Mata kuliah Teori Graf merupakan materi pada bidang matematika diskrit, kombinatorika, oprimasi, dan ilmu komputasi. Mata Kuliah ini membahas konsep dasar, topik optimasi, algoritma, dan aplikasi dari graf.
Daftar Referensi:
1. Chartrand, G., dan L. Lesniak. Graphs and Diagraphs, Chapman & Hall/CRC, 3rd Edition, 2000.
2. Grimaldi, R. P. Discrete and Combinatorial Mathematics. Addison Wesley, New York, 3rd edition, 1994.
3. Marcus, D.A., Graph Theory, American Mathematical Society, 2011.
4. Schaefer, M., Crossing Numbers of Graphs, CRC Press, 2018.
Pengajar: Jullia Titaley
Template Standar Modul eLearning Unsrat ini dibuat sebagai acuan pembuatan modul-modul eLearning matakuliah di Universitas Sam Ratulangi. Template ini dikembangkan oleh Lembaga Pembinaan dan Pengembangan Pembelajaran (LP3) Unsrat dengan tujuan untuk menyeragamkan dan memberi standar minimum dalam pengembangan modul eLearning sehingga memudahkan untuk dievaluasi.
Pengajar: HANNY ANDREA HUIBERT KOMALIG
Template Standar Modul eLearning Unsrat ini dibuat sebagai acuan pembuatan modul-modul eLearning matakuliah di Universitas Sam Ratulangi. Template ini dikembangkan oleh Lembaga Pembinaan dan Pengembangan Pembelajaran (LP3) Unsrat dengan tujuan untuk menyeragamkan dan memberi standar minimum dalam pengembangan modul eLearning sehingga memudahkan untuk dievaluasi.
Template Standar Modul eLearning Unsrat ini dibuat sebagai acuan pembuatan modul-modul eLearning matakuliah di Universitas Sam Ratulangi. Template ini dikembangkan oleh Lembaga Pembinaan dan Pengembangan Pembelajaran (LP3) Unsrat dengan tujuan untuk menyeragamkan dan memberi standar minimum dalam pengembangan modul eLearning sehingga memudahkan untuk dievaluasi.
Template Standar Modul eLearning Unsrat ini dibuat sebagai acuan pembuatan modul-modul eLearning matakuliah di Universitas Sam Ratulangi. Template ini dikembangkan oleh Lembaga Pembinaan dan Pengembangan Pembelajaran (LP3) Unsrat dengan tujuan untuk menyeragamkan dan memberi standar minimum dalam pengembangan modul eLearning sehingga memudahkan untuk dievaluasi.
Pengajar: DJONI HATIDJA
Mata kuliah Analisis Data Kategorik (ADK) membahas mengenai prosedur-prosedur pengujian pada data yang tidak menyebar normal, yaitu: 1) data sampel tunggal; 2) data dua sampel yang saling bebas/independen; 3) data dua sampel yang saling berhubungan; 4) data tiga sampel atau lebih yang saling bebas; 5) uji untuk memeriksa ketergantungan dan homogenitas; 6) uji-uji keselarasan; 7) serta ukuran-ukuran asosiasi
Pengantar Model Linear ini diberikan untuk mahasiswa semester 6 Program Studi Matematika, sebagai mata kuliah pilihan
Pengajar: Yohanes Langi
Pengajar: Deiby Tineke Salaki
