Universitas Negeri Surabaya
Fakultas Ekonomika dan Bisnis
Program Studi S1 Bisnis Digital

Kode Dokumen

SEMESTER LEARNING PLAN

Course

KODE

Rumpun MataKuliah

Bobot Kredit

SEMESTER

Tanggal Penyusunan

Basis Data

6120903101

T=3

P=0

ECTS=4.77

3

26 April 2025

OTORISASI

Pengembang S.P

Koordinator Rumpun matakuliah

Koordinator Program Studi




anita savitri


anita savitri


Hujjatullah Fazlurrahman, S.E., MBA.

Model Pembelajaran

Project Based Learning

Program Learning Outcomes (PLO)

PLO program Studi yang dibebankan pada matakuliah

PLO-1

Mampu menunjukkan nilai-nilai agama, kebangsaan dan budaya nasional, serta etika akademik dalam melaksanakan tugasnya

PLO-2

Menunjukkan karakter tangguh, kolaboratif, adaptif, inovatif, inklusif, belajar sepanjang hayat, dan berjiwa kewirausahaan

PLO-10

Mampu mengimplementasikan teori bidang bisnis digital dalam mengelola organisasi secara etis dan efektif

PLO-11

Mampu mengaplikasikan teknologi informasi dan komunikasi dalam pengelolaan bisnis dengan tepat

Program Objectives (PO)

PO - 1

Mahasiswa dapat menerapkan konsep basis data dalam pengembangan sistem informasi untuk bisnis digital (C3)

PO - 2

Mahasiswa dapat menganalisis kebutuhan sistem informasi dan merancang basis data yang sesuai untuk mendukung keputusan bisnis (C4)

PO - 3

Mahasiswa dapat mengevaluasi dan memilih teknologi basis data yang tepat untuk berbagai kebutuhan aplikasi bisnis digital (C5)

PO - 4

Mahasiswa dapat menciptakan desain basis data yang inovatif yang mendukung skalabilitas dan keamanan dalam aplikasi bisnis (C6)

PO - 5

Mahasiswa dapat menerapkan prinsip etika dalam pengelolaan data dan privasi pengguna (C3)

PO - 6

Mahasiswa dapat menganalisis dan mengoptimalkan kinerja query dalam basis data untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis (C4)

PO - 7

Mahasiswa dapat mengevaluasi risiko keamanan data dan menerapkan strategi mitigasi yang sesuai dalam basis data (C5)

PO - 8

Mahasiswa dapat menciptakan solusi basis data yang adaptif terhadap perubahan kebutuhan bisnis dan teknologi (C6)

PO - 9

Mahasiswa dapat menerapkan teknik normalisasi untuk mendesain basis data yang efisien dan bebas dari redundansi data (C3)

PO - 10

Mahasiswa dapat menganalisis dan mengintegrasikan basis data dalam lingkungan cloud untuk mendukung bisnis digital yang skalabel (C4)

Matrik PLO-PO
 
POPLO-1PLO-2PLO-10PLO-11
PO-1   ✔
PO-2  ✔✔
PO-3   ✔
PO-4 ✔ ✔
PO-5✔ ✔ 
PO-6  ✔✔
PO-7✔ ✔ 
PO-8 ✔ ✔
PO-9   ✔
PO-10  ✔✔

Matrik PO pada Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-PO)
 
PO Minggu Ke
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
PO-1✔✔
PO-2✔✔
PO-3✔✔
PO-4✔✔
PO-5✔✔
PO-6✔✔
PO-7✔
PO-8✔
PO-9✔
PO-10✔

Deskripsi Singkat Mata Kuliah

Matakuliah Basis Data pada program studi Bisnis Digital bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam tentang konsep dasar basis data, perancangan basis data, dan pengelolaan basis data. Mahasiswa akan mempelajari tentang model data, bahasa SQL, normalisasi, serta implementasi basis data menggunakan perangkat lunak manajemen basis data. Ruang lingkup mata kuliah mencakup konsep dasar basis data, perancangan basis data relasional, pemodelan data, bahasa SQL, normalisasi, dan implementasi basis data menggunakan perangkat lunak manajemen basis data seperti MySQL atau Oracle.

Pustaka

Utama :

Pendukung :

Dosen Pengampu

Dr. Nanang Hoesen Hidroes Abbrori, S.T., M.T.I.

Riska Dhenabayu, S.Kom., M.M.

Achmad Fitro, S.Kom., M.Kom.

Anita Safitri, M. Kom.

