Pasca Sarjana
Enhancing emerging technology through advanced electrical and computer engineering-related innovation
Program Pascasarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) yang dibuka pada tahun 2012 dilatarbelakangi oleh masih sedikitnya jumlah sumber daya manusia berpendidikan tinggi level magister berbasis keahlian di Indonesia yang berpotensi untuk mengisi lapangan kerja sebagai tenaga pendidik atau pengajar di Politeknik atau sekolah vokasi, senior engineer di industri, dan peneliti level medium di perusahaan atau lembaga penelitian. Saat ini, Program Pascasarjana Terapan PENS memiliki dua program studi, yaitu: Program Studi S2 Teknik Elektro (TE) dan Program Studi S2 Teknik Informatika dan Komputer (TIK).
Program Pascasarjana Terapan PENS bergerak di bidang teknologi rekayasa dengan menghadirkan inovasi teknologi dengan berbasis pada keahlian. Pada pelaksanaannya, Program Pascasarjana Terapan PENS lebih mengedepankan bidang-bidang ilmu yang berkaitan dengan aplikasi pengetahuan teknologi dan metode ilmiah yang dikombinasikan dengan keahlian teknikal untuk mendukung aktivitas rekayasa. Dengan demikian, bagi lulusan Program Pascasarjana Terapan PENS lebih ditekankan pada keahlian mengaplikasikan pengetahuan teknikal dan metode terkini untuk solusi permasalahan bisnis dan industri.
FIELDS of STUDY
ELECTRICAL ENGINEERING
INFORMATICS & COMPUTER ENGINEERING
ELECTRICAL ENGINEERING
LABORATORIUM
Device and Sensor Technology
Membuat piranti dan sensor elektronik dalam lingkup : (1) merancang dan membuat sensor berdasarkan electronic properties dari bahan yang digunakan, (2) merancang dan membuat rangkaian signal conditioning yang dihasilkan oleh sensor sampai bisa digunakan dan diproses pada mikroprosesor.
Mobile Communication
Memberikan solusi pengetahuan teknologi komunikasi bergerak, merancang dan mengimplementasikan teknologi telekomunikasi mencakup teknologi nirkabel, selular dan WiMAX, serta penguasaan desain tingkat tinggi pada aplikasi jaringan bergerak yang aman.
Power Engineering
Menguasai dan mengimplementasikan penerapan teknologi electric power, power electronics, motor drives, electric machines, control & operation of electric power systems, analytical methods pada power systems, analisis power systems, dan electric motor drives, serta mampu memberikan solusi interdisipliner pada lintas rekayasa mekanik dan elektro.
Biomedical Engineering
Memformulasikan pendekatan untuk menyelesaikan masalah rekayasa dalam domain biomedika, mengimplementasikan teknologi maju dalam hal biomedika informatika, pemrosesan sinyal dan gambar biomedika, serta mampu mendesain instrumentasi biomedika lanjut.
Mechatronics and Robotics
Menguasai dan mengimplementasikan berbagai bidang pengetahuan robotika mencakup pemodelan matematis, desain mekanik dan elektronika, rekayasa kendali, sensor dan aktuator, kecerdasan buatan) untuk membangun sistem robotika cerdas dan aplikasinya di dunia industri dan kehidupan manusia.
COURSES
Sensor and Actuator
Saat ini semakin banyak peralatan yang menggunakan sistem elektrik dan mekanik. Untuk mengintegrasikan peralatan yang menggunakan sistem ganda tersebut membutuhkan antarmuka agar kedua system dapat berinteraksi. Untuk itu mahasiswa diajarkan untuk memodelkan permasalahan-permasalahan yang muncul pada sistem tersebut, yang meliputi pemodelan dynamic dan steady state. Elemen-elemen sensor dan actuator dimodelkan untuk mengetahui karakteristiknya. Mahasiswa juga akan mempelajari sistem control pada system elektrik dan mekanik.
Learning Characteristics
Pemahaman terhadap peranan sensor dan aktuator pada peralatan yang menggunakan system elektrik mekanik, menganalisa karakteristik elektrik mekanik motor DC dan AC sebagai actuator, konsep rangkaian elektronika untuk mengendalikan actuator, mendesain, menganalisa dan mengevaluasi sistem elektrik mekanik, dan metode untuk sensor elektrik mekanik.
Signal and Systems
Mata kuliah Sinyal dan Sistem mempelajari tentang sinyal, sistem, sampling dan aliasing, persamaan beda dengan koefisien linier konstan, konvolusi dan korelasi, transformasi Fourier, transformasi Laplace, transformasi Z, filter analog, filter digital, dan desain filter digital FIR.
Learning Characteristics
Mengembangkan pemahaman tentang konsep dasar pengolahan sinyal dengan melakukan perhitungan, manipulasi, dan berbagai jenis transformasi pada sinyal dan sistem.
Mechatronics and Industrial Automation
Mata kuliah Mechatronics and Industrial Automation mempelajari tentang konsep syarat perlu dan cukup dalam menyelesaikan multivariable function, constraint and unconstrained optimization problem dalam sistem kontrol baik menggunakan metode klasik maupun metode cerdas.
Learning Characteristics
Pemahaman terhadap kontrol klasik dan modern dalam menyelesaikan problem kontrol di industri dengan memanfaatkan teknik-teknik optimasi menggunakan LQR, teknik random, GA dan PSO.
