Document

PORTOFOLIO MATA KULIAH

Nama Mata Kuliah	:	Computational Thinking
Kode Mata Kuliah	:	IUC6201
Tim Dosen	:	2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.
Kelas	:	01
Dosen	:	2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.
Semester	:	Gasal 2024/2025 (R)
Tahun Akademik	:	2024/2025
Jumlah Mahasiswa	:	36 mahasiswa

Program Studi INFORMATIKA

Fakultas TEKNOLOGI INDUSTRI

Universitas Trisakti

Aug 2025

PORTOFOLIO MATA KULIAH

NAMA MATA KULIAH	: Computational Thinking
KODE MATA KULIAH	: IUC6201
KELAS	: FTI01
SEMESTER	: Gasal 2024/2025 (R)
DOSEN PENGAMPU	: 2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.
NAMA DOSEN/TIM DOSEN	: 2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.
NAMA KOORDINATOR MATA KULIAH	: 2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.

1. HALAMAN PENGESAHAN PORTOFOLIO

	PORTOFOLIO MATA KULIAH COMPUTATIONAL THINKING Tahun Akademik: Gasal 2024/2025 (R) Program Studi INFORMATIKA Fakultas TEKNOLOGI INDUSTRI
Kode: IUC6201	Bobot (sks): 2.00 sks	Rumpun MK:	Semester: GASAL
Penanggungjawab	Nama	Tanda Tangan	Tanggal
Koordinator MK			2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.
Koordinator Bidang Keahlian/Ilmu
Ketua Program Studi			2641 Binti Solihah, S.T., M.Kom.

DAFTAR ISI

HALAMAN PENGESAHAN PORTOFOLIO .................................................................................
CAPAIAN PEMBELAJARAN PROGRAM STUDI .......................................................................
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) .......................................................................
- 3.1. Muatan RPS ......................................................................................................................
- 3.1. Sosialisasi RPS .................................................................................................................
RENCANA PENILAIAN & RUBRIK .............................................................................................
- 4.1. Rencana Penilaian CPMK ................................................................................................
- 4.2. Rubrik Penilaian (UTS, UAS, Praktikum, Tugas) ...........................................................
EVALUASI DAN ANALISIS HASIL PROSES PEMBELAJARAN .............................................
- 5.1. Nilai Akhir Mata Kuliah dan Distribusinya .....................................................................
- 5.2. Analisis Distribusi Nilai per CPMK .................................................................................
- 5.3. Analisis Distribusi Nilai Per Teknik Penilaian (UTS, UAS, Tugas, Quiz, Laporan Praktikum, dsb).........................................................................................................................
- 5.4. Analisis Distribusi Nilai per Mahasiswa ..........................................................................
REKOMENDASI TINDAK LANJUT ..............................................................................................
LAMPIRAN: ......................................................................................................................................

2. CAPAIAN PEMBELAJARAN PROGRAM STUDI

Tabel 1. Capaian Pembelajaran Lulusan (CPL) Program Studi

KODE	DESKRIPSI CPL
S.1	Mahasiswa mampu menunjukkan sikap Tri Krama Universitas Trisakti: Takwa Tekun Terampil, Asah Asih Asuh, Satria, Setia Sportif dan berjiwa wirausaha (S.a)
S.2	Berkontribusi dalam peningkatan mutu kehidupan bermasyarakat, berbangsa, dan bernegara berdasarkan Pancasila (S.b)
P.1	Mahasiswa mampu menjelaskan cara kerja sistem komputer dan menerapkan/menggunakan berbagai algoritma/metode untuk memecahkan masalah pada suatu industri. (P.a)
P.2	Mahasiswa mampu menjelaskan konsep teoritis bidang pengetahuan Ilmu Komputer/Informatika dalam mendesain dan mensimulasikan aplikasi teknologi multi-platform yang relevan dengan kebutuhan industri dan masyarakat. (P.b)
KU.1	Mahasiswa mampu menganalisis persoalan komputasi kompleks untuk mengidentifikasi solusi pengelolaan proyek teknologi bidang informatika/ilmu komputer dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin. (KU.a)
KU.2	Mahasiswa mampu berpikir logis, kritis serta sistematis dalam memanfaatkan ilmu pengetahuan informatika/ ilmu komputer untuk menyelesaikan masalah nyata. (KU.b)
KU.3	Mahasiswa mampu belajar mandiri sepanjang hayat, kreatif inovatif, berkomunikasi, bekerja sama, dan berperan secara efektif sebagai anggota atau pemimpin tim sesuai bidang ilmu dalam berbagai konteks profesional. (KU.c)
KK.1	Mahasiswa mampu mengimplementasi kebutuhan komputasi dengan mempertimbangkan berbagai metode/algoritma yang sesuai (KK.a)
KK.2	Mahasiswa mampu menganalisis, merancang, membuat dan mengevaluasi user interface dan aplikasi interaktif dengan mempertimbangkan kebutuhan pengguna dan perkembangan ilmu transdisiplin (KK.b)
KK.3	Mahasiswa mampu mendesain, mengimplementasi dan mengevaluasi solusi berbasis komputasi multi-platform yang memenuhi kebutuhan-kebutuhan industri (KK.c)
KK.4	Mahasiswa mampu memecahkan masalah di dunia industri dengan pendekatan sistem cerdas menggunakan algoritma kompleks (KK.d)

