CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH METODE STOKASTIK:

1. Mahasiswa mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif (KU1, KU 2);

2. Mahasiswa mampu menguasai prinsip dan teknik perancangan sistem terintegrasi dengan pendekatan sistem (P2,KK4, KK6);

3. Mahasiswa Mampu memilih sumberdaya dan memanfaatkan perangkat perancangan dan analisis rekayasa (S3, S5,S6, KK4, KK6);

4. Mampu merancang sistem terintegrasi sesuai standar teknis, keselamatan dan kesehatan lingkungan (S7, S9, S10, KK4)

[C3, A3]: 5. Mahasiswa mampu menjelaskan latar belakang dan pengertian Pohon Keputusan dan memahami tahap-tahap pengambilan keputusan dengan menggunakan Pohon Keputusan (mg ke 9-10)

[C3, A3]:2. Mahasiswa mampu mengetahui,, memahami, dan mampu menyelesaikan persoalan dengan programa dinamis (mg ke3)

[C3, A3, P3]: 4. Mahasiswa dapat mengidentifikasi kasus yang harus diselesaikan menggunakan algoritma Poisson khusus & bukan Poisson dan dapat menyelesaikannya (mg ke 5-7)

[C2, A2.]: 1. Mahasiswa mampu mendefinisikan, Menjelaskan manfaat dan tujuan, Mengetahui Penerapan pemrograman bulat dan dapat mengaplikasikannya dalam kasus. (mg 1-2)

EVALUASI TENGAH SEMESTER (mg ke 8)

[C3, A3]: 3. Mahasiswa mampu menyebutkan dan menggambarkan jaringan, mengidentifikasi dan menyelesaikan permasalahan minimum spanning tree dan mengidentifikasi & menyelesaikan permasalahan rute terpendek (mg ke 4)

[C6, A3, P3]:8 2.Mahasiswa mampu menunjukkan sikap

bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang metode stokastik (mg ke 15)

[C6, A3]: 6. Mahasiswa mampu menjelaskanpengertian dan tujuan

rantai markov dan mengetahui notasi dan terminologi rantai markov (mg ke 11-12)

[C6, A3, P3]: 7. Mahasiswa mampu menyelesaikan masalah dengan

menggunakan rantai markov (mg ke 13-14)

EVALUASI AKHIR SEMESTER (mg ke 16)

Garis Entry Behavior

Mata kuliah: Metode Stokastik (IT043239) / 2 sks

NAMA PERGURUAN TINGGI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUTRI JURUSAN / PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) Nama Mata Kuliah Kode Mata

Kuliah Bobot (sks)

Semester Tgl Penyusunan

Metode Stokastik IT043239 2 4 09 September 2018

Otorisasi Nama Koordinator Pengembang RPS

Koordinator Bidang Keahlian (Jika Ada)

Ka PRODI

Dr. Ir. Rakhma Oktavina, M.T.

Capaian Pembelajaran (CP)

CPL-PRODI (Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi) Yang Dibebankan Pada Mata Kuliah S3 S5 S6 S7

Menginternalisasi nilai, norma, dan etika akademik Menghargai keanekaragaman budaya, pandangan, agama, dan kepercayaan, serta pendapat atau temuan orisinal orang lain Berkontribusi dalam peningkatan mutu kehidupan bermasyarakat, berbangsa, bernegara, dan kemajuan peradaban berdasarkan pancasila; bekerja sama dan memiliki kepekaan sosial serta kepedulian terhadap masyarakat dan lingkungan

S9 S10

Menginternalisasi semangat kemandirian, kejuangan, dan kewirausahaan; Menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri;

KU1 KU2 P2

Menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam konteks pengembangan atau implementasi ilmu pengetahuan dan/atau teknologi sesuai dengan bidang keahliannya; Mengkaji implikasi pengembangan atau implementasi ilmu pengetahuan, teknologi atau seni sesuai dengan keahliannya berdasarkan kaidah, tata cara dan etika ilmiah untuk menghasilkan solusi, gagasan, desain, atau kritik seni serta menyusun deskripsi saintifik hasil kajiannya dalam bentuk skripsi atau laporan tugas akhir; Menguasai prinsip dan teknik perancangan sistem terintegrasi dengan pendekatan sistem

KK4 Mampu merancang sistem terintegrasi sesuai standar teknis, keselamatan dan kesehatan lingkungan yang berlaku dengan mempertimbangkan aspek kinerja dan keandalan, kemudahan penerapan dan keberlanjutan, serta memperhatikan faktor-faktor ekonomi, sosial, dan kultural.

