RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF42118 KOMPLEKSITAS DAN STRATEGI ALGORITMIK Disusun oleh: PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER (FILKOM UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK
LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran Semester (RPS) ini telah disahkan untuk mata kuliah sbb: Kode Mata Kuliah : KKKF42118 Nama Mata Kuliah : Komplesitas dan Strategi Algoritmik Padang, 2017 Menyetujui Kaprodi S1 Teknik Informatika Rini Sovia, S.Kom, M.Kom ii
DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN...ii DAFTAR ISI...iii A. PROFIL MATA KULIAH... 1 B. RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)... 2 C. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN MAHASISWA... 9 D. RANCANGAN TUGAS... 12 E. PENILAIAN DENGAN RUBRIK... 13 F. PENENTUAN NILAI AKHIR MATA KULIAH... 14 iii
A. PROFIL MATA KULIAH IDENTITAS MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Kompleksitas dan Strategi Algoritmik Kode Mata Kuliah : KKKF42118 SKS : 2 Jenis : MK Wajib Jam pelaksanaan : Tatap muka di kelas = 2 x 50 menit per minggu Responsi = 1 x 50 menit per minggu Semester / Tingkat : 4 / 2 Pre-requisite : - Co-requisite : - Bidang Kajian : Dasar Algoritma, Kompleksitas dan strategi Algoritma DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH Mata kuliah ini mempelajari dasar Algoritma dan menelaah alur dan perhitungan yang ada di sebuah algoritma dengan metode kompleksitas yang tepat dan memahami strategi algoritma seperti Strategi solusi langsung (direct solution strategies), Strategi berbasis pencarian pada ruang status (state-space base strategies), Strategi solusi atas-bawah (topdown solution strategies), Strategi solusi bawah-atas (bottom-up solution strategies) DAFTAR PUSTAKA 1. Herbet S. Will, Complexity and Algorithm 1
B. RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) Pertemuan ke- 2 1 Mampu memahami pengertian algoritma Mampu memahami Analogi pemrograman Mampu memahami hubungan antara komplesitas danalgoritma Mampu memahami kompleksitas pada algoritma Mampu memahami model perhitungan waktu/ruang dengan kompleksitas Bahan Kajian (Materi Ajar) Prolog: prolog, teks algoritma Pengertian dasar Analogi pemrograman Komplesitas Algoritma Model perhitungan waktu/ruang Bentuk/ Metode/ Strategi Pembelajaran latihan Kriteria Penilaian (Indikator) Ketepatan dalam menentukan algoritma untuk menyelesaikan studi kasus sederhana, dalam kalimat deskriptif Ketepatan dalam menentukan dan menghitung kompleksitas waktu pada sebuah algoritma Bobot Nilai 3 Mampu memahami dan menggunakan kompleksitas waktu dalam mehitung watu yang di butuhkan pada sebuah algoritma. kompleksitas Waktu Operasi Khas dalam sebuah Algoritma Ketepatan dalam hitung kompleksitas waktu pada sebuah algoritma 2
Pertemuan ke- 4 Mampu memahami perbandingan antara Best, Worst & Average Case Pada sebuah algoritma Bahan Kajian (Materi Ajar) Analisa kasus Algoritma Binary Search algoritma selection sort algoritma insertion Sort algoritma Counting Sort algoritma Quick Sort Bentuk/ Metode/ Strategi Pembelajaran Kriteria Penilaian (Indikator) Ketepatan dalam menentukan Best, Worst & Average Case pada sebuah algoritma Bobot Nilai 5 Mampu memahami dan mengimplementasikan materi yang dibahas pada pertemuan 1 s.d. 3 Responsi (latihan soal) Materi pertemuan 1 s.d. 3 Ketepatan dalam Memahami dan menghitung algoritma untuk menyelesaikan soal latihan tentang materi pertemuan 1 s.d. 4 6 7 8 Mampu memahami pengertian Kompleksitas Waktu Asimtotik serta notasi yang ada Mampu memahami pengertian Kompleksitas Waktu Asimtotik serta mampu menghitung waktu algoritma dengan Kompleksitas Waktu Asimtotik Mampu memahami dan mengimplementasikan materi yang dibahas pada pertemuan 5 s.d. 6 Kompleksitas Waktu Asimtotik notasi Big-Oh Kompleksitas Waktu Asimtotik notasi Big-Oh Responsi (latihan soal) Materi pertemuan 5 s.d. 6 Ketepatan dalam memahami perbedaan antara masing algoritma pada notasi Big-Oh Ketepatan dalam menghitung masing algoritma pada notasi Big-Oh Tes Ketepatan dalam menghitung algoritma untuk menyelesaikan soal latihan tentang materi pertemuan 5-6 3
