching Connection Oriented and Connectionless Switching and Routing Network Topology Optical Fiber Communication System (OFCS) OFCS Configuration Source and Detector Optical Fiber: Structure, Dispersion, Propagation Mode, Bending Application Satellite Communication Orbit and Positioning Earth/Ground Station Transponder Components of Satellite Communication System Frequency Allocation and Multiple Access Wireless and Cellular Communication Cellular Communication Principle Handover and Roaming Absolute Radio Frequency Channel Number (ARFCN) Relationship between Mobile Station and Base Station: Duplexing and Multiple Access Channelization The shape of the Cell Interference Frequency Reuse Power Control Introduction to Path Loss, Shadowing, and Multipath Fading Cell Coverage Development of Cellular Technology. ;; Measurement, Uncertainty and Linear Regression Measurement and Uncertainty Significant Figures Linear Regression Center of Mass and Moment of Inertia of Rigid Body Determining the Center of Mass of a Rigid Body Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Calculation Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Experiment Wave Optics Determining Laser Wavelength (Using Ruler Diffraction and/or Diffraction Grating) Determining Track Spacing (Pitch) of Unrecorded CD and DVD Resistance, Capacitance, Inductance and Electromagnetic Induction Introduction to Electrical Measuring Equipment: Multimeter and LCR Meter Determining the Resistivity of a Conductor Determining the Dielectric Constant of a Material Determining the Inductance of a Coil Dependency between Induced Voltage and Turn Ratio AC Circuit Introduction to Electrical Measuring Equipment: Oscilloscope RC Circuit RL Circuit RLC Circuit Black Box (Determining Components' Type and/or Value) Magnetic Field, Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Field: Helmholtz Coil Magnetic Force: Homopolar Motor Electromagnetic Induction: Homopolar Generator Vector Addition and Static Equilibrium Vector Addition Concept Equilibrium of Point Masses System Equilibrium of Rigid Bodies System Dielectric Breakdown Breakdown Voltage (DC) of Dielectric Material Breakdown Voltage (AC) of Dielectric Material. ; Introduction Definition of Field Relation between Field and Force Vector Addition and Multiplication Concept of Field and Vector Calculus Vector Calculus of Electromagnetic Field Line Integral, Surface Integral and Volume Integral fo Vector Calculus Coordinate Systems: Cartesian, Cylindrical and Spherical Coordinate Transformation Electric Field and Potential Coulomb's Law Electric Field due to Point Charge Electric Flux due to Point Charge Point, Line, Surface and Volume Charges Electric Flux through a Surface Line Integral for Vector Electric Field Electric Flux Density (D) Gauss' Law, Volume Charge Density and Divergence Laplace and Poisson Equations Energy in Electric Field Electric Potential, Absolute Potential and Potential Difference Response of Electric Material in Electric Field Boundary Condition Electric Current Free Electron inside Electric Material Electric Current and Current Density Ohm's Law Joule's Law Conductivity of Electric Material Magnetic Field Theory Biot-Savart's Law Ampere's Law Curl and Stoke's Theorem Magnetic Flux and Flux Density Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Force due to Current Element Ampere's Force Magnetic Force and Torque Magnetic Materials Magnetization Magnetic Boundary Condition Magnetic Circuit Magnetization Curve and Hysteresis Ampere's Law in Magnetic Circuit Magnetic Core with Air Gap Multi Turn Coil Self Inductance Mutual Inductance Time Dependent Magnetic Field and Maxwell's Equations Introduction Faraday's Law Eddy Current Maxwell's Equations Transmission Line Transmission Line Propagation Transmission Line Equation (Telegrapher's Equation) Lossless Propagation Sinusoidal Voltage Complex Sinusoidal Wave Phasor Low Loss Propagation Power Transmission Wave Reflection Voltage Standing Wave Ratio (VSWR) Transmission Line with Limited Length Uniform Plane Waves Wave Propagation in Free Space Poynting Vector Wave Polarization. ; Analysis of Linear Circuits (Review) Kirchhoff's Laws Thevenin's and Norton's Theorem Analysis of", + 'Statistika - Statistika deskriptif. ukuran pusat dan sebaran data. peluang. variabel random. distribusi peluang dan sifat- sifatnya. distribusi binomial. distribusi normal. distribusi sampling statistik. statistika inferensi: estimasi interval dan uji hipotesa mean dan proporsi satu dan dua populasi. uji goodness of fit untuk distribusi normal dan distribusi multinomial. analisis variansi: analisis variansi satu arah dan dua arah. analisis regresi linear. analisis data kategorik: uji homogenitas dan uji independensi. metode nonparametrik: Dua Sampel dependen, K-sampel dependen, Dua sampel independen, K-sampel independen, Koefisien korelasi rank Spearman dan Kendall. ; Pengenalan software SPSS dan Minitab. Penggunaan SPSS dan Minitab untuk analisis data deskriptif, uji hipotesa, Anova, dan analisis regresi linear. ; Himpunan: pengertian, operasi aljabar, sifat-sifat. Sistem bilangan real: sifat-sifat, pertidaksamaan, nilai mutlak. Fungsi (satu variabel): pengertian, operasi aljabar, fungsi komposisi, fungsi invers. Sistem koordinat dan grafik fungsi. Limit: pengertian dan sifat-sifat, limit searah, limit tak hingga, bilangan alam. Kekontinuan: pengertian dan sifat-sifat kekontinuan. Turunan (derivatif): pengertian, sifat-sifat, turunan fungsi komposisi, turunan fungsi invers, turunan fungsi parameter, turunan fungsi trigonometri, fungsi siklometri, fungsi hiperbolik, fungsi eksponensial, fungsi logaritma, turunan fungsi implisit, penurunan secara logaritmis, turunan tingkat tinggi. Arti geometris/fisis dari turunan. Diferensial. Aplikasi derivatif: maksimum/minimum, naik/turun, cembung/cekung, titik stasioner, ekstrem fungsi dan masalah ekstrem dalam kehidupan sehari-hari. Deret Taylor/Mac Laurin dan aplikasinya. ; Pengukuran dan Besaran Fisika, Kinematika, Dinamika I: Konsep Gaya, Dinamika II: Usaha dan Energi, Sistem Banyak Partikel, Dinamika Benda Tegar I: Torka dan Momen Inersia, Dinamika Benda Tegar II: Kesetimbangan Rotasi dan Translasi, Gravitasi, Fluida, Getaran, Gelombang, Suhu, Kalor dan Hukum Termodinamika I, Entropi dan Hukum Termodinamika II. ; Pendahuluan, Molekul, Ion dan Rumus Kimia, Reaksi Kimia. Reaksi dalam larutan, Perubahan energy dalam reaksi kimia. Struktur Atom, Tabel Periodik. Ikatan Ion vs ikatan Kovalen, Geometri Molekul dan model ikatan kovalen. ; Compiler vs interpreter dan cara kerjanya Pengantar Computational Thinking dan Algoritma Macam tipe data dan deklarasi variabel Operasi aritmetik dan logika Percabangan dan Perulangan Struktur Data Dasar: array, struct, strings, pointer dan file Pengantar Fungsi: definisi, variabel lokal dan global, parameter fungsi Fungsi Rekursif Algoritma Sorting Sederhana: Buble Sort, Insertion Sort, Selection Sort Algoritma Sorting Lanjut: Quick Sort, Merge Sort Algoritma Searching: Binary, Sequensial dan Hashing Problem Solving. ; Analisis eksplorasi. jenis data. penyajian data: diagram batang dan daun, diagram kotak dan titik, dsb. ringkasan numerik. standardisasi. transformasi, sampel random, distribusi sampling. Analisis konfirmasi: satu angkatan, perbandingan dua angkatan, perbandingan lebih dari dua angkatan. Analisis regresi eksplorasi, analisis regresi konfirmasi. ; Pembuktian/Proof: pembuktian dengan Induksi Matematika, Kontradiksi, Tabel Kebenaran, Deduksi Logika, Teori Himpunan: Himpunan hingga dan Tak hingga, Operasi Himpunan, Prinsip Inklusi dan Eksklusi, Himpunan ganda, Predicate Logic: Kuantor Universal dan Eksistensial, Probabilitas Diskrit: Permutasi, Kombinasi, Peluang Diskret, Peluang bersyarat, Independensi, Informasi, Relasi dan Fungsi: Relasi biner, sifat-sifat relasi biner, Relasi ekuivalensi, Relasi pengurutan Parsial, Masalah Penjadualan tugas, Fungsi injectif, surjectif dan bijektif, Persamaan Diferensi (Rekurensi): persamaan diferesni linear autonomous orde 1, orde 2 dan orde k, Pengantar Teori Graf: Graf berarah dan tidak berarah, Lintasan Terpendek pada graf terboboti. ; Secara umum terdapat lima topik umum yang akan dipelajari: Grammar: memahami dan menggunakan tata bahasa bahasa Inggris dengan baik dan benar. Speaking: melatih kemampuan untuk berbicara aktif mengungkapkan pendapat dalam bahasa Inggris. Reading: melatih kemampuan membaca bahan bacaan bahasa Inggris secara cepat dan benar. Writing: melatih kemampuan menulis dengan bahasa Inggris yang baik dan benar. dan Presentation: melatih kemampuan soft skill mahasiswa dengan menggabungkan semua kemampuan bahasa Inggris di atas. ; Analisis regresi linier sederhana: koefisien korelasi dan estimasinya, estimasi model, inferensi statistik parameter model, Analisis Residu. Analisis regresi ganda, Variabel independen kualitatif. Pemilihan variabel independen dan pembentukan model. Analisis residu. Analisis regresi polinomial, Analisis regresi nonlinear, Penekanan pada penerapannya. Penggunaan sofware statistika untuk analisis regresi linier sederhana, Analisis regresi ganda, analisis regresi dengan variabel independen kualitatif, pemilihan variabel independen dan pembentukan model, analisis residu. ; Variabel random. nilai harapan. distribusi bersama variabel random. fungsi pembangkit momen. distribusi bersyarat dan ekspektasi bersyarat. rantai markov. persamaan chapman kolmogorov. klasifikasi state. macam- macam proses stokastik menurut ruang state dan ruang waktu. proses markov. macam-macam proses stokastik yang merupakan proses markov. kegunaan proses stokastik. ; Hakikat bahasa Indonesia sebagai bahasa persatuan dan bahasa negara. Mengeksplorasi teks dalam kehidupan akademik (penanaman nilai dan hakikat bahasa Indonesia sebagai penghela ilmu pengetahuan). Menjelajah dunia pustaka. Mendesain proposal penelitian dan proposal kegiatan. Melaporkan hasil penelitian dan hasil kegiatan. mengaktualisasikan diri dalam artikel ilmiah. ; Sampel dan populasi, unit sampel dan kerangka sampel, desain dan pelaksanaan survei sampel, probability sampling dan non-probability sampling, sampel random sederhana: estimasi dari mean, total dan proporsi atas populasi dan subpopulasi, ukuran sampel, sampel random berstrata: estimasi dari mean, total dan proporsi atas populasi dan subpopulasi, alokasi sampel, estimator rasio, estimator regresi, sampel sistematik. ; Prinsip-prinsip perancangan percobaan ilmiah. Rancangan Acak Lengkap. Rancangan Acak Kelompok. Rancangan dua Faktor. Rancangan Bujur Sangkar Latin. Rancangan Petak Terbagi. Rancangan Tersarang dua Faktor. Rancangan tidak lengkap. Rancangan Faktoria 2k dan 3k. rancangan faktorial. Rancangan Faktorial fraksional. Penekanan pada konsep. ; Ruang probabilitas. probabilitas bersyarat. independensi. rumus bayes. Distribusi probabilitas variabel random. pengenalan distribusi probabilitas: Binomial, Poisson, Uniform, eksponensial, normal, log normal, dist-t, gamma, Weibull. Fungsi pembangkit momen. Distribusi bersama dan fungsi likelihood. Metode estimasi parameter: MME, dan MLE. Estimasi titik parameter beberapa distribusi probabilitas (binomial dan poisson untuk pmf diskrit serta pdf eksponensial dan normal untuk variabel random kontinu). Estimasi parameter non closed-form dengan komputasi iterative. ; Berbagai aspek analisis multivariat. sampel acak dan interpretasi geometri. distribusi normal multivariat. Inferensi tentang vektor mean. perbandingan beberapa mean multivariat. MANOVA. Analisis komponen utama, Analisis faktor, model regresi linear multivariat. Analisis kluster. Analisis Diskriminan. Multidimensi Scaling, analisis korespondensi. ; Estimasi parameter beberapa distribusi probabilitas (binomial dan poisson untuk pmf diskrit serta pdf eksponensial dan normal untuk variabel random kontinu) dan sifat-sifatnya (Unbiased dan minimum varian). Estimasi parameter non closed-form dengan komputasi iterative. Metode estimasi parameter untuk model linear: LSE dan MLE. Estimasi parameter model linear dalam representasi matriks. Teori ketidaksamaan dan teori kekonvergenan, Distribusi sampling dan limiting distribusi. Uji hipotesis: Lemma Neyman-Pearson, uji paling kuat secara uniform, uji likelihood ratio. Estimasi interval. Materi pengayaan: Pengenalan inferensi nonparametrik seperti Bootstrap. ; Indikator-indikator populasi: Total population, Population density, Population by age, Life expectancy at birth and at age 65, Foreign born, Foreigners in population, Total fertility rate, Infant mortality. employment category: Employment rate, Unemployment rate, Youth unemployment rate, Economic activity rate (women and men), Employment in major sectors: agriculture, industry, services, sources of data for statistics: Statistical survey or sample survey, census, register, Official Statistics presentation. ; Aljabar himpunan, konsep fundamental teori probabilitas, ukuran dan probabilitas. konsep konvergensi, relation between convergence, teorema limit pusat dan aplikasinya. ; Pengantar