Mata kuliah ini membahas konsep perencanaan strategis dalam penggunaan sistem dan teknologi informasi untuk mendukung tujuan bisnis organisasi. Mahasiswa akan mempelajari bagaimana merumuskan rencana strategis yang mengintegrasikan teknologi informasi dengan strategi bisnis secara holistik.

• Konsep dan Pentingnya Perencanaan Strategis Sistem dan Teknologi Informasi.
• Analisis Lingkungan Eksternal dan Internal dalam Perencanaan Strategis.
• Penyusunan Rencana Strategis Teknologi Informasi dan Integrasi dengan Rencana Bisnis.
• Faktor-faktor Keberhasilan dan Tantangan dalam Implementasi Rencana Strategis.
• Pembuatan Roadmap Teknologi Informasi dan Pengembangan Sumber Daya.
• Pemilihan dan Investasi dalam Solusi Teknologi Informasi.
• Evaluasi Kinerja dan Pengukuran Ke berhasilan Perencanaan Strategis.
• Aspek Keamanan dan Kepatuhan dalam Rencana Strategis Teknologi Informasi.
• Transformasi Digital dan Peran Teknologi Informasi dalam Inovasi Bisnis.
• Studi Kasus: Analisis Rencana Strategis Teknologi Informasi pada Organisasi Tertentu.

• Pengenalan Rekayasa Perangkat Lunak dan Proses Pengembangan.
• Identifikasi Kebutuhan dan Perumusan Spesifikasi Perangkat Lunak.
• Estimasi dan Penjadwalan Proyek Pengembangan.
• Manajemen Risiko dalam Rekayasa Perangkat Lunak.
• Pengendalian Kualitas dan Uji Coba Perangkat Lunak.
• Metodologi Pengembangan Perangkat Lunak: Waterfall, Agile, DevOps, dsb.
• Kolaborasi Tim dan Komunikasi dalam Proyek Perangkat Lunak.
• Manajemen Konfigurasi dan Version Control.
• Pengelolaan Perubahan dalam Siklus Pengembangan Perangkat Lunak.
• Evaluasi Keberhasilan Proyek dan Pembelajaran dari Pengalaman.

• Pengantar ke Sistem Cerdas dan Kecerdasan Buatan (AI).
• Representasi Pengetahuan dan Pemrosesan Pengetahuan.
• Metode Pencarian dan Optimisasi dalam AI.
• Pembelajaran Mesin dan Jenis-jenis Algoritma.
• Jaringan Saraf Tiruan dan Pembelajaran Dalam (Deep Learning).
• Logika Fuzzy dan Sistem Pakar.
• Pengolahan Bahasa Alami (NLP) dan Aplikasinya.
• Analisis Data dan Pengambilan Keputusan Cerdas.
• Pengenalan pada Robotika dan Sistem Otomasi Cerdas.
• Etika dalam Pengembangan dan Penggunaan Sistem Cerdas.

• Pengantar ke Jaringan Komputer dan Model Referensi OSI.
• Protokol dan Arsitektur Jaringan.
• Topologi Jaringan dan Perangkat Jaringan.
• Teknologi Komunikasi Data: Analog dan Digital.
• Jaringan Nirkabel (Wireless) dan Teknologi Seluler.
• Pengenalan Internet dan Protokol TCP/IP.
• Pengamanan Jaringan dan Kriptografi.
• Pengelolaan Jaringan dan Pemantauan Kinerja.
• Jaringan Sensor dan Internet of Things (IoT).
• Simulasi Jaringan dan Praktik Pengaturan Jaringan.

• Identifikasi Masalah Penelitian: Mahasiswa akan mempelajari cara mengidentifikasi masalah penelitian yang relevan dan signifikan dalam bidang teknologi informasi. Ini melibatkan analisis tren, kebutuhan industri, dan kontribusi potensial terhadap pengetahuan.
• Tinjauan Literatur: Mahasiswa akan memahami pentingnya tinjauan literatur yang mendalam. Ini meliputi identifikasi karya terkait, kerangka konseptual, dan celah penelitian yang dapat diisi oleh tesis.
• Metodologi Penelitian: Mahasiswa akan belajar merumuskan metodologi penelitian yang tepat untuk menjawab pertanyaan penelitian. Ini mencakup pendekatan, teknik pengumpulan data, dan analisis yang akan digunakan.
• Rencana Penelitian dan Jadwal: Mahasiswa akan merancang rencana penelitian yang mencakup langkah-langkah yang harus diambil serta jadwal pelaksanaannya. Ini membantu dalam mengatur langkah-langkah yang jelas dan memantau perkembangan penelitian.

