Program Studi S1 Teknik InformatikaProgram Studi S2 Teknik Informatika

KATALOG JURUSANTEKNIK INFORMATIKA2 | K a t a l o g

Latar BelakangPendidikan tinggi merupakan salah satu pilar penting yang diharapkan dapatmembawa perubahan suatu bangsa. Pendidikan tinggi tidak hanya menjadisarana peningkatan kualitas sumber daya manusia (SDM), tetapi juga dapatmenjadi wahana yang sangat penting untuk merubah pola pikir masyarakatdalam mewujudkan masyarakat sipil (civil society) yang demokratis.Dalam rangka persaingan global, maka kebijakan dalam bidang pendidikantinggi harus dapat merespon berbagai tantangan baik pada tingkat lokal,nasional, maupun regional. Salah satu kontribusi perguruan tinggi sebagaipenyelenggara pendidikan tinggi adalah dapat meningkatkan daya saingbangsa yang pada akhirnya nanti akan dapat meningkatkan taraf hidup dankesejahteraan masyarakat secara berkelanjutan.Di masa yang akan datang, pengembangan pendidikan tinggi tidak dapatdipisahkan dari prediksi perkembangan dunia dalam bidang ilmupengetahuan, teknologi, ekonomi, dan sebagainya. Saat ini, perekonomiandunia sedang mengalami perubahan yang mendasar pada kekuatan dayasaingnya, di mana pada awalnya didasarkan pada kekayaan sumber dayaalam menjadi perekonomian yang didasarkan pada kemampuan bangsauntuk mengembangkan kreativitas dan inovasi dalam memanfaatkan ilmupengetahuan, teknologi, dan seni.Untuk meningkatkan daya saing bangsa, salah satu upaya yang dilakukanadalah mempersiapkan SDM berkualitas dalam bidang teknologi informasi.Hal ini diyakini karena teknologi informasi merupakan salah satu tulangpunggung pertumbuhan ekonomi bangsa.Untuk itu, pemerintah melaluiDirektorat Jenddral Pendidikan Tinggi pada tahun 1985 menginstruksikanuntuk membuka Program Studi S1 untuk bidang Ilmu dan TeknologiKomputer di 4(empat) Universitas/Institut, yaitu ITB, ITS, UI dan UGM. DiITS, program ini awalnya diberi nama Program Studi Teknik Komputer.Namun sejak tahun 1993, nama Program Studi diubah menjadi JurusanTeknik Komputer. Tahun 1996 secara resmi jurusan ini berganti namamenjadi Jurusan Teknik Informatika berdasarkan Surat Keputusan DirekturJenderal Pendidikan Tinggi No. 224/DIKTI/Kep/1996, tanggal 11 Juli 1996.Jurusan Teknik Informatika yang awalnya tergabung dalam FakultasTeknologi Industri (FTI). Mulai tahun 2002 menjadi bagian dari FakultasTeknologi Informasi (FTIf), sesuai dengan Keputusan Menteri Pendidikannasional RI Nomor : 109/O/2002, tanggal 2 Juli 2002 tentang PendirianFakultas Teknologi Informasi Pada Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Untuk peringkat akreditasi, Jurusan Teknik Informatika Program Studi S1dinyatakan terakreditasi dengan nilai A berdasarkan Surat Keputusan BadanAkreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT) Nomor 003/BAN-PT/Ak-X/S1/V/2006, tanggal 18 Mei 2006.3 | K a t a l o gSaat ini, staf pengajar jurusan teknik informatika sebanyak 48 dosen,diantaranya 6 doktor dan 23 bergelar master. Jumlah karyawan teknikinformatika sebanyak 20 orang.Selain program sarjana (S1), Jurusan Teknik Informatika jugamenyelenggarakan program pascasarjana (S2) yang dirintis sejak tahun1994 di bawah koordinasi Jurusan Teknik Elektro, Fakultas TeknologiIndustri. Kemudian sejak tahun 2001, penyelenggaraan programpascasarjana Teknik Informatika secara resmi berada dalam pengelolaanJurusan Teknik Informatika, berdasarkan Surat Keputusan Direktur JendralPendidikan Tinggi Nomor 2851/D/T/2001, perihal ijin penyelenggaraanProgram-Program Studi Jenjang Strata-2 (S2) pada Institut TeknologiSepuluh Nopember Surabaya. Saat ini, Program Studi S2 Teknik Informatikaterakreditasi dengan nilai B berdasarkan Surat Keputusan Badan AkreditasiNasional Perguruan Tinggi (BAN-PT) Nomor 019/BAN-PT/Ak-V/S2/XII/2006tanggal 16 Desember 2006.Hingga saat ini, Jurusan Teknik Informatika merupakan jurusan yang palingfavorit di ITS. Grafik berikut menunjukkan jumlah calon mahasiswa yangberminat memasuki program S1 Jurusan Informatika tahun 2004 s/d 2008dengan daya tampung 100 mahasiswa. Secara rata-rata, dalam 5 tahunterakhir tingkat keketatan persaingan melalui SPMB/SNMPTN, adalah 3 –5% saja yang bisa diterima di Jurusan Teknik Informatika dari jumlahpeminat yang lebih dari 2000 peserta tiap tahunnya.4 | K a t a l o gKualitas akademik dari calon mahasiswa yang akan memasuki program S1Jurusan Teknik Informatika juga sangat bagus dan termasuk dalam limabesar di ITS. Hal ini diukur berdasarkan nilai SPMB/SNMPTN yang didapatoleh calon mahasiswa. Grafik berikut memberikan perbandingan antara nilairata-rata SPMB yang diperoleh calon mahasiswa yang diterima di JurusanTeknik Informatika dengan nilai rata-rata SPMB yang diperoleh calonmahasiswa yang diterima di Jurusan-Jurusan lain di ITS.

Visi:Menjadi inovator bidang informatika di tingkat nasional.

Misi :– Menyelenggarakan proses pembelajaran berbasis kompetensi bidanginformatika.– Melaksanakan penelitian yang inovatif, bermutu, dan bermanfaat.– Meningkatkan pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi untukmasyarakat.– Menjalin kemitraan dengan berbagai lembaga, baik dalam maupun luarnegeri.

Tujuan:1. Menghasilkan lulusan yang kompeten di bidang Komputasi Cerdas,

Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi Berbasis Jaringan.2. Menghasilkan karya yang bermanfaat bagi masyarakat.3. Menghasilkan lulusan yang memiliki daya saing dan kemandirian untukberkompetisi di tingkat nasional dan internasional.5 | K a t a l o g4. Meningkatkan jumlah penelitian dan publikasi di jurnal nasional maupuninternasional.5. Melakukan perbaikan proses pembelajaran secara berkesinambungan.6. Mengambil peran aktif dalam kegiatan bidang Teknik Informatika padatingkat nasional dan internasional.7. Memberikan kontribusi bagi peningkatan mutu kehidupan masyarakat.

Kurikulum untuk program Pendidikan S1Kurikulum untuk program pendidikan S1 yang sekarang digunakan diJurusan Teknik informatika merupakan kurikulum baru yang telahdiberlakukan mulai tahun akedemik 2009/2010 hingga tahun akademik2013/2014. Dalam kurikulum ini, total Satuan Kredit Semester (SKS) normalyang harus ditempuh oleh mahasiswa adalah 144 SKS. Beban perkuliahansebesar 144 SKS ini dapat diselesaikan selama delapan semester.Kurikulum ini disusun dengan mengacu pada Peraturan Rektor InstitutTeknologi Sepuluh Nopember Nomor 2692/12/PP/2008 tentang PedomanPenyusunan Kurikulum Institut Teknologi Sepuluh Nopember Tahun 2009-2014. Total 144 SKS tersebut dikelompokkan menjadi 2 kelompok matakuliah, yaitu: Mata Kuliah Wajib : 110 SKS (76.4%) Mata Kuliah Bidang Keahlian : 34 SKS (23.6%)Jurusan Teknik Informatika menawarkan tiga bidang keahlian, yaituKomputasi Cerdas dan Visualisasi, Komputasi Berbasis Jaringan danRekayasa Perangkat Lunak. Penyediaan ketiga bidang minat inidimaksudkan agar mahasiswa dapat memperoleh pengetahuan,pemahaman maupun keterampilan yang lebih spesifik sesuai dengan bidangminat yang diinginkannya. Pemilihan Bidang Keahlian ini dapat dilakukanpada saat mahasiswa memasuki semester 6. Adapun ciri-ciri utama dariketiga bidang minat tersebut dapat dijabarkan seperti berikut: Bidang Keahlian Komputasi Cerdas dan Visualisasi (KCV).Mata kuliah yang ditawarkan dalam bidang minat ini terutama ditekankanpada kemampuan lulusan dalam memanipulasi dan menganalisis datacitra pada berbagai bidang aplikasi (a.l. biomedika, industri), kemampuanmenerapkan metode sistem cerdas pada berbagai bidang aplikasi dankemampuan memodelkan dan mengoptimasikan sistem nyata.Mahasiswa yang memilih bidang keahlian ini diwajibkan (minimal)mengambil 6 mata kuliah bidang keahlian KCV, antara lain: Analisis DataMultivariat, Data Mining, Kecerdasan Komputasional, Simulasi SistemDiskrit, Data Warehousing, Pengolahan Citra Digital, Simulasi dan GameKomputer, Sistem Temu Kembali Informasi, Visi Komputer, OptimasiNonlinear, Pemrograman Robot, Topik Khusus Komputasi Cerdas danVisualisasi.6 | K a t a l o g Bidang Keahlian Komputasi Berbasis Jaringan/Net Centric

Computing (NCC).Mata kuliah yang ditawarkan dalam bidang keahlian ini ditekankan padaKemampuan lulusan dalam membangun infrastruktur jaringan yangaman, kemampuan membangun sistem grid, Kemampuan membangunaplikasi jaringan sesuai Standard dan Kemampuan membangun aplikasimultimedia berbasis jaringan. Mahasiswa yang memilih bidang minat inidiwajibkan (minimal) mengambil 6 mata kuliah bidang NCC, antara lain:Jaringan Nirkabel dan Komputasi Bergerak, Sekuritas Jaringan, SistemTerdistribusi, Teknologi antar Jaringan, Jaringan Multimedia, KomputasiGrid, Perancangan dan Manajemen Jaringan, Teknik Kompresi, TopikKhusus Komputasi Berbasis Jaringan. Bidang Minat Rekayasa Perangkat Lunak (RPL)Mata kuliah yang ditawarkan dalam bidang minat ini ditekankan padaKemampuan lulusan dalam melakukan pengujian perangkat lunak,Kemampuan mengelola proyek perangkat lunak, Kemampuanmengurangi resiko kesalahan perangkat lunak, dan Kemampuanmembuat perangkat lunak game. Mahasiswa yang memilih bidangkeahlian ini diwajibkan (minimal) mengambil 6 mata kuliah bidang RPL,antara lain: Animasi Komputer, Audit Tata Kelola TI, Manajemen ProyekPerangkat Lunak, Verifikasi dan Validasi Perangkat Lunak, EvolusiPerangkat Lunak, Pembuatan Game, Pola dan Arsitektur PerangkatLunak, Topik Khusus Rekayasa Perangkat Lunak, PemrogramanPerangkat Mobile dan Realitas Virtual.Dalam kurikulum 2009-2014 ini, kegiatan perkuliahan untuk membekalimahasiwa dengan pemahaman konsep pengetahuan/teknologi dan kegiatanpraktikum untuk membekali mahasiswa dengan pengetahuan praktis(ketrampilan), dimana kedua kegiatan tersebut diberikan dalam satu matakuliah dengan bobot 3-4 sks, sehingga tidak dilakukan pemisahan antaramata kuliah dengan mata praktikum. Kegiatan perkuliahan dapatberlangsung di kelas maupun di laboratorium.Pengalaman praktis lainnya yang juga wajib diikuti oleh mahasiswa adalah“Kerja Praktek” di industri selama dua bulan (dengan beban 2 SKS) gunamemberikan kesempatan bagi mahasiswa untuk memperluas wawasannyamengenai aplikasi dari berbagai teori yang telah diperoleh dalamperkuliahan. Sebagai akhir dari proses pendidikan untuk program studi S1,mahasiswa diwajibkan untuk menyelesaikan “Tugas Akhir” (dengan bobot 5SKS) yang ditujukan untuk memberikan pengalaman bagi mahasiswa dalammenyusun karya ilmiah yang berkaitan dengan penyelesaian terhadap suatupokok permasalahan sesuai dengan bidang keahlian yang telah dipilihnya.Tugas akhir ini bersifat komprehensif, ditulis sesuai dengan norma-normailmiah dan harus dipertanggungjawabkan baik dalam forum seminar tugasakhir yang bersifat umum dan terbuka maupun ujian lisan yang bersifattertutup di depan tim penguji.7 | K a t a l o g

Kompetensi Lulusan Program Sarjana:Kompetensi Utama:1. Memahami dan menguasai prinsip dasar bidang informatika.2. Menguasai dasar konsep dan keahlian pemrograman komputer .

3. Mampu merancang dan mengimplementasikan sistem sertamengintegrasikan hardware dan software.4. Mempunyai keahlian komunikasi interpersonal, teamwork sertamanajerial5. Mampu mendayagunakan, mengevaluasi dan mengidentifikasipengembangan sistem berbasiskan komputer.6. Mempunyai keahlian tertentu di topik-topik lanjut komputing.7. Mampu menunjukan sikap yang menghargai, melindungi danmeningkatkan etika professional.8. Mempunyai keahlian meneliti sesuai dengan metodologi penelitian.Kompetensi Pendukung:1. Kemampuan menuangkan pemikiran dalam lisan dan tulisan denganbaik.2. Sikap technopreneur.3. Kemampuan berbahasa asing baik lisan maupun tulisan.Kompetensi Lainnya:Berintegritas tinggi, bermoral, serta berwawasan lingkungan dan bahari.

Kurikulum untuk program Pendidikan S2Kurikulum untuk program pendidikan S2 yang sekarang digunakan diJurusan Teknik informatika merupakan kurikulum baru yang telahdiberlakukan mulai tahun akedemik 2009/2010 hingga tahun akademik2013/2014. Dalam kurikulum ini, total Satuan Kredit Semester (SKS) normalyang harus ditempuh oleh mahasiswa adalah 36 SKS. Secara normal, bebanperkulihan sebesar 36 SKS ini dapat diselesaikan selama empat semester.Kurikulum ini disusun dengan mengacu pada Peraturan Rektor InstitutTeknologi Sepuluh Nopember Nomor 2692/12/PP/2008 tentang PedomanPenyusunan Kurikulum Institut Teknologi Sepuluh Nopember Tahun 2009-2014. Beban studi sebesar 36 SKS tersebut dikelompokkan menjadi 2kelompok mata kuliah, yaitu: Mata Kuliah Wajib : 18 SKS (50%) Mata Kuliah Bidang Keahlian : 18 SKS (50%)Program S2 Teknik Informatika juga memberikan 3 pilihan bidang keahlian,yaitu Komputasi Cerdas dan Visualisasi, Komputasi Berbasis Jaringan danRekayasa Perangkat Lunak. Pilihan bidang keahlian ini dapat dilakukan saatmahasiswa memasuki semester ke-2. Mahasiswa harus menyelesaikan8 | K a t a l o gthesis (6 sks), dengan membuat suatu karya ilmiah yang disusunberdasarkan hasil penelitian mahasiswa dalam menyelesaikan suatu pokokpermasalahan, dengan menggunakan ilmu informatika sebagai dasarpemecahannya sesuai dengan bidang keahlian yang dipilih. Thesis inibersifat komprehensif, ditulis sesuai dengan norma-norma ilmiah dan harusdipertanggungjawabkan baik dalam forum seminar tugas akhir yang bersifatumum dan terbuka maupun ujian lisan yang bersifat tertutup di depan timpenguji.

Kompetensi Lulusan Program Pasca Sarjana:Kompetensi Utama:1. Menguasai desain dan analisis pemrograman.2. Menguasai metodologi pembangunan perangkat lunak.

3. Menguasai metodologi sistem cerdas.4. Menguasai computer network.5. Menguasai teknologi pemrosesan informasi.6. Menguasai metodologi penelitian.7. Mempunyai daya analisis.8. Mempunyai inovasi dalam menyelesaikan permasalahan.9. Mempunyai kemampuan berkomunikasi dengan baik.10. Mempunyai kemampuan menulis ilmiah.11. Mempunyai etika profesi.Kompetensi Pendukung:1. Mempunyai kemampuan kepemimpinan.2. Bisa Mandiri.3. Bisa bekerjasama.Kompetensi lainnya:Kemampuan bahasa asing.

Pejabat dan Dosen JurusanKetua dan Sekretaris Jurusan 2007 - 2011:Ketua : Yudhi Purwananto, S.Kom, M.Kom.Sekretaris : Ahmad Saikhu, S.Si.,MT.Ketua dan Sekretaris Program Studi Pascasarjana 2007 - 2011:Ketua : Ir. Joko Lianto Buliali, M.Sc., Ph.D.Sekretaris : Chastine Fatichah, S.Kom.,M.Kom.Pengelola Laboratorium : Laboratorium PemrogramanKepala Laboratorium : Diana Purwitasari, S.Kom, M.Sc.Kepala Seksi Operasional : Radityo Anggoro, S.Kom, M.Sc9 | K a t a l o g Laboratorium Arsitektur dan Jaringan Komputer(AJK)Kepala Laboratorium : Royyana Muslim Ijtihadie, S.Kom, M.KomKepala Seksi Operasional : Bagus Jati Santoso, S.Kom Laboratorium Komputasi Cerdas dan Visualisasi (KCV)Kepala Laboratorium : Ir. Joko Lianto Buliali, M.Sc.,Ph.D. Laboratorium Komputasi Berbasis Jaringan (NCC)Kepala Laboratorium : Ir. Muchammad Husni, M.Kom. Laboratorium Rekayasa Perangkat Lunak(RPL)Kepala Laboratorium : Prof.Drs.Ec.Ir. Riyanarto Sarno, M.Sc.,Ph.D. Laboratorium Vision and Image Processing (VIP)Kepala Laboratorium : Dr. Agus Zainal Arifin. S.Kom, M.KomKoordinator Kelompok Bidang Keahlian (KBK):Koordinator Bidang RPL : Ir. Suhadi LiliKoordinator Bidang NCC : Ir. Muchammad Husni, M.Kom.Koordinator Bidang KCV : Ir. Joko Lianto Buliali, M.Sc.,Ph.D.Pengelola Ruang Baca : Kepala Ruang Baca Teknik Informatika: Umi Laili Yuhana, S.Kom, M.ScStaf Pengajar :1. Prof.Ir. Supeno Djanali, M.Sc.,Ph.D.2. Prof.Ir. Handayani Tjandrasa, M.Sc.,Ph.D.3. Prof.Drs.Ec. Ir. Riyanarto Sarno, M.Sc.,Ph.D.

4. Ir. Muchammad Husni, M.Kom.5. Ir. F.X. Arunanto, M.Sc.6. Ir. Joko Lianto Buliali, M.Sc.,Ph.D.7. Dr. Agus Zainal Arifin, S.Kom.,M.Kom.8. Ir. R.V. Hari Ginardi, M.Kom.9. Ir. Siti Rochimah, MT.10. Ir. Suhadi Lili11. Yudhi Purwananto, S.Kom.,M.Kom.12. Victor Hariadi, S.Si.,M.Kom.13. Ahmad Saikhu, S.Si.,MT.14. Wahyu Suadi, S.Kom.,M.Kom.15. Nanik Suciati, S.Kom.,M.Kom.16. Dwi Sunaryono, S.Kom., M.Kom17. Fajar Baskoro, S.Kom.,MT.18. Chastine Fatichah, S.Kom.,M.Kom.19. Sarwosri, S.Kom.,MT.20. Bilqis Amaliah, S.Kom.,M.Kom.21. Waskitho Wibisono, S.Kom.,M.Eng.22. Daniel Oranova Siahaan, S.Kom.,M.Sc.,P.D.Eng.23. Royyana Muslim Ijtihadie, S.Kom.,M.Kom.10 | K a t a l o g24. Imam Kuswardayan, S.Kom., MT.25. Diana Purwitasari, S,Kom, M.Sc26. Misbakhul Munir Irfan Subakti, S.Kom.,M.Sc.Eng.27. Arif Bramantoro, S.Kom.,MIT.28. Umi Laili Yuhana, S.Kom.,M.Sc.29. Tohari Ahmad, S.Kom.,MIT.30. Darlis Herumurti, S.Kom., M.Kom31. Isye Arieshanti, S.Kom. M.Com.Sc.32. Ary Mazharudin Shidiqy, S.Kom., M.Com.Sc.33. Ahmad Hoirul Basori, S.Kom.34. Anny Yuniarti, S.Kom.,M.Com.Sc.35. Henning Titi Ciptaningtyas, S.Kom.36. Rully Sulaiman, S.Kom, M.Kom37. Radityo Anggoro, S.Kom, M.Sc.,Eng.38. Hadziq Fabroyir, S.Kom39. Bagus Jati Santoso, S.Kom40. Ridho Rahman Hariadi, S.Kom41. Ratih Nur Esti Anggraini, S.Kom42. Arya Yudhi Wijaya, S.Kom43. Rizky Januar Akbar, S.Kom44. Dini Adni Navastara, S.Kom45. Wijayanti Nurul Khotimah, S.Kom46. Abdul Munif, S.Kom47. Nurul Fajrin Ariyani, S.Kom48. Erina Letivina Anggraini, S.Kom

LABORATORIUM1. LABORATORIUM PEMROGRAMAN (Lab. PROG)

Fasilitas : 3 server dan 75 PC workstationSistem Operasi : Windows server 2003 dan Windows XPAplikasi :Microsoft Office, Visio, Visual Studio.Net,Hummingbird Exceed (X windows emulator),My SQL, SQL Server dan Oracle DBMSAktivitas : Praktikum Pemrograman Terstruktur Praktikum Struktur Data Praktikum Basis Data Pekerjaan tugas mata kuliah, untuk kegiatanpenelitian dan pengabdian pada masyarakat.2. LABORATORIUM ARSITEKTUR DAN JARINGAN KOMPUTER (Lab. AJK)Fasilitas : 3 server dan 40 PC workstationSistem Operasi : Windows server 2003 dan Windows XP, Solarisdan LinuxAplikasi : Microsoft Office, Visio, Visual Studio.Net, Java,Matlab, SQL Server dan Oracle DBMS11 | K a t a l o gAktivitas : Praktikum Sistem Digital Praktikum Sistem Operasi Praktikum Jaringan Komputer Pekerjaan tugas mata kuliah, tugas akhir,penelitian dalam bidang desain danmanajemen jaringan, Jaringan Nirkabel &Komputasi Bergerak, dan untuk kegiatanpenelitian serta pengabdian padamasyarakat.3. LABORATORIUM KOMPUTASI CERDAS DAN VISUALISASI (Lab. KCV)Fasilitas : 2 server dan 20 PC workstationSistem Operasi : Windows server 2003 dan Windows XPAplikasi : Microsoft Office, Visio, Visual Studio.Net, JavaNetbean, Matlab, Xpert Rule, My SQL, SQLServer 2005 dan Oracle 10g DBMSAktivitas : Kegiatan penelitian dalam bidang Sistem TemuKembali Informasi, Pengenalan Pola, DataMining, Data Warehousing, KecerdasanKomputasional, Simulasi, Optimasi.4. LABORATORIUM KOMPUTASI BERBASIS JARINGAN (Lab. NCC)Fasilitas : 3 server dan 20 PC workstationSistem Operasi : Windows server 2003, Windows XP, Solaris danLinuxAplikasi : Microsoft Office, Visio, Visual Studio.Net, JavaNetbean, Matlab, ArcInfo & ArcView, ImageGear, SQL Server 2005 dan Oracle DBMS.Aktivitas : Untuk kegiatan penelitian dalam bidang SistemTerdistribusi, Teknologi antar Jaringan, JaringanMultimedia, Komputasi Grid, dan Teknik

Kompresi.5. LABORATORIUM REKAYASA PERANGKAT LUNAK (Lab. RPL)Fasilitas : 3 server dan 24 PC workstationSistem Operasi : Windows server 2003 dan Windows XP danLinuxAplikasi : Microsoft Office, Visio, Visual Studio.Net, Java,Matlab, Xpert Rule, , SQL Server 2005 danOracle DBMSAktivitas : Untuk kegiatan penelitian dalam bidang Animasi12 | K a t a l o gKomputer, Audit Perangkat Lunak, Verifikasidan Validasi Perangkat Lunak, EvolusiPerangkat Lunak Pembuatan Game,Pemrograman Perangkat Mobile dan RealitasVirtual.6. LABORATORIUM VISION AND IMAGE PROCESSING (VIP)Fasilitas : 1 server dan 8 PC workstation, Printer LaserJetdan LCD ProyektorSistem Operasi : Windows server 2003 dan Windows XPAplikasi : Microsoft Office, Visio, Visual Studio.Net, Java,Matlab, Xpert Rule, , SQL Server 2005 danOracle DBMSAktivitas : Untuk kegiatan penelitian dalam bidang VisiKomputer dan Pengolahan Citra Digital.7. WORKSHOP PROGRAM S2Fasilitas : 2 server, 12 PC workstationSistem Operasi : Windows server 2003, Windows XP dan LinuxAplikasi : Microsoft Office, Visio, Visual Studio.Net, JavaNetbean, Matlab, Eclipse, Rational Rose,System Architect, SQL Server 2005, Oracle10g DBMSAktivitas : Untuk kegiatan penelitian dalam bidang RPL,NCC dan KCV13 | K a t a l o g

Daftar Mata Kuliah dan SilabusKurikulum 2009-2014Program SarjanaJurusan Teknik Informatika14 | K a t a l o g

DAFTAR MATA KULIAH KURIKULUM 2009 - 2014Fakultas : Teknologi Informasi (FTIF)Jurusan : Teknik InformatikaJenjang : S1Kode MK Nama Mata Kuliah sksWajib/PilihanSmt

KompetensiUtamaKompetensiPenunjang/LainnyaIG091308 Bahasa Inggris 2 W 1 KI091301 Aljabar Linear 3 W 1 KI091302 Pemrograman Terstruktur 4 W 1 KI091303 Sistem dan TeknologiInformasi2 W 1KI091304 Sistem Digital 4 W 1 SM091201 Kalkulus 1 3 W 1 IG09130X Pendidikan Agama 2 W 2 KI091305 Algoritma dan Struktur Data 4 W 2 KI091306 Matematika Diskrit 3 W 2 KI091307 Organisasi Komputer 3 W 2 KI091308 Teori Graf dan Otomata 3 W 2 SM091202 Kalkulus 2 3 W 2 KI091309 Basis Data 4 W 3 KI091310 Komputasi Numerik 3 W 3 KI091311 Pemrograman BerorientasiObjek4 W 3KI091312 Rekayasa Perangkat Lunak 2 W 3 KI091313 Sistem Operasi 4 W 3 KI091314 Statistika Komputasional 3 W 3 IG091307 Bahasa Indonesia 2 W 4 IG091309 Pengantar Ilmu Lingkungan 2 W 4 KI091315 Analisis dan PerancanganSistem4 W 4KI091316 Jaringan Komputer 3 W 4 KI091317 Pemrograman Web 3 W 4 KI091318 Perancangan dan AnalisisAlgoritma3 W 4KI091319 Riset Operasional 3 W 4 KI091320 Basis Data Lanjut 3 W 5 KI091321 Grafika Komputer 3 W 5 KI091322 Kecerdasan Buatan 3 W 5 15 | K a t a l o gKode MK Nama Mata Kuliah sksWajib/Pilihan

SmtKompetensiUtamaKompetensiPenunjang/LainnyaKI091323 Pemrograman FrameworkJ2EE3 W 5 KI091324 Pemrograman Jaringan 3 W 5 KI091325 Perancangan dan AnalisisAlgoritma Lanjut3 W 5Kode MK Nama Mata Kuliah sksWajib/PilihanSmtKompetensiUtamaKompetensiPenunjang/LainnyaKI091392 Kerja Praktek 2 W 6 KI091326 Pemrograman Framework.NET3 W 6IG091306 Pend Kewarganegaraan 2 W 7 KI091327 Sosio dan Etika 2 W 7 IG091311 PengantarTechnopreneurship2 W 8 KI091xxx Mata Kuliah Bidang Keahlian 34 P - KI091391 Tugas Akhir 5 W 8 Jumlah sks 144 100% 132 12Jumlah sks MK wajib 110 76%Jumlah sks MK pilihan 34 24%