RPKPS, Fungsi PKN bagi sarjana dan professional, Fungsi Identitas Nasional bagi pembangunan bangsa dan karakter masyarakat, pentingnya Integrasi Nasional, Fungsi Nilai dan Norma-norma, Project Citizen I, Hak dan Kewajiban Negara dan Warga Negara Kenegaraan, Dinamika Praktik Demokrasi di Indonesia, Dinamika Penegakan Hukum di Indonesia, Urgensi Wawasan Nusantara sebagai Wawasan Kolektif Bangsa Tantangan Ketahanan Nasional dan Pentingnya Bela Negara dan Project Citizen II. ; Konsep-konsep dasar: Proses Stokastik, Fungsi Autokovariansi dan Autokorelasi (ACF), Autokorelasi parsial (PACF), Konsep strict dan wide-sense stasioner, konsep kausalitas dan invertibilitas, Estimasi fungsi mean, ACF dan PACF, Model-model Stasioner, Estimasi dan Peramalan dengan model stasioner, Metode Diagnostic Checking, Model-model nonstasioner: ARIMA, SARIMA, dan ARCH/GARCH. Pengenalan Software E-view. Pengenalan Karakteristik Proses Stasioner, Proses ARMA, Metode Diagnostic Checking, Model-model nonstasioner: ARIMA, SARIMA, ARIMAX dan ARCH/GARCH. ; Antrian sederhana, Model kelahiran dan kematian, sistem M/G/1 dan G/M/1. Formulasi rantai Markov. Penyelesaian transien. Jaringan antrian. Model simulasi. Penggunaan software statistika dalam menentukan atau membuat model antrian sederhana, model kelahiran dan kematian. jaringan antrian, dan model simulasi. ; Pengantar Teori Manajemen Risiko: VaR dan Risk Metrics, Konsep-konsep Matematika: Matriks, Interpolasi lineardan kubik, bilangan kompleks, Metode numerik: Newton-Raphson, Secant Methods, Metode numerik untuk integral dimensi satu dan dimensi ganda, Konsep-konsep Teori Peluang: Parameter, Matriks Varian-Kovarian, PCA, distribusi univariat dan multivariat serta distribusi gabungan, mgf, CLT, MLE, Metode Monte Carlo: Bilangan random, Variance Reduction, VaR aset tunggal: Parametrik (Normal dan Non Normal), Non Parametrik, Metode Monte Carlo, VaR untuk portofolio dari Aset. ; Desain penelitian epidemiologi (penelitian observasional, cross-sectional, follow-up, case-control), risk-difference, risk ratio,OR, rate. Perancuan dan interaksi. Regresi logistik. Uji diagnostik, Regresi Poisson, Pembandingan grup untuk data Survival. Desain lanjut (case-cohort, nested case-control, clinical trial, cross-over trial). Model Linear Tergeneralisasi. Analisis Data Longitudinal. Regresi Logistik Kondisional. Regresi untuk data survival. Topik Lanjut. Konsultasi. ; Prinsip-prinsip pengambilan keputusan. Probabilitas subjektif dan teori utilitas. States of nature, strategi pengambilan keputusan. Fungsi keputusan Bayesian. ; Pengantar investasi dan tipe-tipe return. general random variable untuk return portfolio. metode portfolio sederhana: Mean-variance dan CAPM. trading dan analisis performa portfolio. opsi: eropa dan amerika, jual dan beli. volatilitas. model Black-Scholes. model binomial. analisis performa Black-Scholes di pasar. ; Analisis variansi satu arah: model I (efek tetap) dan model II (efek acak). Topik-topik dalam analisis variansi satu arah: beberapa metode perbandingan ganda. Implementasi model anava. Anava dua arah: Model I (efek tetap), model II (efek acak) dan model III (efek campuran). Anava multi arah: model I (efek tetap), model II (efek acak) dan model III (efek campuran) dalam anava tiga arah. Analisis kovariansi. Penggunaan SPSS dan software statistika lainnya untuk melakukan uji hipotesis perbandingan beberapa mean populasi melalui analisis variansi (Anava). ; Pertumbuhan penduduk dan modelnya. Diagram Lexis. Tabel Kehidupan dan Fungsi Risiko. Model Gompertz. Mortalitas dan Fertilitas. Proyeksi populasi. Migrasi. Topik lanjut. ; Pemodelan kualitas proses, Pengendalian proses statistik, Grafik pengendalian sifat dan variabel, Teknik pengendalian proses statistik lain, Analisis kemampuan proses, Sampling penerimaan sifat, Sampling penerimaan variabel. ; Distribusi-distribusi diskrit. Analisis data untuk variabel respon kategorik: tabel kontingensi 2x2 dan bxk beserta ukuran asosiasinya. Disain penelitian: Cross sectional, retrospective dan prospective. Model logit dan loglinear. Penekanan pada penerapannya. Pengenalan SPSS dan software statistika lainnya untuk analisa data dengan variabel respon kategorik, tabel kontingensi 2×2 dan b×k beserta ukuran asosiasinya, Disain penelitian: Cross sectional, retrospective dan prospective. Model logit dan loglinear. Penekanan pada penerapannya. ; Sifat-sifat elementer statistik berurut dan distribusi bersama. Uji berdasarkan run, uji goodness of fit, uji Kolmogorv-Smirnov satu sampel. Uji satu sampel dan sampel berpasangan. Uji dua sampel Wilcoxon-Mann- Whitney, uji run Wald-Wolfowitz, uji peringkat linear umum. Uji membandingkan parameter skala. Beberapa prosedur sederhana untuk estimasi interval berdasarkan statistik peringkat. ; Beberapa model distribusi tahan hidup. Berbagai jenis data uji hidup: sukses-gagal, sampel lengkap, sampel disensor jenis I, sampel disensor jenis II, sampel disensor jenis campuran, uji hidup dipercepat. Inferensi statistik dengan berbagai jenis data dan berbagai model distribusi tahan hidup. ; Analisis regresi, Analisis komponen utama, Analisis faktor eksploratori, analisis faktor konfirmatori, analisis jalur, model persamaan terstruktur tanpa variable laten perantara (first order), model persamaan terstruktur dengan variable laten perantara (second order): Model Pengukuran dan model struktural, estimasi parameter: maksimum likelihood. Uji kecocokan model Chi-Square, Ukuran kekuatan model CFI, GFI,AGFI. Ukuran kesalahan terkecil, indeks kecocokan. Analisis data menggunakan software AMOS. ; Tinjauan ulang tentang model regresi ganda (linier) klasik. penyimpangan terhadap asumsi dan cara mengatasinya, khususnya masalah-masalah seperti: model heterostokastik, model autokorelasi, model regresor stokastik dan model regresi ganda (linier) umum. aplikasi. ; Metode OLS, Metode GLS, Model Fixed-Effect satu dan dua arah, Model Random-Effect satu dan dua arah, Metode Estimasi Model Fixed dan Random Effect, Uji poolability data, Breush-Pagan Test, Hausman Spesification Test, Seleksi dan Validasi Model, Heteroskedasticity, Generalisasi Model standar.', + "Teknologi Informasi - PART 0: MOTIVATION Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Variables Functions Declarations and Definitions Header files Scope Function call and return Order of evaluations Namespaces Classes User-defined types Classes and members Interface and implementation Evolving a class Enumerations Operator Overloading Class Interfaces PART II: INPUT AND OUTPUT Input and Output Stream Input and Output The I/O stream model Files Opening a file Reading and writing a file I/O error handling Reading a single value User-defined output & input operators A standard input loop Reading a structured file Customizing Input and Output Regularity and irregularity Output formatting File opening and positioning String streams Line-oriended input Character classification Using nonstrandard separator Testing Introduction to Testing Testing Procedure Design for testing Debugging Performance. ; Logic & Proof Propositional Logic Application of Propositional Logic Propositional Equivalence Predicate & Quantifier Rules of Inference Mathematical Proof Direct Proof Contrapositive Proof Proof by Contradiction Proof Involving Sets )* Set, Function and Sequence Sets Sets Operation Functions Sequence & Summation )* Relation Relations Property of Relations Representing Relations Equivalence Relations Partial Ordering Number Theory )* Divisibility & Modular Arithmetic Integer Representation Primes & GCD Congruencies Application of Congruencies Intro to Cryptography Induction Mathematical Induction Strong Induction and Well-Ordering Counting Basic Counting Pigeonhole Principle Permutation & Combinatory Binomial Coefficient Graph Theory Graphs and Graph Model Graph Terminology Special Type of Graphs Representing Graphs Graph Isomorphism Connectivity Euler and Hamilton Path Shortest Path Planar Graph Graph Colouring Tree Introduction to Trees Application of Trees Tree Traversal Spanning Trees Minimum Spanning Tree. ; Introduction to Vectors and Matrices Vectors and Linear combination Lengths, dot products, and cross products Matrices Simultaneous Linear Equations Linear Equations Linear Equations Concept and Matrix Equations Elimination Concept Elimination in Matrix Language Gauss Elimination Gauss Elimination with Permutation Matrix Operation Inverse Matrices Gauss Jordan Elimination Singular Matrices dan Matrix Invertibility LU Factorization Transpose and Permutation Vectors Space, Column Space, and Subspace Null Space (Solution to Ax=0) Vector Spaces and Subspaces Pivot Concept Reduced Row Echelon Form Four Fundamental Subspaces Complete Solution to Ax=b Orthogonality Orthogonality, Orthogonal Vectors, and Orthogonal Subspaces Projections Least square. ; Derivatives Derivatives, slope, velocity, rate of change Limits, continuity, Trigonometric limits Derivatives of products, quotients, sine, cosine Chain rule, Higher derivatives Implicit differentiation, inverses Exponential and log, Logarithmic differentiation. hyperbolic functions Applications of Differentiation Linear and quadratic approximations Curve sketching Max-min problems Related rates Newton's method and other applications Mean value theorem, Inequalities Differentials, antiderivatives Differential equations, separation of variables Integration Definite integrals First fundamental theorem of calculus Second fundamental theorem Applications to logarithms and geometry Volumes by disks and shells Work, average value, probability Numerical integration Techniques of Integration Trigonometric integrals and substitution Integration by inverse substitution. completing the square Partial fractions Integration by parts, reduction formulae Parametric equations, arclength, surface area Polar coordinates. area in polar coordinates Indeterminate forms - L'Hôspital's rule Improper integrals Infinite series and convergence tests Taylor's series. ; Unit, Physical Quantities and Vector Standards and Units Physical Dimension and Unit Consistency Uncertainty and Significant Figures Vector Operation Linear and Circular Motion D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Free Falling Bodies D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Projectile Motion Uniform and Non-uniform Circular Motion Forces and Newton's Laws of Motion Newton's Laws and their Applications Free Body Diagram Frictional and Resistive Forces Newton's Second Law and Circular Motion Work and Energy Work Kinetic and Potential Energy Energy Conservation Power Momentum, Impulse and Collision Momentum and Impulse Conservation of Momentum and Collision Center of Mass Continuous Mass Transfer (Rocket Propulsion) Rotation of Rigid Bodies Rotational Kinematics Rotational Kinetic Energy and Moment of Inertia Torque and Angular Acceleration Rolling Motion - Combined Rotational and Translational Motion Angular Momentum and Conservation of Angular Momentum Gyroscopes and Precession Equilibrium and Elasticity Center of Gravity Equilibrium and Stability Elasticity - Hooke's Law. ; Vectors and matrices Vectors Dot product Determinants. cross product Matrices. inverse matrices Square systems. equations of planes Parametric equations for lines and curves Velocity, acceleration Kepler's second law Partial derivatives Level curves. partial derivatives. tangent plane approximation Max-min problems. least squares Second derivative test. boundaries and infinity Differentials. chain rule Gradient. directional derivative. tangent plane Lagrange multipliers Non-independent variables Partial differential equations. review Double integrals and line integrals in the plane Double integrals Double integrals in polar coordinates. applications Change of variables Vector fields and line integrals in the plane Path independence and conservative fields Gradient fields and potential functions Green's theorem Flux. normal form of Green's theorem Simply connected regions. review Triple integrals and surface integrals in 3-space Triple integrals in rectangular and cylindrical coordinates Spherical coordinates. surface area Vector fields in 3D. surface integrals and flux Divergence theorem Divergence theorem (cont. ): applications and proof Line integrals in space, curl, exactness and potentials Stokes' theorem Stokes' theorem (cont. ). review Topological considerations Maxwell's equations. ; Gravity Newton's Law of Gravity Weight and Gravitational Potential energy Satellite Motion Kepler's Laws and the Motion of Planets Periodic Motion Simple Harmonic Motion Pendulum and Spring-Mass System Forced Oscillation and Resonance Fluid Mechanics Hydrostatic and Pascal's Principle Buoyancy and Archimedes' Principle Bernoulli's Equation Viscosity, Turbulence, and Magnus Effect Waves and Sound Wave and its Properties Mathematical Description of Wave Sound Wave Superposition and Interference Standing Wave Doppler Effect Heat and Temperature Temperature and Thermometer Thermal Equilibrium Thermal Expansion