- Jalan Sultan Adam No. 128 Banjarmasin Utara, 70122, Kota Banjarmasin
- +62 (511) 431 5675
- banjarmasin@ecampus.ut.ac.id
Program Studi Sains Data (S1)
Visi
Menjadi Program Studi Sains Data terdepan dan terpercaya melalui sistem PJJ berkualitas internasional, yang mampu menyelenggarakan pendidikan berkualitas, fleksibel, inklusif, dan berkontribusi dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi di bidang sains data.
Misi
- Menyelenggarakan pendidikan sains data berkualitas melalui sistem pendidikan jarak jauh yang inovatif, sesuai standar nasional dan internasional, untuk membentuk SDM yang kompeten, profesional, dan beretika.
- Mengembangkan penelitian dan penerapan sains data berbasis inovasi dan kolaborasi, demi menghasilkan solusi yang relevan dengan kebutuhan masyarakat dan pembangunan nasional.
- Memperkuat kemitraan dan pengabdian kepada masyarakat melalui diseminasi keilmuan sains data untuk peningkatan literasi data, pemberdayaan, dan kesejahteraan masyarakat.
Tujuan
- menguasai konsep dasar sains data di bidang Bisnis, Ekonomi, Lingkungan, dan Sosial Humaniora.
- mampu mengorganisasi data, preprocessing data, transformasi data, mengeksplorasi dan mendeskripsikan data, menganalisis data dan membuat otomatisasi analisis data, visualisasi dan interpretasi hasil analisis data dipelajari untuk menyelesaikan masalah-masalah yang dihadapi oleh masyarakat, industri, dan pemerintah di bidang Bisnis, Ekonomi, Lingkungan, dan Sosial Humaniora.
- memiliki kemampuan berpikir secara logis, kritis, sistematis, bekerjasama, kolaborasi, kepemimpinan dan inovasi atas pekerjaan di bidangnya.
- memiliki kejujuran, integritas, etika akademik, kedisiplinan, kemandirian, dan bertanggung jawab atas pekerjaan di bidang keahliannya.
Keunggulan dari Program Studi Sains Data adalah:
- Proses pembelajaran dilakukan secara jarak jauh dan fokus pada Data Analyst.
- Program studi Sains Data mengintegrasikan konsep-konsep Statistika, Matematika, Sistem Informasi dengan teknologi komputer dalam mengelola dan menganalisis data (khususnya big data) pada bidang Bisnis, Ekonomi, Lingkungan, dan Sosial Humaniora.
- Mempersiapkan lulusan yang memiliki kompetensi dan keterampilan di bidang sains data yang sangat dibutuhkan di era industri 4.0 dan big data melalui kurikulum yang disesuaikan dengan kebutuhan industri dan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Kurikulum sains data mencakup topik-topik seperti data mining, machine learning, artificial intelligence, data visualization, dan big data analytics, yang menggunakan berbagai bahasa pemrograman, tools, dan teknik terkini.
- Memberikan pengalaman belajar yang menarik dan interaktif dengan menggunakan use-case dan proyek-proyek nyata dari berbagai bidang/domain.
- Memberikan kesempatan untuk mendapatkan sertifikasi dan kualifikasi di bidang sains data dari lembaga-lembaga yang diakui secara nasional dan internasional.
Capaian Pembelajaran
Aspek Sikap
Menjunjung tinggi nilai kejujuran, kemanusiaan, integritas, etika akademik; dan berkontribusi dalam peningkatan mutu kehidupan bermasyarakat serta memiliki sikap nasionalisme, bertanggung jawab, mandiri, dan disiplin.
Aspek Pengetahuan
- Menguasai konsep dasar Matematika, Statistika, dan Ilmu Komputer secara umum.
- Menguasai konsep dasar sains data di bidang Bisnis, Ekonomi, Lingkungan, dan Sosial Humaniora.
Aspek Keterampilan Umum
- Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi sesuai dengan bidang keahliannya secara mandiri, bermutu, terukur, dan bertanggung jawab atas pencapaian hasil kerja di bidangnya.
