UNIVERSITAS BUMIGORA
FAKULTAS PROGRAM PASCA SARJANA
PROGRAM STUDI S2 ILMU KOMPUTER

RPS-18-IKKK310002
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER
MATA KULIAH (MK) KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Tanggal Penyusunan
Algorithm and Complexity IKKK310002 Algorithmic Foundations (AL) T= 3 1 03 Feb 2026
Pengesahan Dosen Pengembang RPS Koordinator RMK Ka PRODI

Dr. Diah Susilowati, M.Kom/Dr. Neny Sulistianingsih, M.Kom
-
Dr. Neny Sulistianingsih, M.Kom
Capaian Pembelajaran CPL-PRODI yang dibebankan pada MK
CPL01 Mampu menguasai dan mengembangkan konsep serta teori lanjutan di bidang sistem cerdas dan rekayasa perangkat lunak dan data secara mendalam dan sistematis
CPL02 Mampu merancang dan mengimplementasikan solusi teknologi berbasis AI dan data engineering untuk menyelesaikan permasalahan kompleks di berbagai sektor
Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
CPMK012 Mampu mengevaluasi dan menganalisis kompleksitas algoritma secara mendalam
CPMK022 Mampu merancang algoritma efisien untuk solusi berbasis komputasi kompleks
Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-CPMK)
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .1 Mampu menjelaskan notasi kompleksitas waktu dan ruang (Big-O, Omega, Theta) untuk berbagai jenis algoritma
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2 Mampu membandingkan efisiensi berbagai algoritma klasik (sorting, searching, graph) melalui analisis teoritis
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .3 Mampu mengevaluasi trade-off antara kompleksitas waktu dan memori dalam pemilihan algoritma
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .4 Mampu menganalisis kompleksitas algoritma rekursif dan divide-and-conquer menggunakan master theorem
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .1 Mampu merancang algoritma berbasis greedy, dynamic programming, dan backtracking untuk permasalahan optimisasi
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .2 Mampu mengimplementasikan algoritma efisien dalam bahasa pemrograman tingkat tinggi dan mengukur performanya
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .3 Mampu menerapkan strategi algoritmik untuk permasalahan real-world (eg penjadwalan, alokasi sumber daya)
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .4 Mampu mengintegrasikan algoritma heuristik dan metaheuristik untuk permasalahan komputasi tak terpolinomial (NP)
Korelasi CPMK terhadap Sub-CPMK
CPMK012 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .1
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .3
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .4
CPMK022 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .1
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .2
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .3
sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .4
Deskripsi Singkat MK Mata kuliah Algorithm and Complexity ditujukan bagi mahasiswa Magister Ilmu Komputer (Audience) agar mampu menganalisis notasi kompleksitas waktu dan ruang, mengevaluasi efisiensi berbagai algoritma klasik, serta merancang algoritma optimisasi lanjutan berbasis greedy, dynamic programming, backtracking, heuristik, dan metaheuristik (Behavior) dengan menggunakan konsep teori kompleksitas, studi kasus nyata, serta implementasi berbasis bahasa pemrograman tingkat tinggi dan eksperimen komputasi (Condition) sehingga menghasilkan solusi algoritmik yang efisien, dapat diukur kinerjanya, serta mampu diterapkan pada permasalahan nyata termasuk yang bersifat NP (Degree).
Bahan Kajian : Materi Pembelajaran 1. Notasi kompleksitas (Big-O, Ω, Θ) & aturan aljabar. 2. Analisis algoritma klasik: sorting, searching, struktur & algoritma graf. 3. Trade-off waktu vs memori; batas bawah & argumen optimalitas. 4. Rekursi, divide-and-conquer, Master Theorem & teknik akunting. 5. Perancangan algoritma: Greedy, Dynamic Programming, Backtracking. 6. Implementasi & benchmarking (profiling waktu/ruang, analisis asimtotik vs empiris). 7. Studi kasus optimisasi (penjadwalan, knapsack, assignment, path planning). 8. Heuristik & Metaheuristik (Hill-Climbing, Simulated Annealing, GA, ACO). 9. Kompleksitas komputasi (P/NP, reduksi, aproksimasi). 10. Etika, reprodusibilitas eksperimen, dan pelaporan ilmiah
Pustaka Utama
  • 1. Cormen, T. H., et al. (2022). Introduction to Algorithms (4th). MIT Press.
  • 2. Kleinberg, J., & Tardos, É. (2006). Algorithm Design. Pearson.
  • 3. Dasgupta, S., Papadimitriou, C., & Vazirani, U. (2008). Algorithms. McGraw-Hill.
Pendukung
Dosen Pengampu Dr. Dyah Susilowati, S.Kom, M.Kom, Dr. Neny Sulistianingsih, M.Kom
Mata Kuliah Syarat -
Pertemuan Ke Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-CPMK) Penilaian Bentuk Pembelajaran; Metode Pembelajaran; Penugasan Mahasiswa; Materi Pembelajaran Bobot Penilaian
Indikator Kriteria & Teknik Luring Daring
1 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .1-Mampu menjelaskan notasi kompleksitas waktu dan ruang (Big-O, Omega, Theta) untuk berbagai jenis algoritma Ketepatan penalaran dan jawaban Kriteria
Partisipasi aktif dalam diskusi
Teknik
Partisipasi & Kuis 		Diskusi,Ceramah Langsung,[C=100 Menit]
 Pemahaman materi mandiri,Kegiatan Mandiri,[PM=50 Menit]
 Topik
Introduction to Algorithm and Complexity
Sub Topik
Big-O Big Ω Big Θ aturan aljabar
 2
2 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2-Mampu membandingkan efisiensi berbagai algoritma klasik (sorting, searching, graph) melalui analisis teoritis Menganalisis kompleksitas beberapa algoritma dengan tepat Kriteria
Ketepatan jawaban sesuai perintah soal
Teknik
Kuis & Tugas singkat 		Pembimbingan,Proses Belajar,[PB=50 Menit]
 Diskusi,Kegiatan Mandiri,[PM=100 Menit]
 Topik
Sorting/searching; best/avg/worst
Sub Topik

