USAKTI - SIS

Search Subject

Subject Name :

Landscape	Kode Matakuliah	Nama Matakuliah	sks	Creator	Reviewer	Action
Kurikulum Informatika 2023/2024	IUC6201	Computational Thinking	2.00	2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.	2441 Ratna Shofiati, S.Kom., M.Kom.	RPS\| Assessment Map
Kurikulum Sistem Informasi 2023/2024	IUC6201	Computational Thinking	2.00	2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.	2641 Binti Solihah, S.T., M.Kom.	RPS\| Assessment Map
Kurikulum Teknik Industri 2023/2024	IUC6201	Computational Thinking	2.00	2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.	Belum di tentukan	RPS\| Assessment Map

RPS Detail

Matakuliah

Course Profile

History

Kode Matakuliah	IUC6201
Nama Matakuliah	Computational Thinking
sks	2.00

Semester Name	Subject Code	Subject Name	Group Name	Group Code	Portfolio	Evidence
Gasal 2024/2025 (R)	IUC6201	Computational Thinking	FTI03	03	Portofolio	Tidak Diijinkan
Gasal 2024/2025 (R)	IUC6201	Computational Thinking	FTI05	05	Portofolio	Tidak Diijinkan
Gasal 2024/2025 (R)	IUC6201	Computational Thinking	FTI06	06	Portofolio	Tidak Diijinkan
Gasal 2024/2025 (R)	IUC6201	Computational Thinking	FTI07	07	Portofolio	Tidak Diijinkan

Review History

RPS Review History

Capaian Pembelajaran (CP) terkait

Capaian Pembelajaran (CP)

SIKAP

Memiliki Sikap Tri Krama : etika dan moral personal: Takwa, Tekun, Terampil ; etika dan moral komunal: Asah, Asih, Asuh ; dan etika dan moral masyarakat: Satria, Setia, Sportif. (CPL12 (S.a))
Possess the Tri Krama attitude: personal ethics and morals (Takwa, Tekun, Terampil); communal ethics and morals (Asah, Asih, Asuh); and societal ethics and morals (Satria, Setia, Sportif). (CPL12 (S.a))

PENGETAHUAN

Mampu memahami dan menggunakan berbagai metodologi pengembangan sistem beserta alat pemodelan sistem dan menganalisa kebutuhan pengguna dalam membangun sistem informasi untuk mencapai tujuan organisasi. (CPL03 (P.a))
Able to understand and utilize various system development methodologies, modeling tools, and analyze user requirements to build information systems that align with organizational goals. (CPL03 (P.a))

Detail

Course Learning Outcomes

Action

Show/Hide

Mahasiswa memahami konsep dasar Computational Thinking dan mampu mengembangkan sikap berpikir terbuka untuk menerapkan berbagai teknik pemecahan masalah dalam bidang ilmu masing-masing.
Students acquire computational thinking skills and can develop a versatile problem-solving mindset for their field of study. (2,4)

Show/Hide

Mahasiswa terampil memahami algoritma, serta representasi data.
Student understand algorithm and data representation. (3,2)

Show/Hide

Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah.
Students understand components in solving problem, including abstraction, pattern recognition, algorithmic thinking, and problem decomposition. (2,2)

Show/Hide

Mahasiswa mampu menerapkan analisis data sederhana.
Students able to apply simple data analysis. (2,2)

RPS per Session

Sesi Ke

KAD

Bahan Kajian

Metoda Pembelajaran

Waktu Belajar (Menit)

Pengalaman Belajar Mahasiswa

Referensi

Kriteria Penilaian (Indikator)

Pengenalan Computational Thinking

100.00

Diskusi dan Tanya jawab

Tugas Individu - 3.00 %
Ujian Tengah Semester - 3.00 %

CAPAIAN PEMBELAJARAN: Memiliki Sikap Tri Krama : etika dan moral personal: Takwa, Tekun, Terampil ; etika dan moral komunal: Asah, Asih, Asuh ; dan etika dan moral masyarakat: Satria, Setia, Sportif. (CPL12 (S.a))
Possess the Tri Krama attitude: personal ethics and morals (Takwa, Tekun, Terampil); communal ethics and morals (Asah, Asih, Asuh); and societal ethics and morals (Satria, Setia, Sportif). (CPL12 (S.a))

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa mampu menyelesaikan tugas mandiri secara mandiri, tepat waktu, dan jujur, serta menunjukkan sikap sportif dan tekun dalam menerima hasil penilaian.
Students demonstrate the ability to work independently, completing assignments on time and with academic integrity. They exhibit a growth mindset by accepting feedback constructively and persevering in their studies.

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Tengah Semester 1.00 %

CAPAIAN PEMBELAJARAN: Mampu memahami dan menggunakan berbagai metodologi pengembangan sistem beserta alat pemodelan sistem dan menganalisa kebutuhan pengguna dalam membangun sistem informasi untuk mencapai tujuan organisasi. (CPL03 (P.a))
Able to understand and utilize various system development methodologies, modeling tools, and analyze user requirements to build information systems that align with organizational goals. (CPL03 (P.a))

CPMK: Mahasiswa memahami konsep dasar Computational Thinking dan mampu mengembangkan sikap berpikir terbuka untuk menerapkan berbagai teknik pemecahan masalah dalam bidang ilmu masing-masing.
Students acquire computational thinking skills and can develop a versatile problem-solving mindset for their field of study.

