Magister Informatika

Tujuan Program Studi

Program studi Magister Informatika bertujuan untuk menghasilkan lulusan Magister Informatika yang memiliki kemampuan berikut pada masa awal kariernya (3-5 tahun sejak lulus) yaitu:

Lulusan akan memiliki aspek berpikir kritis, inovatif, dan profesional untuk bersaing secara global di bidang Informatika.
Lulusan akan berhasil melanjutkan studi ke jenjang selanjutnya atau terlibat dalam pengembangan keprofesian secara berkelanjutan.
Lulusan akan memiliki kemampuan untuk mengelola riset di bidang Informatika.

Capaian pembelajaran program studi Magister Informatika pada saat mahasiswa dinyatakan lulus adalah:

Mahasiswa mampu menganalisis permasalahan di bidang Informatika atau bidang ilmu lainnya untuk mengidentifikasi solusi berbasis komputasi.
Mahasiswa mampu mendesain dan membangun solusi berbasis komputasi melalui pendekatan interdisiplin atau multidisiplin.
Mahasiswa mampu mengevaluasi solusi berbasis komputasi yang memenuhi kebutuhan melalui pendekatan interdisiplin atau multidisiplin.
Mahasiswa mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan bidang keilmuan spesifik antara lain :
a. algoritma atau teori komputasi yang mampu menyelesaikan persoalan aktual dan kekinian (jalur pilihan CS), atau
b. pengembangan produk perangkat lunak berskala besar yang handal, inovatif, dan mudah dipelihara (jalur pilihan SEI), atau
c. tata kelola Sistem Informasi di level enterprise untuk memaksimalkan potensi sistem dan meminimalkan risikonya menggunakan sumber daya Teknologi Informasi secara efisien (jalur pilihan IS), atau
d. analisis, pemodelan, perancangan, pembangunan, dan pengembangan sistem berbasis teknologi informasi (jalur pilihan IT), atau
e. konsep, teknologi, dan aplikasi artificial intelligence, termasuk kakas yang tepat sebagai solusi AI yang efektif dan efisien (jalur pilihan IntS), atau
f. konsep, arsitektur, dan teknologi media dan piranti bergerak, serta pengembangan aplikasi media dan piranti bergerak dengan menggunakan kaidah interaksi manusia dan komputer serta metodologi rekayasa perangkat lunak yang baik dan sesuai (jalur pilihan MMT), atau
g. konsep, arsitektur, teknologi, dan aplikasi cloud computing dalam memberikan solusi komputasi untuk kebutuhan bisnis dan saintifik yang scalable dan berkinerja baik (jalur pilihan CC), atau
h. pengelolaan, pemrosesan, dan interpretasi dataset besar dan kompleks untuk ekstraksi informasi dan pengetahuan penting (jalur pilihan DSAI), atau
i. pengembangan, pengoperasian, dan pengujian keamanan sistem siber (jalur pilihan CSec).
Mahasiswa mampu berkomunikasi efektif dalam beragam konteks profesional dan akademik.
Mahasiswa mampu berfungsi secara efektif dalam aktifitas tim yang sesuai dengan bidang ilmunya.

Waktu Studi Program Magister

Waktu studi normal untuk pendidikan Program Magister setelah Program Sarjana dijadwalkan dalam 4 (empat) semester atau 2 (dua) tahun.

Terdapat 9 opsi program Magister Informatika ITB yaitu:

No	Jalur Pilihan	Bidang Komputasi (computing areas)
1	Ilmu Komputer (CS: Computer Science)	Computer Science (CS)
2	Rekayasa Perangkat Lunak dan Inovasi (SEI: Software Engineering and Innovation)	Software Engineering (SE)
3	Sistem Informasi (IS: Information System)	Information System (IS)
4	Teknologi Informasi (IT: Information Technology)	Information Technology (IT)
5	Sistem Inteligensi (IntS: Intelligent System)	Computer Science (CS)
6	Teknologi Media dan Piranti Bergerak (MMT: Media and Mobile Technology)	Computer Science (CS)
7	Komputasi Cloud (CC: Cloud Computing)	Computer Science (CS)
8	Sains Data dan Inteligensi Buatan (DS-AI: Data Science and Artificial Intelligence)	Data Science (DS)
9	Keamanan Siber (CSec: Cyber Security)	Cyber Security (CSec)

Struktur kurikulum dengan total 36 sks :

Matakuliah wajib prodi: 15 sks

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5100	Pemrograman Data Analitik Mata kuliah ini akan menyiapkan mahasiswa dengan kemampuan pemrograman yang dibutuhkan dalam mengembangkan data analitik, mulai dari bekerja dengan beragam data, penggunaan tools statistik, dan pemodelan berbasis pembelajaran mesin.	3
2	IF5200	Proyek Penelitian Terapan Pada mata kuliah ini, mahasiswa mengerjakan dan mengelola proyek berkelompok untuk menghasilkan sebuah solusi berbasis komputer atas sebuah permasalahan. Kelompok terdiri atas mahasiswa dari opsi yang berbeda beda untuk mendorong kerja sama multi bidang komputasi. Pada mata kuliah ini kemampuan riset mahasiswa dilatih dengan menerapkan metode ilmiah pada setiap tahapan proyek, dimulai dari pemilihan masalah hingga melakukan validasi terhadap solusi yang telah dihasilkan.	3
3	IF5099	Metodologi Penelitian Mata kuliah ini adalah persiapan untuk mata kuliah Tesis yang akan ditempuh pada semester berikutnya. Pada mata kuliah ini mahasiswa diberi pembekalan tentang riset dan ragamnya, hubungannya dengan tesis, pelaksanaan tesis, menulis makalah, dan teknik presentasi. Mahasiswa juga mendapatkan pembekalan tentang format tesis, latihan untuk menulis, dan presentasi proposal tesis.	3
4	IF6099	Tesis Menjelaskan dan mengaplikasikan teori, metode, teknik yang relavan pada suatu area yang dipilih, menginterpretasikan data, dan mengambil suatu konklusi/kesimpulan serta saran yang sesuai. Mengaplikasikan pengetahuan, pengalaman dan keahlian yang dipelajari dari berbagai disiplin yang berbeda. Menunjukkan kemampuan menyelesaikan suatu masalah, dan melihat masalah dari berbagai perspektif. Dapat menunjukkan kemampuan menganalisa, me-review dan mensintesa suatu persoalan, dengan mengaplikasikan pada suatu teknik, informasi dan merangkumnya dalam buku Tesis.	6

Matakuliah wajib jalur pilihan: 12-20 sks

Matakuliah pilihan prodi

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5091	Pelaksanaan Penelitian 1 *) Mahasiswa melakukan analisis untuk memperoleh metode yang meyakinkan dalam memecahkan masalah penelitian. Target penelitian sesuai dengan target tahap 1 yang tertulis pada proposal.	3
2	IF5092	Pelaksanaan Penelitian 2 *) Mahasiswa melakukan analisis untuk memperoleh metode yang meyakinkan dalam memecahkan masalah penelitian. Target penelitian sesuai dengan target tahap 2 yang tertulis pada proposal.	3
3	IF6090	Penulisan Jurnal Internasional *) Kuliah ini bertujuan untuk memperbaiki kemampuan menulis mahasiswa sehingga paper penelitian mahasiswa sudah berstatus minimal accepted pada sebuah jurnal internasional di akhir kuliah.	3
4	IF6093	Studi Mandiri A Kegiatan studi mandiri mencakup: pemilihan bidang pengetahuan, pendefinisian lingkup masalah, penyusunan materi hasil belajar, perumusan studi kasus, dan diakhiri dengan presentasi lisan. Matakuliah ini ditujukan untuk memberikan kemampuan melaksanakan studi secara mandiri dalam bidang pengetahuan keinformatikaan tertentu di bawah bimbingan, kemampuan menuliskan hasil belajar dan menerapkan pengetahuan yang dipelajarinya untuk menanggapi ataupun menyelesaikan kasus-kasus persoalan sederhana.2	2
5	IF6094	Studi Mandiri B Kegiatan studi mandiri mencakup: pemilihan bidang pengetahuan, pendefinisian lingkup masalah, penyusunan materi hasil belajar, perumusan studi kasus, dan diakhiri dengan presentasi lisan. Selain ditujukan untuk meningkatkan kemampuan seperti yang dinyatakan dalam Studi Mandiri A, matakuliah ini juga ditujukan untuk memberikan kemampuan dasar dalam melakukan penelitian sesuai dengan metodologi.	3
6	IF6010	Sistem Operasi Lanjut • microkernels and IPC, • user-level OS servers, • design and implementation of microkernel-based systems, • performance, • kernel design and implementation, • distributed operating systems, • virtualisation and hypervisors, • scheduling for real-time, • symmetric multiprocessing and hardware multithreading, • effects and control of hardware caches, • protection and security models, • OS designs and resulting issues, • hot topics.	2
7	IF6011	Sistem Terdistribusi Lanjut • Model sistem terdistribusi • Failure detectors • reliable delivery • atomic & reliable broadcast • shared memory model • consensus • Distributed commitment protocol & atomic transactions • Group membership • View synchrony • Cloud computing & virtualization • Distributed ledger & blockchain.	2
8	IF6012	Arsitektur Komputer Lanjut Dasar Desain Komputer, Instruction level parallelism, limits on ILP, multi processor dan thread level parallelism, memory hierarchy design, storage systems.	2
9	IF6045	Rekayasa Layanan Teknologi Informasi Kuliah ini diperuntukan bagi mahasiswa yang akan menjadi insinyur (ahli) atau konsultan dalam melakukan rekayasa layanan TI di dalam organisasi. Layanan TI dapat diklasifikasi menjadi 2 jenis: layana TI sebagai produk organisasi dan layanan TI sebagai pendukung delivery produk. Kuliah ini bertujuan untuk membangun pengetahuan dan keterampilan bagi mahasiswa yang mengikuti kuliah ini.	2
10	IF6046	Manajemen Risiko Teknologi Informasi Manajemen Risiko Teknologi Informasi, Prinsip Risiko Teknologi Informasi, Kerangka Kerja Risiko Teknologi Informasi, Budaya dalam Risiko Teknologi Informasi, Tata Kelola Risiko Teknologi Informasi, perkembangan riset Risiko Teknologi Informasi.	2
11	IF6047	Sistem Layanan Cerdas Pengantar Sistem Layanan Cerdas, Rekayasa Layanan, Kerangka Kerja Rekayasa Layanan, Layanan Teknologi Informasi, Keamanan Sistem Layanan Cerdas (Dasar-dasar, Jaringan, Cyber dan Forensik).	2
12	IF6048	Pembelajaran Multimedia Teknik pembelajaran berbasis teknologi dibahas, mulai dari teori pembelajaran (yang berasal dari bidang ilmu psikologi), berbagai prinsip yang baik dalam menerapkan multimedia untuk slide presentasi, video ajar, web ajar, dan perkembangan terkini teknologi pembelajaran, termasuk simulasi dan virtualisasi.	2
13	IF6049	Kewirausahaan Bidang Teknologi Informasi Kuliah ini diperuntukan bagi mahasiswa yang merencanakan atau bekerja sebagai wirausaha. Pola pikir kewirausahaan diperlukan untuk membuat atau menumbuhkan suatu perusahaan dapat berjalan secara ekonomis, baik berupa perusahaan baru, kelompok dalam perusahaan, atau dalam perguruan tinggi. Kuliah ini bertujuan untuk menanamkan sudut pandang kewirausahaan dengan pendekatan pada aktivitas-aktivitas pada bidang Teknologi Informasi (TI). Topik pada kuliah ini mencakup: etika bisnis, penilaian peluang, pembetukan tim, pembiayaan, kekayaan intelektual, transfer technologi dari perguruan tinggi. Pada kuliah ini menampilkan kekuatan partisipasi dan pembicara tamu dari praktisi berpengalaman.	2
14	IF6061	Komputasi Layanan berbasis Cloud Mata kuliah ini mempelajari konsep komputasi layanan berbasis awan, termasuk model layanan, teknologi, arsitektur, dan aplikasinya. Mahasiswa akan belajar tentang berbagai model layanan terkini, teknologi yang digunakan, arsitektur penggelaran, dan berbagai isu dan inovasi terkini dalam pengembangan komputasi layanan berbasis awan.	2
15	IF6062	Penyimpanan dan Manajemen Data Cloud Model, protokol, reliability, keamanan dan scalability pada penyimpanan cloud; design dan praktek dalam manajemen data cloud.	2
16	IF6063	Teknologi Virtualisasi 1. Hypervisor dan mesin virtual 2. Mengelola sumber daya untuk mesin virtual 3. Infrastruktur virtualisasi 4. DevOp dengan teknologi virtualisasi.	2
17	IF6081	Pemrosesan Suara Lanjut Materi yang dicakup dalam kuliah ini adalah proes produksi suara pada manusia, penangkapan suara oleh komputer, sistem pengenal ucapan (ekstraksi fitur, pemodelan akustik, pemodelan bahasa, decoding), pensintesis ucapan, dan pengenal pembicara.	2
18	IF6082	Pemrosesan Bahasa Alami Lanjut Kuliah ini berisi tool pemrosesan level leksikal (morphologically analyser, tokenisasi, POS tagger), sintaktikal (parser dependency dan constituent), semantic (dependency dan constituent), pragmatikal (reference resolution) serta tool text mining berupa text categorization (spam filtering, topic clustering, plagiarism detection, sentiment analysis), information extraction (named entity tagger dan relation extraction), text summarization, question answering, dialogue system dan machine translation.	2
19	IF6083	Vision Untuk memperkenalkan konsep visi komputer dengan penekanan pada metode state-of-the-art yang digunakan dalam aplikasi visi. Kami akan mulai dari pemahaman terhadap definisi gambar dan diakhiri dengan implementasi jaringan saraf untuk pemahaman dan analisis gambar. Ada beberapa metode yang akan digunakan sepanjang semester: 1. Pengajaran langsung secara tatap muka dalam perkuliahan dengan menggunakan bantuan visual melalui slide. 2. Metode belajar mandiri melalui kegiatan yang dipandu oleh dosen. 3. Penggunaan sumber daya online di luar kelas: Siswa akan diberikan kuliah video online secara berkala sebelum kuliah tatap muka. Tugas: Siswa secara individu akan diminta untuk melakukan serangkaian latihan dan membuat repositori dari solusi mereka. Beberapa latihan yang mengharuskan siswa untuk menerapkan pengetahuan yang diperoleh dari kuliah dan diskusi akan diberikan dan dinilai. 4. Proyek: Pada akhir semester, akan ada proyek yang pada dasarnya mengintegrasikan library/fungsi yang telah dibuat selama tugas. Proyek ini berbasis individu dengan kompleksitas sederhana.	2
20	IF6084	Trend In Vision Mata kuliah ini didasarkan pada konten Pembelajaran Mesin, memberikan siswa pemahaman yang lebih dalam tentang teknik pembelajaran mesin dan variasi yang lebih luas dari model pembelajaran yang ada. Siswa akan dipersiapkan untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin tingkat lanjut dan melakukan penelitian pada tingkat yang paling mutakhir. Siswa akan belajar tentang CNN, berbagai jenis pembelajaran transfer, Rekayasa fitur otomatis, pemilihan model, dan pemilihan algoritma optimasi, pembelajaran tanpa pengawasan yang mendalam, teknik praktis untuk model pembelajaran mendalam seperti inisialisasi bobot, putus sekolah, pengoptimal, dan normalisasi batch. Siswa juga akan belajar tentang time series seperti HMM, RNN, LSTM, GRU. Sebagai tambahan, kami juga berencana untuk membahas pembelajaran Penguatan Mendalam dan beberapa aplikasi canggih dalam pembelajaran mesin.	2