DAFTAR MATA KULIAH BIDANG KEAHLIANKode MK Nama Mata Kuliah sksBidangKeahlianSmtKompetensiUtamaKI091331 Analisis Data Multivariat 4 KCV* 6

KI091332 Data Mining 4 KCV* 6 KI091333 Kecerdasan Komputasional 3 KCV* 6 KI091334 Simulasi Sistem Diskrit 4 KCV* 6 KI091351 Jaringan Nirkabel danKomputasi Bergerak4 NCC 6KI091352 Sekuritas Jaringan 3 NCC 6 KI091353 Sistem Terdistribusi 4 NCC 6 KI091354 Teknologi antar Jaringan 4 NCC 6 KI091371 Animasi Komputer 4 RPL 6 KI091372 Audit Tata Kelola TI 3 RPL 6 Kode MK Nama Mata Kuliah sksBidangKeahlianSmtKompetensiUtama16 | K a t a l o gKI091373 Manajemen ProyekPerangkat Lunak4 RPL 6KI091374 Verifikasi dan ValidasiPerangkat Lunak3 RPL 6KI091335 Data Warehousing 3 KCV* 7 KI091336 Pengolahan Citra Digital 4 KCV* 7 KI091337 Simulasi dan Game Komputer 4 KCV 7/8 KI091338 Sistem Temu KembaliInformasi4 KCV 7/8KI091339 Visi Komputer 4 KCV 7/8 KI091355 Jaringan Multimedia 4 NCC 7 KI091356 Komputasi Grid 4 NCC 7 KI091357 Perancangan danManajemen Jaringan4 NCC 7KI091358 Teknik Kompresi 4 NCC 7 KI091375 Evolusi Perangkat Lunak 3 RPL 7 KI091376 Pembuatan Game 3 RPL 7 KI091377 Pola dan ArsitekturPerangkat Lunak4 RPL 7KI091378 Topik Khusus RekayasaPerangkat Lunak

4 RPL 7KI091340 Optimasi Nonlinear 4 KCV 7/8 KI091341 Pemrograman Robot 4 KCV 7/8 KI091342 Topik Khusus KomputasiCerdas dan Visualisasi4 KCV 7/8KI091359 Topik Khusus KomputasiBerbasis Jaringan3 NCC 8KI091379 Pemrograman PerangkatMobile3 RPL 8KI091380 Realitas Virtual 3 RPL 8 Keterangan:KI09133x atau KI09134x : Pilihan Bidang Keahlian KCVKI09135x : Pilihan Bidang Keahlian NCCKI09137x atau KI09138x : Pilihan Bidang Keahlian RPLMahasiswa wajib menempuh 34 sks MK Bidang Keahlian (9 MK) dengan minimal 6 MKharus dari satu Bidang KeahlianKCV*: Mata Kuliah Wajib Bidang Keahlian KCV

DAFTAR MATA KULIAH PER SEMESTERSEMESTER 117 | K a t a l o gKode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanIG091308 Bahasa Inggris 2 WKI091301 Aljabar Linear 3 WKI091302 Pemrograman Terstruktur 4 WKI091303 Sistem dan Teknologi Informasi 2 WKI091304 Sistem Digital 4 WSM091201 Kalkulus 1 3 W18SEMESTER 2Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanIG09130X Pendidikan Agama 2 WKI091305 Algoritma dan Struktur Data 4 WKI091306 Matematika Diskrit 3 WKI091307 Organisasi Komputer 3 WKI091308 Teori Graf dan Otomata 3 WSM091202 Kalkulus 2 3 W18SEMESTER 3Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanKI091309 Basis Data 4 WKI091310 Komputasi Numerik 3 WKI091311 Pemrograman Berorientasi Objek 4 WKI091312 Rekayasa Perangkat Lunak 2 W

KI091313 Sistem Operasi 4 WKI091314 Statistika Komputasional 3 W20SEMESTER 4Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanIG091307 Bahasa Indonesia 2 WIG091309 Pengantar Ilmu Lingkungan 2 WKI091315 Analisis dan Perancangan Sistem 4 WKI091316 Jaringan Komputer 3 WKI091317 Pemrograman Web 3 WKI091318 Perancangan dan Analisis Algoritma 3 WKI091319 Riset Operasional 3 W20SEMESTER 5Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanKI091320 Basis Data Lanjut 3 W18 | K a t a l o gKI091321 Grafika Komputer 3 WKI091322 Kecerdasan Buatan 3 WKI091323 Pemrograman Framework J2EE 3 WKI091324 Pemrograman Jaringan 3 WKI091325 Perancangan dan Analisis AlgoritmaLanjut3 W18BIDANG KEAHLIAN KOMPUTASI CERDAS DAN VISUALISASI (KCV)SEMESTER 6Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanKI091392 Kerja Praktek 2 WKI091326 Pemrograman Framework .NET 3 WKI091331 Analisis Data Multivariat 4 PKI091332 Data Mining 4 PKI091333 Kecerdasan Komputasional 3 PKI091334 Simulasi Sistem Diskrit 4 P20SEMESTER 7Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanIG091306 Pend Kewarganegaraan 2 WKI091327 Sosio dan Etika 2 WKI091335 Data Warehousing 3 PKI091336 Pengolahan Citra Digital 4 PKI0913xx Pilihan 1* 4 PKI0913xx Pilihan 2* 4 P19SEMESTER 8Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanIG091311 Pengantar Technopreneurship 2 WKI0913xx Pilihan 3* 4 PKI091391 Tugas Akhir 5 W11

Total sks 144DAFTAR MATA KULIAH PILIHAN 1, 2, 3 BIDANG KEAHLIAN KCVKode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanKI091337 Simulasi dan Game Komputer 4 PKI091338 Sistem Temu Kembali Informasi 4 P19 | K a t a l o gKI091339 Visi Komputer 4 PKI091340 Optimasi Nonlinear 4 PKI091341 Pemrograman Robot 4 PKI091342 Topik Khusus Komputasi Cerdas danVisualisasi4 PBIDANG KEAHLIAN REKAYASA PERANGKAT LUNAK (RPL)SEMESTER 6Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanKI091392 Kerja Praktek 2 WKI091326 Pemrograman Framework .NET 3 WKI091371 Animasi Komputer 4 PKI091372 Audit Tata Kelola TI 3 PKI091373 Manajemen Proyek Perangkat Lunak 4 PKI091374 Verifikasi dan Validasi PerangkatLunak3 P19SEMESTER 7Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanIG091306 Pend Kewarganegaraan 2 WKI091327 Sosio dan Etika 2 WKI091375 Evolusi Perangkat Lunak 3 PKI091376 Pembuatan Game 3 PKI091377 Pola dan Arsitektur Perangkat Lunak 4 PKI091378 Topik Khusus Rekayasa PerangkatLunak4 P18SEMESTER 8Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanIG091311 Pengantar Technopreneurship 2 WKI091379 Pemrograman Perangkat Mobile 3 PKI091380 Realitas Virtual 3 PKI091391 Tugas Akhir 5 W13Total sks 144BIDANG KEAHLIAN KOMPUTASI BERBASIS JARINGAN (NCC)SEMESTER 6Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanKI091392 Kerja Praktek 2 WKI091326 Pemrograman Framework .NET 3 W20 | K a t a l o gKI091351 Jaringan Nirkabel dan Komputasi

Bergerak4 PKI091352 Sekuritas Jaringan 3 PKI091353 Sistem Terdistribusi 4 PKI091354 Teknologi antar Jaringan 4 P20SEMESTER 7Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanIG091306 Pend Kewarganegaraan 2 WKI091327 Sosio dan Etika 2 WKI091355 Jaringan Multimedia 4 PKI091356 Komputasi Grid 4 PKI091357 Perancangan dan ManajemenJaringan4 PKI091358 Teknik Kompresi 4 P20SEMESTER 8Kode MK Nama Mata Kuliah sks Wajib/PilihanIG091311 Pengantar Technopreneurship 2 WKI091359 Topik Khusus Komputasi BerbasisJaringan3 PKI091391 Tugas Akhir 5 W10Total sks 14421 | K a t a l o gIG091308 Bahasa Inggris 2 sksMata Kuliah : Bahasa InggrisKode/bobot/Semester : IG091308/ 2 sks / 1Tujuan Pembelajaran (Learning Objectives) :1. Mahasiswa dapat memahami isi sebuah artikel/ jurnal/ teks akademikmengenai sains dan teknologi yang ditulis dalam bahasa Inggris.2. Mahasiswa dapat mendiskripsikan informasi atau isi dari argumentatif tekslisan setelah menyimak teks tersebut.3. Mahasiswa dapat mengungkapkan argumentasi atau ide-ide logis secaralisan atau tulisan.Kompetensi (Competency) :1. Mahasiswa dapat menerapkan strategy membaca yang efektif untukmenafsirkan isi argumentatif teks berbahasa Inggris yang berbasis sainsdan teknologi.2. Mahasiswa dapat menafsirkan isi berbagai jenis teks lisan yang berbahasaInggris.3. Mahasiswa dapat menyampaikan secara lisan dan tulisan argumenargumenatau ide-ide dalam bahasa Inggris.Pokok Bahasan (Subject Matter) :1. Scanning: Scanning in everyday life; scanning tables; scanning academicarticles/jurnals,; scanning encyclopedia entri.2. Previewing and Predicting: previewing and predicting book covers to

foresee the contents; listen to spoken text and predict the suitable picture orfigures; Say out loud the undelined reasons for predicting.3. Vocabulary Knowledge for Effective Reading and listening: guessingmeaning from context in sentences; using grammar to guess word meaning;recognizing words connecting ideas.4. Topics: stating and recognizing topics from a paragraph or a text in writtenand spoken text; working with the topics, finding and writing the topicsentence.5. Main Ideas: finding the main idea in the topic sentence, stating main ideasof a paragraph, develop topic to main ideas, develop supporting details forthe main ideas, producing an outline.6. Patterns of Organization: recognizing signal words to identify the types ofpatterns, recognizing the patterns of various written texts; writing an essaywith some selected patterns.7. Skimming: skimming book reviews skimming jurnal or articles.8. Making Inference: Infering missing information, making inferences fromconversations.9. Summarizing and Analysis: summmarizing a paragraph or passages, andmaking a text or article analysis22 | K a t a l o gPustaka Utama :1. Mikulecky and Jeffries. “More Reading Power” , Addison-Wesley publishingCompany, 19962. Supriyanto. ”Critical Reading” ITB. 2007.3. ITS English Teaching Team. “ English for Science and Technology. ITS.2008.Pustaka Penunjang :1. Rooks. “ Paragraph Power: Communicating Ideas throughParagraphs.Prentice Hall Regents. 19992. Hayden, R.E., Pilgrim, D.W, and Haggard, A.Q. “Mastering AmericanEnglish. Prentice Hall, Inc. 2000.3. Thomson and Martinet. “A Practical English Grammar. Oxford UniversityPress.1995.4. Anderson and Anderson. “Text Types in English” Macmillan.2003.Prasyarat : -KI091301 Aljabar Linear 3 sksMata Kuliah : Aljabar LinierKode/bobot/Semester : KI091301/ 3 sks / 1Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu memahami konsep aljabar linier dan memilih metodayang tepat untuk menyelesaikan berbagai persoalan aljabar linierKompetensi:1. Mahasiswa mampu menyelesaikan masalah sistem persamaan liniermenggunakan komputasi matriks2. Mahasiswa mampu menjelaskan ruang vektor dan aplikasinya dalamtransformasi linier3. Mahasiswa mampu mengaplikasikan aljabar linier dalam beberapa contohkasus

Pokok Bahasan (Subject Matter):Sistem persamaan linier dan matrix; Eliminasi gauss, Gauss Jordan, Matrixdan operasinya, Invers matrix (praktek menggunakan Matlab). Determinan;fungsi determinan, evaluasi determinan dengan reduksi baris, properti fungsideterminan, kofaktor, aturan cramer (praktek menggunakan Matlab). Vektorpada ruang 2 dan ruang 3; pengenalan vektor, vektor normal, vektoraritmatik, dot product, proyeksi, cross product, garis dan bidang pada ruang 3(praktek menggunakan Matlab). Ruang vektor Euclidean; ruang neuclidean, transformasi linier dari Rn ke Rm. Ruang vektor; ruang vektor real,sub ruang vektor, bebas linier, basis dan dimensi, ruang baris, ruang kolomdan ruang null, rank dan nullity (praktek menggunakan Matlab). Ruang innerproduct; inner product, sudut dan Ortogonaliti pada inner product, BasisOrthonormal, Gram Schmidt. Eigenvalue dan eigenvektor; pengenalaneigenvalue dan eigenvektor, diagonalization, ortogonal diagonalization23 | K a t a l o g(praktek menggunakan Matlab). Transformasi linier lanjut; pengenalantransformasi linier lanjut, Kernel dan range, Invers transformasi linier,Similarity (praktek menggunakan Matlab). Aplikasi aljabar linier; Programlinier geometric, Interpolasi kubik spline, Markov chains, Teori graf, Grafikacomputer, Kriptografi, genetik.Pustaka Utama :1. Elementary Linear Algebra ; Howard Anton, Drexel University, John Wiley& Sons, Inc; ninth edition, 20052. Elementary Linear Algebra - applications version; Howard Anton, ChrisRorres; John Wiley & Sons, Inc; ninth edition, 2005Prasyarat: -KI091302 Pemrograman Terstruktur 4 sksMata Kuliah : Pemrograman TerstrukturKode/bobot/Semester : KI091302/ 4 sks / 1Kompetensi:1. Mahasiswa memahami metodologi pengembangan software (analisa,design, coding, testing, dokumentasi) dan mampu menerapkanmetodologi tersebut pada persoalan-persoalan sederhana.2. Mahasiswa mampu berkomunikasi dan bekerja sama dalam sebuah timmelalui mekanisme dokumentasi program.3. Mahasiswa mampu merancang program secara modular/terstrukturdengan pendekatan top-down menggunakan fungsi-fungsi.4. Mahasiswa mampu merancang algoritma dengan benar dan efisien, sertamampu melakukan analisa kompleksitas terhadap algoritma tersebut.5. Mahasiswa memahami elemen-elemen bahasa pemrograman C danmampu mengimplementasikan hasil rancangannya secara benar.6. Mahasiswa mampu menuangkan hasil pemikirannya dalam bahasa lisanmaupun tulisan dengan baik.Pokok Bahasan:Gambaran Umum Mengenai Pemrograman, Gambaran Umum tentang C,Pemrograman Terstruktur /Modular, Percabangan, Perulangan, Array,Algoritma, Sorting, Searching, String, Fungsi Rekursif, Structure dan Union,Pemrosesan File, Program Berukuran Besar, Struktur Data Dinamik, C++.

Pustaka Utama :Jeri R. Hanly, Elliot B. Koffman, Problem Solving and Program Design in C,3th edition, Addison Wesley, 2002.Thomas H. Cormen, Charles E.Leiserson, Ronald L. Rivest, Introduction toAlgorithms, McGraw-Hill, 2003.24 | K a t a l o gKI091303 Sistem dan Teknologi Informasi 2 sksMata Kuliah : Sistem dan Teknologi InformasiKode/bobot/Semester : KI091303/2/1Kompetensi:1. Mahasiswa mampu mengenal komponen sistem komputer saatini dan sistem komputer yang ada,2. Mahasiswa mampu mengenal komponen sistem informasi dansistem informasi yang ada,3. Mahasiswa mampu memahami bagaimana komputer bisa membantuberbagai pekerjaan manusia secara efektif dan efisien.4. Mahasiswa mampu mengenal berbagai macam eBisnis yang bisadilakukan sehubungan dengan perkembangan sistem informasi.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan sistem komputer: konsep sistem komputer, hardware, softwaredan brainware. Hardware komputer: cpu, disk, input dan output. Software:Operating System, Software Aplikasi, bahasa pemrograman. Brainware:programmer, end-user, database admin, administrator. Profesi di bidangTeknologi Informasi, Komputer di masyarakat Indonesia. Pengenalan sisteminformasi: konsep sistem informasi, komponen sistem informasi, manfaatdan keunggulan sistem informasi. Penerapan sistem informasi: CRM, ERP,SCM, SIM Akademik, SIM PSB. Studi Kasus Bisnis Online: kinerja bisniseCommerce.Pustaka Utama :1. Pfaffenberger, Bryan, Computes in Your Future, 4th Edition, Universityof Virginia, Prentice Hall, 20012. James A. O’Brien, Management Information systems: ManagingInformation Technology in the bussiness Enterprise, 6th Edition,McGraw Hill Irwin, 2004.25 | K a t a l o gKI091304 Sistem Digital 4 sksMata Kuliah : Sistem DigitalKode/bobot/Semester : KI091304/ 4 sks / 1Tujuan Pembelajaran:Mahasiswa mampu memahami dengan benar konsep dasar sistem digitalsebagai pembentuk komponen utama komputer, dan dapat menganalisis sertamerancang sistem digital sederhana.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar berbagai macam sistembilangan2. Mahasiswa mampu melakukan penyederhanaan fungsi-fungsi booleandengan menggunakan beberapa metode.3. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar fungsi dan karakteristik

berbagai komponen sistem digital, yang meliputi rangkaian kombinasionaldan rangkaian sekuensial.4. Mahasiswa mampu menganalisis & melakukan perancangan sistemdigital baik berupa rangkaian kombinasional maupun sekuensial5. Mahasiswa mampu memahami secara benar tahapan perancanganrangkaian sekuensial tak serempak (asynchronous)Pokok Bahasan:Sistem Bilangan; Penjelasan Sistem Digital dan Analog, Sistem bilanganbiner, octal, desimal dan heksadesimal, konversi antar sistem bilangan. Pengkode-an BCD, Excess-3, 8-4-2-1, Gray, dan lain-lain. Aljabar Boole danpenyederhanaan fungsi Boolean: Gerbang logika OR, AND. NOT, XOR,NAN. Tabel kebenaran, fungsi-fungsi Logika dan implemantasinya ke dalamgerbang logika, Bentuk SOP dan POS, Penyederhanaan fungsi booleansecara matematis dan Teori De Morgan, Penyederhanaan dengan K-Map,dan dengan Tabulasi. Rangkaian Kombinasional: Adder, Subtractor,Decoder, Encoder, Multiplexer, Demultiplexer. Perancangan rangkaiankombinasional sederhana. Synchronous Sequential Logic: Konseprangkaian sequensial yang sinkron, SR Latch, Flip-Flop SR, JK, D, dan T,Pengenalan State Diagram, Analisa rangkaian sekuensial, Merancangrangkaian dengan menggunakan Flip-flop, Register, Counter dan Memory:Konsep Register, Register dengan Parallel Load, Shift Register, Counter,Binary Up-Down Counter, Memory Decoding, Desain memori, ErrorCorection, Arsitektur ROM. Algorithmic Satate Machine (ASM): ASM Chart,ASM Block, Timing Sequence, Desain Rangkaian dengan ASM Chart.Asynchronous Sequential Logic (ASL): Konsep Dasar ASL, TransitionTable, Flow Table, Race Condition. Contoh Desain rangkaian ASL,Penyederhanaan State dan Flow TableDaftar Pustaka:1. Morris Mano, Digital Design 3th Edition, Prentice-Hall, 20022. Ronald J. Tocci, Neal S. Widmer, Digital Systems Principles andApplications, Prentice-Hall, 200126 | K a t a l o gPrasyarat : -SM091201 Kalkulus 1 3 sksMata Kuliah : Kalkulus 1Kode/bobot/Semester : SM091201/ 3 sks / 1Tujuan Pembelajaran:Mahasiswa mampu memahami konsep-konsep dasar tentang koordinat grafikdan garis, limit dan kontinuitas, diferensial turunan, Integral dan aplikasinya.Pokok Bahasan (Subject Matter):Koordinat Grafik dan Garis;Bilangan real dan garis bilangan, nilai mutlak,petidaksamaan, garis, lingkaran, parabola, fungsi dan grafik, identifikasifungsi. Limits dan Kontinuitas; Garis singgung dan laju perubahan, aturandan teknik menghitung limit, definisi limit fungsi, Fungsi kontinu. DiferensialTurunan; Turunan suatu fungsi, aturan turunan, aturan rantai danpersamaan parametric, Turunan fungsi implisit, Notasi Delta. AplikasiTurunan; Laju-laju yang berkaitan, Penentuan interval naik, turun sertakecekungan fungsi, Nilai maksimum/minimum fungsi, Teorema nilai ratarata.

Integral: Integral tertentu, Teorema Fundamental Kalkulus Pertamadan aplikasinya, menghitung luas di bawah kurva.KI091305 Algoritma dan Struktur Data 4 sksMata Kuliah : Algoritma dan Struktur DataKode/bobot/Semester : KI091305 / 4 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu mengimplementasikan tipe data abstrak dalampermasalah nyata.Kompetensi (Competency):1. Mahasiswa mampu menyusun spesifikasi dan mengimplementasikan tipedata abstrak ( ADT ) dalam bahasa C.2. Mahasiswa mampu menerapkan tipe data abstrak dalam permasalahanyang nyata.3. Mahasiswa mampu menerapkan algoritma Greedy, Branch and Bound,Recurrence.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pendahuluan; Pointer dalam C, Linear Linked List, Linked Data StructuresLain. Pengenalan Rekursi; Konsep Berpikir Rekursif, Permasalahan Umumdalam Rekursi, Aspek Kuantitatif dalam Rekursi. Struktur Data Linier - Stackdan Queue; Konsep Dasar Stack, Tipe Data Abstrak untuk Stack dan Queue,Penggunaan dan Implementasi Stack, Implementasi Rekursi MenggunakanStack, Penggunaan dan Implementasi Queue.27 | K a t a l o gList, String, dan Alokasi Memori Dinamis; Konsep dan Implementasi List,Konsep dan Implementasi Strings, Perbedaan Alokasi Memori Statis danDinamis, Konsep dan Implementasi Alokasi Memori Dinamis.Tree; Konsep Dasar dan Terminologi, Binary Tree, Representasi Binary Tree,Heap dan Priority Queue, Binary Tree Traversal, Binary Search Tree, AVLTree, Two-Three Tree, Huffman Codes. Graphs; Konsep Dasar danTerminologi, Representasi Graph, Graph Searching, Topological Ordering,Shortest Path, Task networks. Hashing; Pengenalan dan Konsep Hashing,Algoritma Hashing. Sorting; Metode Sorting Priority Queue, Metode Divideand-Conquer, Metode Insert and Sort, Address Calculation Sorting, MetodeSorting Lainnya, Perbandingan Performance antar Metode Sorting. RekursiLanjut; Pembuatan Parser dengan Menggunakan Rekursi, Translasi Infix kePostfix.Pustaka Utama (Main Reference):1. Thomas A. Standish, “Data structures, algorithms, and software principlesin C ”, Addison-Wesley, 1995.Pustaka penunjang (Supporting References):1. Aaron M. Tanenbaum, ”Data Structures Using C”, Prentice Hall, 1997.2. Alfred V. Aho, Jeffrey D. Ullman, John E. Hopcroft, ”Data Structures andAlgorithms”,Addison-Wesley,1983.Prasyarat (Prerequisite): -KI091306 Matematika Diskrit 3 sksMata Kuliah : Matematika DiskritKode/bobot/Semester : KI091306 / 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):

Mahasiswa mampu memahami konsep logika, metode pembuktian,himpunan, fungsi, induksi matematis & rekursi, relasi dan dapatmengaplikasikannya pada permasalahan nyata.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar konsep logika dan dapatmengambil kesimpulan yang benar,2. Mahasiswa mampu mengaplikasikan metode-metode pembuktian yangefesien,3. Mahasiswa mampu menjelaskan & mengaplikasikan konsep himpunandan fungsi,4. Mahasiswa menjelaskan induksi matematis dan rekursi &mengaplikasikan pada permasalahan nyata,5. Mahasiswa menjelaskan konsep relasi & mengaplikasikan padapermasalahan nyata.28 | K a t a l o gPokok Bahasan (Subject Matter):Konsep dasar logika dan penentuan kesimpulan; Konsep logikaproposional dan ekuvalensi, konsep predikat dan quantifier, penggunaanquantifier pada proposisi, konsep aturan penenetuan kesimpulan, konseppenentuan kesimpulan untuk pernyataan quantified dan penggunaannya,kesalahan dalam penentuan kesimpulan, resolusi. Metode-metodepembuktian; Konsep metode-metode pembuktian seperti bukti langsung,bukti tidak langsung, bukti hampa, bukti mudah, bukti dengan kontradiksi,bukti per kasus, bukti pada ekuivalensi dan penggunaannya, pembuktianconstructive dan non-constructive. Konsep Himpunan dan fungsi; Definisihimpunan, operasi pada himpunan, relasi dua himpunan, power set, cartesianproduct, konsep fungsi, jenis-jenis fungsi, fungsi invers, dan komposisi duafungsi. Induksi matematis dan rekursi; Konsep induksi matematis, metodepembuktian dengan induksi matematis, konsep induksi kuat, metodepembuktian dengan induksi kuat, penggunaan induksi kuat pada komputasigeometri, pembuktian dengan properti well-ordering, fungsi rekursi, himpunanrekursi dan struktur, struktur induksi, generalisasi induksi, algoritma rekursi,pembuktian kebenaran algoritma rekursi, rekursi dan iterasi. Relasi; Definisidan notasi relasi, relasi pada himpunan, sifat-sifat relasi, kombinasi dua relasi,komposisi dua relasi, relasi ekivalen.Pustaka Utama:1. Discrete Mathematics and its Applications; Kenneth H. Rosen; McGrawHill; sixth edition; 2007.Pustaka penunjang :Prasyarat : -KI091307 Organisasi Komputer 3 sksMata Kuliah : Organisasi KomputerKode/bobot/Semester : KI091307/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran:Mahasiswa mampu memahami dengan benar konsep dasar cara kerjakomputer dan dapat menjelaskan dengan tepat fungsi dari setiap komponenpembentuk komputer, serta dapat memahami dengan benar metodepipelining, sebagai suatu cara untuk pemrosesan secara paralel.

Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar dasar kerja komputer dankomponen pembentuknya.2. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan tepat urutan untuk mengeksekusisuatu instruksi.3. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar organisasi dan fungsisetiap komponen pembentuk komputer4. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar konsep pipelining sebagaisalah satu cara untuk pemrosesan secara paralel.29 | K a t a l o gPokok Bahasan:Struktur Dasar Komputer: Organisasi dan arsitektur computer, strukturkomputer dan fungsi-fungsi di dalamnya, evolusi dan generasi-generasicomputer. Instruksi Mesin dan Program: Lokasi dan alamat memori,operasi dasar memori, instruksi dan urutan instruksi, moda pengalamatan,Bahasa assembly, Stack & Queue, subroutine, contoh beberapa instructionset. Organisasi Input/Output: Organisasi Input/Output, peng-akses-anperalatan I/O, interrupt, Direct Memory Acces, antarmuka I/O standar.Sistem Memory : Konsep dasar Sistem Memory, Random Access Memory(RAM), Read Only Memory (ROM), Cache Memory: Mapping, ReplacementAlgorithm, Virtual Memory, Secondary Storage. Aritmatika: penambahandan pengurangan, desain Fast Adder, perkalian bilangan positip, perkalianbilangan bertanda, algoritma Booth, Fast Multiplication, pembagian bilanganinteger. bilangan riil dan operasinya. Unit Pemrosesan : Konsep dasar unitprocessing, eksekusi instruksi lengkap, organisasi bus jamak, HardwiredControl, Multiprogrammed Control. Pipelining: Konsep dasar pipelining, data& instruction hazard, pengaruh set instruksi, operasi SuperscalarDaftar Pustaka:1. Hamacher, Vranezic & Zaky, Computer Organization 5th Edition, McGraw-Hill, 2002.2. William Stallings, Computer Organization And Architecture 4th Edition,Prentice-Hall, 1996.3. Morris Mano, Computer System Architecture , Prentice-Hall, 1993.Prasyarat : Sistem Digital (KI091304/4sks)KI091308 Teori Graf dan Otomata 3 sksMata Kuliah : Teori Graf dan OtomataKode/bobot/Semester : KI091308/ 3 sks / 2Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan komponen perangkat pemodelanmenggunakan teori graph.2. Mahasiswa mampu mengaplikasikan teori graph untuk memodelkanpermasalahan riil serta memformulasikan konsep penyelesaiannya.3. Mahasiswa mampu menjelaskan komponen perangkat pemodelanmenggunakan otomata.4. Mahasiswa mampu mengaplikasikan otomata untuk memodelkanpermasalahan riil serta memformulasikan konsep penyelesaiannya.Pokok Bahasan:Graph & Subgraph : Graph & Simple Graph, Subgraph, Vertex Degree, Path

& Connection, Cycles, Isomorphism. Tree & Directed Graph: Tree & TheProperties, Cut Edge & Cut Vertex, Spanning Tree, Types of Digraph & TheirConnections, Fundamental Cycle. Some Special Graphs: Euler Tours,Hamiltonian Cycles, Planar Graph, Dual Graph. Matriks & Representasi30 | K a t a l o gKomputer: Incidence & Adjacency, Matrices, Komputasi Graph. Studi KasusI: Shortest Path Problem (Djikstra, Floyd, Ford, Euclidian Shortest path).Studi Kasus II: Travelling Salesman Problem & Chinese Postman Problem(reduction-based method for solving TSP, other approaches. ChinesePostman & matching). Studi Kasus III: Distribution Problem (single depotvehicle routing, angular approaches, multi depot distribution problem). StudiKasus IV: Flows in network (complete flows, maximal flows, minimal costflows). Learning Automata:Environment, Automaton, Feedback ConnectionOf Automaton And Environment, Norms Of Behavior. Fixed StructureAutomata, Variable Structure Stochastic Automata, Variable StructureStochastic Automata, Convergence, Q and S Models. Some specialAutomaton, Interconnected Automata and Games.Pustaka Utama (Main Reference):1. Diestel, R., Graph Theory, 2000, Springer-Verlag2. Liotta, G., Tamassia, R., Tollis, I., Graph Algorithms and Applications 2,2004, World Scientific Pub.Pustaka penunjang (Supporting References):1. McHugh, J.A., Algorithmic Graph Theory, 1990, Prentice-Hall Inc.2. Narendra, K., Thathachar, M.A.L., Learning Automata: an introduction,1989, Prentice-Hall Inc.Prasyarat: -SM091202 Kalkulus 2 3 sksMata Kuliah : Kalkulus 2Kode/bobot/Semester : SM091202/ 3 sks / 1Tujuan Pembelajaran:Mahasiswa mampu memahami konsep-konsep dasar tentang aplikasi integraltertentu, Fungsi transenden, Teknik integrasi, Koordinat Kutub dan PersamaanParametrik serta Deret Tak Hingga.Pokok Bahasan (Subject Matter):Aplikasi Integral tertentu; Luas antara dua kurva, Volume benda putar,Panjang kurva. Fungsi Transenden; Fungsi logaritma dan exponensial,Turunan dan integral fungsi logaritma dan transenden, Pertumbuhan danPeluruhan Exponensial, Invers fungsi dan turunannya. Teknik Integrasi;Integral parsial, Integral pecah rasional. Koordinat Kutub dan PersamaanParametrik; Koordinat kutub, Grafik pada koordinat kutub, Luasan dalamkoordinat kutub, Persamaan parametric. Deret Tak Hingga: Barisan takhingga, Deret tak hingga, Uji konvergensi, Deret berganti tanda dan deretpangkat, Deret Taylor dan Maclaurin.31 | K a t a l o gKI091309 Basis Data 4 sksMata Kuliah : Basis DataKode/bobot/Semester : KI091309 / 4 sks / 3Kompetensi:

1. Mahasiswa mampu memodelkan informasi dan pengetahuan dalambentuk relasional2. Mahasiswa mampu mendeskripsikan model ke dalam bentuk aljabarrelasional.3. Mahasiswa mampu menuliskan model dalam diagram konseptual maupunfisik4. Mahasiswa mampu mentransformasi model konseptual ke dalam modelfisik5. Mahasiswa mampu menormalisasi model data6. Mahasiswa mampu membuat DDL dan DMLPokok Bahasan (Subject Matter):Pengertian dasar dan konsep Basis Data dan Sistem Manajemen BasisData (DBMS); Struktur dan komponen-komponen dalam DBMS,Karakteristik Basis Data, Pemakai/orang-orang yang terlibat dalam BasisData, Contoh penggunaan basis data dan manfaat dan implikasi Basis Data.Model data, schema dan instance; Analisis dan perancangan Basis Data,langkah-langkah dalam perancangan basis data, pemodelan data denganCDM dan PDM, konsep model relasional, domain, tupple, atribut dan relasi(relationship). Entitas; Contoh Studi Kasus, mendaftar kebutuhan pengguna,identifikasi entitas, penamaan entitas, definisi entitas, single instante entity,entity relationship minimum, pemodelan entity dalam single context,homonym, synonym. Atribut; Identifikasi atribut, aturan-aturan atribut,checklist item-item atribut, deskripsi atribut, domain atribut, organisasi atribut,nilai default, domain split, stribut optional, atribut promary key, karakteristikprimary key, optional primary key, pengulangan primary key, artificial key, 2atau lebih entitas dengan identical primary key, migrasi primary key, artificialkey access path, nama alias, generalitation hierarchy primary keyinheritance, atribut foreign key, dangling foreign key, optional foreign key.Relationship; Aturan-aturan tentang relationship : relationship checklist,balanced one-to-one relationships, mandatory one-to-optional-onerelationships, optional-one-to-many relationships, many-to-many(nonspesific) relationships, circular references, Triads, lebih dari 2relationship antara 2 entitas, parallel associative entitien, recursiverelationships. Generalization Hierarchy rules; Subtype justification,supertype justification, subtype discriminators, category discriminator control,multiple inheritance, nested generalization hierarchy, relaxation of mutualexclusivity requirement, subtype relationship dependency, generalizationhierarchies of dependent entities, supertype limits. Data ModelView Rules;Aturan-aturan Normalisasi; Keuntungan normalisasi, bussines normal form,first normal form (NF), 2NF, 3NF, Boyce/codd NF, 4NF, 5NF. DataModeling; Modeling logical vs physical object, agregasi, levels ofabstraction, modeling complex data types, pemodelan proses vs pemodelandata, Pembuatan CDM,Konversi CDM ke PDM, Pengenalan dan32 | K a t a l o gpenggunaan CASE Tool untuk pembuatan CDM dan PDM (power designer).Data Description Language (DDL); Bahasa Basis Data Relasional, DDL,Pendefinisian Data dalam SQL, Konsep Schema & Catalog, Perintah CreateTable, Tipe Data dan Constraint, Perintah Drop, Perintah Alter. Aljabar

relasional; Union, set difference, cross product, projection,selection. BasicSQL Queries; Penanganan Ambiguous dan Penggunaan Alias, Query tanpaWHERE Clause dan Penggunaan (*), Tabel sebagai Set,Nested Queries & Set Comparison. Fungsi EXISTS & NOT EXISTS, EksplisitSet & NULL, Penamaan Kembali, Fungsi Aggregate & Grouping, SubstringComparison, Arithmetic Operator & Ordering, UPDATE Statements, VIEWdalam SQL. Materi Pengayaan : Format penyimpanan data (.xls, csv, mdb,dll), Konversi data.Pustaka Utama:1. Reingruber, Michael C & Gregory, William W; “The Data ModelingHandbook A Best-Practice Approach to Building Quality Data Models”,John Wiley & Son Inc, 2001Pustaka penunjang:1. Ramakrishnan, Raghu, Gehrke, Johannes. “Database ManagementSystems, Third Edition”. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc.2003.2. Howe, David; “Data analysis for Database Design”, third Edition,Butterworth-Heineman, 2001.Prasyarat : Sistem dan Teknologi Informasi (KI091303)KI091310 Komputasi Numerik 3 sksMata Kuliah : Komputasi NumerikKode/bobot/Semester : KI091310/ 3 sks / 3Kompetensi:1. Mahasiswa mampu mengaplikasikan metode-metode untuk memperolehakar persamaan.2. Mahasiswa mampu mengaplikasikan metode-metode untuk pencocokankurva dengan teknik regresi maupun interpolasi.3. Mahasiswa mampu mengaplikasikan metode-metode untuk melakukandiferensiasi dan integrasi numerik.4. Mahasiswa mampu mengaplikasikan metode-metode untuk melakukandiferensiasi terhadap fungsi dengan variabel tunggal (diferensiasi biasa)maupun dengan 2 atau lebih variabel (diferensiasi parsial).Pokok Bahasan:Pengantar Metode Numerik: Pengertian Metode Numerik, Pengertian“Bilangan Berarti”, Pengertian Akurasi dan Presisi, Pengertian,Pembulatan, Pengertian “Kesalahan”, Deret Taylor. Akar Persamaan ?Metode Akolade : Metode Grafik, Metode Tabulasi, Metode Bolzano (1/2interval), Metode Regula Falsi (posisi salah), Metode Faktorisasi, MetodeBairstow, Metode Quotient-Difference. Akar Persamaan Metode Terbuka:33 | K a t a l o gMetode Iterasi, Metode Newton-Raphson, Metode Secant, PenangananAkar Ganda, Penugasan III. Regresi Kuadrat Terkecil :Pengantar Pencocokan Kurva, Regresi Linier, Regresi Polynomial, RegresiLinier Berganda, Regresi Non Linier. Interpolasi :Konsep Beda Hingga, Interpolasi Newton, Interpolasi Lagrange, InterpolasiGauss, Stirling & Bessel, Interpolasi Trigonometrik, Interpolasi Spline.Persamaan Differensial Biasa: Metode Euler-Cauchy, Metode Heun SingleStep, Metode Picard, Metode Taylor, Metode Runge-Kutta, Metode Heun

Multi Steps, Metode Adam, Metode Milne, Metode Adam-Moulton.Persamaan Differensial Parsial: PDP Elliptik, PDP Parabolik, PDPHiperbolik. Pengantar Optimasi Komputasional: Permasalahan Optimasiscr Umum, Unconstrained Optimization, Constrained Optimization.Pustaka Utama (Main Reference):1. Chapra, S.C., Canale, R.P., Numerical Methods for Engineeer 5th Ed,2006, McGraw-Hill2. Soehardjo, Analisa Numerik, 19853. Munif, A., Prastyoko, A., Penguasaan dan Penggunaan Metode Numerik,Guna Widya, 1995Pustaka penunjang (Supporting References):KI091312 Rekayasa Perangkat Lunak 2 sksMata Kuliah : Rekayasa Perangkat LunakKode/bobot/Semester : KI091312 / 2 sks / 3Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu menjelaskan tahapan dan metodologi pembangunanperangkat lunak secara benar baik secara mandiri atau juga dalamkerjasama tim.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar sikluspengembangan perangkat lunak.2. Mahasiswa mampu merumuskan dengan teliti berbagai macammetodologi pengembangan perangkat lunak.3. Mahasiswa mampu menganalisis & melakukan perancanganmodel perangkat lunak sistem akademik sederhana.4. Mahasiswa mampu bekerjasama dan berfikir kreatif dalam membuatperangkat lunak serta mempresentasikan hasil karya rancangan.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengertian rekayasa perangkat lunak, Konsep rekayasa perangkat lunak,Pengantar analisis, perencanaan, desain dan implementasi; PerspektifProduk Perangkat Lunak, Model Proses Perangkat Lunak , Model spiral,RAD, prototypeUnified Process ; Aktivitas terintegrasi , System Engineering,Requirement engineering; Pemodelan Analisis; Pemodelan DesainPerangkat Lunak, Desain sistem: perancangan konseptual dan34 | K a t a l o gperancangan fisik, Perancangan konseptual, evaluasi alternatif rancangan,penyiapan spesifikasi rancangan, dan penyiapan laporan rancangan sistemsecara konseptual , perancangan fisik- keluaran, masukan, antarmukapemakai dan sistem, platform, basis data, modul, kontrol, dokumentasi,pengujian, ataupun rencana konversi; Implementasi sistem, Pemrogramandan pengujian, Instalasi perangkat keras dan perangkat lunak, Pelatihankepada pemakai,Pembuatan dokumentasi ; Software Testing Strategies,Unit Testing, Integration Testing; Software Testing Techniques, Whiteboxtesting, Blackbox testing, System Testing,; Quality Assurance; Operasi danpemeliharaan, Perawatan perfektif, Perawatan adaptif, Perawatan korektif,Evaluasi dan pengukuran produk perangkat lunak, Software metric;Software Performance, SQA & Reviews perangkat lunak, Software Reuse,Manajemen Resiko, Specification Configuration Management; Pembiayaan

dan Estimasi Perangkat Lunak, Cocomo, Delphi, Activity Base costing.Pustaka Utama :1. Pressman, R. S., Software Engineering: A Practitioner's Approach, 8thEdition, McGraw-Hill, 20082. Sommerville, I., Software Engineering 8th edition, Addison-Wesley, 2007.3. Stephen R. Schach: Object-Oriented and Classical Software Engineering,7th Edition, 2007Pustaka penunjang :1. Meyer, B., Object-Oriented Software Construction, 2nd Edition, Prentice-Hall, 1997.2. Pfleeger, S. L., Software Engineering Theory and Practice, 2nd Edition,Prentice Hall, 2001Prasyarat : -KI091313 Sistem Operasi 4 sksMata Kuliah : Sistem OperasiKode/bobot/Semester : KI091312 / 4 sks / 3Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu memahami prinsip dan praktek dari sistem operasimodern dengan penekanan pembahasan pada Linux, Windows Vista,embedded, real-time, dan sistem multimedia.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu memahami konsep dasar sistem operasi yangmerupakan jembatan antara perangkat keras dengan perangkat lunak,2. Mahasiswa mampu memahami implementasi sinkronisasi multiprocessingdan multithreading untuk interprocess communication sehingga mencapaimutual exclusion,3. Mahasiswa mampu memahami konsep penjadwalan dan melakukanperbandingan dengan beberapa sistem operasi,35 | K a t a l o g4. Mahasiswa mampu memahami konsep pengelolaan memori komputer, filesistem, dan membandingkan beberapa konsep virtual memori,5. Mahasiswa mampu memahami konsep manajemen I/O, konsep deadlock(mendeteksi, menghindari, dan mencegah terjadinya deadlock),6. Mahasiswa mampu memahami konsep multimedia dan keamanan padasistem operasi,7. Mahasiswa mampu mengenal konsep manajemen sistem terdistribusi.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan sistem operasi; Mainframe OS, Server OS, MultiprocessorOS, PC OS, Handheld Computer OS, Embedded OS, Sensor Node OS,Real-Time OS, Smart Card OS. Konsep sistem operasi; Process, Threads,Interprocess Communication, Penjadwalan, Manajemen Memori, FileSystem, I/O, Deadlock. Konsep System Calls; Manajemen Proses, File,Direktori, Struktur Sistem Operasi. Konsep Proses; process model,process creation, process termination, perlakuan proses, implementasiproses dan multiprogramming. Konsep Threads; Penggunaan thread,implementasi thread, aktivasi penjadwalan thread. Konsep InterprocessCommunication (IPC); Race Condition, Critical Region, Mutual Exclusion,Semaphore, Message Passing, Barrier. Konsep Penjadwalan; penjadwalan

thread. Masalah IPC; masalah Dining Philosophers, masalah Readers andWriters. Konsep Manajemen Memori; kebutuhan-kebutuhan manajemenmemori, Swapping dan Managing Free Memory, Virtual Memori: Paging danPage Table, Algoritma Page Replacement. Konsep File System;Implementasi File System, Manajemen dan Optimasi File System. KonsepInput/Output; prinsip perangkat keras I/O, prinsip perangkat lunak I/O, layerperangkat lunak I/O, Thin Client, Power Management. Konsep Deadlock;prinsip-prinsip Deadlock, Algoritma Ostrich, Pendeteksian dan PenangananDeadlock, Penghindaran Deadlock, Pencegahan Deadlock. Konsep SistemOperasi Multimedia; pengenalan multimedia, file multimedia, kompresivideo dan audio, penjadwalan proses multimedia, model pola multimedia filesystem, file placement, caching, disk scheduling untuk multimedia. KonsepMultiple Processor; konsep multiprocessor, konsep multicomputer, konsepvirtualisasi, pengenalan konsep sistem terdistribusi. Keamanan; LingkunganPengamanan, Konsep dasar kriptografi, Mekanisme pengamanan,Penerapan Autentikasi, Insider Attack, Malware, Pertahanan. KonsepDesain Sistem Operasi; Desain Antarmuka Pengguna, Implementasi,Performa, Manajemen Proyek, Trend pada desain sistem operasi.Pustaka Utama:1. Andrew S Tanenbaum, “Modem Operating System”, 3rd ed., PearsonPrentice Hall, Upper Saddle River, NJ., 2008.2. William Stalling, “Operating Systems (Internals and Design Principles)”, 4th

ed., Prentice Hall, 2001.3. A Silberschatz, P Galvin, G Gagne, “Applied Operating SystemsConcepts”, 6th ed., John Willey & Sons, Inc., 2000.Pustaka penunjang :1. M Mitchell, J Oldham, A Samuel, “Advanced Linux Programming”, NewRiders, 2001.36 | K a t a l o g2. K Wall, M Watson, M Whitis, “Linux Programming Unleashed”, Sams,1999.3. Robbins, “Unix Systems Programming (USP)”.4. Peek, “Learning the Unix Operating System” (O’Reilly).5. Levine and Young, “Unix for Dummies”.6. Taylor, “Sams Teach Yourself Unix in 24 Hours”.Prasyarat : Organisasi Komputer (KI091307)KI091314 Statistika Komputasional 3 sksMata Kuliah : Statistika KomputasionalKode/bobot/Semester : KI091314 / 3 sks / 3Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu memodelkan hasil percobaan dalam fungsi distribusiprobabilitas dan mampu menganalisis hasil pengukuran dengan uji hipotesisdan model regresi.Kompetensi:1. Mahasiswa dapat menjelaskan tipe data dari hasil pengukuran.2. Mahasiswa dapat memodelkan peluang kejadian acak.3. Mahasiswa dapat mengambil kesimpulan tentang parameter populasi.4. Mahasiswa dapat memodelkan hubungan antar variabel dalam bentuk

fungsi/persamaan.5. Mahasiswa dapat menggunakan perangkat bantu pengolahan datastatistik untuk estimasi parameter dan pemodelan.Pokok Bahasan (Subject Matter):Konsep dasar statistika dan pengukuran; Pengertian statistika, Metodepengukuran, populasi dan sampel, parameter dan statistik, ukuranpemusatan dan ukuran penyebaran, distribusi frekuensi. Konsep dasarprobabilitas; Menghitung titik kejadian, Prinsip Perkalian, Permutasi danKombinasi, Menghitung nilai Probabilititas, Mutually Exclusive dan MutuallyExhaustive, Kejadian Independent dan Dependent, Probabilitas Bersyarat,Aturan Bayes. Variabel Random (VR) dan Distribusi Probabilitas: V.R.Diskrit dan Kontinu, Fungsi padat probabilitas, Fungsi distribusi Kumulatif,Distribusi probabilitas gabungan, Distribusi probabilitas marginal. Distribusiprobabilitas diskrit: Distribusi Bernoulli, Distribusi Uniform Diskrit,Distribusi Binomial, Distribusi Multinomial, Distribusi Hipergeometrik,Distribusi Negatif Binomial, Distribusi Geometrik, Distribusi Poisson,Pendekatan antar distribusi. Distribusi probabilitas kontinu: DistribusiUniform Kontinu, Distribusi Eksponensial, Distribusi Normal, Distribusi Chi-Square, Distribusi F, Distribusi t. Moment Generating Function danEkspektasi Matematik: Mean dari Variabel Random, Variansi dari VariabelRandom, Covariansi, Teorema Chebyshev’s. Distribusi Sampling: RandomSampling, Distribusi Sampling Mean, Distribusi Sampling Variansi, TeoremaLimit Central. Estimasi: Estimasi titik dan interval, Estimasi mean, EstimasiVariansi, Estimasi proporsi, Estimasi selisih mean, Estimasi perbandingan37 | K a t a l o gvariansi, Estimasi selisih proporsi, Sampling Berpasangan. Uji Hipotesis:Konsep Uji Hipotesis, Satu Sampel, Uji Mean, Uji Variansi, Uji Proporsi, DuaSampel, Uji Selisih Mean, Uji Perbandingan Variansi, Uji selisih Proporsi, UjiSampel Berpasangan, Penggunaan tools. ANOVA: Konsep ANOVA satuarah, Uji tukey, ANOVA dua arah. Regresi linier: Identifikasi hubunganantara 2 variabel, Konsep korelasi, Penaksiran parameter model, Ujihipotesis model dan parameter, Standar error estimasi, Regresi linierberganda, memeriksa multicolinearity, Penaksiran parameter model, Ujihipotesis model dan parameter, Teknik stepwise dan backward,Penggunaan tools.Pustaka Utama :1. Ronald E.Walpole, Raymond H.Myers, “Probability & Statistics forEngineers & Scientists”, 8th Edition, Prentice-Hall Inc., 2007.2. McClave, James T., P. George Benson, Terry Sincich, “Statistics forBusiness and Economics”, 9th Edition, Prentice Hall, New Jersey, 2005.Pustaka Penunjang:1. Makridakis, Spyros, Steven C. Wheelwright, Rob J Hyndman,“Forecasting, Methods and Applications”, 3rd Edition, John Wiley andSons, 1998Prasyarat : Kalkulus II (SM091202), Aljabar Linier (KI091301)IG091307 Bahasa Indonesia 2 sksMata Kuliah : Bahasa IndonesiaKode/bobot/Semester : IG091307 / 2 sks / 4

Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa menguasai metodologi penelitian dan pandai menulis karyailmiah.Pokok Bahasan (Subject Matter) :Kajian ilmu & ketrampilan: Metode penelitian; membuat tinjauan pustaka;organisasi penulisan; tata bahasa; aturan penulisan.Kajian berkarya: penerapan metode penelitian untuk masalah yang tepat;penulisan proposal penelitian; penulisan jurnal.Kajian sikap & prilaku: berpikir kritis & analitis.Kajian landasan kepribadian: etika penulisan karya ilmiah.Pustaka Utama:1. Margaret Cargill and Patrick O'Connor, Writing Scientific ResearchArticles, Wiley Blackwell, 20052. Jennifer Peat, Scientific Writing-Easy When You Know How, BMJ Books,200238 | K a t a l o gIG091309 Pengantar Ilmu Lingkungan 2 sksMata Kuliah : Pengantar Ilmu LingkunganKode/bobot/Semester : IG091309 / 2 sks / 4Tujuan Pembelajaran (Learning Objectives) :Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan persoalan lingkungan akibatpembangunan dan menjelaskan upaya terpadu untuk melestarikanlingkunganKompetensi (Competency) :Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan: Konsep Ekologi, Lingkunganhidup dan hubungan fungsionalnya, Pencemaran dan kerusakan lingkungan,Isu lingkungan global, Pembangunan Berkelanjutan, Kebijakan pengelolaanlingkungan.Pokok Bahasan (Subject Matter) :Pendahuluan: Pengantar, Lingkungan yang Berkelanjutan, PandanganManusia terhadap Lingkungan, Ekonomi, Politik, dan Kebijakan Lingkungan;Prinsip dan Konsep Lingkungan: Pengantar, Ekologi, Ekosistem, EnergiDalam Ekosistem, Rantai Makanan, Struktur Trofik (Piramida Makanan),Piramida Energi, Produktivitas, Sumber Daya (Resources), Macam-macamSumber Daya, Pengaruh dan Kegunaan Sumber Daya Alam terhadapKesejahteraan Hidup, Siklus Beogeokimia, Radiasi Matahari, Siklus RantaiMakanan, Siklus Geokimia, Keanekaragaman Hayati (Biodeversity),Keanekaragaman Hayati di Indonesia, Berkurangnya KeanekaragamanHayati, Hilangnya Habitat dan Punahnya Spesies, Perlindungan (Konservasi)terhadap Keanekaragaman Hayati, Strategi Konservasi di Indonesia;Lingkungan Hidup dan Hubungan Fungsionalnya: Pengantar, Komponenlingkungan hidup, Arti lingkungan hidup bagi Manusia, Manusia SebagaiKomponen Lingkungan Yang Dominan, Manusia sebagai PerusakLingkungan, Manusia Sebagai Pengelola Lingkungan, HubunganLingkungan Hidup dengan Kebutuhan Dasar Manusia, Kebutuhan DasarUntuk Kelangsungan Hidup Hayati, Kebutuhan Dasar Untuk KelangsunganHidup Manusiawi, Kebutuhan Dasar Untuk Memilih, Manfaat dan ResikoLingkungan, Perhitungan Cost dan Benefit dari Pemanfaatan Sumber Daya

Alam dan Lingkungan, Kegiatan-Kegiatan Manusia yang Beresiko terhadapLingkungan; Pencemaran dan Kerusakan Lingkungan: Pengantar,Pengertian Pencemaran dan kerusakan lingkungan, Pencemaran Udara,Jenis Pencemaran Udara, Indikator Pencemaran Udara, Pencegahan danPengurangan Pencemaran Udara, Pencemaran Air, Sumber Pencemaran Air,Indikator Pencemaran Air, Upaya dan Pengendalian Pencemaran Air,Pencemaran Tanah, Sumber Pencemaran Tanah, Indikator PencemaranTanah, Upaya Pengelolaan Pencemaran Tanah, Pengendalian Pencemaran,Pengelolaan Limbah, Pengelolaan dan Pengolahan Limbah Non B3,Pengelolaan dan Pengolahan Limbah B3; ISU Lingkungan Global:Pengantar, Hujan asam (Penyebab dan dampaknya),Pembentukan Asam di39 | K a t a l o gAtmosfer, Dampak Deposisi Asam, Upaya Mengendalikan Deposisi Asam,Deplesi (Penipisan) Lapisan Ozon Stratosfer, Sifat dan Keberadaan LapisanOzon Stratosfer, Mekanisme Deplesi Lapisan Ozon Stratosfer, DampakDeplesi Ozon, Upaya Pengendalian Deplesi Lapisan Ozon Stratosfer, EfekRumah Kaca dan Pemanasan Global, Gas Rumah Kaca dan Sumbernya,Pengaruh Radiasi Matahari terhadap Pemanasan di Bumi, PemanasanGlobal dan Dampaknya, Pengendalian Pemanasan Global, Kabut Asap FotoKimia dan Industri; Pembangunan Berkelanjutan : Pengantar, LatarBelakang Pembangunan Berkelanjutan, Konsep PembangunanBerkelanjutan, Implikasi Bagi Kebijakan, Ide Dasar dan DimensiPembangunan Berkelanjutan, Tujuan Pembangunan Berkelanjutan,Permasalahan Lingkungan Hidup Dalam Pembangunan Berkelanjutan,Peristiwa Alam, Populasi Manusia, Eksploitasi Sumber Daya Alam,Industrialisasi, Transportasi; Kebijakan Pengelolaan Lingkungan hidup :Pengantar, Model Interaksi Para Pelaku Pemanfaatan Sumber Daya Alam,Model Tragedi Sumber Daya Bersama, Model Dilema Narapidana, ModelLogika Koleksi Aktif, Kebijakkan Pengelolaan Lingkungan dan Sumber DayaAlam, Instrumen Pengelolaan Lingkungan, Instrumen Hukum,Pengembangan Kelembagaan, Instrumen Proyek/Kegiatan Program,Instrumen Teknologi, Instrumen Ekonomi, Inisiatif Industri, Instrumen Sosial-Budaya dan Pendidikan, Kebijakkan Pengelolaan Lingkungan DalamPembangunan Berkelanjutan; Teknologi Ramah Lingkungan : Pengantar,Teknologi Ramah Lingkungan Sebagai Upaya Pelestarian Lingkungan,Teknologi Ramah Lingkungan Sebagai Upaya Penghematan Energi, KendalaPenerapan Teknologi Ramah Lingkungan, Minimisasi Limbah DalamMenghasilkan Produk Ramah lingkungan; Sumberdaya Energi : Energi yangtak terbarukan, Effisiensi Energi, Energi Terbarukan.Pustaka Utama :Buku PIL : Mukhtasor dkk, 2008Pustaka Penunjang:1. Bishop, Paul L. 1983. Marine Pollution and Its Control McGraw HillBook Company. United States of America.2. Botkin, D.B. and Keller E.A., 2005. Environmental Science. Earth as ALiving Planet. 5 th ad John Willey. New York.3. Manik, Karden Eddy Santang. 2003. Pengelolaan Lingkungan Hidup.Djambatan. Jakarta.

