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
IKL6309
Algoritma dan Pemrograman
3.00
2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.
2553 Syandra Sari, S.Kom., M.Kom.
RPS
|
Assessment Map
Kurikulum Sistem Informasi 2023/2024
IKL6207
Struktur Data dan Algoritma
2.00
2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.
2553 Syandra Sari, S.Kom., M.Kom.
RPS
|
Assessment Map
Kurikulum S1 TP 2023
MPU6112
Praktikum Algoritma dan Pemrograman
1.00
3611 Sigit Rahmawan, S.T., M.T.
Belum di tentukan
RPS
|
Assessment Map
Kurikulum Informatika 2023/2024
IKL6309
Algoritma dan Pemrograman
3.00
2963 dr. Abdul Rohman, Sp.P
2641 Binti Solihah, S.T., M.Kom.
RPS
|
Assessment Map
Kurikulum Teknik Informatika 2019/2020
IKL201
Algoritma dan Pemrograman
2.00
2641 Binti Solihah, S.T., M.Kom.
Belum di tentukan
RPS
|
Assessment Map
Kurikulum Teknik Informatika 2019/2020
IKL441
Struktur Data dan Algoritma
4.00
2641 Binti Solihah, S.T., M.Kom.
Belum di tentukan
RPS
|
Assessment Map
Kurikulum Informatika 2023/2024
IKL6441
Struktur Data dan Algoritma
4.00
2435 Abdul Rochman, M.Kom.
2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.
RPS
|
Assessment Map
RPS Detail
Matakuliah
Course Profile
History
Kode Matakuliah
IKL441
Nama Matakuliah
Struktur Data dan Algoritma
sks
4.00
Semester Name
Subject Code
Subject Name
Group Name
Group Code
Portfolio
Evidence
Review History
RPS Review History
No
Review
Review By
Review Date
Capaian Pembelajaran (CP) terkait
Capaian Pembelajaran (CP)
SIKAP
3
Dapat menunjukkan etika dan moral masyarakat: Satria, Setia, Sportif. (S.c)
Ability to show the ethics and morals of society: Satria, Setia dan Sportif (S.c)
No
Detail
Course Learning Outcomes
Action
1
Show/Hide
Mahasiswa menunjukkan sikap etia dan sportif
Students show ethical and sportsmanlike attitudes
(3,4)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Mahasiswa menunjukkan sikap etia dan sportif
Students show ethical and sportsmanlike attitudes
(3,4)
PENGETAHUAN
1
Pemahaman intelektual dan kemampuan untuk menerapkan matematika dan teori informatika (P.a)
Intellectual understanding and ability to apply mathematics and informatics theory (P.a)
No
Detail
Course Learning Outcomes
Action
1
Show/Hide
Mahasiwa mampu menjelaskan kompeksitas waktu dan ruang dari suatu algoritma
Students are able to explain the time and space complexity of an algorithm
(2,2)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Mahasiswa mampu menjelaskan notasi kompleksitas Big-O
Students are able to explain Big-O complexity notation
(2,2)
2
Show/Hide
Mahasiwa mampu menjelaskan struktur data linear
Students are able to explain and linear data structures
(2,2)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Mahasiswa mampu menjelaskan representasi struktur array dan link dalam memori
Students are able to explain the structural representation of arrays and links in memory
(2,2)
3
Show/Hide
Mahasiwa mampu menjelaskan struktur data pohon
Students are able to explain tree data structures
(2,2)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Mahasiswa mampu menjelaskan struktur data binary search tree
Students are able to apply the binary search tree data structure
(2,2)
KETRAMPILAN UMUM
1
Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
No
Detail
Course Learning Outcomes
Action
1
Show/Hide
Mahasiswa mampu menerapkan Struktur data linier
Students are able to apply linear data structures
(3,3)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Mahasiswa mampu menerapkan struktur data Stack dalam bahasa python
Students are able to apply the Stack data structure in Python
(3,3)
2
Mahasiswa mampu menerapkan struktur data Queue dalam bahasa python
Students are able to apply the Queue data structure in Python
(3,3)
3
Mahasiswa mampu menerapkan struktur data DeQueue dalam bahasa python
Students are able to apply the DeQueue data structure in Python
(3,3)
4
Mahasiswa mampu menerapkan struktur linked list dalam bahasa python
Students are able to apply the linked list structure in Python
(3,3)
5
Mahasiswa mampu menerapkan struktur data hashing dalam bahasa python
Students are able to apply hashing data structures in the Python language
(3,3)
2
Show/Hide
Mahasiwa mampu menerapkan struktur data pohon
Students are able to apply tree data structures
(3,3)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Mahasiswa mampu menerapkan struktur data pohon dengan tinggi seimbang-AVL
Students are able to apply a height-balanced tree data structure-AVL
(3,3)
2
Mahasiswa mampu menerapkan struktur data binary tree
Students are able to apply the binary tree data structure
(3,3)
3
Show/Hide
Mahasiwa mampu menerapkan algoritma sorting tercepat
Students are able to apply the fastest sorting algorithm
(3,3)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Mahasiswa mampu menerapkan algoritme sorting Mergesort dan Quicksort
Students are able to apply the Mergesort and Quicksort sorting algorithms
(3,3)
KETRAMPILAN KHUSUS
1
Mampu mengimplementasikan dan mengintegrasikan komponen-komponen komputasi pada bidang data science (KK.a)
Able to implement and integrate computational components in the field of data science (KK.a)
No
Detail
Course Learning Outcomes
Action
1
Show/Hide
Mahasiwa mampu menerapkan struktur data graph
Students are able to apply graph data structures
(3,3)
No