Tabel 2. Capaian Pembelajaran Lulusan yang Dibebankan pada Mata Kuliah

KODE	DESKRIPSI CPL
KU.1	Mahasiswa mampu menganalisis persoalan komputasi kompleks untuk mengidentifikasi solusi pengelolaan proyek teknologi bidang informatika/ilmu komputer dengan mempertimbangkan wawasan perkembangan ilmu transdisiplin. (KU.a)
KU.2	Mahasiswa mampu berpikir logis, kritis serta sistematis dalam memanfaatkan ilmu pengetahuan informatika/ ilmu komputer untuk menyelesaikan masalah nyata. (KU.b)
P.1	Mahasiswa mampu menjelaskan cara kerja sistem komputer dan menerapkan/menggunakan berbagai algoritma/metode untuk memecahkan masalah pada suatu industri. (P.a)

Tabel 3. Pemetaan Keterkaitan Capaian Pembelajaran Mata Kuliah dengan CPL

KODE CPL	KODE CPMK	DESKRIPSI CPMK
P.1	P1.CPMK-1	Mahasiswa terampil memahami algoritma, serta representasi data.
KU.1	KU1.CPMK-2	Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah.
KU.2	KU2.CPMK-3	Mahasiswa mampu menerapkan analisis data sederhana.
KU.2	KU2.CPMK-4	Mahasiswa memahami konsep dasar Computational Thinking dan mampu mengembangkan sikap berpikir terbuka untuk menerapkan berbagai teknik pemecahan masalah dalam bidang ilmu masing-masing.

Tabel 4. Sub Capaian Pembelajaran Mata Kuliah

KODE CPL

KODE CPMK

DESKRIPSI Sub CPMK

P.1

P1.CPMK-1

P1.CPMK-1.1	Mahasiswa mampu memilih representasi data yang tepat untuk berbagai jenis masalah.
P1.CPMK-1.2	Mahasiswa mampu menerapkan beberapa algoritma sederhana untuk menyelesaikan masalah komputasional.
P1.CPMK-1.3	Mahasiswa melakukan inferensi logika, mengenali pola dalam data, dan membuat keputusan berdasarkan analisis data.

KU.1

KU1.CPMK-2

KU1.CPMK-2.1

Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah

KU.2

KU2.CPMK-3

KU2.CPMK-3.1

Mahasiswa melakukan analisis data sederhana.

KU.2

KU2.CPMK-4

KU2.CPMK-4.1	Mahasiswa menerapkan teknik pemecahan masalah secara computational thinking terhadap masalah-masalah dunia nyata yang relevan dengan bidang ilmu masing-masing
KU2.CPMK-4.2	Mahasiswa mampu merancang algoritma sederhana menggunakan flowchart dan pseudocode.

3. RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

3.1 Muatan RPS

Tabel 5. Format dan Muatan RPS

UNIVERSITAS TRISAKRI
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
PROGRAM STUDI INFORMATIKA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER

Kode : DU1.2.4-KUR-04.RPS/IUC6201

Program Studi : INFORMATIKA		Semester : Gasal 2024/2025 (R);Jenis Mata Kuliah : Wajib Kode Mata Kuliah : IUC6201 SKS : 2.00
Mata Kuliah : Computational Thinking		Dosen : 2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.
MK Prasyarat : Tidak ada prasyarat;

Sesi Ke	KAD	Bahan Kajian	Metoda Pembelajaran	Waktu Belajar (Menit)	Pengalaman Belajar Mahasiswa	Kriteria Penilaian (Indikator)
1	Mahasiswa menerapkan teknik pemecahan masalah secara computational thinking terhadap masalah-masalah dunia nyata yang relevan dengan bidang ilmu masing-masing	Pengenalan Computational Thinking	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Tanya jawab.	Tugas Individu - 3.00 % Ujian Tengah Semester - 3.00 %
2	Mahasiswa menerapkan teknik pemecahan masalah secara computational thinking terhadap masalah-masalah dunia nyata yang relevan dengan bidang ilmu masing-masing	Komponen-komponen Computational Thinking	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Tanya jawab.	Tugas Individu - 3.00 % Ujian Tengah Semester - 3.00 %
3	Mahasiswa mampu merancang algoritma sederhana menggunakan flowchart dan pseudocode.	Algorithmic Thinking, Flowchart, Pseudocode.	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Studi kasus.	Tugas Individu - 3.00 % Ujian Tengah Semester - 3.00 %
4	Mahasiswa melakukan inferensi logika, mengenali pola dalam data, dan membuat keputusan berdasarkan analisis data. Mahasiswa mampu memilih representasi data yang tepat untuk berbagai jenis masalah.	Abstraksi dan representasi data.	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Studi kasus.	Tugas Individu - 3.00 % Ujian Tengah Semester - 4.00 %
5	Mahasiswa mampu menerapkan beberapa algoritma sederhana untuk menyelesaikan masalah komputasional.	Algoritma pencarian dan pengurutan.	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Hands-on	Tugas Individu - 3.00 % Ujian Tengah Semester - 4.00 %
6	Mahasiswa mampu menerapkan beberapa algoritma sederhana untuk menyelesaikan masalah komputasional.	Algoritma penyandian.	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Hands-on	Tugas Individu - 3.00 % Ujian Tengah Semester - 4.00 %
7	Mahasiswa melakukan inferensi logika, mengenali pola dalam data, dan membuat keputusan berdasarkan analisis data.	Inferensi Logika dan Pattern Recognition.	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Hands-on	Tugas Individu - 4.00 % Ujian Tengah Semester - 4.00 %
8	Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah	Knapsack Problem.	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Hands-on	Tugas Individu - 4.00 % Ujian Akhir Semester - 3.00 %
9	Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah	Shortest Path Problem.	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Studi kasus	Tugas Individu - 4.00 % Ujian Akhir Semester - 3.00 %
10	Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah	Activity Selection (Penjadwalan Berselang).	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Studi kasus	Tugas Individu - 4.00 % Ujian Akhir Semester - 3.00 %
11	Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah	Non-conflict Scheduling (Graph Coloring).	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Studi kasus	Tugas Individu - 4.00 % Ujian Akhir Semester - 4.00 %
12	Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah	Finite State Machine.	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Studi kasus	Tugas Individu - 4.00 % Ujian Akhir Semester - 4.00 %
13	Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah	Huffman Encoding	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Hands-on	Tugas Individu - 4.00 % Ujian Akhir Semester - 4.00 %
14	Mahasiswa melakukan analisis data sederhana.	Regresi Linier Sederhana	Pemecahan Masalah	100.00	Diskusi dan Studi kasus	Tugas Individu - 4.00 % Ujian Akhir Semester - 4.00 %