- Mampu mengambil keputusan secara tepat dalam konteks penyelesaian masalah di bidang keahliannya, berdasarkan hasil analisis informasi dan data secara mandiri maupun kelompok; serta mampu menyusun dan mengkomunikasikan secara tertulis hasil kajian saintifik dalam bentuk laporan karya ilmiah dan mengunggahnya dalam laman perguruan tinggi.
Aspek Keterampilan Khusus
- Mampu mengorganisasi data, preprocessing data, dan transformasi data di bidang Bisnis, Ekonomi, Lingkungan, dan Sosial Humaniora.
- Mampu melakukan processing data, menganalisis data, mengeksplorasi, dan mendeskripsikan data.
- Mampu melakukan otomatisasi analisis data, visualisasi, dan interpretasi hasil analisis data di bidang Bisnis, Ekonomi, Lingkungan, dan Sosial Humaniora, serta mampu mengkomunikasikan dalam bentuk yang mudah dipahami baik secara tertulis maupun lisan.
- Mampu melakukan analisis terhadap beberapa alternatif solusi yang tersedia di bidang sains data untuk menyelesaikan masalah dan mampu menyajikan kesimpulan analisis untuk pengambilan keputusan yang tepat.
| No | Kode & Nama Mata Kuliah | Waktu Ujian | Kode & Nama Bahan Ajar yang Digunakan | Semester/ SKS | Ket. |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | STMA4111 Kalkulus Diferensial | l.2 | MATA4110 Kalkulus I (Edisi 3) | 1/ 3 | |
| 2 | MKKI4201 Pengantar Statistika | ll.1 | SATS4121 Metode Statistik 1 (Edisi 3) | 1/ 3 | WT |
| 3 | STDA4101 Pengantar Sains Data | l.3 | STDA4101 Pengantar Sains Data (Edisi 2) | 1/ 3 | |
| 4 | STSI4304 Dasar Infrastruktur TI | ll.2 | MSIM4304 Dasar Infrastruktur TI | 1/ 2 | |
| 5 | STSI4101 Pengantar Sistem Informasi | l.1 | EMBS4321 Sistem Informasi Manajemen | 1/ 3 | |
| 6 | MKWN4108 Bahasa Indonesia | ll.3 | MKWU4108 Bahasa Indonesia (Edisi 2) 2025/2026 Ganjil, MKWN4108 Bahasa Indonesia 2025/2026 Genap | 1/ 2 | |
| 7 | STIK4234 Model Linear Terapan | l.4 | SATS4312 Model Linear Terapan (Edisi 2) | 2/ 3 | |
| 8 | STSI4106 Logika Informatika | l.3 | MSIM4103 Logika Informatika (Edisi 2) | 2/ 3 | |
| 9 | STIK4122 Pengantar Probabilitas | ll.2 | SATS4221 Pengantar Probabilitas (Edisi 2) | 2/ 3 | |
| 10 | STSI4105 Basis Data | l.1 | MSIM4206 Basis Data | 2/ 3 | Bp, BPro |
| 11 | STMA4113 Aljabar Linear Elementer | ll.4 | MATA4112 Aljabar Linear Elementer I (Edisi 3) | 2/ 2 | WT |
| 12 | STSI4104 Struktur Data | l.2 | MSIM4202 Struktur Data (Edisi 2) | 2/ 3 | Bp, BPro |
| 13 | SPMT4216 Algoritma dan Pemrograman | l.2 | SPMT4216 Algoritma dan Pemrograman | 3/ 3 | Bp |
| 14 | STDA4201 Basis Data NoSQL | ll.3 | STDA4201 a. Panduan Basis Data NoSQL b. Buku Basis Data NoSQL | 3/ 3 | Bp, BPro |
| 15 | STIK4235 Pengantar Statistika Matematis | ll.2 | SATS4410 Pengantar Statistika Matematis 1 (Edisi 2) | 3/ 3 | |
| 16 | STSI4307 Data Mining | l.1 | MSIM4403 Data Mining | 3/ 3 | WT |
