SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TSATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)A. SAP Pertemuan Ke-1 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Pengolahan Citra Digital : TKC132 : 1 SKS : 3

2. TIK

B. C.

POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami konsep dan tehnik dasar pengolahan citra, mengenal tools dalam pengolahan citra digital dan mampu mengimplementasikan algoritma pengolahan citra dalam software dan aplikasi : Mampu memahami dan menjelaskan konsep dasar citra digital, pengertian cara pengolahan citra digital, peralatan yang digunakan untuk mengolah citra, dan aplikasi pengolahan citra : Konsep dasar pengolahan citra : Pengertian Citra digital Pengertian pengolahan citra digital : teknik sampling dan kuantisasi Peralatan pengolahan citra Aplikasi pengolahan citra KEGIATAN DOSEN

TAHAP Pendahuluan

KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Menjelaskan kontrak kuliah, Mendengarkan dan ruang lingkup mata kuliah. dan memberikan umpan konsep dasar pengolahan citra balik. Memaparkan dan menjelaskan Pengertian Citra digital, Pengertian pengolahan citra digital : teknik sampling dan kuantisasi, Peralatan pengolahan citra Aplikasi pengolahan citra Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

MEDIA

Inti Penyajian

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Penutup

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

6

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TE. EVALUASI : Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa.

F.

REFERENSI

:

1. Aniati murni Arymurthy & Suryana Setiawan, Pengantar Pengolahan Citra, Elex Media Komputindo, 1992 2. Gonzales, Rafael C., Digital Image Processing, Second Edition, Addison-wesley publishing, 1992 3. Jain, Anil K., Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall international, 1989 4. Rinaldi Munir, Pengolahan Citra digital dengan Pendekatan Algoritmik, Penerbit Informatika Bandung, 2004 5. Willey, Digital Image Processing, 3rd edition, 2001

B. SAP Pertemuan Ke-2 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Pengolahan Citra Digital : TKC132 : 2 SKS : 3

2. TIK

B. C.

POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami konsep dan tehnik dasar pengolahan citra, mengenal tools dalam pengolahan citra digital dan mampu mengimplementasikan algoritma pengolahan citra dalam software dan aplikasi : Mampu menjelaskan konversi citra dari anlog ke digital, penyajian citra digital dengan resolusi dan tingkat keabuannya : Representasi Citra : Citra Digital Resolusi Citra Digital Tingkat Keabuan dan Warna Citra Citra biner KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA

Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa

Hand out Papan tulis Laptop/kom

7

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.Tmengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Pengertian Citra digital, Pengertian pengolahan citra digital : teknik sampling dan kuantisasi, Peralatan pengolahan citra Aplikasi pengolahan citra Memaparkan dan menjelaskan Mendengarkan dan definisi Citra Digital, Resolusi Memberikan umpan Citra Digital, Tingkat Keabuan balik. dan Warna Citra, Citra biner Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

puter LCD

Inti Penyajian

Penutup

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 5. Aniati murni Arymurthy & Suryana Setiawan, Pengantar Pengolahan Citra, Elex Media Komputindo, 1992 6. Gonzales, Rafael C., Digital Image Processing, Second Edition, Addison-wesley publishing, 1992 7. Jain, Anil K., Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall international, 1989 8. Rinaldi Munir, Pengolahan Citra digital dengan Pendekatan Algoritmik, Penerbit Informatika Bandung, 2004 5. Willey, Digital Image Processing, 3rd edition, 2001

C. SAP Pertemuan Ke-3 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Pengolahan Citra Digital : TKC132 : 3 SKS : 3

2. TIK

: Mahasiswa mampu memahami konsep dan tehnik dasar pengolahan citra, mengenal tools dalam pengolahan citra digital dan mampu mengimplementasikan algoritma pengolahan citra dalam software dan aplikasi : Mampu menjelaskan konversi citra dari anlog ke digital, penyajian citra digital dengan resolusi dan tingkat keabuannya 8

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TB. C. POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN : Operasi Aritmatik dan Geometri pada Citra : Penambahan, Pengurangan, Perkalian Pixel Citra Rotasi, Translasi, Scalling Citra Digital

TAHAP Pendahuluan

KEGIATAN DOSEN Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang definisi Citra Digital, Resolusi Citra Digital, Tingkat Keabuan dan Warna Citra, Citra biner Memaparkan dan menjelaskan Operasi Aritmatik dan Geometri pada Citra, Penambahan, Pengurangan, Perkalian Pixel Citra Rotasi, Translasi, Scalling Citra Digital Membuat resume dari materi yang telah diterangkan.

KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Penutup

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 9. Aniati murni Arymurthy & Suryana Setiawan, Pengantar Pengolahan Citra, Elex Media Komputindo, 1992 10. Gonzales, Rafael C., Digital Image Processing, Second Edition, Addison-wesley publishing, 1992 11. Jain, Anil K., Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall international, 1989 12. Rinaldi Munir, Pengolahan Citra digital dengan Pendekatan Algoritmik, Penerbit Informatika Bandung, 2004 5. Willey, Digital Image Processing, 3rd edition, 2001

9

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TD. SAP Pertemuan Ke-4 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Pengolahan Citra Digital : TKC132 : 4 SKS : 3

2. TIK B. C. POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami konsep dan tehnik dasar pengolahan citra, mengenal tools dalam pengolahan citra digital dan mampu mengimplementasikan algoritma pengolahan citra dalam software dan aplikasi : Mampu menjelaskan konversi citra dari anlog ke digital, penyajian citra digital dengan resolusi dan tingkat keabuannya : Operasi Aritmatik dan Geometri pada Citra : Penambahan, Pengurangan, Perkalian Pixel Citra Rotasi, Translasi, Scalling Citra Digital KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Penutup

Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang definisi Citra Digital, Resolusi Citra Digital, Tingkat Keabuan dan Warna Citra, Citra biner Memaparkan dan menjelaskan Operasi Aritmatik dan Geometri pada Citra, Penambahan, Pengurangan, Perkalian Pixel Citra Rotasi, Translasi, Scalling Citra Digital Membuat resume dari materi yang telah diterangkan.

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E.

EVALUASI

:

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa.

10

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TF. REFERENSI : 13. Aniati murni Arymurthy & Suryana Setiawan, Pengantar Pengolahan Citra, Elex Media Komputindo, 1992 14. Gonzales, Rafael C., Digital Image Processing, Second Edition, Addison-wesley publishing, 1992 15. Jain, Anil K., Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall international, 1989 16. Rinaldi Munir, Pengolahan Citra digital dengan Pendekatan Algoritmik, Penerbit Informatika Bandung, 2004 5. Willey, Digital Image Processing, 3rd edition, 2001

E. SAP Pertemuan Ke-2 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 2 SKS : 3

2. TIK B. C. POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami dan menjelaskan Probabilitas dengan tepat dan benar : Probabilitas : Hukum-Hukum Probabilitas Probabilitas Bersyarat Probabilitas Bivariat theorema Bayes KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu pengenalan probabilitas, Percobaan Random Probabilitas Aturan probabilitas Permutasi dan Kombinasi Memaparkan dan menjelaskan 11

Mendengarkan dan

Hand out

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.THukum-Hukum Probabilitas Probabilitas Bersyarat Probabilitas Bivariat, theorema Bayes Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. Memberikan umpan balik. Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi. Papan tulis Laptop/kom puter LCD Hand out

Penutup

Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

F. SAP Pertemuan Ke-3 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 3 SKS : 3

2. TIK B. C. POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami dan mengerti Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas : Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas : Variabel Random Distribusi Probabilitas Untuk Variabel Random Diskrit Ekspektasi untuk variable random diskrit KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang 12

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.THukum-Hukum Probabilitas Probabilitas Bersyarat Probabilitas Bivariat theorema Bayes Memaparkan dan menjelaskan Variabel Random, Distribusi Probabilitas Untuk Variabel Random Diskrit, Ekspektasi untuk variable random diskrit Membuat resume dari materi yang telah diterangkan.

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Penutup

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

G. SAP Pertemuan Ke-4 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 4 SKS : 3

2. TIK B. C. POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami dan mengerti Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas : Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas : Distribusi gabungan variable random diskrit distribusi binomial distribusi hipergeometris distribusi poison KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA 13

TAHAP

MEDIA

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TPendahuluan Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Variabel Random, Distribusi Probabilitas Untuk Variabel Random Diskrit, Ekspektasi untuk variable random diskrit Memaparkan dan menjelaskan Distribusi gabungan variable random diskrit, distribusi binomial, distribusi hipergeometris, distribusi poison Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. Mendengarkan dan memberikan umpan balik. Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik. Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Penutup

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

H. SAP Pertemuan Ke-5 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 5 SKS : 3

2. TIK B. C. POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas : Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas : Variabel random continue distribusi probabilitas untuk variable random kontinyu Ekspektasi untuk random kontinyu 14

