Course Description

This course examines mathematical applications integrated with computer programming. Applications of mathematics in the field of Computer Science include digital images, digital signals, video, predictions and data science. Application of eigenvalues, eigenvectors, for file/image compression, and also for feature extraction for simple problems in data science. Fourier Transformation, Wavelet Transformation, Noise Reduction, prediction, basic concepts of classification and clustering, their application to surrounding problems, especially related to bio-maths, is studied. This course is project-based, so students are asked to apply what they learn to existing problems around them.

Program Learning Outcomes (PLO)

PLO-1
Mampu menunjukkan nilai-nilai agama, kebangsaan dan budaya nasional, serta etika akademik dalam melaksanakan tugasnya
PLO-2
Menunjukkan karakter tangguh, kolaboratif, adaptif, inovatif, inklusif, belajar sepanjang hayat, dan berjiwa kewirausahaan
PLO-3
Mengembangkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan kreatif dalam melakukan pekerjaan yang spesifik di bidang keahliannya serta sesuai dengan standar kompetensi kerja bidang yang bersangkutan
PLO-4
Mengembangkan diri secara berkelanjutan dan berkolaborasi.
PLO-5
Bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa dan mampu menunjukkan sikap religius serta menjunjung tinggi nilai kemanusiaan dalam menjalankan tugas berdasarkan agama, moral dan etika diwujudkan dengan menghargai keanekaragaman budaya, pandangan, agama, dan kepercayaan, serta pendapat atau temuan orisinal orang lain.
PLO-6
Mampu melakukan kerjasama dengan pembimbing, kolega, sejawat sebagai warga negara yang memiliki rasa nasionalisme, sportivitas serta menghargai keanekaragaman budaya, pandangan, agama dan kepercayaan.
PLO-7
Dapat mengkaji dan memanfaatkan ilmu pengetahuan dan teknologi dalam memberikan solusi serta bertanggung jawab terhadap hasil kerja kelompok maupun mandiri yang bermutu dan terukur dengan sifat dan konteks yang sesuai dengan bidang keahlian terapannya.
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-9
Menguasai pengetahuan dan teknik berkomunikasi secara lisan dan tulisan menggunakan bahasa indonesia dan inggris.
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.
PLO-11
Mampu menerapkan matematika dan prinsip rekayasa dalam mengidentifikasi, memformulasikan, melakukan penelusuran referensi atau standar, menganalisis dan menyelesaikan masalah bidang rekayasa perangkat lunak menggunakan perangkat analisa pada bidang teknologi informasi
PLO-12
Mampu meningkatkan kinerja atau mutu suatu proses dalam perangkat lunak melalui pengujian, pengukuran obyek kerja, analisis dan interpretasi data sesuai prosedur dan standar.
PLO-13
Menguasai konsep matematika terapan, pengetahuan dasar TIK (Algoritma, Pemrograman, Basis Data), sains dan prinsip rekayasa yang diperlukan untuk analisis dan perancangan sistem, proses, produk atau komponen pada rekayasa perangkat lunak
PLO-14
Menguasai konsep, prinsip dan teknik analisis serta pengetahuan kode dan standar yang berlaku pada bidang teknologi rekayasa secara teoritis dan mampu menggunakannya pada tataran praktikal serta memanfaatkannya untuk wirausaha.
PLO-15
Memiliki pengetahuan mengenai perkembangan teknologi terbaru dan terkini di bidang rekayasa perangkat serta prinsip dan isu terkini terkait faktor ekonomi, kesehatan dan keselamatan kerja (K3), sosial, ekologi secara umum.

Program Objectives (PO)

PO-1
Mahasiswa mampu menerapkan prinsip-prinsip logika dasar, seperti proposisi, implikasi, dan bikondisional, dalam menyusun dan menginterpretasikan kondisi analisis data yang akurat dan sistematis
PO-2
Mahasiswa mampu menggunakan konsep himpunan, termasuk operasi dasar, himpunan bagian, dan partisi, dalam proses pengelompokan dan klasifikasi data yang beragam
PO-3
Mahasiswa mampu memodelkan hubungan data menggunakan matriks dan relasi, termasuk relasi kesetaraan dan relasi pengurutan, untuk memudahkan analisis keterkaitan data
PO-4
Mahasiswa mampu menerapkan induksi matematik dan fungsi rekursif dalam menganalisis dan membuat model prediktif yang sederhana, yang dapat digunakan dalam penarikan kesimpulan berbasis data
PO-5
Mahasiswa mampu merancang algoritma sederhana yang efisien, memahami notasi algoritmik, dan menerapkannya dalam proses pengolahan data guna meningkatkan efisiensi waktu dan performa analisis data