Pertemuan ke- Bahan Kajian (Materi Ajar) Bentuk/ Metode/ Strategi Pembelajaran Kriteria Penilaian (Indikator) Bobot Nilai 9 Mampu memahami dan Mengimplementasikan materi pra-uts Responsi(latihansoal) Materipra-UTS Praktek Ketepatan dalam menyelesaikan soal latihan tentang materipra-uts UTS 40% 10 Mampu memahami Strategi Algoritma Strategi Algoritma Ketepatan dalam mencerna materi algoritma dan strategi algoritma 11 Mampu memahami dan menghitung Algoritma dengan metode BRUTE FORCE Algoritma Brute Force Penerapan Brute Force Contoh Kasus Ketepatan dalam mehitung Algoritma Brute Force pada sebuah kasus 12 Mampu memahami cara kerja Algoritma Greedy Algoritma Greedy Penerapan Algoritma Greedy Contoh Kasus Ketepatan dalam mehitung Algoritma Greedy pada sebuah kasus 13 Mampu memahami dan mengimplementasikan materi yang dibahas pada pertemuan 11 s.d. 12 Responsi (latihan soal) Materi pertemuan 11 s.d. 12 Tes Ketepatan dalam Menghitung algoritma untuk menyelesaikan soal latihan tentang materi pertemuan 11-12 4
Pertemuan ke- 14 15 Mampu memahami metode Algoritma Runut Balik (backtracking) Mampu memahami Algoritma Divide & Conquer Bahan Kajian (Materi Ajar) Algoritma backtracking Penerapan Algoritma backtracking Contoh Kasus Algoritma Divide & Conquer Penerapan Algoritma Divide & Conquer Contoh Kasus Bentuk/ Metode/ Strategi Pembelajaran Kriteria Penilaian (Indikator) Ketepatan dalam mehitung Algoritma backtracking pada sebuah kasus Ketepatan dalam mehitung Algoritma Divide & Conquer pada sebuah kasus Bobot Nilai 16 Mampu memahami dan mengimplementasikan materi yang dibahas pada pertemuan 14 s.d. 15 Responsi (latihan soal) Materi pertemuan 14 s.d. 15 Tes Ketepatan dalam Menghitung algoritma untuk menyelesaikan soal latihan tentang materi pertemuan 14-15 UAS 60% 5
C. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN MAHASISWA Nama Kajian Mahasiswa mampu memahami konsep materi yang diberikan. 1. Pengenalan Algoritma 2. Algorithm Complexity 3. Time Complexity 4. Best, Worst and Average Case 5. Asymptotic Complexity 6. Strategy Algorithm 7. Brute force 8. Backtracking algorithms 9. Pattern matching 10. Greedy Algorithm 11. Divide and Conquer Nama Strategi Minggu Penggunaan Strategi (Metode) 1 13 Deskripsi Singkat Strategi (Metode) pembelajaran Aktivitas Dosen Mengulas materi yang telah diberikan pada pertemuan sebelumnya (untuk pertemuan 2 dst). Menjelaskan tentang tujuan pembelajaran dari kegiatan pembelajaran. Mengarahkan mahasiswa untuk melibatkan diri dan aktif dalam kegiatan pembelajaran. Membahas materi. Dosen mengulas materi sebelumnya, menjelaskan tujuan, hasil pembelajaran, materi, dan kesimpulan, serta mendorong mahasiswa untuk aktif bertanya dan mengemukakan pendapat terkait materi yang disampaikan. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN MAHASISWA Aktivitas Mahasiswa Mengungkapkan apa yang telah dipahami dari materi yang telah disampaikan pada pertemuan sebelumnya. Menyimak penjelasan dosen. Menyiapkan diri menerima materi yang akan disampaikan. Menyimak dan mencatat hal-hal penting dari materi yang disampaikan oleh dosen. Bertanya apabila ada materi yang kurang jelas. 9