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.Tdistribusi gabungan variable random kontinyu KEGIATAN DOSEN Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Distribusi gabungan variable random diskrit, distribusi binomial, distribusi hiper geometris, distribusi poison Memaparkan dan menjelaskan Variabel random continue distribusi probabilitas untuk variable random kontinyu Ekspektasi untuk random kontinyu distribusi gabungan variable random kontinyu Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Penutup

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

I. SAP Pertemuan Ke-6 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 6 SKS : 3

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan 15

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.T2. TIK Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas : Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas : Distribusi Normal Central Limit Theorem Distribusi Normal Sebagai perkiraan terhadap distribusi binomial dan poison KEGIATAN DOSEN Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Variabel random continue distribusi probabilitas untuk variable random kontinyu Ekspektasi untuk random kontinyu distribusi gabungan variable random kontinyu Memaparkan dan menjelaskan Distribusi Normal Central Limit Theorem Distribusi Normal Sebagai perkiraan terhadap distribusi binomial dan poison Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

B. C.

POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Penutup

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 16

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.T3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00. J. SAP Pertemuan Ke-6 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 6 SKS : 3

2. TIK B. C. POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas : Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas : Distribusi Normal Central Limit Theorem Distribusi Normal Sebagai perkiraan terhadap distribusi binomial dan poison KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Penutup

Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Variabel random continue distribusi probabilitas untuk variable random kontinyu Ekspektasi untuk random kontinyu distribusi gabungan variable random kontinyu Memaparkan dan menjelaskan Distribusi Normal Central, Limit Theorem Distribusi Normal Sebagai perkiraan terhadap distribusi binomial dan poison Membuat resume dari materi yang telah diterangkan.

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom

17

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.T

puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

K. SAP Pertemuan Ke-7 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 7 SKS : 3

2. TIK B. C. POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas : Sampling dan Distribusi Sampling : Distribusi sampling dari proporsi sample Distribusi sampling dari variant sample KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Distribusi Normal Central Limit Theorem Distribusi Normal Sebagai perkiraan terhadap distribusi binomial dan poison

18

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TInti Penyajian Memaparkan dan menjelaskan Distribusi sampling dari proporsi sample Distribusi sampling dari variant sample Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. Mendengarkan dan Memberikan umpan balik. Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Penutup

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

L. SAP Pertemuan Ke-8 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 8 SKS : 3

2. TIK B. C. POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas : Estimasi Titik : Estimator tak bias Effisiensi Estimator yang konsisten KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu

19

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.Tsebelumnya yaitu tentang Distribusi Normal Central Limit, Theorem Distribusi Normal Sebagai perkiraan terhadap distribusi binomial dan poison Memaparkan dan menjelaskan Estimator tak bias, Effisiensi, Estimator yang konsisten Membuat resume dari materi yang telah diterangkan.

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik. Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Penutup

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

M. SAP Pertemuan Ke-9 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 9 SKS : 3

B. C.

2. TIK POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami dan mengerti Estimasi Titik : Estimasi Titik : Estimator tak bias Effisiensi Estimator yang konsisten KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA

TAHAP

MEDIA

20

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TPendahuluan Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Distribusi Normal Central Limit, Theorem Distribusi Normal Sebagai perkiraan terhadap distribusi binomial dan poison Memaparkan dan menjelaskan Estimator tak bias, Effisiensi, dan Estimator yang konsisten Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. Mendengarkan dan memberikan umpan balik. Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik. Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Penutup

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

N. SAP Pertemuan Ke-10 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 10 SKS : 3

B. C.

2. TIK POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami dan mengerti Estimasi Titik : Estimasi Titik : Responsi dan memberikan latihan soal

21

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TTAHAP Pendahuluan KEGIATAN DOSEN Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Estimator tak bias, Effisiensi, dan Estimator yang konsisten Memaparkan dan menjelaskan responsi Estimator tak bias, Effisiensi, Estimator yang konsisten dan memberikan latihan soal-soal Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik. MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik. Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Penutup

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

O. SAP Pertemuan Ke-11 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 11 SKS : 3

B. C.

2. TIK POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami dan mengerti Estimasi Interval : Estimasi Interval : Derajat kepercayaan unk mean distribusi normal Distribusi student Convidency interval untuk mean populasi normal 22

