Student Information System
RPS: Session, Learning Material, Reference, Assessment/Rubric
Info
Search Subject
Subject Name :
Landscape
Kode Matakuliah
Nama Matakuliah
sks
Creator
Reviewer
Action
Kurikulum Sistem Informasi 2023/2024
ISS6303
Kompetensi Keahlian
3.00
2612 Dr. Ir. Teddy Siswanto, M.Si.
Belum di tentukan
RPS
|
Assessment Map
Matakuliah tidak ditemukan
RPS Detail
Matakuliah
Profile
History
Kode Matakuliah
ISS6303
Nama Matakuliah
Kompetensi Keahlian
sks
3.00
Semester Name
Subject Code
Subject Name
Group Name
Group Code
Portofolio
Review History
RPS Review History
No
Review
Review By
Review Date
Capaian Pembelajaran (CP) terkait
Capaian Pembelajaran (CP)
KETRAMPILAN KHUSUS
1
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))
Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
No
Detail
Course Learning Outcomes
Action
1
Show/Hide
Data dan Collection
Data and Collection
(2,2)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Pengorganisasian Data
Data Organization
(2,2)
5
Mampu memahami, mengidentifikasi dan menerapkan konsep, teknik dan metodologi manajemen proyek sistem informasi. (CPL07 (KK.e))
Able to understand, identify, and apply concepts, techniques, and methodologies of information system project management. (CPL07 (KK.e))
No
Detail
Course Learning Outcomes
Action
1
Show/Hide
Metodologi Manajemen Proyek Sistem Informasi
Information Systems Project Management Methodology
(6,4)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Aplikasi Proyek dengan Python
Project Application by Python
(6,4)
7
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))
Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
No
Detail
Course Learning Outcomes
Action
1
Show/Hide
Data Descriptive, Predictive dan Prescriptive
Descriptive, Predictive dan Prescriptive Data
(4,3)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Analisa Descriptive
Descriptive Analysis
(4,3)
2
Analisa Predictive
Predictive Analysis
(4,3)
3
Analisis Prescriptive
Prescriptive Analysis
(4,3)
RPS per Session
Sesi Ke
KAD
Bahan Kajian
Metoda Pembelajaran
Waktu Belajar (Menit)
Pengalaman Belajar Mahasiswa
Referensi
Kriteria Penilaian (Indikator)
1
Introduction to PCEP™–Certified Entry-Level Python Programmer
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
python institute(2024)
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
CPMK
: Data dan Collection
Data and Collection
KAD
: Pengorganisasian Data
Data Organization
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
quiz selesai dikerjakan
quiz completed
Quiz 4.00 %
2
Format Data dan Luaran
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
CPMK
: Data dan Collection
Data and Collection
KAD
: Pengorganisasian Data
Data Organization
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
quiz selesai dikerjakan
quiz completed
Quiz 4.00 %
3
Nilai Boolean
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
CPMK
: Data dan Collection
Data and Collection
KAD
: Pengorganisasian Data
Data Organization
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
quiz selesai dikerjakan
quiz completed
Quiz 4.00 %
4
Argumen Fungsi
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
CPMK
: Data dan Collection
Data and Collection
KAD
: Pengorganisasian Data
Data Organization
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
quiz selesai dikerjakan
quiz completed
Quiz 4.00 %
5
Set, Tuple dan List
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
CPMK
: Data dan Collection
Data and Collection
KAD
: Pengorganisasian Data
Data Organization
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
quiz selesai dikerjakan
quiz completed
Quiz 4.00 %
6
Pernyataan Kondisional dan Perulangan
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Able to understand, analyze, and evaluate the basic concepts and role of information systems in managing data, including filtering, aggregation, and organization in data analysis and visualization, to provide decision-making recommendations in organizational processes and systems. (CPL01 (KK.a))
CPMK
: Data dan Collection
Data and Collection
KAD
: Pengorganisasian Data
Data Organization
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
quiz selesai dikerjakan
quiz completed
Quiz 4.00 %
7
Pandas
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
CPMK
