Universitas Negeri Surabaya
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Program Studi S2 Fisika

Kode Dokumen

SEMESTER LEARNING PLAN

Course

KODE

Rumpun MataKuliah

Bobot Kredit

SEMESTER

Tanggal Penyusunan

INSTRUMENTASI BIOFISIKA

4510203027

Mata Kuliah Pilihan Program Studi

T=3

P=0

ECTS=6.72

1

29 Juli 2025

OTORISASI

Pengembang S.P

Koordinator Rumpun matakuliah

Koordinator Program Studi




Dr. Endah Rahmawati, S.T., M.Si.


Dr. Endah Rahmawati, S.T., M.Si.


NUGRAHANI PRIMARY PUTRI

Model Pembelajaran

Case Study

Program Learning Outcomes (PLO)

PLO program Studi yang dibebankan pada matakuliah

PLO-4

Mengembangkan diri secara berkelanjutan dan berkolaborasi.

PLO-7

Mengembangkan model matematis dan atau model fisis dengan pendekatan inter- atau multidisiplin untuk menyelesaikan masalah IPTEKS terkait dengan Fisika.

PLO-8

Mengembangkan IPTEKS terkait gejala dan masalah fisis melalui analisis dan sintesis hasil riset

Program Objectives (PO)

PO - 1

Mahasiswa mampu menjelaskan dan menganalisis karakteristik sinyal biolistrik (ECG, EMG, EEG, EOG, EIT)

PO - 2

Mahasiswa mampu menjelaskan dan merancang sistem akuisisi data sinyal biofisika

PO - 3

Mahasiswa mampu mengolah dan mengidentifikasi kondisi abnormal dari sinyal biolistrik untuk mendeteksi gangguan fisiologis dasar secara objektif.

PO - 4

Mahasiswa mampu menjelaskan dan mengolah sinyal citra medis (X-ray, USG, MRI, CT-scan, EIT)

PO - 5

Mahasiswa mampu merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning

Matrik PLO-PO
 
POPLO-4PLO-7PLO-8
PO-1✔  
PO-2 ✔ 
PO-3 ✔ 
PO-4 ✔ 
PO-5  ✔

Matrik PO pada Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-PO)
 
PO Minggu Ke
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
PO-1✔✔✔✔
PO-2✔
PO-3✔✔✔
PO-4✔✔
PO-5✔✔✔✔✔✔

Deskripsi Singkat Mata Kuliah

Mata kuliah Instrumentasi Biofisika membahas prinsip, desain, dan aplikasi instrumentasi canggih untuk pengukuran dan analisis fenomena biofisika. Fokus diberikan pada pengembangan pemahaman mendalam tentang teknik-teknik eksperimental seperti mikroskopi gaya atom, spektroskopi fluoresensi resolusi tinggi, elektrofisiologi, biosensor, dan teknik pencitraan biomedis. Tujuannya adalah agar mahasiswa mampu merancang, mengkritisi, dan menerapkan sistem instrumentasi untuk memecahkan masalah kompleks dalam penelitian biologi dan kedokteran, serta memahami batasan dan kalibrasi alat. Ruang lingkup mencakup dasar transduser, akuisisi sinyal biologis, pemrosesan data, analisis noise, serta etika dan standar dalam instrumentasi medis.

Pustaka

Utama :

  1. R.S. Khandpur, HandBook of Bimedical Instrumentation, McGraw Hill Education (India) Private Limited, 2014.
  2. A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018
  3. T.M. Deserno, Biomedical Image Processing, Biological and Medical Physics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011
  4. H. Singh, Practical Machine Learning and Image Processing, Apress Media, 2019

Pendukung :

Dosen Pengampu

Dr. Endah Rahmawati, S.T., M.Si.

Dr. Muhimmatul Khoiro, S. Si.

