BD004

Smart Farming Project

2 SKS Semester Antara Pilihan 4 CPMK Lihat RPS →

Smart Farming Project berfokus pada penerapan data science dan AI dalam pertanian cerdas. Mata kuliah ini mencakup analisis data pertanian, sensor, dan sistem pendukung keputusan. Mahasiswa mengembangkan solusi berbasis data untuk meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan. Proyek nyata digunakan untuk mengintegrasikan teori dan praktik.

precision agricultureIoT sensorscrop monitoringyield predictionsmart irrigationdrones in farmingsoil analysisclimate datasupply chain optimizationautomated harvestingsustainable farming

Referensi: Wolfert, S., et al. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80.

Profil CPL mata kuliah

Bobot tiap CPL dalam BD004 (total 100%).

CPL01 30% CPL02 30% CPL03 0% CPL04 0% CPL05 0% CPL06 0% CPL07 40% CPL08 0%

Dukungan ke profil lulusan

Skor = jumlah bobot CPL BD004 yang dipetakan ke profil tersebut. Garis putus = ambang 75% yang dipakai untuk rekomendasi centang PL di LKPS 2.B.1.

P1 Data Scientist 100%

P2 Data Analyst 100%

P3 Machine Learning Engineer 100%

P4 Data Engineer 100%

P5 Business Intelligence Analyst 100%

CPMK

Bobot CPMK = porsi CPMK dalam penilaian mata kuliah; sel berwarna = bobot CPL di dalam CPMK.

CPMK	Rumusan	Bobot	CPL01	CPL02	CPL07
CPMKBD00411	Mampu bertanggung jawab dalam pelaksanaan proyek berbasis data secara mandiri sesuai tugas dan peran yang diberikan.	25%	20	40	40
CPMKBD00422	Menguasai konsep teoretis penerapan data science dalam proyek smart farming secara sistematis.	25%	20	40	40
CPMKBD00473	Mampu bekerja sama secara efektif dalam tim proyek berbasis data serta menunjukkan tanggung jawab terhadap peran yang dijalankan.	25%	10	50	40
CPMKBD00474	Mampu berkontribusi aktif dan menunjukkan kemampuan koordinasi dalam kerja tim untuk menyelesaikan proyek berbasis data.	25%	10	50	40