D4 Kecerdasan Buatan & Robotika
Artificial Intelligence & Robotics
Mencetak praktisi AI dan robotika yang siap kerja lewat proyek otomasi nyata sejak semester awal.
- Gelar & Sertifikasi
- S.Tr.Kom. — Sarjana Terapan Komputer
- Sertifikasi kompetensi BNSP/LSP terintegrasi kurikulum
- Status Nomenklatur
- Tersedia (KepDirjen No. 27/D/M/2022)
Differentiator
The First-Mover Advantage
Satu-satunya D4 terapan di kawasan. Berfokus murni pada AI terapan (Computer Vision, NLP) dan otomasi industri ringan, bukan riset teoritis murni.
0
Penyelenggara D4 sejenis dalam radius 20 km
60-65%
Komposisi praktik nyata
144-160 SKS
Total beban studi
Target Roles
AI Engineer
Membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning untuk industri.
Robotics Technician
Merakit, memprogram, dan memelihara sistem robotika dan otomasi.
Computer Vision Analyst
Solusi visi komputer untuk inspeksi dan analitik operasional.
AI Solution Specialist
Integrasi solusi AI ke produk digital dan implementasi di sisi klien.
Visi Lulusan
Lulusan yang dibayangkan industri
Lulusan adalah praktisi AI terapan siap kerja (KKNI Level 6) yang mampu merancang dan melatih model machine learning, memprogram sistem robotika, serta mendeploy solusi AI ke lingkungan produksi cloud maupun edge sesuai praktik industri terkini.
Industri Tujuan
- Manufaktur & otomasi industri
- Logistik & rantai pasok
- Layanan digital & startup teknologi
- Korporasi & UMKM adopsi AI
Arsitektur Kurikulum 8 Semester
Total 144-160 SKS · Komposisi mutlak 60-65% praktik nyata.
Fase 1 · Semester 1-4
Foundation & Studio
Bobot 40-45%
Praktikum intensif di laboratorium dan studio. Penguasaan alat dan teori keahlian dasar.
Fase 2 · Semester 5-7
Industry Immersion (MBKM)
Bobot 15-20%
Magang industri penuh waktu di perusahaan teknologi dan rumah produksi mitra.
Fase 3 · Semester 8
Applied Capstone
Bobot 5-10%
Proyek akhir berbasis studi kasus industri riil, bukan skripsi teoritis murni.
Tawaran Kurikulum
Peta kompetensi per semester
Semester 1-2
Dasar pemrograman, matematika terapan, dan elektronika dasar.
Semester 3-4
Machine learning, computer vision, mikrokontroler & robotika dasar.
Semester 5-6
Deep learning, robotika terapan/otomasi, proyek AI industri, dan magang.
Semester 7-8
Magang lanjutan dan proyek akhir implementasi AI di industri mitra.
Fasilitas & Zona Belajar
AI & Data Lab
Server/workstation GPU, kredit cloud computing, dan perangkat lunak ML.
Robotics & Embedded Systems Lab
Kit robotika, mikrokontroler, dan sensor IoT.