Mengajukan sejumlah pertanyaan terkait materi yang telah diberikan. Menyimpulkan materi. Menjawab pertanyaan yang diberikan. Menyimak kesimpulan. Nama Kajian Mahasiswa mampu menuangkan konsep materi yang dipelajari pada sebuah algoritma untuk menyelesaikan suatu kasus. 1. Pengenalan Algoritma 2. Algorithm Complexity 3. Time Complexity 4. Best, Worst and Average Case 5. Asymptotic Complexity 6. Strategy Algorithm 7. Brute force 8. Backtracking algorithms 9. Pattern matching 10. Greedy Algorithm 11. Divide and Conquer Nama Strategi Minggu Penggunaan Strategi (Metode) 1 13 Deskripsi Singkat Strategi (Metode) pembelajaran Aktivitas Dosen Memberikan kasus yang harus diselesaikan dalam bentuk soal latihan. Membahas hasil jawaban mahasiswa. Problem Based Learning (PBL) Mahasiswa diminta menelaah algoritma untuk menyelesaikan suatu kasus sesuai dengan materi yang diberikan. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN MAHASISWA Aktivitas Mahasiswa Menyelesaikan soal yang diberikan. Mempresentasikan jawaban dari setiap soal. Nama Kajian Nama Strategi Mahasiswa mampu memahami konsep/ cara kerja metode algoritma yang diberikan. 1. kompleksitas algoritma 2. kompleksitas waktu 3. kompleksitas asymptotik 4. strategi Algoritma Simulasi/ Demo 10
Minggu Penggunaan Strategi (Metode) 3 12 Deskripsi Singkat Strategi (Metode) pembelajaran Aktivitas Dosen Menayangkan animasi yang mendemonstasikan konsep/ cara kerja suatu metode algoritma. Mengajukan sejumlah pertanyaan terkait animasi yang telah ditayangkan. Memberikan tambahan penjelasan terkait animasi yang ditayangkan. Menyimpulkan materi. Mahasiswa diminta untuk menyimak demonstrasi konsep/ cara kerja suatu metode algoritma yang ditayangkan dalam bentuk animasi. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN MAHASISWA Menyimak animasi. Aktivitas Mahasiswa Menjawab pertanyaan yang diajukan. Menyimak penjelasan dosen. Menyimak kesimpulan. Nama Kajian Nama Strategi Mahasiswa mampu menyelesaikan soal/ studi kasus yang berhubungan dengan materi pra- UTS dan pra-uas. 1. Quiz (Evaluasi) Pra-UTS a. Algorithm Complexity b. Time Complexity c. Best, Worst and Average Case d. Asymptotic Complexity 2. Quiz (Evaluasi) Pra-UAS a. Brute force b. Backtracking algorithms c. Pattern matching d. Greedy Algorithm Divide and Conquer Tes Minggu Penggunaan Strategi (Metode) 8 & 15 Deskripsi Singkat Strategi (Metode) pembelajaran Mahasiswa diminta untuk menyelesaikan soalsoal quiz sebagai bentuk evaluasi terhadap pemahaman mahasiswa atas materi-materi 11
yang telah diberikan. RANCANGAN INTERAKSI DOSEN MAHASISWA Aktivitas Dosen Memberikan soal quiz. Aktivitas Mahasiswa Menyelesaikan soal yang diberikan. D. RANCANGAN TUGAS Kode mata Kuliah Nama Mata Kuliah KKKF42118 Kompleksitas dan pemrograman Mampu menerapkan semua Metode yang telah dipelajari untuk menyelesaikan kasus secara komprehensif Minggu/ Pertemuan ke 4 7/ 11 15 Tugas ke Tugas Besar 1. Tujuan tugas: 12
Menerapkan semua metode strategi algoritma yang telah dipelajari untuk menyelesaikan kasus tugas besar secara komprehensif 2. Uraian Tugas: 15 16. a. Metode/cara pengerjaan,acuan yang digunakan: Tugas besar dikerjakan secara individu. Topik tugas besar berasal dari dosen.. b. Deskripsi luaran tugas yang dihasilkan/dikerjakan : kasus yang berkaitan dengan metode strategi algoritma 3. Kriteria penilaian: Penilaian Individu(100%) - Ketepatan menggunakan Metode yang ada (80%) - Pemahaman materi(20%) E. PERSENTASE KOMPONEN PENILAIAN 1. Kuis :10% 2. Tugas Besar :10% 3. UTS :20% 4. UAS :60% E. PERSENTASE KOMPONEN PENILAIAN 1. Kuis : 10% 2. Tugas Besar : 20% 3. UTS : 30% 4. UAS : 40% F. PENILAIAN DENGAN RUBRIK Jenjang (Grade) Angka (Skor) Deskripsi perilaku (Indikator) A > 80 Metode benar, skema tepat, dokumentasi baik, presentasi jelas B 65 79 C 55 64 Metode benar, skema cukup tepat, dokumentasi cukup baik, presentasi jelas Metode benar, skema kurang tepat, dokumentasi kurang baik, presentasi jelas
D 45 54 E 44 Metode benar, skema kurang tepat, dokumentasi kurang baik, presentasi kurang jelas Metode salah, skema kurang tepat, dokumentasi kurang baik, presentasi kurang jelas G. PENENTUAN NILAI AKHIR MATA KULIAH Nilai Angka (NA) Nilai Huruf (NH) NA > 80 A 65 < NA 79 B 55 < NA 64 C 45 < NA 54 D NA < 45 E 14