 3
3 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .3-Mampu mengevaluasi trade-off antara kompleksitas waktu dan memori dalam pemilihan algoritma Argumen & justifikasi kuat Kriteria
Ketepatan jawaban tugas sesuai perintah soal
Teknik
Tugas analitik 		Diskusi,Case Based Learning,[CBL=50 Menit]
 Penugasan,Case Based Learning,[CBL=100 Menit]
 Topik
Waktu vs memori; cache & locality
Sub Topik

 3
4 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .4-Mampu menganalisis kompleksitas algoritma rekursif dan divide-and-conquer menggunakan master theorem Derivasi tepat Kriteria
Ketepatan jawaban ujian sesuai perintah soal
Teknik
Kuis struktur 		Ujian terjadwal,Kuis Langsung,[KL=150 Menit]
 Topik
Recurrence; Master Theorem
Sub Topik

 2
5 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2-Mampu membandingkan efisiensi berbagai algoritma klasik (sorting, searching, graph) melalui analisis teoritis Ketepatan & efisiensi Kriteria
Ketepatan jawaban tugas sesuai perintah soal
Teknik
Tugas Individu 		Pembimbingan,Praktikum Online,[PR=50 Menit]
 Penugasan,Problem based Learning,[PBL=100 Menit]
 Topik
Divide-and-Conquer (FFT, QuickSort)
Sub Topik

 5
6 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .1-Mampu menjelaskan notasi kompleksitas waktu dan ruang (Big-O, Omega, Theta) untuk berbagai jenis algoritma sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2-Mampu membandingkan efisiensi berbagai algoritma klasik (sorting, searching, graph) melalui analisis teoritis sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .3-Mampu mengevaluasi trade-off antara kompleksitas waktu dan memori dalam pemilihan algoritma sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .4-Mampu menganalisis kompleksitas algoritma rekursif dan divide-and-conquer menggunakan master theorem Struktur & ketajaman analisis Kriteria
Kemampuan mahasiswa dalam menerapkan konsep/teori untuk menganalisis kasus nyata atau simulasi profesional.
Teknik
Presentasi perbandingan algoritma 		Diskusi,Problem based Learning,[PBL=150 Menit]
 Topik
Studi literatur
Sub Topik