Minggu Ke-

Kemampuan akhir tiap tahapan belajar
(Sub-PO)

Penilaian

Bantuk Pembelajaran,

Metode Pembelajaran,

Penugasan Mahasiswa,

 [ Estimasi Waktu]

Materi Pembelajaran

[ Pustaka ]

Bobot Penilaian (%)

Indikator

Kriteria & Bentuk

Luring (offline)

Daring (online)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1

Minggu ke 1

Mahasiswa diharapkan mampu mengaplikasikan konsep basis data dalam pengembangan sistem informasi untuk mendukung bisnis digital.
  1. Pengembangan model basis data untuk sistem informasi bisnis digital
  2. Implementasi basis data dalam proyek bisnis digital
  3. Analisis kebutuhan basis data untuk bisnis digital
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Pengembangan model basis data untuk bisnis digital, Analisis kebutuhan basis data untuk bisnis digital
 Materi: Konsep dasar basis data, Model data, Normalisasi data, Implementasi basis data dalam sistem informasi
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

2

Minggu ke 2

Mahasiswa diharapkan mampu mengaplikasikan konsep basis data dalam pengembangan sistem informasi untuk mendukung bisnis digital.
  1. Pengembangan model basis data untuk sistem informasi bisnis digital
  2. Implementasi basis data dalam proyek bisnis digital
  3. Analisis kebutuhan basis data untuk bisnis digital
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Pengembangan model basis data untuk bisnis digital, Analisis kebutuhan basis data untuk bisnis digital
 Materi: Konsep dasar basis data, Model data, Normalisasi data, Implementasi basis data dalam sistem informasi
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

3

Minggu ke 3

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis kebutuhan sistem informasi, merancang basis data yang sesuai, dan memahami hubungan antara keputusan bisnis dengan sistem informasi dan basis data.
  1. Analisis kebutuhan sistem informasi dilakukan dengan baik
  2. Basis data yang dirancang mendukung keputusan bisnis
  3. Kemampuan menjelaskan hubungan antara sistem informasi dan keputusan bisnis
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Pembelajaran berbasis masalah, diskusi kelompok, dan studi kasus.
 Diskusi kelompok daring tentang studi kasus analisis kebutuhan sistem informasi, Mengembangkan model basis data untuk kasus keputusan bisnis yang diberikan
 Materi: Proses analisis kebutuhan sistem informasi, Perancangan basis data untuk keputusan bisnis, Hubungan antara sistem informasi dan keputusan bisnis
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

4

Minggu ke 4

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis kebutuhan sistem informasi, merancang basis data yang sesuai, dan memahami hubungan antara keputusan bisnis dengan sistem informasi dan basis data.
  1. Analisis kebutuhan sistem informasi dilakukan dengan baik
  2. Basis data yang dirancang mendukung keputusan bisnis
  3. Kemampuan menjelaskan hubungan antara sistem informasi dan keputusan bisnis
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Pembelajaran berbasis masalah, diskusi kelompok, dan studi kasus.
 Diskusi kelompok daring tentang studi kasus analisis kebutuhan sistem informasi, Mengembangkan model basis data untuk kasus keputusan bisnis yang diberikan
 Materi: Proses analisis kebutuhan sistem informasi, Perancangan basis data untuk keputusan bisnis, Hubungan antara sistem informasi dan keputusan bisnis
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

5

Minggu ke 5

Mahasiswa diharapkan mampu menciptakan desain basis data yang inovatif yang mendukung skalabilitas dan keamanan dalam aplikasi bisnis.
  1. Desain basis data mendukung skalabilitas aplikasi bisnis
  2. Desain basis data mendukung keamanan aplikasi bisnis
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Pengembangan desain basis data inovatif untuk studi kasus aplikasi bisnis
 Materi: Konsep desain basis data untuk skalabilitas, Strategi keamanan dalam desain basis data, Studi kasus desain basis data inovatif
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

6

Minggu ke 6

Mahasiswa diharapkan mampu menciptakan desain basis data yang inovatif yang mendukung skalabilitas dan keamanan dalam aplikasi bisnis.
  1. Desain basis data mendukung skalabilitas aplikasi bisnis
  2. Desain basis data mendukung keamanan aplikasi bisnis
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Pengembangan desain basis data inovatif untuk studi kasus aplikasi bisnis
 Materi: Konsep desain basis data untuk skalabilitas, Strategi keamanan dalam desain basis data, Studi kasus desain basis data inovatif
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