KAD: Mahasiswa menerapkan teknik pemecahan masalah Berpikir Komputasional terhadap masalah-masalah dunia nyata yang relevan dengan bidang ilmu masing-masing.
Students apply computational thinking skill to real problems from their respective domains. (2,2)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa dapat menganalisis suatu masalah dengan menggunakan prinsip-prinsip Computational Thinking dan menyajikan solusi yang logis serta terstruktur.
Students can articulate a clear and concise solution to a problem by applying computational thinking principles, supporting their reasoning with logical arguments.

Tugas Individu 2.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

Komponen-komponen Computational Thinking.

100.00

Diskusi dan Tanya jawab

Tugas Individu - 3.00 %
Ujian Tengah Semester - 3.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Tengah Semester 1.00 %

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 2.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

Algorithmic thinking: Pseudocode dan Flowchart

100.00

Diskusi dan Studi kasus

Tugas Individu - 3.00 %
Ujian Tengah Semester - 3.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Tengah Semester 1.00 %

KAD: Mahasiswa mampu merancang algoritma sederhana menggunakan flowchart dan pseudocode.
Students are able to design simple algorithms using flowchart and pseudocode. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa dapat secara kreatif merancang dan mengimplementasikan algoritma sederhana menggunakan flowchart dan pseudocode untuk menyelesaikan berbagai jenis masalah.
Students can creatively design and implement simple algorithms using flowcharts and pseudocode to solve a variety of problems.

Tugas Individu 2.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

Abstraksi dan Representasi Data

100.00

Diskusi dan Studi kasus

Tugas Individu - 3.00 %
Ujian Tengah Semester - 4.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Tengah Semester 1.00 %

CPMK: Mahasiswa terampil memahami algoritma, serta representasi data.
Student understand algorithm and data representation.

KAD: Mahasiswa mampu melakukan inferensi logika, mengenali pola dalam data, dan membuat keputusan berdasarkan analisis data.
Students are able to make logical inference, recognizing patterns in data, and make decisions based on simple data analysis. (2,2)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa mampu merancang algoritma yang tepat untuk menyelesaikan masalah menggunakan flowchart dan pseudocode.
Mahasiswa mampu merancang algoritma yang tepat untuk menyelesaikan masalah menggunakan flowchart dan pseudocode.

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Tengah Semester 1.00 %

KAD: Mahasiswa mampu memilih representasi data yang tepat untuk berbagai jenis masalah.
Students are able to choose a right data representation for a variety of problems. (2,2)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa dapat memilih representasi data yang tepat untuk menyelesaikan masalah.
Students can choose the right data representation to solve various types of problems.

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

Algoritma Pencarian dan Pengurutan

100.00

Diskusi dan Studi kasus

Tugas Individu - 3.00 %
Ujian Tengah Semester - 4.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

CPMK: Mahasiswa terampil memahami algoritma, serta representasi data.
Student understand algorithm and data representation.

KAD: Mahasiswa mampu menerapkan beberapa algoritma sederhana untuk menyelesaikan masalah komputasional.
Students are able to apply foundational for a simple range of computational problems. (2,2)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa dapat menganalisis suatu masalah komputasional dan memilih serta meneraptkan algoritma yang tepat untuk mendapatkan solusi.
Students can analyze a computational problem and select then apply appropriate algorithms to get a solution.

Tugas Individu 2.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

Algoritma Penyandian

100.00

Diskusi dan Hands-on

Tugas Individu - 3.00 %
Ujian Tengah Semester - 4.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

CPMK: Mahasiswa terampil memahami algoritma, serta representasi data.
Student understand algorithm and data representation.

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 2.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

Inferensi Logika dan Pattern Recognition

100.00

Diskusi dan Hands-on

Tugas Individu - 4.00 %
Ujian Tengah Semester - 4.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 2.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

CPMK: Mahasiswa terampil memahami algoritma, serta representasi data.
Student understand algorithm and data representation.

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 2.00 %
Ujian Tengah Semester 2.00 %

Knapsack Problem

100.00

Diskusi dan Hands-on

Tugas Individu - 4.00 %
Ujian Akhir Semester - 3.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Akhir Semester 1.00 %

CPMK: Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah.
Students understand components in solving problem, including abstraction, pattern recognition, algorithmic thinking, and problem decomposition.

KAD: Mahasiswa mampu menyelesaikan beberapa masalah optimasi menggunakan algoritma yang tepat.
Students are able to solve several optimization problems using the right algorithms. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa dapat menganalisis masalah optimasi, memilih algoritma yang sesuai, dan mengevaluasi solusi yang diperoleh.
Students can analyze optimization problems, select appropriate algorithms, and evaluate the obtained solutions.