3.2 Sosialisasi RPS

Tabel 6. Berita Acara Sosialisasi RPS

	PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS TRISAKTI
Perkuliahan Pertama					Dosen Menyampaikan
Mata Kuliah/SKS		Nama Dosen		Hari Tanggal
Computational Thinking		2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.		; Friday 07:30:00-09:10:00	Status
Visi dan Misi		:	Dosen menyampaikan Visi & Misi, dan menjelaskan keterkaitan Visi & Misi dengan Mata Kuliah yang diampunya kepada mahasiswa		Ya
CPL,CPMK,KAD		:	Dosen menyampaikan keterkaitan Capaian Pembelajaran Lulusan, Capaian Pembelajaran Matakuliah, dan capaian pembelajaran per sesi		Ya
ASSESSMENT		:	Dosen menyampaikan metode pembelajaran dan model penilaian dan bobot penilaian terkait setiap capaian pembejaran per sesi (kemampuan akhir yang diharapkan), dan kapan penilaian itu akan dilaksanakan		Ya
METODE dan BAHAN AJA		:	Dosen menyampaikan bahan ajar dan sumber bahan ajar untuk setiap sesi		Ya
Peraturan		:	Dosen menyampaikan aturan perkuliahan dan ujian, serta cara mengajukan keberatan penilaian		Ya
Diketahui Program Studi			Dosen Mata Kuliah		Mahasiswa
2641 Binti Solihah, S.T., M.Kom. Ketua			2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.		........

4. RENCANA PENILAIAN & RUBRIK

4.1. Rencana Penilaian CPMK

Tabel 7. Hubungan CPL, CPMK dan Pertemuan Mingguan

Level	CPL	CMPK	Sub CPMK	Minggu Pertemuan dan Assessment
LOW	P.1	P1.CPMK-1	P1.CPMK-1.1	Minggu ke-4 Assessment: Ujian Tengah Semester (2.00%) Minggu ke-4 Assessment: Tugas Individu (2.00%)
LOW	P.1	P1.CPMK-1	P1.CPMK-1.2	Minggu ke-5 Assessment: Ujian Tengah Semester (4.00%) Minggu ke-5 Assessment: Tugas Individu (3.00%) Minggu ke-6 Assessment: Ujian Tengah Semester (4.00%) Minggu ke-6 Assessment: Tugas Individu (3.00%)
LOW	P.1	P1.CPMK-1	P1.CPMK-1.3	Minggu ke-4 Assessment: Ujian Tengah Semester (2.00%) Minggu ke-4 Assessment: Tugas Individu (1.00%) Minggu ke-7 Assessment: Ujian Tengah Semester (4.00%) Minggu ke-7 Assessment: Tugas Individu (4.00%)
HEIGHT	KU.1	KU1.CPMK-2	KU1.CPMK-2.1	Minggu ke-8 Assessment: Ujian Akhir Semester (3.00%) Minggu ke-8 Assessment: Tugas Individu (4.00%) Minggu ke-9 Assessment: Ujian Akhir Semester (3.00%) Minggu ke-9 Assessment: Tugas Individu (4.00%) Minggu ke-10 Assessment: Ujian Akhir Semester (3.00%) Minggu ke-10 Assessment: Tugas Individu (4.00%) Minggu ke-11 Assessment: Ujian Akhir Semester (4.00%) Minggu ke-11 Assessment: Tugas Individu (4.00%) Minggu ke-12 Assessment: Ujian Akhir Semester (4.00%) Minggu ke-12 Assessment: Tugas Individu (4.00%) Minggu ke-13 Assessment: Ujian Akhir Semester (4.00%) Minggu ke-13 Assessment: Tugas Individu (4.00%)
HEIGHT	KU.2	KU2.CPMK-3	KU2.CPMK-3.1	Minggu ke-14 Assessment: Ujian Akhir Semester (4.00%) Minggu ke-14 Assessment: Tugas Individu (4.00%)
HEIGHT	KU.2	KU2.CPMK-4	KU2.CPMK-4.1	Minggu ke-1 Assessment: Ujian Tengah Semester (3.00%) Minggu ke-1 Assessment: Tugas Individu (3.00%) Minggu ke-2 Assessment: Ujian Tengah Semester (3.00%) Minggu ke-2 Assessment: Tugas Individu (3.00%)
HEIGHT	KU.2	KU2.CPMK-4	KU2.CPMK-4.2	Minggu ke-3 Assessment: Ujian Tengah Semester (3.00%) Minggu ke-3 Assessment: Tugas Individu (3.00%)