Session Learning Outcomes - Description (Cognitive Level,Knowledge Level)
Action
1
Mahasiswa mampu menerapkan struktur data graph dalam representasi adjecency matriks dan list
Students are able to apply graph data structures in adjacency matrix and list representations
(3,3)
2
Mahasiswa mampu menerapkan penelusuran DFS dan BFS pada sebuah graph
Students are able to apply DFS and BFS traversal to a graph
(3,3)
RPS per Session
Sesi Ke
KAD
Bahan Kajian
Metoda Pembelajaran
Waktu Belajar (Menit)
Pengalaman Belajar Mahasiswa
Referensi
Kriteria Penilaian (Indikator)
1
Overview Sruktur Data, Tipe Data Abstrak Pengenalan Analisis kinerja Algoritma
Tutorial
Diskusi
200.00
Memahami konsep struktur data, tipe data abstrak, dan analiss kinerja algoritma
Ujian Tengah Semester - 2.50 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Pemahaman intelektual dan kemampuan untuk menerapkan matematika dan teori informatika (P.a)
Intellectual understanding and ability to apply mathematics and informatics theory (P.a)
CPMK
: Mahasiwa mampu menjelaskan kompeksitas waktu dan ruang dari suatu algoritma
Students are able to explain the time and space complexity of an algorithm
KAD
: Mahasiswa mampu menjelaskan notasi kompleksitas Big-O
Students are able to explain Big-O complexity notation
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Notasi kompleksitas Big-O dapat dijelaskan dengan tepat
The Big-O complexity notation can be explained precisely
Ujian Tengah Semester 2.50 %
2
Pengenalan Analisis kinerja Algoritma - Menghitung running time - Notasi Big-O
Tutorial
Diskusi
200.00
Menghitung running time dan kompleksitas sebuah algortima
Ujian Tengah Semester - 2.50 %
Tugas - 5.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Pemahaman intelektual dan kemampuan untuk menerapkan matematika dan teori informatika (P.a)
Intellectual understanding and ability to apply mathematics and informatics theory (P.a)
CPMK
: Mahasiwa mampu menjelaskan kompeksitas waktu dan ruang dari suatu algoritma
Students are able to explain the time and space complexity of an algorithm
KAD
: Mahasiswa mampu menjelaskan notasi kompleksitas Big-O
Students are able to explain Big-O complexity notation
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Notasi kompleksitas Big-O dapat dijelaskan dengan tepat
The Big-O complexity notation can be explained precisely
Ujian Tengah Semester 2.50 %
Tugas 5.00 %
3
Struktur Array: - Referential Array - Compact Array Struktur Linked
Tutorial
Diskusi
200.00
Memahami representasi struktur array dan linked di memory
Ujian Tengah Semester - 5.00 %
Tugas - 5.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Pemahaman intelektual dan kemampuan untuk menerapkan matematika dan teori informatika (P.a)
Intellectual understanding and ability to apply mathematics and informatics theory (P.a)
CPMK
: Mahasiwa mampu menjelaskan struktur data linear
Students are able to explain and linear data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menjelaskan representasi struktur array dan link dalam memori
Students are able to explain the structural representation of arrays and links in memory
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Representasi struktur array dan link dalam memori dapat dijelaskan dengan tepat
The representation of array structures and links in memory can be described precisely
Ujian Tengah Semester 5.00 %
Tugas 5.00 %
4
Tipe Data Abstrak STACK
Tutorial
Diskusi
200.00
Menerapkan tipe data abstrak stack
Ujian Tengah Semester - 5.00 %
Tugas - 5.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
CPMK
: Mahasiswa mampu menerapkan Struktur data linier
Students are able to apply linear data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data hashing dalam bahasa python
Students are able to apply hashing data structures in the Python language
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data Stack dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Stack data structure can be implemented precisely in the python language
Ujian Tengah Semester 5.00 %
Tugas 5.00 %
5.00(Pass)
Struktur data Dequeue dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Dequeue data structure can be implemented precisely in the python language
5
Tipe Data Abstrak QUEUE
Tutorial
Diskusi
200.00
Menerapkan tipe data abstrak QUEUE
Ujian Tengah Semester - 5.00 %
Tugas - 5.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
CPMK
: Mahasiswa mampu menerapkan Struktur data linier
Students are able to apply linear data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data hashing dalam bahasa python
Students are able to apply hashing data structures in the Python language
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data Stack dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Stack data structure can be implemented precisely in the python language
Ujian Tengah Semester 5.00 %
Tugas 5.00 %
5.00(Pass)
Struktur data Dequeue dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Dequeue data structure can be implemented precisely in the python language
6
Menerapkan tipe data abstrak QUEUE
Tutorial
Diskusi
200.00
Menerapkan Tipe Data Abstrak Dequeue
Ujian Tengah Semester - 5.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
CPMK
: Mahasiswa mampu menerapkan Struktur data linier
Students are able to apply linear data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data DeQueue dalam bahasa python
