Capaian Pembelajaran

Program Learning Outcome (PLO)/ kompetensi sebagaimana di Tabel 1 dan bahan kajian di Tabel 2.

Tabel 1. Penyusunan Capaian Pembelajaran

No

Capaian Pembelajaran Lulusan(CPL)

Sumber Acuan

Aspek Sikap

Lampiran Permendikbud Nomor 3 Tahun 2020 tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi

CPL-1.

Mampu menunjukkan nilai-nilai agama, kebangsaan dan budaya nasional, serta etika akademik dalam melaksanakan tugasnya.

CPL-2

Menunjukkan karakter tangguh, kolaboratif, adaptif, inovatif, inklusif, belajar sepanjang hayat, dan berjiwa kewirausahaan

CPL-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

CPL-4

Mengembangkan diri secara berkelanjutan dan berkolaborasi.

Aspek Pengetahuan

Keputusan Mennaker Nomor 299 Tahun 2020 tentang Penetapan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia Kategori Informasi dan Komunikasi Golongan Pokok Aktivitas Pemrograman, Konsultasi Komputer dan Kegiatan Yang Berhubungan Dengan Itu (YDBI) Bidang Keahlian Artificial Inteligence

CPL-5

Menguasai konsep matematika, statistika, dan ilmu komputer yang berkaitan dengan kecerdasan artifisial, menguasai teori bidang kecerdasan artifisial secara menyeluruh

CPL-6

Mampu menganalisis kebutuhan untuk menentukan tujuan dan rencana proyek kecerdasan artifisial; Menyiapkan data yang meliputi mengumpulkan data, memilah, membersihkan, mengkontruksi dan mengintegrasikan data serta menentukan label

CPL-7

Mampu merancang skenario dan membangun model kecerdasan artifisial, mengevaluasi hasil pemodelan dan mereview proses pemodelan, melakukan deployment model dan memelihara model, melakukan review proyek kecerdasan artifisial dan membuat laporan akhir.

Aspek Keterampilan Umum

Lampiran Permendikbud Nomor 3 Tahun 2020 tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi

CPL-8

Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam konteks pengembangan atau keahliannya, mampu menunjukkan kinerja mandiri, bermutu dan terukur; serta sesuai dengan standar kompetensi kerja bidang kecerdasan artifisial;

CPL-9

Mampu mengkaji kasus penerapan ilmu pengetahuan dan teknologi yang memperhatikan dan menerapkan nilai humaniora sesuai dengan bidang keahliannya dalam rangka menghasilkan prototype, prosedur baku, merancang, menyusun hasil kajiannya dalam bentuk kerta kerja, spesifikasi desain, atau esai;

CPL-10

Mampu mengambil keputusan secara

tepat berdasarkan prosedur baku, mampu bertanggungjawab atas pencapaian hasil kerja kelompok dan melakukan supervisi dan evaluasi terhadap penyelesaian pekerjaan yang ditugaskan kepada pekerja yang berada di bawah tanggung jawabnya, dan mampu memelihara dan mengembangkan jaringan kerja sama dan hasil kerja sama di dalam maupun di luar lembaganya;

Aspek Keterampilan Khusus

 

Kompetensi minimal dari Unesco

CPL-11

Menguasai teori dan konsep teknologi informasi, dan kecerdasan artifisial baik dari sisi komputasi maupun manajemen informasi untuk menyelesaikan masalah kecerdasan artifisial dengan AI human-centred mindset.

CPL-12

Mampu merancang dan mengimplementasikan kecerdasan artifisial dalam penyelesaian masalah nyata menggunakan berbagai metode dan algoritma kecerdasan artifisial yang ada

 

 Tabel 2 Bahan Kajian (BK)

No/ Kode

Bahan Kajian

Deskripsi Bahan Kajian

BK-1

Fundamental Ilmu Komputer

 

Konsep, teori, metode dan teknik bidang teknik informatika, ilmu komputer dan rekayasa perangkat lunak yang menjadi pondasi sebuah sistem cerdas .

BK-2

Fundamental Matematika dan Statistika

Konsep, teori, metode dan teknik bidang ilmu Matematika, Probabilitas dan Statistika yang mendasari sistem cerdas.

