Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu:
1. Memahami konsep dasar pemrograman yang relevan dengan kebutuhan analisis data kelautan.
2. Mengelola dan memproses data oseanografi menggunakan bahasa pemrograman (Python/OpenGrads).
3. Menganalisis dan memvisualisasikan data laut seperti suhu, salinitas, pasang surut, gelombang, arus, dan citra satelit.
4. Menerapkan metode analisis statistik dan pemodelan numerik sederhana untuk memahami fenomena oseanografi.
5. Menghasilkan laporan ilmiah digital yang memuat skrip, grafik, peta, dan interpretasi hasil analisis.
6. Membangun alur kerja pemrograman (workflow) mandiri untuk analisis data oseanografi berbasis studi kasus.
Minggu Topik Pembelajaran
1 Pengantar pemrograman dalam oseanografi: fungsi, manfaat, contoh aplikasi
2 Pengenalan lingkungan pemrograman (Python/OpenGrads): instalasi, IDE, dasar sintaks
3 Tipe data, struktur data, input-output, dan operasi dasar
4 Pengolahan data numerik menggunakan pustaka ilmiah (NumPy, Pandas, atau setara)
5 Visualisasi data dasar (plotting grafik time series, scatter, histogram)
6 Pengolahan data pasang surut dan analisis harmonik
7 Pengolahan data CTD dan profil kolom air
8 Analisis arus laut (ADCP) dan data parameter gelombang
9 Pengolahan data spasial dan grid (NETCDF, HDF, GRIB)
10 Visualisasi peta dan data spasial (ocean maps, contour, heatmap)
11 Akses dan pemrosesan data satelit oseanografi (NOAA, Copernicus, HYCOM, dll.)
12 Pemodelan numerik sederhana fenomena laut
13 Studi kasus berbasis riset kelautan
14 Pengembangan mini project analisis data
15 Presentasi hasil proyek akhir