| Jenis |
No |
Expectted Leaning Outcomes |
Course Learning Outcomes |
Session Learning Outcomes |
Kriteria Penilaian (Indikator) |
| Praktikum |
Praktikum |
Tugas |
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 |
Membuat rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi berdasarkan analitik lanjut / big data |
KAD 14 Mempresentasikan aplikasi analitik data lanjut yang berisi rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi |
|
|
16.25 |
|
|
|
Mampu merancang dan menggunakan database, serta mengolah dan menganalisa data dengan alat dan teknik pengolahan data. (CPL02 (KK.b))
| 2 |
Membuat aplikasi analitik data menggunakan python |
KAD 1 Memahami konsep analitik big data dan contoh penerapan pada berbagai bidang |
|
|
|
|
7.5 |
|
|
|
KAD 2 Menerapkan data wrangling lanjut |
3.75 |
|
|
|
|
|
|
|
KAD 3 Melakukan analisis multivariat dengan target numerik : regresi berganda |
3.75 |
|
|
|
7.5 |
|
|
|
KAD 4 Melakukan analisis multivariat dengan target kategorik : regresi logistik |
3.75 |
|
|
|
|
|
|
|
KAD 5 Melakukan analisis data spasial |
3.75 |
|
|
|
|
|
|
|
KAD 6 Membuat visualisasi data menggunakan python |
|
|
|
|
5 |
|
|
|
KAD 7 Membuat aplikasi analitik data berbasis python |
|
|
|
|
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 |
Melakukan analisis regresi, klasifikasi serta visualisasi data dari data numerik/teks dan big data |
KAD 8 Menerapkan dasar-dasar komputasi cluster menggunakan a
lingkungan kluster virtual melalui VirtualBox dan Vagrant : single virtual machine |
3.75 |
|
|
5 |
|
|
|
|
KAD 9 Menerapkan dasar-dasar komputasi cluster menggunakan a lingkungan kluster virtual melalui VirtualBox dan Vagrant : multiple virtual machine |
3.75 |
|
|
|
|
|
|
|
KAD 10 Melakukan analitik dan visualisasi big data menggunakan pyspark |
3.75 |
|
|
5 |
|
|
|
|
KAD 11 Melakukan analitik big data menggunakan pyspark dengan machine learning library |
|
|
|
|
|
|
|
|
KAD 12 Melakukan analitik teks, prapemrosesan data teks, word embedding dan vektorisasi teks |
3.75 |
3.75 |
|
10 |
|
|
|
|
KAD 13 Membuat analisis sentimen dan pemodelan topik |
|
|
|
5 |
|
| Jenis |
Elo |
Kriteria Penilaian (Indikator) |
Total |
| Praktikum |
Praktikum |
Tugas |
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)) |
|
|
16.25 |
|
|
16.25 |
|
Mampu merancang dan menggunakan database, serta mengolah dan menganalisa data dengan alat dan teknik pengolahan data. (CPL02 (KK.b)) |
15 |
|
|
|
25 |
40 |
|
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)) |
15 |
3.75 |
|
25 |
|
43.75 |
| Total |
30 |
3.75 |
16.25 |
25 |
25 |
100 |