Tabel 8. Rincian Bobot Penilain UTS dan Sesi Pertemuan

UTS
Materi Sesi			M1	M2	M3	M4	M5	M6	M7	TOTAL
CPL	CPMK	Sub CPMK	#A1	#A2	#A3	#A4	#A5	#A6	#A7	TOTAL
P.1	P1.CPMK-1	P1.CPMK-1.1				2.00%				2%
P.1	P1.CPMK-1	P1.CPMK-1.2					4.00%	4.00%		8%
P.1	P1.CPMK-1	P1.CPMK-1.3				2.00%			4.00%	6%
KU.2	KU2.CPMK-4	KU2.CPMK-4.1	3.00%	3.00%						6%
KU.2	KU2.CPMK-4	KU2.CPMK-4.2			3.00%					3%
TOTAL										25%

Tabel 9. Rincian Bobot Penilain UAS dan Sesi Pertemuan

UAS
Materi Sesi			M8	M9	M10	M11	M12	M13	M14	TOTAL
CPL	CPMK	Sub CPMK	#A8	#A9	#A10	#A11	#A12	#A13	#A14	TOTAL
KU.1	KU1.CPMK-2	KU1.CPMK-2.1	3.00%	3.00%	3.00%	4.00%	4.00%	4.00%		21%
KU.2	KU2.CPMK-3	KU2.CPMK-3.1							4.00%	4%
TOTAL										25%

Tabel 10. Rincian Bobot Penilain Laporan Praktikum dan Sesi Pertemuan

PRAKTIKUM

Materi Sesi

M10

M11

M12

M13

M14

TOTAL

CPL

CPMK

Sub CPMK

#A1

#A2

#A3

#A4

#A5

#A6

#A7

#A8

#A9

#A10

#A11

#A12

#A13

#A14

TOTAL

Tabel 11. Rincian Bobot Penilain Tugas dan Sesi Pertemuan

TUGAS

Materi Sesi

M10

M11

M12

M13

M14

TOTAL

CPL

CPMK

Sub CPMK

#A1

#A2

#A3

#A4

#A5

#A6

#A7

#A8

#A9

#A10

#A11

#A12

#A13

#A14

TOTAL

Tabel 12. Pemetaan Rencana Penilaian Setiap Instrument Penilaian

Materi Sesi

Minggu Ke -

TOTAL

M10

M11

M12

M13

M14

Komponen

UTS

TIND

UTS

TIND

UTS

TIND

UTS

TIND

UAS

TIND

UAS

TIND

UAS

TIND

UAS

TIND

UAS

TIND

UAS

TIND

UAS

TIND

UTS

TIND

UTS

TIND

UTS

TIND

CPL

CPMK

Sub CPMK

A10

A11

A12

A13

A14

A15

A16

A17

A18

A19

A20

A21

A22

A23

A24

A25

A26

A27

A28

Bobot

P.1

P1.CPMK-1

P1.CPMK-1.1

2.00%

P.1

P1.CPMK-1

P1.CPMK-1.2

4.00%

3.00%

4.00%

3.00%

14%

P.1

P1.CPMK-1

P1.CPMK-1.3

2.00%

1.00%

4.00%

11%

KU.1

KU1.CPMK-2

KU1.CPMK-2.1

3.00%

4.00%

3.00%

4.00%

3.00%

4.00%

45%

KU.2

KU2.CPMK-3

KU2.CPMK-3.1

4.00%

KU.2

KU2.CPMK-4

KU2.CPMK-4.1

3.00%

12%

KU.2

KU2.CPMK-4

KU2.CPMK-4.2

3.00%

TOTAL

100

Catatan : total presentase semua instrument dan total seluruh sesi harus sama dengan 100%

Tabel 13. Rencana Penilaian dan Instrument Penilaian

CPL	CMPK	Sub CPMK	Instrument
P.1	P1.CPMK-1	P1.CPMK-1.1	UTS TIND
P.1	P1.CPMK-1	P1.CPMK-1.2	UTS TIND UTS TIND
P.1	P1.CPMK-1	P1.CPMK-1.3	UTS TIND UTS TIND
KU.1	KU1.CPMK-2	KU1.CPMK-2.1	UAS TIND UAS TIND UAS TIND UAS TIND UAS TIND UAS TIND
KU.2	KU2.CPMK-3	KU2.CPMK-3.1	UAS TIND
KU.2	KU2.CPMK-4	KU2.CPMK-4.1	UTS TIND UTS TIND
KU.2	KU2.CPMK-4	KU2.CPMK-4.2	UTS TIND

Tabel 14. Indikator Penilaian

Kategori Penilaian	Range Penilaian	Nilai
Sangat Baik	>= 80	4
Baik	68 - 79,99	3
Cukup	56 - 67,99	2
Kurang	<	1

4.2. Rubrik Penilaian (UTS, UAS, Praktikum, Tugas)

Tabel 15. Rubrik Penilaian UTS

UTS

CPL

CMPK

Sub CPMK

Rubrik / Rubric

P.1

P1.CPMK-1

P1.CPMK-1.1

Mahasiswa mampu memilih representasi data yang tepat untuk berbagai jenis masalah.