Quantity of Heat and Calorimetry Thermal Properties of Matter Molecular Properties of Matter Kinetic-Molecular Model of an Ideal Gas Heat Capacity Molecular Speeds The Law of Thermodynamics The First Law of Thermodynamics The Second Law of Thermodynamics. ; Introduction to GCC Operator and Data Types Selection Structure Repetition Structure Pointer & Array I/O Function Modular programming Final projects. ; Pengantar Bilangan Kompleks beserta Operasi-Operasi Dasar Penjumlahan Pengurangan Konjugasi Triangle Inequality Akar Bilangan Kompleks Area dalam Bidang Kompleks Fungsi Analitik Fungsi dan Pemetaan Teorema Limit Kontinuitas Turunan dan Differensial Peubah Kompleks Kondisi-Kondisi dalam Operasi Differensial Persamaan Cauchy Riemann Koordinat Polar Fungsi Analitik Fungsi Harmonik Fungsi Elementer Fungsi Eksponensial Fungsi Logaritma Fungsi Trigonometrik Fungsi Hiperbolik Integral Kompleks Definite Integral Kontur dan Integral Kontur Branch Cuts Anti Derivatives Theorema Cauchy-Goursat Connected-Domains Formula Integral Cauchy Deret Barisan, Deret dan Konvergensinya Deret Taylor Deret Laurent Konvergensi Deret Pangkat Kontinuitas Deret Pangkat Integrasi dan Differensiasi Deret Pangkat Perkalian dan Pembagian Deret Pangkat Teorema Residu Residu Teorema Residu Cauchy Residues at Poles Zeros of Analytic Functions Zeros and Poles Pengantar Isyarat. Isyarat Diskret dan Isyarat Kontinu Isyarat Impuls Satuan dan Undak Satuan Variabel bebas dan Transformasinya Isyarat Periodik Isyarat Ganjil dan Genap Deret Fourier untuk Isyarat Kontinu Pengantar Deret Fourier dan Isyarat Periodik Dekomposisi Isyarat Periodik dalam Basis Fungsi Sinusoidal Dekomposisi Isyarat Periodik alam Basis Fungsi Complex Exponential Kondisi Dirichlet Sifat-Sifat Deret Fourier Transformasi Fourier untuk Isyarat Kontinu Transformasi Fourier untuk Isyarat Aperiodik Transformasi Fourier untuk Isyarat Periodik Kondisi untuk Transformasi Fourier Sifat-Sifat Transformasi Fourier (tidak termasuk perkalian dan konvolusi). ; Electric Charge and Force Electric Charge Coulomb's Law Superposition Principle Electric Field and Gauss's Law Electric Field and Force Electric Dipole Continuous Charge Distribution and its Electric Field Electric Flux Gauss's Law Electric Potential Electric Potential Energy and Electric Potential Equipotential Conductors - Electrostatic Shielding Capacitance and Dielectric Capacitance - Basic Concept Energy Storage in Capacitor Dielectric - Electric Field and Capacitance Capacitors in Series and Parallel Current and Resistance Electric Current and Current Density Ohm's Law Resistivity, Conductivity and Resistance Resistor in Series and Parallel Energy and Power in Electric Circuit DC Circuit Electromotive Force Kirchhoff's Laws Application of Kirchhoff's Laws Electrical Measuring Instrument RC Circuits - Charging and Discharging Magnetic Field and Force Magnetic Field Magnetic Force Motion of Charged Particles in Magnetic Field Mass Spectrometer Magnetic Force on Current-Carrying Conductor Magnetic Dipole and Torque on Current Loop DC Motor and Hall Effect Source of Magnetic Field Biot-Savart's Law Magnetic Field of Straight Current-Carrying Conductor Force between Parallel Conductors Magnetic Field of a Circular-Current Loop Ampere's Law Magnetic Field of a Solenoid Electromagnetic Induction Induction Experiment Faraday's Law Lenz's Law Motional Electromotive Force Eddy Current Maxwell's Equations Inductance Mutual Inductance and Self Inductance Magnetic Field energy and Energy Stored in Inductor RL, LC and RLC Circuits Alternating Current Phasors Resistance and Reactance RLC Series Circuits Power in AC Circuits Resonance in AC Circuits. ; Determinants The properties of determinant Permutation and cofactors Cramer's rule, inverse, and volumes Eigenvalues and Eigenvectors Eigenvalue problem Eigenvalue decomposition and diagonalization Eigenvalue and eigenvectors for solving systems of differential equations Symmetric matrices Diagonalization of symmetric matrices Positive definite matrices Symmetric matrices in optimization Singular value decomposition (SVD) SVD motivation SVD problem Geometry of SVD SVD for symmetric matrices Linear transformations The idea of linear transformation Linear transformations in matrix language Finding good basis Complex vectors and matrices Complex number Hermitian and unitary. ; First-order differential equations Natural growth, separable equations Direction fields, existence and uniqueness of solutions Numerical methods Linear equations, models Solution of linear equations, integrating factors Complex numbers, roots of unity Complex exponentials. sinusoidal functions Linear system response to exponential and sinusoidal input. gain, phase lag Autonomous equations. the phase line, stability Linear vs. nonlinear Second-order linear equations Modes and the characteristic polynomial Good vibrations, damping conditions Exponential response formula, spring drive Complex gain, dashpot drive Operators, undetermined coefficients, resonance Frequency response LTI systems, superposition, RLC circuits. Engineering applications Fourier series Fourier series Operations on Fourier series Periodic solutions. resonance Step function and delta function Step response, impulse response Convolution Laplace transform: basic properties Application to ODEs Second order equations. completing the squares The pole diagram The Transfer function and frequency response First order systems Linear systems and matrices Eigenvalues, eigenvectors Complex or repeated eigenvalues Qualitative behaviour of linear systems. phase plane Normal modes and the matrix exponential Nonlinear systems Linearization near equilibria. the nonlinear pendulum Limitations of the linear: limit cycles and chaos. ; Introduction to Probability and Statistic Introduction to Descriptive Statistic and Inferential Statistics Introduction to Sampling Process Sample Mean and Sample Median Variability Measure Continuous and Discrete Data Data Representation Probability Theory Sample Space Event and Set Theory Counting Sample Points (Tree Diagram, Permutation, Combination). Probability of Events Additive Rule Conditional Probability, Product Rule, and Independence Bayes Rule Concept of Random Variables: Discrete Random Variables Definition and Concept of Random Variable Probability Distribution Function (Probability Mass Function) Cumulative Distribution Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Discrete Random Variables Bernoulli Distribution Discrete Uniform Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution and Poisson Process' Optional: Geometry, Hypergeometry, Negative Binomial, Multinomial Distribution Probability Model of Derived Random Variables Concept of Random Variables: Continuous Random Variables Introduction to Continuous Random Variables Cumulative Distribution Function Probability Density Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Continuous Random Variables Continuous Uniform Distribution Normal (Gaussian Distribution) Chi Square Distribution Optional: Exponential Distribution Probability Model of Derived Random Variables A Pair of Random Variables Joint Cumulative Distribution Function Joint Probability Mass Function Marginal Probability Mass Function Conditional Probability Mass Function Joint Probability Density Function Marginal Probability Density Function Conditional Probability Density Function Statistical Independence Covariance and Correlation Random Vectors (Multiple Random Variables) Distribution Model for N Random Variables Statistical Independence N Random Variables with Identical Distribution Expected Values, Correlation Matrices and Covariance Matrices Linear Combination of Random Variables Probability Distribution Model of Linear Combination of Multiple Random Variables Combination of Identical Random Variables Combination of Independent Random Variables Central Limit Theorem. ; Fundamentals Basic Programming Model Data Abstraction Bags, Queues, and Stacks Analysis of Algorithms Sorting Elementary Sorts Mergesort Quicksort Priority Queues Application of Sorting Searching Sequential and Binary Search Binary Search Trees Balanced Search Trees Hash Tables Application of Searching Strings String Sorts Tries Substring Search Regular Expression Data Compression. ; Sampling Distribution Random Sampling (Review on the concept of Population and Samples) The Concept of Statistics as Function of Random Variables Introduction of Sample Mean and Sample Variance as an Example of Statistics The Concept of Sampling Distribution Probability Distribution Model of Sample Mean and its relationship to Central Limit Theorem Relationship between Theoretical Mean, Population Mean, and Sample Mean Probability Distribution Model of Difference of Two Sample Means Probability Distribution Model of Sample Variance and Discussion on Chi-Square Distribution t-Distribution F-Distribution Estimation Theory Introduction to Concept of Inferensial Statistics Point Estimate and Unbiased Estimator Variance of Point Estimator Introduction to the Concept of Interval Estimate The Estimation of Mean of the Population based on Sample (Single Sample) Error on Point Estimate Prediction Intervals Estimation of the Difference between mean of two Population based on sample (Two Samples) Estimation of Proportion based on Single Sample Estimation of the Difference between Two Proportions based on Two Samples. Estimation of the Variance of Population based on Sample (Single Sample) Estimation of the ratio of two Variance of two population based on Samples (Two Samples) Hypotheses Testing Introduction to the concept of Hypotheses Testing a Statistical Hypotheses: Null Hypothesis and Alternative Hypothesis Error in Hypotheses Testing One Tailed Test and Two Tailed Test The use of P-Values for Decision Making in Testing Hypotheses Hypotheses Testing Concerning Mean of One Population Hypotheses Testing Concering Mean of Two Population Size of samples in Hypotheses Testing on Mean Hypotheses Testing concerning Single Proportion Hypotheses Testing concerning Two Proportion Hypotheses Testing concerning Variance Simple Linear Regression and Correlation Introduction to Linear Regression Model Line Fitting Model Least Square Method Properties of Least Squares Estimation Method Inference Concerning the Regression Coefficients Prediction Analysis of Variance Approach to evaluate quality of linear regression estimate Correlation Multiple Linear Regression Model and Non Linear Regression Model Introduction Estimation of Regression Coefficients Linear Regression Model in Matrix Notation (Related to Least Square Approach in Linear Algebra) Properties of Least Squares Estimation Method (represented in matrix notation). Inferences in Multiple Linear Regression Choice of a Fitted Model through Hypotheses Testing Categorical or Indicator Variables Model Selection and Model Checking Cross Validation Analysis of Variance (ANOVA) Technique. ; Basic Tools of Numerical Analysis Systems of Linear Algebraic Equations Eigenproblems Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Numerical Differentiation and Difference Formulas Numerical Integration Systems of Linear Algebraic Equations Introduction Properties of Matrices and Determinants Direct Elimination Methods LU Factorization Tridiagonal Systems of Equations Pitfalls of Elimination Methods Iterative Methods Eigenproblems Introduction Mathematical Characteristics of Eigenproblems The Power Method The Direct Method The QR Method Eigenvectors Other Methods Nonlinear Equations Introduction General Features of Root Finding Closed Domain (Bracketing) Methods Open Domain Methods Polynomials Pitfalls of Root Finding Methods and Other Methods of Root Finding Systems of Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Introduction Properties of Polynomials Direct Fit Polynomials Lagrange Polynomials Divided Difference Tables and Divided Difference Polynomials Difference Tables and Difference Polynomials Inverse Interpolation Multivariate Approximation Cubic Splines Least Squares Approximation Numerical Differentiation and Difference Formulas Introduction Unequally Spaced Data Equally Spaced Data Taylor Series Approach Difference Formulas Error Estimation and Extrapolation Numerical Integration Introduction Direct Fit Polynomials Newton-Cotes Formulas Extrapolation and Romberg Integration Adaptive Integration Gaussian Quadrature Multiple Integrals Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Ordinary Differential Equations Classification of Ordinary Differential Equations Classification of Physical Problems Initial-Value Ordinary Differential Equations Boundary-Value Ordinary Differential Equations One-Dimensional Initial-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Initial-Value ODEs The Taylor Series Method The Finite Difference Method The First-Order Euler Methods Consistency, Order, Stability, and Convergence Single-Point Methods Extrapolation methods Multipoint Methods Summary of Methods and Results Nonlinear