Universitas Negeri Surabaya
Fakultas Vokasi
Program Studi D4 Manajemen Informatika

Kode Dokumen

SEMESTER LEARNING PLAN

Course

KODE

Rumpun MataKuliah

Bobot Kredit

SEMESTER

Tanggal Penyusunan

KOMPUTASI AWAN

5730104224

T=3

P=0

ECTS=4.77

7

24 Desember 2024

OTORISASI

Pengembang S.P

Koordinator Rumpun matakuliah

Koordinator Program Studi




Dodik Arwin Dermawan, S.ST., S.T., M.T.


Dodik Arwin Dermawan, S.ST., S.T., M.T.


Dodik Arwin Dermawan, S.ST., S.T., M.T.

Model Pembelajaran

Project Based Learning

Program Learning Outcomes (PLO)

PLO program Studi yang dibebankan pada matakuliah

PLO-8

Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis dan inovatif dalam melakukan pekerjaan dalam bidang teknologi informasi dengan menunjukkan kinerja yang bermutu dan terukur serta memanfaatkannya untuk menganalisa, mendokumentasikan dan menyusun deskripsi saintifik hasil kajian dalam bentuk laporan yang terjamin kesahihannya.

PLO-10

Mampu memilih sumberdaya dan memanfaatkan perangkat atau teknologi modern untuk merancang dan mewujudkan bidang rekayasa perangkat lunak sesuai dengan kebutuhan fungsional dan non fungsional secara spesifik dengan pertimbangan yang tepat terhadap masalah kultural, sosial, dan lingkungan dengan mengacu kepada metode dan standar industri.

Program Objectives (PO)

PO - 1

Mahasiswa dapat menerapkan konsep dasar komputasi awan untuk mengembangkan solusi berbasis cloud yang efisien (C3)

PO - 2

Mahasiswa dapat menganalisis berbagai model layanan komputasi awan (IaaS, PaaS, SaaS) untuk menentukan solusi terbaik sesuai kebutuhan organisasi (C4)

PO - 3

Mahasiswa dapat mengevaluasi keamanan dan privasi data dalam lingkungan komputasi awan, serta menerapkan best practices untuk mengamankan aplikasi dan data (C5)

PO - 4

Mahasiswa dapat menciptakan arsitektur sistem yang scalable dan reliable menggunakan layanan komputasi awan (C6)

PO - 5

Mahasiswa dapat menerapkan teknik migrasi aplikasi ke cloud dengan mempertimbangkan aspek teknis dan bisnis (C3)

PO - 6

Mahasiswa dapat menganalisis dan memilih platform komputasi awan yang sesuai untuk aplikasi spesifik berdasarkan performa, biaya, dan keandalan (C4)

PO - 7

Mahasiswa dapat mengevaluasi berbagai strategi manajemen sumber daya di cloud untuk optimasi biaya dan efisiensi operasional (C5)

PO - 8

Mahasiswa dapat menciptakan solusi inovatif dengan mengintegrasikan teknologi komputasi awan dengan teknologi lain seperti IoT dan Big Data (C6)

PO - 9

Mahasiswa dapat menerapkan prinsip DevOps dalam pengembangan aplikasi cloud untuk meningkatkan kolaborasi dan efisiensi (C3)

PO - 10

Mahasiswa dapat menganalisis case studies dari implementasi komputasi awan di berbagai industri untuk memahami aplikasi praktis dan tantangan yang ada (C4)

Matrik PLO-PO
 
POPLO-8PLO-10
PO-1✔ 
PO-2✔ 
PO-3✔✔
PO-4 ✔
PO-5 ✔
PO-6 ✔
PO-7 ✔
PO-8✔✔
PO-9✔ 
PO-10✔ 

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✔
PO-6✔
PO-7✔
PO-8✔
PO-9✔✔
PO-10✔✔✔✔

Deskripsi Singkat Mata Kuliah

Matakuliah Komputasi Awan pada jenjang D4 program studi Manajemen Informatika membahas konsep, teknologi, dan aplikasi komputasi awan. Tujuan dari matakuliah ini adalah memberikan pemahaman mendalam tentang konsep dasar komputasi awan, arsitektur, keamanan, dan manajemen layanan. Ruang lingkupnya meliputi pemahaman tentang infrastruktur awan, pengelolaan data, integrasi aplikasi, serta implementasi dan pengelolaan layanan awan dalam konteks bisnis dan teknologi informasi.