Indikator Kinerja: Mahasiswa dapat memilih representasi data yang tepat untuk memecahkan masalah.
Performance Indicator: Students can choose the right data representation to solve problems.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

P.1

P1.CPMK-1

P1.CPMK-1.2

Mahasiswa mampu menerapkan beberapa algoritma sederhana untuk menyelesaikan masalah komputasional.

Indikator Kinerja: Mahasiswa dapat memilih representasi data yang tepat untuk memecahkan masalah.
Performance Indicator: Students can choose the right data representation to solve problems.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Indikator Kinerja: Mahasiswa dapat menganlisis sebuah masalah komputasional dan memilih serta menerapkan algoritma yang tepat.
Performance Indicator: Students can analyze a problem and select then apply appropriate algorithms.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

P.1

P1.CPMK-1

P1.CPMK-1.3

Mahasiswa melakukan inferensi logika, mengenali pola dalam data, dan membuat keputusan berdasarkan analisis data.

Indikator Kinerja: Mahasiswa dapat memilih representasi data yang tepat untuk memecahkan masalah.
Performance Indicator: Students can choose the right data representation to solve problems.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Indikator Kinerja: Mahasiswa mampu merancang algoritma untuk menyelesaikan masalah menggunakan flowchart dan pseudocode.
Performance Indicator: Students can design algorithms to solve problems using flowcharts and pseudocode.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

KU.2

KU2.CPMK-4

KU2.CPMK-4.1

Mahasiswa menerapkan teknik pemecahan masalah secara computational thinking terhadap masalah-masalah dunia nyata yang relevan dengan bidang ilmu masing-masing

Indikator Kinerja: Mahasiswa dapat menganalisis suatu masalah menggunakan prinsip-prinsip Computational Thinking dan menyajikan solusi secara logis dan terstruktur.
Performance Indicator: Students can articulate a clear and concise solution to a given problem by applying computational thinking principles, supporting their reasoning systematically and logically.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

KU.2

KU2.CPMK-4

KU2.CPMK-4.2

Mahasiswa mampu merancang algoritma sederhana menggunakan flowchart dan pseudocode.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Indikator Kinerja: Mahasiswa dapat merancang dan mengimplementasikan algoritma dalam bentuk flowchart dan psedocode untuk menyelesaikan masalah.
Performance Indicator: Students can design and implement simple algorithms using flowcharts and pseudocodes to solve problems.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Tabel 16. Rubrik Penilaian UAS

UAS

CPL

CMPK

Sub CPMK

Rubrik / Rubric

KU.1

KU1.CPMK-2

KU1.CPMK-2.1

Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Indikator Kinerja: Mahasiswa dapat menganalisis masalah optimasi sederhana, memilih algoritma yang sesuai, dan mengevaluasi solusi yang diperoleh.
Performance Indicator: Students can analyze simple optimization problems, select appropriate algorithms, and evaluate the obtained solution.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

KU.2

KU2.CPMK-3

KU2.CPMK-3.1

Mahasiswa melakukan analisis data sederhana.

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

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

Rubrik Penilaian

Tidak ada rubrik penilaian

Tabel 17. Indikator Penilaian Laporan Praktikum

PRAKTIKUM

CPL

CMPK

Sub CPMK

Rubrik / Rubric

Tabel 18. Indikator Penilaian Tugas

TUGAS

CPL

CMPK

Sub CPMK

Rubrik / Rubric

5. EVALUASI DAN ANALISIS HASIL PROSES PEMBELAJARAN

5.1. Nilai Akhir Mata Kuliah dan Distribusinya

Distribusi nilai akhir mahasiswa dapat ditampilkan dalam bentuk tabel atau grafik seperti pada Tabel 19 dan Gambar 2 berikut.

Tabel 19. Distribusi Nilai Akhir Mahasiswa

Nilai	Jumlah	%
A	0	0.00
A-	1	2.78
B+	4	11.11
B	11	30.56
B-	7	19.44
C+	4	11.11
C	3	8.33
D	2	5.56

Distribusi Nilai Akhir Mahasiswa

Gambar 1. Distribusi Nilai Akhir Mahasiswa

5.2. Analisis Distribusi Nilai per CPMK

Analisis distribusi nilai per Sub CPMK :
Indikator ketercapaian (achieved) adalah apabila 60% jumlah mahasiswa peserta kuliah berada pada kategori Sub CPMK Sangat Baik, Baik, dan Cukup.