4. Miller Jr., T.G. 2004. Environmental Science: Working with The Earth,10th ed. Thomson. Toronto.5. Nemerrow, Nelson L. 1995. Zero Pullution Industry: WasteMinimization through Industrial Complexes. John Wiley and Sons Inc.Kanada.6. Ostrom, E.1996. Governing the Commons. Cambridge UniversityPress.7. Rubin, E.S. 2001. Introduction to Enginneering and The Environment.1 th edition. McGraw Hill Companies Inc. New York.8. Sloep, Peter B and Andrew Blowers. 1996. Environmental Policy In anInternational Context. Open Universiteit, the Netherlancs and OpenUniversity, United Kingdom.40 | K a t a l o g9. Soeriatmadja, R.E. 1979. Ilmu Lingkungan. ITB. Bandung.10. Wentz, Charles A. 1995. Hazardous Waste Management. McGraw-HillInc. United States.11. Wright Richard T. 2005. Environmental Science. Pearson. Printice Hall.USA.KI091315 Analisis dan Perancangan Sistem 4 sksMata Kuliah : Analisa dan Perancangan SistemKode/bobot/Semester : KI091318/ 4 sks / 4Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu menganalisis dan merancang kebutuhan suatu sistemdengan metodologi obyek dan menggunakan bahasa UML.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu memodelkan kebutuhan.2. Mahasiswa mampu menyusun abstraksi kunci.3. Mahasiswa mampu merancang solusi dengan pendekatan obyek.4. Mahasiswa mampu mengidentifikasi dan memitigasi resiko PerangkatLunak.5. Mahasiswa mampu memetakan diagram kelas ke dalam program dansebaliknya.6. Mahasiswa mampu menghasilkan rancangan yang bisa dijadikan dasaruntuk konstruksi.7. Mahasiswa mampu memanfaatkan case tool Object Oriented modern.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pemodelan; Pentingnya pemodelan, Prinsip-prinsip Pemodelan denganpendekatan obyek, abstraksi. Object Oriented Development Life Cycle;Daur Hidup, Fase-fase di Objek Oriented (Kebutuhan, Analysis, Design,Construction, Testing, Maintenance), Analisis Kelayakan, Resiko PerangkatLunak. Kebutuhan ; Menentukan kebutuhan pengguna, WorkflowKebutuhan, domain permasalahan, Use case, Association, Relasi antar Usecase, use case description. Object Oriented Analysis; Mengidentifikasiabstraksi kunci, Analysis workflow dengan CRC (Class-Responsibility-Collaboration) Card, ekstrak class (boundary, control, entity), usecaserealization, control/event flow, collabration diagram, sequence diagram,class diagram, state chart diagram. Design; Class and Method Design,Package diagram, Component diagram, Deployment, Mengubah class

diagram ke program dan sebaliknya.Pustaka Utama :1. Grady Booch, James Rumbaugh, Ivar Jacobson “The Unified ModelingUser Guide”,19992. Alan Dennis, Barbara Haley Wixon”System Analysis And Design with UMLVersion 2.0”, Second edition., John Wiley & Sons, Inc.3. Stephen R Schach.,”Object-Oriented & Classical Software Engineering”,Seventh ed., McGraw-Hill International Edition 2007.41 | K a t a l o g4. David William Brown.,”An Introduction to Object-Oriented Analysis”,Second ed., John Wiley & Sons, Inc..Pustaka Penunjang :Jude User ManualPrasyarat : Rekayasa Perangkat Lunak (KI091312/2 sks)KI091317 Pemrograman Web 3 sksMata Kuliah : Pemrograman WebKode/bobot/Semester : KI091317 / 3 sks / 4Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):1. Memberi mahasiswa pemahaman yang mendalam, kritis dan sistematisatas teknologi yang paling penting untuk pengembangan aplikasi web.2. Mendemonstrasikan bagaimana teknologi-teknologi tersebut biasadigunakan di situs-situs web kini.3. Menyediakan pengetahuan atas karakteristik dan prinsip tentang desainwebsite yang baik.Kompetensi:1. Mahasiswa memiliki sebuah pemahaman yang kritis dan sistematistentang protokol web yang digunakan di situs-situs web sekarang.2. Mahasiswa memiliki pemahaman tentang berbagai macam teknik danbahasa pemrograman yang ada untuk bisnis dan organisasi dan mampumemilih sebuah arsitektur yang sesuai untuk sebuah aplikasi web3. Mahasiswa dapat menunjukkan kemampuan untuk merancang danmengimplementasikan situs web yang dapat dirawat (maintainable)4. Mahasiswa dapat membuat keputusan-keputusan yang kritis dan lazimterkait pengembangan aplikasi client-side menggunakan HTML danJavaScript5. Mahasiswa dapat merancang dan mengimplementasikan aplikasi serversideyang mutakhir secara layak dengan menggunakan satu atau lebihteknologi yang sesuai6. Mahasiswa mampu menerapkan teknologi web yang bersifat dinamisdengan mengkolaborasikannya bersama teknologi database.7. Mahasiswa memiliki pemahaman yang kritis dan sistematis tentangperkembangan teknologi web dari asal mulanya, perkembangan terkini,dan perkiraan perkembangan di masa depanPokok Bahasan (Subject Matter):Internet dan WWW; W3C, Perkembangan Teknologi Web, Pengenalan WebBrowser, Pengantar Komputasi Client-Server dan sistem kerja WWW. Web2.0; Penjelasan fitur web 2.0, Rich Internet Application, Web Services,42 | K a t a l o g

Mashups, Widgets, Gadgets, XML, RSS, Atom, JSON, dan VoIP. XHTML;Penyuntingan XTHML, W3C XHTML Validation Service, Struktur dan ObjekXHTML. Cascading Style Sheets (CSS). JavaScript; Pengenalan scripting,Pemrograman JavaScript, Object pada JavaScript, Document Object Model,Event pada JavaScript, XML dan RSS. Adobe® Flash® dan Rich InternetApplications; Konsep dasar menggambar di Adobe Flas, Konsep dasaranimasi, Pengenalan Object Oriented Programming pada ActionScript.Microsoft® Silverlight™ dan Rich Internet Applications; Garis besarplatform, Membuat user interface dalam XAML. Ajax-Enabled Rich InternetApplications; RIAs dengan Ajax, Menggunakan XML dan DOM, Membuatsebuah aplikasi Ajax berskala penuh. PHP: Hypertext Preprocessor;Pengenalan web server Apache, Dasar-dasar pemrograman PHP, StringProcessing dan Regular Expressions, Pemrosesan dan Business Logic dariForm. PHP dan MySQL; Penggunaan Cookies dan Session, MySQLsebagai basis data relasional, SQL, Koneksi ke sebuah database, Melakukantransaksi antara PHP dan MySQL. ASP.NET 2.0 dan Ajax; Pengenalan webserver IIS, Web Control, Session Tracking, Koneksi database di ASP.NET,ASP.NET Ajax. JavaServer™ Faces; Teknologi web Java, Membuat danmenjalankan sebuah aplikasi sederhana di NetBean, Komponen-komponenJSF, Session tracking. Web Services dan Web 3.0.Pustaka Utama :1. Harvey M. Deitel and Paul J. Deitel, “Internet & World Wide Web How toProgram”, 4th Edition, Pearson Education, Inc. , Upper Saddle River, NJ.,2008.Prasyarat : Pemrograman Berorientasi Objek (KI091311/4sks)KI091318 Perancangan dan Analisis Algoritma 3 sksMata Kuliah : Perancangan dan Analisis AlgoritmaKode/bobot/Semester : KI091318 / 3 sks / 4Tujuan Pembelajaran:Peserta mata kuliah mampu mengaplikasikan metode analisis kebenarandan analisis kompleksitas pada suatu rancangan algoritma serta mampuberfikir dengan logika yang benar serta kreatif dalam mengembangkan suaturancangan algoritma.Kompetensi:1. Peserta mata kuliah mampu mengaplikasikan metode analisis kebenaran(correctness analysis) pada suatu rancangan algoritma.2. Peserta mata kuliah mampu melakukan analisis kompleksitas pada suaturancangan algoritma.3. Peserta mata kuliah dapat melakukan analisis algoritma dengankarakteristik NP-Complete.4. Peserta mata kuliah mampu berfikir dengan logika yang benar serta kreatifdalam mengembangkan suatu rancangan algoritma, serta dapatmempresentasikan hasil rancangan tersebut dengan baik.43 | K a t a l o gPokok Bahasan:Pengantar Analisis Algoritma; Peranan algoritma dalam komputasi,Pendekatan rancangan algoritma : Iteratif dan Divide-and-Conquer,Karakteristik Random Access Machine (RAM). Analisis Kebenaran

dengan Loop Invariant; Loop Invariant pada Rancangan Iteratif : KasusInsertion Sort, Loop Invariant pada Rancangan Divide-and-Conquer : KasusMerge Sort. Growth of Functions; Notasi dan Definisi Asimtotik,Asymptotically bound, Asymptotically tight bound, Properti Asimtotik.Rekurensi; Metode Substitusi, Metode Pohon Rekursi, The Master Method,Generating Function. Analisis Probabilistik dan Rancangan AlgoritmaRandomized; Fungsi Indikator, Analisis Probabilistik Rancangan AlgoritmaRandomized. Analisis Amortized ; Analisis Aggregat, The Accountingmethod, The Potential method, Tabel Dinamik. NP-Completeness;Algoritma Polynomial-time, Verifikasi Algoritma Polynomial-time, NPCompletenessdan reducibility, Proof pada NP-Completenes, ProblemproblemNP-Complete.Pustaka Utama :1. Thomas H. Cormen, Charles E.Leiserson, Ronald L. Rivest, IntroductionTo Algorithms, MIT Press/McGraw-Hill, 2001.Pustaka penunjang :1. Jeffrey McConnell, Analysis of Algorithms, Jones and Bartlett Publisher,2008.2. Anany Levitin, Introduction To The Design & Analysis of Algorithms,Addison Wesley, 2003.3. Kenneth Rosen, Discrete Mathematics and Its Applications, Mc-GrawHill, 2007.Prasyarat: Algoritma dan Struktur Data (KI091305/4 sks)KI091319 Riset Operasional 3 sksMata Kuliah : Riset OperasiKode/bobot/Semester : KI091319/ 3 sks / 4Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu memahami konsep optimasi linier dan memilih metodayang tepat untuk menyelesaikan berbagai persoalan optimasi linierKompetensi:1. Mahasiswa Mampu merumuskan problem dunia nyata dalam bentukmodel optimasi linier.2. Mahasiswa Mampu menyelesaikan model optimasi linier menggunakanmetode simplex, network, dan integer programming.Pokok Bahasan (Subject Matter):44 | K a t a l o gPemodelan Program Linier; Model LP dengan 2 variabel, Solusi LP denganmenggunakan grafik, Solusi LP dengan menggunakan Excel Solver danTORA. Metode Simplex dan Analisa Sensitivitas; Bentuk persamaanModel LP, Transisi dari grafik ke solusi aljabar, Metode Simplex, Solusiartificial Strarting, Kasus khusus pada metode Simplex, Analisa Sensitivitas.Analisa post-optimal dan duality; definisi dual problem, hubungan antaraprimal dan dual, interpretasi ekonomi dari duality, algoritma simplexadditional, analisa post-optimal. Model transportasi dan variannya; Definisidari model transportasi, model transportasi nontradisional, algoritmatransportasi, model assignment, model. Model Jaringan; skope dan definisidari model jaringan, algoritma minimal spanning tree, problem rute terpendek,model maximal flow, CPM dan PERT. Goal Programming; Formula goal

programming, algoritma goal programming. Integer Linier Programming;ilustrasi contoh aplikasi, algoritma integer programming, traveling salesmenPustaka Utama :1. Hamdy A Taha, Operations Research 8th Edition, Prentice Hall, Inc.,2007.2. Wayne L. winston, Operations Research Applications & AlgorPrasyarat:Aljabar Linier (KI091301)KI091320 Basis Data Lanjut 3 sksMata Kuliah : Basis Data LanjutKode/bobot/Semester : KI091320/ 3 sks / 5Kompetensi:1. Mahasiswa mampu melakukan administrasi database2. Mahasiswa mampu memodelkan data dalam skala besar yang terintegrasidengan business rule3. Mahasiswa mampu mendeskripsikan teknologi database yangberkembang saat ini.Pokok Bahasan (Subject Matter):Penyegaran dan Review tentang basis data; Konsep Basis Data, entity,atribut, pemodelan data dengan CDM dan PDM, penggalian informasidengan query sederhana. SQL: Query, constraints dan Trigger; Reviewbentuk dasar query, Konsep query sederhana dan query kompleks, UNION,INTERSECT & EXCEPT, Query bersarang (nested query), OperatorAgregasi, Nilai Null (null values), Complex integrity constraints dalam SQ.Trigger dan Active Database; Active database concept, trigger, integritymanagement, derived data management, business rule, Dasar-dasarperancangan untuk active rules (trigger), Contoh syntax trigger dalamberbagai DBMS (Oracle, DB2, Starburst, Chimera), Dasar-dasarperancangan untuk active rules (trigger), aplikasi-aplikasi yangmenggunakan active database, Praktek: penggunaan active database,contoh studi kasus yang digunakan: sistem akademik, library system.45 | K a t a l o gPengindekan(indexing); konsep dan fungsi pengindekan, petunjukpenggunaan pemilihan index, contoh-contoh penggunaan index,pengklasteran dan pengindekan, indeks yang memungkinkan perencanaanindex saja, tool untuk membantu pemilihan index (pemilihan index otomatis),praktek: pengindekan dalam database sistem akademik. DatabaseTuning:Konsep database tuning (Jenis Tuning : tuning indexes, tuningskema konseptual, tuning query & view), Tujuan tuning, Tuningindexes,Pemilihan tuning dalam skema konseptual, Pemilihan dalam tuningquery & view, SQL Performance Analyzer / Database Benchmarking, Contohtuning dalam database (The Internet Shop), Pengembangan AplikasiDatabase; Mengakses database dari aplikasi, Pengenalan JDBC, JDBCClasses dan interfaces, SQLJ, Stored Procedure (pembuatan storeprocedure sederhana, memanggil stored prosedure, PL/SQL). XML Data;Data model untuk XML, Xquery: Query data XML, Evaluasi XML Query yangefisien, Penyimpanan XML dalam RDBMS, pengindekan repositori XML.Database paralel; arsitektur untuk database paralel, paralel

query,parallelizing individual operations,optimasi query paralel, DatabaseTerdistribusi; Konsep database terdistribusi, arsitektur databaseterdistribusi, penyimpanan data dalam database terdistribusi (fragmentasidan replikasi), manajemen katalog terdistribusi, pemrosesan queryterdistribusi, peng-update-an data terdistribusi, transaksi terdistribusi, kontrolkonkurensi terdistribusi recovery terdistribusi. Manajemen Data Spesial; Tipedata spasial dan query terdistribusi, aplikasi yang melibatkan data spasial,konsep index spasial, pengindekan berdasarkan kurva pengisianruang(space-filling curves), file grid, R Trees, Issues dalam pengindekandimensional tinggi, contoh/praktek sistem yang menggunakan databasespasial. Database Administrator; Replikasi, security, backup dan recovery.Issue dan penggunaan database; mobile database, multimedia database,sistem informasi geografis, temporal database, biological database, realtimeDBMS.Pustaka Utama :1. Ramakrishnan, Raghu, Gehrke, Johannes. “Database ManagementSystems, Third Edition”. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc.2003.Pustaka penunjang :1. Howe, David; “Data analysis for Database Design”, third Edition,Butterworth-Heineman, 20012. “Advanced Database Systems”, Morgan Kaufman publisher, IncPrasyarat : Basis Data (KI091309)KI091321 Grafika Komputer 3 sksMata Kuliah : Grafika KomputerKode/bobot/Semester : KI091321 / 3 sks / 5Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):46 | K a t a l o gMahasiswa mampu melakukan perancangan dan menganalisis sistemaplikasi grafika yang benar baik secara mandiri atau juga dalam kerjasamatim.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar pengetahuan dasar darisistem grafik, teknik-teknik grafika, dan rendering,2. Mahasiswa mampu membangun aplikasi grafik menggunakan OpenGLAPI dan bahasa pemrograman C/C++.,3. Mahasiswa mampu mengidentifikasi formulasi dan solusi untukpembuatan dunia virtual 3 dimensi dan manipulasi interaktif dari duniavirtual tersebut,4. Mahasiswa mampu bekerjasama dan berfikir kreatif dalam membuataplikasi grafika serta mempresentasikan hasil karyanya.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan Sistem Grafika: Aplikasi Grafika Komputer, Sistem Grafika,Model Kamera Sintetis, Interface Programer, Arsitektur Grafika,Programmable Pipelines. Pemrograman Grafika: Sierpinski Gasket,OpenGL API, Primitivies dan Atribut, Warna, Viewing, Fungsi-fungsi Kontrol,Program Gasket, Poligon dan Rekursi, 3D Gasket, Fungsi-fungsi Plotting.Input dan Interaksi: Alat Input, Client dan Server, Display Lists,

Pemrograman Input Event-Driven, Menu, Program Paint Sederhana, ModelmodelInteraktif, Animasi Program Interaktif, Perancangan ProgramInteraktif, Operasi Logika. Transformasi dan Objek Geometris: Skalar,Point dan Vektor, 3D Primitives, Sistem Koordinat, Frame pada OpenGL,Pemodelan Kubus Berwarna, Transformasi Affine, Translasi, Rotasi, danScaling, Transformasi pada Koordinat Homogen, PenggabunganTransformasi, Matriks-matriks Transformasi pada OpenGL, InterfaceAplikasi 3D, Quaternion. Viewing: Proyeksi Sederhana, Proyeksi padaOpenGL, Interactive Mesh Displays, Matriks-matriks Parallel-Projection,Matriks-matriks Perspective-Projection, Proyeksi dan Bayangan, Shading:Sumber-sumber cahaya, Model Pemantulan Phong, Penghitungan Vektor,Polygonal Shading, Pendekatan Sphere menggunakan RecursiveSubdivision, Sumber-sumber cahaya pada OpenGL, Spesifikasi Materialpada OpenGL, Shading pada Model Sphere, Global Illumination, DiscreteTechniques: Operasi Bit dan Piksel pada OpenGL, Metode-metodeMapping, Texture Mapping pada OpenGL, Pembuatan Tekstur, Samplingdan Aliasing. Curve dan Surface: Representasi Kurva dan Permukaan,Parametric Cubic Polynomial Curve, Interpolasi, Hermite Curve dan Surface,Bezier Curve dan Surface, Cubic B-Spline, B-Spline Umum, RenderingCurve dan Surface, Utah Teapot, Curve dan Surface pada OpenGL,Advanced Rendering: Ray Tracing, Pembuatan Ray Tracer Sederhana,Persamaan Rendering, Rendering Skala Besar, Rendering BerdasarkanGambar.Pustaka Utama :1. Edward Angel, “Interactive Computer Graphics: A Top-Down ApproachUsing OpenGL”, Fifth Edition, Pearson International Inc, 2009.47 | K a t a l o gPustaka penunjang :2. FS Hill Jr, “Computer Graphics using OpenGL”.3. Donald Hearn and M. Pauline Baker, “Computer Graphics with OpenGL”,3rd Edition.4. Alan Watt, “3D Computer Graphics”, Addison-Wesley..Prasyarat : Algoritma dan Struktur Data (KI091305)KI091323 Pemrograman Framework J2EE 3 sksMata Kuliah : Pemrograman Framework J2EEKode/Bobot/Semester : KI091323 / 3 sks / 5Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Matakuliah ini berisi pembelajaran tentang bahasa pemrograman Java yangberorientasi objek, kakas yang digunakan, dan framework-framework yangdidukung oleh Java. Framework yang diajarkan di dalam matakuliah iniadalah framework yang berhubungan dengan pembangunan aplikasi skalaenterprise yang terbagi menjadi tiga lapisan, yaitu: lapisan persistensi,lapisan logika, dan lapisan presentasi. Dengan mengikuti matakuliah inimahasiswa dapat mengimplementasikan aplikasi berskala enterprise denganmenggunakan framework J2EE.Kompetensi (Competency):1. Mahasiswa mampu menguasai aspek pemrograman bahasa Java.

2. Mahasiswa mampu menguasai tool dan IDE.3. Mahasiswa mampu menggunakan library lapisan presentasi.4. Mahasiswa mampu menggunakan library lapisan logika bisnis.5. Mahasiswa mampu menggunakan library lapisan persistensi.6. Mahasiswa mampu mengimplementasikan SOA.7. Mahasiswa mampu menggunakan framework J2EE untukmengembangkan aplikasi berarsitektur enterprise.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan Java dan lingkungannya; Menulis kode program, Mekanismeeksekusi program, Elemen-elemen dan fitur Java, Konsep alokasi memori.Dasar Java; Variabel, Control Structure, Array, Command Line Argument,Operator, Modifier. Konsep Pemrograman Berorientasi Obyek; Class,Object, Encapsulation, Inheritance, Abstract Class, Interface, Polymorphism,Javabean. Fitur Lanjut di Java; Inner Class, Exception Handling, Logging,Garbage Collection, Threading, Collection, Generic. PengenalanEclipse/Netbeans IDE; Konsep IDE, Mekanisme build, Mekanismedebugging. Pengenalan Ant; Membuat build file, Property Ant. PengenalanJ2EE. Teknologi Dasar Web; Struktur aplikasi web, Servlet, Java ServerPages. Library Akses Database; JDBC. Library Lapisan Presentasi; JavaServer Faces. Library Lapisan Persistensi; JPA atau Hibernate, DasarObject Relational Mapping, Mapping, Query Language, Best Practice.48 | K a t a l o gLapisan Logika Bisnis; Konsep Dependency Injection, Spring Framework.Konsep SOA; Web Service (JAX-WS). Tugas Proyek.Pustaka Utama (Main References):1. Harvey M. Deitel and Paul J. Deitel. Java How to Program, 8th Edition.Pearson Education. 2009.2. Kevin Mukhar and Chris Zelenak. Beginning Java EE 5 From Novice toProfessional. Apress. 2006.Pustaka Penunjang (Supporting References):1. Martin Fowler. Pattern of Enterprise Application Architecture. Addison-Wesley. 2002.2. Steve Holzner. Ant: The Definitive Guide, 2nd Edition. O’Reilly. 2005.3. David Geary, Cay S. Horstmann. Core Java Server Faces, 2nd Edition.Prentice Hall PTR. 20074. Craig Walls and Ryan Breidenbach. Spring in Action. Manning. 2007.5. Christian Bauer and Gavin King. Hibernate in Action. Manning. 2004.Prasyarat (Prerequisites): -KI091324 Pemrograman Jaringan 3 sksMata Kuliah : Pemrograman JaringanKode/bobot/Semester : KI091324 / 3 sks / 5Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu mengerjakan aplikasi berjaringan pada sistem operasiUNIX/LinuxKompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar komputasi klien serverdan teknik pemrogramannya dalam TCP/IP.2. Mahasiswa mampu merumuskan apa yang harus dikerjakan dalam

pengembangan aplikasi berjaringan3. Mahasiswa mampu membangun aplikasi berjaringan klien server.Pokok Bahasan (Subject Matter):Introduction, Client/Server Examples, OSI Model, BSD Networking HistoryTCP/IP: User Datagram Protocol (UDP), Transmission Control Protocol(TCP), Port Numbers, TCP Port Numbers and Concurrent Servers.Elementary Sockets, socket introduction, socket elementary, TCPClient/Server Example, I/O Multiplexing: The select and poll Functions,Elementary UDP Sockets, Name and Address Conversions. Web services,web client access, xml and xml-rpc. Email service, email composition anddecoding, SMTP, POP, IMAP. Client Protocols, FTP, SSL. Server sideframeworks, socket server, cgi. Multitasking, forking, threading,asynchronous communication.49 | K a t a l o gPustaka Utama:1. Stevens, W. Richard, Unix Network Programming Volume 1, socketprogramming API, Third Edition, Addison Wesley 20032. Oerzen, John, Foundation of Python Network Programming, Apress, 2004Pustaka penunjang :1. GGift, Noah, Python for Unix and Linux System Administration, O’Reilly,2008Prasyarat :- Jaringan Komputer (KI091316)- Sistem Operasi (KI091309)KI091325 Perancangan dan Analisis Algoritma Lanjut 3 sksMata Kuliah : Perancangan dan Analisis Algoritma LanjutKode/bobot/Semester : KI091325 / 3 sks / 5Tujuan Pembelajaran:Peserta mata kuliah mampu memodelkan persoalan komputasi secaraalgoritmik dengan memperhatikan aspek kebenaran dan kompleksitas sertamampu mengimple-mentasikan rancangan algoritma dengan melibatkanstruktur data yang efisien dengan menggunakan bahasa pemrogramantertentu.Kompetensi:1. Peserta mata kuliah dapat memodelkan persoalan komputasi secaraalgoritmik.2. Peserta mata kuliah dapat menerapkan rancangan algoritma yang optimalterhadap suatu model persoalan komputasi tertentu.3. Peserta mata kuliah mampu menganalisis rancangan algoritma yangmeliputi aspek kebenaran dan kompleksitas.4. Peserta mata kuliah mampu mengimplementasikan rancangan algoritmadengan melibatkan struktur data yang efisien dengan menggunakanbahasa pemrograman tertentu.Pokok Bahasan:Dynamic Programming; Metode rancangan algoritma DynamicProgramming, Metode Analisis algoritma Dynamic Programming, MatrixChain Multiplication dan bilangan Catalan, Longest CommomSubsequence. Algoritma Greedy; Metode rancangan algoritma Greedy,

Metode Analisis algoritma Greedy, Scheduling, Binary Knapsack.Algoritma pada Teori Bilangan; Metode rancangan algoritma pada TeoriBilangan, Metode Analisis algoritma pada Teori Bilangan, Extended Euclid,The Chinese Remainder Theorem, Primality Testing, Cryptograhy RSA.Algoritma String Matching; Metode rancangan algoritma String Matching,Metode Analisis algoritma String Matching, Algoritma Boyer-Moore,50 | K a t a l o gAlgoritma Knuth-Morris-Pratt. Algoritma Geometri Kompu-tasional;Metode rancangan algoritma Geometri Komputasional, Metode Analisisalgoritma Geometri Komputasional, Convex Hull dengan Graham Scan,Closest Pair Points Problem. Algoritma Randomized; Metode rancanganalgoritma Randomized, Metode Analisis algoritma Randomized, Problemproblemalgoritma Randomized. Algoritma Approksimasi; Metoderancangan algoritma Approksimasi, Metode Analisis algoritmaApproksimasi, Problem-problem algoritma Approksimasi.Pustaka Utama :1. Thomas H. Cormen, Charles E.Leiserson, Ronald L. Rivest, IntroductionTo Algorithms, MIT Press/McGraw-Hill, 2001.Pustaka penunjang :1. Anany Levitin, Introduction To The Design & Analysis of Algorithms,Addison Wesley, 2003.2. Steven Skiena, Programming Challenges, Springer-Verlag, 2003.3. Vijay Vazirani, Approximation Algorithms, Springer-Verlag, 2003.Prasyarat:KI091392 Kerja Praktek 2 sks