Pustaka

Utama :

  1. OpenStack Cloud Computing Cookbook, 3rd Edition

Pendukung :

Dosen Pengampu

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 diharapkan mampu mengaplikasikan konsep dasar komputasi awan untuk mengembangkan solusi berbasis cloud yang efisien.
  1. Penggunaan layanan cloud secara efisien
  2. Kemampuan mengimplementasikan konsep dasar komputasi awan
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu mengaplikasikan konsep dasar komputasi awan untuk mengembangkan solusi berbasis cloud yang efisien.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Pengembangan proyek cloud computing
 Materi: Pengenalan konsep komputasi awan, Arsitektur cloud computing, Penerapan solusi berbasis cloud
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

2

Minggu ke 2

Mahasiswa dapat menerapkan konsep dasar komputasi awan untuk mengembangkan solusi berbasis cloud yang efisien
  1. Efisiensi penggunaan sumber daya cloud
  2. Kemampuan mengoptimalkan kinerja solusi cloud
  3. Kemampuan mengidentifikasi dan mengatasi bottleneck dalam solusi cloud
 Kriteria:

Mahasiswa dapat menerapkan konsep dasar komputasi awan untuk mengembangkan solusi berbasis cloud yang efisien


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Pengembangan proyek cloud dengan fokus pada efisiensi dan optimisasi kinerja
 Materi: Konsep dasar komputasi awan, Efisiensi dalam penggunaan sumber daya cloud, Optimisasi kinerja solusi cloud, Identifikasi dan penanganan bottleneck dalam solusi cloud
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

3

Minggu ke 3

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis berbagai model layanan komputasi awan (IaaS, PaaS, SaaS) untuk menentukan solusi terbaik sesuai kebutuhan organisasi.
  1. Kemampuan menganalisis model layanan komputasi awan
  2. Kemampuan menentukan solusi terbaik untuk kebutuhan organisasi
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis berbagai model layanan komputasi awan (IaaS, PaaS, SaaS) untuk menentukan solusi terbaik sesuai kebutuhan organisasi.


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio, Tes		 Pembelajaran berbasis diskusi dan studi kasus.
 Diskusi daring tentang penerapan model layanan komputasi awan dalam kasus nyata
 Materi: Pengenalan IaaS, PaaS, SaaS, Perbandingan model layanan komputasi awan, Studi kasus penggunaan model layanan
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

4

Minggu ke 4

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis berbagai model layanan komputasi awan (IaaS, PaaS, SaaS) untuk menentukan solusi terbaik sesuai kebutuhan organisasi.
  1. Analisis model layanan IaaS
  2. Analisis model layanan PaaS
  3. Analisis model layanan SaaS
  4. Kemampuan menentukan solusi terbaik
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis berbagai model layanan komputasi awan (IaaS, PaaS, SaaS) untuk menentukan solusi terbaik sesuai kebutuhan organisasi.


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio, Penilaian Praktikum, Tes		 Pembelajaran Berbasis Masalah.
 Penugasan Online memungkinkan
 Materi: Pengenalan IaaS, PaaS, SaaS, Kelebihan dan kekurangan masing-masing model layanan, Studi kasus penggunaan model layanan komputasi awan
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

5

Minggu ke 5

Mahasiswa diharapkan mampu mengevaluasi keamanan dan privasi data dalam lingkungan komputasi awan, serta menerapkan best practices untuk mengamankan aplikasi dan data.
  1. Analisis keamanan data
  2. Implementasi best practices keamanan aplikasi
  3. Kemampuan mengevaluasi privasi data
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu mengevaluasi keamanan dan privasi data dalam lingkungan komputasi awan, serta menerapkan best practices untuk mengamankan aplikasi dan data.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Penugasan proyek keamanan data dalam komputasi awan
 Materi: Konsep keamanan data, Best practices keamanan aplikasi, Penerapan keamanan data dalam komputasi awan
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

