METODOLOGI PENELITIAN (SVIG223546)
Mata kuliah ini menekankan pada materi tentang syarat-syarat suatu kegiatan disebut sebagai suatu kegiatan ilmiah (riset/penelitian),
proses penyusunan usulan penelitian ilmiah dan membangun
sebuah sistem sebagai bagian dari rangkaian penelitian dan penulisan proposal proyek
akhir dengan baik dan benar. Hasil akhir dari Mata Kuliah ini adalah mahasiswa
mampu menyusun proposal TA dan merencanakan jadwal pelaksanaan penelitian, mampu membangun sebuah sistem yang terkait data spasial, serta mempresentasikan
proposal tersebut dengan baik
PRAKTIKUM APSIG-PPK D4 SIG
Mata kuliah ini mencakup pemahaman mengenai latar belakang dan konsep dibalik kemampuan penginderaan jauh dalam membantu proses survei dan inventarisasi data di wilayah pesisir dan kelautan. Pembahasan dilanjutkan dengan pemahaman tentang konsep wilayah pesisir dan kelautan beserta komponen ekosistem-ekosistem utamanya, seperti estuari, terumbu karang, Padang lamun, hutan mangrove dan pulau-pulau kecil. Mahasiswa juga dibekali dengan kemampuan teknis dalam memilih, menyiapkan, mengolah, dan menyajikan data penginderaan jauh untuk survei pesisir dan kelautan dengan prosedur yang tepat. Mahasiswa juga dikenalkan dengan berbagai aplikasi data penginderaan jauh dan SIG untuk análisis berbagai macam fenomena kebumian di wilayah pesisir dan lautan.
PRAKTIKUM APSIG-SDA D4 SIG
Praktikum ini mempelajari ekstraksi data hidrologi menggunakan citra penginderaan jauh, pengumpulan data hidrologi melalui survei lapangan, pemetaan sumber daya air, terapan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk pemetaan potensi airtanah, terapan SIG untuk konservasi air hujan, dan terapan SIG untuk perencanaan distribusi air.
Praktikum Sains Data Geospasial Lanjut
Mata kuliah Praktikum Sains Data Geospasial Lanjut (Advanced Geospatial Data Science Practicum) merupakan salah satu mata kuliah inti yang wajib diambil oleh semua mahasiswa Program Studi Sarjana Terapan Sistem Informasi Geografis, Departemen Teknologi Kebumian, SV, UGM pada Semester 5. Mata kuliah ini dilaksanakan dengan 3 SKS Praktek (12 Acara) di mana teorinya disampaikan pada mata kuliah Pemrograman Geospasial (Geospatial Programming). Mata kuliah ini mempelajari mengenai konsep dasar dan penerapan Sains Data Geospasial Tingkat Lanjut, terutama yang berkaitan dengan Geospatial Big Data, Geospatial Data Mining dan Geospatial Artificial Intelligence. Untuk mengambil mata kuliah ini, mahasiswa diharuskan sudah mengambil mata kuliah Pemrograman Komputer (Computer Programming) beserta praktikumnya, Statistik Spasial (Spatial Statistic) beserta praktikumnya, Pemrograman Geopasial (Geospatial Programming), dan Praktikum Sains Data Geospasial (Geospatial Data Science Practicum).
Adapun CPMK dari praktikum ini yaitu:
1. Mahasiswa memahami konsep maupun penerapan dasar-dasar Geospatial Data Science.2. Mahasiswa memahami konsep maupun penerapan akuisisi, pengolahan dan analisis Geospatial Big Data.
3. Mahasiswa mampu menerapkan Geospatial Data Mining untuk mendapatkan berbagai informasi baru dari data geospasial sebagai dasar Problem Solving.
4. Mahasiswa mampu memanfaatkan Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) mulai dari yang berbasis detection, classification, clustering hingga prediction sebagai dasar pengambilan keputusan bersama dalam tim.
STR SIG PRAKTIKUM APLIKASI SIG SUMBERDAYA AIR 2024
Praktikum ini mempelajari tentang ekstraksi data hidrologi menggunakan citra penginderaan jauh, pengumpulan data hidrologi melalui survei lapangan, pemetaan sumber daya air, terapan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk pemetaan potensi airtanah, terapan SIG untuk konservasi air hujan, dan terapan SIG untuk perencanaan distribusi air.
STR SIG PRAKTIKUM APLIKASI SIG UNTUK PESISIR DAN KELAUTAN 2024
Mata kuliah Aplikasi SIG untuk Pesisir Dan Kelautan merupakan respon akademis terhadap perkembangan kebutuhan pasar terhadap lulusan yang mampu menggunakan data penginderaan jauh dan memodelkannya melalui SIG untuk keperluan analisis lingkungan pesisir dan kelautan. Hal ini mengingat wilayah Indonesia yang mempunyai potensi wilayah pesisir dan kelautan yang sangat besar dan belum di optimalkan. Mata kuliah ini mencakup pemahaman mengenai latar belakang dan konsep dibalik kemampuan penginderaan jauh dalam membantu proses survei dan inventarisasi data di wilayah pesisir dan kelautan. Pembahasan dilanjutkan dengan pemahaman tentang konsep wilayah pesisir dan kelautan beserta komponen ekosistem-ekosistem utamanya, seperti estuari, terumbu karang, Padang lamun, hutan mangrove dan pulau-pulau kecil. Mahasiswa juga dibekali dengan kemampuan teknis dalam memilih, menyiapkan, mengolah, dan menyajikan data penginderaan jauh untuk survei pesisir dan kelautan dengan prosedur yang tepat. Mahasiswa juga dikenalkan dengan berbagai aplikasi data penginderaan jauh dan SIG untuk análisis berbagai macam fenomena kebumian di wilayah pesisir dan lautan.