BK-3

Kecerdasasan Artifisial

Kompetensi kecerdasan artifisial secara umum yang tidak spesifik pada domain tertentu.

BK-4

Representasi Pengetahuan dan Informasi

Representasi informasi dan pengetahuan dalam bentuk formalisasi logika dan probabilistik.

BK-5

Perencanaan, pencarian, dan optimasi

Metode-metode untuk perencanaan dan eksekusi solusi oleh sistem cerdas.

BK-6

Pembelajaran Mesin

Algoritma-algoritma yang meningkat performanya melalui pengalaman mengidentifikasi pola-pola pada data dengan membangun model-model untuk mendapatkan informasi yang berharga.

BK-7

Pemrosesan Bahasa Alami

Pengumpulan dan parsing data teks untuk membangun dan memahami bahasa manusia.

BK-8

Sains Neurocognition

Konsep proses kerja otak dan berpikir manusia

BK-9

Filosofi dan Etika Kecerdasan Artifisial

Isu-isu filosofis dan etis terkait kecerdasan artifisial dan pemenuhan prinsip-prinsip etika dan nilai-nilai, termasuk regulasi yang dapat diterapkan

BK-10

Infrastruktur, perangkat, dan platform Kecerdasan Artifisial

Infrastruktur, perangkat lunak dan platform yang disediakan sebagai layanan digital atau aplikasi untuk menjalankan kecerdasan artifisial yang telah tersedia off-the-shelf dan run on demand

BK-11

Persepsi Komputasi

Interpretasi data dengan cara yang menyerupai cara manusia menggunakan indera nya untuk memahami dunia disekitarnya, terutama melalui visi (pencitraan) dan pemrosesan audio

BK-12

Interaksi Manusia dengan Komputer

Interaksi manusia dengan komputer serta mesin dan teknologi cerdas yang menjadikan manusia berinteraksi dengan komputer secara efektif

 

  Mata kuliah yang dipelajari:


Nama Matakuliah

Semester ke

Bahasa Indonesia

7

Bahasa Inggris

6

Kewirausahaan Berbasis Kecerdasan Artifisial

7

Pendidikan Agama

6

Pendidikan

Kewarganegaraan

6

Pendidikan Pancasila

7

Konservasi Sumber Daya Alam dan Lingkungan

2

Literasi Digital 

1

Pendidikan Jasmani dan Kebugaran

1

Konsep Dasar Kecerdasan Artifisial

2

Metode Formal

2

Teori Graf

2

Sistem Operasi

2

Integritas dan Keamanan Data

3

Desain dan Analisis Algoritma

3

Pemrograman Berorientasi Objek

3

Pembelajaran Mesin

3

Kecerdasan Komputasional

3

Penambangan Data

3

Analisis Multivariat

3

Pemrosesan Bahasa Natural

4

Dasar Pengembangan dan Perancangan Perangkat Lunak

4

Nama Matakuliah

Semester ke

Grafika Komputer

4

Interaksi Manusia dan Komputer

4

Pemrograman Web

4

Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)

4

Pengolahan Citra Digital

4

Temu Kembali Informasi

5

Sistem Benam

5

Visi Komputer

5

Kecerdasan Bisnis

5

Komputasi Biomedik

5

Sains Neuro Kognisi

5

Komputasi Terdistribusi

6

Robotika

6

Graf Machine Learning

7

Etika Profesi Kecerdasan Artifisial

7

Matematika Dasar

1

Aljabar Matriks

1

Dasar Pemrograman

1

Matematika Diskrit

1

Arsitektur dan Sistem Komputer

1

Basis Data

1

Probabilitas dan Statistik

2

Struktur Data

2

Praktik Kerja Lapangan/Industri

Skripsi

8

Kuliah Kerja Nyata (KKN)


Mata Kuliah Pilihan

Rekayasa Data

Bioinformatika

Pengolahan Sinyal Digital

Data warehouse

Gim Cerdas

Pemrograman XR

Kecerdasan Artifisial pada Instrumen Pendidikan

Analisis dan Visualisasi Data

Pembelajaran Jarak Jauh

E-Government

Jaringan Komputer

Kemanan Siber

Rekayasa Biometrika

Analisis Big Data

Komputer Asitif

Kecerdasan Artifisial pada Keolahragaan

Komunikasi Publik