KK6 Mampu memilih sumberdaya dan memanfaatkan perangkat perancangan dan analisis rekayasa berbasis teknologi informasi dan komputasi yang sesuai untuk melakukan aktivitas rekayasa

CPMK (Capaian Pembelajaran Mata Kuliah)

CPMK1 1. Mahasiswa mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif (KU1, KU 2);

CPMK2 2. Mahasiswa mampu menguasai prinsip dan teknik perancangan sistem terintegrasi dengan pendekatan sistem (P2,KK4, KK6);

CPMK3 3. Mahasiswa Mampu memilih sumberdaya dan memanfaatkan perangkat perancangan dan analisis rekayasa (S3, S5,S6, KK4, KK6);

CPMK4 4. Mampu merancang sistem terintegrasi sesuai standar teknis, keselamatan dan kesehatan lingkungan (S7, S9, S10, KK4)

Diskripsi Singkat MK Mata kuliah ini mengenalkan konsep dan peran dari sistem informasi dalam industri manufaktur. Di dalamnya akan diperkenalkan dengan konsep basis data dan integrasi sistem informasi beserta dengan cara merancangnya menggunakan perangkat piranti lunak yang tersedia

Bahan Kajian / Materi Pembelajaran

1. Pentingnya penggunaan pemrograman bulat 2. Algoritma Pemrograman Bulat 3. Program Dinamis 4. Model Jaringan 5. Permasalahan aliran 6. Model Antrian 7. Antrian Poisson khusus 8. Model keputusan antrian 9. Pohon Keputusan 10. Model somulasi dan implementasi

11. Rantai markov dan proses keputusan markovian .

Daftar Referensi Utama: 1. Taha. Operation Research.:An Introduction , 8/E. Pearson Education, 2008. 2. Frederick S. Hilier. Introduction to Operation Research, McGraw-Hill, 2012. 3. Schaum series 4. Hoover, Stewart V. Dan Perry, Ronald F. Simulation : A Problem Solving Approach. Addison-Wesley Publishing-Company, Massachusetts. 1989

Pendukung:

‘-

Media Pembelajaran Perangkat lunak: Perangkat keras :

- Notebook dan LCDProjector

Nama Dosen Pengampu

Ratih Wulandari, ST.,MT.

Mata kuliah prasyarat (Jika ada)

MingguKe-

Sub-CPMK (Kemampuan akhir yg direncanakan)

Bahan Kajian (Materi Pembelajaran)

Bentuk dan Metode

Pembelajaran

Estimasi Waktu

Pengalaman Belajar Mahasiswa

Penilaian

Kriteria & Bentuk

Indikator

Bobot (%)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)

1

Mahasiswa

memahami

pentingnya

penggunaan

pemrograman bulat

dan dapat

mengaplikasikannya

dalam kasus.

Pendahuluan Pemrograman Bulat

Pentingnya penggunaan pemrograman bulat. .

Metode penentuan solusi pemrograman bulat.

Algoritma pencabangan-dan-pembatasan (branch-and-bound).

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

2 x 50 menit • Dapat merangkum

mengenai pentingnya

pemrograman bulat.

Kriteria: - Bentuk non-test:

Ketepatan menjelaskan tentang pentingnya pemrograman bulat;

5

2 Mahasiswa dapat

mendefinisikan,

Menjelaskan manfaat

dan tujuan,

Mengetahui

Penerapan

pemrograman bulat

dan dapat

mengaplikasikannya

dalam kasus.

Algoritma Pemrograman Bulat

Algoritma pencabangan-dan-pembatasan (branch-and-bound).

Algoritma cutting-plane.

Algoritma fraksional (pure integer)

Algoritma campuran

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

2 x 50 menit Dapat mendefinisikan,

menjelaskan manfaat

dan tujuan penerapan

pemrograma bulat

Kriteria: - Bentuk non-test:

-

Ketepatan menjelaskan tentang Pendekatan dan perangkat sistem metode stokastik: Algoritma pemrograman bulat

5

3 Mahasiswa

diharapkan

Mengetahui,,

memahami, dan

mampu

menyelesaikan

persoalan dengan

programa dinamis.

Program Dinamis 1. Pengantar 2. Teknik Penyelesaian

Persoalan dengan Programa Dinamis, persoalan deterministik dan stokastik dengan programa dinamis.

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

(Tugas 1)

2 x 50 menit Dapat menyelesaikan persoalan dengan programa dinamis.

Kriteria: - Bentuk non-test:

-

Ketepatan menyelesaikan persoalan dengan programa dinamis.