Minggu Ke-

Kemampuan akhir tiap tahapan belajar
(Sub-PO)

Penilaian

Bantuk Pembelajaran,

Metode Pembelajaran,

Penugasan Mahasiswa,

 [ Estimasi Waktu]

Materi Pembelajaran

[ Pustaka ]

Bobot Penilaian (%)

Indikator

Kriteria & Bentuk

Luring (offline)

Daring (online)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1

Minggu ke 1

Mahasiswa mampu menjelaskan dan menganalisis karakteristik sinyal biolistrik

CPMK-1 Mahasiswa mampu menjelaskan dan menganalisis karakteristik sinyal biolistrik
Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, Diskusi
4%

2

Minggu ke 2

Mahasiswa mampu menjelaskan dan menganalisis karakteristik sinyal biolistrik (ECG)

Kriteria:

Mahasiswa mampu menjelaskan dan menganalisis karakteristik sinyal biolistrik (ECG)


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, Diskusi
Materi: Sinyal ECG
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018
Materi: Sinyal ECG
Pustaka: 		0%

3

Minggu ke 3

Mahasiswa mampu menjelaskan dan menganalisis karakteristik sinyal biolistrik (EMG, EEG)

Mahasiswa mampu menjelaskan dan menganalisis karakteristik sinyal biolistrik (EMG, EEG)
Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, Diskusi
Materi: Sinyal EEG dan EMG
Pustaka: R.S. Khandpur, HandBook of Bimedical Instrumentation, McGraw Hill Education (India) Private Limited, 2014.
Materi: Sinyal EEG dan EMG
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 4%

4

Minggu ke 4

Mahasiswa mampu menjelaskan dan menganalisis karakteristik sinyal biolistrik (EOG dan EIT)


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, Diskusi
Materi: Sinyal EOG dan EIT
Pustaka: R.S. Khandpur, HandBook of Bimedical Instrumentation, McGraw Hill Education (India) Private Limited, 2014.
Materi: Sinyal EOG dan EIT
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 4%

5

Minggu ke 5

Mahasiswa mampu menjelaskan dan merancang sistem akuisisi data sinyal biofisika

Mahasiswa mampu menjelaskan dan merancang sistem akuisisi data sinyal biofisika

 Kriteria:

Mahasiswa akan mendapatkan nilai penuh jika memenuhi indikator penilaian


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, Diskusi
Materi: Data acquisition
Pustaka: R.S. Khandpur, HandBook of Bimedical Instrumentation, McGraw Hill Education (India) Private Limited, 2014.
Materi: Data
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 4%

6

Minggu ke 6

Mahasiswa mampu mengolah dan mengidentifikasi kondisi abnormal dari sinyal biolistrik untuk mendeteksi gangguan fisiologis dasar secara objektif (studi kasus ECG, EMG)


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, diskusi studi kasus
Materi: Sinyal ECG dan EMG
Pustaka: R.S. Khandpur, HandBook of Bimedical Instrumentation, McGraw Hill Education (India) Private Limited, 2014.
Materi: Sinyal ECG dan EMG
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 4%

7

Minggu ke 7

Mahasiswa mampu mengolah dan mengidentifikasi kondisi abnormal dari sinyal biolistrik untuk mendeteksi gangguan fisiologis dasar secara objektif (studi kasus EEG, EOG)


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, diskusi studi kasus EEG dan EOG
Materi: Sinyal EEG dan EOG
Pustaka: R.S. Khandpur, HandBook of Bimedical Instrumentation, McGraw Hill Education (India) Private Limited, 2014.
Materi: Sinyal EEGdan EOG
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 4%

8

Minggu ke 8

Mahasiswa mampu mengolah dan mengidentifikasi kondisi abnormal dari sinyal biolistrik untuk mendeteksi gangguan fisiologis dasar secara objektif (studi kasus EEG, EOG)


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, diskusi studi kasus EIT
Materi: Sinyal EIT
Pustaka: R.S. Khandpur, HandBook of Bimedical Instrumentation, McGraw Hill Education (India) Private Limited, 2014.
Materi: Sinyal EIT
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 4%