| 17 | STDA4202 Analitik Big Data | l.4 | STDA4202 a. Panduan Analitik Big Data b. Buku Data Mining dan Big Data Analytics | 3/ 3 | Bp, BPro |
| 18 | STDA4203 Pengantar Kecerdasan Artifisia | lI.1 | STDA4203 a. Panduan Pengantar Kecerdasan Artifi sial b. Buku Kecerdasan Buatan | 3/ 3 | |
| 19 | MKWN4110 Pancasila | I.3 | MKWN4110 Pancasila | 3/ 2 | |
| 20 | MKWN4109 Pendidikan Kewarganegaraan | lI.4 | MKDU4111 Pendidikan Kewarganegaraan (Edisi 3) 2025/2026 Ganjil, MKWN4109 Pendidikan Kewarganegaraan 2025/2026 Genap | 4/ 2 | |
| 21 | STIK4246 Metode Statistika Multivariat | lI.3 | SATS4421 Metode Statistika Multivariat (Edisi 3) | 4/ 3 | WT |
| 22 | MKDI4203 Kewirausahaan di Era Digital | I.1 | MKWI4203 Kewirausahaan di Era Digital (Edisi 2) | 4/ 3 | |
| Pilih Salah Satu Sesuai Data Pribadi (DP) | |||||
| 23 | MKWN4101 Pendidikan Agama Islam | l.5 | MKWN4101 Pendidikan Agama Islam | 4/ 3 | |
| MKWN4102 Pendidikan Agama Katolik | l.5 | MKWU4102 Pendidikan AgamaKatolik (Edisi 2) | |||
| MKWN4103 Pendidikan Agama Kristen | l.5 | MKWU4103 Pendidikan Agama Kristen | |||
| MKWN4104 Pendidikan Agama Buddha | l.5 | MKWU4104 Pendidikan Agama Buddha | |||
| MKWN4105 Pendidikan Agama Hindu | l.5 | MKWU4105 Pendidikan Agama Hindu | |||
| MKWN4107 Pendidikan Agama Konghucu | l.5 | MKWU4107 Pendidikan Agama Konghucu | |||
| 24 | MKDI4201 Bahasa Inggris | ll.2 | MKWI4201 Bahasa Inggris (Edisi 2) | 4/ 3 | |
| 25 | STDA4204 Machine Learning | ll.1 | STDA4204 Machine Learning | 4/ 3 | Bp, BPro |
| 26 | STIK4243 Analisis Runtun Waktu | l.4 | STIK4243 Analisis Runtun Waktu | 4/ 3 | WT |
| 27 | STSI4406 Manajemen Proyek Sistem Informasi | l.1 | MSIM4406 Manajemen Proyek Sistem Informasi | 5/ 2 | WT |
| 28 | STIK4352 Inferensi Bayesian | ll.3 | SATS4324 Inferensi Bayesian (Edisi 2) | 5/ 3 | |
| 29 | EMBS4433 E-Business | ll.5 | EKMA4483 e-Bisnis | 5/ 3 | |
| 30 | STAG4121 Manajemen Agribisnis | ll.2 | EKMA4483 e-Bisnis | 5/ 3 | |
| 31 | ECON4101 Pengantar Ekonomi Makro | ll.2 | ESPA4110 Pengantar Ekonomi Makro (Edisi 4) | 5/ 3 | |
| 32 | STSI4207 Sistem Informasi Manajemen | ll.4 | MSIM4207 Sistem Informasi Manajemen | 5/ 3 | |
| 33 | STIK4112 Pengumpulan dan Penyajian Data | l.4 | SATS4213 Pengumpulan dan Penyajian Data (Edisi 2) | 5/ 3 | |
| 34 | STDA420 5 Metodologi Penelitian* | 99 | MSIM4312 Metodologi Penelitian | 6/ 3 | Pr, Pro |
| 35 | FSAB4301 Manajemen Resiko dan Asuransi * | l.3 | ADBI4211 Manajemen Risiko dan Asuransi (Edisi 3) | 6/ 3 | |
| 36 | STDA4302 Platform Sains Data dan Kecerdasan Artifisial * | ll.3 | STDA4302 Platform Sains Data dan Kecerdasan Artifisial | 6/ 2 | |
| 37 | STSI4202 Rekayasa Perangkat Lunak * | ll.1 | MSIM4303 Rekayasa Perangkat Lunak | 6/ 3 | |
| 38 | STPL4211 Sistem Informasi Perencanaan * | l.2 | PWKL4209 Sistem Informasi Perencanaan (Edisi 2) | 6/ 3 | |