Tabel 20. Analisis Distribusi Nilai Per Sub CPMK

Sub CPMK	Sangat Baik	Baik	Cukup	Kurang	% Ketercapaian
P1.CPMK-1.1 Mahasiswa mampu memilih representasi data yang tepat untuk berbagai jenis masalah.	24	7	1	4	88.89
P1.CPMK-1.2 Mahasiswa mampu menerapkan beberapa algoritma sederhana untuk menyelesaikan masalah komputasional.	24	7	1	4	88.89
P1.CPMK-1.3 Mahasiswa melakukan inferensi logika, mengenali pola dalam data, dan membuat keputusan berdasarkan analisis data.	24	7	1	4	88.89
KU1.CPMK-2.1 Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah	24	7	1	4	88.89
KU2.CPMK-3.1 Mahasiswa melakukan analisis data sederhana.	24	7	1	4	88.89
KU2.CPMK-4.1 Mahasiswa menerapkan teknik pemecahan masalah secara computational thinking terhadap masalah-masalah dunia nyata yang relevan dengan bidang ilmu masing-masing	24	7	1	4	88.89
KU2.CPMK-4.2 Mahasiswa mampu merancang algoritma sederhana menggunakan flowchart dan pseudocode.	24	7	1	4	88.89

Capaian Sub-CPMK

Gambar 2. Grafik Distribusi Nilai Per Sub CPMK

KEPUASAN MAHASISWA

Gambar 3. Hasil Kuisioner Mahasiswa

Kode	Pertanyaan
Q-9	Dosen menguasai materi dengan baik
Q-11	Dosen berkomunkasi/menyampaikan materi dengan baik
Q-13	Dosen hadir dan menggunakan waktu kuliah dengan baik
Q-15	Dosen mempersiapkan kuliah dengan baik
Q-17	Dosen bersikap responsif
Q-19	Dosen bersedia berdiskusi
Q-21	Dosen memberikan umpan balik
Q-23	Dosen memberikan materi dengan jelas
Q-25	Beban kuliah sesuai dengan standar kompetensi yang ada di RPP/SAP/JUKNIS
Q-27	Dosen mengajar dengan baik
Q-29	Media instruksional yang digunakan menarik
Q-31	Dengan mengikuti perkuliahan, mahasiswa mengerti materi kuliah
Q-33	Kenyamanan ruang kuliah
Q-35	Koneksi Internet dalam ruang kelas

5.3. Analisis Distribusi Nilai Per Teknik Penilaian (UTS, UAS, Tugas, Quiz, Laporan Praktikum, dsb)

Yang termasuk dalam parameter ketercapaian adalah nilai yang berada dalam kuadran : Sangat Baik, Baik, dan Cukup.

Tabel 21. Analisis Ketercapaian Nilai Per Teknik Penilaian

Sub CPMK	Sangat Baik	Baik	Cukup	Kurang	% Ketercapaian
Mahasiswa mampu memilih representasi data yang tepat untuk berbagai jenis masalah.
TIND	24 (66.67 %)	7 (19.44 %)	1 (2.78 %)	4 (11.11 %)	88.89 (246.92 %)
Mahasiswa mampu menerapkan beberapa algoritma sederhana untuk menyelesaikan masalah komputasional.
TIND	24 (66.67 %)	7 (19.44 %)	1 (2.78 %)	4 (11.11 %)	88.89 (246.92 %)
Mahasiswa melakukan inferensi logika, mengenali pola dalam data, dan membuat keputusan berdasarkan analisis data.
TIND	24 (66.67 %)	7 (19.44 %)	1 (2.78 %)	4 (11.11 %)	88.89 (246.92 %)
Mahasiswa memahami komponen-komponen dalam memecahkan masalah, meliputi abstraksi, imitasi pola, berpikir algoritmik, dan dekomposisi masalah
TIND	24 (66.67 %)	7 (19.44 %)	1 (2.78 %)	4 (11.11 %)	88.89 (246.92 %)
Mahasiswa melakukan analisis data sederhana.
TIND	24 (66.67 %)	7 (19.44 %)	1 (2.78 %)	4 (11.11 %)	88.89 (246.92 %)
Mahasiswa menerapkan teknik pemecahan masalah secara computational thinking terhadap masalah-masalah dunia nyata yang relevan dengan bidang ilmu masing-masing
TIND	24 (66.67 %)	7 (19.44 %)	1 (2.78 %)	4 (11.11 %)	88.89 (246.92 %)
Mahasiswa mampu merancang algoritma sederhana menggunakan flowchart dan pseudocode.
TIND	24 (66.67 %)	7 (19.44 %)	1 (2.78 %)	4 (11.11 %)	88.89 (246.92 %)

Capaian Sub-CPMK P1.CPMK-1.1 Perpenilaian

Gambar 4. Analisis Ketercapaian Sub P1.CPMK-1.1 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK P1.CPMK-1.2 Perpenilaian

Gambar 5. Analisis Ketercapaian Sub P1.CPMK-1.2 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK P1.CPMK-1.3 Perpenilaian

Gambar 6. Analisis Ketercapaian Sub P1.CPMK-1.3 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK KU1.CPMK-2.1 Perpenilaian

Gambar 7. Analisis Ketercapaian Sub KU1.CPMK-2.1 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK KU2.CPMK-3.1 Perpenilaian

Gambar 8. Analisis Ketercapaian Sub KU2.CPMK-3.1 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK KU2.CPMK-4.1 Perpenilaian

Gambar 9. Analisis Ketercapaian Sub KU2.CPMK-4.1 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK KU2.CPMK-4.2 Perpenilaian

Gambar 10. Analisis Ketercapaian Sub KU2.CPMK-4.2 Per Teknik Penilaian

5.4. Analisis Distribusi Nilai per Mahasiswa

Berikut distribusi capaian nilai mahasiswa per Sub CPMK.