9

Minggu ke 9

Mahasiswa mampu menjelaskan dan mengolah sinyal citra medis (X-ray, USG, MRI, CT-scan, EIT)

Mahasiswa mampu menjelaskan dan mengolah sinyal citra medis (X-ray, USG, MRI, CT-scan, EIT)

 Kriteria:

Mahasiswa akan mendapatkan nilai penuh jika memenuhi indikator penilaian


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, diskusi
Materi: Modern Imaging System
Pustaka: R.S. Khandpur, HandBook of Bimedical Instrumentation, McGraw Hill Education (India) Private Limited, 2014.
Materi: Fundamentals of Biomedical Image Processing
Pustaka: T.M. Deserno, Biomedical Image Processing, Biological and Medical Physics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011		 4%

10

Minggu ke 10

Mahasiswa mampu menjelaskan dan mengolah sinyal citra medis (X-ray, USG, MRI, CT-scan, EIT)

Mahasiswa mampu menjelaskan dan mengolah sinyal citra medis (X-ray, USG, MRI, CT-scan, EIT)

 Kriteria:

Mahasiswa akan mendapatkan nilai penuh jika memenuhi indikator penilaian


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, diskusi
Materi: Modern Imaging System
Pustaka: R.S. Khandpur, HandBook of Bimedical Instrumentation, McGraw Hill Education (India) Private Limited, 2014.
Materi: Fundamentals of Biomedical Image Processing
Pustaka: T.M. Deserno, Biomedical Image Processing, Biological and Medical Physics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011		 4%

11

Minggu ke 11

Mahasiswa mampu merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning

ahasiswa mampu merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning

 Kriteria:

Mahasiswa akan mendapatkan nilai penuh jika memenuhi indikator penilaian


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, diskusi
Materi: Fundamentals of Biomedical Image Processing
Pustaka: T.M. Deserno, Biomedical Image Processing, Biological and Medical Physics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011
Materi: Machine Learning for Image Processing
Pustaka: H. Singh, Practical Machine Learning and Image Processing, Apress Media, 2019		 4%

12

Minggu ke 12

Mahasiswa mampu merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning

Mahasiswa mampu merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning

 Kriteria:

Mahasiswa akan mendapatkan nilai penuh jika memenuhi indikator penilaian


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ceramah, diskusi
Materi: Fundamentals of Biomedical Image Processing
Pustaka: T.M. Deserno, Biomedical Image Processing, Biological and Medical Physics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011
Materi: Machine Learning for Image Processing
Pustaka: H. Singh, Practical Machine Learning and Image Processing, Apress Media, 2019		 4%

13

Minggu ke 13

Mahasiswa mampu merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning

Mampu menjelaskan rancangan project yang akan dibuat

 Kriteria:

Mahasiswa akan mendapatkan nilai penuh jika memenuhi indikator penilaian


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Project based learning merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning
Materi: Fundamental of Image Processing
Pustaka: T.M. Deserno, Biomedical Image Processing, Biological and Medical Physics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011
Materi: Machine Learning for Image Processing
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 10%

14

Minggu ke 14

Mahasiswa mampu merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning

Mampu menjelaskan progress project

 Kriteria:

Mahasiswa akan mendapatkan nilai penuh jika memenuhi indikator penilaian


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Project based learning merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning
Materi: Fundamental of Image Processing
Pustaka: T.M. Deserno, Biomedical Image Processing, Biological and Medical Physics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011
Materi: Machine Learning for Image Processing
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 10%

15

Minggu ke 15

Mahasiswa mampu merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning

Mampu menjelaskan progress project

 Kriteria:

