| Jenis |
No |
Expectted Leaning Outcomes |
Course Learning Outcomes |
Session Learning Outcomes |
Kriteria Penilaian (Indikator) |
| Praktikum 1 |
Praktikum 2 |
Praktikum 3 |
Praktikum 4 |
Praktikum 5 |
Proyek |
Quiz 1 |
Quiz 2 |
Quiz 3 |
Quiz 4 |
Quiz 5 |
Ujian Akhir Semester |
Ujian Tengah Semester |
| KETRAMPILAN KHUSUS |
Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a))
| 1 |
CPMK 1 : Membuat rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi berdasarkan hasil analitik data |
Sub CPMK 1 : Memahami perbedaan descriptive analytics, diagnostic analytics, predictive analytics dan prescriptive analytics |
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Sub CPMK 2 : Memahami tipe sumber data dan menerapkan beberapa teknik pengumpulan data dalam analitik data |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Sub CPMK 3 : Menerapkan preprocessing data: cleansing dan transformasi |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7.5 |
|
|
|
Sub CPMK 4 : Menerapkan analisis data eksploratori |
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Sub CPMK 5 : Membuat visualisasi dan rekomendasi pengambilan keputusan |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7.5 |
|
Mampu merancang dan menggunakan database, serta mengolah dan menganalisa data dengan alat dan teknik pengolahan data. (CPL02 (KK.b))
| 2 |
CPMK 2 : Mengolah dan menganalisis data dengan berbagai teknik dasar |
Sub CPMK 6 : Mempersiapkan data menggunakan SQL |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7.5 |
|
|
|
Sub CPMK 7 : Menampilkan dan menganalisis statistika deskriptif menggunakan SQL |
|
3 |
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
2.5 |
|
Memiliki kemampuan dalam melakukan fungsi klasifikasi, klasterisasi, regresi, deteksi anomali, pemfilteran, aggregasi, pembelajaran aturan asosiasi, perangkuman, baik secara deskriptif maupun prediktif di dalam memahami masalah data secara tepat dengan memahami konsep, metode, teknik dan tahapan data mining serta visualisasi data sebagai pengetahuan. (CPL09 (KK.g))
| 7 |
CPMK 3 : Memahami prinsip-prinsip Computational Thinking (CT) untuk mempelajari data science, menganalisis permasalahan data science dengan framework CT serta mengekspresikan masalah bisnis sebagai masalah data |
Sub CPMK 8: Memahami pemodelan statistik dan Regresi linear
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
5 |
|
|
|
|
Sub CPMK 9 : Memahami dan menerapkan model regresi logistik dengan prediktor kualitatif
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
Sub CPMK 10: Memahami dan menerapkan model time series dan forecasting |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
Sub CPMK 11 : Menerapkan visualisasi data menggunakan Power BI |
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
Sub CPMK 12 : Menerapkan visualisasi data menggunkan Tableau |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
Sub CPMK 13 : Menerapkan visualisasi data menggunakan Google Looker Studio |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
Sub CPMK 14 : Menerapkan Proyek Analitik Data Dasar dan Presentasi |
|
|
|
|
|
20 |
|
|
|
|
|
|
|
| Jenis |
Elo |
Kriteria Penilaian (Indikator) |
Total |
| Praktikum 1 |
Praktikum 2 |
Praktikum 3 |
Praktikum 4 |
Praktikum 5 |
Proyek |
Quiz 1 |
Quiz 2 |
Quiz 3 |
Quiz 4 |
Quiz 5 |
Ujian Akhir Semester |
Ujian Tengah Semester |
| KETRAMPILAN KHUSUS
|
Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) |
3 |
|
|
|
|
|
3 |
3 |
|
|
|
|
15 |
24 |
|
Mampu merancang dan menggunakan database, serta mengolah dan menganalisa data dengan alat dan teknik pengolahan data. (CPL02 (KK.b)) |
|
3 |
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
10 |
16 |
|
Memiliki kemampuan dalam melakukan fungsi klasifikasi, klasterisasi, regresi, deteksi anomali, pemfilteran, aggregasi, pembelajaran aturan asosiasi, perangkuman, baik secara deskriptif maupun prediktif di dalam memahami masalah data secara tepat dengan memahami konsep, metode, teknik dan tahapan data mining serta visualisasi data sebagai pengetahuan. (CPL09 (KK.g)) |
|
|
3 |
3 |
3 |
20 |
|
|
|
3 |
3 |
25 |
|
60 |
| Total |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
20 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
25 |
25 |
100 |