Tabel 22. Analisis Distribusi Pencapaian Nilai Mahasiswa Per Sub CPMK

No.	NIM	Nama	% Pencapaian
No.	NIM	Nama	P1.CPMK-1.1 Std Mark: 56.00	P1.CPMK-1.2 Std Mark: 56.00	P1.CPMK-1.3 Std Mark: 56.00	KU1.CPMK-2.1 Std Mark: 56.00	KU2.CPMK-3.1 Std Mark: 56.00	KU2.CPMK-4.1 Std Mark: 56.00	KU2.CPMK-4.2 Std Mark: 56.00
1	064002300016	FERNANDO JUNIOR AUPARAY	22.00	22.00	22.00	22.00	22.00	22.00	22.00
2	064002000020	IRLOV MUHAMMAD SJAHRIR	56.00	56.00	56.00	56.00	56.00	56.00	56.00
3	064002300037	NAUFAL FAWWAZ	70.00	70.00	70.00	70.00	70.00	70.00	70.00
4	064102400001	JORDANE FEBBY CHYRELLE ADRIAN SYARIEF	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00
5	064102400002	AHMAD ARDIANSYAH	75.00	75.00	75.00	75.00	75.00	75.00	75.00
6	064102400003	ADITYA MAULANA MUKARDI	83.00	83.00	83.00	83.00	83.00	83.00	83.00
7	064102400004	TEUKU RAZIQA	54.00	54.00	54.00	54.00	54.00	54.00	54.00
8	064102400005	DIDI ANDRIANSYAH	86.00	86.00	86.00	86.00	86.00	86.00	86.00
9	064102400006	GARDA YUDHA WICAKSANA	83.00	83.00	83.00	83.00	83.00	83.00	83.00
10	064102400007	HANA ZALFA AZIZAH	69.00	69.00	69.00	69.00	69.00	69.00	69.00
11	064102400008	MUHAMMAD ELVIANSYAH	89.00	89.00	89.00	89.00	89.00	89.00	89.00
12	064102400009	SATRIA PUTRA PRIYATAMA	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00
13	064102400010	MUHAMMAD FADHIL RAMADHAN	80.00	80.00	80.00	80.00	80.00	80.00	80.00
14	064102400011	ARIF SUPRIYANTO	80.00	80.00	80.00	80.00	80.00	80.00	80.00
15	064102400012	CHAISYA NAILA KIRANI	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00
16	064102400013	JONATHAN BOB DYLAN MONGISIDI	77.00	77.00	77.00	77.00	77.00	77.00	77.00
17	064102400014	AGNAR RAKA BASKARA	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00
18	064102400015	KAHFI ALAM FERRY	83.00	83.00	83.00	83.00	83.00	83.00	83.00
19	064102400016	MUHAMMAD FAIQ HAMZAH	72.00	72.00	72.00	72.00	72.00	72.00	72.00
20	064102400017	MUHAMMAD ZUFAR RASYAD	81.00	81.00	81.00	81.00	81.00	81.00	81.00
21	064102400018	STEVEN RAJA PARDAMEAN MANULLANG	54.00	54.00	54.00	54.00	54.00	54.00	54.00
22	064102400019	AHMAD IBNU BATUTAH	84.00	84.00	84.00	84.00	84.00	84.00	84.00
23	064102400020	MUHAMMAD RIZKI	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00
24	064102400021	PUTRA FERDIANSYAH RACHMAN	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00
25	064102400022	DANIEL JEFFERSON	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00
26	064102400023	MUHAMMAD DAFFA ALVIANSYAH	86.00	86.00	86.00	86.00	86.00	86.00	86.00
27	064102400024	AINI RIHHADATUL AISY	88.00	88.00	88.00	88.00	88.00	88.00	88.00
28	064102400025	NINO SEBASTIANO EMERLINE NAPITUPULU	75.00	75.00	75.00	75.00	75.00	75.00	75.00
29	064102400026	ZULFAQIH ASHAR HASAN	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00
30	064102400027	ACHMAD KURNIAWAN	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00	90.00
31	064102400028	ROBIN FELIX HAMA	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00	87.00
32	064102400029	RIO SAPUTRO UTOMO	27.00	27.00	27.00	27.00	27.00	27.00	27.00
33	064102400030	DWI ARBI NUGROHO	88.00	88.00	88.00	88.00	88.00	88.00	88.00
34	064102400031	RIZAL GUSTI WIRAWAN	86.00	86.00	86.00	86.00	86.00	86.00	86.00
35	064102400032	DIMAS ALIP PRIYONO	81.00	81.00	81.00	81.00	81.00	81.00	81.00
36	064102400044	JUAN CARLOS	71.00	71.00	71.00	71.00	71.00	71.00	71.00

7. LAMPIRAN:

Berkas berikut dapat dilampirkan pada portofolio mata kuliah :
1) Daftar hadir mahasiswa
2) Berita acara perkuliahan
3) Soal tugas, UTS , UAS , kuiz dll.
4) Contoh hasil tugas mahasiswa (nilai terendah , tengah , tertinggi )
5) Contoh hasil kuis mahasiswa (nilai terendah , tengah , tertinggi )
6) Contoh hasil UTS mahasiswa (nilai terendah , tengah , tertinggi )
7) Contoh hasil UAS mahasiswa (nilai terendah , tengah , tertinggi )

Jakarta, 31-08-2025
Dosen Mata Kuliah,

(2554 Anung Barlianto Ariwibowo, M.Kom.)