• Pendahuluan Metodologi Penelitian.
• Pemilihan Topik Penelitian dan Perumusan Pertanyaan Penelitian.
• Kerangka Teoritis dan Hipotesis.
• Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif.
• Penggunaan Tools Digital untuk Penelitian.
• Penulisan Ilmiah yang Efektif.
• Cara Menyusun Abstrak, Kata Pengantar, dan Kesimpulan.
• Etika Penelitian dan Penerbitan Ilmiah.
• Presentasi dan Publikasi Ilmiah.

• Konsep Manajemen Informasi Multimedia dan Multiplatform.
• Pengembangan Konten Multimedia dan Responsif.
• Desain Antarmuka Pengguna Multiplatform.
• Penggunaan Teknologi Multimedia dalam Pendidikan dan Bisnis.
• Integrasi Media Sosial dan Interaksi Pengguna.
• Optimasi Kinerja dan Kecepatan pada Berbagai Platform.
• Analisis Data Pengguna dan Pengambilan Keputusan.
• Strategi Distribusi Konten dan Pemasaran Multimedia.
• Keamanan dan Privasi dalam Manajemen Informasi Multimedia.
• Studi Kasus: Implementasi Manajemen Informasi Multimedia Multiplatform.

• Prinsip-prinsip Publikasi Ilmiah: Mahasiswa akan memahami etika dan standar penerbitan ilmiah serta pentingnya integritas dalam penelitian.
• Penulisan Artikel Ilmiah: Mahasiswa akan mempelajari struktur dan gaya penulisan artikel ilmiah, termasuk bagian-bagian utama dan penggunaan referensi.
• Proses Pengajuan dan Review: Mahasiswa akan memahami langkah-langkah dalam mengajukan artikel, tahapan proses review, dan tanggapan terhadap perbaikan.
• Pemilihan Jurnal dan Konferensi: Mahasiswa akan memahami kriteria pemilihan jurnal atau konferensi yang sesuai dengan bidang penelitian.

• Perencanaan Tesis: Mahasiswa akan merancang rencana penelitian, memilih metodologi yang sesuai, dan mengidentifikasi tujuan penelitian.
• Pengumpulan dan Analisis Data: Mahasiswa akan mengumpulkan data, menganalisis hasil, dan menginterpretasikan temuan untuk menjawab pertanyaan penelitian.
• Penulisan Tesis: Mahasiswa akan menyusun tesis yang sesuai dengan standar penulisan ilmiah, mencakup bab-bab yang relevan dan rinci.
• Pertahanan Tesis: Mahasiswa akan menyajikan dan membela hasil penelitian mereka di hadapan dosen dan rekan mahasiswa, serta menjawab pertanyaan kritis.

• Konsep dan Pentingnya Analisis Risiko dalam Pengembangan Perangkat Lunak.
• Identifikasi dan Klasifikasi Risiko Proyek Perangkat Lunak.
• Penilaian dan Prioritisasi Risiko: Probabilitas dan Dampak.
• Strategi Mitigasi Risiko dalam Pengembangan Perangkat Lunak.
• Analisis Kelayakan Bisnis: Finansial, Teknis, dan Operasional.
• Penentuan Biaya dan Manfaat Proyek Perangkat Lunak.
• Pengukuran Kinerja Proyek dan Manajemen Risiko.
• Aspek Hukum dan Etika dalam Analisis Risiko dan Kelayakan Bisnis.
• Studi Kasus: Analisis Risiko dan Kelayakan Bisnis dalam Proyek Perangkat Lunak.
• Presentasi dan Komunikasi Hasil Analisis Risiko dan Kelayakan Bisnis.

• Konsep Manajemen Proyek Perangkat Lunak dan Perbedaannya dengan Proyek Umum.
• Rencana Proyek: Penetapan Tujuan, Lingkup, Waktu, dan Sumber Daya.
• Penjadwalan dan Estimasi Waktu dalam Pengembangan Perangkat Lunak.
• Manajemen Tim: Komunikasi, Kolaborasi, dan Peran dalam Proyek.
• Pengendalian Kualitas dan Uji Coba dalam Pengembangan Perangkat Lunak.
• Manajemen Risiko dalam Pengembangan Proyek Perangkat Lunak.
• Pelaporan dan Pemantauan Kemajuan Proyek.
• Pengelolaan Perubahan dalam Siklus Pengembangan Perangkat Lunak.
• Kerjasama Tim dalam Pengembangan Perangkat Lunak Berbasis Agile.
• Studi Kasus: Manajemen Pengembangan Proyek Perangkat Lunak pada Kasus Nyata.

