Logo UNP
KEMENTERIAN PENDIDIKAN TINGGI, SAINS, DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS NEGERI PADANG – VOKASI – PROGRAM STUDI PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (D IV)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER
MATA KULIAH (MK) KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Tgl Penyusunan
Geospasial Artificial Intelligence (GeoAI) PJG.62.0049 - 2 1 6 -
OTORISASI / PENGESAHAN Dosen Pengembang RPS Koordinator RMK Koordinator Prodi
- - - Dian Adhetya Arif S.Pd, M.Sc
CPL-PRODI yang dibebankan pada MK
CPL -
Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
CPMK 1 Mampu menjelaskan konsep dasar kecerdasan buatan (AI) dan sistem informasi geografis (GIS).
CPMK 2 Mampu menggunakan teknik pembelajaran mendalam (deep learning) untuk menganalisis citra satelit dan data geospasial lainnya.
CPMK 3 Menguasai teknologi Geo-AI untuk memecahkan permasalahan geografis.
Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-CPMK)
SUB CPMK -
CPL 1 (%) CPL 2 (%) CPL 3 (%) dst Total
CPMK/Sub CPMK - - - - -
CPMK/Sub CPMK - - - - -
Mata kuliah Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) mempelajari penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam analisis data geospasial untuk memahami fenomena berbasis lokasi. Dalam kuliah ini, mahasiswa akan mengeksplorasi teknik seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk menganalisis citra satelit, data spatiotemporal, dan teks geografis. GeoAI digunakan dalam berbagai bidang, termasuk perencanaan kota, pemantauan lingkungan, dan transportasi, sambil mempertimbangkan aspek etika dan dampak sosial teknologi ini. Mata kuliah ini mengintegrasikan teori dan praktik untuk mendorong inovasi berbasis lokasi.
Utama:
-
Pendukung: (Jika diperlukan)
-
-
-
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