: Data Descriptive, Predictive dan Prescriptive
Descriptive, Predictive dan Prescriptive Data
KAD
: Analisa Descriptive
Descriptive Analysis
(4,4)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Quiz selesai dikerjakan
Quiz completed
Quiz 4.00 %
8
Numpy dan Matplotlib
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
CPMK
: Data Descriptive, Predictive dan Prescriptive
Descriptive, Predictive dan Prescriptive Data
KAD
: Analisa Descriptive
Descriptive Analysis
(4,4)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Quiz selesai dikerjakan
Quiz completed
Quiz 4.00 %
9
Python algorithms for data structure with Array
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
CPMK
: Data Descriptive, Predictive dan Prescriptive
Descriptive, Predictive dan Prescriptive Data
KAD
: Analisa Predictive
Predictive Analysis
(4,4)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Quiz selesai dikerjakan
Quiz completed
Quiz 4.00 %
10
Python Algorithms: Arithmatics
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
CPMK
: Data Descriptive, Predictive dan Prescriptive
Descriptive, Predictive dan Prescriptive Data
KAD
: Analisa Predictive
Predictive Analysis
(4,4)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Quiz selesai dikerjakan
Quiz completed
Quiz 4.00 %
11
Python Algorithms : N Queens with Array and Arithmatics
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 5.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
CPMK
: Data Descriptive, Predictive dan Prescriptive
Descriptive, Predictive dan Prescriptive Data
KAD
: Analisis Prescriptive
Prescriptive Analysis
(4,4)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Quiz selesai dikerjakan
Quiz completed
Quiz 5.00 %
12
Pathway for Web Development and Machine Learning
Tutorial
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Quiz - 5.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: 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))
Possess the ability to perform classification, clustering, regression, anomaly detection, filtering, aggregation, association rule learning, summarization, both descriptively and predictively, to accurately understand data problems by understanding the concepts, methods, techniques, and stages of data mining and data visualization as knowledge. (CPL09 (KK.g))
CPMK
: Data Descriptive, Predictive dan Prescriptive
Descriptive, Predictive dan Prescriptive Data
KAD
: Analisis Prescriptive
Prescriptive Analysis
(4,4)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Quiz selesai dikerjakan
Quiz completed
Quiz 5.00 %
13
Project
Proyek
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Tugas - 40.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Mampu memahami, mengidentifikasi dan menerapkan konsep, teknik dan metodologi manajemen proyek sistem informasi. (CPL07 (KK.e))
Able to understand, identify, and apply concepts, techniques, and methodologies of information system project management. (CPL07 (KK.e))
CPMK
: Metodologi Manajemen Proyek Sistem Informasi
Information Systems Project Management Methodology
KAD
: Aplikasi Proyek dengan Python
Project Application by Python
(6,6)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Tugas selesai dikerjakan
Task Completed
Tugas 40.00 %
14
Project Presentation
Proyek
170.00
Memanfaatkan berbagai sumber belajar. memberi dan menerima umpan balik melalui diskusi dan tanya jawab
Tugas - 10.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Mampu memahami, mengidentifikasi dan menerapkan konsep, teknik dan metodologi manajemen proyek sistem informasi. (CPL07 (KK.e))
Able to understand, identify, and apply concepts, techniques, and methodologies of information system project management. (CPL07 (KK.e))
CPMK
: Metodologi Manajemen Proyek Sistem Informasi
Information Systems Project Management Methodology
KAD
: Aplikasi Proyek dengan Python
Project Application by Python
(6,6)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Tugas selesai dikerjakan
Task Completed
Tugas 10.00 %
Assessment Component
Assessment Detail
No
Component Name
Weightage
1
Quiz
50
2
Tugas
50
Total
100
Daftar Referensi
1. python institute. PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer certification. . 2024
Notice
: Trying to get property of non-object in
/var/www/html/sis/application/controllers/IndexController.php
on line
978