Mata Kuliah MA5283 - 2024

Kode Mata KuliahMA5283 / 4 SKS
Penyelenggara201 - Matematika / FMIPA
KategoriKuliah
Bahasa IndonesiaEnglish
Nama Mata KuliahAnalisis Data Berorientasi ObjekObject-Oriented Data Analysis
Bahan Kajian
  1. Pengenalan mengenai analisis data berorientasi objek
  2. Visualisai data berorientasi objek
  3. Hubungan analisis data berbasis objek dengan analisis komponen utama atau principal component analysis (PCA)
  4. Kelebihan analisis berbasis objek dibandingkan analisis komponen utama
  5. Penentuan metode jarak dan skala multidimensional
  6. Pengolahan bentuk geometri sebagai data objek dan merepresentasikan bentuk data
  7. Analisis mengenai Principal Geodesic Analysis, Polysphere PCA, Torus PCA
  8. Analisis diskriminan menggunakan pendekatan non parametrik dan fungsi likelihood
  1. Introduction to Object-Oriented Data Analysis
  2. Visualization of object-oriented data.
  3. The relationship between Object-Oriented Data Analysis and Principal Component Analysis (PCA)
  4. Advantages of object-oriented analysis compared to Principal Component Analysis.
  5. Determination of distance methods and Multidimensional Scaling
  6. Processing geometric shapes as data objects and representing data shapes.
  7. Analysis regarding Principal Geodesic Analysis, Polysphere PCA, and Torus PCA.
  8. Discriminant analysis using non-parametric approaches and likelihood functions.
Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
  1. Mahasiswa memahami mengenai konsep objek sebagai suatu data
  2. Mahasiswa mampu mengindentifikasi dan memvisualisasikan data berbasis objek
  3. Mahasiswa mampu menentukan metode-metode statistika yang sesuai untuk mengolah data berbasis objek
  4. Mahasiswa mampu membuat model-model stokastik untuk mengolah data berbasis objek
  5. Mahasiswa mampu mengolah data, menganalisis dan melakukan pembahasan serta kesimpulan
  6. Mahasiswa mampu menciptakan program computer untuk menganalisis data berbasis objek
  1. Students understand the concept of objects as data.
  2. Students are able to identify and visualize object-oriented data.
  3. Students are able to determine appropriate statistical methods for processing object-oriented data.
  4. Students are able to construct stochastic models for processing object-oriented data.
  5. Students are able to process data, analyze results, and conduct discussions and draw conclusions.
  6. Students are able to create computer programs to analyze object-oriented data.
Metode PembelajaranKuliah, diskusi, kerja mandiri, praktikumLecture, Discussion, Independent Study, Practicum
Modalitas PembelajaranPembelajaran aktif, diskusi, penugasan mandiri, penugasan kelompokActive learning, discussions, individual assignments, group assignments.
Jenis NilaiABCDE
Metode PenilaianUjian tertulis, karya tulis, praktikum, presentasiWritten exams, written papers, practicum, presentations.
Catatan Tambahan