PENGENALAN MACHINE LEARNING DAN DATA MINING DI SMK CITRA NEGARA

Authors

  • Kevin Novebrianto Universitas Pamulang
  • Mathew Nathaniel Lawalata
  • Wildan Ghifari
  • Raka Bagus Pangestu
  • Haydar Adlu Prameswara
  • Fadhil Nur Rochim
  • Daffa Ahmad Rasula
  • Agam Lintang Praja
  • Sofyan Rizky Andra Effendi
  • Dimas Sugiana
  • Nurhasanah Nurhasanah

Abstract

Era revolusi industri 4.0 ditandai dengan melimpahnya data. Potensi besar data untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas pengambilan keputusan belum dimanfaatkan secara optimal, terutama di Indonesia. Kurangnya pengetahuan dalam analisis data, khususnya di kalangan siswa SMK, menjadi kendala utama. Padahal, keterampilan data mining dan machine learning sangat krusial untuk bersaing di pasar kerja yang semakin kompetitif dan untuk menciptakan inovasi dalam pengembangan perangkat lunak dan gim. Seminar pengenalan data mining dan machine learning yang diadakan di SMK Citra Negara Depok bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Seminar ini memberikan pemahaman dasar tentang konsep data mining dan machine learning serta praktek langsung menggunakan aplikasi Orange. Harapannya, siswa dapat memahami pentingnya data, mengembangkan keterampilan analisis data, dan mempersiapkan diri untuk menjadi data scientist masa depan. Dengan demikian, siswa dapat berkontribusi dalam pengembangan perangkat lunak dan gim yang inovatif dan berbasis kecerdasan buatan.

References

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.

Mikalef, P., & Krogstie, J. (2019, April). Investigating the data science skill gap: An empirical analysis. In 2019 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) (pp. 1275-1284). IEEE.

Miller, S. (2022). How organizations can close the data science skills gap amid a shortage of talent. SAS Voices. Diakses pada 12 Desember 2024, dari https://blogs.sas.com/content/sascom/2022/12/05/how-organizations-can-close-the-data-science-skills-gap/.

Mitchell, T. M. (1997). Machine learning (Vol. 1, No. 9). New York: McGraw-hill.

Sultana, S., Akter, S., & Kyriazis, E. (2022). How data-driven innovation capability is shaping the future of market agility and competitive performance?. Technological Forecasting and Social Change, 174, 121260.

Sutanto, T. (2018). Bahaya! Kurikulum Pendidikan Data Science di Indonesia Masih Sangat Kurang. Techfor.id. Diakses pada 8 Desember 2024, dari https://www.techfor.id/pendidikan-data-science-di-indonesia/

World Economic Forum. (2020). The future of jobs report 2020. World Economic Forum.

Downloads

Published

2025-02-01