SILABUSMata Kuliah : Kerja PraktekKode/bobot/Semester : KI091392/ 2 sks / 6Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu menerapkan materi kuliah dan mendapatkan wawasantentang kondisi nyata di lapangan pekerjaan.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menganalisa sistem yang ada saat ini pada sebuahperusahaan2. Mahasiswa mampu memberikan usulan yang dapat menaikkan nilaitambah sistem yang ada saat ini3. Mahasiswa mampu mengimplementasikan usulan tersebut denganmenggunakan tools yang sesuaiPokok Bahasan (Subject Matter):Untuk melaksanakan kerja praktek, perlu dibutuhkan materi penunjang darimatakuliah yang lain, sebagai contoh adalah : algoritma struktur data, basisdata, pemrograman berbasis objek, analisa algoritma, jaringan komputer,sistem operasi. Kerja praktek dapat dilakukan di industri yang berhubungandengan IT.Prasyarat :51 | K a t a l o gMahasiswa harus sudah menempuh 80 sks, hal ini dimaksudkan agarmahasiswa sudah punya cukup bekal untuk melaksanakan KP

KI091326 Pemrograman Framework .NET 3 sksMata Kuliah : Pemrograman Framework .NETKode/bobot/Semester : KI091326 / 3 sks / 6Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu mengimplementasikan tiga lapisan penting, yaitu;lapisan presentasi, lapisan logika bisnis, dan lapisan persistensi dalammembangun aplikasi berskala enterprise dengan menggunakan Framework.NET.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menguasai aspek pemrograman bahasa C#.2. Mahasiswa mampu menguasai tool dan IDE.3. Mahasiswa mampu menggunakan library lapisan presentasi.4. Mahasiswa mampu menggunakan library lapisan logika bisnis.5. Mahasiswa mampu mengunakan library lapisan persistensi.6. Mahasiswa mampu membuat komponen.7. Mahasiswa mampu mengimplementasikan SOA.8. Mahasiswa mampu menggunakan framework .NET untukmengembangkan aplikasi berarsitektur enterprise.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan Framework .NET dan C#. Pengenalan Visual Studio.Lapisan presentasi dalam Framework .NET; Lapisan presentasi Windowsdan Web, FCL dalam pembangunan lapisan presentasi, Konsep eventhandling, Dialog box dan menu. Dasar pemrograman C#; Sintaks C#,Variabel dan tipe data, Operator dan Control Flow, Array dan Indexer,Character dan String, Metode dan Parameter, Basic Exception.Pemrograman Object-Oriented dalam C#; Class, Encapsulation,Inheritance, Polymorphisme. Exception Handling; Alternatif error reporting,Menangkap exception, General Catch Block, Tipe dan objek exception, Innerexception, User-defined exception. Generic dan Collection; TujuanGeneric, Batasan Generic, Generic Interface, Method dan Delegate, Built-inGeneric Collection, Generic System Interface. Object Lifetime dan GarbageCollection; Konsep dasar Object Lifetime, Destructor, Finalization, GarbageCollection, Generation. Processes, AppDomains and MultithreadedApplications. ADO .NET; ADO .NET data provider, ADO .NET namespace,Data reader, Membuat library akses data yang reusable. Languaged-Integrated Query (LINQ); Konsep dasar LINQ, LINQ query expression,Representasi internal dari LINQ Query Operator, LINQ to ADO .NET.Komponen dan Assembly; Membangun komponen menggunakan .NETSDK, Attribut Assembly, Membangun komponen menggunakan Visual Studio.NET, Menggunakan COM. Deployment; Automatic deployment, Manualdeployment. Konsep SOA. Windows Communication Foundation (WCF);52 | K a t a l o gPengenalan dan aturan-aturan WCF, Komposisi dasar aplikasi WCF,Membangun WCF service, Membangun aplikasi WCF client.Pustaka Utama :1. Andrew Troelsen, “Pro C# 2008 and the .NET 3.5 Platform”, 4th ed.,Apress, 2007.2. Mark Michaelis, “Essential C# 3.0 for .NET Framework 3.5”, Microsoft

.NET Development Series, Addison-Wesley, 2008.3. Robert J. Oberg, “Introduction to C# Using .NET”, Prentice Hall, 2002.Pustaka penunjang :4. Christian Nigel, Bill Evjen, Jay Glynn, Morgan Skinner, Karli Watson, AllenJones, “Professional C# 2005”, Wiley Publishing, 2006.Prasyarat : -IG091306 Pend Kewarganegaraan 2 sksMata Kuliah : KewarganegaraanKode/bobot/Semester : IG091306/ 2 sks / 7Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Membantu mahasiswa mengembangkan potensinya untuk menguasasi ilmupengetahuan, ketrampilan, dan sikap kewarganegaraan dan nilai-nilai yangdiperlukan dalam rangka penerapan ilmu, profesi dan keahliannya sertaberpartisipasi dalam kehidupan masyarakat dari komuniti setempat, bangsadan dunia.. Menjadi warga Negara yang cerdas, demokratik danberkeadaban, dan bertanggung jawab, menggalang kemampuan kompetitifbangsa di era globalisasi, yang efektif mencakup: Pemahaman dasar tentangcara kerja demokrasi dan lembaga-lemabaganya. Pemahaman tentang “ruleof law” dan HAM seperti tercermin dalam rumusan-rumusan perjanjian dankesepakatan internasional dan local. Penguatan ketrampilan partisipatif yangakan memberdayakan peserta didik untuk merespons dan memecahkanmasalah-masalah masyarakat secara demokratis. Pengembangan budayademokrasi dan perdamaian pada lembaga-lembaga pendidikan dan seluruhaspek kehidupan masyarakat.Kompetensi:1. Menjadi ilmuwan dan professional yang memiliki rasa kebangsaan dancinta tanah air, demokratis yang berkeadaban2. menjadi warga Negara yang memiliki daya saing; berdisiplin; danberpartisipasi aktif dalam membangun kehidupan yang damaiberdasarkan sistem nilai Pancasila.Pokok Bahasan (Subject Matter):1. Filsafat Pancasila2. Identitas Nasional3. Hak dan Kewajiban warga negara53 | K a t a l o g4. Negara dan Sistem Konstitusi5. Demokrasi di IndonesiaPustaka Utama :1. Armaidy Armawi, Geostrategi Indonesia, (Indonesian Geostrategy)Jakarta, Direktorat jenderal Pendidikan Tinggi, 20062. Azyumardi Azra, Paradigma Baru Pendidikan Nasional dan Rekonstruksidan Demokratisasi, (A new Paradigm of National Education andreconstruction and Democratization) Penerbit Kompas, Jakarta, 20023. Bahar, Dr. Saefrodin, Konteks Kenegaraan, Hak Asasi Manusia, (StateContext on Human Rights) Pustaka Sinar Harapan, Jakarta, 2000.4. Cassesse, Antonio, Human Right In a Change Word, Hak-Hak AsasiManusia Di dunia Yang Berubah (terjemahan R.Zainudin), Yayasan OborIndonesia, Jakarta, 1994.

5. Kaelan, Pendidikan Kewarganegaraan, (CitizenshipEducation) UGMPress, Yogyakarta 2005.Pustaka penunjang :Prasyarat :KI091327 Sosio dan Etika 2 sksMata Kuliah : Sosio dan EtikaKode/bobot/Semester : / 2 sks / 7Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu mengenali, menyikapi, dan menyampaikan pendapatmengenai fenomena sosial dan profesional dalam bidang TI.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan pengertian kebebasan berekspresi,privasi, dan kekayaan intelektual yang berkaitan dengan karya TIberdasarkan hukum yang berlaku.2. Mahasiswa mampu mengenali dan menyikapi fenomena sosial danprofesional dalam bidang TI.3. Mahasiswa mampu bekerjasama, merumuskan, dan menyampaikanpendapat mengenai permasalahan nyata yang menyangkut etika TI.Pokok Bahasan (Subject Matter):54 | K a t a l o gPengertian etika profesional TI, Relasi profesional TI dgn pihak lain,Kejahatan komputer & internet, Keamanan komputer, Privasi, PenggunaanTI dalam bidang industri (kuliah tamu), Penggunaan TI dalam bidangperbankan (kuliah tamu), Kebebasan berekspresi, Kekayaan Intelektual.Pustaka Utama :1. George W. Reynolds, Ethics in Information Technology. ThomsonLearning, Inc. Canada. 2003.2. Michael J. Quinn. Ethics for the Information Age (3rd Edition). AddisonWesley. 2008.Pustaka penunjang :1. Richard A. Spinello. Case Studies in Information Technology Ethics (2ndEdition). Prentice Hall. 2002.2. Mike W. Martin. Ethics in Engineering. McGraw-Hill. 1997.Prasyarat : Rekayasa Perangkat Lunak (KI091312), Kecerdasan Buatan(KI091322).IG091311 Pengantar Technopreneurship 2 sksMata Kuliah : Pengantar TeknopreneurshipKode/bobot/Semester : IG 091311/ 2 sks / 8Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Merubah mindset mahasiswa dari job seeker menjadi job creator sertamembekali mahasiswa dengan kemampuan untuk menyusun sebuahrencana/proposal bisnis (Business Plan)Kompetensi:1. Memiliki mindset sebagai seorang teknopreneurship2. Mampu menyusun Rencana/Proposal Bisnis (Business Plan) yang baik.Pokok Bahasan (Subject Matter):1. Pendahuluana. Defininsi, jenis, orientasi, spirit, dan perilaku enterpreneur dalam

menghadapi resiko.b. Kecerdasan emosional menuju kesuksesanc. Perbedaan enterpreneur, teknopreneur, dan usaha kecil2. Perubahan Mindset3. Pola pikir positip4. Mengubah perspektif dengan game5. Memunculkan alternatif solusi6. Sukses Story membangun karir Teknopreneurshipa. Alasan memilih bidang usahab. Keuntungan sebagai teknopreneurshipc. Soft skill faktor yang dibutuhkand. Bagaimana membangun kompetensi dan jaringan55 | K a t a l o gi. Peluang Usaha7. Teknik-teknik mengidentifikasi peluang usaha8. Kendala dan resiko produk atau usaha baru9. Identifikasi jenis usaha yang sedang trendi. Pemasaran Usahab. Proses pembentukan strategi pemasaran (STP dan 4P)c. Identifikasi persaingand. Menerobos kendala persainganPustaka Utama :1. Tim Teknoprenersip ITS, Diktat “Teknoprenersip” (Technopreneurship,textbook )2. Yoseph Murphi, Membangkitkan Kekuatan Bawah Sadar (ArousingSubconscious Power) , Pioner Jaya, 20023. Carol Draeck, Change Your Mindset Change Your Life, Serambi, 2006Pustaka penunjang :Prasyarat :KI091391 Tugas Akhir 5 sksMata Kuliah : Tugas AkhirKode/Bobot/Semester : KI091391/ 5 sks / 8Tujuan : Dengan menyusun Tugas Akhir diharapkanmahasiswa mampu merangkum dan mengaplikasikansemua pengalaman pendidikan untuk memecahkan masalah dalam bidangkeahlian/bidang studi tertentu secarasistematis dan logis, kritis dan kreatif, berdasarkan data/informasi yang akuratdan didukung analisis yang tepat, danmenuangkannya dalam bentuk penulisan karya ilmiah.Kompetensi :1. Mampu membentuk sikap mental ilmiah2. Mampu mengidentifikasi dan merumuskan masalah penelitian atauperancangan yang berdasarkan rasional tertentu yang dinilai penting danbermanfaat ditinjau dari beberapa segi3. Mampu melaksanakan penelitian, mulai dari penyusunan rancanganpenelitian, pelaksanaan penelitian, sampai pelaporan hasil penelitian4. Mampu melakukan kajian secara kuantitatif dan kualitatif, dan menarikkesimpulan yang jelas serta mampu merekomendasikan hasil penelitiannya

kepada pihak-pihak yang berkepentingan dengan pemecahan masalah itu5. Mampu mempresentasikan hasil Tugas Akhir itu dalam forum seminar danmempertahankannya dalam ujian lisan di hadapan tim dosen penguji.Pokok Bahasan :Karena Tugas Akhir itu merupakan suatu karya ilmiah yang sebagian besardisusun berdasarkan hasil penelitian atau perancangan, maka perlu dipahami56 | K a t a l o gkegiatan-kegiatan apa saja yang termasuk dalam penelitian. Penelitian danresearch didefinisikan sebagai berikut : Penyelidikan yang giat secarasistematik, sabar, hati-hati dalam bidang ilmu pengetahuan untukmenghasilkan fakta-fakta atau prinsip-prinsipDari definisi di atas dapat dijabarkan bahwa suatu kegiatan dapat disebutpenelitian bila memenuhi kriteria berikut :. 1. Untuk kegiatan penelitian ada hal atau hal-hal yang ingin diselidiki(something to be inquired or examined). Termasuk dalam hal yang ingindiselidiki ini antara lain :a. Permasalahan yang ingin dipecahkanb. Hipotesa yang ingin dibuktikan/diuji kebenarannyac. Sesuatu (yang masih menjadi) pertanyaan yang ingin dicari jawabannya.Disini hal-hal yang diselidiki itu masih merupakan pertanyaan yangmemerlukan jawaban.2. Untuk mendapatkan hasil yang diinginkan (dapat berupa pemecahanpermasalahan, pembuktian kebenaran hipotesa, atau jawaban ataspertanyaan) diperlukan cara (metodologi) tertentu, serta dibutuhkankesabaran dan ketelitian dalam melakukan penyelidikan itu. Dengan katalain dapat disimpulkan pula bahwa untuk penelitian dibutuhkan prosespenyelidikan yang tidak sederhana.3. Hasil penyelidikan dapat berupa informasi/data, fakta, atauketentuan/kaidah/ hukum.Jadi suatu kegiatan dapat disebut penelitian apabila memenuhi tiga kriteriadi atas : ada hal-hal yang diselidiki yang masih menjadi pertanyaan,dibutuhkan proses penyelidikan yang tidak sederhana, dan penyelidikan itumenghasilkan informasi/data, fakta, atau ketentuan/kaidah/hukum. Dengansingkat dapat dikatakan bahwa penelitian itu merupakan upaya memecahkansuatu masalah secara ilmiah dan obyektif sehingga menghasilkan bermacammasamgagasan kreatif untuk dikontribusikan kepada ilmu dan teknologi,dan/atau kepada pembangunan dan/atau pengembangan kelembagaan.Referensi: -Prasyarat: -KI091331 Analisis Data Multivariat 4 sksMata Kuliah : Analisis Data MultivariatKode/bobot/Semester : KI091331 / 4 sks / PilihanTujuan Pembelajaran (Learning Objective):57 | K a t a l o gMahasiswa mampu memilih pemodelan yang sesuai untuk data multivariatdan mampu melakukan analisis terhadap hasil pemodelan data multivariat.Kompetensi:1. Mahasiswa dapat menjelaskan perbedaan analisa univariat dan multivariat

2. Mahasiswa dapat menggunakan berbagai pemodelan multivariat sesuaitujuan analisis3. Mahasiswa dapat menganalisis hasil pengolahan data multivariat4. Mahasiswa dapat menggunakan software pengolahan data statistikmultivariat.Pokok Bahasan (Subject Matter):Analisis Multivariat: Konsep dasar data multivariat, Aljabar multivariat,Multivariat Normal, Klasifikasi Teknik multivariat, Eksplorasi data multivariat.Model Multiple Dependent: MANOVA, PCA, Canonical Analysis.Klasifikasi dan Pengelompokan: Analisis Kelompok, Analisis Diskriminan.Teknik Reduksi Data: Analisis Faktor. Scale: Multidimensional Scaling.Structural Equation Modeling: Penggunaan tools.Pustaka Utama :Richard A. Johnson, Dean W. Wichern, “Applied Multivariate StatisticalAnalysis”, Prenctice Hall International Inc.Hair, Joseph F., dkk, "Multivariate Data Analysis", Sixth Edition, Prentice Hall,New Jersey, 2006.Pustaka Penunjang: -Prasyarat : Statistika Komputasional (KI091314/3 sks)KI091332 Data Mining 4 sksMata Kuliah : DATA MININGKode/bobot/Semester : KI091332 / 4 sks / 6Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu melakukan perancangan dan mengimplementasikanberbagai teknik data mining serta mengenal berbagai kasus dan teknikdalam bidang bioinformatika.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu mengidentifikasikan jenis problem datamining yangberupa deskriptif maupun prediktif.2. Mahasiswa mampu menerapkan berbagai algoritma data mining sepertiklasifikasi, klasterisasi kaidah asosiasi.3. Mahasiswa mampu menggunakan data mining tool yang ada4. Mahasiswa mampu menyelesaikan kasus data mining pada bidangbioinformatik.58 | K a t a l o gPokok Bahasan (Subject Matter):Memahami konsep data mining dan tujuannya; Mengetahui jenis problemDeskriptif maupun Prediktif. Mampu membedakan Supervised,Unsupervised learning. Teknik dalam Klasifikasi; Berbagai jenis decisiontree, support vektor machine, bayessian network, ARTMAP, Teknik dalamKlasterisasi; review k-mean,hierarchical. Fuzzy C-Mean, Self OrganizingMap (SOM), ART; Association Analysis: frequent itemset generation -Apriori Algorithm, MFI,CFI, FP Growth, FP-Tree, Sequential Pattern,Subgraph pattern - infrequent pattern. Data Mining Tool; Weka, Dataminingdengan SQL Server Business Intelligence. Bioinformatics; pengenalanbioinformatik, ekspresi gen, Analisa data Microarray, Basic Local AlignmentSearch Tool (BLAST)Pustaka Utama :

1. Mundy,Thornwaite,Kimball.“ Introduction to Data Mining, Pang Ning Tan”,International Edition,PEARSON,2006.2. Ian H. Witten, Eibe Frank, “Data Mining: Practical Machine Learning Toolsand Techniques with Java Implementations”, 2nd ed., Morgan Kaufmann.,2005.3. Jonathan Pevsner, “Bioinformatics and Functional Genomics”,http://www.bioinfbook.org/, WILEY, 2003Pustaka penunjang :1. Jiawei Hanm,Micheline Kamber,” Data Mining: Concepts and Techniques”,2nd ed., Morgan Kaufmann., 2005.Prasyarat : Basis Data Lanjut, (KI091320), Perancangan dan Analisis AlgoritmaLanjut (KI091325)KI091333 Kecerdasan Komputasional 3 sksMata Kuliah : Kecerdasan KomputasionalKode/bobot/Semester : KI091333/ 3 sks / 6Tujuan Pembelajaran:Peserta mata kuliah mampu memahami karakteristik dan teknikpembelajaran berbagai tipe metode kecerdasan komputasional serta dapatmengaplikasikan metode kecerdasan komputasional tersebut padapersoalan dunia nyata berdasarkan referensi makalah dari Jurnal yangrelevan.Kompetensi:1. Peserta mata kuliah mampu memahami karakteristik dan teknikpembelajaran tipe-tipe metode kecerdasan komputasional, yang meliputi ;Jaringan Saraf Tiruan dan variannya, Komputasi Evolusioner, SwarmIntelligence, Support Vector Machine.59 | K a t a l o g2. Peserta mata kuliah dapat mengaplikasikan metode kecerdasankomputasional pada persoalan dunia nyata, yang meliputi: optimasi,identifikasi sistem dinamis dan klasifikasi pola berdasarkan referensimakalah dari Jurnal yang relevan.Pokok Bahasan:Proses Pembelajaran; Metode-metode Pembelajaran, KomponenPembelajaran : Task, Performance dan Experience, Teori PembelajaranStatistik. JST Single dan Multi Layer Perceptron; Arsitektur JST Singledan Multi Layer Perceptron, Algoritma Back Propagation, MetodeLevenberg-Marquadt, review makalah yang terkait dengan penerapan JSTpada permasalahan klasifikasi terawasi. JST Radial Basis Function;Arsitektur JST RBF, Teori Regularisasi dan Jaringan Regularisasi,Algoritma Pembelajaran RBF, aplikasi JST RBF pada permasalahanApproksimasi Fungsi NonLinier. Jaringan Saraf Rekuren; Arsitektur RNN,review metode numerik problem Ordinary Differential Equations,Pembelajaran RNN, review makalah aplikasi RNN pada Optimasi Convex.Algoritma Genetika; Struktur Algoritma Genetika dan Metoda SearchBerbasis Populasi, Rancangan Kromosom dan Fungsi Fitness, OperatorDasar GA : CrossOver, Mutasi dan Seleksi, review makalah aplikasiProblem Transportasi. Ant Colony; Komponen Metode Ant Colony : tabeljejak pheromone, fungsi evaporasi, review makalah aplikasi Modifikasi Ant

Colony pada TSP. Support Vector Machine; Structural Risk Minimizationdan Dimensi VC, Algoritma Pembelajaran SVM, review makalah yangterkait dengan penerapan SVM pada permasalahan klasifikasi terawasi.Pustaka Utama :1. Amit Konar, Computational Intelligence, Springer, 2005.2. C. H. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, SpringerScience, 2006.Pustaka penunjang :1. Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2ndEdition), Prentice Hall, 1998.2. Christian Blum, Daniel Merkle, Swarm Intelligence : Introduction andApplications, Springer-Verlag 2008.3. John Shawe-Taylor & Nello Cristianini , Support Vector Machines andother kernel-based learning methods, Cambridge University Press,2000.Prasyarat:KI091334 Simulasi Sistem Diskrit 4 sksMata Kuliah : Simulasi Sistem DiskritKode/bobot/Semester : KI091333/ 4 sks / 6Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):60 | K a t a l o gMahasiswa mampmampu membuat model suatu sistem, menentukanparameter yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja sistem tsb,menjalankan model tsb, mengambil hasil/output simulasi, menganalisis hasilsimulasi, merancang sistem alternatif, mengevaluasi hasil analisis, sertamemberikan rekomendasi sistem yang memiliki kenerja terbaik.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu memodelkan fenomena diskrit pada suatu sistemkedalam model diskrit yang bersesuaian, membangkitkan bilangan acakdengan sejumlah metode2. Mahasiswa mampu membuat model simulasi dari suatu antrian,menentukan parameter yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerjasistem, menjalankan model tsb, mengambil hasil/output simulasi3. Mahasiswa mampu menganalisis hasil simulasi, merancang sistemalternatif, mengevaluasi hasil analisis, serta memberikan rekomendasisistem yang memiliki kenerja terbaik.Pokok Bahasan (Subject Matter):Dasar pemodelan dan simulasi. Macam model matematis system: diskritdan kontinu. Pemodelan dan simulasi sistem diskrit. Review distribusiprobabilitas: distribusi eksponensial, Erlang, binomial, Normal. Pemilihandistribusi probabilitas dari data input (distribution fitting), studi kasus waktukedatangan dan layanan sustu sitem nyata. Pembangkitan bilangan acak:metode LCG (mixed, multiplicative), metode Tausworthe. Uji bilangan acak:uji tanda, uji frekuensi, uji korelasi sendiri, uji gap. Membuat model simulasidari suatu antrian sederhana dgn simulation tools. Analisis antrian secaramatematis-analitis. Menentukan parameter yang diperlukan untukmengevaluasi kinerja sistem. Menjalankan model simulasi. Menentukanjumlah replikasi minimum. Mengambil data hasil/output simulasi,

menganalisis hasil simulasi (output analysis). Merancang sistem alternatif.Mengevaluasi hasil analisis. Memberikan rekomendasi sistem yang memilikikenerja terbaik.Pustaka Utama :1. Banks, Jerry, et. al., ”Discrete-Event System Simulation", 3rd ed.,PrenticeHall, New Jersey, 2001.2. Law, Averill M., et. al., "Simulation Modeling and Analysis", McGraw-Hill,1990.Pustaka penunjang :1. Kelton, David W., “Simulation with Arena”, McGraw-Hill, 2003.Prasyarat : Statistika Komputasional (KI091314)KI091335 Data Warehousing 3 sksMata Kuliah : Data WarehousingKode/bobot/Semester : KI091335 / 3 sks / 761 | K a t a l o gTujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu melakukan perancangan dan membuat data warehouseserta mampu membangun aplikasi business intelligent (BI) pada databaseSQL Server dan Oracle.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan data warehouse beserta aplikasinya,2. Mahasiswa Mampu merancang dan membuat data warehouse dari datasumber,3. Mampu mengimplementasikan data warehouse dalam DB Oracle danSQL Server,4. Mahasiswa Mampu membuat aplikasi OLAP dari data warehouse yangsudah dibangun.Pokok Bahasan (Subject Matter):Memahami konsep data warehousing dan tujuannya; pengenalankonsep data warehouse & business intelligent (BI), Tinjauan ringkaskomponen-komponen business intelligent pada SQL Server dan Oracle.Pemaparan contoh aplikasi business intelligent. Pembuatan DataWarehouse Menggunakan SQL Server Integration Services (SSIS);Proses pembacaan data dari external source, Berbagai macam rule dalamproses Ekstraksi, Transformasi dan Loading (ETL) menggunakan SSIS,Pembuatan OLAP menggunakan SQL Server Analysis Services(SSAS); Perancangan dan pembuatan OLAP Object : dimension, hierarchy,level dan Cube, Pembangunan aplikasi OLAP pada SQL Server, integrasiMS Excel dengan SSAS untuk aplikasi OLAP. Query analytical MDX danReporting Tool pada client; Pembuatan OLAP menggunakan Oracle;Perancangan data warehouse, pembuatan OLAP Object : dimension,hierarchy, level, dan cube. Pembuatan Aplikasi Business Intelligentmenggunakan Oracle BI Beans.Pustaka Utama :1. Mundy,Thornwaite,Kimball.“The Microsoft Data Warehouse Toolkit: WithSQL Server 2005 and the Microsoft Business Intelligence Toolset”, 1st

,WILEY,2006.2. Stackowiak,Rayman,”Oracle Data Warehousing and Business

Intelligence Solutions”, 1st ed., WILEY., 2007.Pustaka penunjang :1. Vincent Rainard,” Building a Data Warehouse: With Examples in SQLServer”, APRESS, 1997.Prasyarat : Basis Data Lanjut, (KI091320), Data Mining (KI091332)KI091336 Pengolahan Citra Digital 4 sksMata Kuliah : Pengolahan Citra Digital (PCD)Kode/bobot/Semester : KI091336 / 4 sks / 762 | K a t a l o gTujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu menerapkan algoritma-algoritma PCD secara mandiri,menganalisis dan merancang sistem aplikasi PCD dengan tujuan untukperbaikan citra secara visual atau proses otomatisasi dalam kerja tim.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu memahami dasar-dasar citra digital danpemrosesannya yang digunakan untuk memperbaiki citra secara visual,melakukan proses otomatisasi, serta mempresentasikan fitur citra.2. Mahasiswa mampu menjelaskan dan menerapkan algoritma-algoritmauntuk perbaikan citra dalam domain spasial maupun frekuensi, melakukansegmentasi, encoding, representasi dan deskripsi, dan proses morphologyuntuk citra biner.3. Mahasiswa mampu mempelajari, menganalisis dan menjelaskan carakerja suatu sistem aplikasi citra.4. Mahasiswa mampu bekerjasama dalam tim dan berfikir kreatif dalammembuat suatu tugas proyek aplikasi citra dan mempresentasikanhasilnya..Pokok Bahasan (Subject Matter):Introduksi; Latar belakang: sejarah transmisi gambar, spektrum, aplikasi.Persepsi visual: struktur mata manusia, rods & cones, brightness, matchbands. Definisi citra digital: representasi matrik, digitasi dan sampling citrakontinyu, kuantisasi, efek digitasi. Perbaikan Citra (Enhancement) dalamdomain spasial; Point processing: transformasi kurva. Histogram: definisi,direct histogram, ekualisasi histogram. Konvolusi: Low Pass Filter(pelunakan/pengkaburan), High Pass Filter (penajaman). Lainnya: filterMedianTransformasi citra; Transformasi Fourier, DFT, FFT, gambar domainfrekuensi. Diagram pemrosesan domain frekuensi. Transformasi Hough.Perbaikan Citra (Enhancement) dalam domain frekuensi; Low PassFilter: Ideal LPF, Butterworth LPF, Gaussian LPF (GLPF). High Pass Filter:IHPF, BHPF. Dasar-dasar warna, pseudo-color.Encoding citra; Contour encoding, run-length encoding, Huffman code.Kompresi: JPEG, matriks DCT, tabel kuantisasi, faktor kualitas, urutan zigzag.Segmentasi Citra; Deteksi titik, deteksi garis, filter Gradient. FilterLaplacian, Laplacian dari Gaussian, contoh hasil Gaussian & Laplacian.Penyambungan tepi dengan kriteria gradient. Thresholding: globalthresholding, optimal dan adaptive thresholding, histogram dari gradientcitra. Metode Graf. Region Splitting& Merging. Region Growing.