*) wajib diambil oleh mahasiswa Master by Research

Mahasiswa jalur pilihan Ilmu Komputer diharapkan mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan algoritma atau teori komputasi yang mampu menyelesaikan persoalan aktual dan kekinian.

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5110	Teori Algoritma Kuliah ini membahas tentang bagaimana menganalisis bahasa pemrograman secara sintaksis, semantik, dan aksiomatik dengan cara yang menyelaraskan semantik dan prinsip-prinsip penalaran yang ketat secara teliti. Materi yang dipelajari: Semantics of programming languages (denotational and operational semantics), Tools dan modeling untuk memahami bahasa pemrograman (Backus Naur Form,) dan syntax diagram, dll), Program specification and proof (dynamic logic and separation logic), Correct compilation and interpretation.	3
2	IF5111	Teori Komputasi Topik yang tercakup dalam kuliah ini adalah: Turing machines, Church-Turing thesis, decidability, halting problem, reducibility, recursion theorem, Time and space measures, hierarchy theorems, complexity classes P, NP, L, NL, PSPACE, BPP and IP, complete problems, P versus NP conjecture, quantiers and games, provably hard problems, relativized computation and oracles, probabilistic computation, interactive proof systems [2].>/details>	3
3	IF5210	Desain Algoritma Lanjut Topik yang tercakup yaitu: analysis of quicksort, binomial heaps, data structure for disjoint sets, B-Trees, Splay Trees, review of Djikstra’s algorithm & Bellman-Ford algorithm, all-pairs shortest path, maximum flow, irrational flow, NP-complete & kelas persoalan yang berhubungan, strong NP-Complete & Pesudo Polynomial Time, Approximation Algorithm, String Matching, Introduction to Number-Theoretic Algorithm, Linear Programming, Polynomial & FFT.	3
4	IF5211	Metode Formal Perkuliahan ini membahas sejumlah topik terkait Formal Method: Prepositional LogicSatisfiability problems (SAT), DPLL, Ordered Binary Decisition Diagram, Temporal Logic (LTL, CTL), Model Checking, Otomata, First Order Logic, Functional Logic Programming.	3

Jalur pilihan Rekayasa Perangkat Lunak dan Inovasi

Mahasiswa jalur pilihan Rekayasa Perangkat Lunak dan Inovasi diharapkan mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan produk perangkat lunak berskala besar yang handal, inovatif, dan mudah dipelihara.

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5120	Konsep Rekayasa P/L dan Penerapannya 1. Rekayasa sistem: konsep rekayasa sistem, manajemen siklus hidup rekayasa sistem, kaitan dengan kebutuhan, perancangan sistem (arsitektural perancangan) 2. Dasar-dasar rekayasa kebutuhan: hubungan antara rekayasa sistem dan rekayasa perangkat lunak, definisi kebutuhan, batasan-batasan perancangan sistem, perancangan sistem dan alokasi kebutuhan, kebutuhan produk dan proses, kebutuhan fungsional dan non-fungsional, emergent properties, kebutuhan yang dapat ikuantifikasi. 3. Proses rekayasa kebutuhan: model proses, aktor proses, dukungan dan manajemen proses, kualitas dan perbaikan proses. 4. Inisiasi dan definisi scope: penentuan dan negosiasi kebutuhan, analisis kelayakan, proses review dan revisi kebutuhan. 5. Elisitasi kebutuhan: sumber-sumber kebutuhan, teknik-teknik elisitasi. 6. Analisis kebutuhan: klasifikasi kebutuhan, pemodelan konseptual, metode heuristics, metode formal, negosiasi kebutuhan. 7. Spesifikasi kebutuhan: teknik spesifikasi kebutuhan. 8. Validasi kebutuhan: review kebutuhan, prototyping, validasi model, acceptance tests. 9. Konsiderasi praktis: proses rekayasa kebutuhan iteratif, manajemen perubahan, atribut kebutuhan, penelusuran kebutuhan, pengukuran kebutuhan. 10. Review SDLC dan software methodology, agile methodology, OOAD, Design principles, Component design, Configuration management, Continous integration, Service oriented Design, Code Inspection and Code Review 11. Perencanaan projek perangkat lunak. 12. Manajemen resiko.	3
2	IF5121	Pengembangan berbasis Komponen dan berbasis Pola 1. Konsep dasar: komponen, komposisi, model komponen. 2. Proses pengembangan berbasis komponen: siklus hidup komponen, siklus hidup sistem. 3. Survey model komponen saat ini: kategori berdasarkan komponen, kategori berdasarkan mekanisme komposisi. 4. Model komponen berbasis objek: objek sebagai komponen, pemanggilan metode sebagai mekanisme komposisi, Enterprise JavaBeans, JavaBeans. 5. Model komponen berbasis unit arsitektural: unit arsitektural sebagai komponen; koneksi port sebagai mekanisme komposisi; UML2.0. 6. Model komponen berbasis komponen terenkapsulasi: komponen terenkapsulasi, koordinasi sebagai mekanisme komposisi, web services. 7. Apa yang dimaksud dengan design patterns, bagaimana kerjanya dan mengapa diperlukan. 8. Bagaimana design pattern dapat membantu memecahkan permasalahan perancangan perangkat lunak. 9. Kapan dan mengapa digunakan masing-masing pola/ pattern, serta konsekuensi penggunaan setiap pattern. 10. Bagaimana menggunakan design pattern untuk merancang dan mengimplementasikan sistem perangkat lunak berorientasi objek yang adaptable. 11. Bagaimana menggunakan design patterns untuk merancang arsitektur perangkat lunak. 12. Hubungan antara design patterns dengan prinsip dasar perancangan program berorientasi objek.	3
3	IF5220	Kualitas P/L dan Verifikasi Formal 1. Dasar-dasar pengujian: pengujian sistem dan pengujian perangkat lunak, terminologi terkait pengujian, isu-isu kunci, hubungan antara pengujian dengan aktivitas lain. 2. Tingkat-tingkat pengujian: target pengujian, tujuan pengujian, komponen pengujian, integrasi pengujian, pengujian sistem, acceptance testing. 3. Teknik-teknik pengujian: berdasarkan intuisi dan pengalaman penguji, berdasarkan spesifikasi, berdasarkan kode, berdasarkan kesalahan, berdasarkan penggunaan, berdasarkan sifat dari aplikasi, memilih dan mengombinasikan teknik. 4. Evaluasi terkait pengukuran: evaluasi terhadap program atau sistem yang sedang diuji, evaluasi terhadap pengujian yang dilaksanakan. 5. Proses pengujian: pertimbangan-pertimbangan manajemen, aktivitas pengujian. 6. Dasar-dasar kualitas perangkat lunak: etika dan budaya dalam rekayasa perangkat lunak, nilai dan biaya dari kualitas, model dan karakteristik kualitas, peningkatan kualitas, kebutuhan kualitas perangkat lunak, karakterisasi defect. 7. Proses manajemen kualitas perangkat lunak: penjaminan kualitas perangkat lunak, teknik-teknik manajemen kualitas perangkat lunak, pengukuran kualitas perangkat lunak. 8. Theoretical foundations of model checking. 9. Property languages and their usage. 10. Performing automated verification with a software model checking tool. 11. Java Modeling Language (JML). 12. Formal Semantics of Systems. 13. Predicate Logic for Specification of Java Programs. 14. Translating JML into Dynamic Logic. 15. Verifying Proof Obligations.	3
4	IF5221	Inovasi Produk P/L 1. Pengantar Inovasi Produk Perangkat Lunak (Praktisi); 2. Identifikasi Topik dan Permasalahan; 3. Identifikasi dan Analisa Kebutuhan Pasar; 4. Identifikasi dan Analisa Kebutuhan Sistem; 5. Requirement Modeling; 6. Development & Quality Plans; 7. Commercialization Plan; 8. Presentasi proposal project; 9. Project work; 10. Presentasi dan demo.	3

Jalur pilihan Sistem Informasi

Mahasiswa jalur pilihan Sistem Informasi diharapkan mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan tata kelola Sistem Informasi di level enterprise untuk memaksimalkan potensi sistem dan meminimalkan risikonya menggunakan sumber daya Teknologi Informasi secara efisien.