Implicit Finite Difference Equations Higher-Order Ordinary Differential Equations Systems of First-Order Ordinary Differential Equations Stiff Ordinary Differential Equations One-Dimensional Boundary-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Boundary-Value ODEs The Shooting (Initial-Value) Method The Equilibrium (Boundary-Value) Method Derivative (and Other) Boundary Conditions Higher-Order Equilibrium Methods The Equilibrium Method for Nonlinear Boundary-Value Problems The Equilibrium Method on Nonuniform Grids Eigenproblems. ; Introduction to Signal and System Introduction to Signal Continuous-Time System Discrete-Time System System Interconnection System Properties Discrete-Time and Continuous-Time LTI System Discrete-Time LTI System Impulse Response Convolution Sum Continuous-Time LTI System Impulse Response Convolution Integral Properties of LTI System Commutative Property Associative Property Distributive Property LTI System without and with Memory Invertibility Causality Stability Representation of System using Differential and Difference Equations Fourier Analysis on LTI System The relationship between the convolution (multiplication) operation in time domain and the multiplication (convolution) operation in frequency domain LTI system response to exponential complex and the concept of Eigen function LTI system frequency response, condition on Fourier transform of system LTI impulse response (Bounded Input Bounded Output) Frequency Shaping Filter Frequency Selective Filter LTI System characterized by Linear Differential Equation with constant coefficient Laplace Transform (First Part) Introduction to Laplace Transform The relationship between Fourier and Laplace Transform Region of Convergence and Representation of the Laplace Transform on the S-plane Laplace Transform and Rational Function Pole and Zero Properties of Region of Convergence Laplace Transform (Second Part) Analysis and Synthesis Equation of Laplace Transform Inverse Laplace Transform on Rational Function Partial Fraction Expansion Properties of Laplace Transform Unilateral Laplace Transform Analysis of Continuous-Time LTI System using Laplace Transform Analysis of Causal and Non-Causal LTI System Analysis of LTI System Stability Analysis of LTI System characterized by Linear Differential Equation with Constant Coefficient Frequency Response Analysis using Bode Plot Discrete Signals and Sampling Process (Signal and System, Oppenheim Bab 7) Discrete Signals: Overview Sampling Theory, Nyquist Theorem, and Impulse-Train Sampling Signal Reconstruction from Digital Samples based on Interpolation The effect of Under sampling: Aliasing Discrete-Time Processing of Continuous-Time Signal Discrete Time Fourier Series Fourier Series Representation of Discrete-Time Signals Properties of Fourier Series of Discrete-Time Signals Discrete Time Filtering Discrete Time Fourier Transform (DTFT) DTFT of Aperiodic Signals DTFT of Periodic Signals Properties of DTFT Duality Analysis of Discrete Signal and LTI System in Time and Frequency Domain Time Domain Analysis: FIR and IIR System, Correlation of Discrete-Time Signal Frequency Domain Analysis of Discrete Time Signal and LTI System. ; Data Communications, Data Networking and Internet Protocol Architecture, TCP/IP and Internet-based Applications Data Transmission Transmission Media Signal Encoding Techniques Digital Data Communication Techniques Data Link Control Protocols Multiplexing Spread Spectrum Circuit Switching and Packet Switcing Asynchronous Transfer Mode Routing in Switched Networks Congestion Control in Data Networks Cellular Wireless Networks Local Area Networks Overview High-Speed LANS Wireless LANs Internetwork Protocols Internetwork Operation Transport Protocols. ; Overview of Objects Oriented Programming Designing OOP Solutions: Identifying the Class Structure Designing OOP Solutions: Moodelling the Object Interaction Creating Classes Implementing Object Collaboration Encapstulation of Data Inheritance and Specialization Implementing the Data AccesssLayer Organization of Object-Oriented Code Foduntation of Adaptive Code SOLID code. ; Introduction Course description Components of a Computer System Development of Computer Architecture Computer System Performance Performance Parameters Amdahl’s Law Benchmarking Central Processing Unit Architecture Processor Architecture Instruction Set Instruction Set Architecture Variety of Operations, Operand, and Addressing RISC Architecture Instruction Pipeline The Concept of Pipelining Pipeline Hazards Architecture memory The Hierarchical memory Concept Main memory Cache memory Virtual memory External memory Input / Output Architecture I/O Interface I/O devices I/O Module CPU Communication Techniques Programmable I/O Interruption Direct Memory Access Operating System & I/O devices Paralel Architecture Parallelism in Uniprocessor Superscalar Architecture VLIW Architecture Multiprocessor Shared Memory Multiprocessor Message Passing Multiprocessor. ; Measurement, Uncertainty and Linear Regression Measurement and Uncertainty Significant Figures Linear Regression Center of Mass and Moment of Inertia of Rigid Body Determining the Center of Mass of a Rigid Body Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Calculation Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Experiment Wave Optics Determining Laser Wavelength (Using Ruler Diffraction and/or Diffraction Grating) Determining Track Spacing (Pitch) of Unrecorded CD and DVD Resistance, Capacitance, Inductance and Electromagnetic Induction Introduction to Electrical Measuring Equipment: Multimeter and LCR Meter Determining the Resistivity of a Conductor Determining the Dielectric Constant of a Material Determining the Inductance of a Coil Dependency between Induced Voltage and Turn Ratio AC Circuit Introduction to Electrical Measuring Equipment: Oscilloscope RC Circuit RL Circuit RLC Circuit Black Box (Determining Components' Type and/or Value) Magnetic Field, Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Field: Helmholtz Coil Magnetic Force: Homopolar Motor Electromagnetic Induction: Homopolar Generator Vector Addition and Static Equilibrium Vector Addition Concept Equilibrium of Point Masses System Equilibrium of Rigid Bodies System Dielectric Breakdown Breakdown Voltage (DC) of Dielectric Material Breakdown Voltage (AC) of Dielectric Material. ; Introduction Definition of Field Relation between Field and Force Vector Addition and Multiplication Concept of Field and Vector Calculus Vector Calculus of Electromagnetic Field Line Integral, Surface Integral and Volume Integral fo Vector Calculus Coordinate Systems: Cartesian, Cylindrical and Spherical Coordinate Transformation Electric Field and Potential Coulomb's Law Electric Field due to Point Charge Electric Flux due to Point Charge Point, Line, Surface and Volume Charges Electric Flux through a Surface Line Integral for Vector Electric Field Electric Flux Density (D) Gauss' Law, Volume Charge Density and Divergence Laplace and Poisson Equations Energy in Electric Field Electric Potential, Absolute Potential and Potential Difference Response of Electric Material in Electric Field Boundary Condition Electric Current Free Electron inside Electric Material Electric Current and Current Density Ohm's Law Joule's Law Conductivity of Electric Material Magnetic Field Theory Biot-Savart's Law Ampere's Law Curl and Stoke's Theorem Magnetic Flux and Flux Density Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Force due to Current Element Ampere's Force Magnetic Force and Torque Magnetic Materials Magnetization Magnetic Boundary Condition Magnetic Circuit Magnetization Curve and Hysteresis Ampere's Law in Magnetic Circuit Magnetic Core with Air Gap Multi Turn Coil Self Inductance Mutual Inductance Time Dependent Magnetic Field and Maxwell's Equations Introduction Faraday's Law Eddy Current Maxwell's Equations Transmission Line Transmission Line Propagation Transmission Line Equation (Telegrapher's Equation) Lossless Propagation Sinusoidal Voltage Complex Sinusoidal Wave Phasor Low Loss Propagation Power Transmission Wave Reflection Voltage Standing Wave Ratio (VSWR) Transmission Line with Limited Length Uniform Plane Waves Wave Propagation in Free Space Poynting Vector Wave Polarization. ; Database environment Modeling data in organization Enhanced ER diagram Logical database design Physical database design Structure query language Database application development Datawarehouse Data quality and integration Database administration Distributed database. ;; Introducing about the concept of microprocessor, definition of microcontroller and microcontroller system. Explained about the types of microprocessors from the architectural side (harvard and von-neumann), set of instructors (RISC and CISC), as well as number of bits (8, 16, and 32-bit). Review of binary, octal, hexadecimal, simple-number operation and introduction of the integrated vision system based on Code Vision in C. Introduction minimal system on ATmega microcontroller, addressing (addressing), and inputoutput (IO). Communication systems commonly used in microcontroller systems include RS-232, RS-485, Zig-bee, and bus communication in the industry. Introduction pulse width modulation (PWM) includes its generation mechanism, its benefits, and its type. Convert analog to digital (analogue to digital converter). Use of Code-Vision for port programming. The result is observed by simulation. Recognize ADC system of ATmega microcontroller. Can understand the design of ADC system program. Know the internal and external interruption system of ATmega microcontroller system. Can design interrupt handling routine. Recognize serial communication system and PWM. Can design serial communication program and PWM generation. Can design an electronic system for interfacing microcontroller system with other peripherals outside microcontroller system. ; Preliminary Searching for exploring alternative solutions Expert system Representation of knowledge: rules and logic Knowledge Representation: semantic network Machine learning: nearest neighbor and decision tree Data mining techniques Prologue Arithmetic, List, & Predicate Calculus Tree structure and graph NLP and Machine translation. ; Basic mathematical graphics -Dimensional graphics transformation -Dimensional graphical transformation Graphics Programming with OpenGL Viewing and 3-Dimensional Projection Lighting and Shading Ray-Tracing Concept. ; Overview of computer netwok OSI Reference Model and TCP/IP model. Application layer function and protocol Transport layer function and protocol Network layer function and protocol IP Addressing Subnetting Data link layer characteristic Routing protocol Wide area network Virtual LAN Wireless LAN Computer network trend. ; Introduction: Problem Solving Methodology Modeling Process Computational errors Calculus Growth Accelerated motion Machine Learning Modeling Simulation Technique. ; Overview of Operating System Basic Structure of Computer System Operating System Structure Process Description and Control Threads, SMP, and Microkernel Mutual Exclusion and Synchronization Deadlock and Starvation Memory Management Virtual Memory Uni Processor Scheduling Multiprocessor and Real Time Scheduling Disc Scheduling File Management Operating System Case Study. ; Product, role evolution and software characteristics Process in software engineering Supporting processes, methods and tools in SE Various process models in SE Product and process in SE Modeling a", + 'Teknik Informatika - CPMK1. Menunjukkan dan menjelaskan semua pemikiran, istilah, tools yang dipakai dalam menyelesaikan persoalan melalui pembuatan progam. CPMK2. Menunjukkan kelas-kelas persoalan dan kelas-kelas programmer dan kelas-kelas program. CPMK3. Menunjukkan teknik-teknik yang dibutuhkan dalam memrogram dan mempraktekkan dengan skala kecil CPMK4. Mahasiswa mampu mengkode program sederhana berskala kecil dan persoalan umum. ; CPMK1. Menunjukkan dan Menjelaskan konsep dan dasar struktur data dan pemrograman fungsional CPMK2. Menggunakan paket struktur data yang sesuai CPMK3. Melakukan desain dan mengimplementai paket struktur data dan pemrograman fungsional. ; CPMK1. Menjelaskan konsep-konsep paradigma pemrograman berorientasi objek. CPMK2. Membangun program skala menengah dengan menggunakan paradigma pemrograman berorientasi objek. CPMK3. Menjelaskan dan mampu mengaplikasi prinsip-prinsip dan pola-pola dalam pemrograman berorientasi objek pada konteks yang lebih luas. ; CPMK1. Menjelaskan peran platform dalam pengembangan aplikasiCPMK2. Menjelaskan prinsip dasar komputasi pada platform piranti bergerakCPMK3. Mengembangkan (rancangan, pembangunan, evaluasi) aplikas piranti bergerak dengan menggunakan teknologi tertentu dalam sebuah timCPMK4. Mengidentifikasi isu keamanan dan privasi pada aplikasi piranti bergerak, dan menerapkan teknik pelindungan pada isu tersebut. ; CPMK1. Menjelaskan peran platform dalam pengembangan aplikasiCPMK2. Menjelaskan