 5
7
8 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .1-Mampu menjelaskan notasi kompleksitas waktu dan ruang (Big-O, Omega, Theta) untuk berbagai jenis algoritma sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2-Mampu membandingkan efisiensi berbagai algoritma klasik (sorting, searching, graph) melalui analisis teoritis sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .3-Mampu mengevaluasi trade-off antara kompleksitas waktu dan memori dalam pemilihan algoritma sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .4-Mampu menganalisis kompleksitas algoritma rekursif dan divide-and-conquer menggunakan master theorem Ketepatan & kedalaman jawaban Kriteria
Ketepatan jawaban ujian sesuai perintah soal
Teknik
Ujian tertulis 		Ujian terjadwal,Kuis Langsung,[KL=100 Menit]
 Topik
Ujian Tengah Semester
Sub Topik

 15
9 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .1-Mampu merancang algoritma berbasis greedy, dynamic programming, dan backtracking untuk permasalahan optimisasi Ketepatan formulasi Kriteria
Partisipasi aktif dalam diskusi
Teknik
Ketepatan formulasi 		Pembimbingan,Proses Belajar,[PB=100 Menit]
 Diskusi,Praktikum Online,[PR=50 Menit]
 Topik
Greedy, DP, Backtracking
Sub Topik

 4
10 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .2-Mampu mengimplementasikan algoritma efisien dalam bahasa pemrograman tingkat tinggi dan mengukur performanya Program benar & efisien Kriteria
Ketepatan jawaban dan kesesuaian sintaks dan output yang diminta
Teknik
Implementasi & observasi 		Pembimbingan,Proses Belajar,[PB=50 Menit]
 Pembimbingan,Praktikum Online,[PR=100 Menit]
 Topik
Coding (Python/CPP), profiling
Sub Topik

 6
11 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .3-Mampu menerapkan strategi algoritmik untuk permasalahan real-world (eg penjadwalan, alokasi sumber daya) Akurasi & waktu menjalankan program Kriteria
Ketepatan jawaban dan kesesuaian sintaks dan output yang diminta
Teknik
Tugas kasus 		Pembimbingan,Case Based Learning,[CBL=50 Menit]
 Pemahaman materi mandiri,Case Based Learning,[CBL=100 Menit]
 Topik
Penjadwalan/knapsack/flow
Sub Topik

 6
12 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .4-Mampu mengintegrasikan algoritma heuristik dan metaheuristik untuk permasalahan komputasi tak terpolinomial (NP) Desain & hasil eksperimen Kriteria
Partisipasi aktif dalam diskusi
Teknik
Observasi 		Diskusi,Proses Belajar,[PB=100 Menit]
 Pemahaman materi mandiri,Praktikum Online,[PR=50 Menit]
 Topik
SA, GA, ACO; parameterisasi
Sub Topik

 6
13 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2-Mampu membandingkan efisiensi berbagai algoritma klasik (sorting, searching, graph) melalui analisis teoritis Mahasiswa dapat: 1. Menganalisis konsepalgoritma divide& conquer 2. Merancang algortima divide& conquer 3. Menghitung kompleksitas algoritma divide & conquer 4. Menerapkan algoritma divide & conquer ke dalam program untuk penyelesaian kasus Kriteria
Kemampuan mahasiswa dalam menerapkan konsep/teori untuk menganalisis kasus nyata atau simulasi profesional.
Teknik
- 		Kuliah,Ceramah Langsung,[C=149 Menit]
 Topik
Strategi Algoritma 3 (Divide & Conquer) 1. Searching: • Binary Search 2. Sorting : • Merge Sort • Insertion Sort • Quick Sort • Selection Sort
Sub Topik
-
 2
14
15 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .3-Mampu menerapkan strategi algoritmik untuk permasalahan real-world (eg penjadwalan, alokasi sumber daya) Mahasiswa dapat menyelesaikan proyek sesuai dengan ketentuan yang diberikan dengan baik dan benar. Kriteria
Kemampuan mahasiswa dalam merancang, mengembangkan, dan menyajikan solusi atau produk nyata melalui proyek terstruktur
Teknik
- 		Penugasan,Project based Learning,[PjBL=50 Menit]
 Topik
Proyek Akhir: 1. Merancang sebuah aplikasi dengan tema bebas. 2. Kriteria aplikasi : menerapkan minimal dua strategi algoritma
Sub Topik
-
 3
16 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .1-Mampu merancang algoritma berbasis greedy, dynamic programming, dan backtracking untuk permasalahan optimisasi sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .2-Mampu mengimplementasikan algoritma efisien dalam bahasa pemrograman tingkat tinggi dan mengukur performanya sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .3-Mampu menerapkan strategi algoritmik untuk permasalahan real-world (eg penjadwalan, alokasi sumber daya) sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .4-Mampu mengintegrasikan algoritma heuristik dan metaheuristik untuk permasalahan komputasi tak terpolinomial (NP) UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Kriteria
Ketepatan jawaban ujian sesuai perintah soal
Teknik
- 		Penugasan,Project based Learning,[PjBL=50 Menit]
 Topik
UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS)
Sub Topik
-
 38