Students are able to apply the DeQueue data structure in Python
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data Dequeue dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Dequeue data structure can be implemented precisely in the python language
Ujian Tengah Semester 5.00 %
7
Review dan pembahasan soal
200.00
Evaluasi diri
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Pemahaman intelektual dan kemampuan untuk menerapkan matematika dan teori informatika (P.a)
Intellectual understanding and ability to apply mathematics and informatics theory (P.a)
CPMK
: Mahasiwa mampu menjelaskan kompeksitas waktu dan ruang dari suatu algoritma
Students are able to explain the time and space complexity of an algorithm
KAD
: Mahasiswa mampu menjelaskan notasi kompleksitas Big-O
Students are able to explain Big-O complexity notation
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Notasi kompleksitas Big-O dapat dijelaskan dengan tepat
The Big-O complexity notation can be explained precisely
Notice
: Undefined index: ASSESSMENT in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
Warning
: Invalid argument supplied for foreach() in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
CPMK
: Mahasiwa mampu menjelaskan struktur data linear
Students are able to explain and linear data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menjelaskan representasi struktur array dan link dalam memori
Students are able to explain the structural representation of arrays and links in memory
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Representasi struktur array dan link dalam memori dapat dijelaskan dengan tepat
The representation of array structures and links in memory can be described precisely
Notice
: Undefined index: ASSESSMENT in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
Warning
: Invalid argument supplied for foreach() in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
CPMK
: Mahasiswa mampu menerapkan Struktur data linier
Students are able to apply linear data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur linked list dalam bahasa python
Students are able to apply the linked list structure in Python
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur linked list dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The linked list structure can be implemented correctly in the Python language
Notice
: Undefined index: ASSESSMENT in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
Warning
: Invalid argument supplied for foreach() in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data DeQueue dalam bahasa python
Students are able to apply the DeQueue data structure in Python
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data Dequeue dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Dequeue data structure can be implemented precisely in the python language
Notice
: Undefined index: ASSESSMENT in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
Warning
: Invalid argument supplied for foreach() in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data Queue dalam bahasa python
Students are able to apply the Queue data structure in Python
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data Dequeue dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Dequeue data structure can be implemented precisely in the python language
Notice
: Undefined index: ASSESSMENT in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
Warning
: Invalid argument supplied for foreach() in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data Stack dalam bahasa python
Students are able to apply the Stack data structure in Python
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Representasi struktur array dan link dalam memori dapat dijelaskan dengan tepat
The representation of array structures and links in memory can be described precisely
Notice
: Undefined index: ASSESSMENT in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
Warning
: Invalid argument supplied for foreach() in
/var/www/html/sis/application/views/scripts/index/rps-view.phtml
on line
734
8
Struktur Linked List: - Single Linked List - Double Linked List - Circular Linked List
Tutorial
Diskusi
200.00
Menerapkan struktur linked list
Ujian Akhir Semester - 2.50 %
Tugas - 5.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
CPMK
: Mahasiswa mampu menerapkan Struktur data linier
Students are able to apply linear data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur linked list dalam bahasa python
Students are able to apply the linked list structure in Python
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur linked list dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The linked list structure can be implemented correctly in the Python language
Ujian Akhir Semester 2.50 %
Tugas 5.00 %
9
Struktur Binary Tree: - Terminologi pada tree - Representasi NodeTree - Traversal pada tree - Ekspresi aritmetik (infix, prefix dan postfix)
Tutorial
Diskusi
200.00
Menerapkan Struktur Binary Tree
Ujian Akhir Semester - 2.50 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
CPMK
: Mahasiwa mampu menerapkan struktur data pohon
Students are able to apply tree data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data binary tree
Students are able to apply the binary tree data structure