Tugas Individu 3.00 %
Ujian Akhir Semester 2.00 %

Shortest Path Problem

100.00

Diskusi dan Hands-on

Tugas Individu - 4.00 %
Ujian Akhir Semester - 3.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Akhir Semester 1.00 %

KAD: Mahasiswa mampu menyelesaikan beberapa masalah optimasi menggunakan algoritma yang tepat.
Students are able to solve several optimization problems using the right algorithms. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 3.00 %
Ujian Akhir Semester 2.00 %

Activity Selection Problem.

100.00

Diskusi dan Studi kasus

Tugas Individu - 4.00 %
Ujian Akhir Semester - 3.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Akhir Semester 1.00 %

KAD: Mahasiswa mampu menyelesaikan beberapa masalah optimasi menggunakan algoritma yang tepat.
Students are able to solve several optimization problems using the right algorithms. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 3.00 %
Ujian Akhir Semester 2.00 %

Penjadwalan Bebas Konflik / Pewarnaan Graf

100.00

Diskusi dan Studi kasus

Tugas Individu - 4.00 %
Ujian Akhir Semester - 4.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Akhir Semester 1.00 %

KAD: Mahasiswa mampu menyelesaikan beberapa masalah optimasi menggunakan algoritma yang tepat.
Students are able to solve several optimization problems using the right algorithms. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 3.00 %
Ujian Akhir Semester 3.00 %

Finite State Machine

100.00

Diskusi dan Studi kasus

Tugas Individu - 4.00 %
Ujian Akhir Semester - 4.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Akhir Semester 1.00 %

KAD: Mampu memodelkan masalah menggunakan konsep Finite State Machine dan menganalisis perilaku sistem yang kompleks.
- (2,2)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa mampu menerapkan konsep FSM untuk menganalisis dan memprediksi perilaku sistem yang kompleks berdasarkan model yang dibuat.
Students can apply FSM concepts to analyze and predict the behavior of complex systems based on created models.

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Akhir Semester 1.00 %

KAD: Mahasiswa mampu menyelesaikan beberapa masalah optimasi menggunakan algoritma yang tepat.
Students are able to solve several optimization problems using the right algorithms. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 2.00 %
Ujian Akhir Semester 2.00 %

Kompresi Data dan Huffman Encoding

100.00

Diskusi dan Studi kasus

Tugas Individu - 4.00 %
Ujian Akhir Semester - 4.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Akhir Semester 1.00 %

KAD: Mampu menerapkan teknik kompresi data seperti Huffman Encoding untuk mengurangi ukuran data.
- (2,2)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa mampu mengevaluasi tingkat kompresi yang dicapai dengan menggunakan teknik Huffman Encoding.
Students can evaluate the compression ratio achieved using Huffman Encoding.

Tugas Individu 3.00 %
Ujian Akhir Semester 3.00 %

Regresi Linier Sederhana

100.00

Diskusi dan Studi kasus

Tugas Individu - 4.00 %
Ujian Akhir Semester - 4.00 %

CPMK: Mahasiswa menunjukkan sikap tekun dan sportif.
Students show the perserverance and sportivity attitude.

KAD: Mahasiswa mengerjakan tugas dengan baik.
Students work on assignments honestly. (3,3)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Akhir Semester 1.00 %

CPMK: Mahasiswa mampu menerapkan analisis data sederhana.
Students able to apply simple data analysis.

KAD: Mampu bekerja secara mandiri atau berkelompok untuk menyelesaikan masalah komputasional yang kompleks.
- (2,2)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa dapat bekerja secara mandiri atau berkelompok untuk merumuskan dan menyelesaikan masalah komputasional yang kompleks dengan efektif.
Students can work independently or collaboratively to formulate and solve complex computational problems effectively.

Tugas Individu 1.00 %
Ujian Akhir Semester 1.00 %

KAD: Mahasiswa mampu melakukan analisis data sederhana menggunakan regresi linier.
Students are able to do simple data analysis using linear regression. (2,2)

Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)

PI Description

PI Assessment Methods

Mahasiswa mampu menginterpretasi hasil analisis regresi linier untuk menarik kesimpulan yang relevan.
Students can interpret the results of linear regression analysis to draw relevant conclusions.

Tugas Individu 2.00 %
Ujian Akhir Semester 2.00 %

Assessment Component

Assessment Detail

No	Component Name	Weightage
1	Tugas Individu	50
2	Ujian Akhir Semester	25
3	Ujian Tengah Semester	25
Total		100

Daftar Referensi

Notice: Undefined offset: 1 in /var/www/html/sis/application/controllers/IndexController.php on line 1061

Notice: Undefined offset: 1 in /var/www/html/sis/application/controllers/IndexController.php on line 1063

Notice: Undefined offset: 1 in /var/www/html/sis/application/controllers/IndexController.php on line 1061

Notice: Undefined offset: 1 in /var/www/html/sis/application/controllers/IndexController.php on line 1063

RPS: Session, Learning Material, Reference, Assessment/Rubric

Assessment Component