7

Minggu ke 7

Mahasiswa dapat menerapkan prinsip etika dalam pengelolaan data dan privasi pengguna.
  1. Penerapan prinsip etika dalam pengelolaan data
  2. Penerapan prinsip etika dalam privasi pengguna
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Diskusi, studi kasus, role play.
 Diskusi daring tentang dilema etika dalam pengelolaan data
 Materi: Pengertian prinsip etika dalam pengelolaan data, Pentingnya menjaga privasi pengguna, Teknik menerapkan prinsip etika dalam pengelolaan data
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 0%

8

Minggu ke 8

Mahasiswa dapat menerapkan prinsip etika dalam pengelolaan data dan privasi pengguna.
  1. Penerapan prinsip etika dalam pengelolaan data
  2. Penerapan prinsip etika dalam privasi pengguna
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Diskusi, studi kasus, role play.
 Diskusi daring tentang dilema etika dalam pengelolaan data
 Materi: Pengertian prinsip etika dalam pengelolaan data, Pentingnya menjaga privasi pengguna, Teknik menerapkan prinsip etika dalam pengelolaan data
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 10%

9

Minggu ke 9

Mahasiswa mampu menerapkan prinsip etika dalam pengelolaan data dan privasi pengguna.
  1. Penerapan prinsip etika dalam pengelolaan data
  2. Penerapan prinsip etika dalam privasi pengguna
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Diskusi, studi kasus, dan simulasi.
 Diskusi daring tentang studi kasus etika dalam pengelolaan data
 Materi: Pengertian Etika dalam Pengelolaan Data, Prinsip-prinsip Etika dalam Privasi Pengguna, Studi Kasus Etika dalam Pengelolaan Data
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

10

Minggu ke 10

Mahasiswa mampu menerapkan prinsip etika dalam pengelolaan data dan privasi pengguna.
  1. Penerapan prinsip etika dalam pengelolaan data
  2. Penerapan prinsip etika dalam privasi pengguna
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio		 Diskusi, studi kasus, dan simulasi.
 Diskusi daring tentang studi kasus etika dalam pengelolaan data
 Materi: Pengertian Etika dalam Pengelolaan Data, Prinsip-prinsip Etika dalam Privasi Pengguna, Studi Kasus Etika dalam Pengelolaan Data
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

11

Minggu ke 11

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis query dalam basis data, mengidentifikasi masalah kinerja, dan mengimplementasikan strategi optimasi untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis.
  1. Analisis query basis data
  2. Implementasi strategi optimasi query
  3. Peningkatan efisiensi operasional bisnis
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Pembelajaran berbasis masalah, diskusi interaktif, dan studi kasus.
 Pengoptimalan query basis data menggunakan studi kasus yang diberikan. Mahasiswa diminta untuk menganalisis query yang diberikan, mengidentifikasi masalah kinerja, dan mengusulkan strategi optimasi yang tepat.
 Materi: Pengenalan optimasi query, Teknik indeksing, Pemahaman query execution plan, Strategi optimasi query
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

12

Minggu ke 12

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis query dalam basis data, mengidentifikasi masalah kinerja, dan mengimplementasikan strategi optimasi untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis.
  1. Analisis query basis data
  2. Implementasi strategi optimasi query
  3. Peningkatan efisiensi operasional bisnis
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Pembelajaran berbasis masalah, diskusi interaktif, dan studi kasus.
 Pengoptimalan query basis data menggunakan studi kasus yang diberikan. Mahasiswa diminta untuk menganalisis query yang diberikan, mengidentifikasi masalah kinerja, dan mengusulkan strategi optimasi yang tepat.
 Materi: Pengenalan optimasi query, Teknik indeksing, Pemahaman query execution plan, Strategi optimasi query
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

13

Minggu ke 13

Mahasiswa diharapkan mampu menciptakan solusi basis data yang adaptif terhadap perubahan kebutuhan bisnis dan teknologi.
  1. Desain basis data adaptif
  2. Implementasi solusi basis data yang adaptif
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Pembelajaran berbasis proyek.
 Pembuatan proyek desain basis data adaptif
 Materi: Konsep desain basis data adaptif, Strategi implementasi solusi basis data adaptif
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 5%

14

Minggu ke 14

Mahasiswa diharapkan mampu menerapkan teknik normalisasi untuk mendesain basis data yang efisien dan bebas dari redundansi data.
  1. Pemahaman konsep normalisasi basis data
  2. Kemampuan menerapkan normalisasi pada studi kasus
  3. Kemampuan mengidentifikasi dan mengatasi redundansi data
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Penilaian Portofolio, Tes		 Pembelajaran berbasis masalah.
 Pengembangan studi kasus normalisasi basis data
 Materi: Konsep normalisasi basis data, Tujuan normalisasi, Proses normalisasi, Studi kasus normalisasi
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 10%