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5130	Strategi Digital Berfikir strategis, prediksi arah perkembangan TI, adopsi teknologi informasi, manajemen perubahan dan pengembangan kebijakan, Manajemen & Governance, IT Governance Model, Maturity & Capability Maturity Models.	2
2	IF5131	System Thinking Filsafat sistem, Prinsip Dasar Sistem, Sistem Sosikultural, Pengembangan, Metodologi Sistem, Pemikiran Operasional, Pemikiran Disain.	2
3	IF5132	Keberlanjutan Sistem Informasi Konsep Keberlangsungan, Regulasi, Green in OS, Green by IS, product longevity, Data center Design, Software Optimization, Power Management, Material Recycling.	3
4	IF5230	Aplikasi Inteligensi Buatan Enterprise Matakuliah disusun sekitar empat komponen utama: 1. Pengantar: Ilmu analitis pengukuran, Merumuskan pertanyaan penelitian, Dasar-dasar evaluasi program, Membedakan sumber data, “Big Data” – definisi, masalah teknis, kerangka kerja Kualitas dan berbagai kebutuhan, Pengantar data yang akan digunakan di kelas ini . 2. Kurasi Data: Pengantar API, konsep Database, taksonomi Database, Pengantar karakteristik basis data besar, Membuat skema data, ETL dalam berbagai basis data, Membuat kumpulan data untuk ditautkan, Menghubungkan dalam konteks data besar, Membuat data besar alur kerja, kebersihan data: kurasi dan dokumentasi. 3. Analisis Data: Apa itu pembelajaran mesin, Contoh, proses dan metode, Dasar-dasar analisis jaringan, Grafik terarah dan tidak berarah, Analisis relasional pada grafik, Nilai data teks, Paradigma analitik teks yang berbeda, Menemukan topik dan tema dalam jumlah besar teks data, Pentingnya informasi geografis, Dasar-dasar dalam analisis data spasial, Pemetaan data Anda. 4. Presentasi, Inferensi, dan Etika: Menggunakan paket grafis untuk visualisasi data, Sumber kesalahan khusus untuk data yang ditemukan (besar), Contoh analisis data besar dan kesimpulan yang salah, Inferensi dalam konteks data besar, Metode untuk memperbaiki kesalahan data, Big data dan privasi, Kerangka hukum, Kerangka statistik, teknik kontrol pengungkapan, Masalah etika, Pendekatan praktis.	3
5	IF6130	Tata Pamong Data Informasi dan Peran data untuk Organisasi, Prinsip Data, Kebijakan dan Prosedur tentang data, Struktur Organisasi Data, Data Privacy, Data Sharing, data Protection.	2

Jalur pilihan Teknologi Informasi

Mahasiswa jalur pilihan Teknologi Informasi diharapkan mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan analisis, pemodelan, perancangan, pembangunan, dan pengembangan sistem berbasis teknologi informasi.

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5140	Perancangan Arsitektur Enterprise Pengenalan Arsitektur Enterprise, Framework TOGAF, Zachman Framwork, Arsitektur Bisnis, Proses bisnis, Arsitektur bisnis, Arsitektur sistem informasi, Arsitektur infrastruktur, Arsitektur Berbasis Layanan, Jaringan untuk arsitektur berbasis layanan, Arsitektur penyimpanan data.	2
2	IF5142	Nilai & Risiko Teknologi Informasi Nilai Teknologi Informasi (TI), Model Nilai TI, Model Nilai TI berdasarkan RBV, Validasi Nilai TI, Dynamic PAV, Analisis Cause-Effect, Diagram Fishbone, Forward Analysis.	2
3	IF5143	Riset & Inovasi Teknologi Informasi Bidang Riset Teknologi Informasi (TI), Pemodelan sistem dalam Sistem Informasi/Teknologi Informasi, Rekayasa Sistem, Sumber daya manusia untuk TI.	2
4	IF5241	Manajemen Keamanan Informasi Manajemen Keamanan Informasi, Perencanaan Keamanan Inofrmasi, Teknik Manajemen Keamanan, Asesmen Resiko, Strategi Keamanan Informasi, Kebijaksanaan dan Standard, Arsitektur Keamanan Informasi, Audit Keamanan Informasi, Manajemen Informasi dalam lingkungan Global, serta Etika Keamanan Informasi.	2
5	IF5242	Jaringan Informasi & Sosial Pengantar jaringan informasi dan sosial, pemodelan, dan analisisnya.	2
6	IF5243	Manajemen Pengembangan Aplikasi Pengenalan Manajemen Pengembangan Aplikasi, Dasar-dasar Pengembangan Aplikasi, Spesifikasi Kebutuhan Aplikasi, Pemrograman Berbasis Obyek (Dasar-dasar dan diagram obyek), manajemen proyek pengembangan aplikasi (dasar-dasar, pengembangan aplikasi, kualitas dan pengujian), masalah dan tantangan manajemennya pengembangan aplikasi.	2

Jalur pilihan Sistem Inteligensi

Mahasiswa jalur pilihan Sistem Inteligensi diharapkan mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan konsep, teknologi, dan aplikasi artificial intelligence, termasuk kakas yang tepat sebagai solusi AI yang efektif dan efisien.

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5180	Inteligensi Buatan Lanjut Mata Kuliah Intelejensi buatan lanjut menitik beratkan pada topik-topik lanjutan mata kuliah intelijensia buatan. Diawali dengan pembahasan sekilas tentang IB, dilanjutkan dengan agents, logic, Bayesian, Markov decision networks, temporal reasoning dan juga scheduling. Mata kuliah ini bertujuan agar mahasiswa memahami tentang IB secara menyeluruh. Penitikberatan kuliah ini akan dilaksanakan pada topik-topik terkair Decision Making, Heuristic Algorithms, Logical Agents, Markov Decision Networks, Temporal Reasoning, dan Scheduling. Disamping itu, pengetahuan atas Propositional Logic, Prolog, Intelligent Agents, Bayesian Networks akan sangat membantu mahasiswa untuk memahami perkuliahan secara menyeluruh.	3
2	IF6080	Pembelajaran Mesin Probabilistik Pendahuluan dan konsep dasar PMP, Matematika untuk Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Terawasi dan Regresi Linear, Probabilitas dan Estimasi, Model Grafis, Teori Pembelajaran Komputasi, Pembelajaran Semiterawasi, Representasi Pembelajaran, Pembelajaran Tidak Terawasi, Nueral Network.	3
3	IF5280	Representasi dan Penalaran Pengetahuan Materi tersebut mencakup pengenalan, representasi berorientasi objek, description logics, ontologi, linked data dan semantic web, answer sets, case-based reasoning, specialized representation, dan representasi pengetahuan dalam aplikasinya.	3
4	IF5281	Deep Learning Pengantar DL, Neural Network dan DL, Peningkatan Deep Neural Networks, Convolutional Neural Network, Model Sekuens, Penelitian DL, Aplikasi.	3

Jalur pilihan Teknologi Media dan Piranti Bergerak

Mahasiswa jalur pilihan Teknologi Media dan Piranti Bergerak diharapkan mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan konsep, arsitektur, dan teknologi media dan piranti bergerak, serta pengembangan aplikasi media dan piranti bergerak dengan menggunakan kaidah interaksi manusia dan komputer serta metodologi rekayasa perangkat lunak yang baik dan sesuai.

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5150	Rekayasa Perangkat Lunak untuk Domain Game Rekayasa Perangkat Lunak untuk Domain Khusus Game, Desain Game, Arsitektur Mesin Permainan, Pengujian Game, Analitik Game, Etika dalam Membuat Game.	3
2	IF5151	Desain Interaksi, Visualisasi, dan Game Pengantar Kuliah: Review Desain Interaksi dan aspek-aspek terkai tDesain Interaksi: Understanding User Visualisasi Data: Konteks dan Setting Tujuan, Identifikasi Faktor Kunci . Visualisasi Data:Metodologi Visualisasi Data:Taksonomi Pilihan-pilihan visualisasi data, pemahaman dan penalarannya Pilihan-pilihan visualisasi data, pemahaman dan penalarannya Pengantar Game & Video Game, Komponen dan Proses Konsep-konsep Game Game Worlds, Pengembangan Karakter Story Telling & Narratives, Antarmuka Pengguna Game Play Core Mechanics Game Balancing & Level Design Aliran Game.	3
3	IF5152	Pemrosesan dan Manajemen Data Multimedia Kuliah ini memberikan pemahaman konsep dan kemampuan/skill dalam memproses dan mengelola data multimedia. Materi yang tercakup adalah: pengantar data dan aplikasi multimedia, review pemrosesan sinyal (Discrete Fourier Transform dan Fast Fourier Transform), review representasi data multimedia, analisis atomatis data multimedia (preporoses, ekstraksi fitur, pengenalan dan temu kembali kemiripan), manajemen data multimedia dan metode pengindeksan data multimedia, studi kasus aplikasi berbasis data multimedia.	3
4	IF5250	Pengembangan Aplikasi Piranti Bergerak Pengenalan piranti bergerak, aktivitas pengembangan aplikasi piranti bergerak (analisa kebutuhan, prinsip dan pola perancangan, perancangan antarmuka (UI), penerapan teknologi, pengujian, kualitas).	2
5	IF5251	Pengembangan Aplikasi Media Interaktif Pengenalan media interaktif, Pengenalan Game (konsep, desain, proses), Play dari Game, Produksi Game, Seni perancangan game, implementasi Game.	2

Jalur pilihan Komputasi Cloud

Mahasiswa jalur pilihan Komputasi Cloud diharapkan mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan konsep, arsitektur, teknologi, dan aplikasi cloud computing dalam memberikan solusi komputasi untuk kebutuhan bisnis dan saintifik yang scalable dan berkinerja baik

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5160	Komputasi dan Arsitektur Cloud dan Utility 1. Revolusi dari sistem tersebar tradisional ke komputasi cloud 2. Konsep, model, dan arsitektur fundamental di komputasi cloud 3. Cloud-enabling technologies 4. Mekanisme komputasi cloud 5. Arsitektur lanjut komputasi cloud.	3
2	IF5161	Pengembangan Aplikasi Cloud 1. Pengantar aplikasi cloud native 2. Fundamental aplikasi cloud 3. Mengevaluasi model-model cloud service 4. Perancangan aplikasi cloud native 5. Pemrograman aplikasi menggunakan lingkungan cloud 6. Bekerja dengan data di cloud 7. DevOps dan cloud deployment.	3
3	IF5260	Manajemen Infrastruktur Cloud 1. Mekanisme manajemen cloud 2. Model cloud delivery 3. Pola pengelolaan cloud dan best practices 4. Metrik kualitas layanan dan service level agreement (SLA) 5. Metrik biaya dan model harga 6. Audit dan regulasi di cloud.	3
4	IF5261	Keamanan dan Kinerja Cloud 1. Konsep fundamental keamanan cloud 2. Concern dan ancaman keamanan cloud 3. Mekanisme dan teknik keamanan cloud 4. Isu multitenancy dan privasi.	3

Jalur pilihan Sains Data dan Inteligensi Buatan

Mahasiswa jalur pilihan Sains Data dan Inteligensi Buatan diharapkan mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan pengelolaan, pemrosesan, dan interpretasi dataset besar dan kompleks untuk ekstraksi informasi dan pengetahuan penting.