Representasi dan Deskripsi; Kode Rantai Berbasis 4 atau 8 Konektivitas.Normalisasi Kode Rantai: Bilangan Bentuk. Pendekatan Poligon. Signature:mapping fungsi 2D ke 1D. Segmen Boundary. Skeletoning. Thinning.Deskriptor; Boundary Descriptor: contoh dengan diameter. FourierDescriptor: contoh rekonstruksi Fourier Descriptor. Topological Descriptor.Momen. Tekstur. Deskripsi kesamaan: pengukuran jarak, korelasi.Morphology citra biner; Contoh numerik citra biner, konektivitas, operatoradditif dan subtraktif. Himpunan translasi, refleksi, elemen penstruktur Buntuk operasi yang digeneralisasi. Dilasi, erosi, Opening Operator, Closing63 | K a t a l o gOperator, Pencocokan template. Pencocokan dengan Hit-or-Miss, Hit-or-Miss Operator, Boundary Extraction, Thinning.Restorasi Citra; Model noise citra terdegradasi. Filter Inverse. Filter Wiener:minimisasi MSE(mean square error). Filter domain frekuensi. Reduksi noiseperiodic. Registrasi: persamaan bilinier, warping; zooming.Referensi :1. Gonzales, R.C., and Woods, R. E.. Digital Image Processing. PrenticeHall,20022. Pratt,W.K., Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Inc., 20073. Russ,John C., The Image Processing Handbook, fifth edition, CRC Press,20074. Parker, J.R., Algorithms for Image Processing and Computer Vision, JohnWiley & Sons, Inc.,1997.KI091340 Optimasi Nonlinear 4 sksMata Kuliah : Optimasi NonlinearKode/bobot/Semester : KI091340/ 4 sks / 8Tujuan Pembelajaran:Peserta mata kuliah mampu memahami konsep dasar dan properti yangterkait dengan permasalahan optimasi non-linier dan dapatmengimplementasikan berbagai algo-ritma penyelesaian permasalahanoptimasi non-linier dengan dan tanpa fungsi kendala serta dapatmengaplikasikan metode optimasi nonlinear tersebut pada persoalan dunianyata berdasarkan referensi makalah dari Jurnal yang relevan.Kompetensi:1. Peserta mata kuliah dapat memahami konsep dasar dan properti yangterkait dengan permasalahan optimasi non-linier.2. Peserta mata kuliah dapat mengimplementasikan berbagai algoritmapenyelesaian permasalahan optimasi non-linier dengan dan tanpa fungsikendala.3. Peserta mata kuliah dapat mengaplikasikan teknik pemrogramangeometrik pada suatu kasus optimasi non-linier.Pokok Bahasan:Elemen Analisis Convex; Convex set, Convex function : properti dasar,fungsi sekawan (conjugate), fungsi Quasiconvex. Dualitas; Lagrange dualfunction, Lagrange dual problem, interpretasi geometric, interpretasi saddlepoint,kondisi optimalitas, perturbasi dan analisis sensitifitas.Permasalahan Unconstrained; Properti-properti dasar, Metode Descent,Metode Conjugate Gradient, Metode Quasi-Newton. Minimasi

Constrained; Kondisi-kondisi Minimasi Constrained, Metode Primal,Metode Penalty dan Barrier, Metode Dual dan Cutting Plane, Metode PrimalDual. Optimasi Non Differentiable; Metode SubGradient, Metode TrustRegion, Optimasi Komposit, Penyelesaian Fungsi Kendala Non Convex.Pemrograman Geometrik; Fungsi Monomial dan Posynomial, Kondisi64 | K a t a l o gOrthogonalitas dan Normalitas, Aplikasi Optimasi Geometrik padaPermasalahan Inventori.Pustaka Utama :1. David G. Luenberger, Linear & NonLinear Programming, Springer,2008.2. Andrzej Ruszczynski, NonLinear Optimization, Princeton UniversityPress, 2006.3. P. Venkataraman, Applied Optimization With MATLAB Programming,John Wiley & Sons, Inc., 2002.Pustaka penunjang :1. Ronald L. Rardin, Optimization in Operations Research, Prentice-Hall,Inc., 1998.2. Stephen G. Nash, Linear and Nonlinear Programming, McGraw-Hill,1996.3. Belegundu, Ashok D,Ph.D, Chandruptala, Tirupathi R.,Ph.D,P.E.Optimization Concepts and Applications in Engineering, PrenticeHall-Inc, 1999.Prasyarat:KI091371 Animasi Komputer 4 sksMata Kuliah : Animasi KomputerKode/bobot/Semester : KI091371 / 4 sks / 6Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu membuat obyek animasi interaktif 2D dan 3D denganmenggunakan software modern untuk pembuatan animasi serta mampumemanfaatkan animasi untuk simulasi pada suatu bidang.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu membuat obyek animasi yang interaktif2. Mahasiswa mampu menggunakan software modern untuk pembuatananimasi 2D dan 3D3. Mahasiswa mampu memanfaatkan animasi untuk simulasi pada suatubidangPokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan; Animasi, Efek Visual, Teknologi, Proses Produksi Digital.Pemodelan; Konsep Dasar Pemodelan, Teknik Dasar Pemodelan, TeknikLanjut Pemodelan.Rendering; Konsep Dasar Rendering, Kamera, Pencahayaan, KarakteristikBayangan dan Permukaan.Animasi dan Efek; Konsep Dasar Animasi, Teknik Dasar AnimasiKomputer, Teknik Lanjut Animasi Komputer, Teknik Efek Visual.65 | K a t a l o gPost-Processing; Retouching, Compositing, Color Grading, ResolusiGambar dan Output.

Pustaka Utama (Main Reference):1. Isaac Victor Kerlow, "The Art of 3-D Computer Animation and Effects”,Wiley, 2003.Pustaka penunjang (Supporting References):1. John Vince, ”Essential Computer Animation fast: How to Understand theTechniques and Potential of Computer Animation”, Springer, 2000.2. Rick Parent, ”Computer Animation, Second Edition: Algorithms andTechniques”, Morgan Kaufmann, 2007.3. Michael O'Rourke, ”Principles of Three Dimensional Computer Animation”,W. W. Norton & Company, 1998.4. Peter Weishar, ”Blue Sky: The Art of Computer Animation”, Harry N.Abrams, 2002.5. Isaac Victor Kerlow, ”The Art of 3-D : Computer Animation and Imaging,2nd Edition”, John Wiley & Sons , 1996.6. Kelly L. Murdock, ”3D Game Animation For Dummies”, Wiley, 2005.7. Peter Ratner, ”Mastering 3D Animation”, Allworth Press, 2000.8. Tony Mullen, ”Introducing Character Animation with Blender”, Sybex,2007.Prasyarat (Prerequisite): -KI091372 Audit Tata Kelola TI 3 sksMata Kuliah : Tata Kelola dan Audit SI/TIKode/bobot/Semester : KI091372 / 3 sks / 6Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu menata pengelolaan SI/TI dan melakukan pengawasanpengelolaan tersebut melalui Audit SI/TI.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu mengorganisir pelaksanaan aktivitas terkait denganpengelolaan SI/TI yang efektif2. Mahasiswa mampu merumuskan pelaksanaan Audit SI/TI3. Mahasiswa mampu menentukan objektif kontrol dan kontrol dari Proses TI4. Mahasiswa mampu menjelaskan hasil ketidakpatutan dari hasil temuanaudit5. Mahasiswa mampu menerjemahkan hasil ketidakpatutan dalam temuanaudit ke dalam rekomendasi perbaikan6. Mahasiswa mampu mengkomunikasikan hasil temuan audit dengan jelasdan menyampaikan rekomendasi perbaikan secara efektif7. Mahasiswa mampu memahami perkembangan teknologi dan menentukandampak perkembangan tersebut terhadap kontrol dan prosedur audit yangada66 | K a t a l o gPokok Bahasan (Subject Matter):Konsep Tata Kelola TI (IT Governance); Kerangka kerja Tata Kelola TI;Peran Tata Kelola TI dalam organisasi; Lingkungan regulasi danpengaruhnya terhadap TI; Gambaran umum mengenai proses TI; Pemetaantanggung jawab dalam pengelolaan TI; Pengukuran kinerja proses TI;Mengapa kontrol dan audit penting?; Membangun fungsi audit TI internal;Konsep audit SI/TI; Proses audit; Penyusunan prosedur audit; Audit denganmenggunakan CAATs; Penyusunan proposal audit; Penentuan objektif

kontrol dan kontrol Proses TI; Pengidentifikasian regulasi yang terkaitdengan pengelolaan proses TI; Konsep pengelolaan resiko; Penentuantingkat resiko sebagai bagian dari aktivitas audit; Penggunaan resiko TIsebagai fokus utama audit SI/TI; Pelaksanaan audit SI/TI; Perubahan dalampelaksanaan audit SI/TI; Perolehan temuan (findings) berdasarkan hasilpelaksanaan audit SI/TI; Penyusunan rekomendasi berdasar hasil audit;Penyusunan laporan hasil audit; Pengelolaan Audit TI; Pengkomunikasianhasil audit; Konsep perbaikan tata kelola TI berdasarkan hasil audit.Pustaka Utama :1. Sarno, Riyanarto. “Audit Sistem Informasi/Teknologi Informasi”, ITS Press,2009.2. Sarno, RIyanarto. “Sukses Bisnis dengan Teknologi Informasi”, ITS Press,2009.3. Sarno, Riyanarto dan Iffano, Irsyat. “Sistem Manajemen KeamananInformasi”, ITS Press, 2009.Pustaka penunjang :1. Davis, Chris, Schiller, Mike & Wheeler, Kevin. “IT Auditing: Using Controlsto Protect Information Assets”, McGraw-Hill, 2007.2. ISACA, “The IT Governance Institute”, COBIT 4.1, USA, 2007.3. ISO/IEC, “ISO/IEC 38500: Corporate Governance of InformationTechnology”, Switzerland, 2008.4. Senft, Sandra & Gallegos, Frederick. “Information Technology ControlAudit”, 3rd ed, CRC Press, 2009.5. Weill, Peter & Ross, Jeanne W. “IT Governance: How Top PerformanceManage IT Decision Rights for Superior Results”, Flint Dille and John ZuurPlattern, 2004.Prasyarat : -KI091373 Manajemen Proyek Perangkat Lunak 4 sksMata Kuliah : Manajemen Proyek Perangkat LunakKode/bobot/Semester : KI091373 / 4 sks / 6Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):67 | K a t a l o gMahasiswa mampu memahami teknik manajemen proyek dan mengelolapengembangan proyek TI dengan menerapkan konsep pengembanganproyekKompetensi:1. Mampu merencanakan pengembangan perangkat lunak secara iteratif(aktivitas, jadwal, resource assignment, implementasi metode)2. Mampu merencanakan anggaran dan mengendalikan biaya3. Mampu menilai kualifikasi anggota Tim dan memberikan penugasan yangsesuai4. Mampu menganalisis permasalahan bisnis & sumber daya, resiko, danpermasalahan teknologi5. Mampu mengelola perubahan kebutuhan6. Mampu mengevaluasi progress proyekPokok Bahasan (Subject Matter):Pendahuluan ; Pentingnya Manajemen Proyek,Tahapan proyek,Stakeholder proyek, Framework manajemen proyek, Software tools untuk

manajemen proyek. Perencanaan Proyek ; Manajemen Integrasi,Manajemen Bidang, Tahapan Perencanaan Poryek. Penjadwalan;manajemen waktu, Diagram jaringan proyek. Manajemen Kualitas Proyek;Kualitas Proyek TI, Tahapan Manajemen Kualitas PL, Perencanaan Kualitas,Quality Assurance, Quality Control, Quality Standards. ManajemenAnggaran; Perencanaan Sumber Daya, Estimasi Anggaran, PengaturanAnggaran, Kontrol Biaya. Project Human Resource Management; KunciPengaturan Manusia, Perencanaan Organisasi, Permasalahan dalamPenambahan Staf dan Pengembangan Tim. Manajemen Komunikasi;Komponen Utama Rencana Manajemen Komunikasi, PerencanaanKomunikasi, Distribusi Informasi, Performance Reporting, AdministrativeClosure, Saran untuk Pengembangan Komunikasi Proyek. ManajemenResiko; Pentingnya Manajemen Resiko Proyek, Resiko Umum dalamProyek TI, Identifikasi Resiko, Penghitungan Resiko, Pengembangan danKontrol Reaksi terhadap Resiko. Project Procurement Management;Procurement Planning, Solicitation, Source Selection, ContractAdministration , Contract Close-out. Pengelompokan Proses Manajemen68 | K a t a l o gProyek; Inisiasi proyek, Perencanaan proyek, Eksekusi proyek, manajemencontrol dan konfigurasi proyek, Project Closing.Pustaka Utama :1. Schwalbe, Kathy, “Information Technology Project Management” 5th

Edition, 20072. Bob Hughes and Mike Cotterell: Software Project Management, 4th

Edition, McGraw-Hill 20053. Elaine Marmel: Microsoft Office Project 2003 Bible, Wiley Publishing Inc.Pustaka penunjang :1. Basics of Software Project Management, NIIT, Prentice-Hall India, 20042. Software Project Management in Practice, Pankaj Jalote, PearsonEducation,20023. Software Project Management, A Concise Study, S.A. Kelkar, RevisedEdition, Prentice-Hall India, 2003Prasyarat : -KI091374 Verifikasi dan Validasi Perangkat Lunak 3 sksMata Kuliah : Verifikasi dan Validasi PLKode/bobot/Semester : KI091374 / 3 sks / 6Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu melakukan verifikasi dan validasi fase-fase dalam siklushidup Perangkat LunakKompetensi :1. Mahasiswa mampu mengetahui prinsip-prinsip dasar proses verifikasi danvalidasi PL2. Mahasiswa mampu menggunakan standard untuk verifikasi dan validasiPL dalam studi kasus tertentu3. Mahasiswa mampu merencanakan verifikasi dan validasi PL dalamsebuah dokumen dengan menggunakan standard tertentu4. Mahasiswa mampu melakukan verifikasi dan validasi PL denganmenggunakan metode tertentu

5. Mahasiswa mampu menggunakan tools untuk verifikasi dan validasi PLPokok Bahasan (Subject Matter):Pendahuluan: Tujuan, Overview, IEEE standard yang digunakan.Verifikasi dan Validasi PL: Pendahuluan, prinsip2 verifikasi dan validasi,Review (Technical Review, Walkthroughs, Audit), Tracing, PembuktianFormal, Pengujian. Metode Verifikasi dan Validasi PL: Pendahuluan,Inspeksi PL, Metode Formal, Teknik program verifikasi, Metode69 | K a t a l o gCleanroom, Pengujian terstruktur, Pengujian integrasi terstruktur, Toolsuntuk verifikasi dan validasi PL: Pendahuluan, Tools untuk reviewing,Tools untuk Tracing, Tools untuk pembuktian formal, tools untukpengujian. Perencanaan Verifikasi dan Validasi PL: Pendahuluan, Style,Tanggung jawab, Media, Informasi layanan, Isi dari SVVP (SoftwareVerification and Validation Plan), Evolution.KI091375 Evolusi Perangkat Lunak 3 sksMata Kuliah : Evolusi Perangkat LunakKode/bobot/Semester : KI091375 / 3 sks / 7Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):1. Memberikan wawasan tentang definisi dan aktifitas-aktifitas di bidangevolusi perangkat lunak, serta teknik-teknik dalam mengerjakannya.2. Mengarahkan penggalian topik-topik tesis dalam biadng evolusi perangkatlunak.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan, definisi, sejarah, perbedaan dan persamaan denganperawatan perangkat lunak, pelaku evolusi perangkat lunak.Pemahaman dan analisis tentang evolusi perangkat lunak (PL);Identifikasi dan analisis kloning PL, Analisis repository PL, Memprediksi”bugs” dari sejarah PL. Rekayasa ulang sistem warisan (legacy system);Rekayasa ulang berbasis object oriented. Migrasi sistem informasi warisan,Transformasi arsitektural. Trend-trend terkini dalam evolusi perangkatlunak; Pengujian PL vs. Evolusi PL: efeknya dalam pemahaman PL, Isu-isuevolusi PL dalam AOP, Evolusi arsitektur PL, Evolusi PL open source.Pustaka Utama :1. “Software Evolution”, Tom Mens dan Serge Demeyer, Springer-VerlagBerlin Heidelberg, 2008.KI091376 Pembuatan Game 3 sksMata Kuliah : Pembuatan GameKode/bobot/Semester : KI1376 / 3 sks / 7Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu mengenal pengembangan dan karir dalam game,menganalisa serta melakukan perancangan game.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu mengklasifikasikan game-game yang ada,2. Mahasiswa memahami proses dan karir dalam pengembangan game,3. Mahasiswa mampu menganalisis dan melakukan perancangan gameberdasarkan pembagian karir dalam pembuatan game.70 | K a t a l o g4. Mahasiswa mampu mengenal dan mempraktekkan pembuatan prototype

game sederhana.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengantar Game: Sejarah, klasifikasi game, jenis-jenis dan platform game.Industri game: struktur industri game. Pengembangan Game: prosesglobal dalam pengembangan game, karir dalam pengembangan game.Game Tools: bahasa pemrograman, software animasi / 3D. Karir Game:Desainer, Programmer, Seniman. Desain: UI, Level, World builder,Kecerdasan Buatan, pemodelan FSA, GameEngine: pemrograman XNAPustaka Utama :1. Flint Dille & John Zuur Platten, “The Ultimate Guide to Video GameWriting and Design”, First Edition Lone Eagle Publishing Company 2007.2. Steve Rabin, “AI Game Programming Wisdom”, ISBN: 1-58450-077-8,Charles River Media, Inc 20023. Chad Carter, “Microsoft XNA Unleashed”, SAMS Publising 20074. Benjamin Nitschke, “Professional XNA Game Programming”, WileyPublishing, Inc 20075. Martin J Wells, “J2ME Game Programming”, Thomson Course TechnologyKI091380 Realitas Virtual 3 sksMata Kuliah : Realitas VirtualKode/bobot/Semester : KI091359 / 3 sks / 8Kompetensi:1. Mahasiswa mampu memahami pengertian realitas virtual.2. Mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami elemen input yang adadi dalam realitas virtual.3. Mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami elemen output yang adadi dalam realitas virtual.4. Mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami arsitektur komputasiuntuk realitas virtual.5. Mahasiswa mampu mengerti dan membuat pemodelan di dalam realitasvirtual.6. Mahasiswa mampu memahami dan membuat pemrograman di realitasvirtual.7. Mahasiswa mampu memahami factor manusia di dalam realitas virtual.8. Mahasiswa mampu mengetahui dan memahami aplikasi realitas virtualtradisional.9. Mahasiswa mampu mengetahui dan memahami aplikasi realitas virtual dimasa depan.10. Mahasiswa mampu membuat aplikasi 3D realitas virtual dengan gameengine.11. Mahasiswa mampu membuat aplikasi 3D realitas virtual dengan XNA.Pokok Bahasan (Subject Matter):71 | K a t a l o gPengenalan realitas virtual; Pendahuluan, Konsep tiga “I’s” di dalamrealitas virtual, Sejarah awal realitas virtual, Realitas Virtual menjadi industri,Lima komponen klasik dari system realitas virtual. Pemahaman mediainput; Trackers, navigation, gesture interface, Pelacak posisi 3D, Navigasidan manipulasi tampilan. Pemahaman media output; Graphics, threedimensionalsound, haptic display, Graphics Display sistem visual manusia,

Sound display sistem pendengaran manusia, Haptic Feedback. Arsitekturcomputer untuk Realitas Virtual; Rendering pipeline, Arsitektur grafis padacomputer, Arsiktektur berbasiskan workstation, Arsitektur Realitas virtualterdistribusi. Permodelan; Permodelan Geometri, Permodelan Kinematis,Permodelan Fisik, Behavior modeling, Pengaturan model. PemrogramanRealitas Virtual; Toolkit and scene graph, World Toolkit, Java 3D, GeneralHaptic open software toolkit, People Shop. Faktor manusia di dalamrealitas virtual; Metodologi dan terminology, Kesehatan dan keamananpenggunan realitas virtual, Realitas virtual dan masyrakat. Aplikasi RealitasVirtual Tradisional; Aplikasi di dalam medis, Aplikasi di dalam Militer,Aplikasi di Manufaktur, Aplikasi Realitas Virtual di Robot. Visualisasiinformasi; Eksplorasi minyak dan pengaturan pengeboran, Visualisasi datavolumetric.Pustaka Utama :Grigore, C Burdea & Philippe, Coiffet, “Virtual Reality Technology”, WilyeInterscience, 2003William R. Sherman, Alan B.Craig, “Understanding Virtual Reality”, Morgan-Kaufmann, Inc., 2003.http://creators.xna.comhttp://irrlicht.sourceforge.net/Prasyarat : -KI091351 Jaringan Nirkabel dan Komputasi Bergerak 4 sksMata Kuliah : Jaringan Nirkabel dan Komputasi BergerakKode/Bobot/Semester: KI091351/ 4 sks / 6Tujuan :Mahasiswa mampu menganalisa, merancang dan mengaplikasikan jaringannirkabelKompetensi :1. Mahasiswa mampu mendefinisikan teknologi nirkabel2. Mahasiswa memahami pengetahuan dan gambaran umum teknologinirkabel.3. Mahasiswa mampu menjelaskan teknik komunikasi dasar nirkabel4. Mahasiswa mampu menjelaskan teknologi telekomunikasi nirkabel5. Mahasiswa mampu mengaplikasikan telekomunikasi nirkabel6. Mahasiswa mampu menjelaskan konsep wireless LAN7. Mahasiswa mampu menganalisa permasalaan dalam teknologi nirkabel72 | K a t a l o gPokok Bahasan:Pengertian dasar; Pengenalan nirkabel,Histori nirkabel,Perkembangannirkabel, Dasar – dasar Transmisi,Sinyal pembawa informasi,TransmisiAnalog dan digital, Kapasitas channel,Media transmisi,Multiplexing,Communication Networks LAN, MAN, dan WAN,TeknologiSwitching,Protocols and the TCP/IP Suite,Arsitektur protocol OSI, Arsitekturprotocol TCP/IP. Teknologi komunikasi nirkabel; Antennas andPropagation,Antennas Mode propagasi, Transmisi Line-of-Sight,MobileEnvironment, Signal Encoding Techniques,Signal Encoding Criteria,DigitalData, Analog Signals, Analog Data, Analog Signals, Analog Data, DigitalSignals, Spread Spectrum,Konsep Spread Spectrum,Frequency Hopping

Spread Spectrum,Direct Sequence Spread Spectrum, Code-Division MultipleAccess,Generation of Spreading Sequences, Coding and ErrorControl,Error Detection,Block Error Correction Codes,ConvolutionalCodes,Automatic Repeat Request.Jaringan nirkabel; SatelliteCommunications VSAT,Satellite Parameters andConfigurations,Capacity Allocation—Frequency Division,CapacityAllocation—Time Division, Cellular Wireless Networks, Principles ofCellular Networks,First Generation AMPS,Second Generation TDMA,Second Generation CDMA,Third Generation Systems,Cellular ServiceApplication,SMS,GPRS,MMS,Cordless Systems and Wireless LocalLoop,Cordless Systems,Wireless Local Loop, IEEE 802.16 FixedBroadband, Wireless Access Standard,WiFi (WiFi and Mobile WiFi),WiMAX(Fixed and Nomadic),Mobil WiMAX,Ultra Mobile Broadband,Ultra WideBand (IEEE 802.15), Mobile IP and Wireless Access Protocol,MobileIP,Wireless Application Protocol.WLAN;Wireless LANTechnology,Overview,Infrared LANs,Spread Spectrum LANs,NarrowbandMicrowave LANs,IEEE 802.11 Wireless LAN Standards,IEEE 802 ProtocolArchitecture,IEEE 802.11 Architecture and Services,IEEE 802.11Medium Access Control,IEEE 802.11 Physical Layers,Bluetooth,Overview,Radio Specifications,Baseband Specification,LinkManager Specification,Logical Link Control and Adaptation Protocol.Referensi:1. William Stallings, Wireless Communications & Networks 2nd InternationalEdition, Prentice HallKI091352 Sekuritas Jaringan 3 sksMata Kuliah : Sekuritas JaringanKode/bobot/Semester : KI091352 / 3 sks / 6Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu memahami dan seterusnya melakukan perancangan danmenerapkan aspek-aspek keamanan dalam sistem yang tersambung kejaringan komputer73 | K a t a l o gKompetensi:1. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan aspek-aspek keamanandalam OSI security architecture2. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan symetric encryptiondalam seluruh layer jaringan3. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan asymetric encryptiondalam seluruh layer jaringan4. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan authenticator/signaturedalam seluruh layer jaringan5. Mahasiswa mampu membangun system authentikasi denganmemanfaatkan enkripsi dan authenticator6. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan system authentikasiterhadap aplikasi e-commerce dan messaging7. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan proteksi terhadapjaringan8. Mahasiswa mampu menganalisa dan mengimplementasikan System

Authentikasi menggunakan authenticator dan enkripsiPokok Bahasan (Subject Matter):Security Trends, The OSI Security Architecture, Security Attacks, SecurityServices, Security Mechanisms, A Model for Network Security, TeknikEnkripsi Klasik , Block Cipher dan Stream Cipher, DES, RC4, Modes ofOperation, Multiple Encryption dan Triple DES, Advanced EncryptionStandard, Peletakan fungsi enkripsi, Traffic Confidentiality, KeyDistribution, Menggunakan Enkripsi klasik untuk mendeliver data dalamjaringan, Prinsip prinsip dalam Public Key Cryptosystem, PrinsipAuthentikasi, Digital Signatures, Authentication Protocols, DigitalSignature, SET System, Operasi Kriptosystem pada SET, SET PaymentProcessing, SET Authentication and Message Integrity, Transport LayerSecurity, Web security, SSL, TLS,Network Layer Security, TrustedSystem, Jenis-jenis firewall, Desain firewall, Implementasi Firewall danaccess control pada gateway jaringan.Pustaka Utama :1. Stallings, Cryptography and Network Security, Prentice Hall2. Man Young Rhee, Internet Security Principles, Algorithm, andProtocols, Wiley Publishing3. Sean Turner,Implementing Email Security and Tokens: CurrentStandards, Tools, and Practices, Wiley PublishingPrasyarat: -KI091355 Jaringan Multimedia 4 sksMata Kuliah : Jaringan MultimediaKode/bobot/Semester : KI091355 / 4 sks / 7Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):74 | K a t a l o gMahasiswa mampu memahami dan menganalisis tren dan teknik terbarudalam teknologi dan jaringan multimedia.Kompetensi:1. Mahasiswa memiliki pengetahuan dasar tentang teknologi multimedia(gambar, video dan audio)2. Mahasiswa memiliki pengetahuan tentang tren dan teknik terbaruteknologi dan jaringan multimedia3. Mahasiswa mampu mendesain sistem komunikasi teknologi dan jaringanmultimedia.Pokok Bahasan (Subject Matter):1. Dasar-dasar image, video dan audio2. Pemrosesan image, video dan audio3. Teknik kompresi image, video dan audio4. Jaringan Multimedia (Wired dan Wireless)untuk menampilkanimage, video dan audioPustaka Utama :2. Al Bovik, “Handbook of Image and Video Processing”,Elsevier AcademicPress,2005.3. Ze Nian Li, Mark S.Drew ,”Fundamentals of Multimedia”, Printice-Hall,2004.Pustaka penunjang :