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.T Convidency interval untuk proporsi populasi KEGIATAN DOSEN Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang responsi Estimator tak bias, Effisiensi, Estimator yang konsisten dan memberikan latihan soal-soal Memaparkan dan menjelaskan Estimasi Interval, Derajat kepercayaan untuk mean distribusi normal, Distribusi student Convidency interval untuk mean populasi normal, Convidency interval untuk proporsi populasi Membuat resume dari materi yang telah diterangkan. KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Penutup

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

P. SAP Pertemuan Ke-12 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 12 SKS : 3

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan 23

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.T2. TIK Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami dan mengerti Estimasi Interval

B. C.

POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Estimasi Interval : Convidency interval untuk varian populasi normal Convidency interval untuk beda mean dari dua populasi normal Convidency interval perbedaan dua proporsi populasi Estimasi ukuran sample KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Penutup

Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Estimasi Interval, Derajat kepercayaan untuk mean distribusi normal, Distribusi student, Convidency interval untuk mean populasi normal, Convidency interval untuk proporsi populasi Memaparkan dan menjelaskan Convidency interval untuk varian populasi norma, l Convidency interval untuk beda mean dari dua populasi normal, Convidency interval perbedaan dua proporsi populasi Estimasi ukuran sample Membuat resume dari materi yang telah diterangkan.

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter

24

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.T

LCD

E.

EVALUASI

:

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

F.

REFERENSI

:

Q. SAP Pertemuan Ke-13 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 13 SKS : 3

B. C.

2. TIK POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami dan mengerti Estimasi Interval : Uji Hipotesa : Konsep uji hipotesa Uji hipotesa mean diistribusi normal Uji mean distribusi normal Uji varian distribusi normal KEGIATAN DOSEN KEGIATAN BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik.

TAHAP Pendahuluan

MEDIA Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Convidency interval untuk varian populasi normal, 25

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TConvidency interval untuk beda mean dari dua populasi normal, Convidency interval perbedaan dua proporsi populasi Estimasi ukuran sample Memaparkan dan menjelaskan Konsep uji hipotesa, Uji hipotesa mean diistribusi normal, Uji mean distribusi normal, Uji varian distribusi normal Membuat resume dari materi yang telah diterangkan.

Inti Penyajian

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Penutup

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

: :

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

R. SAP Pertemuan Ke-14 MATA KULIAH KODE MATA KULIAH PERTEMUAN KE A. TUJUAN 1. TIU : Statistika Dasar : TKC116 : 14 SKS : 3

B. C.

2. TIK POKOK BAHASAN SUB POKOK BAHASAN

: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan dasar-dasar teori statistik, probabilitas, Variabel Random Diskrit dan Distribusi Probabilitas, Variabel Random Kontinue dan Distribusi Probabilitas, Sampling dan Distribusi Sampling, Estimasi Titik , Estimasi Interval, dan Uji Hipotesa : Mampu memahami dan mengerti Estimasi Interval : Uji Hipotesa : Uji proporsi populasi Uji beda dua mean Uji beda dua propirsi populasi Uji persamaan variant dua populasi normal KEGIATAN KEGIATAN MEDIA

TAHAP

26

SAPPengolahahan Citra Digital (TKC 132) Abdullah Basuki R.,S.Si,M.TDOSEN Pendahuluan Mereview secara singkat dan memberikan kesempatan bertanya bagi mahasiswa mengenai materi yang telah disampaikan minggu sebelumnya yaitu tentang Konsep uji hipotesa, Uji hipotesa mean diistribusi normal, Uji mean distribusi normal, Uji varian distribusi normal BELAJAR MAHASISWA Mendengarkan dan memberikan umpan balik. Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Inti Penyajian

Penutup

Memaparkan dan menjelaskan Uji proporsi populasi, Uji beda dua mean, Uji beda dua propirsi populasi, Uji persamaan variant dua populasi normal Membuat resume dari materi yang telah diterangkan dan menutup kuliah, serta memberikan kisi-kisi soal UAS. : :

Mendengarkan dan Memberikan umpan balik.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

Memberikan umpan balik terhadap hasil resume materi.

Hand out Papan tulis Laptop/kom puter LCD

E. F.

EVALUASI REFERENSI

Tanya jawab dan diberikan latihan soal terhadap individu mahasiswa. 1. Matematika Teknik 2nd Edition. JA.Kastroude, Prentice Hall 1996. 2. Matematika III , Drs. Soehardjo, FMIPA-Matematika ITS. 3. Guide to Toolbox Mathlab 6.00.

27