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5170	Pemodelan dan Pengelolaan Data Kuliah ini menyampaikan konsep-konsep pemodelan dan manajemen data serta konsep big data, keamanan data, rekayasa data, dan visualisasi data. Kuliah ini juga meliputi keterampilan untuk menganalisis karakteristik dan kebutuhan data, mendesain dan mengorganisasi berbagai tipe data, mengidentifikasi, mengimplementasi, dan menjalankan berbagai operasi baik di basis data relasional maupun basis data NoSQL.	3
2	IF5171	Pembelajaran Mesin DSAI Kuliah ini memperkenalkan berbagai konsep dan teknik dalam supervised learning (pembelajaran diawasi) misalnya regresi, support vector machines, dan decision trees; jaringan saraf tiruan; konsep dan teknik unsupervised learning (pembelajaran tak diawasi) seperti clustering dan principal component analysis; reinforcement learning; serta dasar-dasar dari teori pembelajaran (learning theory).	3
3	IF5180	Inteligensi Buatan Lanjut Mata Kuliah Intelejensi buatan lanjut menitik beratkan pada topik-topik lanjutan mata kuliah intelijensia buatan. Diawali dengan pembahasan sekilas tentang IB, dilanjutkan dengan agents, logic, Bayesian, Markov decision networks, temporal reasoning dan juga scheduling. Mata kuliah ini bertujuan agar mahasiswa memahami tentang IB secara menyeluruh. Penitikberatan kuliah ini akan dilaksanakan pada topik-topik terkair Decision Making, Heuristic Algorithms, Logical Agents, Markov Decision Networks, Temporal Reasoning, dan Scheduling. Disamping itu, pengetahuan atas Propositional Logic, Prolog, Intelligent Agents, Bayesian Networks akan sangat membantu mahasiswa untuk memahami perkuliahan secara menyeluruh.	3
4	IF5270	Sistem Big Data Pada kuliah ini dibahas konsep-konsep yang berkaitan dengan sistem big data, yaitu stream processing (velocity), data stream management system, database NoSQL dan in memory database, stack technology pada lingkungan big data processing (isu volume), tantangan terkait perbedaan format data (variety) dan kualitas data (veracity), serta konsep yang terkait bagaimana menghasilkan value melalui analytics dan visualization. Di kuliah ini juga mahasiswa akan belajar untuk mendesain, mengimplementasikan, dan mengevaluasi sistem big data melalui tugas proyek.	3
5	IF5271	Intelijen Bisnis dan Analitik Kuliah ini memberikan berbagai konsep terkait intelijen bisnis dan analitik, yaitu konsep database relasional, database NoSQL key-value store dan document-oriented, datawarehouse, OLAP, data dan stream analytics, serta memberikan keterampilan menggunakan berbagai tools dan teknologi terkait seperti MysQL, Redis, MongoDB, PowerBI, Pentaho, MS SSAS, Azure Stream Analytics, dsb. dan untuk menerapkan konsep dan menggunakan tool dengan tepat dalam berbagai kasus serta mengevaluasinya.	3
6	IF6170	Visualisasi dan Narasi Data Kuliah ini mendiskusikan tentang berbagai konsep yang terkait visualisasi data; visualisasi data dan persepsi manusia; proses visualisasi data, yaitu data acquisition, preparation, dll.; taksonomi teknik visualisasi data; tipe data dan variabel visual; visualisasi vektor dan skalar (visualisasi saintifik); visualisasi virtual reality dan visualisasi animasi; visualisasi interaktif; pembangunan dan evaluasi visualisasi data; visual data mining; isu-isu di seputar visualisasi data; visualisasi data dalam berbagai domain; serta bagaimana berkomunikasi secara efektif dengan menggunakan data: mulai dari pemahaman terhadap audience, menentukan jenis visualisasi yang tepat, s.d. bagaimana menyampaikan narasi agar pesan tersampaikan dengan efektif kepada audience.	3
7	IF6091	Kerja Praktek Industri Pada mata kuliah ini, mahasiswa mendemonstrasikan kemampuan bekerja pada sebuah perusahaan, sebagai anggota tim untuk menyelesaikan pekerjaan yang di-assign. Pekerjaan yang dilakukan harus relevan dengan jalur pilihan mahasiswa.	2

Jalur pilihan Keamanan Siber

Mahasiswa jalur pilihan Keamanan Siber diharapkan mampu mengembangkan pengetahuan dan teknologi berbasis riset untuk bidang Informatika, dengan merekayasa dan mengembangkan pengembangan, pengoperasian, dan pengujian keamanan sistem siber (jalur pilihan.

No	Kode	Matakuliah	SKS
1	IF5190	Keamanan dan Privasi Sistem Mata kuliah ini berisi pengenalan atau dasar-dasar keamanan cyber dan pengaturan privasi yang terkait hal tersebut. Selain analisis dan perancangan keamanan dan privasi, juga dibahas terkait manajemen resiko serta penerapan keamanan dan privasi di berbagai domain.	3
2	IF5191	Keamanan Data dan Perangkat Lunak -Pengenalan terkait bagaimana menyimpan data yang aman dari gangguan/ kerusakan yang tidak diharapkan. -Pengenalan pendekatan dasar dan lanjut untuk membangun sistem perangkat lunak yang terpercaya, yang mencakup: reliability, availability, safety, resilience dan security. -Pembahasan terkait konsep cryptography, komunikasi yang aman, integritas data dan autentikasi, keamanan penyimpanan informasi, hak akses, kebutuhan keamanan dan perannya dalam permasalahan desain dan implementasi, configuring dan patching.	3
3	IF5290	Forensik & Analisis Malware -Mengidentifikasi pengaruh sosial dan hukum dari aktivitas dengan komputer, seperti: kejahatan komputer/ computer crime, hak cipta, masalah privasi, resiko, dan vulnerability -Membahas metode dan standar untuk ekstraksi dan preservasi -Memahami apsek berbeda dari bukyi digital: bagaimana mengungkap aktivitas ilegal pada disk dan memulihkan file-file dari kerusakan dengan memanfaatkan computer forensics tools dan teknik-tekniknya.	3
4	IF5291	Keamanan IT Operasi dan Jaringan -Membahas perlunya keamanan, pendekatan keamanan, prinsip-prinsip keamanan, tipe-tipe serangan -Mengetahui dan memahami mode dan tipe algoritma, serta pengenalan symmetric/asymmetric key cryptography, International Data Encryption Algorithm (IDEA), Differential and Linear Cryptanalysis -Pengenalan digital certificates, Private Key Management, PKIX Model, Public Key Cryptography Standards, XML, PKI dan Keamanan. -Membahas tentang Internet Security Protocols	3

Poster Tesis

Wisudawan Program Magister Informatika, Oktober 2023

No.	NIM	NAMA	Jalur Pilihan	Poster Tesis
1	23519014	Fakhri Aunurrahim	Rekayasa Perangkat Lunak	Penerapan WOAmM pada Pelatihan FLANN untuk Meningkatkan Akurasi pada Software Effort Estimation
2	23519016	Iswahyudi	Rekayasa Perangkat Lunak	Alat Bantu Identifikasi Permasalahan Kinerja I/O Pada Aplikasi Berbasis Web
3	23519031	Raden Alf Fajrus Shuluh	Intelijen Bisnis	Penerapan Algoritme Block Nested Loop Join Menggunakan Metode Server-Side Processing untuk Basis Data MongoDB pada Lingkungan yang Terdistribusi
4	23520016	Rossevine Artha Nathasya	Sistem Intelijen	Sistem Pengenal Suara Untuk Bahasa Indonesia Menggunakan Transfer Learning Berbasis Wav2Vec2 Pada Beberapa Domain Spesifik
5	23520028	Ratih Aflita Rahmawati	Intelijen Bisnis	Klasifikasi Data Time Series Berbasis Latent Motif untuk Prediksi Cuaca Ekstrem
6	23520030	Daniel Tanta Christopher Sirait	Intelijen Bisnis	Deteksi Penyakit Kanker Menggunakan Principal Component Analysis dan Long-Short Term Memory
7	23520034	Gabriel Jonathan	Sistem Intelijen	Implementasi Agen Reinforcement Learning Untuk Permainan Video Strategi Berbasis Giliran
8	23520052	Raden Haryo Pandu Prakoso	Sistem Informasi	Studi Metodologi Pemodelan Data untuk Basis Data Berorientasi Kolom
9	23521004	Ricky Yuliawan	Teknologi Media & Piranti Bergerak	Rancang Bangun Aplikasi Gawai OpenCourseWare Menggunakan Pendekatan Player-Centered Design
10	23521009	Muhammad Ikhsan	Rekayasa Perangkat Lunak	Path Selection Prioritization pada Control Flow Testing dengan Metode Clustering
11	23521011	Dionisius Pratama	Intelijen Bisnis	Analisis Opini Publik tentang Transportasi di Kota Bandung dan Jakarta pada Media Sosial Twitter dengan Model Bidirectional Encoder Representations from Transformers
12	23521020	Zalina Fatima Azzahra	Sistem Informasi	Manajemen Service Level Agreement (SLA) menggunakan Smart Contract berbasis Blockchain Untuk Meningkatkan Kualitas Manajemen Layanan Teknologi Informasi
13	23521024	Ihsan Fauzi	Intelijen Bisnis	Metode Resampling Bauran Menggunakan DBSCAN dan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Menangani Ketidakseimbangan Data pada Proses Klasifikasi
14	23521025	Vincent Joel Sinatra	Rekayasa Perangkat Lunak	Analisis Keterkaitan antara Code Review dan Bug dalam Software Release dengan Menggunakan Teknik Mining Software Repositories
15	23521027	Kadek Denaya Rahadika Diana	Sistem Intelijen	Extractive Summarization dengan Text Encoder Sentence-Bert dan Reinforcement Learning untuk Teks Bahasa Indonesia
16	23521030	Dhiya Ulhaq Dewangga	Sistem Intelijen	Sistem Text To Speech Untuk Gangguan Bicara Disfonia Menggunakan Arsitektur Adversarial Networks Dengan Pendekatan Kloning Suara
17	23521049	Faisal Ridwan Siregar	Teknologi Media & Piranti Bergerak	Pembelajaran Berbasis Aplikasi Gawai Bergamifikasi dalam Belajar Membaca Al-Qur'an
18	23521050	Ginanjar Septian Adhitia	Intelijen Bisnis	Operator Agregasi OLAP Cube pada Basis Data NoSQL Berorientasi Kolom Dengan Pendekatan Resilient Distributed Dataset
19	23521054	Muhammad Fadhlan Putranto	Sistem Intelijen	Model Deep Learning Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim Dengan Memanfaatkan Data Satelit Himawari dan Data Model Rapidly Development Cumulus Area (RDCA)
20	23521063	Anranur Uwaisy Marchiningrum	Sistem Informasi	Predictive Maintenance Mesin Turbin Uap pada Proses Pengolahan Kelapa Sawit dengan Pendekatan Konsep Digital Twin
21	23521071	Insan Ganang Putranda	Teknologi Media & Piranti Bergerak	Penggunaan Teknologi Mixed Reality dengan Pemrosesan Sinyal Audio dalam Melatih dan Meningkatkan Motivasi Pembelajaran Alat Musik Tuts
22	23521072	Ahmad Tarmizan Kusuma	Sistem Informasi	Desain Integrasi Blockchain dan Metaverse Berbasis API untuk Layanan Publik (Studi Kasus: Pendataan Identitas Digital)
23	23521079	Nima Rohmalia	Sistem Informasi	Perancangan Model Central Bank Digital Currency (CBDC) Retail Sebagai Sistem Pembayaran
24	23521083	Wawan Indrawan Madda	Rekayasa Perangkat Lunak	RDB2OL dan RDB2FHIR: Bahasa dan Kakas untuk Memetakan Basis Data Relasional ke Fast Healthcare Interoperability Resources
25	23521090	Syfa Nur Lathifah	Sistem Informasi	Optimalisasi Sistem Pemantauan Budidaya Jamur Tiram Melalui Implementasi Konsep Digital Twin
26	23521093	Mochammad Farrell	Rekayasa Perangkat Lunak	Penerapan Event Driven Architecture dalam Memenuhi Kebutuhan SLA Query Information DAN Query Transaction pada Studi Kasus Bulk Payment
27	23521094	Muhammad Harun	Rekayasa Perangkat Lunak	Gamifikasi Berbasis Personalized Learning untuk Menghasilkan Rekomendasi Jalur Belajar Ejaan Bahasa Indonesia
28	23521095	Jatmiko Herjati	Rekayasa Perangkat Lunak	Perancangan dan Implementasi Kakas Pembangkitan Diagram Arsitektur dari Deskriptor Sistem
29	23522006	Radhinansyah Hemsa Ghaida	Sains Data dan Inteligensi Buatan	Pengembangan Metode DTLPLP untuk Prediksi Link pada Network Heterogen Dinamis dengan Pendekatan Heter-LP
30	23522011	Michael Hans	Sistem Informasi	Predictive Analytics untuk Optimasi Emisi Karbon dari Aktivitas Pembelajaran Mahasiswa (Studi Kasus: Institut Teknologi Bandung)
31	23522012	Anindya Prameswari Ekaputri	Sains Data dan Inteligensi Buatan	Pengembangan Model Pencari Pakar dengan Propagasi Nilai Graf dan Ekspansi Query Berbasis Semantik
32	23522013	Hollyana Puteri Haryono	Sains Data dan Inteligensi Buatan	Dynamic Heter-LP: Pengembangan Algoritma Heter-LP sebagai Solusi Link Prediction untuk Graf Heterogen Dinamis dengan Integrasi DTLPLP
33	23522015	Adriel Gustino Parlinggoman Situmorang	Sains Data dan Inteligensi Buatan	Studi Komparasi Estimasi Nilai Reproduction Number dari penyakit COVID-19 pada Model Kompartemen SIR Menggunakan Algoritma Kalman Filter dan Optuna untuk Tata Kelola Berbasis Data
34	23522018	Patrick Segara	Sistem Informasi	Framework Implementasi Green IT pada Perguruan Tinggi (Studi Kasus: Institut Teknologi Bandung)
35	23522020	Danendra Athallariq Harya Putra	Sains Data dan Inteligensi Buatan	Ekstraksi Tuple Opini Menggunakan Pendekatan Generatif Berbasis Model Bahasa Pra-latih untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek
36	23522023	Christovito Hidajat	Sains Data dan Inteligensi Buatan	Model Pendeteksian Fraud pada Transaksi Keuangan Menggunakan Algoritma Least-Squares Support Vector Machine Probabilistik Berbasis Ekspektasi dan Kuantil dengan Data Simbolis
37	23522043	Vhydie Gilang Christianto The	Sistem Informasi	Sistem Pendukung Keputusan Cerdas untuk Pengelolaan Peralatan Teknologi Informasi (Studi Kasus: Institut Teknologi Bandung)
38	23522044	Byan Sakura Kireyna Aji	Sistem Informasi	Model Pemantauan Cerdas Carbon Footprint untuk Bangunan di Institut Teknologi Bandung Ganesha
39	23522045	Muhammad Farid Adilazuarda	Sistem Inteligensi	Pembangunan Metode LanguageFusion untuk Mengatasi Language Identification Bottleneck pada Modular Multilingual Language Models