• Konsep Penjaminan Kualitas Perangkat Lunak dan Pentingnya Pengujian.
• Pengujian Fungsional dan Non-fungsional.
• Strategi Pengujian: Pengujian Unit, Integrasi, Sistem, dan Penerimaan.
• Pengujian Manual dan Otomatis.
• Pengujian Performa, Keamanan, dan Kinerja Perangkat Lunak.
• Metrik dan Pengukuran Kualitas Perangkat Lunak.
• Pengelolaan Cacat (Defect) dan Pelaporan Hasil Pengujian.
• Teknik Verifikasi dan Validasi.
• Penjaminan Kualitas dalam Pengembangan Berbasis Agile.
• Studi Kasus: Proses Penjaminan Kualitas dalam Proyek Perangkat Lunak.

• Konsep Dasar Rancang Bangun Perangkat Lunak.
• Prinsip-prinsip Desain Perangkat Lunak: Keterbacaan, Keterpeliharaan, dan Kehandalan.
• Paradigma Desain Berorientasi Objek.
• Pengelolaan Ketergantungan Antar Modul.
• Pola Desain (Design Patterns) dalam Pengembangan Perangkat Lunak.
• Pengembangan Antarmuka Pengguna (UI/UX Design).
• Desain Arsitektur Perangkat Lunak: Layered, Client-Server, dan Mikroservis.
• Desain Basis Data dan Pengelolaan Data dalam Perangkat Lunak.
• Integrasi Komponen Perangkat Lunak.
• Implementasi Desain ke dalam Kode Sumber.

• Pengenalan Konsep Analisis Data Besar dan Data Science.
• Teknik Pengumpulan, Penyimpanan, dan Pra-Pemrosesan Data.
• Eksplorasi Data: Visualisasi dan Identifikasi Pola.
• Penerapan Algoritma Data Mining dan Machine Learning.
• Pengolahan Data Streaming dan Analisis Real-Time.
• Pemodelan Prediktif dan Pengambilan Keputusan Berbasis Data.
• Analisis Sentimen dan Pola Korespondensi.
• Implementasi Analisis Data Besar dalam Konteks Berbagai Industri.
• Keamanan Data dalam Konteks Analisis Data Besar.
• Dampak Analisis Data Besar pada Inovasi dan Pengambilan Keputusan Strategis.

• Pengenalan Konsep Knowledge Management (KM) dan DSS.
• Proses Pengumpulan dan Penyimpanan Pengetahuan Organisasi.
• Pemodelan dan Representasi Pengetahuan.
• Sistem Informasi untuk Knowledge Management.
• Integrasi Data dan Analisis Pengetahuan.
• Desain dan Implementasi Sistem Pendukung Keputusan.
• Teknik Analisis dan Visualisasi Data dalam DSS.
• Keterhubungan Knowledge Management dan Inovasi.
• Etika dan Keamanan dalam Pengelolaan Pengetahuan.
• Studi Kasus: Penerapan Knowledge Management dan DSS dalam Konteks Bisnis.

• Konsep Pembelajaran Mesin Lanjut.
• Model Regresi dan Klasifikasi yang Kompleks.
• Jaringan Saraf Tiruan dan Deep Learning.
• Pengolahan Bahasa Alami dalam Pembelajaran Mesin.
• Penerapan Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN).
• Teknik Optimisasi dan Regularisasi dalam Deep Learning.
• Transfer Learning dan Fine-Tuning.
• Evaluasi Model dan Interpretasi Hasil.
• Penerapan Pembelajaran Mesin Lanjut dalam Berbagai Bidang.
• Tantangan dan Trend dalam Pembelajaran Mesin Lanjut.

• Konsep Sistem Komputasi Cerdas dan Kecerdasan Buatan (AI).
• Algoritma dan Teknik dalam Kecerdasan Buatan.
• Perancangan dan Implementasi Sistem Berbasis Kecerdasan Buatan.
• Pengolahan Paralel dan Konsep Dasar Komputasi Paralel.
• Arsitektur dan Model Komputasi Paralel.
• Pengoptimalan Kinerja melalui Komputasi Paralel.
• Distribusi Tugas dan Penjadwalan dalam Sistem Paralel.
• Manajemen Sumber Daya dan Skalabilitas Sistem.
• Integrasi Kecerdasan Buatan dan Komputasi Paralel.
• Studi Kasus: Penerapan Sistem Komputasi Cerdas dan Paralel dalam Bidang Tertentu.

• Pengenalan ke Sistem Tertanam Canggih.
• Desain dan Arsitektur Sistem Tertanam.
• Pemrograman Mikrokontroler Lanjutan.
• Komunikasi Antarperangkat dan Jaringan dalam Sistem Tertanam.
• Pemanfaatan Sensor dan Aktuator pada Sistem Tertanam.
• Pengolahan Data dalam Sistem Tertanam.
• Optimisasi Kinerja dan Efisiensi Energi.
• Keamanan dan Keandalan Sistem Tertanam.
• Integrasi Teknologi Cloud dalam Sistem Tertanam.
• Studi Kasus: Penerapan Advanced Embedded System dalam Aplikasi Nyata.