prinsip dasar komputasi pada platform piranti bergerakCPMK3. Mengembangkan (rancangan, pembangunan, evaluasi) aplikas piranti bergerak dengan menggunakan teknologi tertentu dalam sebuah timCPMK4. Mengidentifikasi isu keamanan dan privasi pada aplikasi piranti bergerak, dan menerapkan teknik pelindungan pada isu tersebut. ; CPMK1. Menjelaskan “service”, standard, service life cycle, dan pembangunan PL berorientasi service. CPMK2. Menggunakan tools dan platform untuk pembangunan P/L berorientasi service CPMK3. Melaksanakan pembangunan P/L berorientasi service. ; CPMK1. Menjelaskan persoalan dalam bahasa alami ke dalam representasi logika proposisional. CPMK2. Menjelaskan persoalan dalam bahasa alami ke dalam representasi logika relasional. CPMK3. Menunjukkan bukti atau membuat kesimpulan dari fakta/premis yang ada/diberikan menggunakan bukti proposisional/relasional. CPMK4. Menunjukkan bukti atau membuat kesimpulan dari fakta/premis yang ada/diberikan menggunakan resolusi proposisional/relasional. CPMK5. Menyusun rancangan dan mengimplementasikan sebuah program sederhana dalam bahasa Prolog untuk menyelesaikan persoalan sederhana, berdasarkan pada pembuktian teorema otomatis. CPMK6. Melakukan evaluasi sebuah program prolog yang diberikan, berdasarkan pada persoalan yang diselesaikan. ; CPMK1. Menjelaskan struktur diskrit utama seperti himpunan, relasi, permutasi dan kombinasi, graf, dan pohon. CPMK2. Menyusun model persoalan dengan menggunakan teori di dalam matematika diskritCPMK3. Melakukan evaluasi dan menganalisis solusi persoalan yang menggunakan teori di dalam matematika diskrit. CPMK4. Melakukan analisis kompleksitas algoritma dengan menggunakan kompleksitas waktu dan menyatakannya dalam notasi kompleksitas asimptotik. ; CPMK1. Menjelaskan konsep, notasi dan penerapan konsep teori automaton dan bahasa formal seperti deterministik, non-deterministik, dan penerapannya dalam compiler, hierarki automaton, dan teori bahasa formal terkait dengan batasan kompleksitas dari permasalahan praktik. CPMK2. Merancang automaton (finite automaton, push down automaton, turing machine) untuk permasalahan tertentu. ; CPMK1. Menyusun model persoalan ke dalam sistem persamaan linier dalam bentuk matriks, mencari solusinya dan menganalisis solusinyaCPMK2. Menyusun model persoalan yang direpresentasikan dengan vektor, mencari solusinya, dan menganalisis solusinyaCPMK3. Menyelesaikan persoalan dengan aljabar quaternion, aljabar geometri, dan perkalian geometri. ; CPMK1. Menyusun solusi masalah komputasi dengan berbagai strategi algoritma, bergantung pada karakteristik persoalan, kemudian mendesain algoritma penyelesaian masalahCPMK2. Mengimplementasikan desain algoritma menjadi sebuah program aplikasiCPMK3. Menulis makalah ilmiah yang berisi hasil studi dan implementasi penyelesaian masalah dengan menggunakan berbagai strategi algoritma. CPMK4. Menulis laporan penyelesaian masalah komputasi yang diberikan di dalam tugasCPMK5. Mendemokan aplikasi untuk mendapatkan feedback. ; CPMK1. Menjelaskan dan menyelesaikan persoalan distribusi peluang variabel random dan diskrit CPMK2. Menyelesaikan persoalan untuk menarik kesimpulan mengenai parameter populasi yang diperoleh dari data hasil eksperimen. ; CPMK1. Menjelaskan konsep-konsep penting, prinsip, dan aspek manusia di dalam desain interaksi. CPMK2. Menyebutkan perbedakan isu desain dan riset yang terkait dengan berbagai tipe interaksi dan antarmuka. CPMK3. Menjelaskan permasalahan usability dan user experience dalam kehidupan sehari-hari. CPMK4. Membangun produk yang bermanfaat secara berkelompok dengan menerapkan pengetahuan konsep dan prinsip desain interaksi untuk. CPMK5. Melaksanakan ujicoba usability dan evaluasi analitik secara berkelompok. CPMK6. Menyajikan ide desain yang dimiliki dalam bentuk oral dan tulisan. ; CPMK1. Menjelaskan prinsip dan tujuan dari VisualisasiCPMK2. Menjelaskan aspek persepsi visual pada manusia dan wawasan tentang representasi objek visualCPMK3. Menjelaskan karakteristik data dan pemetaan ranah data ke representasi visualCPMK4. Menjelaskan teknik-teknik visualisasi serta mengevaluasi teknik-teknik tersebut sesuai dengan kebutuhan dan batasanCPMK5. Menerapkan pengetahuan dan memanfaatkan kakas yang ada untuk merancang dan membangun visualisasi terhadap data dari suatu kasus. ; CPMK1. Menyatakan permasalahan usability dan user experience dalam kehidupan sehari-hari. CPMK2. Menyatakan prospek dan tantangan yang dibawa oleh teknologi interaktif baru dan potensi pengembangannya ke depanCPMK3. Mengusulkan ide desain dan skenario pemanfaatan teknologi interaksi baru untuk membangun produk yang bermanfaat secara berkelompok. CPMK4. Menyajikan ide desain dan skenario pemanfaatan teknologi interaksi baru dalam bentuk oral dan tulisan. ; CPMK1. Menjelaskan berbagai fungsionalitas yang dimiliki oleh suatu sistem manajemen basis data. CPMK2. Mengaplikasikan berbagai teknik performance tuning untuk meningkatkan kinerja sistem basis data sesuai kebutuhan operasi di organisasi. CPMK3. Menjalankan fungsi administrator basis data. CPMK4. Menjelaskan tata kelola data di dalam sebuah organisasi. CPMK5. Menjelaskan arsitektur integrasi data. ; CPMK1. Menyatakan pemilihan teknik yang sesuai untuk mengamankan pesan, baik pesan yang dikirim maupun pesan tersimpan (arsip). CPMK2. Membuat program aplikasi untuk tujuan keamanan pesan. ; CPMK1. Menjelaskan sebuah use case dengan penggunaan NoSQL dan/atau Semi Structured Database akan lebih dipilih dibandingkan RDBMS. CPMK2. Menjelaskan karakteristik dasar dari sejumlah model data NoSQL dan/atau Semi Structured. CPMK3. Melakukan eksplorasi lebih lanjut untuk menerapkan masing-masing model data non relasional apabila diperlukan. ; CPMK1. Menjelasakan persoalan, tantangan dan solusi dalam big data analyticsCPMK2. Menghasilkan insight dari big data dan enangani isu volume, velocity, variety dan veracity menggunakan teknologi big data. ; CPMK1. Memahami proses produksi suara dan pendengaran manusia yang menginspirasi berbagai teknik pemrosesan ucapan yang digunakan. CPMK2. Melakukan pemrosesan sinyal digital berupa sampling dan digitisasi. CPMK3. Membangun data yang diperlukan untuk pembangunan sistem pengenal ucapan. CPMK4. Membangun sistem pengenal ucapan menggunakan teknik yang tepat sesuai dengan kebutuhan. CPMK5. Memahami cara kerja dan teknologi sistem pensinetesis ucapan. CPMK6. Memahami cara kerja dan teknologi sistem pengenal pembicara. ; CPMK1. Memperkenalkan dan membiasakan mahasiswa dengan konsep interpretasi citra termasuk teknik pengenalan citra untuk memungkinkan siswa untuk mengembangkan program vision komputer. ; CPMK1. Menyatakan perbandingan antara berbagai jenis representasiCPMK2. Menjelaskan perbedaan antara berbagai metoda penalaranCPMK3. Membuat sebuah SBP sederhana dengan suatu representasi pengetahuan dan proses penalaran yang sesuai dengan representasi tersebut. ; CPMK1. Menjelaskan tantangan dalam rekayasa perangkat lunak (RPL) CPMK2. Menjelaskan sejumlah perkembangan (pendekatan/paradigma, teknik, kakas, tekonologi) terkini di RPL CPMK3. Menganalisis dan mereview literatur perkembangan RPL dan menulis dalam sebuah laporan akademis CPMK4. Mengidentifikasi perkembangan RPL yang relevan dalam menyelesaikan permasalah dalam sebuah proyek perangkat lunak CPMK5. Mengaplikasikan sejumlah perkembangan RPL dalam sebuah proyek pengembangan perangkat lunak. ; CPMK1. Menjelaskan arsitektur komputer modernCPMK2. Menuliskan representasi data numerik dan non numerik pada komputerCPMK3. Menuliskan representasi bahasa tingkat mesin dan memasangkannya dengan bahasa tingkat tinggiCPMK4. Menjelaskan representasi memori untuk struktur data pada bahasa tingkat tinggiCPMK5. Mensimulasikan cara kerja cache memory. ; CPMK1. Menyebutkan struktur tipikal layer arsitektur networkCPMK2. Menjelaskan prinsip dasar medium access layerCPMK3. Menjelaskan prinsip switched networks dan reliable message deliveryCPMK4. Menjelaskan prinsip routing dan packet forwarding pada jaringan ipCPMK5. Mengkonfigurasi lan dan jaringan ipCPMK6. Mengimplementasikan aplikasi jaringan/aplikasi client server sederhana. ; CPMK1. Menjelaskan teknik-teknik optimasi pemrograman pada GPU CPMK2. Memprogram menggunakan GPU dengan efisien. ; CPMK1. Menjelaskan perkembangan teknologi IoT pada dunia global. CPMK2. Menjelaskan konsep-konsep dasar teknologi IoTCPMK3. Mengembangkan aplikasi berbasis IoT secara end-to-end. ; CPMK1. Mendeskripsikan latar belakang, rumusan masalah, dan tujuan proyek penelitian/pengembangan/eksperimen yang akan dilakukan serta membuat perencanaan pelaksanaan proyek. CPMK2. Melakukan review literatur yang komprehensif dan evaluasi yang kritis terkait dengan persoalan yang dikerjakan. CPMK3. Mendefinisikan, mengulas, dan menganalisis secara ilmiah, sistematis dan terperinci, terhadap sebuah persoalan computing yang dikerjakan.', + "Teknologi Informasi - PART 0: MOTIVATION Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Variables Functions Declarations and Definitions Header files Scope Function call and return Order of evaluations Namespaces Classes User-defined types Classes and members Interface and implementation Evolving a class Enumerations Operator Overloading Class Interfaces PART II: INPUT AND OUTPUT Input and Output Stream Input and Output The I/O stream model Files Opening a file Reading and writing a file I/O error handling Reading a single value User-defined output & input operators A standard input loop Reading a structured file Customizing Input and Output Regularity and irregularity Output formatting File opening and positioning String streams Line-oriended input Character classification Using nonstrandard separator Testing Introduction to Testing Testing Procedure Design for testing Debugging Performance. ; Logic & Proof Propositional Logic Application of Propositional Logic Propositional Equivalence Predicate & Quantifier Rules of Inference Mathematical Proof Direct Proof Contrapositive Proof Proof by Contradiction Proof Involving Sets )* Set, Function and Sequence Sets Sets Operation Functions Sequence & Summation )* Relation Relations Property of Relations Representing Relations Equivalence Relations Partial Ordering Number Theory )* Divisibility & Modular Arithmetic Integer Representation Primes & GCD Congruencies Application of Congruencies Intro to Cryptography Induction Mathematical Induction Strong Induction and Well-Ordering Counting Basic Counting Pigeonhole Principle Permutation & Combinatory Binomial Coefficient Graph Theory Graphs and Graph Model Graph Terminology Special Type of Graphs Representing Graphs Graph Isomorphism Connectivity Euler and Hamilton Path Shortest Path Planar Graph Graph Colouring Tree Introduction to Trees Application of Trees Tree Traversal Spanning Trees Minimum Spanning Tree. ; Introduction to Vectors and Matrices Vectors and Linear combination Lengths, dot products, and cross products Matrices Simultaneous Linear Equations Linear Equations Linear Equations Concept and Matrix Equations Elimination Concept Elimination in Matrix Language Gauss Elimination Gauss Elimination with Permutation Matrix Operation Inverse Matrices Gauss Jordan Elimination Singular Matrices dan Matrix Invertibility LU Factorization Transpose and Permutation Vectors Space, Column Space, and Subspace Null Space (Solution to Ax=0) Vector Spaces and Subspaces Pivot Concept Reduced Row Echelon Form Four Fundamental Subspaces Complete Solution to Ax=b Orthogonality Orthogonality, Orthogonal Vectors, and Orthogonal Subspaces Projections Least square. ; Derivatives Derivatives, slope, velocity, rate of change Limits, continuity, Trigonometric limits Derivatives of products, quotients, sine, cosine Chain rule, Higher derivatives Implicit differentiation, inverses Exponential and log, Logarithmic differentiation. hyperbolic functions Applications of Differentiation Linear and quadratic approximations Curve sketching Max-min problems Related rates Newton's method and other applications Mean value theorem, Inequalities Differentials, antiderivatives Differential equations, separation of variables Integration Definite integrals First fundamental theorem of calculus Second fundamental theorem Applications to logarithms and geometry Volumes by disks and shells Work, average value, probability Numerical integration Techniques of Integration Trigonometric integrals and substitution Integration by inverse substitution. completing the square Partial fractions Integration by parts, reduction formulae Parametric equations, arclength, surface area Polar coordinates. area in polar coordinates Indeterminate forms - L'Hôspital's rule Improper integrals Infinite series and convergence tests Taylor's series. ; Unit, Physical Quantities and Vector Standards and Units Physical Dimension and Unit Consistency Uncertainty and Significant Figures Vector Operation Linear and Circular Motion D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Free Falling Bodies D Kinematics - Position, Velocity and Acceleration Projectile Motion