Wisudawan Program Magister Informatika, Juli 2023

No.	NIM	Nama	Jalur Pilihan	Poster Tesis
1	23521017	Hilmi Aziz Bukhori	Intelijen Bisnis	Sistem Deteksi Anomali pada Transaksi Perbankan menggunakan Model Pembelajaran Mesin Berbasis Graph Neural Network
2	23521023	Dimmas Mulya	Sistem Intelijen	Ekstraksi Kejadian Biomedis Menggunakan Klasifikasi Multi-Label dan BERT Pra-Latih
3	23521028	Rizal Kusuma Putra	Sistem Intelijen	Pengenalan Objek Berbahaya Berbasis Kemiripan Menggunakan Siamese Network Pada Pemeriksaan X-Ray Bagasi
4	23521077	Muhammad Faris Muzakki	Sistem Intelijen	Image Synthesis Menggunakan Generative Adversarial Network Untuk Mengatasi Permasalahan Imbalance Pada Kasus Klasifikasi X-Ray Dada
5	23521085	Aaz Muhammad Hafidz Azis	Sistem Intelijen	Klasifikasi Pelafalan Huruf Hijaiyah Sesuai Sanad Menggunakan Metode SVM, CNN dan LSTM
6	23522007	Moch. Nafkhan Alzamzami	Sistem Inteligensi	Pengembangan Abstract Meaning Representation Parser Lintas Bahasa Indonesia-Inggris dengan BART, Konkatenasi Input, dan Augmentasi Data
7	23522033	Ilham Syahid Syamsudin	Sistem Inteligensi	Adaptasi Penerapan Layer-wise Adaptive Rate Scaling (LARS) Pada Model Pembelajaran Mesin Terdistribusi

Wisudawan Program Magister Informatika, April 2023

No.	NIM	Nama	Jalur Pilihan	Poster Tesis
1	23520009	Arian Nurrifqhi	Sistem Informasi	Pengembangan Model Penilaian Risiko Manajemen Proyek Aplikasi pada GX PMBOK Menggunakan Checklist Scenario Analysis dan Simple Additive Weighting (Studi Kasus: Pemerintah Daerah Kabupaten Bandung)
2	23520013	Faishol Muzaky Dwi Putra	Sistem Informasi	Penentuan Lokasi Ponsel Pintar di Dalam Ruangan Dengan Menggunakan WLAN
3	23520029	Safara Cathasa Riverinda Rijadi	Sistem Informasi	Perancangan Tata Kelola Penanganan Pandemi COVID-19 di Indonesia
4	23520050	Muhammad Anwari Leksono	Sistem Intelijen	Penerapan Pelabelan Sekuensial dan DNABERT untuk Memprediksi Splice Sites pada DNA Homo Sapiens
5	23521006	Muhammad Isfan Rahadi	Intelijen Bisnis	Prediksi Angka Kasus Covid-19 Setelah Program Vaksinasi Menggunakan Model SEIVR dan Latin Hypercube Sampling
6	23521021	Miftahul Mahfuzh	Sistem Intelijen	Klasifikasi Multi-Label Pada Pemrosesan Teks Menggunakan Arsitektur Transformer Dengan Pendekatan Multi-Task Learning
7	23521062	Anggastya Diah Andita H.P	Sistem Informasi	Penelusuran Ketercapaian Sasaran Mutu Dalam Penerapan Sistem Manajemen Mutu (ISO 9001) Berbasis Blockchain

Wisudawan Program Magister Informatika, Oktober 2022

No.	NIM	Nama	Jalur Pilihan	Poster Tesis
1	23520001	Muhammad Ulfi	Intelijen Bisnis	Sistem Query by Humming Menggunakan Ekstraksi Melodi Frequency-Temporal Attention Network dan Modifikasi Unified Algorithm
2	23520002	Yusuf Luthfi Ramdhani	Sistem Informasi	Pengembangan Model Tata Kelola AI di Perusahaan Berdasarkan Struktur Model CMMI (Studi Kasus: Bidang Kesehatan)
3	23520007	Labib Izzatur Rahman	Rekayasa Perangkat Lunak	Pengembangan Domain-Specific Languange Untuk Spesifikasi Smart Contract
4	23520012	Fairuz Astra Pratama	Sistem Intelijen	Pembuatan Wang Tiles Otomatis Menggunakan Pendekatan Parametrik
5	23520014	Josua Crishan Mintamanis	Intelijen Bisnis	Analisis Semantic Textual Similarity antara Headline dan Content pada Deteksi Berita Clickbait menggunakan ColBERT dengan Arsitektur Siamese Network
6	23520017	Widya Puteri Aulia	Sistem Intelijen	Deteksi Dini Penderita Depresi Melalui Teks Berbahasa Indonesia dengan Transfer Learning dan Fitur Metadata Linguistik
7	23520026	Walim Abdul Somad	Rekayasa Perangkat Lunak	Perancangan Arsitektur Integrasi Aplikasi Menggunakan Service-Oriented Architecture Studi Kasus Pendaftaran Pelaku Usaha
8	23520047	Harits Abdurrohman	Sistem Intelijen	Adopsi Knowledge Distillation dan Siamese Network Dalam Segmentasi Semantik Berbasis Semi-Supervised Learning
9	23521005	Rayza Mahendra Guntara Harsono	Sistem Intelijen	Zero-shot dan Few-shot Learning Pada Klasifikasi Teks Domain Bahasa Indonesia
10	23521014	Firdausi Aditya Darmawan	Intelijen Bisnis	Pengembangan Sistem Prediksi Mahasiswa yang Berpotensi Dropout Menggunakan Data Mining
11	23521052	Moch Azhar Dhiaulhaq	Sistem Intelijen	Post-Control Prosodi dan Emosi untuk Sistem Text to Speech Bahasa Indonesia
12	23521067	Aisyah Nurul Izzah Adma	Sistem Intelijen	Diarisasi Emosi pada Audio Percakapan Bahasa Indonesia Menggunakan Kode Peran Pembicara dan Model Hybrid RNN-CRF

Wisudawan Program Magister Informatika, Juli 2022

No	NIM	NAMA	Jalur Pilihan	Poster Tesis
1	23519024	Giffari Alfarizy	Sistem Intelijen	Verifikasi Unanswerable Question pada Sistem Question Answering Menggunakan Sentence-BERT dan Cosine Similarity
2	23519033	Hadi Permana	Sistem Intelijen	Analisis Sentimen pada Bahasa Sunda Menggunakan Pre-trained Language Model Multi Bahasa
3	23519036	Ayu Komalasari	Rekayasa Perangkat Lunak	Optimasi Prediksi Defect Menggunakan Kombinasi Metrik Perangkat Lunak
4	23520020	Oktefvia Aruda Lisjana	Intelijen Bisnis	Klasifikasi dan Clustering untuk Mendapatkan Struktur Teks Laporan Masyarakat
5	23520032	Aditya Rachman Putra	Sistem Intelijen	Pembangkitan Abstract Meaning Representation Lintas Bahasa dari Kalimat Berbahasa Indonesia
6	23520036	Sigit Widodo	Rekayasa Perangkat Lunak	Pengembangan Kakas Bantu Deteksi Design Smell dengan Menggunakan UML Class Diagram
7	23520038	Gisela Kurniawati	Sistem Intelijen	Prediksi Performa Akademik dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan LSTM dan GRU
8	23520046	I Nyoman Switrayana	Sistem Intelijen	Sistem Rekomendasi Paper Menggunakan Pendekatan Hybrid untuk Mengatasi Data Sparsity
9	23520049	Hasna Karimah	Rekayasa Perangkat Lunak	Perancangan Dan Implementasi Sistem QAR Untuk Pembelajaran Sejarah Dengan Teknologi Marker Based Augmented Reality
10	23521044	Fajar Muslim	Sistem Intelijen	Penyelesaian Coreference Resolution Bahasa Indonesia Menggunakan Arsitektur Word Level Coreference Resolution
11	23521045	Marsa Thoriq Ahmada	Sistem Intelijen	Image Captioning Dengan Text Augmentation dan Transformer. Studi Kasus: Data Pariwisata

Wisudawan Program Magister Informatika, April 2022

No	NIM	NAMA	Jalur Pilihan	Poster Tesis
1	23518031	Kukuh Muhammad	Sistem Informasi	Pengembangan Protokol Komunikasi Data Aman pada Sistem IoT dengan Skema Autentikasi Mutual Berbasis HMAC untuk Menjamin Integritas Data
2	23518038	Goklas Henry Agus Panjaitan	Teknologi Informasi	Platform Deteksi Penyakit Daun Berbasis Komputasi Tepi Pada Sistem Multimedia IoT
3	23518039	Izuardo Zulkarnain	Intelijen Bisnis	Ekstraksi Informasi Tabel Menggunakan Data Augmentation pada Deep Learning dan Image Processing
4	23519008	Muhammad Haris Maulana	Sistem Intelijen	Kategorisasi Aspek Tanpa Supervisi Untuk Analisis Sentimen Menggunakan Aspect Embedding dan Pruning
5	23519028	Irvan Ariyanto	Intelijen Bisnis	Klasifikasi Mood Multilabel Berbasis Fitur Lirik Lagu Bahasa Indonesia
6	23519035	Arrival Dwi Sentosa	Sistem Intelijen	Prediksi Resiko White Spot Syndrome Virus pada Udang Vannamei dengan Pendekatan Machine Learning dan Expert Knowledge
7	23520011	Fauzan Firdaus	Sistem Intelijen	Pengenalan Wajah Bermasker menggunakan Deep Learning
8	23520022	Made Raharja Surya Mahadi	Sistem Intelijen	Membangkitkan Gambar Dari Teks Deskripsi Bahasa Indonesia Menggunakan Generative Adversarial Networks
9	23520039	Nadya Aditama	Sistem Intelijen	Estimasi Kalori pada Jajanan Pasar di Indonesia Menggunakan Mask R-CNN dan Regresi Linear Berganda
10	23520044	Haris Orizadi	Intelijen Bisnis	Prediksi Multivariate Time Series Domain Finansial Menggunakan Spectral Temporal Graph Neural Network
11	23520053	I Putu Eka Surya Aditya	Intelijen Bisnis	Pembelajaran Transfer dengan Post Training untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek Berbahasa Indonesia