1. Nigel Chapman, Jenny Chapman, “Digital Multimedia”, 2nd edition, JohnWilley & Sons. Ltd, 2004.2. Huifang Sun, Xuemin Chen, Tihao Chiang, “Digital Video Transcoding forTransmission and Storage”, CRC Press, 2005.Prasyarat :Jaringan Komputer (KI091316), Grafika Komputer (KI091321)KI091356 Komputasi Grid 4 SksKI091357 Perancangan dan Manajemen Jaringan 4 SksMata Kuliah : Perancangan dan Manajemen JaringanKode/bobot/Semester : KI091346 / 4 sks / 7Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu membuat proposal perancangan satu sistem jaringanskala menengahKompetensi:75 | K a t a l o g1. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar metodologi untukpembangunan sistem berjaringan, mulai dari pengumpulan requirementhingga ke pemilihan teknologi.2. Mahasiswa mampu merumuskan hubungan antara user requirement,arsitektur jaringan, desain dan pemilihan teknologi jaringan.3. Mahasiswa mampu membuat proposal perancangan satu sistem jaringanskala menengah.Pokok Bahasan (Subject Matter):Introduction, A Systems Methodology, Service Characteristics, PerformanceCharacteristics. Requirements Analysis: Concepts, User Requirements,Application Requirements, Device Requirements, Network Requirements.Requirements Analysis: Process, Gathering and Listing Requirements,Developing RMA Requirements, Developing Delay Requirements, DevelopingCapacity Requirements. Flow Analysis, Identifying and Developing Flows, FlowModels. Network Architecture, Component Architectures, ReferenceArchitecture, Architectural Models. Addressing and Routing Architecture,Addressing Mechanisms, Routing Mechanisms Network ManagementArchitecture, Defining Network Management, Network ManagementMechanisms. Performance Architecture, Developing Goals for Performance,Performance Mechanisms. Security and Privacy Architecture, Developing aSecurity and Privacy Plan, Security and Privacy Administration, Security andPrivacy Mechanisms. Selecting Technologies for the Network Design,Guidelines and Constraints on Technology Evaluations, Making TechnologyChoices for the Network Design. Interconnecting Technologies Within theNetwork Design, Shared Medium , Switching, Routing.Pustaka Utama :1. McCabe, James D., Network Analysis, Architecture, and Design, ThirdEdition, Elsevier, 2007Pustaka penunjang :1. Harrington, Jan L., Network Security: A Practical Approach, Elsevier,2005Prasyarat :- Jaringan Komputer (KI091316)

- Sistem Operasi (KI091309)KI091358 Teknik Kompresi 4 sksMata Kuliah : Teknik KompresiKode/bobot/Semester : KI091358/ 4 sks / 7Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):76 | K a t a l o gMahasiswa mampu materi-materi mengenai konsep dasar, metode, danimplementasi berbagai algoritma teknik kompresi terhadap data denganlogika yang baik dan benar.Kompetensi:1. Mampu menjelaskan konsep teknik kompresi loosy dan loosless2. Mampu menjelaskan dan mengimplementasikan huffman coding, danarithmetic coding3. Mampu menjelaskan konsep teknik dictionary4. Mampu menjelaskan dan mengimplementasikan berbagai macam teknikkompresi5. Mampu menjelaskan dan mengimplementasikan audio-video codingPokok Bahasan (Subject Matter):Teknik Kompresi Loosy; Konsep Teknik kompresi Loosy, Pemodelan TeknikKompresi Loosy, Coding Teknik Kompresi Loosy. Teknik KompresiLoosless; Konsep Teknik kompresi Loosless, Pemodelan Teknik KompresiLoosless, Coding Teknik Kompresi Loosless. Huffman Code; KonsepHuffman Code, Algoritma Huffman Code, Implementasi Huffman Code.Adaptive Huffman Code; Konsep Huffman Code, Algoritma Huffman Code,Implementasi Huffman Code. Arithmatic Coding; Coding Secuence, BinaryCode, Adaptive Arithmatic Code. Teknik Dictionary; Static Dictionary,Adaptive DictionaryPustaka Utama :1. Sayood, K, 2006, Introduction to Data Compression, Morgan KaufmannPub.2. Salomon, D, 2000, Data Compression, The Complete Reference, 2ndedition, SpringerPustaka penunjang :Prasyarat:KI091359 Topik Khusus Komputasi Berbasis Jaringan 3 sks--------------------------------------------------------------------------------------------------------------77 | K a t a l o g

KURIKULUM 2009 - 2014Fakultas : Teknologi Informasi (FTIF)Jurusan/Prodi: Teknik Informatika, Bidang Keahlian: InformatikaJenjang : S2Kode MK Nama MK sks Wajib/Pilihan Smt Kompetensi UtamaKompetensiPenunjang/Lainnya

KI092301 Kecerdasan Buatan 3 Wajib 1 VKI092302 Jaringan Komputer 3 Wajib 1 VKI092303Rekayasa PerangkatLunak 3 Wajib 1 VKI092304 Metodologi Penelitian 3 Wajib 1 VKI092311Topik DalamPengenalan Pola 3 Wajib 2 VKI092312Topik DalamKecerdasanKomputasional 3 Wajib 2 VKI092313Topik Dalam SimulasiDiskrit 3 Wajib 2 VKI092314Topik Dalam DataMining 3 Wajib 2 VKI092321Topik Dalam PengamanJaringan 3 Wajib 2 VKI092322Topik Dalam SistemOperasi 3 Wajib 2 VKI092323Topik Dalam JaringanNirkabel dan KomputasiBergerak 3 Wajib 2 VKI092324Topik Dalam Desaindan ManajemenJaringan 3 Wajib 2 VKI092331Topik Dalam RekayasaPengetahuan 3 Wajib 2 VKI092332Topik DalamPengembangan Game 3 Wajib 2 VKI092333Topik DalamManajemen KualitasPerangkat Lunak 3 Wajib 3 VKI092334Topik Dalam RekayasaKebutuhan 3 Wajib 2 VKI092315Topik DalamPemrosesan Citra danVisi Komputer 3 Wajib 3 VKI092316Topik Dalam SistemTemu Kembali

Informasi 3 Wajib 3 VKI092325Topik Dalam JaringanMultimedia 3 Wajib 3 VKI092326Topik Dalam SistemDistribusi 3 Wajib 3 V78 | K a t a l o gKode MK Nama MK sks Wajib/Pilihan Smt Kompetensi UtamaKompetensiPenunjang/LainnyaKI092335Topik Dalam EvolusiPerangkat Lunak 3 Wajib 3 VKI092336Topik Dalam Tatakeloladan Audit TI 3 Wajib 2 VKI092361 Tesis 6 Wajib 4 V79 | K a t a l o g

KURIKULUM 2009 - 2014Fakultas : Teknologi Informasi (FTIF)Jurusan/Prodi : Teknik Informatika, Bidang Keahlian: InformatikaJenjang : S2Semester I Semester IVKode Nama SKS Kode Nama SKSKI092301 Kecerdasan Buatan 3 KI092361 Tesis 6KI092302 Jaringan Komputer 3KI092303 Rekayasa Perangkat Lunak 3 Total 6KI092304 Metodologi Penelitian 3Total 12Konsentrasi Bidang : Komputasi Cerdas dan VisualisasiSemester II Semester IIIKode Nama SKS Kode Nama SKSKI092311Topik Dalam PengenalanPola3KI092315Topik DalamPemrosesan Citradan Visi Komputer3KI092312Topik Dalam KecerdasanKomputasional3KI092316Topik Dalam SistemTemu KembaliInformasi3KI092313

Topik Dalam SimulasiDiskrit 3Total 6KI092314 Topik Dalam Data Mining 3Total 12Konsentrasi Bidang : Komputasi Berbasis JaringanSemester II Semester IIIKode Nama SKS Kode Nama SKSKI092321Topik Dalam PengamanJaringan3KI092325Topik Dalam JaringanMultimedia3KI092322Topik Dalam SistemOperasi3KI092326Topik Dalam SistemDistribusi3KI092323Topik Dalam JaringanNirkabel dan KomputasiBergerak 3Total 6KI092324Topik Dalam Desain danManajemen Jaringan 3Total 12Konsentrasi Bidang : Rekayasa Perangkat LunakSemester II Semester IIIKode Nama SKS Kode Nama SKSKI092331Topik Dalam RekayasaPengetahuan3KI092333Topik DalamManajemen KualitasPerangkat Lunak 380 | K a t a l o gKI092332Topik DalamPengembangan Game3KI092335Topik Dalam EvolusiPerangkat Lunak3KI092334Topik Dalam RekayasaKebutuhan 3Total 6KI092336Topik Dalam Tatakelola

dan Audit TI3Total 12KI092301 Kecerdasan Buatan 3 sksMata Kuliah : Kecerdasan BuatanKode/bobot/Semester : KI092301/ 3 sks / 1Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu memodelkan persoalan ke dalam representasi AI danmampu menyelesaikan model tersebut dengan berbagai algoritma AI.Kompetensi:1. Mahasiswa dapat menjelaskan cara merepresentasikan Permasalahandengan metode AI secara tepat.2. Mahasiswa dapat menyelesaikan permasalahan yang direpresentasikandengan metode AI dengan berbagai pendekatan problem solving secaratepat.3. Mahasiswa dapat menerapkan berbagai algoritma pembelajaran denganprogram komputer.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengantar AI(review): Definisi AI, Dasar-dasar AI, Perkembangan AI,Intelligent Agents, Problem Solving, Topik Search Lanjutan. Knowledgeand Reasoning: First Order Logic, Representasi Pengetahuan, AkuisisiPengetahuan, Reasoning, Inference Enginee, Uncertain Knowledge andReasoning. Planning: Planning problem, Planning with state-space Search,Partial-Order Planning, Planning with Propositional Logic. Learning: Bentukbentuklearning, Inductive Learning, Learning Decision Trees, EnsembleLearning, Knowledge in Learning. Statistical Learning Methods:Maximum-likelihood, Naive Bayes Models, Bayesian parameter learning, EMAlgorithm, Hidden Markov Models, Learning Bayesian, Instance-BasedLearning, Nearest neighbor models.Pustaka Utama :1. Russel, Stuart J., Peter Norvig, "Artificial Intelligence, a modernapproach" Second Edition, Prentice Hall, New Jersey, 2003.2. Zha, Xuan F., “Artificial Intelligence and Integrated IntelligentInformation Systems: Emerging Technologies and Applications”, IdeaGroup Publishing, Hersey, 2007.Pustaka penunjang :Fulcher, John, “Advances in Applied Artificial Intelligence”, Idea GroupPublishing, Hershey, 200681 | K a t a l o gPrasyarat : -KI092302 Jaringan Komputer 3 sksMata Kuliah : Jaringan KomputerKode/bobot/Semester : KI092302/ 3 sks / 1Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Kompetensi:Pokok Bahasan (Subject Matter):Pustaka Utama :Pustaka penunjang :Prasyarat : -

KI092303 Rekayasa Perangkat Lunak 3 sksMata Kuliah : Rekayasa Perangkat LunakKode/bobot/Semester : KI092303/ 3 sks / 1Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu menjelaskan tahapan dan metodologi pembangunanperangkat lunak secara benar baik secara mandiri atau juga dalamkerjasama tim.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan model pengembangan perangkat lunak.2. Mahasiswa mampu merumuskan dengan teliti berbagai macammetodologi pengembangan perangkat lunak.3. Mahasiswa mampu menganalisis & melakukan perancangan modelperangkat lunak .4. Mahasiswa mampu bekerjasama dan berfikir kreatif dalam membuatperangkat lunak serta mempresentasikan hasil karya rancangan.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengantar model perangkat lunak, Konsep rekayasa perangkat lunak,Pengenalan studi kasusAdventures Works Cycles ApplicationRequirement engineering; Pemodelan Analisis; Pemodelan DesainPerangkat Lunak, Desain sistem: perancangan konseptual dan82 | K a t a l o gperancangan fisik, Perancangan konseptual, evaluasi alternatif rancangan,penyiapan spesifikasi rancangan, dan penyiapan laporan rancangan sistemsecara konseptual , perancangan fisik- keluaran, masukan, antarmukapemakai dan sistem, platform, basis data, modul, kontrol, dokumentasi,pengujian, ataupun rencana konversi; Implementasi sistem, Pemrogramandan pengujian, Instalasi perangkat keras dan perangkat lunak, Pelatihankepada pemakai,Pembuatan dokumentasi ; Software Testing Strategies,Unit Testing, Integration Testing; Software Testing Techniques, Whiteboxtesting, Blackbox testing, System Testing,; Quality Assurance; Operasi danpemeliharaan, Perawatan perfektif, Perawatan adaptif, Perawatan korektif,Evaluasi dan pengukuran produk perangkat lunak, Software metric;Software Performance, SQA & Reviews perangkat lunak, Software Reuse,Manajemen Resiko, Specification Configuration Management; Pembiayaandan Estimasi Perangkat Lunak, Cocomo, Delphi, Activity Base costing.Pustaka Utama :1. Pressman, R. S., Software Engineering: A Practitioner's Approach, 8thEdition, McGraw-Hill, 20082. Sommerville, I., Software Engineering 8th edition, Addison-Wesley, 2007.3. Stephen R. Schach: Object-Oriented and Classical Software Engineering,7th Edition, 2007Pustaka penunjang : Analyzing Requirements and Defining Microsoft.NET SolutionArchitecture, Microsoft, 2003Prasyarat : -KI092304 Metodologi Penelitian 3 sksMata Kuliah : Metodologi PenelitianKode/bobot/Semester : KI092304/ 3 sks / 1

Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan langkah-langkah pelaksanaan penelitian.2. Mahasiswa mampu menjelaskan kriteria penulisan ilmiah yang baik.3. Mahasiswa mampu mengevaluasi karya buku tesis.4. Mahasiswa mampu membuat proposal penelitian tesis.Pokok Bahasan (Subject Matter):83 | K a t a l o gPustaka Utama :Pustaka penunjang :Prasyarat : -KI092311 Topik Dalam Pengenalan Pola 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Pengenalan PolaKode/bobot/Semester : KI092311/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu melakukan perancangan model dengan menganalisispermasalahan nyata dalam lingkup pengenalan pola dan kemudianmengimplementasikannya baik secara mandiri atau juga dalam kerjasamatim.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu memahami penggunaan ilmu-ilmu dasar statistikadengan teknik-teknik yang diperkenalkan dalam lingkup pengenalan polaagar dapat menerapkan pemakaiannya untuk permasalahan nyata,2. Mahasiswa mampu menganalisis serta berfikir analitis dengan pemodelankalkulus dan melakukan perancangan dari permasalahan dengan metodeyang paling sesuai,3. Mahasiswa mampu mengimplementasikan solusi pemodelan kedalambentuk aljabar linear dengan bantuan tool komputasi numerik sertakemudian mempresentasikan hasil akhir,4. Mahasiswa mampu bekerjasama dalam memecahkan permasalahannyata melalui pengenalan pola mulai dari tahap analisa sampaiimplementasi.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengertian dasar tentang pengenalan pola; Pendahuluan tentangproblem klasifikasi, Teori Bayes. Klasifikasi linear; Estimasi parameter,Fungsi diskriminan, Metode Least Square, Diskriminan dengan fungsilogistik, Pembahasan makalah dengan topik terkait. Pemilihan fitur;Deteksi outlier, Pemilihan berdasarkan statistik, Metrik untuk mengukurpemisahan antar klas dalam klasifikasi, Pembahasan makalah dengan topikterkait. Pembangkitan fitur; Penggunaan teknik wavelet, Penggunaanteknik independent dan principal component analysis, Penggunaan teknikfractal, Pembahasan makalah dengan topik terkait. Klasifikasi non-linear;Support Vector Machine sebagai pengklasifikasi, Pembahasan makalahdengan topik terkait. Clustering; Analisa klaster secara partitional danhierarchical, Analisa klaster berdasarkan densitas, Pembahasan makalahdengan topik terkait.84 | K a t a l o gPustaka Utama :

1. Theodoridis, S., Koutroumbas, K., “Pattern Classification”, 3rd ed.,Academic Press, 2006.2. Duda, Richard O., Hart, Peter E., Stork, David G., “Pattern Classification”,2nd ed. John Wiley & Sons, 2001.Pustaka penunjang :1. Fukunaga, K., “Introduction to Statistical Pattern Recognition”, 2nd ed.,Academic Press, 1990.2. Artikel dalam jurnal IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, IEEE Computer Society.3. Artikel dalam jurnal ScienceDirect Pattern Recognition, Elsevier.4. Artikel dalam jurnal ScienceDirect Pattern Recognition Letters, Elsevier.Prasyarat : Kecerdasan Buatan (KI092301/3 sks)KI092312 Topik Dalam Kecerdasan Komputational 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Kecerdasan KomputaionalKode/bobot/Semester : KI092312/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Peserta mata kuliah mampu memahami karakteristik dan teknikpembelajaran berbagai tipe metode kecerdasan komputasional serta dapatmengaplikasikan metode kecerdasan komputasional tersebut padapersoalan dunia nyata berdasarkan referensi makalah dari Jurnal yangrelevan.Kompetensi:1. Peserta mata kuliah mampu memahami karakteristik dan teknikpembelajaran tipe-tipe metode kecerdasan komputasional, yang meliputi ;Jaringan Saraf Tiruan dan variannya, Komputasi Evolusioner, SwarmIntelligence, Support Vector Machine dan Kernel.2. Peserta mata kuliah dapat mengaplikasikan metode kecerdasankomputasional pada persoalan dunia nyata, yang meliputi: optimasi,identifikasi sistem dinamis dan klasifikasi pola berdasarkan referensimakalah dari Jurnal yang relevan.Pokok Bahasan (Subject Matter):Proses Pembelajaran; Metode-metode Pembelajaran, KomponenPembelajaran : Task, Performance dan Experience, Teori PembelajaranStatistik. JST Single dan Multi Layer Perceptron; Arsitektur JST Singledan Multi Layer Perceptron, Algoritma Back Propagation, TeknikPembelajaran Lanjut : Penerapan Matriks Hessian, Extended Kalman Filter,Metode Dynamic Tunelling, Metode Levenberg-Marquadt, review makalah85 | K a t a l o gyang terkait dengan penerapan JST pada permasalahan klasifikasi terawasi.JST Radial Basis Function; Arsitektur JST RBF, Teori Regularisasi danJaringan Regularisasi, Algoritma Pembelajaran RBF serta teknik optimasipembelajaran RBF lanjut, review makalah tentang JST Runge-Kutta RBFdan aplikasinya pada permasalahan Identifikasi Sistem Dinamik. JaringanSaraf Rekuren; Arsitektur RNN, review metode numerik problem OrdinaryDifferential Equations, Pembelajaran RNN, review makalah aplikasi RNNpada Optimasi Convex dan Fusi Citra, review makalah aplikasi RNN padaPermasalahan Identifikasi Sistem Dinamik dengan Algoritma OptimalBounded Ellipsoid. Algoritma Genetika; Struktur Algoritma Genetika dan

Metoda Search Berbasis Populasi, Rancangan Kromosom dan FungsiFitness, Operator Dasar GA : CrossOver, Mutasi dan Seleksi, reviewmakalah aplikasi GA pada Steganography dan Problem Transportasi. AntColony; Komponen Metode Ant Colony : tabel jejak pheromone, fungsievaporasi, varian dengan struktur clan, modifikasi Bee Colony, reviewmakalah aplikasi Modifikasi Ant Colony pada TSP dan OptimasiPenjadwalan Produksi. Particle Swarm Optimization; Komponen PSO :Particle, Fungsi Update Posisi, Fungsi Update Velocity, Momen Inersia,review makalah Aplikasi CL-PSO pada Optimasi Nonlinear. Support VectorMachine; Structural Risk Minimization dan Dimensi VC, AlgoritmaPembelajaran SVM, variasi Metode Pembelajaran : Least Squares-SVM,SMO, aplikasi Metode Kernel, review makalah aplikasi pembobotan spektralpada SVM untuk klasifikasi citra Hyperspectral. Metode Hybrid; ArsitekturNeuro-Fuzzy, pembelajaran Jaringan Neuro-Fuzzy, review makalah aplikasiJaringan Neuro-Fuzzy pada Proses Denoising Citra, Metode GA-Fuzzy,aplikasi GA-Fuzzy pada optimasi produksi dan distribusi rantai pasok.Pustaka Utama :1. Amit Konar, Computational Intelligence, Springer, 2005.2. C. H. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, SpringerScience, 2006.Pustaka penunjang :1. Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2ndEdition), Prentice Hall, 1998.2. Christian Blum, Daniel Merkle, Swarm Intelligence : Introduction andApplications, Springer-Verlag 2008.3. John Shawe-Taylor & Nello Cristianini , Support Vector Machines andother kernel-based learning methods, Cambridge University Press,2000.Prasyarat : Kecerdasan Buatan (KI092301/3 sks)KI092313 Topik Dalam Simulasi Diskrit 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Simulasi DiskritKode/bobot/Semester : KI092313/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):86 | K a t a l o gMahasiswa mengenal topik-topik penelitian mengenai simulasi dan mampumembuat proposal penelitian tesis dengan topik simulasi.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu membangkitkan bilangan acak bivariat2. Mahasiswa mampu menggunakan prinsip simulasi berorientasi obyek3. Mahasiswa mampu membuat model simulasi Monte Carlo dan aplikasinya4. Mahasiswa mengerti konsep simulasi terdistribusi5. Mahasiswa mampu membuat review paper mengenai simulasi6. Mahasiswa mampu melakukan analisis data dengan output majemuk(multiple outputs)7. Mahasiswa mampu membuat proposal penelitian tesis dengan topiksimulasi.Pokok Bahasan (Subject Matter):Review materi simulasi dasar: distribusi probabilitas, distribution fitting,

Pembangkitan bilangan acak: metode LCG (mixed, multiplicative), metodeTausworthe, uji bilangan acak, Membuat model simulasi, Analisis antriansecara matematis-analitis, Menentukan parameter yang diperlukan untukmengevaluasi kinerja sistem. Mengambil data hasil/output simulasi,menganalisis hasil simulasi (output analysis). Merancang sistem alternatifMengevaluasi hasil analisis. Bilangan acak bivariat dam pembangkitannya.Simulasi berorientasi obyek. Simulasi Monte Carlo dan aplikasinya. Simulasiterdistribusi. Analisis data dengan output majemuk (multiple outputs):analisis korelasi, test t. Simulasi jaringan (Network Simulation). Pembuatanproposal penelitian / review paper mengenai simulasi.Pustaka Utama :1. Banks, Jerry, et. al., ”Discrete-Event System Simulation", 3rd ed.,PrenticeHall, New Jersey, 2001.2. Law, Averill M., et. al., "Simulation Modeling and Analysis", McGraw-Hill,1990.Pustaka penunjang :1. Kelton, David W., “Simulation with Arena”, McGraw-Hill, 2003.Prasyarat : -KI092314 Topik Dalam Data Mining 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Data MiningKode/bobot/Semester : KI092314/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):87 | K a t a l o gMahasiswa mampu memahami, menelaah, membuat makalah hasil studikepustakaan, dan membuat proposal penelitian untuk sebuah topik tertentudalam data mining.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu memahami teknik-teknik dasar dan umum dalam datamining;2. Mahasiswa mampu menelaah beberapa artikel yang diterbaitkan dalampublikasi internasional dalam data mining;3. Mahasiswa mampu menyusun sebuah makalah hasil studi kepustakaandari beberapa referensi publikasi dalam data mining;4. Mahasiswa mampu membuat sebuah proposal penelitian untuk topiktertentu dalam data mining, yang jika dimungkinkan dapat dilanjutkanuntuk dijadikan sebagai proposal Tesis.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pendahuluan tentang teknik-teknik dasar dalam data mining: Pengertiandasar, Data Warehouse dan teknologi OLAP, Praproses data, Eksplorasidata. Klasifikasi: Model Decision Tree sebagai teknik dasar, Alternatif tekniktekniklain untuk klasifikasi. Klasterisasi: Analisa klaster, Penggunaan teknikteknikuntuk proses klaster. Analisis asosiasi: Deskripsi konsep, FrequentItemsets Mining, Closed dan Maximal Frequent Itemsets Mining, SequentialPatterns Mining. Deteksi Anomali: Identifikasi anomali dengan pendekatanstatistik, Deteksi Outlier. Diskusi beberapa makalah terkait denganketerbaruan penelitian dalam data mining.Pustaka Utama :1. Tan, Pang-Ning, Steinbach, M., Kumar, V., “Introduction to Data Mining”,

Pearson International Edition, 2006.2. Han, Jiawei, Kamber, M., “Data Mining: Concepts and Techniques”, 2nd

ed., Morgan Kaufmann, 2005.Pustaka penunjang :1. Artikel dalam jurnal IEEE Trans. on Knowledge and Data Eng., IEEEComp. Society.2. Artikel dalam prosiding IEEE Intl. Workshop on Data Minings IEEE Comp.Society.3. Artikel dalam jurnal ACM Transactions of Database Systems, ACMSociety.4. Artikel dalam prosiding ACM Intl. Conference on Digital Libraries, ACMSociety.5. Artikel dalam prosiding Data Mining and Knowledge Discovery, ACMSociety.Prasyarat : Kecerdasan Buatan (KI092301/3 sks)KI092321 Topik Dalam Pengaman Jaringan 3 sks88 | K a t a l o gMata Kuliah : Topik Dalam Pengaman JaringanKode/bobot/Semester : KI092321/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Kompetensi:Pokok Bahasan (Subject Matter):Pustaka Utama :Pustaka penunjang :Prasyarat : Jaringan Komputer (KI092302/3 sks)KI092322 Topik Dalam Sistem Operasi 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Sistem OperasiKode/bobot/Semester : KI092322/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Kompetensi:Pokok Bahasan (Subject Matter):Pustaka Utama :Pustaka penunjang :Prasyarat : Jaringan Komputer (KI092302/3 sks)KI092323 Topik Dalam Jaringan Nirkabel dan KomputasiBergerak 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Jaringan Nirkabel dan KomputasiBergerakKode/bobot/Semester : KI092323/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu memahami dengan benar isu-isu yang berkaitan denganJaringan Nirkabel dan Komputasi Bergerak, mampu menidentifikasi danmenganalisa keterbatasan dan mencarikan solusinya, serta mampu menulis89 | K a t a l o gkarya ilmiah yang berkaitan dengan Jaringan Nirkabel dan KomputasiBergerakKompetensi:1. Mahasiswa mampu mengidentifikasi isu-isu yang berkaitan dengan

Jaringan Nirkabel dan Komputasi Bergerak: tantangan, keterbatasan danperkembangannya.2. Mahasiswa mampu menganalisa keterbatasan yang ada untuk dicarikansolusinya.3. Mahasiswa mampu mencari dan menganalisa beberapa topik DalamJaringan Nirkabel dan Komputasi Bergerak.4. Mahasiswa mampu menulis karya ilmiah yang dapat disampaikan diseminar maupun sebagai proposal tesis.Pokok Bahasan (Subject Matter):Tantangan Sistem Bergerak dan Nirkabel: Evolusi telekomunikasi,computing, dan mobile/wireless system, Model mobile computing, Mobile andwireless systems, Tantangan & permasalahan: low power, variablebandwidth, mobility, security. Kanal nirkabel: Alokasi spektrum radio dankarakteristik pada frekuensi yang berbeda. Model sederhana kanal nirkabel:propagasi, path loss, multipath fading, sumber interferensi, Model link radiopaket, Teknik mengatasi ketidakmampuan kanal radio: channel coding,equalization, diversity, smart antennas. Sharing Wireless Link: Kanal dishare pada dimensi waktu, frekuensi dan kode, Teknik Static multipleaccess: TDMA, FDMA, CDMA, Spread spectrum - direct sequence,frequency hopping, interference resistance, Packet-oriented MAC, hiddenterminal, exposed terminal, Random-access MAC: MACA, MACAW,CSMA/CA 802.11 DCFS mode, Controlled-access MAC: 802.11 PCFSmode, Bluetooth. Ad Hoc Wireless Networks - MANET: Wireless ad hocnetworks, Classes of Wireless Ad Hoc Networks, Unicast Routing in MANET,Various MANET routing schemes: flooding, Dynamic Source Routing (DSR),Location Aided Routing (LAR), dll. Jaringan Sensor : Networked Sensor:Centralized & Distributed Approach, Sensor Network Characteristics, SensorProtokolPustaka Utama :1. Tse, D. & Viswanath, P., Fundamentals of Wireless Communication;Cambridge University Press, 2005.2. Rappaport, Theodore S., Wireless Communications: Principles AndPractice; Prentice Hall, 1995.3. Kasera, S. & Narang, N., 3G Mobile Networks; McGraw-Hill, 2005.4. Jurnal, Majalah, Proceeding di berbagai sumber.Pustaka penunjang :Prasyarat : Jaringan Komputer (KI092302/3 sks)KI092324 Topik Dalam Desain Manajemen Jaringan 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Desain Manajemen Jaringan90 | K a t a l o gKode/bobot/Semester : KI092324/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu membuat proposal perancangan satu sistem jaringanskala menengahKompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar metodologi untukpembangunan sistem berjaringan, mulai dari pengumpulan requirementhingga ke pemilihan teknologi.