10

4 Mahasiswa dapat menyebutkan dan menggambarkan

Model Jaringan 1. Definisi jaringan. 2. Permasalahan minimum

Bentuk:

Kuliah

2 x 50 menit Dapat menyebutkan dan menggambarkan jaringan,

Kriteria: Kelengkapan

Ketepatan menyebutkan dan

5

jaringan, mengidentifikasi dan menyelesaikan permasalahan minimum spanning tree dan mengidentifikasi & menyelesaikan permasalahan rute terpendek.

spanning tree. 3. Permasalahan rute

terpendek.

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

mengidentifikasi dan menyelesaikan permasalahan minimum spanning tree dan mengidentifikasi & menyelesaikan permasalahan rute terpendek.

laporan 30 % - Ketepatan penentuan tools 35% - Ketepatan hasil pengolahan data 35% Bentuk non-test:

menggambarkan jaringan, mengidentifikasi dan menyelesaikan permasalahan minimum spanning tree dan mengidentifikasi & menyelesaikan permasalahan rute terpendek.

5 Mahasiswa dapat mengidentifikasi dan menyelesaikan permasalahan aliran maksimum dan biaya minimum berkapasitas.

1. Permasalahan aliran

maksimum.

2. Permasalahan aliran

biaya minimum

berkapasitas.

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

2 x 50 menit Dapat

mengidentifikasi

dan menyelesaikan

permasalahan

aliran maksimum

dan biaya minimum

berkapasitas.

Kriteria: - Bentuk non-test:

-

Ketepatan menyelesaikan permasalahan aliran maksimum dan biaya minimum berkapasitas.

10

6 Mahasiswa mampu

menyebutkan dan

mengidentifikasi

elemen dasar model

antrian, memahami

peran distribusi

Poisson dan

eksponensial dalam

model antrian dan

menyelesaikan

permasalahan antrian

dengan

mengkombinasikan

kedatangan dan

keberangkatan

pelanggan.

Model Antrian Elemen dasar model

antrian. Peran distribusi

Poisson dan eksponensial.

Antrian kombinasi kedatangan dan keberangkatan.

Model Poisson umum. Pengukuran kinerja

steady-state.

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

2 x 50 menit Dapat

menyebutkan dan

mengidentifikasi

elemen dasar

model antrian,

memahami peran

distribusi Poisson

dan eksponensial

dalam model

antrian dan

menyelesaikan

permasalahan

antrian dengan

mengkombinasikan

kedatangan dan

keberangkatan

pelanggan.

Kriteria: - Bentuk non-test:

-

Ketepatan menyebutkan dan mengidentifikasi elemen dasar model antrian, memahami peran distribusi Poisson dan eksponensial dalam model antrian dan menyelesaikan permasalahan antrian dengan mengkombinasikan kedatangan dan keberangkatan pelanggan.

5

7 Mahasiswa dapat

mengidentifikasi

1. Antrian Poisson khusus. (M/M/1) : (GD/~/~)

Bentuk: 2 x 50 menit Dapat Kriteria: Kelengkapan

Ketepatan 5

kasus yang harus

diselesaikan

menggunakan

algoritma Poisson

khusus & bukan

Poisson dan dapat

menyelesaikannya.

(M/M/1) : (GD/N/~) (M/M/c) : (GD/~/~) (M/M/c) : (GD/N/~), c

≤ N (M/M/~) : (GD/~/~),

model pelayanan sendiri.

(M/M/R) : (GD/K/K), R < K, model pelayanan mesin

2. Antrian bukan Poisson.

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

mengidentifikasi

kasus yang harus

diselesaikan

menggunakan

algoritma Poisson

khusus & bukan

Poisson dan dapat

menyelesaikannya

laporan 30 % - Ketepatan penentuan tools 35% - Ketepatan hasil pengolahan data 35% Bentuk non-test:

mengidentifikasi kasus yang harus diselesaikan menggunakan algoritma Poisson khusus & bukan Poisson dan dapat menyelesaikannya

8 UJIAN TENGAH SEMESTER

9 Mahasiswa mampu

menyebutkan model

keputusan antrian

beserta dengan

kelemahan dan

kelebihannya.

Model keputusan antrian. 1. Model biaya. 2. Model level-aspirasi.

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

(Tugas 2)

2 x 50 menit Dapat

menyebutkan

model keputusan

antrian beserta

dengan kelemahan

dan kelebihannya.

Kriteria: - Bentuk non-test:

-

Ketepatan menyebutkan model keputusan antrian beserta dengan kelemahan dan kelebihannya.

5

10 Mahasiswa mengetahui latar belakang dan pengertian Pohon Keputusan dan memahami tahap-tahap pengambilan keputusan dengan menggunakan Pohon Keputusan.