| 39 | STSI4404 Keamanan Jaringan * | l.1 | MSIM4404 Keamanan Jaringan | 6/ 3 | Bp, BPro |
| Pilih satu mata kuliah dari mata kuliah pilihan yang tersedia | |||||
| 40 | MKKI4301 Pemberdayaan Masyarakat * | 99 | MKKI4301 Pemberdayaan Masyarakat | 6/ 3 | |
| STDA4301 Solusi TI untuk Masyarakat * | 99 | STDA4301 Solusi TI untuk Masyarakatt | |||
| 41 | STDA4401 Pengantar Teknologi Blockchain * | l.2 | STDA440 1 Pengantar Teknologi Blockchain | 7/ 3 | WT |
| 42 | STDA4402 Pengantar Teknologi Cloud * | ll.1 | STDA4402 Pengantar Teknologi Cloud | 7/ 2 | |
| 43 | STDA4440 Capstone Project * | 99 | STDA4440 Panduan Capstone Project | 7/ 6 | P, Pro |
| 44 | STSI4204 Analisis dan Visualisasi Data * | l.3 | MSIM4310 Analisis dan Visualisasi Data | 7/ 2 | |
| 45 | MKDI4202 Belajar di Era Digital * | ll.5 | MKWI4202 Belajar di Era Digital (Edisi 2) | 7/ 3 | |
| 46 | STDA4403 Kecerdasan Bisnis * | l.1 | STDA4403 Kecerdasan Bisnis | 8/ 3 | Bp, BPro |
| 47 | STDA4404 Deep Learning * | ll.2 | STDA4404 Deep Learning | 8/ 3 | Bp, BPro |
| 48 | STDA4405 Pengantar Teknologi Web3 * | l.2 | STDA4405 Pengantar Teknologi Web3 | 8/ 3 | Bp, BPro |
| 49 | STMA4223 Metode Numerik * | l.4 | MATA4213 Metode Numerik (Edisi 3) | 8/ 4 | |
| 50 | STSI4301 Sistem Pendukung Keputusan * | ll.1 | MSIM4307 Sistem Pendukung Keputusan | 8/ 3 | WT |
| Table Header | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 16 | 17 | 20 | 20 | 20 | 20 | 16 | 16 |
Keterangan:
Pada Kolom Bahan Ajar:
- Jika tercantum hanya 1 edisi bahan ajar, maka bahan ajar yang digunakan berukuran A4
-
Jika tercantum 2 edisi bahan ajar, maka bahan ajar yang digunakan hanya salah satu saja (ukuran A5 atau ukuran A4). Bahan ajar berukuran A5 maupun bahan ajar berukuran A4 isinya (konten) sama, ukurannya saja yang berbeda.
♦ : Bahan ajar berukuran A5
♦♦: Bahan ajar berukuran A4
Bahan ajar non cetak (BANC) dalam bentuk multi media sebagai pengayaan dapat diakses di https://sl.ut.ac.id/pengayaan
T : Tutorial tatap muka (TTM) atau tutorial webinar (Tuweb) untuk layanan SIPAS SEMI
WT : Wajib Tuton untuk mahasiswa SIPAS Penuh dan SIPAS Plus
BW : Bimbingan wajib (non mata kuliah P/Pr/BP/BPr)
BWo : Bimbingan wajib online (non mata kuliah P/Pr/BP/BPr)
Pro : Mata kuliah Praktik/praktikum wajib bimbingan online
Bpro : Mata Kuliah berpraktik/berpraktikum wajib bimbingan online
** Mata Kuliah Prasyarat Tugas Akhir Program Sarjana (TAPS):
1. STDA4202 - Analitik Big Data
2. STDA4203 - Pengantar Kecerdasan Artifisial
3. STSI4307 - Data Mining
4. STSI4406 - Manajemen Proyek Sistem Informasi
Waktu Ujian 99 : Tanpa Ujian Akhir semester (UAS), nilai mata kuliah sepenuhnya dari nilai laporan praktik/praktikum/artikel ilmiah
Mahasiswa sangat direkomendasikan memilih satu layanan bantuan belajar
