P2RP – LP3M UB
UNIVERSITAS BRAWIJAYA
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
JURUSAN KETEKNIKAN PERTANIAN/TEKNOLOGI BIOPROSES RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER
MATA KULIAH KODE RUMPUN MATA KULIAH BOBOT (sks) SEMESTER Tgl. Penyusunan
Pemodelan dan Optimasi Sistem Biologis
TPO61013 TEKNIK 3 Ganjil 9 Agustus 2020
OTORISASI Dosen Pengembang RPS Koordinator RMK Ka Prodi
Nama Tanda Tangan
Nama Tanda Tangan
Nama Tanda Tangan
Capaian
Pembelajaran CPL PRODI
ILO Prodi S1 TBP ILO-1
ILO-3 ILO-5U1)
To acquire a sound knowledge in mathematics and natural science and apply engineering principles in determining and solving contemporary and complex problems related to bioprocessing.
To design biological reaction and reactors including its materials, instrumentation, control, and modeling.
To demonstrate an ability to work in multidisciplinary and multicultural teams in developing innovative engineering solutions using complex problem-solving skills
CPMK
CPMK-1 Mampu mengelaborasi berbagai macam disiplin ilmu dalam menyelesaikan system biologis
CPMK-2 Mampu menyusun algoritma PROSES biokonversi dan mendeskripsikan dalam bentuk model matematik CPMK-3 Mampu menyelesaikan model menjadi bentuk fungsi respon, baik secara analitik maupun iteraatif CPMK-4 Mampu menunjukan keakuratan dan ketepatan model dengan melakukan simulasi
Desikripsi Singkat MK
Mata kuliah ini membahas tentang dasar-dasar Pemodelan dan Optimasi Sistem Biologis yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan biosistem dan bioproduksi dengan pokok bahasan yang meliputi: Pengetahuan dasar tentang proses pemodelan, Tahapan proses pemodelan, penyelesaian model dan metoda optimasi
Materi
Pembelajaran /
Kuliah:
1) Pendahuluan : Pemodelan dan Optimasi Sistem Biologis (CLO-1)
P2RP – LP3M UB
Pokok Bahasan 2) Pemodelan Makroskopik (CLO -1 dan 2) 3) Pengembangan model untuk optimasi 4) Konsep dasar optimasi
5) Optimasi model non linier, Kuhn Tucker
6) Pemodelan dan optimasi dengan intelligent system
7) Pemodelan multi-input dan multi-output dengan jaringan syaraf tiruan 8) Optimasi menggunakan Evolutionary Computing
9) Optimasi menggunakan Diskrit Traveling Salesman Problem (TSP) 10)Optimasi menggunakan Swarm Intelligence
Responsi:
1. Responsi 1. Pengembangan model makroskopik, penetuan funsi pembatas dan Fungsi tujuan 2. Responsi 2. Optimasi 1. model non liner tanpa pembatas dalam bentuk persamaan
3. Responsi 3. Optimasi 2. Model non liner dengan pembatas dalam bentuk persamaan 4. Responsi 4. Optimasi3. Model non linier dengan bentuk pertidaksamaan
5. Responsi 5. Optimasi 4. Penggunaan Intelligent system 6. Responsi 6. Optimasi 5. Penggunaan Jaringan syaraf Tiruan 7. Responsi 7. Optimasi 6. Penggunaan Evolutionary Computing
8. Responsi 8. Optimasi 7. Penggunaan Diskret Traveling Salesman Problem 9. Responsi 9. Optimasi 8. Penggunaan Swarm Intelligence
Pustaka Utama
1. Floreano, D., Mattiussi, C. 2008. Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies , The MIT Press.
2. Yang, X,S. 2014. Nature-Inspired Optimization Algorithms. Elsevier, USA.
3. Erwin Kreyszig, Advanced Engineering Mathematics, 9th Edition, Jhon Wiley & Sons, Singapore, 2006.
4. K.A. Stroud, Engineering Mathematics, 5th Edition, Industrial Press, New York, 2001
Pendukung
Media
Pembelajaran
Perangkat Lunak : Perangkat Keras :
Materi dalam bentuk Adobe Flash / Video / PPT LCD dan proyektor, Komponen dan alat paraktikum elektronika Team Teaching 1)
Mata Kuliah Syarat
TPE61052
