|
KEMENTERIAN PENDIDIKAN TINGGI, SAINS, DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS NEGERI PADANG
– FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
– PROGRAM STUDI FISIKA (S1)
|
||||||
| RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER | |||||||
| MATA KULIAH (MK) | KODE | Rumpun MK | BOBOT (sks) | SEMESTER | Tgl Penyusunan | ||
| Sistem Informasi Geografis berbasis AI | FIS.62.0152 | - | 0 | 3 | 6 | - | |
| OTORISASI / PENGESAHAN | Dosen Pengembang RPS | Koordinator RMK | Koordinator Prodi | ||||
| - | - | - | - | ||||
| Capaian Pembelajaran |
CPL-PRODI yang dibebankan pada MK | |
| CPL-6 | Memecahkan masalah sistem fisik standar secara komprehensif menggunakan prinsip dasar fisika, persamaan matematika, alat komputasi/TIK | |
| CPL-8 | Menerapkan ilmunya di bidang fisika pada bidang yang lebih luas/atau masalah interdisipliner dalam kegiatan profesionalnya | |
| CPL-14 | Mengkomunikasikan karya ilmiah baik secara lisan maupun tertulis sesuai dengan etika ilmiah | |
| Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) | ||
| CPMK 1 | Mampu mengelola dan menganalisis data spasial vektor & raster industri (WIUP, WKP, blok migas, kawasan EBT) menggunakan GeoPandas, Shapely, dan PostGIS | |
| CPMK 2 | Mampu mengintegrasikan model prediktif AI (klasifikasi, regresi, clustering) ke dalam alur kerja analisis SIG untuk menghasilkan peta keputusan (decision map). | |
| CPMK 3 | Mampu membangun analisis multi-kriteria spasial (overlay, buffer, network analysis) untuk perencanaan eksplorasi dan tata ruang energi | |
| CPMK 4 | Mampu merancang dan mengembangkan dashboard SIG interaktif (web-based) yang menampilkan hasil model AI untuk pengguna non-teknis di industri | |
| CPMK 5 | Mampu menyusun dokumen teknis dan peta keputusan yang memenuhi standar pelaporan industri energi, pertambangan, dan lingkungan Indonesia | |
| Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-CPMK) | ||
| SUB CPMK | - | |
| Matriks CPL ke CPMK |
|
| Deskripsi Singkat Mata Kuliah |
Mata kuliah ini mengajarkan integrasi penuh antara Sistem Informasi Geografis (SIG) dan kecerdasan buatan untuk mendukung pengambilan keputusan spasial dalam industri energi dan pertambangan. Mahasiswa menggunakan GeoPandas, Shapely, PostGIS, dan QGIS untuk mengelola data spasial kompleks — peta Wilayah Izin Usaha Pertambangan (WIUP), Wilayah Kerja Panas Bumi (WKP), blok migas, dan kawasan potensi PLTS/PLTB. Mata kuliah ini menekankan integrasi sistem: bagaimana hasil analisis AI dikemas menjadi alat bantu keputusan (decision support tool) yang digunakan oleh manajer eksplorasi, perencana tata ruang energi, dan tim AMDAL. Studi kasus meliputi sistem rekomendasi lokasi pengeboran geotermal, dashboard pemantauan multi-konsesi tambang real-time, dan platform perencanaan tata ruang energi terbarukan tingkat provinsi |
| Pustaka | Utama: |
| - | |
|
Pendukung: (Jika diperlukan)
-
|
|
| Dosen Pengampu |
- |
| Mata kuliah syarat |
- |
| Minggu Ke- | SUB-CPMK (Kemampuan Akhir Yang Diharapkan) | Penilaian | Bentuk Pembelajaran, Metode Pembelajaran, Penugasan Mahasiswa [Estimasi Waktu] |
Materi Pembelajaran [Rujukan] |
Bobot Penilaian (%) |
||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Indikator | Teknik & Kriteria | Luring (Tatap Muka) | Daring (Online) | ||||
| - | - | - | - | - | - | - | 0 |
| UTS | |||||||
| UAS | |||||||