Pohon Keputusan 1. Pengantar

Latar belakang dan

pengertian Pohon

Keputusan.

Tahap-tahap

pengambilan keputusan

dengan menggunakan

Pohon Keputusan.

2. Teknik Penyelesaian

Per-hitungan-

perhitungan pada

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

2 x 50 menit Dapat memahami

tahap-tahap

pengambilan

keputusan dengan

menggunakan

Pohon Keputusan.

Kriteria: - Bentuk non-test:

-

Ketepatan menjelaskan tahap-tahap pengambilan keputusan dengan menggunakan Pohon Keputusan.

10

pohon keputusan.

11 Review sebelum Ujian Tengah semester

- Pemrograman Bulat

- Program Dinamis - Model Jaringan - Model Antrian - Pohon Keputusan

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

2 x 50 menit Kriteria: - Bentuk non-test:

-

12 Mahasiswa mampu

mengetahui

Kelemahan dan

kelebihan simulasi

dan mengetahui

Langkah-langkah

penyelesaian

permodelan simulasi.

1. Identifikasi masalah. 2. Model konseptual. 3. Model logika. 4. Model simulasi. 5. Percobaan dan

implementasi. 6. Dokumentasi.

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

2 x 50 menit Dapat mengetahui

Kelemahan dan

kelebihan simulasi

dan mengetahui

Langkah-langkah

penyelesaian

permodelan

simulasi.

Kriteria: Kelengkapan laporan 30 % - Ketepatan analisis penentuan tools 35% - Daya tarik komunikasi 35% Bentuk non-test:

-

Ketepatan menjelaskan kelemahan dan kelebihan simulasi serta Langkah-langkah penyelesaian permodelan simulasi.

10

13 Mahasiswa

mengetahui

pengertian dan

tujuan rantai markov

dan mengetahui

notasi dan

terminologi rantai

markov.

Rantai Markov Cakupan

permasalahan keputusan Markovian.

Model pemrograman dinamis tahapan-terbatas.

1. Model tahapan-tidak terbatas.

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

2 x 50 menit Dapat memeahami pengertian dan tujuan rantai markov dan mengetahui notasi dan terminologi rantai markov.

Kriteria: - Bentuk non-test:

-

Ketepatan menjelaskan pengertian dan tujuan rantai markov dan mengetahui notasi dan terminologi rantai markov

10

14 Mahasiswa mampu menyelesaikan masalah dengan menggunakan rantai markov.

Proses Keputusan Markovian 1. Model tahapan-tidak

terbatas. - Metode enumerasi ekshaustif.

Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

2 x 50 menit Dapat menyelesaikan masalah dengan menggunakan rantai markov.

Kriteria: Kelengkapan laporan 30 % - Ketepatan analisis

Ketepatan menyelesaikan masalah dengan menggunakan rantai markov.

5

- Metode iterasi kebijakan tanpa diskon.

- Metode iterasi kebijakan dengan diskon. 2. s

solusi

pemrograman

linear dengan

permasalahan

keputusan

markovian.

studi kasus

penentuan tools 35% - Daya tarik komunikasi 35% Bentuk non-test:

-

15 Mahasiswa mampu

mengerjakan soal

Review sebelum Ujian

Akhir semester (UAS). Bentuk:

Kuliah

Metode:

Diskusi

kelompok dan

studi kasus

2 x 50 menit Dapat mengerjakan soal

Kriteria: - Bentuk non-test:

-

Ketepatan mengerjakan soal

5

FORMAT RANCANGAN TUGAS 1

Nama Mata Kuliah : Metode Stokastik SKS : 2

Program Studi : Teknik Industri Pertemuan ke : 3

Fakultas : Teknologi Industri

A. TUJUAN TUGAS : Studi kasus permasalahan dan penyelesaian berdasarkan metode terpilih

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan Pemrogragraman bilangan bulat, program dinamik, model jaringan, model antrian dan pohon keputusan

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi berupa jurnal ilmiah Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup pembahasan jurnal dan kesimpulan pembahasan Rangkuman dibuat dalam bentuk Laporan yang berisi min 3 halaman Tugas ini bersifat individu dan Jurnal tidak diperbolehkan sama dengan individu lain Hasil laporan di presentasikan di depan kelas dipertemuan berikutnya

c. Deskripsi Luaran tugas yang dihasilkan : Laporan yang berisi min 3 halaman dengan font Times New Roman ukuran 12 spasi 1,5. Penyelesaian Masalah dan Analisis hasil