Mahasiswa akan mendapatkan nilai penuh jika memenuhi indikator penilaian


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Project based learning merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning
Materi: Fundamental of Image Processing
Pustaka: T.M. Deserno, Biomedical Image Processing, Biological and Medical Physics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011
Materi: Machine Learning for Image Processing
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 10%

16

Minggu ke 16

Mahasiswa mampu merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning

Mampu menjelaskan progress project

 Kriteria:

Mahasiswa akan mendapatkan nilai penuh jika memenuhi indikator penilaian


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Project based learning merancang sistem identifikasi sinyal listrik dan citra biofisika berbasis machine learning
Materi: Fundamental of Image Processing
Pustaka: T.M. Deserno, Biomedical Image Processing, Biological and Medical Physics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011
Materi: Machine Learning for Image Processing
Pustaka: A. G. Webb, Principles of Biomedical Instrumentation, Cambridge University Publisher, 2018		 26%



Rekap Persentase Evaluasi : Case Study

No Evaluasi Persentase
1. Aktifitas Partisipasif 44%
2. Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk 56%
100%

Catatan

  1. Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi (PLO - Program Studi) adalah kemampuan yang dimiliki oleh setiap lulusan Program Studi yang merupakan internalisasi dari sikap, penguasaan pengetahuan dan ketrampilan sesuai dengan jenjang prodinya yang diperoleh melalui proses pembelajaran.
  2. PLO yang dibebankan pada mata kuliah adalah beberapa capaian pembelajaran lulusan program studi (CPL-Program Studi) yang digunakan untuk pembentukan/pengembangan sebuah mata kuliah yang terdiri dari aspek sikap, ketrampulan umum, ketrampilan khusus dan pengetahuan.
  3. Program Objectives (PO) adalah kemampuan yang dijabarkan secara spesifik dari PLO yang dibebankan pada mata kuliah, dan bersifat spesifik terhadap bahan kajian atau materi pembelajaran mata kuliah tersebut.
  4. Sub-PO Mata kuliah (Sub-PO) adalah kemampuan yang dijabarkan secara spesifik dari PO yang dapat diukur atau diamati dan merupakan kemampuan akhir yang direncanakan pada tiap tahap pembelajaran, dan bersifat spesifik terhadap materi pembelajaran mata kuliah tersebut.
  5. Indikator penilaian kemampuan dalam proses maupun hasil belajar mahasiswa adalah pernyataan spesifik dan terukur yang mengidentifikasi kemampuan atau kinerja hasil belajar mahasiswa yang disertai bukti-bukti.
  6. Kreteria Penilaian adalah patokan yang digunakan sebagai ukuran atau tolok ukur ketercapaian pembelajaran dalam penilaian berdasarkan indikator-indikator yang telah ditetapkan. Kreteria penilaian merupakan pedoman bagi penilai agar penilaian konsisten dan tidak bias. Kreteria dapat berupa kuantitatif ataupun kualitatif.
  7. Bentuk penilaian: tes dan non-tes.
  8. Bentuk pembelajaran: Kuliah, Responsi, Tutorial, Seminar atau yang setara, Praktikum, Praktik Studio, Praktik Bengkel, Praktik Lapangan, Penelitian, Pengabdian Kepada Masyarakat dan/atau bentuk pembelajaran lain yang setara.
  9. Metode Pembelajaran: Small Group Discussion, Role-Play & Simulation, Discovery Learning, Self-Directed Learning, Cooperative Learning, Collaborative Learning, Contextual Learning, Project Based Learning, dan metode lainnya yg setara.
  10. Materi Pembelajaran adalah rincian atau uraian dari bahan kajian yg dapat disajikan dalam bentuk beberapa pokok dan sub-pokok bahasan.
  11. Bobot penilaian adalah prosentasi penilaian terhadap setiap pencapaian sub-PO yang besarnya proposional dengan tingkat kesulitan pencapaian sub-PO tsb., dan totalnya 100%.
  12. TM=Tatap Muka, PT=Penugasan terstruktur, BM=Belajar mandiri.