RPS: Session, Learning Material, Reference, Assessment/Rubric Info Search Subject Subject Name : 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. 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

Copyright©Universitas Trisakti