• Pengenalan ke Cloud Computing dan Konsep Dasarnya.
• Arsitektur dan Model Layanan Cloud.
• Virtualisasi dan Manajemen Sumber Daya di Lingkungan Cloud.
• Keamanan dan Privasi dalam Cloud Computing.
• Desain dan Implementasi Aplikasi Terdistribusi.
• Sistem Terdistribusi dan Teknologi Jaringan.
• Pemrosesan Terdistribusi dan Pengolahan Data Massal.
• Skalabilitas dan Performa dalam Lingkungan Terdistribusi.
• Integrasi Cloud dan Aplikasi Terdistribusi.
• Studi Kasus: Implementasi Cloud Computing dalam Skala Besar.

• Konsep Dasar Keamanan Informasi dan Ancaman Keamanan.
• Kriptografi dan Teknik Pengamanan Data.
• Pengamanan Jaringan dan Sistem Operasi.
• Identifikasi dan Manajemen Risiko Keamanan Informasi.
• Keamanan Aplikasi dan Pengembangan Secure Coding.
• Pengamanan Cloud Computing dan Teknologi Virtualisasi.
• Deteksi dan Tanggapan Terhadap Serangan Keamanan.
• Penerapan Kebijakan Keamanan dan Audit Keamanan.
• Pengamanan Infrastruktur dan Tata Kelola Keamanan.
• Studi Kasus: Penerapan Keamanan Informasi dalam Lingkungan Nyata.

• Pengenalan ke Wearable Devices dan Aplikasi Mobile.
• Platform Pengembangan Aplikasi Mobile (iOS, Android, dll.).
• Desain Antarmuka Pengguna untuk Wearable dan Mobile.
• Pemrograman Aplikasi untuk Sensor dan Fitur Wearable.
• Integrasi Data dan Komunikasi dengan Aplikasi Mobile.
• Pengoptimalan Kinerja dan Pengalaman Pengguna di Perangkat Mobile.
• Pengamanan Aplikasi Mobile dan Wearable.
• Aplikasi Wearable dan Mobile dalam Kesehatan dan Kebugaran.
• Aplikasi Wearable dalam Teknologi Pemantauan dan Kontrol.
• Studi Kasus: Pengembangan Aplikasi Wearable dan Mobile dalam Konteks Nyata.

• Strategi Bisnis Digital dan Transformasi E-Business.
• Pengembangan dan Pengelolaan Platform E-Commerce.
• Desain Antarmuka dan Pengalaman Pengguna dalam E-Commerce.
• Sistem Pembayaran dan Keamanan Transaksi Online.
• Manajemen Rantai Pasokan dalam Lingkungan E-Commerce.
• Pemasaran Digital dan Analisis Data dalam E-Business.
• Inovasi dalam Model Bisnis E-Commerce.
• Regulasi dan Etika dalam Bisnis Digital.
• Integrasi Teknologi dengan Bisnis Konvensional.
• Studi Kasus: Sukses dan Tantangan dalam E-Business & E-Commerce.

• Konsep Informatika Sosial dan Peran Teknologi dalam Masyarakat.
• E-Government: Konsep, Manfaat, dan Tantangan.
• Sistem Informasi Pemerintahan dan Interoperabilitas.
• Layanan Publik Elektronik dan Integrasi Data.
• Partisipasi Masyarakat dan Transparansi dalam E-Government.
• Keamanan Data dan Privasi dalam Layanan Publik Online.
• E-Demokrasi dan E-Partisipasi.
• Perancangan Sistem Informasi Publik.
• Integrasi Teknologi Informasi dalam Masyarakat.
• Studi Kasus: Implementasi E-Government dalam Skala Besar.

• Konsep Manajemen Investasi dan Nilai Teknologi Informasi.
• Evaluasi Investasi Teknologi Informasi: ROI, TCO, dan NPV.
• Pengambilan Keputusan Investasi dan Risiko Teknologi.
• Strategi Pengembangan Teknologi Informasi.
• Tata Kelola Teknologi Informasi dan Framework COBIT.
• Kepatuhan Regulasi dan Keamanan Teknologi Informasi.
• Manajemen Risiko Teknologi Informasi.
• Pemantauan Kinerja Teknologi Informasi dan Metrik.
• Inovasi dan Perubahan dalam Manajemen Teknologi Informasi.
• Studi Kasus: Implementasi Manajemen Investasi dan Tata Kelola TI dalam Organisasi.