Mata kuliah ini merupakan salah satu bagian dari fundamental matematika yang mempelajari struktur diskrit. Tujuan dari mata kuliah ini adalah untuk memperkenalkan mahasiswa pada ide dan teknik dari matematika diskrit yang secara luas digunakan dalam teknik informatika. Mata kuliah ini mengajarkan teknik kepada mahasiswa tentang bagaimana untuk berpikir secara logis dan matematis serta menerapkan teknik-teknik yang telah dipelajari dalam memecahkan masalah. Untuk mencapai tujuan ini, mahasiswa akan belajar logika dan pembuktian, himpunan, fungsi, serta algoritma dan penalaran matematis. Topik utama yang melibatkan relasi, grafik, pohon serta kompleksitas suatu algoritma tercakup dalam mata kuliah ini ini.

Pada mata kuliah ini membahas kriptografi dari pendekatan  klasik sampai teknik modern dan keamanan informasi yang meliputi berbagai aspek seperti penerapan teknik kriptografi dan sifat-sifat  keamanan. Materi yang dibahas antara lain teknik enkripsi klasik, block cipher, DES, AES, enkripsi simetris, public key cryptography dan RSA, otentikasi pesan, tanda tangan digital serta protokol otentikasi.

Sains Data adalah salah satu mata kulia universitas secara khusus mempelajari soal data terutama data kuantitatif atau data numerik. Secara umum data science adalah penggalian atau bisa juga disebut mengekstrak data agar dapat difilter serta didapatkan data yang benar untuk menghasilkan produk data yang sebenar-benarnya untuk keperlua bisnis perusahan.

Data science digunakan oleh perusahaan maupun instansi tertentu untuk melakukan analisis data yang tidak bisa dilakukan dengan metode sederhana. Bila suatu instansiatau perusahaan memerlukan pengetahuan yang dapat melakukan analisis data yang bersumber dari data transaksional. Tentunya, data yang mereka punyai setiap detiknya terus berubah atau bertambah. Sehingga diperlukan suatu metode komputasi untuk mengambil data tersebut serta melakukan perhitungan yang dapat menganalisis informasi pada data tersebut. Disinilah peran data science dalam pemenuhan kebutuhan suatu perusahaan atau instansi.


Sains Data adalah salah satu mata kulia universitas secara khusus mempelajari soal data terutama data kuantitatif atau data numerik. Secara umum data science adalah penggalian atau bisa juga disebut mengekstrak data agar dapat difilter serta didapatkan data yang benar untuk menghasilkan produk data yang sebenar-benarnya untuk keperlua bisnis perusahan.

Data science digunakan oleh perusahaan maupun instansi tertentu untuk melakukan analisis data yang tidak bisa dilakukan dengan metode sederhana. Bila suatu instansiatau perusahaan memerlukan pengetahuan yang dapat melakukan analisis data yang bersumber dari data transaksional. Tentunya, data yang mereka punyai setiap detiknya terus berubah atau bertambah. Sehingga diperlukan suatu metode komputasi untuk mengambil data tersebut serta melakukan perhitungan yang dapat menganalisis informasi pada data tersebut. Disinilah peran data science dalam pemenuhan kebutuhan suatu perusahaan atau instansi.

Dasar-Dasar Pemrograman adalah salah mata kuliah universitas pada kurikulum merdeka yang mempelajari terkait dengan algoritma yang berupa rangkaian instruksi-instruksi dalam bahasa komputer yang disusun secara logika dan sistematis. Atau suatu kumpulan urutan perintah ke komputer untuk mengerjakan sesuatu, dimana instruksi tersebut menggunakan bahasa yang dimengerti  oleh komputer atau dikenal dengan bahasa pemrograman.


Teori Bahasa dan Otomata (TBO) adalah teori mengenai mesin-mesin abstrak, dan berkaitan erat dengan teori bahasa formal. Ada beberapa hal yang berkaitan dengan Otomata, yaitu Grammar. Grammar adalah bentuk abstrak yang dapat diterima (accept) untuk membangkitkan suatu kalimat otomata berdasarkan suatu aturan tertentu.

Teori Bahasa dan Otomata (TBO) adalah teori mengenai mesin-mesin abstrak, dan berkaitan erat dengan teori bahasa formal. Ada beberapa hal yang berkaitan dengan Otomata, yaitu Grammar. Grammar adalah bentuk abstrak yang dapat diterima (accept) untuk membangkitkan suatu kalimat otomata berdasarkan suatu aturan tertentu.

Teori Bahasa dan Otomata (TBO) adalah teori mengenai mesin-mesin abstrak, dan berkaitan erat dengan teori bahasa formal. Ada beberapa hal yang berkaitan dengan Otomata, yaitu Grammar. Grammar adalah bentuk abstrak yang dapat diterima (accept) untuk membangkitkan suatu kalimat otomata berdasarkan suatu aturan tertentu.

Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 12 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Data Sains algoritma dan metode yang diimplementasikan pada Bahasa Pemrograman Python.



Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 12 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Data Sains algoritma dan metode yang diimplementasikan pada Bahasa Pemrograman Python.


Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 12 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Data Sains algoritma dan metode yang diimplementasikan pada Bahasa Pemrograman Python.


Mata kuliah dasar-dasar pemrograman diadakan dengan harapan mahasiswa mampu memahami konsep-konsep dasar algoritma dan pemrograman komputer, mampu menyelesaikan permasalahan algoritma menggunakan flowchart, pseudocode dan diharapkan mahasiswa mampu memahami konsep pemrograman dengan struktur kondisi, struktur perulangan, prosedure, fungsi dan array.

Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 12 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Robotika, algoritma dan metode yang diimplementasikan pada Mikrokontroler.


Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 12 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Robotika, algoritma dan metode yang diimplementasikan pada Mikrokontroler.


Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 12 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Mechine Learning, algoritma dan metode yang diimplementasikan pada Bahasa Pemrograman Python.



Mechine Learning.gifMechine Learning.gif

Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 12 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Mechine Learning, algoritma dan metode yang diimplementasikan pada Bahasa Pemrograman Python.


Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 12 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Mechine Learning, algoritma dan metode yang diimplementasikan pada Bahasa Pemrograman Python.


Mechine Learning.gifMechine Learning.gif

Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 12 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Mechine Learning, algoritma dan metode yang diimplementasikan pada Bahasa Pemrograman Python.



Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 16 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri dari 14 kali pertemuan. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menguasai kompetensi Kecerdasan Buatan berupa konsep dasar konsep logika dan algoritma yang diimplementasikan pada Kecerdasan Buatan. Kecerdasan Buatan yang akan dipelajari oleh mahasiswa meliputi : representasi ruang keadaan, representasi pengetahuan, pencarian buta, pencarian heuristik, ketidak pastian, Sistem Pakar, Logika Fuzzy, Jaringan Syaraf Tiruan, natural language processing dan algoritma genetika.