PORTOFOLIO MATA KULIAH

PORTOFOLIO MATA KULIAH

1. HALAMAN PENGESAHAN PORTOFOLIO

DAFTAR ISI

2. CAPAIAN PEMBELAJARAN PROGRAM STUDI

Tabel 1. Capaian Pembelajaran Lulusan (CPL) Program Studi

Tabel 2. Capaian Pembelajaran Lulusan yang Dibebankan pada Mata Kuliah

Tabel 3. Pemetaan Keterkaitan Capaian Pembelajaran Mata Kuliah dengan CPL

Tabel 4. Sub Capaian Pembelajaran Mata Kuliah

3. RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

3.1 Muatan RPS

Tabel 5. Format dan Muatan RPS

3.2 Sosialisasi RPS

Tabel 6. Berita Acara Sosialisasi RPS

4. RENCANA PENILAIAN & RUBRIK

4.1. Rencana Penilaian CPMK

Tabel 7. Hubungan CPL, CPMK dan Pertemuan Mingguan

Tabel 8. Rincian Bobot Penilain UTS dan Sesi Pertemuan

Tabel 9. Rincian Bobot Penilain UAS dan Sesi Pertemuan

Tabel 10. Rincian Bobot Penilain Laporan Praktikum dan Sesi Pertemuan

Tabel 11. Rincian Bobot Penilain Tugas dan Sesi Pertemuan

Tabel 12. Pemetaan Rencana Penilaian Setiap Instrument Penilaian

Catatan : total presentase semua instrument dan total seluruh sesi harus sama dengan 100%

Tabel 13. Rencana Penilaian dan Instrument Penilaian

Tabel 14. Indikator Penilaian

4.2. Rubrik Penilaian (UTS, UAS, Praktikum, Tugas)

Tabel 15. Rubrik Penilaian UTS

Tabel 16. Rubrik Penilaian UAS

Tabel 17. Indikator Penilaian Laporan Praktikum

Tabel 18. Indikator Penilaian Tugas

5. EVALUASI DAN ANALISIS HASIL PROSES PEMBELAJARAN

5.1. Nilai Akhir Mata Kuliah dan Distribusinya

Tabel 19. Distribusi Nilai Akhir Mahasiswa

Distribusi Nilai Akhir Mahasiswa

Gambar 1. Distribusi Nilai Akhir Mahasiswa

5.2. Analisis Distribusi Nilai per CPMK

Tabel 20. Analisis Distribusi Nilai Per Sub CPMK

Capaian Sub-CPMK

Gambar 2. Grafik Distribusi Nilai Per Sub CPMK

KEPUASAN MAHASISWA

Gambar 3. Hasil Kuisioner Mahasiswa

5.3. Analisis Distribusi Nilai Per Teknik Penilaian (UTS, UAS, Tugas, Quiz, Laporan Praktikum, dsb)

Tabel 21. Analisis Ketercapaian Nilai Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK P1.CPMK-1.1 Perpenilaian

Gambar 4. Analisis Ketercapaian Sub P1.CPMK-1.1 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK P1.CPMK-1.2 Perpenilaian

Gambar 5. Analisis Ketercapaian Sub P1.CPMK-1.2 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK P1.CPMK-1.3 Perpenilaian

Gambar 6. Analisis Ketercapaian Sub P1.CPMK-1.3 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK KU1.CPMK-2.1 Perpenilaian

Gambar 7. Analisis Ketercapaian Sub KU1.CPMK-2.1 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK KU2.CPMK-3.1 Perpenilaian

Gambar 8. Analisis Ketercapaian Sub KU2.CPMK-3.1 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK KU2.CPMK-4.1 Perpenilaian

Gambar 9. Analisis Ketercapaian Sub KU2.CPMK-4.1 Per Teknik Penilaian

Capaian Sub-CPMK KU2.CPMK-4.2 Perpenilaian

Gambar 10. Analisis Ketercapaian Sub KU2.CPMK-4.2 Per Teknik Penilaian

5.4. Analisis Distribusi Nilai per Mahasiswa

Tabel 22. Analisis Distribusi Pencapaian Nilai Mahasiswa Per Sub CPMK

6. EVALUASI DAN ANALISIS HASIL PROSES PEMBELAJARAN

Sebutkan faktor dari DOSEN yang mungkin menyebabkan ketidaktercapaian CPMK (silakan pilih lebih dari 1)

Apa rencana tindak lanjut perbaikan dari faktor DOSEN yang mungkin menyebabkan ketidaktercapaian CPMK mata kuliah anda? (silakan pilih lebih dari 1)

Sebutkan faktor dari MAHASISWA yang mungkin menyebabkan ketidaktercapaian CPMK (silakan pilih lebih dari 1)

Apa usulan/rencana tindak lanjut perbaikan dari faktor MAHASISWA yang mungkin menyebabkan ketidaktercapaian CPMK mata kuliah anda? (silakan pilih lebih dari 1)

Sebutkan faktor PENDUKUNG PERKULIAHAN yang mungkin menyebabkan ketidaktercapaian CPMK (silakan pilih lebih dari 1)

Apa usulan/rencana tindak lanjut perbaikan dari faktor PENDUKUNG PERKULIAHAN yang mungkin menyebabkan ketidaktercapaian CPMK mata kuliah anda? (silakan pilih lebih dari 1)

7. LAMPIRAN:

Upload Evidences

Document List