Detil Mata Kuliah
Matematika 2
Kode MK: WI030002
Nama MK: Matematika 2
Jumlah SKS: 2
Jumlah Jam: 2
Semester: 2
Jenis MK: Teori
Kategori MK: Wajib Institusi
Mata Kuliah Prasyarat:
Matematika 1
Dosen Pengampu Mata Kuliah:
Rosiyah Faradisa, Fitrah Maharani Humaira, Ira Prasetyaningrum
Indikator Kinerja CPL:IK-3.a - Kemampuan pemecahan masalah bidang Teknik Informatika dengan menerapkan matematika, ilmu alam, dan dasar kerekayasaan. (CPL-03)
Materi Pembelajaran:
Teori Himpunan, Relasi dan Fungsi, Teknik Pembuktian (induksi, pembuktian dengan kontradiksi), Matematika Rekursif, Graph teory (Graph, tree and network), Modular arithmatics, Kombinatorik (counting rule, kombinasi dan permutasi), konsep logika, operator dasar dan Tabel kebenaran
Capaian Pembelajaran Mata Kuliah:CPMK - 1 - Mahasiswa mampu memahami, menganalisis, dan menerapkan konsep-konsep matematika diskrit sebagai dasar pemecahan masalah dan pemodelan dalam bidang Teknik Informatika.Sub-CPMK - 1 - Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan konsep logika matematika, operator logika dasar, serta tabel kebenaran untuk menganalisis kebenaran pernyataan dalam konteks komputasi. Sub-CPMK - 2 - Memahami konsep utama dan notasi dari teori himpunan, fungsi dan relasi. Sub-CPMK - 3 - Mahasiswa memahami konsep pembuktian matematis, dan mampu menerapkan teknik pembuktian langsung, kontradiksi, dan induksi matematika. Sub-CPMK - 4 - Mahasiswa memahami konsep rekursif dan relasi rekurens, serta mampu menganalisa algoritma rekursif menggunakan pendekatan matematis. Sub-CPMK - 5 - Mahasiswa mampu menghitung berbagai struktur matematika, membedakan antara kombinasi dan permutasi, dan dapat menghitungnya. Anda juga akan dapat menerapkan ide-ide ini pada masalah praktis. Sub-CPMK - 6 - Mahasiswa memahami konsep aritmatika modular dan memahami penerapannya dalam permasalahan komputasi Sub-CPMK - 7 - Mahasiswa memahami konsep grapf dan dan variasinya untuk memodelkan banyak situasi nyata dan memecahkan masalah praktis dalam ilmu komputer . Sub-CPMK - 8 - Mahasiswa mampu memanfaatkan library Python (NumPy, SciPy, dan scikit-learn) untuk mendukung penerapan konsep matematika diskrit.