6

Minggu ke 6

Mahasiswa diharapkan mampu mengevaluasi keamanan dan privasi data dalam lingkungan komputasi awan, serta menerapkan best practices untuk mengamankan aplikasi dan data.
  1. Evaluasi keamanan data
  2. Penerapan best practices keamanan aplikasi
  3. Penerapan best practices keamanan data
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu mengevaluasi keamanan dan privasi data dalam lingkungan komputasi awan, serta menerapkan best practices untuk mengamankan aplikasi dan data.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Pengembangan proyek keamanan aplikasi
 Materi: Konsep keamanan data, Best practices keamanan aplikasi, Best practices keamanan data, Teknik enkripsi data
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

7

Minggu ke 7

Mahasiswa diharapkan mampu menciptakan arsitektur sistem yang scalable dan reliable menggunakan layanan komputasi awan.
  1. Scalability of Cloud System Architecture
  2. Reliability of Cloud System Architecture
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu menciptakan arsitektur sistem yang scalable dan reliable menggunakan layanan komputasi awan.


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Diskusi daring tentang desain arsitektur sistem yang scalable dan reliable, Membuat proposal proyek arsitektur sistem komputasi awan
 Materi: Konsep arsitektur sistem yang scalable, Strategi desain sistem yang reliable, Implementasi layanan komputasi awan
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

8

Minggu ke 8

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis kebutuhan aplikasi spesifik dan memilih platform komputasi awan yang optimal berdasarkan performa, biaya, dan keandalan.
  1. Performa Platform
  2. Analisis Biaya
  3. Keandalan Platform
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis kebutuhan aplikasi spesifik dan memilih platform komputasi awan yang optimal berdasarkan performa, biaya, dan keandalan.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran Berbasis Masalah.
 Pengumpulan dan Analisis Data Performa Platform Komputasi Awan
 Materi: Faktor Performa dalam Komputasi Awan, Analisis Biaya Platform Komputasi Awan, Keandalan Layanan Awan
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 15%

9

Minggu ke 9

Mahasiswa diharapkan mampu menerapkan teknik migrasi aplikasi ke cloud dengan mempertimbangkan aspek teknis dan bisnis.
  1. teknik migrasi aplikasi ke cloud diterapkan dengan benar
  2. aspek teknis dan bisnis dipertimbangkan secara komprehensif
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu menerapkan teknik migrasi aplikasi ke cloud dengan mempertimbangkan aspek teknis dan bisnis.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Pengembangan rencana migrasi aplikasi ke cloud dengan studi kasus
 Materi: Teknik migrasi aplikasi ke cloud, Aspek teknis dalam migrasi aplikasi, Aspek bisnis dalam migrasi aplikasi
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

10

Minggu ke 10

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis dan memilih platform komputasi awan yang sesuai untuk aplikasi spesifik berdasarkan performa, biaya, dan keandalan.
  1. Performa platform komputasi awan dipilih sesuai dengan kebutuhan aplikasi
  2. Biaya penggunaan platform komputasi awan dianalisis secara cermat
  3. Keandalan platform komputasi awan dievaluasi dengan tepat
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis dan memilih platform komputasi awan yang sesuai untuk aplikasi spesifik berdasarkan performa, biaya, dan keandalan.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Pembelajaran Berbasis Masalah.
 Diskusi daring tentang pemilihan platform komputasi awan untuk aplikasi spesifik
 Materi: Faktor-faktor dalam pemilihan platform komputasi awan, Metode analisis performa, biaya, dan keandalan platform komputasi awan, Studi kasus pemilihan platform komputasi awan
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 8%

11

Minggu ke 11

Mahasiswa diharapkan mampu mengevaluasi berbagai strategi manajemen sumber daya di cloud untuk optimasi biaya dan efisiensi operasional.
  1. Manajemen sumber daya cloud dievaluasi dengan tepat
  2. Strategi optimasi biaya diimplementasikan dengan efektif
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu mengevaluasi berbagai strategi manajemen sumber daya di cloud untuk optimasi biaya dan efisiensi operasional.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran berbasis masalah.
 Diskusi daring tentang penerapan strategi manajemen sumber daya di cloud
 Materi: Konsep manajemen sumber daya cloud, Strategi optimasi biaya di cloud, Evaluasi efisiensi operasional
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