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data binary tree dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The binary tree data structure can be implemented correctly in the Python language
Ujian Akhir Semester 2.50 %
10
Struktur Binary Search Tree - Operasi Insert - Operasi Delete
Tutorial
Diskusi
200.00
Menerapkan Struktur Binary Search Tree
Tugas - 5.00 %
Ujian Akhir Semester - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Pemahaman intelektual dan kemampuan untuk menerapkan matematika dan teori informatika (P.a)
Intellectual understanding and ability to apply mathematics and informatics theory (P.a)
CPMK
: Mahasiwa mampu menjelaskan struktur data pohon
Students are able to explain tree data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menjelaskan struktur data binary search tree
Students are able to apply the binary search tree data structure
(2,2)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data binary search tree dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The binary search tree data structure can be implemented correctly in the Python language
Tugas 5.00 %
Ujian Akhir Semester 4.00 %
11
AVL Tree
Tutorial
Diskusi
200.00
Mensimulasikan proses rotasi pada AVL Tree
Tugas - 5.00 %
Ujian Akhir Semester - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
CPMK
: Mahasiwa mampu menerapkan struktur data pohon
Students are able to apply tree data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data pohon dengan tinggi seimbang-AVL
Students are able to apply a height-balanced tree data structure-AVL
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data pohon dengan tinggi seimbang-AVL dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The AVL-balanced height tree data structure can be implemented precisely in the python language
Tugas 5.00 %
Ujian Akhir Semester 4.00 %
12
Hashing
Tutorial
Diskusi
200.00
Menerapkan Hashing
Tugas - 5.00 %
Ujian Akhir Semester - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
CPMK
: Mahasiswa mampu menerapkan Struktur data linier
Students are able to apply linear data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data hashing dalam bahasa python
Students are able to apply hashing data structures in the Python language
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data Stack dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Stack data structure can be implemented precisely in the python language
Tugas 5.00 %
Ujian Akhir Semester 4.00 %
5.00(Pass)
Struktur data Dequeue dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Dequeue data structure can be implemented precisely in the python language
13
Graph
Tutorial
Diskusi
200.00
Menerapkan Graph
Tugas - 5.00 %
Ujian Akhir Semester - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Mampu mengimplementasikan dan mengintegrasikan komponen-komponen komputasi pada bidang data science (KK.a)
Able to implement and integrate computational components in the field of data science (KK.a)
CPMK
: Mahasiwa mampu menerapkan struktur data graph
Students are able to apply graph data structures
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan penelusuran DFS dan BFS pada sebuah graph
Students are able to apply DFS and BFS traversal to a graph
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Penelusuran DFS dan BFS dapat diterapkan dengan tepat pada sebuah graph
DFS and BFS traversal can be applied precisely to a graph
Tugas 2.50 %
Ujian Akhir Semester 2.00 %
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan struktur data graph dalam representasi adjecency matriks dan list
Students are able to apply graph data structures in adjacency matrix and list representations
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Struktur data graph dapat diterapkan dengan tepat kedalam representasi adjacency matriks dan list
The graph data structure can be applied appropriately to adjacency matrix and list representations
Tugas 2.50 %
Ujian Akhir Semester 2.00 %
14
Sorting
Tutorial
Diskusi
200.00
Menerapkan algoritma Mergesort dan Quicksort
Tugas - 5.00 %
Ujian Akhir Semester - 4.00 %
CAPAIAN PEMBELAJARAN
: Kemampuan menganalisis persoalan komputasi yang kompleks serta menerapkan prinsip-prinsip computing dan disiplin ilmu relevan lainnya untuk mengidentifikasi solusi, dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin (KU.a)
Ability to analyze complex computational problems and apply the principles of computing and other relevant disciplines to identify solutions, taking into account the insights of the development of transdisciplinary science (KU.a)
CPMK
: Mahasiwa mampu menerapkan algoritma sorting tercepat
Students are able to apply the fastest sorting algorithm
KAD
: Mahasiswa mampu menerapkan algoritme sorting Mergesort dan Quicksort
Students are able to apply the Mergesort and Quicksort sorting algorithms
(3,3)
Daftar Kriteria Penilaian (Indikator)
PI Description
PI Assessment Methods
Algoritma sorting Mergesort dan Quicksort dapat diterapkan dengan tepat dalam bahasa python
The Mergesort and Quicksort sorting algorithms can be implemented precisely in the python language
Tugas 5.00 %
Ujian Akhir Semester 4.00 %
Assessment Component
Assessment Detail
No
Component Name
Weightage
1
Tugas
50
2
Ujian Akhir Semester
25
3
Ujian Tengah Semester
25
Total
100
Daftar Referensi