Teknik Penilaian CPMK

CPL MK CPMK Kuis Tugas teori (individu) Unjuk Kerja (Presentasi) Tes Tulis (UTS) Tes Tulis (UAS) Tugas Teori (Kelompok) Tugas Praktikum Partisipasi
CPL01 Algorithm and Complexity CPMK012 Y Y Y Y Y Y
CPL02 Algorithm and Complexity CPMK022 Y Y Y Y Y

Prosedur Penilaian CPMK

1. Komponen Penilaian CPMK
CPL CPMK Sub-CPMK Detail Penugasan (Teknik Penilaian) Bobot % Kriteria Penilaian
CPL01 CPMK012 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .1 Partisipasi & Kuis 2 Partisipasi aktif dalam diskusi
CPL01 CPMK012 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2 Kuis & Tugas singkat 3 Ketepatan jawaban sesuai perintah soal
CPL01 CPMK012 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .3 Tugas analitik 3 Ketepatan jawaban tugas sesuai perintah soal
CPL01 CPMK012 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .4 Kuis struktur 2 Ketepatan jawaban ujian sesuai perintah soal
CPL01 CPMK012 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2 Tugas Individu 5 Ketepatan jawaban tugas sesuai perintah soal
CPL01 CPMK012 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .1, sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2, sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .3, sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .4 Presentasi perbandingan algoritma 5 Kemampuan mahasiswa dalam menerapkan konsep/teori untuk menganalisis kasus nyata atau simulasi profesional.
CPL01 CPMK012 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .1, sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2, sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .3, sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .4 Ujian tertulis 15 Ketepatan jawaban ujian sesuai perintah soal
CPL02 CPMK022 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .1 Ketepatan formulasi 4 Partisipasi aktif dalam diskusi
CPL02 CPMK022 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .2 Implementasi & observasi 6 Ketepatan jawaban dan kesesuaian sintaks dan output yang diminta
CPL02 CPMK022 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .3 Tugas kasus 6 Ketepatan jawaban dan kesesuaian sintaks dan output yang diminta
CPL02 CPMK022 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .4 Observasi 6 Partisipasi aktif dalam diskusi
CPL01 CPMK012 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK012 .2 - 2 Kemampuan mahasiswa dalam menerapkan konsep/teori untuk menganalisis kasus nyata atau simulasi profesional.
CPL02 CPMK022 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .3 - 3 Kemampuan mahasiswa dalam merancang, mengembangkan, dan menyajikan solusi atau produk nyata melalui proyek terstruktur
CPL02 CPMK022 sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .1, sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .2, sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .3, sub.cpmk.IKKK310002.CPMK022 .4 - 38 Ketepatan jawaban ujian sesuai perintah soal
Total 100
2. Penilaian CPMK
CPL MK CPMK Kuis Tugas teori (individu) Unjuk Kerja (Presentasi) Tes Tulis (UTS) Tes Tulis (UAS) Tugas Teori (Kelompok) Tugas Praktikum Partisipasi Total
CPL01 Algorithm and Complexity CPMK012 2% 5% 5% 15% 0% 6% 0% 4% 37%
CPL02 Algorithm and Complexity CPMK022 0% 10% 0% 0% 38% 6% 6% 3% 63%
100%