12

Minggu ke 12

Mahasiswa diharapkan mampu mengevaluasi berbagai strategi manajemen sumber daya di cloud untuk optimasi biaya dan efisiensi operasional.
  1. Manajemen sumber daya cloud dievaluasi dengan tepat
  2. Strategi optimasi biaya diimplementasikan dengan efektif
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu mengevaluasi berbagai strategi manajemen sumber daya di cloud untuk optimasi biaya dan efisiensi operasional.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran berbasis masalah.
 Diskusi daring tentang penerapan strategi manajemen sumber daya di cloud
 Materi: Konsep manajemen sumber daya cloud, Strategi optimasi biaya di cloud, Evaluasi efisiensi operasional
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

13

Minggu ke 13

Mahasiswa diharapkan mampu menciptakan solusi inovatif dengan mengintegrasikan teknologi komputasi awan dengan teknologi lain seperti IoT dan Big Data.
  1. Solusi inovatif yang terintegrasi dengan baik
  2. Penerapan konsep teknologi komputasi awan, IoT, dan Big Data secara tepat
  3. Kemampuan dalam mengatasi tantangan dalam integrasi teknologi
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu menciptakan solusi inovatif dengan mengintegrasikan teknologi komputasi awan dengan teknologi lain seperti IoT dan Big Data.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran Berbasis Proyek.
 Pengembangan Proyek Integrasi Teknologi
 Materi: Konsep Teknologi Komputasi Awan, Pengenalan IoT dan Big Data, Integrasi Teknologi untuk Solusi Inovatif
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

14

Minggu ke 14

Mahasiswa diharapkan mampu menciptakan solusi inovatif dengan mengintegrasikan teknologi komputasi awan dengan teknologi lain seperti IoT dan Big Data.
  1. Solusi inovatif yang terintegrasi dengan baik
  2. Penerapan konsep teknologi komputasi awan, IoT, dan Big Data secara tepat
  3. Kemampuan dalam mengatasi tantangan dalam integrasi teknologi
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu menciptakan solusi inovatif dengan mengintegrasikan teknologi komputasi awan dengan teknologi lain seperti IoT dan Big Data.


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran Berbasis Proyek.
 Pengembangan Proyek Integrasi Teknologi
 Materi: Konsep Teknologi Komputasi Awan, Pengenalan IoT dan Big Data, Integrasi Teknologi untuk Solusi Inovatif
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

15

Minggu ke 15

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis case studies dari implementasi komputasi awan di berbagai industri untuk memahami aplikasi praktis dan tantangan yang ada.
  1. analisis case studies implementasi komputasi awan
  2. memahami aplikasi praktis komputasi awan
  3. mengidentifikasi tantangan dalam implementasi komputasi awan
 Kriteria:

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis case studies dari implementasi komputasi awan di berbagai industri untuk memahami aplikasi praktis dan tantangan yang ada.


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran Berbasis Masalah.
 Diskusi daring tentang studi kasus implementasi komputasi awan, Penugasan penulisan analisis case studies komputasi awan
 Materi: Pengenalan Komputasi Awan, Manfaat Komputasi Awan, Tantangan Implementasi Komputasi Awan, Studi Kasus Implementasi Komputasi Awan
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

16

Minggu ke 16

Mahasiswa diharapkan dapat memahami aplikasi praktis komputasi awan dalam berbagai industri serta mengidentifikasi tantangan yang mungkin muncul.
  1. Analisis case studies implementasi komputasi awan
  2. Pemahaman aplikasi praktis komputasi awan
  3. Identifikasi tantangan dalam implementasi komputasi awan
 Kriteria:

Ujian Akhir Semester


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Pembelajaran Berbasis Kasus.
 Diskusi daring tentang studi kasus implementasi komputasi awan, Analisis mandiri studi kasus komputasi awan
 Materi: Studi kasus implementasi komputasi awan di industri X, Studi kasus implementasi komputasi awan di industri Y, Tantangan dalam implementasi komputasi awan
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 15%



Rekap Persentase Evaluasi : Project Based Learning

No Evaluasi Persentase
1. Aktifitas Partisipasif 5.59%
2. Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk 51.09%
3. Penilaian Portofolio 43.09%
4. Penilaian Praktikum 1%
5. Tes 2.25%
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.