Uniform and Non-uniform Circular Motion Forces and Newton's Laws of Motion Newton's Laws and their Applications Free Body Diagram Frictional and Resistive Forces Newton's Second Law and Circular Motion Work and Energy Work Kinetic and Potential Energy Energy Conservation Power Momentum, Impulse and Collision Momentum and Impulse Conservation of Momentum and Collision Center of Mass Continuous Mass Transfer (Rocket Propulsion) Rotation of Rigid Bodies Rotational Kinematics Rotational Kinetic Energy and Moment of Inertia Torque and Angular Acceleration Rolling Motion - Combined Rotational and Translational Motion Angular Momentum and Conservation of Angular Momentum Gyroscopes and Precession Equilibrium and Elasticity Center of Gravity Equilibrium and Stability Elasticity - Hooke's Law. ; Vectors and matrices Vectors Dot product Determinants. cross product Matrices. inverse matrices Square systems. equations of planes Parametric equations for lines and curves Velocity, acceleration Kepler's second law Partial derivatives Level curves. partial derivatives. tangent plane approximation Max-min problems. least squares Second derivative test. boundaries and infinity Differentials. chain rule Gradient. directional derivative. tangent plane Lagrange multipliers Non-independent variables Partial differential equations. review Double integrals and line integrals in the plane Double integrals Double integrals in polar coordinates. applications Change of variables Vector fields and line integrals in the plane Path independence and conservative fields Gradient fields and potential functions Green's theorem Flux. normal form of Green's theorem Simply connected regions. review Triple integrals and surface integrals in 3-space Triple integrals in rectangular and cylindrical coordinates Spherical coordinates. surface area Vector fields in 3D. surface integrals and flux Divergence theorem Divergence theorem (cont. ): applications and proof Line integrals in space, curl, exactness and potentials Stokes' theorem Stokes' theorem (cont. ). review Topological considerations Maxwell's equations. ; Gravity Newton's Law of Gravity Weight and Gravitational Potential energy Satellite Motion Kepler's Laws and the Motion of Planets Periodic Motion Simple Harmonic Motion Pendulum and Spring-Mass System Forced Oscillation and Resonance Fluid Mechanics Hydrostatic and Pascal's Principle Buoyancy and Archimedes' Principle Bernoulli's Equation Viscosity, Turbulence, and Magnus Effect Waves and Sound Wave and its Properties Mathematical Description of Wave Sound Wave Superposition and Interference Standing Wave Doppler Effect Heat and Temperature Temperature and Thermometer Thermal Equilibrium Thermal Expansion Quantity of Heat and Calorimetry Thermal Properties of Matter Molecular Properties of Matter Kinetic-Molecular Model of an Ideal Gas Heat Capacity Molecular Speeds The Law of Thermodynamics The First Law of Thermodynamics The Second Law of Thermodynamics. ; Introduction to GCC Operator and Data Types Selection Structure Repetition Structure Pointer & Array I/O Function Modular programming Final projects. ; Pengantar Bilangan Kompleks beserta Operasi-Operasi Dasar Penjumlahan Pengurangan Konjugasi Triangle Inequality Akar Bilangan Kompleks Area dalam Bidang Kompleks Fungsi Analitik Fungsi dan Pemetaan Teorema Limit Kontinuitas Turunan dan Differensial Peubah Kompleks Kondisi-Kondisi dalam Operasi Differensial Persamaan Cauchy Riemann Koordinat Polar Fungsi Analitik Fungsi Harmonik Fungsi Elementer Fungsi Eksponensial Fungsi Logaritma Fungsi Trigonometrik Fungsi Hiperbolik Integral Kompleks Definite Integral Kontur dan Integral Kontur Branch Cuts Anti Derivatives Theorema Cauchy-Goursat Connected-Domains Formula Integral Cauchy Deret Barisan, Deret dan Konvergensinya Deret Taylor Deret Laurent Konvergensi Deret Pangkat Kontinuitas Deret Pangkat Integrasi dan Differensiasi Deret Pangkat Perkalian dan Pembagian Deret Pangkat Teorema Residu Residu Teorema Residu Cauchy Residues at Poles Zeros of Analytic Functions Zeros and Poles Pengantar Isyarat. Isyarat Diskret dan Isyarat Kontinu Isyarat Impuls Satuan dan Undak Satuan Variabel bebas dan Transformasinya Isyarat Periodik Isyarat Ganjil dan Genap Deret Fourier untuk Isyarat Kontinu Pengantar Deret Fourier dan Isyarat Periodik Dekomposisi Isyarat Periodik dalam Basis Fungsi Sinusoidal Dekomposisi Isyarat Periodik alam Basis Fungsi Complex Exponential Kondisi Dirichlet Sifat-Sifat Deret Fourier Transformasi Fourier untuk Isyarat Kontinu Transformasi Fourier untuk Isyarat Aperiodik Transformasi Fourier untuk Isyarat Periodik Kondisi untuk Transformasi Fourier Sifat-Sifat Transformasi Fourier (tidak termasuk perkalian dan konvolusi). ; Electric Charge and Force Electric Charge Coulomb's Law Superposition Principle Electric Field and Gauss's Law Electric Field and Force Electric Dipole Continuous Charge Distribution and its Electric Field Electric Flux Gauss's Law Electric Potential Electric Potential Energy and Electric Potential Equipotential Conductors - Electrostatic Shielding Capacitance and Dielectric Capacitance - Basic Concept Energy Storage in Capacitor Dielectric - Electric Field and Capacitance Capacitors in Series and Parallel Current and Resistance Electric Current and Current Density Ohm's Law Resistivity, Conductivity and Resistance Resistor in Series and Parallel Energy and Power in Electric Circuit DC Circuit Electromotive Force Kirchhoff's Laws Application of Kirchhoff's Laws Electrical Measuring Instrument RC Circuits - Charging and Discharging Magnetic Field and Force Magnetic Field Magnetic Force Motion of Charged Particles in Magnetic Field Mass Spectrometer Magnetic Force on Current-Carrying Conductor Magnetic Dipole and Torque on Current Loop DC Motor and Hall Effect Source of Magnetic Field Biot-Savart's Law Magnetic Field of Straight Current-Carrying Conductor Force between Parallel Conductors Magnetic Field of a Circular-Current Loop Ampere's Law Magnetic Field of a Solenoid Electromagnetic Induction Induction Experiment Faraday's Law Lenz's Law Motional Electromotive Force Eddy Current Maxwell's Equations Inductance Mutual Inductance and Self Inductance Magnetic Field energy and Energy Stored in Inductor RL, LC and RLC Circuits Alternating Current Phasors Resistance and Reactance RLC Series Circuits Power in AC Circuits Resonance in AC Circuits. ; Determinants The properties of determinant Permutation and cofactors Cramer's rule, inverse, and volumes Eigenvalues and Eigenvectors Eigenvalue problem Eigenvalue decomposition and diagonalization Eigenvalue and eigenvectors for solving systems of differential equations Symmetric matrices Diagonalization of symmetric matrices Positive definite matrices Symmetric matrices in optimization Singular value decomposition (SVD) SVD motivation SVD problem Geometry of SVD SVD for symmetric matrices Linear transformations The idea of linear transformation Linear transformations in matrix language Finding good basis Complex vectors and matrices Complex number Hermitian and unitary. ; First-order differential equations Natural growth, separable equations Direction fields, existence and uniqueness of solutions Numerical methods Linear equations, models Solution of linear equations, integrating factors Complex numbers, roots of unity Complex exponentials. sinusoidal functions Linear system response to exponential and sinusoidal input. gain, phase lag Autonomous equations. the phase line, stability Linear vs. nonlinear Second-order linear equations Modes and the characteristic polynomial Good vibrations, damping conditions Exponential response formula, spring drive Complex gain, dashpot drive Operators, undetermined coefficients, resonance Frequency response LTI systems, superposition, RLC circuits. Engineering applications Fourier series Fourier series Operations on Fourier series Periodic solutions. resonance Step function and delta function Step response, impulse response Convolution Laplace transform: basic properties Application to ODEs Second order equations. completing the squares The pole diagram The Transfer function and frequency response First order systems Linear systems and matrices Eigenvalues, eigenvectors Complex or repeated eigenvalues Qualitative behaviour of linear systems. phase plane Normal modes and the matrix exponential Nonlinear systems Linearization near equilibria. the nonlinear pendulum Limitations of the linear: limit cycles and chaos. ; Introduction to Probability and Statistic Introduction to Descriptive Statistic and Inferential Statistics Introduction to Sampling Process Sample Mean and Sample Median Variability Measure Continuous and Discrete Data Data Representation Probability Theory Sample Space Event and Set Theory Counting Sample Points (Tree Diagram, Permutation, Combination). Probability of Events Additive Rule Conditional Probability, Product Rule, and Independence Bayes Rule Concept of Random Variables: Discrete Random Variables Definition and Concept of Random Variable Probability Distribution Function (Probability Mass Function) Cumulative Distribution Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Discrete Random Variables Bernoulli Distribution Discrete Uniform Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution and Poisson Process' Optional: Geometry, Hypergeometry, Negative Binomial, Multinomial Distribution Probability Model of Derived Random Variables Concept of Random Variables: Continuous Random Variables Introduction to Continuous Random Variables Cumulative Distribution Function Probability Density Function Mathematical Expectation (Theoretical Mean) Theoretical Variance and Standard Deviation Introduction to Mean and Variance of Linear Combination of Random Variables Family of Continuous Random Variables Continuous Uniform Distribution Normal (Gaussian Distribution) Chi Square Distribution Optional: Exponential Distribution Probability Model of Derived Random Variables A Pair of Random Variables Joint Cumulative Distribution Function Joint Probability Mass Function Marginal Probability Mass Function Conditional Probability Mass Function Joint Probability Density Function Marginal Probability Density Function Conditional Probability Density Function Statistical Independence Covariance and Correlation Random Vectors (Multiple Random Variables) Distribution Model for N Random Variables Statistical Independence N Random Variables with Identical Distribution Expected Values, Correlation Matrices and Covariance Matrices Linear Combination of Random Variables Probability Distribution Model of Linear Combination of Multiple Random Variables Combination of Identical Random Variables Combination of Independent Random Variables Central Limit Theorem. ; Fundamentals Basic Programming Model Data Abstraction Bags, Queues, and Stacks Analysis of Algorithms Sorting Elementary Sorts Mergesort Quicksort Priority Queues Application of Sorting Searching Sequential and Binary Search Binary Search Trees Balanced Search Trees Hash Tables Application of Searching Strings String Sorts Tries Substring Search Regular Expression Data Compression. ; Sampling Distribution Random Sampling (Review on the concept of Population and Samples) The Concept of Statistics as Function of Random Variables Introduction of Sample Mean and Sample Variance as an Example of Statistics The Concept of Sampling Distribution Probability Distribution Model of Sample Mean and its relationship to Central Limit Theorem Relationship between Theoretical Mean, Population Mean, and Sample Mean Probability Distribution Model of Difference of Two Sample Means Probability Distribution Model of Sample Variance and Discussion on Chi-Square Distribution t-Distribution F-Distribution Estimation Theory Introduction to Concept of Inferensial Statistics Point Estimate and Unbiased Estimator Variance of Point Estimator Introduction to the Concept of Interval Estimate The Estimation of Mean of the Population based on Sample (Single Sample) Error on Point Estimate Prediction Intervals Estimation of the Difference between mean of two Population based on sample (Two Samples) Estimation of Proportion based on Single Sample Estimation of the Difference between Two Proportions based on Two Samples. Estimation of the Variance of Population based on Sample (Single Sample) Estimation of the ratio of two Variance of two population based on Samples (Two Samples) Hypotheses Testing Introduction to the concept of Hypotheses Testing a Statistical Hypotheses: Null Hypothesis and Alternative Hypothesis Error in Hypotheses Testing One Tailed Test and Two Tailed Test The use of P-Values for Decision Making in Testing Hypotheses Hypotheses Testing Concerning Mean of One Population Hypotheses Testing Concering Mean of Two Population Size of samples in Hypotheses Testing on Mean Hypotheses Testing concerning Single Proportion Hypotheses Testing concerning Two Proportion Hypotheses Testing concerning Variance Simple Linear Regression and Correlation Introduction