C. KRITERIA PENILAIAN (5 %)

Kelengkapan isi Laporan

Kebenaran isi Laporan

Komunikasi dan Sikap saat presentasi

FORMAT RANCANGAN TUGAS 2

Nama Mata Kuliah : Metode Stokastik SKS : 2

Program Studi : Teknik Industri Pertemuan ke : 9

Fakultas : Teknologi Industri

A. TUJUAN TUGAS : B. Studi kasus permasalahan dan penyelesaian berdasarkan metode terpilih

B. URAIAN TUGAS :

a. Obyek Garapan Model Simulasi dan Rantai Markov

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi berupa jurnal ilmiah Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup pembahasan jurnal dan kesimpulan pembahasan Rangkuman dibuat dalam bentuk Laporan yang berisi min 3 halaman Tugas ini bersifat individu dan Jurnal tidak diperbolehkan sama dengan individu lain Hasil laporan di presentasikan di depan kelas dipertemuan berikutnya

c. Deskripsi Luaran tugas yang dihasilkan : Laporan yang berisi min 3 halaman dengan font Times New Roman ukuran 12 spasi 1,5. Penyelesaian Masalah dan Analisis hasil

C. KRITERIA PENILAIAN (10%)

Kelengkapan isi laporan

Kebenaran isi laporan

Aplikasi dan form berjalan

Komunikasi dan sikap saat presentasi

GRADING SCHEME COMPETENCE

KRITERIA 1 : Kelengkapan isi laporan

DIMENSI Sangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang Memuaskan Di bawah standard SKOR

Kelengkapan

Konsep

Lengkap dan terpadu Lengkap Masih kurang beberapa aspek

yang belum terungkap

Hanya menunjukkan sebagian

konsep saja

Tidak ada konsep 2

KRITERIA 2 : Kebenaran isi laporan

DIMENSI Sangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang Memuaskan Di bawah standard SKOR

Kebenaran konsep Diungkapkan dengan

tepat, terdapat aspek

penting, analisis dan

membantu memahami

konsep

Diungkap dengan tepat

tetapi deskriptif

Sebagian besar konsep

sudah terungkap, namun

masih ada yang terlewatkan

Kurang dapat

mengungkapkan aspek

penting, melebihi halaman,

tidak ada proses

merangkum hanya

mencontoh

Tidak ada konsep yang

disajikan

2

KRITERIA 3 : Daya tarik komunikasi/presentasi

KRITERIA 3a : Komunikasi tertulis

DIMENSI Sangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang Memuaskan Di bawah standard SKOR

Bahasa Paper Bahasa menggugah

pembaca untuk mencari

tahu konsep lebih dalam

Bahasa menambah

informasi pembaca

Bahasa deskriptif, tidak

terlalu menambah

pengetahuan

Informasi dan data yang

disampaikan tidak menarik

dan membingungkan

Tidak ada hasil 1

Kerapian Paper Paper dibuat dengan

sangat menarik dan

menggugah semangat

membaca

Paper cukup menarik,

walau tidak terlalu

mengundang

Dijilid biasa Dijilid namun kurang rapi Tidak ada hasil 1

KRITERIA 3b : Komunikasi lisan

DIMENSI Sangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang Memuaskan Di bawah standard SKOR

Isi Memberi inspirasi

pendengar untuk mencari

lebih dalam

Menambah wawasan Pembaca masih harus

menambah lagi informasi

dari beberapa sumber

Informasi yang disampaikan

tidak menambah wawasan

bagi pendengarnya

Informasi yang

disampaikan

menyesatkan atau salah

2

Organisasi Sangat runtut dan

integratif sehingga

pendengar dapat

mengkompilasi isi dengan

baik

Cukup runtut dan

memberi data pendukung

fakta yang disampaikan

Tidak didukung data,

namun menyampaikan

informasi yang benar

Informasi yang disampaikan

tidak ada dasarnya

Tidak mau presentasi 1

Gaya Presentasi Menggugah semangat

pendengar

Membuat pendengar

paham, hanya sesekali saja

memandang catatan

Lebih banyak membaca

catatan

Selalu membaca catatan

(tergantung pada catatan)

Tidak berbunyi 1

KRITERIA 2 : Aplikasi dan Form Berjalan

DIMENSI Sangat Memuaskan Memuaskan Batas Kurang Memuaskan Di bawah standard SKOR

Kebenaran konsep Diungkapkan dengan

tepat, terdapat aspek

penting, analisis dan

membantu memahami

konsep

Diungkap dengan tepat

tetapi deskriptif

Sebagian besar konsep

sudah terungkap, namun

masih ada yang terlewatkan

Kurang dapat

mengungkapkan aspek

penting, melebihi halaman,

tidak ada proses

merangkum hanya

mencontoh

Tidak ada konsep yang

disajikan

2