Wisudawan Program Magister Informatika, Oktober 2021

No.	NIM	Nama	Jalur Pilihan	Poster Tesis
1	23517003	Eki Saputra	Teknologi Informasi	Implementasi Algoritma Fuzzy Topsis untuk Penjadwalan dan Sebaran Penerima Bantuan BST Di Kota Bandung Pada Masa Pandemi
2	23518021	Jadequeline Marsha Pricila	Sains Komputer	Pembangkit Keterangan Gambar Dengan SeqGAN Menggunakan Augment-Reinforce (AR) Estimator
3	23518035	Wisnu Arya Dipa	Sistem Informasi	Prediksi Defect Perangkat Lunak Menggunakan SMOTE dan Artificial Neural Network
4	23519004	Muhammad Husni Mubarak	Intelijen Bisnis	Peramalan Konsumsi Listrik Bulanan dengan Metode Hybrid ARIMA-RF dan Teknik Dekomposisi CEEMDAN-SSA
5	23519010	Oky Rahmanto	Rekayasa Perangkat Lunak	Trust Management Dalam Heterogeneous IoT System
6	23519013	Zalid Qomalita Hijriana	Sistem Intelijen	Verifikasi Wajah 3D dari Gambar Tunggal Beresolusi Rendah Berdasarkan Eksploitasi Deep Convolutional Feature
7	23519015	Muhammad Adrinta Abdurrazzaq	Intelijen Bisnis	Optimasi Arsitektur MAGNET dalam Klasifikasi Teks Multi-Label
8	23519021	Muhammad Sidik Asyaky	Sistem Intelijen	Penerapan Word Embeddings dan UMAP Untuk Meningkatkan Kinerja HDBSCAN Pada Clustering Teks Pendek
9	23519026	Adnan Setiawan AR	Rekayasa Perangkat Lunak	Sistem E-voting Berbasis Blockchain
10	23519034	Mokhamad Arfan Wicaksono	Intelijen Bisnis	Analisis Statistik dan Model Prediksi Throughput pada Wireless Sensor Network Multimedia Menggunakan Pembelajaran Mesin Mendalam dengan Arsitektur Long Short-Term Memory
11	23520008	Hani'ah Wafa	Sistem Intelijen	Implementasi Reinforcement Learning dengan Pendekatan Komputasi Kuantum
12	23520018	Kurniandha Sukma Yunastrian	Rekayasa Perangkat Lunak	Penentuan Prioritas Kebutuhan Perangkat Lunak Dengan Metode Collaboration Value Oriented Prioritization
13	23520019	Ranindya Paramitha	Rekayasa Perangkat Lunak	Studi Security Smell pada Aplikasi Berbahasa Java
14	23520025	Irfan Ihsanul Amal	Sistem Intelijen	Pembangkitan Teks Judul Spesifik untuk Gambar Produk Menggunakan Atribut Semantik
15	23520033	Rifo Ahmad Genadi	Sistem Intelijen	Pembelajaran Transfer dan Representasi Berbasis Span untuk Ekstraksi Triplet Opini untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek
16	23520043	Dandy Arif Rahman	Sistem Intelijen	Pemanfaatan Shallow Learning untuk Klasifikasi COVID-19 Berdasarkan Suara Batuk
17	23520302	Dinda Yora Islami	Sistem Intelijen	Pengembangan Model Akustik Menggunakan DNN Berbasis Chain Model Pada Sistem Pengenal Ucapan (Studi Kasus: Percakapan Kedokteran Gigi)

Wisudawan Program Magister Informatika, Juli 2021

No.	NIM	Nama	Jalur Pilihan	Poster Tesis
1	23518013	Setyo Legowo	Sains Komputer	Studi Peningkatan Kecepatan Inferensi Model BERT pada CPU x86 Menggunakan Apache TVM
2	23519001	Amany Akhyar	Sistem Intelijen	Peringkasan Otomatis Berita Berbahasa Indonesia Dengan Abstract Meaning Representation
3	23519003	Paulus Setiawan Suryadjaja	Sistem Intelijen	Penerapan Sentence-BERT untuk Meningkatkan Kinerja Peringkasan Teks Ekstraktif Berbasis Density Peaks Clustering
4	23519005	Triana Dewi Salma	Intelijen Bisnis	Klasifikasi Teks Menggunakan XLNet dengan Proses Pelabelan Otomatis Infomap
5	23519011	Annisa Muzdalifa	Sistem Intelijen	Abstraksi Kluster dengan Graph Reduced Summarization terhadap Hasil Pencarian Kata Kunci Berbasis Metode Klustree
6	23519012	Gayuh Giliyuwana	Intelijen Bisnis	Optimasi Clustering dengan Variable Weighting K-Means dan Antlion Optimizer untuk Pengelompokkan Feeder 20 kV Berdasarkan Indeks Keandalan Sistem Distribusi Tenaga Listrik
7	23519018	Keenan Adiwijaya Leman	Sistem Intelijen	Aplikasi Pengenalan Aktivitas Manusia Sebagai Sistem Pendeteksi Kekerasan Fisik
8	23519027	Suwardiman	Intelijen Bisnis	Adaptive Ridge Regression-FS dengan Normalisasi Pembobotan pada Prediksi Pertumbuhan PDB Indonesia dengan Google Trends
9	23520003	Nabila Rahmi Maulida	Intelijen Bisnis	Pembelajaran Mesin Menggunakan Gabungan Model ARIMA dan LSTM Untuk Prediksi Kepadatan Lalu Lintas
10	23520027	Hamdi Ahmad Zuhri	Intelijen Bisnis	Sistem Rekomendasi Produk pada E-commerce Menggunakan Multi Task Two Tower Retrieval Model

Wisudawan Program Magister Informatika, April 2021

No.	NIM	Nama	Jalur Pilihan	Poster Tesis
1	23516006	Adhe Setya Pramayoga	Keamanan Sistem Perangkat Lunak	Pengamanan Pesan Pada Protokol MQTT-SN Berbasis Teknologi LoRa Menggunakan Skema Authenticated Encryption with Associated Data
2	23518002	Andreas Novian Dwi Triastanto	Sistem Intelijen	Query by Humming Music Information Retrieval dengan Menggunakan Ekstraksi Melodi Berbasis DNN-LSTM dan Filtrasi Derau
3	23518015	Inkreswari Retno Hardini	Teknologi Informasi	Pengembangan Sistem Pelacakan Wajah Berbasis Mean-Shift dengan Optimasi Locust Search Algorithm
4	23518025	Zilfikri Yulfiandi Rachmat	Sistem Intelijen	Peningkatan Performansi Algoritma Virus Colony Search Pada Permasalahan Travelling Salesman Problem
5	23518037	Fais Zharfan Azif	Teknologi Media & Piranti Bergerak	Perancangan Kerangka Kerja Evaluasi Game Edukasi Berdasarkan Mekanik Game
6	23519009	Isjhar Kautsar	Sistem Intelijen	Model Akustik mGRUIP dengan Temporal Convolution pada Sistem Pengenalan Suara untuk Evaluasi Bacaan Alquran

Pendaftaran & Seleksi Mahasiswa Baru

Informasi Umum

Pendaftaran calon mahasiswa baru program Magister ITB untuk periode perkuliahan Agustus 2024 akan dilaksanakan dalam 5 gelombang pelaksanaan. Untuk periode ini seleksi di Program Studi Magister Informatika dilakukan dalam 4 gelombang yaitu gelombang 1 (khusus LPDP) dan gelombang untuk reguler: 1, 4, dan 5.

SELEKSI KHUSUS PROGRAM PASCASARJANA BAGI PESERTA BEASISWA LPDP 2024

Informasi lebih lanjut mengenai persyaratan dan tata cara Pendaftaran Calon Mahasiswa Program Pascasarjana ITB dapat diperoleh di laman Program Pasca Sarjana

Persyaratan Khusus

Calon mahasiswa program Magister Informatika ITB merupakan lulusan program Sarjana (S1) atau D4, dalam bidang Sains dan Teknik dari Perguruan Tinggi dalam dan luar negeri yang terakreditasi atau yang disamakan.

Jadwal dan Materi Tes Seleksi

Pendaftaran Online https://admission.itb.ac.id/registration/pascasarjana

Jadwal dan Materi Tes Seleksi Magister Informatika

Jenis tes: tertulis

Gel 1 (LPDP): 5 Februari 2024 Pukul 09.00 (Luring)
Gel 1: 7 Maret 2024 Pukul 09.00-13.00 (Luring)
Gel 4: 20 Juni 2024 jam 09.00-13.00 (Luring)
Gel 5: 23 Juli 2024 jam 9.00-13.00 (luring)

Materi Tes Tertulis

Algoritma dan Struktur Data
Basis Data dan Data Model
Arsitektur Komputer dan Sistem Operasi
Matematika Diskrit, Probabilitas, dan Statistika

Layanan Konsultasi Penerimaan Mahasiswa Baru

Bagi calon mahasiswa pascasarjana dan Non Reguler yang ingin berkonsultasi tentang administrasi penerimaan mahasiswa baru di ITB, dapat berkonsultasi melalui Zoom, sesuai informasi di tautan berikut ini

https://admission.itb.ac.id/home/kontak

Jadwal konsultasi: Selasa dan Kamis pukul 13:30-14:30 WIB

Informasi Lainnya

Petunjuk bagi Peserta Seleksi S2 IF – 7 Maret 2024

Cakupan Topik dalam Tes Seleksi S2 Magister Informatika ITB

Webinar Sosialisasi Program Pascasarjana STEI ITB dapat ditonton di sini.

Unduh Booklet Program MBR (Master Based on Research)

Presentasi Program Studi Magister Informatika

Daftar Dosen Pembimbing MBR S2 IF

PISM Informatika

Program Integrasi Sarjana Magister Informatika

Program Integrasi Sarjana Magister (PISM) ITB merupakan pembaharuan Program Penyatuan Sarjana Magister (PPSM, sebelumnya disebut Fast track atau FT) dengan sasaran meningkatkan jumlah mahasiswa Program Sarjana ITB yang melanjutkan studi di Program Magister ITB dengan masa studi sesuai target program integrasi. Hal ini dilakukan untuk mencapai salah satu target indikator Renstra ITB 2021-2025 yang ingin dicapai pada tahun 2025 yaitu persentase jumlah mahasiswa Pascasarjana sebesar 40%. PISM dirancang dengan mengacu ke dokumen Kerangka Acuan Kerja Program Insentif Rancangan Integrasi Sarjana Magister 2022 dari Kantor Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kemahasiswaan ITB.

Berdasarkan pemenuhan kompetensi dasar (lihat Tabel Kompetensi Dasar Computing), Program Integrasi Program Studi Sarjana di ITB dengan Program Studi Magister Informatika di STEI dibagi dalam tiga kategori sebagai berikut:

Linier, untuk mahasiswa Prodi S1 yang sudah memenuhi semua kompetensi dasar. Berdasarkan kurikulum, prodi S1 yang memenuhi adalah prodi S1 dari STEI-K (Teknik Informatika dan Sistem & Teknologi Informasi).
Semi-linier, untuk mahasiswa Prodi S1 yang sudah memenuhi sebagian kompetensi dasar. Berdasarkan kurikulum, prodi S1 yang memenuhi adalah prodi S1 dari STEI-R (Teknik Elektro, Teknik Telekomunikasi, Teknik Biomedis, Teknik Tenaga Listrik).
Tidak linier, untuk mahasiswa Prodi S1 yang belum memiliki kompetensi dasar. Prodi lain di luar STEI pada umumnya dapat dikategorikan ke dalam kategori tidak linier, kecuali prodi-prodi yang memiliki kompetensi dasar computing. Evaluasi terhadap prodi di luar lingkungan STEI apakah termasuk dalam kategori semi linier atau tidak linier akan dilakukan per kasus pada saat mahasiswa prodi S1 yang terkait mendaftar pada program ini.