to Linear Regression Model Line Fitting Model Least Square Method Properties of Least Squares Estimation Method Inference Concerning the Regression Coefficients Prediction Analysis of Variance Approach to evaluate quality of linear regression estimate Correlation Multiple Linear Regression Model and Non Linear Regression Model Introduction Estimation of Regression Coefficients Linear Regression Model in Matrix Notation (Related to Least Square Approach in Linear Algebra) Properties of Least Squares Estimation Method (represented in matrix notation). Inferences in Multiple Linear Regression Choice of a Fitted Model through Hypotheses Testing Categorical or Indicator Variables Model Selection and Model Checking Cross Validation Analysis of Variance (ANOVA) Technique. ; Basic Tools of Numerical Analysis Systems of Linear Algebraic Equations Eigenproblems Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Numerical Differentiation and Difference Formulas Numerical Integration Systems of Linear Algebraic Equations Introduction Properties of Matrices and Determinants Direct Elimination Methods LU Factorization Tridiagonal Systems of Equations Pitfalls of Elimination Methods Iterative Methods Eigenproblems Introduction Mathematical Characteristics of Eigenproblems The Power Method The Direct Method The QR Method Eigenvectors Other Methods Nonlinear Equations Introduction General Features of Root Finding Closed Domain (Bracketing) Methods Open Domain Methods Polynomials Pitfalls of Root Finding Methods and Other Methods of Root Finding Systems of Nonlinear Equations Polynomial Approximation and Interpolation Introduction Properties of Polynomials Direct Fit Polynomials Lagrange Polynomials Divided Difference Tables and Divided Difference Polynomials Difference Tables and Difference Polynomials Inverse Interpolation Multivariate Approximation Cubic Splines Least Squares Approximation Numerical Differentiation and Difference Formulas Introduction Unequally Spaced Data Equally Spaced Data Taylor Series Approach Difference Formulas Error Estimation and Extrapolation Numerical Integration Introduction Direct Fit Polynomials Newton-Cotes Formulas Extrapolation and Romberg Integration Adaptive Integration Gaussian Quadrature Multiple Integrals Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Ordinary Differential Equations Classification of Ordinary Differential Equations Classification of Physical Problems Initial-Value Ordinary Differential Equations Boundary-Value Ordinary Differential Equations One-Dimensional Initial-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Initial-Value ODEs The Taylor Series Method The Finite Difference Method The First-Order Euler Methods Consistency, Order, Stability, and Convergence Single-Point Methods Extrapolation methods Multipoint Methods Summary of Methods and Results Nonlinear Implicit Finite Difference Equations Higher-Order Ordinary Differential Equations Systems of First-Order Ordinary Differential Equations Stiff Ordinary Differential Equations One-Dimensional Boundary-Value Ordinary Differential Equations Introduction General Features of Boundary-Value ODEs The Shooting (Initial-Value) Method The Equilibrium (Boundary-Value) Method Derivative (and Other) Boundary Conditions Higher-Order Equilibrium Methods The Equilibrium Method for Nonlinear Boundary-Value Problems The Equilibrium Method on Nonuniform Grids Eigenproblems. ; Introduction to Signal and System Introduction to Signal Continuous-Time System Discrete-Time System System Interconnection System Properties Discrete-Time and Continuous-Time LTI System Discrete-Time LTI System Impulse Response Convolution Sum Continuous-Time LTI System Impulse Response Convolution Integral Properties of LTI System Commutative Property Associative Property Distributive Property LTI System without and with Memory Invertibility Causality Stability Representation of System using Differential and Difference Equations Fourier Analysis on LTI System The relationship between the convolution (multiplication) operation in time domain and the multiplication (convolution) operation in frequency domain LTI system response to exponential complex and the concept of Eigen function LTI system frequency response, condition on Fourier transform of system LTI impulse response (Bounded Input Bounded Output) Frequency Shaping Filter Frequency Selective Filter LTI System characterized by Linear Differential Equation with constant coefficient Laplace Transform (First Part) Introduction to Laplace Transform The relationship between Fourier and Laplace Transform Region of Convergence and Representation of the Laplace Transform on the S-plane Laplace Transform and Rational Function Pole and Zero Properties of Region of Convergence Laplace Transform (Second Part) Analysis and Synthesis Equation of Laplace Transform Inverse Laplace Transform on Rational Function Partial Fraction Expansion Properties of Laplace Transform Unilateral Laplace Transform Analysis of Continuous-Time LTI System using Laplace Transform Analysis of Causal and Non-Causal LTI System Analysis of LTI System Stability Analysis of LTI System characterized by Linear Differential Equation with Constant Coefficient Frequency Response Analysis using Bode Plot Discrete Signals and Sampling Process (Signal and System, Oppenheim Bab 7) Discrete Signals: Overview Sampling Theory, Nyquist Theorem, and Impulse-Train Sampling Signal Reconstruction from Digital Samples based on Interpolation The effect of Under sampling: Aliasing Discrete-Time Processing of Continuous-Time Signal Discrete Time Fourier Series Fourier Series Representation of Discrete-Time Signals Properties of Fourier Series of Discrete-Time Signals Discrete Time Filtering Discrete Time Fourier Transform (DTFT) DTFT of Aperiodic Signals DTFT of Periodic Signals Properties of DTFT Duality Analysis of Discrete Signal and LTI System in Time and Frequency Domain Time Domain Analysis: FIR and IIR System, Correlation of Discrete-Time Signal Frequency Domain Analysis of Discrete Time Signal and LTI System. ; Data Communications, Data Networking and Internet Protocol Architecture, TCP/IP and Internet-based Applications Data Transmission Transmission Media Signal Encoding Techniques Digital Data Communication Techniques Data Link Control Protocols Multiplexing Spread Spectrum Circuit Switching and Packet Switcing Asynchronous Transfer Mode Routing in Switched Networks Congestion Control in Data Networks Cellular Wireless Networks Local Area Networks Overview High-Speed LANS Wireless LANs Internetwork Protocols Internetwork Operation Transport Protocols. ; Overview of Objects Oriented Programming Designing OOP Solutions: Identifying the Class Structure Designing OOP Solutions: Moodelling the Object Interaction Creating Classes Implementing Object Collaboration Encapstulation of Data Inheritance and Specialization Implementing the Data AccesssLayer Organization of Object-Oriented Code Foduntation of Adaptive Code SOLID code. ; Introduction Course description Components of a Computer System Development of Computer Architecture Computer System Performance Performance Parameters Amdahl’s Law Benchmarking Central Processing Unit Architecture Processor Architecture Instruction Set Instruction Set Architecture Variety of Operations, Operand, and Addressing RISC Architecture Instruction Pipeline The Concept of Pipelining Pipeline Hazards Architecture memory The Hierarchical memory Concept Main memory Cache memory Virtual memory External memory Input / Output Architecture I/O Interface I/O devices I/O Module CPU Communication Techniques Programmable I/O Interruption Direct Memory Access Operating System & I/O devices Paralel Architecture Parallelism in Uniprocessor Superscalar Architecture VLIW Architecture Multiprocessor Shared Memory Multiprocessor Message Passing Multiprocessor. ; Measurement, Uncertainty and Linear Regression Measurement and Uncertainty Significant Figures Linear Regression Center of Mass and Moment of Inertia of Rigid Body Determining the Center of Mass of a Rigid Body Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Calculation Determining the Moment of Inertia of a Rigid Body using Experiment Wave Optics Determining Laser Wavelength (Using Ruler Diffraction and/or Diffraction Grating) Determining Track Spacing (Pitch) of Unrecorded CD and DVD Resistance, Capacitance, Inductance and Electromagnetic Induction Introduction to Electrical Measuring Equipment: Multimeter and LCR Meter Determining the Resistivity of a Conductor Determining the Dielectric Constant of a Material Determining the Inductance of a Coil Dependency between Induced Voltage and Turn Ratio AC Circuit Introduction to Electrical Measuring Equipment: Oscilloscope RC Circuit RL Circuit RLC Circuit Black Box (Determining Components' Type and/or Value) Magnetic Field, Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Field: Helmholtz Coil Magnetic Force: Homopolar Motor Electromagnetic Induction: Homopolar Generator Vector Addition and Static Equilibrium Vector Addition Concept Equilibrium of Point Masses System Equilibrium of Rigid Bodies System Dielectric Breakdown Breakdown Voltage (DC) of Dielectric Material Breakdown Voltage (AC) of Dielectric Material. ; Introduction Definition of Field Relation between Field and Force Vector Addition and Multiplication Concept of Field and Vector Calculus Vector Calculus of Electromagnetic Field Line Integral, Surface Integral and Volume Integral fo Vector Calculus Coordinate Systems: Cartesian, Cylindrical and Spherical Coordinate Transformation Electric Field and Potential Coulomb's Law Electric Field due to Point Charge Electric Flux due to Point Charge Point, Line, Surface and Volume Charges Electric Flux through a Surface Line Integral for Vector Electric Field Electric Flux Density (D) Gauss' Law, Volume Charge Density and Divergence Laplace and Poisson Equations Energy in Electric Field Electric Potential, Absolute Potential and Potential Difference Response of Electric Material in Electric Field Boundary Condition Electric Current Free Electron inside Electric Material Electric Current and Current Density Ohm's Law Joule's Law Conductivity of Electric Material Magnetic Field Theory Biot-Savart's Law Ampere's Law Curl and Stoke's Theorem Magnetic Flux and Flux Density Magnetic Force and Electromagnetic Induction Magnetic Force due to Current Element Ampere's Force Magnetic Force and Torque Magnetic Materials Magnetization Magnetic Boundary Condition Magnetic Circuit Magnetization Curve and Hysteresis Ampere's Law in Magnetic Circuit Magnetic Core with Air Gap Multi Turn Coil Self Inductance Mutual Inductance Time Dependent Magnetic Field and Maxwell's Equations Introduction Faraday's Law Eddy Current Maxwell's Equations Transmission Line Transmission Line Propagation Transmission Line Equation (Telegrapher's Equation) Lossless Propagation Sinusoidal Voltage Complex Sinusoidal Wave Phasor Low Loss Propagation Power Transmission Wave Reflection Voltage Standing Wave Ratio (VSWR) Transmission Line with Limited Length Uniform Plane Waves Wave Propagation in Free Space Poynting Vector Wave Polarization. ; Database environment Modeling data in organization Enhanced ER diagram Logical database design Physical database design Structure query language Database application development Datawarehouse Data quality and integration Database administration Distributed database. ;; Introducing about the concept of microprocessor, definition of microcontroller and microcontroller system. Explained about the types of microprocessors from the architectural side (harvard and von-neumann), set of instructors (RISC and CISC), as well as number of bits (8, 16, and 32-bit). Review of binary, octal, hexadecimal, simple-number operation and introduction of the integrated vision system based on Code Vision in C. Introduction minimal system on ATmega microcontroller, addressing (addressing), and inputoutput (IO). Communication systems commonly used in microcontroller systems include RS-232, RS-485, Zig-bee, and bus communication in the industry. Introduction pulse width modulation (PWM) includes its generation mechanism, its benefits, and its type. Convert analog to digital (analogue to digital converter). Use of Code-Vision for port programming. The result is observed by simulation. Recognize ADC system of ATmega microcontroller. Can understand the design of ADC system program. Know the internal and external interruption system of ATmega microcontroller system. Can design interrupt handling routine. Recognize serial communication system and PWM. Can design serial communication program and PWM generation. Can design an electronic system for interfacing microcontroller system with other peripherals outside microcontroller system. ; Preliminary Searching for exploring alternative solutions Expert system Representation of knowledge: rules and logic Knowledge Representation: semantic network Machine learning: nearest neighbor and decision tree