2. Mahasiswa mampu merumuskan hubungan antara user requirement,arsitektur jaringan, desain dan pemilihan teknologi jaringan.3. Mahasiswa mampu membuat proposal perancangan satu sistem jaringanskala menengah.4. Mahasiswa mampu menjelaskan teknologi pengaman jaringan mana yangsesuai untuk diterapkan dalam satu sistem berjaringan.Pokok Bahasan (Subject Matter):Introduction, A Systems Methodology, Service Characteristics, PerformanceCharacteristics. Requirements Analysis: Concepts, User Requirements,Application Requirements, Device Requirements, Network Requirements.Requirements Analysis: Process, Gathering and Listing Requirements,Developing RMA Requirements, Developing Delay Requirements,Developing Capacity Requirements. Flow Analysis, Identifying andDeveloping Flows, Flow Models. Network Architecture, ComponentArchitectures, Reference Architecture, Architectural Models. Addressingand Routing Architecture, Addressing Mechanisms, Routing MechanismsNetwork Management Architecture, Defining Network Management, NetworkManagement Mechanisms. Performance Architecture, Developing Goalsfor Performance, Performance Mechanisms. Security and PrivacyArchitecture, Developing a Security and Privacy Plan, Security and PrivacyAdministration, Security and Privacy Mechanisms. Selecting Technologiesfor the Network Design, Guidelines and Constraints on TechnologyEvaluations, Making Technology Choices for the Network Design.Interconnecting Technologies Within the Network Design, SharedMedium , Switching, Routing.Pustaka Utama :1. McCabe, James D., Network Analysis, Architecture, and Design, ThirdEdition, Elsevier, 2007Pustaka penunjang : Harrington, Jan L., Network Security: A Practical Approach, Elsevier, 2005Prasyarat : Jaringan Komputer (KI092302/3 sks)KI092331 Topik Dalam Rekayasa Pengetahuan 3 sks91 | K a t a l o gMata Kuliah : Topik Dalam Rekayasa PengetahuanKode/bobot/Semester : KI092331/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu merepresentasikan pengetahuan dari analisapermasalahan nyata ke dalam lingkup rekayasa pengetahuan, melakukanperancangan model dan mengimplementasikannya ke sistem komputer baiksecara mandiri atau juga dalam kerjasama tim serta mengekplorasiketerbaharuan dari topik-topik terkait.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu memahami penggunaan teori dasar dan teknik-teknikyang diperkenalkan dalam lingkup rekayasa pengetahuan agar dapatmenerapkan pemakaiannya untuk permasalahan nyata.2. Mahasiswa mampu menganalisis data dan informasi untuk mendefinisikanmodel suatu sistem komputer berbasis pengetahuan.3. Mahasiswa mampu mengimplementasikan rancangan model dalam suatu

sistem komputer yang mengelola pengetahuan.4. Mahasiswa mampu bekerjasama dalam memecahkan permasalahannyata berkaitan dengan rekayasa pengetahuan mulai dari tahap analisasampai implementasi.5. Mahasiswa mampu mengekplorasi topik-topik penelitian di bidangrekayasa pengetahuan.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan tentang Rekayasa Pengetahuan; Data, informasi danpengetahuan, teknik-teknik mendapatkan pengetahuan, Teknik pemodelanpengetahuan. Sistem Berbasis Pengetahuan; definisi sistem berbasispengetahuan, macam-macam sistem berbasis pengetahuan (Sistem pakar,Case-based reasoning, sistem tutor cerdas), Skema RepresentasiPengetahuan, Mengekspresikan Pengetahuan. Sistem Pakar; Pengenalantentang sistem pakar, pemodelan pengetahuan untuk sistem pakar,Pemilihan kakas perangkat lunak, Kakas untuk membangun Sistem Pakar,Pembahasan makalah dengan topik terkait. Case-based reasoning; Definisidan pengenalan case-based reasoning, Reasoning, Definisi dan teknikteknikdalam case-based reasoning, Pembahasan makalah dengan topikterkait. Semantic Web; Semantic Web Roadmap, Ontology and knowledgerepresentation on semantic web, Semantic web education, Pembahasanmakalah dengan topik terkait.Pustaka Utama :1. Malcolm Creen, An Introduction to Knowledge Engineering, Springer-Verlag, 20062. Jeffrey T Pollock, Semantic Web for Dummies, Wiley Publishing, Inc.,2009.Pustaka penunjang :92 | K a t a l o g1. P.Jackson, Introduction to Expert Systems, Addison-Wesley, 1999.2. R.J.Brachman and H.J.Levesque, Knowledge Representation andReasoning, Elsevier, 2004. (chapters 1-7)3. Devedziq, Vladan, Semantic Web and Education (Integrated Series inInformation System), Springer-Verlag, 20064. Makalah-makalah terkait.Prasyarat : Kecerdasan Buatan (KI092301/3 sks)KI092332 Topik Dalam Pengembangan Game 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Pengembangan GameKode/bobot/Semester : KI092332/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu mengenal pengembangan dan karir dalam game,menganalisa serta melakukan perancangan game.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu mengklasifikasikan game-game yang ada,2. Mahasiswa memahami proses dan karir dalam pengembangan game,3. Mahasiswa mampu menganalisis dan melakukan perancangan gameberdasarkan pembagian karir dalam pembuatan game.4. Mahasiswa mampu mengenal dan mempraktekkan pembuatan prototypegame sederhana.

Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengantar Game: Sejarah, klasifikasi game, jenis-jenis dan platform game.Industri game: struktur industri game. Pengembangan Game: prosesglobal dalam pengembangan game, karir dalam pengembangan game.Game Tools: bahasa pemrograman, software animasi / 3D. Karir Game:Desainer, Programmer, Seniman. Desain: UI, Level, World builder,Kecerdasan Buatan, pemodelan FSA, GameEngine: pemrograman XNAPustaka Utama :1. Flint Dille & John Zuur Platten, “The Ultimate Guide to Video GameWriting and Design”, First Edition Lone Eagle Publishing Company 2007.2. Steve Rabin, “AI Game Programming Wisdom”, ISBN: 1-58450-077-8,Charles River Media, Inc 20023. Chad Carter, “Microsoft XNA Unleashed”, SAMS Publising 20074. Benjamin Nitschke, “Professional XNA Game Programming”, WileyPublishing, Inc 20075. Martin J Wells, “J2ME Game Programming”, Thomson CourseTechnologyPustaka penunjang :Prasyarat : Kecerdasan Buatan (KI092301/3 sks), Rekayasa Perangkat Lunak(KI092303/3 sks).93 | K a t a l o gKI092334 Topik Dalam Rekayasa Kebutuhan 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Rekayasa KebutuhanKode/bobot/Semester : KI092332/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu membuat dan mendokumentasikan spesifiksikebutuhan perangkat lunak dengan baik, baik secara mandiri atau jugadalam kerjasama timKompetensi:1. Mampu menjelaskan aktivitas-aktivitas dalam rekayasa kebutuhanperangkat lunak.2. Mampu memodelkan kebutuhan sistem menggunakan pendekatanberorientasi obyek.3. Mampu memodelkan kebutuhan sistem menggunakan pendekatanterstruktur.4. Mampu mendokumentasikan spesifikasi kebutuhan perangkat lunak.5. Mampu memecahkan suatu permasalahan ke dalam bentuk programyang berorientasi obyekPokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan Rekayasa Kebutuhan: Definisi, Permasalahan, Tahapan,Kebutuhan fungsional, Kebutuhan non-fungsional, SMART Requirement;Pengumpulan Kebutuhan; Definisi, Permasalahan, Teknik-TeknikPengumpulan Kebutuhan; Analisa Kebutuhan; Permasalahan, AnalisaBerorientasi Obyek, Analisa Terstruktur, VORD, Konflik, Prioritas; SpesifiksiKebutuhan: Deskripsi kebutuhan, Struktur dokumen spesifikasi kebutuhan,Tracebility; Validasi Kebutuhan: Aktivitas-aktivitas, Perubahankebutuhan,Manajemen perubahan kebutuhan; Creativty Thinking: Teknk-Teknik berpikir kreatif, Workshop; Skenario: Definisi, Skenario yang baik,

Struktur skenario; Eksplorasi dan Kajian Ilmiah.Pustaka Utama :1. Ian K. Bray, “An Introduction to Requirements Engineering”, AddisonWesley, 2002.2. R.H. Thayer & M. Dorfman, “Software Requirements Engineering”,Second Edition, John Wiley & Sons, 1999.Pustaka penunjang :1. Pressman, R. S., Software Engineering: A Practitioner's Approach, 8thEdition, McGraw-Hill, 2008.Prasyarat : Rekayasa Perangkat Lunak (KI092303/3 sks).94 | K a t a l o gKI092336 Topik Dalam Tata Kelola dan Audit IT 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Tata Kelola dan Audit TeknologiInformasiKode/bobot/Semester : KI092336/ 3 sks / 2Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu menata pengelolaan SI/TI dan melakukan pengawasanpengelolaan tersebut melalui Audit SI/TIKompetensi:1. Mahasiswa mampu mengorganisir pelaksanaan aktivitas terkaitdengan pengelolaan SI/TI yang efektif2. Mahasiswa mampu mengembangkan rumusan pelaksanaan AuditSI/TI3. Mahasiswa mampu melaksanakan Audit SI/TI seusai dengan rumusanyang telah disusun4. Mahasiswa mampu menentukan objektif kontrol dan mengembangkankontrol dari Proses TI5. Mahasiswa mampu menerjemahkan hasil ketidakpatutan dalamtemuan audit dan mengembangkan rekomendasi perbaikan yangmengarahkan terhadap perbaikan sumber daya TI dan Proses TI6. Mahasiswa mampu melaporkan hasil temuan audit dengan jelas7. Mahasiswa mampu mengoptimalkan penggunaan sumber daya TIdengan mengacu pada rekomendasi audit8. Mahasiswa mampu mengarahkan hasil audit ke dalam rekomendasiperbaikan berkelanjutanPokok Bahasan (Subject Matter):Konsep Tata Kelola TI (IT Governance); Kerangka kerja Tata Kelola TI;Analisis peran Tata Kelola TI dalam organisasi; Analisis lingkungan regulasidan pengaruhnya terhadap TI; Desain pengelolaan Proses TI; Analisispengalokasian tanggung jawab dalam pengelolaan TI; Desain dan Analisispengukuran kinerja Proses TI; Analisis peran kontrol dan audit; Desain fungsiAudit SI/TI internal; Konsep Audit SI/TI; Pengembangan rumusan prosesAudit SI/TI; Desain prosedur Audit SI/TI; Konsep audit dengan menggunakanCAATs; Penyusunan proposal Audit SI/TI; Desain objektif kontrol dan kontrolProses TI; Analisis regulasi yang terkait dengan pengelolaan Proses TI;Konsep pengelolaan resiko; Analisis tingkat resiko; Desain ruang lingkup dantujuan Audit SI/TI; Pelaksanaan Audit SI/TI; Analisis perubahan dalampelaksanaan Audit SI/TI; Analisis perolehan temuan (findings) berdasarkan

hasil pelaksanaan Audit SI/TI; Penyusunan rekomendasi berdasar hasil AuditSI/TI; Pelaporan hasil Audit SI/TI; Evaluasi hasil Audit SI/TI; Desain perbaikantata kelola TI berdasarkan hasil Audit SI/TI.95 | K a t a l o gPustaka Utama :1. Sarno, Riyanarto. Audit Sistem Informasi/Teknologi Informasi, ITS Press,2009.2. Sarno, Riyanarto. Sukses Bisnis dengan Teknologi Informasi, ITS Press,2009.3. Sarno, Riyanarto & Iffano, Irsyat. Sistem Manajemen KeamananInformasi, ITS Press, 2009.Pustaka penunjang :1. Davis, Chris, Schiller, Mike & Wheeler, Kevin. IT Auditing : UsingControls to Protect Information Assets, McGraw-Hill, 2007.2. ISACA, The IT Governance Institute. COBIT 4.1, USA, 2007.3. ISO/IEC. ISO/IEC 38500 : Corporate Governance of InformationTechnology, Switzerland, 2008.4. Senft, Sandra & Gallegos, Frederick. Information Technology ControlAudit 3rd Edition, CRC Press, 2009.5. Weill, Peter & Ross, Jeanne W. IT Governance : How Top PerformanceManage IT Decision Rights for Superior Results, Flint Dille And John ZuurPlatten, 2004.Prasyarat : Rekayasa Perangkat Lunak (KI092303/3 sks).KI092315 Topik Dalam Pemrosesan Citra dan Visi Komputer 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Pemrosesan Citra dan Visi KomputerKode/bobot/Semester : KI092315/ 3 sks / 3Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu menerapkan pemrosesan citra baik citra tunggalmaupun kumpulan citra dan menghasilkan informasi berdasarkan data citratersebut.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan dengan benar konsep pembentukan citrabeserta teori tentang sumber cahaya, bayangan, dan warna, serta konsepkonvolusi, filtering linier dan non-linier, serta tekstur.2. Mahasiswa mampu menganalisis & melakukan perancangan sistemrekonstruksi bentuk dan motion berdasarkan kumpulan citra,3. Mahasiswa mampu menganalisis & menerapkan metode-metodesegmentasi citra4. Mahasiswa mampu menganalisis & membuat aplikasi sebagai penerapanmetode-metode tracking objek5. Mahasiswa mampu menganalisis & membuat aplikasi sebagai penerapanmetode-metode pengenalan objek6. Mahasiswa mampu bekerjasama dan berfikir kreatif dalam membuataplikasi pemrosesan citra dan visi komputer.Pokok Bahasan (Subject Matter):96 | K a t a l o gTeori Pembentukan Citra: Konsep Cahaya, BRDF, PermukaanLambertian dan Albedo, Permukaan Spekular, Model-model Shading

Lokal, Photometric Stereo, Warna dan Fitur Citra: Representasi Warna,Warna Permukaan berdasarkan Warna Citra, Fitur-fitur Geometris, FiturfiturAnalitis, Filtering dan Deteksi Tepi: Konvolusi, Smoothing, MedianFilter, Morfologi Matematika, Noise, Filter DoG, Tekstur: RepresentasiTekstur, Shape from Texture, Rekonstruksi Bentuk: Geometri dariKumpulan View, Stereopsis, Affine Structure from Motion, ProjectiveStructure from Motion, Segmentasi: Metode Clustering Sederhana,Segmentasi menggunakan K-means, Segmentasi menggunakanEigenvector, Segmentasi menggunakan Algoritma EM, Tracking: KalmanFilter, Particle Filtering, Pengenalan Objek: Classifiers, Pemilihan Fitur,Jaringan Syaraf, Support Vector Machine, Hidden Markov Models.Pembahasan makalah dengan topik terkait.Pustaka Utama :1. Forsyth and Ponce , “Computer Vision A Modern Approach”, Prentice-Hall,20032. Papers on Computer Vision.Pustaka penunjang :Gonzales and Wood, “Digital Image Processing”, Prentice-Hall, 2007.Prasyarat : Kecerdasan Buatan (KI092301/3 sks)KI092316 Topik Dalam Sistem Temu Kembali Informasi 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Pemrosesan Citra dan Visi KomputerKode/bobot/Semester : KI092316/ 3 sks / 3Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Kompetensi:Pokok Bahasan (Subject Matter):Pustaka Utama :Pustaka penunjang :Prasyarat : Kecerdasan Buatan (KI092301/3 sks)KI092325 Topik Dalam Jaringan Multimedia 3 sks97 | K a t a l o gMata Kuliah : Topik Dalam Jaringan MultimediaKode/bobot/Semester : KI092325/ 3 sks / 3Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu memahami dan menganalisis tren dan teknik terbarudalam teknologi dan jaringan multimedia.Kompetensi:1. Mahasiswa memiliki pengetahuan dasar tentang teknologi multimedia(gambar, video dan audio)2. Mahasiswa memiliki pengetahuan tentang tren dan teknik terbaruteknologi dan jaringan multimedia3. Mahasiswa mampu mendesain sistem komunikasi teknologi dan jaringanmultimedia.Pokok Bahasan (Subject Matter):1. Dasar-dasar image, video dan audio2. Pemrosesan image, video dan audio3. Teknik kompresi image, video dan audio4. Aplikasi Jaringan MultimediaPustaka Utama :

1. Al Bovik, “Handbook of Image and Video Processing”,Elsevier AcademicPress,2005.2. Ze Nian Li, Mark S.Drew ,”Fundamentals of Multimedia”, Printice-Hall,2004.Pustaka penunjang :1. Nigel Chapman, Jenny Chapman, “Digital Multimedia”, 2nd edition, JohnWilley & Sons. Ltd, 2004.2. Huifang Sun, Xuemin Chen, Tihao Chiang, “Digital Video Transcoding forTransmission and Storage”, CRC Press, 2005.Prasyarat : Jaringan Komputer (KI092302/3 sks)KI092326 Topik Dalam Distribusi 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam DistribusiKode/bobot/Semester : KI092326/ 3 sks / 3Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Kompetensi:Pokok Bahasan (Subject Matter):98 | K a t a l o gPustaka Utama :Pustaka penunjang :Prasyarat : Jaringan Komputer (KI092302/3 sks)KI092333 Topik Dalam Manajemen Kualitas Perangkat Lunak 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Manajemen Kualitas PerangkatLunakKode/bobot/Semester : KI092333/ 3 sks / 3Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu merencanakan dan menilai kualitas perangkat lunakyang dibangun dengan menggunakan standart terbaruKompetensi:1. Mahasiswa mampu menerapkan model-model kualitas yang ada2. Mahasiswa mampu memanfaatkan metric kualitas perangkat lunak3. Mahasiswa mampu memahami kualitas proses dan produk perangkatlunak4. Mahasiswa mampu mengukur kualitas proses dan produk perangkatlunak dengan metrik yang sesuai5. Mahasiswa mampu merencanakan dan membuat dokumen kualitassebuah PL untuk proses dan produk perangkat lunak6. Mahasiswa mampu memanfaatkan pengujian perangkat lunak untukmendukung kualitas perangkat lunak7. Mahasiswa mampu menggunakan standard penilaian kualitas terbarudalam studi kasus8. Mahasiswa mengetahui karir dalam bidang kualitas perangkat lunak9. Mahasiswa mampu membuat publikasi dalam bidang manajemen kualitasPLPokok Bahasan (Subject Matter):Konsep perangkat lunak dan kualitas; Tujuan, faktor kualitas, jaminankualitas, model kualitas. Jaminan kepastian kualitas perangkat lunak:Tujuan, tanggung jawab, Aktivitas, Metric. Kualitas proses dan produk PL:Kualitas produk, kualitas proses, Model untuk kualitas produk PL,

Pengukuran dan metrik kualitas PL:Pendahuluan, Jenis2 Metric, Manfaat,Perencanaan program metric, Issue metrik PL, Metrik berorientasi obyek.Perencanaan Jaminan Kualitas PL; Tujuan, Isi dokumen perencanaankualitas PL, Jaminan perencanaan kualitas PL. Standard kualitas PL:Tanggung jawab, Tujuan, Peran, Kebutuhan dan aktivitas jaminan kualitasPL, Standard ISO. Metrik kualitas PL: Tujuan, metrik PL, Metrik frameworkkualitas PL, Pembangunan metrik kualitas PL, Pemilihan metrik kualitas PL.Model kualitas PL: Tujuan, Model Hierarky, Model Non Hierarki, CMMMaturity level. Metrik dan pengukuran Kualitas untuk PL yang99 | K a t a l o gberorientasi obyek : Tujuan, Kualitas untuk desain PL berorientasi obyek,Paradigma pendekatan obyek, Metrik desain OO, SATC. PengujianPerangkat Lunak: Tujuan pengujian, daur hidup pengujian PL, Peran dantanggung jawab dalam pengujian, alat uji, rencana uji, Teknik pengujian,Metrik pengujian, Pengujian yang didasarkan pada resiko, Otomatisasipengujian dan alat bantu pengujian, Pengujian yang ekstrim. Karir dalambidang kualitas PL: gambaran, pendahuluan, peran profesional kualitas,sertifikasi kualitas. Pembuatan publikasi paper karya ilmiah: Penentuantopik/judul, studi literatur, metodologi, ujicoba, kesimpulan.Pustaka Utama :1. Khan K Mustafa, SI Ahson “Software Quality Concepts and Practices”,Alpha Science, 20062. Nina S Godbole ”Software Quality Assurance Principles and Practice”, Alpha Science, 2007Pustaka penunjang :1. Daniel Galin.,”Software Quality Assurance From theory toimplementation ”, Addison Wesley 2003Prasyarat : Rekayasa Perangkat Lunak (KI092303/3 sks).KI092335 Topik Dalam Evolusi Perangkat Lunak 3 sksMata Kuliah : Topik Dalam Evolusi Perangkat LunakKode/bobot/Semester : KI092335/ 3 sks / 3Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu menjelaskan tentang definisi dan aktivitas-aktivitas dibidang evolusi perangkat lunak, serta teknik-teknik dalam mengerjakannya.Mahasiswa mampu memunculkan topik-topik tesis baru di bidang evolusiperangkat lunak.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu menjelaskan tentang definisi dan aktivitas-aktivitas dibidang evolusi perangkat lunak.2. Mahasiswa mampu menjelaskan teknik-teknik dalam mengerjakanevolusi perangkat lunak.3. Mahasiswa mampu menjelaskan topik-topik terkini di bidang evolusiperangkat lunak.4. Mahasiswa mampu memunculkan topik-topik tesis baru di bidang evolusiperangkat lunak.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengenalan: definisi, sejarah, perbedaan dan persamaan dg perawatan PL,pelaku evolusi PL; Pemahaman dan Analisa tentang Evolusi Perangkat

Lunak: Identifikasi dan analisis kloning Perangkat Lunak, Analisis RepositoryPerangkat Lunak, Memprediksi ‘bugs” dari sejarah Perangkat Lunak itu100 | K a t a l o gsendiri; Rekayasa Ulang Sistem Warisan (Legacy Systems): Rekayasaulang berbasis O-O, Migrasi sistem informasi warisan, Transformasiarsitektural: dari warisan ke Three-Tier dan Services; Trend-Trend Terkinidalam Evolusi Perangkat Lunak: Pengujian perangkat lunak vs evolusiperangkat lunak: efeknya dalam pemahaman perangkat lunak StrukturProgram, Evolusi arsitektur perangkat lunak, Evolusi perangkat lunak opensource.Pustaka Utama :1. Tom Mens and Serge Demeyer, “Software Evolution”, Springer-VerlagBerlin Heidelberg, 2008.Pustaka penunjang :2. Lehman, M.M. and L. Belady, Program Evolution: Processes of SoftwareChange. 1985, London: Academic Press.3. Carrol, P.B., Computer Glitch: Patching up Software OccupiesProgrammers and Disables Systems. Wall Street Journal, 1988.4. Hanna, M., Maintenance Burden Begging for a Remedy, in Datamation.1993. p. 53-63.5. Pfleeger, S.L., Software Engineering: Theory and Practice. 1998: Prentice-Hall.6. Hearnden, D., et al. Automating Software Evolution. in 7th InternationalWorkshop on Principles of Software Evolution (IWPSE’04). 2004: IEEEComputer Society.7. Hunt, A. and D. Thomas, The Pragmatic Programmer: From Journeymanto Master. 1999: Addison-Wesley.8. Mathai, J. Care, Feeding and Growth of Software Systems. in Proceedingsof the Second International Conference on Software Engineering andFormal Methods. SEFM 2004. 2004: IEEE Computer Society.9. Belady, L.A. and M.M. Lehman, A Model of Large Program Development.IBM System Journal, 1976. 15(1): p. 225-252.10. Lehman, M.M., et al. Metrics and Laws of Software Evolution - theNineties View. in 4th International Symposium on Software Metrics(Metrics 97). 1997: IEEE Computer Society.11. Cook S., J.H., Harrison R. Dynamic and Static Views of SoftwareEvolution. in International Conference on Software Maintenance (ICSM2001). 2001: IEEE Computer Society.12. Kemerer C.F., S.S., Empirical Approach to Studying Software Evolution.IEEE Transactions on Software Engineering, 1999. 25(4): p. 493-509.13. Vaclav, R. Role of Concepts in Software Evolution. in 4th InternationalWorkshop on Principles of Software Evolution (IWPSE). 2001: ACMPress.14. IEEE Std 1219-1998: IEEE Standard for Software Maintenance. 1999.15. Bennett, K. and V. Rajlich. Software Maintenance and Evolution: ARoadmap. in Proceedings of the Conference on the Future of SoftwareEngineering. 2000. USA: ACM Press.16. Lientz B.P., S.E.B., Software Maintenance Management: a Study of the

Maintenance of Computer Application Software in 487 Data ProcessingOrganizations. 1980: Addison-Wesley.101 | K a t a l o g17. Chapin N., H.J., Khan K., Ramil J., Than W.G., Types of SoftwareEvolution and Software Maintenance. Journal of Software Maintenanceand Evolution, 2001: p. 3-20.18. Buckley, J., et al., Towards a Taxonomy of Software Change. Journal ofSoftware Maintenance and Evolution: Research and Practice, 2003. 17(5):p. 309 - 332.-.Prasyarat : Rekayasa Perangkat Lunak (KI092303/3 sks).Topik Khusus Pembuatan Game 3 sksSILABUSMata Kuliah : Topik Khusus Pembuatan GameKode/bobot/Semester :Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):Mahasiswa mampu mengenal pengembangan dan karir dalam game,menganalisa serta melakukan perancangan game.Kompetensi:1. Mahasiswa mampu mengklasifikasikan game-game yang ada,2. Mahasiswa memahami proses dan karir dalam pengembangangame,3. Mahasiswa mampu menganalisis dan melakukan perancangan gameberdasarkan pembagian karir dalam pembuatan game.4. Mahasiswa mampu mengenal dan mempraktekkan pembuatan prototypegame sederhana.Pokok Bahasan (Subject Matter):Pengantar Game: Sejarah, klasifikasi game, jenis-jenis dan platform game.Industri game: struktur industri game. Pengembangan Game: prosesglobal dalam pengembangan game, karir dalam pengembangan game.Game Tools: bahasa pemrograman, software animasi / 3D. Karir Game:Desainer, Programmer, Seniman. Desain: UI, Level, World builder,Kecerdasan Buatan, pemodelan FSA, GameEngine: pemrograman XNAPustaka Utama :1. Flint Dille & John Zuur Platten, “The Ultimate Guide to Video GameWriting and Design”, First Edition Lone Eagle Publishing Company2007.2. Steve Rabin, “AI Game Programming Wisdom”, ISBN: 1-58450-077-8, Charles River Media, Inc 20023. Chad Carter, “Microsoft XNA Unleashed”, SAMS Publising 20074. Benjamin Nitschke, “Professional XNA Game Programming”, WileyPublishing, Inc 20075. Martin J Wells, “J2ME Game Programming”, Thomson CourseTechnologyKI092361 Tesis 6 sks102 | K a t a l o gMata Kuliah : TesisKode/bobot/Semester : KI092361/ 6 sks / 4Tujuan Pembelajaran (Learning Objective):

Kompetensi:Pokok Bahasan (Subject Matter):Pustaka Utama :Pustaka penunjang :Prasyarat :