15

Minggu ke 15

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis dan mengintegrasikan basis data dalam lingkungan cloud untuk mendukung bisnis digital yang skalabel.
  1. Integrasi Basis Data dalam Cloud
  2. Analisis Basis Data untuk Bisnis Digital Skalabel
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Pembelajaran Berbasis Proyek.
 Diskusi Online tentang Implementasi Integrasi Basis Data Cloud, Penugasan Proyek Implementasi Basis Data untuk Bisnis Digital
 Materi: Konsep Integrasi Basis Data dalam Cloud, Strategi Analisis Basis Data untuk Bisnis Digital Skalabel
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 10%

16

Minggu ke 16

Mahasiswa diharapkan mampu menganalisis dan mengintegrasikan basis data dalam lingkungan cloud untuk mendukung bisnis digital yang skalabel.
  1. Analisis integrasi basis data dalam cloud
  2. Penerapan basis data untuk bisnis digital
  3. Skalabilitas basis data dalam lingkungan cloud
 Kriteria:

holistik non tes


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Pembelajaran berbasis proyek.
Materi: Konsep integrasi basis data dalam cloud, Teknologi cloud untuk bisnis digital, Manajemen data skalabel
Pustaka: Handbook Perkuliahan		 15%



Rekap Persentase Evaluasi : Project Based Learning

No Evaluasi Persentase
1. Aktifitas Partisipasif 35%
2. Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk 55%
3. Penilaian Portofolio 7.5%
4. Tes 2.5%
100%

Catatan

  1. Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi (PLO - Program Studi) adalah kemampuan yang dimiliki oleh setiap lulusan Program Studi yang merupakan internalisasi dari sikap, penguasaan pengetahuan dan ketrampilan sesuai dengan jenjang prodinya yang diperoleh melalui proses pembelajaran.
  2. PLO yang dibebankan pada mata kuliah adalah beberapa capaian pembelajaran lulusan program studi (CPL-Program Studi) yang digunakan untuk pembentukan/pengembangan sebuah mata kuliah yang terdiri dari aspek sikap, ketrampulan umum, ketrampilan khusus dan pengetahuan.
  3. Program Objectives (PO) adalah kemampuan yang dijabarkan secara spesifik dari PLO yang dibebankan pada mata kuliah, dan bersifat spesifik terhadap bahan kajian atau materi pembelajaran mata kuliah tersebut.
  4. Sub-PO Mata kuliah (Sub-PO) adalah kemampuan yang dijabarkan secara spesifik dari PO yang dapat diukur atau diamati dan merupakan kemampuan akhir yang direncanakan pada tiap tahap pembelajaran, dan bersifat spesifik terhadap materi pembelajaran mata kuliah tersebut.
  5. Indikator penilaian kemampuan dalam proses maupun hasil belajar mahasiswa adalah pernyataan spesifik dan terukur yang mengidentifikasi kemampuan atau kinerja hasil belajar mahasiswa yang disertai bukti-bukti.
  6. Kreteria Penilaian adalah patokan yang digunakan sebagai ukuran atau tolok ukur ketercapaian pembelajaran dalam penilaian berdasarkan indikator-indikator yang telah ditetapkan. Kreteria penilaian merupakan pedoman bagi penilai agar penilaian konsisten dan tidak bias. Kreteria dapat berupa kuantitatif ataupun kualitatif.
  7. Bentuk penilaian: tes dan non-tes.
  8. Bentuk pembelajaran: Kuliah, Responsi, Tutorial, Seminar atau yang setara, Praktikum, Praktik Studio, Praktik Bengkel, Praktik Lapangan, Penelitian, Pengabdian Kepada Masyarakat dan/atau bentuk pembelajaran lain yang setara.
  9. Metode Pembelajaran: Small Group Discussion, Role-Play & Simulation, Discovery Learning, Self-Directed Learning, Cooperative Learning, Collaborative Learning, Contextual Learning, Project Based Learning, dan metode lainnya yg setara.
  10. Materi Pembelajaran adalah rincian atau uraian dari bahan kajian yg dapat disajikan dalam bentuk beberapa pokok dan sub-pokok bahasan.
  11. Bobot penilaian adalah prosentasi penilaian terhadap setiap pencapaian sub-PO yang besarnya proposional dengan tingkat kesulitan pencapaian sub-PO tsb., dan totalnya 100%.
  12. TM=Tatap Muka, PT=Penugasan terstruktur, BM=Belajar mandiri.