Data mining techniques Prologue Arithmetic, List, & Predicate Calculus Tree structure and graph NLP and Machine translation. ; Basic mathematical graphics -Dimensional graphics transformation -Dimensional graphical transformation Graphics Programming with OpenGL Viewing and 3-Dimensional Projection Lighting and Shading Ray-Tracing Concept. ; Overview of computer netwok OSI Reference Model and TCP/IP model. Application layer function and protocol Transport layer function and protocol Network layer function and protocol IP Addressing Subnetting Data link layer characteristic Routing protocol Wide area network Virtual LAN Wireless LAN Computer network trend. ; Introduction: Problem Solving Methodology Modeling Process Computational errors Calculus Growth Accelerated motion Machine Learning Modeling Simulation Technique. ; Overview of Operating System Basic Structure of Computer System Operating System Structure Process Description and Control Threads, SMP, and Microkernel Mutual Exclusion and Synchronization Deadlock and Starvation Memory Management Virtual Memory Uni Processor Scheduling Multiprocessor and Real Time Scheduling Disc Scheduling File Management Operating System Case Study. ; Product, role evolution and software characteristics Process in software engineering Supporting processes, methods and tools in SE Various process models in SE Product and process in SE Modeling a", ] ) # [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...] @@ -127,9 +127,9 @@ You can finetune this model on your own dataset. * Samples: | sentence_0 | sentence_1 | label | |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------| - | Pendidikan Teknik Elektro - Hak dan kewajiban warga negara. (2) Pendidikan pendahuluan bela negara (3) Demokrasi Indonesia. (4) Hak asasi manusia. (5) Wawasan Nusantara dan identitas nasional Indonesia. (6) Ketahanan nasional Indonesia. serta (7) Politik dan strategi nasional Indonesia. ; makna pendidikan, landasan pendidikan, pendidikan sebagai ilmu, pendidikan sebagai sistem, teori belajar, karakteristik peserta didik dan pendidik serta pendidikan sepanjang hayat. Perkuliahan dilaksanakan melalui tatap muka langsung dan e-learning dengan berbagai pendekatan yang sesuai konteks materi dan potensi mahasiswa, antara lain: kontekstual, kooperatif, dan problem based learning yang mengarah pada student center learning dan active learning. Penilaian berbasis kompetensi melibatkan partisipasi aktif, dan komunikasi interaksi secara individu maupun kelompok. ; konsep dan hukum dasar kelistrikan, elemen-elemen rangkaian listrik, metode dan teorema analisis rangkaian sumber searah, hukum Ohm, hu... | Rekayasa Kecerdasan Artifisial - Pengantar Sistem Persamaan Linier (SPL), Gauss, Gauss Jordan, Invers matrix Determinan Vektor Dot Product, Proyeksi orthogonal Cross Product, Luas segitiga, Persamaan bidang Persamaan Parametrik, Simetrik, Transportasi Linier Kombinasi linier, Merentang, Basis General Solution Basis ruang kolom, ruang baris dan diri sendiri, Basis Ortogonal, Gram Schimt, Koordinat basis baru Eigen value, Eigen vektor. ; Sistem bilangan real, nilai mutlak, grafik persamaan dan garis, persamaan linear [1] Matematika 1,Bab 1, Hal. 1 – 18 Bilangan kompleks dan Teorema De Moivre [1] Matematika 1, Bab 2, Hal. 19 – 30 Matriks dan operasinya, operasi baris elementer dan matriks invers [1] Matematika 1, Subbab 3. 1 dan 3. 2,hal: 31 – 42 Sistem persamaan linear, determinan, minor, kofaktor dan aturan Cramer. [1] Matematika 1,Subbab 3. 3-3. 5, hal:42 – 63 Nilai eigen dan vektor eigen. [1] Matematika 1,Subbab 3. 6, hal: 63 –67 Function definition and notation, operations on functio... | 0.0 | - | Teknologi Informasi - PART 0: MOTIVATION Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Va... | Rekayasa Kecerdasan Artifisial - Pengantar Sistem Persamaan Linier (SPL), Gauss, Gauss Jordan, Invers matrix Determinan Vektor Dot Product, Proyeksi orthogonal Cross Product, Luas segitiga, Persamaan bidang Persamaan Parametrik, Simetrik, Transportasi Linier Kombinasi linier, Merentang, Basis General Solution Basis ruang kolom, ruang baris dan diri sendiri, Basis Ortogonal, Gram Schimt, Koordinat basis baru Eigen value, Eigen vektor. ; Sistem bilangan real, nilai mutlak, grafik persamaan dan garis, persamaan linear [1] Matematika 1,Bab 1, Hal. 1 – 18 Bilangan kompleks dan Teorema De Moivre [1] Matematika 1, Bab 2, Hal. 19 – 30 Matriks dan operasinya, operasi baris elementer dan matriks invers [1] Matematika 1, Subbab 3. 1 dan 3. 2,hal: 31 – 42 Sistem persamaan linear, determinan, minor, kofaktor dan aturan Cramer. [1] Matematika 1,Subbab 3. 3-3. 5, hal:42 – 63 Nilai eigen dan vektor eigen. [1] Matematika 1,Subbab 3. 6, hal: 63 –67 Function definition and notation, operations on functio... | 1.0 | - | Ilmu Komputer - Sistem persamaan linear dan solusinya, Eliminasi Gauss-Jordan (Operasi Baris Elementer), matriks dan operasi matriks, rank matriks, sifat-sifat operasi matriks. Invers matriks, matriks elementer dan metode mencari invers matriks. Jenis-jenis matriks, Determinan: menghitung determinan menggunakan reduksi baris, Sifat-sifat Determinan, Ekspansi kofaktor, Aturan Cramer. Vektor-vektor di Ruang Euclid, operasi vektor, norm, jarak dua vektor, hasil kali titik, proyeksi, hasil kali silang di R3. Transformasi linear pada Ruang Euclid, sifat-sifat transformasi linear. Sub ruang, kombinasi linear, bebas linear, tak bebas linear, vektor pembangun, basis, dimensi, nilai eigen, vektor eigen, ruang karakteristik, diagonalisasi. ; Peranan Algoritma di Komputasi, Pengantar Analisis Algoritma Cara menghitung kompleksitas berdasarkan banyaknya looping Cara menghitung kompleksitas berdasarkan fungsi rekursi (substitusi balik, pohon rekursi, dan metode master) Pertumbuhan fungsi (growth of... | Sistem Informasi - Dasar-dasar Java: Java Development Kit (JDK), Java Runtime Environment (JRE), Kompilasi dan jalankan program Java Tipe Data Java: Deklarasikan dan inisialisasi variabel, Menggunakan Operator Aritmatika dasar untuk memanipulasi data +, -, *, /, dan%, Operator relasional ==,! =,>,> =, <, dan <=, Operator kondisional &&,., String Class: Method dan memanipulasi String Konsep Percabangan dan perulangan: percabangan (if-then dan if-then-else), Looping, Perbedaan while, dan do-while loops Debugging dan Exception Handling: Identifikasi kesalahan sintaks dan logika, penanganan eksepsi Konsep Dasar Pemrograman Berorientasi Obyek: Class, Method, Property, Attribute. ; Dasar-dasar Sistem Informasi dalam Bisnis: Definisi & Konsep Sistem Informasi, Konsep & Komponen Sistem Informasi Berbasis Komputer (Coputer-Based Information System) Sistem Informasi Bisnis: Definisi Bisnis/Organisasi, Definisi dan Karakteristik Sistem Informasi Bisnis, Peran SI dalam Organisasi Bisnis, Identifik... | 1.0 | + | Elektronika dan Instrumentasi - Matriks: Operasi, inverse, transformasi pada matriks, eigenvalue dan eigenvector. Ordinary Diffential equation: Klasifikasi ODE, ODE orde 1 dan orde > 1. Vektor dan Trigonometri. Deret dan transformasi: Deret Fourier dan transformasi Laplace. ; Bilangan kompleks dan Fungsi kompleks, Analisis numerik: iterasi titik tetap, newton-raphson, dan metode Sekan, Interpolasi: Lagrange dan spline, Optimasi dan Teori Graf, Data dan peluang. ; Merumuskan permasalahan dan pertanyaan penelitian, melakukan tinjauan pustaka secara sistematis, memilih metode yang cocok untuk menjawab pertanyaan penelitian yang telah ditentukan serta berkontribusi dalam modifikasi metode yang sudah ada, menuliskan proposal dan laporan tugas akhir, menulis hasil penelitian dalam bentuk karya ilmiah yang dipublikasikan. ; Dasar-dasar etika, kode etik profesi, organisasi profesi dan pembinaan karir. Undang-undang dan peraturan yang mengatur tentang hak atas kekayaan intelektual, hak copy, pa... | Teknik Elektro - Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Variables Functions Declar... | 1.0 | + | Matematika - Himpunan: pengertian, operasi aljabar, sifat-sifat. Sistem bilangan real: sifat-sifat, pertidaksamaan, nilai mutlak. Fungsi (satu variabel): pengertian, operasi aljabar, fungsi komposisi, fungsi invers. Sistem koordinat dan grafik fungsi. Limit: pengertian dan sifat-sifat, limit searah, limit tak hingga, bilangan alam. Kekontinuan: pengertian dan sifat-sifat kekontinuan. Turunan (derivatif): pengertian, sifat-sifat, turunan fungsi komposisi, turunan fungsi invers, turunan fungsi parameter, turunan fungsi trigonometri, fungsi siklometri, fungsi hiperbolik, fungsi eksponensial, fungsi logaritma, turunan fungsi implisit, penurunan secara logaritmis, turunan tingkat tinggi. Arti geometris/fisis dari turunan. Diferensial. Aplikasi derivatif: maksimum/minimum, naik/turun, cembung/cekung, titik stasioner, ekstrem fungsi dan masalah ekstrem dalam kehidupan sehari-hari. Deret Taylor/Mac Laurin dan aplikasinya. ; Pengukuran dan Besaran Fisika, Kinematika, Dinamika I: Konsep Gaya, Di... | Statistika - Statistika deskriptif. ukuran pusat dan sebaran data. peluang. variabel random. distribusi peluang dan sifat- sifatnya. distribusi binomial. distribusi normal. distribusi sampling statistik. statistika inferensi: estimasi interval dan uji hipotesa mean dan proporsi satu dan dua populasi. uji goodness of fit untuk distribusi normal dan distribusi multinomial. analisis variansi: analisis variansi satu arah dan dua arah. analisis regresi linear. analisis data kategorik: uji homogenitas dan uji independensi. metode nonparametrik: Dua Sampel dependen, K-sampel dependen, Dua sampel independen, K-sampel independen, Koefisien korelasi rank Spearman dan Kendall. ; Pengenalan software SPSS dan Minitab. Penggunaan SPSS dan Minitab untuk analisis data deskriptif, uji hipotesa, Anova, dan analisis regresi linear. ; Himpunan: pengertian, operasi aljabar, sifat-sifat. Sistem bilangan real: sifat-sifat, pertidaksamaan, nilai mutlak. Fungsi (satu variabel): pengertian, operasi aljabar, fun... | 1.0 | + | Ilmu Komputer - Sistem persamaan linear dan solusinya, Eliminasi Gauss-Jordan (Operasi Baris Elementer), matriks dan operasi matriks, rank matriks, sifat-sifat operasi matriks. Invers matriks, matriks elementer dan metode mencari invers matriks. Jenis-jenis matriks, Determinan: menghitung determinan menggunakan reduksi baris, Sifat-sifat Determinan, Ekspansi kofaktor, Aturan Cramer. Vektor-vektor di Ruang Euclid, operasi vektor, norm, jarak dua vektor, hasil kali titik, proyeksi, hasil kali silang di R3. Transformasi linear pada Ruang Euclid, sifat-sifat transformasi linear. Sub ruang, kombinasi linear, bebas linear, tak bebas linear, vektor pembangun, basis, dimensi, nilai eigen, vektor eigen, ruang karakteristik, diagonalisasi. ; Peranan Algoritma di Komputasi, Pengantar Analisis Algoritma Cara menghitung kompleksitas berdasarkan banyaknya looping Cara menghitung kompleksitas berdasarkan fungsi rekursi (substitusi balik, pohon rekursi, dan metode master) Pertumbuhan fungsi (growth of... | Teknologi Informasi - PART 0: MOTIVATION Computer, People, and Programming Introduction Software People Computer are everywhere Ideal for Programmer History, ideals and professionalism Programming Language History Overview PART I: THE BASIC Hello World! Program The classic first program Compilation Linking Programming Environments Object, Types, and Values Input Variables Input and type Operations and Operators Assignment and initialization Composite assignment operators Names Types and Objects Type safety (Safe & Unsafe conversions) Computation Computation Objective and tools Expressions Statements Functions Error Introduction Sources of errors Compile-time error Link-time error Run-time errors Exceptions Logic errors Estimation Debugging Pre- and Post-conditions Testing Writing a Program Thinking about the problem Grammar & Code Program Structure Completing a Program Introduction Input and Output Error handling Negative numbers Remainder Cleaning up the code Recovering from errors Va... | 1.0 | * Loss: [BinaryCrossEntropyLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/cross_encoder/losses.html#binarycrossentropyloss) with these parameters: ```json { @@ -141,7 +141,8 @@ You can finetune this model on your own dataset. ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters -- `num_train_epochs`: 5 +- `per_device_train_batch_size`: 4 +- `per_device_eval_batch_size`: 4 #### All Hyperparameters
Click to expand @@ -150,8 +151,8 @@ You can finetune this model on your own dataset. - `do_predict`: False - `eval_strategy`: no - `prediction_loss_only`: True -- `per_device_train_batch_size`: 8 -- `per_device_eval_batch_size`: 8 +- `per_device_train_batch_size`: 4 +- `per_device_eval_batch_size`: 4 - `per_gpu_train_batch_size`: None - `per_gpu_eval_batch_size`: None - `gradient_accumulation_steps`: 1 @@ -163,7 +164,7 @@ You can finetune this model on your own dataset. - `adam_beta2`: 0.999 - `adam_epsilon`: 1e-08 - `max_grad_norm`: 1 -- `num_train_epochs`: 5 +- `num_train_epochs`: 3 - `max_steps`: -1 - `lr_scheduler_type`: linear - `lr_scheduler_kwargs`: {}