Tabel Kompetensi dasar Computing

Kompetensi dasar	Deskripsi
Pemrograman	Mahasiswa mengenali dan memahami konsep dan dasar struktur data Mahasiswa mampu untuk memakai paket struktur data yang tersedia Mahasiswa mampu mendesain dan mengimplementasi paket struktur data Mahasiswa mampu melakukan problem solving (dengan pemrograman prosedural, skala menengah) menggunakan algoritma, struktur data, dan basis data dengan menggunakan API/library yang tersedia ataupun dengan membangun sendiri library.
Basis Data	Mahasiswa memiliki pemahaman mengenai peranan sistem basis data dalam pemenuhan kebutuhan akan informasi Mahasiswa mampu melakukan pemodelan data skala kecil-menengah dengan menggunakan model entity-relationship Mahasiswa mampu merancang skema basis data relasional Mahasiswa mampu mengimplementasikan sebuah basis data menggunakan DBMS Relasional Mahasiswa mampu membuat kueri dan memanipulasi data di dalam basis data dengan menggunakan SQL
Matematika Diskrit	Mahasiswa mampu memahami konsep dasar matematika diskrit Mahasiswa mampu memodelkan persoalan dengan menggunakan konsep matematika diskrit. Mahasiswa mampu menerapkan metode matematika diskrit dalam bidang komputasi
Sistem Komputer	Mengetahui perkembangan arsitektur komputer modern mengetahui abstraksi sistem komputer, mencakup komponen, struktur, dan fungsi komputer Memahami representasi data numerik dan non numerik pada komputer Memahami eksekusi instruksi pada Mesin Von Neumann Dapat mengidentifikasi tipe teknologi memori dan prinsip-prinsip pengelolaan memori Dapat menjelaskan penggunaan interupsi dala implementasi I/O control dan transfer data Menjelaskan bagaimana sistem operasi mengelola hardware

Tahapan Program Integrasi

Seluruh mahasiswa ITB eligible untuk mengikuti PISM Informatika, dan dapat mulai mendaftar sejak lulus dari TPB untuk menyusun course planning sampai dengan lulus Magister Informatika di tahun ke-5, termasuk merencanakan kegiatan pembekalan kompetensi dasar Computing. Tahapan umum PISM dapat diringkas dalam Gambar berikut.

Berikut ini adalah tahapan rincinya:

Mahasiswa mendaftar program integrasi; pendaftaran dapat dilakukan mulai semester tiga hingga selambat-lambatnya di akhir semester enam.
Mahasiswa membuat course planning; course planning menggambarkan rencana pengambilan matakuliah di setiap semester, mulai dari semester tiga hingga semester 10, sehingga program S1 dan S2 dapat diselesaikan dalam 4 + 1 tahun. Pengambilan matakuliah pada course planning mencakup: matakuliah wajib ITB, matakuliah wajib prodi S1, matakuliah pilihan prodi S1, matakuliah pilihan luar prodi S1, matakuliah wajib Magister Informatika, matakuliah wajib jalur Magister Informatika, dan matakuliah pilihan Magister Informatika. Matakuliah wajib ITB diprioritaskan untuk diambil mulai semester 3. Apabila mahasiswa ingin mengikuti program MBKM, maka pengambilan matakuliah pilihan dapat disesuaikan.
Untuk mahasiswa yang masuk kategori linier dan semi linier, 9-12 sks matakuliah prodi Magister Informatika dapat diambil sejak semester lima hingga semester delapan. Batasan jumlah sks ini dapat disesuaikan dengan aturan yang berlaku di ITB. Khusus untuk mahasiswa yang masuk kategori semi linier, matakuliah prodi Magister Informatika yang dapat diambil adalah matakuliah yang sesuai dengan kompetensi dasar Computing yang sudah dimiliki. Untuk melengkapi kompetensi dasar Computing yang belum dimiliki, mahasiswa kategori semi linier harus mengikuti pembekalan seperti mahasiswa kategori tidak linier.
Untuk mahasiswa yang masuk kategori tidak linier, pembekalan untuk memperoleh kompetensi dasar Computing dapat diambil sejak semester lima, sehingga apabila memungkinkan, 9 (sembilan) sks matakuliah Magister Informatika dapat mulai diambil sejak semester 7 (tujuh). Kasus khusus (misalnya baru mendaftar di semester enam) dapat menyebabkan mahasiswa tidak bisa mengambil matakuliah Magister Informatika sebelum lulus S1, sehingga program integrasi S1 dan Magister Informatika diselesaikan dalam waktu lebih dari 4+1 tahun.
Untuk mahasiswa semi-linier dan tidak linier, terdapat beberapa alternatif pembekalan, yaitu mengikuti pembekalan di masa semester pendek, mengambil mata kuliah pilihan luar prodi Program Sarjana berupa matakuliah Teknik Informatika atau Sistem & Teknologi Informasi yang terkait dengan kompetensi dasar Computing, atau mengikuti tes kompetensi dasar.
Tugas Akhir prodi S1 mulai dilaksanakan sejak semester tujuh. Mahasiswa yang masuk kategori linier wajib melaksanakan TA-Tesis berkelanjutan. Mahasiswa yang masuk kategori semi-linier dan tidak linier disarankan melaksanakan TA-Tesis berkelanjutan (dijelaskan lebih lanjut di bagian 2.c).
Pada pertengahan semester delapan, akan dilakukan review prestasi akademik untuk memastikan bahwa mahasiswa peserta program integrasi dapat lulus tepat waktu dari prodi S1 (delapan semester) dan dapat menyelesaikan prodi Magister Informatika di akhir tahun ke-5. Jika diestimasi dapat lulus tepat waktu, maka mahasiswa dapat melanjutkan ke prodi Magister Informatika tanpa harus mengikuti ujian seleksi masuk, TOEFL, maupun TPA. Jika tidak bisa lulus tepat waktu, mahasiswa diarahkan untuk mengikuti program reguler Magister Informatika.
Untuk mahasiswa yang melanjutkan program integrasi, matakuliah Magister Informatika yang belum diambil dapat diselesaikan dalam waktu dua semester, sehingga mahasiswa dapat lulus S1 dan Magister Informatika dalam waktu 4 + 1 tahun.

Perbedaan Program Integrasi dengan PPSM

Perbedaan PISM dengan PPSM yang sebelumnya sudah berjalan dapat dilihat pada Tabel Perbedaan PISM dan PPSM.

Tabel Perbedaan PISM dan PPSM

	PPSM	PISM Informatika
Syarat daftar PPSM	IP ≥ 3.00 dan [MK lulus ≥90 (sem 5) atau ≥108 SKS (sem 6)] (Pasal 3 ayat 3 a-c)	Tidak ada syarat IP dan mk lulus (S1 IF/STI) Masa pendaftaran: mulai sem 3 sd sem 6 (tidak melanggar Pasal 10 ayat 5) Lampiran: Course planning sd akhir S2
Pengambilan mk S2 IF saat S1	Min 9 sks mk S2 IF (Pasal 3 ayat 3d) Mhs sekurang-kurangnya berada pada tahun ke-3 (Pasal 10 ayat 4-5)	Min 9 sks mk S2 IF Mulai sem 5 sesuai course planning
Review Prestasi Akademik (Pertengahan semester 8)	Tidak ada	Review: mk lulus, potensi lulus S1 4 tahun, rekomendasi wali, rekomendasi pembimbing TA Lanjut: potensi lulus S1 di akhir tahun 4 (maksimum Agustus, MK lulus≥108 SKS), dan potensi lulus S2 di akhir tahun 5.
Pelaksanaan TA Tesis	Belum diatur.	TA Tesis berkelanjutan
Persyaratan Publikasi S2	Publikasi TA S1 tidak dapat memenuhi syarat publikasi	Publikasi TA S1 dapat memenuhi syarat publikasi (topik relevan)

TA Tesis Berkelanjutan

TA Tesis Berkelanjutan adalah pelaksanaan TA di program sarjana dan Tesis di program magister dengan topik yang berkelanjutan sehingga merupakan bagian dari pekerjaan/penelitian di area yang sama.

Berkaitan dengan kategori peserta program PPSM, aturan untuk melaksanakan TA Tesis Berkelanjutan didefinisikan sebagai berikut.

Linier: mahasiswa wajib melaksanakan TA Tesis Berkelanjutan dengan topik dan pembimbing yang sama.
Semi-linier: mahasiswa disarankan melaksanakan TA Tesis Berkelanjutan dengan topik yang dimungkinkan bersifat multidisiplin dengan bidang program sarjana mahasiswa yang bersangkutan dan dengan tim pembimbing yang dapat berasal dari prodi sarjana mahasiswa ybs. dan dari prodi Magister Informatika. Namun jika tidak, maka mahasiswa wajib melaksanakan TA dengan topik di bidang komputasi, walaupun tidak berkelanjutan dengan topik tesis di Prodi Magister Informatika dan dapat dilaksanakan dengan pembimbing yang berbeda.
Tidak linier: mahasiswa disarankan melaksanakan TA Tesis Berkelanjutan dengan topik yang dimungkinkan bersifat multidisiplin dengan bidang program sarjana mahasiswa yang bersangkutan dan dengan tim pembimbing yang dapat berasal dari prodi sarjana mahasiswa ybs. dan dari Prodi Magister Informatika. Namun jika tidak, maka mahasiswa disarankan mengambil topik TA di bidang komputasi, walaupun masih dimungkinkan untuk mengambil topik lain di luar bidang komputasi sesuai dengan bidang prodinya, sehingga dapat dilaksanakan dengan pembimbing yang berbeda dengan tesis.

Rancangan pengelolaan TA Tesis Berkelanjutan secara umum adalah sebagai berikut.