Renewable Energy
Mata kuliah Renewable Energy mempelajari tentang prinsip konversi energi, kontrol dan membuat pemodelan pada energi surya, prinsip konversi energi, kontrol dan membuat pemodelan pada energi angin, dan penggunaan penyimpan energi serta kontrolnya pada energi terbarukan.
Learning Characteristics
Pemahaman terhadap konversi energi, kontrol dan membuat pemodelan pada energi terbarukan, serta penggunaan penyimpan energi dan kontrolnya pada energi terbarukan.
Power Electronic
Mata kuliah Power Electronic mempelajari tentang analisa matematis rangkaian dan desain Konverter daya AC-DC, analisa matematis rangkaian dan desain Konverter daya DC-DC, analisa matematis rangkaian dan desain Konverter daya DC-AC, dan analisa matematis rangkaian dan desain Konverter daya AC-AC.
Learning Characteristics
Pemahaman terhadap prinsip dasar dan analisa matematis dari rangkaian konverter daya.
INFORMATICS & COMPUTER ENGINEERING
LABORATORIUM
Signal, Vision and Graphics
Mendesain dan mengaplikasikan sistem pengkodean sinyal (suara & audio), vision (gambar & pengenalan pola), dan grafik untuk permasalahan teknis dan kompleks pada aplikasi real-time.
Computer and Real Time Systems
Menganalisis dan mengimplementasikan behaviour sistem komputer berdasarkan kebutuhan tasks secara real-time pada sistem, dan juga mampu mendesain sistem real-time yang kritis dan aman berdasarkan kebutuhan aplikasi dan keterbatasan sistem.
Database and Knowledge Engineering
Mendesain sistem kontekstual dan memberikan solusi rekayasa data, pemodelan informasi dan kreasi pengetahuan untuk menemukan pola bermanfaat yang tersembunyi, serta mampu memberikan solusi rekayasa pengetahuan dengan mengaplikasikan pendekatan pembelajaran berbasis supervised, unsupervised dan reinforced pada sistem cerdas.
Network and Web Technology
Menguasai pengetahuan tingkat tinggi dan pemahaman tentang komputasi dan teknologi web, membuat komputasi terdistribusi yang handal, menguasai teknologi komputasi grid dan komputasi awan, mengatur jaringan komputer yang digunakan pada berbagai skala, serta mampu mengenali dan menanggulangi serangan dunia maya.
Human Centric Multimedia
Integrasi sistem yang berhubungan dengan perangkat komputasi, mesin mekanik dan digital, obyek (hewan atau manusia) dengan pengindentifikasi unik serta kemampuan transfer data melalui jaringan tanpa memerlukan interaksi manusia-manusia maupun manusia-komputer yang memungkinkan penggabungan konten virtual dengan lingkungan fisik yang memungkinkan pengguna berhubungan secara natural dengan blended reality, sehingga terjadi interaksi yang elegan antara mesin dan pengguna dengan kemampuan meningkatkan persepsi, sensasi dan kognisi.
COURSES
Artificial Intelligence
Mata kuliah Kecerdasan Buatan mempelajari tentang Intelligent agents, perception, search algorithms, knowledge representation, reasoning, frame, pattern classification, structural pattern recognition, and pattern classifier combination techniques, Bayes theorem, multiple features, decision boundaries, estimation of error rates, histogram, kernels, window estimators, nearest neighbour classification, maximum distance pattern classifier, adaptive decision boundaries, performance evaluation methods for pattern recognition, and critique comparisons of techniques, pattern recognition techniques to real-world problems such as document analysis and recognition.
Learning Characteristics
Memahami bagaimana mendesain suatu model kecerdasan dan tingkah laku manusia untuk menyelesaikan masalah, mampu memodelkan representasi pengetahuan, frame permasalahan, fungsi heuristik, dan mampu mengekstraksi fitur-fitur penting dari suatu pola data, menyeleksi dan menentukan tipe pembelajaran yang tepat. Selain itu dengan mata kuliah ini mahasiswa mampu memahami pendekatan-pendekatan kecerdasan buatan untuk pengenalan pola, memahami masalah-masalah teoritis dan praktikal pada sistem pengenalan pola.
Data Science
Mata kuliah Data Science mempelajari tentang konsep Data Science dan penggunaan Python dan library-nya (NumPy, Pandas, MatPlotLib) sebagai tools, mengelola data dari berbagai macam struktur data yang berbeda (SQL, NoSQL dan Web data), mempelajari teknik pembelajaran data dan visualisasinya, menangani reduksi dimensi data dan deteksi Outlier, serta membahas persoalan dan solusi yang dapat diberikan oleh Data Science.
Learning Characteristics
Memberikan dasar pemahaman yang baik untuk konsep data science dan topik data science lanjutan dan memahami aplikasinya menggunakan Python untuk penyelesaian persoalan dalam dunia nyata.
Belum
Robotics and Smart System Course terdiri dari mata kuliah Sinyal dan Sistem, Robotic, Komputer Visi, Real Time Operating System, Mobile and Distrubuted Computing.
Learning Characteristics
Robotics and Smart System Course bertujuan mencapai pembelajaran supaya mahasiswa mampu merancang, implementasi dan inovasi dalam bidang teknologi robotika dan sistem cerdas. Dapat mengoprasikan robot lengan 2 dan 3 dof. Dapat membuat trajectory planning. Memahami dan mengaplikasikan DH-Parameter. Mengontrol mobile robot.