Persyaratan pembimbing:
TA Tesis Berkelanjutan dilaksanakan dengan pembimbing yang sama baik untuk TA maupun Tesis. Jumlah maksimum pembimbing adalah 2 orang, baik untuk TA maupun Tesis. Jika pembimbing hanya 1 orang, maka pembimbing tersebut harus eligible sebagai pembimbing utama di prodi sarjana dan Prodi Magister Informatika. Jika pembimbing 2 orang, maka salah satu pembimbing harus eligible sebagai pembimbing utama di Prodi Magister Informatika dan aturan urutan pembimbing utama dan pendamping mengikuti aturan di prodi sarjana dan Prodi Magister Informatika. Daftar dosen pembimbing untuk Prodi Magister Informatika dapat diakses pada Dosen Pembimbing Tesis Magister Informatika ITB.
Persyaratan topik:
1. Topik TA Tesis Berkelanjutan harus berada dalam cakupan bidang komputasi.
2. Topik TA Tesis Berkelanjutan harus mempertimbangkan tingkat keilmuan dan kedalaman yang sesuai dan harus dapat dibagi dengan jelas target untuk proses TA di program sarjana dan target proses tesis di program magister.
3. Topik TA Tesis Berkelanjutan harus sesuai dengan jalur pilihan mahasiswa di Prodi Magister Informatika.
4. Topik TA Tesis Berkelanjutan dapat berasal dari para calon dosen pembimbing atau dapat berasal dari usulan mahasiswa. Jika usulan berasal dari mahasiswa, maka harus dikonsultasikan dan disetujui oleh pembimbing.
Pendataan mahasiswa:
Sebelum semester 7 pada program sarjana mahasiswa dimulai, tim implementasi PPSM mengadakan pertemuan dan sosialisasi dengan seluruh mahasiswa peserta program PPSM yang sudah waktunya mengambil TA pada semester 7. Mahasiswa diminta untuk menyerahkan perencanaan pengambilan TA Tesis untuk mendapatkan informasi tentang peserta-peserta yang akan mengambil TA Tesis Berkelanjutan, terutama untuk mahasiswa dari kategori semi-linier dan non-linier.
Prosedur alokasi topik dan pembimbing:
1. Untuk semua mahasiswa yang akan melaksanakan TA Tesis Berkelanjutan, tim implementasi PPSM berkoordinasi dengan semua tim pelaksana TA di semua prodi mahasiswa terkait dan tim pelaksana tesis Prodi Magister Informatika untuk mengkoordinasikan pengalokasian topik TA Tesis dan pembimbing untuk mahasiswa ybs.
2. Proses alokasi topik dan pembimbing TA Tesis dapat menjadi kasus khusus pada pengalokasian topik dan pembimbing TA di prodi sarjana mahasiswa dan prosedurnya dapat disesuaikan dengan prosedur di prodi sarjana masing-masing dengan syarat memastikan bahwa syarat topik (lihat butir 2) dan pembimbing (lihat butir 1) terpenuhi.
3. Setelah mahasiswa dialokasikan topik dan pembimbing, mahasiswa melaporkan proposal perencanaan TA Tesis Berkelanjutan yang telah ditandatangani oleh mahasiswa dan pembimbing ke tim implementasi PPSM.
4. Proses alokasi topik dan pembimbing dapat dimulai sebelum semester 7 dimulai dan sudah harus selesai selambat-lambatnya minggu ke-7 semester 7 program sarjana mahasiswa.
Pengambilan mata kuliah terkait:
a. Pengambilan mata kuliah TA di prodi sarjana
- Asumsi: Terdapat mata kuliah TA-I di semester 7 dan TA-II di semester 8 di setiap prodi sarjana.
- Mahasiswa melaksanakan TA Tesis Berkelanjutan porsi untuk program sarjana dengan mengikuti prosedur pelaksanaan TA di prodi masing-masing dengan catatan: dalam penyampaian proposal TA, harus dicakup juga topik dan perencanaan untuk sampai pelaksanaan Tesis.
- Mahasiswa melakukan pengambilan mata kuliah TA-I pada semester 7. Seluruh atau sebagian proses alokasi topik dan pembimbing dapat dilakukan pada semester ini (lihat butir 4.d.)
- Pengambilan mata kuliah TA-II dilakukan pada semester 8.
b. Pengambilan mata kuliah Metodologi Penelitian dan Tesis dilaksanakan setelah mahasiswa berubah status menjadi mahasiswa Prodi Magister Informatika. Pengambilan mata kuliah Metodologi Penelitian dilakukan pada semester 1 dan mata kuliah Tesis diambil pada semester 2 dan dilaksanakan sesuai prosedur dan aturan yang berlaku di Prodi Magister Informatika.
Catatan: Dalam penyampaian proposal Tesis, harus disampaikan hasil-hasil dari TA yang akan dilanjutkan dalam Tesis.
Selama pelaksanaan TA Tesis Berkelanjutan, mahasiswa tidak diperkenankan berganti topik dan pembimbing, khususnya dari TA ke Tesis. Penggantian topik atau pembimbing dapat dilaksanakan dengan alasan kedaruratan tertentu dan mengikuti prosedur yang ditetapkan oleh Prodi Magister Informatika dan diketahui oleh tim implementasi PPSM.

Kurikulum Program Integrasi

Kurikulum program integrasi tetap menggunakan kurikulum S1 yang berlaku dan kurikulum 2022 Magister Informatika yang berlaku saat ini dengan penyesuaian urutan pengambilan matakuliah dalam course planning, sehingga program Sarjana dan Magister dapat diselesaikan dalam 4+1 tahun. Mata kuliah wajib jalur untuk program Magister diambil sesuai dengan jalur yang diambil.
Untuk memperjelas perbedaan kompetensi yang akan didapatkan mahasiswa peserta PISM, didefinisikan target profesi lulusan Magister Informatika yang mengacu Peta Okupasi bidang TIK dan SKKNI setiap bidang yang relevan. Untuk lulusan Magister Informatika, diambil profesi dengan level 7 atau 8. Program Magister Informatika memiliki target profesi lulusan per jalur pilihan sebagai berikut.

Jalur Pilihan Magister Informatika	Target Profesi Lulusan
*Ilmu Komputer(Computer Science/CS)***	Senior Computer Scientist
Rekayasa Perangkat Lunak dan Inovasi (SEI)	Lead/Senior Software Engineer Software Engineer Quality Assurance Manager/Specialist
Sistem Informasi (IS)	Information Architecture Manager Information System Manager Senior Systems Analyst Project Manager Product Manager Enterprise Architect
Teknologi Informasi (IT)	IT Project Manager IT Consultant / IT Advisor IT Service Manager
Teknologi Media dan Piranti Bergerak (MMT)	Multimedia Specialist Senior Game Developer
Komputasi Cloud (CC)	Cloud Computing Engineer/Expert Cloud Computing Architect Cloud Computing Security
Sains Data dan Inteligensi Buatan (DSAI)	Jalur DSAI: [Lead/Manager/Chief] Data Scientist Data Engineer Business Intelligence Expert
Sistem Inteligensi (IntS)	AI Architect AI/ML Engineer
Keamanan Siber (CyberSec)	Senior Cyber Security Engineer Cyber Security Manager

Berkaitan dengan kategori peserta program PPSM, aturan pengambilan mata kuliah dan target profil lulusan didefinisikan sebagai berikut:

Linier. Pengambilan mata kuliah sesuai kurikulum yang berlaku, baik untuk Program Sarjana maupun Magister. Perbedaannya terdapat dalam urutan pengambilan beberapa mata kuliah. Selain itu, Tugas Akhir dan Tesis wajib dilaksanakan secara berkelanjutan. Selain itu, terdapat keberlanjutan kompetensi berdasarkan target profesi lulusan program Sarjana dan Magister untuk tiap bidang profesi yang ditampilkan pada Tabel 7.

Tabel Target profesi lulusan Program Sarjana dan Magister Informatika

Target Profesi Lulusan S1 IF & STI	Target Profesi Lulusan S2 IF
Lulusan S1 IF: Computer Scientist	Jalur CS: Senior Computer Scientist
Lulusan S1 IF: ● SW Developer / Associate SW Engineer ● Software Quality Assurance Tester ● Web/Mobile Programmer ● UI/UX Engineer ● Database Engineer/Administrator	Jalur SEI: ● Lead/Senior Software Engineer ● Software Engineer ● Quality Assurance Manager/Specialist
Lulusan S1 STI: ● Information System Generalist ● System Analyst ● Associate Project Manager ● Associate Product Manager	Jalur IS: ● Information Architecture Manager ● Information System Manager ● Senior Systems Analyst ● Project Manager ● Product Manager ● Enterprise Architect
Lulusan S1 STI: ● Associate IT Project Manager ● Associate IT Consultant ● Associate IT Service Manager	Jalur IT: ● IT Project Manager ● IT Consultant / IT Advisor ● IT Service Manager
Lulusan S1 IF: ● Mobile Programmer ● Game Developer	Jalur MMT: ● Multimedia Specialist ● Senior Game Developer
Lulusan S1 IF: ● Cloud Computing Analyst/Developer	Jalur CC: ● Cloud Computing Engineer/Expert ● Cloud Computing Architect ● Cloud Computing Security
Lulusan S1 IF: ● Junior/Associate Data Scientist ● Data Analyst ● Junior/Associate Data Engineer ● Business Intelligence Analyst (L6)	Jalur DSAI: ● [Lead/Manager/Chief] Data Scientist ● Data Engineer ● Business Intelligence Expert
Lulusan S1 IF: ● AI Specialist ● Associate AI/ML Engineer	Jalur IntS: ● AI Architect ● AI/ML Engineer
Lulusan S1 IF: ● Network Engineer ● Cyber Security Engineer	Jalur Cyber Security: ● Senior Cyber Security Engineer ● Cyber Security Manager

Semi-linier. Seperti jalur linier, pengambilan mata kuliah sesuai kurikulum yang berlaku. Namun, mahasiswa jalur semi-linier ini perlu mengikuti pembekalan untuk memberi kompetensi pelengkap yang diperlukan sebagai prasyarat mata kuliah Program Magister. Alternatif kegiatan pembekalan dapat mengacu ke bagian 2a.
Tidak Linier. Mahasiswa tidak linier perlu mengambil pembekalan sebelum mengambil mata kuliah S2. Alternatif kegiatan pembekalan dapat mengacu ke bagian 2a untuk semua kompetensi dasar yang diperlukan sebagai prasyarat mata kuliah Program Magister.

Template pengambilan matakuliah Prodi Magister Informatika dalam course planning dapat dilihat pada Tabel berikut.

Template Pengambilan Matakuliah Prodi Magister Informatika

		Linier	Semi Linier	Non Linier
		4 + 1	4 + 1	4 + 1
S1	Sem 3 – 6	Enrollment	Enrollment	Enrollment
	SP setelah Sem 4	–	Pembekalan	Pembekalan
	Sem 5	IF5100 (3)	Wajib Jalur/Pilihan (3)	Wajib Jalur/Pilihan (3)
	Sem 6	Wajib Jalur/Pilihan (3)	Wajib Jalur/Pilihan (3)	Wajib Jalur/Pilihan (3)
	SP setelah Sem 6	–	Pembekalan	Pembekalan
	Sem 7	Wajib Jalur/Pilihan (3)	IF5100 (3)	IF5100 (3)
	Sem 8	Wajib Jalur/Pilihan (3)	Wajib Jalur/Pilihan (3)	Wajib Jalur/Pilihan (3)
S2	Sem 1	IF5099 (3) IF5200 (3) Wajib Jalur/Pilihan (3) Wajib Jalur/Pilihan (3)	IF5099 (3) IF5200 (3) Wajib Jalur/Pilihan (3) Wajib Jalur/Pilihan (3)	IF5099 (3) IF5200 (3) Wajib Jalur/Pilihan (3) Wajib Jalur/Pilihan (3)
S2	Sem 2	IF6099 (6) Wajib Jalur/Pilihan (3)	IF6099 (6) Wajib Jalur/Pilihan (3)	IF6099 (6) Wajib Jalur/Pilihan (3)

Keterangan:
IF5100 Pemrograman untuk Data Analitik (3 sks)
IF5200 Proyek Penelitian Terapan (3 sks)
IF5099 Metodologi Penelitian (3 sks)
IF6099 Tesis (6 sks)

Sebagai resume, berikut perbedaan untuk PISM linier, semi-linier, dan tidak linier.

Perbedaan PISM Linier, Semi-Linier, dan Tidak Linier

	Linier	Semi-Linier	Tidak Linier
Pemenuhan kompetensi dasar computing	semua	minimal 2	kurang dari 2
Pembekalan	Tidak	Diperlukan	Diperlukan
TA Tesis Berkelanjutan	wajib	Disarankan	Disarankan
Pengambilan mata kuliah Magister	Mulai semester 5	Setelah pembekalan sesuai kompetensi	Setelah pembekalan sesuai kompetensi

Prosedur pendaftaran PISM :

Mengisi Formulir Minat Program Integrasi Sarjana – Magister (PISM) ITB
https://drive.google.com/file/d/1oqWvQsm_an4k-5BlcaAmpA_n2waHbZgX/view?usp=sharing
Mengisi Formulir Daftar Matakuliah Program Integrasi Sarjana – Magister (PISM) ITB
Melakukan Pendaftaran di https://forms.gle/e7dLwmHa366QgD5f8

Contoh Course Plan S1 IF dan S1 ST

Layanan Administrasi Mahasiswa Program Penyatuan Sarjana-Magister: https://stei.itb.ac.id/prototype/iso/sop-stei-akd-11/

Enter your keyword

Kurikulum